Análises a partir de saídas de modelos climáticos estão sendo cada vez mais utilizados com o objetivo de compreensão da dinâmica atmosférica que podem gerar modificações climáticas relevantes. Da mesma forma a modelagem estatística, também tem adquirido um patamar elevado com respeito aos estudos climáticos. Neste entremeio, um dos objetivos desta pesquisa foi de analisar a partir da modelagem de séries temporais de precipitação para regiões com interferência antrópica em diferentes níveis na Amazônia, qual modelo teria o melhor ajuste com relação aos dados observados.
O modelo ARIMA ou Box-Jenkins, como também é chamado, se mostrou adequado ajustando-se a precipitação mensal. Nas séries temporais para cada região foram analisados diferentes modelos ARIMA, bem como o modelo multiplicativo ARIMA (p, d, q) × (P, D, Q)12 com parâmetros de baixa ordem e modelo multiplicativo ARIMA (p, d, q) × (P, D, Q)12 com parâmetros de alta ordem. Estes modelos indicaram características temporais do mecanismo gerador de chuva, tornando-os adequados a serem utilizados para estimar os valores de precipitação mensal acumulada para as três regiões, o que possibilitaria investigar possíveis mudanças no regime de chuvas destas localidades, haja vista que se tratam de regiões com influência antrópica marcante, com exceção da região Norte.
O modelo RegCM4 subestimou a precipitação em todas as regiões, entretanto houve boa representatividade da climatologia no que concerne aos períodos mais e menos chuvosos. Na análise por décadas o modelo consegue representar o padrão de decréscimo da precipitação nas regiões Leste e Sul, no entanto, para a região Norte o modelo não conseguiu representar o decréscimo observado nas chuvas (CPC/NCEP) na primeira década (1981-1990) e na análise entre a primeira e a terceira década.
Os dados observados do Índice de Precipitação-Evapotranspiração Padronizado (SPEI) nas escalas temporais e 1 e 12 meses, teve uma boa resposta com relação aos anos com variações climáticas atípicas as quais foram capazes de gerar extremos de secas ou inundações na região Amazônica, sendo estes bem correlacionados com as variações extremas do Southern Oscillation Index (SOI).
A partir da precipitação e temperatura simuladas pelo RegCM4 foi calculado o SPEI, também para as mesmas escalas temporais das observações, e os resultados mostraram que o modelo é capaz de representar os principais anos atípicos dentro da climatologia
1981-2010, por exemplo, anos com a ocorrência de El Niño e La Niña, que correspondem a condições ambientais adversas.
O modelo também foi capaz de representar o padrão na proporção da frequência das principais categorias de SPEI quando, comparado com os dados observados. Entretanto o RegCM4 apresentou maior variabilidade, fazendo com que categorias mais extremas também tivessem ocorrência. O que gerou resultados mais extremos com relação ao SPEI para todas as regiões do estudo, indicando maior severidade na condição de seca.
A transformada de Wavelet, aplicada aos dados de precipitação observada e simulada, apresentou a variabilidade anual como principal modulador da precipitação observada e simulada. Apesar do modelo ter conseguido boa representatividade da escala de variabilidade, ele também representou variabilidade em escalas maiores.
E com relação a transformada de Wavelet aplicada aos dados de SPEI observado e simulado nas três escalas temporais (1 e 12), o modelo RegCM4 foi capaz de representar de forma satisfatória o modo de variabilidade principalmente para as regiões Norte e Sul. Já para a região Leste o modelo apresentou variabilidade de 1 a 8 anos, com elevada amplitude no espectro de energia local, por outro lado os dados observados mostraram apenas dois modos de variabilidade mais marcantes, na escala anual e de quatro anos.
SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS
A importância das regiões norte, sul e leste da Amazônia são fundamentais para o entendimento da dinâmica de entrada e transporte de umidade para outras regiões da América do Sul. Assim, como sugestão de pesquisa é importante ampliar a quantidade de simulações com diferentes esquemas de parametrizações - do RegCM em versão mais recente - para anos mais específicos que tenham características climáticas atípicas por influência de algum fenômeno meteorológico.
Utilizar o Modelo Weather Research and Forecasting (WRF) para que possam ser feitas novas análises com relação às variáveis ambientais simuladas e principalmente ao SPEI calculado a partir das saídas do modelo, analisando o skill do modelo.
Verificar as variáveis precipitação, temperatura, evapotranspiração e SPEI de forma especializada, a partir de mapas da área na qual o modelo foi executado, afim de se analisar a climatologia, desvio padrão e anomalia normal, padronizada e percentual para os dados observados e simulados.
Analisar a associação entre o padrão temporal das séries temporais de precipitação e os efeitos de El-Niño Oscilação Sul para cada região, fato este que poderia explicar ainda mais os eventos extremos como secas e inundações, usando modelagem de séries temporais multivariadas.
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