Em setembro de 2025, um modelo experimental do National Science Foundation National Center for Atmospheric Research (NSF NCAR) previu com sucesso o desenvolvimento do Super Tufão Ragasa, que mais tarde se intensificou para uma tempestade de Categoria 5, com ventos de até 265 km/h, tornando-se o ciclone tropical mais poderoso do ano. A abordagem inovadora de modelagem computacional do NSF NCAR gerou previsões globais em tempo real com uma resolução de 3,75 quilômetros, simulando a atmosfera da Terra com detalhes sem precedentes. Essa alta resolução permitiu capturar tempestades em todo o mundo e revelou como sistemas climáticos distantes podem influenciar a evolução de tempestades tropicais.
Falko Judt, cientista do NSF NCAR que liderou o esforço, destacou o avanço: "Essencialmente, isso traz o clima para a alta definição em todo o globo. Acreditamos que isso pode melhorar significativamente a previsão de eventos extremos como furacões e inundações repentinas em escala global." As previsões experimentais em tempo real, realizadas durante todo o mês de setembro, coincidiram com o pico da temporada de furacões do Atlântico. A eficácia da abordagem do NSF NCAR foi demonstrada ao capturar a rápida intensificação do Furacão Gabrielle sobre o Atlântico, apesar de um início de mês tranquilo.
Para gerar essas previsões, Judt utilizou o Modelo para Previsão em Escalas (MPAS), baseado no NSF NCAR, rodando no supercomputador Derecho. O foco principal foi em ciclones tropicais no Atlântico, Pacífico oriental e ocidental, com o objetivo adicional de avaliar o desempenho na previsão de chuvas extremas. Esse trabalho é comparável a uma iniciativa semelhante lançada pelo NSF NCAR na primavera anterior, onde cientistas usaram o MPAS para previsões em tempo real de 3 quilômetros por até 60 horas, focando em eventos climáticos extremos de latitudes médias.
O foco atual em ciclones tropicais, que são maiores e se desenvolvem em períodos mais longos, envolve previsões de até 120 horas com uma resolução ligeiramente reduzida de 3,75 quilômetros para otimizar a eficiência computacional. Modelos meteorológicos como o MPAS simulam a atmosfera usando um sistema de grade e aplicam leis físicas. Uma resolução mais alta geralmente leva a previsões mais precisas, embora a assimilação de dados também seja crucial. Centros de previsão como o National Hurricane Center utilizam modelos com diferentes resoluções, por exemplo, simulando furacões a 2 quilômetros e seu ambiente circundante a 6-8 quilômetros para previsões de curto prazo.
Judt observou que simular o globo inteiro em alta resolução pode não apenas capturar tempestades onde quer que ocorram, mas também auxiliar na antecipação de ciclones tropicais antes de sua formação, potencialmente estendendo previsões precisas para 7 a 10 dias. Ele destacou que o MPAS previu o Super Tufão Ragasa como um super tufão antes mesmo de a tempestade se formar, com maior precisão de intensidade do que muitos modelos operacionais. Além disso, os dados de alta resolução gerados pelo MPAS podem aprimorar significativamente modelos meteorológicos de inteligência artificial (IA) em treinamento, que atualmente utilizam dados de resolução mais grosseira.
A previsão e rastreamento bem-sucedidos do Super Tufão Ragasa exemplificam o potencial de técnicas avançadas de modelagem para melhorar a precisão e a pontualidade das previsões meteorológicas, especialmente para eventos extremos. A pesquisa contínua do NSF NCAR expande as fronteiras da previsão meteorológica, oferecendo esperança para uma melhor preparação e resposta a fenômenos climáticos severos globalmente.