Brasil ganha ‘bola de cristal’ para prever o tempo com precisão inédita

O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) desenvolveu um modelo computacional de previsão do tempo .

O Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera (Monan) começou a funcionar neste mês.

Ele roda no supercomputador Jaci, instalado no data center do órgão em Cachoeira Paulista (SP).

O Monan vai substituir gradualmente o antigo “cérebro” das previsões do Inpe – o Brazilian Global Atmospheric Model (BAM).

Com o novo modelo, a precisão das previsões meteorológicas brasileiras vai estar no mesmo patamar de órgãos como o Serviço Nacional de Meteorologia do Reino Unido (UK Met Office), a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) e o Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA (NWS).

É o que informou o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) , pasta da qual o Inpe faz parte.

Como o Inpe desenvolveu seu modelo de previsão do tempo – e o que ele pode mudar na sua vida O Olhar Digital conversou sobre o Monan com o físico e pesquisador Saulo Ribeiro Freitas.

Chefe da Divisão de Modelagem Numérica do Sistema Terrestre (DIMNT) no Inpe, Freitas liderou o desenvolvimento do modelo.

Confira abaixo a entrevista com o líder e coordenador do projeto (a conversa foi editada para a leitura fluir melhor): O novo modelo computacional do Inpe já está funcionando.

Como ele funciona? E quais são os principais diferenciais dele? Uma divisão de operações do Inpe garante a produção das previsões duas vezes ao dia, às 00h e ao meio-dia, com um tempo de integração de até dez dias adiante.

Isso coroa um trabalho que se iniciou há quatro anos, envolvendo a divisão de modelagem do Inpe.

Esse modelo traz uma série de inovações.

Uma delas, a mais importante, na minha opinião, é ser comunitário: ele tem a participação das universidades e de institutos de ciência e tecnologia do Brasil.

Outro aspecto relevante é que ele é um modelo unificado, no sentido de que pode atender a diversas escalas de espaço e tempo importantes para a sociedade em termos de informação meteorológica.