A execução do modelo é um termo utilizado para descrever um cálculo completo das condições atmosféricas para vários dias de previsão do tempo em uma determinada região. A figura 4 mostra o fluxo da execução dos modelos meteoblue® AG com alta capacidade de processamento.
Consiste na inserção e assimilação de dados observacionais de múltiplas fontes para determinar as condições iniciais da atmosfera a partir do qual o modelo começará a calcular a previsão do tempo. Feito o cálculo, os dados do modelo são armazenados em formatos acessíveis e submetidos a um pós-processamento para serem utilizados em várias aplicações.
Estes dados são pós-processados usando tecnologias de ponta como nowcasting¹, processo estatístico (Model Output Statistics - MOS)², aprendizado de máquina (machine learning)³, que em conjunto corrigem e informam a melhor previsão do tempo aos produtores rurais com alta precisão e assertividade.
Desde 2020, meteoblue® AG processa mais de 30 modelos meteorológicos (incluindo 16 proprietários), fornecendo vários conjuntos de dados para cada local em terra, mar e no ar e todas essas informações em conjunto resultam, para uma área específica, em dados meteorológicos mais precisos se comparados a qualquer um dos modelos únicos existentes.
Figura 4: Resumo da execução do modelo
¹ Nowcasting é uma técnica de previsão meteorológica de curto prazo (até 6 horas) realizada através do processamento comparativo contínuo entre previsão e medição e atualizadas com frequência.
² MOS (Model Output Statistics) é uma técnica de pós-processamento dos resultados dos modelos de previsão meteorológica numérica que usa estatísticas de medições meteorológicas locais, históricas ou atuais registradas com dados frequentes a cada 10, 15, 60 e 180 minutos.
³ Aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
De modo a obter o nível mais elevado de precisão com grande poder meteorológico, é necessário combinar muitas fontes de dados diferentes de forma inteligente, que é o valor chave oferecido pela tecnologia meteoblue® AG através do CLIMA no Campo®. As principais fontes de dados:
Dados de simulação: estes dados são obtidos por modelos meteorológicos digitais ou reanálise:
Observações: são dados obtidos por sensores manuais ou mecânicos e transformados em variáveis meteorológicas:
Medições: são dados obtidos por instrumentos que medem variáveis meteorológicas:
Pós-processamento: Estas são abordagens técnicas que combinam simulações com medições e observações:
A maior parte dos modelos de previsão é calculada duas vezes por dia devido à alta capacidade necessária para o processamento de dados. Cada modelo tem a sua hora de atualização, resultando em atualizações quase horárias da previsão para os dias seguintes, quando 10 ou mais modelos são utilizados, como no território brasileiro.
Ademais, a previsão para a hora atual e seguinte é atualizada constantemente utilizando dados de medição de estações vizinhas (se existentes), de satélites, radares e outras fontes. Assim, a metodologia aplicada para o cálculo da previsão do tempo e as fases de pós-processamento garantem a melhor qualidade na informação ao produtor.
Estrategicamente, meteoblue® AG utiliza os dados de entrada mais completos e mais significativos do dia para execução do modelo com objetivo de manter os mais altos níveis de confiabilidade da informação. Os dados meteorológicos são depois submetidos a etapas adicionais de processamento para melhorar a qualidade da informação.
No final das contas, o que importa não são quantas vezes se calcula a previsão do tempo, mas como são assertivas!
A assertividade do modelo meteoblue® AG utilizado no CLIMA no Campo® está acima de 70% nos primeiros dias de previsão. Ressaltamos que os métodos e modelos usados por meteoblue® AG são verificados para garantir que os resultados sejam a melhor representação possível da realidade.
Além disso, meteoblue® AG é o primeiro serviço meteorológico comercial que publica regularmente dados de verificação no site da empresa desde 2010, bem como atualizações diárias da precisão local, mostrando total transparência e realismo nas informações.
Confira o grau de assertividade esperada do modelo para principais variáveis meteorológicas de grande importância para os produtores rurais:
Assertividade da precipitação: A meteoblue® AG pode prever de mais de 75% a 85% de todos os eventos de precipitação com mais de 2 a 5 milímetros (mm) corretamente com 3 dias de antecedência. Isso inclui a previsão dos dias em que tais eventos não ocorrerão. Olhando para eventos de precipitação de 2 mm, meteoblue® AG pode prever 50% dos 6 dias de antecedência e acima de 60% com um dia de antecedência.
Assertividade da Temperatura: meteoblue® AG prevê mais do que 75% das temperaturas horárias, com menos de 2°C de diferença de temperatura medida, com 3 dias (72 horas) de antecedência. Para as 12 horas seguintes, quase 90% de todas as previsões de temperatura estão a menos de 2°C de diferença da medição - numa base horária. A precisão da temperatura do ar de 2 metros ao utilizar o meteoblue Learning Multimodel (mLM) está dentro da margem de erro absoluto de 1.2 °C para a previsão de 24 horas e dentro de 2.0 °C para a previsão de 6 dias. Isto significa que a previsão de 6 dias do mLM é tão boa quanto a previsão de de 24 horas modelos numéricos autônomos de previsão meteorológica.
Assertividade do vento: A previsão do vento de meteoblue® AG para o período de 12-48 horas de antecedência alcança 70-80% de concordância com valores medidos. Sabendo-se que o vento pode variar substancialmente dentro de uma distância de 200m, isto é uma concordância muito alta. Quando o vento é medido dentro de distâncias de 200-500m, estas medições raramente mostram uma maior concordância entre elas em relação ao que as previsões de meteoblue® AG fazem. Em outras palavras, se você quer saber a situação do vento numa área de 3-12 km, olhando para a previsão de meteoblue® AG, esta terá a mesma precisão como olhar para uma medição da estação meteorológica dentro dessa área.
Não é recomendável, pois as condições atmosféricas resultam parcialmente de processos caóticos, e assim os modelos às vezes não conseguem captar as pequenas mudanças nessas condições meteorológicas que levam a efeitos imprevisíveis.
É por esse motivo que uma previsão acima de 14 dias sempre será quase sempre menos assertiva que uma de 7 dias. Uma previsão de 90 a 180 dias é raramente mais assertiva que a utilização da média climática utilizada para aquele lugar, assim se tornando “imprevisível”. Independente da tecnologia ou modelo meteorológico utilizado, na maioria dos casos, a assertividade desta previsão diminuirá com ou a extensão da previsão .
Por essa razão, o CLIMA no Campo® através das informações da meteoblue® AG, oferecem aos produtores uma janela de previsão até 14 dias, considerado um bom limite de prazo para se ter previsões mais assertivas com verificação extensiva e regular com total controle das informações.
Dessa forma, é garantida que serviços aqui prestados forneçam dados meteorológicos de alta qualidade (e continuamente aprimorados), tanto históricos quanto previstos.
