July/August 2010
Projeto de Sistemas de Informações Geográficas da IEDRO
Por Susan Venter
Sendo estudante de pós-graduação em Ciências Ambientais da Universidade Johns Hopkins, recentemente fiz um curso na utilização do software de Sistemas de Informação Geográfica (GIS). O curso exigia que eu criasse um mapa GIS. Graças ao meu envolvimento com a IEDRO, escolhi fazer o meu mapa GIS em um projeto que havia sido sugerido por outro voluntário da IEDRO.
O Centro Nacional de Dados Climáticos (NCDC) da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica Nacional tem várias bases de dados que coletam dados de 64.000 estações meteorológicas localizadas ao redor do mundo. Meu projeto envolvia coletar as informações desses bancos de dados e plotar todas as estações meteorológicas em um mapa mundi. Eu tinha dois objetivos. Primeiramente, localizar visualmente todas as estações meteorológicas ao redor do mundo. Em segundo lugar, e com maior importância, localizar as áreas que não são abrangidas pela coleta de dados meteorológicos.
Como meu mapa base, baixei o World Street Map do Instituto de Pesquisa em Ciências Ambientais (ESRI). Este mapa apresenta dados mundiais e ao nível da rua para Estados Unidos, Canadá, Japão, África do Sul, e para um número de países na Europa e outras regiões. Ele é abrangente, incluindo rodovias, estradas principais e secundárias, estradas de ferro, características hídricas, limites administrativos, cidades, parques e monumentos, sobrepostos em imagens de relevo sombreado para maior contextualização (ESRI 2009). Escolhi este mapa devido à capacidade para chegar até a escala de 1:5.000, podendo ver a localização de estações meteorológicas em relação a cidades locais e estradas.
Fiz quatro arquivos separados para designar estações meteorológicas como camadas no mapa. Cada designação indica o tipo de estação meteorológica presente no local e o tipo de dados meteorológicos que são coletados por esse tipo de estação. Comecei com o maior banco de dados, ao qual dei o maior símbolo. Então adicionei cada uma das três camadas restantes, em ordem decrescente de tamanho, de modo que os símbolos, que foram graduados por tamanho além de serem diferentes nas formas e cores, aparecessem em cima uns dos outros, quando mais de um tipo de estação estivesse presente no mesmo local. Devido ao número de estações que estava sendo mapeado, decidi não exibir as camadas das estações meteorológicas até que a escala fosse reduzida para 1: 600.000; o mapa poderia ter ficado um pouco confuso, mas ele ainda permite que você veja o padrão de distribuição das estações meteorológicas.
Uma melhoria que seria útil a este projeto é separar as quatro camadas em mapas únicos. As tabelas que existem nos bancos de dados da NCDC para cada um dos quatro tipos de estações meteorológicas poderiam então ser adicionadas. Estas tabelas registram os tipos de observações feitas em cada estação e, mais importante, o ano em que as observações foram feitas. Isso mostraria onde existem lacunas de cobertura ao longo do tempo para qualquer região.
Acho que a maior vantagem de usar o GIS para auxiliar na recuperação de dados é que ele fornece uma distribuição visual por tipo das estações meteorológicas.
À primeira vista, a maior parte do mundo parece ser coberta por várias camadas de símbolos de estações. No entanto, após a ampliação, fica definitivamente evidente que há falhas na cobertura.
Em alguns países, a cobertura é razoavelmente constante. Isto é particularmente verdadeiro para a maioria dos países industrializados. Os Estados Unidos, a maioria dos países europeus, bem como partes da Ásia e Austrália têm uma excelente cobertura. Em algumas áreas, porém, grandes lacunas são aparentes. Por exemplo, a África tem grandes áreas sem estações presentes. Alguns são regiões que estiveram envolvidas em conflitos civis ou guerras, como Angola. Outras, como o Chade, o Níger, o Mali, a maior parte do norte da Rússia, o noroeste da China e a Mongólia, tem baixa densidade populacional.
O lado sudoeste da América do Sul tem muitas áreas sem estações. Esta é uma área onde a IEDRO já foi capaz de contribuir. No sul do Chile, em um museu que costumava ser uma escola administrada por padres jesuítas, foram descobertas 504 mil observações desde 1870 até o século XX. Estas observações foram posteriormente entregues a IEDRO para serem digitalizadas. Apenas este achado acrescentou um número significante de observações ao que o Serviço Meteorológico do Chile tinha em registro.
Quando um mapa GIS revela uma área não coberta por uma estação meteorológica registrada ou uma área onde falta coleta de dados meteorológicos, a IEDRO, juntamente com o país anfitrião, pode tentar encontrar fontes alternativas de dados meteorológicos que possam estar disponíveis para essa região. Em alguns casos, pode ser apenas uma questão de localizar uma estação meteorológica em uma área, que ainda não enviou seus dados para o serviço de meteorologia do país. Em outros casos, isso pode significar entrar em contato com serviços de transporte local, empresas de construção civil, agricultores e fazendeiros, que possam ter mantido dados meteorológicos para o benefício de seus negócios. Seja qual for a fonte, esses dados vão ajudar a preencher lacunas em dados meteorológicos e, portanto, tornar a modelagem do clima da região muito mais precisa. Isso, por sua vez, com sorte permitirá que tenham melhores respostas a condições meteorológicas extremas.
Localizar esses registros históricos pode permitir que a IEDRO preencha lacunas nos registros do clima global, especialmente nos países em desenvolvimento, onde os dados são mais fragmentados. Uma vez resgatados, os dados podem ser inseridos em programas meteorológicos, tais quais os modelos computadorizados de transbordamento de rios e de inundação. Isso irá permitir que essas previsões de alerta tenham precisão de centímetros em vez de metros e as previsões da chegada da maré alta, de minutos em vez de horas.
Com a exceção da fome, enchentes matam mais pessoas do que qualquer outra causa. Essa maior precisão poderia, portanto, salvar milhares de vidas em todo o mundo.
Preencher lacunas de dados em todo o mundo vai melhorar a nossa compreensão do aquecimento global e das alterações climáticas e ajudará cientistas a fazer previsões mais definitivas. Dados sobre os padrões de ventos locais podem proporcionar um melhor entendimento da disseminação de doenças transmitidas por insetos e pelo, ajudando a prever a direção mais provável para qual uma epidemia se propagará. Esses dados podem mostrar a real freqüência de secas, permitindo assim que os agricultores de subsistência possam avaliar melhor o armazenamento de suprimentos de emergência e a utilização de culturas mais resistentes à seca. Finalmente, um conhecimento mais preciso dos padrões climáticos e de condições adversas pode ser usado para garantir que pontes, edifícios e outras estruturas sejam construídas para resistir a condições climáticas extremas.
Photo Credits
- World Map with Weather Stations by S. Venter
- Eastern, Zambia, Malawi, and Northern Mozambique by S. Venter
