Sobre a previsão

“Esta ferramenta produz gráficos e relatórios de previsão sobre o estado do mar e do tempo, ajudando a estabelecer com facilidade pescarias mais assertivas e os dias mais seguros para as viagens marítimas.”

Iniciativa

A iniciativa desse desenvolvimento surgiu da minha necessidade de reunir de forma prática informações confiáveis e de fácil interpretação sobre o estado do mar, além de ajudar a estabelecer com facilidade os dias mais seguros para fazer viagens distantes da costa em busca de novos pesqueiros, reduzindo os riscos de ser surpreendido em mar aberto com condições desfavoráveis para a navegação.

Objetivo

A aplicação não tem fins lucrativos, sua interface é totalmente livre para o acesso, seguindo determinações das fontes de dados. A finalidade é apresentar informações extraídas de modelos científicos complexos de forma leiga e segura.

Devido a falta de recursos o sistema está em nível nacional, mas modelado para trabalhar em nível mundial, caso apareça algum investidor no futuro.

História

Iniciei esta ferramenta em 1998, na época o sistema reunia informações visuais, câmeras online no litoral da baixada santista, mas ainda não era possível prever a condição do mar e do tempo.

A aplicação nessa época era desenvolvida em linguagem de marcação HTML e XML, hospedada em provedor nacional. Mas, com o tempo desenvolvi algo mais dinâmico em linguagem ASP e banco de dados Microsoft Access, e logo observando as vulnerabilidades, migrei para Microsoft SQL.

Ainda assim, exceto as imagens online, a informação do tempo era passada diariamente e manualmente, coletadas de jornais locais, o que era muito exaustivo e nem sempre conseguia cumprir uma determinada periodicidade.

Com a evolução da tecnologia GPS (Global Positioning System) , motores mais seguros e econômicos, e aparelhos celulares, comecei a procurar por locais mais distantes da costa. Essa busca por locais mais distantes trouxeram várias experiências desagradáveis relacionadas às adversidades do tempo e do mar, o que me levou a estudar mais a respeito para melhorar a ferramenta e desenvolver previsões.

Com o passar do tempo e a evolução da Internet, motores de busca e de sistemas operacionais de código aberto, foi possível avançar nos estudos e desenvolver ferramentas/robôs que possibilitaram trabalhar automaticamente e incessantemente com grande volume de dados, buscando e processando informações de várias fontes de dados de previsão que já estavam seguindo pelo mesmo caminho tecnológico.

Hoje tenho uma aplicação que supre as minhas necessidades e vem ajudando varias outras pessoas no mesmo sentido. Hoje a aplicação trabalha, além do processamento dos dados, com geoprocessamento, possibilitando resultados com médias de outros locais para determinar programação de viagens mais assertivas.

A aplicação atualmente exibe informações do estado do mar e do tempo de vários locais visuais em todos os Estados brasileiros. Também exibe a previsão do tempo para o interior do país.

Previsão do interior do país
(em manutenção, aproveitando a época da piracema)

A ferramenta exibe gráficos e relatórios de fácil interpretação sobre a previsão do clima e do tempo no interior do país, com os dados coletados de diversas fontes de previsão confiáveis, e usa como centro da previsão os principais trechos de rios, foz e suas respectivas divisas de municípios.

Esse modelo exibe um período de 5 dias de previsão do estado do tempo e clima, e atualiza a cada 3 horas, informando:

• a previsão das fases da lua;
• a previsão do tempo e clima com atualizações a cada 3 horas.

Previsão marítima

A ferramenta exibe gráficos e relatórios de previsões atmosféricas e marítimas de fácil interpretação a partir de dados coletados de vários institutos de previsão confiáveis, usando como centro de previsão waypoints específicos em diversos Estados. Não há outra ferramenta mais precisa, visto que o centro da previsão não é um local aleatório no meio do mar, mas exatamente o local escolhido.

Esse modelo exibe um período de 10 dias para previsões marítimas, uma vez ao dia às 05h30 (UTC-3) da manhã, e um período de 5 dias para previsões do tempo e clima com atualização a cada 3 horas, informando:

• a previsão das fases da lua;
• a previsão da amplitude das marés com dados da tábua das marés do porto mais próximo do local escolhido;
• a previsão da altura e períodos das ondas;
• a comparação da média da altura das ondas do local escolhido com outros locais em um raio de 200km;
• a previsão da velocidade de ventos e rajadas;
• a comparação da média da velocidade de ventos do local escolhido com outros locais em um raio de 200km;
• a previsão da velocidade da corrente marítima (beta);
• a comparação da média da velocidade da corrente marítima do local escolhido com outros locais em um raio de 200km;
• a previsão da temperatura da água na superfície do mar;
• a comparação da média da temperatura da água na superfície do mar do local escolhido com outros locais em um raio de 200km;
• a previsão do tempo, clima e pressão barométrica.

O sistema está programado para apresentar os pontos visuais localizados em imagens de satélite, exemplo de ilhas, lajes, plataformas e portos. Algumas informações de pontos não visuais foram fornecidas por terceiros, geralmente usuários da aplicação que colaboram fornecendo coordenadas que costumam praticar suas atividades, exemplo de parcéis, naufrágios e recifes, e que tem se mostrado de grande importância para serviços portuários, pesquisadores, pesca artesanal e amadora, turismo e mergulho.

Os locais seguidos de um número e a abreviação “nmi” informam que o centro de previsão está distante a milhas náuticas do local informado. No exemplo “Porto de Maceió (10nmi)”, está sendo informado que o centro de previsão está a 10 milhas náuticas do Porto de Maceió. Isso ocorre porque na região não há qualquer ponto visual observado por satélite que possa ser utilizado como referência.

Por uma questão de preservar a informação do colaborador, as coordenadas não são divulgadas publicamente na representação cartográfica. O centro da previsão é exatamente o local informado pelo colaborador, mas a posição no mapa, qual serve apenas como referência, é alterada aleatoriamente para algumas poucas milhas náuticas de forma a preservar a referência geográfica.

Definições

Fases da lua

As fases da Lua referem-se à mudança aparente da porção visível iluminada do satélite devido a sua variação da posição em relação à Terra e ao Sol. O ciclo completo, denominado lunação, leva pouco mais de 29 dias para se completar, período no qual a Lua passa da fase nova, quando a sua porção iluminada visível passa a aumentar gradualmente até que, duas semanas depois ocorra a lua cheia e, cerca de duas semanas depois, volta a diminuir e o satélite entra novamente na fase nova.

O movimento de rotação faz com que metade do planeta esteja sempre voltado para a Lua. Assim, o oceano que estiver de frente para o satélite estará em maré alta, assim como o lado exatamente contrário a ele. Nos intervalos entre as marés altas o volume de água é menor, portanto, maré baixa.

Marés

As marés são as alterações cíclicas do nível das águas do mar causadas pelos efeitos combinados da rotação da Terra com as forças gravitacionais exercidas pela Lua e pelo Sol sobre o campo gravítico da Terra.

Essa informação tem grande importância em vias navegáveis, pois estabelecem as amplitudes mínimas e máximas da altura do nível do mar e rios, evitando colisões com o substrato e/ou estruturas submersas. Também tem grande influência com a força d’água e o tamanho das ondas em barras que ligam o rio ao mar.

Este modelo exibe a previsão das amplitudes mínimas e máximas das marés em metros, em relação a tábua das marés do porto marítimo mais próximo ao local escolhido.

Onda

As ondas são um pulso energético que se propagam através do meio líquido com velocidade definida. A altura de uma onda é a medida da magnitude de um distúrbio durante um ciclo de onda. O período da onda é o tempo necessário para que a elevação de uma onda volte a se repetir.

Este modelo de previsão exibe a altura (metros), período (segundos) e direção das ondas, referente ao local escolhido. 

Vento

O vento é a deslocação de gases atmosféricos em grande escala causada por diferenças na pressão atmosférica. Os ventos súbitos de curta duração e elevada velocidade são denominados rajadas.

Este modelo de previsão exibe a velocidade do vento (preto) e as rajadas (vermelho) em km/h, e a direção do vento, referente ao local escolhido.

Corrente marinha

A corrente marinha é um fluxo de água contínuo e direcionado dentro do oceano, sendo gerado por forçantes como vento, força inercial e outros fatores.

Os dados desse modelo de previsão são fornecidos por French National Meteorological Service (MFI) e Norwegian Meteorological Institute (MET)/Norwegian Broadcasting Corporation (NRK). A aplicação está em fase beta/testes, pois estou avaliando a intensidade da correnteza com base nos dados fornecidos, e identificando padrões com base na informação de navegadores.

Você pode colaborar enviando e-mail para [email protected] informando o valor que viu no gráfico e o que percebeu na prática.

Temperatura da superfície do mar

A temperatura da superfície do mar é a temperatura da água na superfície, medido por radiômetros infravermelhos instalados em satélites, que medem a temperatura do oceano indiretamente, considerando uma fina camada de água.

Este modelo exibe a previsão da temperatura da água na superfície do mar em graus Celsius, referente ao local escolhido.

Previsão do tempo

É um prognóstico que envolve a busca baseado nas condições meteorológicas momentâneas que busca antecipar com convicção, e talvez com alguma certeza, as condições meteorológicas futuras.

Este modelo de previsão exibe o estado do tempo, clima e pressão barométrica.

Representação Cartográfica

Foi criada uma representação cartográfica para facilitar o reconhecimento do local escolhido, e também para comparar a previsão do local escolhido com outros locais dentro de um raio de 200km.

O pino verde representa o local escolhido e os pinos azuis os pontos dentro desse raio, que também apresentam a previsão e a distância a ser percorrida entre esses pontos.

Representação Gráfica

As cores dos gráficos em barra e circulares na aplicação representam a designação dos eventos em sua intensidade, baseados na escala Beaufort, conforme demonstrado abaixo:

Os gráficos vem acompanhados de seus respectivos títulos (item 1). Todos os gráficos tem um período de 10 dias de previsão, exceto a previsão de correnteza que tem um período de 7 dias. Para correr a previsão de todos os dias, deve-se rolar o gráfico para o lado (item 8).

• Exemplo do modelo de Ondas – Exibe valores de altura da onda (item 2), período das ondas em segundos (item 3), o dia da semana (item 4), o dia do mês (item 5), o horário (item 6), e direção da onda (item 7).

Todos os gráficos exibem um ícone com um “i” de informação (item 9), que quando clicados exibem informações sobre os valores apresentados no gráfico (item 10).

Credibilidade

O sistema ficou conhecido através das redes sociais de diversas atividades de pesca e não somente a pesca subaquática, e o crescimento dos acessos foi um resultado de “boca em boca”. Não montei qualquer tipo de indexação para poder acompanhar o crescimento gradativo, evitando com isso a perda de credibilidade por quedas de serviço em decorrência de sobrecargas de acessos, visto que os recursos para manter a ferramenta operando ainda é limitado.

O sistema depende dos dados dos institutos de previsão e eventualmente o sistema pode ficar sem dados por interrupção dos serviços das fontes de informação. A maioria dos institutos fornecem dados de previsão do mesmo evento, dados repetidos ou divergentes, exemplo da altura das ondas e velocidade dos ventos, então é gerado a média dessas informações, reduzindo a margem de erro e a ausência da informação na ferramenta. Algumas informações, exemplo da correnteza e marés, são fornecidos por uma única fonte, então a margem de erro é maior e possui maior risco de ter a informação ausente na ferramenta.

As fontes utilizadas nesta ferramenta são:

• Danish Defence Centre for Operational Oceanography (FCOO);
• Finnish Meteorological Institution (FMI);
• French National Meteorological Service (MFI);
• Germany’s National Meteorological Service (DWD);
• National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA);
• Norwegian Meteorological Institute (MET) e Norwegian Broadcasting Corporation (NRK);
• Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI);
• United Kingdom’s National Weather Service (Met Office); e
• Banco Nacional de Dados Oceanográficos (BNDO).

Resultado

Passei a coletar os dados da localização de cada acesso ao site/app no final de 2016 e notei uma grande requisição de informações de previsão marítima, mesmo sem qualquer indexação no Google e com grande concorrência de apps no Google PlayStore.

Então montei alguns gráficos e relatórios dinâmicos para enxergar com mais facilidade o volume dos acessos, e com isso posso destinar melhor os esforços por região. Os gráficos são gerados com base em registro de IPs/dia com a finalidade de quantificar o acesso de indivíduos diferentes e não o estresse de processamento. Porém, a tendência da rede nos dias de hoje é o tráfego anônimo utilizando proxy transparente, principalmente no que tange a dispositivos móveis, então esses acessos são contabilizados separadamente, pois não existe uma forma de saber de onde partiram.

Acessos em 2024 (JAN a ABR)

Total de acessos sem proxy: 1.668
Total de acessos com proxy: 10.388

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Acessos em 2023 (JAN a DEZ)

Total de acessos sem proxy: 5.277
Total de acessos com proxy: 27.405

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Acessos nas últimas 48hs

Total de acessos sem proxy: 26
Total de acessos com proxy: 201

Sistema

O sistema trabalha automaticamente e incessantemente coletando dados complexos de diversas fontes de previsão e classifica esse dados por geoprocessamento, traduzindo para uma interpretação mais leiga.

A aplicação foi desenvolvida em 4 camadas isoladas umas das outras e em dois cenários diferentes:

Primeiro cenário – Processamento local

• captura e processamento de dados de previsão escritos em C e shell script.

No primeiro cenário um dispositivo Raspberry em ambiente local realiza todo o processo pesado, alimentando constantemente uma base de dados em um provedor fora do Brasil, através de link de Internet residencial simples com DNS dinâmico e regras NAT.

Para garantir o baixo custo, esse processo foi modelado para trabalhar em um pequeno dispositivo Raspberry Pi 3 B+ com plataforma Raspbian, utilizando menos de 3W de energia, sendo que um computador comum gastaria em média 500W.

Segundo cenário – Provedor fora do Brasil

• interface visual WordPress;
• exibição de dados dinâmicos escritos em PHP(Hypertext Preprocessor); e
• banco de dados MySQL.

No segundo cenário, o banco de dados já está alimentado com dados para a exibição, de forma que consultas simples realizam a exibição dos dados sem exigir muito processamento.

Por questão de segurança, imaginando que futuramente possam haver colaboradores, esse segundo cenário tem o banco de dados isolado do fonte em PHP, da mesma forma que a modelagem em WordPress é isolada do código fonte em PHP e do banco de dados.

Com essa distribuição é possível garantir segurança do código fonte do sistema e a rapidez da interface visual, permitindo trabalhar livremente com uma gama de plataformas de layout, colaboradores, e ainda possibilita uma interface visual mais leve e adaptada para dispositivos mobile.

URL

O sistema pode ser acessado no endereço https://previsao.info e https://richote.com.br (endereço que você está acessando neste momento). Para quem possui o Android, há a opção de instalar o app pelo Google PlayStore ou pelo link https://mobile.previsao.info .

Termo de uso

A geração e a divulgação de produtos operacionais obedecem critérios sistêmicos de controle de qualidade, padronização e periodicidade de divulgação dos dados das fontes de previsão. Em nenhum caso o sistema, o desenvolvedor, o proprietário e/ou suas fontes poderão ser responsabilizados por danos especiais, indiretos ou decorrentes, ou qualquer dano vinculado ao que provenha do uso destes produtos.

LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados

A ferramenta utiliza cookies para melhorar a experiência do usuário durante a navegação. O uso do cookie serve apenas para resgatar para o próprio usuário a sua última escolha de local. Essa função não pode ser desabilitada, então não concordando com o uso dessa função, o usuário deve deixar de usar a ferramenta.

O sistema obtém o IP address do acesso do usuário para fins de contabilização de acessos à ferramenta. Com isso, torna possível determinar quais regiões devo aplicar mais esforços de trabalho. A obtenção do número IP também é utilizada em algoritmos que fazem parte de um sistema de prevenção de ataques cibernéticos. Essa função não pode ser desabilitada, então não concordando com o uso dessa função, o usuário deve deixar de usar a ferramenta.

Os seus dados de acesso são computados e analisados por um parceiro que gerencia a primeira camada de segurança. A primeira camada de segurança é realizada pelo parceiro Cloudflare, qual garante a criptografia e outros serviços de firewall. Esse mesmo parceiro trabalha analisando e bloqueando acessos que interfiram no desempenho da aplicação. Essa parceria não pode ser desabilitada, então não concordando com o uso desse processo, o usuário deve deixar de usar a ferramenta.

Utilização dos Dados

Os produtos apresentados nesta página não podem ser usados para propósitos comerciais, copiados integral ou parcialmente para a reprodução em meios de divulgação, sem a expressa autorização.

Os usuários que compartilharem as informações deverão sempre mencionar a fonte “https://previsao.info”.