Como a spearo.app lê o mar

Um mapa do fundo feito por nós (SDB Sentinel-2)

As janelas de profundidade e os pinos de relevo no mapa vêm de batimetria derivada de satélite (SDB) calculada em casa: pilhas de passagens Sentinel-2 sem nuvens processadas pelo nosso próprio pipeline de profundidade ótica, construído e endurecido em produção em 17 países. A receita exata fica em casa — o que publicamos é como provamos que está certa.

Cada região é calibrada contra o NASA ICESat-2 ATL24: fotões laser individuais que mediram o fundo real. O erro típico de calibração é 0,9–2 m RMSE; a nossa melhor região, Akumal no México, está nos 0,94 m. A mesma calibração define uma janela de aplicabilidade honesta (por exemplo, 0–15 m): fora dela o mapa não mostra nada, em vez de adivinhar. Onde a física falha mesmo — o afloramento turvo de Humboldt no Chile, a costa leste de Siargao batida pela rebentação — publicamos “sem cobertura”, não uma imitação bonita.

Onde os Estados têm LiDAR costeiro ou levantamentos abertos, usamos esses dados a 1–5 m de resolução: Portugal, França (SHOM Litto3D), Estados Unidos (NOAA), Austrália, Nova Zelândia (LINZ), a costa basca, as isóbatas do serviço hidrográfico argentino. A camada de relevo está viva em 17 países com cerca de 6.600 pinos avaliados, e cada build passa um portão de QA automático: auditoria de terra, corte de reservas marinhas e auditoria de fronteiras — um pino nunca cai em terra seca, dentro de uma reserva no-take ou em águas territoriais vizinhas.

Transparência medida de órbita, não adivinhada

A visibilidade é tudo na pesca submarina, por isso recusamos modelá-la só a partir do vento. A leitura de transparência nas páginas das cidades é uma medição: profundidade de disco de Secchi (ZSD, em metros) da cor do oceano do Copernicus Marine — um produto Atlântico de ~1 km lido do mais fresco para o mais antigo, com um produto global de ~4 km sem falhas por baixo. Compósitos diários, cerca de um dia de latência.

Sobre essa medição, construímos e validámos o nosso modelo híbrido de transparência, treinado com 29 anos de dados sobre a cor do oceano (de 1997 até hoje, ~93.000 observações na nossa costa). A leitura de satélite mais recente continua a ser o sinal mais forte: vem de uma medição, não de uma estimativa feita a partir da meteorologia. Entre passagens, o modelo usa o vento, a ondulação e os restantes dados meteorológicos para levar essa leitura até haver uma nova observação do satélite. Na validação walk-forward ao longo das quatro estações, o MAE foi de 2,25 m. Reajustamos os coeficientes para cada região; não aplicamos simplesmente o ajuste de Cascais ao Egeu, porque sem um reajuste local a transferência dá erros de 9–16 m.

A nossa própria estante de boias

Um modelo é uma opinião; uma boia é um facto. Corremos coletores que espelham continuamente dados de boias ondógrafo de nove redes para o nosso próprio arquivo: Instituto Hidrográfico (Portugal — acesso oficial aos dados), NOAA NDBC (EUA — mais de 2.000 anos-estação, desde 1990), Puertos del Estado (Espanha), SOCIB (Baleares), AODN (Austrália — o registo de Sydney começa em 1992), ISPRA RON (Itália), POSEIDON (Grécia, via Copernicus Marine in-situ), SiMCosta (Brasil) e PNBOIA (Brasil — Centro de Hidrografia da Marinha / Marinha do Brasil, com a Petrobras). Alguns espelhos recuam décadas; outros acumulam a partir de feeds ao vivo que consultamos sem parar.

As leituras ao vivo aparecem nas páginas das cidades sob portões de honestidade duros: uma leitura com mais de 3 horas é escondida, dados de ondas só de estações a ~130 km, e sem estação ao alcance não há chip. Nunca substituímos uma medição prometida por um valor de modelo.

As boias mantêm os modelos honestos

Como temos a previsão e a medição, podemos avaliar os modelos. O primeiro balanço das boias portuguesas — previsão contra altura significativa medida — diz: Sines +0,06 m (correlação 0,83), Leixões +0,01 m, Faro +0,22 m e Caniçal, no lado abrigado da Madeira, +0,42 m. O padrão é sistemático: os modelos de onda em bruto exageram nas costas abrigadas. É exatamente esse sinal de viés que alimenta a nossa calibração por costa — e é por isso que uma costa abrigada pode ler-se diferente na spearo e numa app genérica.

Na água: relatos de mergulhos reais

Uma previsão também tem de ser confrontada com o que os mergulhadores viram de facto na água. A spearo recolhe na app relatos de visibilidade em primeira mão, spot a spot nos 26 países, e revê cada um juntamente com a leitura de satélite e o estado das boias nesse dia. Só agora estamos a integrar este arquivo na calibração de cada troço de costa. Quando a integração estiver concluída, os relatos poderão ajudar a melhorar previsões futuras para a mesma zona. É uma referência que a maioria dos produtos de previsão deixa de fora: a visibilidade que alguém encontrou realmente no fundo, para lá dos satélites e sensores.

Um veredicto, seis modelos

O ir/não-ir de cada janela é lido de um consenso de três modelos de ondas (EWAM, GWAM, WAM da Météo-France) e três de vento (ECMWF IFS, GFS, ICON). O acordo sobe a confiança. O desacordo nunca melhora um veredicto — degrada verde para amarelo, e janelas distantes com desacordo real ficam marcadas como provisórias. O objetivo é estabilidade: um veredicto que vira em silêncio durante a noite é pior do que um prudente.

Cadência e regras de honestidade

• Os veredictos costeiros são relidos a cada hora; a previsão de um spot tem cache de 10 minutos; os chips de boias renovam em janelas de 15 minutos; a transparência de satélite é um compósito diário verificado a cada 6 horas; os avisos marítimos oficiais (IPMA e homólogos) seguem ao vivo.
• Sem dados ≠ condições más. Uma célula sem medições diz “sem dados” — nunca uma nota baixa inventada.
• Cada camada carrega a sua proveniência e precisão: levantamento hidrográfico vs LiDAR costeiro vs SDB Sentinel-2 vs estimativa de modelo, identificado na interface.
• As zonas no-take são digitalizadas de textos legais primários — decretos e regulamentos de parques, não resumos de terceiros — e o motor falha fechado: sem verificação, nenhum pino entra lá.
• Nada na spearo.app serve para navegação.

Os dados em que assentamos

• Copernicus — imagens Sentinel-2; cor do oceano e dados in-situ do Copernicus Marine.
• Fotões batimétricos NASA ICESat-2 ATL24 (verdade de calibração).
• Redes de boias: NOAA NDBC · Instituto Hidrográfico (PT) · Puertos del Estado (ES) · SOCIB · AODN (AU) · ISPRA RON (IT) · POSEIDON/HCMR (GR) · SiMCosta (BR) · PNBOIA — CHM / Marinha do Brasil · Petrobras (BR).
• Programas nacionais de LiDAR e levantamento costeiro: SHOM (FR), NOAA (EUA), LINZ (NZ), agências estaduais australianas, DGT/Instituto Hidrográfico (PT), b5m (ES), SHN (AR) e outros — cada um creditado na camada que alimenta.
• Open-Meteo e serviços meteorológicos nacionais (IPMA e homólogos) para campos de modelo e avisos.

Tudo isto é inspecionável no mapa ao vivo: janelas de profundidade, transparência, boias, zonas no-take — cada camada com o seu rótulo de origem.

A stack completa, construída por nós

A spearo é a única plataforma de pesca submarina que constrói a sua própria batimetria por satélite, mantém uma cópia dos dados de nove redes nacionais de boias, modela a transparência da água com três décadas de dados sobre a cor do oceano e recolhe relatos de visibilidade enviados pelos próprios mergulhadores. As outras plataformas compram uma destas camadas ou deixam-nas de fora. Nós construímos a stack inteira, para 26 países.