Influência das condições do solo na previsão sazonal de extremos climáticos

Autor: Nicole Costa Resende
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2014
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEInstituto Nacional de Pesquisas EspaciaisINPE.
Druh dokumentu: masterThesis
Popis: A matriz energética brasileira baseia-se na energia renovável, tornando o Brasil um país vulnerável as condições climáticas. Necessita-se portanto, do aprimoramento de modelos regionais na simulação de eventos extremos, para auxiliar o planejamento das usinas hidrelétricas. Esse aprimoramento pode ser feito a partir da parametrização de processos de superfície, como o balanço de umidade do solo. O balanço é obtido a partir de parâmetros hidrológicos definidos para cada tipo de solo, e pela umidade inicial inserida no modelo. O objetivo desse trabalho é estudar a influência das condições iniciais do solo e do tipo de solo na previsão sazonal de extremos climáticos. São realizados dois experimentos (ETA1 e ETA2) a partir de integrações do modelo Eta, com 4 meses e meio de integração e utilizando reanálises como condições inicial e de contorno. O período analisado são as estações secas e chuvosas no Brasil, entre 1979 e 2012. ETA1 foi realizado como uma simulação controle, com umidade inicial do solo climatológica e nove tipos de solo. Em ETA2, utilizou-se umidade inicial do solo calculada e 26 tipos de solo. Para analisar a climatologia simulada, dados de reanálises permitiram a avaliação dos erros de algumas variáveis do modelo. A análise da acurácia da previsão de extremos sobre a UHE de Três Marias foi realizada por meio dos seguintes índices de extremos climáticos: RX1DAY, RX5DAY, CDD, CWD, R950 e TX90P. A partir da análise dos experimentos, conclui-se que o modelo Eta manifesta sensibilidade a alterações no solo quando diferentes condições de solo são utilizados na integração do modelo. ETA2 simula menor umidade do solo nas estações seca e chuvosa e temperaturas sistematicamente mais baixas. A simulação da precipitação é mais acurada no ETA2. Em relação aos extremos climáticos, na estação seca ETA2 simula bem o índice R95P. Na cidade de Bambuí, segundo a observação e a simulação de ETA2, ao longo dos anos os índices RX1DAY e CDD tendem a aumentar na estação seca, e o índice CWD a diminuir na estação chuvosa.
The Brazilian energetic resources rely on renewable energy what makes Brazil vulnerable to climatological changes. Improving the regional models for extreme events forecasting is interesting for supporting the hydroelectrics planning. This improvement can be made from the superficial process parametrization, like the soil humidity balance. This balance is obtained from the hydrological parameters defined for each sort of soil and the initial humidity inserted in the model. In this work we study the influence of the soil initial conditions and the kinds of soil on the seasonal forecasting of extreme events. Two experiments (ETA1 and ETA2) were done from the integration of the Eta model with 4 and a half integration months using as initial and contour parametrization the CFSR reanalysis. The analyzed period was the Brazilian dry and rainy seasons between 1979 and 2012. ETA1 was performed as control simulation with the climatological soil initial humidity and 9 types of soil. For ETA2 simulation was considered the calculated initial soil humidity and 26 types of soil. In order to analyze the climatological simulation, reanalysis data allowed the evaluation of the errors of some model variables. The accuracy analysis of the extreme forecasting on hydroelectric of Três Marias was made using extreme events indexes. From the experiments results we conclude that the Eta model is sensible for soil changes when different conditions of soil were used in the model integration. ETA2 simulated a lower soil humidity in the dry and rainy seasons and lower systematic temperatures. The precipitation simulation was more accurate in ETA2. In relation to climatological extremes, the dry season in ETA2 simulates the R95P index well. In the city of Bambui, according to the observation and ETA2 simulation, the RX1DAY and CDD indexes tend to increase in the dry season along the years. The CWD tends to decrease in the rainy season.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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