Modelagem e desenvolvimento da Ciência do Clima

O convencimento que o clima do nosso planeta está passando por alterações adicionais àquelas oriundas da variabilidade natural do sistema climático advém de um conjunto de pesquisas que indicam o aumento da temperatura média do planeta.

O histórico do estudo do clima teve início no século XIX, conforme relata Ramanathan (1998), em que Baron Jean-Baptiste Fourier sugeriu o comportamento da atmosfera como uma tampa de vidro transparente exposta ao sol, permitindo que a luz possa penetrar a superfície da terra. Outros estudiosos seguiram avaliando a relação da atividade solar com o clima da Terra, mas foi em 1896 que Arrhenius embasou a influência dos GEE na temperatura da atmosfera terrestre, assim como inferiu acerca da importante influência que o comportamento humano exerce na temperatura global do planeta (RODHE et al., 1998).

A teoria que relaciona os gases de efeito estufa com as mudanças climáticas foi aprimorada e tomou seu aspecto mais atual com a publicação do estudo de Manabe e Wetherald (1967) que demonstraram de forma convincente que o CO2

induzia ao aquecimento da superfície. Outros importantes fatores alteraram o ceticismo científico a respeito da ocorrência do aquecimento global: disponibilidade de séries históricas de dados climatológicos, que permitiu notar relevantes variações no clima; evolução de recursos computacionais associados ao desenvolvimento da modelagem matemática, que propiciou análises dos processos que compõem todo o sistema climático; a comprovação da vulnerabilidade da humanidade frente às forças do clima e a tomada de uma consciência mais ambiental, com a percepção das constantes agressões antrópicas ao planeta (SCHNEIDER, 1989 citado por DESSAI e TRIGO, 2001).

Ao longo da história, inúmeros progressos nas estimativas permitiram que a previsão numérica do clima tomasse um espaço imprescindível no planejamento da sociedade. Entre as técnicas e conhecimentos desenvolvidos, cabe destaque a modelagem matemática, que despontou como uma das ferramentas científicas mais

expressivas para representar os fenômenos que regem a atmosfera. Barry e Chorley (1998) corroboram com essa inferência ao afirmarem que a modelagem numérica meteorológica tem facilitado o entendimento do sistema climático em sua configuração.

O impulso que permitiu esse desenvolvimento é descrito por Bader et al.

(2008) ao retratar que a modelagem do clima cresceu a partir da vontade em prever condições climáticas, e que atualmente as previsões têm sido estendidas para temporadas, na tentativa de entender a evolução de episódios como o El Niño. O objetivo da modelagem climática é portanto, a extensão da previsão do tempo para mais e mais períodos, cujo foco é avaliar as estatísticas sobre os acontecimentos e a evolução do clima em seus diversos componentes (Figura 4).

FIGURA 4 - HISTÓRICO DO DESENVOLVIMENTO DE MODELOS CLIMÁTICOS FONTE: Adaptado do IPCC (2007)

O desenvolvimento mencionado acima trouxe a realidade atual dos modelos climáticos compostos de um sistema de interação modelo-componentes, em que cada um simula uma parte do sistema climático. Individualmente, as peças podem ser executadas para determinadas aplicações. Assim, os modelos são construídos para satisfazer restrições e exigências considerando uma simulação precisa dos recursos importantes à humanidade. É um processo complexo, tendo em vista todas as interações atmosfera-oceano-superfície terrestre-gelo (BADER et al., 2008a).

Conforme definição do IPCC (2014), os modelos numéricos (modelos de circulação geral), representam os processos físicos da atmosfera, oceanos, criosfera e superfície terrestre, e são os instrumentos disponíveis atualmente que permitem simular a resposta do sistema climático global em função do aumento da concentração de gases de efeito estufa. Enquanto modelos mais simplificados têm sido usados para fornecer de forma global ou regional a resposta do clima às previsões, esse modelo tem o potencial de fornecer geograficamente e fisicamente estimativas mais consistentes.

Hamada et al. (2012) indicam que as informações necessárias para investigação dos impactos oriundos das potenciais mudanças do clima são obtidas por meio de projeções de modelos climáticos, divididos por escala, em globais (GCM, Global Climate Models) ou regionais (RCM, Regional Climate Models). A despeito da eficiência da modelagem do clima, Nobre (2008) constatou que os valores relativos às incertezas quanto às estimativas de um clima futuro não variaram de forma expressiva nos últimos relatórios do IPCC (1995, 2001 e 2007), mesmo com os enormes avanços na modelagem matemática, relacionando todos os componentes citados anteriormente do sistema climático e incluindo o ciclo de carbono nos oceanos e na vegetação.

Outra técnica de grande relevância, amplamente difundida e utilizada para predições de variáveis do clima é a interpolação espacial, através da geoestatística (MELO et al., 2014). Conforme Alvarenga (2012) define, a interpolação espacial converte dados de observações pontuais em campos contínuos, produzindo padrões espaciais que podem ser comparados. Essa técnica baseia-se no pressuposto de que em média, os valores do atributo tendem a ser similares em distâncias menores do que em distâncias maiores. Através das estimativas da configuração espacial dos pontos amostrados, é possível estimar o ponto desejado. Deste modo, procede-se a um estudo variográfico que permite verificar a estrutura da dependência espacial da variável climática e ajusta-se modelos matemáticos que facultam a interpretação dos fenômenos. Em ambiente de Sistema de Informação Geográfica, a geoestatística fornece como produto final mapas descritivos dos elementos de estudos, distribuídos em classes.

No âmbito do estudo da modelagem do clima, diversos cenários foram gerados em escala mundial, continental, de país e região, apoiados pelos modelos climáticos. Os cenários previstos para o mundo são abrangentes e encontrados em

diversos estudos de diferentes instituições, demonstrado neste trabalho nas seções anteriores, cuja referência principal é o IPCC. No Brasil, embora a falta de observações de longo prazo seja um fator limitante para diagnosticar e quantificar o papel dos diferentes agentes que atuam no clima, algumas instituições têm desenvolvido essa ciência e publicado cenários importantes que demonstram as variações climáticas no país. Como exemplo pode-se citar o Marengo e Soares (2003); Krüger (2005); Lapola (2007); Marengo et al. (2007); Marengo et al. (2007a);

CGEE (2008); Mota (2008); Nobre et al. (2008); Nobre (2008a); Sartori et al. (2010);

Almeida et al. (2011); Lyra et al. (2011) e PBMC (2012), entre outros.

O PBMC (2012) descreve os principais resultados científicos consensuais acerca das projeções climáticas em escala regional para cada bioma brasileiro.

Neste trabalho, cabe destaque à Mata Atlântica, localidade de estudo, onde as projeções consideram dois regimes distintos, em função da abrangência das regiões sul, sudeste e nordeste. Para a porção Sul/Sudeste, até 2040 são projetados aumentos de chuva em torno de 5 a 10%, e acréscimo de 0,5°C a 1,0°C na temperatura média; nos períodos seguintes, permanecem as tendências de aumento da temperatura de 2,5°C a 3,0°C e clima mais chuvoso entre 25% a 30% em 2071-2100 (Figura 5).

FIGURA 5 - PROJEÇÕES PARA O BIOMA MATA ATLÂNTICA PARA OS PERÍODOS (2011-2040), (2040-2070) E (2071-2100) DO SÉCULO XXI, OBTIDOS PELOS RESULTADOS CIENTÍFICOS DE MODELAGEM GLOBAL E REGIONAL. DJF CORRESPONDE AOS MESES DE DEZEMBRO, JANEIRO E FEVEREIRO; JJA CORRESPONDE AOS MESES DE JUNHO, JULHO E AGOSTO FONTE: Adaptado de PBMC (2012)

De um modo geral, os cenários futuros do clima são projeções oriundas de modelos climáticos dados pelas mudanças de uso da terra, concentrações de GEE retratado por cenários socioeconômicos de emissões, e simulações de aumento em função de séries históricas. Em função do interesse em avaliar condições

específicas do clima, como variáveis isoladas ou combinadas, escalas de tempo e de espaço diferenciadas, diversas técnicas são aplicadas considerando distintos graus de complexidade, culminando assim em diferentes geradores de cenários climáticos. Essa diversidade de métodos pode ser observada nos trabalhos de Medeiros (2003); Virgens Filho et al. (2006); Wrege et al. (2009); Fruteira et al.

(2011); Alves (2013); Schardong e Simonovic (2013), entre outros.

Conforme demonstrado ao longo desta revisão por meio dos autores referenciados, é indiscutível a importância do conhecimento do clima para as diversas localidades do mundo e do Brasil. Os países em desenvolvimento, conforme sugerem as projeções, são os mais vulneráveis às mudanças climáticas e em correspondência, os menos capacitados para enfrentar as mesmas. Desse modo, torna-se imprescindível a geração de esforços para ampliar o número de estudos e pesquisas, visando à produção de informação de qualidade que dará aos tomadores de decisão direcionamentos para o planejamento estratégico da população. Enfatiza-se ainda que a restrição de recursos e acesso a informações/dados não devem ser fatores estritamente limitantes ao desenvolvimento desse conhecimento, cabendo aos pesquisadores gerarem tantas informações quanto forem possíveis.