Novo modelo do INPE para previsão do tempo entra em operação, mas financiamento ainda é desafio; entenda
O novo modelo do INPE, chamado MONAN, entrou em operação no supercomputador Jaci para ampliar a capacidade brasileira de previsão do tempo e antecipar eventos meteorológicos com até 11 dias de antecedência.
O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) iniciou a operação oficial do MONAN (Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera), novo sistema brasileiro de previsão numérica do tempo.
O modelo foi desenvolvido para ampliar a capacidade do país de produzir previsões meteorológicas e antecipar eventos extremos.
O sistema passou a operar no supercomputador Jaci, instalado no centro de dados do INPE em Cachoeira Paulista, no interior de São Paulo.
Segundo o instituto, o MONAN permite previsões globais para até 11 dias, com resolução espacial de aproximadamente 10 quilômetros e duas atualizações diárias.
Apesar do avanço tecnológico, o desenvolvimento do modelo enfrenta desafios relacionados ao financiamento.
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A discussão envolve recursos para pesquisa, participação de universidades, bolsas e infraestrutura necessária para manter e ampliar o projeto.
O que é o MONAN?
O MONAN é um modelo numérico desenvolvido no Brasil para simular o comportamento da atmosfera, do oceano e da superfície terrestre.
A proposta é ampliar a capacidade nacional de produzir informações meteorológicas e reduzir a dependência de sistemas desenvolvidos em outros países.
O desenvolvimento do modelo envolveu mais de três anos de trabalho, passando por etapas de concepção, programação, testes e preparação para a operação.
A chegada do supercomputador Jaci aumentou a capacidade de processamento necessária para executar as simulações.
Entre os objetivos do MONAN está o aprimoramento da previsão de fenômenos como tempestades, secas e outros eventos meteorológicos que podem provocar impactos sociais e econômicos.
Falta de recursos limita expansão do projeto
Antes da entrada em operação, o coordenador do projeto, Saulo Freitas, apontou limitações no financiamento disponível para o desenvolvimento do MONAN.
Segundo informações divulgadas pela Foqa, o projeto recebia cerca de R$ 800 mil por ano, enquanto a estimativa inicial era de aproximadamente R$ 5 milhões anuais.
O coordenador avaliou que um orçamento de R$ 2 milhões já permitiria avanços relevantes na pesquisa e na participação de universidades.
Os recursos são importantes para financiar pesquisadores, bolsas, infraestrutura computacional e a continuidade do desenvolvimento do modelo.
Supercomputador Jaci amplia capacidade de processamento
O funcionamento do MONAN depende de uma infraestrutura computacional capaz de processar grandes volumes de dados meteorológicos.
O supercomputador Jaci foi instalado no INPE para ampliar a capacidade de processamento destinada à previsão numérica do tempo, do clima e de aplicações ambientais.
Relatórios do instituto apontam que o equipamento possui capacidade significativamente superior à do antigo supercomputador Tupã.
Na prática, equipamentos desse tipo permitem executar modelos meteorológicos mais complexos em menor tempo. Isso é importante porque uma previsão precisa ser produzida antes da ocorrência do fenômeno que pretende antecipar.
MONAN busca ampliar autonomia brasileira
A previsão meteorológica depende de dados produzidos por diferentes sistemas de observação, incluindo satélites, estações meteorológicas e modelos internacionais.
De acordo com a reportagem original, os modelos utilizados pelo Brasil ainda recorrem a informações de instituições estrangeiras, como a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos Estados Unidos (NOAA).
Isso significa que o desenvolvimento de modelos nacionais não elimina a necessidade de cooperação internacional, mas pode ampliar a capacidade brasileira de processar e interpretar esses dados.
O próprio INPE destaca o desenvolvimento do MONAN como parte de uma estratégia de avanço da previsão numérica de tempo e clima no país. O instituto já havia registrado a evolução de diferentes versões do modelo e sua adaptação às condições da América do Sul.
Inteligência artificial também entra na previsão do tempo
A inteligência artificial vem sendo incorporada às pesquisas relacionadas à previsão meteorológica.
Além dos modelos numéricos tradicionais, pesquisadores brasileiros trabalham em sistemas capazes de utilizar técnicas de inteligência artificial para identificar padrões e estimar a ocorrência de determinados fenômenos.
Essas tecnologias podem complementar os modelos convencionais, principalmente em aplicações de previsão de curtíssimo prazo.
O INPE, por exemplo, mantém iniciativas voltadas ao chamado nowcasting, técnica utilizada para previsão meteorológica em períodos muito curtos e para apoiar a emissão de alertas.
Previsão do tempo ainda tem limitações
Mesmo com o avanço dos supercomputadores e dos modelos matemáticos, a previsão do tempo continua sujeita a limitações.
A atmosfera é um sistema complexo e pequenas diferenças nas condições iniciais podem produzir resultados diferentes nas simulações. Por isso, a capacidade de previsão varia de acordo com o fenômeno analisado.
Sistemas meteorológicos de grande escala podem ser acompanhados com vários dias de antecedência.
Já eventos muito localizados, como tempestades severas, podem exigir monitoramento em períodos de poucas horas ou até minutos.
Novo modelo do INPE fortalece a previsão meteorológica no Brasil
A entrada do MONAN em operação representa uma nova etapa para a previsão numérica do tempo no Brasil.
O sistema combina desenvolvimento científico nacional, infraestrutura de supercomputação e integração de dados meteorológicos.
O desafio, agora, envolve manter o investimento necessário para a evolução do modelo e ampliar sua utilização por instituições de pesquisa e órgãos responsáveis pela previsão e emissão de alertas.
O INPE informou que o MONAN entrou oficialmente em operação em setembro de 2026. Nesta primeira etapa, o sistema oferece previsões globais de médio prazo para até 11 dias, com resolução espacial de 10 quilômetros.
**As informações foram veiculadas primeiramente pelo Foqa News.
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