Statistical downscaling of air temperature in the Douro Valley for agronomic applications
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|---|---|
| Data de Publicação: | 2013 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | eng |
| Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
| Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/9430 |
Resumo: | Tese de mestrado em Ciências Geofísicas (Meteorologia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013 |
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Statistical downscaling of air temperature in the Douro Valley for agronomic applicationsDownscaling estatísticoTemperaturaÍndices bioclimáticosRegião Vinhateira do DouroTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado em Ciências Geofísicas (Meteorologia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Agronomic activities are very dependent on local climatic conditions. The vineyard in particular is very sensitive to temperature, which significantly affects the composition of grapes and hence the final quality of the produced wine. In a climate change context knowledge of future temperature variability is important to minimize impacts and promote adaptation measures often entailing high costs. However, given the local character of agronomic activities, temperature projections are required at very small spatial scales, and downscaling of climate variables is therefore required. In this thesis temperature data from the high resolution (9km) meteorological model WRF and reanalysis data from ERA-interim are analyzed. Statistical downscaling techniques are applied to the ERA-interim data in order to obtain local temperature estimates for the wine producing region of the Douro valley. Several bioclimatic indices based on downscaled temperature are further calculated in order to evaluate the climatic potential of the Douro Wine Region.No contexto das alterações climáticas os impactos da variabilidade da temperatura têm sido um dos principais objectos de estudo ao longo do último século. A prática vitícola, em particular, é uma das actividades agronómicas mais influenciadas pela temperatura, e a sua importância económica para Portugal conduziu a vários estudos sobre este tópico. A Região Vinhateira do Douro constitui um excelente exemplo da contribuição dos produtores de vinho para o crescimento económico, e de como a complexa topografia da região contribui para a variabilidade climática, muitas vezes com consequências directas na qualidade final do vinho. Esta tese contribui para o conhecimento das condições climáticas locais da Região Vinhateira do Douro que influenciam a composição das uvas e a consequente qualidade do vinho produzido. O impacto das alterações climáticas na qualidade do vinho da Região Vinhateira do Douro usando GCMs (General Circulation Models também conhecidos como Global Climate Models) e RCMs (Regional Climate Models) é discutido por vários autores. Contudo, a baixa resolução das grelhas dos GCMs, dos RCMs e da reanálise negligenciam aspectos regionais, e técnicas que permitam a obtenção de informação de menor escala surgem como um requisito essencial nas ciências agronómicas. A Região Vinhateira do Douro em particular é um excelente exemplo da necessidade de climatologia de alta resolução, motivada pela geomorfologia complexa da região. O objectivo deste trabalho é a realização de um downscaling estatístico da temperatura do ar para locais particulares de modo a focar em áreas localizadas da Região Vinhateira do Douro, com a intenção de poder ser aplicado no estudo de uma vinha em particular. Existem vários métodos de downscaling com o propósito de colmatar o problema de baixa resolução dos GCMs e RCMs, que são geralmente subdivididos em duas categorias: downscaling dinâmico e estatístico. O downscaling dinâmico é uma abordagem numérica que consiste na utilização de modelos globais ou reanálise como forçadores de modo a obter simulações de dados mais detalhadas para uma região particular. O downscaling estatístico utiliza modelos estatísticos simples, de modo a estabelecer a relação estatística entre variáveis de grande escala e variáveis locais. Os modelos de regressão são bastante utilizados para downscaling estatístico destacando-se pelo seu custo computacional reduzido e a sua fácil aplicação. Neste trabalho são consideradas três estações meteorológicas na Região Vinhateira do Douro, Vila Real, Pinhão e Régua, representando duas das três sub-regiões da Região Demarcada do Douro: Baixo Corgo (Régua e Vila Real) e Cima Corgo (Pinhão). Baixo Corgo é a sub-região que apresenta as temperaturas mais baixas devido à influência dos ventos do Atlântico, sendo protegida pelas serras do Marão e Montemuro, enquanto Cima Corgo apresenta temperaturas mais elevadas. Em contraste, a sub-região mais a este, Douro Superior, é a sub-região mais quente e mais seca e que tem as plantações de vinhas mais recentes, marcada por episódios de seca recorrentes. As estações meteorológicas em análise são também representativas das características topográficas que contribuem para o clima único da região, com altitudes de 481, 65 e 130 metros respectivamente. A mais recente reanálise do ECMWF (European Centre for Medium Range Forecasts), ERA-Interim, e um RCM estado-de-arte resultante de um downscaling dinâmico, WRF (9km) são utilizados para a realização do downscaling estatístico da temperatura do ar para a localização das estações. A suave topografia da reanálise ERA-Interim e do modelo WRF são ajustadas através de um gradiente de temperatura constante de 6ºC/km. O downscaling estatístico realizado neste trabalho é baseado em métodos de regressão. Como pré-processamento na análise dos dados de temperatura é aplicada uma decomposição das séries temporais utilizando o método STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess), um algoritmo iterativo e robusto baseado em regressão local. O ajuste sazonal das séries temporais é um passo fulcral para a análise de regressão e, neste trabalho, é obtido pela remoção da componente sazonal obtida pelo método STL. Neste trabalho, a técnica de regressão baseada em mínimos quadrados ordinários é primeiro considerada, e posteriormente o método de regressão robusta é aplicado de modo a reduzir o impacto de eventuais outliers nos resultados. A relação estatística entre a reanálise/WRF e as observações é estabelecida a partir das séries temporais ajustadas sazonalmente para o período de calibração de 1989-2003. O downscaling estatístico da reanálise ERA-Interim e a combinação de downscaling dinâmico e estatístico do modelo WRF é realizado no período de validação de 2004-2006. O correspondente ciclo sazonal da reanálise ERA-Interim e do modelo WRF são adicionados posteriormente às séries temporais downscaled, dado que o ciclo sazonal médio é semelhante ao das observações. O ciclo sazonal das observações não é considerado neste trabalho dado que não seria possível a sua utilização no caso da aplicação desta técnica de downscaling para linhas temporais no futuro. De modo a avaliar o downscaling estatístico, quatro medidas de precisão estatística são utilizadas: o viés, a raiz do erro médio quadrático, o erro absoluto médio e o erro percentual absoluto. Como etapa final, as séries locais de temperatura obtidas por downscaling estatístico são utilizadas para avaliar o potencial climático para crescimento da uva, nas estações em estudo da Região Vinhateira do Douro. A caracterização do clima nesta região é realizada a partir de índices bioclimáticos baseados na temperatura durante o período de crescimento das videiras (Abril a Outubro). A temperatura média do período de crescimento (GST, Average growing season temperature) é calculada a partir da soma da média da temperatura média, durante os sete meses do período de crescimento. O índice GDD (Growing degree-days) corresponde à temperatura média acima de uma temperatura base de 10ºC, uma vez que não existe crescimento da uva abaixo desta temperatura, e permite descrever o tempo envolvido nos processos biológicos da videira. Semelhante a este último é o índice helio-térmico de Huglin (HI, Heliothermal Index of Huglin) que dá mais peso à temperatura máxima e considera um coeficiente de ajustamento devido à variação em latitude. A duração do período de crescimento é dada pelo LGS (Length growing season) que considera o número de dias em quem a temperatura média está acima dos 10ºC. O CI (Cool Nigth Index) é complementar ao HI e tem conta a média da temperatura mínima durante o período de maturação (Setembro). De acordo com os valores de cada índice é possível definir classes climáticas características do potencial climático de cada região. Um dos principais resultados deste trabalho reside na excelente representação da variabilidade da temperatura máxima, mínima e média pelas séries temporais downscaled estatisticamente. De um modo geral, a regressão baseada em mínimos quadrados ordinários e a regressão robusta apresentam resultados semelhantes, indicando que o impacto de eventuais outliers não é significativo na variabilidade média. Verifica-se que o downscaling estatístico reduz significativamente as diferenças entre a ERA-Interim/WRF e as observações, revelando a importância do downscaling estatístico em aumentar a performance da reanálise ERA-Interim e do modelo WRF, e o valor adicional em combinar downscaling dinâmico e estatístico. Os índices bioclimáticos calculados a partir das séries downscaled estatisticamente destacam-se como sendo uma excelente aproximação dos índices calculados a partir das observações e constituem uma melhoria significativa do que se obteria a partir apenas da reanálise ERA-Interim e do modelo WRF. No que diz respeito à aplicação na vinha, o downscaling estatístico revela ser uma mais-valia ao capturar características locais, tal como a influência da altura das estações.Barbosa, Susana M.Miranda, Pedro M. A., 1954-Repositório da Universidade de LisboaRibeiro, Andreia Filipa Silva2013-10-29T16:33:05Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9430enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:53:51Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9430Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:39.050348Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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