Banca de QUALIFICAÇÃO: MARIA LEIDINICE DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARIA LEIDINICE DA SILVA
DATA : 17/02/2020
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Seminários de Matemática - CCET
TÍTULO:

Downscaling Dinâmico de Projeções Climáticas sobre a Região Norte e Nordeste do Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

Downscaling. Tendências. Projeções Climáticas. Modelo Climático Regional.

PÁGINAS: 96
RESUMO:

Simulações regionalizadas com o modelo climático regional RegCM4.7 (Regional Climate Model, version 4.7) acoplado ao modelo global CLM4.5 (Community Land Model, version4.5) sob os cenários RCP2.6 e RCP8.5, que interagem com o quinto relatório do Painel Intergovernamental de Mudanças do Clima (da sigla em inglês, IPCC AR5) serão realizadas para a região Norte (AMZ) e Nordeste do Brasil (NEB). Com o objetivo de verificar se o modelo através de um downscaling dinâmico consegue reproduzir de maneira apropriada e coerente os aspectos regionais da influência no clima recente (período que corresponde o século XX) em uma simulação realizada para uma climatologia de 10 anos (1986-2005), bem como avaliar os aspectos regionais simulados pelo modelo em reportar as projeções de mudanças destas mesmas variáveis para o clima futuro (2006-2015; 2040-2050; 2090-2100). Para este estudo, o clima da AMZ e do NEB será caracterizado com base nas variáveis de precipitação e temperatura do ar próximo à superfície (2m). As simulações das condições de clima recente serão confrontadas com a base de dados observados do CRU (Climate Research Unit, version ts4.02), com finalidade de avaliar o desempenho deste modelo em representar a influência das variáveis no clima na região de estudo. Posteriormente, serão realizadas projeções climáticas com o RegCM4.7, para o período de clima futuro, estabelecendo os padrões climatológicos possíveis. Dos GCMs integrantes do CMIP5, o HagGEM2-ES simula os aspectos principais do clima de maneira suficientemente para considerarmos forçar o RegCM4.7 a gerar as simulações e projeções climáticas, além de demonstramos uma metodologia de seleção que evita os modelos mais pobres. Espera-se que, com a utilização do modelo regional de clima e através do downscaling dinâmico, obtenham-se previsões dessas variáveis mais detalhadas e com maior grau de acerto, além de obter o valor agregado das simulações.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1280761 - CRISTIANO PRESTRELO DE OLIVEIRA
Interno - 1752417 - CLAUDIO MOISES SANTOS E SILVA
Interno - 1164414 - WEBER ANDRADE GONCALVES