Previsão de Longo Prazo
Previsão mensal, como interpretar.
A previsão mensal tem como base o modelo do Centro Europeu de Previsão a Médio Prazo (ECMWF) que resulta da combinação de características da previsão a médio prazo (até 10 dias) com características das previsões sazonais. Esta combinação baseia-se no pressuposto de que um período de tempo de 10 a 30 dias é suficientemente curto para que a atmosfera retenha informação sobre as condições iniciais e é suficientemente longo para que variabilidade do oceano influencie a circulação atmosférica.
A previsão mensal é efectuada com 51 membros do ensemble, sendo a climatologia que serve de base obtida com 90 membros para os últimos 18 anos.
As previsões mensais baseiam-se essencialmente na análise das anomalias médias no ensemble e da distribuição de probabilidades para os parâmetros precipitação e temperatura do ar a 2m. As anomalias representam médias das diferenças entre os resultados obtidos por cada membro do ensemble e a climatologia do modelo (média nos últimos 18 anos) e indicam valores acima (anomalias positivas) ou abaixo (anomalias negativas) do normal (climatologia). As anomalias são acompanhadas de um teste estatístico que compara as distribuições de probabilidade do ensemble de cada previsão mensal e da climatologia. Nas regiões onde a significância estatística é inferior a 90%, diz-se que a anomalia não é estatisticamente significativa, ou seja, que a previsão não é conclusiva.
A distribuição de probabilidades indica se há maior ou menor concordância entre os membros do ensemble e permite associar um grau de confiança à previsão. Se todos os membros do ensemble apontarem para um determinado cenário, a probabilidade a ele associada é maior e a confiança na previsão é maior. Se existir uma grande dispersão dos membros do ensemble pelos vários cenários possíveis, a probabilidade associada a cada cenário é menor e a confiança na previsão é menor. A previsão mensal corresponde a um produto em fase de desenvolvimento e apresenta cenários em termos probabilísticos. A sua utilização deve, por isso, ser feita com reservas, em especial para as 2ª, 3ª e 4ª semanas, em que não existe precisão para os padrões de tempo de larga escala e o erro da previsão é igual ao de uma previsão baseada numa média climatológica.
Quando, na análise dos terçis, se quantifica a probabilidade de ter valores superiores ou inferiores ao normal deve-se interpretar “normal” como pertencendo ao intervalo entre 33% e 66%, ou seja, inferior ao normal significa inferior a 33%, superior ao normal significa superior a 66%.