Precipitações extremas em condições não estacionárias para cenários de mudanças climáticas no Brasil

Abstract

Estudo recentes demonstram que eventos extremos têm aumentado em magnitude e/ou frequência. Acredita-se que as atividades antropogênicas podem amplificar a variabilidade natural de eventos extremos de precipitação e afetar o seu comportamento probabilístico ao longo do tempo. No Brasil, estes eventos têm gerado inúmeros desastres como enxurradas, inundações e movimentos de massas que acarretaram em impactos negativos, em especial no ambiente urbano. O processo de adaptação a estes eventos requer soluções técnicas de infraestrutura geológico-geotécnica e de recursos hídricos. A ideia de clima estacionário, que norteia muitas dessas soluções, não é condição satisfeita para algumas séries de dados atuais e, potencialmente, não será satisfeita no futuro. Assim, é necessário compreender melhor o comportamento dos eventos extremos a fim de elaborar soluções técnicas segundo as projeções climáticas futuras. Portanto, o objetivo deste estudo é avaliar a ocorrência de precipitações extremas em condições não estacionárias no Brasil e suas projeções para cenários de mudanças climáticas. Para isso, as análises foram realizadas com resolução espacial de 0,25o x 0,25o para o Brasil com um banco de dados para o período histórico, composto por dados de precipitação observados de 1980 a 2015, e um banco de dados projetados de 2020 a 2099, dos modelos HADGEM2-ES, MIROC5, MRI-CGCM3, CCSM4, para os cenários RCP 4.5 e 8.5. Para determinar a presença de tendências foi aplicado o teste de Mann-Kendall às séries de precipitação máxima dos dois bancos de dados. Posteriormente, as distribuições foram modeladas segundo a teoria dos valores extremos e aplicado o teste de desvio, utilizando três modelos: estacionário (GEV 0 ) e com parâmetros dependentes do tempo (GEV 1 e GEV 2 ). Os testes foram aplicados ao nível de significância de 5% (α =0,05). Por fim, foram calculados as lâminas de precipitações extremas para os períodos de retorno de 5, 10, 25, 50 e 100 anos em condições não estacionárias para período histórico e para as projeções futuras nos cenários de mudanças climáticas. Os resultados do período histórico indicaram séries não estacionárias em 17,5% da área do Brasil. Em especial, tendências positivas nos estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, Espírito Santo e Rio de Janeiro. Parte do estado de São Paulo e Minas Gerais apresentaram tendências negativas. O teste de desvio indicou, para as séries não estacionárias, melhor aderência das distribuições ao modelo GEV 1 do que ao GEV 2 . A análise das lâminas de precipitação extrema indica que, uma vez definida a existência de tendência na série, empregar o cálculo de forma estacionária tende a subestimar a magnitude dos extremos de precipitação. Além disso, as análises das projeções climáticas futuras indicaram o aumento nas lâminas de precipitação extrema em relação ás lâminas calculadas para o período histórico, em pelo menos 90% do território nacional, para os cenários RCP 4.5 e 8.5. Isso poderá levar, dentre outros impactos, a inundações urbanas mais intensas e mais frequentes, com o aumento dos riscos sociais, ambientais e econômicos. Por fim, é indispensável o controle e a prevenção de impactos de eventos precipitação extrema por meio do dimensionamento adequado dos sistemas de infraestrutura hídrica. Palavras-chave: Eventos extremos. Mudança Climática. GEV. Tendência.

Recent studies show that extreme events have increased in magnitude and / or frequency. It is believed that anthropogenic activities can amplify the natural variability of extreme precipitation events and affect their probabilistic behavior over time. In Brazil, these events have generated inumerous disasters such as floods and landslides that have had negative impacts, especially in the urban environment. The adaptation process to these events requires technical solutions for geological- geotechnical infrastructure and water resources. The idea of stationary climate is a condition that is not met for some current data series and, potentially, will not be met in the future. Thus, it is necessary to better understand the behavior of extreme events in order to develop technical solutions according to future climate projections. Therefore, the objective of this study is to evaluate the occurrence of extreme rainfall in non-stationary conditions in Brazil and its projections for climate change scenarios. The analyzes were performed with spatial resolution of 0,25o x 0,25o for Brazil with a database for the historical period, composed of rainfall data from 1980 to 2015, and a projected database from 2020 to 2099, from the climate models HADGEM2-ES, MIROC5, MRI-CGCM3, CCSM4, for the climate scenarios RCP 4.5 e 8.5. The Mann- Kendall trend test was applied to the maximum precipitation series of the two databases. Subsequently, the distributions were modeled according to the extreme values theory and the deviation test was applied, using three models: stationary (GEV 0 ) and with time-dependent parameters (GEV 1 e GEV 2 ). The tests were applied at the level of significance of 5% (α = 0,05). Finally, extreme precipitation lamina ere calculated for the return periods of 5, 10, 25, 50 and 100 years in non-stationary conditions for the historical period and for future projections in climate change scenarios. The results of the historical period indicated non-stationary series in 17.5% of the area of Brazil. In particular, positive trends in the states of Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, Espírito Santo and Rio de Janeiro, while part of the state of São Paulo and Minas Gerais showed negative trends. The deviation test indicated, for non-stationary areas, better adherence of the distributions to the model GEV 1 than to GEV 2 . The laminas analysis indicates that once the existence of a trend in the series is identified, employing the calculation in a stationary manner tends to underestimate the intensity of the precipitation extremes. In addition, the analysis of future climate projections indicated an increase in the intensity of the laminas as compared to the ones calculated for the historical period, in at least 90% of the national territory, for the scenarios RCP 4.5 and 8.5. This may lead, among other impacts, to more intense and more frequent urban floods, with the increase in social, environmental and economic risks. Finally, it is essential to control and prevent the impacts of extreme precipitation events through the adequate dimensioning of water infrastructure systems. Keywords: Extreme events. Climate change. GEV. Trend.