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INPE-16201-TDI/1538
A INFLUENCIA DOS AEROSSOIS NA DINAMICA DA
MONCAO OESTE AFRICANA: EFEITO DIRETO
Francisco Gomes
Dissertacao de Mestrado do Curso de Pos-Graduacao em Meteorologia, orientada
pelos Drs. Julio Pablo Reyes Fernandez e Sergio Henrique Franchito, aprovada em
03 de julho de 2009.
Registro do documento original:
<http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/06.08.13.52>
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Sao Jose dos Campos
2009
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INPE-16201-TDI/1538
A INFLUENCIA DOS AEROSSOIS NA DINAMICA DA
MONCAO OESTE AFRICANA: EFEITO DIRETO
Francisco Gomes
Dissertacao de Mestrado do Curso de Pos-Graduacao em Meteorologia, orientada
pelos Drs. Julio Pablo Reyes Fernandez e Sergio Henrique Franchito, aprovada em
03 de julho de 2009.
Registro do documento original:
<http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/06.08.13.52>
INPE
Sao Jose dos Campos
2009
Dados Internacionais de Catalogacao na Publicacao (CIP)
Gomes, Francisco.G585i A influencia dos aerossois na dinamica da moncao oeste afri-
cana: efeito direto / Francisco Gomes. – Sao Jose dos Campos :INPE, 2009.
126p. ; (INPE-16201-TDI/1538)
Dissertacao (Mestrado em Meteorologia) – Instituto Nacionalde Pesquisas Espaciais, Sao Jose dos Campos, 2009.
Orientadores : Drs. Julio Pablo Reyes Fernandez e Sergio Hen-rique Franchito.
1. Modelagem. 2. Aerossois. 3. Moncao oeste africana. 4. Pre-cipitacao. 5. Africa Ocidental I.Tıtulo.
CDU 551.5:544.772(66)
Copyright c© 2009 do MCT/INPE. Nenhuma parte desta publicacao pode ser reproduzida, arma-zenada em um sistema de recuperacao, ou transmitida sob qualquer forma ou por qualquer meio,eletronico, mecanico, fotografico, reprografico, de microfilmagem ou outros, sem a permissao es-crita da Editora, com excecao de qualquer material fornecido especificamente no proposito de serentrado e executado num sistema computacional, para o uso exclusivo do leitor da obra.
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AGRADECIMENTOS
Gostaria de agradecer a todos que colaboraram na realização deste trabalho,
em especial:
Ao Prof. Dr. Julio Pablo Reyes Fernandez e Prof. Dr. Sérgio Henrique
Franchito, pela orientação, paciência e assistência durante o curso.
Aos meus colegas de Pós-Graduação, e demais colegas com quem convivi
durante estes anos e que contribuíram de diversas formas para a
concretização deste trabalho, em especial: Carlos Frederico; Helena
Cachanhuk Soares; Paulo Kubota; Dayana Castilho de Souza; Marcus Jorge
Bottino, Daniel Rodriguez e Roger Torres.
Ao Conselho de Desenvolvimento Científico e Tecnológico-CNPq, pelo apoio
financeiro, ao Centro de Previsão e Estudos Climático (CPTEC), pelo apoio
material, e às funcionarias da Secretaria da Pós-Graduação e da Biblioteca do
CPTEC pela disponibilidade e vontade de ajudar.
A minha esposa, Helena, e minhas queridas filhas, Arcisalta, Helisalta e
Daisilene, pela verdadeira amizade e amor, constante apoio moral e
compreensão.
RESUMO
Este estudo visa contribuir para um melhor conhecimento sobre as interferências das componentes radiativas dos aerossóis na complexa interação do sistema acoplado entre a terra, oceano e atmosfera, do qual resulta a Configuração da Monção Oeste Africana. A pluviometria da África Ocidental depende unicamente da ativação desta circulação monçônica, o que determina a importância deste sistema, ao se considerar uma agricultura altamente dependente do clima e que constitui a base da economia da região. Neste estudo foi utilizado o modelo regional climático (RegCM3) acoplado com o modelo de poeira e de aerossol antropogênico. Os efeitos dos aerossóis na circulação monçônica foram avaliados através de comparação de experimentos com e sem interação dos aerossóis no balanço radiativo. As simulações foram integradas para o período chuvoso (junho, julho, agosto e setembro) para três anos escolhidos dentro da série (1970-2000): ano seco (1983); normal (1996) e chuvoso (1978), durante os quais não houve a ocorrência do fenômeno do ENSO. Os resultados mostraram a redução da precipitação sobre a África Ocidental sob efeito do resfriamento induzido pela carga de poeira no Saara e dos aerossóis antropogênico. Este resfriamento diminuiu o gradiente meridional da energia estática úmida e resultou no enfraquecimento da energia do fluxo da monção. O efeito dos aerossóis causou também a intensificação do Jato de Leste Africano e o enfraquecimento do Jato de Leste Tropical. Este efeito sobre os jatos é tido como uma das causas da redução da precipitação na África Ocidental. Também, o impacto dos aerossóis sobre estes sistemas e no padrão da precipitação foi maior na simulação com a inclusão dos aerossóis antropogênico. Em geral, a interação dos aerossóis com o balanço radiativo conseguiu interferir na variação sazonal e interanual da circulação oeste africana, A concordância destes resultados com os obtidos com modelo de circulação geral aumenta a confiabilidade dos mesmos.
AEROSOLS IMPACT ON DYNAMIC OF THE WEST AFRICAN MONSOON: DIRECT EFFECTS
ABSTRACT
This study aims to enhance the knowledge about the influence of the aerosol radiative forcing on the complex interaction between the coupled system of earth, atmosphere and ocean, which results in formation of the African monsoon. The West African rainfall depends strongly on the activation of the monsoon circulation. This fact determines the importance of this system in the agricultural activity, which is highly dependent on climate, and consequently in the economy of the region that is based on agriculture. In this study it is used the regional climate model (RegCM3) coupled with dust and anthropogenic aerosol module. The dust and anthropogenic effects on the monsoon circulation are evaluated through the comparison between the experiments with and without aerosols feedback in the radiation budget. The model is integrated for June, July, August and September for a dry year (1983); normal (1996) and wet year (1978). In these years, which are selected within a 1970-2000 series, it is not observed the ENSO occurrence. The results show the reduction of the West African rainfall under effects of cooling induced by dust in the Sahara and anthropogenic aerosols. This cooling reduces the meridional gradient of the moist static energy, which causes the weakening of the energy of the monsoon flux. This effect also causes a strengthening of the African easterly jet and weakening of the tropical easterly jet. This effect contributes for a reduction of the West African rainfall. Also, the impact of aerosols on these systems and the precipitation was greater in the simulation with anthropogenic aerosols. In general, the interaction of aerosols with radiation budget was able to influence the seasonal and interanual variation of the West African circulation. The agreement between of these results and those from general circulation model increases their reliability.
SUMÁRIO
Pág.
LISTA DE FIGURAS
LISTA DE TABELAS
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
LISTA DE SIMBOLOS
1 INTRODUÇÃO………………………………….……………………................21
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA.......................................................................27 2.1 Climatologia de região da Oeste Africana.............................................27 2.1.1 As principais características dinâmicas da MA...................................28 2.2 Os aerossóis na atmosfera....................................................................32 2.3 O efeito dos aerossóis no clima.............................................................34 2.4 Efeito dos Aerossóis no Balanço Radiativo...........................................36 2.5 Aspetos observacionais.........................................................................36
3 METODOLOGIA E EXPERIMENTOS.........................................................41 3.1 Descrição do modelo.............................................................................41 3.1.1 Tratamento de Sulfato e Aerossol Carbônico.....................................42 3.1.2 Tratamento de poeira.........................................................................43 3.2 Experimentos e Dados..........................................................................43
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO............................................................................51
4.1 Climatologia básica do modelo..............................................................51 4.2 Avaliação estatística do desempenho de modelo.................................68 4.3 Climatologia dos aerossóis...................................................................70 4.4 Impacto da Forçante Radiativa dos aerossóis......................................79 4.4.1 Impacto na temperatura.....................................................................79 4.4.2 Impacto na circulação da Monção Oeste Africana.............................91
4.4.2.1 Impacto no Jato de Leste Africana e no Jato de Leste Tropical.....95
5 CONCLUSÕES..........................................................................................107
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.........................................................111
LISTAS DE FIGURAS
2.1– Os sistemas que atuam sobre a África Ocidental.....................................32 3.1– a)Topografia e domínio do modelo representado por uma grade de 50-km e intervalo de contorno de 200 m. As áreas de maior elevação são indicadas por letras A (Planalto de Futa Djalon), B (Planalto de Jos na Nigéria) e C (Montanhas de Camarões). b) Distribuição da vegetação do modelo sobre o domínio simulado................................................................................................................ 45 3.2 – Média anual da precipitação e média da série de período de 30 anos...47 4.1– Temperatura do ar em oC representada através de médias mensais do ano de 1978, considerado ano chuvoso.......................................................................54 4.2 – Idêntico à Figura 4.1, mas para o ano de 1983, considerado ano seco............................................................................................................55 4.3 –Temperatura média anual do ano chuvoso (1978) e do ano seco (1983), gráficos de cima e a diferença entre a média anual simulada e a observada para os dois anos................... .........................56 4.4 –Média anual da temperatura simulada e observada e a diferença entre as duas temperaturas. ...................................................................................57 4.5 –Anomalia da temperatura do modelo em relação à observação sobre o Saara, através da média entre 15oN e 30oN, ao longo de 15oW a 20oE...........................................................................................................58 4.6 –Anomalia da temperatura do modelo em relação à observação sobre o
Sahel, através da média entre 5oN e 15oN, ao longo de longitude 15oW a 20oE. .......................................................................................................59 4.7 – Precipitação média mensal simulada e observada par o ano chuvoso (1978)..61 4.8 – Idêntico à Figura 4.7, mas para o ano de 1983, considerado ano seco.....................................................................................................62 4.9 –Precipitação média anual do ano chuvoso e ano seco, representada na parte superior da figura, e a diferença dessa média com a observada durante os dois anos (chuvoso e seco)......................................................63 4.10 – Média mensal da precipitação simulada e observada. O ano úmido (1978) é representada pelas corres preta (simulação) e azul (observação), a cor vermelha e verde clara representam a simulação e observação respectivamente, para o ano seco (1983), e o ano normal (1996) tem a cor verde para simulação e a cor castanha para a observação. ................ ............64
4.11 – Vento médio em 925 hPa mostrando o fluxo da monção e do Harmattan e a ZCIT...................................................................................................................66 4.12 – Vento médio em 700 hPa representando o Jato de Leste Africano (JLA). Na parte superior está representada a simulação e na parte inferior a observação. ................................................................................................... .....67 4.13 – Média anual do vento em 200 hPa, representando a configuração do Jato de Leste Tropical (JLT). A simulação é representada pelos gráficos de cima e a observação pelos gráficos da parte inferior....................... .............................68
4.14 – Erro Médio e Erro Médio Quadrático. Os valores negativos mostram as anomalias negativas e os valores positivos as anomalias positivas. As linhas de contornos representam o erro médio quadrático.........................................70 4.15 – Espessura ótica dos aerossóis (EOA)-Nimbus-7/TOMS.................................72 4.16 – Espessura ótica dos aerossóis, simulada para 1983.............................73 4.17 – Espessura ótica dos aerossóis, simulada para 1978.............................74
4.18 – Albedo de espalhamento simples (AES), para o ano chuvoso e seco..75 4.19 – Comparação da espessura ótica dos aerossóis entre os anos simulados e entre os dois experimentos, através de médias mensais...................................76 4.20 – Secção transversal zonal e meridional dos aerossóis em (kg/kg), 1978.........78 4.21 –. Secção transversal zonal e meridional dos aerossóis em (kg/kg), 1983........79 4.22 – Forçante radiativa no topo da atmosfera (TDA), em W/m2............................82 4.23 – Forçante radiativa na superfície (FRS) em W/m2....................................83 4.24 –.Forçante radiativa na atmosfera (ATM).................................................84 4.25 – Efeito dos aerossóis na temperatura, para o ano chuvoso (1978)....................87 4.26 – Efeito dos aerossóis na temperatura, para o ano seco (1983).......................88 4.27 – Secção transversal ilustrando o gradiente da temperatura entre o Saara e o Golfo da Guiné............................................................................... ......89 4.28 – Secção transversal ilustrando o gradiente da temperatura entre o Saara e o sul do Saara, 1983................................................................................90 4.29 – Efeito do aerossol na circulação monçônica, obtido através da circulação diferencial (EXP1-CONT1, 1978) calculada em 850 hPa..................................93 4.30 – Idêntico à Figura 4.29, mas para o ano 1983.................................................94 4.31 – Efeito dos aerossóis na circulação do JLA, representado através da média mensal do vento diferencial (EXP1-CONT1, 1978) em 700 hPa. .........................96
4.32 – Idêntico à Figura 4.31, mas para o ano 1983................................................97 4.33 – Efeito de aerossol na circulação do JLT, representado através da média mensal do vento diferencial em 200 hPa para 1978.........................................100 4.34 – Idêntico à Figura 4.33, mas para o ano 1983............................................101 4.35 – Corte transversal meridional do vento diferencial (EXP1-CONT1, 1978), representado através da média entre 15°W a 15°E..........................................102 4.36 – Idêntico à Figura 4.35, mas para o ano 1983...............................................103 4.37 – Efeito de aerossóis na precipitação (EXP1-CONT1) para o ano 1978..........104 4.38 – Tal qual na Fig. 4.47, mas para 1983.......................................................105
LISTA DE TABELAS
3.1 - Anos de ocorrência de ENOS, e anos Neutros ............................................45 3.2 - Experimentos......................................................................................................48 3.3 - Expressões de grandezas estatísticas de medida dos erros...............................49
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
AES Albedo de Espalhamento Simples
AMMA African Monsoon Multidisciplinary Analyses
ATM Forçante radiativa na atmosfera
AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer
BATS Biosphere-Atmosphere Transfere Scheme
CCM3 Community Climate Modele, version três
CB Carbono branco
CPTEC Centro Previsão de Tempo e Estudos Climáticos
CPC Climatic Prediction Center /NOAA
CRU Climate Research Unit
ECMWF European Centre for Medium-Range for Weather Forecast
EDGAR Emission Database for Global Atmospheric Research
EMEP European Monitoring and Evaluation Programme
EEU Energia Estática Úmida
EM Erro Médio
EMQ Erro Médio Quadrático
ENSO El-Niño Southern Oscillation
ENOS El Nino Oscilação Sul
EOA Espessura Ótica dos Aerossóis
ERA40 ECMWF 40 Years Re-Analysis
FRS Forçante Radiativa na Superfície
FIT Frente Inter-Tropical
FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations
GLCC Caracterização Global da Cobertura do Solo
GOCART Goddard Chemistry Aerosol and Transport
ICTP International Centre of Theoretical Physics Abdus Salam
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change
JLA Jato de Leste Africano
JLT Jato de Leste Tropical
JBN Jatos de Baixos Níveis
JJAS Junho Julho Agosto Setembro
MA Monção Africana
MAM Março Abril Maio
MM5 Modelo de Meso-escala da Universidade de Pensilvânia/ NCAR
MCG Modelo de Circulação Geral
MISR United States Geologycal Survey
NCAR National Center for Atmospheric Research
NCEP US Nations Center Environmental Prediction
NCN Núcleo de condensação de nuvens
NNG Núcleo de Nucleação de Gelo
NOAA National Ocean-Atmospheric Administration
OL Ondas de Leste
OISST Optimum Interpolation Sea Surface Temperature
RegCM3 Modelo Regional de Clima, terceira versão
RegCM2 Modelo Regional de Clima, segunda versão
SUBEX Esquema explicito de sub-grade
TDA Topo De Atmosfera
TSM Temperatura da superfície do mar
USDA United States Department of Agriculture
USA Unites States of América
USGS United States Geological Survey
ZCIT Zona de Convergência Intertropical
LISTA DE SÍMBOLOS
BChb Carbono Negro hidrofóbico
BChl Carbono Negro hidrofílico
CO2 Dióxido de carbono
CH4 Metano
CN Carbono Negro
COV Carbono Orgânico Volátil
hb Hidrofóbicos
hl Hidrofílicos
hPa Hectopascal
H Espessura geométrica das nuvens
km Kilómetro
N2O Óxido Nitroso
NO2 Dióxido de nitrogênio
nm Nanômetros
OChb Carbono Orgânico hidrofóbico
OChl Carbono Orgânico hidrofílico
P Pressão de referência
Ps Pressão à superfície
PTop Pressão no topo do domínio do modelo
ppb Partes por milhões
SO2 Dióxido de enxofre χ Razão de mistura
σ Coordenada sigma
mµ Micrômetros
21
1 INTRODUCÂO
Os aerossóis afetam diretamente o balanço radiativo através do mecanismo
de espalhamento e absorção da radiação solar e emitida, e indiretamente
atuam como núcleos de condensação de nuvens (NCN), modificando as suas
propriedades físicas e micro-físicas (HAYHOOD and BOUCHER, 2000;
HARRISON et al., 2001; HAYHOOD et al., 2001; SOKOLIK et al., 2001). A
maior parte da energia que alimenta o nosso planeta vem do sol, com uma
incidência, principalmente na banda espectral do visível, de cerca de 342 W
m-2 em média no topo de atmosfera. Parte dessa energia é refletida de volta
para o espaço pelas nuvens, aerossóis, atmosfera e uma parte pela
superfície. O restante da energia é absorvido pela atmosfera, nuvens e pela
superfície terrestre e re-emitida na forma de radiação infravermelha para o
espaço. Pode-se, então observar que, a alteração do balanço radiativo
depende principalmente desses processos. Com a modificação do balanço
radiativo o padrão da circulação da monção é alterado, assim como a
precipitação associada.
A monção africana é uma circulação de grande escala, caracterizada pela
inversão sazonal do vento, resultante do contraste da temperatura continental
e marítima. Essa inversão do vento se manifesta em um deslocamento norte-
sul do sistema e controla o clima da África Ocidental, assim como as duas
estações do ano, uma seca e outra chuvosa. A massa continental tropical
originária da região do Saara é separada da massa tropical marítima, com
origem na região Atlântica, por uma zona conhecida como zona de
convergência intertropical (ZCIT).
Nas décadas de 1970 a 1990, a região Saheliana na África sofreu um declínio
acentuado no regime de precipitação, que provocou fome devastadora, surtos
de doenças e o colapso social em diferentes países da região (ICTP, 2008).
Esta forte diminuição na precipitação, em relação à média, começou a ser
observada nos anos 1960 com períodos de secas extremas nas décadas de
1970 a 1980 (NICHOLSON et al., 1998; HULME et al., 2001). Este
decréscimo foi quantificado, em torno de 30% entre 1931-1960 e de 40%
22
entre 1968-1979 (NICHOLSON; GRIST 2003). A forte dependência das
atividades agrícolas às variações e mudanças climáticas, bem como a
limitada capacidade econômica, tornaram esta região mais vulnerável aos
eventos negativos do clima (ICTP, 2008). As causas destas secas continuam
desconhecidas, embora supõe-se estarem associadas à variabilidade
climática natural, às interações mar-terra-atmosfera, à alteração na emissão
dos aerossóis e poeira (ICTP, 2008) e ao aumento da emissão da poeira no
norte da África (ENGELSTAEDTER et al., 2006). Certamente, a alteração
natural e/ou antropogênica de qualquer forçante do sistema climático
provocaria a conseqüente modificação dos elementos climáticos. Estas
possíveis mudanças climáticas são consideradas um dos problemas mais
urgentes da humanidade (NAÇÕES UNIDAS, 1992; 2000). Portanto, a
solução passa pela identificação, avaliação e quantificação de cada forçante
do sistema climático.
Os gases do efeito estufa e os aerossóis modificam fortemente o balanço
radiativo do sistema climático, podendo causar desequilíbrios sociais,
ecológicos e econômicos (QUAAS, 2003). Os diferentes efeitos radiativos dos
aerossóis têm sido estudados por vários pesquisadores nos últimos anos. No
entanto, segundo o ultimo relatório do International Panel for Climate Change
Grupo (IPCC, 2007), o nível da compreensão cientifica sobre os efeitos dos
aerossóis é considerado baixo, sendo aceito que os aerossóis desempenham
um papel importante sobre as mudanças climáticas. A intensificação da
pesquisa sobre o papel dos aerossóis no sistema climático e seu efeito sobre
regiões como a África tem relevância cientifica e prática, já que o seu melhor
conhecimento leva a aprimorar as políticas públicas de mitigação sobre o
clima atual e possível impacto no clima futuro. Também permite elaborar
estratégias de desenvolvimento sustentável e um manejo mais adequado dos
recursos hídricos.
Uma das mais importantes fontes dos aerossóis no mundo é a região oeste
africana. A região é influenciada pela poeira do deserto de Saara, queima de
biomassa no Sahel durante a época seca, emissão de poluentes das
23
atividades antropogênica e emissões biogênicas pela vegetação. Também a
África Ocidental está exposta às outras fontes de aerossóis provenientes dos
continentes vizinhos, tal como a poluição emitida pela zona industrial européia
e a poeira vinda do Oriente Médio (CHIN e DIEHL, 2005). Por exemplo, para
compreender a origem da composição dos aerossóis sobre a África, Cnin e
Diehl (2005) mostraram, com o modelo químico GOCART, que do total do
sulfato antropogênico na África Ocidental, 30 a 50% vêm da fonte de poluição
européia, enquanto que o deserto do Oriente Médio contribui com 10 a 30%
na carga total de poeira na região. A intensificação de pesquisas na região
nos últimos anos demonstra uma preocupação no campo cientifico, relativo à
possíveis ligações do aumento da emissão dos aerossóis, em particular a
poeira, na diminuição e distribuição da precipitação, do que depende
fortemente a economia regional. É nesta ótica que o presente estudo visa
avaliar o impacto de efeito direto dos aerossóis no clima regional, usando um
modelo climático regional.
1.1 Objetivos
• Geral Avaliar os efeitos diretos dos aerossóis sobre a circulação monçônica
da África Ocidental e a precipitação a ela associada.
• Específicos
a) Avaliar a habilidade do modelo regional climático em simular a
dinâmica da monção oeste africana durante a estação úmida na região;
b) Avaliar o impacto dos aerossóis, principalmente seus efeitos diretos, na
simulação da monção oeste africana;
c) Verificar a variabilidade intra-sazonal no período JJAS da monção
oeste africana;
d) Verificar a variabilidade inter-anual da monção em anos normais, secos
e chuvosos;
e) Avaliar o papel dos aerossóis na variabilidade intra-sazonal e inter-
anual da monção oeste africana.
24
Para compreender e quantificar o efeito radiativo dos aerossóis é necessário
a utilização de modelos numéricos. O progresso científico e o avanço
tecnológico dos últimos anos impulsionaram uma evolução desses modelos,
os quais se tornaram a principal ferramenta do conhecimento cientifico.
Apesar deste avanço, o caos associado ao sistema climático (LORENZ, 1963)
continua sendo razão principal do empenho científico no aprimoramento de
modelos, considerando o importante papel que desempenham na previsão
climática, sobretudo para as nações em desenvolvimento econômico, onde a
agricultura, recursos hídricos, indústrias dependem extensivamente de
variações e mudanças climáticas (PAL et al. 2006). No entanto, o
desempenho dos modelos climáticos depende não só do conhecimento das
leis que descrevem os processos do sistema climático, mas também dos
meios computacionais disponíveis, das condições iniciais e de contorno, e da
resolução espacial e temporal utilizada. Os modelos de circulação geral da
atmosfera (MCG) devido a sua baixa resolução espacial não apresentam
detalhes regionais. Embora seja possível reduzir o espaçamento horizontal, o
custo computacional associado inviabiliza sua realização. Nesse sentido, na
escala regional os processos locais associados (topografia, linhas costeiras,
etc) devem ser levados em conta e solucionados por um modelo regional
(GIORGI, 1999). Também, os aerossóis, devido ao seu curto tempo de vida,
têm maior influência na escala regional que global. Para obter resultados
fisicamente consistentes, os modelos devem incorporar corretamente as
emissões dos aerossóis e tratar apropriadamente o transporte e a interação
destas emissões com o ambiente (ARTAXO et al., 2006). Portanto, um
modelo regional climático seria uma ferramenta muito útil para melhor
compreender e avaliar os efeitos dos aerossóis.
Para a realização deste trabalho foi utilizado o modelo regional climático
RegCM3, cuja versão anterior (RegCM2) foi desenvolvida pelo National
Center for Atmospheric Research (NCAR). A terceira versão foi o produto da
modificação induzida pelo International Centre of Theoretical Physcis (ICTP).
Este modelo caracteriza-se por incorporar em sua configuração um esquema
de aerossóis (sulfato, carbono branco, e carbono orgânico) e, recentemente,
25
inclui um esquema de parametrização da poeira do deserto, ambos
apropriados para estudos como o proposto.
Este modelo foi e é utilizado em muitos estudos do clima em várias regiões do
globo e em particular, sobre a região sul-americana (FERNANDEZ et al., 2006
a-b) e oeste africana (ZAKEY et al., 2006; SOLMON et al., 2006;
AFIESIMAMA et al., 2006 e KONARE te al., 2008).
A estrutura deste trabalho apresenta no Capítulo 2 uma revisão bibliográfica,
com a descrição do clima da África Ocidental, dos aerossóis e sua influência
sobre o clima, assim como os aspectos observacionais (ou de modelagem
dos aerossóis). O Capítulo 3 descreve os materiais e métodos. No Capítulo 4
serão apresentados os resultados, que incluem uma climatologia do modelo,
as propriedades óticas e forçante radiativa dos aerossóis, impacto dos
aerossóis na temperatura, circulação e precipitação. A discussão e
conclusões são apresentadas no Capítulo 5.
26
27
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Climatologia da região Oeste Africana
O clima da África Ocidental apresenta uma variabilidade temporal desde a
escala interanual a decenal, monitorada pela Monção Africana Ocidental
(MA). As interações complexas entre a atmosfera, a biosfera e a hidrosfera
parecem controlar a dinâmica da MA e o ciclo dos sistemas pluviométricos da
região (AMMA, 2002). A MA faz parte do sistema acoplado terra-oceano-
atmosfera, podendo ser considerada como efeito de uma circulação térmica
direta gerada pelo contraste dos gradientes meridionais da energia estática
úmida (EEU) e seca. Estes gradientes são mais ativos na camada limite entre
o Golfo da Guiné e as regiões continentais da África Ocidental (PLUMB et al.,
1992, ELTAHIR; GONG, 1996). A insolação observada sobre a zona Sudano-
Sahel atinge valores mais elevados nos meses de março-abril-maio (MAM),
fornecendo condições necessárias para o início da MA. Com aquecimento da
superfície, devido ao aumento da insolação, aumenta a EEU e de outro lado a
convecção seca provoca a conversão adiabática de entalpia em energia
potencial, gerando uma circulação divergente meridional direta sobre o sul da
região sub-Saariana. (AMMA, 2002). Isto facilita o transporte do ar úmido
originário da região atlântica equatorial e causa a convergência da umidade
nas camadas baixas, da qual resulta a ascensão e conversão adiabática que
alimenta a convecção profunda e a pluviometria da África Ocidental. Essas
condições iniciais durante os meses de MAM geram condições atmosféricas
que podem assegurar a circulação térmica direta durante junho-julho-agosto-
setembro. Os movimentos adiabáticos verticais se mantêm graças à liberação
do calor latente da condensação na troposfera média. De uma forma geral, a
circulação monçônica oeste africana representa um sistema no qual
predominam as interações entre a escala convectiva úmida na ZCIT e a
convecção seca na zona da depressão térmica. Dentro destas duas massas
de ar estão embebidos alguns sistemas características da MA, cuja
intensidade influencia tanto na quantidade quanto na distribuição sazonal da
pluviometria. Esses sistemas serão descritos no item a seguir.
28
2.1.1 As principais características dinâmicas da MA
Os principais campos de ventos associados à circulação monçônica oeste
africana e com maior influência sobre o tempo na África Ocidental são: Jatos
de Baixos Níveis (JBN); Jato de Leste Africano (JLA) na troposfera média
centrado aproximadamente em 700 hPa; Jato de Leste Tropical (JLT) na alta
troposfera, centrado em 200 hPa, ocorrendo de junho a setembro (AMMA,
2002; AFIESIMAMA, 2005; KONARE et al., 2008).
Os jatos de baixos níveis são identificados como áreas de máxima velocidade
do vento no plano horizontal, e são observados próximos à superfície
(BLACKADAR, 1957; HOLTON, 1967; BANTA et al., 2006]. Ocorrem mais
frequentemente no período noturno sobre as superfícies planas e complexas
e podem atingir uma extensão de dezenas a centenas de quilômetros. Sobre
o Saara os JBN se observam sob condições de céu claro e baixa velocidade
do vento na superfície (THORPE e GUYMER, 1977). Estão embebidos dentro
da componente do vento nordeste do “Harmattan” (WASHINGTON e TODD,
2005) e vento sudoeste da monção (PARKER et al., 2005). O Harmattan é
definido como vento quente e seco, de direção nordeste e este, proveniente
do Saara. O aparecimento do JLA é ligado ao forte gradiente térmico
meridional perto da superfície entre o oceano e a uma circulação transversal
controlada pelo calor da baixa pressão do Saara (BURPEE, 1972). No mês
de março o JLA se encontra na proximidade da costa da Guine, onde os
valores de EEU atingem os valores máximos na camada média. De março a
agosto o eixo se desloca para o norte seguindo os valores máximos de EEU e
atinge velocidades máximas em junho próximo a latitude 10oN (AMMA, 2002).
O JLT é o vento máximo em altos níveis associado à diferença de
temperatura entre platô do Tibet e o Oceano Índico.
A evolução da monção e a distribuição da precipitação são resultados da
evolução do JLA e do JLT. Em particular, o JLA desempenha um papel
dominante na organização de precipitação gerada pelos sistemas convectivos
de meso-escala associados a ondas de leste na África (DIEDHIOU et al.
1999). A convecção profunda dentro da banda de precipitação da monção,
29
localizada em 10oN em julho-setembro, está associada a uma zona de
subsidência entre 5oS e 30oN, através da circulação divergente da célula de
Hadley (KONARE et al., 2008). Esta circulação meridional transporta o ar
úmido do Atlântico e o ar seco do Saara: Em baixos níveis, os ventos da
monção convergem na área de baixa pressão do Saara, onde a convecção
seca estende acima de 600 hPa e sustenta o JLA na troposfera média
(THOMCROFT; BLACKBURN, 1999). Em altos níveis, a convecção profunda
ocorre numa zona de aparente quebra zonal do JLT (REDELSPERGER et al.,
2002) e o ramo principal resultante dessa quebra fica localizado entre leste e
oeste do JLT. A Figura 1 ilustra uma estrutura conceituada dos sistemas que
modulam o tempo na África Ocidental, segundo WAMEX (1978).
A variabilidade interna da MA é predominante e ocorre desde a escala
convectiva à escala sazonal (AMMA, 2001). Na escala convectiva a circulação
meridional transporta o ar úmido a partir do Golfo da Guine para as camadas
da monção e o ar seco é simultaneamente transportado para a troposfera
média proveniente do Saara. As duas massas do ar se misturam a partir das
camadas baixas perto da frente intertropical (FIT) até a troposfera média perto
da ZCIT. Essa mistura causa gradientes meridionais de turbulência potencial,
condições sob as quais se desenvolvem as ondas de leste (OL), devido à
instabilidade barotrópica (BURPEE, 1972; REED et al., 1977; THORNCROFT,
1995). O gradiente positivo da temperatura potencial nos baixos níveis
interage com o gradiente negativo da turbulência potencial na troposfera
média, gerando uma fonte de instabilidade barocliníca (THORNCROFT;
BLACKHURM, 1999). Assim, as OL criadas ao longo do JLA, (com um
período de 3-5 dias e um comprimento de onda de 3000 km), interagem com
os sistemas convectivos de meso-escala (SCME). No norte do JLA um outro
tipo de OL (com período de 6 a 9 dias e comprimento de onda horizontal de
6000 km) modula de forma intermitente a convecção úmida (DIEDHIOU et al.,
1999).
30
Na escala temporal intra-sazonal, os fenômenos transitórios associados são
mais importantes. O deslocamento rápido da ZCIT é a causa do inicio das
chuvas no final de junho na região Oeste Africana (SULTAN; JANICOT, 2000;
LÊ BARMÉ et al., 2001). Isto pode corresponder ao estado de transição entre
dois regimes em fase de equilíbrio: um regime de equilíbrio radiativo-
convectivo e um regime de circulação conservando a quantidade de
movimento (ELTAHIR e GONG, 1996). A variabilidade intra-sazonal é
resultante de uma sucessão de fases ativo-inativa de 10 a 20 dias durante o
período de julho a setembro. As interações com as perturbações sinóticas
provocadas pelas OL parecem ser ativadas (JANICOT; SULTAN, 2001).
Na escala interanual, a intensidade do gradiente meridional de entalpia (ou de
EEM) desempenha um papel fundamental na variabilidade da MA. Portanto,
as interações entre as variações de grande escala e as da escala interna são
mais importantes na variação interanual. Por exemplo, Lê Barbé et al. (2001)
observaram pequenas mudanças entre os regimes de início da MA durante os
anos úmidos (décadas 50s e 60s) e os anos secos (décadas 70 e 80). Eles
observaram que o período seco é marcado por uma diminuição de números
de dias com chuva, sem uma mudança significativa no balanço total da
precipitação acumulada durante os eventos pluviométricos. Os sistemas
convectivos exercem também influência na grande escala, visto que, eles
modificam o gradiente horizontal da temperatura e o gradiente energético. A
interação entre estes gradientes modificam a intensidade da circulação da
monção.
A persistência da seca dos últimos anos do século 20 sobre a África
Ocidental, com enormes impactos sociais e ambientais, levou à multiplicação
de pesquisas sobre a região. Por exemplo, Lamb (1983) examinou a
variabilidade intra-anual e intra-sazonal da umidade da camada mais próxima
à superfície e o fluxo da umidade advectada do sudoeste da camada da
monção. Mostrou que o ano seco não aparece em conjunção com anomalias
do ar seco próximo à superfície em direção ao sul. Os fluxos de sudoeste da
monção tendem a mostrar superiores à média da umidade especifica na
31
superfície durante anos seco. Globalmente, contudo, não foram encontradas
diferenças sistemáticas na profundidade da camada de monção, umidade ou
fluxo da umidade advectada entre anos úmido e seco.
Para Kidson (1977), a redução da pluviometria no Sahel está ligada ao
desaparecimento do cavado em 850 hPa, sendo que para Newell e Kidson
(1984) e Fontaine et al., (1995), esta redução estaria ligada ao
enfraquecimento do JLT e à diminuição do fluxo de sudoeste da monção,
segundo Fontaine e Janicot (1992). Sobre a mesma questão, Lamb (1978)
mostrou que a seca também corresponde ao deslocamento da ZCIT para o
sul. Contudo, estudos que abrangem diferentes períodos de tempo não
conseguiram detectar um movimento sistemático para o sul da ZCIT. Por
exemplo, Newell e Kidson (1984) e Nicholson (1981) observaram que durante
alguns anos úmidos a ZCIT estendeu mais em direção norte e o ramo
descendente da célula de Hadley se expandiu. Durante alguns anos secos
houve uma contração deste ramo descendente da célula de Hadley.
Fontaine et al. (1995) correlacionaram as anomalias de precipitação com o
comportamento do vento no Sahel e costa da Guine. Observaram que as
anomalias da precipitação nestas duas regiões foram frequentemente de sinal
oposto. Além disso, os cenários da seca no Sahel e as inundações no Golfo
da Guine, corresponderam a um aumento, em direção ao sul, em baixos
níveis, do gradiente meridional da temperatura e da velocidade de vento mais
forte no lado sul do JLA. Todos estes estudos estão relacionados à tentativa
de encontrar as causas que originaram esta variabilidade climática na região
oeste africana, com severo impacto negativo sobre a economia regional.
32
Figura 2.1 - Os sistemas que atuam sobre a África Ocidental.
Fonte: WAMEX (1978).
2.2 Os aerossóis na atmosfera
Os aerossóis ou material particulado são partículas sólidas e/ou liquidas, de
mistura química complexa, suspensas na atmosfera. A composição química,
origem e o tamanho destas partículas determinam suas propriedades
hidrofóbicas e hidrofílicas. Essas propriedades determinam o grau, com o qual
as partículas dos aerossóis espalham ou absorvem a radiação incidente ou
emitida e sua capacidade em servir como núcleo de condensação de nuvem
(NCN). O tamanho das partículas varia de poucos nanômetros (nm) a
dezenas de micrometros ( mµ ) em diâmetro. As partículas conhecidas como
superfinas (menos de aproximadamente 0.1 mµ ) são emitidas na atmosfera
principalmente pela conversão do dióxido sulfúrico (SO2), oxido nítrico e
dióxido de nitrogênio (NOx) e o carbono orgânico volátil (COV). As partículas
grossas são normalmente produzidas mecanicamente, por exemplo, pelo
vento sobre as regiões de poeira, evaporação da superfície do mar, etc. Entre
33
as partículas superfinas e grossas estão as partículas finas (de 0.1~1 mµ ).
Este modo fino é também denominado como modo acumulado porque os
aerossóis nesta gama se acumulam a partir do crescimento da coagulação e
condensação das partículas superfinas e tendem a permanecer na atmosfera
durante um tempo relativamente longo (i.e., alguns dias) devido à
sedimentação e coagulação relativamente baixas. A ação das partículas de
modo fino tem particular importância no balanço radiativo da terra, devido a
sua eficiência em interagir com a radiação solar (a maior parte da energia
solar se concentra na banda visível do espetro 0.5 mµ , e as partículas do
modo fino são aproximadamente do mesmo tamanho, sendo portanto,
eficientes espalhadoras da radiação solar). Os modos finos possuem um
ótimo tamanho para atuar como NCN e núcleo de gelo (NG) (CHARLESON
et al., 1990; TWOMEY, 1974; PENNER et al., 2001; RAMASWAMY et al.,
2001). Os aerossóis de modo fino têm um tempo de vida na atmosfera de dias
a uma semana aproximadamente (PANNER et al., 2001), e, como resultado,
podem apresentar uma grande variação na distribuição espacial e temporal.
Os aerossóis podem ser emitidos diretamente na atmosfera por fontes
poluidoras (fonte primária) ou indiretamente a partir de gases precursores
(SO2, NOx, e COV) por via de processo físico-químico (conversão de gás-
partícula) ocorrido na própria atmosfera (fonte secundária). Algumas fontes
de emissão dos aerossóis na atmosfera são da origem natural. Dessas fontes,
pode se citar, as emissões vulcânicas, poeira emitida pelos desertos e
emissão do sal marinho através da evaporação dos oceanos. A emissão
industrial, queima de biomassa e emissão de poeira pelas atividades
agrícolas são da origem antropogênica. Globalmente, o fluxo dos aerossóis
na atmosfera é de 3440 Tg por ano, do qual 10% vêm da fonte da emissão
antropogênica (ANDREAE, 1995; IPCC, 1995). Há uns anos, constatou-se um
aumento substancial da emissão de aerossol antropogênico desde o tempo
pré-industrial (IPCC, 1995). Desde então, passou-se a considerar o efeito dos
aerossóis como uma das possíveis causas da variabilidade climática.
34
Em adição ao impacto dos aerossóis na temperatura, os efeitos direto e
indireto podem afetar também a precipitação. Isso pode estar mais ligado aos
efeitos indireto e semi-direto, que provocam a alteração das propriedades da
nuvem. No entanto, outros efeitos podem ser também importantes, visto que,
tanto os efeitos direto quanto indireto, levam à redução da quantidade da
radiação que atinge a superfície terrestre e o efeito semi-direto aquece a
camada da atmosfera. Isso pode alterar estabilidade atmosférica, causando
possíveis modificações de precipitação induzida pela convecção e circulações
monçônicas (RAMANATHAN et al., 2001b; BOUCHER et al., 1998; GRAF,
2004). A redução da radiação que atinge o solo sob efeito dos aerossóis pode
também modificar o ciclo hídrico através da alteração do balanço radiativo e
subseqüente redução da evaporação (LIEPERT et al., 2004).
As recentes pesquisas mostram que o efeito radiativo dos aerossóis é uma
das causas da redução da precipitação sobre a África Ocidental (JONES et
al., 2003; PAETH, FEICHTER, 2006; YASHIOKA et al., 2007; KONARE et al.,
2008).
2.3 O efeito dos aerossóis no clima
Os aerossóis podem afetar a vida humana, tanto pela perturbação do clima
através da alteração do balanço radiativo, quanto pela alteração do meio
ambiente. As partículas finas podem afetar a saúde humana, especialmente
no que diz respeito às doenças cardiovasculares (DOCKERY; POPE, 1994), e
reduz a visibilidade através de espalhamento e absorção da radiação (HUSA
et al., 1981; BALL; ROBINSON, 1982; HUSAR et al., 2000). O impacto dos
aerossóis no clima pode ser identificado pelos seus efeitos direto e indireto. O
efeito direto está associado aos processos de espalhamento e absorção das
radiações solar e emitida, enquanto que o efeito indireto refere-se à atuação
dos aerossóis como NCN e NNG, resultando na modificação das
propriedades micro-físicas, radiativas e do tempo de vida das nuvens.
Quando na composição do ar predominam as partículas de aerossol com
propriedades de espalhamento, tais como partículas de sulfato, o efeito é o
35
esfriamento do sistema terrestre. Este efeito é oposto ao do aquecimento
provocado pelos gases de efeito estufa como CO2, CH4, N2O, etc
(ANGSTROM, 1929; COAKLEY et al., 1983; CHARLSON et al., 1990; e 1992;
SCHWARTZ, 1996). Quando se verifica maior concentração de carbono
negro (carbono elementar) e poeira mineral, aerossóis com propriedades de
absorção, há um aquecimento da atmosfera devido à absorção de radiação
na camada onde se concentram estas partículas. Esse aquecimento na
atmosfera bloqueia o resfriamento adiabático, portanto, o gradiente da
temperatura diminui e como conseqüência a progressão da condensação é
inibida, provocando perda da cobertura nebulosa, decréscimo no albedo da
nuvem e maior aquecimento do sistema terrestre. Essa tendência do
aquecimento da terra por queima de nuvem “cloud-burning” pelos aerossóis
absorventes é tratada como “efeito semi-direto” (HANSEN et al., 1997).
As partículas com propriedades hidrofílicas, tais como sulfato, carbono
orgânico e sal marinho, são as mais hábeis em atuar como NCN e NG. Estes
aerossóis afetam indiretamente o clima através de duas componentes: o 1o
efeito indireto se refere ao aumento da concentração dos aerossóis, que
provoca o aumento da concentração de gotículas de nuvem e redução de
tamanho das gotículas, e como resultado, um acréscimo no albedo da nuvem
(também chamado de “efeito de albedo de nuvem”) (TWOMEY, 1974); como
conseqüência da diminuição do tamanho das gotículas, o processo de colisão
é menos eficiente para as gotículas pequenas e, portanto, as mesmas são
lentamente transformadas em gotas de chuva, reduzindo a eficiência da
nuvem em precipitar, e aumentando o conteúdo em água liquida e o tempo de
vida da nuvem (ALBRECHT, 1989), assim como a espessura da mesma
(PINCUS; Baker, 1994). Este efeito é referido como 2o efeito indireto, ou
“efeito de tempo de vida de nuvem” (ALBRECHT, 1989). Portanto, ambos os
efeitos, direto e indireto, tendem a reduzir a quantidade da radiação que
atinge a superfície da terra, enquanto o efeito semi-direto aquece a coluna da
atmosfera.
36
Simulações realizadas sugerem que o efeito de resfriamento devido aos
aerossóis poderia compensar em parte o aquecimento do planeta devido ao
aumento dos gases de efeito estufa (IPCC, 2001). Mas o tempo de vida dos
aerossóis, contrariamente ao dos gases de efeito estufa, não permite uma
acumulação dessas partículas na atmosfera. Neste trabalho de dissertação,
devido à indisponibilidade do código sobre o efeito indireto, que ainda está
sendo introduzido no modelo, só será explorado o efeito direto.
2.4 Efeito dos Aerossóis no Balanço Radiativo
Os efeitos radiativos dos aerossóis são comumente caracterizados através do
conceito de forçante radiativa, que é definido como uma perturbação externa
(por exemplo, mudança na concentração dos aerossóis) imposta sobre o
balanço radiativo do sistema climático da terra (RAMASWAMY et al., 2001).
Uma forçante radiativa positiva, convencionalmente, indica ganho da energia
liquida do sistema terra-atmosfera (efeito de aquecimento); uma forçante
radiativa negativa significa perda de energia liquida (efeito de esfriamento).
O principal determinante da forçante radiativa, segundo Angstron (1929, 1961,
e 1964), é a espessura ótica de aerossol (EOA), a qual representa um índice
de atenuação da radiação durante o seu percurso na atmosfera, na presença
dos aerossóis. EOA é uma integral na vertical da concentração dos aerossóis
ponderada com a sessão transversal da área efetiva na quais as partículas
(ambas espalhadoras e absorventes) interceptam a radiação solar no
comprimento de onda selecionado.
2.5 Aspetos observacionais
Em várias partes do mundo os aerossóis antropogênicos tendem a se
concentrar nas zonas urbanas/industriais, como por exemplo, América do
Norte e Europa, subcontinente da Índia, leste de China, África Ocidental, etc
(HUSAR et al., 2000).
Estudos sobre a visibilidade indicaram um aumento na extinção da radiação
solar nos anos 1940s a 1970s, devido aos aerossóis antropogênicos no leste
37
dos Estados Unidos (HUSAR et al., 1981). Ball e Robinson (1982), por
exemplo, estimaram uma perda de 7,5% da média anual de radiação solar
(relativo ao período pré-industrial), na região de leste dos Estados Unidos
devido ao sulfato e outros aerossóis antropogênicos.
Em particular, sobre a África Ocidental, o aumento na emissão de poeira, a
queima de biomassa e combustível fóssil parecem ter mais foco sobre o
aumento da concentração dos aerossóis e conseqüente impacto na redução
de precipitação. Por exemplo, Zakey et al. (2006), na simulação experimental
do código de poeira no modelo regional climático (RegCM3), mostraram que a
concentração de EOA na imagem de satélite foi dominada pela poeira, pois
no período de JJA a emissão por queima de biomassa é mínima na região do
Sahel (LIOUSSE et al., 1996). As maiores regiões de concentração
simuladas, assim como observadas, se localizam em Mauritânia, Mali, Niger
central, parte leste do centro de Chad e norte do Sudan. O modelo reproduziu
todos estes campos de emissão, embora com algumas diferenças
comparadas com a observação. No entanto, a extensão da poeira ao longo do
sul do Saara, foi bem simulada pelo modelo.
Paeth e Feichter (2006) estudaram o papel dos aerossóis, natural e
antropogênico, sobre o clima de África, através de simulação com o modelo
de circulação geral. Neste estudo observaram que as configurações da
resposta do clima sob efeito dos aerossóis são coerentes, espacialmente e
temporalmente, com as fontes de emissão e áreas de reforço da carga dos
aerossóis atmosféricos sobre a África, sugerindo resultar de uma interação
direta local ou regional entre a emissão dos aerossóis e anomalias do clima.
Por outro lado, o principal sinal sobre as áreas de máxima carga dos
aerossóis prevalece durante o verão boreal. Este sinal leva ao
enfraquecimento da precipitação de verão causada pela monção sobre a
África subsaariana. Destas análises foram propostas as causas e efeitos
seguintes: a queima de biomassa e combustível fóssil levou ao aumento da
carga do aerossol antropogênico no inverno e primavera boreal sobre a África
tropical. A irradiância solar é reduzida, causando a redução do fluxo do calor
38
sensível na atmosfera. O resultado é o esfriamento da superfície centrado
sobre o norte da África, persistindo até o verão seguinte. Como conseqüência,
o gradiente térmico entre o Saara e o Atlântico tropical, do qual resulta a
circulação monçônica oeste africano no verão, enfraquece levando a uma
subsidência e divergência do vento de grande-escala sobre o continente,
assim como o deslocamento para sul da posição média da ZCIT e do JLA.
Yoshioka et al. (2007) investigaram o efeito da forçante radiativa de poeira
sobre a seca no Sahel nas últimas três décadas do século 20, usando GCM.
As simulações mostraram que a forçante radiativa da poeira atua na redução
da precipitação média global. A resposta da circulação atmosférica sobre o
norte da África apresenta um enfraquecimento do vento da monção,
deslocamento para sul do JLA, menor cisalhamento vertical ao longo do
Sahel, e enfraquecimento do jato de leste tropical, características observadas
durante o ano seco.
Konare et al. (2008) investigaram o impacto da poeira (considerando só o
efeito direto) sobre a monção oeste africana através da simulação de 38
verões (1969-2006) sobre a África Ocidental utilizando o RegCM3, acoplado
com um esquema interativo de poeira. A comparação das saídas do modelo
com imagens do satélite MISR permitiu identificar as zonas de máxima
espessura ótica (EOA) entre Mauritânia e centro de Mali, e entre Níger e a
depressão de Bodele no Chad. Contudo, o modelo subestimou parcialmente
uma grande área de EOA, sobre a área entre Mali e Mauritânia, estendendo
até Algéria central. As zonas de máximas da espessura ótica são ligadas às
áreas fontes de emissão de poeira. A variação do fluxo radiativo induzido pela
poeira mostrou valores negativos de TDA, que causaram um resfriamento do
sistema superfície/atmosfera. A diferença do fluxo radiativo entre a superfície
e TDA é proporcional ao aquecimento diabático de ondas curtas da atmosfera
devido à componente de absorção da poeira. Contudo, a resposta da
temperatura a este termo de aquecimento foi pequena comparada com o
efeito negativo da forçante do TDA. O resfriamento induzido pela carga de
poeira leva à redução da radiação de onda longa na superfície. Como a
39
existência do AEJ está associada à elevada temperatura meridional e
gradiente de umidade na baixa troposfera entre o deserto do Saara e o Golfo
da Guiné, o efeito principal da poeira sobre o Saara é o resfriamento da
troposfera correlacionado com a distribuição vertical da poeira. Este
resfriamento mostrou uma diminuição de temperatura da ordem de -0,1 a -
0,8oC, variando da superfície à troposfera, principalmente influenciado pelo
efeito da forçante do TDA. O máximo de resfriamento na troposfera foi
consistentemente associado a um fraco aquecimento nos níveis mais altos da
troposfera (em torno de 195 hpa), devido à intensificação do espalhamento da
camada de poeira. A circulação média da monção, simulada em 865 hpa
sobre o continente, mostrou uma tendência clara de a poeira induzir uma
circulação diferencial oposta aos ventos da monção, causando um
enfraquecimento geral da monção. Isto se deve basicamente à diminuição do
gradiente da energia estática úmida (MSE) entre o Golfo da Guiné e o sul do
Saara (ELTAHIR, 1998). A redução de MSE deve-se ao correspondente
resfriamento e redução do fluxo da superfície pela poeira sobre o norte da
região do Sahel.
40
41
3 METODOLOGIA E EXPERIMENTOS 3.1 Descrição do modelo
Foi utilizado neste estudo o modelo regional climático (RegCM3) do ICTP. O
modelo está bem documentado em Pal et al. (2005), assim, aqui será
apresentada uma breve descrição do mesmo. A componente do núcleo
dinâmico do RegCM3 é baseada no modelo hidrostático de meso-escala de
quinta geração (MM5), do NCAR-Pensilvania State University (PSU) (GRELL
et al., 1994). O modelo utiliza coordenada vertical sigma, cujos níveis
acompanham a forma da topografia quando próximo à superfície e se tornam
planos nos níveis superiores. Sigma é descrita por uma equação primitiva,
hidrostática e compressível, definida como )/()( topstop pppp −−=σ , onde p é
a pressão do nível considerado, ptop é a pressão no topo do modelo, ps a
pressão na superfície.
O modelo RegCM3 possui várias parametrizações. Os experimentos
preliminares sobre a África Ocidental demonstraram que o fluxo de massa
baseado no esquema convectivo de cúmulos de Grell (1993) com o
fechamento de Fritsch e Chappell (1980), reproduz melhor a magnitude das
variáveis meteorológicas. Segundo o fechamento de Fritsch e Chappell
(1980), a intensidade convectiva é baseada na taxa da desestabilização
convectiva de acordo com a escala de tempo (assumido neste estudo ser de
30 minutos). Para a representação da precipitação de grande escala foi
utilizado o Esquema Explicito da Umidade e Nuvem de Sub-Grade (SUBEX)
(PAL et al., 2000). Os processos de superfície são representados pelo
Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS) (DICKINSON et al., 1993). O
esquema BATS descreve a transferência da energia, massa e quantidade de
movimento entre a atmosfera e a biosfera. O esquema de radiação é
baseado na terceira versão do Comunity Climate Model (CCM3) do NCAR
(KIEHL et al., 1996). O espalhamento e absorção pelas nuvens foram
representados pela parametrização de Slingo (1989), na qual as propriedades
óticas da nuvem (espessura ótica, albedo de espalhamento simples e
parâmetro de assimetria) são expressas em termos de conteúdo da água
42
líquida de nuvem e raio efetivo de gotículas. A camada limite planetária
segue a formulação explícita de Holtslag et al. (1990), que descreve a difusão
não-local resultante do fluxo de contra-gradiente produzido pelas
perturbações de grande escala, numa atmosfera instável e bem misturada.
3.1.1 Tratamento de Sulfato e Aerossol Carbônico
O modelo de aerossol é baseado no esquema de Qian et al. (2001), o qual
descreve o sistema de transformação de SO2/SO4, e completado com a
parametrização das componentes de carbono orgânico (CO) e de carbono
negro (CN), considerando uma mistura externa de partículas. Por causa de
sua importância para o processo de remoção e propriedades óticas, a
propriedade higroscópica de partículas de carbono foi incluída no modelo.
Portanto, foi considerado dois estados (hb=hidrofóbicos e hl=hidrofílicos) para
ambas as partículas de CO e CN (OC e BC em inglês). O modelo, portanto
inclui seis traços: SO2, SO4, OChb, OChl, BChb, e BChl. Para cada traço i, a
massa de razão de mistura correspondente iχ é calculada utilizando a
equação de transporte de traços:
)(. il
ip
id
iWc
iWls
iiC
iV
iH
ii
QQDRRSTFFVt
−∑+−−−++++∇−=∂
∂ χχ
(1)
Na equação acima, os primeiros quatro termos do lado direito representam
advecção, difusão turbulenta horizontal e vertical e transporte convectivo,
respectivamente (QIAN et al., 2001). Segundo Kasibhalta et al. (1997), o
termo convectivo de transporte considera que o traço torna-se bem misturado
entre a base e o topo da nuvem quando ocorre a convecção cúmulos. S é o
termo da emissão da superfície. RWls e RWc representam, respectivamente, os
termos de remoção úmida para a precipitação de larga escala e convectiva
(GIORGI, 1989; GIORGI e CHAMEIDES, 1986). O esquema não envolve a
evaporação de gotículas de chuva ligada à presença dos aerossóis. A
deposição seca Dd é tratada assumindo uma velocidade de deposição fixa
para cada traço sobre a superfície de água dos mares, oceanos e
43
continentes. Os termos Qp e Qi indicam a produção e perda devido às
transformações físico–químicas.
3.1.2 Tratamento de poeira
A parametrização da poeira de deserto no RegCM3 foi implementado por
Zakey et al. (2006), usando o esquema baseado no trabalho de Marticorena e
Bergametti (1995) e Alfaro e Gomes (2001). O esquema de emissão de poeira
inclui três principais componentes. A primeira corresponde à velocidade de
fricção limite, a partir da qual a erosão pelo vento se inicia, a segunda refere-
se à emissão horizontal e vertical de fluxo de poeira, e a terceira ao fator
correção considerado no modelo para o efeito da rugosidade da superfície,
influenciando a velocidade de fricção limite ou o fluxo de poeira (por exemplo,
solo contendo água e o tipo de textura do solo).
As propriedades óticas da poeira são calculadas em termos de espessura
ótica dos aerossóis (EOA). Estas propriedades são calculadas para cada
banda de tamanho de partículas e cada comprimento de onda do espectro
radiativo (18 bandas de comprimentos de ondas, Kiehl et al., 2001), utilizando
o código de espalhamento de Mie.
3.2 Experimentos e Dados
O domínio de integração do modelo e a topografia estão representados na
Figura 3.1a. A escolha do domínio maior que a África Ocidental, região sob
analise neste estudo, visa a descartar a influência de condições iniciais e de
contornos e também permitir a simulação de certos sistemas que
possivelmente influenciam o clima da região. Horizontalmente o domínio se
estende de 3oS a 37oN e de 35oW a 45oE, com 120 pontos na direção sul-
norte e 140 na direção este-oeste, com 50 km de distância entre os pontos da
grade. Na vertical foi utilizada a configuração padrão de 18 níveis, sendo o
nível de 74 hPa considerado como o topo do modelo. O modelo foi rodado
com a projeção ROTMER centrada em 22oN e 5,10oE.
44
Para a configuração da topografia do domínio e a estrutura do uso da terra,
foram utilizados os dados da Vigilância Geográfica dos Estados Unidos
(USGS em inglês) e os dados da Caracterização Global da Cobertura da
Terra (GLCC em inglês) (LOVELAND et al., 2000). Os dados de USGS
apresentam diferentes resoluções (60, 30, 10 5, 3 e 2 minutos), sendo que
para este estudo foi utilizada a resolução de 30 minutos. Os dados de GLCC
são derivados do Radiômetro de Muito Alta Resolução (AVHRR) de 1 km de
resolução. Ambos os dados são disponíveis no seguinte servidor do ICTP:
http://users.ictp.it/~pubRegCM3/globedat.htm.
As principais características da topografia do domínio tais como Jos Plateau
(Nigéria), Montanhas de Camarões (Camarões), Planaltos de Futa Djalon
(Guine), foram bem reproduzidas pelo modelo. A Figura 3.1b mostra os tipos
de vegetação da superfície do modelo utilizando a classificação BATS. Em
geral, sobre a África Ocidental, entre 5oN a 20oN, três tipos da cobertura
vegetal predominam: a zona norte de 15oN é dominada pela vegetação tipo
semi-deserto e deserto, entre 15o e 10oN, a vegetação é principalmente
dominada pela savana, e na zona de costa, particularmente a oeste de 5oE,
ocorre uma ampla floresta natural verde.
45
Figura 3.1– a) Topografia e domínio do modelo representada por uma grade
de 50-km e intervalo de contorno de 200 m. As áreas de
maior elevação são indicadas por letras A (Planalto de Futa
Djalon), B (Planalto de Jos na Nigeria) e C (Montanhas de
Camarões).
b) Distribuição da vegetação do modelo sobre o domínio
simulado. (Continua)
46
Figura 3.1 - Conclusão
Para gerar as condições iniciais e de contornos necessárias para as
simulações, foram utilizados os dados da re-analise, da temperatura da
superfície do mar (TSM) e dos aerossóis. Os dados de re-analise são do
European Centre for Médium Weather Forecast (ECMWF), com uma resolução
de 2,5o e 23 níveis de pressão, (KALNAY et al., 1996). As TSM são da Ótima
Interpolação da Temperatura da Superfície do Mar (OISST em inglês)
(REYNOLDS et al., 2002) da National Ocean Atmosphere Administration
(NOAA), com 1 grau de resolução. Para a representação dos aerossóis os
dados utilizados foram da emissão antropogênica, referentes à queima da
biomassa das partículas de SO2, CB e de CO, da base de Dados da Emissão
Global para a Pesquisa Atmosférica (EDGAR em inglês), também com
resolução de 1 grau (OLIVIER et al. 2001). A poeira foi representada através
de dados da superfície relativos à textura do solo compilados com a resolução
de 1 grau, Zobler, (1999). Todos estes dados estão disponíveis na internet, no
seguinte servidor: http://users.ictp.it/~pubRegCM3/globedat.htm.
47
As simulações foram integradas para período de junho-julho-agosto-setembro
de 1983, 1978 e 1996, anos considerados como seco, normal e chuvoso,
respectivamente. Este período cobre a única estação chuvosa da região oeste
africana. Os três anos foram escolhidos dentro em uma série de 1970-2000,
através de médias mensais em relação a média da série (ver Figura 3.2). Os
anos supostamente influenciados pelos eventos de El Nino-Oscilação Sul
(ENOS) não foram considerados. Estes anos foram obtidos através da
classificação da NOAA (2007). O período considerado como de começo de
ENOS é de 01/07 de um ano e o término em 30/06 do próximo ano. Na Tabela
3.1 está mostrada uma série de anos referentes à ocorrência dos eventos do
ENOS.
Figura 3.2 - Média anual da precipitação (em mm/dia) e média da série com
período de 30 Anos.
48
Tabela 3.1- Anos de ocorrência de ENOS, e anos Neutros
EVENTOS ANOS
El Niño 1969-70; 1972-73; 1976-77; 1982-83; 1986-87; 1987-88; 1991-
92; 1992-93; 1993-1994; 1994-1995; 1997-98
La Niña 1970-71; 1971-72; 1973-74; 1974-75; 1975-76; 1984-85; 1988-
89; 1995-96; 1998-99 e 1999-2000.
Neutro 1977-78; 1978-79; 1979-80; 1980-81; 1981-82; 1983-84 1985-86;
1989-90; 1990-91; 1996-97 e 2000-2001.
Fonte: NOAA (2007).
As simulações incluem uma rodada de controle e dois experimentos para cada
ano (ver Tabela 3.2). Na primeira rodada de controle foram incluídos os
aerossóis antropogênicos (SO2, CO e CB) e a poeira (CONT1), e na segunda
só a poeira (CONT2). Em todos os dois casos os aerossóis inclusos não
interagem com a radiação e os parâmetros radiativos calculados resultam
unicamente das condições naturais relativa aos aerossóis considerados no
modelo. Já nos experimentos (EXP1 e EXP2) os aerossóis interagem com o
balanço radiativo e a diferença entre experimentos e controle permite avaliar os
efeitos dos aerossóis.
Tabela 3.2 – Experimentos
EXPERIMENTOS Descrição
3 CONT1 SO2, SO4, CO, CB mais POEIRA
3 CONT2 POEIRA
3 EXP1 SO2, SO4, CO, CB mais POEIRA
3 EXP2 POEIRA
Para a validação de resultados de simulações foram utilizados os dados do
Climate Research Unity (CRU, com a resolução de 0.5 grau), referentes à
temperatura e à precipitação, interpolados para a grade do modelo. Também
foram utilizados os dados de satélite Landsat aplicados a observação em 380
49
nm (TORRES et al. 2002), para validar os parâmetros radiativos simulados.
Para uma melhor avaliação do desempenho do modelo se faz necessário o
uso de métodos estatísticos, pois sabe-se que as previsões com os modelos
numéricos apresentam incertezas que podem ser decorrentes da
representação dos processos físicos ou mesmo da precisão utilizada nos
cálculos. Entre os métodos de avaliação escolhidos para análise feita neste
estudo estão o erro médio e a raiz quadrada do erro médio quadrático (EMQ).
As expressões destas medidas estão dadas na Tabela 3. O erro médio indica a
direção média dos desvios da previsão em relação às observações, enquanto
que o erro médio quadrático indica a magnitude do erro.
Tabela 3.3 - Expressões de grandezas estatísticas de medida dos erros
GRANDEZAS EQUAÇÃO ESPECIFICAÇÃO
ERRO MÉDIO )(1
1∑
=
−=N
iii Op
NEM
ERRO MÉDIO
QUADRATICO ∑=
−=N
iii OP
NEMQ
1
2)(1
Pi Previsão em cada ponto i
Oi Observação em cada ponto i
N Número total de pontos
50
51
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados das análises neste estudo são referentes às simulações com o
modelo RegCM3, sobre um domínio que inclui toda a África Ocidental, para a
estação chuvosa (JJAS), referentes aos anos de 1978, 1983 e 1996, que
correspondem a anos normal, seco e chuvoso, respectivamente. Todas as
simulações foram iniciadas em 01 de maio e terminaram em 01 de outubro. O
mês de maio foi retirado de análise para excluir os efeitos de condições iniciais
e de contorno. Antes de analisar os efeitos dos aerossóis na dinâmica da
monção africana será apresentada uma breve avaliação da climatologia e o
desempenho do modelo. Esta avaliação é feita através dos experimentos de
controle (CONT1/CONT2), para os quais os aerossóis não interagem com o
balanço radiativo.
4.1 Climatologia básica do modelo
Esta seção mostra a climatologia do domínio integrado, para ilustrar a
capacidade do modelo em reproduzir alguns parâmetros meteorológicos
considerados neste estudo. Para isso, os dados de re-análises do ECMWF
foram integrados para a grade do modelo e comparados com as saídas do
mesmo. A Figura 4.1 e 4.2 mostram a climatologia de temperatura observada e
simulada, para os anos de 1978 e 1983, respectivamente.Como se nota, o
modelo mostra valores da temperatura inferiores aos observados a partir do sul
da faixa longitudinal de aproximadamente 17oN. A Figura 4.3 mostra a
diferença entre a média anual da temperatura simulada e a observada para o
ano normal e seco, variando de 0o a -8oC sobre esta área da temperatura
subestimada pelo modelo. A faixa longitudinal de 17oN parece dividir a massa
do ar marítimo úmido advectado do Atlântico e o ar seco do Saara, e se
desloca acompanhando a posição da ZCIT. Os valores subestimados da
temperatura em relação à observação foram observados nos trabalhos prévios
de aplicação do modelo (AFIESIMAMA et al., 2006; KONARE et al., 2008) e
têm sido atribuídos a uma excessiva advecção vertical da energia estática
úmida pelo esquema de convecção de Grell. Para a área desértica o modelo
mostra valores superestimados em relação à temperatura observada, sendo
52
que o ano seco apresenta maior diferença (Figura 4.3, gráficos da parte
inferior). Este erro sistemático está ligado à tendência do modelo em
superestimar o gradiente meridional da temperatura em baixos níveis
(KONARE et al., 2008).
Com respeito à variação sazonal o modelo reproduziu bem a variação da
temperatura em relação à observação. O inicio da estação chuvosa apresenta
valores mais elevados da temperatura, diminuindo até atingir os valores
inferiores no mês de setembro, que corresponde ao fim de estação chuvosa
(Figuras 4.1 e 4.2). No entanto, a Figura 4.4 mostra o mês de junho do ano
seco com valores mais elevados em relação ao mês de julho, discordando dos
os dados de observação para o mesmo ano. O inverso foi observado para o
ano normal (1996), para o qual o mês de julho foi o mais quente em relação à
simulação. Na escala interanual o modelo reproduziu bem a variação da
temperatura, com o ano seco apresentando valores mais altos de 38oC,
enquanto que a temperatura do ano chuvoso não ultrapassa 36oC (Figura 4.3).
Para avaliar o comportamento do modelo relativamente às áreas, nas quais o
modelo subestimou e superestimou os valores da temperatura observada, foi
feita uma média entre a latitude 17oN-35oN sobre a longitude fixada entre 15oW
e 20oE (Figura 4.5), e entre 5oN a 17oN para a mesma longitude (Figura 4.6). A
maior diferença entre a temperatura simulada e a re-analise foi observada
entre a longitude 15oW e 12oW, uma área de mistura entre o continente e a
superfície do oceano. Essa área pode estar sob efeito da influencia da forte
variação da temperatura entre o continente e o oceano. Outra área de
anomalia ligada supostamente à topografia do domínio (existência de
montanhas entre 15oN a 25oN, Figura 3.1) foi observada entre 9oE a 20oE.
Para além destas anomalias só o ano seco mostrou um afastamento
acentuado sobre o deserto de Saara.
Já, para a Figura 4.6, representando a área onde os valores da temperatura
foram subestimados, a temperatura simulada segue a variação da observação.
Contudo, a diferença entre as duas temperaturas é mais acentuada sobre o
53
Saara. Em relação às observações sobre o Sahel, houve pouca diferença entre
o modelo e a observação, exceto nas áreas entre 9oE a 20oE. Nos dois casos,
essas áreas de maior diferença entre o modelo e a observação são áreas onde
a rede de observação é menos regular devido à existência de zonas
montanhosas (AFIESIMAMA et al., 2006; e KONARE et al., 2008).
54
Figura 4.1 - Temperatura do ar (em oC) representada através de médias mensais do
ano de 1978, considerado ano chuvoso.
55
Figura 4.2 - Idêntico à Figura 4.1, mas para o ano de 1983, considerado ano seco.
56
Figura 4.3 - Temperatura média anual do ano chuvoso (1978) e do ano seco
(1983) (gráficos de cima) e a diferença entre a média anual
simulada e a observada para os dois anos (gráficos de baixo).
Unidade, °C.
57
Figura 4.4 - Média mensal da temperatura (em oC) simulada e observada.
58
Figura 4.5 – Comparação entre a temperatura (em oC) simulada e observada sobre o
Saara, através da média entre 17oN e 35oN, ao longo da longitude 15oW a
20oE. A figura mostra como varia o erro sistemático do modelo, causado
pela superestimação da temperatura na superfície.
59
Figura 4.6 – Comparação da temperatura (em oC) simulada e observada sobre o
Sahel, através da média entre 5oN e 15oN, ao longo da longitude 15oW a
20oE. A figura mostra como varia o erro sistemático do modelo, causado
por excesso de transporte da energia estática úmida pelo esquema de
Grell.
Em relação à precipitação, a comparação entre a observação e a simulação
(Figura 4.7 para o ano chuvoso, Figura 4.8 para o ano seco) mostra que o
excesso de transporte da energia estática úmida observado ao sul de 17oN,
devido ao erro sistemático do esquema de Grell, influenciou substancialmente
no padrão da precipitação do modelo. Para todos os anos, de junho a
setembro observa-se claramente que os valores da precipitação foram
superestimados para quase toda a região sul de 17oN, variando de 0 a 5
mm/dia, com a exceção de zonas costeiras onde ocorreram valores
subestimados. O padrão de precipitação parece acompanhar a configuração
do ar úmido advectado do Atlântico para norte do Sahel.
60
Sazonalmente, observa-se, para todos os anos, uma nítida variação meridional
da precipitação acompanhando o deslocamento da ZCIT, a qual atinge a
posição mais ao norte geralmente em agosto, correspondente ao mês de maior
volume de precipitação na África Ocidental. Contudo, na Figura 4.10 se
observa uma tendência do modelo em atingir a precipitação máxima em
setembro, divergindo dos dados de re-analise. A maior discrepância foi
observada em relação à máxima do mês de julho de 1978. Esta anomalia
parece estar ligada ao fato de o modelo não conseguir acompanhar uma
variação rápida da precipitação. Em relação à variação interanual, o modelo
reproduziu razoavelmente a variação da precipitação. No entanto, foi
observada uma grande diferença entre a simulação e a observação durante o
ano seco (1983) em relação a 1978 e 1996, ano chuvoso e normal
respectivamente (Figura 4.10). A comparação do ano chuvoso e ano seco
(Figura 4.9) revela uma maior diferença entre a média anual da precipitação
simulada e a média observada.
61
Figura 4.7 - Precipitação média mensal simulada e observada para o ano chuvoso (em
mm/dia).
62
Figura 4.8 - Idêntico à Figura 4.7, mas para o ano de 1983, considerado ano seco.
63
Figura 4.9 - Precipitação média anual (em mm/dia) do ano chuvoso e ano seco,
representada na parte superior da figura, e a diferença dessa média
com a observada durante os dois anos (chuvoso e seco) (parte
inferior da figura).
64
Figura 4.10 - Média mensal da precipitação (mm/dia) simulada e observada. O ano
chuvoso (1978) é representado pelas cores preta (simulação) e azul
(observação), as cores vermelha e verde clara representam a
simulação e observação, respectivamente, para o ano seco (1983) e
para o ano normal (1996) a cor verde corresponde à simulação e a cor
castanha a observação.
A estrutura da MA, caracterizada pelo fluxo da monção dominado pelo vento
de sudoeste e o fluxo do Harmattan dominado pelo vento de nordeste, está
representada através de médias anuais do vento em 925 hPa (Figura 4.11).
Na escala espaço-temporal, as duas massas do ar foram bem simuladas pelo
modelo em comparação com os dados da observação. Contudo, observa-se
que o modelo superestima a velocidade, assim como a magnitude do vento da
monção para todos os anos. Os valores mais altos da velocidade e da
magnitude do vento podem ser a causa do excesso de transporte da umidade
pelo esquema de Grell. Sobre este erro sistemático, Todd et al. (2008b)
testaram a sensibilidade de vento de baixos níveis e vento próximo à superfície
considerando a região de Bodélé no norte do Chade utilizando o modelo MM5.
65
Neste estudo, observaram que o vento simulado é mais sensível à escolha do
esquema PBL (Planetary boundery-layer) e a resolução vertical. Baseado
nesta lógica, Konare et al. (2008) concluíram que este erro sistemático do
modelo RegCM3 resulta em parte da limitação do esquema e da resolução
vertical. No entanto, não foi observada uma diferença relativamente ao
posicionamento da ZCIT entre a simulação e a observação, como foi notado no
trabalho de Konare et al. (2008). Anualmente os fluxos de sudoeste, assim
como os de nordeste, são mais ativos durante o ano chuvoso relativamente ao
ano seco (Figura 4.11).
Outras estruturas do vento imergidas dos lados da MA são os jatos de leste
Africano (JLA) e o jato de leste tropical (JLT). A Figura 4.12 apresenta a
configuração do JLA mostrando o seu núcleo principal centrado na África
Ocidental (entre 15oN a 20oN), estendendo em direção leste. Nota-se que o
modelo reproduziu bem a posição do JLA em relação aos dados observados.
Contudo, o modelo apresenta a configuração do núcleo menos ativa. A
diferença entre a simulação e a observação é mais visível no padrão do ano
seco, com o núcleo quase desconfigurado sobre o continente. A variação
interanual mostra o jato de leste africano mais intenso durante o ano chuvoso
em relação ao ano seco, tanto para a simulação como para a observação.
O jato de leste tropical (JLT), na alta troposfera, deve a sua existência à
diferença de temperatura entre o Platôt de Tibet e o Oceano Índico. A
configuração do JLT é representada através do vento médio em 200 hPa,
localizado entre -5oS a 20oN e atravessando longitudinalmente todo o
continente Africano. A Figura 4.13 mostra o seu núcleo sobre o Oceano Indico,
estendendo-se zonalmente em direção a oeste e meridionalmente entre -5oS e
20oN. Contrário ao JLA, o núcleo do JLT apresenta valores simulados de
magnitude e velocidade do vento, superiores aos da observação. Na escala
interanual, a configuração do JLT é mais ativa durante o ano chuvoso em
ralação ao ano seco.
66
Figura 4.11 Vento médio em 925 hPa (em m/s) mostrando o fluxo da monção e do
Harmattan e a ZCIT.
67
Figura 4.12 - Vento médio em 700 hPa (m/s) representando o Jato de Leste Africano
(JLA). Na parte superior está representada a simulação e na parte
inferior a observação.
68
Figura 4.13 - Média anual do vento em 200 hPa (em m/s), representando a
configuração do Jato de Leste Tropical (JLT). A simulação é
representada pelos gráficos de cima e a observação pelos gráficos da
parte inferior.
4.2 Avaliação estatística do desempenho de modelo
Para uma avaliação adicional da habilidade do modelo em representar os
parâmetros considerados neste trabalho foram calculados o erro médio e erro
médio quadrático, representados na Figura 4.14. O erro médio indica a direção
média dos desvios da previsão em relação às observações enquanto o erro
médio quadrático indica a magnitude do erro da previsão em relação à
observação. A Figura 4.14 mostra anomalias da temperatura para o ano de
1978 com erros da previsão variando de -4oC a 4oC e as linhas de contornos
seguindo o mesmo padrão do erro médio, com valores variando também de -
4oC a 4oC. A maior variação é observada para o ano de 1983, que corresponde
ao ano seco, com valores variando de -6oC a 6oC. Essa anomalia para o ano
69
seco é consistente com a diferença da temperatura média anual entre a
simulação e observação mostrada na Figura 4.3, na qual o ano seco apresenta
maior diferença. Adicionalmente, o ano seco apresenta valores de temperatura
superiores em relação ao ano chuvoso e normal (ver Figura 4.4), portanto, o
modelo parece não conseguir acompanhar a variação anual da temperatura
extrema.
Para a precipitação o desvio da previsão em relação à observação é pouco
significativo sobre a África Ocidental, com anomalias positivas variando de 0 a
2 (mm/dia), e anomalias negativas mais significativas sobre a costa da Guinè e
sobre Camarões e a Nigéria, com valores variando de -1 a -6 (mm/dia). Estas
anomalias negativas são supostamente ligadas à topografia dessas áreas que
apresentam zonas montanhosas. O ano seco (1983) apresenta maiores
anomalias positivas com valores até 5 (mm/dia), e menores anomalias
negativas sobre as áreas montanhosas supracitadas. A influência das zonas
montanhosas nos resultados deve-se à falta da regularidade da rede de
observações na área.
Em resumo, a climatologia dos principais elementos meteorológicos analisados
neste estudo foi bem reproduzida pelo modelo. Contudo, foi observada a
presença de alguns viés, sobretudo relativamente aos valores da temperatura
e da precipitação. As condições sinóticas reproduzidas pelo modelo são
condições básicas necessárias para o processo de emissão dos aerossóis na
atmosfera. O parâmetro meteorológico mais sensível à emissão de poeira é o
vento (MENUT, 2008). No item a seguir será apresentada a climatologia dos
aerossóis do modelo.
70
Figura 4.14 - Erro Médio e Erro Médio Quadrático. Os valores negativos mostram as
anomalias negativas e os valores positivos as anomalias positivas. As
linhas de contornos representam o erro médio quadrático.
4.3 Climatologia dos aerossóis
Os erros na avaliação da velocidade do vento ligados a simulação do modelo
podem ter incidência sobre os valores da espessura ótica dos aerossóis (EOA).
Esses erros podem aumentar as incertezas relativamente à comparação
desses valores com os dados de satélite Nimbus-7/TOMS provenientes do
sistema de processamento de ozono (OPT em inglês) da NASA. A espessura
ótica dos aerossóis é simulada no intervalo do visível entre 350-540nm e os
dados de TOMS monitorados na banda de 380nm.
Relativamente aos anos escolhidos neste estudo (1978, 1983 e 1996), o ano
de 1983 é o único cuja cobertura de dados de satélite é completa para o
71
período de junho a setembro (os dados de Nimbus-7 cobrem período de
novembro de 1978 a 1993). Por esse motivo, a comparação foi feita somente
para o ano de 1983. No período chuvoso sobre a África Ocidental observa-se
uma fraca prática de queima de biomassa (LIOUSSE et al., 1996), portanto a
espessura ótica dos aerossóis durante este período é dominada pela
contribuição de poeira. Devido a este fato, só se observa a EOA sobre áreas
fontes da emissão de poeira na África Ocidental para o EXP1, em que foram
incluídos o sulfato e o carbono, além da poeira. Na Figura 4.15 está
representada a configuração da espessura ótica de dados de TOMS,
mostrando uma cobertura mais intensa da carga dos aerossóis entre 8oN a
25oN, correspondente à área em que se observa maior emissão de poeira na
África Ocidental. Nessa região se destacam as duas maiores fontes de
emissão, uma localizada entre o Mali e a Mauritânia (centrada entre 17oN e
12oW), cuja configuração se observa com maior nitidez durante o mês de
junho, e outra entre Niger e a região de Bodelé no Chade (entre 15oN e 18oE),
apresentando uma configuração mais ativa durante junho e julho. O modelo
reproduziu espacialmente bem estes dois máximos, assim como a
configuração geral da EOA tanto para o ano seco (Figura 4.16) como para o
ano chuvoso (Figura 4.7). Todavia, em comparação com os dados de TOMS, o
modelo mostrou valores superestimados sobre a África Ocidental, com maior
amplitude sobre as duas fontes de emissão. No entanto, analisando o perfil
vertical sobre estas áreas, uma quantidade substancial de poeira se localiza na
camada mais baixa da atmosfera (inferior a 1km), difícil de ser monitorada pelo
satélite (ZAKEY et al., 2006; KONARE et al., 2008), a qual pode causar a
subestimação dos dados de TOMS. Os gráficos do albedo de espalhamento
simples (Figura 4.18) apresentam consistência com a espessura ótica dos
aerossóis, mostrando as áreas de maior espessura ótica dos aerossóis
coincidindo com as de maior espalhamento da radiação da onda curta.
Na escala sazonal o modelo reproduziu bem a variação da EOA, que atinge
valores superiores e extensões maiores sobre as áreas fontes de emissão
durante os meses de julho e agosto de cada ano. Na escala de variação
interanual, a EOA do ano chuvoso (Figura 4.17) é menor em relação ao ano
72
seco (Figura 4.16), como era de esperar. Comparando os dois experimentos
(EXP1 e EXP2, Figura 4.19), observa-se que, para os anos chuvoso (1978) e
normal (1996), o EXP2 apresenta valores superiores em relação ao EXP1,
enquanto que para o ano seco (1983) foi observado o contrário. Foi observada
uma anomalia entre o ano chuvoso e o ano seco, em que o EXP2 mostra
valores máximos da EOA do ano seco inferiores em relação ao ano chuvoso, o
que não foi notado no EXP1. No entanto, o efeito de primeira ordem da poeira
é o esfriamento do sistema superfície e atmosfera (KONARE et al., 2008), com
repercussões sobre a diminuição do fluxo de calor para a atmosfera e
conseqüentemente na diminuição da precipitação. Levando em conta este fato,
o EXP1 estaria mais próximo da realidade, porque o ano úmido teria menos
carga da EOA em relação ao ano seco (Figura 4.19).
Figura 4.15 - Espessura ótica dos aerossóis (EOA)-Nimbus-7/TOMS.
73
Figura 4.16 - Espessura ótica dos aerossóis simulada e observada para 1983.
74
Figura 4.17 - Espessura ótica dos aerossóis simulada para 1978.
75
Figura 4.18 – Albedo de espalhamento simples (AES), para o ano chuvoso e seco.
76
Figura 4.19 - Comparação da espessura ótica dos aerossóis entre os anos simulados
e entre os dois experimentos, através da média mensal.
A circulação de escala planetária é responsável pelo transporte de poeira a
distancias que podem atingir milhares de km em torno do globo (Swap et al.,
1992). O impacto sobre o clima e ecossistemas remotos depende de fluxo de
massa e propriedades óticas e físicas das regiões emissoras dessas partículas
(LIAO e SEINFELD, 1998). Neste estudo foi avaliado o fluxo de massa de
poeira estimado pelo RegCM3 através da seção transversal meridional e zonal
(Figura 4.20 para o ano de 1978 e Figura 4.21 para o ano 1983). A massa de
poeira transportada em direção sul foi determinada através da componente
meridional sobre a latitude 15oN (média entre 15oW a 15oE). Essa massa
transportada pode influenciar no ecossistema da África Ocidental e zonas
equatoriais. No inverno a poeira pode atingir áreas mais distantes como a
Bacia de Amazônia (SWAP et al., 1992; KAUFMAN et al., 2005). O fluxo em
direção a oeste é determinado através da componente zonal fixada entre 35oW
a 35oE (média entre a latitude 5oN a 25oN). Nesta trajetória, a poeira é
77
transportada da costa oeste africana e depositada no Oceano Atlântico e Ilhas
de Cabo Verde, podendo atingir o continente americano, como as áreas de
Caribe (OTT et al., 1991). A deposição da poeira da África Ocidental é
considerada uma importante fonte de nutrientes, podendo alterar o ciclo
bioquímico de ecossistemas oceânicos e terrestres, tal como no norte do
Oceano Atlântico (TALBOT et al., 1986). Nos gráficos do perfil vertical zonal
(Figura 4.20 e Figura 4.21) observam-se dois núcleos de concentração da
carga de poeira que coincidem com as áreas das duas fontes de emissão
observadas na estrutura da espessura ótica (Figura 4.16 e Figura 4.17). O
perfil vertical evidencia as características do ar do Saara, com forte movimento
vertical carregando a poeira até aos níveis da troposfera média e superior. Nos
níveis mais elevados pode se observar o predomínio do fluxo horizontal sobre
a componente vertical, com forte velocidade do vento. Essa componente
horizontal foi identificada, por exemplo, por Carlson e Prospero (1972),
Karyampudi e Carlson (1988) e Konare et al. (2008). Este perfil mostra um forte
transporte vertical e indica que uma quantidade substancial da carga de poeira
atinge a alta troposfera, onde é transportada pelos fortes ventos de leste.
Resumindo, o modelo foi muito bem sucedido na simulação de condições
sinóticas que levam a evolução temporal e espacial da carga de poeira. A
dispersão, devido aos ventos fortes de superfície e transporte vertical, levou
uma quantidade substancial de poeira nos níveis mais elevados de regiões
fontes para áreas distantes.
78
Figura 4.20 - Seção transversal zonal e meridional dos aerossóis em (kg/kg), 1978.
79
Figura 4.21 - Seção transversal zonal e meridional dos aerossóis em (kg/kg), 1983.
4.4 Impacto da Forçante Radiativa dos aerossóis 4.4.1 Impacto na Temperatura
Um importante parâmetro para descrever o efeito da presença dos aerossóis
na atmosfera é o albedo de espalhamento simples (AES), que determina o
grau da difusão das partículas dos aerossóis. A Figura 4.18 mostra os valores
de AES entre 0,2 a 1,6 e a Figura 4.22 mostra valores negativos de TDA entre
-35 a 0 W/m2, significando um esfriamento geral do sistema
superfície/atmosfera induzido pela carga dos aerossóis e o albedo de
espalhamento simples. O albedo da superfície do mar é relativamente baixo,
por isso os valores da forçante radiativa de TDA são mais efetivos sobre o
leste do Oceano Atlântico Norte e alcançam valores de -35 W/m2, com uma
espessura ótica de 1,4 sobre a área da costa de Mauritânia. Esses valores de
forçante radiativa são consistentes com os valores obtidos por Konare et al.
80
(2008), que obtiveram valores de forçante de topo de atmosfera de -30 W/m2,
com uma espessura ótica de 1. Neste estudo foi utilizada uma grade de 50 km
enquanto que Konare et al. (2008) utilizaram uma grade de 60 km. Isso pode
ser a causa da diferença observada entre os valores da forçante radiativa.
Também Li et al. (2004) observaram os valores variando de -32 a -38 W/m2 por
unidade de espessura ótica sobre esta mesma área, para o período de JJA,
baseando na observação de satélite sobre o Oceano Atlântico. Mais para o
interior do continente, sobre a superfície coberta pelo deserto de Saara, com o
solo brilhante, o albedo é mais elevado, e consequentemente, a magnitude da
forçante radiativa é fortemente reduzida.
A forçante radiativa na superfície Figura 4.23 atinge os valores de -70 W/m2
sobre as áreas fontes da emissão de poeira. Localmente, os valores de
máxima forçante radiativa são maiores que os valores simulados pelo modelo
GCM (TDA=-25 W/m2), principalmente devido à alta resolução utilizado neste
estudo. No entanto, para a região inteira a média das forçantes radiativas é
consistente com os recentes estudos de (MILLER et al., 2004; YOSHIOKA et
al., 2007; KONARE et al., 2008). Os valores da FRS determinam o quanto
superfície é esfriada sob efeito dos aerossóis.
A diferença entre TDA e SRF (ATM) determina o aquecimento da atmosfera
induzido pelos aerossóis. A Figura 4.4 mostra valores positivos desta
diferença, indicando o aquecimento da atmosfera devido à existência de
partículas absorventes na componente do aerossol atmosférico. Os valores de
ATM são mais intensos durante o ano seco, sobretudo para o mês de julho e
agosto, o que leva a supor que este efeito de aquecimento pode ter
repercussões sobre a progressão do resfriamento adiabático, inibindo a
formação dos sistemas convectivos, e como resultado o padrão da precipitação
é afetado. A fraca estrutura do Jato de Leste Africano, cujo núcleo está quase
desconfigurado durante o ano seco (Figura 4.12), pode ser causada por este
efeito de forçante radiativa na atmosfera, e como conseqüência, a seca
observada durante o ano de 1983. Contudo, a influência deste termo de
aquecimento sobre a temperatura do sistema terra/atmosfera é inferior
81
comparado com o efeito do termo de esfriamento da forçante radiativa no topo
de atmosfera (TDA).
A variação na escala sazonal mostra os meses de junho e setembro com
valores menos intensos de TDA, FRS e ATM, correspondendo ao período em
que os ventos de baixos níveis e o fluxo da monção são menos intensos.
Portanto, a emissão da poeira é menos intensa. Contrariamente aos meses de
julho e agosto, os padrões do vento já se encontram bem ativos e os valores
das forçantes radiativas atingem valores máximos. Na escala interanual, como
era de se esperar, o ano seco apresenta valores mais elevados tanto para
TDA, quanto para FRS, assim como para ATM.
82
Figura 4.22 - Forçante radiativa no topo da atmosfera (TDA), em W/m2.
83
Figura 4.23 - Forçante radiativa na superfície (FRS), em W/m2.
84
Figura 4.24 – Forçante radiativa na atmosfera (ATM) em W/m2.
85
O efeito dos aerossóis sobre a temperatura na superfície e na atmosfera foi
avaliado através da diferença entre a simulação com interação de aerossóis
(EXP1/EXP2) e sem interação (CONT1/CONT2). Na Figura 4.25 para o ano
chuvoso e Figura 4.26 para o ano seco, observa-se a variação da temperatura
na superfície sobre todo o domínio devido ao efeito dos aerossóis, causando
um esfriamento quase generalizado sobre todo o domínio. Para o ano chuvoso,
no entanto, e para o EXP1, o efeito dos aerossóis na temperatura é dominado
pelo aquecimento da superfície, supondo a contribuição do aerossol
antropogênico no aumento da concentração de partículas absorventes, o que
não foi observado com a simulação considerando só a poeira. As áreas com
máximo resfriamento coincidem com as áreas de maior carga de poeira,
alcançando valores de -1.8oC. Este esfriamento se deve a redução da radiação
da onda curta que atinge a superfície. Sobre o oceano não se observou um
resfriamento substancial para além do verificado devido à forçante do topo de
atmosfera (Figura 4.22) Segundo Konare et al. (2008), isto se deve ao fato de
que as temperaturas da superfície do mar (TSM) serem incluídas na simulação
e não reagirem na redução da radiação incidente. Comparando os dois anos
(chuvoso e seco), o esfriamento da superfície foi mais intenso durante o ano
seco. Porém, o modelo parece não acompanhar bem a variação do efeito de
poeira (EXP2) entre o ano seco e chuvoso, como no caso onde a poeira é
simulada juntamente com os aerossóis antropogênicos.
Como foi mencionado, o JLA deve a sua existência principalmente ao elevado
gradiente de temperatura e umidade na baixa troposfera entre o deserto de
Saara e o Golfo da Guiné (BURPEE, 1972). Para ilustrar este gradiente de
temperatura numa estrutura tridimensional, foi calculada uma média entre
15oW a 15oE em cada camada de altitude variando de 1000 a 100 hPa. As
Figuras 4.27 e 4.28 mostram a variação da temperatura num perfil vertical
induzida pela carga dos aerossóis. Nestas figuras, pode se observar o
predomínio do esfriamento causado pelas partículas dos aerossóis na
atmosfera. Este esfriamento varia de 0oC a -1oC, predominando ao longo de
toda a estação chuvosa durante todos os anos. No entanto, a variação na
escala sazonal mostra aumento do gradiente, isto é, o aumento do fluxo de
86
calor durante julho e agosto do ano seco, e junho e julho do ano normal. Na
escala interanual (Figura 4.31), a variação é dominada pela subsidência do ar
frio, com maior intensidade durante o ano chuvoso para o EXP1. Em
comparação com o EXP2 a subsidência do ar frio é menos intensa durante o
ano chuvoso em relação ao EXP1, sendo que para o ano seco e normal a
diferença é menos acentuada.
A intensa subsidência do ar frio que se observou nestas latitudes (15oN a 35oN)
corresponde à área de maiores valores da carga de poeira emitida para a
atmosfera, representada no perfil vertical zonal mostrado na Figura 4.23,
portanto onde o resfriamento devido ao espalhamento causado pelas
partículas de poeira no topo da atmosfera é maior. O esfriamento perto da
superfície é causado primeiramente pela forçante de TDA segundo Yashioka et
al. (2007) e Konare et al. (2008).
87
Figura 4.25 – Efeito dos aerossóis na temperatura em ºC, para o ano chuvoso (1978).
88
Figura 4.26 - Efeito dos aerossóis na temperatura em ºC, para o ano seco (1983)
89
Figura 4.27 – Seção transversal ilustrando o gradiente da temperatura em ºC entre o Saara e o Golfo da Guiné.
90
e o sul do Saara.
Figura 4.28 - Idêntico à Figura 4.27, mas para o ano 1983.
91
4.4.2 Impacto na Circulação da Monção Oeste Africana
O impacto dos aerossóis na dinâmica da circulação monçônica é avaliado
através da diferença da componente do vento em 925 hPa entre os
experimentos EXP1/EXP2 e CONT1/CONT2. A circulação diferencial da
monção está representada na Figura 4.29, referente ao ano de 1978, e Figura
4.30 para o ano 1983, nas quais os valores positivos indicam a intensificação
da circulação devido ao efeito de aerossol, os valores negativos o
enfraquecimento e as setas a direção e a intensidade da circulação diferencial.
Na parte continental do domínio da monção, verifica-se claramente a tendência
de aerossol induzir uma circulação diferencial oposta ao fluxo de monção, com
conseqüente enfraquecimento da monção, enquanto que o fluxo do Harmattan
é reforçado. Contudo, não foi observado o deslocamento da ZCIT para o sul
como notado no recente trabalho de Konare et al. (2008). Na parte do oceano,
a circulação diferencial mostra a intensificação do fluxo da monção e como
resultado houve um aumento da precipitação quando o efeito de aerossóis é
considerado (Figura 4.37 e 4.38). Este aspecto foi observado no recente
trabalho de Konare et al. (2008). No entanto, isto não foi observado nos
estudos anteriores realizados com MCG, o que pode ser devido à baixa
resolução do MCG ou à diferença na parametrização do esquema dinâmico na
resposta à forçante radiativa da poeira. Comparando os dois experimentos
(EXP1 e EXP2), vê-se na Figura 4.29 que o EXP1 apresenta uma magnitude
positiva do vento do lado da monção indicando a sua intensificação, enquanto
que o EXP2 indica sinais de enfraquecimento. No entanto, para o ano chuvoso,
se esperaria a intensificação de monção, como simulado no EXP1. Para o ano
seco todos os experimentos mostram o sinal de enfraquecimento da monção,
mas o EXP1 mostra valores mais elevados. Isto reforça a idéia de que o
modelo não consegue acompanhar a variação do efeito de poeira entre um ano
chuvoso e um ano seco, como no caso de EXP1.
92
Do lado do Harmattan, dominado pelos ventos de nordeste, o sinal de
intensificação é predominante para todos os anos, sendo mais intenso para o
EXP1. A intensificação da circulação de nordeste é resultante da circulação
diferencial anticiclônica, associada ao aumento da pressão ao nível do mar
sobre as regiões fonte de emissão de poeira do Saara e uma forte subsidência
devido ao efeito da poeira (KONARE et al. (2008). Nessas áreas, como se
pode notar nas Figuras 4.27 e 4.28, o sinal de enfraquecimento se deve
basicamente à redução da EEU entre o Golfo da Guiné e o Sul de Saara
(Eltahir, 1998), como conseqüência do esfriamento e redução de fluxo de
superfície sob efeito dos aerossóis sobre o Saara e norte de Sahel (Figuras
4.27 e 4.28). Este esfriamento causou maior estabilidade na troposfera e
aumento na subsidência sobre o norte do Sahel, tendendo a atuar como
bloqueio do fluxo da energia. Em comparação com os resultados do MCG,
nota-se que a resolução mais fina do modelo RegCM3 permite uma melhor
descrição dos sistemas de meso-escala e precipitação associada sobre a
região.
93
Figura 4.29 - Efeito do aerossol na circulação monçônica, obtido através da diferença
do vento em m/s, em 925 hPa (EXP1-CONT1, 1978).
94
Figura 4.30 – Idêntico à Figura 4.29, mas para o ano 1983.
95
4.4.2.1 Impacto no Jato de Leste Africano e no Jato de Leste Tropical
Alguns estudos indicam que a poeira pode modificar a dinâmica do JLA, que
interage com ondas de leste africana associadas à linhas de instabilidade,
provocando chuvas sobre a África Ocidental (JONES et al., 2003; PAETH and
FEICHTER, 2007; YOSHIOKA et al., 2007). Contudo, o efeito de aerossóis na
dinâmica de atmosfera associado ao JLA está pouco documentado. O
impacto da poeira sobre o JLA e JLT, foi avaliada através da média de
circulação diferencial em 700 e em 200 hPa.
No caso do JLA, a forçante radiativa dos aerossóis provocou uma
intensificação e enfraquecimento de parte e de outro do núcleo do JLA (Figura
4.31 para 1978, e Figura 4.32 para o ano de 1983). Nestas figuras observa-se
que, para o ano chuvoso (1978) (Figura 4.31, EXP1), o sinal de
enfraquecimento predomina sobre a área de posicionamento do JLA e o
contrário se observa para o EXP2. Para o ano de 1983, correspondente ao
ano seco, o sinal é dominado pela a intensificação do JLA, com maior sinal
para o EXP1. O JLA é mantido pelo contraste entre o ar seco do Saara e o ar
úmido da monção. Nota-se a divisão do jato em dois ramos, um na posição
mais ao norte e outro mais ao sul da posição do JLT (ver a Figura 4.12). O
ramo norte ficou sempre intensificado, o que constitui uma das características
do JLA. Esta intensificação do ramo norte do núcleo do JLA não foi observada
nos estudos anteriores com MCG, o que pode estar ligado à baixa resolução
deste tipo de modelo. A análise da seção transversal meridional do vento
diferencial (Figura 4.35, para o ano de 1978, Figura 4.36 para 1983) mostra
que a intensificação da componente norte do JLT está associada com a forte
subsidência entre 15oN a 30oN. Esta subsidência está associada a um
fortalecimento da circulação anticiclônica ao norte de 25oN (sobre a Algeria),
gerada pelo efeito de resfriamento da troposfera devido à carga de poeira.
Resultados semelhantes foram observados no recente trabalho de Konare et
al. (2008).
96
Figura 4.31 - Efeito dos aerossóis na circulação do JLA, representado através da
média mensal do vento em m/s (EXP1-CONT1) em 700 hPa.
97
Figura 4.32 – Idêntico à Figura 4.31, mas para o ano 1983.
98
Em relação ao JLT (Figuras 4.33, e 4.34), cujo posicionamento se observa
entre -5oS a 20oN, nota-se uma circulação diferencial dominada pela
intensificação do mesmo no EXP1, enquanto que no EXP2 os dois sinais são
observados em relação ao ano chuvoso (1978). Para o ano 1983,
correspondente ao ano seco, o enfraquecimento do jato é dominante tanto no
EXP1 no EXP2. Estes efeitos são também avaliados através da seção
transversal meridional do vento diferencial vertical (Figuras 4.35 e 4.36), onde
se observa o predomínio do fluxo de calor entre 5oN e 20oN no EXP1,
indicando a intensificação do JLT observado para o mesmo experimento da
Figura 4.33. Nos outros casos a subsidência do ar frio predomina sobre o
fluxo de calor, portanto o sinal de enfraquecimento é mais intenso. O aumento
da subsidência em alto nível, notório no ano seco (Figura 4.46), parece ser
resposta à forte subsidência induzida pela carga de poeira na baixa troposfera
e enfraquecimento geral do fluxo do calor da monção, como foi comentado
por Konare te al., (2008). Em estudos anteriores o enfraquecimento de JLT e
intensificação do JLA têm sido considerados uma das razões da diminuição
da precipitação sobre o Sahel (JANICOT, 1992; GRIST and NICHOLSON,
2001; NICHOLSON e GRIST, 2003).
A Figura 4.47 mostra o efeito de aerossol na precipitação no Sahel através da
diferença entre experimentos EXP1/EXP2 e CONT1/CONT2. Na Figura 4.47
se observa o predomínio do sinal da redução da precipitação sobre a África
Ocidental, com exceção a zona costeira mais para o interior do oceano onde
se observa um núcleo de aumento da precipitação devido ao efeito de
aerossol. Quando o efeito dos aerossóis é considerado na simulação a
diminuição da precipitação observada sobre o continente, na África Ocidental,
parece ser causada pela diminuição da energia estática úmida (EEU) devido
ao resfriamento induzido pela carga dos aerossóis na atmosfera. Entre os
dois experimentos a maior redução da precipitação ocorre no EXP1.
Este estudo mostra um feedback positivo em relação à forçante radiativa na
manutenção de período seco sobre África Ocidental, como foi constatado pelo
Yoshioka et al. (2007) e Konare et al. (2008). Em particular, os aerossóis
99
antropogênicos incluídos no EXP1, mostraram impacto tanto na circulação da
monção e sistemas de meso-escala quanto na resposta de modelo na
variação sazonal e interanual da circulação atmosférica regional e o efeito
dessa circulação na precipitação.
100
Figura 4.33 - Efeito de aerossol na circulação do JLT, representado através da média
mensal do vento em m/s, em 200 hPa.
101
Figura 4.34 – Idêntico à Figura 4.33, mas para o ano 1983.
102
Figura 4.35 - Corte transversal meridional do diferencial vento em m/s (EXP1-
CONT1), representado através da média entre 15°W a 15°E.
103
Figura 4.36 – Idêntico à Figura 4.35, mas para o ano 1983.
104
Figura 4.37 - Efeito de aerossóis na precipitação em mm/dia (EXP1-CONT1) para o
ano 1978.
105
Figura 4.38 –Idêntico à Fig. 4.47, mas para 1983.
106
107
5 CONCLUSÔES
Neste estudo foi utilizado o modelo RegCM3 para investigar o efeito radiativo
de aerossóis antropogênicos e poeira, e seu impacto na dinâmica da monção
oeste africana e a conseqüente implicação na precipitação da região. O
modelo inclui um esquema interativo de poeira e aerossóis antropogênicos,
integrado para um domínio que inclui toda a África Ocidental. As simulações
foram integradas no tempo para um ano seco (1983), normal (1996) e
chuvoso (1978). Duas séries de experimentos de controle foram realizadas
para cada ano, uma com poeira, sulfato e carbono e outra só com a poeira.
Também, para o experimento considerando os efeitos dos aerossóis foram
realizadas igualmente duas séries de experimentos: a primeira (EXP1)
considera a poeira, sulfato e carbono e a segunda (EXP2) só a poeira.
Referente aos dois últimos casos de experimentos (EXP1 e EXP2), a média
da espessura ótica mostra uma estrutura espaço-temporal bem reproduzida
pelo modelo, comparada com os dados de satélite TOMS.
Os resultados mostraram que, sob o efeito dos aerossóis, a radiação que
atinge a superfície é reduzida assim como o fluxo da energia sobre o Saara e
a energia estática úmida ao sul do mesmo. Este efeito provoca a redução do
contraste entre a massa do ar continental e marítima, causando o
enfraquecimento da monção e conseqüente redução da precipitação
associada. A inclusão dos aerossóis antropogênicos juntamente com a poeira
(EXP1) mostrou os seguintes resultados comparados com o EXP2, em que foi
considerada somente a poeira:
• Foi constatado que para o ano seco a monção fica mais enfraquecida
com a inclusão do aerossol antropogênico na simulação (EXP1) do que
no experimento em foi considerado somente a poeira (EXP2). Para o
ano chuvoso o EXP1 mostra a intensificação da monção, enquanto que
no EXP2 a mesma foi enfraquecida.
108
• Durante o ano chuvoso, sob o efeito de aerossol antropogênico e de
poeira (EXP1), O JLA fica enfraquecido enquanto que o JLT
intensificado. Para o EXP2 (onde é considerado somente o impacto da
poeira) o efeito sobre os dois jatos é contrário, isto é, a intensificação do
JLT e enfraquecimento do JLT, características consideradas como
anomalias dos dois sistemas durante um ano seco.
• Durante o ano seco, o JLA fica intensificado e o JLT enfraquecido sob o
efeito conjunto do aerossol antropogênico e poeira assim como sob o
efeito somente da poeira., sendo que o efeito nos dois jatos é maior no
primeiro caso.
• A redução da precipitação é mais significativa no EXP1, tanto para o
ano chuvoso quanto para o ano seco.
Com base nestes resultados e na climatologia da circulação regional pode se
concluir que o modelo acompanhou melhor a variação sazonal e interanual da
monção africana, assim como os sistemas embebidos na sua estrutura, com
os resultados do experimento EXP1. Estes resultados são relevantes, pois o
impacto desses aerossóis na precipitação da região é pouco conhecido,
devido à não existência de estudos neste sentido.
A reprodução das características similares às do ano chuvoso e as anomalias
ligadas ao ano seco mostraram que o efeito dos aerossóis sobre a
precipitação e a dinâmica da monção tem uma interação positiva relacionada
com a forçante radiativa de aerossóis na África Ocidental
A utilização do modelo regional fornece uma representação mais detalhada
dos processos de pequena escala e sistemas de meso-escala, por exemplo,
das fontes de distribuição de poeira e mecanismos de geração e resposta da
circulação monçônica ao efeito dos mesmos. A resolução do gradiente da
forçante radiativa entre o Saara e a região do Golfo da Guiné é também mais
refinada com o modelo regional. A alta resolução do modelo regional é
importante na determinação da magnitude da resposta da monção ao efeito
109
radiativo dos aerossóis e permite uma melhor descrição de padrões de
precipitação no Sahel.
No geral, os resultados mostraram a sensibilidade do modelo face às
variações da circulação da monção africana e os sistemas embebidos na sua
estrutura, assim como o efeito dos aerossóis na
intensificação/enfraquecimento dessa circulação e a precipitação associada.
Para futuros trabalhos, recomenda-se: estudar separadamente o efeito de
cada um destes aerossóis (antropogênicos e poeira); avaliar o efeito indireto
dos aerossóis para determinar o impacto radiativo deste componente no
balanço radiativo e o seu efeito sobre a precipitação na África Ocidental;
avaliar o impacto dos aerossóis na radiação da onda longa, que contribui no
equilíbrio do balanço radiativo do sistema terra-atmosfera.
110
111
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