A chegada da primavera no hemisfério norte (que começa em março e vai até junho) marca a publicação das projeções meteorológicas sobre a próxima temporada de furacões em países como os Estados Unidos . A novidade deste ano é um novo modelo meteorológico desenvolvido por pesquisadores da Universidade Estadual da Carolina do Norte, que incorpora o ‘machine learning‘ (aprendizado de máquina) para apresentar previsões de longo prazo mais precisas.
O novo modelo foi validado com sucesso em janelas de tempo de até um ano e meio de antecedência, comparando com dados de sete temporadas diferentes de furacões . Os resultados iniciais foram promissores. Para todas as previsões, a solução inteligente demonstrou precisão comparável ou superior aos modelos atuais.
De modo geral, as previsões de furacões são feitas baseadas em dados como a pressão no nível do mar e a temperatura da superfície do oceano. No entanto, a previsão tradicional avalia apenas um local por vez e períodos específicos de tempo.
O professor de ciências marinhas terrestres e atmosféricas, Lian Xie, disse que o seu novo modelo se difere por conseguir analisar os dados de vários lugares simultaneamente. Segundo Xie, algo que representa um “importante componente” para a previsão de longo alcance. Já Hamid Krim, professor de engenharia elétrica e de computação, declarou que saber o que acontece em pontos diferentes trará aos meteorologistas “uma imagem mais precisa da dinâmica de um sistema de furacões”.
Como funciona a previsão inteligente de furacões?
O novo modelo incorpora dados históricos de eventos meteorológicos (como El Niño e La Niña) e informações de vários locais em linhas do tempo diferentes. Os pesquisadores pretendem cruzar as informações e usar a previsão inteligente para assimilar qual será a energia acumulada de um próximo ciclone (índice representado pela sigla ECA). Algo que também vai auxiliar a prever o quão ativa será uma próxima temporada de furacões.
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O ECA é calculado conforme a quantidade de energia cinética que cada furacão tem do início ao fim durante uma temporada. A soma de toda essa energia representa o índice de energia acumulada dos ciclones . Uma temporada ativa, por exemplo, terá consequentemente um ECA mais alto.
Vale destacar que na temporada de tempestades deste ano os especialistas já planejam combinar a previsão tradicional com o novo modelo mais avançado.