Uma bóia climática flutua no Lago Michigan. Crédito:Shutterstock
A pandemia COVID-19 afetou vários setores e a meteorologia não é exceção. A qualidade e a quantidade dos dados observacionais que alimentam os modelos de previsão do tempo podem muito bem ser afetados pela pandemia, de acordo com a Organização Meteorológica Mundial (OMM).
Conhecer o estado da atmosfera é essencial para uma boa previsão do tempo. Além de anunciar chuva ou sol, as previsões do tempo nos permitem nos preparar melhor para os riscos e outros perigos climáticos, como inundações na primavera e furacões.
A pandemia reduziu várias dessas observações de várias maneiras. Mas cientistas de todo o mundo estão encontrando maneiras de preencher algumas dessas lacunas.
Colaboração internacional
O Sistema de Observação Global da OMM fornece observações da atmosfera, como a velocidade do vento, e a superfície do oceano, ou seja, a temperatura da superfície do mar. O sistema vem da estreita colaboração entre agências nacionais e internacionais que fornecem medições de diferentes instrumentos de observação.
O Sistema de Observação Global da OMM se baseia em observações feitas em terra, no ar, no oceano e do espaço. Mais do que 10, 000 estações baseadas na superfície, 1, 000 estações de balões meteorológicos, 3, 000 aeronaves comerciais, 7, 000 navios, 100 bóias amarradas, 1, 000 bóias flutuantes, 30 satélites meteorológicos e 200 satélites de pesquisa reúnem informações sobre a Terra.
A frequência e distribuição espacial dessas medições variam enormemente dependendo do tipo de observação. Por exemplo, uma estação meteorológica de superfície pode coletar medições de precipitação a cada cinco minutos, enquanto o satélite CloudSat, dedicado à observação de nuvem global, faz medições cobrindo a mesma área geográfica a cada 16 dias.
O Sistema de Observação Global da Organização Meteorológica Mundial (OMM) é composto por um grande número de sistemas de observação in situ e por satélite. Crédito:Organização Meteorológica Mundial
Como as previsões são feitas
Os modelos atmosféricos são um conjunto de equações que descrevem o estado de mudança da atmosfera. Eles exigem informações sobre o estado inicial da atmosfera e da superfície da Terra (terra e oceano) para fornecer previsões do tempo.
Infelizmente, os dados observacionais por si só não são suficientes para fornecer uma imagem completa do estado da atmosfera, porque eles estão distribuídos irregularmente no espaço e no tempo, e às vezes contêm erros.
É aqui que uma técnica conhecida como "assimilação de dados" entra em ação. Envolve a combinação de dados observacionais com dados obtidos de um modelo atmosférico para obter a melhor estimativa do estado da atmosfera. Em outras palavras, parte-se de uma previsão do tempo feita com o modelo e corrige-se com os dados observacionais.
O resultado da assimilação de dados é uma imagem completa e coerente da atmosfera e da superfície da Terra em um determinado momento. Uma vez que o estado inicial da atmosfera e da superfície da Terra é conhecido, um modelo atmosférico pode ser aplicado para prever sua evolução.
Exemplo de dados de observação da temperatura do ar obtidos em Oslo e no aeroporto de Svalbard, Noruega. Crédito:Norsk Klima Service Center
O impacto da pandemia
A pandemia COVID-19 causou uma diminuição nas observações feitas por aeronaves comerciais, devido à diminuição do tráfego aéreo. Na Europa, por exemplo, houve um declínio de 90 por cento no número de voos diários.
Também houve uma queda nas observações manuais em estações meteorológicas de superfície em vários países em desenvolvimento, que não mudaram para medições totalmente automatizadas. A longo prazo, outros componentes do sistema de observação podem ser afetados negativamente se a manutenção, o trabalho de reparo e reabastecimento não pode ser feito.
Cada tipo de observação tem um impacto diferente na qualidade das previsões. Estudos conduzidos pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) mostraram que, na ausência de dados meteorológicos das aeronaves, a qualidade das previsões de vento e temperatura de curto prazo na altitude de cruzeiro diminui em 15 por cento, que pode afetar a previsão do jato e, consequentemente, previsões de tempestades de inverno e ondas de calor. A qualidade das previsões próximas à superfície também diminui, mas não tanto.
Ironicamente, a importância dos dados de observação de aeronaves foi destacada em meados de fevereiro de 2020 em um workshop do ECMWF sobre o estado das observações de aeronaves. Felizmente, o impacto das observações de satélite na qualidade das previsões é maior do que os dados meteorológicos das aeronaves.
Um exemplo de análise do Sistema de Predição Determinística Regional (RDPS) do Centro Meteorológico Canadense (CMC). A velocidade do vento (em nós) é representada pelas cores e a direção do vento é representada pelas setas azuis. As isolinhas pretas representam a pressão ao nível do mar. Crédito:MeteoCentre
A Organização Meteorológica Mundial (OMM) depende de observações de um grande número de estações localizadas em todo o mundo. Crédito:Shutterstock
Mobilizando cientistas
A comunidade científica está tentando amenizar o impacto da diminuição dos dados observacionais coletados por aeronaves. Como resultado, Os serviços meteorológicos nacionais europeus estão a lançar mais balões meteorológicos.
As observações de satélites lançados recentemente também podem ajudar a preencher a lacuna deixada pelo declínio das observações. É o caso do satélite Aeolus da Agência Espacial Europeia, que fornece dados sobre o vento em diferentes altitudes.
O declínio da qualidade das previsões meteorológicas aumenta os muitos desafios colocados pela pandemia. Com a previsão de que a temporada de furacões no Atlântico será mais ativa do que o normal, é ainda mais importante prever corretamente a trajetória e a intensidade dos furacões. De fato, para os países caribenhos, onde o pico de casos COVID-19 é esperado pouco antes do início da temporada de furacões, a pandemia é um grande obstáculo na preparação para este perigo meteorológico.
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.