Sensitivity of the Amazon biome to high resolution climate change projections / Sensibilidade da floresta amazônica a projeções de mudanças climáticas de alta resolução

Despite the reduction in deforestation rate in recent years, the impact of global warming by itself can cause changes in vegetation cover. The objective of this work was to investigate the possible changes on the major Brazilian biome, the Amazon Rainforest, under different climate change scenarios. The dynamic vegetation models may simulate changes in vegetation distribution and the biogeochemical processes due to climate change. Initially, the Inland dynamic vegetation model was forced with initial and boundary conditions provided by CFSR and the Eta regional climate model driven by the historical simulation of HadGEM2-ES. These simulations were validated using the Santarém tower data. In the second part, we assess the impact of a future climate change on the Amazon biome by applying the Inland model forced with regional climate change projections. The projections show that some areas of rainforest in the Amazon region are replaced by deciduous forest type and grassland in RCP4.5 scenario and only by grassland in RCP8.5 scenario at the end of this century. The model indicates a reduction of approximately 9% in the area of tropical forest in RCP4.5 scenario and a further reduction in the RCP8.5 scenario of about 50% in the eastern region of Amazon. Although the increase of CO2 atmospheric concentration may favour the growth of trees, the projections of Eta-HadGEM2-ES show increase of temperature and reduction of rainfall in the Amazon region, which caused the forest degradation in these simulations.

Apesar da redução na taxa de desmatamento nos últimos anos, o impacto do aquecimento global por si só pode causar alterações na cobertura vegetal. O Objetivo deste trabalho foi investigar as possíveis alterações no maior bioma brasileiro, a Floresta Amazônica, levando em consideração diferentes cenários de mudanças climáticas. Os modelos de vegetação dinâmica permitem representar as mudanças na distribuição de vegetação bem como nos processos biogeoquímicos diante de mudanças no clima. Na primeira parte do trabalho, o modelo de vegetação dinâmica Inland foi forçado com condições iniciais e de contorno geradas a partir de dados de reanálise (CFSR) e pela regionalização da simulação histórica de um modelo global do sistema terrestre (HadGEM2-ES) com o modelo Eta. Estas simulações foram validadas utilizando os dados da torre de Santarém-K83. Na segunda parte, avaliou-se o impacto de uma futura mudança climática sobre o bioma floresta através das projeções do modelo Inland forçado com um modelo regional climático. As projeções mostram que algumas áreas de floresta tropical na Amazônia são substituídas por tipo de floresta decídua e pastagem natural no cenário RCP4.5 e apenas por pastagem natural no cenário RCP8.5 no final do século XXI. No Estado do Amazonas, o modelo indica uma redução de cerca de 9% da área de floresta tropical no cenário RCP4.5 e uma redução maior no cenário RCP8.5 de cerca de 50%. Embora o aumento da concentração de CO2 atmosférico possa favorecer o crescimento das árvores, as projeções do modelo Eta-HadGEM2-ES mostram aumento da temperatura e redução da precipitação na região Amazônica, levando a degradação da floresta nestas simulações.

Previsões meteorológicas do Modelo Eta para subsidiar o uso de modelos de previsão agrícola no Centro-Sul do Brasil / Eta model forecasts as input to crop models for the Mid-Southern region of Brazil

Este trabalho tem por objetivo avaliar a precipitação pluvial e as temperaturas máximas e mínimas previstas pelo Modelo Eta para até 120 dias de previsão em 24 localidades distribuídas na região Centro-Sul do Brasil. A avaliação se baseia na comparação de séries históricas de chuva e temperaturas de 1997 a 2002, com as previsões de 30, 60 e 120 dias de antecedência do Modelo Eta para as 24 localidades. Foram utilizados valores de média, mediana e desvio padrão nesta avaliação. Os resultados indicam que estas previsões geralmente subestimam as chuvas e a amplitude térmica nestas localidades. Os menores erros de precipitação pluvial se localizam mais destacadamente em Itumbiara e Rio Verde, enquanto que os maiores, em Porangatu e Manduri. Por outro lado, os menores erros de temperatura máxima se localizam destacadamente em Brasília, Manduri e Piracicaba, enquanto que os maiores ocorrem em Barreiras e Porangatu. Apesar de o modelo apresentar erros sistemáticos nas previsões de temperaturas, estes erros podem ser removidos para que os valores corrigidos possam ser introduzidos nos modelos de culturas.

The objective of this study was to evaluate the 120-day precipitation and maximum and minimum temperature forecasts by Eta Model over 24 locations around the Mid-Southern of Brazil. The evaluation was based on comparing observed time series of precipitation and temperatures from 1997 to 2002 to 30, 60 and 120-day forecasts of Eta Model over these 24 locations. Mean, median and standard deviation were used in the evaluation. The results show that these forecasts generally underestimate rain and temperature range. The smallest precipitation errors occurred in Itumbiara and Rio Verde, whereas the largest errors occurred in Porangatu and Manduri. The smallest maximum temperature errors occurred in Brasília, Manduri and Piracicaba whereas the largest errors in Barreiras and Porangatu. Despite the systematic errors exhibited by the precipitation and temperature forecasts, these errors can be removed and the corrected values input into the crop models.