Modelagem Climática - Apresentação dos cenários IPCC AR4 e AR5 e considerações para estudos usando modelagem climática para estudos de IVA

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Published on April 24, 2014

Author: saepr

Source: slideshare.net

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Apresentação exibida durante o 2º Workshop sobre Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040, realizado nos dias 14 e 15 de abril, em São José dos Campos, São Paulo. Tema: “Modelagem Climática - Apresentação dos cenários IPCC AR4 e AR5 e considerações para estudos usando modelagem climática para estudos de IVA”. Autor: Jose A. Marengo (CCST INPE). Saiba mais: http://ow.ly/w5K2k

Modelagem Climática Apresentação dos cenários IPCC AR4 e AR5 e considerações para estudos usando modelagem climática para estudos de IVA Jose A. Marengo CCST INPE jose.marengo@inpe.br

O Sistema terrestre

PREVISÃO NÚMERICA DE TEMPO E CLIMA • Ocomportamento da atmosfera é governado pelas leis da física que representa o movimento do ar, o papel da umidade, trocas de calor, etc • As interações entre a atmosfera e superfície da terra e dos oceanos são importantes para caracterização do clima. • Modelos climaticos sao usados para representar matematicamente todos os processos naturais que possam afetar tempo e clima, e assim apos de resolver as equacoes matematicas podemos ter uma previsao do comportamento do tempo e clima em varias escalas de tempo (incertezas presentes)

MODELOS CLIMATICOS (MODELOS DE CIRCULAÇÃO GERAL) 28 níveis verticais 1º lat 1º long 100 km 100 km Interações laterais Interações com a superfície Número de elementos: 400 x 200 x 28 x 7= 15,9 milhões E-W N-S Vertical Calcula-se para cada um destes volumes: Temperatura, umidade, direção e velocidade do vento, altura geopotencial. Domínio Geográfico www.cptec.inpe.br

A melhor ferramenta para previsão de tempo e clima, e para projeções de cenários prováveis de alterações climáticas para o futuro são os modelos matemáticos do sistema climático global, ou modelos climáticos), que levam em conta de forma quantitativa (numérica) o comportamento dos componentes do sistema climático (atmosfera, oceanos, criósfera (áreas com gelo e neve), vegetação, ciclos biogeoquímicos, etc.) e de suas interações. Esses modelos permitem que se simulem prováveis cenários de evolução do clima para vários cenários de emissões dos Gases de Efeito Estufa (GEE). Em contrapartida, os estudos de impactos de mudanças e variações do tempo e clima e a formulação de políticas de adaptação em resposta às variações do tempo e clima e mudanças do clima tem mostrado que o nível de detalhamento fornecido por esses modelos ainda não estão consolidados, ainda que, forneçam uma boa ideia de como as mudanças podem se manifestar em grande escala. Para observar como as mudanças climáticas ocorrem em nível de bacias hidrográficas é preciso ter acesso a informações mais detalhadas. Deste modo, o desenvolvimento de técnicas de transferência da informação gerada pelos modelos climáticos na grande escala para escalas menores, isto é, as chamadas técnicas de “downscaling dinâmico” utilizando Modelos Climáticos Regionais que permitem um maior detalhamento espacial e temporal das variáveis do sistema climático em relação aos modelos globais, tornam-se uma ferramenta útil para estudar as mudanças e flutuações climáticas em escala regional, úteis para estudos de impactos.

1. Modelos climáticos representação matemática do sistema terrestre 2. Limitações na representação de processo físicos pouco conhecidosincertezas 3. Como tratar as incertezas  desenvolvimento de modelos modelos, mais integrados (ES-Earth System models) 4. Melhor analise Analise tipo MME Multimodel ensemble, espalhamento entre modelos 5. Estudos de IVA downscaling usando vários modelos globais e regionais (ex. CLARIS LPB)

Figura 4. Apresentação dos cenários RCP (Representative Concentration Pathways) usados no IPCC AR5. (Van Vuuren et al 2011)

Figura 5. Mudanças na temperatura media global (linhas em cores) e incertezas (áreas sombreadas em cores), relativas a 1986–2005, para os cenários SRES do IPCC AR4 e RCPs do IPCC AR5. O numero de modelos é indicado entre parênteses. As caixas no lado direto mostram a media e o desvio padrão das projeções de aumento da temperatura até 100 (Knutti et al 2012)

Viés de Precipitação (mm.dia-1) – CMIP3 Vies Presente Modelo-observacao

Viés de Precipitação (mm.dia-1) – CMIP5 Vies Presente Modelo-observacao

Viés de Precipitação (mm.dia-1) – CMIP5 CMIP3CMIP5

Viés de Temperatura (oC) – CMIP3 Vies Presente Modelo-observacao

Viés de Temperatura (oC) – CMIP5 Vies Presente Modelo-observacao

Viés de Temperatura (oC) – CMIP5 CMIP3CMIP5

CMIP5 – Projections of Near Surface Air Temperature Change (oC ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Ensemble Mean)

CMIP5 – Projections of Precipitation Change (mm.dia-1 ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Ensemble Mean)

CMIP5 – Projections of Near Surface Air Temperature Change (oC ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Individual Models – RCP 8.5) - DJF

CMIP5 – Projections of Near Surface Air Temperature Change (oC ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Individual Models – RCP 8.5) - JJA

CMIP5 – Projections of Precipitation Change (mm.dia-1 ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Individual Models – RCP 8.5) - DJF

CMIP5 – Projections of Precipitation Change (mm.dia-1 ) 2071-2100 minus 1961-1990 (Individual Models – RCP 8.5) - JJA

PDSI 2080-99 Changes in PDSI 2080-99 minus 1980-99

Percentage change in the occurrence of days under drought conditions for the period 2070–2099 relative to 1976–2005, based on a multimodel ensemble MME experiment under RCP8.5 from five global climate models and seven global impact models: MME Mean

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