O Monan, novo modelo operacional de previsão numérica do tempo do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), entrou em operação oficial. O sistema produz previsões globais com 11 dias de antecedência, resolução espacial de cerca de 10 km e atualizações duas vezes por dia, rodando no supercomputador Jaci instalado no centro de dados do Inpe em Cachoeira Paulista (SP).
Monan entrou em operação oficial em com cobertura global e resolução de 10 km.
O sistema roda no supercomputador Jaci, primeiro dos quatro sistemas do projeto Risc de renovação da supercomputação do Inpe.
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Testes pré-operacionais mostraram desempenho superior ao BAM, modelo global anterior do Inpe, e competitivo internacionalmente.
Próximas etapas incluem versão regional de 5 km para a América do Sul, acoplamento oceano-criosfera-vegetação e previsões por conjuntos (ensembles).
O código do Monan será disponibilizado em acesso livre para a comunidade científica.
A operacionalização completa do programa está prevista para avançar até 2031.
O que é o Monan e como ele funciona
O Monan (Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera) é um modelo comunitário de previsão numérica do tempo, desenvolvido ao longo de mais de três anos sob liderança do Inpe, com participação de instituições brasileiras e latino-americanas. A proposta é construir um sistema de modelagem capaz de representar de forma integrada diferentes componentes do Sistema Terrestre, como atmosfera, oceanos, superfície continental e criosfera.
Na versão que entrou em operação, o modelo utiliza o núcleo dinâmico MPAS (Model for Prediction Across Scales), desenvolvido pelo National Center for Atmospheric Research (NCAR) dos Estados Unidos e adaptado pelo Inpe às condições tropicais e subtropicais da América do Sul. O sistema já incorpora desenvolvimentos feitos no próprio Inpe em software, funcionalidades e na representação da convecção.
Mas por que essa capacidade importa para a previsão do tempo? A previsão numérica não consiste apenas em calcular a temperatura ou a chuva de um determinado local. O modelo utiliza equações físicas e dados de observação para simular como a atmosfera evolui e como diferentes fenômenos meteorológicos se desenvolvem. A combinação entre o modelo e uma infraestrutura de supercomputação capaz de processar grandes volumes de dados permite gerar previsões mais detalhadas.
Cobertura global com resolução espacial de ~10 km.
Atualizações duas vezes por dia: 0h e 12h UTC.
Previsões para até 11 dias de antecedência.
Núcleo dinâmico MPAS adaptado às condições da América do Sul.
Supercomputador jaci e o projeto Risc
As previsões do Monan são produzidas no supercomputador Jaci, instalado no centro de dados do Inpe em Cachoeira Paulista (SP). A máquina tem capacidade de processamento superior à do sistema anterior e permite executar modelos mais complexos e em maior resolução.
O Jaci é o primeiro dos quatro sistemas previstos pelo projeto Risc (Renovação da Infraestrutura de Supercomputação), que está modernizando a infraestrutura computacional do Inpe para pesquisa e previsão de tempo e clima. Os próximos sistemas estão previstos para serem adquiridos e instalados até 2028.
Além da aquisição dos equipamentos, o Risc contempla melhorias na infraestrutura do data center, incluindo energia elétrica, refrigeração e água tratada, e a implantação de uma usina de geração de energia fotovoltaica. Com a expansão da capacidade computacional, o Monan poderá ser executado em resoluções regionais ainda mais refinadas, por períodos mais longos e com sistemas de previsão por conjuntos, os chamados ensembles.
Como os ensembles melhoram a previsão? Em vez de produzir apenas um cenário, esse tipo de sistema permite trabalhar com diferentes possibilidades de evolução do tempo e estimar o grau de incerteza da previsão, um avanço relevante para tomada de decisão em setores críticos.
Desempenho comparado ao BAM e validação em eventos extremos
A entrada do Monan em operação encerra uma etapa de desenvolvimento que passou pela concepção do modelo, implementação, testes e avaliação pré-operacional. Nessa fase, o desempenho do novo sistema foi comparado ao BAM, modelo global utilizado anteriormente pelo Inpe. Os resultados mostraram desempenho superior ao BAM e competitivo internacionalmente.
Durante a transição, as previsões do modelo anterior continuarão sendo produzidas temporariamente. O desempenho do Monan já foi testado em situações de eventos extremos: em outubro de 2025, simulações no Jaci representaram a trajetória do furacão Melissa no Caribe. O Inpe também mantém estudos para avaliar o comportamento do Monan na previsão de outros sistemas, como o ciclone Akará.
A validação em eventos extremos é um diferencial importante para a confiabilidade operacional do modelo. A capacidade de representar adequadamente fenômenos como furacões e ciclones indica robustez para aplicações de monitoramento de riscos e atuação da Defesa Civil.
Aplicações práticas do Monan no Brasil
O Monan poderá fornecer informações para diferentes aplicações. Entre elas estão o acompanhamento de tempestades, frentes frias e secas severas, o planejamento agrícola, a gestão de recursos hídricos e a operação do setor energético.
Os dados produzidos pelo Inpe também subsidiam instituições responsáveis pelo monitoramento de riscos e pela atuação da Defesa Civil, ampliando a antecedência disponível para a tomada de decisão. Para o setor agrícola brasileiro, previsões mais precisas de seca e chuva podem orientar decisões de plantio e manejo hídrico com maior antecedência.
Para o setor energético, a previsão de ventos e precipitação afeta diretamente a geração eólica, solar e hidrelétrica, permitindo planejamento mais eficiente da operação do sistema elétrico. Essa integração com a infraestrutura de supercomputação no Brasil também sinaliza o avanço da capacidade computacional científica do país.
Próximas etapas: versão regional, acoplamento e abertura do código
A versão que entrou em operação é a primeira entrega do programa Monan. O desenvolvimento continuará para que o modelo possa trabalhar em diferentes escalas de espaço e tempo. Uma das próximas etapas será a implementação de uma versão regional voltada à América do Sul, com resolução de 5 quilômetros.
O programa também prevê produtos para diferentes horizontes de previsão: curto prazo, de até cinco dias; subsazonal, de até 60 dias; sazonal, de até seis meses; climática, voltada a cenários de longo prazo; e nowcasting, para previsões de curtíssimo prazo, de até seis horas.
Outra frente é o acoplamento do Monan a modelos que representem os oceanos, a criosfera e a vegetação dinâmica. Com essa integração, o sistema poderá representar de maneira mais completa as interações entre os diferentes componentes do Sistema Terrestre e avançar, por exemplo, na previsão da evolução de fenômenos como o El Niño.
A operacionalização completa do programa, contemplando diferentes escalas espaciais e temporais, está prevista para avançar até 2031. A proposta inclui ainda a ampliação da participação de universidades e centros de pesquisa do Brasil, da América Latina e do Caribe.
O código do Monan também será disponibilizado em acesso livre para a comunidade científica. Dessa forma, o programa combina a expansão da capacidade operacional do Inpe com um modelo de desenvolvimento aberto à participação de pesquisadores e instituições científicas.
Versão regional para América do Sul com resolução de 5 km.
Produtos para curto prazo, subsazonal, sazonal, climático e nowcasting.
Acoplamento com oceanos, criosfera e vegetação dinâmica para prever El Niño.
Sistemas de previsão por conjuntos (ensembles) para estimar incerteza.
Código aberto disponibilizado à comunidade científica.
Operacionalização completa prevista até 2031.
| Característica | BAM (modelo anterior) | Monan (novo modelo) |
|---|---|---|
| Status operacional | Em transição temporária | Operacional desde 09/09/2026 |
| Resolução espacial | Não especificada no anúncio | ~10 km (global); 5 km regional futura |
| Horizonte de previsão | Não especificado no anúncio | Até 11 dias (global); até 6 meses (sazonal futura) |
| Desempenho pré-operacional | Referência de comparação | Superior ao BAM e competitivo internacionalmente |
| Código | Não especificado | Acesso livre para comunidade científica |
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