IA analisa mudanças climáticas no Brasil
O estudo utilizou o modelo Weather Research and Forecasting (WRF)
A pesquisa faz parte de um conjunto de análises de 115 bacias hidrográficas - Foto: Arquivo
Um estudo conduzido pelo centro de pesquisa privado Lactec utilizou Inteligência Artificial para analisar as mudanças climáticas na Região Metropolitana de São Paulo. Concluiu-se que, a partir de 2024, a média de chuvas na região deverá diminuir entre 7,5% e 8,2% em comparação com o período de 1980 a 2014. No entanto, o estudo alerta que eventos extremos de curta duração, caracterizados por chuvas intensas em poucas horas, ainda podem ocorrer.
A pesquisa faz parte de um conjunto de análises de 115 bacias hidrográficas relacionadas às usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional, com o objetivo de compreender os impactos das mudanças climáticas. O pesquisador João Paulo Jankowski Saboia, responsável pelo estudo, destaca que essa ferramenta pode auxiliar as concessionárias de energia a avaliar como as mudanças climáticas podem afetar o sistema elétrico nacional.
O estudo em São Paulo analisou a bacia da Usina Hidrelétrica Edgard de Souza no rio Tietê, em Santana do Parnaíba, em uma escala mensal. Utilizou projeções climáticas baseadas nos cenários do Projeto CMIP, com mais de 70 modelos climáticos, considerando trajetórias socioeconômicas e emissões de gases do efeito estufa. A pesquisa empregou técnicas de Inteligência Artificial, especialmente de Machine Learning, para entender eventos extremos climáticos, incluindo fatores naturais e antrópicos como El Niño, La Niña, mudanças no uso do solo e construção de reservatórios, permitindo projeções mais precisas sobre o futuro das mudanças climáticas.
O estudo utilizou o modelo Weather Research and Forecasting (WRF) para detalhar regionalmente e calcular a série mensal de acumulação de chuva na área da bacia da UHE Edgard de Souza. Esse método é comum em estudos climáticos para melhorar os resultados. Foram realizadas simulações de 1980 a 2060, validando os modelos até 2014 e analisando os cenários de projeção de 2015 a 2023. Os resultados compararam os dados reais do período histórico com a série de precipitação mensal produzida pelo modelo, avaliando a capacidade dos modelos do CMIP6 em reproduzir a chuva observada.
