Novo modelo para previsão do tempo precisa de mais verba, diz coordenador do projeto no Inpe

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O Brasil tenta ampliar sua capacidade de antecipar eventos extremos, mas uma de suas principais apostas recebe menos da metade do valor necessário, na avaliação do coordenador do projeto.

O modelo em questão é o Monan (Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera), liderado pelo Inpe (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais).

Ainda em desenvolvimento, o Monan já faz previsões com até 15 dias de antecedência e resolução espacial de cerca de 10 km, próxima à dos principais centros internacionais, de acordo com Saulo Freitas, coordenador do projeto no Inpe.

Segundo ele, o Monan deve ajudar o país a antecipar eventos extremos e a se preparar para seus impactos. A capacidade de prever a evolução do El Niño deve ser incorporada em três ou quatro anos, e o modelo deverá estar em pleno funcionamento em 2031.

Freitas diz que o Monan buscará representar melhor a influência da amazônia , do cerrado , dos oceanos, do desmatamento e das cidades sobre o tempo e o clima na América do Sul.

Na concepção do Monan, a meta era obter R$ 5 milhões por ano. Freitas reconhece, porém, que a cifra é alta para os padrões nacionais e diz que cerca de R$ 2 milhões anuais já permitiriam ampliar a participação de universidades e centros de pesquisa, com bolsas, pessoal de apoio e equipamentos.

Hoje, de acordo com ele, o projeto recebe cerca de R$ 800 mil por ano. "É muito pouco", afirma.

O Monan está em desenvolvimento, mas a máquina necessária para processar seus dados já existe. É o supercomputador Jaci , que realiza em torno de 1,6 quatrilhão de operações matemáticas por segundo e é seis vezes mais rápido que o antigo Tupã , segundo Ivan Márcio Barbosa, do Inpe.

Sem esse supercomputador, diz Barbosa, a previsão poderia ficar pronta apenas "depois que o evento ocorreu" e com resolução muito menor.

O Inmet (Instituto Nacional de Meteorologia), responsável pelas previsões federais , diz que pretende adotar o Monan após a conclusão dos testes. Hoje, ele utiliza o modelo europeu Cosmo , que roda duas vezes por dia e faz previsões para a América do Sul com até sete dias de antecedência e resolução de 7 km.

Por usar um modelo regional, o Inmet afirma que "ainda depende 100% de dados oriundos dos modelos globais", hoje fornecidos pelo modelo alemão Icon . O órgão acrescenta que substituirá integralmente o Cosmo pelo próprio Icon em suas operações.

A troca internacional de dados e análises faz parte da rotina meteorológica. Como a atmosfera não respeita fronteiras, os países compartilham observações e previsões continuamente. A dependência brasileira, porém, vai além desse intercâmbio.

Para iniciar suas previsões, os modelos do Inpe utilizam um retrato das condições da atmosfera produzido pela agência americana NOAA (Administração Nacional Oceânica e Atmosférica).

"Se cortar hoje essa análise, amanhã a gente não tem previsão do tempo para o Brasil", afirma Freitas, referindo-se às previsões produzidas pelo Inpe.

O Monan busca dar ao Brasil capacidade própria de gerar essa análise global, embora continue usando observações compartilhadas internacionalmente.

A inteligência artificial também começa a ajudar nas previsões.

No Impa (Instituto de Matemática Pura e Aplicada), Paulo Orenstein e sua equipe desenvolvem o Tupann , modelo de IA que usa imagens do satélite americano GOES-16 para prever chuvas com até três horas de antecedência. O modelo exige menos capacidade computacional, mas continua dependente do satélite estrangeiro, segundo Orenstein.

Para tentar reduzir essa dependência de satélites, o Inpe e a China desenvolvem o satélite CBERS-5, com lançamento previsto para 2030. Adenilson Roberto da Silva, do Inpe, diz que o equipamento ampliará a autonomia brasileira na geração de dados para a previsão do tempo. O Brasil fará a plataforma do satélite, e a China, os instrumentos de observação.

Augusto Pereira Filho, professor da USP, defende a criação de um Sistema Nacional de Meteorologia, nos moldes da NOAA, para integrar dados, evitar esforços repetidos e reduzir a disputa por recursos. Na aavaliação dele, o país tem profissionais qualificados, mas faltam políticas públicas, infraestrutura e pessoal.

Mesmo com tecnologia de ponta, a meteorologia ainda enfrenta o comportamento caótico da atmosfera. Pequenos erros nas medições iniciais podem se amplificar ao longo das simulações. Por isso, as equipes operacionais costumam comparar resultados de diferentes modelos.

"Se os resultados convergem na mesma direção, você tem um pouco mais de confiança. Se divergem muito, menos confiança", diz o meteorologista Marcelo Seluchi, do Cemaden (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais).

Segundo Seluchi, frentes frias e ondas de calor podem ser previstas com até duas semanas de antecedência. Já tempestades intensas, enxurradas e alagamentos podem permitir apenas horas ou minutos de aviso.

"O desafio é saber quanto, onde e quando choverá. Nenhum modelo jamais prevê exatamente o que vai acontecer", diz Seluchi. Por isso, a experiência das equipes que interpretam os dados e emitem alertas é decisiva.

No Cemaden, as equipes combinam previsões com dados de satélites e de mais de 4.000 equipamentos, como radares, pluviômetros e sensores. O centro monitora riscos de deslizamentos, enxurradas e inundações em quase 1.300 municípios com histórico de desastres.

Mas o impacto também depende de quem está no caminho da chuva . "As áreas mais vulneráveis são as que ficam nas periferias. A desigualdade social é a que gera maior impacto dos desastres. Comunidades indígenas e quilombolas também estão entre as mais afetadas", afirma José Marengo, climatologista do Cemaden.

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Publicado originalmente por Folha de S.Paulo. Leia a matéria completa em https://redir.folha.com.br/redir/online/emcimadahora/rss091/*https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2026/08/novo-modelo-para-previsao-do-tempo-precisa-de-mais-verba-diz-coordenador-do-projeto-no-inpe.shtml.