Avaliação do impacto das mudanças climáticas na América do Sul Tropical usando downscaling dinâmico: histórico e futuro
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49183 |
Resumo: | Vários estudos têm apontado a América do Sul (AS) como uma das regiões continentais com maior grau de vulnerabilidade face às mudanças climáticas. Diante disso, simulações regionalizadas com o Regional Climate Modeling system versão 4.7 (RegCM4.7) acoplado ao Community Land Model versão 4.5 (CLM4.5) sob os cenários de baixa (RCP2.6) e alta (RCP8.5) emissões que interagem com o Fifth Assessment Report do Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5-IPCC) foram realizadas sobre a AS tropical (AST). O objetivo é avaliar o Added Value (AV) da modelagem regional por meio do downscaling dinâmico durante o período histórico (1986–2005), bem como analisar os aspectos regionais projetados pelo modelo em reportar as mudanças climáticas no futuro distante (2080–2099). Diante disto, esta pesquisa constituiu de três etapas principais: i) inicialmente, o método Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) – entre outras análises – foi usado para avaliar e ranquear os General Circulation Models (GCM) integrantes do Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ao reproduzir variáveis de superfície sobre sub-regiões da AST; ii) além de demonstrar uma metodologia de seleção que evita os modelos de entrada menos realísticos, após a seleção do GCM foi realizado o downscaling dinâmico sobre o domínio da AST e, consequentemente a validação das simulações; iii) por fim, os extremos climáticos foram avaliados. O clima sobre o domínio de interesse foi caracterizado com base nas variáveis de precipitação e temperatura do ar próximo à superfície. O clima médio do período histórico foi confrontado com o conjunto de dados mensais do Climate Research Unit versão ts4.02 (CRU). Por sua vez, o conjunto de dados diários do Climate Prediction Center (CPC) foi utilizado para validar os extremos climáticos. Os resultados do método TOPSIS apontam os GCMs BNU-ESM, CSIROACESS1.0, HadGEM-ES, INMCM4, NorESM-ME e MME, como um dos melhores para representar precipitação e/o temperatura sobre sub-regiões da AST. Levando em consideração as limitações computacionais, apenas o HadGEM-ES foi selecionado para dirigir o RegCM4.7 e gerar as simulações e projeções climáticas necessárias para as etapas seguintes deste estudo. Com relação ao downscaling dinâmico, o RegCM4.7 apresenta AV na representação espacial da precipitação e temperatura sobre a região Nordeste do Brasil e parte da Cordilheira dos Andes, principalmente no inverno. No entanto, não representa adequadamente a precipitação sobre a bacia Amazônica, principalmente no verão. As projeções do clima médio indicam que a simulação mais refinada do RegCM4.7 melhora significativamente os padrões espaciais projetados da simulação de resolução mais grosseira do HadGEM2-ES e até modifica o sinal de precipitação em alguns casos, e.g., no outono. Com relação à temperatura, ambos os modelos projetam aumento com maior magnitude para RCP8.5. Com relação aos extremos climáticos, o RegCM4.7 projeta mudanças mais significativas nos índices de precipitação e temperatura do que o HadGEM2-ES de condução, indicando maior sensibilidade às mudanças nos extremos. Embora ainda persistam algumas diferenças e vieses, o RegCM4.7 configurado adequadamente é uma ferramenta viável para estudos climáticos. |
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Silva, Maria Leidinice dahttps://orcid.org/0000-0002-9495-3974http://lattes.cnpq.br/8364369192283433http://lattes.cnpq.br/2461244145338043Silva, Cláudio Moisés Santos ehttps://orcid.org/0000-0002-2251-7348http://lattes.cnpq.br/1394248306018449Gonçalves, Weber AndradeFreitas, Ana Carolina VasquesAmbrizzi, TercioOliveira, Cristiano Prestrelo de2022-08-17T21:10:54Z2022-08-17T21:10:54Z2022-06-24SILVA, Maria Leidinice da. Avaliação do impacto das mudanças climáticas na América do Sul Tropical usando downscaling dinâmico: histórico e futuro. 2022. 196f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49183Vários estudos têm apontado a América do Sul (AS) como uma das regiões continentais com maior grau de vulnerabilidade face às mudanças climáticas. Diante disso, simulações regionalizadas com o Regional Climate Modeling system versão 4.7 (RegCM4.7) acoplado ao Community Land Model versão 4.5 (CLM4.5) sob os cenários de baixa (RCP2.6) e alta (RCP8.5) emissões que interagem com o Fifth Assessment Report do Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5-IPCC) foram realizadas sobre a AS tropical (AST). O objetivo é avaliar o Added Value (AV) da modelagem regional por meio do downscaling dinâmico durante o período histórico (1986–2005), bem como analisar os aspectos regionais projetados pelo modelo em reportar as mudanças climáticas no futuro distante (2080–2099). Diante disto, esta pesquisa constituiu de três etapas principais: i) inicialmente, o método Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) – entre outras análises – foi usado para avaliar e ranquear os General Circulation Models (GCM) integrantes do Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ao reproduzir variáveis de superfície sobre sub-regiões da AST; ii) além de demonstrar uma metodologia de seleção que evita os modelos de entrada menos realísticos, após a seleção do GCM foi realizado o downscaling dinâmico sobre o domínio da AST e, consequentemente a validação das simulações; iii) por fim, os extremos climáticos foram avaliados. O clima sobre o domínio de interesse foi caracterizado com base nas variáveis de precipitação e temperatura do ar próximo à superfície. O clima médio do período histórico foi confrontado com o conjunto de dados mensais do Climate Research Unit versão ts4.02 (CRU). Por sua vez, o conjunto de dados diários do Climate Prediction Center (CPC) foi utilizado para validar os extremos climáticos. Os resultados do método TOPSIS apontam os GCMs BNU-ESM, CSIROACESS1.0, HadGEM-ES, INMCM4, NorESM-ME e MME, como um dos melhores para representar precipitação e/o temperatura sobre sub-regiões da AST. Levando em consideração as limitações computacionais, apenas o HadGEM-ES foi selecionado para dirigir o RegCM4.7 e gerar as simulações e projeções climáticas necessárias para as etapas seguintes deste estudo. Com relação ao downscaling dinâmico, o RegCM4.7 apresenta AV na representação espacial da precipitação e temperatura sobre a região Nordeste do Brasil e parte da Cordilheira dos Andes, principalmente no inverno. No entanto, não representa adequadamente a precipitação sobre a bacia Amazônica, principalmente no verão. As projeções do clima médio indicam que a simulação mais refinada do RegCM4.7 melhora significativamente os padrões espaciais projetados da simulação de resolução mais grosseira do HadGEM2-ES e até modifica o sinal de precipitação em alguns casos, e.g., no outono. Com relação à temperatura, ambos os modelos projetam aumento com maior magnitude para RCP8.5. Com relação aos extremos climáticos, o RegCM4.7 projeta mudanças mais significativas nos índices de precipitação e temperatura do que o HadGEM2-ES de condução, indicando maior sensibilidade às mudanças nos extremos. Embora ainda persistam algumas diferenças e vieses, o RegCM4.7 configurado adequadamente é uma ferramenta viável para estudos climáticos.Several studies have pointed out South America (SA) as one of the continental regions with the highest degree of vulnerability to climate change. Therefore, regionalized simulations with the Regional Climate Modeling system version 4.7 (RegCM4.7) coupled with the Community Land Model version 4.5 (CLM4.5) under the low (RCP2.6) and high (RCP8.5) emissions scenarios that interact with the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5-IPCC) were carried out in tropical SA (TSA). The aim is to evaluate the Added Value (AV) of the regional modeling through dynamic downscaling during the historical period (1986–2005), as well as to analyze the regional aspects projected by the model in reporting the climate change in the far future (2080–2099). In view of this, this research consisted of three main steps: i) initially, the Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method – among other analyzes – was used to evaluate and rank the General Circulation Models (GCM) that are part of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) when reproducing surface variables over TSA subregions; ii) in addition to demonstrating a selection methodology that avoids less realistic input models, after selecting the GCM, dynamic downscaling was performed on the TSA domain and, consequently, the validation of the simulations; iii) finally, the climatic extremes were evaluated. The climate over the domain of interest was characterized based on the variables of precipitation and near-surface air temperature. The mean climate of the historical period was compared with the monthly dataset of the Climate Research Unit version ts4.02 (CRU). In turn, the Climate Prediction Center (CPC) daily dataset was used to validate climate extremes. The results of the TOPSIS method point to the GCMs BNU-ESM, CSIROACESS1.0, HadGEM-ES, INMCM4, NorESM-ME and MME, as one of the best to represent precipitation and temperature over TSA sub-regions. Taking into account the computational limitations, only HadGEM-ES was selected to direct RegCM4.7 and generate the necessary climate simulations and projections for the following stages of this study. Regarding dynamic downscaling, RegCM4.7 presents AV in the spatial representation of precipitation and temperature over the Northeast region of Brazil and part of the Andes Mountains, mainly in winter. However, it does not adequately represent the precipitation over the Amazon Basin, especially in summer. The mean climate projections indicate the more refined simulation of RegCM4.7 significantly improves the spatial patterns projected from the coarser resolution simulation of HadGEM2-ES and even modifies the precipitation signal in some cases, e.g., in autumn. Regarding temperature, both models project an increase with greater magnitude for RCP8.5. With respect to climate extremes, RegCM4.7 projects more significant changes in precipitation and temperature indices than the conduction HadGEM2-ES, indicating greater sensitivity to changes in extremes. Although some differences and biases still persist, properly configured RegCM4.7 is a viable tool for climate studies.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASUFRNBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAClimatologiaCMIP5RegCM4.7Mudanças climáticasEventos extremosAvaliação do impacto das mudanças climáticas na América do Sul Tropical usando downscaling dinâmico: histórico e futuroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAvaliacaoimpactomudancas_Silva_2022.pdfapplication/pdf20755705https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49183/1/Avaliacaoimpactomudancas_Silva_2022.pdfa1afd16aeec9ebe77c9a1ddc4f270af6MD51123456789/491832022-08-17 18:11:45.529oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/49183Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-08-17T21:11:45Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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Vários estudos têm apontado a América do Sul (AS) como uma das regiões continentais com maior grau de vulnerabilidade face às mudanças climáticas. Diante disso, simulações regionalizadas com o Regional Climate Modeling system versão 4.7 (RegCM4.7) acoplado ao Community Land Model versão 4.5 (CLM4.5) sob os cenários de baixa (RCP2.6) e alta (RCP8.5) emissões que interagem com o Fifth Assessment Report do Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5-IPCC) foram realizadas sobre a AS tropical (AST). O objetivo é avaliar o Added Value (AV) da modelagem regional por meio do downscaling dinâmico durante o período histórico (1986–2005), bem como analisar os aspectos regionais projetados pelo modelo em reportar as mudanças climáticas no futuro distante (2080–2099). Diante disto, esta pesquisa constituiu de três etapas principais: i) inicialmente, o método Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) – entre outras análises – foi usado para avaliar e ranquear os General Circulation Models (GCM) integrantes do Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ao reproduzir variáveis de superfície sobre sub-regiões da AST; ii) além de demonstrar uma metodologia de seleção que evita os modelos de entrada menos realísticos, após a seleção do GCM foi realizado o downscaling dinâmico sobre o domínio da AST e, consequentemente a validação das simulações; iii) por fim, os extremos climáticos foram avaliados. O clima sobre o domínio de interesse foi caracterizado com base nas variáveis de precipitação e temperatura do ar próximo à superfície. O clima médio do período histórico foi confrontado com o conjunto de dados mensais do Climate Research Unit versão ts4.02 (CRU). Por sua vez, o conjunto de dados diários do Climate Prediction Center (CPC) foi utilizado para validar os extremos climáticos. Os resultados do método TOPSIS apontam os GCMs BNU-ESM, CSIROACESS1.0, HadGEM-ES, INMCM4, NorESM-ME e MME, como um dos melhores para representar precipitação e/o temperatura sobre sub-regiões da AST. Levando em consideração as limitações computacionais, apenas o HadGEM-ES foi selecionado para dirigir o RegCM4.7 e gerar as simulações e projeções climáticas necessárias para as etapas seguintes deste estudo. Com relação ao downscaling dinâmico, o RegCM4.7 apresenta AV na representação espacial da precipitação e temperatura sobre a região Nordeste do Brasil e parte da Cordilheira dos Andes, principalmente no inverno. No entanto, não representa adequadamente a precipitação sobre a bacia Amazônica, principalmente no verão. As projeções do clima médio indicam que a simulação mais refinada do RegCM4.7 melhora significativamente os padrões espaciais projetados da simulação de resolução mais grosseira do HadGEM2-ES e até modifica o sinal de precipitação em alguns casos, e.g., no outono. Com relação à temperatura, ambos os modelos projetam aumento com maior magnitude para RCP8.5. Com relação aos extremos climáticos, o RegCM4.7 projeta mudanças mais significativas nos índices de precipitação e temperatura do que o HadGEM2-ES de condução, indicando maior sensibilidade às mudanças nos extremos. Embora ainda persistam algumas diferenças e vieses, o RegCM4.7 configurado adequadamente é uma ferramenta viável para estudos climáticos. |
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