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O Inpe colocou em operação o Monan, o Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera — o primeiro modelo brasileiro de previsão do tempo a rodar de ponta a ponta aqui dentro. Ele funciona no supercomputador Jaci, em Cachoeira Paulista (SP), com cobertura global numa malha de 10 km, duas atualizações por dia e previsões de até 11 dias. Foram três anos de desenvolvimento, em código aberto.
Eu quase deixei essa notícia passar. "Inpe começa a operar modelo próprio de previsão do tempo" tem cara de nota técnica de instituto de pesquisa, aquele texto que a gente lê pela metade e fecha a aba.
Aí bati o olho nos três números que descrevem o modelo — 10 km, duas vezes por dia, 11 dias — e parei. Não por causa do tempo. É que são exatamente as três perguntas que eu deveria fazer sobre qualquer número que alguém me mostra numa reunião, e que eu quase nunca faço.
O modelo brasileiro de previsão do tempo que entrou no ar
Começo pelo básico, porque eu mesmo precisei procurar. Um modelo de previsão do tempo não é o site que mostra o solzinho ou a nuvem na tela do celular. Por trás dele há um programa que pega o estado atual da atmosfera — medido por satélites, estações e balões — e roda equações de física para calcular como esse estado evolui nas próximas horas e dias. O resultado sai como uma grade de números cobrindo o planeta.
Segundo a divulgação da Agência Brasil, de 3 de setembro, o Monan foi desenvolvido ao longo de três anos pelo Inpe — o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, ligado ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. Ele roda no Jaci, o supercomputador instalado no centro de dados do instituto em Cachoeira Paulista, no interior de São Paulo.
O próprio Inpe descreve o Monan como um modelo de código aberto e comunitário, que integra dados da atmosfera, dos oceanos, da superfície terrestre e da química atmosférica. "Comunitário", aqui, quer dizer que ele não é a caixa-preta de um fornecedor: o código fica disponível e outras instituições participam do desenvolvimento.
O ministério afirma que, com o novo modelo, a acuidade das previsões brasileiras passa a estar no mesmo patamar de órgãos de referência dos Estados Unidos e da Europa. A ministra Luciana Santos resumiu o objetivo prático: "Isso se traduz em decisões públicas mais rápidas, proteção de vidas e apoio direto ao desenvolvimento econômico."
Os três números que dizem o que a previsão responde
Aqui está a parte que me fisgou. O primeiro número é a resolução: 10 km. O modelo divide o planeta em quadrados de dez quilômetros de lado e calcula um valor para cada quadrado. É como uma foto em que cada pixel tem 10 km de largura.
Uma tempestade que caiba dentro de um desses quadrados não existe para o modelo. Não porque ela não seja real — é que a régua não desce até ali.
O segundo é a frequência: duas atualizações por dia. A conta é refeita a cada meio dia, incorporando as medições que chegaram desde a rodada anterior. Quando você olha a previsão às nove da manhã, está vendo um cálculo feito com dados de algumas horas atrás, não de agora.
O terceiro é o horizonte: até 11 dias. É o quanto o modelo se propõe a enxergar à frente antes que o erro cresça demais para valer alguma coisa.
E repare no que as próximas etapas anunciadas fazem: um modelo regional para a América do Sul a 5 km — o dobro do detalhe — e ferramentas de previsão imediata, para as 6 horas seguintes. Ninguém prometeu prever mais longe. Prometeram enxergar mais perto e mais fino.
Achei essa escolha reveladora. Quando a coisa aperta, com um temporal se formando, a pergunta útil deixa de ser "como vai estar daqui a onze dias" e passa a ser "vai cair aqui, agora?". São perguntas diferentes, e cada uma exige uma régua diferente.
A parte que eu ainda não consegui fechar
Confesso uma frustração. A frase de que a precisão brasileira "passa a estar no mesmo patamar" das agências americana e europeia aparece igual em todas as matérias que eu li, sempre atribuída ao ministério, e em nenhuma delas eu encontrei o número por trás.
Qual métrica? Medida em que período? Comparada com qual modelo? Previsão do tempo tem placar — existem índices consagrados para medir o quanto uma previsão acertou. Eu queria ver esse placar e não achei. Pode estar num relatório técnico que eu não localizei; pode ainda não estar publicado.
Fica o registro honesto: o que eu sei com certeza é a ficha técnica — 10 km, duas rodadas por dia e 11 dias. A comparação com Estados Unidos e Europa eu estou repassando como declaração do ministério, não como algo que conferi. É uma distinção chata, e é a mesma que eu tento fazer quando alguém me manda um gráfico sem dizer de onde ele saiu.
O que muda para quem decide com número
Agora a parte que vale para quem toca uma empresa e não vai abrir modelo meteorológico nenhum na vida. Essas três propriedades — resolução, frequência e horizonte — descrevem qualquer indicador, e quase ninguém pergunta por elas.
Resolução, no painel de uma empresa, é granularidade. Se o faturamento só existe como total do mês, a loja que está caindo há três meses não aparece: ela está dentro do quadrado, diluída no resto. O número não está errado, ele só não desce até onde a decisão precisa.
Frequência é a rapidez com que o indicador acompanha a realidade. Um painel fechado uma vez por mês responde perguntas de trinta dias atrás — o que serve para muita coisa e não serve para nada que exija reação. E aqui vai o detalhe cruel: essa frequência quase nunca é uma escolha consciente. Ela é o resultado do trabalho que dá montar o número.
Quando fechar o mês significa juntar um sistema, duas planilhas e um relatório que alguém exporta na mão, a frequência possível é mensal, e ponto. Quando foi a última vez que você perguntou de quando era, exatamente, o número que estava na tela?
Horizonte é o que quase nenhum painel de empresa tem. O Monan é uma previsão; a maioria dos painéis é um retrovisor. Isso não é defeito — saber o que aconteceu já é bastante. Só vale ter consciência de que, enquanto o painel olha para trás, a parte de olhar para frente continua sendo feita de cabeça, por alguém, sem placar nenhum. Tirar das costas do gestor o trabalho de juntar as fontes é boa parte do que a gente tenta resolver no Nav Analytics.
O que eu levo dessa notícia não é sobre tempo. É a mesma família de problema que eu encontrei ao escrever sobre a produção industrial de julho, um dado com cinco leituras, e sobre a mudança de régua do IBGE no trabalho por aplicativo: o valor sozinho não diz quase nada. O que ele responde depende de como foi medido.
Da próxima vez que alguém me mostrar um indicador, quero fazer as três perguntas antes de discutir o valor: em que granularidade isso está, de quando é e se olha para frente ou para trás. Custa quinze segundos e provavelmente me poupa uma reunião.
Fontes
- INPE inicia operação de modelo próprio de previsão do tempo — Agência Brasil
- INPE inicia nova era em supercomputação com foco em previsão de tempo e clima — Inpe
- Inpe começa a operar modelo computacional próprio de previsão do tempo — Radioagência Nacional
- INPE começa a operar modelo próprio de previsão do tempo — Canal Rural