Desde o começo, com o pioneiro G. Thomas Walker as previsões climáticas são trimestrais. 

No começo do século XX este matemático e sua equipe tiveram acesso aos primeiros dados climatológicos de vários locais do planeta. Imagine fazer contas com dados da Índia, dos EUA, da América do Sul, da África e do Oceania, na mão, com papel, lápis e borracha!

Como eram poucos dados o erro da análise da amostra foi “diluído” usando informações trimestrais, ou seja, cerca de 90 dias.

Segundo a Organização Meteorológica Mundial, órgão da ONU “ diferentemente das previsões numéricas do tempo de curto e médio prazo, as previsões de longo prazo são produzidas poucas vezes por ano (por exemplo, uma previsão para cada estação ou uma previsão para o período de 90 dias, emitido todos os meses). Ou seja, a agência responsável por coordenar as atividades dos membros participantes a fim de gerar trocas de informações sobre o tempo, água e clima sob a égide de normas internacionais recomenda este período.

Segundo Fábio Loyolla, analista de C&T do setor Difusão do Conhecimento do CPTEC / INPE / MCTIC é possível se rodar em um supercomputador previsões climáticas para quanto tempo quisermos, mas o resultado para a tendência de três meses foi o melhor dentro do Instituto.

Os previsores da maior parte do planeta mantêm o padrão trimestral, que “dilui” tanto o erro que se torna inútil para o agricultor.

Os métodos de previsão de clima evoluíram muito, usando o Big Data da meteorologia. Agora usamos dados do ar perto do chão e em outros níveis da atmosfera, da chuva ocorrida, das condições da superfície do solo e do mar. Mesmo assim os governos se mantém conservadores e fazem previsões de três meses.

Em três meses um campo de soja é plantado, cresce e floresce. Ou seja, mesmo que a previsão de clima esteja certa, mas não indique quando o tempo vai firmar ou quando vai chover muito sua utilidade é pouca.

Um exemplo foi esta safra 2016/17. Apesar de estar sendo recorde. A USDA estima que que a safra 2016/17 em 111,6 milhões de toneladas (mmt), alta de 15,1 milhões de toneladas em relação ao ano passado.

Foi uma boa safra para quase todos os produtores, menos nas regiões sudeste e oeste de Mato Grosso onde segundo o Instituto Mato-Grossense de Economia Agropecuária (Imea). Choveu forte demais e algumas áreas prontas para a colheita foram abandonadas

Olhando este mapa da anomalia da chuva ocorrida no Centro-Oeste de fevereiro a abril de 2017 todos os campos deveriam ter sido prejudicados.

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Mas no mapa de março vemos que na época da colheita o noroeste e o sudeste mato-grossense tem mais chuva que a média.

Em Campo Novo dos Parecis, a soja ficou encharcada, mas a produtividade foi boa. Quem teve sorte mesmo foi o produtor do centro-sul do estado, onde apesar do excesso de chuva a produtividade foi alta. O Imea estima que a safra do estado foi de 31,2 milhões de toneladas.

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Ou seja, mais do que prever a chuva acima ou abaixo da média o agricultor necessita de mais precisão temporal e espacial para transformar a previsão de clima em informação útil.