O clima de Seattle estava nos ensolarados anos 70 em meados de julho, quando os meteorologistas viram a onda de calor que provocou máximas de 90 graus na semana passada estava a caminho.
Essa é uma mudança em relação às décadas passadas, quando o calor poderia acertar ou errar de surpresa. Os avanços na tecnologia e na técnica transformaram o clima em uma peça em expansão do setor de tecnologia com satélites, radares e desenvolvimentos em inteligência artificial.

Hoje, os meteorologistas podem dizer qual será o clima com mais precisão e prazos de entrega mais longos, graças a um sistema muito aprimorado de satélites meteorológicos e algoritmos cada vez mais complexos. A oportunidade de avanços impulsionados por inteligência artificial e a crescente intensidade de eventos climáticos catastróficos devido às mudanças climáticas atraíram mais inovadores e empreendedores para a previsão do tempo, alegando que têm acesso a mais informações do que nunca.

A onda de calor que atingiu o noroeste do Pacífico foi prevista antecipadamente por meio de dados de satélites que medem a atmosfera em partes do Oceano Pacífico, disse o climatologista Nick Bond, da Universidade de Washington. Os satélites coletaram dados de umidade, temperatura e vento, e os computadores analisaram essas condições por meio de equações complexas que previam que o calor logo atingiria a região.

“É realmente notável o que podemos fazer dessa maneira, a partir de satélites que estão muito acima do ar olhando para baixo”, disse Bond.

Os modelos não são fáceis de construir. De acordo com o jornalista Andrew Blum em seu livro "The Weather Machine", "Pousar uma espaçonave em Marte requer lidar com centenas de variáveis ​​matemáticas. Fazer um modelo atmosférico global requer centenas de milhares."

Bond disse que a tecnologia de previsão do tempo foi capaz de prever com precisão a onda de calor do noroeste do Pacífico em 2021, que durou do final de junho ao início de julho. A onda de calor resultou em pelo menos 100 mortes relacionadas ao calor, de acordo com o Departamento de Saúde do Estado de Washington.

A previsão sempre teve um nível de incerteza. Por exemplo, é difícil prever a chuva porque ela pode ser irregular e atingir diferentes partes da grade geográfica que os meteorologistas analisam para saber o clima. E à medida que eventos extremos como tempestades e tornados se tornam mais intensos por causa das mudanças climáticas, a previsão se torna ainda mais desafiadora, disse Bond.

O desafio, disse ele, é prever com antecedência suficiente para que as pessoas se preparem ou evacuem.

Embora o Serviço Nacional de Meteorologia tenha sido e continue sendo o ator dominante nas previsões dos EUA, empresas do setor privado, incluindo a Microsoft, estão buscando tecnologias que acreditam poder fornecer relatórios meteorológicos mais precisos e previdentes.

No ano passado, a Microsoft firmou acordos com o Corpo de Engenheiros do Exército dos EUA e o serviço meteorológico nacional do Reino Unido para construir tecnologia que ajudará na modelagem de tempestades e outros climas extremos.

Startups especializadas em previsão do tempo também estão entrando no mercado. A Salient Predictions, com sede em Cambridge, Massachusetts, levantou US$ 5,3 milhões em financiamento inicial. A Salient afirma que sua tecnologia é mais precisa do que a oferecida por outras empresas e governos.

Quando Erik Moldstad fundou a Precision Forecasting, com sede em Seattle, em 2003, as previsões meteorológicas privadas eram raras e de difícil acesso. A empresa de Moldstad envia um e-mail para uma lista de assinantes pagantes todas as manhãs. Agora, ele disse, previsões de boutique e imagens de satélite estão em toda parte e disponíveis para quase todos.

"Havia algumas informações na internet naquela época, mas a maioria das informações (modelos de previsão, imagens de satélite) estava disponível apenas por meio de uma assinatura", disse Moldstad. Ele disse que a internet tornou a previsão do tempo mais amplamente disponível.

Moldstad disse que usa informações de radares, estações meteorológicas e satélites para criar os relatórios diários que envia aos clientes. Os relatórios registram o clima do dia anterior, o clima atual e a previsão do dia seguinte.

Mas as novas tecnologias visam avançar os prazos de entrega e a precisão dos modelos existentes. Testemunhando no Congresso no mês passado, Brad Colman, diretor de estratégia meteorológica da Bayer, disse que "há alguma desaceleração na melhoria das habilidades de previsão em todos os principais esforços globais de modelagem", à medida que a tecnologia está atingindo seus limites. A Bayer tem uma subsidiária, The Climate Corporation, que se concentra no desenvolvimento de culturas.

Colman disse que um sistema que inclua oceanos, geleiras e modelos terrestres contribuiria para expandir as habilidades de previsão, pois os dados estariam disponíveis com prazos mais longos.

A inteligência artificial vem crescendo no espaço de previsão nos últimos três anos com a promessa de aumentar a precisão do clima, disse o professor da UW Dale Durran.

Os computadores que processam conjuntos de dados de satélites são limitados em quanto podem digerir e isso pode levar muito tempo. A IA usaria mais dados, por exemplo, de culturas estressadas e os processaria mais rapidamente à medida que a máquina aprendesse com padrões climáticos semelhantes que podem ser aplicados ao clima atual, disse Durran.

A tecnologia ainda está em desenvolvimento e não pode ser usada ainda, disse ele, mas mostra a promessa de que a previsão pode se tornar mais precisa. O lead time para previsão, no entanto, tem uma limitação que a IA ainda não pode resolver. O clima, disse Durran, é "caótico demais".

Ainda assim, a previsão do tempo melhorou significativamente desde os tempos em que as pessoas tinham que sentar e usar equações, disse Bond. Os modelos usados ​​agora eram "apenas sonhados décadas atrás". + Explorar mais

Onda de calor:por que as previsões meteorológicas extremas melhoraram tanto

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