Por que os aplicativos de previsão do tempo são tão ruins?

Se você estiver lavando roupa, visitando a praia ou fazendo um churrasco esta semana, é quase certo que consultou primeiro um aplicativo de previsão do tempo. E você pode não estar completamente satisfeito com os resultados. Isso levanta a questão: por que os aplicativos meteorológicos são tão ruins?

Até os meteorologistas adoram Rob Thompson na Universidade de Reading, no Reino Unido, também não está imune a estas frustrações; recentemente ele viu a previsão de uma noite seca e deixou seu travesseiro de jardim para trás, apenas para descobri-lo encharcado pela manhã. Este é um exemplo clássico – quando reclamamos de más previsões meteorológicas, normalmente estamos a falar de chuva ou neve inesperada.

Nossas expectativas – tanto em relação aos aplicativos quanto ao clima – são uma grande parte do problema. Mas esse não é o único problema. A escala dos sistemas meteorológicos e os dados que são realmente úteis para nos fornecer previsões locais tornam as previsões muito complexas.

Thompson reconheceu que alguns aplicativos passaram por períodos de baixo desempenho no Reino Unido nas últimas semanas. Um problema são as chuvas imprevisíveis que ocorrem no verão, disse ele. A chuva convectiva ocorre quando o calor do sol aquece o solo, enviando uma coluna de ar quente e úmido para a atmosfera onde esfria, condensa e forma uma chuva isolada. Isto é muito mais difícil de prever do que as amplas mudanças de pressão causadas pelas condições climáticas que tendem a ocorrer em todo o país em outras épocas do ano.

“Pense em ferver uma panela com água. Você sabe aproximadamente quanto tempo a água levará para ferver, mas o que não pode fazer muito bem é prever onde cada bolha se formará”, diz Thompson.

Um padrão semelhante também ocorre na América do Norte e na Europa continental. Mas a previsão do tempo é um empreendimento local, por isso tomemos o Reino Unido como um estudo de caso para ver por que é tão difícil dizer exactamente quando e onde o tempo irá ocorrer.

Em geral, Thompson criticou as “previsões de CEP” fornecidas pelo aplicativo, onde você pode acessar a previsão do tempo para uma determinada cidade ou vila. Isto implica um nível de precisão que é simplesmente impossível.

“Tenho quarenta e poucos anos e não vejo nenhuma chance durante minha carreira de sermos capazes de prever nuvens de chuva com precisão suficiente para dizer que a chuva atingirá minha vila de Shinfield, mas não atingirá Woodley a cinco quilômetros de distância”, disse Thompson. O aplicativo também afirma ser capaz de prever duas semanas no futuro, o que Thompson diz ser muito otimista.

A janela de duas semanas tem sido considerada um limite rígido para previsões, e a precisão até hoje ainda diminui após esse ponto. Alguns pesquisadores estão usando modelos de física e IA para levar as estimativas ainda mais longe, para um mês ou mais. Mas a esperança de que possamos saber isso e aplicá-lo não apenas globalmente, mas também localmente, faz parte da nossa decepção com os aplicativos meteorológicos.

Embora ele próprio use um aplicativo de previsão do tempo, Thompson sente falta dos dias em que todos víamos as previsões do tempo na televisão, o que nos dava mais contexto. Esses meteorologistas têm o tempo e os gráficos para explicar a diferença entre o clima que atinge sua casa e traz 100 por cento de chance de chuva entre 14h e 16h, e a chance de chuvas dispersas esperadas durante essa janela de duas horas. Os cenários são ligeiramente diferentes, mas significativamente diferentes – o aplicativo meteorológico mostrará apenas 50% de chance de chuva às 14h e a mesma quantidade às 15h em cada caso. Essa falta de nuances pode levar à frustração mesmo quando os dados subjacentes são dinheiro.

Da mesma forma, se você perguntar como está o tempo em Lewisham às 16h e lhe disserem que vai chover forte, mas não cai, isso provavelmente é um fracasso. Contudo, o contexto mais amplo pode revelar um progresso que está alguns quilómetros atrás: não um fracasso, mas sim uma estimativa com uma margem de erro.

Uma coisa é certa: os fabricantes de aplicativos não têm interesse em discutir essas dificuldades e limitações, preferindo manter a ilusão de que o aplicativo é infalível. Google e Accuweather não responderam Novo Cientista‘S solicitou uma entrevista, enquanto a Apple se recusou a falar. O Met Office também recusou uma entrevista, apenas emitindo um comunicado dizendo: “Estamos sempre trabalhando para melhorar as previsões meteorológicas em nosso aplicativo e procurando maneiras de fornecer informações meteorológicas adicionais”.

A BBC também se recusou a falar, mas disse em comunicado que os usuários do seu aplicativo meteorológico – que somam mais de 12 milhões – “apreciam a interface simples e clara”. A declaração também disse que uma quantidade significativa de reflexão e testes do usuário foram investidos no design da interface, acrescentando “Tentamos equilibrar informações complexas e compreensão para o usuário”.

É um equilíbrio difícil de alcançar. Mesmo com dados totalmente precisos, os aplicativos simplificam as informações a tal ponto que os detalhes inevitavelmente se perdem. Muitos tipos de clima que parecem muito diferentes da experiência são agrupados em um punhado de símbolos cujos significados são subjetivos. Quanta cobertura de nuvens você pode ter antes que o símbolo do sol seja substituído por nuvens brancas, por exemplo? Ou o cinza?

“Suspeito que se você e eu demos uma resposta e depois perguntássemos à minha mãe e à sua mãe o que isso significava, não obteríamos a mesma resposta”, disse Thompson. Mais uma vez, este tipo de compromisso deixa espaço para ambiguidade e decepção.

Existem outros problemas também. Alguns meteorologistas criam deliberadamente um viés afirmando que o aplicativo é um pouco pessimista quanto à possibilidade de chuva. No sua pesquisaThompson encontrou evidências desse “viés úmido” em mais de uma aplicação. Ele disse que isso aconteceu porque os usuários que foram informados de que choveria, mas que foram expostos à luz solar, se sentiriam menos frustrados do que os usuários que foram informados de que o tempo estaria seco, mas foram pegos tomando banho. Embora, como jardineiro, muitas vezes também me sinta frustrado pelo contrário.

Meteorologista Douglas Parker da Universidade de Leeds, no Reino Unido, afirma que há também uma vasta gama de aplicações que reduzem custos através da utilização de dados de previsão globais disponíveis gratuitamente, em vez de modelos adaptados especificamente para a região.

Alguns pegam dados gratuitos da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) do governo dos EUA – que está actualmente a ser destruída pela administração Trump, pondo em risco a exactidão das estimativas, embora isso seja outra história – e simplesmente reembalam-nos. Esses dados globais brutos podem ser bons para prever furacões ou grandes movimentos climáticos através do Atlântico, mas não tão bons se você estiver preocupado com a possibilidade de chuva no Hyde Park na hora do almoço de segunda-feira.

Alguns aplicativos até extrapolam dados que na verdade não existem, diz Parker, o que pode ser uma questão de vida ou morte se você estiver tentando avaliar a probabilidade de inundações repentinas na África, por exemplo. Ele viu pelo menos quatro produtos de previsão gratuitos de empresas questionáveis ​​mostrando dados de radar de precipitação para o Quénia. “Não existe radar de precipitação no Quénia, então isso é uma mentira”, disse ele, acrescentando que o radar de satélite por vezes passa sobre o país, mas não fornece informações completas, e os seus colegas do Departamento Meteorológico do Quénia dizem não ter o seu próprio radar. Esses aplicativos “todos produzem um produto e você não sabe de onde vem esse produto. Então, se você vir algo ruim com o produto, o que você faz com ele?

Por outro lado, o aplicativo Met Office não usará apenas um modelo personalizado para obter o clima certo no Reino Unido, mas também usará todos os tipos de pós-processamento para refinar a previsão e aplicar a ela toda a experiência humana da organização. Em seguida, a equipe do aplicativo passa pelo meticuloso processo de decidir como apresentá-lo em um formato simples.

“Passar dos dados do modelo para o que será apresentado é uma área enorme no escritório do Met. Eles têm uma equipe que se preocupa com isso”, disse Thompson. “É basicamente um assunto em si.”

Construir um modelo de previsão do tempo, fornecer um grande número de leituras de sensores do mundo real e executar tudo isso em um supercomputador do tamanho de um prédio de escritórios não é fácil. Mas todos estes esforços significam uma realidade que talvez não sintamos: a previsão do tempo está melhor do que nunca e continua a melhorar. A nossa capacidade de prever com precisão o tempo era impensável há algumas décadas.

Grande parte da nossa desilusão com a qualidade das aplicações meteorológicas deve-se às exigências de precisão até aos quilómetros quadrados, a interpretações erradas causadas pela simplificação excessiva ou ao facto de as expectativas cada vez mais ocupadas da sociedade excederem a ciência.

Parker disse que à medida que as habilidades dos meteorologistas melhoraram ao longo das décadas, a sociedade rapidamente aceitou isso como normal e exigiu mais. “As pessoas ficarão felizes?” ele perguntou. “Eu não acho que eles vão.”