Data/hora: 05/06/2024 16:13:13

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente.	
Data corrente: 	03/03/2017	
Data da última atualização: 	26/04/2023	
Autoria: 	MAIA, A. de H. N.; GONDIM, R. S.; MARQUES, A.	
Afiliação: 	ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; RUBENS SONSOL GONDIM, CNPAT; ARTHUR MARQUES.	
Título: 	Destreza do modelo ETA-HADGEM-ES para a bacia do rio Jaguaribe: projeções de chuva.	
Ano de publicação: 	2016	
Fonte/Imprenta: 	In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2016.	
Páginas: 	p. 206-212.	
Descrição Física: 	1 CD-ROM.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Resumo: Projeções de modelos climáticos regionalizados constituem informação- -chave para estudos de impacto de mudanças do clima sobre recursos hídricos em escala de bacia hidrográfi ca. Essas projeções apresentam vieses importantes que requerem uma avaliação criteriosa numa etapa de pré-processamento, anterior ao seu uso em estudos de avaliação de impacto. Assim, os vieses correspondem a desvios entre projeções retros- pectivas da variável de interesse e respectivos valores da base de dados, obtidos por interpolação de dados observados. O conhecimento do pa- drão espacial dos vieses permite avaliar a destreza do modelo, investigar fatores explicativos dos padrões e contribuir para escolha de métodos de correção. Neste trabalho, avaliou-se a destreza do modelo Eta-HadGEM- -ES em relação às projeções médias mensais de chuva (1961-1990) na estação chuvosa (fevereiro a maio) para uma sub-bacia do Rio Jaguaribe, Ceará. As médias observadas variaram de 96 mm a 233 mm, os vieses, de -121,8 mm a 161,1 mm, e os vieses relativos, de -78% a 121%. Em feve- reiro, o padrão especial de viés mostra duas pequenas áreas com vieses negativos de chuva nos extremos de uma faixa diagonal e positivos para as demais áreas. Nos meses de março a maio, toda a sub-região apresen- ta vieses negativos com valores absolutos mais elevados nos extremos Nordeste e Sudoeste. A correlação entre as médias observadas e proje- ções (cerca de 60%) em conjunto com os padrões espaciais revelam bai- xa destreza espacial. No entanto, o modelo reproduz bem o ciclo anual de chuva para a sub-bacia, com tendência de subestimação. Abstract: Climate variable projections arising from regional climate models constitute key information for assessment of climate change impacts on water resources at river basin scale. Such projections generally present important bias, which require careful evaluation in a pre-processing step anterior to their use in impact assessments. In this context, bias correspond to the diff erence between model hindcasts and respective observed values. Information on bias spatial patterns allows for model skill assessment in the target basin, to investigate factors associated to bias spatial patterns and contribute to choice of bias correction methods whenever such procedure should be recommended. In this paper, we assess the skill of the EtaHadGEM-ES model regarding rainfall monthly means (1961-1990) during the rainy season (Feb- May) in the Jaguaribe sub-basin, CE, Brazil. The observed (CRU) monthly rainfall ranged from 96 a 233mm, the bias from -121,8 a 161,1mm, and the relative bias from -78% to 121%. In February, the bias spatial patterns show small regions with negative bias in the extremes of a diagonal strip and positive values for the remaining area. In March to May period, the whole area shows negative bias with predominance of higher absolute values in the Northeast and Southwest extremes. Correlation between observed means and hindcasts (about 60%) and bias spatial patterns point out a poor spatial skill. However, the model reproduces adequately the rainfall annual cycle for the sub-basin.	
Palavras-Chave: 	Estudos de impacto; Modelo regionalizado; Mudanças climáticas; Viés.	
Thesagro: 	Chuva; Hidrologia; Previsão do tempo.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/157026/1/2016AA52.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMA - (15366-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS