ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO DE MODELOS DE CLIMA DO CMIP5 NA BACIA DO RIO ITAJAÍ

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Sanitária e Ambiental.Modelos Climáticos Globais (GCM) são as pricpiais ferramentas disponíveis para compreender o sistema climático em mudança e como ele se comportará no futuro. GCM apresentam erros sistemáticos e tem uma resolução espacial muito grosseira para medidas de planejamento e mitigação. Para solucionar a discrepância de escala entre os modelos de clima e suas aplicações locais pode ser resolvida através de métodos de correção por Downscaling e correção de viés. Este trabalho tem por objetivo a analise da precipitação dos modeos de clima do CMIP5 na bacia do rio Itajaí. A área de estudo escolhida dada sua atividade portuária e industrial, bem como pelo seu histórico de inundações. A bacia tem área de aproximadamente 15000 km². Os GCM da quinta fase do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) foram comparados à 11 estações pluviométricas na área de estudo. Os dados dos modelos de clima foram corrigidos pelo método de correção de viés chamado Quantile Mapping, que calibra uma função de transferência (FT) entre as funções de distribuição acumulada (CDF) da precipitação dos modelos de clima e da observação e então aplica esta função no período futuro. Duas abordagens deste método foram utilizadas: a Anual, que calibra uma FT para todo o período e a Mensal, que discrimina a série em 12 meses. De forma a quantificar este desempenho, índices de aspectos temporais e marginais foram estabelecidos. Para quantificar o desempenho do método em representar os aspectos temporais, foram utilizados o Ciclo Anual e a Sazonalidade. Para os aspectos marginais, foi aplicado o Teste de Aderência de Kolmogorov-Smirnov (teste K-S); estabelecidas médias, desvios padrão e coeficientes de variação da precipitação total anual; foi analisada a distribuição de precipitação máxima mensal. Na análise dos aspectos temporais, a correção mensal se mostrou superior à anual. Dentre os aspectos marginais, o teste K-S verificou uma melhoria dos resultados dos modelos corrigidos quando comparados aos modelos sem correção. Na análise de precipitação total anual, a correção diminui a variabilidade da precipitação, mas também diminui a ocorrência de magnitudes na cauda superior da distribuição. O mesmo ocorre para as precipitações máximas mensais, que aumentam a ocorrência de médias intensidades e diminuem a ocorrência de grandes intensidades. Concluiu-se que o método de correção deve ser utilizado com cautela, especialmente no que tange à eventos extremos de precipitação