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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
• 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
Erro da previsão de precipitação superior a 10 mm/dia
Dia 2
Dia 3
Dia 4
Dia 5
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
Erro da previsão de precipitação superior a 20 mm/dia
Dia 2
Dia 3
Dia 4
Dia 5
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
• 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
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
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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
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Surface: Total precipitation of at least 5 mmSunday 13 April 2008 00UTC ©ECMWF Forecast probabil ity t+036-060 VT: Monday 14 April 2008 12UTC - Tues day 15 April 2008 12UTC
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Surface: Total precipitation of at least 10 mmSunday 13 April 2008 00UTC ©ECMWF Forecast probabil ity t+036-060 VT: Monday 14 April 2008 12UTC - Tues day 15 April 2008 12UTC
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Surface: Total precipitation of at least 20 mmSunday 13 April 2008 00UTC ©ECMWF Forecast probabil ity t+036-060 VT: Monday 14 April 2008 12UTC - Tues day 15 April 2008 12UTC
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RR>5mm
RR>10mm RR>20mm
Previsão (não-calibrada) da temperatura à superfície
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
TIGGE – case study Bulgaria
Warning maps:
Some individual centres clearly over predict others significantly under predict
Florian Pappenberger
TIGGE – case study Bulgaria
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
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
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Tem
pera
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64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
Modos de alteração climática
Aumento da média
Aumento da média e variância
Aumento da variância
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
Construção de cenários
EmissõesCenários
sócio-económicosConcentrações Modelos de clima
Modelos biogeoquímicos
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
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2071-2100
Ramos et al 2010, submitted
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ênci
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64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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)
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
64º Aniversário IM, 6 Out 2010
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
(Schär et al. 2004, Nature, 427, 332-336)
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
(Schär et al. 2004, Nature, 427, 332-336)