CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS:REGIONALIZAÇÃO

(‘downscaling’)

Ministério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Chou Sin Chanchou@cptec.inpe.br+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

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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.

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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

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1961-1990 obs

30-year Eta ModelPresent Climate Integration (HADCM3 Forcing)

30-year HADCM3Present Climate Integration

Climate ChangeVersion

1961-1990 continuous runs

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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Change of land use:Urban vegetation> increase of convective precipitation

Caroline Mourão, 2010

VERSÃO NÃO-HIDROSTÁTICA PARA ESTUDOS EM ALTA RESOLUÇÃO

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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

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Obrigada!

chou@cptec.inpe.br12-3186-8424

1. André Lyra Andrelyra1@gmail.com 2. Caroline Mourão carolmourao@gmail.com3. Claudine Dereczynski claudinedereczynski@gmail.com4. Isabel Pilotto isabelpilotto@gmail.com5. Jorge Gomes jorgeluisgomes@gmail.com6. Priscila Tavares priltavares@gmail.com

1. Adan Silva adan_jps@Hotmail.com2. Daniela Carneiro danic_Rodrigues@yahoo.com.br3. Diego Campos

diandradecampos@yahoo.com4. Diego Chagas diegodjc@gmail.com5. Gracielle Siqueira graciqueira@gmail.com6. Gustavo Sueiro

Gustavo.sueiro@cptec.inpe.br

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.