{"id":39,"date":"2026-07-07T14:19:37","date_gmt":"2026-07-07T12:19:37","guid":{"rendered":"http:\/\/s603816833.onlinehome.fr\/?p=39"},"modified":"2026-08-04T17:01:49","modified_gmt":"2026-08-04T15:01:49","slug":"pontos-de-dados-de-previsao-numerica-do-tempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/numerical-weather-prediction-data-points\/","title":{"rendered":"Modelos num\u00e9ricos de previs\u00e3o do tempo (NWP): o mecanismo com 131 milh\u00f5es de pontos de dados por tr\u00e1s da sua previs\u00e3o do tempo"},"content":{"rendered":"
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Principais pontos do artigo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \n\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tOs modelos globais de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo (NWP) resolvem equa\u00e7\u00f5es diferenciais parciais em mais de 131 milh\u00f5es de pontos de malha, com ciclos de previs\u00e3o atualizados a cada seis horas em hor\u00e1rios sin\u00f3ticos<\/b> - a espinha dorsal de todas as previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas operacionais.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00c9 necess\u00e1ria uma capacidade de supercomputa\u00e7\u00e3o de at\u00e9 29 petaflops para processar dados meteorol\u00f3gicos<\/b> e produzir previs\u00f5es precisas em tempo real, em escala nacional e global.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tA natureza ca\u00f3tica da atmosfera terrestre significa que mesmo pequenos erros nas condi\u00e7\u00f5es iniciais se amplificam rapidamente com o passar do tempo<\/b>, o que torna a coleta e a assimila\u00e7\u00e3o de dados fundamentais para a precis\u00e3o das previs\u00f5es.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tA previs\u00e3o em conjunto realiza v\u00e1rias simula\u00e7\u00f5es com condi\u00e7\u00f5es iniciais perturbadas<\/b> para quantificar a incerteza e apoiar a tomada de decis\u00f5es relacionadas a eventos clim\u00e1ticos extremos, ciclones tropicais e fen\u00f4menos meteorol\u00f3gicos de alto impacto.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    O que s\u00e3o modelos de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo (NWP)?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    As previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas que n\u00f3s <\/span>acesso<\/span> diariamente \u2013 na televis\u00e3o,<\/span> por meio de um software espec\u00edfico ou em plataformas m\u00f3veis <\/span>\u2013 s\u00e3o produzidos por <\/span>modelos num\u00e9ricos de previs\u00e3o do tempo, <\/b>comumente chamados de modelos NWP.<\/span> Esses modelos matem\u00e1ticos simulam a evolu\u00e7\u00e3o dos sistemas meteorol\u00f3gicos por meio da resolu\u00e7\u00e3o de conjuntos de equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas em uma malha computacional discreta, <\/span>produzindo as previs\u00f5es geradas por computador nas quais os meteorologistas e os servi\u00e7os automatizados se baseiam.<\/span><\/p>

    Defini\u00e7\u00e3o:<\/b> Um modelo de Previs\u00e3o Num\u00e9rica do Tempo (NWP) simula o estado futuro da atmosfera por meio da resolu\u00e7\u00e3o num\u00e9rica de equa\u00e7\u00f5es que regem a din\u00e2mica dos fluidos, a termodin\u00e2mica e a radia\u00e7\u00e3o em uma malha tridimensional de pontos.<\/span><\/p>

    Essas equa\u00e7\u00f5es primitivas \u2014 uma forma de equa\u00e7\u00f5es diferenciais parciais derivadas da f\u00edsica fundamental \u2014 regem as taxas de varia\u00e7\u00e3o da temperatura, do vento, do vapor de \u00e1gua e da precipita\u00e7\u00e3o em toda a coluna atmosf\u00e9rica. Elas constituem o n\u00facleo matem\u00e1tico a partir do qual todos os modelos modernos de previs\u00e3o do tempo s\u00e3o constru\u00eddos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Os principais centros meteorol\u00f3gicos respons\u00e1veis pelas previs\u00f5es de NWP<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Exig\u00eancias extraordin\u00e1rias sobre infraestrutura de TI<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    A modelagem atmosf\u00e9rica em escala global imp\u00f5e exig\u00eancias extremas aos recursos computacionais e \u00e0 capacidade de armazenamento. A produ\u00e7\u00e3o de previs\u00f5es em tempo real para regi\u00f5es nacionais ou globais requer uma infraestrutura de supercomputa\u00e7\u00e3o que apenas um punhado de organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo \u00e9 capaz de suportar. Como resultado, as previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas globais de m\u00e9dio prazo s\u00e3o produzidas por um pequeno n\u00famero de importantes centros meteorol\u00f3gicos nacionais e internacionais.<\/span><\/p>

    Entre os mais conhecidos est\u00e3o:<\/span><\/p>

    • ECMWF<\/b> \u2013 o Centro Europeu de Previs\u00f5es Meteorol\u00f3gicas de M\u00e9dio Prazo<\/span><\/li>
    • NOAA<\/b> \u2013 a Administra\u00e7\u00e3o Nacional Oce\u00e2nica e Atmosf\u00e9rica (Estados Unidos)<\/span><\/li><\/ul>

      \u00a0<\/p>

      Os supercomputadores operados por essas organiza\u00e7\u00f5es costumam figurar entre os mais potentes do mundo no momento de sua entrada em opera\u00e7\u00e3o. Por exemplo, o supercomputador da M\u00e9t\u00e9o-France foi classificado <\/span>30\u00ba lugar no ranking mundial<\/b> quando foi instalado em 2020.<\/span><\/p>

      Esses centros elaboram previs\u00f5es globais com uma <\/span>resolu\u00e7\u00e3o espacial que varia normalmente entre 10 e 50 km<\/b>, dependendo do modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Ciclos de previs\u00e3o:<\/span> Atualiza\u00e7\u00f5es a cada seis horas<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Para limitar a diverg\u00eancia das simula\u00e7\u00f5es ao longo do tempo, as previs\u00f5es s\u00e3o atualizadas regularmente. Os modelos globais de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo (NWP) s\u00e3o reexecutados a cada seis horas em <\/span>as horas sin\u00f3pticas<\/b> \u2013 00h00, 06h00, 12h00 e 18h00 UTC <\/span>\u2013 garantir que as observa\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas atuais sejam continuamente integradas ao processo de previs\u00e3o.<\/span> Essas atualiza\u00e7\u00f5es sucessivas constituem os ciclos de previs\u00e3o.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      29 petaflops:<\/span> A magnitude do poder computacional necess\u00e1rio<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      O supercomputador da NOAA opera a aproximadamente 29 petaflops<\/b> \u2013 ou seja, 29 \u00d7 10\u00b9\u2075 opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas por segundo.<\/span> Esse n\u00edvel de capacidade de processamento \u00e9 necess\u00e1rio para resolver o conjunto completo de equa\u00e7\u00f5es atmosf\u00e9ricas em centenas de milh\u00f5es de pontos de malha, dentro dos prazos operacionais. Isso explica por que apenas um pequeno n\u00famero de grandes centros em todo o mundo \u00e9 capaz de produzir previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas em escala global de forma aut\u00f4noma.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Por dentro de um modelo de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo: grade, resolu\u00e7\u00e3o e pontos de dados<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Como est\u00e1 o clima discretizado<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Um modelo de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo baseia-se na resolu\u00e7\u00e3o de um conjunto de equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas sobre uma <\/span>malha computacional<\/b>. A superf\u00edcie da Terra \u00e9 discretizada em termos de latitude e longitude, e tamb\u00e9m verticalmente por altitude \u2014 isso \u00e9 conhecido como o <\/span>resolu\u00e7\u00e3o espacial<\/b> do modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      O modelo GFS:<\/span>Um exemplo concreto<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Considere a NOAA\u2019s <\/span>Sistema de Previs\u00e3o Global (GFS)<\/b>. Sua resolu\u00e7\u00e3o horizontal \u00e9 de aproximadamente <\/span>28 km (0,25\u00b0)<\/b>. Isso significa que as vari\u00e1veis meteorol\u00f3gicas \u2014 como a velocidade do vento ou a temperatura \u2014 s\u00e3o calculadas em intervalos regulares de cerca de 25 a 30 km, representando aproximadamente <\/span>1.440 \u00d7 720 pontos de grade<\/b> na superf\u00edcie, ou mais de <\/span>um milh\u00e3o de pontos<\/b> no total.<\/span><\/p>

      Esses pontos da superf\u00edcie s\u00e3o ent\u00e3o estendidos verticalmente para representar a estrutura da atmosfera em altitude. O modelo GFS compreende <\/span>127 n\u00edveis verticais<\/b>, resultando em mais de <\/span>131 milh\u00f5es de pontos da malha computacional<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Par\u00e2metro<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Valor GFS<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Resolu\u00e7\u00e3o horizontal<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      ~28 km (0,25\u00b0)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Grade de superf\u00edcie (lat \u00d7 lon)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      1,440 \u00d7 720<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      N\u00edveis verticais<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      127<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Total de pontos na tabela<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      > 131 milh\u00f5es<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Intervalo de tempo<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      7 min 30 s<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Horizonte de previs\u00e3o<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      At\u00e9 15 dias<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Passos temporais por execu\u00e7\u00e3o<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      2,880<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Vari\u00e1veis meteorol\u00f3gicas<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      > 150<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Pot\u00eancia do supercomputador (NOAA)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      ~29 petaflops<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"GFS_Am\u00e9rica\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
      Anima\u00e7\u00e3o temporal da previs\u00e3o do modelo GFS para a Am\u00e9rica do Norte \u2014 precipita\u00e7\u00e3o (mm) em 24 horas. Fonte: NOAA\/GFS<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      O temporal dimens\u00e3o<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      A essa dimens\u00e3o espacial soma-se a <\/span>dimens\u00e3o temporal<\/b>. Para representar a evolu\u00e7\u00e3o da atmosfera, o modelo calcula o estado desses milh\u00f5es de pontos em intervalos regulares de tempo. No caso do GFS, os c\u00e1lculos s\u00e3o realizados a cada <\/span>7 minutos e 30 segundos<\/b>, em um horizonte de previs\u00e3o de at\u00e9 <\/span>15 dias<\/b>, correspondente a <\/span>2.880 passos temporais<\/b>.<\/span><\/p>

      Levando em conta que o modelo produz mais do que <\/span>150 vari\u00e1veis meteorol\u00f3gicas<\/b> \u2013 cada uma delas exigindo in\u00fameras opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas \u2013, torna-se evidente a import\u00e2ncia fundamental tanto de um poder computacional substancial quanto de uma capacidade de armazenamento adequada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Incertezas e erros nos modelos de previs\u00e3o num\u00e9rica do tempo (NWP)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Aproximando um atmosfera cont\u00ednua<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Os modelos num\u00e9ricos fornecem previs\u00f5es em grades espaciais e temporais discretas. Portanto, constituem um <\/span>aproxima\u00e7\u00e3o de fen\u00f4menos atmosf\u00e9ricos<\/b> que s\u00e3o, por natureza, cont\u00ednuas. Os m\u00e9todos num\u00e9ricos utilizados para resolver as equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas tamb\u00e9m introduzem incertezas.<\/span><\/p>

      Al\u00e9m disso, o modelo <\/span>estado inicial<\/b> \u2013 a descri\u00e7\u00e3o das condi\u00e7\u00f5es atmosf\u00e9ricas no in\u00edcio da previs\u00e3o \u2013 inevitavelmente cont\u00e9m erros, que tendem a <\/span>amplificar ao longo do tempo<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Melhorando a precis\u00e3o:<\/span> Resolu\u00e7\u00e3o e parametriza\u00e7\u00e3o f\u00edsica<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      A redu\u00e7\u00e3o desses erros pode ser alcan\u00e7ada por meio do aumento da resolu\u00e7\u00e3o espacial e temporal, mas isso implica <\/span>custos computacionais significativamente mais elevados<\/b> bem como uma adapta\u00e7\u00e3o das parametriza\u00e7\u00f5es f\u00edsicas para representar fen\u00f4menos em menor escala. O aprimoramento desses esquemas f\u00edsicos tem sido uma \u00e1rea de pesquisa ativa h\u00e1 v\u00e1rias d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Assimila\u00e7\u00e3o de dados: Combina\u00e7\u00e3o de modelos com observa\u00e7\u00f5es do mundo real<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Para minimizar os erros no estado inicial, <\/span>m\u00e9todos de assimila\u00e7\u00e3o de dados<\/b> desempenham um papel central. Isso consiste em combinar de maneira ideal as equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas do modelo com todas as observa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis:<\/span><\/p>

      • Medi\u00e7\u00f5es de superf\u00edcie<\/span><\/li>
      • Observa\u00e7\u00f5es por sat\u00e9lite<\/span><\/li>
      • Dados a\u00e9reos<\/span><\/li>
      • Perfis de radiossonda<\/span><\/li><\/ul>

        Esses m\u00e9todos utilizam observa\u00e7\u00f5es coletadas nas horas que antecederam a execu\u00e7\u00e3o do modelo e exigem <\/span>v\u00e1rias simula\u00e7\u00f5es sucessivas<\/b>. Por isso, exigem tanto um grande volume de dados quanto um poder computacional consider\u00e1vel para produzir um estado inicial o mais pr\u00f3ximo poss\u00edvel da realidade observada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Aplica\u00e7\u00f5es: De previs\u00f5es globais a modelos regionais<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Quem pode acessar Resultados do NWP?<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Somente os principais centros meteorol\u00f3gicos nacionais ou internacionais possuem os recursos necess\u00e1rios \u2014 poder computacional, capacidade de armazenamento e coopera\u00e7\u00e3o internacional para o compartilhamento de dados \u2014 para realizar todas essas opera\u00e7\u00f5es. Suas previs\u00f5es s\u00e3o, em sua maioria, <\/span>de acesso p\u00fablico<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Previs\u00f5es globais <\/span>como condi\u00e7\u00f5es de contorno para modelos regionais<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Essas previs\u00f5es globais podem ser utilizadas diretamente, mas tamb\u00e9m podem servir como <\/span>condi\u00e7\u00f5es de contorno para modelos regionais de maior resolu\u00e7\u00e3o<\/b>. Estes \u00faltimos permitem o estudo de fen\u00f4menos locais ou a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, tais como <\/span>atlas de recursos e\u00f3licos ou solares<\/b>.<\/span><\/p>

        O modelo p\u00fablico mais utilizado nesse contexto \u00e9 o <\/span>Modelo de Pesquisa e Previs\u00e3o Meteorol\u00f3gica (WRF)<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        Modelo de pesquisa e previs\u00e3o meteorol\u00f3gica (WRF)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Conclus\u00e3o<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Os modelos num\u00e9ricos de previs\u00e3o do tempo s\u00e3o ferramentas matem\u00e1ticas complexas que simulam a evolu\u00e7\u00e3o da atmosfera em um dom\u00ednio espa\u00e7o-temporal discreto com base em equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas. Sua precis\u00e3o continua a melhorar, \u00e0 custa de exig\u00eancias computacionais cada vez maiores. <\/span>Ciclos de previs\u00e3o<\/b> garantir a atualiza\u00e7\u00e3o regular das simula\u00e7\u00f5es, de modo que os dados produzidos possam ser utilizados tanto em escala global quanto local por meio de modelos de \u00e1rea limitada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Toda previs\u00e3o meteorol\u00f3gica precisa come\u00e7a da mesma maneira: equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas aplicadas \u00e0 atmosfera terrestre, resolvidas em mais de 131 milh\u00f5es de pontos de malha, com o apoio de supercomputadores operando a 29 petaflops. Os modelos meteorol\u00f3gicos n\u00e3o se limitam a prever as condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas futuras \u2014 eles simulam a atmosfera a partir dos princ\u00edpios fundamentais, codificando a din\u00e2mica atmosf\u00e9rica, a precipita\u00e7\u00e3o, a radia\u00e7\u00e3o solar e a temperatura em previs\u00f5es geradas por computador, atualizadas a cada seis horas. Alimentados por dados observacionais de esta\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas, bal\u00f5es meteorol\u00f3gicos, radares Doppler e sat\u00e9lites, modelos globais como o GFS ou o ECMWF geram previs\u00f5es com at\u00e9 15 dias de anteced\u00eancia. De modelos de previs\u00e3o global a aplica\u00e7\u00f5es em mesoescala de alta resolu\u00e7\u00e3o, a modelagem num\u00e9rica \u00e9 a base tecnol\u00f3gica da meteorologia moderna.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":3596,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-39","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-weather-energy"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39"}],"version-history":[{"count":29,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3680,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions\/3680"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3596"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}