Brasil busca aprimorar previsão climática com modelo nacional, mas enfrenta desafios financeiros

O Brasil está empenhado em aprimorar sua capacidade de antecipar eventos climáticos extremos, um esforço que tem no Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera (Monan) uma de suas principais apostas. Contudo, o projeto, liderado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), opera com menos da metade do financiamento considerado ideal, segundo Saulo Freitas, coordenador do Monan. A necessidade de recursos adicionais é crucial para a consolidação do modelo, que promete maior precisão e autonomia na previsão meteorológica nacional.

Atualmente em fase de desenvolvimento, o Monan já demonstra potencial, oferecendo previsões com até 15 dias de antecedência e uma resolução espacial de aproximadamente 10 km, comparável aos principais centros internacionais. A expectativa é que, em três a quatro anos, o modelo incorpore a capacidade de prever a evolução do fenômeno El Niño, com pleno funcionamento previsto para 2031. O projeto visa representar de forma mais acurada a influência de ecossistemas como a Amazônia e o Cerrado, além do impacto do desmatamento e das áreas urbanas no tempo e clima da América do Sul.

A meta orçamentária inicial para o Monan era de R$ 5 milhões anuais. Embora Saulo Freitas reconheça que essa cifra é ambiciosa para os padrões nacionais, ele aponta que um investimento anual em torno de R$ 2 milhões já permitiria expandir a participação de universidades e centros de pesquisa, viabilizando bolsas, pessoal de apoio e aquisição de equipamentos. Atualmente, o projeto recebe cerca de R$ 800 mil por ano, valor considerado “muito pouco” pelo coordenador.

A infraestrutura computacional para o Monan já está disponível com o supercomputador Jaci, capaz de realizar cerca de 1,6 quatrilhão de operações matemáticas por segundo. Essa capacidade é fundamental para processar a grande quantidade de dados necessária para as simulações, garantindo que as previsões sejam entregues em tempo hábil e com a resolução desejada. Sem essa tecnologia, as previsões poderiam se tornar obsoletas ou imprecisas, conforme aponta Ivan Márcio Barbosa, do Inpe.

Dependência de dados estrangeiros e busca por autonomia

O Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet), órgão responsável pelas previsões federais, planeja adotar o Monan após a conclusão de seus testes. Atualmente, o Inmet utiliza o modelo europeu Cosmo, que realiza previsões para a América do Sul com até sete dias de antecedência e resolução de 7 km. No entanto, o Inmet ainda depende integralmente de dados globais fornecidos por modelos estrangeiros, como o alemão Icon, para alimentar o Cosmo.

A troca internacional de dados é uma prática comum e essencial na meteorologia, dada a natureza transfronteiriça da atmosfera. Contudo, a dependência brasileira se estende à análise inicial das condições atmosféricas, que é produzida pela agência americana NOAA. “Se cortar hoje essa análise, amanhã a gente não tem previsão do tempo para o Brasil”, alerta Freitas, destacando a necessidade de o Monan suprir essa lacuna, gerando uma análise global própria, embora continue a utilizar observações compartilhadas internacionalmente.

Inteligência artificial e satélites: novos horizontes para a previsão

A inteligência artificial (IA) também emerge como ferramenta promissora no campo da meteorologia. No Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa), o modelo Tupann, desenvolvido com IA, utiliza imagens de satélite para prever chuvas com até três horas de antecedência. Apesar de demandar menor capacidade computacional, o Tupann ainda depende de satélites estrangeiros.

Para mitigar essa dependência, o Inpe e a China colaboram no desenvolvimento do satélite CBERS-5, com lançamento previsto para 2030. Este projeto visa ampliar a autonomia brasileira na geração de dados para previsão do tempo, com o Brasil responsável pela plataforma do satélite e a China pelos instrumentos de observação. Paralelamente, há defesas pela criação de um Sistema Nacional de Meteorologia, nos moldes da NOAA, para integrar esforços e otimizar recursos.

Desafios na interpretação e impacto dos desastres

Mesmo com avanços tecnológicos, a meteorologia lida com a complexidade inerente ao comportamento caótico da atmosfera. A comparação de resultados entre diferentes modelos é uma prática comum para aumentar a confiança nas previsões, como explica Marcelo Seluchi, do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden). Enquanto frentes frias e ondas de calor podem ser previstas com antecedência de até duas semanas, eventos como tempestades intensas e enxurradas oferecem janelas de alerta muito menores.

A interpretação dos dados e a emissão de alertas por equipes experientes são cruciais, especialmente diante da imprevisibilidade exata de eventos como chuvas. O Cemaden combina previsões com dados de satélites e uma vasta rede de equipamentos para monitorar riscos em municípios com histórico de desastres. Contudo, o impacto desses eventos é agravado por fatores socioeconômicos, com áreas periféricas, comunidades indígenas e quilombolas frequentemente sendo as mais afetadas, evidenciando a desigualdade social como um fator multiplicador do impacto de desastres naturais.

As informações foram reunidas a partir de dados divulgados pelo Inpe e reportagens sobre o tema.