Avaliação De Simulação Histórica Da Precipitação E Temperatura Na Amazônia Oriental Utilizando Um Modelo De Alta Resolução

Abstract

Este estudo apresenta avaliação do sistema de modelagem climática regional-PRECIS (Providing Regional Climate for Impacts Studies) em simular o clima atual (25 anos, 1981-2005) sobre a Amazônia oriental. As saídas do modelo global HadGEM2-ES foram utilizadas como condições de contorno para o modelo regional dentro do PRECIS, o HadRM3P. Os dados consistiram de médias mensais de precipitação (mm.dia-1) e temperatura do ar (°C.dia-1), a partir das quais obteve-se as médias sazonais. Para a comparação com as simulações fez-se o uso de observações provenientes do CPC (Climate Prediction Centre) e do Climate Research Unit (CRU). O desempenho do modelo foi avaliado através de análises de índices estatísticos como o viés, Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ), coeficiente de correlação, média e desvio padrão. Os resultados mostraram que o modelo reproduz razoavelmente bem os padrões espaciais sazonais da precipitação e temperatura na área de estudo, porém apresenta erros sistemáticos provenientes do HadRM3P, principalmente em DJF (Dezembro-Janeiro-Fevereiro) e MAM (Março-Abril-Maio) no norte (em relação à precipitação) e no leste (à temperatura) da região, respectivamente. Todavia, representou bem a variabilidade temporal da precipitação na porção sul da região, principalmente em MAM, e da temperatura em JJA (Julho-Agosto-Setembro). Os escores estatísticos entre as séries de dados simulados e observados das regiões homogêneas na Amazônia oriental revelaram que o HadRM3P tem melhor acurácia em simular a precipitação em JJA, enquanto a temperatura é melhor representada em SON (Setembro-Outubro-Novembro). Em relação ao ciclo anual nas regiões homogêneas, o modelo regional apresentou melhor desempenho que o global em reproduzir a precipitação, principalmente na estação seca, no entanto, tanto o modelo global quanto o modelo regional tendem a acentuar o ciclo anual da temperatura.

Socioenvironmental Vulnerability to Climate Change: Conditions of Coastal Municipalities in Pará State

“…Nowadays, the Metropolitan Region of Belém (RMB) occupies the 18 th position in the ranking of the best HDI among Brazilian metropolitan regions (HDI, 2019) According to the analysis of climatic scenarios based on the interpretation of the herein observed anomalies, the estimates for both scenarios (4.5 and 8.5) pointed towards the trend of increased temperature (between 1 ºC and 3 ºC) and reduced rainfall (between 5% and 20%) rates in coastal municipalities (CHOU et al 2014;CPTEC, 2019). These trends were similar to results recorded by NOBRE et al (2007), ARAÚJO JÚNIOR et al (2013) andCOSTA et al (2019) for other scales. With respect to scenario 4.5, municipalities in Northeastern Pará State (São Caetano de Odivelas, Ananindeua, Barcarena and Benevides) were the most vulnerable to rainfall and temperature anomalies.…”

Climate Extremes along the Mining Chain over the Eastern Amazon: Projections to 2050

“…In the SON quarter (Figure 6(d)), which is representative of the beginning of the rainy season in the southern portion of the study area, the model underestimates the rainy extremes in the mineral extraction region but it shows a good performance in much of the north-central portion of the study area, with emphasis on the grid points closest to the São Luís port region (MA).In general, the model overestimates the ExtDry and underestimates the ExtRain in the rainy season (DJF and MAM). According to[46], the PRECIS,nested in HadGEM2-ES, underestimates precipitation in the north of the eastern Amazon between the months of December and May, and is associated with the difficulty of the regional model in adequately capturing of the Intertropical Convergence Zone (ITCZ) in the region. Another general point worth mention-Relative frequency bias of rainy extremes (ExtRain) in the quarters of (a) December to February (DJF); (b) March to April (MAM); (c) June to August (JJA) and (d) September to November (SON).…”