A resposta curta que ninguém gosta de ouvir
Uma nuvem não é sólida, nem líquida, nem gasosa de forma pura. Ela existe no estado gasoso com partículas suspensas dos dois outros. A maior parte do volume de uma nuvem é ar úmido em estado gasoso. O que a torna visível são as gotículas de água ou cristais de gelo que estão suspensos nesse gás, não o gás em si.
nuvem é sólido líquido ou gasoso
Essa pergunta aparece com frequência porque o senso comum trata nuvens como objetos com um estado definido, mas a realidade física é mais complicada. Vou explicar como isso funciona na prática, não só na teoria. A de uma nuvem é ar, que é uma mistura de gases, principalmente nitrogênio e oxigênio, com vapor d'água. O vapor é invisível. O que você vê quando olha para uma nuvem são milhões de microgotículas líquidas ou cristais de gelo sólidos flutuando no meio desse gás. A quantidade relativa entre líquido e sólido depende inteiramente da temperatura da nuvem. Em nuvens quentes, acima de zero graus Celsius, praticamente tudo é líquido. Em nuvens frias, típicas de grandes altitudes, os cristais de gelo dominam. E nas nuvens mistas, que ficam numa zona cinzenta térmica, você tem ambos coexistindo, o que gera comportamento meteorológico bem mais interessante.
Uma coisa que muitos não consideram é a questão das dimensões. As gotículas têm entre 10 e 20 micrômetros de diâmetro. Os cristais de gelo podem variar muito mais, de frações de micrômetro até vários milímetros no caso dos dendritos. Isso significa que a densidade de partículas por metro cúbico dentro de uma nuvem stratus comum gira em torno de 100 a 500 gotículas. Em cumulonimbus, pode passar de 1000. O volume total de água contido numa nuvem inteira é surpreendentemente baixo, algo em torno de 0,5 gramas por metro cúbico. Uma nuvem gigante como um cumulonimbus pode conter centenas de milhões de litros de água, mas espalhada por um volume tão grande que ela ainda parece leve e fofa. Eu trabalhei com modelagem de nuvens e medições de perfil vertical há alguns anos, num projeto que envolvia lidar com dados de radiossondagem e radar meteorológico. Um problema específico que eu encontrei foi com nuvens super-resfriadas, aquelas que mantêm água em estado líquido mesmo abaixo de zero graus Celsius. Elas são reais e comuns, mas extremamente traiçoeiras na interpretação dos dados. A leitura do radar mostrava reflectividade baixa, o que normalmente indicaria cristais de gelo, mas na verdade eram gotículas super-resfriadas de altíssima periculosidade para aviação. O erro era confundir a assinatura de reflectividade porque o coeficiente de reflectividade (o Z) muda drasticamente entre água líquida e gelo. A solução prática que encontrei foi cruzar os dados de reflectividade com a temperatura do ambiente, obtida diretamente dos radiossondagens, e aplicar um algoritmo de classificação que usava o limiar de -10°C como ponto de transição entre dominance de gotículas e transição para gelo. Isso reduziu significativamente os falsos positivos na identificação do tipo de precipitação.
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Aqui vai um insight que raramente aparece em explicações básicas: nuvens não precisam estar necessariamente em temperaturas abaixo de zero para produzirem neve. Isso acontece nas chamadas nuvens glaciogênicas, onde cristais de gelo se formam por nucleação heterogênea mesmo em temperaturas de -2°C a -5°C, graças a partículas de aerossol como poeira mineral ou bactérias que atuam como sementes de cristalização. A água pura precisa chegar a cerca de -40°C para congela sozinha por nucleação homogênea. Na atmosfera real, isso quase nunca ocorre porque sempre há partículas presentes. Outro ponto que as pessoas ignoram é a questão do tempo de vida das gotículas. Uma gotícula de nuvem com 15 micrômetros cai a uma velocidade terminal de aproximadamente 1 cm/s. Isso significa que ela levaria cerca de 1 hora para percorrer 36 metros caindo sozinha. Como uma nuvem stratus típica tem entre 500 e 1000 metros de espessura, as gotículas levariam horas ou dias para atravessá-la por queda livre. O motivo pelo qual elas permanecem suspensas não é apenas a turbulência atmosférica, embora isso ajude. É principalmente o balanço entre a taxa de evaporação e condensação que mantém as gotículas num tamanho quase constante enquanto o ar sobe e desce dentro da nuvem. Esse equilíbrio dinâmico é o que dá às nuvens sua aparência estática mesmo com movimento interno constante.
Se você está estudando isso de forma mais sistemática, recomendo olhar para os dados do satélite INCA ou do modelo ECMWF, que fornecem perfis termodinâmicos confiáveis. Não existe um download único que resolva tudo, mas os datasets abertos do INPE no Brasil e do NOAA nos Estados Unidos são bons pontos de partida para quem quer brincar com modelos de formação de nuvens. O principal equívoco ao tentar classificar uma nuvem num único estado é pensar que a visibilidade implica um estado da matéria. A neblina é tecnicamente a mesma coisa que uma nuvem, só que no nível do solo. Se você já entrou numa nuvem de montanha, sabe que não há volume sólido algum ali dentro. É apenas ar com gotículas suspensas. A sensação é de umidade intensa, não de contato com qualquer material sólido ou líquido em quantidade significativa.
A dificuldade prática de medição vem justamente dessa natureza trifásica. Um hidrometro padrão mede reflexividade que é proporcional à sexta potência do diâmetro das partículas. Como cristais de gelo e gotículas de água têm densidades diferentes e formatos distintos, o mesmo valor de reflectividade pode corresponder a quantidades muito diferentes de água líquida ou massa de gelo. Isso exige calibração por tipo de nuvem, algo que modelos operacionais simples frequentemente negligenciam. Se o seu interesse é aplicado, como simulação ou previsão, o essencial é entender que a física de nuvens é fundamentalmente um problema de transporte de fase. A termodinâmica dita quando e onde a água muda de estado. A aerodinâmica dicta como as partículas se movem. E a radiação solar dicta o aquecimento diferencial que alimenta a convecção. Desacoplar qualquer um desses três pilares leva a erros grosseiros na representação do sistema.
