XI WMCRHPE VIII WISMCB
“Ciência, Sustentabilidade e Solidariedade”
Recife , PE, B ra sil, 25 a 27 de ou t u bro de 20 23
Projeções do clima futuro a partir de
modelos climáticos do CMIP6 para a
Região Metropolitana do Recife-PE.
Vanine Elane Menezes de Farias¹
Arivânia Bandeira Rodrigues²
Pedro Benjamin Carreiro Lima Monteiro³
Suzana Maria Gico Lima Montenegro 4
Jaime Joaquim da Silva Pereira Cabral 5
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Introdução
Variações na
intensidade e
frequência
Eventos
extremos
Chuvas
intensas
Impactos na
gestão
Ocorrência
de
desastres
• 2011-2020: aumento médio da temperatura da superfície global de 1,09ºC.
• Até 2100, projeta-se a elevação média global do nível médio do mar (NMM) de 0,26 a
0,77 m para um aumento da temperatura média global de 1,5 ºC.
• Quando considerado um aumento de 2ºC, o NMM aumenta em 0,1 m em relação ao
cenário anterior.
• Exposição de ao menos 10 milhões de pessoas aos riscos associados às mudanças
climáticas em zonas costeiras (IPCC, 2021).
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Introdução
395 municípios/
5000mil
Cotas inferiores
a 10m
8500 km de
extensão
Litoral
Brasileiro
22,6% de toda a
população brasileira
Desaparecimento
da linha pós praia
Erosão Costeira
Colapso do sistema de
esgotamento sanitário
Intrusão salina
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Introdução
Declaração de
estado de
emergência
Vulnerável
Cidade litorânea
RECIFE
Fortemente urbanizada
Ocupação
desordenada
Oscilações de
maré
Maior aglomeração
urbana do Nordeste
Alagamentos
Objetivo
XI WMCRHPE VIII WISMCB
• Avaliar as projeções das mudanças de precipitação e temperatura na Região Metropolitana
do Recife, sob os cenários de mudanças climáticas em curto, médio e longo prazo,
conforme delineados pelas previsões derivadas dos modelos do CMIP6.
Material e métodos
• Área de estudo
Figura 1: descrição da figura
XI WMCRHPE VIII WISMCB
• Municípios: Itapissuma, Itamaracá,
Igarassu, Abreu e Lima, Paulista,
Camaragibe, Recife e Olinda;
• Situada a 4 metros acima do nível do
mar;
• Aumento de 0,5m -> 25,38 km²;
• Aumento de 1,0m -> 33,71 km²;
• 81,8% das edificações urbanas
situadas a menos de 30 metros da
linha de costa e em áreas com
altitudes inferiores a 5 metros estão
em risco iminente de serem afetadas
pela elevação do nível do mar
projetada (Costa et al., 2010).
Material e métodos
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• Seleção dos Modelos climáticos – CMIP6
• Dados do histórico e dos cenários SSP2-4.5 e SSP5-8.5 de cinco modelos, selecionados a
partir de uma análise preliminar de 19 modelos climáticos, para as variáveis de
precipitação, temperatura máxima e temperatura mínima (Tabela 1).
• Os dados foram obtidos a partir da base de dados brutos do CLIMBra (Ballarin et al.,
2023), desenvolvido por pesquisadores da Universidade de São Paulo que realizaram o
processo de redução de escala de 0,25º de resolução para todo o Brasil.
Material e métodos
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• Correção de Viés – Quantile mapping
• Código elaborado e disponibilizado por Shrestha (2017) no RStudio;
• Dados observados, conforme Xavier et al. (2016) com resolução espacial de 0,25° ×
0,25° para as duas variáveis meteorológicas analisadas neste estudo e abrangendo o
período histórico de 1980 a 2010;
• Esses fatores de correção de viés são aplicados às projeções futuras de precipitação dos
modelos de 2015 a 2100, assumindo que o viés é invariável em condições futuras;
• Da mesma forma, este método de correção é utilizado para dados de temperatura máxima
e mínima, utilizando também a razão entre dados observados e simulados no período de
referência.
Resultados e discussão
• Correção de viés dos modelos do CMIP6
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• Verificação do modelo para as
condições anteriores, garantindo a
integridade para as projeções futuras;
• Os resultados obtidos para os dados de
precipitação, temperatura máxima e
temperatura mínima após aplicação do
método de correção (QM) com os
dados
observados,
apresentaram
ajustes satisfatórios.
• A Figura apresenta a correlação dos
dados observados com os dados brutos
dos modelos e a correlação após a
correção de viés.
Resultados e discussão
• Variações nos dados de precipitação
Figura 2: descrição da figura
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• Análise dos intervalos temporais de
curto (2015-2044), médio (20452074) e longo prazo (2075-2100),
contemplando ambos os cenários de
emissão: SSP 2.4-5 e SSP 5.8-5.
• A Figura apresenta o gráfico boxplot
para cada período e cenário
mostrando a variação de média
pluviométrica.
• Correlação dos modelos para o
regime seco com relação a média
pluviométrica, para o período
chuvoso, há uma variabilidade que
depende do mês analisado, do cenário
e do período.
Resultados e discussão
• Variações nos dados de temperatura máxima
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• De acordo com a série de temperatura
observada os meses mais quentes do
ano são dezembro, janeiro, fevereiro
e março, podendo chegar até 30,5 ºC.
• Os meses mais frios são junho, julho,
agosto e setembro com temperaturas
mínimas médias de 28ºC.
• Os cenários de mudanças climáticas,
em todos os modelos, apresentam
uma tendência de aumento tanto para
a temperatura máxima como para a
temperatura mínima.
• O aumento mínimo apontado pelos
modelos é de 1 ºC, em média, para o
curto prazo, podendo chegar a 4º C,
no longo prazo.
Resultados e discussão
• Variações nos dados de temperatura mínima
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• Para as temperaturas mínimas
também se nota um aumento, embora
haja um desacordo maior entre os
modelos de quanto deve ser esse
aumento.
• Contudo, esse aumento será muito
maior no médio e longo prazo para o
cenário SSP5-8.5.
• O mês de agosto ainda apresenta a
menor temperatura mínima média do
ano. Todavia, enquanto os dados
históricos
apresentam
uma
temperatura mínima de 21º graus
para esse mês, os cenários futuros
mostram um aumento de pelo menos
2º C para essa temperatura.
Considerações finais
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• A correção de viés dos modelos do CMIP6 revelou-se um passo fundamental para
garantir a confiabilidade das projeções climáticas.
• As projeções climáticas para a Região Metropolitana do Recife sob diferentes cenários de
emissão (SSP 2.4-5 e SSP 5.8-5) revelaram impactos significativos nas variáveis
climáticas, como precipitação e temperatura, com resultados satisfatórios após a correção
de viés.
• Os modelos indicam um consenso na tendência de aumento da temperatura média, sendo
esse aumento mais notável nos meses mais frios. Os meses quentes também mostram
elevação nas temperaturas máximas.
• As variações nos dados de precipitação indicam um cenário complexo e variável. Para o
curto prazo, os modelos apontam para variações menores em relação à média histórica,
enquanto no longo prazo, especialmente no cenário SSP5-8.5, prevê-se uma tendência de
diminuição significativa da precipitação.
Agradecimentos
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• Os autores agradecem à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
(CAPES) e à Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
(FACEPE) pelo incentivo à pesquisa e pela concessão de bolsas de Pós-Graduação. Ao
INCT-2022 CHAMADA N 58/2022 e INCT Mudanças Climáticas II.
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“Ciência, Sustentabilidade e Solidariedade”
Re cife , PE, B ra sil, 25 a 27 de ou t u bro de 20 23
Obrigado!
vanine.menezes@ufpe.br¹
arivania.rodrigues@ufpe.br²
pedro.benjamin@ufpe.br³
suzanam.ufpe@gmail.com 4
jaime.cabral@ufpe.br 5