Mudanças Climáticas
realidade e mitos
XXVIII Seminário Nacional de Grandes Barragens
Rio de Janeiro, 28 de outubro de 2011
Maria Assunção Faus da Silva Dias
Departamento de Ciências Atmosféricas
Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas
Universidade de São Paulo
Desafios
• Detecção de mudanças no clima
• Atribuição de causas das mudanças
observadas
– Variabilidade climática natural
– Aquecimento global (CO2, CH4, NO, …)
– Aerossóis
– Mudanças de uso da terra
• O fenômeno observado é cíclico ou faz
parte de uma tendência de longo prazo?
Emanuel, 2007
EVENTOS EXTREMOS DE CHUVA NO
BRASIL
Inundações em São Paulo
Isto é - São Paulo, 10 de fevereiro de 2004
A avenida Aricanduva virou rio. O
resgate de pessoas chegou a ser feito de
helicópteros.
Em todo o País, os números são
assustadores. Já são 98 mortos, 120
feridos, mais de 120 mil desabrigados em
405 cidades, 14 grandes barragens e 4.500
casas totalmente destruídas, além de 28 mil
danificadas.
São Paulo, 27 de fevereiro de 2011
Liebmann et al 2001 J. Climate
Liebmann et al 2004
Chuva em JFM na
Região Sul do
Brasil
Vazão do Rio
Iguaçú em Salto
Caxias
Temperatura da
Superfície do
Mar no Atlântico
SW
RIO PARANÁ, RIO PARAGUAI
Inundações no rio Paraná
1997/98
condições normais
Rio Paraná em Itaipu
Vazões Naturais Médias Anuais
25.000
(m3/s)
20.000
15.000
10.000
5.000
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
Walter Collichonn et al
Região Serrana do Rio de Janeiro
Janeiro 2011: mais de 800 mortos e
500 desaparecidos
Comparação com rede INMET :
Distribuição Espacial e Quantitativa da Chuva
Cidade/Região
Chuva Acumulada
(24h, mm)- INMET
BRAMS 1 km
(24h, mm)
Nova Friburgo (NF)
162,6
158,0
Teresopolis (TE)
78,6
88,3
Petropolis (PE)
7, 8
4,0
Acumulado de Chuva entre
00 UTC dia 12/jan/2011
A
00 UTC 13/jan/2011
Furacão Catarina
Efeitos do “ Furacão Catarina”
Blocking index and EVWS (every 6 hours for Marchs
1979-2004, smoothed)
The combination of the extreme values of BI and shear for
Catarina was unprecedented
Pezza, A. B., and I. Simmonds, 2005: The first South Atlantic hurricane: Unprecedented blocking,
low shear and climate change. Geophysical Research Letters, 32, L15712, doi:
10.1029/2005GL023390.
Região de ocorrência de deslizamentos de encostas em
Santa Catarina em novembro de 2008
Balneário Camboriu
Blumenau
Chuvas no Piauí – Abril 2009
Seca na Amazonia em 2005
ATRIBUIÇÃO DE CAUSAS
Sistema Climático
Sol
ATMOSFERA (semanas-meses)
Camada Limite Atmosférica (dias)
Camada de
Mistura
(meses)
Gelo
Oceânico
(meses,
décadas)
Oceano profundo
(100-1000 anos)
OCEANOS
Neve (dias)
Geleira
(10-100 anos)
Camadas
de gelo
(10 k anos)
Lagos,
litosfera,
biosfera
(meses,
décadas)
CONTINENTES
Tectônica – fluxo térmico da terra/forçante antropogênica
O mundo, segundo os modelos
climáticos
ANOS 70
ANOS 80
1990
1996
2001
2007
Modelos climáticos usados nas avaliações do
IPCC:
FAR (1990),
SAR (1996),
TAR (2001) e
AR4 (2007).
A complexidade dos modelos vem
aumentando e os cenários são
mais consistentes e aderentes ao
clima atual
Mas… a simulação de eventos
extremos de chuva ainda precária
Aerosol-cloud-precipitation feedbacks
AEROSOLS
CCN Activation
Cloud/Aerosol
Radiative
Transfer
Cloud Dynamics
IN Activation
Cloud Microphysics
PRECIPITATION
Aerosol Wet
Removal
Conceptual model:
HAIL
Graphics by Robert Simmon, NASA
Bonan, 2008
Can the deforestation breeze change rainfall in Amazonia?
Saad, Rocha, Silva Dias, Rosolen, 2010 – Earth Interactions
Prevailing 10 m
trade wind
direction
Anthes 1984:
widths between
50-100 km
J. Clim. Applied
Meteor.
Dry season
October 2002
Wet Season
February 2002
Percent change in rainfall for deforested
compared to all forest
IPCC 2007
IPCC
2007
IPCC
2007
Eventos Extremos
IPCC
2007
Áreas
em branco : menos de 66% dos modelos concordam com o sinal da mudança
Relative changes in precipitation (in percent) for the period 2090–2099, relative to 1980–1999. Values are multimodel averages based on the SRES A1B scenario for December to February (left) and June to August (right). White
areas are where less than 66% of the models agree in the sign of the change and stippled areas are where more than
Áreas
com pontilhado mais de 90% dos modelos concordam com o sinal da
90% of the models agree in the sign of the change.
Chapter 10
mudança
IPCC
2007
DJF
JJA
Cox PM, Betts RA, Collins
M, Harris PP, Huntingford
C, Jones C. 2004.
Amazonian forest dieback
under climate-carbon
cycle
projections for the 21st
century.
Theoretical and Applied
Climatol. 78: 137–156.
http://www.ipea.gov.br/mudancaclimatica/ima
ges/stories/PDFs/Economia_das_Mudancas_Cli
maticas_estudos_e_pesquisas.pdf
2010
Fazendo a ponderação das simulações do clima
futuro a partir de quão bem reproduzem o clima
presente o resultado é um aumento na biomassa.
2011
The Hadley Centre Earth System
Model (HadGEM2-ES) for Climate
Impacts
Jemma Gornall, Richard Betts, Ron
Kahana, Nicola Golding, Paul
Halloran and Andy Wiltshire
The climate system – HadGEM2
Online
CLIMATE
Offline
Direct and
Indirect Effects
Human
Emissions
Greenhouse Effect
GHG’s
AEROSOLS
Fe deposition
Oxidants:
OH, H2O2
HO2,O3
Human
Emissions
CHEMISTRY
CH4, O3,
DMS,
Mineral dust
Biogenic Emissions:CH4
Dry deposition: stomatal conductance
CO2
ECOSYSTEMS
Land-use
Change
© Crown copyright Met Office
Human
Emissions
Moss et al (2010) The next generation on scenarios for climate change research and assessment. Nature
463:747-756
Global climate
Broad-leaf Tree Fraction
2.6
4.5
6.0
8.5
Ponto Crítico
• Incerteza gerada por
– Simulação da chuva nos modelos climáticos
– Simulação do comportamento da vegetação nos
modelos de vegetação dinâmica na presença de
altas concentrações de CO2 e mudança no ciclo
hidrológico
Redução da incerteza nos cenários
climáticos futuros
• Reproduzir o clima do passado e do presente
é condição fundamental para a credibilidade
de um modelo climático.
• Trabalhar com vários modelos que tem
credibilidade e tratar as diferenças entre eles
como incertezas.
Obrigada pela atenção!