Riscos: Meteorologia e Clima€¦ · ALADIN (LAM) 9 439 x 277 46 +48h ARPEGE AROME - PTG (Alta resolução LAM) 2,5 360 x 250 46 +30h ALADIN AROME - MAD (Alta resolução LAM) 2,5

Riscos: Meteorologia e Clima

Pedro ViterboInstituto de Meteorologia

64º Aniversário do Instituto de Meteorologia, Lisboa , 6 de Outubro de 2010

Agradecimentos: Vanda Costa, João Ferreira, Fátima Espírito Santo, Olivier Nussier, Florian Pappenberger

Plano

• Uma nota optimista: Qualidade da previsão meteorológica• Optimismo moderado: Eventos extremos• O erro nas previsões: Uma fonte de informação• Alterações climáticas: Médias, extremos e riscos• Conclusões

64º Aniversário IM, 6 Out 2010

Plano

• Uma nota optimista: Qualidade da previsão meteorológica• Uma nota de pessimismo: Eventos extremos• O erro nas previsões: Uma fonte de informação• Alterações climáticas: Médias, extremos e riscos• Conclusões


1981 1985 1995 2001 2008

Evolução da qualidade da previsão

Evolução da resolução horizontal: Distância média entre pontos do modelo

208 km 125 km 62 km 39 km

25 km

16 km

1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

25 km 16 km

ModeloMalha(km)

# pontos # níveis AlcanceCond

Fronteira

ECMWF(Global)

16 - 91 +240h -

ALADIN(LAM)

9 439 x 277 46 +48h ARPEGE

AROME - PTG(Alta resolução LAM)

2,5 360 x 250 46 +30h ALADIN

AROME - MAD(Alta resolução LAM)

2,5 200 x 192 46 +30h ALADIN

ECMWF European Centre for Medium-range Weather Forecasts

ARPEGE Action de Recherche Petite Echelle Grand Echelle

ALADIN Aire Limitée Adaptation dynamique Développement InterNational

AROME Applications of Research to Operations at MEsoscale

Modelos operacionais no IM


2009: 50xALADIN 12,7 km

x50

Modelos operacionais no IM: Evolução

2000: ALADIN 12,7 km

2000 – 12,7 km

2008: ALADIN 9 km

2008 – 9 km

Jan 2010: AROME 2,5 km

Plano



Erro da previsão de precipitação superior a 10 mm/dia

Dia 2

Dia 3

Dia 4

Dia 5


Erro da previsão de precipitação superior a 20 mm/dia

Dia 2

Dia 3

Dia 4

Dia 5


Incertezas na previsão: Lorenz 1963

• A natureza caótica da dinâmica da atmosfera conduz a uma incerteza na Previsão Numérica do Tempo

• Incertezas ligadas às condições iniciais (inferiores à precisão dos instrumentos de medida) crescem durante a previsão– Efeito borboleta: O bater das asas duma borboleta no Japão pode

conduzir à formação dum furacão nas Caraíbas

• Os erros da previsão crescem mais depressa para– Escalas espaciais mais pequenas

– Fenómenos mais intensos

• Maior crescimento dos erros nas escalas espaciais mais pequenas conduz a um limite finito da predictabilidade da atmosfera

• Na origem das incertezas podem estar– Erros nas condições iniciais

– Erros nas condições fronteira

– Erros na representação dos processos físicos


Incertezas na previsão: A escala convectiva

• Erros às escalas mais pequenas crescem mais depressa• Erros amplificam mais rapidamente em simulações numéricas que

resolvem a convecção (∆x ~500 m -3 km)• Processos de geração de precipitação (convecção) são os principais

mecanismos para o crescimento dos erros• A assimilação de dados na meso-escala pode, em certos casos, conduzir a

melhores previsões– Mas a predictabilidade nas escalas convectivas é um assunto científico em

aberto

64º Aniversário IM, 6 Out 2010Nussier 2010

Plano



Sistemas de previsão de ensemble

• Paralelamente a um modelo a alta resolução podemos integrar N vezes um modelo de baixa resolução (ensemble), perturbando as condições iniciais ou condições fronteira

• A dispersão dos membros do ensemble pode ser usada para uma estimativa da incerteza da previsão

• Se conseguirmos também saber o clima do modelo, podemos fazer previsões de anomalias, i.e., previsões calibradas

• O IM integra 50x o modelo ALADIN a 12,7 km, forçado pelas 50 previsões de ensemble (P)– Para além disso, integra o mesmo modelo para o mesmo dia do ano

nos 20 anos precedentes, para obter o clima do modelo (C)– A diferença P-C representa o ensemble das previsões das anomalias– É por definição um sistema calibrado, i.e., os erros sistemáticos do

modelo foram eliminados


Informação sobre a incerteza da previsão representa uma quantificação do risco associado e permite aos diferentes sectores afectados uma decisão fundamentada sobre as medidas a tomar

Mapas de probabilidade de precipitação (ECMWF ensemble) T+36-60


30°N

40°N

50°N

60°N

60°W

60°W 40°W

40°W 20°W

20°W 0°

0° 20°E

20°E 40°E

40°E 60°E

60°E

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5

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5 5

5

5

5

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55

5

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35

3 5

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95

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95

100100

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5

5

5

5 5

5

5

5

5

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5

5

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3 5

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35

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65

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95

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95

95

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95

95

95 95

95

Surface: Total precipitation of at least 1 mmSunday 13 April 2008 00UTC ©ECMWF Forecast probabil ity t+036-060 VT: Monday 14 April 2008 12UTC - Tues day 15 April 2008 12UTC

30

40

50

60

60

60 40

40 20

20 0

0 20

20 40

40 60

60

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35

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95

100

RR>1mm30°N

40°N

50°N

60°N

60°W

60°W 40°W

40°W 20°W

20°W 0°

0° 20°E

20°E 40°E

40°E 60°E

60°E

5

5

5

5

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5 5

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95

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0 20

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100

30°N

40°N

50°N

60°N

60°W

60°W 40°W

40°W 20°W

20°W 0°

0° 20°E

20°E 40°E

40°E 60°E

60°E

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65


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40 20

20 0

0 20

20 40

40 60

60

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100

30°N

40°N

50°N

60°N

60°W

60°W 40°W

40°W 20°W

20°W 0°

0° 20°E

20°E 40°E

40°E 60°E

60°E

5

5

5

5

535

5

5

5

5

535


30

40

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60

60 40

40 20

20 0

0 20

20 40

40 60

60

5

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100

RR>5mm

RR>10mm RR>20mm

Previsão (não-calibrada) da temperatura à superfície


Impactos de eventos meteorológicos : Incerteza e riscos

• A quantificação do risco associado aos impactos de eventos meteorológicos deve ser feita sectorialmente

• Por exemplo, as consequências hidrológicas dum evento de precipitação excessiva podem ser estimadas utilizando um ensemble do modelo hidrológico, onde cada membro é forçado pela precipitação dos membros do ensemble meteo

• Diferentes actores para cada passo da cadeia

64º Aniversário IM, 6 Out 2010Ensemble Flood Forecasting: A Review, Cloke H.L., and Pappenberger, F., forthcoming, Journal of Flood Risk Management

EPS Hydrology Hydraulics

WarningPre-Processor

Post-Processor

TIGGE – case study Bulgaria

7 different forecasts for the October 2007 floods in Romania

Florian Pappenberger


Warning maps:

Some individual centres clearly over predict others significantly under predict




Plano



Temperatura do ar à superfície

Valor médio global

Nos últimos ~100 anos (1901-2005) a temperatura aumentou 0.74 ºC

IPCC 2007 64º Aniversário IM, 6 Out 2010

1850 19501900 2000

Ano

Dife

renç

as d

a m

édia

196

1-90

Tem

pera

tura


Variações regionais da tendência

Variação 1979-2005

Variação 1901-2005

IPCC AR4, 2007

Temperatura do ar à superfície, Portugal (continente)

Ramos et al 2010, submitted

Tmax

Tmean

Tmin

23 estações


Modos de alteração climática

Aumento da média

Aumento da média e variância

Aumento da variância



Construção de cenários

EmissõesCenários

sócio-económicosConcentrações Modelos de clima

Modelos biogeoquímicos


Cenários e projecções até 2100

Emissões Temperatura

• De notar as barras de erro para cada um dos cenários, representando a dispersão dos membros do ensemble de multi-modelos do IPCC AR4

• A quantificação do risco associado aos impactos das alterações climáticas deve ser feita sectorialmente (Energia, agricultura, florestas, recursos hídricos, ...)

• Diferentes actores para cada passo da cadeia

Pdf da temperatura do ar à superfície: 1961-1990 vs 2071-2100

Março-Maio

Tmin

Temperatura

Pro

babi

lidad

e de

oco

rrên

cia

61-90

2071-2100

Ramos et al 2010, submitted

Tmax

TemperaturaP

roba

bilid

ade

de o

corr

ênci

a


Precipitação no Inverno (DJF) em Lisboa, Inst. Geofísico

Pre

cipi

taçã

o D

JF (

mm

)

O Inverno de 2004/05 (38 mm) é o mais seco nos registos e o de 2009/10 é o mais chuvoso (776 mm)


Cenários climáticos e riscos

• O IM participa no consórcio Europeu EC-EARTH, para– Desenvolvimento dum modelo global do Sistema Terra: Atmosfera,

Oceanos, Superfície da Terra e vegetação, criosfera, biogeoquímica– Produção de cenários para o próximo relatório do IPCC (Painel

Intergovernamental para as Alterações Climáticas), em 2013– O consórcio vai produzir um ensemble de 10 membros (1 dos

membros do ensemble está a ser produzido em Portugal)

• O IM está a desenvolver um sistema de modelação do clima regional, que funcionará a jusante do sistema global e permitirá obter um maior detalhe espacial no continente e ilhas

• Informação sobre a incerteza do cenário climático representa uma quantificação do risco associado e permite aos diferentes sectores afectados uma decisão fundamentada sobre as medidas a tomar


Conclusões

• A qualidade da previsão meteorológica aumentou significativamente nos últimos 30 anos

– Mas a qualidade das previsões de eventos extremos tem uma evolução muito mais lenta

– Limites de predcitabilidade: As incertezas associadas à previsão, em particular dos eventos extremos, são grandes

• Sistemas de ensemble: Previsão da incerteza e informação sobre os riscos de situações com condicionantes meteorológicos

• O grande desafio da meteorologia serácomunicar a incerteza

• As alterações climáticas manifestam-se frequentemente como uma variação na média e na variabilidade (desvio padrão)

– As variações nos extremos são, para muitas aplicações (p. Ex., climatização de edifícios), mais importantes que variações na média

– As variações nos extremos podem causar aparentes paradoxos: A precipitação pode ter tendência negativa, mas se a variabilidade estiver a aumentar, pode levar a um aumento de anos chuvosos

• A avaliação sectorial dos riscos associados a alterações climáticas deve ser feita em parceria com os sectores afectados: Uma cultura de diálogo terá que ser posta em prática


Verão 2003: Anomalia de temperatura a 850 hPa (normal 1961-1990)

Cor:Anomalia datemperatura

Isolinhas:Anomalia

normalizada pelo desvio padrão

(Ferranti and Viterbo, 2006)

ºC

Anomalia de temperatura Junho-Julho-Agosto 2003

CIENCIA 2010, 4-7 Julho 2010, Lisboa

Anomalia de precipitação

Verão 2003

%

Dados GPCP

CIENCIA 2010, 4-7 Julho 2010, Lisboa(Ferranti and Viterbo, 2006)

Estimação de períodos de retorno

Acontecimento muito raro10 y10 y

1000 y1000 y

100 y100 y

mean

(Schär et al. 2004, Nature, 427, 332-336)

Swiss Temperature Series 1864-2003 (mean of 4 stati ons)

CIENCIA 2010, 4-7 Julho 2010, Lisboa

Atmospheric GCM(HadAM3, ~120 km)

Coupled GCM(HadCM3, ~300 km)

Greenhouse-Gas Scenario(IPCC SRES A2)

Regional Climate Model (RCM)(CHRM / ETH, 56 km)

(EU-Project PRUDENCE, NCCR Climate)

Time slice experimentsCTRL (1961-1990)SCEN (2071-2100)

Variabilidade no Verão em cenários climáticos

SCEN2071-2100

Temperaturas de Verão simuladas

CTRL1961-1990

Simulado:T = 16.1 ºCσσσσ = 0.97 ºC

Observado:Τ Τ Τ Τ = 16.9 ºCσσσσ = 0.94 ºC

Ponto perto de Zurich

∆∆∆∆T=4.6 ºC

∆σ∆σ∆σ∆σ/σσσσ=100%

Forte Aumento

da variabilidade


SIM: CTRL and SCEN. OBS: 2003

Comparação de anomalias de Temperatura e Precipitação (em relação a 1961-1990)

OBS: Swiss Series 1864- 2003

As simulações sugerem que, no final do séc. XXI, 1 em cada 2 verões é tão quente ou mais quente do que 200 3


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