Incertezas nas projeções de variáveis
hidrológicas em cenários de mudanças
climáticas
Prof. Juan Martín Bravo
Instituto de Pesquisas Hidráulicas
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
24/06/2013
1
Organização da apresentação
Mudança e variabilidade climática.
Fontes de incertezas nas projeções de variáveis hidrológicas.
Cenários futuros.
Condição inicial de modelos.
Representação dos processos físicos.
Discretização espacial.
Modelos climáticos.
Remoção de bias.
Exemplo de resultados em estudos de casos.
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Termos auxiliares
Ensemble:
Conjunto.
Anomalia:
Diferença entre um valor da série
ou projeção e o valor médio no
período de referência.
GEE:
Gases que provocam efeito estufa.
Bias:
Viés.
IPCC
Intergovernmental Panel on
Climate Change
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Mudança e variabilidade climática
Representa uma variação do clima ao longo do tempo
associada a diferentes causas.
Fatores do clima que “variam”:
Temperatura
Precipitação
Nebulosidade
Outros fenômenos climáticos
Causas naturais ---------------- Variabilidade climática
+
Causas antrópicas ------------- Mudança climática
IPCC Mudança climática
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Mudança e variabilidade climática
Principais causas
Antrópicas
Gases efeito estufa (GEE)
Aerossóis e nuvens
Ozono estratosférico
Mudanças no uso da terra
Mudanças naturais
Erupções vulcânicas
Externas
Variações da atividade solar
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Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Mudança climática
Mais gases de efeito estufa na atmosfera
provocam uma maior absorção de radiação
infravermelha e conseqüentemente a
superfície do planeta se aquece mais.
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Mudança climática
Mudança no uso da terra
Reconstrução da vegetação
natural potencial
Reconstrução das regiões de
culturas e pastagens para 1750
e 1990.
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Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Mudança climática
Mudança no uso da terra
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Mudança climática
Concentração atmosféricas de GEE
GEE
1750
2005
%Increm.
CO2
280
ppm
381
ppm
36,1
CH4
715
ppb
1774
ppb
148,1
N2O
270
ppb
319
ppb
18,15
24/06/2013
Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Mudança climática observada
Aumento da temperatura
superficial média
mundial
Aumento do nível médio
do mar
Diminuição da cobertura
de neve e extensão de
geleiras
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Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Mudança climática observada
As temperaturas tem aumentado em quase todo o planeta
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Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Fontes de incertezas
Cenários futuros.
Condição inicial de modelos.
Representação dos processos físicos – modelos climáticos.
Discretização espacial.
Remoção de bias.
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Fonte: GTI – 4AR, IPCC (2007)
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Cenários futuros - IPCC
Os cenários consideram características de mudanças demográficas, de
desenvolvimento econômico e mudanças tecnológicas. O cenário A1B apresenta
equilíbrio entre os combustíveis fósseis e outras fontes de energia e pode ser
considerado como um cenário intermediário entre os cenários A2 e B2.
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Fonte: Special Report on Emission
Scenarios – SRES (IPCC)
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Cenários futuros - IPCC
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Fonte: Special Report on Emission
Scenarios – SRES (IPCC)
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Projeções de temperatura e precipitação média mundial
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Condição inicial dos modelos climáticos
Sistema caótico
Efeito borboleta
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Condição inicial de modelos climáticos
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Modelos climáticos – processos físicos – discretização espacial
Diferentes modelos climáticos, com diferentes métodos
numéricos, discretização espacial e temporal, parâmetros.
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Modelos climáticos – processos físicos – discretização espacial
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Evolução da discretização espacial dos
Modelos climáticos ao longo dos
Relatórios do IPCC
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Downscaling dinâmico de modelo climáticos
Modelo Regional
DADOS DE ENTRADA
Modelo global HadCM3 (~300 km
grade)
Modelo Regional Eta (40 a 20 km
grade)
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Remoção de bias: Escalonamento linear
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Remoção de bias: Escalonamento linear
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Resultados clima atual
Resultados clima atual
Resultados clima atual
Resultados clima futuro
Remoção de bias: Mapeamento Quantile-Quantile
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Remoção de bias: Mapeamento Quantile-Quantile
Correção clima atual
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Remoção de bias: Mapeamento Quantile-Quantile
Correção clima futuro
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Remoção de bias: Mapeamento Quantile-Quantile
Resultados clima atual
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Remoção de bias: Mapeamento Quantile-Quantile
Resultados clima futuro
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Remoção de bias: Delta change *
Estimadas anomalias entre clima atual e futuro de
modelos climáticos e utilizada para perturbar os
dados observados.
Clima Fut. Mod.
corregido
+ ou *
Delta change
Clima Atual
Clima Futuro
Modelo
Modelo
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Observado
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Estudos de caso
A bacia hidrográfica do rio Paraguai
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Bacia hidrográfica do rio Paraguai
Evidências de mudanças no regime hidrológico da bacia analisadas em
trabalhos prévios com dados até 1996.
Dados mais recentes
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Bacia hidrográfica do rio Paraguai
O comportamento hidrológico da bacia parece ser
bastante sensível a variabilidade climática.
Grande parte da causa da variabilidade de séries de
vazões e níveis foi associada à variabilidade da
chuva.
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Bacia hidrográfica do rio Paraguai
O objetivo dessa pesquisa é investigar a influência de cenários de
mudanças climáticas no regime de precipitação e no regime
hidrológico da bacia do rio Paraguai.
Como forma de alcançar tal objetivo, propõe-se responder às
seguintes perguntas:
Qual o efeito esperado provocado por cenários de
mudanças climáticas sobre a precipitação e as
vazões dos rios na bacia?
Existem tendências comportamentais nas previsões dos
cenários de mudanças climáticas em diferentes
regiões da bacia?
Quais as incertezas associadas às previsões dos cenários
de mudanças climáticas?
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Caracterização da bacia do rio Paraguai
Cálculo de diferentes
estatísticas:
-
Médias mensais
Mínimos
Máximos
Análises espaciais
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Modelo hidrológico conceitual
O modelo conceitual tem
duas componentes
principais:
(1) Simulação da bacia e
parte dos afluentes com
modelo hidrológico
distribuído chuva-vazão
(MGB-IPH)
(2) Simulação da rede de
drenagem principal por
um modelo hidráulico
hidrodinâmico (HEC-RAS)
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O modelo MGB-IPH
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Modelo hidrológico conceitual
Ajuste do modelo no Rio Paraguai
entre Cáceres e Porto Murtinho
Medidas de desempenho do ajuste do
modelo em diferentes locais da
bacia do Alto Paraguai
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Cenários de mudanças climáticas
Quatro cenários de emissões do IPCC (IPCC, 2007) foram
selecionados para a estimativa de projeções das anomalias das
variáveis precipitação e temperatura do ar.
Foi utilizado o modelo MAGICC/SCENGEN, (Model for the
Assessment of Greenhouse gas Induced Climate Change /
SCENario GENerator) versão 5.3, que considera as principais
diretrizes estabelecidas pelo Quarto Relatório de Avaliação do
Grupo de Trabalho 1 do IPCC
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Cenários de mudanças climáticas
Os resultados correspondem a
valores médios em uma janela
de 30 anos.
Os resultados foram obtidos para
cada mês do ano.
Dois Futuros: Futuro próximo
(janela centrada no ano 2030) e
Futuro longo (janela centrada
no ano 2070).
Vinte GCMs foram utilizados.
Um total de 3840 simulações com
o modelo MAGICC/SCENGEN
(2var x 2fut x 20mod x
12meses x 4cen)
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Exemplo de resultado dado por um GCM:
Anomalia de precipitação (%) no mês de
dezembro, cenário A1B, Futuro próximo
(centrado em 2030)
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Anomalias de temperatura
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Anomalias de precipitação
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Distribuição espacial
Valores
médios dos
resultados,
cenário A2
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Modelagem de cenários de mudanças climáticas
Representação da situação atual
T
P
Modelo
hidrológico
conceitual
QcalcA
Uma única rodada
Representação em cenários futuros (P
e T observadas perturbadas com
as projeções de anomalias)
T + DT
P(1+DP)
Uma rodada por
GCM, por
cenário e por
futuro
Modelo
hidrológico
conceitual
Qcalc(1+DQ
)
Comparação
de resultados
Variação das
vazões
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Escenarios de cambios climáticos
Resultados preliminares en términos de caudales
Cáceres
Cuiabá
Coxim
Aquidauana
Pto. Murtinho
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Projeções de vazões
Porto Murtinho – Cenário A2
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49
Projeções de vazões
Cáceres – Cenario A2
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50
Projeções de vazões
Cáceres – Cenário A2
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51
Projeções de vazões
Cuiabá – Cenário A2
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52
Projeções de vazões
Cuiabá – Cenário A2
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53
Projeções de vazões
Coxim – Cenário A2
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54
Projeções de vazões
Coxim – Cenário A2
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55
Projeções de vazões
Aquidauana – Cenário A2
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Projeções de vazões
Aquidauana – Cenário A2
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Projeções de vazões
Futuro próximo
– Cenário A2
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Projeções de vazões
Futuro longo –
Cenário A2
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Projeções
Anomalias de
precipitação,
temperatura e
vazão –
Cenário A2
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Região em estudo: Taim, RS
O Sistema Hidrológico do Taim (SHT) está localizado entre o oceano
Atlântico e a lagoa Mirim, sul do Estado do Rio Grande do Sul.
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Metodologia
Quatro cenários: A1-AIM e A2-ASF – Alta emissão – e
B1-IMA e B2-MES – Baixa emisão –
Dois futuros: janela de 30 anos centrada em 2030 (futuro próximo) e em
2070 (futuro longo).
Estimativa de anomalias de precipitação e temperatura para 20 MCGs.
Mediana e percentil 10% e 90% do conjunto.
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Resultados e discussões: Precipitação
B2-MES
Futuro longo
Futuro próximo
A2-ASF
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Resultados e discussões: Temperatura
B2-MES
Futuro longo
Futuro próximo
A2-ASF
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Resultados e discussões: Incertezas
Precipitação
Temperatura
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Conclusões
As projeções estimadas mostraram uma claro padrão de
aumento da temperatura em praticamente todos os meses
do ano, sendo a magnitude do aumento dependente do
horizonte da previsão e do cenário.
As projeções de precipitação futura foram mais contraditórias,
pois aumentaram e diminuíram em função do MCG utilizado.
Es importante ressaltar as incertezas associadas a essas
projeções, que mostraram grandes discrepâncias na
estimativa da intensidade das anomalias de precipitação e
temperatura, principalmente no caso da precipitação.
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Região em estudo: Taim, RS
O Sistema Hidrológico do Taim (SHT) está localizado entre o oceano
Atlântico e a lagoa Mirim, sul do Estado do Rio Grande do Sul.
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Metodologia
Desempenho dos modelos climáticos representando o clima atual
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Procedimento descrito por Wigley (2008).
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Metodologia
Desempenho dos modelos climáticos representando o clima atual
“Melhores”
“Piores”
Procedimento descrito por Wigley (2008).
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Metodologia
Estimativa das projeções de níveis d’água no banhado do Taim
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Resultados e discussões: Níveis d’água
Série contínua
Médias mensais
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Resultados e discussões: Todos os modelos
B2-MES
Futuro longo
Futuro próximo
A2-ASF
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Resultados e discussões: “Melhores” modelos
B2-MES
Futuro longo
Futuro próximo
A2-ASF
24/06/2013
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Resultados e discussões: “Piores” modelos
B2-MES
Futuro longo
Futuro próximo
A2-ASF
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Conclusões
Considerando todos os modelos, foram obtidos valores médios de
anomalias do nível d’água do banhado do Taim de 0,04m a
0,13m no futuro próximo e de 0,12m a 0,56m no futuro longo.
A seleção de um subconjunto de modelos dentre os vinte modelos
climáticos para o calculo das estatísticas mostrou uma grande
influência nos resultados obtidos.
Considerando o subconjunto de “melhores” modelos, o padrão de
aumento dos níveis do banhado do Taim foi mais evidente, ao
mesmo tempo em que a faixa de incerteza dos resultados foi
menor. O contrário aconteceu quando considerado o conjunto
de “piores” modelos.
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Incertezas nas projeções de mudanças climáticas
Comentários finais
As projeções de variáveis hidro-climatológicas são feitas
com longas antecedências: 25, 50, 100 anos!
Nenhum modelo consegue representar o sistema
perfeitamente nem gerar projeções de seu
comportamento perfeitamente.
Uma quantificação das incertezas é necessária na
estimativas de projeções de mudanças climáticas para
auxílio na tomada de decisão.
Principal fonte de incertezas associada aos diferentes
modelos climáticos.
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Muito obrigado !!
Prof. Juan Martín Bravo
Instituto de Pesquisas Hidráulicas
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
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