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Tema Confiabilidade dos Cenários ClimáticosPalestra:
Jose Antonio Marengo Orsini,
CCST/INPE
O Estado da Arte da Modelagem Climática: tempo, clima e cenários
futuros
Jose A. MarengoCCST INPESão Paulo, [email protected]
Contribuções: G. Camara, S. Chou, O, Moraes,
A EVOLUÇÃO ATRAVÉS DOS TEMPOS
Lewis Fry Richardson (1881-1953)
A Primeira previsão de tempo
PCD
Supercomputador
Dados observação
Produtos numéricos Previsão e alertas
Produtosp/sociedade
Previsão do Tempo no INPE(www.cptec.inpe.br)
PREVISÃO NÚMERICA DE TEMPO E CLIMA
O comportamento 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.
TIPOS DE MODELOS NÚMERICOS
Modelos de Balanço de Energia (EBMs) - são modelos
unidimensionais que predizem a variação da temperatura
de superfície com a latitude. Relações simplificadas são
usadas para calcular os termos que contribuem ao balanço
de energia em cada zona latitudinal.
Modelos Estatísticos - Dinâmicos bidimensionais (SD)
tratam explicitamente com os processos de superfície e
dinâmica numa estrutura média zonal e tem uma atmosfera
media na vertical. Estes modelos têm sido o ponto de
partida para a incorporação de reações químicas nos
modelos globais.
Modelos de Circulação Global - Onde a natureza
tridimensional da atmosfera e/ou o oceano é incorporada.
MODELOS DE CIRCULAÇÃO GERAL (MCGA)
MODELOS REGIONAIS CLIMATICOS (RCM)
28 níveis
verticais1º
lat1ºlong
100 km
100 km
Interações laterais
Interações com a superfície
Número de elementos:
400 x 200 x 28 x 7= 15,9 milhõesE-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
Principais Desastres Naturais no Brasil 2000-2007
14%
3%
6%
58%
11%8%
Seca Epidemia Temperatura Extrema
Inundação Deslizamento Vendavais
fonte Vulnerabilidade Ambiental / Rozely Santos, organizadora. – Brasilia: MMA, 2007.
Principais Desastres Naturais no Brasil 2000-2007
14%
3%
6%
58%
11%8%
Seca Epidemia Temperatura Extrema
Inundação Deslizamento Vendavais
Desastres naturais no Brasil
Inundações na cidade de São Paulo em Fevereiro de 2010
Episódios de chuvas intensas: São Paulo
Fevereiro de 2011
Episódios de chuvas intensas: São Paulo
Verão de 2011
São Paulo - O governador de São Paulo, Geraldo
Alckmin (PSDB), culpou a intensidade das
chuvas de ontem pelo transbordamento do rio
Tietê e do córrego Aricanduva. Após evento hoje
na capital paulista, ele disse que a falta de
piscinões e a ocupação histórica das áreas de
várzea também podem ser responsabilizadas
pelas inundações. Como medida para tentar
evitar situações semelhantes,
Alckmin culpa chuva intensa por transbordamento de rios
Episódios de chuvas intensas: São Paulo
20 km
Rio e Angra dos Reis, 31/12/2009
(previsão de 24 h)
5 km
Tragédia no Rio se agrava com aumento de mortos e colapso de abastecimento nas cidades
serranas; Dilma e Cabral culpam ocupação irregular pelo desastre
Tragédia no Rio é o maior desastre natural em número de mortes no país
Teresópolis e Nova Friburgo confirmam mais mortos; 508 morrem na região serrana (Janeiro 2011)
Ignorando evidências sobre eventos climáticos extremos, governantes abandonam populações à
mercê de inundações e deslizamentos
Acumulado de
chuva entre 00UTC
12 – 00UTC
13/jan/2011
Desempenho com 1,
2, 3 km de
resolução espacial
Previsão de extremos:Santa Catarina – Novembro 2008
135 mortes, 78.000 desabrigados
Rain forecast by INPE for Santa Catarina disaster 2008 (Current regional model 20km - maximum 150mm in 3
days)
Model with better resolution (5 km) and physics, to be run in new supercomputer (max of 400 mm in 3 days)
SISMADENAlertas
Evento Extremo
Onde podemos melhorar: alertas de desastresRisco geológico e social
Modelo hidrológico
Como operamos hoje em eventos extremos?
ModelosSatellite/RadarPCD
Rain totalFixed time and irregular – alert
Point dataOne file per DCP
Grid 4kmTotal rain 1h
Total rain 24hCurrent (mm/h)
Binary file
ETA 40, 20, 5 KmEnsemble 40 Km
Total rain 72h72 files
ASCII grid file
SISMADEN: Dados de previsão do tempo
Previsão de qualidade do ar (CO)16-04-2008 valida for 17-04-2008
Verificação por imagem MODIS 17-04-2008
Previsão de qualidade do ar
TSM
ANÁLISE
MODELO CLIMÁTICO PREVISÃO
CONSENSO
Fluxo da Previsão Climática INPE-INMET
Primeiro Mês de Previsão
Anomalias de TSM no Pácífico Tropical
Previsão de Anomalia de TSM do NCEP
Primeiro Mês de Previsão
Último Mês de
Previsão
CC Inferior: Anomalia de TSM
Anomalias de TSM no Atlântico
Previsão de TSM no Atlântico - SIMOC/CPTEC
Anomalias de TSM GLOBAIS
NCEP
Restante dos Oceanos: Anomalia de TSM Persistida
Soma
Soma
Último Mês de
Previsão
Condições de Contorno para a Previsão Numérica do GCM no INPE
NOV FEVJANDEZ ... JUN
TSM:Obs. TSM Prevista:
Anomalias Persistidas
Previsão para o Pacífico
Previsão para o Pacífico e Atlântico
SIMULAÇÃO PREVISÃO
PREVISÃO
SAZONAL
PREVISÃO
MÉDIA DO
CONJUNTO
SUBTRAÇÃO
NOV FEVJANDEZ ... JUN
SIMULAÇÃO CLIMATOLÓGICA
TSM CLIMATOLÓGICA
PREVISÃO DA ANOMALIA
CLIMATOLOGIA
DO
MODELO
CLIMATOLOGIA DO MODELO
MÉDIA DO
CONJUNTO
CONJUNTO
1
N
2
1
N
2NO
SIMULAÇÃO
CI1
CI2
CIN
CI1
CIN
CI2
NO
CONJUNTO
1
N
2
1
N
2
SIMULAÇÃO CLIMATOLÓGICA
PREVISÃO
Previsão Climática Sazonal do INPE Esquema Operacional
CPTEC´s AGCM, T062L28
• KUO, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros
ENSEMBLE)
• RAS, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros
ENSEMBLE)
• GRELL, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros
ENSEMBLE)
Previsão climatica sazonal INPE
Currently we run every month:
• Regional model (Eta/CPTEC - 40km) 5 members ENSEMBLE
Rodadas feitas cada mes:
Previsão Climática sazonal regional Modelo Eta
Amazonia 2005 Amazonia 2010
Previsaõ de extremos sazonais de
clima
Secas na Amazonia: 2005 e 2010
Drought of Amazonia austral summer 2005-Rainfall forecasts (CPTEC INPE-INMET; Brazil)
ND04J2005 D04JF2005 JFM2005 FMA2005
MAM2005
D04JF2005
MAM2005
OBSV-GPCC
Drought of Amazonia austral summer 2010-Rainfal l forecasts (CPTEC INPE-INMET; Brazil)
ND09J2010 D09JF2010 JFM2010 FMA2010
MAM2010
OBSV-GPCCD09JF2010
MAM2010
Rio Negro mean water levels (m) at Manaus-AM during drought years
1963
2010
2005
On 24 October the Rio Negro reached an all time low of 13.63 m at Manaus, edging out 1963 when water levels reached 13.64 m (CPRM 2010)-New record low..!!
Lowest levels at Manaus
Variações do Rio Negro em Manaus durante anos de seca
BAMS (2009)
BAMS 2009
Evolução da modelagem climática dimámicaProjeções de mudanças de clima
Mid 2000s
Atmosphere
Land Surface
Ocean & Sea-Ice
Sulphate
Aerosol
Non-sulphate
Dynamic
Vegetation
Atmospheric
Chemistry
Aerosol
Carbon Cycle
Atmosphere
Land Surface
Ocean & Sea-Ice
Sulphate
Aerosol
Non-sulphate
Aerosol
Carbon Cycle
Atmosphere
Land Surface
Ocean & Sea-Ice
Sulphate
Aerosol
Atmosphere
Land Surface
Ocean & Sea-Ice
Atmosphere
Land Surface
Atmosphere
Around 2000
Late 1990sEarly 1990sMid-1980sMid-1970s
Ce
nár
ios
de
e
mis
são
de
GEE
Pro
jeçõ
es
clim
a fu
turo
Scenarios for GHG emissions
from 2000 to 2100
Precipitação aumenta em latitudes mais altas (muito provavelmente)
Precipitação diminui em regiões subtropicais continentais (provavelmente)
Projeções de mudanças na precipitação ate finaisdo Século XXI
Projeções extremos climáticos ate 2100
Mudanças em índices de extremos
de precipitação (chuvas intensas e
veranicos ou períodos secos)
projetadas para o ano de 2080–2099 em relação a 1980–1999 para o cenário
A1B.
Impactos das mudanças climáticas na disponibilidade de água potável que podem afetar muitas regiões do mundoMudanças anual do runoff (%) para 2081-2100 relativo a 1981-
2000 para o cenário de emissão intermedio de GEE A1B
change of annual runoff
Source: Marengo 2009
AGU_Newsletter
IPCC WGI1 (2007)
“Cascata” de Incertezas
Projetar os Impactos da Mudanças Climáticas
Emissões
ConcentraçõesCO2, metano, sulfatos, etc.
Mudança Climática Global Temperatura, precipitação, pressão, etc.
Detalhamento RegionalTopografia, vegetação, evento extremo, etc.
ImpactosEnchentes, Secas, etc.
Cenários de população, energia, modelos
econômicosModelos do ciclo do carbono
e química
Modelos Climáticos Globais
Modelos Climáticos Regionais
Modelos de Impactos
Objetivos-INCT Mudanças Climáticas
Os objetivos do Programa INCT para Mudanças Climáticas são:
(i) detectar mudanças ambientais no Brasil e América do Sul, especialmente
as mudanças climáticas, atribuir causas às mudanças observadas
(aquecimento global, mudanças dos usos da terra, urbanização, etc.);
(ii) desenvolver modelos do Sistema Climático Global e desenvolver
cenários de mudanças ambientais globais e regionais, particularmente
cenários em alta resolução espacial de mudanças climáticas e de usos da
terra para o Século XXI;
(iii) aumentar significativamente os conhecimentos sobre impactos das
mudanças climática e identificar as principais vulnerabilidades do Brasil nos
seguintes setores e sistemas: ecossistemas e biodiversidade, agricultura,
recursos hídricos, saúde humana, cidades, zonas costeiras, energias
renováveis e economia);
(iv) desenvolver estudos e tecnologias de mitigação das emissões de gases
de efeito estufa, e,
v) fornecer informações científicas de qualidade para subsidiar políticas
públicas de adaptação e mitigação.
INCT-Mudanças Climaticas:
Modelagem de Mudanças Climáticas Globais: Modelo Brasileiro do Sistema
Climático Global (MBSCG)
Objetivo de reunir a comunidade brasileira de especialistas em
estudos e modelagem do sistema climático e suas componentes
(e.g., atmosfera, oceanos, biosfera, criosfera, aerossóis e química,
métodos computacionais) para desenhar os atributos e mecanismos
de desenvolvimento do MBSCG.
Como resultado, serão gerados dois produtos principais:
(1)Cenários de mudanças globais como contribuição brasileira para
o próximo painel do IPCC (AR5) e
(2)O Modelo Brasileiro Sistema Climático Global (MBSCG), que
constitua uma contribuição brasileira original para o esforço
internacional de estudos e modelagem do clima global.
Rede Brasileira de
Pesquisas sobre Mudanças
Climáticas – Rede CLIMA,
do MCT
A Rede Brasileira de
Pesquisas sobre Mudanças
Climáticas Globais (Rede
CLIMA) foi instituída pelo
MCT no final de 2007.e tem
como objetivo principal
gerar e disseminar
conhecimentos para que o
Brasil possa responder aos
desafios representados
pelas causas e efeitos das
mudanças climáticas
globais.
Modelagem Climática no Brasil: Desenvolvimento do MBSCG e Linhas de investigação
• Objetivo:
– Dotar o país da capacidade de modelagem do sistema climático global que incorpore o estado da arte do conhecimento sobre os processos climáticos sobre a América do Sul.
• Método:
– Construção do MBSCG com base no modelo acoplado oceano-atmosfera do INPE
– Parcerias nacionais e internacionais.
• Processos de superfície
– vegetação dinâmica, fogo, hidrologia, elevação do terreno
• Processos oceânicos
– Gelo marinho, biogeoquímica, circulação termo-halina, TSM
• Processos química atmosférica e aerossois
– Efeitos da queima vegetal e efeito dos aerossois no balanço radiativo global
Desenvolvimento do ModeloBrasileiro do Sistema Climático Global
(MBSCG)
Os cenários de clima futuro gerados pelo HadGEM2-ES/INPE serãoimportantes no entendimento do sistema climático global e vai consolidar a
participação do Brasil no IPCC Fifth Assessment Report 5 (IPCC AR5).
INPE está liderando um esforçomulti-institucional e internacionalpara desenvolver o MBSCG, que
incorpora componentes que representam modelos de vegetação, processos de superfície, química da atmosfera, aerossóis, gelo marinho,
biogeoquímica e transporte de sedimentos acoplados a um modelo
acoplado oceano-atmosfera.
Paralelamente, temos uma interaçãoINPE-UK Met Office em modelagem
climático global para incluir as componentes “hot plume and fire models” no modelo HadGEM2-ES
Um modelo “World-Class” do sistema ambiental global
MBSCG
Data Assimilation
AGCM
OGCM
AtmosOBS
T-S
IC
Coupled Forecast
AtmosFCST
daily/hourly
SFCfluxes
SST
OGCM
AGCM
RegionalModel
hourly
HydrologyModel
CropModel
HealthModel
WaveModel
Possíveis impactos regionais
-Desastres naturais-SISMADEN-Urbanização e Megacidades
-Desertificação no Semiárido-PAN-Hidrología urbana e bacias
-Energias renováveis-Agricultura e pecuaria
-Biodiversidade-Saúde e migração
-Economía-Serviços ambientais
Monitoramento
Extremos e ameaças
Análise de risco e vulnerabilidade
Extremos e ameaças
Análise de risco e vulnerabilidade
Variabilidade climática presente
Projeções clima futuroem altíssima resolução
2000-2100
Clima e hidrología
Modelagem regional emaltíssima resolução 5-10 km
(Modelo Eta)
Regional Earth System Modeling (RESM)-Atividades do INPE em modelagem regional de
mudanças de clima
Estudos aplicados IAV
-Políticas públicas ambientáis-Estrategias de adaptação,
medidas de mitigação, ações de emergencia
Ações do governo
MBSCG em alta resolução(50km)
With respect to Brazil’s large urban areas, studies detected that in the city of São Paulo extreme rainfall
events (greater than 30 and 50 mm/day) have become more frequent and intense since 1960, and
that this increase can be attributed more to urbanization rather than to climate change caused by
global warming.
Intense precipitation events at the IAG-USP Agua Funda station in the
city of São Paulo 1933-2010
2080-90
Em relação a grandes áreas urbanas no Brasil, estudos recentes mostram que na cidade de São Paulo extremos de chuvas intensas (acima de 30 e 50 mm/dia) ficaram mais
frequentes desde 1960, e esta aumento pode ser atribuido em parte ao desenvolvimento urbano mais que aõ aquecimento global natural.
Variabilidade climatica e Mudanças Urbanização e Megacidades-RM São Paulo
A RMSP experimentou uma mudança
climática intensa devido a urbanização
Projeções de mudanças em chuvas extremas (R20) e impactos na RMSPR
20 (
dia
s P
>20 m
m)
2030-40 2050-60 2080-90
Mudanças em R20 para, futuro relativo a 1961-90
Projections for the end of the 21st century indicate widespread increase of intense
precipitation events and extreme droughts for some regions.
Projeções ate finais do Século XXI mostram mudanças nos extremos de chuva, com chuvas mais intensas ou com mais areas
com seca extremave regional variability
Aumento na freqüência de
chuvas intensas em 2071-2100
relativo a 1961-90
Cenários futuros de clima-América do Sul
Aumento no número de dias secos
consecutivos em 2071-
2100 relativo a 1961-90
%
Mudanças na chuva (%) em 2071-2100 relativo a1961-90.
Amazonia e Norestedo Brasil
deficiencia de chuvas
Sudeste da America do Sulraumento
nas chuvas
Cenários futuros de clima para América do Sul derivados do Eta CPTEC 40 km
(modelo regional) forçados com o modelo global HadCM3 A1B sugerem que as
mudanças de clima apresentamvariabilidade regional
Climate Scenarios up to 2100 available to the scientific community
www.ccst.inpe.br
Sistema de Alerta temprana para previsão de desastres naturais-
presente e futuro
Areas com risco de enchente na RMSP
Um importante desenvolvimento aconteceu em relação aos impactos e segurança da população que vive em áreas de risco a
desastres naturais de origem meteorológica-Segunda versão do SISMADEN (www.
dpi.inpe.br/sismaden),
Este sistema fornece monitoramento aprimorado de desastres naturais e
avaliação de risco debido a fenomenos do tempo e extremos de clima, no presente e tem o potencial de ser usado como uma ferramenta de planejamento para riscos
futuros associados a mudanças de extremos climaticos em climas mais quentes futuros.
Projected changes in extratropical cyclonic activity over the South Atlantic Ocean
Projections of changes in extra-tropical cyclones in global warming experiments for
various high emission scenarios (a2-high, B2-low emissions)
suggest that the cyclogenesis regions closer to the Brazilian
southern coast will tend to move southward by 2071-2085.This would affect atmospheric blocking patterns over the sub-tropics and mid-latitudes, with
potential consequences for droughts in Brazilian agricultural
regions.
Mean annual cyclones density in the present climate (1975-1989) and A2 and B2 (2071-2085) scenarios simulated by the RegCM3 regional model.
Projections of changes in extra-tropical cyclones in global warming experiments for
various high emission scenarios (a2-high, B2-low emissions)
suggest that the cyclogenesis regions closer to the Brazilian
southern coast will tend to move southward by 2071-2085.This would affect atmospheric blocking patterns over the sub-tropics and mid-latitudes, with
potential consequences for droughts in Brazilian agricultural regions.
Futuros desafios da modelagem climática
-Resolução espacial e temporal (modelos globais de altíssima resolução ou modelosregionais?)-Modelagem e previsão de extremos de chuva que produzem enchentes dedeslizamentos (representação da conveção, processos de superficie, topografia evegetaçaõ nos modelos climaticos)-Modelagem ambiental (qualidade do ar, conforto termico, modelagem de enchentesurbanas e em bacias, e modelagem de deslizamentos e avalanches devido a chuvasextremas em areas de encosta, modelagam hidrologico em grandes bacias)-Limitação da modelagem sazaonal climatica em areas onde as forçantes remotas sãomenos importantes que as forçantes locais (e.x. seca da Amazonia em 2005 no Suloesteda Amazonia, area de baixa previsibilidade climaticas)-Necessidade de observações climaticas convencionais e especificas para podem vlidarmodelos e tambem para ser assimilados nos modelos para tarefas de previsão-Para mudancas climaticas, incertezas na modelagem de cenarios climaticos futurosdevido a processos nao bem reprresebntados nos modelos (e.x aerossois), nas cenariosde emissão, no processo de “nesting” dos modelos regionais nos modelos globais, oudos modelos de impactos nos modelos regionais.-Mais importante pessoal qualificado para trabalhar com desenvolvimento eaplicações dos modelos climáticos—Colaboração internacional e nacional.
There are a number of significant research topics that must be addressed in orderto develop a robust capability for climate predictions and projections: Researchtopics to address
•What are the physical mechanisms responsible for observed interannual, decadal andlong term scale climate variability? Increased understanding of these mechanisms is animportant foundation for any predictive capability.•What is the inherent predictability of the climate system on intteranual, sub-decadal andlonger timescales? This is oftentimes addressed through the use of climate models,although the robustness of this assessment depends on the fidelity of the modelemployed.•What are the physical mechanisms that give rise to any seasonal, interannual, decadalscale predictability? There is increasing evidence that any such predictability involvesslowly varying ocean circulations and their interaction with the atmosphere.•What are the required observing systems to most efficiently capture these modes ofvariability, both for the purpose of characterizing this variability and for initializingprediction models?•Suitable numerical assimilation schemes are needed to translate required observationsinto a form suitable for initializing models for various time-scale predictions.•Finally, it is unclear whether the current generation of climate models is capable ofrealizing any decadal-scale predictability that does exist in the climate system.