Diariamente são coletadas uma enorme quantidade de dados meteorológicos, climáticos e ambientais em todo o globo em uma escala de petabytes¹. Esses dados são provenientes de milhares de estações meteorológicas, centenas de radares e dezenas de satélites, além de dados geográficos, ambientais² e de simulações meteorológicas que combinados, resultam em alta capacidade de processamento, informações mais precisas e a geração dos maiores bancos de dados disponíveis no mundo.
Para obter informações mais detalhadas de uma determinada geolocalização específica, é necessário dividir o globo em blocos tridimensionais (cubos) denominados “área de cálculo”, conforme mostra a figura 1. Perceba que o espaço está dividido em áreas retangulares menores como se fosse um tabuleiro de xadrez, os quais representam um conjunto de coordenadas. Essa técnica de cálculo permite aumentar a resolução espacial para uma determinada área quando há necessidade de informações meteorológicas mais precisas.
As informações de medições obtidas nas diversas áreas de cálculo compõem as condições iniciais para executar o modelo meteorológico global de previsão do tempo, o qual calcula o progresso da evolução física da atmosfera, resolvendo equações matemáticas bastante complexas. Após essa etapa, áreas menores que abrangem continentes inteiros ou determinadas regiões são reprocessadas para fornecer informações adicionais e/ou específicas de previsão de tempo.
A plataforma CLIMA no Campo® utiliza as informações da meteoblue® AG a qual opera um grande número de modelos meteorológicos próprios, vários modelos meteorológicos de fornecedores terceirizados e integra dados abertos de inúmeras fontes.
Essa combinação de dados somados com a sua inteligência artificial garante precisão única através da computação de alto desempenho. Além disso, a meteoblue® AG hospeda o maior conjunto de dados históricos meteorológicos de alta precisão disponibilizados de hora em hora (desde 1979).
Todo esse conjunto de informações integram o nosso Big Weather Data³ e os dados de simulação meteorológica no meteoblue Learning MultiModel (mLM). Com essas tecnologias, previsões do tempo com precisão incomparável em mais de 100 variáveis climáticas são produzidas para cada geocoordenada no planeta.
O CLIMA no Campo® é a plataforma que compila toda tecnologia meteoblue® AG para o Agronegócio Brasileiro, simplificando o acesso de produtores e profissionais do agronegócio à dados úteis e relevantes para a produção agrícola.
Figura 1: Área de cálculo
¹ O petabyte é um múltiplo da unidade de informação byte. O prefixo peta indica a décima quinta potência de 1000 e significa 10¹⁵ no Sistema Internacional de Unidades. O símbolo do petabyte é PB. 1 PB = 1.000.000.000.000.000B = 10¹⁵bytes = 1000terabytes = 1milhão de Gigabytes.
² Além dos dados meteorológicos, coletamos diferentes dados do solo, terreno, vegetação, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index – Índice de Vegetação de Diferença Normalizada), relevo, fluxo de calor, radiação, ozônio, inclusive dados oceânicos, tais como altura das ondas e nível do mar.
³ Big Weather Data é uma importante ferramenta de análise contínua que coleta e organiza dados de diferentes fontes e formatos, permitindo interpretar padrões, tendências e mudanças climáticas em todo o globo.
De forma geral, os modelos meteorológicos são simulações computadorizadas que preveem as condições do tempo tanto para um local específico (país ou continente).
Um modelo meteorológico divide o mundo em blocos tridimensionais (cubos) denominados “área de cálculo”, as quais possuem cerca de 4 km a 40 km de largura e 0.1 a 2 km de altura.
Em seguida, o modelo processa os dados de entrada registrados nas áreas de cálculo e produz uma previsão do tempo global. Posteriormente, o resultado global é reprocessado para áreas menores denominadas “domínios”, que são grandes áreas que abrangem partes ou continentes inteiros para os quais é calculado a previsão completa, como mostra a figura 2. Os domínios (ou também modelos meteorológicos) normalmente possuem 60 camadas atmosféricas que vão desde a superfície até cerca de 60 km de altitude.
Na meteoblue® AG, além de modelos meteorológicos próprios (globais, continentais e regionais), outros modelos de referência são processados de modo aumentar a precisão da previsão do tempo. A figura 2 também mostra a localização dos modelos meteorológicos NMM (Nonhydrostatic Meso-Scale Modelling) e NEMS (NOAA Environmental Modelling System) implementados e operados por meteoblue® AG.
Em desenvolvimentos mais recentes, os modelos de NEMS (NOAA Ambiental Modeling System) foram adaptados por meteoblue® AG para permitir uma modelagem global e regional de alta resolução, nidificação homogênea dos domínios regionais e melhores esquemas de nuvens e precipitação.
Para uma única previsão, modelos meteorológicos múltiplos, análise estatística, medições, radar e telemetria por satélite são considerados e combinados para gerar a previsão meteorológica mais provável e mais assertiva para qualquer lugar selecionado na Terra. Clique aqui para conhecer os modelos meteorológicos que processamos. Destes, 11 processam dados do Brasil.
Figura 2: Visão geral dos domínios de modelo de meteoblue® AG
Para obter a melhor análise das condições do tempo e clima, nossa ferramenta de mapas é capaz de gerar dinamicamente uma grande variedade de visualizações em poucos segundos utilizando inteligência artificial combinada ao nosso Big Weather Data¹. Nossa tecnologia de visualização híbrida² de última geração tem navegação intuitiva e amigável, o Estado da Arte em visualização do Tempo. É utilizada por diversas empresas e integradores em todo o mundo.
Esta tecnologia é um dos diferenciais que posicionam a meteoblue® AG como um dos líderes globais neste mercado. Anualmente expomos as atualizações dos nossos mapas na Feira Mundial de Tecnologia Meteorológica, clique no link e confira.
Figura 3: Imagem de satélite com classificação de chuva com radar meteorológico
¹ Big Weather DATA é uma importante ferramenta de análise contínua que coleta e organiza dados de diferentes fontes e formatos, permitindo interpretar padrões, tendências e mudanças climáticas em todo o globo.
² Nova técnica de visualização que faz uso de uma interação em tempo real com objetos volumétricos modelados por meio de malhas não estruturadas.
