ESTUDO PRELIMINAR DO RESULTADO DE UM “DOWNSCALING” NUMÉRICO APLICADO Á REGIÃO NORDESTE DO BRASIL EM ANOS EXTREMOS E O EFEITO DA VEGETAÇÃO
Ioneide Alves de Souza1 , Francinete Francis Lacerda 1 , José M. Brabo Alves2, Alexandre A. Costa3, Antônio C. S. dos Santos2
1 - Secretaria de Recursos Hídricos de Pernambuco - Depto. de Hidrometeorologia – Rua Irmã Maria David, 180 Casa Forte – CEP 52.061 –070 - Recife - PE. E-mail: ioneide@srh.pe.gov.br, 2 - Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos - FUNCEME - Fortaleza - CE- Av. Rui Barbosa, 1246, Aldeota - Fortaleza- Ce - 60.115-221, 3-
Universidade Estadual do Ceará - Departamento de Física - Fortaleza-CE.
ABSTRACT
This study intends to show preliminary results of the one downscaling numerical application in Northeast Brazil through of simulation of precipitation in extremes years. Used data from surface sea temperature of tropical Pacific and Atlantic Oceans obtained from of global model ECHAM 3.6 . February, March and April in 1983 and 1985 was considered to carry out those three experiments with different cover vegetation to compare the results of simulation of precipitation. Analysis pointed out in semi-arid that the effect of vegetation in precipitation is perceptible and wet year it doesn’t have significant influence.
1 - INTRODUÇÃO
A Região Nordeste do Brasil (NEB) é caracterizada por grandes variabilidades climáticas sazonal e interanual, principalmente, no setor semi-árido dessa Região. Isto se deve a atuação de fenômenos atmosféricos de grande escala, como é o caso do El Niño-Oscilação Sul (ENOS), La Niña e Dipolo do Atlântico (Moura et al, 1981). Esta variabilidade no clima provoca uma irregularidade na distribuição espaço-temporal da precipitação pluviométrica e, em decorrência disto, grandes prejuízos são observados em todos os setores da economia, bem como, nos recursos hídricos e no meio ambiente. O NEB possui cerca de 50% do seu território inserido no polígono das secas, também conhecida como a região semi-árida, devido à predominância do clima semi-árido e árido.
O clima de uma Região é a resposta natural de vários fatores, entre os quais pode-se citar: a influência dos fenômenos oceânicos-atmosféricos, a continentalidade, a maritimidade, a latitude, a orografia, etc. Além desses fatores, a circulação geral da atmosfera é um dos principais mecanismos gerador do clima, portanto, o estudo sobre a dinâmica da circulação atmosférica em nível local, regional e global é de suma importância para melhor entender a variabilidade climática, bem como, elaborar prognósticos climáticos confiáveis, principalmente, para as Regiões Tropicais, como é o caso do NEB, onde há grande flutuabilidade climática. Desta maneira, o uso dos modelos numericos tem sido uma ferramenta indispensável na elaboração de previsões de tempo e clima.
Os Modelos de Circulação Geral (MCG) da atmosfera têm sido usados por diversas Instituições de Pesquisas do mundo (NCEP, IRI, CPTEC, etc.) para fins de estudos de previsão de tempo e clima no mundo inteiro, os quais tem mostrado resultados significativos, para várias regiões do mundo. Entretanto, devido sua baixa resolução espacial, que em média, possuem espaçamento de grade muito grande, da ordem de centenas de quilômetros, os mesmos têm suas limitações, principalmente, quando usados para previsões climáticas, onde a variabilidade climática associada a forçantes locais como: topografia, presença de espelho d'água, cobertura vegetal heterogênea, etc. não são representadas nesses modelos.
Por outro lado, os modelos de mesoescala vêm sendo usados em diversas Instituições de Pesquisas, os mesmos possuem resolução espacial da ordem de dezenas de quilômetros e alta resolução espacial. Estes são capazes de simular circulações forçadas por topografia, sistemas de brisa marítima/terrestre, circulação de vale/montanha, etc. Assim, os modelos de mesoescala se constituem numa ferramenta indispensável, para fins de previsão climática regional, possibilitando o detalhamento das previsões obtidas por intermédio de MCG (Small et al.1999).
para o NEB, a Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos realizou um curso no período de 15/08 a 15/09/2001. Foram usados os dados de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) observadas nos oceanos Pacífico e Atlântico Tropical obtidos através do modelo global ECHAM 3.6 (Internation Research Institute for Climate prediction - IRI), para inicialização do Regional Spectral Model (RSM) onde simulou-se vários experimentos. Nestes experimentos considerou-se os meses de Fevereiro, Março e Abril (FMA) dos anos de 1983 e 1985, onde os totais pluviométricos em, praticamente, todo o NEB foram, respectivamente, abaixo e acima da média climatológica. Além dos ajustes do modelo e parametrizações, tentou-se avaliar a contribuição da vegetação no balanço de energia sobre o NEB.
2 - MATERIAL E MÉTODOS
A técnica de usar dados de modelos globais para alimentar modelos regionais vem sendo usada por vários centros de meteorologia do Brasil e do exterior, onde tem sido questionado além das parametrizações, a resolução espacial, o número de pontos de grade, etc. A exemplo destes experimentos podem-se referenciar os modelos RSM-80, RSM-20 que foram utilizados para o NEB (Nobre et al, 2001), onde os resultados foram bastante satisfatórios.
Estudos usando modelos de área limitada, principalmente, para fins climáticos requerem um conhecimento adequado das características da superfície e de como ela interage com a atmosfera. A presença de uma cobertura vegetal traz uma modificação profunda nas propriedades da superfície. Deste modo, uma superfície vegetada possui menor albedo, uma vez que as folhas são dispostas em múltiplas camadas, e podem ter diferentes orientações, a radiação solar, ao penetrar a copa, tem a probabilidade de ser absorvida, transmitida ou espalhada através de diversas camadas de folhas.
Assim, os modelos de mesoescala precisam de novas parametrizações associando os efeitos do tipo de solo, cobertura vegetal, efeitos de brisas, etc. Segundo Pielke (1984) a fronteira inferior é a única que possui significado físico em um modelo mesoescala. O tipo de superfície (massa de água ou terra firme, cobertura ou não por vegetação) determina em grande medida o balanço energético nessa fronteira. Uma influência significativa também é exercida pela superfície sobre o transporte de momentum, dependendo de sua rugosidade.
As especificações físicas na superfície do RSM foram consideradas a partir de um modelo de solo de duas camadas (Pan e Marth, 1987), onde o modelo de solo tem como finalidade representar o papel da vegetação e a interação da umidade do solo no processo de trocas de momentum, vapor d´água e energia. As análises foram feitas considerando a simulação de controle, onde o tipo de solo foi considerado com característica intermediária entre um arenoso e argiloso. A vegetação utilizada na simulação de controle foi do tipo savana com uma cobertura de 70% da área de cada grade do RSM. Nos experimentos 1 e 2 considerou-se a cobertura vegetal, respectivamente, de 20% e 90%.
O aninhamento entre o MCG e o RSM foi unidirecional usando os resultados do MCG (ECHAM 3.6) de FMA de 1983 e 1985, como fronteira lateral para o RSM de 6 em 6 horas. O método de perturbação aninhada usada seguiu o utilizado no MCG sobre todo o domínio, e não somente na zona de fronteira lateral. As variáveis dependentes no RSM são definidas como a soma da perturbação e o campo base (campo que depende do ajuste do MCG em relação ao RSM). A resolução da perturbação no domínio regional incluiu um esquema semi-implícito, com filtragem no tempo com difusão horizontal semi-implícita (Juang et al., 1997).
A técnica utilizada no “downscaling” é a mesma usada no (IRI), Universidade de Columbia (EUA) e recentemente implementada na Fundação Cearense de Meteorologia. O modelo regional é uma versão hidrostática do RSM do National Centers Environmental Prediction (NCEP)/EUA (Juang e Kanamitsu, 1994), com 18 níveis na vertical aninhado no GCM (ECHAM 3.6) do Max Plank Institute, que tem um truncamento triangular no número de onda 42 (aproximadamente 2,8o de latitude e longitude) e também 18 níveis na vertical.
A tabela 01 mostra as configurações das simulações realizadas no experimento 1 , cujo o objetivo foi definir o domínio de grade e a resolução espacial do modelo. Usou-se para inicialização do modelo o mês de abril/2001 e, posteriormente, comparou-se os resultados com os dados de precipitação observada no referido mês e ano para o estado de Pernambuco e demais estados do NEB.
Simulação 1 2 3 4 5 6 7 8 Esp. Grade (km) 30 40 60 80 40 60 60 60 Timestep (s) 240 300 300 360 300 300 300 300 Centro da grade 3S,40W 3S,40W 3S,40W 3S,40W 3S,40W 3S,58W 3S,27W 3S,40W No. de pontos I 73 55 73 55 72 109 109 109 No. de pontos J 90 68 72 54 89 72 72 72 Duração (mês/hora) 16:00h 06:35h 10:00h 04:10h 13:00h 17:10h 17:10h 17:10h TABELA 01 - Resumo das configurações das simulações realizadas para definir o domínio e resolução espacial do modelo.
Com base nos resultados das simulações supracitadas determinou-se nova simulação objetivando as parametrizações e ajustes do modelo. Definiu-se como simulação de controle as configurações da simulação número 7 (tabela 01), como pode ser demonstrada: 1) resolução espacial de 60 km x 60 km; 2) centro da grade do modelo entre as coordenadas de 3 graus sul e 27 graus oeste ( cuja a área abrange todo o NEB e oceano Atlântico); 3) 109 pontos de grade na direção x e 72 em y, 4) variação de tempo de 300 segundos.
3 - RESULTADOS E DISCUSSÕES
As figuras 1, 2 e 3 mostram a precipitação simulada para o trimestre FMA/ 1983 sobre o norte do NEB através do RSM-60. Através da análise comparativa entre os resultados da precipitação prevista na simulação de controle e os experimentos 1 e 2, observou-se redução da precipitação na região semi-árida (no experimento 1), principalmente, sobre o norte do Maranhão, Piauí, Ceará, Rio Grande do Norte, Paraíba e Pernambuco e um ligeiro incremento de precipitação no (experimento 2) na referida Região. No geral, os valores acumulados estimados para o período FMA/83 oscilaram entre 50 e 200 mm, principalmente nos estados acima citados, sendo que no experimento-1 (20% de cobertura vegetal) a área com precipitação menor que 100 mm foi maior (figura 02), enquanto que na simulação de controle (70% de cobertura vegetal) e experimento-2 (90% de cobertura vegetal) a área com este valor pluviométrico foi relativamente menor.
Essa comparação foi feita para mostrar possíveis diferenças entre o balanço de energia numa região com e sem vegetação. No caso de 1983, ano marcado pela atuação de um fenômeno de escala global do tipo El Niño, verificou-se que as condições locais são determinantes, no sentido de caracterizar a grande variabilidade espacial da precipitação. De modo que, as condições “in loco” contribuíram para incrementar ou reduzir a quantidade de chuva na região.
Figura 01- Precipitação estimada para os meses de FMA/83 –Simulação de controle.
Figura 02- Precipitação estimada para os meses de
FMA/83 –Experimento 1. Figura 03- Precipitação estimada para os meses de FMA/83 –Experimento 2.
As figuras 4, 5 e 6 mostram a precipitação simulada para o trimestre FMA/ 1985 sobre o norte do NEB através do RSM-60. A análise comparativa entre os resultados da precipitação prevista na simulação de controle e os
experimentos 1 e 2, mostraram precipitação significativa em toda a Região Semi-árida, onde os valores acumulados previstos oscilaram entre 200 e 600 mm. No experimento 1 (firura 04) os maiores valores previstos (600mm) ficaram sobre o norte do Maranhão, Piauí e setores norte e oeste do Ceará. No experimento 2 (figura 05) nota-se que, os valores máximos predominaram sobre os estados do Maranhão e Piauí. Por outro lado, valores inferiores a 200 mm foram notados no leste do estados da Paraíba, Pernambuco, Alagoas e Sergipe. Na simulação de controle (figura 06) o comportamento foi similar ao do experimento 1, excetuando-se os valores pluviométricos de 200 mm estimados sobre o oceano Atlântico (próximo a costa do NEB). De um modo geral, os resultados obtidos nesses experimentos, em relação à simulação de controle demonstraram que em anos chuvosos, a influência dos fenômenos de grande escala sobrepõem os efeitos locais, de maneira que se tornam imperceptíveis no balanço geral de energia.
Figura 04 Precipitação estimada para os meses de FMA/85 - Experimento 1.
Figura 05- Precipitação estimada para os meses de FMA/85–Experimento 2.
Figura 06- Precipitação estimada para os meses de FMA/85 –Simulação de controle.
4 - CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Nesse estudo, procurou-se investigar os resultados obtidos pela aplicação da técnica de "Downscaling" na simulação de precipitação sazonal para dois anos extremos no setor norte do Nordeste (ano seco de 1983 e o ano chuvoso de 1985) enfatizando-se a contribuição da cobertura vegetal. Nos três experimentos realizados a vegetação considerada foi do tipo savana, com cobertura vegetal diferenciada, esses foram executados para comparar os resultados da simulação pluviométrica trimestral (fevereiro a maio). Na simulação de controle (condição média) a cobertura vegetal foi de 70%, experimento-1 20% e experimento-2 90%. A partir dessas simulações pode se concluir que:
1) Os resultados obtidos no ano seco (1983) indicaram redução gradativa da precipitação na Região Semi-árida, onde os estados mais afetados foram: Piauí, Ceará, Paraíba, Rio Grande do Norte e Pernambuco. No setor leste do NEB, praticamente não houve diferença, isto talvez se deva ao fato de que outros mecanismos sejam preponderantes sobre a vegetação local, ou ainda devido a atuação de brisas, que por sua vez é responsável por contribuiçãosignificativa no total anual de chuvas sobre esta Região. Por outro lado, esse efeito tende a amenizar o “déficit” e/ou “superávit” de energia sobre este setor, praticamente, durante todo o ano.
2) Em relação aos resultados obtidos no ano chuvoso (1985) observou-se que praticamente a vegetação não exerçe influência significativa, no incremento e ou/redução da precipitação, de modo que em anos chuvosos sugere-se que a influência seja dos fenômenos em grande escala (tipo La Niña e Dipolo do Atlântico), os quais parecem sobrepor os efeitos locais, de maneira que esses não são percebidos no balanço geral de energia.
3) Um fator importante a ser considerado a posteriori é a certificação do tipo real de vegetação da Região em estudo, uma vez que por limitação do modelo foi utilizada vegetação do tipo savana, entretanto esta não representa a realidade da Região.
4) Sugere-se que sejam realizados maiores números de simulações, bem como a utilização de anos “normais”, ou seja, anos que não foram caracterizados por contrastes climáticos.
5 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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