O furacão Florence está indo em direção à costa dos EUA, bem no auge da temporada de furacões.

Furacões podem causar danos imensos devido aos ventos, ondas e chuva, para não mencionar o caos enquanto a população em geral se prepara para o clima severo.

Este último está ficando mais relevante, à medida que o prejuízo monetário dos desastres está aumentando. A crescente população costeira e infraestrutura, bem como a elevação do nível do mar, provavelmente contribuem para este aumento nos custos dos danos.

Isso torna ainda mais imperativo obter previsões precisas e precoces para o público, algo para o qual pesquisadores como nós estão contribuindo ativamente.

Fazendo previsões

As previsões de furacões tradicionalmente se concentram em prever a intensidade e o ritmo de uma tempestade. A trilha e o tamanho da tempestade determinam quais áreas podem ser atingidas. Para fazer isso, previsores usam modelos - essencialmente programas de software, frequentemente executado em grandes computadores.

Infelizmente, nenhum modelo de previsão é consistentemente melhor do que outros modelos para fazer essas previsões. Às vezes, essas previsões mostram caminhos dramaticamente diferentes, divergindo por centenas de quilômetros. Outros tempos, os modelos estão em estreita concordância. Em alguns casos, mesmo quando os modelos estão de acordo, as pequenas diferenças na trilha têm diferenças muito grandes na onda de tempestade, ventos e outros fatores que afetam os danos e as evacuações.

O que mais, vários fatores empíricos nos modelos de previsão são determinados em condições de laboratório ou em experimentos de campo isolados. Isso significa que eles podem não representar necessariamente o evento climático atual.

Então, meteorologistas usam uma coleção de modelos para determinar uma gama provável de faixas e intensidades. Esses modelos incluem os modelos globais do Sistema de Previsão Global da NOAA e do Centro Europeu de Previsões do Tempo de Médio Prazo.

O FSU Superensemble foi desenvolvido por um grupo em nossa universidade, liderado pelo meteorologista T.N. Krishnamurti, no início dos anos 2000. O Superensemble combina a saída de uma coleção de modelos, dando mais peso aos modelos que mostraram eventos climáticos passados ​​melhor previstos, eventos de ciclones tropicais do Atlântico.

A coleção de modelos de um analista pode ser aumentada ajustando os modelos e alterando ligeiramente as condições iniciais. Essas perturbações tentam explicar a incerteza. Os meteorologistas não podem saber o estado exato da atmosfera e do oceano no momento do início do modelo. Por exemplo, ciclones tropicais não são observados bem o suficiente para ter detalhes suficientes sobre ventos e chuva. Para outro exemplo, a temperatura da superfície do mar é resfriada pela passagem de uma tempestade, e se a área permanecer coberta de nuvens, é muito menos provável que essas águas mais frias sejam observadas por satélite.

Melhoria limitada

Na última década, as previsões de rastreamento têm melhorado constantemente. Uma infinidade de observações - de satélites, bóias e aeronaves lançadas contra a tempestade em desenvolvimento - permitem que os cientistas entendam melhor o ambiente ao redor de uma tempestade, e, por sua vez, melhorar seus modelos. Alguns modelos melhoraram em até 40% em algumas tempestades.

Contudo, as previsões de intensidade melhoraram pouco nas últimas décadas.

Em parte, isso se deve à métrica escolhida para descrever a intensidade de um ciclone tropical. A intensidade é frequentemente descrita em termos de pico de velocidade do vento a uma altura de 10 metros acima da superfície. Para medi-lo, meteorologistas operacionais do National Hurricane Center em Miami olham para o máximo, velocidade média do vento de um minuto observada em qualquer ponto do ciclone tropical.

Contudo, é extremamente difícil para um modelo estimar a velocidade máxima do vento de um ciclone tropical em qualquer momento futuro. Os modelos são inexatos em suas descrições de todo o estado da atmosfera e do oceano no momento de início do modelo. Características de pequena escala de ciclones tropicais - como gradientes acentuados na chuva, ventos de superfície e alturas de ondas dentro e fora dos ciclones tropicais - não são capturados de forma confiável nos modelos de previsão.

As características atmosféricas e oceânicas podem influenciar a intensidade da tempestade. Os cientistas agora pensam que melhores informações sobre o oceano podem oferecer os maiores ganhos na precisão das previsões. De interesse específico é a energia armazenada na parte superior do oceano e como isso varia com as características do oceano, como redemoinhos. As observações atuais não são suficientemente eficazes para colocar redemoinhos oceânicos no local correto, nem são eficazes em capturar o tamanho desses redemoinhos. Para condições em que a atmosfera não limita severamente o crescimento do furacão, esta informação oceânica deve ser muito valiosa.

Enquanto isso, meteorologistas estão buscando medidas alternativas e complementares, como o tamanho dos ciclones tropicais.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.