Análise das mudanças na extensão do gelo marinho antártico e ártico entre 1979 e 2007 e sua relação com a variabilidade climática global.

Recentes observações satelitais têm demonstrado um aumento na extensão total do gelo marinho Antártico e redução do gelo marinho no Ártico. Apesar destas constatações, no Oceano Sul análises regionais apontam tendências negativas nos mares de Bellingshausen-Amundsen e positivas no mar de Ross, enquanto que para o Ártico ocorrer uma redução uniforme do gelo marinho. Neste estudo, foi realizada uma análise multivariada para identificar as mudanças na extensão do gelo marinho Antártico e Ártico em resposta à variabilidade de um conjunto de forçantes/parâmetros/índices climáticos de reconhecida importância em escala global. Especificamente, as associações entre o gelo marinho e os parâmetros e forçantes climáticos foram examinadas através da correlação linear e da análise de agrupamento. Diferentes respostas em diferentes setores foram examinadas e discutidas. Os resultados indicam que a variabilidade do gelo marinho Antártico e Ártico é um fenômeno multivariado e que a extensão de gelo marinho mínima, média e máxima podem apresentar diferentes padrões espaciais e responderem a diferentes conjuntos de parâmetros e forçantes climáticos. Foi identificado um significativo impacto de forçantes/parâmetros/índices climáticos sobre o gelo marinho no Oeste Antártico. No hemisfério Norte o aumento da temperatura média global e do CO2 atmosférico são os principais responsáveis pela redução na extensão do gelo marinho.

Variabilidade Climática, Disponibilidade Hídrica e ETA Guandu: Uma Análise Qualitativa de Vulnerabilidade.

A ETA Guandu é de vital importância para o estado do Rio de Janeiro por ser responsável pelo abastecimento de 8,5 milhões de pessoas na Região Metropolitana. Este trabalho tem como objetivo efetuar uma análise qualitativa de sua vulnerabilidade, em relação à qualidade e quantidade de água captada, perante diversos fatores de estresse, visando dimensionar a importância da variabilidade climática na composição de sua vulnerabilidade. Adotou-se o conceito de vulnerabilidade como função da exposição (grau em que um sistema experimenta estresses), da sensibilidade (grau em que um sistema é afetado pelo estresse) e capacidade adaptativa (capacidade de um sistema de se ajustar, moderar ou lidar com as conseqüências de um estresse). Dessa forma, foi possível desenvolver uma metodologia de análise qualitativa de vulnerabilidade, específica ao caso da ETA Guandu, perante quatro fatores de estresse considerados como os mais determinantes para a vulnerabilidade atual: i) variabilidade climática; ii) transposição; iii) condições ambientais e qualidade da água e iv) acidentes ambientais. Os resultados evidenciaram que o maior grau de vulnerabilidade da ETA Guandu se relaciona à transposição, já que diversas partes de sua infraestrutura não dispõem de ações de manutenção preventiva. A vulnerabilidade devido às condições ambientais é também intensa, principalmente a turbidez no período chuvoso; entre 2000 e 2010, a ETA Guandu foi parcialmente paralisada 22 vezes em função do grande aporte de sedimentos. Não identificamos nenhum registro de paralisação total da ETA Guandu em função de acidentes ambientais, embora algumas vezes estes tenham imposto a paralisação da transposição. O componente variabilidade climática (intensificação de eventos hidrológicos extremos) revelou-se como o estressor menos determinante da vulnerabilidade atual.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.