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ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO DE MODELOS DE CLIMA DO CMIP5 NA BACIA DO RIO ITAJAÍ
Fecha
2018-06-28Autor
Pereima, Maria Fernanda Rodrigues
Institución
Resumen
Modelos Climáticos Globais (GCM) são as pricpiais ferramentas
disponíveis para compreender o sistema climático em mudança e como
ele se comportará no futuro. GCM apresentam erros sistemáticos e tem
uma resolução espacial muito grosseira para medidas de planejamento e
mitigação. Para solucionar a discrepância de escala entre os modelos de
clima e suas aplicações locais pode ser resolvida através de métodos de
correção por Downscaling e correção de viés. Este trabalho tem por
objetivo a analise da precipitação dos modeos de clima do CMIP5 na
bacia do rio Itajaí. A área de estudo escolhida dada sua atividade portuária
e industrial, bem como pelo seu histórico de inundações. A bacia tem área
de aproximadamente 15000 km². Os GCM da quinta fase do Coupled
Model Intercomparison Project (CMIP5) foram comparados à 11
estações pluviométricas na área de estudo. Os dados dos modelos de clima
foram corrigidos pelo método de correção de viés chamado Quantile
Mapping, que calibra uma função de transferência (FT) entre as funções
de distribuição acumulada (CDF) da precipitação dos modelos de clima e
da observação e então aplica esta função no período futuro. Duas
abordagens deste método foram utilizadas: a Anual, que calibra uma FT
para todo o período e a Mensal, que discrimina a série em 12 meses. De
forma a quantificar este desempenho, índices de aspectos temporais e
marginais foram estabelecidos. Para quantificar o desempenho do método
em representar os aspectos temporais, foram utilizados o Ciclo Anual e a
Sazonalidade. Para os aspectos marginais, foi aplicado o Teste de
Aderência de Kolmogorov-Smirnov (teste K-S); estabelecidas médias,
desvios padrão e coeficientes de variação da precipitação total anual; foi
analisada a distribuição de precipitação máxima mensal. Na análise dos
aspectos temporais, a correção mensal se mostrou superior à anual. Dentre
os aspectos marginais, o teste K-S verificou uma melhoria dos resultados
dos modelos corrigidos quando comparados aos modelos sem correção.
Na análise de precipitação total anual, a correção diminui a variabilidade
da precipitação, mas também diminui a ocorrência de magnitudes na
cauda superior da distribuição. O mesmo ocorre para as precipitações
máximas mensais, que aumentam a ocorrência de médias intensidades e
diminuem a ocorrência de grandes intensidades. Concluiu-se que o
método de correção deve ser utilizado com cautela, especialmente no que
tange à eventos extremos de precipitação.