Quatro camadas. Uma decisão explicável.

01

O que significa cada camada?

Estado oficial é o conteúdo publicado pela entidade competente, com o seu âmbito e validade. Pressão ambiental é contexto físico que pode justificar atenção. Anomalia observada é uma diferença identificada numa observação comparável. Confiança descreve a qualidade e as lacunas da informação disponível.

Estas categorias não devem ser somadas como se fossem medições equivalentes. Uma previsão pode estar correctamente produzida e ainda assim ser pouco representativa de uma zona da lagoa. Uma observação local pode ser recente e não permitir generalizar para o conjunto do sistema.

• OFICIAL: preservar a decisão, a entidade, a zona e o momento da publicação.
• OBSERVADO: indicar o instrumento ou método e o momento da observação.
• PREVISÃO: mostrar emissão, horizonte e área de aplicação.
• DERIVADO: explicar a transformação e citar os dados de entrada.
• SEM DADOS: identificar a lacuna e o que ela impede concluir.
• EXPERIMENTAL: assinalar métodos e interfaces ainda em teste.

02

O contrato mínimo de cada cartão de dados.

Cada cartão ambiental deverá permitir voltar à origem da afirmação. A actualização da interface não deve ser confundida com a actualização da fonte. Recolher um comunicado antigo hoje não o transforma em informação actual.

• Fonte e ligação para o documento ou produto original.
• Data e hora da observação; emissão e validade quando se trata de uma previsão.
• Zona, cobertura e resolução espacial e temporal.
• Estatuto: oficial, observado, previsão, derivado ou sem dados.
• Confiança, com uma justificação em linguagem clara.
• Versão, licença e transformações aplicadas, quando disponíveis.

03

Um nível de atenção não é uma probabilidade sanitária.

Verde, amarelo, laranja e vermelho são rótulos possíveis para uma atenção operacional explicável. Não são classes sanitárias, permissões ou percentagens de contaminação. A escala ainda não tem regras validadas e não é atribuída a uma zona real nesta página.

A explicação deverá responder: que evidências contribuíram, quais estão em falta, que regra foi aplicada e qual a próxima verificação recomendada. Quando os dados não sustentam uma classificação, a resposta é “Dados insuficientes”, acompanhada das lacunas.

O estado oficial permanece separado e prevalece no seu âmbito. Um eventual indicador verde nunca poderá apagar uma interdição, sugerir autorização ou transformar ausência de observações em normalidade.

04

Como lidar com evidências incompletas?

Exemplo conceptual — não representa dados actuais. Imaginemos que existe uma previsão meteorológica, mas a imagem de satélite está coberta por nuvens e o comunicado oficial ainda não foi consultado.

A interface deverá mostrar “previsão disponível”, “observação indisponível” e “estado oficial por verificar”. Não deverá preencher os espaços vazios com um estado favorável. A próxima tarefa é consultar a fonte oficial e procurar uma observação adequada; não emitir uma conclusão sanitária.

05

Usar cada produto à escala que consegue representar.

O Copernicus Marine disponibiliza informação sobre o oceano global e mares regionais. No nosso desenho, é uma fonte candidata para contexto oceânico exterior. A adequação exige verificar a ficha de cada produto, a grelha e a cobertura; não basta o nome do serviço.

Uma grelha oceânica demasiado grosseira não representa em detalhe o interior da lagoa. O Sentinel-2 pode acrescentar observação visual local, com limitações ópticas e de disponibilidade. Nenhuma destas fontes dispensa validação científica no território.

06

O que falta testar antes de confiar no protótipo?

O plano é começar com fontes reais ou snapshots documentados e uma geografia correcta. Depois, testar se um utilizador consegue distinguir um facto, uma previsão e uma inferência, identificar uma lacuna e encontrar a origem da informação.

As regras de atenção precisam de revisão por especialistas de domínio. A automação pode organizar fontes e detectar inconsistências; a IA não deve preencher lacunas com conclusões inventadas. Resultados, limitações e alterações ao método serão documentados depois do hackathon.

• Casos com dados antigos, contraditórios ou ausentes.
• Coerência entre o mapa, o cartão e o documento de origem.
• Explicações compreensíveis sem depender apenas de cores.
• Remoção de afirmações que não resistam à validação científica.