Ao abrir um aplicativo de meteorologia, a previsão parece simples: uma temperatura, um símbolo e talvez uma probabilidade de chuva. É fácil imaginar que esses valores venham de um único modelo. Na realidade, os resultados costumam ser comparados, ajustados localmente, atualizados com observações e submetidos a controles de qualidade.

Um modelo meteorológico é um componente essencial, mas não representa automaticamente a previsão final para um determinado local. O trabalho realizado após uma execução do modelo ajuda a relacionar sua representação da atmosfera às condições relevantes para quem está em um vale, em uma montanha, em uma propriedade agrícola ou próximo ao litoral.

Combinando os resultados de diferentes modelos

Os provedores de previsões meteorológicas recebem simulações de modelos globais e regionais com diferentes resoluções de grade, representações do terreno, ciclos de atualização e horizontes de previsão. O desempenho desses modelos também varia de acordo com o local, a variável meteorológica e a situação atmosférica. Por isso, diferentes modelos podem produzir previsões distintas para o mesmo local e momento. Nossos guias sobre modelos meteorológicos explicam esses fundamentos na Parte 1 e na Parte 2.

Antes de comparar ou combinar os resultados, é necessário garantir que seus significados sejam consistentes. Isso inclui verificar coordenadas, unidades, intervalos de tempo, alturas de medição e definições das variáveis. A velocidade do vento e as rajadas, por exemplo, representam grandezas diferentes. Um valor de temperatura geralmente corresponde a um determinado momento, enquanto a precipitação representa uma acumulação ao longo de um período.

Por exemplo, uma precipitação acumulada durante três horas e que termina às 12:00 representa a água acumulada entre 09:00 e 12:00, e não a quantidade que cai exatamente ao meio-dia. Para compará-la com a precipitação horária, é necessário levar em conta os diferentes períodos de acumulação. O valor original de três horas também não indica exatamente em que momento desse período ocorreu a chuva.

Essa preparação pode passar despercebida pelos usuários, mas evita que diferenças no formato ou nas definições dos dados sejam confundidas com diferenças reais na previsão meteorológica.

Por que uma célula de grade não equivale a um local

Os modelos numéricos representam a atmosfera e a superfície terrestre por meio de grades. Uma célula de grade pode abranger uma combinação de encostas, edifícios, vegetação e superfícies de água, enquanto a elevação representada no modelo pode ser diferente da altitude do local solicitado. Elementos menores do terreno podem ser suavizados, especialmente em modelos de menor resolução.

Considere, por exemplo, uma localidade situada em um vale e um pico próximo dentro da mesma célula de uma grade de baixa resolução. A proximidade entre eles não significa que apresentem a mesma temperatura, exposição ao vento ou condições de precipitação. Portanto, a primeira tarefa é relacionar as coordenadas solicitadas às informações relevantes do modelo nas proximidades, em vez de simplesmente considerar o valor de uma única célula de grade como a previsão.

Por exemplo, a meteoblue Forecast API gera previsões pontuais utilizando dados dos modelos ao redor, informações do terreno e pós-processamento. Os usuários podem especificar a altitude do local acima do nível do mar; caso contrário, a API a determina por meio de um modelo digital de elevação com resolução de 80 metros. Os ajustes de altitude afetam diversas variáveis, incluindo temperatura e pressão.

No entanto, um conjunto de dados do terreno com resolução de 80 metros não significa que a atmosfera tenha sido simulada em uma grade de 80 metros. Os ajustes locais aumentam a relevância de uma previsão pontual, mas não podem reproduzir todos os elementos que o modelo não resolve, como o fluxo de ar ao redor de um edifício específico ou uma pancada de chuva em escala muito pequena. A resolução nativa do modelo e o pós-processamento local continuam sendo aspectos distintos.

Decidindo quais modelos devem contribuir

Ter várias previsões disponíveis não permite identificar automaticamente qual delas é a mais útil. Uma média simples pode manter erros compartilhados por vários modelos, enquanto escolher sempre o mesmo modelo ignora as variações de desempenho entre diferentes locais e condições.

O meteoblue Learning MultiModel (mLM) utiliza informações sobre o desempenho anterior das previsões para determinar uma combinação de modelos adequada a um local específico, normalmente considerando o desempenho dos 60 dias anteriores.

Esse processo pode incluir diferentes formas de pós-processamento. A seleção identifica um modelo de entrada adequado, a ponderação determina o peso da contribuição de cada modelo, o blending combina informações de várias previsões e a correção trata erros sistemáticos. Por exemplo, escolher um modelo com um erro médio menor é diferente de corrigir um viés recorrente, embora ambos os métodos possam melhorar a previsão final. Quando medições adequadas estão disponíveis, elas também podem ajudar a identificar e corrigir vieses locais nas previsões.

No serviço específico para estações da meteoblue, as medições dos últimos meses podem ser utilizadas para adaptar a combinação de modelos às condições locais. Isso permite considerar diferenças de desempenho específicas de um local que talvez não sejam identificadas em comparações mais amplas entre modelos.

O mLM não substitui os modelos meteorológicos numéricos. Ele se baseia nesses modelos e utiliza suas previsões de uma forma que considera o desempenho de cada um para determinado local e variável. Atualmente, o mLM está implementado e validado para temperatura do ar, temperatura do ponto de orvalho e velocidade do vento. Outras variáveis, como precipitação, nebulosidade e radiação, utilizam diferentes fontes de dados e métodos de processamento. Portanto, não se deve presumir que o mesmo método seja aplicado a toda a previsão.

Incorporando as observações mais recentes

Para as próximas horas, as observações podem revelar mudanças que uma execução anterior do modelo não tenha captado com precisão. O radar pode mostrar, por exemplo, que uma faixa de precipitação está chegando antes do previsto. As estações podem detectar uma diferença local de temperatura, enquanto as imagens de satélite fornecem informações sobre as nuvens e seu movimento. As observações de raios podem fornecer informações adicionais sobre tempestades em atividade.

A previsão de curto prazo baseada em observações é conhecida como nowcasting. Na meteoblue, são utilizadas informações de estações, radares ou satélites atualizadas com frequência. Sua contribuição depende da variável e da cobertura disponível: uma imagem de radar pode ajudar a determinar com mais precisão o momento da precipitação, mas não mede diretamente a temperatura do ar em uma estação meteorológica.

Esses métodos são especialmente valiosos para o período de previsão imediato. Sua utilidade diminui à medida que os fenômenos meteorológicos evoluem, enfraquecem ou mudam de direção, tornando os modelos numéricos essenciais para previsões de prazo mais longo.

Tornando os dados processados utilizáveis

A previsão processada deve ser apresentada em um formato que possa ser utilizado tanto por pessoas quanto por sistemas de software. Dependendo do produto, isso inclui temperatura, precipitação, vento, rajadas, nebulosidade e outras variáveis, fornecidas como séries temporais, diagramas ou dados estruturados de API. Os valores horários permitem um planejamento detalhado, enquanto os resumos diários oferecem uma visão mais geral.

Um único valor de previsão também deve ser acompanhado de informações sobre a incerteza. O indicador de previsibilidade da meteoblue descreve o grau estimado de certeza da previsão, enquanto a probabilidade de precipitação se refere à possibilidade de ocorrência de precipitação. São conceitos diferentes: a confiança na previsão como um todo não é a mesma coisa que a probabilidade de chuva.

Portanto, a previsão pontual final nem sempre é o resultado direto de um único modelo. Ela combina as informações disponíveis para produzir a melhor estimativa possível, refletindo ao mesmo tempo a incerteza que permanece.

Por que as previsões mudam entre as atualizações

Uma previsão é revisada continuamente à medida que novas informações se tornam disponíveis. Novas execuções dos modelos podem alterar a evolução prevista, o mLM pode atualizar a combinação preferencial de modelos e observações recentes podem influenciar a previsão de curto prazo.

Para os usuários, isso pode significar uma mudança no horário previsto para o início da chuva ou uma atualização da temperatura prevista para amanhã à tarde. Uma mudança na previsão não significa automaticamente que a versão anterior era ruim. Ela reflete a incorporação de informações mais recentes, e a qualidade da previsão só pode ser avaliada comparando-a com o que realmente ocorreu.

Comparando o resultado com a realidade

A cadeia de processamento precisa de uma forma de determinar se realmente agrega valor. A verificação das previsões compara as previsões com observações adequadas em diversos locais e momentos. Os meteoblue Forecast Accuracy Reports mensais avaliam o mLM utilizando dados de estações meteorológicas submetidos a controles de qualidade e comparam seu desempenho com o de modelos globais para temperatura, ponto de orvalho e velocidade do vento.

Uma comparação justa deve considerar a variável meteorológica, o horário de validade e o horizonte de previsão. Uma previsão emitida vários dias antes de um evento representa um teste diferente de uma atualização realizada pouco antes de ele ocorrer. A verificação horária também permite detectar erros no momento previsto que podem passar despercebidos quando apenas valores diários são avaliados.

Diferentes métricas revelam diferentes pontos fracos. O Mean Absolute Error (MAE) descreve a magnitude média dos erros, o Mean Error (ME) identifica superestimativas ou subestimativas sistemáticas e o Root Mean Square Error (RMSE) atribui maior peso aos erros maiores. Utilizadas em conjunto, essas métricas ajudam a determinar se uma previsão apresenta um desempenho consistente, em vez de ser precisa apenas ocasionalmente.

A verificação também fornece informações para futuros desenvolvimentos. Um método de processamento pode funcionar bem em determinada região ou época do ano, mas apresentar um desempenho pior em outros locais. Avaliações repetidas ajudam a identificar essas diferenças e a verificar se as mudanças melhoram o desempenho ao longo do tempo. Os meteoblue Forecast Accuracy Reports permitem acompanhar essa evolução.

A previsão continua após a execução do modelo

A qualidade de um serviço meteorológico depende tanto dos modelos utilizados quanto da forma como seus resultados são processados. Tornar os conjuntos de dados comparáveis, adaptá-los a um local, aprender com erros anteriores e incorporar observações adequadas ajuda a transformar uma simulação de modelo em uma previsão utilizável.

Na meteoblue, essas funções trabalham em conjunto para produzir informações relevantes em escala local. A verificação contínua permite avaliar posteriormente o resultado. Uma previsão pode parecer simples na tela, mas muitos processos já ocorreram antes que o valor final seja exibido.

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