Cenários de Mudanças Climáticas: Regionalização (‘downscaling’)
Parte V Cenários de Mudanças Climáticas
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CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS
Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Sin Chan Chou André Lyra, Jorge Gomes, Josiane Bustamante, Gustavo Sueiro, Priscila Tavares, Adan Silva, Gracielle Chagas, Caroline Mourão, Isabel Pilotto
[email protected] +55-12-3186-8424
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A Primeira Projeção Climática
• Cenário: 2 X CO2
• Arrhenius quantificou em 1896 as mudanças na temperatura (aprox. 5° C) que deveriam ser esperadas ao dobrar o CO2, baseado no conceito do efeito de ”glass bowl” introduzido em 1824 por Joseph Fourier
![Page 3: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/3.jpg)
Cenários de mudanças climáticas em modelos numéricos
2010
A
2025
B
2040
C
2050
D
2100
2 x CO2
FAR – First Assessment Report (IPCC, 1990)
Os cenários consideram desenvolvimento econômico, mudanças de uso de fontes de energia e crescimento demográfico.
![Page 4: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/4.jpg)
Special Report on Emission Scenarios (SRES,2000)
AR4
![Page 5: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/5.jpg)
Representative Concentration Pathway – RCP
AR5
Integrated Assessment Models – IA Models Land use included
![Page 6: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/6.jpg)
Cadeia de Incertezas
Projeção dos Impactos das Mudanças Climáticas
Emissões
Concentrações CO2, metano, sulfatos, etc.
Mudança Climática Global Temperatura, precipitação, pressão, etc.
Detalhamento Regional Topografia, vegetação, evento extremo, etc.
Impactos Enchentes, Secas, energia, produtividade
agricola etc.
Cenários de população, energia, modelos econômicos
Modelos do ciclo do carbono e química
Modelos Climáticos Globais
Modelos Climáticos Regionais
Modelos de Impactos
![Page 7: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/7.jpg)
Porque gerar novas simulações de mudanças climáticas? 1. Em geral, foram introduzidos melhorias nos modelos globais que acrescentaram
processos importantes para mudanças climáticas, como ciclos biogeoquímicos (“Earth System Model”);
2. A simulação da temperatura da superfície melhorou com correlaçãp espacial de 0.99; e da precipitação de 0.77 em AR4 para 0.82 em AR5.
3. etc
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Projeções na América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
DJF Temperatura
NEB AMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
![Page 9: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/9.jpg)
Projeções na América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
NEB AMZ
JJA Temperatura
NEB AMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
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ONDJFM Precipitação
NEB AMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
Projeções na América do Sul a partir de 42 modelos globais (IPCC, 2013)
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Projeções na América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
AMJJAS Precipitação
NEB AMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
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(IPCC, 2013) Média de 42 modelos
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Avaliação do ciclo anual da precipitação período 1980-1999 de 44 modelos do AR5, ( produzida pela equipe do Modelo Eta/INPE)
0
2
4
6
8
10
12
J F M A M J J A S O N D
TSA
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
2,00
J F M A M J J A S O N D
TSA
CMIP5 CMIP3
CMIP5 CMIP3
1. Ciclo anual da precipitação correlaciona melhor com as OBS em CMIP5 2. RMSE da precipitação menor em CMIP5
RMSE PRECIP
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14
REGIONALIZAÇÃO
(‘DOWNSCALING’)
Para os modelos globais simularem
vários séculos, e captarem as
mudanças climáticas globais,
necessitam utilizar grades de tamanhos
grandes (baixa resolução espacial).
Entretanto, para estudos de impactos,
vulnerabilidade e adaptação, é
necessário maior detalhe pois estes
estudos tem caráter local.
Os modelos atmosféricos regionais
provem o detalhamento do modelo
global (regionalização) para um
determinado período de tempo e para
uma determinada região.
Modelo Regional Eta
40km, 20 km
Modelo global, cenário A1B
(HadCM3 ~400kmx300km)
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15
1961-1990 simulations
using Eta Model forced by HadCM3
historical 4-member runs (Chou et al 2012, Climate Dynamics)
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Eta Model
Operational characteristics
•Convection: 1. Betts-Miller-Janjic scheme, 2. Kain-Fritsch + Mom Flux,
Precip partition parameter • Stratiform rain: 1. Zhao scheme
2. Ferrier scheme • Turbulence: Mellor Yamada 2.5, MO surface layer, Paulson functions • Radiation: GFDL package • Land surface scheme:
•NOAH scheme, 4 soil layers, • Initial conditions
•NCEP T126L28, T213L42 analyses • L.B.C.
• CPTEC T126L28 T213L42 GCM, • Initial soil moisture :monthly climatology • Initial albedo: seasonal climatology •SST 0.25x0.25 degree lat/lon •Changes in calculations of Ps, fluxes over ocean, 10-m winds.
• Domains •Most part of South America •Southeast Brazil •Northeast Brazil
• Resolution: 40 km/38 layers; •15km/50 layers; • 5km/50 layers NH
• Grid-point model •Arakawa E grid and Lorenz grid
• Refined Eta vertical coordi (Mesinger, 1984; Mesinger et al 2012) •Prognostic variables: T, q, u, v, ps, TKE, cloud water/ice, hydrometeors •Time integration:
•2 level, split-explicit •Adjustmet: forward-backward
•Horiz.Advection: first forward and then centered
•Vert Advection: Piecewise Linear Scheme > finite volume Model
16
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17
HADCM3
Pope et al, 2000, Gordon et al, 2000. (Hadley Centre OAGCM ) variables: u, v, q, theta, surf press
•1960-2099 •LBC: 6/6h •flux adjustments and sulphur cycle included
Present climate: [all-forcing run - antropogenic (greenhouse gases, sulphates, ozone) + natural (solar and volcanic)] •Data domain : 106.875 W a 1.875 W e 78.75 S a 18.75 N •Resolution: dx=3.75o and dy=2.75o •Number of files for LBC= 44640 (31 years)
113x243x38
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18
1. 360-day year calendar;
2. Equivalent CO2 concentration, update every 5 years;
3. HadCM3 Monthly Sea Surface Temperature, daily update
4. Monthly Vegetation Greeness, daily update;
5. Interface to read HadCM3, output
from Weather to Climate Change version
Veg greeness
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© Crown copyright Met Office
Mudança de precipitação do
período de 2071-2099 em
relação ao período de 1961-
1990 a partir do conjunto das
rodadas do HadCM3
Summer
Somente estes membros foram escolhidos para
alimentar o modelo Eta
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20
DJF
CRU low mid high
low mid high JJA
CRU
1961-1990 PRECIPITATION
unprtrb
unprtrb
CIC PLATA, Uruguai, 2013
![Page 21: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/21.jpg)
AGU, Foz do Iguaçu, 2010 21
DJF
CRU low mid high
low mid high JJA
CRU
TEMPERATURE
unprtrb
unprtrb
CIC PLATA, Uruguai, 2013
![Page 22: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/22.jpg)
22
Mean Errors
precip
Temp
DJF JJA
DJF JJA
Ens Mean + Spread
DJF JJA
DJF JJA
mean errors > spread
![Page 23: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/23.jpg)
23
Projeções regionalizadas sobre o Brasil
cenário A1B 2011-2100
(Marengo et al 2012, Climate Dynamics)
![Page 24: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/24.jpg)
2010-4
0
2041-7
0
2071-2
100
DJF JJA
A1B-Low
DJF JJA
A1B-Medium
DJF JJA
A1B-High
DJF JJA
A1B-Unperturbed
C o CIC PLATA, Uruguai, 2013
![Page 25: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/25.jpg)
2010-4
0
2041-7
0
2071-2
100
DJF JJA
A1B-Low
DJF JJA
A1B-Medium
DJF JJA
A1B-High
DJF JJA
A1B-Unperturbed
% of change CIC PLATA, Uruguai, 2013
![Page 26: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/26.jpg)
26
Projeções até finais do Século XXI mostram mudanças nos extremos de chuva, com chuvas mais intensas ou com mais áreas com seca extrema
Aumento na freqüência de
chuvas intensas em 2071-2100
relativo a 1961-90
Cenários futuros de clima
Aumento no número de dias secos
consecutivos em 2071-
2100 relativo a 1961-90
%
Mudanças na chuva (%) em 2071-2100 relativo a 1961-90. Amazonia e Noreste do Brasil deficiencia de chuvas Sudeste da America do Sulraumento nas chuvas
As projeções sugerem que as mudanças do clima apresentam
variabilidade regional
![Page 27: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/27.jpg)
AMZ:+2.0°C
SF: +1.9°C
PAR: +1.8°C
+1.7 °C
+1.3 °C 418 ppm
AMZ:+3.6°C
SF: +3.2°C
PAR: +3.8°C
+3.0 °C
+2.5 °C 523 ppm
AMZ:+4.9°C
SF: +4.1°C
PAR: +4.1°C
+4.2 °C
+3.3 °C 638 ppm
% Mudanças na chuva
de DJF relativo a 1961-
90
Mudanças na
temperatura
anual no Brasil
Mudanças na
temperatura
anual global
Concentrações
de CO2
equivalente
Década
8%
10%
=
2010-40
2041-70
2071-2100
19%
28%
4%
25%
26%
3%
Projeções geradas pelo Eta-CPTEC/HadCM3 40 km -A1B (Marengo et al 2012) CIC PLATA, Uruguai, 2013
![Page 28: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/28.jpg)
28
New scenarios
&
Eta model developments
![Page 29: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/29.jpg)
Desenvolvimento de novas simulações de mudanças climáticas regionalizadas (‘downscaling’) - MCTI/PNUD
• Simulações com Modelo Eta-20km Região: América do Sul, Central e Caribe Período: 1960-2100 Cenários: RCP 4.5 e RCP 8.5 A partir dos modelos globais: BESM e HadGEM2-ES • Simulação com Modelo Eta-5km, não-hidrostático Região: Sudeste do Brasil Período: 1960-2100 Cenários: RCP 4.5 A partir do modelo: Eta-20km Aplicação: em estudos de megacidades, eventos extremos
![Page 30: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/30.jpg)
Hierarquia dos Modelos Numéricos Atmosféricos
Globais: Acompanhamento dos padrões de escala sinótica para todo o globo.
Regionais: Aplicação semelhante aos modelos globais, mas com resolução maior sobre uma área limitada de interesse.
Mesoescala: Acrescenta detalhes aos padrões de escala sinótica previstos no modelo regional.
Interação entre os modelos
Global Regional Mesoescala ci ci
cc TSM
ci cc
BESM, HadGEM
200km Eta-20km Eta-5km
![Page 31: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/31.jpg)
CICLO ANUAL DA PRECIPITAÇÃO (mm/dia); 40km x 20km; HadCM3
SE
S N
CRU E40km E20km
BR
![Page 32: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/32.jpg)
FREQUÊNCIA RELATIVA vs PRECIPITAÇÃO (mm/dia); 40km x 20km
Distribuição do Eta-20km mais próxima da distribuição dos dados CRU América do Sul
%
%
%
![Page 33: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/33.jpg)
Projection of rainfall extremes (R10) and impacts in
the Greater São Paulo city
R1
0
2020-2030 2050-60 2080-90
Changes in R10 from the Eta model, relative to 1961-90, driven by HadCM3, A1B scenario
NON-HYDROSTATIC VERSION for HIGH RESOLUTION
(Marengo)
![Page 34: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/34.jpg)
34
Change of land use:
Urban vegetation at 5km >>
increase of convective precipitation,
stronger land-sea breeze circulation
Caroline Mourão, 2010
![Page 35: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/35.jpg)
315 x 625 x 38 pontos Eta-20km
Eta-5km
1961-2100 6h/6h ou 3h/3h RCP 4.5 e RCP 8.5 4 simulações Eta-20km para abril 2014 1 simulação Eta-5km para maio 2014
![Page 36: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/36.jpg)
Gilvan Sampaio analisou a tendencia de 9 modelos do IPCC AR5 de precip para NEB
IPSL-CM5A-LR 8.5
IPSL-CM5A-LR 2.6 IPSL-CM5A-LR 4.5 MIROC5 4.5
CCSM4, CSIRO-Mk-3-6-0, GFDL-ESM2M, GISS-E2-R, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC5, MRI-CGCM3 e NorESM1-M.
![Page 37: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/37.jpg)
Realce: modelos que apresentam tendência positiva Realce claro: modelos que apresentam *fraca* tendência positiva
5 modelos 4 modelos 3 modelos
Interessante notar que com aumento do nível de emissão, diminui o numero de modelos com tendencia positiva de chuvas no NEB
* **
IPSL- CM5A-LR tendencia positiva em todos os cenários
(Gilvan Sampaio)
![Page 38: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/38.jpg)
GCM que dispomos no INPE para alimentar o Eta
1. MOHC HadGEM2-ES RCP4.5/RCP8.5 2. IPSL IPSL-CM5A-LR RCP4.5/RCP8.5 3. CCCma CanESM2 RCP4.5/RCP8.5 4. CSIRO CSIRO-Mk3-6-0 RCP4.5/RCP8.5 5. NIES MIROC5 RCP 4.5 6. INPE BESM RCP 4.5 / RCP 8.5
Avaliando o ciclo sazonal destes modelos no periodo 1980-2005, para a região tropical da America do Sul BIAS MAE RMSE R2 MOHC HadGEM2-ES 0.64 0.64 0.69 0.9836 melhor desempenho em TSA
IPSL IPSL-CM5A-LR -1.19 1.19 1.37 0.9635 CCCma CanESM2 -1.88 1.88 1.90 0.9848 erros muito grandes para TSA
CSIRO CSIRO-Mk3-6-0 -156 1.56 1.63 0.9361 erros muito grandes para TSA
NIES MIROC5 0.58 0.94 1.08 0.9714 << Outros MRI 0.80 0.80 0.90 0.9599 GFDL-ESM-EM -1.25 1.25 1.48 0.9750
Combinando disponibilidade imediata dos dados, erro de magnitude mediano para a região tropical da América do Sul, e a necessidade de rodar 1 membro com chuva do futuro (futuro próximo) acima da média atual, então pode-se optar pelo MIROC5.
![Page 40: Parte V Cenários de Mudanças Climáticas](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022051817/5481a6e3b4af9f960d8b45a7/html5/thumbnails/40.jpg)
IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T. F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P. M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, in press. Chou SC, Marengo JA, Lyra A, Sueiro G, Pesquero J, Alves LM, Kay G, Betts R, Chagas D, Gomes JL, Bustamante J, Tavares P (2012) Downscaling of South America present climate driven by 4-member HadCM3 runs. Climate Dynamics. Vol. 38 n. 3-4, 635-653. DOI 10.1007/s00382-011-1002-8 Marengo, J. A.; Chou, S. C; Kay G.; Alves, L.; Pesquero, J. F Soares, W.R; Santos, D.C.; Lyra, A. A.; Sueiro, G.; Betts, R.; Chagas, D. J.; Gomes, J. L.; Bustamante, J. F.; Tavares, P. Development of regional future climate change scenarios in South America using the Eta CPTEC/HadCM3 climate change projections: Climatology and regional analyses for the Amazon, São Francisco and and the Parana River Basins. Climate Dynamics. Vol 38, n 9-10, 1829-1848. 2012. DOI 10.1007/s00382-011-1155-5 Mesinger F, Chou SC, Gomes JL, Jovic D, Bastos P, Bustamante JF, Lazic L, Lyra AA, Morelli S, Ristic I, Veljovic K. (2012) An upgraded version of the Eta model. Meteorology and Atmospheric Physics. Vol 116 (3), 63-79. DOI: 10.1007/s00703-012-0182-z
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(IPCC, 2013) Média de 42 modelos
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Porque gerar novas simulações regionalizadas? 1. Porque a regionalização permite maior detalhamento das simulações dos modelos globais
a partir da inclusão de informação de topografia, vegetação etc. mais detalhada;
2. Processos físicos, por exemplo nuvens, podem ser representadas mais explicitamente;
3. A maior resolução horizontal permite representar fenômenos de maior intensidade;
4. Foram introduzidas melhorias no modelo regional;