O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) desenvolveu um modelo computacional de previsão do tempo. O Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera (Monan) começou a funcionar neste mês. Ele roda no supercomputador Jaci, instalado no data center do órgão em Cachoeira Paulista (SP).
O Monan vai substituir gradualmente o antigo “cérebro” das previsões do Inpe – o Brazilian Global Atmospheric Model (BAM).
Com o novo modelo, a precisão das previsões meteorológicas brasileiras vai estar no mesmo patamar de órgãos como o Serviço Nacional de Meteorologia do Reino Unido (UK Met Office), a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) e o Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA (NWS). É o que informou o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), pasta da qual o Inpe faz parte.
Como o Inpe desenvolveu seu modelo de previsão do tempo – e o que ele pode mudar na sua vida
O Olhar Digital conversou sobre o Monan com o físico e pesquisador Saulo Ribeiro Freitas. Chefe da Divisão de Modelagem Numérica do Sistema Terrestre (DIMNT) no Inpe, Freitas liderou o desenvolvimento do modelo.
Confira abaixo a entrevista com o líder e coordenador do projeto (a conversa foi editada para a leitura fluir melhor):
O novo modelo computacional do Inpe já está funcionando. Como ele funciona? E quais são os principais diferenciais dele?
Uma divisão de operações do Inpe garante a produção das previsões duas vezes ao dia, às 00h e ao meio-dia, com um tempo de integração de até dez dias adiante.
Isso coroa um trabalho que se iniciou há quatro anos, envolvendo a divisão de modelagem do Inpe. Esse modelo traz uma série de inovações. Uma delas, a mais importante, na minha opinião, é ser comunitário: ele tem a participação das universidades e de institutos de ciência e tecnologia do Brasil.
Outro aspecto relevante é que ele é um modelo unificado, no sentido de que pode atender a diversas escalas de espaço e tempo importantes para a sociedade em termos de informação meteorológica.
Além disso, está atraindo o interesse de instituições fora do Brasil – na América Latina, América Central e também no Caribe.
Agora o Inpe usa um modelo próprio de previsão. Quais são as principais vantagens de se ter e de se usar um modelo nacional?
O INPE partiu de modelos estrangeiros, principalmente no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Esses modelos foram desenvolvidos e melhorados ao longo dos anos.
O que nós temos hoje é um modelo que usa a experiência acumulada em mais de 30 anos para desenvolver um sistema mais moderno e, como eu falei, mais unificado, no sentido de um só modelo atender a todos os produtos de tempo e clima que o CPTEC produz.
Ou seja, um só modelo que pode fazer previsão de tempo severo, previsão para as próximas horas, previsão de médio prazo para os próximos cinco a 10 dias, previsão sub sazonal (que é a previsão para os próximos 30 dias) e a previsão sazonal (que é a previsão para a próxima estação do ano).
Cada um desses produtos tem os seus clientes específicos que usam a informação para organizar e planejar as suas atividades. Por exemplo, a previsão sazonal é muito utilizada pela agricultura e pelo gerenciamento de recursos hídricos e energéticos. Já a previsão de médio prazo para os próximos dias é mais útil para a sociedade em geral (para as pessoas saberem como vai ser o tempo nos próximos dias) e também para a Defesa Civil, do ponto de vista de prevenção e mitigação de desastres naturais causados por fenômenos atmosféricos.
O senhor comentou que o desenvolvimento desse modelo começou quatro anos atrás. Por que demorou todo esse tempo? E quais foram os principais obstáculos?
Na verdade, foi bem rápido. A modelagem da atmosfera, que é a ferramenta básica que nós temos hoje para prever como ela vai mudar nos próximos dias ou meses, é considerada um dos problemas tecnocientíficos mais desafiadores da humanidade.
A atmosfera tem comportamento caótico. É muito difícil representar os detalhamentos, os movimentos da atmosfera e a sua evolução. Então, o trabalho de construir um modelo que seja acurado, que represente fisicamente e de forma realista a atmosfera, é muito complexo. Esse é um trabalho que envolveu grande parte da divisão de modelagem. Foram mais de 35 profissionais com doutorado.
Esse é o tempo típico que os centros meteorológicos mundiais levam para desenvolver uma versão de modelagem mais aprimorada e com maior acurácia.
Esses modelos são escritos em linguagem computacional porque têm que rodar em supercomputadores para entregar a previsão do tempo em prazo hábil. Para você ter ideia, o código desses modelos chega a ter um milhão de linhas. Ou seja, é um sistema bastante complexo. É talvez tão complexo quanto desenvolver e colocar um satélite no espaço.
A complexidade da previsão do tempo é considerada, inclusive, no mesmo nível da complexidade de simular o cérebro humano. Então, entre três e quatro anos é um tempo bastante razoável para desenvolver um produto desses.
Hoje em dia, podemos acompanhar a previsão do tempo no noticiário e em aplicativos no celular, por exemplo. Ou seja, é algo cotidiano. Mas existe bastante trabalho e um contexto complexo por trás, né?
Você traz um ponto interessante. Talvez as pessoas que não trabalham na área de previsão do tempo não tenham noção do que está por trás dessa estrutura. A cadeia de produção da previsão do tempo é realmente complexa.
Do ponto de vista matemático, o problema da previsão do tempo é chamado de problema de condição inicial. Isso significa o seguinte: eu sei as regras matemáticas que vão me dizer como a atmosfera vai evoluir no tempo, mas, para eu ter uma evolução descrita corretamente, preciso saber como a atmosfera está hoje.
Eu tenho que saber como a atmosfera está hoje para, usando essas regras matemáticas codificadas num software que roda num supercomputador, saber como o tempo vai provavelmente estar amanhã. Se vai chover, qual é a temperatura e assim por diante. Agora, imagina o que é saber como a atmosfera está hoje.
Eu tenho que saber, em todos os pontos da atmosfera no planeta, qual é a temperatura, a umidade e a velocidade do vento, para que eu possa informar isso ao modelo matemático e o modelo gerar para onde a atmosfera vai evoluir: onde vai chover, onde vai ficar mais quente ou mais frio. Por trás desse processo, existe uma constelação gigantesca de satélites.
Os países mais desenvolvidos do mundo, ao longo dos anos, lançaram e ainda lançam satélites meteorológicos. Esses satélites estão em órbita medindo propriedades termodinâmicas da atmosfera e enviando essas medidas para uma central que recebe os dados, organiza e distribui para os centros de meteorologia.
Além desses dados captados por satélites, existe uma rede enorme de estações de superfície que estão medindo temperatura, pressão, umidade e vento em diversos pontos espalhados pelo planeta.
Todos esses dados também são coletados e dirigidos para uma central. E essa central os redistribui para os centros de previsão do tempo.
Quando essa massa gigantesca de dados chega ao centro de previsão, os dados são processados para gerar a melhor informação que se tem da atmosfera agora. Isto é, para gerar uma fotografia da atmosfera.
Essa massa de dados (ou essa fotografia) é ingerida pelo modelo matemático. E o modelo começa a ser executado dentro do supercomputador. O supercomputador vai criando as fotografias sucessivas da atmosfera, indicando qual vai ser o estado dela nos dias adiante: a temperatura, a pressão, a umidade e o vento.
Uma vez gerada essa previsão (que é também, por si só, uma massa de dados muito grande), esses dados são entregues aos meteorologistas, que fazem a interpretação e a divulgação dos boletins meteorológicos. É onde os veículos de comunicação pegam a informação e a distribuem para o país.
É interessante você falar que é uma questão cotidiana. Por trás, tem uma infraestrutura gigantesca envolvendo satélites, supercomputadores, tráfego de dados pela rede internacional no mundo todo e 50 anos de trabalho de cientistas que estão desenvolvendo e aprimorando os modelos matemáticos para serem executados no sistema de supercomputação.
Tudo isso para gerar um produto que tem uma utilidade gigantesca para a sociedade. Ele fornece informação que salva vidas, economiza recursos materiais e permite maior segurança alimentar, energética, hídrica, para a aviação e mesmo segurança física para as pessoas, através da prevenção e mitigação de desastres naturais.
Esse novo modelo estar funcionando, quer dizer, por exemplo, que a previsão do tempo vai ficar melhor para os nossos leitores? Que ela vai ficar mais precisa, que eles poderão confiar mais nela?
É exatamente nesse sentido. Tudo que nós fazemos, em termos de inovação, no nosso trabalho segue uma quantificação da qualidade.
Por exemplo: o que nós estamos prometendo com esse modelo é uma resolução quatro vezes maior do que o modelo atual que está rodando no CPTEC. O modelo atual estava rodando com 20 por 20 quilômetros. Agora nós temos 10 por 10. Então, cada quadrícula de 20 por 20, nós temos quatro quadrículas de 10 por 10 [é como comparar uma TV Full HD a uma 4K].
Nós mostramos que nós melhoramos a acuidade espacial. A gente tem mais precisão espacial de localização de eventos e temos uma confiabilidade maior, uma acurácia maior na quantidade de precipitação [chuva]. E o nosso novo modelo consegue prever com maior qualidade em prazos mais longos do que o anterior.
Por que isso? Porque os modelos, como você sabe, as previsões de tempo, elas vão caindo de qualidade dependendo do horizonte de tempo que você está olhando. Ou seja, a previsão do tempo para amanhã é sempre mais confiável do que a previsão de tempo para depois de amanhã e assim por diante. Apesar de todo o esforço, de todo o trabalho que é feito, os modelos ainda são imperfeitos. Não há como simular a atmosfera perfeitamente.
Então, o que nós estamos entregando para a sociedade com esse marco agora, depois de quatro anos de trabalho, é um modelo mais preciso, com maior resolução do que a sociedade tem hoje em seus celulares, em suas informações meteorológicas.
Imagino que exista margem para aprimorar esse modelo, por mais que ele já esteja funcionando. Quais são os próximos passos para o Monan?
A história da previsão do tempo é muito bonita. É uma história de quase 100 anos de evolução contínua da qualidade das previsões.
Se você olhar uma previsão do tempo que era feita há 30 anos, ela não tinha a acurácia nem o prazo de validade que as previsões têm hoje. Quando você olha os ganhos de desempenho, vê curvas ascendentes ao longo dos anos, que são os indicadores de confiabilidade.
Isso é fruto de um trabalho contínuo de investimento em ciência, tecnologia, acesso à supercomputação, dados observados, lançamento de satélites e novas medidas. Então, digo a você o seguinte: esse é um work in progress.
Esse trabalho não termina nunca. Por mais que você aperfeiçoe e melhore os seus sistemas de observação, melhore o seu modelo e tenha acesso à computação de maior desempenho para poder processar com mais eficiência, o modelo sempre vai ter imperfeições.
O que nós entregamos neste momento é uma previsão que chamamos de médio prazo, de até 10 a 15 dias. Mas estamos trabalhando para entregar novos produtos de previsão em escalas temporais diferentes.
Por exemplo, aquela previsão sub sazonal que falei no começo, que é uma previsão para daqui a 30 dias, e a previsão sazonal, que é a previsão para daqui a três meses. Esses produtos ainda não estão disponíveis e estão em desenvolvimento hoje. Nós devemos terminar e entregar esses produtos para a sociedade no prazo de dois anos, que é o nosso cronograma.
O Monan, que é esse projeto que está por trás do desenvolvimento desses novos sistemas de modelagem, é um projeto de dez anos que começou em 2022, então o prazo é até 2031. Até 2031, nós devemos ter um modelo completo que consiga entregar produtos desde a previsão para as próximas seis horas de chuvas torrenciais (aquelas que causam desastres naturais, inundações e deslizamentos), passando pelas escalas de dias, meses, escala sazonal, escala decenal, até a escala centenária de mudanças climáticas.
Então a gente vai ter, numa única plataforma computacional, um sistema que consegue resolver problemas dessa grande faixa de escalas temporais, de horas até centenas de anos.
É nisso que estamos empenhados. O objetivo é trazer para a sociedade a melhor informação e a melhor qualidade de produtos de tempo e clima. Isso tudo no âmbito do Ministério da Ciência e Tecnologia, onde estamos trabalhando.
Outro aspecto é que não estamos sozinhos nessa jornada. Como eu disse, a modelagem da atmosfera ou do sistema terrestre é algo muito complexo. E uma das inovações que esse projeto Monan traz é a participação da comunidade. Temos, por exemplo, a Universidade de São Paulo (USP), a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e diversas outras universidades do Nordeste, Norte, Centro-Oeste e Sul, com grupos de especialistas trabalhando nesse projeto.
Temos também outras instituições irmãs do Ministério da Ciência e Tecnologia, como o Laboratório Nacional de Computação Científica, que está envolvido. O Instituto Nacional de Meteorologia, de Brasília, também está envolvido no nosso projeto. E, como falei, além do Brasil, institutos da Argentina, da Costa Rica e de Cuba também estão interessados em participar desse projeto.
No final das contas, o que queremos é construir um modelo que seja bastante eficiente, preciso e acurado para a região tropical e subtropical, aqui da América Central à América do Sul. Um modelo sintonizado e que traga melhores informações para nós do que os modelos internacionais disponíveis.
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