Uma única previsão não é suficiente: por que precisamos de conjuntos de previsões para prever o tempo

Os modelos numéricos são uma parte essencial da previsão do tempo e do clima. Sem eles, é impossível imaginar os avanços nas previsões de curto, médio e longo prazo, muito menos as projeções climáticas para o final do século.

No entanto, as informações provenientes de modelos numéricos apresentam diversas fontes de incerteza. Compreender e reduzir essas incertezas é uma tarefa fundamental para a elaboração de previsões meteorológicas confiáveis.

Nesse contexto, uma ótima prática é não basear as previsões em uma única execução de um modelo, mas analisar conjuntos de execuções e, idealmente, comparar as informações entre diferentes modelos para obter cenários mais robustos e confiáveis.

Um problema de condições iniciais

A previsão numérica do tempo depende fortemente das condições iniciais: o que observamos hoje influencia o que acontecerá mais tarde. Com o passar do tempo, essa influência diminui, mas nunca desaparece completamente, sempre moldando a evolução futura da atmosfera.

A evolução dessa condição inicial para um momento futuro dependerá de muitos fatores, incluindo a aleatoriedade de um sistema tão caótico quanto a atmosfera. Quanto mais precisas e de alta qualidade forem as observações que tivermos dessas condições iniciais, melhor poderemos prever o futuro.

Mas medir todas as variáveis necessárias para modelos de previsão precisos em todos os locais do mundo não é tarefa fácil. Requer estações de superfície, navios, balões de radiossondagem, satélites, bóias e assim por diante. Isso inevitavelmente torna o processo altamente suscetível a erros ou falhas. No entanto, não queremos que as previsões sejam influenciadas por esses erros potenciais.

É por isso que são introduzidos os membros do conjunto. Trata-se de simulações irmãs dentro do mesmo modelo, que diferem apenas em suas condições iniciais. Uma pequena perturbação aleatória é introduzida em cada membro, e o modelo é executado. Esse procedimento é repetido dezenas de vezes.

Com múltiplos membros no conjunto, é possível realizar análises estatísticas para determinar aspectos como a dispersão do modelo, a probabilidade de observar um determinado valor, valores extremos e, sobretudo, obter uma estimativa do que o modelo considera "variabilidade" — essa faixa "natural" que serve como margem física para as diferentes variáveis.

Vamos considerar um exemplo. Digamos que, neste momento, a temperatura média seja de 15°C e que a previsão do modelo para amanhã indique 32°C. Essa é uma mudança bastante significativa. Se, ao alterar esses 15°C para valores semelhantes e próximos, digamos 13, 14, 16 ou 17°C, as previsões forem de 30, 31 ou 33°C, isso significa que essa grande mudança ocorre independentemente de variações nas condições iniciais. É uma mudança real, devido a razões físicas, e não algo aleatório ou resultante apenas do valor inicial. Agora podemos ter maior confiança na previsão.

O problema dos extremos

Prever eventos extremos é sempre um desafio. A própria definição de um evento extremo é complexa: trata-se de algo incomum. Isso torna o desenvolvimento de uma climatologia robusta de eventos extremos bastante difícil. É sempre difícil para os modelos de previsão capturarem eventos extremos, pois eles frequentemente dependem de parâmetros ou escalas que não são bem representados nos modelos. Mas se, além disso, utilizarmos apenas uma simulação ou a média das simulações de um modelo, a situação se torna ainda mais complexa.

Vejamos um exemplo. A figura a seguir mostra a previsão de precipitação para um local aleatório, obtida pelo modelo ECMWF. É evidente que os diferentes membros do conjunto concordam que vai chover, mas divergem consideravelmente na quantidade. Alguns membros preveem pouca chuva, enquanto outros preveem muito mais.

Se usarmos a média para resumir as informações, diríamos que cairão 29 mm de chuva. Observe que, se tivéssemos usado a simulação principal do modelo, aquela que não incorpora nenhuma perturbação inicial, teríamos dito apenas 15 mm.

Agora a questão é: qual a probabilidade de um evento severo neste caso? Alguns membros do conjunto de especialistas dizem que pode chover mais de 70 mm; isso é significativamente mais do que a média de 29 mm.

Dado que eventos fortes ou extremos, por definição, têm ocorrências muito baixas, uma probabilidade de 5% deve ser tratada com cautela. Se não tivéssemos usado membros da assembleia, uma previsão de 80 mm pareceria "fora do alcance" ou "impossível", quando na realidade não é.

Por essas e outras razões, é sempre necessário analisar os resultados dos diferentes componentes de um modelo, a fim de ter uma visão completa das possibilidades dentro da previsão que se deseja fazer.