Performance do Acoplamento RegCM4.3 e CLM3.5: Uma Análise Sobre o Sudeste do Brasil

O presente trabalho analisou o impacto do acoplamento do modelo climático regional RegCM, versão 4.3, ao modelo de superfície CLM3.5 (RegCLM), no clima e sua variabilidade interanual, principalmente, na região Sudeste do Brasil (SDE). A análise da climatologia mostrou que o RegCLM, no verão, apresen...

Full description

Bibliographic Details
Authors: Llopart, Marta Pereira, Reboita, Michelle Simões, Rocha, Rosmeri Porfírio da, Machado, Jeferson Prietsch
Format: article
Status:Published version
Publication Date:2019
Country:Brasil
Institution:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Repository:Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Language:Portuguese
OAI Identifier:oai:www.revistas.ufrj.br:article/29579
Online Access:https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/29579
Access Level:Open access
Keyword:RegCM4; CLM3.5; CORDEX; Variabilidade interanual; SDE
Description
Summary:O presente trabalho analisou o impacto do acoplamento do modelo climático regional RegCM, versão 4.3, ao modelo de superfície CLM3.5 (RegCLM), no clima e sua variabilidade interanual, principalmente, na região Sudeste do Brasil (SDE). A análise da climatologia mostrou que o RegCLM, no verão, apresenta-se mais úmido do que o conjunto de observações utilizado, superestimando a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS); fato associado à superestimação dos ventos alísios de nordeste e, por consequência, ao favorecimento no transporte de umidade do oceano Atlântico tropical para o continente através do Jato de Baixos Níveis. Para a temperatura do ar, o RegCLM é mais frio do que as observações na região SDE. Esse resultado também ocorre na análise do ciclo anual e, principalmente, no inverno, chegando a uma diferença de 1,8oC. Já, durante o verão, foram encontrados os menores erros de simulação para essa variável. Em relação à variabilidade interanual para o SDE, a precipitação simulada intensifica e inverte a fase da anomalia registrada na observação. Já para a temperatura do ar, a simulação está mais de acordo com a observação, intensificando o sinal das anomalias em alguns anos.