Tempestades tropicais continuam sendo o desastre natural mais destrutivo nos Estados Unidos, responsáveis por mais de US$ 1,5 trilhão em prejuízos e pela morte de aproximadamente 7 000 pessoas desde 1980. O principal fator de risco é a ressaca de tempestade — elevação abrupta do nível do mar provocada pelo empilhamento de água pelos ventos e pela queda de pressão atmosférica no centro do furacão.
Modelos hidrodinâmicos tradicionais conseguem estimar a altura da ressaca e as áreas que devem ser evacuadas, mas a resolução de bairro, essencial para planos de emergência, pode demorar horas para ficar pronta. Pesquisadores de universidades norte-americanas estão mostrando que a inteligência artificial (IA) reduz drasticamente esse tempo de processamento, aumentando a janela de resposta para autoridades e moradores.
Como a ressaca de tempestade é modelada hoje
Previsões operacionais dependem de modelos físicos alimentados por dados sobre trajetória da tempestade, velocidade do vento, maré, relevo submarino e cobertura do solo. Para calcular a inundação em grandes áreas costeiras, os cientistas dividem o espaço em milhões de células — quanto menores essas células, maior a precisão.
Esse método, conhecido como grade ou malha computacional, exige grande capacidade de processamento. Segundo especialistas, uma simulação de alta resolução que entregue detalhes de rua pode levar várias horas, tempo crítico quando o objetivo é ordenar evacuações preventivas. Para ganhar velocidade, agências optam por grades mais grossas, com perda de precisão e aumento da incerteza sobre o nível real de alagamento.
IA entra em campo para prever mais rápido
Grupos de pesquisa estão treinando redes neurais profundas com bases históricas de furacões e com conjuntos sintéticos gerados pelos próprios modelos hidrodinâmicos. Quando alimentadas com parâmetros como campo de ventos e pressão atmosférica, essas redes conseguem estimar o nível da água em segundos, mantendo a fidelidade dos cálculos físicos.
Relatórios indicam que, em alguns cenários, o erro da IA é menor que o do modelo convencional de baixa resolução. Além disso, a técnica permite criar mapas de risco para regiões com pouca ou nenhuma ocorrência registrada, simulando situações extremas que, embora não tenham precedentes, são plausíveis à luz das mudanças climáticas.
Outra aplicação em desenvolvimento é a avaliação de danos pós-evento. Ao processar imagens de satélite e câmeras instaladas em áreas costeiras, algoritmos de visão computacional deduzem a profundidade da inundação, fornecendo dados valiosos para calibrar modelos e planejar reconstruções.
Fontes de incerteza permanecem
Ainda que acelere o processamento, a IA não elimina as incertezas de entrada. Trajetória do furacão, intensidade dos ventos e alterações recentes no litoral — como retirada de dunas, dragagem de canais ou perda de manguezais — continuam difíceis de prever com precisão. O método também depende da qualidade e da diversidade dos dados usados no treinamento; eventos atípicos podem escapar aos padrões aprendidos.
Segundo pesquisadores envolvidos nos estudos, a melhor estratégia combina as duas abordagens: utiliza-se o modelo físico para gerar cenários, treina-se a rede neural com esses resultados e, durante a operação, recorre-se à IA para entregar projeções rápidas, enquanto o modelo hidrodinâmico roda em paralelo para refinar o alerta.
Imagem: Navid Tahvildari published
Potenciais impactos para o setor e para a população
A aceleração das previsões beneficia especialmente regiões densamente povoadas, onde cada minuto adicional pode representar milhares de pessoas a mais em segurança. Empresas de energia, operadores portuários e seguradoras também ganham com a redução da incerteza: conseguem antecipar cortes preventivos, realocar embarcações e ajustar apólices de forma mais precisa.
No Brasil, onde 60% da população vive perto do litoral, técnicas semelhantes podem ser adaptadas para ressacas causadas por ciclones extratropicais e frentes frias. Órgãos como a Marinha e a Defesa Civil estudam incorporar inteligência artificial aos alertas de inundação, buscando minimizar tragédias como as registradas recentemente no sul do país.
Do ponto de vista tecnológico, a iniciativa demonstra como o uso de modelagem híbrida — física aliada a IA — tende a se espalhar para outras áreas da meteorologia, incluindo previsão de enchentes fluviais e deslizamentos de terra.
Impacto para o leitor: quando uma tempestade é detectada, modelos mais rápidos significam avisos antecipados, rotas de evacuação melhor definidas e menor risco de perdas materiais. Para quem vive em áreas costeiras, a adoção de IA pode representar a diferença entre ter tempo para proteger a casa ou enfrentar a elevação repentina da maré.
Curiosidade
Você sabia que o termo “storm surge” não tem tradução exata para o português? No meio acadêmico brasileiro, a expressão mais usada é “ressaca de tempestade”, mas pesquisadores também adotam “maré de tempestade” ou “elevação do nível do mar”. A escolha varia conforme a disciplina: engenheiros costeiros preferem “ressaca”, enquanto meteorologistas costumam falar em “maré”.
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