Augusto José Pereira Filho Departamento de Ciências Atmosféricas Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas

Transcrição

1 Augusto José Pereira Filho Departamento de Ciências Atmosféricas Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas Fórum da Água IFES de Colatina, ES 10 a 12 de Julho de 2017

2 CLIMATOLOGIA

3 Figure 3.1 The elliptical path (highly exaggerated) of the earth about the sun brings the earth slightly closer to the sun in January than in July (Ahrens, 2005)

4 (Ahrens, 2005) Figure 3.2 As the earth revolves about the sun, it is tilted on its axis by an angle of 23 1/2º. The earth s axis always points to the same area in space (as viewed from a distant star). Thus, in June, when the Northern Hemisphere is tipped toward the sun, more direct sunlight and long hours of daylight cause warmer weather than in December, when the Northern Hemisphere is tipped away from the sun.

5 (Ahrens, 2005) Figure 3.3 The realtive amount of radiant energy received at the top of the earth s atmosphere and at the earth s surface on June 21 the summer solstice.

6 (Ahrens, 2005) Figure 3.4 During the Northern Hemisphere summer, sunlight that reaches the earth s surface in far northern latitudes has passed through a thicker layer of absorbing, scattering, and reflecting atmosphere than sunlight that reaches the earth s surface farther south. Sunlight is lost through both the thickness of the pure atmosphere and by impurities in the atmosphere. As the sun s rays become more oblique, these effects

7 Radiação Solar Radiação Terrestre - IR (Ahrens, 2005)

8 Efeito Estufa (Ahrens, 2005)

9 CICLO DA ÁGUA

10 (Peixot & Oort, 1992)

11 Divergência do vapor d água média zonal 0,01 m ano -1 (Peixot & Oort, 1992)

12 (Peixot & Oort, 1992)

13 GELO OCEÂNICO GLOBAL

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15 uv FONTE: tml vis

16 (Saha et al. 2010)

17 EVAPOTRANSPIRAÇÃO GLOBAL ESTIMADA (a) Aridity index (the ratio of mean annual precipitation to mean annual potential evapotranspiration (ET). (b) mean annual ET. (c) the percentage of transpiration from vegetation (E t ) to ET. (d) the percentage of direct evaporation from the soil (E s ) to ET. After: Zhang et al. (2016). Scientific Reports 6:19124 DOI: /srep19124

18 TENDÊNCIAS DA ET (a) ET (Evapotranspiration) trend (mm year 2 ). (b)e t (transpiration from vegetation) trend (mm year 2 ). (c) E s (direct evaporation from the soil) trend (mm year 2 ). (d) LAI (leaf are index) trend (m 2 m 2 year 1 ). (e) correlation between annual P and annual ET (for land grid cells where p < 0.01, else they are white). (f) P trend (mm year 2 ). Trends in ET, E t, and E s are obtained from the average of the two PML simulations. Trends in LAI are obtained from the AVHRR based LAI product, and P trends are averaged from the two P products (i.e., PGF and WFDEI). The maps were generated using MATLAB.. After: Zhang et al. (2016). Scientific Reports 6:19124 DOI: /srep19124

19 Floresta Amazônica Bruno e Rocha (2004)

20 (Pereira Filho et al., 2002)

21 Variação Mensal (l/mês) Variação da Umidade do solo - PEFI 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0-1,0-2,0-3,0-4, Profunidade (cm) nov/07 dez/07 jan/08 fev/08 mar/08 abr/08 mai/08 jun/08 jul/08 ago/08 set/08 out/08 nov/08 dez/08 (Pereira Filho, 2010)

22 Balanço Hídrico - PEFI (mm) Precipitação (P) 1290,5 Transprecipitação (T) 1002,1 Interceptação (I) 288,4 Vazão (Q) 285,6 Evapotranspiração (ETo) 1004,9 (Pereira Filho et al., 2002)

23 Efeitos Ilha de Calor e Brisa na Distribuição de chuva (mm) ( ) MODIS Flores et al. (2016)

24 MUDANÇAS NO CLIMA LOCAL (+) E GLOBAL (-)

25 ANÁLISE DE AGRUPAMENTO (AN) Rainfall Pressure Seven Variables Euclidean Distances Distance

26 Distance ANÁLISE DE AGRUPAMENTO (DIA) Fourteen Variables Euclidean Distances Temperature Rainfall Winds Insolation

27 CLIMATOLOGIA TRMM

28 VARIABILIDADE CLIMÁTICA

29 INTEGRAÇÃO CHUVA DE SATÉLITE E PLUVIÔMETROS

30 (Pereira Filho et al, 2017)

31 SECA 2014 x CHUVA 2016

32 ALTA DO ATLÂNTICO SUL

33 Anomalia de pressão

34 Anomalia de Umidade Específica

35 Anomalia de Vento 850 hpa

36 Anomalia de SST

37 Vento em 850 hpa

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41 PRECIPITAÇÃO MÉDIA 30 DIAS (mm) Espírito Santo São Paulo

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44 ANOMALIA DE TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MAR

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47 Prejuízos Crescimento populacional Poluição ambiental Epidemias Sistema de saúde precário Mais exposição aos efeitos do tempo (ciclones,enchentes, deslizamentos,...) e do clima (seca, poluição,...) Mais prejuízos Menos Desenvolvimento

48 Prevenção Mitigação Preparo Monitoramento Planejamento Legislação Uso do solo e da água apropriados Controle da poluição Menos riscos Benefícios a saúde, educação e bem estar. Mais consciência e preparo. Mais proteção ao ambiente.

49 CIÊNCIA DA SUTENTABILIDADE ECONOMIA SOCIEDADE SISTEMAS NATURAIS CONHECIMENTO ATIVIDADE HUMANA

50 OBSERVAÇÃO DA TERRA E DA ATMOSFERA (Essenciais para a sustentabilidade) FERRAMENTAS DE PREVISÃO SISTEMAS DE ALERTA ENTENDIMENTO DO TEMPO E DO CLIMA INFORMAÇÃO

51 Exemplo - Espírito Santo

52 Previsão ARPS e MSG 15 NOV 2013 Pereira Filho et al. (2014)

53 Previsão ARPS - Espírito Santo Pereira Filho et al. (2014)

54 Radar Meteorológico SPOL-ES Chuva e Vento Radial 15 NOV 2013 Pereira Filho et al. (2014)

55 CHUVA ACUMULADA 27 NOV 2013 Pereira Filho et al. (2014)

56 CENTRO DE PREVISÃO RECURSOS HUMANOS CIÊNCIA COOPERAÇÃO TECNOLOGIA INOVAÇÃO

57 Aumento da desigualdade social Geração de onflitos inter-regionais na utilização de recursos Alteração da cobertura vegetal Expansão das áreas desertificadas Mudanças na composição química dos oceanos Aumento do nível médio do mar Impactos sobre segurança alimentar Diminuição das exportações Danos à vida humana Danos materiais Impactos nos modos de vida da população, diferenciados por classe social Agravamento na crise de recursos hídricos Crise no abastecimento energético Impactos sobre ecossistemas Impactos na saúde da população Aumento da desigualdade regional Diminuição no fluxo de turistas Perda de produtividade agropecuária Diminuição da eficiência no sistema de transporte Interrupções no sistema de telecomunicações Redução na capacidade de resposta da defesa civil. Cenários climáticos pouco confiáveis Sistemas de monitoramento e previsão inadequados. Brasil corre riscos sociais, ambientais e econômicos em relação aos efeitos da variabilidade natural e das mudanças climaticas. Exercício inadequado de ações adaptativas e mitigadoras. Baixa capacidade de intervenção no cenário internacional Perda de oportunidades Políticas inadequadas Limitada utilização do MDL por alguns setores Insuficiente conhecimento técnico-científico sobre efeitos de tempo e clima. Insuficientes produção e utilização de conhecimentos sobre tempo e clima. Há limitaçãoes para disponibilizar produtos e serviços de previsão de tempo e clima confiáveis, tempestivos e adequados à necessidade dos usuários Baixa integração entre diferentres disciplinas Inadequada política de fornecimento de dados Desconhecimento sobre o volume de dados não digitalizados Baixa integração institucional na pesquisa Pesquisas incipientes sobre variabilidade e mudanças climáticas Insuficientes informações científicas sobre mudanças climáticas Séries históricas de tempo e clima indisponíveis Inadequada tecnologia de recuperação e digitalização Insuficiente infra-estrutura para experimentos Dados insuficientes sobre oceano atlântico, paleoclima, radiação solar, fontes de CO², interações entre atmosfera, biosfera e criosfera, litosfera etc. Baixa capacidade computacional (hardware) Inexistência de conexões climáticas na escala global Baixa capacidade de geração de cenários climáticos confiáveis. Desbalanceada capacidade de análise do microclima pelos Estados. Pessoal pouco qualificado Modelos de previsão inadequados às características brasileiras (software) Insuficiência de recursos humanos Insuficiência de recursos humanos Baixa interoperacionalidade entre sistemas de coleta de dados Dificuldades de fixação de pessoal Dados insuficientes ou incompatíveis Inadequada distribuição das estações meteorológicas Sobreposição de esforços na instalação de estações Baixa integração Institucional na geração de dados Limitada capacidade de previsão meterológica, climática e hidrológica. Infra-estrutura técnica insuficiente Locais inadequados para instalação de equipamentos Baixa capacidade computacional (hardware) Dificuldade de manutenção Insuficiente integração da rede de coleta de dados Excessiva burocracia Insuficiente oferta de produtos e serviços adequados às demandas dos usuários Baixa integração entre fornecedores e usuários Dificuldade de acesso aos dados Inadequações do sistema observacional Partes de equipamentos e sensores não são produzidos no Brasil. Insuficiência de recursos humanos Insuficiência na customização e no acesso ao usuário final Dependência de dados fornecidos por outros países Insuficiência nos sistemas radar, satélites meteorológicos e SAR nacionais Calibração de equipamentos não é realizada no país

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