Parametrização de Superfície-Terrestre

A parametrização de superfície terrestre é a responsável pelas primeiras trocas que ocorrem entre a superfície, seja solo ou vegetação, e a atmosfera. Entre as principais estão H e LE. Como visto, nas simulações utilizou-se o esquema Improved (melhorado) Noah-MP (MP do inglês multi-physics, multi-física), descrito abaixo.

Os esquemas de superfície foram classificados em três gerações iniciais por Sel- lers et al. (1997). Na primeira, LE é calculado através da umidade disponível, enquanto a resistência aerodinâmica térmica regula a transferência de calor e umidade da superfície ao primeiro nível atmosférico do modelo. A segunda geração separa o dossel e o solo e introduz uma resistência ou condutância estomática ligada a atividade radiativa fotossinté- tica. Estas resistências controlam os fluxos de superfície que vem do solo e das plantas. A terceira geração inclui o fluxo de CO2 ligado com a fotossíntese e a condutância esto- mática e, assim, habilita a simulação das interações terra-atmosfera sob as concentrações atmosféricas de CO2 (SHRESTHA et al., 2018). Apesar da evolução, a maioria dos mode- los atmosféricos operacionais utilizam ainda esquemas de superfície -terrestre de segunda geração, pela menor grau de complexidade e, assim, mais facilidade de inclusão na assimi- lação de dados nos modelos (SHRESTHA et al., 2018). Já o esquema improved Noah-MP utilizado nas simulações deste trabalho evoluiu para a terceira geração em relação ao seu antecessor Noah LSM (do inglês land surface model).

O esquema Noah-MP é uma versão extendida de Noah LSM com mais opções multi-física para superar deficiências encontradas anteriormente (WANG et al., 2012). Em Noah-MP a camada do dossel foi separada da superfície e um módulo de subgrade "mo- saico" foi introduzido para representar a heterogeneidade da superfície terrestre. Neste módulo, a radiação de onda curta é computada sobre a célula de grade inteira considerando- se a probabilidade de brechas entre as árvores, enquanto que a radiação de onda longa, H, LE, e G são computados separadamente sobre dois quadros: uma fração de superfície vegetada (Fveg) e uma de solo nu (1 − Fveg). Com isso, há melhor tratamento de sombras

e as relações não-lineares entre os parâmetros e fluxos sobre frações vegetadas e não vegetadas são melhor representadas (NIU et al., 2011).

A radiação solar absorvida pelo dossel sobre uma célula de grade (Sac) aquece o

dossel da vegetação sobre a fração de área vegetada (Fveg) e o dossel emite radiação

de onda longa para a atmosfera e troca calor sensível Hc e calor latente LEc com o ar a

Sac = Fveg(LacTc+ LEcTc+ HcTc) (3.3)

em que Lac é a radiação de onda longa líquida absorvida pelo dossel e LEc inclui fluxos

de calor latente da transpiração através dos estômatos e evaporação de água interceptada no dossel.

A radiação solar absorvida pelo solo sobre a célula de grade, Sag, é compartilhada

pelo solo vegetado sob uma quantidade SagFvege pelo solo nu sob uma quantidade Sag(1−

Fveg). O solo vegetado emite radiação de onda longa para o dossel e troca calor latente

(LEg,v) e calor sensível (Hg,v) com o ar e calor no solo com o solo superior (Gv) a uma

temperatura Tg,v que satisfaz o balanço das quantidades de energia:

FvegSag = Fveg(Lag,vTg,v + LEg,v Tg,v+ Hg,vTg,v + GvTg,v) (3.4)

em que Lag,v é a radiação de onda longa líquida absorvida pela vegetação subdossel.

Da mesma forma, o solo nu emite radiação de onda longa para a atmosfera e troca calor latente (LEg,b) e calor sensível (Hg,v) com a atmosfera a uma temperatura Tg,b que satisfaz

o balanço das quantidades de energia:

(1 − Fveg) Sag = (1 − Fveg) (Lag,bTg,b+ LEg,bTg,b+ Hg,b Tg,b+ GbTg,b) (3.5)

em que Lag,b é a radiação de onda longa líquida absorvida e Gb é o fluxo de calor no solo

ambos pela fração de solo nu.

A radiação de onda longa líquida (L), LE, H e G de uma célula de grade do modelo são, então, respectivamente:

L = (1 − Fveg) Lag,b+ Fveg(Lac+ Lag,v)

LE = (1 − Fveg) LEg,b+ Fveg(LEc+ LEg,v)

H = (1 − Fveg) Hg,b+ Fveg(Hc+ Hg,v)

G = (1 − Fveg) Gb+ FvegGv

(3.6)

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Sac+ Sag = L + LE + H + G (3.7)

Tc, Tg,v e Tg,b são resolvidas iterativamente através das equações 3.3, 3.4 e 3.5.

As equações dos fluxos de energia são descritas em detalhe para cada componente da superfície no Apêndice A de Niu et al. (2011).

Um módulo de folha dinâmico é inserido para descrever saldos de carbono para diversas partes da vegetação (folha, madeira e raiz) e piscinas de carbono no solo. Foi adicionado uma equação de balanço de carbono de haste para simulação de plantas ricas em haste (como o milho). O módulo leva em conta processos que incluem assimilação de carbono via fotossíntese, alocação de carbono assimilado nas diversas partes da vegeta- ção e solo e respiração de cada uma dessas partes. A massa de carbono da folha, Cleaf é

computada como:

∂Cleaf

∂t = FleafA − (Scd+ Tleaf+ Rleaf) Cleaf (3.8)

em que A é a taxa de assimilação de carbono total pelas folhas com insolação direta e sombreadas, com unidade gramas por metro ao segundo (g/m s). Fleaf é a fração

de carbono assimilado alocado à folha e parametrizado como função de LAI; Fleaf =

e0.01LAI(1−exp(χLAI))_{, em que χ é um parâmetro dependente do tipo de vegetação (GUL-}

DEN; YANG; NIU, 2007). No início da estação de crescimento, quando LAI é pequeno, esta relação resulta em uma alocação maior de carbono assimilado que a utilizada an- teriormente por (DICKINSON et al., 1998). Scd é a taxa de declínio devido ao frio e ao

estresse de seca e Tleaf é a taxa de rotatividade devido a senescência, a herbívoros, ou

perda mecânica. Rleaf é a taxa de respiração da folha incluindo sustento e crescimento.

LAI é convertido para Cleaf usando uma área específica de folha (m²/g), ou seja, o GVF,

dependente do tipo de vegetação:

Fveg = 1 − e−0.52LAI (3.9)

GVF está fortemente associado a chegada da primavera e do outuno nas florestas decí- duas. Entretanto, nas simulações utilizadas aqui, este módulo de opção dinâmica para o cálculo de GVF ficou desligado (variável dveg no WRF) e, portanto, foram utilizados dados mensais tabelados para LAI e valores correspondentes mensais máximos de GVF, não variáveis diariamente.

Resumidamente, entre as novas opções multi-física, têm-se:

• Dossel separado; • Vegetação dinâmica;

• Resistência do dossel Ball-Berry; • Cama de neve multi-camada (três);

• Retenção de água líquida na cama de neve; • Interação com aquífero;

• Tratamento do albedo da neve; • Novo módulo para solo congelado; • Nova cobertura de neve.

Para suprir mais algumas deficiências ainda apresentadas pelo esquema Noah- MP, as simulações ulitizadas nesse estudo usaram um esquema de Noah-MP melhorado (improved Noah-MP) (LIU et al., 2017). As modificações visam diminuir os fortes desvios positivos e negativos de temperatura (+8°C e -6°C em algumas áreas) para regiões do interior do continente norte-americano. Os seguintes melhoramentos foram realizados:

• Implementação de partição de neve-chuva microfísica-baseado, oposto a partição temperatura-superfície-baseado, consistente com o tipo de precipitação prevista pelo WRF. O modo anterior era um dos principais responsáveis pelas diferenças no com- portamento da cama de neve entre os diferentes esquemas de superfície-terrestre. Isso melhora também o diagnóstico do tipo de precipitação comparado a simples aproximação baseada em temperatura.

• Modificação das curvas de fração de neve/neve derretida dependente da vegetação para ter uma representação realística da cobertura de neve, reduzindo o desvio de temperatura mínima causada pela assunção de demasiada cobertura de neve. • Permitir neve segmentada ao longo da superfície no cálculo do balanço de energia.

Esta modificação evita que a neve derreta muito cedo ao deixar a temperatura da superfície ser uma média entre as temperaturas da neve e as partes sem neve da superfície (EK et al., 2003). Isto melhora o acúmulo de neve simulado e o pico de neve acumulada nas montanhas.

• Inclusão de transporte de calor no solo pela precipitação devido a diferença de tem- peratura entre as partículas de precipitação e a temperatura do solo.

61 Estes desenvolvimentos da física de esquemas de superfície melhoram significati- vamente a habilidade do WRF em simular o ciclo da água que, portanto, impacta profun- damente as outras variáveis da atmosfera, solo e a atividade fisiológica da vegetação.