Em um estudo divulgado recentemente na revista Monthly Weather Review, 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.
De acordo com os autores, o trabalho deverá tornar mais precisa a previsão de tempestades.
“Comparamos uma simulação feita com um modelo de alta resolução com dados observacionais coletados em 2012, na cidade de Santa Maria (RS), situada em uma região considerada berço das maiores tempestades do planeta”, disse 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 integrou uma grande campanha científica realizada entre os anos de 2010 e 2014 no âmbito do Projeto Chuva, cujo objetivo é 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 para, desta forma, aprimorar a previsão de eventos extremos (leia mais).
Conforme 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).
O trabalho foi feito em parceria com Jean-Pierre Chaboureau, do Laboratoire d’Aérologie, 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”, disse Machado.
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.
Estudos anteriores, contou o pesquisador, haviam sugerido a existência de problemas semelhantes em outros modelos matemáticos de formação de nuvens, que poderão ser corrigidos usando abordagem semelhante.
O artigo é um dos primeiros desdobramentos do Projeto Chuva, que incluiu, além de Santa Maria, campanhas de coleta de dados nas cidades de Alcântara (MA), Fortaleza (CE), Belém (PA), São José dos Campos (SP) e Manaus (AM). As regiões escolhidas para a pesquisa de campo representam os diferentes regimes de precipitação existentes no Brasil.
Autor: Agência Fapesp
