Tema Confiabilidade dos Cenários Climáticos Palestra: Jose Antonio Marengo Orsini, CCST/INPE

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1 Tema Confiabilidade dos Cenários Climáticos Palestra: Jose Antonio Marengo Orsini, CCST/INPE

2 O Estado da Arte da Modelagem Climática: tempo, clima e cenários futuros Jose A. Marengo CCST INPE São Paulo, Brazil jose.marengo@inpe.br Contribuções: G. Camara, S. Chou, O, Moraes,

3 A EVOLUÇÃO ATRAVÉS DOS TEMPOS Lewis Fry Richardson ( ) A Primeira previsão de tempo

4 Previsão do Tempo no INPE ( Produtos p/sociedade Dados PCD observação Supercomputador Produtos numéricos Previsão e alertas

5 PREVISÃO NÚMERICA DE TEMPO E CLIMA O comportamento da atmosfera é governado pelas leis da física que representa o movimento do ar, o papel da umidade, trocas de calor, etc. As interações entre a atmosfera e superfície da terra e dos oceanos são importantes para caracterização do clima.

6 TIPOS DE MODELOS NÚMERICOS Modelos de Balanço de Energia (EBMs) - são modelos unidimensionais que predizem a variação da temperatura de superfície com a latitude. Relações simplificadas são usadas para calcular os termos que contribuem ao balanço de energia em cada zona latitudinal. Modelos Estatísticos - Dinâmicos bidimensionais (SD) tratam explicitamente com os processos de superfície e dinâmica numa estrutura média zonal e tem uma atmosfera media na vertical. Estes modelos têm sido o ponto de partida para a incorporação de reações químicas nos modelos globais. Modelos de Circulação Global - Onde a natureza tridimensional da atmosfera e/ou o oceano é incorporada.

7 MODELOS DE CIRCULAÇÃO GERAL (MCGA) MODELOS REGIONAIS CLIMATICOS (RCM) 28 níveis verticais 1º lat 100 km 1º long 100 km Número de elementos: 400 x 200 x 28 x 7= 15,9 milhões E-W N-S Vertical Calcula-se para cada um destes volumes: Temperatura, umidade, direção e velocidade do vento, altura geopotencial. Domínio Geográfico Interações laterais Interações com a superfície

8 Principais Desastres Naturais no Brasil Principais Desastres Naturais no Brasil % Desastres naturais no Brasil 11% 8% 8% 14% 14% 3% 3% 6% 6% 58% 58% Seca Epidemia Temperatura Extrem a Epidemia Temperatura Extrem Inundação Deslizamento Vendavais dação Deslizamento Vendavais fonte Vulnerabilidade Ambiental / Rozely Santos, organizadora. Brasilia: MMA, 2007.

9 Episódios de chuvas intensas: São Paulo Inundações na cidade de São Paulo em Fevereiro de 2010

10 Episódios de chuvas intensas: São Paulo Fevereiro de 2011

11 Episódios de chuvas intensas: São Paulo Verão de 2011 Alckmin culpa chuva intensa por transbordamento de rios São Paulo - O governador de São Paulo, Geraldo Alckmin (PSDB), culpou a intensidade das chuvas de ontem pelo transbordamento do rio Tietê e do córrego Aricanduva. Após evento hoje na capital paulista, ele disse que a falta de piscinões e a ocupação histórica das áreas de várzea também podem ser responsabilizadas pelas inundações. Como medida para tentar evitar situações semelhantes,

12 20 km Rio e Angra dos Reis, 31/12/2009 (previsão de 24 h) 5 km

13 Tragédia no Rio é o maior desastre natural em número de mortes no país Teresópolis e Nova Friburgo confirmam mais mortos; 508 morrem na região serrana (Janeiro 2011) Tragédia no Rio se agrava com aumento de mortos e colapso de abastecimento nas cidades serranas; Dilma e Cabral culpam ocupação irregular pelo desastre Ignorando evidências sobre eventos climáticos extremos, governantes abandonam populações à mercê de inundações e deslizamentos

14 Acumulado de chuva entre 00UTC 12 00UTC 13/jan/2011 Desempenho com 1, 2, 3 km de resolução espacial

15 Previsão de extremos: Santa Catarina Novembro mortes, desabrigados

16 Rain forecast by INPE for Santa Catarina disaster 2008 (Current regional model 20km - maximum 150mm in 3 days) Model with better resolution (5 km) and physics, to be run in new supercomputer (max of 400 mm in 3 days)

17 Onde podemos melhorar: alertas de desastres Risco geológico e social Evento Extremo SISMADEN Alertas Modelo hidrológico

18 Como operamos hoje em eventos extremos?

19 SISMADEN: Dados de previsão do tempo PCD Rain total Fixed time and irregular alert Point data One file per DCP Satellite/Radar Grid 4km Total rain 1h Total rain 24h Current (mm/h) Binary file Modelos ETA 40, 20, 5 Km Ensemble 40 Km Total rain 72h 72 files ASCII grid file

20 Previsão de qualidade do ar Previsão de qualidade do ar (CO) valida for Verificação por imagem MODIS

21 Fluxo da Previsão Climática INPE-INMET CONSENSO ANÁLISE MODELO CLIMÁTICO PREVISÃO TSM

22 Condições de Contorno para a Previsão Numérica do GCM no INPE Soma Anomalias de TSM no Pácífico Tropical Previsão de Anomalia de TSM do NCEP Último Mês de Previsão Primeiro Mês de Previsão Anomalias de TSM GLOBAIS NCEP CC Inferior: Anomalia de TSM Restante dos Oceanos: Anomalia de TSM Persistida Anomalias de TSM no Atlântico Previsão de TSM no Atlântico - SIMOC/CPTEC Soma Primeiro Mês de Previsão Último Mês de Previsão

23 SIMULAÇÃO NO CI N CI 2 SIMULAÇÃO NOV CI 1 DEZ JAN FEV... JUN TSM:Obs. PREVISÃO Previsão Climática Sazonal do INPE Esquema Operacional PREVISÃO TSM Prevista: Anomalias Persistidas Previsão para o Pacífico Previsão para o Pacífico e Atlântico N 2 1 N PREVISÃO SAZONAL 2 1 CONJUNTO PREVISÃO MÉDIA DO CONJUNTO PREVISÃO DA ANOMALIA SUBTRAÇÃO SIMULAÇÃO CLIMATOLÓGICA N N NO SIMULAÇÃO CLIMATOLÓGICA CI N CI 2 NOV CI 1 DEZ JAN FEV... JUN TSM CLIMATOLÓGICA CLIMATOLOGIA DO MODELO CONJUNTO CLIMATOLOGIA DO MODELO MÉDIA DO CONJUNTO

24 Previsão climatica sazonal INPE Currently we run every month: CPTEC s AGCM, T062L28 KUO, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros ENSEMBLE) RAS, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros ENSEMBLE) GRELL, SSTA persistidas, previstas no Atlantico Tropical e Pacifico (15 membros ENSEMBLE)

25 Previsão Climática sazonal regional Modelo Eta Rodadas feitas cada mes: Regional model (Eta/CPTEC - 40km) 5 members ENSEMBLE

26 Amazonia 2005 Amazonia 2010 Previsaõ de extremos sazonais de clima Secas na Amazonia: 2005 e 2010

27 Drought of Amazonia austral summer 2005-Rainfall forecasts (CPTEC INPE-INMET; Brazil) ND04J2005 D04JF2005 JFM2005 FMA2005 D04JF2005 OBSV-GPCC MAM2005 MAM2005

28 Drought of Amazonia austral summer 2010-Rainfal l forecasts (CPTEC INPE-INMET; Brazil) ND09J2010 D09JF2010 JFM2010 FMA2010 D09JF2010 OBSV-GPCC MAM2010 MAM2010

29 Variações do Rio Negro em Manaus durante anos de seca Rio Negro mean water levels (m) at Manaus-AM during drought years Lowest levels at Manaus 2010 On 24 October the Rio Negro reached an all time low of m at Manaus, edging out 1963 when water levels reached m (CPRM 2010)-New record low..!!

30 BAMS (2009)

31 BAMS 2009

32 Evolução da modelagem climática dimámica Projeções de mudanças de clima Cenários de emissão de GEE Projeções clima futuro Mid-1970s Mid-1980s Early 1990s Late 1990s Around 2000 Mid 2000s Atmosphere Atmosphere Atmosphere Atmosphere Atmosphere Atmosphere Land Surface Land Surface Land Surface Land Surface Land Surface Scenarios for GHG emissions from 2000 to 2100 Ocean & Sea-Ice Ocean & Sea-Ice Sulphate Ocean & Sea-Ice Sulphate Ocean & Sea-Ice Sulphate Aerosol Aerosol Aerosol Non-sulphate Aerosol Non-sulphate Aerosol Carbon Cycle Carbon Cycle Dynamic Vegetation Atmospheric Chemistry

33 Projeções de mudanças na precipitação ate finais do Século XXI Precipitação aumenta em latitudes mais altas (muito provavelmente) Precipitação diminui em regiões subtropicais continentais (provavelmente)

34 Projeções extremos climáticos ate 2100 Mudanças em índices de extremos de precipitação (chuvas intensas e veranicos ou períodos secos) projetadas para o ano de em relação a para o cenário A1B.

35 change of annual runoff Impactos das mudanças climáticas na disponibilidade de água potável que podem afetar muitas regiões do mundo Mudanças anual do runoff (%) para relativo a para o cenário de emissão intermedio de GEE A1B

36 Source: Marengo 2009 AGU_Newsletter

37 IPCC WGI1 (2007)

38 Cascata de Incertezas Projetar os Impactos da Mudanças Climáticas Emissões Concentrações CO 2, metano, sulfatos, etc. Cenários de população, energia, modelos econômicos Modelos do ciclo do carbono e química Mudança Climática Global Temperatura, precipitação, pressão, etc. Detalhamento Regional Topografia, vegetação, evento extremo, etc. Impactos Enchentes, Secas, etc. Modelos Climáticos Globais Modelos Climáticos Regionais Modelos de Impactos

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40 Objetivos-INCT Mudanças Climáticas Os objetivos do Programa INCT para Mudanças Climáticas são: (i) detectar mudanças ambientais no Brasil e América do Sul, especialmente as mudanças climáticas, atribuir causas às mudanças observadas (aquecimento global, mudanças dos usos da terra, urbanização, etc.); (ii) desenvolver modelos do Sistema Climático Global e desenvolver cenários de mudanças ambientais globais e regionais, particularmente cenários em alta resolução espacial de mudanças climáticas e de usos da terra para o Século XXI; (iii) aumentar significativamente os conhecimentos sobre impactos das mudanças climática e identificar as principais vulnerabilidades do Brasil nos seguintes setores e sistemas: ecossistemas e biodiversidade, agricultura, recursos hídricos, saúde humana, cidades, zonas costeiras, energias renováveis e economia); (iv) desenvolver estudos e tecnologias de mitigação das emissões de gases de efeito estufa, e, v) fornecer informações científicas de qualidade para subsidiar políticas públicas de adaptação e mitigação.

41 INCT-Mudanças Climaticas: Modelagem de Mudanças Climáticas Globais: Modelo Brasileiro do Sistema Climático Global (MBSCG) Objetivo de reunir a comunidade brasileira de especialistas em estudos e modelagem do sistema climático e suas componentes (e.g., atmosfera, oceanos, biosfera, criosfera, aerossóis e química, métodos computacionais) para desenhar os atributos e mecanismos de desenvolvimento do MBSCG. Como resultado, serão gerados dois produtos principais: (1) Cenários de mudanças globais como contribuição brasileira para o próximo painel do IPCC (AR5) e (2) O Modelo Brasileiro Sistema Climático Global (MBSCG), que constitua uma contribuição brasileira original para o esforço internacional de estudos e modelagem do clima global.

42 Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Rede CLIMA, do MCT A Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais (Rede CLIMA) foi instituída pelo MCT no final de 2007.e tem como objetivo principal gerar e disseminar conhecimentos para que o Brasil possa responder aos desafios representados pelas causas e efeitos das mudanças climáticas globais.

43 Modelagem Climática no Brasil: Desenvolvimento do MBSCG e Linhas de investigação Objetivo: Dotar o país da capacidade de modelagem do sistema climático global que incorpore o estado da arte do conhecimento sobre os processos climáticos sobre a América do Sul. Método: Construção do MBSCG com base no modelo acoplado oceano-atmosfera do INPE Parcerias nacionais e internacionais. Processos de superfície vegetação dinâmica, fogo, hidrologia, elevação do terreno Processos oceânicos Gelo marinho, biogeoquímica, circulação termo-halina, TSM Processos química atmosférica e aerossois Efeitos da queima vegetal e efeito dos aerossois no balanço radiativo global

44 Desenvolvimento do Modelo Brasileiro do Sistema Climático Global (MBSCG) Um modelo World-Class do sistema ambiental global INPE está liderando um esforço multi-institucional e internacional para desenvolver o MBSCG, que incorpora componentes que representam modelos de vegetação, processos de superfície, química da atmosfera, aerossóis, gelo marinho, biogeoquímica e transporte de sedimentos acoplados a um modelo acoplado oceano-atmosfera. Paralelamente, temos uma interação INPE-UK Met Office em modelagem climático global para incluir as componentes hot plume and fire models no modelo HadGEM2-ES Os cenários de clima futuro gerados pelo HadGEM2-ES/INPE serão importantes no entendimento do sistema climático global e vai consolidar a participação do Brasil no IPCC Fifth Assessment Report 5 (IPCC AR5).

45 MBSCG Data Assimilation AGCM Atmos OBS T-S OGCM Coupled Forecast AGCM SST OGCM Regional Model hourly Health Model Hydrology Model Atmos FCST daily/hourly SFC fluxes Crop Model Wave Model IC

46 MBSCG em alta resolução (50km) Modelagem regional em altíssima resolução 5-10 km (Modelo Eta) Variabilidade climática presente Monitoramento Extremos e ameaças Regional Earth System Modeling (RESM)- Atividades do INPE em modelagem regional de mudanças de clima Projeções clima futuro em altíssima resolução Clima e hidrología Extremos e ameaças Ações do governo -Políticas públicas ambientáis -Estrategias de adaptação, medidas de mitigação, ações de emergencia Análise de risco e vulnerabilidade Análise de risco e vulnerabilidade Possíveis impactos regionais Estudos aplicados IAV -Desastres naturais-sismaden -Urbanização e Megacidades -Desertificação no Semiárido-PAN -Hidrología urbana e bacias -Energias renováveis -Agricultura e pecuaria -Biodiversidade -Saúde e migração -Economía -Serviços ambientais

47 Variabilidade climatica e Mudanças Urbanização e Megacidades-RM São Paulo Intense precipitation events at the IAG-USP Agua Funda station in the city of São Paulo A RMSP experimentou uma mudança climática intensa devido a urbanização With respect to Brazil s large urban areas, studies detected that in the city of São Paulo extreme rainfall Em events relação (greater a grandes than áreas 30 and urbanas 50 mm/day) no Brasil, have estudos recentes mostram que na cidade de become São more Paulo frequent extremos and de intense chuvas since intensas 1960, (acima and de 30 e 50 mm/dia) ficaram mais frequentes that this increase desde 1960, can e be esta attributed aumento more pode to ser atribuido em parte ao desenvolvimento urbanization rather than urbano to climate mais change que aõ aquecimento caused by global natural global warming.

48 R20 (dias P>20 mm) Projeções de mudanças em chuvas extremas (R20) e impactos na RMSP Mudanças em R20 para, futuro relativo a

49 Cenários futuros de clima-américa do Sul Cenários futuros de clima para América do Sul derivados do Eta CPTEC 40 km (modelo regional) ve regional forçados variability com o modelo global HadCM3 A1B sugerem que as mudanças de clima apresentam variabilidade regional % Mudanças na chuva (%) em relativo a Amazonia e Noreste do Brasil deficiencia de chuvas Sudeste da America do Sul raumento nas chuvas Projections Projeções ate for finais the end do of Século the 21XXI st century mostram indicate mudanças widespread nos extremos increase de of chuva, intense com precipitation chuvas mais events intensas and ou extreme com mais droughts areas for com some seca regions. extrema Aumento na freqüência de chuvas intensas em relativo a Aumento no número de dias secos consecutivos em relativo a Climate Scenarios up to 2100 available to the scientific community

50 Sistema de Alerta temprana para previsão de desastres naturaispresente e futuro Um importante desenvolvimento aconteceu em relação aos impactos e segurança da população que vive em áreas de risco a desastres naturais de origem meteorológica- Segunda versão do SISMADEN (www. dpi.inpe.br/sismaden), Areas com risco de enchente na RMSP Este sistema fornece monitoramento aprimorado de desastres naturais e avaliação de risco debido a fenomenos do tempo e extremos de clima, no presente e tem o potencial de ser usado como uma ferramenta de planejamento para riscos futuros associados a mudanças de extremos climaticos em climas mais quentes futuros.

51 Projected changes in extratropical cyclonic activity over the South Atlantic Ocean Projections of changes in extratropical cyclones in global warming experiments for various high emission scenarios (a2-high, B2-low emissions) suggest that the cyclogenesis regions closer to the Brazilian southern coast will tend to move southward by This would affect atmospheric blocking patterns over the subtropics and mid-latitudes, with potential consequences for droughts droughts in Brazilian in Brazilian agricultural agricultural regions. regions. Mean annual cyclones density in the present climate ( ) and A2 and B2 ( ) scenarios simulated by the RegCM3 regional model.

52 Futuros desafios da modelagem climática -Resolução espacial e temporal (modelos globais de altíssima resolução ou modelos regionais?) -Modelagem e previsão de extremos de chuva que produzem enchentes de deslizamentos (representação da conveção, processos de superficie, topografia e vegetaçaõ nos modelos climaticos) -Modelagem ambiental (qualidade do ar, conforto termico, modelagem de enchentes urbanas e em bacias, e modelagem de deslizamentos e avalanches devido a chuvas extremas em areas de encosta, modelagam hidrologico emgrandes bacias) -Limitação da modelagem sazaonal climatica em areas onde as forçantes remotas são menos importantes que as forçantes locais (e.x. seca da Amazonia em 2005 no Suloeste da Amazonia, area de baixa previsibilidade climaticas) -Necessidade de observações climaticas convencionais e especificas para podem vlidar modelos e tambem para ser assimilados nos modelos para tarefas de previsão -Para mudancas climaticas, incertezas na modelagem de cenarios climaticos futuros devido a processos nao bem reprresebntados nos modelos (e.x aerossois), nas cenarios de emissão, no processo de nesting dos modelos regionais nos modelos globais, ou dos modelos deimpactos nos modelos regionais. -Mais importante pessoal qualificado para trabalhar com desenvolvimento e aplicações dos modelos climáticos Colaboração internacional e nacional.

53 There are a number of significant research topics that must be addressed in order to develop a robust capability for climate predictions and projections: Research topics to address What are the physical mechanisms responsible for observed interannual, decadal and long term scale climate variability? Increased understanding of these mechanisms is an important foundation for any predictive capability. What is the inherent predictability of the climate system on intteranual, sub-decadal and longer timescales? This is oftentimes addressed through the use of climate models, although the robustness of this assessment depends on the fidelity of the model employed. What are the physical mechanisms that give rise to any seasonal, interannual, decadal scale predictability? There is increasing evidence that any such predictability involves slowly varying ocean circulations and their interaction with the atmosphere. What are the required observing systems to most efficiently capture these modes of variability, both for the purpose of characterizing this variability and for initializing prediction models? Suitable numerical assimilation schemes are needed to translate required observations into a form suitable for initializing models for various time-scale predictions. Finally, it is unclear whether the current generation of climate models is capable of realizing any decadal-scale predictability that does exist in the climate system.