Variabilidade e tendências de temperatura no Sudeste do Brasil: uma análise em escalas local e regional - Abreu, Rafael Cesario de (2023)
As projeções do aquecimento global e do aumento de eventos climáticos extremos (Painel Intergovernamental Sobre Mudanças Climáticas (IPCC) são especialmente importantes para as áreas mais populosas, que penalizarão os grupos mais vulneráveis. O Sudeste do Brasil é um exemplo, que contribui com mais de 50 % do Produto Interno Bruto nacional, e abriga mais de 40 % da população. No entanto, as tendências históricas de temperatura não são homogêneas ao redor do globo, e particularmente na região Sudeste, devido a efeitos de distribuição de aerossóis, cobertura de superfície e circulações locais. Este estudo visa atribuir os principais fatores que contribuem para a determinação da variabilidade espacial e das tendências de temperatura no Sudeste. Com o modelo estatístico de Ribes et al. (2017) estimou-se um aumento de 1.1 °C em 50 anos na temperatura média regional observada, que não pode ser explicado sem o aumento de gases de efeito estufa, e que mais de 50 % da incerteza na estimativa dos parâmetros ajustados vem da variabilidade dos modelos do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Na escala local, utilizando 52 estações meteorológicas no Sudeste, com um modelo estatístico Aditivo Generalizado (GAM), estimou-se a variabilidade espacial da média de temperautra mínima e máxima (Tmin e Tmax), respectivamente, que foram significativamente controladas pelos fatores de zonalidade e continentalidade (posição geográfica) e altitude (~5.0 °C), pela cobertura de superfície segundo o Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) para Tmin (~3.0 ºC) e pela cobertura de nuvens para Tmax (~3.5 °C). Ainda, a análise do controle do NDVI sugere uma resposta heterogênea de Tmin que deve levar em conta a distribuição da cobertura vegetal mais localizada. A variabilidade temporal de temperatura de longo prazo em cinco estações meteorológicas no estado de SP mostrou que a tendência ajustada pelo GAM traz informações mais acuradas da variabilidade se comparada com oajuste linear, revelando uma provável influência do efeito de urbanização nas tendências da temperatura mínima, coerente com o crescimento da população nas cidades estudadas.