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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/58099| Type: | Dissertação |
| Title: | Paleoclimatic drought: rainfall variability analysis |
| Authors: | Carneiro, Renato Quinderé |
| Advisor: | Souza Filho, Francisco de Assis de |
| Keywords: | Último milênio;Comparação de modelos;Modos oscilatórios |
| Issue Date: | 2021 |
| Citation: | CARNEIRO, Renato Quinderé. Paleoclimatic Drought: Rainfall Variability Analysis. 2021. 48 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Programa de Pós- Graduação em Engenharia Civil: Recursos Hídricos, Fortaleza, 2021. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | O conhecimento da variabilidade climática é fundamental na atividade de planejamento no âmbito dos Recursos Hídricos. Esse conhecimento, no entanto, pode levar a conclusões equivocadas quando fundamentado em séries provenientes de observações, isto porque essas séries normalmente não são longas o suficiente para representar a variabilidade do clima em toda a sua amplitude. A reconstrução do clima por meio de variável proxy tem tido muito sucesso em obter séries mais longas, mas encontra dificuldades em regiões tropicais como o Nordeste Brasileiro. A abordagem adotada neste estudo é utilizar resultados de modelos paleoclimáticos provenientes do experimento do Ultimo Milênio do PMIP para avaliar a variabilidade do clima. Para tanto, é necessário avaliar a capacidade do modelo em representar o clima da região estudada. A primeira parte deste estudo propõe um método de avaliação de modelos que decompõe as séries em componentes sazonais e plurianuais e compara o resultado com as séries observadas por meio de medidas da Teoria da Informação. A hierarquização dos modelos foi realizada utilizando-se o TOPSIS em três cenários diferentes. Na segunda parte, os modelos mais bem classificados para o cenário de variabilidade plurianual foram avaliados por meio do teste CUSUM livre de distribuição e da análise Wavelet com intuito de detectar change points e modos oscilatórios. Os modelos também foram comparados entre si e com as forçantes solar e vulcânica para avaliar se os modos detectados se deviam à variabilidade interna do sistema ou à forçantes externas. A comparação de modelos no cenário de sazonalidade mostrou que CSIRO-Mk3L-1-2, bcc-csm1-1 e CCSM4 foram os modelos com melhor aderência à série observada, enquanto que a comparação no cenário plurianual mostrou que HadCM3, MPI-ESM -P e EC-Earth3-Veg-LR foram os modelos com melhor aderência. No terceiro cenário, o melhor desempenho ficou por conta dos modelos bcc-csm1-1, MRI-ESM2-0 e HadCM3. Na segunda parte, nenhum change point foi detectado nos modelos a um nível de confiança de 95%, ao passo que a Análise Wavelet detectou modos oscilatórios com períodos variando de 4 a 8 anos, 16 a 32 anos e 128 a 256 anos. Comparações entre modelos e as séries de forçantes externas levaram a evidências de que o modo de variação com um período de 128 a 256 anos pode ser decorrente de forçantes externas. |
| Abstract: | Climate variability knowledge is key information in water resources planning. This information, however, could be misleading if based only on observed series since these usually are not long enough to represent the variability in its full range. Climate reconstitution by a proxy variable is very successful in extending these series, but it finds difficulties when dealing with tropical regions such as NEB. The approach adopted in this study is to use Paleoclimatic model output from PMIP´s last millennium experiment to assess Climate variability, which leads to the problem of assessing the model´s ability to represent the climate of the studied region. In its first part, this study proposes a method for model evaluation which decomposes the series in seasonal and pluriannual components and compares the result to observed series using measures from Information Theory. The model ranking was obtained by TOPSIS in three different scenarios. In the second part, the top-ranked models for the pluriannual variability scenario were assessed through the distribution-free CUSUM test and Wavelet analysis to detect change points and oscillatory modes. Models were also compared to each other and to both solar irradiation and volcanic forcing to assess whether the detected modes were due to internal variability or to external forcings. Model comparison simulations in the seasonality scenario showed that CSIRO-Mk3L-1-2, bcc-csm1-1, and CCSM4 were the models with the best adherence to the observed series, while simulations in the pluriannual scenario showed that HadCM3, MPI-ESM-P, and EC-Earth3-Veg-LR were the models with the best adherence. In the third scenario, the best performance was due to models bcc-csm1-1, MRI-ESM2-0, and HadCM3. In the second part, no change point was detected in the series with a confidence level of 95%., while in Wavelet Analysis modes with a period range of 4 to 8 years, 16 to 32 years, and 128 to 256 years were detected. Comparisons between models and external forcings analysis led to evidence that the mode with a period range of 128 to 256 years could be caused by external forcings. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58099 |
| Appears in Collections: | DEHA - Dissertações defendidas na UFC |
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