Os principais centros de monitoramento climático do mundo apontam para o mesmo cenário: o El Niño iniciado em 2026 tem potencial para se tornar um dos mais intensos da história recente.
Para tentar antecipar os efeitos desse fenômeno no Brasil, pesquisadores da UNIASSELVI desenvolveram um estudo que usa inteligência artificial, automação e integração de bases de dados de diferentes institutos meteorológicos para consolidar uma visão única sobre os riscos climáticos do país.
A seguir, entenda o que diz a pesquisa, como a IA foi usada no processo e quais impactos podem atingir o Brasil.
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Pesquisa usa IA para cruzar dados climáticos de diferentes instituições e prever impactos do Super El Niño no Brasil
Reprodução/NASA
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Índice
O que diz a pesquisa
Como a IA foi usada no estudo
Quais dados foram analisados
O que é o Super El Niño
Quais impactos podem atingir o Brasil
Quais são os limites da inteligência artificial nesse tipo de previsão
O que diz a pesquisa
O estudo foi desenvolvido pelos pesquisadores Fábio Henrique Moisés e Matheus Fernando Cunha, acadêmicos do curso de Engenharia de Software da UNIASSELVI, sob orientação do professor e coordenador dos cursos de Tecnologia da instituição, Pedro Sidnei Zanchett.
O trabalho usa inteligência artificial, automação e análise de dados para cruzar informações de organismos nacionais e internacionais e produzir uma visão integrada sobre o cenário climático esperado para o Brasil.
Segundo a pesquisa, há 97% de probabilidade de o El Niño permanecer ativo até o início de 2027 e 81% de chance de atingir intensidade considerada muito forte, condição registrada em poucos episódios ao longo dos últimos 150 anos.
É importante destacar que se trata de uma pesquisa acadêmica que consolida e cruza projeções já produzidas por diversos centros meteorológicos internacionais, e não de uma previsão climática gerada exclusivamente por inteligência artificial.
"A inovação da pesquisa está em integrar inteligência artificial, automação e conhecimento científico para apoiar decisões em situações de risco.
As mudanças climáticas exigem uma nova forma de interpretar dados", explica o professor Pedro Zanchett.
Como a IA foi usada no estudo
IA ajudou a consolidar informações de diferentes instituições em uma análise integrada
Reprodução/Freepik
Segundo os pesquisadores, o papel da inteligência artificial no estudo foi reunir, organizar e cruzar informações produzidas por diferentes instituições de monitoramento climático, transformando dados dispersos em uma análise integrada sobre o cenário esperado para o Brasil.
O projeto também está conectado à tese de doutorado do professor Pedro Zanchett, chamada RADIAN, que propõe uma arquitetura de referência para sistemas de apoio à decisão voltados à gestão de desastres naturais, e investiga especificamente como IA generativa, computação em nuvem e automação podem integrar dados de diferentes órgãos de monitoramento climático e gestão de riscos.
"A inteligência artificial permite consolidar milhares de informações produzidas por diferentes instituições e transformá-las em análises capazes de apoiar decisões mais rápidas e fundamentadas.
O desafio não é produzir mais dados, mas conectar o conhecimento que já existe", afirma Fábio Henrique Moisés, um dos autores do estudo.
Já Matheus Fernando Cunha reforça que a pesquisa não substitui o trabalho dos grandes centros meteorológicos:
"O consenso entre os principais modelos climáticos internacionais é um sinal importante de que o país deve se preparar.
Nossa pesquisa organiza essas evidências e demonstra como tecnologias inteligentes podem contribuir para aumentar a capacidade de resposta diante de eventos extremos."
O material divulgado pela UNIASSELVI não detalha qual modelo específico de IA generativa foi utilizado nem quanto tempo a automação economizou em relação a uma análise manual das mesmas bases de dados.
Quais dados foram analisados
Pesquisa cruzou dados de institutos como NOAA, NASA, INPE, INMET, CEMADEN e IRI
Reprodução/Freepik
A pesquisa reúne e cruza informações de organismos nacionais e internacionais de referência em monitoramento climático: 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).
Integrar essas bases em uma única análise, em vez de consultá-las isoladamente, permite identificar convergências e divergências entre os modelos climáticos de diferentes instituições, o que, segundo os pesquisadores, aumenta a confiabilidade do diagnóstico final e ajuda a antecipar riscos com mais tempo de resposta para gestores públicos e para a população.
O que é o Super El Niño
El Niño é caracterizado pelo aquecimento anormal das águas do Pacífico equatorial
Reprodução/NOAA
O El Niño é um fenômeno climático caracterizado pelo aquecimento anormal das águas superficiais do Oceano Pacífico equatorial, o que altera os padrões de vento e umidade na atmosfera e, consequentemente, o regime de chuvas e temperaturas em diversas partes do mundo, incluindo o Brasil.
A classificação "Super El Niño" não é um termo técnico oficial, mas costuma ser usada para descrever os episódios mais intensos já registrados do fenômeno, como os ocorridos em 1982-1983, 1997-1998 e 2015-2016.
Segundo a pesquisa da UNIASSELVI, o El Niño de 2026 tem 81% de chance de atingir essa intensidade "muito forte", o que ajuda a explicar por que o fenômeno tem recebido tanta atenção dos centros de monitoramento climático globais neste ano.
Quanto mais aquecidas as águas do Pacífico, maior tende a ser a alteração nos padrões de chuva e temperatura ao redor do mundo, incluindo eventos mais extremos e concentrados no tempo.
Quais impactos podem atingir o Brasil
Pesquisa aponta secas no Norte e Nordeste e mais chuvas no Sul como parte dos impactos esperados
Reprodução/NASA
Segundo o estudo, os impactos esperados variam bastante conforme a região do país: secas prolongadas nas regiões Norte e Nordeste, ondas de calor e redução das chuvas no Centro-Oeste e parte do Sudeste, e aumento das enchentes na Região Sul.
Na agricultura, o excesso de chuvas pode comprometer culturas como arroz e trigo no Sul, enquanto a estiagem e as temperaturas elevadas devem pressionar a produção de soja, milho e café no Centro-Oeste, Norte e Nordeste, além de aumentar o estresse térmico dos rebanhos, um cenário que tende a elevar os preços dos alimentos.
Os pesquisadores também alertam para o agravamento de queimadas na Amazônia, no Cerrado e no Pantanal, maior acionamento de usinas termelétricas durante ondas de calor (com pressão sobre a inflação) e interrupções na logística nacional em rodovias, ferrovias e portos.
Na saúde pública, o estudo aponta possível aumento de problemas cardiovasculares e respiratórios ligados às ondas de calor, piora na qualidade do ar pela fumaça das queimadas e maior proliferação do mosquito Aedes aegypti, o que eleva o risco de dengue, chikungunya, zika e leptospirose.
Vale reforçar que todos esses pontos são projeções baseadas em cenários climáticos, não certezas absolutas sobre o que vai ocorrer.
Esse tipo de projeção já tem encontrado eco em medidas concretas: no fim de julho, a Prefeitura do Rio de Janeiro anunciou R$ 1 bilhão em ações de prevenção ao calor extremo e às chuvas intensas, antecipando para o inverno obras e protocolos normalmente reservados ao verão, citando explicitamente a chance de 81% de "Super El Niño" apontada pela NOAA.
Poucos dias depois, um vendaval com rajadas de até 105 km/h atingiu a cidade, o meteorologista Marcelo Seluchi, do CEMADEN, descreveu o episódio como estando associado a uma frente fria ligada ao El Niño, embora outros especialistas ouvidos pela imprensa tenham reforçado que a relação entre eventos pontuais como esse e o fenômeno costuma ser indireta, e não uma causa direta e isolada.
Quais são os limites da inteligência artificial nesse tipo de previsão
Apesar do avanço que a integração de dados por IA representa, especialistas ouvidos pela imprensa reforçam que a tecnologia não prevê o clima sozinha.
Meteorologistas consultados sobre os eventos extremos recentes no Rio de Janeiro e em São Paulo, por exemplo, ponderam que o consenso científico atual não permite estabelecer uma relação direta entre o El Niño e cada evento climático pontual, apontando antes uma combinação de fatores, como aquecimento global, ocupação de áreas de risco e fragilidade da drenagem urbana, por trás de episódios como enchentes e ventanias.
Essa cautela também é reconhecida pelos próprios autores do estudo da UNIASSELVI: a qualidade de qualquer análise de IA depende diretamente da qualidade e da atualização dos dados usados como base, e as projeções climáticas seguem sujeitas a mudanças conforme o comportamento do Pacífico e da atmosfera evolui nos próximos meses.
Na prática, a inteligência artificial funciona como ferramenta de apoio à decisão, acelerando a organização e o cruzamento de grandes volumes de dados, mas a interpretação final e a resposta a eventos climáticos extremos continuam dependendo do conhecimento científico produzido pelos centros de meteorologia e da atuação de gestores públicos.
Com informações de Uniasselvi e NASA