As ondas de calor em todo o país neste verão têm sido intensas. E em alguns estados, isso é um eufemismo.
O Texas não é alheio a condições climatéricas extremas ou a uma crise energética. Há apenas dois invernos (2021), uma vaga de frio histórica custou ao estado pelo menos 195 mil milhões de dólares1 e ceifou 246 vidas2. Este verão, as temperaturas têm ultrapassado largamente os 100 graus e foi estabelecido um novo recorde de consumo diário de eletricidade mais elevado de sempre3.
A duração de uma onda de calor é normalmente mais exigente do que qualquer dia individual. As temperaturas mais quentes podem ser o que faz as manchetes, mas os responsáveis pela segurança pública e pela energia têm de aprofundar os dados para tomar decisões críticas de planeamento operacional e de resposta.
É aqui que uma API meteorológica proprietária com dados personalizáveis pode ajudar. E quando se utiliza uma ferramenta de software como o ArcGIS, a verdadeira história por detrás dos números ganha vida.
Emily Dobbs é meteorologista e analista GIS da Baron Weather. Segundo ela, confiar apenas em dados meteorológicos de produtos de base, tais como estações de comunicação oficiais, aumenta o risco de erro.
"As estações de comunicação podem não estar corretamente calibradas, podem funcionar mal e estamos limitados a receber dados apenas nesses pontos específicos", acrescenta.
Um conjunto de dados de maior resolução, como o que Emily prefere, utiliza uma coleção mais densa de pontos para obter informações mais representativas da localização de um ativo. Ela confia que este método é "mais exato" na obtenção de números para localizações precisas durante grandes períodos de tempo.
Analisar a vaga de calor com melhores dados meteorológicos
As temperaturas extremas podem afetar o fornecimento de energia, especialmente quando o número de dias sob stress continua a aumentar. A necessidade de recursos nem sempre coincide com o padrão exato das temperaturas. Outros factores, como a densidade populacional, o vento e a humidade, também podem desempenhar um papel importante.
A animação abaixo utiliza dados históricos de temperatura de alta resolução para analisar quais as subestações que sofreram o calor mais intenso durante os meses de junho e julho.
As subestações próximas do corredor urbano ao longo da I-35, de San Antonio a Dallas, foram as que mais sofreram com o calor deste verão. Das 3.611 estações analisadas neste estudo, 261 delas (sombreadas a azul claro) registaram uma temperatura máxima diária superior a 100° mais de 51 vezes em junho e julho.
Os dados utilizados neste exemplo são derivados de uma coleção de estações de comunicação e combinados por modelação de alta resolução para contar a história da intensidade do calor ao longo do tempo.
O produto Baron's High-Resolution Surface Temperature utiliza uma combinação única de temperaturas observadas e dados de modelos. As estações oficiais do Serviço Nacional de Meteorologia estão limitadas apenas a locais específicos, pelo que são utilizados dados credíveis de modelos de curto prazo para preencher as lacunas onde as observações não estão disponíveis. O conjunto de dados combinados é composto por milhares de pontos que derivam a temperatura a cada cinco minutos e a cada 3 quilómetros. Estes pontos são depois rasterizados em pixéis quadrados de 3km x 3km. O resultado é uma imagem perfeita que pode ser facilmente consultada por um software GIS para identificar a temperatura num local específico.
A API Baron Weather fornece conjuntos de dados históricos e preditivos que podem ajudar a avaliar os impactos que uma onda de calor pode causar numa rede de energia. Os programadores podem solicitar uma avaliação gratuita com exemplos de código para testar na sua plataforma GIS ou de aplicação Web com facilidade, utilizando a nossa documentação da API.
1 2021-Winter-Storm-Uri-AAR-Findings-Report.pdf (austintexas.gov)
2 O número oficial de mortos da tempestade de inverno no Texas ascende agora a 246 | The Texas Tribune
