Por Renata Teixeira.
O avanço da ciência climática nos últimos 25 anos é notável. Hoje, os modelos climáticos são mais precisos, integram variáveis atmosféricas, oceânicas e socioeconômicas, e oferecem projeções úteis para o planejamento de setores estratégicos como energia, água, agricultura e finanças. Mas, mesmo com esses avanços, persistem incertezas — e ignorá-las pode ser tão arriscado quanto subestimá-las.
Minha experiência com esse tema começou no fim da década de 1990, quando fui comissionada pela Organização Meteorológica Mundial (WMO), pela ANEEL e, posteriormente, pela ANA, para estudar os modelos climáticos desenvolvidos nos Estados Unidos a serem apicados no Brasil. Na época, eu realizava meu doutorado com foco na vulnerabilidade climática da Califórnia, observando como as mudanças no regime hídrico afetariam os rios locais, o aumento de secas e incêndios e, principalmente, os impactos econômicos sobre a agricultura de alto valor agregado.
Tentava-se, então, aplicar modelos acoplados – integrando dados climáticos, hidrológicos e econômicos – para estimar, por exemplo, o efeito da escassez hídrica no preço de uma commodity agrícola. Mas os resultados eram, muitas vezes, inconsistentes: faltavam dados de qualidade, os modelos ainda simplificavam fenômenos complexos, e os erros nas projeções eram significativos. Reduzir essas incertezas passou a ser o centro das investigações científicas em diversas partes do mundo.
Hoje, os modelos evoluíram consideravelmente. Iniciativas como o CMIP e o CORDEX (da comunidade científica internacional) e os investimentos do INPE e universidades no Brasil resultaram em simulações mais detalhadas, com resolução regional e maior poder preditivo. O uso de machine learning, inteligência articificial, sensoriamento remoto e análises em tempo real transformou o campo da modelagem climática em uma das áreas mais dinâmicas da ciência contemporânea.
No entanto, a confiança nos modelos não deve ser cega. Os cenários climáticos precisam ser interpretados com atenção às suas premissas, margens de erro e limites de escala. Isso é crucial para o setor produtivo, especialmente em um momento em que os riscos climáticos estão sendo incorporados a regulações financeiras, seguros, estratégias ESG e planejamento de investimentos de longo prazo.
O que aprendi nessa trajetória é que a ciência climática é, antes de tudo, uma ciência da incerteza — mas isso não a torna menos útil. Ao contrário, ela é uma aliada indispensável para gestores públicos e privados que querem tomar decisões fundamentadas em evidências. Modelos não são bolas de cristal, mas ferramentas poderosas quando usadas com responsabilidade, contexto e diálogo intersetorial.
