Previsão de tempestades ficará mais precisa
Uma equipe de pesquisadores franco-brasileira identificou (e corrigiu) uma falha existente em modelos matemáticos usados para simular os processos de formação de nuvens e de chuva. Com isto, a previsão de tempestades se tornará mais precisa, de acordo com os pesquisadores. Eles compararam uma simulação feita com um modelo de alta resolução com dados observacionais coletados em 2012, na cidade de Santa Maria, no Rio Grande do Sul. situada em uma região que é considerada como berço das maiores tempestades do planeta, segundo Luiz Augusto Toledo Machado, pesquisador do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). “Notamos que, no modelo, apareciam muitas nuvens pequenas que não haviam sido observadas na realidade por meio de satélites e radares de chuva e decidimos investigar por que isso ocorria”, disse Machado. O estudo integra um projeto temático apoiado pela Fapesp e coordenado pelo pesquisador. A coleta de dados em Santa Maria é parte de uma grande campanha científica realizada entre os anos de 2010 e 2014 no âmbito do Projeto Chuva, que tem como objetivo desvendar os processos físicos que ocorrem no interior das nuvens, descobrir a variação de parâmetros -- como o tamanho das gotas de chuva, a proporção das camadas de água e de gelo e o funcionamento das descargas elétricas -- a fim de aprimorar a previsão dos eventos. Como explicou Machado, "o tipo de tempestade que costuma se formar nessa região do Sul do Brasil é conhecido como complexo convectivo de mesoescala (CCM) e para simulá-lo foi usado um modelo desenvolvido na França conhecido como Meso-NH (modelo atmosférico de mesoescala não hidrostática)" Ele informa também que o trabalho foi realizado em parceria com Jean-Pierre Chavoureau, do Laboratoire d`Àérologie, vinculado ao Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). “Comumente, os modelos regionais que simulam a formação de nuvens trabalham com uma escala da ordem de 10 quilômetros (km), ou seja, são capazes de gerar uma informação a cada 10 km. O Meso-NH gera uma informação a cada 2 km e por isso é considerado de alta resolução, resolvendo de forma mais explícita a nuvem. Essa é a tendência para o futuro, que nos permitirá prever, por exemplo, a ocorrência de chuva em cada bairro de uma cidade”, afirmou Machado. Ele explicou que a comparação entre os dados reais e simulados foi feita com uma técnica inovadora de rastreamento capaz de calcular a distribuição do tamanho e do tempo de vida das nuvens e da chuva e produzir histogramas que permitem comparar o tamanho e a altura das nuvens simuladas e observadas por satélite e radar. Ao investigar por que os dados simulados não condiziam com os reais, os pesquisadores descobriram que o modelo não representava com exatidão como ocorria a mistura do ar existente dentro e fora da nuvem – processo conhecido como entranhamento. “O entranhamento é uma medida determinada pela turbulência [ mistura do ar de dentro e de fora]. No modelo, a turbulência era parametrizada em uma dimensão. Nós então fizemos uma parametrização tridimensional e alteramos o comprimento de mistura [distância entre a parcela de ar que vai entrar na nuvem e a parcela que já está dentro] para torná-lo um pouco maior”, disse Machado. Com as modificações, contou o pesquisador, foi possível tornar mais similar a distribuição de tamanho e altura das nuvens simuladas e reais. “Isso sem dúvida terá impacto na qualidade da previsão de chuva. Em um estudo de caso, demonstramos que o grau de acerto melhora com a correção da turbulência”, disse Machado.
