MODELOS CLIMÁTICOS REGIONAIS UTILIZADOS EM PROJEÇÃO DE CLIMA FUTURO
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Jossana Ceolin Cera
Simone Erotildes Teleginski Ferraz
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Centro de Ciências Naturais e Exatas. Departamento de Física. Universidade Federal de Santa Maria/CRS-INPE – Rio
Grande do Sul, Brasil. Avenida Roraima, nº 1000 - Camobi - Santa Maria – Rio Grande do Sul, Brasil. 97105-900
[email protected]
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Centro de Ciências Naturais e Exatas. Departamento de Física. Universidade Federal de Santa Maria/CRS-INPE – Rio
Grande do Sul, Brasil. Avenida Roraima, nº 1000 - Camobi - Santa Maria – Rio Grande do Sul, Brasil. 97105-900
[email protected]
ABSTRACT The data set of precipitation and model RegCM3 were filtered in the band of the synoptic scale
are analyzed by Principal Component Analysis, which aims to characterize the main modes of variability for
the four seasons and how they are represented in the data of the precipitation and in climate models.
RESUMO O conjunto de dados de precipitação e do modelo RegCM3 foram filtrados na banda de escala
sinótica e avaliados através da Análise de Componentes Principais, onde pretende-se caracterizar os
principais modos de variabilidade para as quatro estações do ano e como eles são representados nos dados
de precipitação e nos modelos climáticos.
1 – INTRODUÇÃO
O Rio Grande do Sul possui uma economia dependente da produção agrícola e sendo a
variabilidade climática uma característica marcante, pois afeta a produção agropecuária do estado,
e sendo o clima o principal fator das quebras de safras, tem-se a necessidade de um estudo mais
detalhado sobre estas tendências.
O objetivo do trabalho é determinar os principais padrões de precipitação que afetam o
Tempo e o Clima no sul do Brasil. Além disso, também verificar se estes padrões são
reproduzidos em modelos regionais climáticos determinando os principais modos presentes na
banda sinótica.
2 – MATERIAL E MÉTODOS
Para este estudo foram utilizados dois conjuntos de dados diários de precipitação. O
conjunto de dados de estações pluviométricas de Liebmann e Allured (2005) para o período de
1981 a 2007 e o conjunto de dados provenientes do Modelo Regional Climático (RegCM3) para o
período de 1982 a 2006.
Os dados de precipitação do conjunto de dados de Liebmann e Allured foram
comparados com os dados simulados pelo modelo RegCM3, a fim de se verificar se os dados
utilizados para a simulação de clima futuro estão coerentes com os dados reais.
A análise foi feita em rodadas regionais do Modelo Climático Regional ICTP (RegCM3)
para o clima presente. Estas rodadas são provenientes de uma parceria entre a UFSM com o
Departamento de Ciências Atmosféricas da USP (Dr. Tércio Ambrizzi e Dra. Rosmeri Porfírio da
Rocha) e Universidade Federal do Paraná (Dra. Alice M. Grimm) - Projeto Universal 472641/ 20069.
A fim de se reter a variabilidade sinótica, as séries foram filtradas utilizando-se o filtro de
Lanczos (Duchon,1979) para a banda 2/20 dias. Com os dados de precipitação e do modelo
filtrados, estes foram analisados através da Análise de Componentes Principais (ACP), onde serão
caracterizada a variabilidade na banda sinótica para as quatro estações do ano.
3 – RESULTADOS
Na figura 1 (a) pode-se verificar uma grande região sobre parte do Paraná e São Paulo
com valores positivos, que pode caracterizar a estação seca nesta região. No caso da figura 1 (b),
os valores negativos sobre o Rio Grande do Sul parecem estar relacionados com a atuação de
Sistemas Convectivos de Mesoescala e sistemas frontais, que é uma característica do outono no
sul do Brasil.
Assim, o modo de variabilidade sinótica foi encontrado no segundo modo sem rotação,
explicando 10,82% da variância total.
(a)
(b)
Figura 1: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – sem rotação, para o
Outono.
Na figura 2 (a) observa-se que os dois primeiros modos sem rotação (figuras 1 (a, b))
parecem juntar-se no primeiro modo rotacionado, com valores negativos sobre a maior parte da
região sul. E o segundo modo parece estar relacionado com eventos mais secos no sudeste do
país, como mostram os valores positivos sobre São Paulo e negativos sobre o Rio Grande do Sul.
Observaram-se na figura 2 (c), valores negativos na região sul enquanto que no sudeste são
positivos, e no sul os valores são maiores em módulo do que na região sudeste, o que caracteriza
o Modo Sul, como mostrou Pampuch (2009) em uma análise anual nos dados de precipitação.
Assim, o Modo Sul foi encontrado no quinto modo de variabilidade com rotação,
explicando 4,37% da variância total e os quatro primeiros modos representam 24,51% juntos.
(a)
(b)
(c)
Figura 2: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – com rotação, para o
Outono.
Na figura 3 (a) observam-se valores positivos na região sudeste, que pode caracterizar a
estação seca nesta região. Já na figura 3 (b), observa-se um núcleo com valores negativos sobre
o norte do Rio Grande do Sul, oeste de Santa Catarina e sudoeste do Paraná, provavelmente
indicando a estação chuvosa no sul do Brasil associada à passagem de sistemas frontais.
Assim, o sinal dos sistemas transientes foi encontrado no segundo modo sem rotação,
explicando 11,58% da variância total.
(a)
(b)
Figura 3: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – sem rotação, para o
Inverno.
A figura 4 (a) possui valores positivos entre a região sudeste e centro-oeste do Brasil,
que pode estar associada com a falta de chuvas nestas regiões. A figura 4 (b) parece indicar a
junção dos dois primeiros modos não rotacionados, onde os valores ficam mais concentrados em
Santa Catarina e Paraná. E novamente, observam-se valores negativos na região sul enquanto
que no sudeste são positivos, e no sul os valores são superiores em módulo do que na região
sudeste caracterizando o Modo Sul, como mostra a figura 4 (c).
Da mesma forma que no Outono, o Modo Sul foi encontrado no 5° modo com rotação,
explicando 5% da variância total e os quatro primeiros modos representam 27,72% juntos.
(a)
(b)
(c)
Figura 4: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – com rotação, para o
Inverno.
A figura 5 (a) mostra valores positivos sobre grande parte do Paraná e São Paulo. Um
dipolo de precipitação é observado na figura 5 (b), com valores negativos no sul e positivos no
sudeste. Estes dois modos são semelhantes aos modos sem rotação encontrados para o Outono,
Inverno e Primavera, mostrando que há uma homogeneidade entre os sistemas precipitantes no
sul do Brasil. A variabilidade sinótica fica evidente no segundo modo sem rotação, explicando
11,87% da variância total.
(a)
(b)
Figura 5: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – sem rotação, para a
Primavera.
Nos modos rotacionados, a figura 6 (a) apresenta valores negativos no sul e positivos no
sudeste, sendo que os valores sobre o Rio Grande do Sul são maiores em modulo, caracterizando
o Modo Sul. Já a figura 6 (b) apresenta um núcleo com valores positivos sobre o norte do Paraná,
que pode caracterizar a estação seca nesta região.
Assim, o Modo Sul foi encontrado no primeiro modo com rotação, pois ele é mais intenso
e mais presente durante a Primavera do que em outras estações e explica 7,68% da variância
total. O Modo Sul foi encontrado
(a)
(b)
Figura 6: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – com rotação, para a
Primavera.
Os valores positivos na figura 7 (a) sobre a região sul mostram a área predominante da
estação seca durante o verão. Na figura 7 (b) nota-se com clareza a região de atuação da Zona de
Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), que é um “sistema” típico de verão na região sudeste e
que caracteriza a estação chuvosa na região. Estudos observacionais indicam uma evidente
associação entre períodos de enchentes de verão no sudeste e veranicos no sul com a
permanência prolongada da ZCAS (Casarin e Kousky, 1986).
O primeiro modo explica 11,27% da variância total e o segundo modo explica 10,47%.
(a)
(b)
Figura 7: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – sem rotação, para o
Verão.
Nos modos rotacionados não houve grandes mudanças, apenas ficaram concentrados
em áreas menores e maiores em modulo como podem ser observados comparando as figuras 7
(a, b) e figura 8 (a, b). Observa-se também que a figura 8 (b) mostra o padrão de ZCAS bem
definido na região sudeste.
E o Modo Sul é encontrado novamente no quinto modo com rotação (figura 8 (c))
explicando 4,12% da variância total.
(a)
(b)
(c)
Figura 8: Modos de variabilidade de dados de precipitação filtrados na banda sinótica de 2/20 dias – com rotação, para o
Verão.
A seguir serão analisados os modos de variabilidade na banda sinótica simulados pelo
modelo RegCM3.
A figura 9 (a) observam-se os valores negativos na região sul, possivelmente associados
a sistemas transientes que influenciam o tempo em várias regiões do Brasil. A figura 9 (b) possui
valores negativos sobre o Rio Grande do Sul e positivos no sudeste, podendo estar relacionada às
frentes frias estacionárias sobre o sul do Rio Grande do Sul. O primeiro modo para os dados do
modelo é semelhante ao segundo modo encontrado nos dados de precipitação (figura 1 (b)).
O primeiro modo sem rotação explica 8,62% da variância total.
(a)
(b)
Figura 9: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo modelo RegCM3 filtrados na banda sinótica –
sem rotação, para o Outono.
A figura 10 (a) possui valores negativos no sul e positivos no sudeste, este modo parece
ser uma junção dos dois primeiros modos sem rotação acima, e possui característica do Modo Sul.
A figura 10 (b) possui um núcleo de valores negativos sobre o Paraná. O primeiro modo com
rotação explica 3,9% da variância total.
Fazendo uma comparação, nota-se que o primeiro modo do modelo foi encontrado no
quinto modo para os dados de precipitação (figura 1 (c)). E o segundo modo com rotação do
modelo foi encontrado no primeiro modo para os dados de precipitação, como pode ser observado
na figura 1 (b).
(a)
(b)
Figura 10: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– com rotação, para o Outono.
A figura 11 (a) possui valores negativos sobre grande parte do sul do Brasil
possivelmente indica que durante o inverno a banda sinótica é caracterizada pelo primeiro modo
sem rotação e este modo foi encontrado no segundo modo para os dados de precipitação (figura 2
(b)). Já o segundo modo com valores positivos no Rio Grande do Sul e negativos no sudeste
parece indicar o período mais seco no Rio Grande do Sul.
O primeiro modo sem rotação explica 9,11% da variância total.
(a)
(b)
Figura 11: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– sem rotação, para o Inverno.
A figura 12 (a) possui valores negativos no extremo sul semelhante ao quinto modo com
rotação encontrado nos dados de precipitação (figura 4 (c)). A figura 12 (a) possui valores
positivos no sul e negativos mais ao sudeste, este segundo modo encontrado é semelhante ao
sétimo modo de variabilidade (não mostrado) encontrado nos dados de precipitação. E o terceiro
modo encontrado para a variabilidade sinótica no modelo (figura 12 (c)) é semelhante ao terceiro
modo (não mostrado) encontrado nos dados de precipitação, com o núcleo negativo sobre o
Paraná.
O primeiro modo de variabilidade para os dados de modelo com rotação explica 3,67%
da variância total.
(a)
(b)
(c)
Figura 12: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica –
com rotação, para o Inverno.
A figura 13 (a) é similar ao primeiro modo sem rotação para o Outono, evidenciando a
homogeneidade dos sistemas precipitantes no sul do Brasil. E a figura 13 (b) apresenta valores
positivos concentrados sobre o Rio Grande do Sul, semelhante ao segundo modo encontrado nos
dados de precipitação (figura 5 (b)), porém no modo encontrado para o modelo a área negativa é
menos intensa e está localizada mais ao sul.
O primeiro modo sem rotação explica 10,27% da variância total.
(a)
(b)
Figura 13: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– sem rotação, para a Primavera.
A figura 14 (a) observa-se valores negativos sobre o Rio Grande do Sul e valores
positivos sobre o sudeste, este modo apresenta configuração semelhante ao Modo Sul e é
semelhante também ao primeiro modo encontrado para os dados de precipitação (figura 6 (a)). A
figura 14 (b) apresenta os valores negativos concentrados mais a norte, sobre o Paraná e é similar
ao quarto modo (não mostrado) para os dados de precipitação.
O primeiro modo com rotação explica 5,06% da variância total.
(a)
(b)
Figura 14: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– com rotação, para a Primavera.
A figura 15 (a) apresenta valores negativos no sul e positivos no sudeste que
possivelmente indicando, que mesmo no verão, há a atuação de sistemas transientes sobre o sul
do país. Já no segundo modo (figura 15 (a)) observam-se valores negativos sobre o sudeste e
valores positivos bem ao sul, semelhante também ao segundo para os dados de precipitação,
porem com intensidade menor, como pode ser comparado pela figura 7 (b) .
O primeiro modo sem rotação explica 6,93% da variância total.
(a)
(b)
Figura 15: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– sem rotação, para o Verão.
Nota-se uma grande semelhança entre as figuras 16 (a) e (b) com valores positivos
pouco expressivos no sudeste e valores negativos concentrados sobre o oeste de Santa Catarina,
isto pode estar relacionado com algum tipo de sistema convectivo. Mas, comparando estes modos
com os modos rotacionados para os dados de precipitação, não se encontrou nenhuma
semelhança entre eles.
O primeiro modo com rotação teve 1,55% da variância total e o segundo modo 1,47%.
(a)
(b)
Figura 16: Modos de variabilidade dos dados de precipitação simulados pelo m odelo RegCM3 filtrados na banda sinótica
– com rotação, para o Verão.
4 – CONCLUSÕES
O presente estudo procurou encontrar os principais modos de variabilidade que afetam a
precipitação no Rio Grande do Sul. De modo geral, encontrou-se sinal dos sistemas transientes na
banda sinótica, principalmente durante o Inverno e Outono e a atuação do Modo Sul durante a
primavera. Este modo foi encontrado no primeiro modo com rotação para os dados de precipitação
e do modelo RegCM3.
O modelo conseguiu simular razoavelmente bem os modos de variabilidade, somente
com algumas inversões entre os modos, como por exemplo para o Inverno, onde o primeiro modo
sem rotação dos dados do modelo foi encontrado no segundo modo sem rotação para os dados
de precipitação.
E observou-se ainda, que nos dados de precipitação encontrou-se durante o verão o
padrão bem definido da ZCAS na região sudeste, mas nos dados do modelo RegCM3 não pode
ser observado este mesmo comportamento.
5 – AGRADECIMENTOS
A Dra. Rosmeri P. da Rocha pelo suporte na Instalação do Modelo Climático Regional –
RegCM3. Ao CNPq (projetos: 580427/2008-0, 471028/2009-6 e 303851/2009-0) pelo suporte
financeiro. E ao CRS-INPE pelo suporte físico.
6 – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CASARIN, D. P.; KOUSKY, V. E. Anomalias de Precipitação no Sul do Brasil e Variações na
Circulação Atmosférica. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 1, p. 83-90, 1986.
DUCHON, C. E. Lanczos filtering in one and two dimensions. Journal of Applied Meteorology,
v.18, p.1016-1022, 1979.
LIEBMANN, B.; ALLURED, D. Daily Daily precipitation grids for South America. Bulletin of the
American Meteorological, 2005.
PAMPUCH, L. A. Investigação do Modo Sul no Clima Presente e Futuro no Rio Grande do
Sul. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Santa Maria, Santa
Maria, 2009.