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Funceme otimiza previsão do tempo com novos modelos numéricos

Novo sistema faz tratamento estatístico na saída das informações para diminuir as chances de erros

 

A Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (Funceme), na busca pela melhoria da informação aos usuários, incluiu, em setembro deste ano, novos modelos numéricos de previsão do tempo em suas simulações, o que proporcionou maior precisão no produto final. “Antes, a Funceme realizava três simulações diárias, agora são seis (utilizando modelos RAMS e WRF). Estes são os mesmos utilizados em grandes centros meteorológicos da Europa, Estados Unidos e Brasil”, informou  Cleiton Silveira, pesquisador que coordenou a mudança.

 

Segundo ele, melhorar o índice de acerto das previsões do tempo é um dos principais objetivos e desafios da modelagem numérica da atmosfera utilizada nos centros de meteorologia. “O desenvolvimento tecnológico verificado nos últimos anos tornou possível aumentar a complexidade dos modelos e a representação dos processos físicos da atmosfera, além de fornecer uma maior quantidade de dados para a geração das condições iniciais dos modelo”, disse.

 

Ensemble

 

As novas previsões do tempo já são rodadas com a técnica Ensemble, que gera a informação através de um conjunto de simulações que consideram variáveis das condições atmosféricas. “Ensemble é um tratamento estatístico na saída das informações para diminuir as chances de erros”, explicou Cleiton Silveira.

 

Para David Ferran, gerente do Departamento de Meteorologia da Funceme, os modelos numéricos são ferramentas que auxiliam os meteorologistas na previsão do tempo. “Com a implementação de novos modelos e sua avaliação de desempenho, os profissionais tendem a utilizar o modelo que apresenta maior eficiência. Atualmente, existem dezenas de modelos de previsão, mas a importância da Funceme executar estas seis simulações diárias está no fato de eles serem ajustados para a nossa região”.

 

De acordo com o meteorologista, a relevância de ter um conjunto de modelos numéricos é percebida quando a previsão resultante do conjunto é melhor que a do melhor modelo. “Isso ocorre quase sempre, desde que sejam realizadas as técnicas que permitam extrair do conjunto de previsões uma informação com maior confiabilidade”, comentou Ferran.

 

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