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Metodologia

Como a spearo.app lê o mar

Última atualização: 2026-07-24

Às vezes descrevem a spearo.app como “uma app de meteorologia para pesca submarina”. Não é. Os modelos meteorológicos são apenas uma entrada entre várias: construímos os nossos próprios mapas do fundo a partir de imagens Sentinel-2, medimos a transparência da água a partir de órbita, espelhamos arquivos de boias ondógrafo de oito redes nacionais e usamos essas boias para apanhar os modelos a exagerar. Esta página explica como o motor funciona de verdade — com números reais, incluindo os menos lisonjeiros.

Tanto quanto sabemos, esta stack é única no nicho: nenhuma outra previsão de pesca submarina ou apneia corre a sua própria batimetria por satélite, o seu próprio modelo de transparência e o seu próprio arquivo espelhado de boias. As grandes plataformas de meteorologia marinha servem velejadores e surfistas; a spearo é construída à volta de uma pergunta — hoje vês alguma coisa lá em baixo, ou não.

Cobertura hoje: 26 países, mais de 1.100 cidades costeiras, 9 línguas — e um veredicto honesto por janela de mergulho: ir ou não ir.

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.

Por cima da medição construímos e validámos o nosso próprio modelo híbrido de transparência, treinado numa história de cor do oceano de 29 anos (1997 até hoje, ~93.000 observações na nossa costa) e testado walk-forward nas quatro estações. Veredicto honesto: a passagem de satélite mais fresca é o sinal mais forte, e a meteorologia só acrescenta à volta dela — MAE híbrido 2,25 m contra 2,27 m da persistência pura do satélite. Essa conclusão molda o produto: a leitura de satélite lidera, e o vento, a ondulação e o caudal dos rios preenchem as horas entre passagens limpas. Os coeficientes são reajustados por região — um ajuste de Cascais nunca é aplicado em silêncio ao Egeu, porque a transferência sem reajuste local degrada para erros de 9–16 m. Portanto não o fazemos.

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 oito 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) e SiMCosta (Brasil). 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.

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 dados em que assentamos

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