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As previsões numéricas de tempo apresentam erros que podem s...

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Q2319446 Meteorologia
As previsões numéricas de tempo apresentam erros que podem ser avaliados a partir de índices estatísticos que medem o desempenho das previsões. Considerando o desempenho das previsões numéricas de tempo para campos dinâmicos como Altura Geopotencial em 500 hPa ou Temperatura no nível de 850 hPa, analise as sentenças abaixo:

I. Em geral, os erros de previsões numéricas mais recentes (Ex.: t = 24 horas) são menores do que os erros de previsões mais distantes (Ex.: t = 120 horas).

II. Os erros das previsões numéricas de tempo podem ser atribuídos a dois fatores principais: deficiências do modelo em representar os processos dinâmicos e físicos da atmosfera real, e por incertezas contidas na estimativa do estado inicial da atmosfera utilizada para iniciar os modelos numéricos.

III. A maior parte dos erros das previsões numéricas de tempo deve-se aos arredondamentos numéricos realizados pelos computadores, nos quais os modelos são executados.

IV. O cálculo de correlações entre as anomalias previstas e as anomalias observadas para um dado campo atmosférico é um índice comumente utilizado para avaliar o desempenho das previsões numéricas de tempo.

Assinale a alternativa correta: 
Alternativas

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Alternativa correta: D - Somente as afirmativas I, II e IV são corretas.

Tema central da questão: A questão aborda avaliação de erros em previsões numéricas de tempo—um dos tópicos mais importantes da Climatologia Operacional. O entendimento sobre erros, fontes de incerteza e índices de desempenho é essencial para quem pretende atuar com previsão de tempo e clima em órgãos públicos.

Resumo teórico:
Previsões numéricas dependem tanto da qualidade da representação matemática da atmosfera quanto das condições iniciais inseridas no modelo. Conforme o prazo de previsão aumenta, a incerteza cresce devido à natureza caótica da atmosfera e limitações dos modelos. Os erros podem ser medidos por estatísticas como RMSE, viés e correlação entre previsões e observações. (Fonte: Kalnay, E. (2002). Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability).

Justificativa da alternativa correta:

  • I. Correta. Previsões de curto prazo (ex: 24h) tendem a ser mais precisas que de médio/longo prazo (ex: 120h), pois o erro cresce ao longo do tempo.
  • II. Correta. Os dois fatores principais de erro são: limitações nos modelos (representação física/dinâmica) e incertezas no estado inicial (dados de entrada).
  • III. Incorreta. O erro por arredondamento numérico existe, mas é muito pequeno diante dos outros fatores. Não é a principal fonte de erro nas previsões.
  • IV. Correta. O uso de correlações entre anomalias previstas e observadas é realmente um método consagrado para avaliar o desempenho das previsões (referência: WMO, Manual de Previsão Numérica).

Análise das alternativas incorretas:

  • A — Ignora a importância do uso de correlação (IV), que é correta.
  • B — Desconsidera o fator crucial das limitações do modelo (II).
  • C — Considera a III como correta, o que está errado, pois arredondamentos não são a principal fonte de erro.
  • E — Inclui a III, incorretamente.

Dica de interpretação:
Procure palavras absolutas como "maior parte", "sempre". Elas muitas vezes indicam alternativas erradas, pois simplificam fenômenos complexos. Dê foco aos conceitos fundamentais e relacione com a teoria já estudada!

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