SIMULAÇÃO DO EFEITO DO DESMATAMENTO NO CLIMA SOBRE ÁREAS DE TRANSIÇÃO NOS CERRADOS E AMAZÔNIA.

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1 SIMULAÇÃO DO EFEITO DO DESMATAMENTO NO CLIMA SOBRE ÁREAS DE TRANSIÇÃO NOS CERRADOS E AMAZÔNIA. Fabio C.Cabral 1, Humberto R. Rocha 2, Edmilson D. Freitas 3 RESUMO: Este trabalho verifica as mudanças ocorridas em alguns fluxos de superfície e na precipitação, decorrente da mudança do uso do solo na floresta de transição entre os estados do Mato Grosso e Pará. Este bioma tem sido um dos mais afetados por atividades que impulsionam o desmatamento como, por exemplo, a pecuária e a agricultura. Este estudo utilizou o modelo BRAMS para o qual, com base em mapas de desmatamento, três cenários foram construídos: 1) floresta tropical e corpos d água; 2) floresta tropical, corpos d água e pastagem e; 3) algum tipo de cultivo em substituição à pastagem. Os resultados mostraram que sobre a pastagem o ambiente ficou mais quente e seco em relação à floresta do que sobre a cultura. Os padrões do saldo de radiação e da irradiância solar em superfície apontam para um maior controle dos parâmetros biofísicos do que pela energia solar. ABSTRACT: This work verifies the changes occurred in some surface fluxes and precipitation due to land use changes on the transitional forest between the states of Mato Grosso and Pará. This biome has being one of the most affected by activities that boost the deforestation, for example, cattle breeding and agriculture. The study uses BRAMS model, for which, based in maps of deforestation, three scenarios were build up: 1) rain forest and water bodies; 2) rain forest, water bodies and pasture, and; 3) some kind of plantation instead of pasture. The results showed that the atmosphere, over the pasture, is hotter and drier than over the plantations when both are compared to the rain forest. The net radiation and solar (shortwave) radiation at surface are most controlled by biophysics vegetation parameters than by solar energy. Palavras-Chave: Desmatamento, Modelagem Numérica, BRAMS. INTRODUÇÃO Devido aos fluxos de energia e água, as florestas tropicais têm grande importância para o clima regional e global. Aproximadamente 50% das florestas tropicais encontram-se na Amazônia. A extensão total aproximada da floresta Amazônica é de 5,5 milhões de km² e cerca de 80% de sua área ainda é coberta por florestas. Porém, desde o início dos anos 90, o desmatamento na Amazônia tem se mantido a uma taxa de 17 mil km²/ano. Entre as principais atividades que impulsionam o desmatamento na Amazônia estão a pecuária e a agricultura. Atualmente, embora a cultura da soja se encontre disseminada por vários estados brasileiros, a maior parte da produção se concentra nas regiões Centro-Oeste e Sul, que conjuntamente, responderam por mais de 82% dos quase 50 milhões de toneladas produzidas na safra 2003/04. Os estados de Mato Grosso e Paraná são os dois maiores produtores com participação em torno de 30 e 20%, respectivamente. Há elementos que apontam para o fato 1, 2, 3 Departamento de Ciências Atmosféricas IAG/USP Rua do Matão, 1226, Cidade Universitária São Paulo SP CEP Fone: (11)

2 de que a soja desloca a pecuária para novas áreas causando um desmatamento adicional. Isso pode ser observado pelo fenômeno da redução do rebanho bovino nos principais municípios produtores de soja, acompanhado por um aumento do rebanho nas regiões limítrofes (Grupo de trabalho de florestas, 2004). Vários estudos através do uso de modelos numéricos de circulação geral têm avaliado o impacto da substituição total da floresta amazônica por pastagem (por exemplo, Nobre et al., 1991; Manzi e Planton, 1996; entre outros). De uma forma geral, os resultados apontam para o aumento da temperatura da superfície do ar e diminuição da precipitação e evapotranspiração sobre a região. Entretanto, estudos numéricos regionais (Silva Dias et al., 2002; Gandu et al., 2004) apontam para resultados diferentes e sugerem que o desmatamento dessa região não provoca uma diminuição generalizada na precipitação. De uma forma geral, os resultados mostram que, em simulações de mais alta resolução, a topografia, o litoral e sistemas de grandes rios têm um importante papel nos padrões anômalos de precipitação, ventos e energia na simulação de desmatamento na região leste da Amazônia. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é observar a diferença dos fluxos de superfície e da precipitação sobre uma mesma área coberta por diferentes tipos de vegetação através da modelagem numérica da atmosfera. MATERIAL E MÉTODOS O modelo atmosférico utilizado nesse trabalho é a versão brasileira do Regional Atmospheric Modeling System (RAMS, Cotton et al., 2003), denominada BRAMS. Baseado no cenário de desmatamento (Figura 1), este trabalho utilizou três cenários chamados de Desmatado (DSM), Controle (CTL) e Cultura (CUL). Com exceção dos corpos d água, todo domínio de estudo foi coberto por floresta tropical no cenário Controle (Figura 1a). No cenário Desmatado(Cultura), além de corpos d`água e floresta tropical, o domínio de estudo possuía pastagem(cultura) (Figura 1b). (a) (b) Figura 1 Cenário Controle (a) e Desmatado ou Cultura (b). As coberturas corpos d água, floresta e pastagem/cultura correspondem respectivamente a azul, verde e amarelo.

3 A Figura 2 apresenta a topografia da região, os pontos mais vermelhos (Figura 2a) representam relevos com altura superior a 700 metros. (a) (b) Figura 3 Topografia da região em 2 dimensões (a) e em 3 dimensões (b). Os retângulos representam a área numericamente desmatada. Para as condições iniciais e de fronteira foram utilizados campos meteorológicos obtidos das reanálises do NCEP-NCAR (National Centers for Environmental Prediction), com 2,5º de resolução espacial e 6 h de resolução temporal. O período utilizado foi de 01 a 03 de março de Neste estudo, o modelo foi configurado com duas grades centradas em 9ºS ºW. A grade 1 com 40 pontos (E-W) e 50 pontos (N S), com resolução de 64 km, e a grade 2 com 70 pontos (E-W) e 106 (N-S) com resolução de 16 km. Com exceção da cultura, os parâmetros biofísicos originais do BRAMS foram substituídos por valores adotados em estudos anteriores (Tabela 1). Tabela 1 - Parâmetros biofísicos utilizados na simulação. Fonte: Rosolem*, Parâmetro Descrição Floresta* Pastagem* Cultura Albedo Albedo 0,135 0,177 0,200 Emisv Emissividade 0,95 0,95 0,95 vegfrac Cobertura de vegetação 0,96 0,83 0,85 veg_ht Altura do dossel (m) 32 0,5 1 Rootd Profundidade de raízes (m) Rcmin Resistência estomática mínima (ms-1) veg_lai Índice de Área Foliar da vegetação 5,4 2,6 1,0 Green_frac Cobertura de vegetação (verde) 0,98 0,69 0,5 veg_rough Comprimento de rugosidade (m) 2,3 0,04 2,4 RESULTADOS Durante o período estudado houve uma mudança significativa na distribuição horizontal da precipitação acumulada, sendo a variação DSM-CTL (Figura 4a) e CUL-CTL (Figura 4b) próxima a 30mm. Dentro da área perturbada para o cenário DSM houve um aumento de 85%, já para o

4 cenário CUL uma redução de 50% na precipitação acumulada (Tabela 2). Nas Figuras 5a,b é mostrada a formação de uma célula térmica, onde o ramo ascendente encontra-se sobre a região perturbada (57ºW a 55ºW). Na pastagem, o ar mais quente é também mais seco, ou seja, tem menor razão de mistura do vapor d água (Figura não mostrada), até aproximadamente 1500m. Entretanto, assim como a temperatura potencial, esse padrão da umidade inverte-se acima do nível de 1500m: o ar torna-se mais frio e úmido no ramo ascendente sobre o desmatamento, o que não é observado sobre a cultura. A advecção de ar mais úmido, proveniente das regiões de floresta, ao sofrer movimento ascendente devido ao aquecimento da superfície, promove o deslocamento dessa parcela úmida para níveis mais altos, favorecendo a convecção. O alto albedo da pastagem e da cultura (comparada à floresta, Tabela 1) tende a absorver uma menor quantidade de energia na superfície, fazendo com que saldo de radiação apresente um decréscimo nas áreas perturbadas (Figura 6a e 6b). O padrão da diferença do saldo de radiação apresenta-se mais controlado pelos parâmetros biofísicos da vegetação do que pela energia solar, onde houve um aumento da irradiância solar na área perturbada (Figura 6c e 6d). Em resposta aos padrões dos fluxos de calor sensível e latente, o cenário DSM (Figuras 7a e 7c) se mostrou mais quente e seco em relação à floresta do que o cenário CUL (Figuras 7b e 7d). No interior da região perturbada, houve um aumento de 32%(8%) no fluxo de calor sensível e uma redução de 60% (58%) no fluxo de calor latente para o cenário DSM (CUL), conforme pode ser verificado na Tabela 2. O padrão da temperatura média (Figura 4c e 4d) reflete o padrão de resposta do fluxo de calor sensível, com aumentos localizados no interior da área perturbada. O aumento médio da temperatura dentro da área perturbada foi de 7%(5%) para o cenário DSM(CUL), conforme pode ser verificado na Tabela 2. (a) (b) (c) (d) Figura 4 Diferença [DSM (CUL) CTL] de precipitação acumulada e temperatura média para os cenários DSM (a,c) e CUL (b,d).

5 (a) (b) Figura 5 Corte vertical na latitude de 10,5ºS: Campo médio do horário de 21Z da temperatura potencial (K) para a diferença (DSM CTL) (a) e (CUL-CTL) (b). As setas indicam a velocidade vertical do vento em cm s -1. (a) (b) (c) (d) Figura 6 Diferença [DSM (CUL) CTL] do Saldo de Radiação(Rn) e da Irradiância Solar (Ki) à superfície para o cenário DSM (a,c) e CUL (b,d). (a) (b) (c) (d) Figura 7 Diferença [DSM (CUL) CTL] dos fluxos de calor sensível (H) e latente (LE) para os cenários DSM (a,c) e CUL (b,d).

6 Tabela 2 Valores médios para a área perturbada e percentual de aumento ou diminuição. Variáveis Descrição Área Desmatada DSM-CTL CUL-CTL (%) valor (%) valor Prec (mm) Precipitação Acumulada T méd (ºC) Temperatura média 7 29,4(7) 5 28,7(9) Rn (W m -2 ) Saldo de Radiação (16) (28) Ki (W m -2 ) Irradiância Solar Incidente 7 303(17) 9 314(13) H (W m -2 ) Fluxo de Calor Sensível (8) 8 82(4) LE (W m -2 ) Fluxo de Calor Latente (16) (14) CONCLUSÕES Embora os experimentos realizados não representem exatamente o desmatamento real da região, os resultados para situações idealizadas mostram que houve uma mudança significativa nos padrões dos fluxos de superfície em resposta aos parâmetros biofísicos da vegetação. Sobre a pastagem o ambiente se mostrou mais quente e seco (em resposta, principalmente, aos fluxos de calor sensível e latente), em relação à floresta, do que sobre a cultura. O aumento da irradiância solar incidente e a diminuição no saldo radiativo dentro da área perturbada apontam para o maior controle dos parâmetros biofísicos da vegetação do que pela energia solar. AGRADECIMENTOS Os autores gostariam de agradecer à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo apoio financeiro obtido para este trabalho (Processos: 05/ Bolsa de Mestrado do Primeiro autor e 02/ Projeto Temático Interação Biosfera-Atmosfera Fase 2: Cerrados e Mudanças de Uso da Terra). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Cotton, W. R. and Co-authors, 2003: RAMS 2001: Current status and future directions. Meteor. Atmos. Phys., 82, Gandu, A. W. ; Cohen, J. C. P. ; Souza, J. R. S., 2004: Simulation of deforestation in eastern Amazonia using a high-resolution model. Theoretical and Applied Climatology, v. 78(1-3), Grupo de Trabalho de Florestas, Fórum Brasileiro de Organizações Não Governamentais e Movimentos Sociais para o Meio Ambiente e o Desenvolvimento. 79 pp. Manzi, O. and Planton, S., 1996: Calibration of a GCM using ABRACOS and ARME data and simulation of Amazonian deforestation. In Amazonian deforestation and climate, Gash, J.H.C., Nobre, C.A., Roberts, J.M. e Victoria, R.L. (eds.) John Wiley and Sons, 1st ed, p Nobre, C.A.; Selllers, P. and Shukla, J., 1991: Regional climate change and Amazonian deforestation model. Journal of Climate, 4, n.10, Rosolem, R. O impacto do desmatamento no ciclo hidrológico: um estudo de caso para a rodovia Cuiabá-Satarém. Dissertação de Mestrado ESALQ-USP - Piracicaba, Silva Dias, M.A.F. and Co-authors, 2002: Cloud and rain processes in a biosphere atmosphere interaction context in the Amazon Region. J. Geophys. Res. Atmospheres, LBA special issue, 107, n. D20,

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