“O bater de asas de uma borboleta no Brasil pode desencadear um tornado no Texas”. Essa frase, já repetida em várias ocasiões com eventuais diferenças nos locais citados, define o que os pesquisadores chamam de “efeito borboleta”. Mas quanto disso pode ser verificado na realidade?
Quando o conceito de “Efeito Borboleta” foi concebido pela primeira vez, pelo matemático americano Edward Lorenz em 1963, essa história de borboletas causarem tufões era apenas uma alegoria demonstrativa. Pretendia apenas ilustrar (baseada em um esquema gráfico chamado de “atrator estranho”, associado a uma equação) como pequenos eventos podem originar grandes consequências.

A repercussão da teoria de Lorenz, no entanto, foi ainda além do que os cientistas imaginaram. Muitos cientistas acreditaram que ela poderia, de fato, ser verificada na natureza, e sua compreensão poderia ajudar a meteorologia a fazer previsões do tempo. Mas cientistas da Universidade de Oxford (Inglaterra) desmentem essa ideia: não é bem assim que funciona.
O bater de asas de uma borboleta não é totalmente insignificante: ele chega a causar uma perturbação na pressão do ar. Mas essa perturbação, ao redor do corpo da borboleta, é facilmente absorvida, porque a pressão do ar é cem mil vezes maior. A poucos centímetros da borboleta, o impacto é totalmente absorvido.

O que se chama “efeito borboleta” é um enunciado dentro de uma ideia mais ampla, a teoria do caos. Os físicos se utilizam dessa teoria em uma série de aplicações na observação do universo. A meteorologia, no exercício constante de prever o tempo, precisa trabalhar com muitas margens de erro, e a maioria está associada a pequenos eventos que se desdobram em consequências maiores.
Devido ao grande número de fatores a se considerar, na ciência da meteorologia, os cientistas explicam que as previsões jamais serão infalíveis. Os balões meteorológicos atuais reúnem condições para analisar os quesitos, mas eles próprios (tais como pressão e umidade do ar, posição das nuvens e a temperatura em si) não oferecem segurança para um número certeiro.

Dinamismo do efeito borboleta

Esse tipo de efeito quando restrito a uma ou duas variáveis, fixando-se as demais, tende a ser simples e aí, somente nesta situação não natural ou limítrofe, é que as leis da ciência clássica podem demonstrar a previsibilidade de um sistema fechado. Neste caso aumenta a rigidez sistêmica e o Efeito Borboleta pode ser mapeado de forma bastante simples. Alguns estudiosos afirmam que deixa de existir, porém, é conhecido que a resultante de determinado cálculo quando passa a ser dado numérico de outro (e assim por diante), influi em seu resultado, portanto, atua o Efeito Borboleta. Isto foi descoberto (quase por acaso) por Edward Lorenz quando estava trabalhando com previsões meteorológicas no MIT e verificou a influência ocasionada em sistemas dinâmicos quando são feitas alterações muito pequenas nos dados iniciais inseridos em computadores numéricos programados para fazerem cálculos em série.

Descrição de ocorrência do efeito borboleta

Em 19 de fevereiro de 1998, computadores do sistema de previsão de tempestades tropicais dos Estados Unidos diagnosticaram a formação de uma tempestade tropical sobre Louisiana em três dias. Sobre o Oceano Pacífico um meteorologista daquela agência descobriu que havia uma pequena diferença nas medições executadas, e que estas poderiam prever uma pequena diferença no deslocamento das massas de ar. A diferença foi detectada através de uma movimentação do ar em maior velocidade na região do Alasca. Em função das diferenças, houve uma realimentação de dados nos computadores, estes refazendo os cálculos previram que a formação da tempestade tropical em Lousiana não ocorreria, mas haveria sim a formação de um tornado de proporções gigantescas em Orlando, na Flórida, o que realmente ocorreu em 22 de fevereiro de 1998.

Definição matemática

Um sistema dinâmico evoluindo a partir de f^t indica uma dependência estreita entre as condições finais em relação às iniciais. Se for arbitrariamente separado um ponto a partir do aumento de t, sendo um ponto qualquer M aquele que indica o estado de f^t , este mostra uma sensível dependência das circunstâncias finais a partir das iniciais.

Portanto, havendo assim no início d>0 para cada ponto 'x' em 'M', onde na vizinhança de N que contém x exista um ponto y e um tempo τ temos : d(f^\tau(x), f^\tau(y)) > \delta \,.


Fontes: hypescience.com
Fontes: wikipedia.com