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Supercomputador poderá prever temporais

Publicado em 13 janeiro 2011

SÃO PAULO - Apesar de estimar hoje com até 97% de acerto a probabilidade de chuvas nas próximas 24 horas, a previsão de tempo no Brasil ainda é incapaz de determinar com exatidão se temporais como os que castigaram São Paulo nesta semana voltarão a se repetir nos próximos dias com a mesma intensidade.

O problema se deve a limitações dos modelos meteorológicos (representações numéricas aproximadas do comportamento da atmosfera) utilizados até agora no País.

Mas, um supercomputador, que entrou em operação no início de janeiro no Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC), em Cachoeira Paulista (SP), promete possibilitar aprimorar esses modelos para que possam indicar com maior precisão e antecedência chuvas e fenômenos meteorológicos extremos, como tempestades, que estão se tornando comuns no País.

Batizado de Tupã – o deus do trovão na mitologia tupi-guarani – o supercomputador permitirá aos pesquisadores do CPTEC desenvolver e executar modelos meteorológicos mais sofisticados e com maior resolução espacial, que demandam mais memória e velocidade de processamento. E, dessa forma, melhorar gradativamente a qualidade das previsões meteorológicas de tempo e clima no Brasil.

“Fazer previsão de tempo no Brasil é bastante complicado. O País é muito grande, com clima e geografia muito variadas, o que dificulta muito fazer previsões detalhadas para sete dias, por exemplo”, disse Marcelo Enrique Seluchi, chefe de supercomputação do Inpe e coordenador substituto o CPTEC à Agência FAPESP.

De acordo com o pesquisador, hoje a previsão diária de tempo no País, que indica apenas se ocorrerá ou não chuvas nas próximas 24 horas, tem um nível de confiabilidade equiparável à realizada pelos maiores centros meteorológicos do mundo, atingindo quase 100% de acerto. Já as previsões de longo prazo – como as de uma semana ou 15 dias – têm menores índices de acerto, atingindo 80% no prazo de uma semana e reduzindo cerca de 3% a cada dia acrescentado.

Fonte: Agência FAPESP