Estudo da Variabilidade Intrassazonal do Brasil Tropical no cenário de Mudanças Climáticas.
Análise de Máxima Covariância, Cenários Climáticos, precipitação.
A variabilidade intrassazonal é uma importante componente do sistema climático da Terra, apresenta interação com diversos fenômenos meteorológicos, sendo um elo entre os sistemas de tempo e clima, tornando-se uma ferramenta essencial para previsão e projeção do clima. O objetivo principal deste trabalho é avaliar o comportamento intrassazonal da precipitação sobre o Brasil Tropical e possíveis alterações ocasionadas nos cenários de simulação climática: “Historical” que representa o clima atual (1979 -2005) e “RCP8.5” representando as projeções de mudanças climáticas com o aumento da forçante radioativa da atmosférica em 8,5 W/m² para o período de 2070 até 2100. Entre os resultados obtidos estão: na primeira etapa à elaboração de um índice multivariado intrassazonal para o Brasil Tropical, por meio da aplicação da análise de máxima covariância, associada à projeção dos modos dominantes em eixos ortogonais. Desta forma é possível caracterizar os padrões resultantes em oitos fases, cujas composições representam a evolução da intrassazonalidade sobre a região de estudo. Na segunda Etapa foi realizada uma avaliação da sensibilidade dos modelos do “Coupled Model Intercomparison Project Phase 5”(CMIP5) à variabilidade semanal de precipitação durante os meses de verão e outono austal, dos dezesseis modelos avaliados, observou-se que apenas seis foram capazes de representar de forma significativa o padrão de precipitação, e dentre estes o modelo MRI-CGCM3 foi o que obteve o melhor resultado. A terceira e ultima etapa consistiu na aplicação da metodologia empregada na etapa 1 no modelo que melhor representou o padrão de precipitação, encontrado na Etapa 2, ou seja no MRI-CGCM3, num contexto geral notou-se que este modelo é capaz de representar bem o padrão de variabilidade espacial e ciclo evolutivo, entretanto do ponto de vista regional, ainda há necessidade de melhorias na representatividade dos sistemas.