A previsão do tempo é uma ciência multidisciplinar que emprega física, química e matemática para entender e prever fenômenos atmosféricos. A World Meteorological Organization (WMO) destaca que avanços em meteorologia e climatologia desempenham funções vitais em setores que abrangem desde a agricultura e a pesca até a gestão de desastres e a aviação.
O impacto econômico das previsões meteorológicas pode ser exemplificado por um estudo da Weather Analytics, que mostrou que o setor de varejo nos Estados Unidos poderia economizar até US$ 3 bilhões anualmente através de previsões climáticas precisas, usadas para uma melhor gestão de inventários e otimização de mão de obra.
Aqui no Brasil os comerciantes de roupas de inverno neste ano foram “pegos de surpresa” com a falta de frio antes do dia das Mães – normalmente esse é um gatilho importante de disparo de vendas. Ano passado foi o comércio de aparelhos de ar-condicionado que ficou devendo ao mercado – faltaram aparelhos na prateleira durante as ondas de calor da primavera.
Com tamanha importância, o desenvolvimento de métodos para aprimorar a precisão das previsões meteorológicas tornou-se um foco de pesquisas científicas. Estudos demonstram que, com a modernização de tecnologias, como o emprego de supercomputadores e modelos numéricos de previsão do tempo mais sofisticados, a margem de erro das previsões reduziu consideravelmente nas últimas décadas.
Neste cenário, a compreensão e aplicação dos dados coletados são impreteríveis. O balanço adequado entre observação, modelagem e comunicação determina o sucesso da previsão e alerta de fenômenos atmosféricos. Garantir que estes dados estejam acessíveis e sejam claramente entendidos por públicos variados, desde meteorologistas até empresas e planejadores urbanos, é essencial para a tomada de decisões prudentes e fundamentadas.
Este texto apresenta um panorama sobre os métodos de coleta e análise de dados na previsão do tempo e como estas informações são empregadas para impactar positivamente a sociedade e a economia em escala global.
Como surgiu e o que é a previsão do tempo
A habilidade de entender e prever o clima tem suas raízes nas antigas civilizações, com os babilônios utilizando padrões de nuvens para prever o tempo e os chineses documentando fenômenos meteorológicos desde 300 a.C. A meteorologia, como ciência, começou a tomar forma no século XVII após a invenção do termômetro e do barômetro, ferramentas essenciais para medir aspectos do clima com maior precisão. Mas foi a propagação do telégrafo no século XIX que possibilitou a rápida coleta e troca de informações meteorológicas, culminando na primeira organização de serviços nacionais de meteorologia.
O desenvolvimento de previsões do tempo centradas na ciência avançou significativamente com o meteorologista norueguês Vilhelm Bjerknes, que, no início do século XX, estabeleceu os fundamentos para os modernos modelos de previsão do tempo ao sugerir que o clima poderia ser previsto matematicamente. Este conceito provou ser verdade na Segunda Guerra Mundial, onde a meteorologia assumiu um papel estratégico e, posteriormente, o lançamento de satélites meteorológicos em 1960, como o TIROS-1, ofereceu vantagem para observação ambiciosa da atmosfera.
Previsão do tempo na sociedade e na economia
O impacto direto no cotidiano tornou-se ainda mais relevante à medida que as metodologias de previsão se tornaram mais precisas. Com o uso crescente de modelos matemáticos e supercomputadores na segunda metade do século XX, o intervalo para previsões confiáveis de tempo e clima continuou a expandir. Estudos apontam que o papel positivo das previsões do tempo pode ser particularmente sentido na agricultura, onde a gestão de riscos meteorológicos pode salvaguardar o rendimento das colheitas e na gestão de desastres onde alertas preventivos de eventos extremos podem salvar vidas e reduzir danos econômicos.
Por exemplo, um estudo do AMS Weather Studies (American Meteorological Society) concluiu que o aumento da precisão das previsões do tempo de 36 horas, fornecido pelo National Weather Service dos EUA, poderia resultar em uma economia nacional de cerca de US$ 700 milhões por ano em setores relacionados à energia e transporte.
O turismo é outro segmento substancialmente afetado pela previsão do tempo. Uma pesquisa realçou que informações climáticas exercem grande influência nas escolhas de destino e nas atividades dos turistas, o que por sua vez, afeta a rentabilidade do setor.
Enquanto desafios permanecem para aumentar a precisão das previsões do tempo em períodos mais longos e para fenômenos menos previsíveis, avanços contínuos em observações via satélite, modelagem computacional e análises de big data continuam aperfeiçoando este campo vital, oferecendo ferramentas ainda mais robustas para tomadores de decisão em todas as esferas da sociedade.
Métodos de coleta de dados para previsão do tempo
O primeiro passo para uma previsão precisa é a coleta de dados confiáveis, realizada por meio de satélites meteorológicos, estações terrestres e balões meteorológicos. Cada uma dessas ferramentas desempenha um papel único na captura de variáveis do clima. Os satélites, por exemplo, fornecem imagens de alta resolução da atmosfera e superfície da Terra, essenciais para o monitoramento global e têm capacidade para observar fenômenos como tempestades, furacões, e alterações na cobertura de nuvens.
As estações terrestres, espalhadas pelo Brasil e outros países, medem condições locais como temperatura, umidade e pressão, fundamentais para análises regionais e locais. Os balões meteorológicos, lançados periodicamente, coletam dados sobre a temperatura, umidade e pressão atmosférica em diferentes altitudes, fornecendo um perfil vertical da atmosfera.
Além desses métodos tradicionais, a tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) tem sido cada vez mais aplicada para medir distâncias até um objeto ou superfície usando a reflexão de pulsos de luz. Isso permite uma avaliação detalhada das características das nuvens e partículas atmosféricas, contribuindo para modelagens mais precisas da atmosfera. Drones meteorológicos também se tornaram ferramentas valiosas, capazes de coletar dados em altitudes e regiões que são desafiadoras de alcançar com os métodos convencionais.
Análise e aplicação dos dados de previsão do tempo
A coleta de dados é apenas o início. Modelos computacionais e técnicas de inteligência artificial são empregados para analisar estes vastos conjuntos de informações, transformando-os em previsões confiáveis. Estes modelos simulam condições atmosféricas futuras com base em padrões climáticos históricos e dados atuais, ajudando meteorologistas a prever eventos climáticos com antecedência.
A integração de técnicas avançadas de inteligência artificial na previsão de séries temporais, como redes neurais e aprendizado profundo de máquina permitem não apenas uma melhor compreensão das dinâmicas climáticas, mas também fornecem ferramentas essenciais para a tomada de decisões em setores sensíveis às condições meteorológicas, como agricultura, aviação e energia.
A importância de dados confiáveis na previsão do tempo
Dados imprecisos ou incompletos podem resultar em previsões falhas, causando grandes consequências econômicas e sociais. É no momento de eventos climáticos extremos, como furacões e secas, que a precisão dos dados se mostra mais valiosa. Um prognóstico exato pode salvar vidas, minimizar danos a propriedades e permitir que empresas se preparem adequadamente.
Estudos como os da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) mostram que a precisão das previsões de furacões tem melhorado significativamente ao longo dos anos, em grande parte devido a melhorias na coleta de dados e modelagem avançada. Essas previsões aprimoradas permitiram evacuações mais efetivas e preparações para tempestades, salvando inúmeras vidas e reduzindo danos materiais. Em relação às secas, uma análise da Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) aponta uma redução no impacto sobre a segurança alimentar e os meios de subsistência agrícolas.
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