Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Maria Leidinice da |
| Orientador(a): |
Oliveira, Cristiano Prestrelo de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICAS
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49183
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Resumo: |
Vários estudos têm apontado a América do Sul (AS) como uma das regiões continentais com maior grau de vulnerabilidade face às mudanças climáticas. Diante disso, simulações regionalizadas com o Regional Climate Modeling system versão 4.7 (RegCM4.7) acoplado ao Community Land Model versão 4.5 (CLM4.5) sob os cenários de baixa (RCP2.6) e alta (RCP8.5) emissões que interagem com o Fifth Assessment Report do Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5-IPCC) foram realizadas sobre a AS tropical (AST). O objetivo é avaliar o Added Value (AV) da modelagem regional por meio do downscaling dinâmico durante o período histórico (1986–2005), bem como analisar os aspectos regionais projetados pelo modelo em reportar as mudanças climáticas no futuro distante (2080–2099). Diante disto, esta pesquisa constituiu de três etapas principais: i) inicialmente, o método Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) – entre outras análises – foi usado para avaliar e ranquear os General Circulation Models (GCM) integrantes do Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ao reproduzir variáveis de superfície sobre sub-regiões da AST; ii) além de demonstrar uma metodologia de seleção que evita os modelos de entrada menos realísticos, após a seleção do GCM foi realizado o downscaling dinâmico sobre o domínio da AST e, consequentemente a validação das simulações; iii) por fim, os extremos climáticos foram avaliados. O clima sobre o domínio de interesse foi caracterizado com base nas variáveis de precipitação e temperatura do ar próximo à superfície. O clima médio do período histórico foi confrontado com o conjunto de dados mensais do Climate Research Unit versão ts4.02 (CRU). Por sua vez, o conjunto de dados diários do Climate Prediction Center (CPC) foi utilizado para validar os extremos climáticos. Os resultados do método TOPSIS apontam os GCMs BNU-ESM, CSIROACESS1.0, HadGEM-ES, INMCM4, NorESM-ME e MME, como um dos melhores para representar precipitação e/o temperatura sobre sub-regiões da AST. Levando em consideração as limitações computacionais, apenas o HadGEM-ES foi selecionado para dirigir o RegCM4.7 e gerar as simulações e projeções climáticas necessárias para as etapas seguintes deste estudo. Com relação ao downscaling dinâmico, o RegCM4.7 apresenta AV na representação espacial da precipitação e temperatura sobre a região Nordeste do Brasil e parte da Cordilheira dos Andes, principalmente no inverno. No entanto, não representa adequadamente a precipitação sobre a bacia Amazônica, principalmente no verão. As projeções do clima médio indicam que a simulação mais refinada do RegCM4.7 melhora significativamente os padrões espaciais projetados da simulação de resolução mais grosseira do HadGEM2-ES e até modifica o sinal de precipitação em alguns casos, e.g., no outono. Com relação à temperatura, ambos os modelos projetam aumento com maior magnitude para RCP8.5. Com relação aos extremos climáticos, o RegCM4.7 projeta mudanças mais significativas nos índices de precipitação e temperatura do que o HadGEM2-ES de condução, indicando maior sensibilidade às mudanças nos extremos. Embora ainda persistam algumas diferenças e vieses, o RegCM4.7 configurado adequadamente é uma ferramenta viável para estudos climáticos. |
