Com a projeção de que o El Niño iniciado em 2026 pode se tornar um dos mais intensos da história recente, pesquisadores brasileiros estão utilizando a inteligência artificial (IA) para antecipar seus efeitos no país. Um estudo desenvolvido pela UNIASSELVI integra dados de diversas instituições meteorológicas, oferecendo uma visão consolidada sobre os riscos climáticos e buscando apoiar decisões estratégicas diante de um cenário de eventos extremos.
A iniciativa, que combina IA, automação e análise de grandes volumes de dados, visa transformar informações dispersas em um diagnóstico unificado. Essa abordagem é crucial para que gestores públicos e a população possam se preparar com maior antecedência para as consequências do fenômeno, que promete impactar significativamente diferentes regiões do Brasil.
IA na vanguarda da análise climática
A pesquisa, conduzida por Fábio Henrique Moisés e Matheus Fernando Cunha, acadêmicos de Engenharia de Software da UNIASSELVI, sob a orientação do professor Pedro Sidnei Zanchett, destaca o papel da inteligência artificial na organização e cruzamento de informações. A IA não gera previsões climáticas do zero, mas consolida e integra projeções já existentes de centros meteorológicos renomados.
Segundo o estudo, há 97% de probabilidade de o El Niño permanecer ativo até o início de 2027, com 81% de chance de atingir uma intensidade “muito forte”. Essa condição foi observada em poucos episódios nos últimos 150 anos, o que reforça a urgência e a relevância da pesquisa. O professor Pedro Zanchett explica que a inovação reside em usar a tecnologia para apoiar decisões em situações de risco, frente às complexas mudanças climáticas.
O projeto está alinhado à tese de doutorado de Zanchett, a RADIAN, que explora como a IA generativa, a computação em nuvem e a automação podem otimizar a gestão de desastres naturais. Fábio Henrique Moisés enfatiza que o desafio atual não é produzir mais dados, mas conectar o conhecimento já disponível, permitindo análises mais rápidas e fundamentadas.
Consolidando dados globais para o Brasil
Para criar essa visão integrada, a pesquisa da UNIASSELVI cruza informações de organismos nacionais e internacionais de referência. Entre eles estão a Agência Oceânica e Atmosférica Nacional dos Estados Unidos (NOAA), a agência espacial americana (NASA), o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), o Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), o Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) e o Instituto Internacional de Pesquisa sobre Clima e Sociedade (IRI).
A integração dessas bases de dados permite identificar convergências e divergências entre os modelos climáticos, aumentando a confiabilidade do diagnóstico final. Matheus Fernando Cunha ressalta que a pesquisa não substitui o trabalho dos grandes centros meteorológicos, mas organiza as evidências e demonstra como tecnologias inteligentes podem aprimorar a capacidade de resposta a eventos extremos.
O que significa um Super El Niño
O El Niño é um fenômeno climático natural caracterizado pelo aquecimento anormal das águas superficiais do Oceano Pacífico equatorial. Esse aquecimento altera os padrões de vento e umidade na atmosfera, influenciando o regime de chuvas e temperaturas em diversas partes do mundo, incluindo o Brasil. O termo “Super El Niño”, embora não seja uma classificação técnica oficial, é amplamente utilizado para descrever os episódios de maior intensidade, como os registrados em 1982-1983, 1997-1998 e 2015-2016.
A alta probabilidade de o El Niño de 2026 atingir essa intensidade “muito forte” justifica a atenção global. Quanto mais aquecidas as águas do Pacífico, maiores tendem a ser as alterações nos padrões climáticos, resultando em eventos mais extremos e concentrados no tempo, com consequências significativas para ecossistemas e sociedades.
Impactos esperados do El Niño no território brasileiro
O estudo da UNIASSELVI detalha os impactos regionais do El Niño no Brasil. As regiões Norte e Nordeste podem enfrentar secas prolongadas, enquanto o Centro-Oeste e parte do Sudeste devem registrar ondas de calor e redução das chuvas. Já a Região Sul é alertada para um aumento nas enchentes. Na agricultura, o excesso de chuvas pode prejudicar culturas como arroz e trigo no Sul, enquanto a estiagem e o calor no Centro-Oeste, Norte e Nordeste podem afetar a produção de soja, milho e café, além de causar estresse térmico em rebanhos, o que tende a elevar os preços dos alimentos.
Outros alertas incluem o agravamento de queimadas na Amazônia, Cerrado e Pantanal, maior acionamento de usinas termelétricas, impactando a inflação, e interrupções na logística nacional. Na saúde pública, projeta-se um aumento de problemas cardiovasculares e respiratórios, piora na qualidade do ar e maior proliferação do mosquito Aedes aegypti, elevando o risco de dengue, chikungunya, zika e leptospirose. É fundamental lembrar que estas são projeções baseadas em cenários climáticos, e não certezas absolutas.
Essas projeções já reverberam em ações concretas. No fim de julho, a Prefeitura do Rio de Janeiro anunciou um investimento de R$ 1 bilhão em prevenção contra calor extremo e chuvas intensas, antecipando obras e protocolos. O meteorologista Marcelo Seluchi, do CEMADEN, associou um vendaval recente no Rio, com rajadas de até 105 km/h, a uma frente fria ligada ao El Niño, embora especialistas ponderem que a relação entre eventos pontuais e o fenômeno costuma ser indireta.
Limites da inteligência artificial na previsão climática
Apesar dos avanços na integração de dados por IA, especialistas reforçam que a tecnologia não prevê o clima sozinha. Meteorologistas consultados sobre eventos extremos recentes no Rio de Janeiro e em São Paulo, por exemplo, apontam que o consenso científico atual não permite estabelecer uma relação direta entre o El Niño e cada evento climático pontual. Fatores como aquecimento global, ocupação de áreas de risco e fragilidade da drenagem urbana são frequentemente citados como causas combinadas de enchentes e vendavais.
Os próprios autores do estudo da UNIASSELVI reconhecem essas limitações: a qualidade da análise de IA depende diretamente da qualidade e atualização dos dados. As projeções climáticas estão sujeitas a mudanças conforme o comportamento do Pacífico e da atmosfera evolui. A inteligência artificial, portanto, atua como uma ferramenta de apoio à decisão, acelerando a organização e o cruzamento de dados, mas a interpretação final e a resposta a eventos extremos continuam a depender do conhecimento científico e da atuação de gestores públicos.
Para se aprofundar nas discussões sobre o papel da tecnologia na gestão de desastres, visite o site da NASA, uma das instituições cujos dados foram utilizados na pesquisa.
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