Amanhã chove, mas afinal não chove. Ontem chovia, mas fez sol. A meteorologia, ou a previsão do “tempo” está cada vez mais errática e há razões para isso. Se os cientistas prometem dez dias de chuva é porque calculam isso através de modelos matemáticos, estudo de imagens de satélite e o histórico do clima naquelas localidades. Mas o nosso planeta está a pregar partidas aos cientistas e a culpa… pode ser nossa
As previsões climáticas enfrentam falhas devido à natureza caótica da atmosfera, limitações tecnológicas e impactos das alterações climáticas, segundo meteorologistas do IPMA e do ECMWF – o centro de estudos do clima mais avançado do mundo e usado pelo nosso Instituto de Meteorologia para prever o tempo. A complexidade e alterações ambientais desafiam estes modelos e causam espanto aos cidadãos. O Aquecimento Global está aí, ainda que sobrem cépticos sobre a matéria. Mas é já um facto científico. A humanidade está a contribuir para alterar a atmosfera e dificultar muito as previsões certeiras sobre o “tempo” dos próximos dias.
A atmosfera terrestre é um sistema fluido e caótico, onde pequenas variações iniciais — como temperatura ou humidade — geram resultados imprevisíveis a longo prazo. Este fenómeno, conhecido como “efeito borboleta”, foi teorizado pelo matemático Edward Lorenz na década de 1960 e continua a desafiar modelos meteorológicos. “Mesmo com supercomputadores, não conseguimos resolver todas as equações que regem a atmosfera”, explica Carlos Antunes, investigador da Faculdade de Ciências de Lisboa e colaborador do IPMA.
As alterações climáticas agravam estas incertezas. Eventos extremos, como furacões de rápida intensificação ou chuvas torrenciais, tornaram-se mais frequentes e difíceis de prever. Um exemplo recente foi o furacão Otis, que em Outubro de 2023 surpreendeu o México ao passar de categoria um para cinco em menos de 24 horas. “Os dados históricos já não são suficientes num clima em mudança”, afirma Paula Leitão, especialista do IPMA e do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF). Já este ano a tempestade ‘Jana’, que lambeu o território nacional, provocou estragos consideráveis e surpreendeu todos, a partir de cinco de Março.
A recolha de dados também limita a precisão. Embora satélites e estações meteorológicas cubram grande parte do globo, regiões como oceanos e o Hemisfério Sul têm menos monitorização. “Erros mínimos nas medições propagam-se nos modelos, afectando previsões a curto e longo prazo”, detalha o professor Carlos Antunes. Em Portugal Continental, Açores e Madeira, o IPMA utiliza modelos como o AROME (alta resolução) e o ECMWF (global), mas fenómenos localizados, como nevoeiros ou aguaceiros, ainda escapam às projecções.
A resolução espacial dos modelos é outro obstáculo. Processos em pequena escala, como formação de nuvens, são simplificados devido a limitações computacionais. “Um modelo com resolução de 2 km exige capacidade 10 vezes maior que um de 10 km”, compara Leitão. Para além disso, previsões além de 7 a 10 dias tornam-se probabilísticas, focando tendências gerais em vez de detalhes específicos.
Perspectivas futuras e avanços
Novas tecnologias, como inteligência artificial (IA), prometem melhorias. O ECMWF lançou em 2024 uma competição global para desenvolver algoritmos de previsão sub-sazonal. “A IA pode identificar padrões em grandes volumes de dados, complementando modelos tradicionais”, destaca Leitão. Contudo, especialistas alertam: mesmo com avanços, a incerteza permanecerá intrínseca às previsões climáticas.
No site Windy.com pode escolher, no fundo da página, qual o modelo de previsão que deseja. Vá espreitando sobre o que acerta mais. Verá diferenças enormes entre os vários modelos de previsão, o que deixa os cidadãos esperançosos de que a ciência climática avance.
Enquanto a ciência avança, a adaptação a um clima mais imprevisível exige investimento em monitorização, modelos regionais e cooperação internacional. Para os portugueses, o conselho mantém-se: consultar actualizações frequentes do IPMA e preparar-se para a variabilidade crescente do tempo.
