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dc.contributor.advisorRuhoff, Anderson Luispt_BR
dc.contributor.authorNaitzel, Letícia Tábitapt_BR
dc.date.accessioned2021-10-27T04:26:36Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/231335pt_BR
dc.description.abstractMudanças climáticas são um assunto cada vez mais presente em pautas não apenas ambientais, como também políticas, acadêmicas e sociais. Isso porque as consequências da alteração no clima são evidentes desde escalas locais até globais, abrangendo distúrbios no balanço hídrico e energético do planeta, alterações na disponibilidade de água e na dinâmica dos ecossistemas terrestres e aquáticos, afetando diretamente a produção agrícola, a produção de energia hidrelétrica, e até mesmo a dispersão de doenças transmitidas por vetores. Os modelos climáticos são muito importantes para fazer projeções sobre o futuro que o clima pode tomar considerando diferentes cenários. O presente trabalho consistiu em validar projeções de 22 Modelos Climáticos Globais (MCG) para as regiões geomorfológicas do Rio Grande do Sul e analisar as respectivas projeções futuras de cada região a partir da aplicação do método de delta change, considerando tanto o conjunto de todos os modelos climáticos analisados na validação, quanto o conjunto de modelos que obtiveram o melhor desempenho no período atual, para as variáveis climáticas consideradas (precipitação, radiação solar incidente e temperatura). Para o primeiro objetivo do presente estudo, foi analisada a capacidade dos MCG, oriundos da Quinta Fase do Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados (CMIP5), de representar o clima atual (1961-2005) do Rio Grande do Sul como um todo, bem como de cada região geomorfológica separadamente. Para isso, as medidas de erro RMSE, BIAS e r² foram calculadas considerando médias mensais observadas, obtidas das estações meteorológicas convencionais do INMET, e simuladas, oriundas de projeções do período atual de MCG. Posteriormente, os valores obtidos para cada medida de erro foram submetidos a um procedimento de ranqueamento. Os conjuntos de modelos com melhor desempenho no clima atual, obtidos para cada região geomorfológica e cada variável climática, foram considerados na geração das projeções futuras, as quais foram geradas a partir do cálculo do delta change para um futuro próximo (2011-2055) e um futuro distante (2056-2100). Comparativamente, também foi considerado o conjunto de todos os modelos climáticos analisados inicialmente na validação. Para essas projeções, foram considerados dois cenários de emissão de gases de efeito estufa que representam os limites aos quais as regiões estariam submetidas: RCP 2.6 (mitigação rigorosa) e RCP 8.5 (cenário com a maior concentração de gases). Os resultados apresentam uma concordância dos modelos climáticos em relação ao aumento de temperatura uniforme ao longo do ano, em todas as regiões geomorfológicas, que varia de 1 °C, no futuro distante do RCP 2.6, a 3 °C, no futuro distante do RCP 8.5. Para radiação solar incidente, não foi possível observar um padrão predominante de aumento ou diminuição, havendo grande variabilidade nas projeções, tanto entre os MCG para um mesmo mês, quanto entre meses consecutivos para um mesmo modelo. As projeções de alterações na precipitação, embora também haja grande dispersão nos resultados, são predominantemente positivas em todas as regiões, com maior aumento projetado para os meses de outono, chegando a 7,34% e a 19,25% no futuro distante dos cenários RCP 2.6 e RCP 8.5, respectivamente. Não é possível afirmar efetivamente que o conjunto de modelos com melhor desempenho na representação do clima atual representará de forma mais acurada o clima futuro, mas o presente trabalho apresenta evidências que enriquecem as discussões acerca dessa temática.pt_BR
dc.description.abstractStudies about climate changes have been increasingly present not only in environmental, but also in political, academic and social topics. That is because the consequences of climate change are each day more evident, from local scale to global scale, encompassing disturbances in the planet's hydric and energetic balance, to alterations in water availability and in the dynamics of terrestrial and aquatic ecosystems. It affects agricultural productions directly, as well as hydroelectric power generation and even spread of diseases by vectors. Climate models are important to project the future of the climate in different scenarios. The work described in this paper consists of validating projections in 22 Global Climate Models (GCM) for geomorphological regions in Rio Grande do Sul, southern Brazil, and analyzing the respective future projections of each region with the application of the delta change method. It considers the full set of climate models that were analyzed in the validation, as well as the set of models that obtained the best performance in the current period, for the considered climate variables (precipitation, incident solar radiation and temperature). For the first goal of the study, the GCM originated from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) were taken for analysis, and the capacity of representing the current climate (1961-2005) in each geomorphological region of Rio Grande do Sul was observed, as well as the capacity of representation in the State as a whole. To achieve this, the error measurements RMSE, BIAS and r² were calculated taking into consideration observed monthly averages, obtained from meteorological stations of INMET, and simulated, originated in projections of the present period of GCM. Subsequently, the values obtained for each error measurement were submitted to a ranking process. The sets of models with better performance in the present climate, obtained for each geomorphological region and each climate variable, were considered in the generation of future projections, which were generated using the delta change calculation for a near future (2011-2055) and a distant future (2056-2100). Comparatively, the set of all climate models analyzed at the start of the validation was considered. For these projections, two scenarios of greenhouse gases emission were considered, which represent the limits to which the regions would be submitted to: RCP 2.6 (rigorous mitigation) and RCP 8.5 (scenario with the most gas concentration). The results show a concordance of the climate models with respect to the uniform increase of temperature throughout the year, in all geomorphological regions, which varies from 1 °C (in the distant future of RCP 2.6), to 3 °C (in the distant future of RCP 8.5). For incident solar radiation, it was not possible to observe a pattern in increase or decrease, having a great variability in projections, both in GCM for the same month, as well as in consecutive months for the same model. The projections of alterations in precipitation, in spite of having a great dispersion in the results, are predominantly positive in every region, with a greater increase projected for autumn months, reaching 7,34% and 19,25% in the distant future of RCP 2.6 and RCP 8.5 scenarios, respectively. Is not possible to state effectively that the set of models with better performance in the representation of the current climate will more accurately represent the future climate. However, this work presents evidences that enrich the discussions about this theme.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectClimate changesen
dc.subjectMudanças climáticaspt_BR
dc.subjectdelta changeen
dc.subjectClimatologiapt_BR
dc.subjectRio Grande do Sulpt_BR
dc.subjectCMIP5en
dc.titleValidação de modelos climáticos globais e análise de projeções futuras para o Rio Grande do Sulpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coBravo, Juan Martínpt_BR
dc.identifier.nrb001132565pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Pesquisas Hidráulicaspt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia Ambientalpt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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