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Eduardo Sávio Martins FUNCEME TASK FORCE ON OUR NATIONAL SEASONAL FORECAST Fortaleza, 2014 Uma análise das previsões sazonais passadas para a Região Nordeste: Por que precisamos mudar nosso Sistema de Previsão Climática?

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Eduardo Sávio MartinsFUNCEME

TASK FORCE ON OUR NATIONAL SEASONAL FORECASTFortaleza, 2014

Uma análise das previsões sazonais passadas para a Região Nordeste: Por que precisamos mudar nosso

Sistema de Previsão Climática?

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Precipitação Observada – Mês: NOVEMBRO

2013

2012

2011

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Precipitação Observada – Mês: DEZEMBRO

2013

2012

2011

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Precipitação Observada – Mês Janeiro - Período: 01 a 21/01/2014

2014

2013

2012

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Precipitação Observada – Mês Janeiro - Período: 01 a 04/02/2014

2014 (?)

2013

2012

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Prognóstico Climático para Fevereiro, Março e Abril de 2014

Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos HídricosFUNCEME

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PREVISÃO DE CLIMA

ANÁLISE DE CAMPOSAtm. & Ocean

MODELOS DINÂMICOS MODELOS ESTATÍSTICOS

...

Previsão Climática

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20%

30%

50%

Se para um da ano a previsão é:

Em 10 anos sob as mesmas condiçõesesperamos:

2 anos “acima do normal”

3 anos “em torno da normal”

5 anos “abaixo da normal”

Previsão Climática

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Previsão Climática

As análises dos campos oceânicos/atmosféricos emodelos são bem realizadas, mas ao final é semprefrustrante (pelo menos para mim), termos uma saídaaltamente influenciada por um dos fatores a seguir:

01. Moderador;02. Uma memória fraca do passado; 03. Interpretações errôneas relativas àprobabilidade/estatística básica!

MUITA SUBJETIVIDADE NO PROCESSO É O PROBLEMACHAVE!!!

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Interpretações errôneas relativas àprobabilidade/estatística básica!

Vamos atribuir a maior probabilidade na categoria normal, porque se o resultado observado for diferente, não erramos a categoria observada por muito ...

Vamos atribuir a maior probabilidade na categoria acima normal porque esta região chove muito ...

Não vamos dar sinal algum nesta região: coloquemos 30/40/30 ...

Previsão Climática

E ainda …Não sei prever clima na pré-estação, mas ... as probabilidades são estas p1/p2/p3 ...

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JOGO DAS PROBABILIDADES OBJETIVO É A ESCOLHA DA CATEGORIA NORMAL COMO A MAISPROVÁVEL!

SE ESTE JOGO FALHA, COMEÇA-SE A JOGAR COM A DEFINIÇÃO DA ÁREA DE PREVISÃO:

“Vamos usar a área de influência climatológica da ZCIT como nossaárea de previsão …”, Jan 2009

Previsão Climática

Ops! Isto também não seria nosso objetivo? A definição da áreade influência da ZCIT na próxima estação????

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Em um contexto probabilístico poderíamos dizer que uma previsãoespecífica está certa ou errada? Não. Olhe para as probabilidades.

A maioria dos participantes da oficina de consenso tendem a usar acategoria com maior probabilidade como previsão. Eles sempreassumem o acerto quando a categoria mais provável é a observada.

Determinismo!

Previsão Jan, 2012: 25% 40% N & BN 35%. Previsão errada?(Se quisermos usar este sistema...)

Erro na definição das probabilidades adequadamente e nãoestabelecer uma mudança de probabilidades na previsão seguintepara refletir a mudança nas condições atuais!

Previsão Climática

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Este processo resulta na busca da

Zona de Conforto Inter-insTitucional (ZCIT)

Inter-insTitutional Confort Zone (ITCZ)

Previsão Climática

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Boas previsões têm:• QUALIDADE• VALOR/UTILIDADE• CONSISTÊNCIA

A. H. Murphy 1993 “What is a good forecast ? An essay on the nature of goodness in weather forecasting”Weather and Forecasting, 8, 281-293.

Atributos de qualidade Confiança Resolução Precisão Associação… Nenhuma métrica isolada

pode ser utilizada parasumarizar um conjunto de previsões.

O que é uma boa previsão?

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Estas previsões são consistentes?

Todas as regiões têm a maiorprobabilidade na categoria normal.

Nós pensamos realmente que a categoria normal é a mais provável emtodo lugar, ou simplesmente pensamosque seria a previsão mais segura paratodas as regiões?

70 – 80% de todas as previsões dos RCOFs africanos têm comoprobabilidade maior a NORMAL.Nós estamos prevendo o quepensamos, ou estamos procurando a zona de conforto?

Based on: Guidance on Verification of Operational Seasonal Climate ForecastsBy Simon J. Mason (IRI), prepared under the auspices of the World MeteorologicalOrganization (WMO), Commission for Climatology XIV, Expert Team on CLIPSOperations, Verification and Application Service

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Previsões Passadas 2002-2012

Período 2002-2012

Previsão de JaneiroPara o TrimestreFEV-MAR-ABR

Todas as subdivisões de áreas da Região

Nordeste

A área de previsão era a definida pelo consenso.

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CATEGORIA OBSERVADACategoria Mais Provável

RSM CONSENSO

ABAIXO 6 5 4

NORMAL 6 6 15

ACIMA 10 11 1

Previsões Passadas 2002-2012

Observações: De 2004 até hoje parece que foi estabelecido um limite adhoc para as probabilidades. Estas

não ultrapassam o limite de 45%. Explicação? Inconsistências das previsões: Não podemos comparar as probabilidades atribuídas em um

ano com o ano anterior. A categoria mais provável do RSM foi observada em 13 de 22, assim como em duas outras

regiões em que as probabilidades de duas categorias foram iguais e as maiores. A categoria mais observada da Previsão de consenso foi a observada em 5 de 22. 68% de todas as previsões dos nossos fóruns têm como probabilidade maior a NORMAL.

Alguma semelhança com os resultados para os RCOFs da África?

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Foi apresentada em Janeiro de 2013, por ocasião da introdução da novaproposta de modelo de previsão, a verificacao das previsoes de consenso sobreo Brasil de 2002 a 2011. Esta informação por si demontrava o problema daforma de atribuição de probabilidades e a necessidade de um novo método –OBJETIVO!

Probabilidade média prevista para a categoria normal nesses 11 anos é 40%.Probabilidade média prevista para a categoria acima da normal nesses 11 anosé 30%.Probabilidade média prevista para a categoria abaixo da normal nesses 11 anosé 30%.OU SEJA, O CONSENSO COLOCA, EM MÉDIA, A MAIOR PROBABILIDADE NACATEGORIA NORMAL.

Se o sistema fosse confiável, a frequencia observada deveria ser igual aprobabilidade média prevista, o que não ocorre.

Evidência para necessidade de novo proced. para atribuiçãode probabilidades (Verificação Consenso 2002-2012)

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Perdendo oportunidades quando não podemos…

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SUBJETIVA OBJETIVA

Previsões Passadas: Jan p/ FMA, 2009

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SUBJETIVA OBJETIVA

Previsões Passadas: Jan p/ FMA, 2012

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Sistema de Previsão Climática – FMA, 2013Como melhorar?

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Sistema de Previsão Climática – FMA, 2013

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Sistema de Previsão Climática – FMA, 2013

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INDICADORES DE SECA E CHEIA

ALTO JAGUARIBE – ÍNDICE DE SECA

ACARAU – ÍNDICE DE CHEIA

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INDICADORES DE SECA E CHEIA

ÍNDICE DE SECA

ÍNDICE DE CHEIA

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USO DA PREVISÃO DE CLIMA NA AGRICULTURA E RECURSOS HÍDRICOS

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01. Estudos de verificação das rodadas de modelos estatísticos e dinâmicos e das análises…

- Será que estamos atribuindo os pesos corretos nasinformações geradas?- E quanto à correção de um superconjunto de previsões demodelos numéricos com base em uma correção estatística,baseado apenas no Pacífico?- Que diferenças obteríamos com um novo sistema de

previsão?

02. Definição mais objetiva das 03 categorias e probabilidades aárea de previsão (Se quisermos ainda trabalhar com este sistema...)- Fator humano: o controle do resultado resultado e / ou falsa sensação de proteção

Sistema de Previsão Climática – Como melhorar….

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03. Criar um ambiente onde toda as previsões geradas podem serfacilmente combinadas visando obter uma melhor previsão para o país superconjunto nacional.

04. Neste estágio: Melhor previsão + informação maisinteressantes para o usuário final: índices de seca e cheia.

05. Estratégia de comunicação específica para cada setor usuário

Sistema de Previsão Climática – Como melhorar….

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Prognóstico Climático para o Trimestre Fevereiro, Março e Abril de 2014

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Prognóstico Climático para o Trimestre Fevereiro, Março e Abril de 2014

DEZ/2013 JFM/2014 JAN/2014 FMA/2014