Cenários de Mudanças Climáticas: Regionalização (‘downscaling’)

  • 467 views
Uploaded on

“Cenários de Mudanças Climáticas: Regionalização (‘downscaling’)” é o tema da apresentação utilizada no 2º Workshop sobre Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040, realizado nos dias 14 e 15 de …

“Cenários de Mudanças Climáticas: Regionalização (‘downscaling’)” é o tema da apresentação utilizada no 2º Workshop sobre Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040, realizado nos dias 14 e 15 de abril, em São José dos Campos, São Paulo. Autor: Chou Sin Chan. Saiba mais: http://ow.ly/w5K2k

More in: News & Politics
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
467
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1

Actions

Shares
Downloads
11
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS: REGIONALIZAÇÃO (‘downscaling’) Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Chou Sin Chan chou@cptec.inpe.br +55-12-3186-8424
  • 2. Special Report on Emission Scenarios (SRES,2000) AR4
  • 3. (IPCC,2007)
  • 4. NOVOS CENÁRIOS USADOS NO IPCC AR5 Integrated Assessment Models ( IA Models ) Land use included RCP - Representative Concentration Pathway
  • 5. Radiative Forcing: the change in net (down minus up) irradiance (solar plus longwave; in W m–2) at the tropopause after allowing for stratospheric temperatures to readjust to radiative equilibrium, but with surface and tropospheric temperatures and state held fixed at the unperturbed values’. The radiation balance can be altered by factors such as intensity of solar energy, reflection by clouds or gases, absorption by various gases, aerosols or surface, emission of heat by various materials, etc. Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 is a scenario of long-term, global emissions of greenhouse gases, short-lived species, and land-use-land-cover which stabilizes radiative forcing at 4.5 W m-2 (approximately 650 ppm CO2-equivalent) in the year 2100 without ever exceeding that value.
  • 6. PROJEÇÕES DO IPCC AR5 TEMP CHUVA
  • 7. 1. Em geral, foram introduzidas 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 a correlação da precipitação passou de 0.77 em AR4 para 0.82 em AR5. PORQUE GERAR NOVAS SIMULAÇÕES DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS? 0 2 4 6 8 10 12 J F M A M J J A S O N D TSA 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 J F M A M J J A S O N D TSA CMIP5 CMIP3 CMIP5 CMIP3 RMSEPRECIP Avaliação do ciclo anual da precipitação período 1980-1999 de 44 modelos do AR5.
  • 8. Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013) DJF Temperatura NEBAMZ 2016-2035 2046-2065 2081-2100 25% 50% 75%
  • 9. Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013) NEBAMZ JJA Temperatura NEBAMZ 2016-2035 2046-2065 2081-2100 25% 50% 75%
  • 10. ONDJFM Precipitação NEBAMZ 2016-2035 2046-2065 2081-2100 25% 50% 75% Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
  • 11. Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013) AMJJAS Precipitação NEBAMZ 2016-2035 2046-2065 2081-2100 25% 50% 75%
  • 12. (IPCC, 2013)
  • 13. (IPCC, 2013)Média de 42 modelos
  • 14. 14 1961-1990 simulations using Eta Model forced by HadCM3 historical 4-member runs (Chou et al 2012, CliDyn) HadCM3 ~ 300 km Eta – 40 km Em estudos de impactos, vulnerabilidade e adaptação, é adequado empregar maior detalhamento que os modelos globais pois estes estudos têm caráter local. Os modelos atmosféricos regionais provem o detalhamento do modelo global (‘downscaling’) para um determinado período de tempo e para uma determinada região.
  • 15. 15 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
  • 16. 16 1961-1990 obs 30-year Eta Model Present Climate Integration (HADCM3 Forcing) 30-year HADCM3 Present Climate Integration Climate Change Version 1961-1990 continuous runs
  • 17. 17 Development of regional future climate change scenarios in South America using the Eta - HadCM3 climate change projections: Climatology and regional analyses for the Amazon, São Francisco and and the Parana River Basins (Marengo et al 2012, CliDyn) DJF JJA DJF JJA 2010-40 2041-70 2071-2100 H I J K L G A B C D E F A-F: Precipitação P (%) G-L: Temperatura do ar (oC) Cenário A1B, 4 membros
  • 18. 18 Novos cenários & Desenvolvimentos do Modelo Eta
  • 19. Modelo Eta características •Convection: 1. Betts-Miller-Janjic scheme, • Stratiform rain: 1. Zhao scheme • Turbulence: Mellor Yamada 2.5, MO surface layer, Paulson functions • Radiation: GFDL package • Land surface scheme: •NOAH scheme, 4 soil layers, • L.B.C. • OAGCM, • Initial soil moisture :monthly climatology • Initial albedo: seasonal climatology •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 19
  • 20. CRU - JJA PREVIOUS VERSION NEW VERSIONPRECIPITATION mm/d 10yr – lbc: Era-Interim CRU - DJF Eta - JJA Eta - JJA Eta - DJF Eta - DJF
  • 21. Temperature (ºC) 10yr – lbc: Era-Interim CRU - DJF CRU - JJA PREVIOUS VERSION NEW VERSION Eta - JJA Eta - JJA Eta - DJF Eta - DJF
  • 22. 22 NOVA ESTRATÉGIA DE DOWNSCALING apoio do MCTI, SAE e PNUD 1. HadGEM2-ES 2. BESM 3. MIROC5 * 1. RCP 4.5 2. RCP 8.5 Eta – 20 km Aumento da resolução dos modelos globais; Aumento da resolução do modelo regional Eta - 3 modelos globais - 2 cenários de emissão Eta – 20 km
  • 23. 23 NOVO DOWNSCALING Eta/HadGEM2-ES HadGEM2-ES: Hadley Centre, Grã Bretanha 1.875°x1.250° , 38 níveis, 1/3 graus nos trópicos e 1 grau em latitudes maiores que 30N/S no oceano, 40 níveis; vegetação dinâmica TRIFFID (Collins et al 2008; Martin et al 2011) OBS (CRU) Eta/HadGEM Precipitação média 1961-1990 (mm/dia) DJF MAM JJA SON
  • 24. 24 NOVO DOWNSCALING Eta/BESM 2.3.1 BESM: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brasil T62 (aprox. 250 km x 250 km) , 28 níveis, ¼ grau no oceano MOM4, 50 níveis Nobre et al., 2013 OBS (CRU) Eta/BESM Precipitação média 1961-1990 SONJJAMAMDJF
  • 25. 25 NOVO DOWNSCALING Eta/MIROC5 MIROC5: Univ. of Tokyo, National Institute for Environmental Studies, e Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology T85 (aprox. 156 km) , 40 níveis, 1.4o lat x 0.5-1.4o lon no oceano COCO 4.5, 50 níveis Watanabe et al 2010 OBS (CRU) Eta/MIROC5 Precipitação média 1961-1990 SONJJAMAMDJF Em preparação
  • 26. Fluxograma – Preparação dos Dados de Entrada Dados MIROC5 • Variáveis disponíveis de 6 em 6 horas • Calendário: 365 dias/ano • Formato: netCDF Coversão de Formato ta ua va hus . ctl . dat Interpolação Horizontal Grade Regular ta ua va Hus ps psl • Formato binário • 117 lat X 240 lon Interpolação Vertical • Coordenada híbrida Interpolação Formato AVN • Coordenada eta Daniela Carneiro, Adan Silva, André Lyra, Jorge Gomes Interpolação Netcdf > binário
  • 27. 315 x 625 x 50 pontos Eta-20km Eta-5km 1961-2100 3h/3h RCP 8.5, BESM 1 simulação Eta-5km VERSÃO NÃO-HIDROSTÁTICA PARA ESTUDOS EM ALTA RESOLUÇÃO
  • 28. 28 Change of land use: Urban vegetation> increase of convective precipitation Caroline Mourão, 2010 VERSÃO NÃO-HIDROSTÁTICA PARA ESTUDOS EM ALTA RESOLUÇÃO
  • 29. 29 VERSÃO Eta- 5km : SIMULAÇÃO de CHUVA JANEIRO, MÉDIA de 5 anos OBS CRU OBS CMORPH Eta-5km Precipitação simulada, média de JANEIRO, 5 anos
  • 30. Variáveis pós-processadas do Modelo Eta (34) USSL - Umidade do Solo Cont. 0.1 m 0-1 UZRS - Umidade do Solo Cont. 0.4 m 0-1 SMAV - Umidade do Solo Disponível 0-1 RNOF - Runoff a Superfície 3h kg/m²/s RNSG - Runoff subterraneo 3h kg/m²/s EVPP - Evapotransp potencial a spf m LWNV - Fração de Nuvens Baixas 0-1 MDNV - Fração de Nuvens Médias 0-1 HINV - Fração de Nuvens Altas 0-1 OCIS - Rad de onda curta inc a spf W/m² OLIS - Rad de onda longa inc a spf W/m² OCES - Rad de onda curta emerg a spf W/m² OLES - Rad de onda longa emerg a spf W/m² ROCE - Rad de onda curta emerg TOA W/m² ROLE - Rad de onda longa emerg TOA W/m² ALBE - Albedo de Superfície 0-1 CAPE - CAPE J/kg AGPL - Água Precipitável mm ZGEO 20 Altura Geopotencial m UVEL 20 Vento Zonal m/s VVEL 20 Vento Meridional m/s TEMP 20 Temperatura K UMRL 20 Umidade Relativa % OMEG 20 Omega hPa/s UMES 20 Umidade Específica kg/kg Variável Descrição Unid. PSLM - Pressão no Nível Médio do Mar hPa PSLC - Pressão a Superfície hPa TP2M - Temperatura do ar a 2m K MXTP - Temperatura Máxima das 3h K MNTP - Temperatura Mínima das 3h K DP2M - Temperatura do ponto de orvalho a 2 m K U10M - U 10 m m/s V10M - V 10 m m/s U100 - U 100 m m/s V100 - V 100 m m/s PREC - Precipitação Total 3 h m PRCV - Precipitação Convectiva 3 h m PRGE - Precipitação de microfísica 3 h m NEVE - Neve acumulada em 3 h m CLSF - Fluxo de Calor Latente a spf W/m² CSSF - Fluxo de Calor Sensível a spf W/m² GHFL - Fluxo de Calor no solo W/m² TSFC - Temperatura da Superfície K TGSC - Temperatura do Solo 0.1 m K TGRZ - Temperatura do Solo 0.4 m K
  • 31. Arquivos de saída em binario simples 3h/3h: Eta_HG2ES_Hist_20km1960010100+YYYYMMDDHH_2D: 132481 arquivos binários 2.6 TB 6h/6h: Eta_HG2ES_Hist_20km1960010100+YYYYMMDDHH_3D: 64241 arquivos binários 4.7 TB TOTAL cada conjunto de 30 anos : 7.3 TB Variável Arquivos Nº Arquivos Unidade PREC Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_1960010100_2D.bin … Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_2005010100_2D.bin 132481 69 GB mm/3 horas PREC Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_Diaria_19600101.bin … Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_Diaria_20051230.bin 16560 8,6 GB mm/dia TP2M MXTP MNTP Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_1960010100_2D.bin … Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_2005010100_2D.bin 132481 205 GB K TP2M MXTP MNTP Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_Diaria_19600101.bin … Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_Diaria_20051230.bin 16560 26 GB K
  • 32. CUIDADOS 1. 360 dias/ano; 365 dia/ano, 365-6 dias/ano 2. Não há calendário, integrações iniciadas em 1800 3. Tratar propriedades estatísticas 4. Necessidade de avaliação das simulações para cada aplicação 5. Valores dos modelos não são pontuais
  • 33. 33 Obrigada! chou@cptec.inpe.br 12-3186-8424
  • 34. 1. André Lyra Andrelyra1@gmail.com 2. Caroline Mourão carolmourao@gmail.com 3. Claudine Dereczynski claudinedereczynski@gmail.com 4. Isabel Pilotto isabelpilotto@gmail.com 5. Jorge Gomes jorgeluisgomes@gmail.com 6. Priscila Tavares priltavares@gmail.com 1. Adan Silva adan_jps@Hotmail.com 2. Daniela Carneiro danic_Rodrigues@yahoo.com.br 3. Diego Campos diandradecampos@yahoo.com 4. Diego Chagas diegodjc@gmail.com 5. Gracielle Siqueira graciqueira@gmail.com 6. Gustavo Sueiro Gustavo.sueiro@cptec.inpe.br Consultores: PNUD/MCTI PNUD/SAE EQUIPE Força tarefa Meteorologistas Analistas/programadores
  • 35. Gilvan Sampaio analisou a tendência de 9 modelos do IPCC AR5 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.
  • 36. 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 número de modelos com tendência positiva de chuvas no NEB * ** IPSL- CM5A-LR tendência positiva em todos os cenários
  • 37. GCM que dispomos no INPE para alimentar o Eta MOHC HadGEM2-ES RCP4.5/RCP8.5 IPSL IPSL-CM5A-LR RCP4.5/RCP8.5 CCCma CanESM2 RCP4.5/RCP8.5 CSIRO CSIRO-Mk3-6-0 RCP4.5/RCP8.5 MIROC5 RCP 4.5 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 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 mediana 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.