Previsão com o modelo regional RAMS ( downscaling)

As previsões sazonais realizadas com o modelo global do CPTEC no período de 1995 a 1999 mostraram que a precipitação é, em geral, subestimada. Dado que o modelo apresenta destreza na previsão da variação interanual, foi possível desenvolver uma correção estatística que elevou a precipitação prevista pelo modelo a valores mais próximos das observações, pelo menos quanto à chuva média na bacia do Uruguai. Entretanto, a baixa resolução das simulações como modelo global (da ordem de 200 km) não permite descrever a variabilidade espacial da chuva, principalmente provocada pelo forçamento orográfico e pelo processos costeiros associados à brisa marítima. Além disso, as parametrizações dos processos convectivos úmidos em modelos atmosféricos constitui-se numa das principais deficiências e uma das soluções passa pelo aumento da resolução espacial. Dado o alto custo computacional de um modelo global de alta resolução, uma alternativa é o uso de modelos de mesoescala, alimentados por condições de fronteira produzidas pelo modelo global.

O impacto do downscaling climático na previsão de precipitação nas regiões sul e sudeste do Brasil foi explorado com o RAMS - Regional Atmospheric Modeling System, em sua versão 4.3. Foram conduzidos três experimentos, com resolução espacial variável, conforme indicado abaixo:

• Experimento A: 160 km de resolução; • Experimento B: 80 km de resolução; • Experimento C: 40 km de resolução.

O domínio é aproximadamente o mesmo nos três casos, cobrindo praticamente toda a América do Sul. As análises de dados observados realizadas com o modelo global do CPTEC, com resolução de 1.875º, foram impostas nas fronteiras do RAMS (5 pontos de grade) através de um termo de decaimento linear (nudging). As simulações com o RAMS foram realizadas

com o código paralelizado, com, respectivamente, 1600, 6400 e 25.600 pontos da horizontal. O número de níveis na vertical foi o mesmo nos três casos (34) de forma que o processo de dispersão de energia na vertical seja o mesmo. O tempo de execução com 18 processadores para cada mês de simulação foi da ordem de 0,66 e 2,64 horas, 11 horas, respectivamente, para os experimentos a, b e c. Foram conduzidas integrações para as condições de fronteira (do modelo global) para mês de fevereiro de 1999.

O experimento com 160km de resolução teve como objetivo central obter uma simulação com resolução razoavelmente próxima do modelo global do CPTEC, que é de, aproximadamente, 200km. Em linhas gerais, aproxima-se bastante do campo previsto pelo CPTEC. O downscaling de 80 km representa um primeiro nível de refinamento e o de 40 km representa, aproximadamente, o máximo refinamento possível em uma grande área com o equipamento atualmente disponível.

As parametrizações dos processos físicos foram mantidas constantes nos três casos. Os processos radiativos incluem o efeito da interação da radiação solar e longa com a nebulosidade. A precipitação convectiva é parametrizada pelo esquema de Grell, que é baseada na determinação do fluxo de massa dentro das células convectivas em escala inferior à da malha. As trocas de calor, umidade e momentum na superfície são obtidas pelo modelo LEAF-2 que considera os efeitos da resistência estomatal, das raízes e do solo. Processos turbulentos são parametrizados pelo esquema de Mellor-Yamada. Um esquema simples de conversão da supersaturação na escala da grade em precipitação (ou eventual re-evaporação da água) utiliza o pacote de microfísica do RAMS, com apenas a simulação do processo de formação de gotículas de água em nuvens e a conversão dessas em precipitação.

A Figura 4-8 mostra a precipitação acumulada no mês de fevereiro de 1999, obtida na região sul/sudeste do Brasil, Uruguai, Paraguai e NE da Argentina no experimento A, com a resolução de 160 km, a Figura 4-9 apresenta os resultados do experimento B, com resolução de 80 km e a Figura 4-10 os resultados do experimento C, com resolução de 40 km. Comparando estas figuras, fica evidente uma significativa mudança na distribuição espacial da precipitação com mudança do máximo de precipitação do Brasil Central para o Sul. Além disso, nas regiões serranas, houve um aumento geral da precipitação em todo o domínio.

Esse aumento é evidente na Bacia do Uruguai, como indicam as figuras com o total acumulado do mês de fevereiro nesta região. A Figura 4-11 mostra a série temporal da precipitação, separada entre a componente convectiva e estratiforme além do total, resultante do experimento A. A Figura 4-12 apresenta a série temporal do experimento B e a Figura 4-13 a série temporal do experimento C. Em todos os experimentos a maior parte da precipitação foi convectiva. Observa-se, no caso particular na bacia do Uruguai, no norte do Rio Grande do Sul, uma tendência de aumento de precipitação entre os experimentos A, B e C, com o aumento da resolução espacial. O aumento foi de um fator de 3 entre os experimentos A e B. Entre os experimentos B e C, com 80 e 40 km de resolução, respectivamente, o aumento de precipitação foi da ordem de 1,8. Entretanto, observa-se que a distribuição temporal não sofreu alteração muito significativa, pois os mecanismos de grande escala associados aos eventos de precipitação foram adequadamente representados na baixa resolução. O aumento da resolução viabilizou a interação entre o mecanismos forçante de grande escala e a topografia local.

Figura 4-8: Precipitação mensal (Fevereiro de 1999) prevista pelo RAMS com 160 km de resolução (unidade = mm).

Figura 4-9: Precipitação mensal (Fevereiro de 1999) prevista pelo RAMS com 80 km de resolução (unidade = mm).

Figura 4-10: Precipitação mensal (Fevereiro de 1999) prevista pelo RAMS com 40 km de resolução (unidade = mm).

Figura 4-11 Série temporal da precipitação total (linha preta), convectiva (rosa) e estratiforme (azul) na região da Bacia do Uruguai no norte do Rio Grande do Sul (28S, 53W) obtido por

downscaling da análise do CPTEC com o modelo RAMS com 160km de resolução (a

precipitação estratiforme é praticamente nula, a unidade é mm e o total do mês é de, aproximadamente, 25 mm).

Figura 4-12 Série temporal da precipitação total (linha preta), convectiva (rosa) e estratiforme (azul) na região da Bacia do Uruguai no norte do Rio Grande do Sul (28S, 53W) obtido por

downscaling da análise do CPTEC com o modelo RAMS com 80km de resolução (a precipitação

estratiforme é praticamente nula, a unidade é mm e o total do mês é de, aproximadamente, 100 mm).

Figura 4-13 Série temporal da precipitação total (linha preta), convectiva (rosa) e estratiforme (azul) na região da Bacia do Uruguai no norte do Rio Grande do Sul (28S, 53W) obtido por downscaling da análise do CPTEC com o modelo RAMS com 40km de resolução (a precipitação estratiforme é praticamente nula, a unidade é mm e o total do mês é de, aproximadamente, 160 mm).

A comparação da precipitação obtida pelos dois casos com a observação no mês de fevereiro de 1999 pode ser realizada através da comparação dos resultados dos 3 experimentos com o resultado da análise de dados observados da Figura 4-14 (precipitação mensal disponibilizada pelo CPTEC no site www.cptec.inpe.br).

Figura 4-14 Precipitação mensal (em mm) observada em fevereiro de 1999. (fonte: CPTEC www.cptec.inpe.br).

Alguns pontos de destaque na comparação entre a precipitação simulada pelo

downscaling e a observação são:

• o mínimo de precipitação no triângulo mineiro foi muito melhor capturado com a resolução mais alta (80km) e sobretudo com 40km;

• os máximos relativos no Paraná e região costeira também foram melhor representados na alta resolução. Em particular, o máximo secundário no interior do Paraná foi detectado somente no caso de 40 km de resolução;

• apesar de a precipitação do downscaling ter se aproximado da observação na Bacia do Uruguai, o downscaling de 80km ainda subestima a precipitação observada (cerca de 90-100mm na simulação e entre 100 e 150 na observação). O downscaling de 40 km representou adequadamente a ordem de grandeza da precipitação observada no norte do Rio Grande do Sul;

• os gradientes de precipitação obtidos com o downscaling aproximam-se das observações, apesar destas também serem bastante suavizadas em função da baixa densidade de estações pluviométricas disponíveis.

Em resumo, o downscaling mostrou ser uma técnica eficiente e relativamente barata para reproduzir observações de precipitação em regiões que sofrem significativa influência da topografia na definição do padrão de variabilidade espacial e temporal da chuva. O uso de

cluster de processadores Pentium viabiliza a utilização do método em função do baixo custo