Projeções climáticas em alta resolução do HighResMIP para a América do Sul e Pantanal no contexto do transporte de umidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Silva, Nilson Oliveira da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/14/14133/tde-14042025-202318/
Resumo: O conhecimento das fontes de incerteza que afetam as projeções climáticas para a América do Sul é fundamental para aprimorar as análises de mudanças futuras do clima e orientar ações de adaptação e mitigação. Neste contexto, os objetivos deste estudo foram investigar o transporte de umidade para a região do Pantanal, realizado pelos jatos de baixos níveis (JBNs) no clima presente (1980-2018), e o impacto da resolução dos modelos climáticos globais (GCMs) acoplados do HighResMIP no clima e variabilidade climática presente (1979-2014) e nas projeções climáticas futuras do cenário SSP5-8.5 (2015-2050) de disponibilidade de água para a América do Sul e Pantanal. O transporte de umidade foi determinado a partir da definição de fontes e sumidouros, com a aplicação de metodologia Lagrangiana, tendo como região-alvo a bacia do Alto Paraguai (UPB) e as regiões de ocorrência de JBNs a leste dos Andes. As principais regiões identificadas como fontes de umidade para a UPB situam-se na bacia amazônica e no oceano Atlântico ao norte da América do Sul durante o verão. Nos demais meses do ano prevalecem as fontes de umidade da região centro-leste do continente, além da área do Oceano Atlântico no nordeste do Brasil. Embora a fonte da região amazônica forneça umidade apenas entre dezembro-março, com maior intensidade em dezembro, ela é responsável por quase 30% da umidade que a UPB recebe ao longo do ano. Os JBNs foram identificados considerando o percentil de velocidade do vento a 850 hPa em cada ponto de grade do domínio. Isso permitiu selecionar as regiões com maior intensidade e frequência de JBNs, com os núcleos localizados nas seguintes latitudes a leste dos Andes: 4°N, 15°S, 19°S e 31°S. Os dias de estabelecimento de JBNs em 15°S favorecem o transporte de umidade para a UPB, enquanto os dias de JBNs centrados em 19°S tornam a UPB uma fonte de umidade para a região da bacia do Prata. Entre os GCMs acoplados do HighResMIP (CMIP6) foram analisados cinco membros com alta (~25 km) e baixa (~70 km) resolução horizontal, cobrindo tanto o período histórico (1979-2014) quanto o futuro (2015-2050) no cenário SSP5.8.5. No período histórico os modelos com maior resolução horizontal apresentaram melhor desempenho em reproduzir a climatologia da precipitação sazonal, reduzindo os vieses e aumentando a correlação espacial, principalmente na região tropical. Por outro lado, algumas dificuldades permanecem nas simulações em alta e baixa resoluções, como na reprodução dos ciclos anuais observados da chuva nas regiões da bacia do Prata e nordeste do Brasil, e de evapotranspiração na região amazônica. De todo modo, as versões de maior resolução, em sua maioria, apresentaram menores erros tanto para o ciclo anual da chuva como da evapotranspiração, conforme o índice KGE. As análises do impacto da variabilidade da temperatura da superfície do mar sobre a precipitação no continente também demonstraram a superioridade das simulações de maior resolução, com alguns modelos apresentando aumento de 0,4 a 0,7 na correlação espacial entre os padrões simulados e os observados. A elevação desta correlação também ocorreu para o padrão de variabilidade observado na região do Pantanal, mas com correlações abaixo de 0,4, revelando que persiste a dificuldade na simulação da variabilidade climática nesta região. A mudança na disponibilidade de água para o clima futuro, utilizando os modelos avaliados e calculada como a diferença entre a precipitação e a evapotranspiração (P-ET), revelou um sinal de redução para o leste da Amazônia, sudeste do Brasil e na região da Bacia do Alto São Francisco, enquanto projetou um sinal de aumento para as bacias do Prata, Alto Paraguai e nordeste do Brasil. Assim, para a metade deste século, as projeções sinalizam que, mesmo com o sinal de redução na disponibilidade de água para o leste da Amazônia, a região onde se localiza o Pantanal acompanhará o sinal das fontes localizadas na bacia do Prata e nordeste do Brasil.
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Neste contexto, os objetivos deste estudo foram investigar o transporte de umidade para a região do Pantanal, realizado pelos jatos de baixos níveis (JBNs) no clima presente (1980-2018), e o impacto da resolução dos modelos climáticos globais (GCMs) acoplados do HighResMIP no clima e variabilidade climática presente (1979-2014) e nas projeções climáticas futuras do cenário SSP5-8.5 (2015-2050) de disponibilidade de água para a América do Sul e Pantanal. O transporte de umidade foi determinado a partir da definição de fontes e sumidouros, com a aplicação de metodologia Lagrangiana, tendo como região-alvo a bacia do Alto Paraguai (UPB) e as regiões de ocorrência de JBNs a leste dos Andes. As principais regiões identificadas como fontes de umidade para a UPB situam-se na bacia amazônica e no oceano Atlântico ao norte da América do Sul durante o verão. Nos demais meses do ano prevalecem as fontes de umidade da região centro-leste do continente, além da área do Oceano Atlântico no nordeste do Brasil. Embora a fonte da região amazônica forneça umidade apenas entre dezembro-março, com maior intensidade em dezembro, ela é responsável por quase 30% da umidade que a UPB recebe ao longo do ano. Os JBNs foram identificados considerando o percentil de velocidade do vento a 850 hPa em cada ponto de grade do domínio. Isso permitiu selecionar as regiões com maior intensidade e frequência de JBNs, com os núcleos localizados nas seguintes latitudes a leste dos Andes: 4°N, 15°S, 19°S e 31°S. Os dias de estabelecimento de JBNs em 15°S favorecem o transporte de umidade para a UPB, enquanto os dias de JBNs centrados em 19°S tornam a UPB uma fonte de umidade para a região da bacia do Prata. Entre os GCMs acoplados do HighResMIP (CMIP6) foram analisados cinco membros com alta (~25 km) e baixa (~70 km) resolução horizontal, cobrindo tanto o período histórico (1979-2014) quanto o futuro (2015-2050) no cenário SSP5.8.5. No período histórico os modelos com maior resolução horizontal apresentaram melhor desempenho em reproduzir a climatologia da precipitação sazonal, reduzindo os vieses e aumentando a correlação espacial, principalmente na região tropical. Por outro lado, algumas dificuldades permanecem nas simulações em alta e baixa resoluções, como na reprodução dos ciclos anuais observados da chuva nas regiões da bacia do Prata e nordeste do Brasil, e de evapotranspiração na região amazônica. De todo modo, as versões de maior resolução, em sua maioria, apresentaram menores erros tanto para o ciclo anual da chuva como da evapotranspiração, conforme o índice KGE. As análises do impacto da variabilidade da temperatura da superfície do mar sobre a precipitação no continente também demonstraram a superioridade das simulações de maior resolução, com alguns modelos apresentando aumento de 0,4 a 0,7 na correlação espacial entre os padrões simulados e os observados. A elevação desta correlação também ocorreu para o padrão de variabilidade observado na região do Pantanal, mas com correlações abaixo de 0,4, revelando que persiste a dificuldade na simulação da variabilidade climática nesta região. A mudança na disponibilidade de água para o clima futuro, utilizando os modelos avaliados e calculada como a diferença entre a precipitação e a evapotranspiração (P-ET), revelou um sinal de redução para o leste da Amazônia, sudeste do Brasil e na região da Bacia do Alto São Francisco, enquanto projetou um sinal de aumento para as bacias do Prata, Alto Paraguai e nordeste do Brasil. Assim, para a metade deste século, as projeções sinalizam que, mesmo com o sinal de redução na disponibilidade de água para o leste da Amazônia, a região onde se localiza o Pantanal acompanhará o sinal das fontes localizadas na bacia do Prata e nordeste do Brasil.Understanding the sources of uncertainty that affect climate projections for South America is crucial for enhancing future climate change analysis and guiding adaptation and mitigation actions. In this context, the objectives of this study were to investigate the moisture transport to the Pantanal region, driven by low-level jets (LLJs) in the present climate (1980-2018), and the impacts of the resolution of global coupled climate models (GCMs) from the HighResMIP project on the present climate and variability (1979-2014), as well as on future climate projections of water availability for South America and the Pantanal under the SSP5-8.5 scenario (2015-2050). Moisture transport was determined through the definition of sources and sinks, applying a Lagrangian methodology, focusing on the Upper Paraguay Basin (UPB) and LLJ occurrence regions to the east of the Andes. The main moisture sources identified for the UPB are located in the Amazon Basin and the Atlantic Ocean to the north of South America during the summer months. During the remaining months, the moisture sources shift to the center-east of the continent and the South Atlantic Ocean off northeast Brazil. Although the Amazon region supplies moisture only between December and March, with peak intensity in December, it accounts for nearly 30% of the moisture received by the UPB throughout the year. LLJs were identified by considering the wind speed percentile at 850 hPa at each grid point of the domain. This enabled the selection of regions with higher intensity and frequency of LLJs, with the core LLJ regions located at the following latitudes east of the Andes: 4°N, 15°S, 19°S, and 31°S. LLJ days at 15°S favor moisture transport to the UPB, while LLJ days centered at 19°S make the UPB a moisture source for the La Plata Basin region. Five HighResMIP coupled GCM members with high (~25 km) and low (~70 km) horizontal resolution were analyzed, covering both the historical period (1979-2014) and the future period (2015-2050) under the SSP5-8.5 scenario. In the historical period, the models with higher horizontal resolution performed better in reproducing the climatology of seasonal precipitation, reducing biases and increasing spatial correlation, particularly in the tropical region. However, some challenges remain in both high and low-resolution simulations, such as reproducing the observed annual cycles of rainfall in the La Plata Basin and northeastern Brazil, and evapotranspiration in the Amazon region. Nonetheless, the higher-resolution versions generally showed smaller errors for both annual rainfall and evapotranspiration cycles, as indicated by the KGE index. Analyses of the impact of sea surface temperature variability on continental precipitation also demonstrated the superiority of higher-resolution simulations, with some models showing a 0.4 to 0.7 increase in spatial correlation between simulated and observed patterns. This increase in correlation also occurred for the observed variability pattern in the Pantanal region, but with correlations below 0.4, revealing ongoing challenges in simulating climate variability in this region. Changes in water availability for the future climate, calculated as the difference between precipitation and evapotranspiration (P-ET), showed a decreasing trend for the eastern Amazon, southeastern Brazil, and the Upper São Francisco Basin, while an increasing trend was projected for the La Plata, Upper Paraguay, and northeastern Brazil basins. Therefore, by mid-century, projections indicate that, despite a reduction in water availability for the eastern Amazon, the Pantanal region will follow the trends observed in the moisture sources located in the La Plata Basin and northeastern Brazil.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPRocha, Rosmeri Porfirio daSilva, Nilson Oliveira da2025-02-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/14/14133/tde-14042025-202318/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-04-17T14:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-14042025-202318Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-04-17T14:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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