As mudanças no modelo Global Forecast System (GFS)

Ao longo das últimas décadas, a evolução científica em paralelo com a tecnológica tem proporcionado cada vez mais o aprimoramento dos modelos numéricos de previsão de tempo e clima. Prever o estado futuro da atmosfera não é uma tarefa simples, já que as condições meteorológicas de uma determinada região dependem de inúmeros processos físicos da natureza.

Mas o que seria um modelo de previsão de tempo e clima? Basicamente é um conjunto de muitas equações complexas da meteorologia calculadas em cada ponto de grade na área de domínio do modelo. Para ser mais claro, vou utilizar um modelo global como exemplo. Imagine que a superfície do globo seja dividida em pequenos quadradinhos, como se fosse uma grelha disposta sobre o planeta. Na intersecção de cada quadradinho ou no meio deles, as muitas equações complexas são resolvidas através de integrais em função do tempo (tanto na horizontal como na vertical), fornecendo mapas prognósticos do tempo ou clima. A base dos modelos são as equações primitivas da meteorologia (movimento horizontal, conservação de massa, termodinâmica, balanço hidrostático etc).

Com relação as características de um modelo, ele pode ser global, regional de previsão de tempo ou de clima. O tamanho de cada quadradinho corresponde ao que chamamos por resolução do modelo, sendo válido para a horizontal e a vertical (figura da esquerda acima). Quanto menor os quadradinhos, maior é a resolução, isto é, mais equações são calculadas em uma área do globo e maior é o detalhamento das características da superfície (topografia, vegetação, processos físicos etc). Repare que no modelo regional climático da figura acima para fins didáticos, a resolução grosseira de 500 km não consegue representar a topografia da Europa. No entanto, ao melhorar a resolução para 110 km, há uma melhor representação das características da superfície do continente europeu. Hoje em dia já existem modelos globais de tempo e clima com resolução muito inferior aos 110 km.

O grande impasse de melhorar a resolução de um modelo seja ele global ou regional é o recurso computacional envolvido. Isso porque quanto mais equações existirem, mais cálculos complexos os supercomputadores terão que fazer. Estes supercomputadores realizam trilhões de cálculos por segundo, e devido à alta tecnologia envolvida, são extremamente caros. Modelos globais de tempo (GFS e ECMWF por exemplo) são inicializados a partir de dados assimilados das observações de todo o planeta (estações de superfície, balões meteorológicos, satélite, radar, navios, aviões, boias oceânicas etc). Você consegue imaginar a complexidade científica e técnica envolvida em todo o processo de uma previsão do tempo?

Mudanças no modelo americano Global Forecast System (GFS)

O GFS é um dos principais modelos globais de tempo utilizados nos centros operacionais de meteorologia ao redor do globo. Só que por pertencer aos Estados Unidos, as configurações de melhoramento do modelo objetivaram apenas a região do país, e não o mundo todo.

Anualmente o tempo severo é responsável por mortes e prejuízos econômicos significativos nos EUA, justificando o aperfeiçoamento das previsões de fenômenos de alto impacto como furacões, por exemplo. O antigo GFS tinha resolução de 25 km uniformemente no planeta. Com as modificações recentes, a resolução chegou a 2 km em áreas estratégicas como o Caribe e o centro-leste do país. Entretanto, outras partes do mundo tiveram a resolução prejudicada.

No twitter acima, é possível verificar que toda a América do Sul teve a resolução beneficiada (agora está inferior aos 25 km do antigo GFS). Mas isso não foi o suficiente para melhorar a precisão em prever chuvas no continente sul americano. Um estudo feito comparando o VIES do antigo e novo GFS com os dados do satélite TRMM, mostrou que o novo GFS (FV3) subestima as chuvas em parte do Brasil, sobretudo em áreas das Regiões Sul e Sudeste.