Para construir um modelo computacional do clima local, você precisará coletar vários tipos de dados. Aqui estão alguns pontos de dados importantes que você deve considerar coletar:

1. Temperatura: Este é um parâmetro fundamental que influencia muitos aspectos do clima local. Coletar dados diários de temperatura ao longo de vários anos, incluindo médias mensais e valores extremos (mínimos e máximos).


2. Precipitação: Meça a quantidade de chuva, neve ou outras formas de precipitação em intervalos regulares (por exemplo, diariamente ou semanalmente) durante vários anos. Dados sobre umidade e evaporação também podem ser úteis.


3. Vento: Monitore a velocidade e a direção do vento ao longo do tempo. Os padrões de vento podem afetar muito as condições climáticas locais, como temperatura e precipitação.


4. Radiação solar: Colete dados sobre a quantidade de radiação solar que atinge sua área. Esta informação é crucial para compreender quanta energia está disponível para aquecimento e evaporação, que impulsionam muitos processos climáticos.


5. Pressão atmosférica: As medições da pressão atmosférica podem ajudar a identificar sistemas e frentes meteorológicas, tais como sistemas de alta pressão associados a céus claros e sistemas de baixa pressão associados a tempestades.


6. Cobertura de nuvens: Observe e registre o tipo, quantidade e altitude das nuvens. A cobertura de nuvens impacta significativamente a quantidade de radiação solar que atinge a superfície da Terra e influencia a precipitação e a temperatura.


7. Umidade do solo: A umidade do solo afeta a disponibilidade de água para evaporação, o que influencia os níveis locais de umidade e os padrões de precipitação.


8. Uso do solo e topografia: Colete dados sobre as características físicas da sua área, incluindo uso do solo (por exemplo, urbano, rural, florestal, corpos d'água), tipos de vegetação, elevação e ângulos de inclinação. Esses fatores podem impactar os padrões climáticos e microclimas locais.


9. Registros históricos do clima: Se disponível, obtenha dados climáticos históricos para a sua região a partir de fontes como estações meteorológicas ou instituições científicas. Esses registros podem fornecer uma perspectiva e um contexto de longo prazo para o seu modelo.

10. Observações meteorológicas locais: Incentive os membros da comunidade a contribuir com as suas observações e experiências, tais como a ocorrência de geadas, o momento da floração das plantas ou as mudanças nos padrões de migração das aves.

11. Dados de qualidade do ar: Colete informações sobre poluentes atmosféricos, como partículas, ozônio, óxidos de nitrogênio e dióxido de enxofre. Esses poluentes podem afetar o clima local, alterando a formação de nuvens e a absorção da radiação solar.


12. Dados de qualidade da água: Coletar informações sobre parâmetros de qualidade da água, como temperatura, oxigênio dissolvido, pH e concentrações de nutrientes em corpos d'água locais. A qualidade da água pode impactar o clima local, influenciando o equilíbrio energético superficial e a evaporação.

13. Características da superfície do terreno :A vegetação, o tipo de solo e o uso da terra influenciam o clima local. Colete dados sobre esses fatores para entender melhor como eles interagem com outras variáveis ​​climáticas.

14. Dados da Ilha de Calor Urbano (UHI): Se a sua área de estudo incluir uma área urbana, recolha dados sobre o efeito ICU. IHU refere-se às temperaturas mais elevadas encontradas nas áreas urbanas em comparação com os arredores rurais devido a edifícios, estradas e outras infra-estruturas que absorvem e libertam calor.

Ao coletar e analisar esses pontos de dados, você pode construir um modelo computacional abrangente que simule as interações e processos complexos que moldam o clima local. O modelo pode ser utilizado para prever cenários climáticos futuros, avaliar os impactos das mudanças nas condições e desenvolver estratégias de adaptação e mitigação.