Foto tirada em 17 de agosto de 2026 mostra o prédio do Departamento Meteorológico do Paquistão (PMD, na sigla em inglês) em Islamabad, Paquistão. (Xinhua/Ahmad Kamal)
Por Misbah Saba Malik
Islamabad, 4 set (Xinhua) -- Riaz Hussain, morador de uma aldeia no distrito de Talagang, na província de Punjab, no leste do Paquistão, estava acostumado a ver a chuva destruir sua plantação de trigo ano após ano. Mas, na colheita deste ano, em vez de contar com a sorte, ele acompanhou de perto as previsões e os avisos meteorológicos emitidos pelo Departamento Meteorológico do Paquistão (PMD, na sigla em inglês), ajustando suas atividades agrícolas de acordo.
"Moro em uma região de sequeiro e, depois de perder muito dinheiro nos últimos anos por causa de planejamento ruim e por ter sido pego de surpresa pela chuva no meio da colheita, economizei bastante este ano porque segui as recomendações do departamento de meteorologia desde o início", disse Hussain à Xinhua.
Sua boa colheita o tornou um exemplo a ser seguido na aldeia. Outros agricultores agora estão seguindo seu exemplo e buscando orientações meteorológicas do departamento de meteorologia em diferentes etapas, desde o plantio até o cultivo do amendoim, que logo será colhido.
Para Hussain, uma previsão precisa significou mais do que apenas informação: ajudou a proteger seu sustento. Um alerta semelhante se mostrou essencial para Rustom Baloch, que mora a mais de 1.600 quilômetros de distância, no distrito de Naseerabad, na província do Baluchistão, no sudoeste do país.
Baloch recebeu um alerta precoce do Departamento de Meteorologia de que sua casa estava em uma área sujeita a inundações. Agindo de acordo com o alerta, ele evacuou sua família e transferiu seus pertences valiosos para um local mais seguro antes que as águas da enchente chegassem.
"Uma inundação repentina atingiu a área. Embora eu tenha sofrido perdas financeiras, o alerta me deu um tempo valioso para tomar medidas preventivas e proteger minha família do agravamento da situação", disse ele à Xinhua.
A capacidade do PMD de emitir alertas meteorológicos eficazes foi fortalecida por meio da cooperação com a Administração Meteorológica da China (CMA, na sigla em inglês), incluindo o uso do MAZU, o sistema de alerta meteorológico precoce baseado em inteligência artificial desenvolvido na China.
"Já estávamos fazendo um ótimo trabalho na previsão do tempo, mas a cooperação entre a CMA e o PMD ajudou a fortalecer nossas capacidades de previsão e alerta precoce, com o sistema MAZU servindo como um componente importante dessa cooperação, fornecendo uma plataforma integrada para acessar e analisar informações meteorológicas", disse à Xinhua, Furrukh Bashir, diretor da Divisão de Pesquisa e Desenvolvimento do PMD.
"Com o MAZU, dados observacionais, modelos numéricos de previsão do tempo, informações de satélite e inteligência artificial são reunidos em uma única plataforma, otimizando o trabalho dos meteorologistas e permitindo que produzam previsões mais precisas e emitam alertas precoces com maior rapidez", acrescentou ele.
O sistema MAZU está agora auxiliando comunidades em mais de 40 países, incluindo o Paquistão, um de seus primeiros beneficiários. Meteorologistas paquistaneses receberam treinamento em universidades na China para operar o sistema, enquanto cientistas paquistaneses também participaram de seu desenvolvimento conjunto. O sistema está em uso no Paquistão há cerca de um ano e meio.
"O sistema MAZU fornece acesso a modelos internacionais de previsão de diferentes fontes, além de integrar informações do PMD. Isso oferece aos meteorologistas paquistaneses uma visão mais ampla das condições climáticas em desenvolvimento e os ajuda a tomar decisões mais informadas diante de mudanças significativas nas condições climáticas e emitir alertas precoce", disse Bashir.
A cooperação também aproximou as comunidades meteorológicas dos dois países por meio de intercâmbios científicos, treinamento e desenvolvimento conjunto de sistemas meteorológicos.
Em entrevista à Xinhua sobre o sistema, Zaheer Ahmad Babar, diretor-geral interino do PMD, disse que a CMA vem ajudando países em desenvolvimento a fortalecer seus conhecimentos e capacidades meteorológicas como parte de um esforço mais amplo para aprimorar os sistemas de alerta precoce.
"Isso está ajudando os países a fortalecerem suas capacidades meteorológicas e a compreenderem melhor os padrões climáticos, permitindo que as comunidades vulneráveis tomem medidas preventivas, protejam vidas e meios de subsistência e construam maior resiliência contra eventos climáticos extremos", disse Babar.
A cooperação reflete os esforços da China para compartilhar sua experiência e suas tecnologias meteorológicas com outros países e ajudar a garantir que os alertas cheguem às comunidades a tempo, acrescentou ele.
Para o Paquistão, onde a agricultura depende fortemente das condições climáticas e as comunidades em áreas propensas a inundações permanecem vulneráveis a eventos extremos, esses alertas estão fazendo uma diferença real. Para as autoridades locais, isso pode significar tempo precioso para preparar as comunidades antes que a situação se torne perigosa. Para uma família que vive em uma área sujeita a inundações, pode significar tempo suficiente para deixar a casa e buscar segurança. Para um agricultor, uma previsão feita em tempo hábil pode permitir o adiamento da colheita até a passagem do mau tempo.
Furrukh Bashir, diretor da Divisão de Pesquisa e Desenvolvimento do Departamento Meteorológico do Paquistão (PMD, na sigla em inglês), fala durante uma entrevista à agência de notícias Xinhua em Islamabad, Paquistão, em 17 de agosto de 2026. (Xinhua/Ahmad Kamal)
Zaheer Ahmad Babar, diretor-geral interino do Departamento Meteorológico do Paquistão (PMD, na sigla em inglês), fala durante uma entrevista à agência de notícias Xinhua em Islamabad, Paquistão, em 17 de agosto de 2026. (Xinhua/Ahmad Kamal)
O MAZU, sistema chinês de alerta precoce meteorológico baseado em IA, é visto no Departamento Meteorológico do Paquistão (PMD, na sigla em inglês) em Islamabad, Paquistão, em 17 de agosto de 2026. (Xinhua/Ahmad Kamal)
