Na terceira parte da série, o foco recai sobre as mudanças nas próprias Normais Climatológicas ao longo das décadas. A comparação entre os períodos 1961–1990 e 1991–2020 revela que, enquanto a precipitação varia de forma irregular pelo Brasil, as temperaturas mostram aumento quase generalizado, um sinal claro do aquecimento em curso. O clima que conhecemos hoje já é diferente do de gerações anteriores, evidenciando sua natureza dinâmica e em constante transformação.

A temporada de cursos de ciência de dados climáticos da Meteonorte está chegando ao fim, mas ainda dá tempo de fechar 2025 com mais prática em Python! Em 29 de novembro acontece o curso Índices Climáticos Extremos com Python, dedicado à análise de SPI, ETCDDI e muito mais. E para encerrar o ano, no dia 6 de dezembro, o curso CMIP6 na Nuvem mostrará como explorar os modelos climáticos do IPCC diretamente na nuvem. Inscreva-se e aproveite 10% OFF!

As Normais Climatológicas representam a média do comportamento do clima em períodos de 30 anos e servem como base para identificar padrões e desvios ao longo do tempo. A partir delas, surge o conceito de Variabilidade Climática, que explica as flutuações naturais em torno dessas médias. O cálculo das anomalias, diferenças entre valores observados e a média histórica, permite visualizar essas variações e compreender melhor eventos extremos e tendências climáticas.

As Normais Climatológicas são ferramentas fundamentais para compreender o clima, pois transformam décadas de observações em médias que revelam padrões e tendências. Mais do que números, elas oferecem uma base de comparação que ajuda a diferenciar a variabilidade natural de possíveis mudanças no sistema climático, tornando-se essenciais para estudos, planejamento e tomada de decisão em diversas áreas.

A Meteonorte lança o curso Princípios de Monitoramento e Previsão de Tempo com Python, voltado para transformar dados meteorológicos em conhecimento prático. Em formato online e aplicado, o curso ensina a acessar bancos de dados abertos, trabalhar com imagens de satélite GOES-19, monitorar descargas elétricas com o GLM e explorar modelos numéricos de previsão, tudo com exemplos práticos em Python.

A chuva da tarde de Belém paralisou a Supercopa do Brasil, mas era previsível em um dos períodos mais chuvosos do ano.

Manaus enfrenta um período sem precedentes de calor extremo e seca histórica nos últimos dois anos, em uma crise climática que pede atenção.

O dia do Meteorologista é sempre uma das grandes chances do ano para fazer reconhecer a importância do profissional meteorologista.

A experiência de uma meteorologista em um dos maiores projetos científicos do mundo.

Entenda como eventos climáticos extremos se tornaram mais comuns dentro da relação entre o ENOS e as mudanças climáticas.

Aprenda na prática como produzir os seus heatmaps para representar variáveis climáticas com Python.

Contatos iniciais de primeiro grau com visualização interativa de dados. Em Python.

Um pouco da experiência de um meteorologista no universo corporativo do LinkedIn. Sem fanfics!