Clima presente
Foto: Fernanda Latronico
Mapa com os índices do Atlântico e das ondas de calor extrema para as capitais do Brasil:
Mapa político do Brasil e o destaque para as regiões AB, C e DE das áreas de estudo usadas para classificar os dias de ZCAS:
Análise de tendências para ZCAS, bloqueios e ondas de calor nas capitais do Brasil, com a siglas dos estados. Os bloqueios atmosféricos possuem uma tendência de aumento significativo em todas as 7 regiões avaliadas. Para o índice de onda de calor extrema, 19 cidades brasileiras apresentaram tendências de aumento, exceto Florianópolis e Fortaleza:
Avaliação do perigo de ZCAS extremas considerando o limite h3 do índice (ZCAS bem configuradas). Os polígonos representam as regiões de estudo AB, C e DE. Os gráficos mostram um aumento nas probabilidades de perigo para a série temporal avaliada:
Avaliação de perigo de bloqueios atmosféricos. Os polígonos representam as áreas avaliadas para o índice. Os gráficos mostram um aumento nas probabilidades de perigo para a série temporal avaliada:
Avaliação do perigo de ondas de calor extremas por ponto de grade no Brasil. Os gráficos mostram um aumento significativo nas probabilidades de perigo para a série temporal avaliada:
Metodologia para o cálculo do índice de ZCAS: Nielsen et al. (2019). Dados de ZCAS: reanálises NCEP1 e NCEP2 (Kalnay et al.; 1996)
Metodologia para o cálculo do índice de bloqueios: Cataldi et al. (2024). Dados de Bloqueios: reanálise ERA5 (Hersbach et al.; 2023; 2020)
Metodologia para o cálculo do índice de ondas de calor extremas: Cataldi et al. (2024). Dados de ondas de calor: reanálise ERA5
Os mapas de perigo representam evento extremos do índice/variável considerado. O evento extremo é calculado a partir da série temporal do período base (1961-1990) do índice/variável de interesse. Dessa série temporal, extrai-se o quartil 95% da função de densidade acumulada. O valor extraído representa o valor extremo de ocorrência daquele índice/variável. Exemplo: se estamos nos referindo a quantidade de bloqueios por mês e o valor dos 95% foi 18, significa que um evento extremo de bloqueios atmosféricos ocorre quando temos 18 ou mais bloqueios em 1 mês. A partir do valor extremo (95%), calcula-se a probabilidade desse tipo de evento ocorrer nas séries temporais. Foram definidas, além do período-base (1961-1990), outros dois períodos, 1991-2020 e 2000-2023. Para o cálculo das probabilidades, verifica-se quantas vezes o valor extremo (do período base) foi alcançado em cada série e divide-se pelo tamanho de cada série. Os mapas de perigo são construídos a partir dessa probabilidade.
Cataldi, M.; Galves, V.L.V.; Sphaier, L.A.; Garnés-Morales, G.; Gallardo, V.; Párraga, L.M.; Montávez, J.P.; Jimenez-Guerrero, P. Development of a New Generalizable, Multivariate, and Physical-Body-Response-Based Extreme Heatwave Index. Atmosphere 2024, 15. https://doi.org/10.3390/ atmos15121541.
Cataldi, M.; Ribeiro, E.M.; Andrade, L.S.; de Lima, A.P.; de Almeida, G.L.M.; Pereira, T.R.A. Creation and Assessment of an Index for Atmospheric Blockings in Brazil's Central Region. Adv in Hydro & Meteorol. 2024, 1. https://doi.org/10.33552/ AHM.2024.01.000519.
Hersbach, H.; Bell, B.; Berrisford, P.; Biavati, G.; Horányi, A.; Muñoz Sabater, J.; Nicolas, J.; Peubey, C.; Radu, R.; Rozum, I.; et al. ERA5 hourly data on pressure levels from 1940 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS), 2023. Accessed on November 2024, https://doi.org/ 10.24381/cds.bd0915c6.
Hersbach, H.; Bell, B.; Berrisford, P.; Hirahara, S.; Horányi, A.; Muñoz-Sabater, J.; Nicolas, J.; Peubey, C.; Radu, R.; Schepers, D.; et al. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 2020, 146, 1999-2049. https://doi.org/10.1002/ qj.3803.
Kalnay, E.; Kanamitsu, M.; Kistler, R.; Collins, W.; Deaven, D.; Gandin, L.; Iredell, M.; Saha, S.; White, G.; Woollen, J.; et al. The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bulletin of the American Meteorological Society 1996, 77, 437-470.
Nielsen, D.M.; Belem, A.; Marton, E.; Cataldi, M. Dynamics-based regression models for the South Atlantic Convergence Zone. Climate Dynamics 2019, 52. https://doi.org/10.1007/ s00382-018-4460-4.
Mapas de perigo para extremos de chuva
Observa-se o aumento da probabilidade de ocorrência de eventos extremos em algumas regiões do norte e centro-oeste do país, assim como na porção leste do estado do Rio de Janeiro. Dados de chuva: Daily Weather Gridded Data (BR-DWGD - Xavier et al.; 2022)
Xavier, A.C.; Scanlon, B.R.; King, C.W.; Alves, A.I. New improved Brazilian daily weather gridded data (1961-2020). International Journal of Climatology 2022, 42, 8390-8404, [https://rmets.onlinelibrary .wiley.com/doi/pdf/10.1002/ joc.7731]. https://doi.org/10.1002/joc.7731.