Este artigo abordará diversos aspectos dos modelos meteorológicos, incluindo:

Vamos começar com um exemplo: amanhã, às 14h, o modelo meteorológico europeu ECMWF pode prever ventos de 15 nós vindos do leste na Ilha de Wight. Pode-se questionar como essa previsão de vento é calculada e, de forma mais geral, como funciona um modelo numérico de previsão do tempo. Além disso, outro modelo, como o americano GFS, pode prever algo diferente, o que pode gerar confusão para todos.

Este artigo irá abordar como os modelos meteorológicos são projetados e como funcionam. Ao compreender esses conceitos, o navegante poderá interpretar melhor as previsões meteorológicas numéricas e comparar os diferentes modelos, com o objetivo de tomar decisões mais acertadas e seguras no mar.

Os modelos meteorológicos frequentemente produzem previsões diferentes para o mesmo local, o que pode ser confuso para os velejadores. Por exemplo, amanhã às 14h, o modelo meteorológico europeu ( ECMWF ) pode prever ventos de 15 nós vindos do leste na Ilha de Wight, enquanto o modelo americano (GFS) prevê algo diferente. Mas como essas previsões são geradas e por que os modelos às vezes divergem?

Este artigo explora como os modelos numéricos de previsão do tempo são projetados e como funcionam. Ao compreender esses conceitos, os navegadores podem interpretar melhor as previsões, comparar diferentes modelos e tomar decisões mais seguras e informadas no mar.

Os modelos meteorológicos são um tema complexo, então vamos começar com uma comparação simples. A previsão numérica do tempo é como " fazer um bolo ".

Vamos agora analisar detalhadamente esses quatro passos:

Para prever o tempo no futuro, primeiro você precisa saber como está o tempo agora.
Este é o seu ponto de partida, e o modelo meteorológico calculará a mudança a partir desse estado inicial. Em Meteorologia, esse ponto de partida é chamado de Condições Iniciais e pode ser resumido como um instantâneo da atmosfera no momento .

Conhecer o estado da atmosfera atualmente significa que precisamos medir todos os parâmetros meteorológicos, como velocidade e direção do vento, pressão, temperatura e umidade. Isso deve ser feito em todos os lugares do mundo, não apenas na superfície, mas também em altitudes elevadas. Diversos instrumentos são utilizados para essa tarefa complexa, incluindo estações terrestres, bóias, navios, aeronaves, satélites e muitos outros, como mostra a imagem abaixo.

A imagem acima é impressionante, mas a realidade é que o estado da atmosfera em um dado momento não pode ser conhecido com perfeição, seja por falta de dados ou pela imprecisão dos instrumentos meteorológicos. Em suma, a imprecisão das condições iniciais é um dos motivos pelos quais a previsão numérica do tempo não pode ser perfeitamente precisa e as previsões não podem estar corretas em 100% dos casos.

Resumindo, sem condições iniciais perfeitas, ou seja, sem os ingredientes perfeitos, não é possível fazer uma previsão perfeita, ou seja, um bolo perfeito.

A definição das condições iniciais também é um processo complexo, e diferentes agências meteorológicas criam diferentes condições iniciais para representar a mesma atmosfera ao mesmo tempo .
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Por exemplo, os dois modelos meteorológicos, GFS e ECMWF , mesmo utilizando muitos dos mesmos dados instrumentais para gerar as condições iniciais, apresentam condições iniciais diferentes. Essa é uma das razões pelas quais o GFS e ECMWF podem divergir. Além disso, vale ressaltar que o PredictWind utiliza essas duas condições iniciais distintas para gerar dois modelos proprietários diferentes:

Por fim, as Condições Iniciais são geradas diariamente em horários específicos, utilizando o horário UTC. Normalmente, são referidas como 0 UTC ou 12 UTC .

As condições iniciais são então usadas para prever o tempo um pouco mais tarde, em um intervalo chamado de passo de tempo do modelo , e isso pode ser resumido em uma única equação:

Esta equação começa no instante t = 0, que é agora , ou seja, 0 UTC. A previsão do tempo, digamos, 1 minuto depois, é o tempo das Condições Iniciais mais um termo F(A), que representa a combinação de todos os tipos de forçantes que podem ocorrer, multiplicada pelo intervalo de tempo (por exemplo, 1 minuto) para igualar a mudança climática durante esse minuto. Em seguida, continuamos para o próximo minuto e para o próximo minuto até obtermos uma previsão de 10 dias.

O parágrafo seguinte abordará a função F , que é a equação física que constitui a essência de um modelo meteorológico.

A atmosfera é grande e complexa demais para ser simulada por completo de uma só vez, então os cientistas a dividem em uma grade 3D. Imagine fatiar a atmosfera em pequenos cubos, como um cubo de Rubik gigante. Cada cubo representa uma pequena porção da atmosfera, e o modelo calcula o que está acontecendo dentro de cada um deles.

O cubo tem um comprimento definido, que representa a resolução do modelo meteorológico. Essa resolução pode ser expressa em graus ou quilômetros. Por exemplo, o modelo ECMWF tem uma resolução de 0,1° ou 9 quilômetros.

O modelo meteorológico utiliza equações matemáticas para prever como cada cubo irá se modificar ao longo do tempo. Essas equações são baseadas nas leis da física, como as leis do movimento de Newton e as leis da termodinâmica. Essas equações são apresentadas na imagem abaixo.

Essas equações são intimidantes, mas são essenciais, pois são usadas por todos os modelos meteorológicos. Não é necessário entendê-las em detalhes, mas uma compreensão básica de alguns termos pode ajudar o leitor a não considerar um modelo meteorológico como uma caixa preta.

Abaixo, incluímos dois vídeos e um artigo para o leitor interessado, mas sinta-se à vontade para pular diretamente para a seção 1c.

O computador executa a simulação para cada ponto da grade e a cada intervalo de tempo, calculando assim como a atmosfera evolui ao longo do tempo em todo o globo. Esse processo se repete continuamente, atualizando a previsão para o próximo intervalo de tempo até atingir a duração total da previsão (por exemplo, 10 dias para ECMWF ). A saída do modelo geralmente é simplificada e distribuída a cada hora (mesmo que o intervalo de tempo do modelo seja muito menor, em torno de alguns minutos). Computadores muito grandes são necessários para executar esses modelos; veja a imagem abaixo.

Calcular uma previsão do tempo para 10 dias leva algumas horas, e esse é um dos motivos pelos quais a previsão usando as condições iniciais às 0h GMT não está disponível às 0h GMT. Geralmente, são necessárias algumas horas, e a previsão do GFS às 0h GMT fica disponível às 4h40 GMT, enquanto a do ECMWF , que tem uma resolução maior, fica disponível mais tarde, às 7h GMT. Esse atraso também se deve ao tempo necessário para gerar os arquivos de condições iniciais, processar os resultados e distribuir a previsão para o PredictWind ou outras empresas de meteorologia.

A PredictWind desenvolveu uma ferramenta para identificar facilmente o horário da atualização atual e da próxima atualização do modelo, para que o cliente saiba quanto tempo precisa esperar para obter a previsão mais recente.
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Para obter mais informações sobre os horários de atualização do modelo, consulte Horários de atualização do modelo (GMT).

Os resultados da previsão são distribuídos em um formato chamado GRIB (Gridded Binary), que é organizado em termos de:

Veja abaixo uma tabela que resume isso para alguns modelos :

O PredictWind baixa esses dados meteorológicos do GFS e ECMWF duas vezes por dia (execuções às 00:00 UTC e 12:00 GMT). Os modelos também são executados às 6:00 UTC e 18:00 UTC, mas as condições iniciais usadas nesses horários têm uma resolução menor e não são distribuídas pelo PredictWind.

Na primeira seção, apresentamos modelos globais que preveem o tempo para o mundo inteiro. Esses modelos são ótimos para prever grandes padrões climáticos, como uma grande área de baixa pressão cruzando o Oceano Atlântico e os ventos associados a ela.

No entanto, devido à sua grande escala, esses modelos não conseguem capturar padrões climáticos localizados, como uma brisa marítima local ou a aceleração da velocidade do vento entre duas colinas. Para solucionar esse problema, foram desenvolvidos modelos regionais. Esses modelos regionais se concentram em uma área específica, geralmente um país, e fazem previsões para essa área menor com uma resolução maior, o que lhes permite capturar efeitos locais.

Modelos regionais/mesoescala (previsões de curto prazo com maior resolução)

A PredictWind desenvolveu dois modelos regionais chamados PWG e PWE 1 km . Clique aqui para saber mais sobre esses modelos.
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Esses modelos não se restringem a um país específico, mas se concentram nos litorais populares para a prática de vela em todo o mundo. As áreas abrangidas incluem todos os litorais dos EUA, Europa, Austrália, Nova Zelândia e muito mais.
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Para mais detalhes, consulte o Mapa de Cobertura Mundial do PredictWind por Modelo de Previsão .

O mapa de ventos abaixo refere-se à localização: Newport, EUA. O mapa utiliza a função de tela dividida (botão de alternância destacado em vermelho) que permite visualizar um modelo ( GFS 25km ) à esquerda e outro modelo ( PWG 1km ) à direita.
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O PWG mostra claramente como o vento norte interage com a terra e os canais de água, enquanto o GFS não consegue fornecer essa informação devido à sua baixa resolução.

Aqui está um ótimo vídeo para saber mais sobre resolução de modelos:

Até agora, discutimos modelos meteorológicos determinísticos. Esses modelos partem de um conjunto de condições iniciais e fornecem uma única previsão. Esse método é o mais preciso e funciona bem em curtos e médios prazos, ou seja, alguns dias. No entanto, a precisão da previsão diminui com o tempo, por isso, outro tipo de modelo meteorológico, chamado de "conjunto" (ou "ensemble"), pode ser utilizado.

Um modelo meteorológico de conjunto adota uma abordagem diferente. Em vez de uma única previsão, ele executa várias simulações ligeiramente diferentes (chamadas de membros do conjunto), cada uma com pequenas alterações nas condições iniciais e na física (por exemplo, o modelo ENS ECMWF ). Isso ajuda a revelar a gama de possíveis resultados meteorológicos, tornando as previsões mais confiáveis, especialmente para previsões de longo prazo e eventos climáticos extremos.
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Os conjuntos de modelos são usados ​​para rastrear furacões que são muito difíceis de prever. Cada linha amarela abaixo representa a trajetória do centro do furacão para um membro do conjunto. Esse gráfico às vezes é chamado de gráfico de "espaguete". Se as trajetórias amarelas estiverem agrupadas e próximas umas das outras, há uma grande chance de o furacão seguir essa região. Se as trajetórias amarelas não estiverem agrupadas e divergirem, há muita incerteza sobre a trajetória do furacão.
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O PredictWind utiliza o método Ensemble para o roteamento meteorológico com duração superior a 10 dias, o que vai além do modelo determinístico ECMWF .

Se a sua rota meteorológica se estender por mais de 10 dias, o cálculo da rota após esse período será feito utilizando um dos membros da previsão de conjunto. Isso é útil, por exemplo, para uma travessia do Atlântico que dure mais de 10 dias. A rota o levará ao seu ponto de referência final no Caribe, em vez de terminar no meio do oceano.

Para previsões de curto prazo (até 36 horas), modelos de alta resolução como o PWG e o PWE 1km do PredictWind, ou modelos locais como o AROME, o HRRR e o NAM, juntamente com modelos globais como ECMWF e o GFS, fornecem informações detalhadas sobre vento e ondas. Para planejamento de longo prazo (até 7 a 10 dias), modelos globais, incluindo ECMWF , o UKMO e os modelos próprios do PredictWind, ajudam a identificar tendências em desenvolvimento e a avaliar a confiabilidade da previsão.

Oferecemos vários modelos porque não existe um único modelo que seja consistentemente o mais preciso. O desempenho pode variar dependendo da localização e das condições — às vezes um modelo se sai melhor, e depois outro assume a liderança. Se todos os modelos apresentarem padrões semelhantes, você pode ter maior confiança na previsão. Se eles divergirem muito, é um sinal de que há mais incerteza na situação.

É sempre melhor consultar os mapas de maior resolução disponíveis — uma resolução maior geralmente significa uma previsão mais precisa. Comparar a previsão com as estações de observação locais e com seus próprios dados visuais/instrumentais também pode ajudar. Por exemplo, se o PWG prevê ventos de 25 nós vindos do sul com chuva, e é exatamente isso que você está vivenciando, então é provável que esteja fazendo um bom trabalho e deva-se confiar mais na previsão a curto prazo.

Você pode verificar as classificações de precisão do modelo em um centro meteorológico nacional aqui:
👉 Relatório Técnico de Validação do Modelo

Com apenas 1 ou 2 modelos, pode ser difícil saber em qual confiar, mas com acesso a até 9 modelos, fica mais fácil identificar consensos e tomar decisões mais informadas.

Para entender melhor o que cada modelo representa, consulte este artigo de ajuda:
👉 Terminologia do Modelo PredictWind

Durante a viagem, recomendamos atualizar sua rota meteorológica pelo menos duas vezes ao dia. Você também pode acompanhar as observações em tempo real na sua região para verificar qual modelo está melhor refletindo as condições reais.

Você deve consultar a previsão do tempo pelo menos duas vezes ao dia. Os modelos globais do PredictWind são atualizados a cada 12 horas, e alguns modelos regionais são atualizados com mais frequência. Para obter uma lista completa dos horários de atualização, consulte este artigo:
👉 Horários de atualização da previsão (GMT)

Modelos de conjunto, como ECMWF ENS, Auxiliam na avaliação da incerteza e na identificação de possíveis tendências meteorológicas para o planejamento a longo prazo, além de 7 a 10 dias. Se as condições do mar forem uma preocupação primordial, modelos de ondas e oceanos como o WW3 (WaveWatch III) ou o RTOFS oferecem previsões detalhadas sobre a altura das ondas, correntes oceânicas e temperaturas da superfície do mar.
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Ao planejar uma viagem marítima, é fundamental monitorar diversos parâmetros meteorológicos importantes. A velocidade e a direção do vento são cruciais, afetando a eficiência da navegação, o consumo de combustível e a estabilidade da embarcação. A altura e o período das ondas determinam a agitação do mar, enquanto as correntes oceânicas e as marés influenciam a navegação e a eficiência do combustível. Tempestades e condições climáticas severas, incluindo ciclones e rajadas de vento, podem representar sérios riscos, tornando essencial o acompanhamento de seu desenvolvimento. A visibilidade e a presença de nevoeiro também são fatores importantes, especialmente ao navegar por vias navegáveis ​​estreitas ou congestionadas.
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Ao utilizar dados de previsão, é recomendável comparar vários modelos para identificar tendências e inconsistências. Previsões de conjunto devem ser usadas para avaliar a incerteza, principalmente em viagens de longa distância. Como as condições marítimas podem mudar rapidamente, atualizações frequentes são necessárias para garantir a segurança da navegação. Ajustar rotas e horários com base na previsão de vento, ondas e tempestades ajuda a otimizar tanto a segurança quanto a eficiência.
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Ao utilizar os modelos meteorológicos corretos e monitorar os principais parâmetros, os velejadores podem tomar decisões informadas, minimizar riscos e garantir viagens mais tranquilas e eficientes.

Como vimos desde o início deste artigo, a Previsão Numérica do Tempo utiliza um conjunto fixo de regras, ou seja, as equações físicas da meteorologia, para calcular como o tempo muda.
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Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o mundo e impactando diversas áreas, incluindo a previsão do tempo. A previsão do tempo por inteligência artificial utiliza uma abordagem completamente diferente da previsão numérica.
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Em um modelo de IA, não existem equações da física nem regras da meteorologia. Em vez disso, o modelo de IA é alimentado com uma grande quantidade de dados meteorológicos históricos, o que lhe permite aprender a prever o tempo. Isso pode ser um pouco confuso, então vamos usar uma analogia simples para compreender o conceito básico do modelo meteorológico de IA.

Vamos pegar o exemplo de um velho pescador que sai do cais todos os dias às 5 da manhã para ir pescar. Com todo o seu conhecimento de vida no mar ao longo dos últimos 40 anos, se você o encontrar no cais numa certa manhã e lhe perguntar se vai ventar hoje, ele poderá dizer: "Calculo que haverá 10 nós de nordeste às 10 da manhã, quando eu voltar ao cais". Sem recorrer a nenhum modelo numérico de previsão do tempo, ele compara intuitivamente o tempo atual com todos os dias semelhantes que vivenciou no passado. Em outras palavras, sua experiência permite que ele faça uma previsão baseada puramente em dados históricos que ele próprio presenciou.

A previsão do tempo por IA é um pouco semelhante, mas com algumas diferenças notáveis ​​em termos de escala. Os dados meteorológicos históricos são compostos por trilhões de pontos de dados, enquanto o modelo de IA é composto por milhões de parâmetros. Além disso, o modelo de IA utiliza padrões espaciais nos dados observados para projetar as condições meteorológicas futuras. Vamos explicar isso com mais detalhes agora.

O ERA5 é um conjunto de dados de reanálise global produzido pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo ( ECMWF ). Ele fornece dados meteorológicos e climáticos horários de 1950 até o presente, cobrindo todo o planeta com uma resolução espacial de cerca de 31 km. O ERA5 combina observações de satélites, estações meteorológicas e bóias com modelos numéricos avançados para reconstruir com precisão as condições meteorológicas do passado. Inclui variáveis-chave como temperatura, velocidade do vento, pressão atmosférica, precipitação e temperatura da superfície do mar.

É importante perceber a dimensão do conjunto de dados ERA5. Estamos falando de 20 milhões de gigabytes . Agora, vamos ver como esse enorme conjunto de dados pode ser usado para treinar o modelo de IA para previsão do tempo, de forma que ele possa prever o futuro.

Os dados meteorológicos são normalmente representados em um mapa do tempo, que nada mais é do que uma imagem. Por isso, o tipo de IA usado para previsão do tempo é o mesmo que o processamento de imagens.

Um Vision Transformer (ViT, na sigla em inglês) funciona dividindo o mapa meteorológico em pequenos fragmentos, como recortar uma foto em peças de um quebra-cabeça. Cada fragmento é convertido em números e tratado como uma palavra em uma frase. Um modelo de transformação então analisa todos os fragmentos em conjunto, usando autoatenção para encontrar relações entre áreas distantes — como detectar uma tempestade se formando em diferentes regiões. Isso ajuda os modelos de IA a entender padrões em dados meteorológicos com mais precisão e rapidez. Os ViTs analisam o panorama completo simultaneamente, tornando-os excelentes para a previsão de sistemas meteorológicos complexos.

A seguir, descrevemos como um Vision Transformer pega uma imagem, a divide em 9 tokens e usa métodos de IA chamados de atenção para encontrar padrões na imagem. De forma semelhante, um mapa meteorológico poderia ser usado para encontrar padrões como uma frente fria, uma convergência ciclônica para sistemas de baixa pressão profundos, etc.

O conceito fundamental é que precisamos treinar o modelo usando dados meteorológicos históricos. Somente após o treinamento do modelo é que podemos utilizá-lo para prever novos dados meteorológicos e, assim, prever o tempo de amanhã.

Para explicar o mecanismo de treinamento, vamos usar um único mapa meteorológico, que mostra a temperatura do ar em 1º de janeiro de 2000, às 4h da manhã, fornecido pelo conjunto de dados ERA5. Veja a imagem abaixo – ela não representa os dados reais, mas serve como auxílio visual.

Usando apenas a imagem do dia 4 de abril (image4am), o modelo de IA fará uma boa previsão se conseguir gerar a temperatura do ar 6 horas depois, às 10h. Como o banco de dados ERA5 também contém o mapa das 10h, o modelo de IA poderá comparar sua previsão com a imagem no banco de dados e, potencialmente, aprender com seus erros para melhorar e aprimorar seu desempenho.

No início do treinamento do modelo, ele receberá a imagem image4am e criará sua primeira previsão imageForecast10am, que, na verdade, será muito ruim . A imagem prevista pode ser um mapa uniforme de 20°C em todo o mundo ou talvez um mapa como o abaixo, que é ligeiramente melhor, mas nem de perto se aproxima do mapa real image10am armazenado no banco de dados ERA5.

Mesmo que a primeira previsão feita pelo modelo de IA, das 4h às 10h, seja péssima, o modelo pode comparar a previsão ImageForecast10am com a imagem Image10am armazenada no ERA5. O modelo saberá onde a previsão errou e em que medida, por exemplo, um erro de temperatura de +2°C em Londres. Sabendo de todos esses erros em todo o mapa, o modelo ajustará seus parâmetros para minimizar os erros de temperatura.
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Em seguida, a mesma imagem Image4am será inserida no modelo novamente, e a previsão será ligeiramente melhor, mas ainda bastante ruim no geral. Novos erros serão calculados novamente, e os milhões de parâmetros serão ajustados ligeiramente mais uma vez. Ao repetir esse processo inúmeras vezes, o modelo refinará seus parâmetros e se tornará cada vez melhor. Ao final, teremos um modelo treinado, pronto para ser usado na previsão da temperatura do ar com novos dados, que consistem em um mapa da temperatura do ar atual, permitindo gerar uma previsão precisa.

Aqui estão alguns pontos adicionais relevantes sobre modelos meteorológicos de IA:

Em resumo, um modelo de IA para previsão do tempo pode ser imaginado como um painel de controle com milhões de botões que podem ser ajustados durante o treinamento, de modo que ele consiga prever com precisão os dados históricos. Tal painel pode ser visualizado na imagem abaixo.

Agora que apresentamos os conceitos básicos dos modelos meteorológicos de IA, vamos dar uma olhada nos modelos disponíveis atualmente, no início de 2025.

Segue uma tabela comparativa dos modelos de previsão do tempo baseados em IA mais populares, incluindo Fengwu, GraphCast, FourCastNet e Pangu-Weather.

Uma pergunta que você pode estar se fazendo é: os modelos meteorológicos baseados em inteligência artificial são melhores do que os modelos meteorológicos numéricos?

Essa é uma pergunta difícil de responder, então incluímos abaixo a resposta fornecida pelo Chat-GPT, que provavelmente está enviesada para modelos de previsão do tempo baseados em IA. Portanto, deixamos que o leitor tire suas próprias conclusões!

Os modelos meteorológicos de IA estão melhorando rapidamente, mas os modelos tradicionais de Previsão Numérica do Tempo (PNT) ainda possuem vantagens importantes em algumas áreas:

Em resumo, a PredictWind está sempre em busca de inovação e novas tecnologias para oferecer aos nossos usuários a melhor tecnologia meteorológica do mundo.

PW AI : O PW AI é o nosso próprio modelo de IA PredictWind, treinado com nossos conjuntos de dados marinhos proprietários. Ele combina os pontos fortes do ECMWF , AIFS, Fengwu e GraphCast para gerar uma previsão única e otimizada que abrange o globo. Ele fornece intervalos de tempo de 1 hora para os primeiros 3 dias, oferecendo maior precisão temporal do que outros modelos de IA. O PW AI apresenta um desempenho muito bom em estudos de validação em períodos de curto a médio prazo em áreas de grande escala.

Para saber mais, continue lendo! No próximo artigo, Meteorologia Marinha 2: Vento , exploraremos como o vento influencia cada decisão na água, aprenderemos a dominar suas forças, decifrar mapas meteorológicos e aproveitar seu poder para uma navegação segura e confiável.