Será que a utilização das probabilidades é a chave para melhorar as previsões meteorológicas?
O objetivo de uma previsão meteorológica, além de informar sobre o estado do tempo nos dias seguintes, é, fundamentalmente, ajudar as pessoas a tomarem decisões, quer seja levarem ou não um guarda-chuva ou evacuarem a população antes de um temporal severo.
Mas como as previsões meteorológicas estão sempre associadas a uma incerteza, a comunidade meteorológica tem vindo a avaliar há anos como transmitir melhor as previsões do tempo informando sobre o grau de incerteza associado a cada uma das previsões.
Previsões probabilísticas
As previsões meteorológicas de conjunto (ensemble weather forecasts) têm sido utilizadas há uns anos para ajudar os meteorologistas a compreender a incerteza da previsão que estão a elaborar, no entanto sem a incluírem na previsão.
Atendendo que a previsão meteorológica é um dos suportes para a tomada de decisões, o conhecimento da incerteza dessa previsão também seria fundamental para ajudar a tomar a decisão mais acertada.
As previsões probabilísticas baseiam-se na previsão de conjunto (ensemble forecast), que é uma abordagem diferente das previsões determinísticas tradicionais, que são frequentemente divulgadas pela comunicação social.
Na previsão numérica do tempo, os modelos de previsão, que correm em supercomputadores, baseiam-se no estado inicial da atmosfera, que é obtido através dos diferentes tipos de observação meteorológica (dados das estações, sondagens, satélites, radar, etc).
Assim, o estado inicial para a corrida do modelo pode não corresponder exatamente ao estado da atmosfera, devido, por exemplo, a falhas de observações, e deste modo é legitimo introduzir pequenas variações iniciais a representar estados iniciais diferentes da atmosfera, o que vai dar, evidentemente, diferentes previsões, particularmente em prazos mais longos.
São assim produzidas 20 a 50 simulações, cenários atmosféricos prováveis, que utilizando a teoria de conjuntos são agrupadas de acordo com os padrões da atmosfera semelhantes. Deste modo, o padrão da atmosfera mais provável para determinado dia será o padrão (ou parâmetro) que resulta de mais simulações/projeções do modelo idênticas.
Por exemplo, se 90% das 20 ou 50 simulações forem idênticas, isto significa que para determinado dia a previsão tem um grau baixo de incerteza.
Estudos realizados ao longo de muitos anos, designadamente pelo Serviço Meteorológico Inglês (MetOffice), mostram como as previsões de conjuntos oferecem uma melhor capacidade preditiva do que a execução determinística individual.
Num artigo do MetOffice, é referido que no estudo realizado por aquele Serviço também se examinou se as pessoas compreendem a incerteza nas previsões visto que muitas aplicações de previsão meteorológica já comunicam a incerteza através de medidas como a percentagem de probabilidade de chuva, que reflete os resultados dos modelos de conjunto.
A compreensão pública não é a barreira que se temia
A utilização da previsão probabilística para divulgação para o público em geral tem sido alvo de muitas discussões. O Met Office completou o estudo realizando vários inquéritos à população.
A ideia anterior de que as probabilidades poderiam confundir as pessoas ou minar a confiança nas previsões estava errada. As pessoas em geral são capazes de interpretar informações probabilísticas e utilizá-las de forma eficaz.
Entretanto o artigo do MetOffice também explora formas visuais mais claras de apresentar probabilidades, como símbolos meteorológicos combinados, gráficos de pizza ou múltiplos ícones, para facilitar a compreensão rápida.
Acredita-se que a previsão probabilística permite calcular e comunicar a incerteza da previsão de uma forma prática através de percentagem de probabilidade de ocorrência de determinado fenómeno e que é compreensível para a maior parte da população em geral e particularmente pelas autoridades e decisores no âmbito da proteção civil, muito importante em situação de eventos extremos.
No entanto, uma pergunta impõe-se. Será que nos países em desenvolvimento este tipo de previsão é entendido pela população?