"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 18766
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Engenharia agrícola |
| Setor | Departamento de Engenharia Agrícola |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Nathan de Oliveira Neumann |
| Orientador | GABRIELLE FERREIRA PIRES |
| Outros membros | Livia Maria Brumatti de Souza |
| Título | Avaliação de métodos de correção de viés de modelos do CMIP6 para análises climáticas no Brasil |
| Resumo | Um dos fenômenos ambientais mais discutidos nos últimos anos são as mudanças climáticas, cujos impactos afetam a população e os setores econômicos. Além disso, vários estudos indicam a tendência de agravamento desse fenômeno nas próximas décadas, o que coloca a economia em risco. Dito isso, destaca-se a importância de estudar essas alterações, para a criação de estratégias de adaptação aos novos cenários climáticos. Uma das formas de analisar essas mudanças em cenários futuros é através do uso de projeções de modelos climáticos. Entretanto, essas projeções podem apresentar vieses que afetam a análise de risco na hidrologia e agricultura. Assim, este estudo almejou avaliar diversas formas de correção de viés para modelos climáticos do CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6), considerando a variável de precipitação para o território brasileiro. Foi avaliada a performance de dois tipos de correção de viés comumente aplicados, sendo eles: o linear scaling (LS), que representa um único método; e o quantile mapping (QM), com os métodos não paramétricos QUANT, PTF, SSPLIN e RQUANT. A performance foi avaliada a partir do índice Kling-Gupta Efficiency (KGE), comparando os dados brutos dos modelos e suas correções com dados observados. Em geral, os métodos do QM apresentaram melhores resultados que o método do LS. Para o LS, a região Norte foi a que pior performou, ocasionando em resultados piores que os próprios dados brutos em alguns modelos. Para esse mesmo método, a região de melhor performance foi majoritariamente o Centro-Oeste, embora ainda com resultados piores que os demais métodos do QM. O PTF também teve o Norte como região de menor desempenho e o Centro-Oeste como maior na maioria dos modelos. O QUANT e RQUANT apresentam as melhores performances, com resultados similares para todas as regiões nos modelos. O SSPLIN também obteve resultados uniformes ao longo de todo o Brasil, porém apresentou pontualmente alguns valores baixos de KGE, sobretudo nas regiões Norte e Nordeste. O método QUANT foi avaliado como o melhor método de correção de viés para a variável de precipitação no Brasil, considerando esses modelos do CMIP6. Apesar das similaridades dos resultados com o RQUANT, o QUANT foi escolhido devido à maior velocidade de cálculo. Os cinco modelos que melhor performaram no método QUANT para o Brasil foram: CMCC-ESM2, CanESM5, EC-Earth3-Veg, MRI-ESM2-0, e MIROC6. Por fim, o uso dos modelos pode ser otimizado com a utilização das correções de viés, e os resultados dessa pesquisa podem ser utilizados em estudos futuros, facilitando a escolha das melhores técnicas para melhorar os dados dos modelos climáticos. |
| Palavras-chave | CMIP6, correção de viés, modelos climáticos |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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