Influência dos modos de variabilidade oceânica no clima da América do Sul durante o holoceno médio

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Data

2011-07-29

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Universidade Federal de Viçosa

Resumo

Alterações nos padrões climáticos são fenômenos naturais do planeta, alternando períodos glaciais e interglaciais, que associados às anomalias das Temperaturas da Superfície do Mar (TSM) desencadeiam forte variabilidade climáticos. Este trabalho buscou entender como o clima da América do Sul responde às alterações dos parâmetros orbitais (Ciclos de Milankovitch) e às concentrações de gases de efeito estufa (GEE), bem como às influências que os módulos de variabilidade climática, como ENOS, Dipolo do Atlântico e Atlântico Sul, exercem sobre a distribuição das variáveis climáticas (temperatura, umidade relativa, precipitação) para o período conhecido como Holoceno Médio (HM-6000 anos antes do presente). Tendo como base o modelo acoplado Oceano- Atmosfera CCSM (Community Climate System Model) desenvolvido pelo National Center for Atmospheric Research (NCAR). Os resultados foram comparados às reconstruções feitas por datação. As influências do ENOS e Dipolo do Atlântico foram avaliadas pela técnica estatística Funções Ortogonais Empíricas (FOE). O modelo mostrou que as temperaturas na América do Sul eram menores que as atuais, exceto ao sul entre os pampas e Andes chilenos durante o verão (dezembro, janeiro e fevereiro). O norte do continente era mais úmido durante todo o ano, enquanto sudeste era mais seco. Os resultados estão de acordo com as reconstruções realizadas por meio de datação. Os campos de precipitação mostraram uma variação sazonal sobre o nordeste e norte de continente enquanto que durante todo ano nas regiões central, sudeste e sul a precipitação era menor. O contraste nas temperaturas também foi observado para a região nordeste com aumento das temperaturas durante os meses de dezembro, janeiro e fevereiro e diminuição durante os meses de inverno (junho, julho e agosto). No restante do continente as condições não diferiram das atuais havendo apenas enfraquecimento das temperaturas e um dipolo entre norte e sul do continente. Pela análise de FOE, observamos que o El Niño durante o HM era menos intensos representando 52,34% da variância dos dados no verão e 36,8% no inverno (verão observado 73,45%; inverno observado 53,57%; verão simulado 53,64%; Inverno simulado 53,5%). O modo dominante no Atlântico Equatorial era responsável por 29,56% da variância dos dados no verão e 27,41% no inverno (verão observado 33,23%; inverno observado 29,02%; verão simulado 32,48%; inverno simulado 27,41%). Já o modo dominante do Atlântico Sul para o HM respondia por 17,3% da variância dos dados para o verão e 13,4% para o inverno (verão observado 16,6%; inverno observado 14,9%; verão simulado 19,59%; inverno simulado 15,67%). Desta maneira pode-se concluir que o modelo CCSM é uma boa ferramenta para avaliar a sucessão climática da América do Sul, pois seus resultados estão de acordo com as reconstruções por datação.
Changes in weather patterns are the planet's natural phenomena, alternating between periods of glacial and interglacial oscillations, which are associated with abnormalities of sea surface temperatures (SST) unleash strong climate variability. Thus, this work sought to understand how the climate of South America responds according to the amendment of the orbital parameters (Milankovitch cycles) and concentrations of greenhouse gases (GHG), as well as the influences that the modules of variability as ENOS and Atlantic Dipole exert on the distribution of climatic variables (temperature, relative humidity, precipitation) for the period known as the Middle Holocene (HM-6000 years before present). Having as base the model coupled Ocean-Atmosphere CCSM (Community Climate System Model) developed by the National Center for Atmospheric Research (NCAR). The results were compared to reconstructions made by dating, and the influences of ENOS and Atlantic Dipole were assessed by statistical technique Empirical Orthogonal Functions (EOF). The model showed that the temperatures in South America were smaller than today, except to the South between the pampas and Andes Chileans during the summer. The North of the continent was more humid throughout the year, while the Southeast was dry. The results are in line with the reconstructions undertaken through dating. The precipitation fields showed a seasonal variation on the Northeast and North of the continent while throughout the year in the central regions, East and South the precipitation was lower. The contrast in temperature also was noted for the Northeast region with rising temperatures during summer and fall during the winter, the rest of the continent remained current with same conditions only weakening of temperatures and a dipole between North and South of the continent. By analysis of EOFO, noticed that the El Nino during the HM was less intense representing 52.34% of the variance of the data in the summer and winter (36.8% in summer observed 73.45%; 53.57% observed winter; summer simulated 53.64%; Simulated winter 53.5%). The dominant mode in the equatorial Atlantic was responsible for 29.56% of the variance of the data in the summer and winter (27.41% in summer observed 33.23%; winter observed 29.02%; simulated summer 32.48%; Simulated winter 27.41%). Already the dominant mode of the South Atlantic for the HM accounted for 17.3% of the variance of the data for the summer and 13.4% for winter (summer observed 16.6%; winter observed 14.9%; simulated summer 19.59%; simulated winter 15.67%). This way one can conclude that the model of CCSM is a good tool for assessing the climate succession of South America, as its results are according to the reconstructions for dating.

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Palavras-chave

Climatologia, Hidroclimatologia, Modelagem, Climatology, Hydroclimatology, Modeling

Citação

RODRIGUES, Jackson Martins. Influence of ocean variability modes in the climate of South America during the middle holocene. 2011. 84 f. Dissertação (Mestrado em Agrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2011.

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