Mudanças de extremos climáticos na América do Sul: projeções para o Século XXI e análise de incertezas.

Abstract

Este estudo avaliou as incertezas envolvidas nas projeções de índices extremos climáticos de precipitação e temperatura na América do Sul, por meio de climatologias do período 1961-1990 utilizando dados de Reanálise do NCEP/NCAR (assumidos como observação), além de simulações e projeções de 31 Modelos de Circulação Geral (MCG) pertencentes ao Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) para os quatro cenários RCPs de forçantes radiativas. O método para avaliar as incertezas foi a Inferência Bayesiana e os índices utilizados foram dias secos consecutivos (CDD), dias de precipitação intensa (R10mm), dias muito úmidos (R95p), máximo de precipitação em 5 dias (Rx5Day), noites muito frias (TN10p), noites muito quentes (TN90p), dias muito frios (TX10p) e dias muito quentes (TX90p). Os resultados para os índices de precipitação mostram heterogeneidade nos vieses (simulação menos observação), sendo negativos sobre os Andes para CDD e positivos sobre a região amazônica (exceto R10mm). Sobre o noroeste da América do Sul, Nordeste, Centro-oeste e Sudeste brasileiros, também foi observado que os modelos superestimam todos os 4 índices de precipitação. Já os índices de temperatura apresentaram os menores vieses, sendo a superestimativa dos modelos mais pronunciada na região equatorial. Através da análise conjunta de viés, Diagrama de Taylor e Índice de concordância de Willmott, fica evidente que as observações são melhor representadas pelos MCGs para os índices extremos de temperatura em relação aos de precipitação. Em relação às projeções para o final do século XXI, elas indicam aumento de CDD, principalmente no Centro-oeste e Nordeste, e mudanças tanto positivas (maior parte do Brasil) quanto negativas (Equador, Peru e Sul do Brasil) para R10mm. Haverá um aumento de R95p sobre todo o continente, sendo mais evidente no extremo leste da região equatorial e no Sul do Brasil. Já Rx5Day apresenta projeções positivas sobre toda a América do Sul, exceto sul do Chile. Para os índices de temperatura, notou-se uma distribuição latitudinal, na qual os maiores valores de mudança serão na região equatorial, diminuindo em relação às latitudes mais elevadas. No geral, pode-se observar uma diminuição de TN10p e TX10p, e um aumento de TN90p e TX90p. Aplicando-se a Inferência Bayesiana sobre a média das projeções, as mudanças nos índices de precipitação diminuíram ligeiramente em relação à média simples dos MCGs, suavizando em extensão e magnitude as projeções sobre o continente, o que significa que aos modelos com mudanças mais discrepantes foram atribuídos menores pesos, diferentemente dos índices de temperatura, onde não notou-se diferença considerável na média com o método bayesiano. Por meio de Funções Densidades de Probabilidade (PDFs), a fim de observar a concordância entre os modelos e cenários (incertezas quanto aos cenários RCPs), os resultados mostram predomínio de curvas multimodais (largas) para os índices de precipitação, evidenciando maiores incertezas dos modelos nas projeções, contrariamente ao índice de temperatura, o qual mostrou curvas unimodais (estreitas), revelando boa concordância entre os modelos quanto às projeções de mudanças, além de concluir que as menores incertezas foram encontradas para projeções do cenário RCP8.5 e as maiores incertezas para os cenários mais otimistas RCP2.5 e RCP4.5. Por fim, avaliando as distribuições posteriores dos parâmetros de precisão 𝜆𝑖 , a fim de observar as incertezas intermodelos, notou-se que os MCGs possuem diferentes ponderamentos nas sub-regiões e índices, sendo CanESM2 o modelo de menor credibilidade das projeções de extremos de precipitação, enquanto para os índices de temperatura, o modelo de maior credibilidade foi MPI-ESM-MR e o que apresentou maiores incertezas foi FGOALS-g2.