Avaliação da temperatura média prevista pelos modelos climáticos globais no sudeste do Brasil.

Os modelos climáticos globais são considerados a melhor ferramenta para gerar cenários prováveis de alterações climáticas futuras, apesar das incertezas. As projeções são diferentes para cada região e variam ao longo das estações do ano. O objetivo deste trabalho foi avaliar a similaridade entre projeções dos modelos climáticos globais do IPCC-AR4 para temperatura média na região Sudeste do Brasil, no período de 2071 a 2100, cenário A2. Para tanto, foram realizadas análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico para agrupar os modelos de comportamentos semelhantes. Adotando-se quatro grupos de modelos, os valores médios de temperatura variaram de 23,7°C a 25,4°C.

Método de elaboração de mapas dos cenários climáticos futuros para o Brasil.

Human activities are altering greenhouse gas concentrations in the atmosphere and causing global climate change. The issue of impacts of human-induced climate change has become increasingly important in recent years. The objective of this work was to develop a database of climate information of the future scenarios using a Geographic Information System (GIS) tools. Future scenarios focused on the decades of the 2020?s, 2050?s, and 2080?s (scenarios A2 and B2) were obtained from the General Circulation Models (GCM) available on Data Distribution Centre from the Third Assessment Report (TAR) of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). The TAR is compounded by six GCM with different spatial resolutions (ECHAM4:2.8125×2.8125º, HadCM3: 3.75×2.5º, CGCM2: 3.75×3.75º, CSIROMk2b: 5.625×3.214º, and CCSR/NIES: 5.625×5.625º). The mean monthly of the climate variables was obtained by the average from the available models using the GIS spatial analysis tools (arithmetic operation). Maps of mean monthly variables of mean temperature, minimum temperature, maximum temperature, rainfall, relative humidity, and solar radiation were elaborated adopting the spatial resolution of 0.5° X 0.5° latitude and longitude. The method of elaborating maps using GIS tools allowed to evaluate the spatial and distribution of future climate assessments. Nowadays, this database is being used in studies of impacts of climate change on plant disease of Embrapa projects.

Avaliação dos cenários futuros na região nordeste do Brasil utilizando modelos climáticos globais: tendências de temperatura.

O Nordeste é a região brasileira mais vulnerável ao aquecimento global. Os modelos climáticos globais são a melhor ferramenta para projetar cenários prováveis de alterações climáticas para o futuro, apesar da incerteza envolvida. O objetivo deste trabalho foi realizada uma avaliação da tendência da temperatura média nos cenários futuros previstos pelos modelos climáticos globais do IPCC para região Nordeste do Brasil. Foi realizada uma análise estatística básica dos dados de comparação entre os modelos. Foi possível agrupar os modelos em 5 grupos, desde modelos estimando temperaturas médias comparativamente inferiores em todos os meses a outros com valores superiores em todos os meses.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de COX.

2008

Lecciones aprendidas al enfrentar los efectos de eventos hidrometeorológicos extremos en los sistemas agrícolas y servicios ecosistémicos en América Latina.

Se realizó una exploración inicial sobremedidas de adaptación implementadas frente a Eventos Hidrometeorológicos Extremos (EHE) en zonas rurales, extraídas de sitios seleccionados en Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Ecuador; el primer desafío encontrado fue la definición de EHE; puesto que la misma cambia si se la enfoca desde el punto de vistameteorológico o hidrológico; además, no existe acuerdo en la definición de valores límites para caracterizar estos eventos dentro de la región; finalmente, en muchos de los sitios donde se realizó este estudio no existen registros lo suficientemente largos y confiables para poder cuantificar los EHE; en consecuencia se decidió utilizar una definición "empírica" de EHE, dejando que sean los actores sociales que vivieron la experiencia los que determinen cuando ocurrió un evento de esa naturaleza. A pesar de las diferencias en la vulnerabilidad y los impactos sobre los paisajes rurales de cada sitio, las evidencias sugieren que la gestión integrada de los paisajes a nivel comunitario permite a los productores agrícolas adoptar medidas de adaptación a su debido tiempo y preparar a las comunidades rurales para enfrentarse y responder ante la ocurrencia de EHE. Entre las lecciones aprendidas más importantes se identificaron: La demanda de una adecuada transferencia de información relacionada a EHE; la necesidad de promoción del capital social; la importancia de tener un Estado desempeñando un rol proactivo; la relevancia de tener una prensa que oriente y no escandalice; y la necesidad de contar con mecanismos óptimos para estimación de costos.

Cenários climáticos futuros para o Brasil.

2008

Aplicação de um sistema automatizado (ALES - Automated Land Evaluation System) na avaliação das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê, Oeste Catarinense, para o cultivo de grãos.

A avaliação de terras é o processo que permite estimar o uso potencial da terra com base em seus atributos. Grande variedade de modelos analíticos pode ser usada neste processo. No Brasil, os dois sistemas de avaliação das terras mais utilizados são o Sistema de Classificação da Capacidade de Uso da Terra e o Sistema FAO/Brasileiro de Aptidão Agrícola das Terras. Embora difiram em vários aspectos, ambos exigem o cruzamento de inúmeras variáveis ambientais. O ALES (Automated Land Evaluation System) é um programa de computador que permite construir sistemas especialistas para avaliação de terras. As entidades avaliadas pelo ALES são as unidades de mapeamento, as quais podem ser de caráter generalizado ou detalhado. A área objeto desta avaliação é composta pelas microrregiões de Chapecó e Xanxerê, no Oeste catarinense, e engloba 54 municípios. Os dados sobre os solos e sobre as características da paisagem foram obtidos no levantamento de reconhecimento dos solos do Estado, na escala de 1:250.000. O presente estudo desenvolveu o sistema especialista ATOSC (Avaliação das Terras do Oeste de Santa Catarina) e, na sua construção, incluiu-se a definição dos requerimentos dos tipos de utilização da terra, bem como foi feita a subsequente comparação destes com os atributos de cada unidade de mapeamento. Os tipos de utilização da terra considerados foram: feijão, milho, soja e trigo, em cultivos solteiros, sob condições de sequeiro e de manejo característicos destas culturas no Estado. As informações sobre os recursos naturais compreendem os atributos climáticos, de solos e das condições da paisagem que interferem na produção destas culturas. Para cada tipo de utilização da terra foram especificados, no ATOSC, o código, o nome e seus respectivos requerimentos de uso da terra. Os requerimentos de cada cultura foram definidos por uma combinação específica das características das terras selecionadas, que determina o nível de severidade de cada um deles em relação à cultura. Estabeleceram-se quatro níveis de severidade que indicam aumento do grau de limitação ou diminuição do potencial para determinado tipo de uso da terra, a saber: limitação nula ou ligeira (favorável); limitação moderada (moderadamente favorável), limitação forte (pouco favorável); e limitação muito forte (desfavorável). Na árvore de decisão, componente básico do sistema especialista, são implementadas as regras que permitirão o enquadramento das terras em classes de adequação definidas, baseado na qualidade dos requerimentos de acordo com o tipo de uso. O ATOSC facilitou o processo de comparação entre as características das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê e os requerimentos de uso considerados, por permitir efetuar automaticamente a avaliação das terras, reduzindo, assim, o tempo gasto neste processo. As terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê foram enquadradas, em sua maior parte, nas classes de adequação pouco favorável (3) e desfavorável (4) para os cultivos considerados. Os principais fatores limitantes identificados nestas microrregiões foram a fertilidade natural e o risco de erosão, para o feijão e o milho, e condições de mecanização e risco de erosão, para a soja e o trigo.