Dados e Previsão de Tempo - dummies

A previsão do tempo sempre foi extremamente desafiadora, dado o número de variáveis ​​envolvidas e as interações complexas entre essas variáveis. Aumentos dramáticos na capacidade de reunir e processar dados aumentaram consideravelmente a capacidade dos meteorologistas para identificar o tempo e a gravidade dos furacões, inundações, tempestades de neve e outros eventos climáticos.

Um exemplo de uma aplicação de dados importantes para previsão do tempo é o Deep Thunder da IBM. Ao contrário de muitos sistemas de previsão do tempo, que fornecem informações gerais sobre uma ampla região geográfica, o Deep Thunder fornece previsões para locais extremamente específicos, como um único aeroporto, para que as autoridades locais possam obter informações importantes em tempo real. Aqui estão alguns exemplos das informações que o Deep Thunder pode fornecer:

• Estimativas de áreas onde a inundação provavelmente será mais severa

• A força ea direção das tempestades tropicais

• A quantidade mais provável de neve ou chuva que cairá em uma área específica > Os locais mais prováveis ​​de linhas de energia derrubadas

• Estimativas de áreas onde a velocidade do vento provavelmente será maior

• Os locais onde as pontes e as estradas provavelmente serão danificadas por tempestades

• A probabilidade de cancelamento de voos em aeroportos específicos

• Esta informação é essencial para o planejamento de emergência. Usando grandes dados, as autoridades locais podem antecipar melhor os problemas causados ​​pelo clima antes de ocorrerem. Por exemplo, os planejadores podem fazer preparativos para evacuar áreas baixas que provavelmente serão inundadas. Também é possível fazer planos para atualizar as instalações existentes. (Por exemplo, as linhas de energia que são propensas a serem desativadas por ventos pesados ​​podem ser atualizadas.)

Um importante cliente da Deep Thunder é a cidade do Rio de Janeiro, Brasil, que usará o sistema no planejamento para as Olimpíadas de 2016. Usando a tecnologia, a cidade usará previsões aprimoradas de tempestades, inundações e outros desastres naturais, a fim de garantir que as Olimpíadas não sejam interrompidas por tais eventos.

A IBM também está fornecendo poder de computação maciço à Administração Meteorológica da Coreia (KMA) para abraçar plenamente a grande tecnologia de dados. O KMA reúne mais de 1. 5 terabytes de dados meteorológicos a cada dia, o que requer uma quantidade surpreendente de armazenamento e poder de processamento para analisar. Ao usar grandes dados, o KMA poderá melhorar suas previsões quanto à força e localização de tempestades tropicais e outros sistemas climáticos.

Um terabyte é igual a um trilhão de bytes. São 1, 000, 000, 000, 000 bytes de informação. Você escreveria um trilhão de bytes em notação científica como 1. 0 x 10

12 ^{. Para colocar isso em perspectiva, você precisaria de cerca de 1, 500 CDs para armazenar um único terabyte. Incluindo seus estojos de plástico, que se acumulam como uma torre de CDs de 40 pés de altura.} Outro exemplo de uso de grandes dados em previsão do tempo ocorreu durante o furacão Sandy em 2012 - a "tempestade do século". "O National Hurricane Center foi capaz de usar a tecnologia de dados para prever o acidente do furacão até 30 milhas com cinco dias de antecedência. Isso é um aumento dramático na precisão do que era possível até 20 anos atrás. Como resultado, a FEMA e outras organizações de gerenciamento de desastres estavam muito melhor preparadas para lidar com a bagunça do que poderiam ter ocorrido na década de 1990 ou anteriormente.

Uma das conseqüências interessantes de reunir e processar mais dados meteorológicos é a aparência de empresas que vendem seguros customizados para proteger contra danos climáticos. Um exemplo é a Climate Corporation, formada em 2006 por dois ex-funcionários do Google. A Climate Corporation vende serviços de previsão do tempo e seguro especializado para os agricultores que buscam proteger o risco de danos nas culturas. A empresa usa dados importantes para identificar os tipos de riscos que são relevantes para uma área específica, com base em quantidades maciças de dados sobre umidade, tipo de solo, rendimentos de culturas passadas e assim por diante.

A agricultura é um negócio excepcionalmente arriscado, porque a variável do clima é muito menos previsível do que as variáveis ​​que afetam a maioria das outras empresas, como taxas de juros, estado da economia e assim por diante. Embora o seguro agrícola esteja disponível no governo federal, em muitos casos não é suficiente atender aos tipos de riscos mais especializados que afligem os famosos individuais. A Climate Corporation preenche lacunas no seguro federal - lacunas que seriam impossíveis de oferecer sem uma melhor compreensão dos fatores de risco enfrentados pelos agricultores individuais. No futuro, à medida que mais dados se tornem disponíveis, produtos de seguros ainda mais especializados (como o seguro de culturas específicas) podem estar disponíveis.