CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS:REGIONALIZAÇÃO
(‘downscaling’)
Ministério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Chou Sin [email protected]+55-12-3186-8424
Special Report on Emission Scenarios (SRES,2000)
AR4
(IPCC,2007)
NOVOS CENÁRIOS USADOS NO IPCC AR5
Integrated Assessment Models ( IA Models )Land use included
RCP - Representative Concentration Pathway
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.
PROJEÇÕES DO IPCC AR5
TEMP
CHUVA
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?
J F M A M J J A S O N D0
2
4
6
8
10
12 TSA
J F M A M J J A S O N D0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
TSACMIP5 CMIP3CMIP5
CMIP3
RMSEPRECIP
Avaliação do ciclo anual da precipitação período 1980-1999 de 44 modelos do AR5.
Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
DJFTemperatura
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)
NEBAMZJJA
Temperatura
NEBAMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
ONDJFMPrecipitação
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)
Projeções para América do Sul a partir de 42 modelos globais, RCP 4.5 (IPCC, 2013)
AMJJASPrecipitação
NEBAMZ
2016-2035
2046-2065
2081-2100
25% 50% 75%
(IPCC, 2013)
(IPCC, 2013)Média de 42 modelos
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
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
1961-1990 obs
30-year Eta ModelPresent Climate Integration (HADCM3 Forcing)
30-year HADCM3Present Climate Integration
Climate ChangeVersion
1961-1990 continuous runs
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
Novos cenários &
Desenvolvimentos do Modelo Eta
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
Scheme > finite-volume Model
19
CRU - JJA
PREVIOUS VERSION NEW VERSIONPRECIPITATION mm/d10yr – lbc: Era-Interim
CRU - DJF
Eta - JJA Eta - JJA
Eta - DJF Eta - DJF
Temperature (ºC)10yr – lbc: Era-Interim
CRU - DJF
CRU - JJA
PREVIOUS VERSION NEW VERSION
Eta - JJA Eta - JJA
Eta - DJF Eta - DJF
22
NOVA ESTRATÉGIA DE DOWNSCALING
apoio do MCTI, SAE e PNUD
1. HadGEM2-ES2. BESM3. MIROC5 *
1. RCP 4.52. 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
NOVO DOWNSCALING
Eta/HadGEM2-ES
HadGEM2-ES: Hadley Centre, Grã Bretanha1.875°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
NOVO DOWNSCALING
Eta/BESM 2.3.1
BESM: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, BrasilT62 (aprox. 250 km x 250 km) , 28 níveis, ¼ grau no oceano MOM4, 50 níveisNobre et al., 2013
OBS (CRU)
Eta/BESM
Precipitação média 1961-1990
SON JJA MAM DJF
25
NOVO DOWNSCALING
Eta/MIROC5
MIROC5: Univ. of Tokyo, National Institute for Environmental Studies, e Japan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyT85 (aprox. 156 km) , 40 níveis, 1.4o lat x 0.5-1.4o lon no oceano COCO 4.5, 50 níveisWatanabe et al 2010
OBS (CRU)
Eta/MIROC5
Precipitação média 1961-1990
SON JJA MAM DJF
Em preparação
Fluxograma – Preparação dos Dados de Entrada
Dados MIROC5
• Variáveis disponíveis de 6 em 6 horas• Calendário: 365 dias/ano• Formato: netCDF
Coversão de Formato
tauava
hus
. ctl
. dat
Interpolação Horizontal
Grade Regulartauava
Huspspsl
• Formato binário• 117 lat X 240 lon
Interpolação Vertical
• Coordenada híbrida
InterpolaçãoFormato AVN
• Coordenada eta
Daniela Carneiro, Adan Silva, André Lyra, Jorge Gomes
Interpolação
Netcdf > binário
315 x 625 x 50 pontosEta-20km
Eta-5km
1961-2100
3h/3h
RCP 8.5, BESM
1 simulação Eta-5km
VERSÃO NÃO-HIDROSTÁTICA PARA ESTUDOS EM ALTA RESOLUÇÃO
28
Change of land use:Urban vegetation> increase of convective precipitation
Caroline Mourão, 2010
VERSÃO NÃO-HIDROSTÁTICA PARA ESTUDOS EM ALTA RESOLUÇÃO
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
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 0-1RNOF - Runoff a Superfície 3h kg/m²/sRNSG - Runoff subterraneo 3h kg/m²/sEVPP - Evapotransp potencial a spf mLWNV - Fração de Nuvens Baixas 0-1MDNV - Fração de Nuvens Médias 0-1HINV - Fração de Nuvens Altas 0-1OCIS - Rad de onda curta inc a spf W/m²OLIS - Rad de onda longa inc a spf W/m²OCES - Rad de onda curta emerg a spf W/m²OLES - Rad de onda longa emerg a spf W/m²ROCE - Rad de onda curta emerg TOA W/m²ROLE - Rad de onda longa emerg TOA W/m²ALBE - Albedo de Superfície 0-1CAPE - CAPE J/kgAGPL - Água Precipitável mmZGEO 20 Altura Geopotencial mUVEL 20 Vento Zonal m/sVVEL 20 Vento Meridional m/sTEMP 20 Temperatura KUMRL 20 Umidade Relativa %OMEG 20 Omega hPa/sUMES 20 Umidade Específica kg/kg
Variável Descrição Unid.PSLM - Pressão no Nível Médio do Mar hPa
PSLC - Pressão a Superfície hPaTP2M - Temperatura do ar a 2m KMXTP - Temperatura Máxima das 3h KMNTP - Temperatura Mínima das 3h KDP2M
-Temperatura do ponto de orvalho a 2 m
K
U10M - U 10 m m/sV10M - V 10 m m/sU100 - U 100 m m/sV100 - V 100 m m/sPREC - Precipitação Total 3 h mPRCV - Precipitação Convectiva 3 h mPRGE - Precipitação de microfísica 3 h mNEVE - Neve acumulada em 3 h mCLSF - 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 KTGRZ - Temperatura do Solo 0.4 m K
Arquivos de saída em binario simples
3h/3h: Eta_HG2ES_Hist_20km1960010100+YYYYMMDDHH_2D: 132481 arquivos binários 2.6 TB6h/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
PRECEta_HG2ES_Hist_20km_Prec_1960010100_2D.bin
…Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_2005010100_2D.bin
13248169 GB mm/3 horas
PRECEta_HG2ES_Hist_20km_Prec_Diaria_19600101.bin
…Eta_HG2ES_Hist_20km_Prec_Diaria_20051230.bin
165608,6 GB mm/dia
TP2MMXTPMNTP
Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_1960010100_2D.bin…
Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_2005010100_2D.bin
132481205 GB K
TP2MMXTPMNTP
Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_Diaria_19600101.bin…
Eta_HG2ES_Hist_20km_Temp_Diaria_20051230.bin
1656026 GB K
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
1. André Lyra [email protected] 2. Caroline Mourão [email protected]. Claudine Dereczynski [email protected]. Isabel Pilotto [email protected]. Jorge Gomes [email protected]. Priscila Tavares [email protected]
1. Adan Silva [email protected]. Daniela Carneiro [email protected]. Diego Campos
[email protected]. Diego Chagas [email protected]. Gracielle Siqueira [email protected]. Gustavo Sueiro
Consultores: PNUD/MCTI PNUD/SAE
EQUIPE Força tarefa
Meteorologistas
Analistas/programadores
Gilvan Sampaio analisou a tendência de 9 modelos do IPCC AR5
IPSL-CM5A-LR 8.5IPSL-CM5A-LR 2.6IPSL-CM5A-LR 4.5MIROC5 4.5
CCSM4, CSIRO-Mk-3-6-0, GFDL-ESM2M, GISS-E2-R, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC5, MRI-CGCM3 e NorESM1-M.
Realce: modelos que apresentam tendência positivaRealce 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
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 MAERMSE R2
MOHC HadGEM2-ES 0.64 0.64 0.690.9836 melhor desempenho em TSA
IPSL IPSL-CM5A-LR -1.19 1.19 1.370.9635
CCCma CanESM2 -1.88 1.88 1.900.9848 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 1.080.9714 <<
OutrosMRI 0.80 0.80
0.90 0.9599GFDL-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.
Top Related