Cenários climáticos da radiação solar global baseados no modelo regional HadRM3 para o Estado do Acre

Climate scenarios of global solar radiation based on the HadRM3 regional climate model for the state of Acre, Brazil

Resumos

Foram propostos dois cenários futuros para a Amazônia Ocidental, utilizando-se a saída do Modelo de circulação regional HadRM3 para radiação solar global (Rg), para o Estado do Acre. Os cenários A2 (pessimista) e B2 (otimista) são baseados no relatório do IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Foram definidas duas estações distintas para ambos os cenários: a estação seca, de abril a setembro, e a estação chuvosa, de outubro a março. O período de 1961 a 1990, "baselines", e para os cenários A2 e B2, a simulação ocorreu entre 2070 e 2100. A conversão da grade pontual do modelo HadRM3 foi baseada no método de Krigagem Ordinária. Os menores valores de R g abrangem a parte oeste do Estado do Acre, na estação seca, em ambos os cenários. Os valores intermediários de R g são na direção norte-sul, seguidos dos maiores valores de R g, que são na porção leste do Estado; houve um aumento significativo de Rg na estação chuvosa no período de 2080 a 2090, em ambos os cenários adotados no estudo. Com base na estatística descritiva e exploratória dos cenários otimista, pessimista e "baseline" mostrou-se que a forçante radiativa (positivo) tende a aquecer a superfície continental e, ao contrário, situação negativa tende a esfriar, sendo identificado tal quadro na formação do gradiente entre as direções leste-oeste do Estado do Acre, para ambas as estações no período de estudo.

Amazônia Ocidental; mudanças climáticas; projeções futuras; simulação numérica

Two future climate scenarios have been proposed for the the Western Amazon region - state of Acre, Brazil - using the HadRM3 regional climate model for global solar radiation (Rg). The two climate scenarios, A2 (pessimistic) and B2 (optimistic), are based on findings of the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) report. Two distinct seasons were defined for both climate scenarios (dry and rainy): the dry season (from April to September) and the rainy season (from October to March). We chose the time period between 1961 and 1990 as baseline and carried out future simulation from 2070 to 2100 for the A2 and B2 settings. The grid point conversion of the HadRM3 model was based on the Ordinary Kriging method. The smallest values of Rg are found for the western part of Acre state during the dry season in both scenarios. Intermediate values of Rg are observed for the north to south direction, followed by the highest values of Rg for the east side of the state, with significant increase of Rg during the rainy season between 2080 and 2090 for both settings adopted in this study. Based on descriptive and exploratory statistics for the optimistic, pessimistic, and baseline settings, we conclude that the positive radiative forcing tends to warm the land surface, while the negative radiative forcing tends to cool it. This was observed in the formation of the gradient in the east to west direction of the state of Acre in both seasons during the study period.

Western Amazonia; climate change; future projections; numerical simulation

• Agrawala S. Explaining the Evolution of the IPCC Structure and Process Cambridge: Environment and Natural Resources Program:Kennedy School of Government:Harvard University; 1997.
• Allen RG, Wright JL, Pruitt WO, Pereira LS, Jensen ME. Water Requirements. In: Hoffman GJ, Evans RG, Jensen ME, Martin DL, Elliott RL, editors. Design and Operation of Farm Irrigation Systems 2nd ed. Nebraska: American Society of Agricultural & Biological; 2007. p. 208-288. http://dx.doi.org/10.13031/2013.23691
• Ambrizzi T, Rocha RP, Marengo JA, Pisnitchenco I, Nunes LA, Fernandez JPR. Cenários regionalizados de clima no Brasil e América do Sul para o Século XXI: projeções de clima futuro usando três modelos regionais São Paulo: CPTEC/INPE; IAG/USP; FBDS; 2007. 108 p. Relatório 3.
• Camargo JS, Zebiak SE, Dewitt DG, Goddard L. Seasonal Comparison of the Response of CCM3.6, ECHAM4.5 and COLA2.0 Atmospheric Models to Observed SSTs Palisades: International Research Institute for Climate Prediction:Lamont-Doherty Earth Observatory of Columbia University; 2001.
• Cavalcanti IF, Marengo JA, Satyamurty P, Nobre CA, Trosnikov I, Bonatti JP et al. Global climatological features in a simulation using the CPTEC-COLA AGCM. Journal of Climate 2002;15(21):2965-2988. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(2002)015<2965:GCFIAS>2.0.CO;2
• Cook KH, Vizy EK. Effects of Twenty-First-Century Climate Change on the AmazonRain Forest. Journal of Climate 2008;21(3):542-560. http://dx.doi.org/10.1175/2007JCLI1838.1
• Costa DF, Silva HR, Peres LF. Identificação de ilhas de calor na área urbana de Ilha Solteira - SP através da utilização de geotecnologias. Engenharia Agrícola 2010;30(5):974-985. http://dx.doi.org/10.1590/S0100-69162010000500019
• Cox PM, Harris PP, Huntingford C, Betts RA, Collins M, Jones CD et al. Increasing risk of Amazonian drought due to decreasing aerosol pollution. Nature 2008;453(7192):212-215. http://dx.doi.org/10.1038/nature06960 PMid:18464740
• D'Almeida C, Vörösmarty CJ, Hurtt GC, Marengo JA, Dingman SL, Keim BD. The Effects of Deforestation on the Hydrological Cycle in Amazonia: a Review on Scale and Resolution.International Journal of Climatology2007;27(5):633-647. http://dx.doi.org/10.1002/joc.1475
• Delgado RC, Rodrigues RA, Pessôa CS, Daher M. Uso do sensoriamento remoto na estimativa dos efeitos de ilhas de calor. Revista Brasileira de Ciências Ambientais 2012a;25(9):69-80.
• Delgado RC, Souza LP, Rodrigues RA, Oliveira EC, Santos RSS. Tendência climática de aumento da temperatura mínima e da pressão de saturação do vapor d'água na Amazônia Ocidental. Enciclopédia Biosfera 2012b;8(15):2584-2598.
• Delgado RC, Souza LP, Silva IWR, Pessôa CS, Gomes FA. Influência da mudança da paisagem amazônica no aumento da precipitação em Cruzeiro do Sul, AC. Enciclopédia Biosfera 2012c;8(14):665-674.
• Duarte AF. Variabilidade e tendência das chuvas em Rio Branco, Acre, Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia 2005;20(1):37-42.
• Felgueiras CA. Modelagem ambiental com tratamento de incertezas em sistemas de informação geográfica: o paradigma geoestatístico por indicação [tese]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; 2001.
• Flato G, Marotzke J, Abiodun B, Braconnot P, Chou SC, Collins W et al. Evaluation of Climate Models. In: Stocker TF, Qin D, Plattner G-K, Tignor M, Allen SK, Boschung J et al., editors. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assesment Reporto f the Intergovernmental Panel on Climate Change Cambridge: Cambridge University Press; 2013. p. 768-769.
• Gondim RS, Castro MAL, Evangelista SRM, Teixeira AS, Fuck SCF Jr. Mudanças climáticas e impactos na necessidade hídrica das culturas perenes na Bacia do Jaguaribe, no Estado do Ceará. Pesquisa Agropecuaria Brasileira 2008;43(12):1657-1664. http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2008001200003
• Instituto Brasileiro de Geografia e Estatítica - IBGE. Diagnóstico Ambiental da Amazônia Legal [CD-ROM]. Rio de Janeiro; 1997.
• Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC. Summary for Policymakers. In: Solomon S, Qin D, Manning M, Chen Z, Marquis M, Averyt KB et al., editors. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Cambridge: Cambridge University Press; 2007a.
• Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC. Summary for Policymakers. In: Parry ML, Canziani OF, Palutikof JP, Van Der Linden PJ, Hanson CE, editors. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report Intergovernmental Panel on Climate Change Cambridge: Cambridge University Press; 2007b.
• Impact and Climate Assessment:Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC. Task Group on Data and Scenario Support for Impact and Climate Assessment - TGICA. General guidelines on the use of scenario data for climate impact and adaptation assessment Helsinki; 2007. 66 p. Version 2.
• Isaaks EH, Srivastava RM. An introduction to applied geostatistics New York: Oxford University Press; 1989. 561 p.
• Justino F, Oliveira EC, Rodrigues RA, Gonçalves PHL, Souza PJOP, Stordal F et al. Mean and Interannual Variability of Maize and Soybean in Brazil under Global Warming Conditions. American Journal of Climate Change 2013;2(4):237-253. http://dx.doi.org/10.4236/ajcc.2013.24024
• Marengo JA, Cavalcanti IFA, Satyamurty P, Trosnikov I, Nobre CA, Bonatti JP et al. Assessment of regional seasonal rainfall predictability using the CPTEC/COLA atmospheric GCM. Climate Dynamics 2003;21(5-6):459-475. http://dx.doi.org/10.1007/s00382-003-0346-0
• Marengo JA, Jones R, Alves L, Valverde M. Future change of temperature and precipitation extremes in South America as derived from the PRECIS regional climate modeling system. International Journal of Climatology 2009;29(15):2241-2255. http://dx.doi.org/10.1002/joc.1863
• Marengo JA. Mudanças climáticas globais e seus efeitos sobre a biodiversidade: caracterização do clima atual e definição das alterações climáticas para o território brasileiro ao longo do século XXI. Brasília: Ministério do Meio Ambiente; 2007. Série Biodiversidade vol. 26.
• Marengo JA. Extreme Rainfall and the Flood of the Century in Amazonia 2009. Bulletin of the American Meteorological Society 2010;97(22):149-158.
• Nobre, CA, Obregón, GO, Marengo, JA, Fu, R, Poveda, G. Characteristics of Amazonian climate: Main features. Geophysical Monograph Series 2009;186(1):149-162.
• Providing Regional Climates for Impacts Studies - PRECIS. The PRECIS Regional Climate Modelling System Exeter: Hadley Centre; 2002. 20 p.
• Querino CAS, Moura MAL, Querino JKAS, Von Radow C, Marques ADO Fo. Estudo da radiação solar global e do índice de transmissividade (kt), externo e interno, em uma floresta de mangue em Alagoas - Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia 2011;26(2):204-214. http://dx.doi.org/10.1590/S0102-77862011000200005
• Zeng N, Yoon JH, Marengo JA, Subramaniam A, Nobre CA, Mariotti A et al. Causes and impacts of the 2005 Amazon drought. Environmental Research Letters 2008;3(1):1-9. http://dx.doi.org/10.1088/1748-9326/3/1/014002

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  24 Out 2014
• Data do Fascículo
  Dez 2014

Histórico

• Aceito
  07 Ago 2014
• Recebido
  13 Fev 2014