Caracterização e projeções futuras dos padrões atmosféricos no Atlântico Sul

Abstract

Padrões de circulação atmosférica estão intimamente ligados com as variações do clima regional. Neste trabalho nós buscamos identificar, descrever e inferir sobre as projeções futuras de padrões atmosféricos sobre o Oceano Atlântico Sul. Essa abordagem pode ser aplicada em diversos de estudos de climatologia, oceanografia e meteorologia. A partir de Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA) e análises de cluster em dados diários de pressão ao nível do mar nós identificamos 25 padrões atmosféricos que representam 99% da variabilidade das condições sinóticas atmosféricas sobre o Oceano Atlântico Sul. Simulações de 48 modelos climáticos globais das fases 5 e 6 do Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados (CMIP) foram utilizadas para observar as mudanças nas frequências de ocorrência dos padrões atmosféricos para o futuro. Os modelos foram avaliados quanto à sua capacidade em reproduzir os padrões históricos e as variabilidades sazonais e interanuais. As projeções futuras são avaliadas em diferentes intervalos de tempo: a curto prazo (2015-2039), médio prazo (2040-2069) e longo prazo (2070-2100). O desempenho das projeções é mensurado através da análise da sua consistência, ou seja, com base na similaridade entre projeções do mesmo cenário, em diferentes modelos. Os resultados destacam o desempenho dos modelos ACCESS1-0, HadGEM2-ES, HadGEM2-CC, CMCC-CM e MPI-ESM-P no CMIP5 e, no CMIP6 dos modelos HadGEM3-GC31-MM, ACCESS-ESM1-5, ACCESS-CM2 e MRI-ESM-P na reprodução dos padrões atmosféricos históricos e suas variabilidades sazonais e interanuais. Quanto as projeções futuras, apenas os modelos IPSL-CM5A-LR, BESM-AO2- 5 e GFDL-ESM4 apresentaram inconsistência em um ou mais cenários. As projeções futuras variam de acordo com o cenário e intervalo de tempo analisados. Como esperado, as magnitudes de mudança são maiores para os cenários de alta emissão de gases de efeito estufa (RCP8.5 e SSP585) e para longo prazo. Para curto prazo e cenários de baixa emissão de gases de efeito estufa as variações são distribuídas em todos os padrões atmosféricos, enquanto que para longo prazo variações mais intensas são concentradas em padrões específicos. De forma geral, os modelos apresentaram bom desempenho para a região e podem servir como base para experimentos de refinamento estatístico para variáveis oceanográficas e estudos de variação climática no Atlântico Sul.

Abstract: Atmospheric circulation patterns are closely related to regional climate variations. In this work we seek to identify, describe and infer about future projections of atmospheric patterns (weather types) over the South Atlantic Ocean. This approach can be applied in several studies in climatology, oceanography and meteorology. From Principal Component Analysis (PCA) and cluster analysis on daily sea level pressure data we identified 25 weather types that represent 99% of the variability of synoptic atmospheric conditions over the South Atlantic Ocean. 48 global climate models from phases 5 and 6 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) were used to observe changes in the frequencies of weather types for the future. The models were evaluated for their ability to reproduce historical patterns and seasonal and interannual variability. Future projections are evaluated at different time intervals: short-term (2015-2039), mid-term (2040-2069) and long-term (2070-2100). The performance of projections is measured by analyzing their consistency, that is, based on the similarity between projections for the same scenario, in different models. The results highlight the performance of the ACCESS1-0, HadGEM2-ES, HadGEM2-CC, CMCC-CM and MPI-ESM-P models on CMIP5 and, on CMIP6 of the HadGEM3-GC31-MM models, ACCESS-ESM1-5, ACCESSCM2 and MRI-ESM-P in the reproduction of historical atmospheric patterns and their seasonal and interannual variability. As for future projections, only the IPSL-CM5A-LR, BESM-AO2- 5 and GFDL-ESM4 models showed inconsistency in one or more scenarios. Future projections vary according to the scenario and time interval analyzed. As expected, the magnitudes of change are greater for the high greenhouse gas emission scenarios (RCP8.5 and SSP585) and for the long-term. For short-term and low greenhouse gas emission scenarios the variations are distributed across all weather types, while for long-term more intense variations are concentrated in specific patterns. In general, the models performed well for the region and can serve as a basis for statistical downscaling experiments for oceanographic variables and studies of climate variation in the South Atlantic.