Meteorologia Aplicada
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Item Influência de eventos de El Niño Oscilação Sul e a produtividade do eucalipto no Brasil(Universidade Federal de Viçosa, 2020-11-05) Duarte, Marciel Lelis; Ribeiro, Aristides; http://lattes.cnpq.br/4852287603211597As variações nos padrões climáticos globais são principalmente determinadas por alterações na circulação de grande escala. Os eventos conhecidos com El Niño e La Niña (ENOS) estão relacionados as anomalias na temperatura da superfície do oceano Pacífico Equatorial e determinados pelo Índice de Oscilação Sul (IOS). Durante eventos ENOS o território Brasileiro sofre importante alteração no padrão climático, com destaque para a precipitação, com padrões mais bem definidos nas regiões Sul e Nordeste do país. Recentes estudos apontam que as mudanças climáticas se manifestam majoritariamente por alterações na frequência e intensidade dos evento ENOS, sendo este indicados como principal driving force. Assim estudos de possíveis alterações na produtividade de culturas devem focar na dinâmica atmosférica durante estes eventos. O objetivo deste estudo foi avaliar a influência dos fenômenos climáticos El Niño e La Niña na produtividade simulada pelo modelo Physiological Processes Predicting Growth (3-PG) e pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) em Eucalyptus spp. Este trabalho foi desenvolvido nas principais áreas de plantio comerciais de eucalipto no Brasil, localizadas nos Estados da Bahia (BA), Minas Gerais (MG) e Rio Grande do Sul (RS). Trabalhou-se nos anos de ocorrência dos eventos El Niño e La Niña com intensidades fraca, moderada e forte da década de 1980 até 2015. Realizou-se a simulação das variáveis que expressam produtividade nos plantios em cada ano destes eventos climáticos, utilizando o modelo 3-PG e as RNA. Para o modelo 3-PG a calibração do modelo foi feita a partir de dados de inventários florestais. As idades de três, cinco e sete anos foram avaliadas ao longo do ciclo. As médias dos estados, regiões e idades foram comparadas estatisticamente pelo teste de Tukey (p ≤ 5%). As estimativas realizadas pelo modelo 3PG apresentaram bons resultados, sendo as regiões do estado de MG o que apresentou melhores estimativas (R 2 =0.85). O modelo foi capaz de detectar tendências atribuídas aos eventos climáticos do El Niño e La Niña, evidenciando maiores incrementos volumétricos naqueles que apresentaram maiores totais chuvas. Na região produtora do RS os anos de El Niño moderado e La Niña moderado favoreceram a produtividade do eucalipto nas três regiões e idades analisadas. Na região da BA os anos de La Niña fraco e de El Niño forte prejudicaram a produtividade do eucalipto em todas as regiõese idades estudas. Com uma produtividade média 37% menor. foram selecionadas as 12 melhores redes, as quais apresentaram maior r yŷ na validação. As RNAs foram obtidas com o algoritmo de treinamento Resilient Propagation (RPROP+), utilizando a função logística, tanto na camada oculta (8 neurônios) como na de entrada. Os melhores resultados da r yŷ e REQM (%) foram obtidos utilizando 90% dos dados para o treinamento nas redes RNA 60, RNA 68, RNA 24, RNA 19; 85% paras redes RNA 29, RNA 83, RNA 89; 80% para a rede RNA 69 e 70% pra RNA 70 e 54. A utilização de RNA possibilita a estimação do IMA6 de povoamentos de eucalipto através de variáveis climáticas com boa precisão, apesar da complexidade dos dados, incluindo muitas variáveis. Entre as variáveis explicativas que possuem maior importância para a estimação da produtividade do eucalipto ao final da rotação, destacam-se os veranicos e fenômenos El nino e La nina. Palavras-chave: ENOS; Mudanças climáticas; Modelagem ecofisiológica; Silvicultura.Item Solar radiation in Brazil: observations, historical simulations, projections and applications(Universidade Federal de Viçosa, 2021-02-25) Zuluaga Aristizábal, Cristian Felipe; Justino, Flávio Barbosa; http://lattes.cnpq.br/0813654134174210Climate change is one of the greatest modern adaptation challenges facing humanity. Among the strategies to face this challenge is the use of renewable energies. The conversion of solar downward shortwave radiation (DSWR) to photovoltaic (PV) energy is considered a clean, sustainable and renewable energy technology that can help meet the energy demands of the growing world population, while reducing energy costs and the adverse human impacts of the use of fossil fuels. The main objective of this study is to evaluate the past and future changes in solar radiation in Brazil, and their consequences for the production of PV power potential (P PV ). Chapter 1 evaluates the spatiotemporal patterns of DSWR variability and trends in Brazil between 1980 and 2016, based on the most recent gridded datasets (observations, reanalysis and merging) and to explore the relationships between DSWR variability and decadal changes in cloud cover. The results showed that the ERA5 reanalysis delivered the DSWR values closest to the observations for all country regions. Also, DSWR shows a positive trend (“brightening”) for all of Brazil, particularly in the N, CW and SE regions. Strong correlations were found between cloud cover and observed DWSR, which indicated that the decadal changes in cloud cover are the main factor contributing to the “brightening” effect in Brazil. Chapter 2 evaluates how the CMIP6 models estimate the spatio-temporal variability of the DSWR and its causes in Brazil in the historical period 1981-2010. In addition, using an ensemble of the best models, it was estimated how the future changes (2021-2050 and 2071-2100) of DSWR, in two different scenarios of shared socioeconomic paths (SSP2-4.5 and SSP5-8.5), would affect the generation of photovoltaic systems in Brazilian territory. Future climate projections showed that P PV will have slight increases only in the north of the N region, south of the NE region, and in the SE region, under all scenarios and periods, with maximum growth values of 2.5% under SSP5-8.5 for the immediate future (2021 - 2050). Despite the greater availability of solar radiation, the sensitivity of current P PV systems’ technology to the increase in ambient temperature, would not allow increases in the yield of P PV . On the contrary, as the temperature increases, the efficiency of the solar panels decreases, canceling the positive effect of the increase in DSWR. Keywords: Solar radiation. CMIP6. Reanalyses. Climate changes. SSPItem Precipitações extremas em condições não estacionárias para cenários de mudanças climáticas no Brasil(Universidade Federal de Viçosa, 2020-03-04) Cortez, Bianca Nespoli; Pires, Gabrielle Ferreira; http://lattes.cnpq.br/5342961562164280Estudo 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.