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Análise da Mudança Climática no Setor Elétrico - funceme - ufce

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Esta análise tem como objetivo identificar quais as principais tendências de disponibilidade hídrica obtidas a partir dos modelos climáticos regionalizados do INPE; identificar quais as regiões mais críticas em termos de disponibilidade hídrica nesses cenários e apresentar qual o comportamento dos modelos ao longo do tempo.

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Análise da Mudança Climática no Setor Elétrico - funceme - ufce

  1. 1. ANÁLISE DA MUDANÇA CLIMÁTICA NO SETOR ELÉTRICO Brasília, 27 de JANEIRO de 2015 Francisco de Assis de Souza Filho Eduardo Sávio Rodrigues Passos Cleiton da Silva Silveira Dirceu Silveira Reis
  2. 2. Objetivos  Identificar quais as principais tendências de disponibilidade hídrica obtidas a partir dos modelos climáticos regionalizados do INPE;  Identificar quais as regiões mais críticas em termos de disponibilidade hídrica nesses cenários;  Apresentar qual o comportamento dos modelos ao longo do tempo.
  3. 3. Região de Estudo e Dados observados  SIN  Dados observados: - INMET; - CRU; -ANA - ONS
  4. 4. Metodologia Modelo s atmosf éricos Projeção dos modelos Remoção de viés da precipitação Remoção de viés da Temperatu ra Estimativa da Etp Modelo Hidrológico Análise das Projeções de vazões Modelo de regressõe s
  5. 5. Modelos Globais do CMIP5 BCC-CSM1.1 MIROC5 HadGEM2-AO ACCESS1.3 CSIRO-Mk3.6.0 BNU-ESM MPI-ESM-MR ACCESS1.0 MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM CNRM-CM5 MPI-ESM-LR CCSM4 CMCC-CMS CESM1-CAM5 MRI-CGCM3 CESM1-BGC CMCC-CM CanESM2 GISS-E2-H INM-CM4 IPSL-CM5B-LR IPSL-CM5A-LR GFDL-CM3 GFDL-ESM2M HadGEM2-ES IPSL-CM5A-MR
  6. 6. MODELO ETA  MODELOS GLOBAIS - HADGEM2-ES 208,4kmx137,4km - MIROC5 156,3kmx156,3km  Grade de 20 km*20km
  7. 7. Correção estatística da precipitação Correçã o estatístic a Ajuste dos dados observados para uma dist. gama Ajuste dos dados do modelo para uma dist.gama
  8. 8. SMAP -Precipitação corrigida; -Etp Hangreaves(Tmed,Tmax e Tmin).
  9. 9. Modelo de Regressões PADRONIZA DADOS DE VAZÃO DOS POSTOS SELECIONA VARIÁVEIS EXPLANATÓRIAS DOS MODELOS UTILIZANDO STEPWISE PARA CADA POSTOS QUE NÃO UTILIZA SMAP DEFINE REGRESSÕES LINEARES MULTIPLA REPETE PARA OS DOZE MESES DO ANO E PARA TODOS OS POSTOS CALCULA-SE A VAZÃO ESPERADA PARA UM MÊS SELECIONADO DO PERÍODO DE PROJEÇÃO -24 postos que utilizam o SMAP; -169 postos que utilizam os parâmetros da regressão; -VARIAVEIS POR POSTOS COM REGRESSÃO: 12 meses*24 bacias SMAP
  10. 10. Modelo de regressões  Teste de sensibilidade das regressões: Calibração 1:1931 a 2001; Verificação com dados de vazões observadas: 2002 a 2008;  Modelagem para o dados SMAP-ETA Calibração 2: 1931 a 2008
  11. 11. Metodologia-Anomalias  Cálculo das Anomalias sazonais e Anuais;  Cálculo das anomalias interanuais e tendência: - Teste de Mann-Kendall- Sen; - Transformada de wavelets.  Precipitação;  Temperatura: média;  ETP  Vazão. Análise das variáveis Variáveis analisadas
  12. 12. TEMPERATURA- 2010 a 2040 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  13. 13. TEMPERATURA – 2041 a 2070 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  14. 14. TEMPERATURA- 2071 a 2099 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  15. 15. Anomalias do MIROC5 – RCP4.5 GLOBAL x REGIONAL(precipitação) MODELO GLOBAL MODELO Regional
  16. 16. Anomalias HG2ES – RCP4.5 GLOBAL x REGIONAL(precipitação)MODELO GLOBAL MODELO Regional
  17. 17. VazõesPrecipitação Cenário RCP4.5- Eta-MIROC5 (2011-2040)
  18. 18. Vazões Cenário RCP8.5- Eta-MIROC5 (2011-2040) Precipitação
  19. 19. Cenário RCP4.5- Eta-HG2ES (2011-2040) Precipitação Vazões
  20. 20. VazõesPrecipitação Cenário RCP8.5- Eta-HG2ES (2011-2040)
  21. 21. Vazões SMAP- 2010 a 2039
  22. 22. Precipitação-2041 a 2070 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  23. 23. Vazões 2041 a 2070
  24. 24. Vazões SMAP- 2041 a 2070
  25. 25. Precipitação-2071 a 2099 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  26. 26. Vazões SMAP- 2071 a 2099
  27. 27. VAZ VAZ VAZ VAZ
  28. 28. Modelos Globais CMIP5x ETA RCP4.5 RCP8.5 ETA
  29. 29. handeg2_rcp45 handeg2_rcp85 miroc_rcp45 miroc_rcp85 TendênciadosModelosdeMudançaClimática(Século XXI)
  30. 30. Conclusões  Os modelos do CMIP5 indicam que a temperatura nos SIN deve aumentar em aproximadamente 3°C nos últimos trinta anos do século XXI para o cenário RCP4.5 e aproximadamente 4,5°C a 6°C para o cenário RCP 8.5;  O modelo ETA sinaliza reduções nas vazões na maioria dos aproveitamentos hidroelétricos. Porém, é importante destacar que o modelo ETA amplificar a anomalia de precipitações em até 2 vezes com relação ao modelo global.  O modelo forçado com HD2ES apresenta cenários mais pessimistas do que o MIROC5. Em Furnas, por exemplo, o HD2ES mostra reduções de 40% para o período de 30 anos.
  31. 31. Os campos de precipitação indicam que o Centro-Oeste e Sudeste do Brasil devem apresentar-se mais seco no século XXI, enquanto o extremo Sul do país, principalmente na Bacia do Uruguai, apresentam anomalias positivas superiores a 15% em cada período de 30 anos. A evapotranspiração possui tendência positiva de aumento e deve apresentar anomalias positivas em pelo menos 5% em cada período de 30 anos em todo o domínio analisado, segundo o modelo Eta forçado por diferentes modelos globais.
  32. 32.  No Setor Norte do País os modelos indicam que as vazões devem diminuir na maioria dos aproveitamentos a uma taxa superior a 10% em cada em cada período de 30 anos.  No setor Sudeste/Centro-oeste os modelos indicam margens que sugerem uma maior possibilidade de reduções nas vazões ou leve aumento.
  33. 33.  Já no setor Nordeste há uma maior incerteza entre os modelos, e não há convergência a respeito das projeções dos mesmos.
  34. 34. FIM
  35. 35. ANÁLISE DO CLIMA PRESENTE DOS POSTOS DA ONS
  36. 36. 1.Introdução Planejamento Estratégico Controle Gerencial Controle Operaciona l Os problemas decisórios possuem três níveis hierárquicos -Política de longo prazo; -Instalação de infraestrutura; -Planejamento da operação de reservatórios, -Planejamento da operação de redes hidrológicas e de monitoramento; -Orçamentos anuais- Operação de sistemas de recursos hídricos em tempo real;
  37. 37. 1. Introdução: Escalas Temporais x Clima e Recursos Hídricos Até 10 anos Variabilidade decadal. -Até um mês: Condições de Tempo . -Até 30 anos: Mudanças Climáticas; Variabilidade de Baixa frequência. -Até 1 ano Variabilidade Interanual e Sazonal.
  38. 38. O clima e a variabilidade climática Variabilidade e Mudanças Climáticas Variabilidade decadal e Interanual X Alterações no comportamento de variáveis atmosféricas Variabilidade Sazonal e Interanual -ZCIT -Dipolo do Atlântico -ZCAS -ENSO Variabilidade Decadal -Oscilação decadal do Pacífico (ODP)
  39. 39. Diferentes Escalas de Previsão Escala de Longo prazo -Modelos do IPCC acoplado a modelos hidrológicos; - Criação de cenários hipotéticos Escala Sazonal (Curto Prazo) -Previsão Estatística: regressão, redes neurais, modelos baysianos etc; -Previsão Acoplada: modelos atmosféricos globais e Escala de médio Prazo -Não Há modelo de projeção; -- Estudos mostram o uso das transforma de Fourier e ondoletas para identificar variabilidade. Escala de curtíssimo prazo -Utilização de modelos atmosféricos regionais; -Radar; - Satélite
  40. 40. 4. Local de Aplicação- Estudo dos Postos Bases -192 postos fluviométricos; -Vazões naturalizadas disponibilizados pelo ONS 1931 a 2009;
  41. 41. Resultados – Métodos Clássicos 42
  42. 42. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 1 (1 a 8 anos) 43
  43. 43. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 2 (9 a 32 anos) 44
  44. 44. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 3 (baixa frequência) 45
  45. 45. Variabilidade Decadal 46  Oscilação Decadal do Pacífico (PDO):
  46. 46. Resultados – Furnas – Posto 6 47 Métodos Clássicos Transformada de ondeletas
  47. 47. Resultados- Sobradinho – Posto 169 48
  48. 48. 49 Resultados – Itaipu – Posto 266
  49. 49. FIM
  50. 50. RCP 4.5 e RCP 8.5 Análise das regressões
  51. 51. Posto: MASCARENHAS DE MORAES (7)JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ FURNAS (6) 0,973 1,001 0,975 0,971 1,047 1,003 1,057 1,084 0,948 0,929 0,868 0,913 ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0,141 0,103 0,163 0,087 EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0,139 0 0 0 0 NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0,096 0,040 0,076 0 0,024 0,052 0,049 0,032 ITUMBIARA (31) 0 0 0 0,249 0 0,043 0 0 0 0 0 0 SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 -0,189 0 0 0 0 0 0 0 -0,067 ROSANA (63) 0 0 0 0 0 0 0,060 0 0 0 0 0 DONA FRANCISCA (114) 0 0,019 0 0 0 0,023 0 0,058 0 0 0 0 STA CECILIA (125) 0,0358 0 0,0297 0 0 0 0 0 0 0,0500 0 0 TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0341 0 SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 -0,033 0 0 -0,048 0 0 0 0,044 SALTO CAXIAS (222) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0340 0 0 0 PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 -0,131 -0,145 -0,182 -0,285 -0,138 -0,165 -0,111 0 ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0 0 0,088 0 0,044 0 0 SERRA DA MESA (270) 0 0 0 -0,042 0 -0,035 0 0 0 0 0 0 SANTO ANTONIO (287) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,028 0 0
  52. 52. Comparação FurnasxMascarenhas FURNAS MASCARENHAS DE MORAES (7)
  53. 53. Posto: CAPIVARA (61) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,083 0 0 EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,064 0 0 ITUMBIARA (31) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,038 0 0 0 SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0 0 0 0 ROSANA (63) 0,968 0,993 0,990 0,958 0,886 0,891 0,997 0,992 0,851 0,870 0,956 0,991 ITÁ (92) -0,045 0,000 0 0 0 0 0 -0,035 0 0 0,058 0 DONA FRANCISCA (114) 0 0 0 0 0 0,018 0 0 0,027 0 0 0 STA CECILIA (125) 0 0 0 0 0 0 0,029 0,041 0 0 0 0 TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0,026 0 -0,036 0 0 0 0 0 SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 0 0 0 -0,043 0 0 0 0 SALTO CAXIAS (222) 0,076 0 0 0,057 0,077 0 0 0,000 0 -0,036 0 0 NOVA AVANHANDAVA (242) 0 0 0 0 0,062 0,174 0 0 0,156 0,115 0 0 PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 0 -0,270 0 0 -0,230 -0,174 0 0 ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0,143 0 0 0,192 0,233 0 0
  54. 54. Rosana x Capivara Rosana Capivara
  55. 55. JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ FURNAS (6) 0,000 0,088 0,100 0,000 0,000 -0,314 -0,194 -0,142 -0,246 0,000 0,000 0,000 ÁGUA VERMELHA (18) 0,218 0,000 0,000 0,204 0,206 0,501 0,505 0,325 0,512 0,199 0,215 0,183 NOVA PONTE (25) 0,000 0,061 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,086 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ITUMBIARA (31) 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,149 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,113 -0,094 SÃO SIMÃO (33) 0,272 0,136 0,236 0,369 0,553 0,285 0,442 0,351 0,255 0,280 0,513 0,401 ROSANA (63) -0,041 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,138 0,000 -0,075 ITÁ (92) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,039 0,000 0,000 0,000 0,000 DONA FRANCISCA (114) -0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 STA CECILIA (125) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,064 0,000 SALTO CAXIAS (222) 0,000 0,033 0,000 0,000 -0,056 -0,033 -0,037 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 NOVA AVANHANDAVA (242) 0,077 0,148 0,123 0,113 0,161 0,167 0,177 0,238 0,203 0,239 0,118 0,123 PORTO PRIMAVERA (246) 0,528 0,893 0,753 0,366 0,325 0,435 0,243 0,329 0,322 0,286 0,289 0,530 ITAIPU (266) 0,000 -0,275 -0,167 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,191 0,000 0,000 TUCURUI (275) 0,000 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Posto: JUPIÁ (245)
  56. 56. JUPIÁ(245)
  57. 57. Anomalia de vazões para todos os postos com regressões(%)
  58. 58. FIM
  59. 59. Budinko

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