Como funciona 27 inviernos

A metodologia, a descoberto. Por trás de cada número que vês há uma decisão e uma fonte. Aqui contamo-las todas — incluindo as difíceis.

Os dados: Copernicus, abertos e europeus

Tudo vem do ERA5-Land, a reanálise climática do Copernicus Climate Change Service (C3S), gerida pelo ECMWF. Uma reanálise combina observações reais (estações, satélites, boias) com um modelo físico para reconstruir o clima hora a hora, de forma coerente em todo o continente e desde 1950.

• Variável: temperatura do ar a 2 m.
• Resolução: células de ~9 × 9 km.
• Cobertura: Europa (latitude 35–72, longitude −10 a 30), 1950–2025.

Na prática, descarregamos as estatísticas diárias do ERA5-Land através do Google Earth Engine (coleção ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR), que redistribui o mesmo produto do ECMWF/Copernicus. É uma forma eficiente de trazer décadas de dados célula a célula à escala europeia. A fonte e o método são públicos: é aí que começa a transparência, e qualquer pessoa pode verificar o que mostramos.

A referência: 1951–1980

Para saber se um ano é “quente” é preciso compará-lo com uma normalidade. Usamos o período 1951–1980 como referência — o mesmo da NASA (GISS). É uma referência anterior à aceleração do aquecimento, por isso as anomalias que vês medem a mudança real, não uma normalidade já aquecida.

Anomalia = temperatura média do ano − média de 1951–1980 da tua célula.

As warming stripes

Cada faixa é um ano. A sua cor é a anomalia: azul = mais frio do que a referência, vermelho = mais quente. É a linguagem visual de Ed Hawkins (2018), que se tornou viral pela sua clareza. O nosso contributo é a moldura “eu”: destacamos os anos da tua vida para que a história global se torne pessoal.

Os teus quatro números

1. Subida desde que nasceste — diferença entre a média dos últimos 10 anos e a do teu ano de nascimento, na tua célula.
2. Anos recorde vividos — anos, desde que nasceste, cuja média superou todos os anteriores desde 1950.
3. Períodos de calor invulgar — ver abaixo.
4. Dias de calor extremo face ao teu pai — dias com máxima > 30 °C que viveste a mais (ou a menos) do que alguém nascido 30 anos antes, com a tua idade.

A escolha honesta: “períodos invulgares”, não “ondas de calor”

É a parte que quase ninguém conta. Uma onda de calor parece simples, mas defini-la obriga a escolher um limiar. Tentámos primeiro o percentil 95 da temperatura máxima de todo o ano (1951–1980): o problema é que, com o aquecimento, quase todo o verão ultrapassa esse limiar → a contagem dispara e perde sentido (centenas por pessoa).

A definição que usamos é a padrão científica (Perkins & Alexander, 2013; Russo et al., 2015): o percentil 90 da máxima para cada dia do ano (janela de ±15 dias). Assim medimos o que é invulgarmente quente para essa data.

Mas fomos um passo além na honestidade: com esse limiar, um período quente de inverno também conta. É correto como índice científico de períodos quentes, mas chamar-lhe “onda de calor” seria enganador. Por isso lhe chamamos “períodos de calor invulgar para a época do ano”: o nome diz exatamente o que mede.

Como processamos os dados

Por trás de uma resposta instantânea há um pipeline que digere ~2 mil milhões de linhas (74.510 células × 76 anos × 365 dias) até três tabelas compactas:

• uma de referência por célula, uma série anual com anomalias e recordes, e uma de eventos de períodos quentes;
• processada com DuckDB (SQL colunar) pela sua eficiência à escala, reproduzível e versionada;
• antes de publicar, uma auditoria automática verifica que o resultado reproduz factos conhecidos: a tendência de aquecimento, a concentração de recordes nas décadas recentes e os verões extremos de 2003 e 2022–2024.

Limites: o que os dados não dizem

• Uma reanálise não é uma observação direta: tem incerteza, maior onde há poucas estações.
• A célula de ~9 km é uma média de área: a tua rua pode diferir (efeito urbano, altitude).
• Mostramos temperatura, não impactos (saúde, colheitas): são sinais, não destino.
• Simplificamos de propósito para que se perceba; o detalhe técnico está na nossa documentação aberta.

Quem está por trás

27 inviernos é um projeto da cultural data: ciência de dados rigorosa e transparente para o setor público e cultural europeu, a partir de projetos práticos como este. Se te interessa este trabalho — do dado aberto a um produto que se entende — escreve-nos para hola@culture-data.org.

Fontes

• Copernicus Climate Change Service (C3S) / ECMWF — ERA5-Land, via Google Earth Engine (ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR).
• Hawkins, E. (2018) — warming stripes.
• Perkins, S. E. & Alexander, L. V. (2013); Russo, S. et al. (2015) — definição de períodos quentes por dia do ano.
• NASA GISS — período de referência 1951–1980.