Refinamento climático para a região costeira do sul do Brasil

Abstract

No presente trabalho foram aplicadas duas abordagens distintas para realizar um refinamento climático para a região costeira da região sul do Brasil. Primeiramente, foram selecionados eventos extremos para a região de estudo, que ocorreram entre os anos 2000 e 2018. Para a simulação de tais eventos, o modelo numérico Ocean-Land Atmosphere Model (OLAM) foi configurado com uma grade global e refinamento regional com alta resolução centradas na região costeira do sul do país. Os resultados do modelo foram avaliados por comparação com observações provenientes de estações meteorológicas e produtos do TRMM, GPM e MERRA-2. O modelo foi capaz de simular bem os campos de temperatura, precipitação, vento e pressão no nível do mar para os eventos selecionados. Os campos de precipitação apresentaram melhores resultados para os eventos mais extremos. A configuração adotada permitiu uma boa representação de fenômenos tanto de escala local quanto de larga escala, capturando a circulação atmosférica relacionada à ocorrência de eventos extremos na região de estudo. Na segunda parte, foi aplicada uma metodologia que considera um refinamento híbrido, o qual inclui uma seleção estatística de padrões atmosféricos e downscaling dinâmico. Inicialmente foi aplicada uma metodologia estatística para selecionar 32 weather types para a região de estudo. Essa seleção usou como preditor os campos de pressão ao nível do mar na região oceânica adjacente ao sul do Brasil a partir de campos do Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Após a seleção desses casos, foi aplicado o modelo OLAM, com a mesma configuração adotada na primeira parte, para fazer o refinamento dinâmico dos mesmos com uma resolução espacial que atingiu 6 km na região de estudo. Os weather types selecionados representaram bem os fenômenos meteorológicos predominantes relacionados a circulação da região de estudo, como a propagação dos ciclones extratropicais e o anticiclone semipermanente do Atlântico Sul. Ao mesmo tempo, o refinamento dinâmico permitiu a obtenção dos campos atmosféricos com alto grau de detalhamento incluindo os campos de mesoescala resultantes das características superficiais da região como relevo e heterogeneidade de tipos de vegetação. A metodologia híbrida proposta mostra que esta ferramenta pode ser usada para avaliar o clima predominante regional em nível de mesoescala, que é de grande interesse para as comunidades locais.

Abstract: In the present work we applied two distinct approaches aiming a climate downscaling for the coastal region of southern Brazil. Firstly, we selected extreme events that occurred in the study region between the years 2000 and 2018. For the numerical simulations of those events the OLAM model was set up with a global grid and high resolution regional grids centered in the coast of the southern region of Brazil. For model evaluation we compared the results with observations from meteorological stations and TRMM, GPM and MERRA-2 products. The model was capable of providing good results for temperature, precipitation, wind and sea level pressure fields for the selected events. The precipitation fields presented better results for the most extreme cases. The chosen set up allowed a good representation of both local and large scale phenomenon, capturing atmospheric circulation related to the occurrence of extreme events in the study region. In the second part of the current work, we applied a hybrid downscaling methodology, which includes both dynamical and statistical approaches. Initially, we applied a statistical downscaling methodology in order to select 23 weather types for the study area. This selection used daily sea level pressure fields in the oceanic region adjacent to the study area as large scale predictor. After selecting those cases, we used the OLAM model, with the same set up as the previous part of the work, to perform the dynamical downscaling. The selected weather types presented a good representation of the predominant meteorological phenomenon related to the study area atmospheric circulation such as propagation of extratropical cyclones and the quasi- permanent South Atlantic anticyclone. Furthermore, the dynamical downscaling resulted atmospheric fields with a high degree of details and also mesoscale fields resulting from the region surface characteristics such as complex topography and heterogeneous vegetation. The proposed hybrid methodology showed that this tool can be used in order to evaluate the predominant climate at both regional level and mesoscale, which is of great concern for the local communities.