Estimativas da erosividade de chuvas para o estado do Paraná sob cenários de mudanças climáticas : distribuição anual, sazonalidade e uso de modelo climático regional

Orientador: Prof. Dr. Jeferson DieckowCoorientadores: Profa. Ph.D. Nerilde Favaretto, Dr. Oromar João BertolTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo. Defesa : Curitiba, 26/04/2017Inclui referências: p.98-107Área de concentração: Solo e AmbienteResumo: Pequenas alterações na dinâmica atmosférica podem levar a grandes variabilidades no sistema climático, com alterações expressivas nas trocas de energia entre a superfície e a atmosfera. O clima é intrinsecamente variável, o que sugere existir variações absolutamente naturais. A despeito disso, nas últimas décadas a comunidade científica vêm alertando sobre mudanças em curso no clima global decorrentes da intensificação do efeito estufa e com forte correlação com ações antrópicas. Essas mudanças estão, frequentemente, associadas a maiores níveis de gases estufa, com mudanças no comportamento da atmosfera e nas interrelações desta com a superfície, em especial nos fluxos de calor e massa. O alto grau de complexidade que envolve os processos relacionados aos impactos das mudanças do clima constitui-se num dos mais importantes questionamentos científicos e ambientais contemporâneos. Essa complexidade se torna ainda mais aguda quando se avaliam os inúmeros feedbacks, positivos e negativos, entre superfície (solo e sua cobertura) e a atmosfera, em diferentes resoluções espaciais e temporais. É o caso, por exemplo, das mudanças nos padrões de ocorrência das precipitações e de sua consequência mais imediata: a intensificação dos processos erosivos. Em muitas regiões as perdas anuais de solo por erosão superam em grande medida sua capacidade de regeneração. A precipitação e o escoamento superficial são as grandes forçantes da erosão hídrica, principal agente causador das perdas de solo. A erosividade é um dos principais fatores que determinam a magnitude da perda de solo pela erosão hídrica, uma vez que se refere ao impacto das gotas de chuva que leva à desagregação, o transporte de partículas e o selamento superficial. Assim, a quantificação dos fatores que influenciam a erosão hídrica é fundamental para o planejamento do bom uso, ocupação e manejo do solo. Este estudo visou analisar séries de dados diários de precipitação, de localidades do estado do Paraná, resultados de saídas de um modelo climático regional (MCR), forçado por um modelo climático global (MCG), em simulação a projeções do clima futuro (2070-2100) em dois cenários climáticos e do período climatológico (1961-1990). Inicialmente, essas saídas foram avaliadas estatisticamente quanto a anomalias, desvio padrão médio e raiz quadrada do erro médio, pela comparação de campos médios sazonais, do MCG, do MCR e dos dados observados, o que permitiu identificar maior detalhamento climático entre os modelos climáticos. O MCR conseguiu representar razoavelmente bem o padrão espacial e temporal da precipitação e da temperatura do ar, embora se reconheçam ocorrências de erros sistemáticos. O MCR empregado simulou com razoável capacidade as Zonas de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), um dos sistemas produtores do tempo mais importantes na estação chuvosa do centro-sul do Brasil. Assumindo-se que essas séries efetivamente representem a visualização de efetivas mudanças temporais de longo prazo, restou inferir sobre volumes precipitados e tendências de aumentos ou diminuições bruscas nas precipitações. Foram avaliadas as distribuições temporais e os índices de concentração (ICP) e de sazonalidade (ISP) das chuvas ao longo do período simulado. A seguir, foi estimado o Indice Modificado de Fournier (IMF) ou Coeficiente de Chuva, precursor e índice de categorização das erosividades. Optou-se por avaliar, primeiramente, o IMF por ser o índice mais simples, o que permitiria levar a conclusões sobre relações entre diferentes métodos de obtenção de erosividades. Para identificar supostos pontos de ruptura das séries históricas, foram aplicados os testes não paramétricos de Mann- Kendall, Sen e Pettitt, às séries mensais de precipitação e também aos dados dos índices ICP, ISP e IMF. Devido a não detecção de mudanças bruscas nem significativas das tendências dos índices de precipitação, quanto à concentração e sazonalidade, mas constatado que para cada cenário de mudança climática haverá um aumento nos totais precipitados, espera-se que até o fim do século as chuvas mantenham certa sazonalidade no estado do Paraná, com provável aumento nas intensidades, o que poderia se refletir nas erosividades. A seguir foram estimadas erosividades por pluviometria, em comparação entre dados observados e simulados pelo MCR, sob os mesmos cenários de mudanças climáticas. Correlações entre o IMF e essas erosividades foram estabelecidas para cada um dos cenários e séries utilizados. As erosividades podem ser bem representadas por equações empíricas, em utilização de dados de modelos climáticos, contudo, eventuais discrepâncias ao longo do processo (rodadas do modelo, aquisição dos dados, tratamento, estimativa e emprego) podem ocorrer o que pode se tornar fonte de sub ou superestimativa das erosividades e, por consequência, dos processos erosivos. Para evitar isso, são necessárias equações de calibrações entre erosividades estimadas e observadas a partir de pluviógrafos, para cada localidade ou mesorregião do estado. Palavras-chave: tendências, concentração, sazonalidade, erosividade de chuvas, mudanças climáticas.Abstract: Small changes in atmospheric dynamics may lead to great variability in the climate system, with significant alterations in energy exchanges between the surface and the atmosphere. The climate is intrinsically variable, suggesting the existence of absolutely natural variations. Notwithstanding, over the last decades the scientific community has been warning about course changes in the global climate because of greenhouse effect intensification and with strong correlation with anthropic actions. Such modifications are frequently associated with higher levels of greenhouse gases, with behavioral variations in the atmosphere and its interrelations with the surface, especially in heat and mass fluxes. The high degree of complexity which involve the climate-change related processes constitutes one of the most important scientific and environmental inquiries of our time. The referred complexity becomes even more acute when the innumerable positive and negative feedbacks between the surface (soil and its cover) and the atmosphere are evaluated in different spatial and temporal resolutions. That is the case, for instance, of changes in patterns of precipitation occurrence and its immediate consequence: the intensification of erosion processes. In many regions, annual soil losses due to erosion greatly outweigh their regeneration capacity. Precipitation and runoff are the major forcing factors of water erosion, the major cause of soil loss. Erosivity is one of the leading factors that determines the magnitude of soil loss due to water erosion, once it refers to the impact of raindrops leading to disaggregation, particle transport and surface sealing. Thus, the quantification of the factors influencing water erosion is fundamental for the good-use planning, occupation and soil management. This study aimed to analyze series of daily precipitation data from localities of Paraná state, outputs from a regional climate model (RCM), forced by a global climate model (GCM), simulating future climate projections (2070-2100) in two climatic scenarios and of a specific climatological period (1961-1990). Initially, the outputs were statistically evaluated for anomalies, mean standard deviation and square root of the mean error, through comparison of seasonal-mean fields, GCM, RCM and observed data, which allowed the identification of greater climatic detail among climate models. The RCM was able to reasonably represent the spatial and temporal pattern of precipitation and air temperature, although systematic errors are recognized. The RCM employed simulated with reasonable capacity the South Atlantic Convergence Zones (SACZ), one of the most important weather-forming systems in the south-central Brazilian rainy season. Assuming that such series correctly represent an effective visualization of long-term temporal changes, inferring about precipitate volumes and trends of sudden increases or decreases in precipitation lay ahead. The temporal distributions and the concentration and seasonality indexes (PCI and PSI, respectively) of rains over the simulated period were evaluated. Next, the Modified Fournier Index (MFI) or Rainfall Coefficient, precursor and erosivity categorization index, was estimated. It was decided to first evaluate the MFI as it is the simplest index, which would lead to conclusions about the relationships between different methods of obtaining erosivity. In order to identify supposed tipping points of historic series, the non-parametric Mann-Kendall, Sen and Pettitt tests were applied to the monthly rainfall series, as well as to the PCI, PSI and MFI indexes. Because of the non-detection of abrupt or significant changes in precipitation index trends, in terms of concentration and seasonality, but there will be an increase in precipitated totals for each scenario of climate change, it is expected that by the end of the century the rains will maintain a certain seasonality in the state of Paraná, with a probable increase in intensities, which could be reflected in erosivity. Then, rainfall erosivity was estimated, compared to observed data and simulated by the RCM, under the same scenarios of climate change. Correlations between the MFI and the erosivity were established for each of the scenarios and series used. Erosivity can be well represented by empirical equations, using data from climate models, however, any discrepancies along the process (model rounds, data acquisition, treatment, estimation and application) may occur, which may become a source of under or overestimation of erosivity and, consequently, of erosion processes. To avoid that, calibration equations between estimated and observed erosivity from rain gauges are required for each locality or mesoregion of the state. Key-words: rainfall trends, rainfall concentration and seasonality, rainfall erosivity, climatic changes