Organizações em Paris para "jogos de previsão do tempo" durante os Jogos Olímpicos e Paralímpicos
Não são apenas os atletas que estão em Paris para os Jogos Olímpicos, muitos cientistas também estão na cidade para os seus próprios jogos de previsão amigáveis.
Os melhores dos melhores estão em Paris a competir nos Jogos Olímpicos deste ano, mas sabia que os melhores cientistas meteorológicos também se estão a participar em uma competição amigável?
Várias organizações internacionais de meteorologia e previsão do tempo vão unir forças para fornecer informações de previsão de alta resolução aos organizadores dos Jogos Olímpicos, a fim de ajudar a manter os atletas em segurança, ao mesmo tempo que testam as capacidades dos modelos experimentais de qualidade do ar e de previsão do tempo para melhorar as previsões.
O projeto, proposto pelo Météo-France, o serviço meteorológico nacional de França, e aprovado pela Organização Meteorológica Mundial (OMM), envolverá um vasto número de instrumentos de recolha de dados meteorológicos colocados em toda a capital francesa durante os Jogos Olímpicos e Paralímpicos.
Monitorização da qualidade do ar
Cada organização fornecerá previsões meteorológicas de 36 horas para a temperatura, humidade, ventos e pressão, modeladas com uma resolução de 100 m, para que haja uma base comum de comparação de resultados. Essas previsões coletivas poderão ajudar os organizadores a tomar decisões sobre quando devem ser tomadas medidas para proteger os atletas de condições como o calor extremo e/ou a poluição atmosférica.
Para as previsões da qualidade do ar, a maioria dos grupos participantes modelará com uma resolução de 3 km; no entanto, os pesquisadores do Centro Nacional de Investigação Atmosférica da Fundação Nacional das Ciências dos EUA (NSF NCAR) irão modelar com uma resolução de 111 m, oferecendo informações pormenorizadas sobre as partículas finas primárias (PM2.5). Estas partículas minúsculas, presentes no fumo e na neblina, podem causar danos nos pulmões e no sistema respiratório.
"A qualidade do ar é um problema para os atletas de elite, especialmente porque estão a respirar o ar a um ritmo mais rápido quando competem. O ar quente e poluído pode levar à desidratação e pode também haver efeitos combinados de calor e humidade", disse Rajesh Kumar, cientista da NSF NCAR. "Para além dos Jogos Olímpicos, cerca de 80% da população mundial viverá em zonas urbanas até à década de 2050. É muito importante que disponhamos de capacidades de modelação que funcionem bem nestas áreas, para que possam contribuir para garantir a sustentabilidade urbana."
Testar modelos
A extensa recolha de dados proporcionará também uma oportunidade única para testar a precisão dos modelos que estão a ser desenvolvidos para prever o calor, as trovoadas e a qualidade do ar em áreas urbanas complexas, como Paris.
Mas é complicado. As interações entre o ambiente natural e os edifícios causam microclimas e é difícil captar os efeitos de todas as estruturas de uma cidade densamente povoada; por isso, os cientistas do NSF NCAR utilizarão uma abordagem de modelação de conjunto que calcula a média de várias previsões para fornecer previsões estatisticamente mais suscetíveis de refletir o mundo real.
"Estamos entusiasmados por contribuir para esta colaboração internacional e estamos definitivamente a esforçar-nos para além do que é necessário para o exercício de intercomparação de modelos", disse Hailey Shin, cientista do NCAR da NSF. "Estamos realmente curiosos em responder às nossas próprias questões de investigação sobre a exatidão da previsão e a incerteza dos nossos modelos acoplados de alta resolução sobre meteorologia e qualidade do ar, à medida que testamos a sensibilidade dos nossos modelos aos nossos algoritmos que representam os efeitos reais dos edifícios urbanos, emissões de poluentes atmosféricos, etc."
"Todas as diferentes organizações vão comparar notas e aprender umas com as outras e talvez também sejam um pouco competitivas", disse Scott Swerdlin, diretor do programa NCAR da NSF que está a supervisionar o papel da organização no projeto. "As pessoas são apaixonadas pelos seus modelos e há debates acesos sobre a superioridade dos atributos de diferentes modelos em relação a outros, mas, no final, esta será uma experiência de aprendizagem para todos."