SIMULAÇÕES CLIMÁTICAS SOBRE AS AMÉRICAS TROPICAIS Marcos Wender Santiago Marinho1 2 Alexandre Araújo Costa1 Simony Maia Vieira1
Domingo Cassain Sales1 Samuel Galvão de Souza1 1
Universidade Estadual do Ceará – UECE – Mestrado Acadêmico em Ciências Físicas Aplicadas – MACFA – e-mail: mwend7@gmail.com2
RESUMO: Neste trabalho, foram realizadas análises de eventos extremos de precipitação para a região das Américas Tropicais, um dos domínios de simulação do CORDEX. O período-base para o estudo foi de 1989 a 2007, com os dados de Reanálise do centro europeu (ECWMF), ERA-INTERIM, como dados de entrada para forçar o modelo Regional (RAMS 6.0), sendo estes assimilados pelas fronteiras laterais e no conjunto do domínio (“nudging central”). A parametrização de convecção utilizada foi a de Kain-Fritsch. Foram calculadas as médias de dias que choveram acima de 10 e 20 mm em um ano (R10 e R20) para esse período de simulação. Estes resultados foram comparados com três bases de dados independentes: NOAA-CIRES 20th Reanalysis version 2 Daily Averages; NCEP/DOE AMIP-II Reanalysis Daily Averages e NCEP Reanalysis Daily Averages Surface Flux. Percebeu-se uma boa concordância entre os padrões modelados de distribuição espacial de R10 e R20 e os verificados nestas bases de dados, mas com certa tendência geral de subestimativa da ocorrência de eventos acima de 20 mm por parte do modelo RAMS.
ABSTRACT: In this work, we analyzed the occurrence of extreme precipitation events over the Tropical Americas, one of the CORDEX simulation domains. The period used in this study ranged from 1989 to 2007, with ERA-INTERIM data being used to drive the regional model (RAMS 6.0), with data assimilation being done both at the model boundaries and the entire domain (“central nudging”). A Kain-Fritsch convective parameterization scheme was used. The average yearly number of days with precipitation above 10 and 20 mm (R10 and R20) were calculated for the simulation period. The results were compared against three data bases: NOAA-CIRES 20th Reanalysis version 2 Daily Averages; NCEP/DOE AMIP-II Reanalysis Daily Averages e NCEP Reanalysis Daily Averages Surface Flux. Good agreement was found between model results and reference data for the spatial patterns of both R10 and R20, despite the RAMS model tendency towards underestimating the occurrence of events of precipitation greater than 20 mm.
1. INTRODUÇÃO
Impactos relacionados às mudanças climáticas globais estão, nesses últimos anos, sendo objetos de estudo, em especial, quando estes estão relacionados a eventos extremos. No que tange ao Nordeste do Brasil (NEB), por exemplo, segundo Marengo e Valverde (2007), esta região
sempre foi afetada por secas severas ou grandes cheias. Relatos de secas sobre o NEB podem ser encontrados desde o século XVII, quando os portugueses aqui chegaram, sendo que, estatisticamente, acontecem de 18 a 20 anos de seca a cada 100 anos (Marengo, 2007). Ainda segundo este autor, no semiárido nordestino, essa variabilidade climática, em particular nas situações de seca, sempre é sinônima de agruras para as populações rurais e tem sido objeto de preocupação da sociedade e organismos do governo ao longo dos anos.
Não obstante, eventos extremos de curta duração, como enchentes, chuvas intensas, ondas de calor ou frio, períodos secos prolongados, etc., também são de fundamental importância devido aos impactos que causam direta e indiretamente a sociedade, tanto em questões relacionadas à vida das pessoas (em deslizamentos, por exemplo), como em perdas associadas a economia. Para o estudo do clima, em geral são usados Modelos de Circulação Global (MCGs) que têm uma resolução espacial de centenas de quilômetros. Apesar de representarem bem os aspectos gerais da circulação atmosférica e oceânica global observados, os MCGs não apresentam o mesmo desempenho na escala regional (na qual são importantes fatores como topografia, vegetação, linha costeira). Desse modo, os Modelos Climáticos Regionais (MCRs), cuja resolução é da ordem de dezenas de quilômetros, contornam essas dificuldades apresentadas pelo MCG. Assim, para dar um maior suporte para o problema apresentado pelos MCGs, técnicas de regionalização (downscaling) são comumente utilizadas para o estudo de eventos extremos, como o proposto por este trabalho.
2. OBJETIVOS
Como é enfatizado no Projeto CORDEX (Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment), a necessidade de informações sobre alterações climáticas em escala regional e local é uma das questões centrais no debate sobre mudanças globais. Tais informações são necessárias, a fim de avaliar os impactos das mudanças climáticas sobre os sistemas humanos e naturais e para desenvolver a adaptação adequada e estratégias de mitigação a nível nacional. (Giorgi et al., 2009). Nesse contexto, o objetivo desse trabalho é fazer uma comparação dos índices R10 e R20 de precipitação média, entre dados observados e simulados para o período de 1989 a 2007.
3. MATERIAIS E MÉTODOS
Para esse estudo, foi adotada a técnica de downscaling dinâmico, utilizando o modelo regional RAMS 6.0 (Regional Atmospheric Modelling System – Version 6) forçado pelos dados de reanálise do ECWMF (ERA-INTERIM), no período compreendido entre 1989-2007, sendo estes, assimilados pelas fronteiras laterais e no conjunto do domínio (“nudging central”). A parametrização de convecção utilizada foi a de Kain-Fritsch (KFCN).
do CORDEX. Para tanto, foram feitas análises qualitativas acerca da capacidade do modelo regional em representar os índices R10 e R20, que respectivamente os números de dias com chuvas acima de 10 mm e de 20 mm num ano.
Todos os dados observacionais foram obtidos a partir do banco de dados do Earth System Research Laboratory NOAA (National Oceanic & Atmospheric Administration), através de seu site (http://www.esrl.noaa.gov), com ênfase para a série diária de precipitação. Também foram extraídos dessa mesma base (NOAA-CIRES 20th Century Reanalysis version 2 Daily Averages; NCEP/DOE AMIP-II Reanalysis (Reanalysis-2) Daily Averages; NCEP Reanalysis Daily Averages Surface Flux), dados referentes ao período simulado (1989-2007), permitindo a validação do modelo quanto aos índices de precipitação para a região investigada neste trabalho. 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
A Figura 1 apresenta os gráficos de R10 para RAMS, NOAA, NCEP-DOE e NCEP-Reanalysis (1a, 1b, 1c e 1d, respectivamente), bem como a diferença entre o modelado e as reanálises (1e a 1g). Percebe-se que para as representações do R10 (1a a 1d) o modelo representa bem a ocorrência de um grande número de eventos de chuva acima de 10 mm por ano, especialmente sobre a ZCIT do pacífico e na Amazônia.
Os erros do modelo são melhor evidenciados nos mapas de diferenças (1e, 1f, 1g). Percebe-se que o índice R10 é subestimado pelo RAMS em comparação com as reanálises para a região dos Andes, do Panamá, costa noroeste da América do Sul e regiões oceânicas, mas é superestimado na região norte da Amazônia.
Fazendo uma análise semelhante para o índice, R20, existe uma maior diferença entre as reanálises. Ao comparar o mapa modelado (2a) com estas (2b, 2c e 2d, representando NOAA, NCEP-DOE, NCEP-Reanalysis, respectivamente), verifica-se que o modelo representa razoavelmente a precipitação sobre a ZCIT e a Amazônia e o sudeste da América Central, havendo maior concordância com 2b e 2d. As diferenças entre o índice R20 modelado e as reanálises (2e a 2g) não apresentam diferenças tão significativas para as regiões acima discutidas, exceto pela sobrestimativa em algumas porções da Amazônia (em diferentes posições em cada um desses três mapas) e a ligeira subestimativa desse índice em regiões oceânicas, como a região da ZCIT sobre o Pacífico, a região do Atlântico ao norte da América do Sul e o Mar do Caribe.
5. CONCLUSÕES
Neste trabalho foram apresentados resultados preliminares e qualitativos das simulações de validação do modelo RAMS forçado por dados do ERA-Interim (primeiro conjunto de simulações padronizadas no âmbito do CORDEX). Foi dada ênfase à capacidade do modelo em representar eventos extremos de precipitação, tendo sido calculados os índices R10 e R20. O
modelo regional representou de forma satisfatória os índices avaliados, em comparação com dados de reanálise (NCEP-Reanalysis, NOAA-CIRES e NCEP-DOE). Um fator limitante é a resolução de tais dados de reanálise, todos com um espaçamento de grade de 2,5°x2,5°, tornando necessário utilizar outras bases de dados com melhor resolução, para evitar erros de viés. No desenvolvimento posterior deste trabalho, serão efetuadas simulações de downscaling de modelos globais do CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project, 5th Phase) e calculados outros índices, permitindo fazer inferências sobre as mudanças nas estatísticas de eventos severos no contexto das mudanças climáticas ao longo do século XXI.
6. AGRADECIMENTOS
O primeiro autor agradece à Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), pela concessão de bolsa de mestrado. Este trabalho foi financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e FUNCAP através, respectivamente, dos Projetos MOREA (Modelagem Climática Regional (Downscaling) e suas Aplicações em energias Renováveis, Edital 05/2010, Processo 555675/2010-6) e MUVUCA (Mudanças Climáticas, Variabilidade Climáticas e seus Impactos no Semiárido: Recursos Hídricos, Energias Renováveis, Ambiente e Agricultura), Edital 09/2010 do PRONEM.
7. REFERÊNCIAS
Giorgi, Filippo., Jones, Colin., e Asrar, Ghassem R. Addressing climate information needs at the regional level: the CORDEX framework. WMO Bulletin 58 (3) - July 2009.
Jones, R.G., Noguer, M., Hassell, D.C., Hudson, D., Wilson, S.S., Jenkins, G.J. and Mitchell, J.F.B.(2004) Generating high resolution climate change scenarios using PRECIS, Met Office Hadley Centre, Exeter, UK, 40pp. April 2004.
Marengo, J., e Valverde, M. Caracterização do clima no Século XX e Cenário de Mudanças de clima para o Brasil no Século XXI usando os modelos do IPCC-AR4. Revista Multiciência. Campinas, São Paulo. Edição no. 8, Mudanças Climáticas. Maio 2007.
Marengo, J. Integrating across spatial and temporal scales in climate projections: challenges for using RCM projections to develop plausible scenarios for future extreme events in South America for vulnerability and impact studies. In: Annals of IPCC TGICA expert meeting: integrating analysis of regional climate change and response, Nadi, Fiji, 20–22 June 2007. Valverde, M., e Marengo, J. Climatologia de índices de extremos de chuvas sobre a bacia Amazônica. Congresso Brasileiro de Meteorologia 2010 (pp. 1-5). Belém. Retrieved July 5, 2011, from http://www.cbmet2010.com/anais/artigos/601_22056.pdf.
1a 1b 1c 1d 1e 1f 1g 2a 2b 2d 2c 2e 2f 2g
Figura 01: Quantidade média de dias, em um ano, com precipitação acima de 10 mm (R10), para o período de 1989 a 2007 para: (1a) KFCN, (1b) NOAA-CIRES, (1c) NCEP-DOE e (1d) NCEP-Reanalysis Surface Flux. Diferença dos R10 entre KFCN e: (1e) NOAA-CIRES, (1f) NCEP-DOE e (1g) NCEP-Reanalysis Surface Flux.
Figura 02: Quantidade média de dias, em um ano, com precipitação acima de 20 mm (R20), para o período de 1989 a 2007 para: (2a) KFCN, (2b) NOAA-CIRES, (2c) NCEP-DOE e (2d) NCEP-Reanalysis Surface Flux. Diferença dos R20 entre KFCN e: (2e) NOAA-CIRES, (2f) NCEP-DOE e (2g) NCEP-Reanalysis Surface Flux.
2e 2f 2g 2e 2f 2g
