Publicado em 04 de novembro de 2021 por Mecânica de Comunicação

Importância dos modelos climáticos para identificar o impacto do aquecimento global nas bacias hidrográficas

Dentre os inúmeros avanços científicos ocorridos nos últimos anos, destaca-se a habilidade em simular sistemas físicos de alta complexidade com o auxílio de modelos numéricos que são constituídos por representações matemáticas que se aproximam da realidade.

Os modelos climáticos possibilitam a previsão das condições do tempo para dias consecutivos e também possuem a habilidade de projetar o clima na próxima estação ou simular características gerais do clima futuro, para décadas ou séculos, levando em consideração as modificações antropogênicas, como o aumento de emissão de gases de efeito estufa, aerossóis e as mudanças no uso e ocupação do solo. Além disso, incluem as interações mútuas da atmosfera com a hidrosfera, a criosfera, a biosfera e com a emissão de gases de forma natural ou antropogênica. O sistema de equações de um modelo climático é discretizado por meio de quatro dimensões, sendo elas: latitude, longitude, altitude (“pontos de grade”) e tempo.

Os modelos climáticos se subdividem em modelos climáticos globais (MCGs), que possuem resolução espacial horizontal de centenas de quilômetros, não sendo capazes de resolver fenômenos atmosféricos em escalas menores, como fenômenos de mesoescala e locais; e modelos climáticos regionais (MCRs), que possuem um domínio limitado e resolução espacial na ordem de dezenas de quilômetros, permitindo enxergar e resolver características do sistema terrestre não elencadas nos MCGs, tais como: topografia, vegetação heterogênea, dentre outros.

A sensibilidade da hidrologia em escala regional às condições climáticas variáveis faz com que as projeções de mudanças climáticas sejam essenciais para avaliar variações futuras no ciclo hidrológico. A forma mais comum para estimar os impactos de mudanças climáticas na hidrologia envolve variáveis meteorológicas (por exemplo, temperatura, precipitação, umidade relativa do ar etc.) de modelos climáticos globais (MCGs) combinadas com modelos hidrológicos.

No entanto, para estudos que visam avaliar o impacto regional, a resolução grosseira dos MCGs (100 - 250 km) é inadequada, pois faltam informações detalhadas na representação da topografia e uso e ocupação do solo, por exemplo. Neste contexto, o progresso nos modelos climáticos regionais (MCRs) tornou mais atraente o uso de simulações provenientes destes como base para estudos hidrológicos.

A regionalização (downscaling) dos resultados advindos de MCGs por meio de MCRs de alta resolução sobre a área de interesse é a técnica mais viável para escalonar as variáveis de baixa resolução espacial dos modelos globais para escalas locais mais refinadas. Esta técnica é utilizada tanto para previsão numérica de tempo, quanto para projeção numérica de clima. Nela os modelos regionais adotam como condições de contorno nas laterais do domínio geográfico os dados provenientes dos modelos climáticos globais.

No Brasil, o modelo Eta, desenvolvido na Universidade de Belgrado e no Instituto de Hidrometeorologia da Iugoslávia, foi instalado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) para previsões de curto prazo desde 1996, para previsões sazonais desde 2002 e para auxiliar estudos relacionados a mudanças climáticas. Este modelo usa a coordenada vertical Eta, que fica aproximadamente horizontal em áreas montanhosas e se torna uma vantagem para estudos em regiões que possuem topografia íngreme. As variáveis prognósticas do modelo são: temperatura do ar, umidade, pressão à superfície, vento horizontal, energia cinética turbulenta, precipitação, dentre outras, previstas.

As informações foram extraídas da dissertação de mestrado Impactos das Mudanças Climáticas em uma Bacia Hidrográfica no Sul do Estado de Minas Gerais, defendida por Estefânia Maria Sousa Zákhia, no Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos da Universidade Federal de Lavras, sob orientação da professora Lívia Alves Alvarenga e coorientação do professor Javier Tomasella.