Avaliação da Previsão Numérica do Tempo desenvolvida pelo GTEAM
DOI:
https://doi.org/10.23901/1679-4605.2025v19n1p236-247Keywords:
Previsão Numérica do Tempo, Tempestades, Desastres naturaisAbstract
As observações meteorológicas têm mostrado que os fenômenos meteorológicos extremos estão cada vez mais frequentes, principalmente devido aos desequilíbrios observados nas variabilidades climáticas naturais, agravados pelas ações antropogênicas, o que acarreta um aumento de desastres naturais. Os casos das tempestades associadas as chuvas muito intensas, ventos fortes e ocorrência de deslizamentos de terra, como os ocorridos em Petrópolis /RJ em fevereiro de 2022 e em São Sebastião /SP em fevereiro de 2023, são exemplos do aumento da ocorrência dos fenômenos extremos, que causam impactos irreparáveis em cidades que crescem desorganizadas e sem resiliência. Na cidade do Rio de Janeiro, um sistema de alerta de tempo severo foi desenvolvido para mitigar os impactos causados pelos fenômenos extremos, principalmente os que resultam em morte por soterramento, que consiste em uma rede pluviométrica, sirenes instaladas em áreas de encostas, e avisos por mensagens de texto do tipo Short Message Service (SMS), mas que ainda é incipiente. Nós do Grupo Técnico de Estudos e Aplicações em Meteorologia (GTEAM) temos desenvolvido alguns projetos de extensão e pesquisa no âmbito escolar, que entendemos ser de interesse para sociedade e que podem ajudar cada indivíduo na sua tomada de decisão. O nosso principal objetivo é tornar público os protótipos e, principalmente, os produtos da Previsão Numérica do Tempo (PNT), associados as avaliações da sua eficiência, além de disseminar alertas meteorológicos por meio do nosso portal na internet (http://gteam.cefet-rj.br) e pelas redes sociais. Os resultados da nossa modelagem numérica para o dia 30 de março de 2023, dia da ocorrência de uma forte tempestade na cidade do Rio de Janeiro, indicam que os valores das variáveis computadas pelo modelo adotado por nós apresentam boa precisão e acurácia quando comparados aos valores das medidas observadas em estações meteorológicas automáticas e que a previsão da ocorrência de chuva foi qualitativa boa.
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