Modificações nas posições médias dos centros de tempestades intensas assim como nos seus sentidos de propagação estão sendo sugeridas por diversos estudos sobre mudanças climáticas. Este fato pode ser determinante para a geração de ondas sobre os oceanos, e consequentemente para o conhecimento das climatologias de ondas. Na costa brasileira a falta de observações diretas em escala climática justifica o uso de técnicas de modelagem numérica para representação do fenômeno. Este trabalho apresenta resultados de simulações numéricas para caracterizar a climatologia das ondas de superfície e suas correspondentes perspectivas de mudanças para um futuro próximo sobre a região do Atlântico Sudoeste. Uma estratégia complexa de modelagem de ondas global, para assegurar a propagação de swell, e uma grade regional forçada por um ventos superficiais obtidos com um modelo de meso-escala atmosférico foi desenvolvida neste estudo. Os modelos utilizados foram o WAVEWATCH-III e o BRAMS. O período de 1982-1999 foi escolhido para representação do século XX com campos atmosféricos provenientes da REANÁLISE-I do NCEP, os quais são utilizados como controle do experimento. O período de 2030-2049 é investigado com base em dois cenários de projeções futuras CCSM3. Os valores médios de altura significativa para a porção Sudoeste do Atlântico Sul são superestimados no conjunto de simulação histórica do CCSM3; ao se considerar dois pontos de localização sobre a Bacia de Campos e Bacia de Santos, valores máximos do ciclo anual são encontrados durante os meses de outono enquanto que o conjunto referência apresenta valores máximos durante os meses de inverno. O estabelecimento de probabilidades de ocorrência de swell e wind sea revelam que o conjunto CCSM3 superestima a influência de swell gerados remotamente. Em termos das projeções climáticas para as bacias de Campos e Santos, pequenas diferenças nos valores médios de altura significativas aparecem de Maio a Dezembro, quando os resultados sugerem um leve aumento das alturas de ondas para as duas bacias quando comparadas com as respectivas médias do século XX. Por outro lado, a obtenção de séries de tendências durante os anos de 2030-2049 demonstram um padrão variável mas um fato comum aparece nos dois cenários de projeções climáticas: diminuição das alturas de ondas na área de oceano aberto e numa porção da região costeira próxima aos 20S, enquanto a porção sudoeste da região de estudo apresenta um pequeno aumento. Isto não é um desenvolvimento monotônico pois variabilidades interanuais de decadais estão evidentes para os dois cenários com diferentes amplitudes e fases entre elas. / Modifications in the mean position of the storm tracks as well as in the direction of propagation of severe storms have been suggested by many studies about climate change. This fact can be determined for the wind-wave generation over the oceans, and consequently for the wave climatology knowledge. In the coast of Brazil, the lack of long term direct observations of wave characteristics leads to the use of numerical modeling techniques to represent the phenomena. This study presents analysis of numerical simulations to characterize the climatology of surface gravity waves and the determined perspectives of changing in the near future for the Western South Atlantic region, with focus on its southern portion, off the southern Brazil coast. A complex strategy of global wave modeling to represent swell propagation associated with regional wave modeling forced by mesoscale winds is adopted; the models employed are WAVEWATCH-III and BRAMS. The period 1982-1999 is used to represent the 20th century with atmospheric fields from NCEP/Reanalysis-I, which results are used as reference. The period 2030-2049 is investigated based on two projected scenarios of the coupled climate model CCSM3. The average significant wave height for the Western South Atlantic is overestimated by the historical run of CCSM3; when considering two locations of interest, Campos and Santos Basins, the maximum values of the annual cycle are found during the autumn, while the reference field presents maximum values during the late winter. The evaluation of probabilities of occurrences of swell and wind sea revealed that CCSM3 overestimated the influence of remotely generated swell for the Western South Atlantic region. In terms of projected scenarios for Campos Basin and Santos Basin, some small differences in the average significant wave height appear from May to December, when the results suggest a small increase of wave height in both locations compared to the correspondent 20th century results. On the other hand, the obtained spatial distribution of trends during the period 2030-2049 shows a variable pattern, but a common feature appears in both projected scenarios of CCSM3: decrease of the wave heights in the open ocean area and part of the shelf around 20ºS, while the southwestern portion of the study region presents a small increase. This is not a monotonic behavior, because interannual and decadal variability are evident in both scenarios, with different amplitudes and phases between them.

Modificações nas posições médias dos centros de tempestades intensas assim como nos seus sentidos de propagação estão sendo sugeridas por diversos estudos sobre mudanças climáticas. Este fato pode ser determinante para a geração de ondas sobre os oceanos, e consequentemente para o conhecimento das climatologias de ondas. Na costa brasileira a falta de observações diretas em escala climática justifica o uso de técnicas de modelagem numérica para representação do fenômeno. Este trabalho apresenta resultados de simulações numéricas para caracterizar a climatologia das ondas de superfície e suas correspondentes perspectivas de mudanças para um futuro próximo sobre a região do Atlântico Sudoeste. Uma estratégia complexa de modelagem de ondas global, para assegurar a propagação de swell, e uma grade regional forçada por um ventos superficiais obtidos com um modelo de meso-escala atmosférico foi desenvolvida neste estudo. Os modelos utilizados foram o WAVEWATCH-III e o BRAMS. O período de 1982-1999 foi escolhido para representação do século XX com campos atmosféricos provenientes da REANÁLISE-I do NCEP, os quais são utilizados como controle do experimento. O período de 2030-2049 é investigado com base em dois cenários de projeções futuras CCSM3. Os valores médios de altura significativa para a porção Sudoeste do Atlântico Sul são superestimados no conjunto de simulação histórica do CCSM3; ao se considerar dois pontos de localização sobre a Bacia de Campos e Bacia de Santos, valores máximos do ciclo anual são encontrados durante os meses de outono enquanto que o conjunto referência apresenta valores máximos durante os meses de inverno. O estabelecimento de probabilidades de ocorrência de swell e wind sea revelam que o conjunto CCSM3 superestima a influência de swell gerados remotamente. Em termos das projeções climáticas para as bacias de Campos e Santos, pequenas diferenças nos valores médios de altura significativas aparecem de Maio a Dezembro, quando os resultados sugerem um leve aumento das alturas de ondas para as duas bacias quando comparadas com as respectivas médias do século XX. Por outro lado, a obtenção de séries de tendências durante os anos de 2030-2049 demonstram um padrão variável mas um fato comum aparece nos dois cenários de projeções climáticas: diminuição das alturas de ondas na área de oceano aberto e numa porção da região costeira próxima aos 20S, enquanto a porção sudoeste da região de estudo apresenta um pequeno aumento. Isto não é um desenvolvimento monotônico pois variabilidades interanuais de decadais estão evidentes para os dois cenários com diferentes amplitudes e fases entre elas. / Modifications in the mean position of the storm tracks as well as in the direction of propagation of severe storms have been suggested by many studies about climate change. This fact can be determined for the wind-wave generation over the oceans, and consequently for the wave climatology knowledge. In the coast of Brazil, the lack of long term direct observations of wave characteristics leads to the use of numerical modeling techniques to represent the phenomena. This study presents analysis of numerical simulations to characterize the climatology of surface gravity waves and the determined perspectives of changing in the near future for the Western South Atlantic region, with focus on its southern portion, off the southern Brazil coast. A complex strategy of global wave modeling to represent swell propagation associated with regional wave modeling forced by mesoscale winds is adopted; the models employed are WAVEWATCH-III and BRAMS. The period 1982-1999 is used to represent the 20th century with atmospheric fields from NCEP/Reanalysis-I, which results are used as reference. The period 2030-2049 is investigated based on two projected scenarios of the coupled climate model CCSM3. The average significant wave height for the Western South Atlantic is overestimated by the historical run of CCSM3; when considering two locations of interest, Campos and Santos Basins, the maximum values of the annual cycle are found during the autumn, while the reference field presents maximum values during the late winter. The evaluation of probabilities of occurrences of swell and wind sea revealed that CCSM3 overestimated the influence of remotely generated swell for the Western South Atlantic region. In terms of projected scenarios for Campos Basin and Santos Basin, some small differences in the average significant wave height appear from May to December, when the results suggest a small increase of wave height in both locations compared to the correspondent 20th century results. On the other hand, the obtained spatial distribution of trends during the period 2030-2049 shows a variable pattern, but a common feature appears in both projected scenarios of CCSM3: decrease of the wave heights in the open ocean area and part of the shelf around 20ºS, while the southwestern portion of the study region presents a small increase. This is not a monotonic behavior, because interannual and decadal variability are evident in both scenarios, with different amplitudes and phases between them.

Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

Orientadora: Profa. Dra. María Cleofé Valverde Brambila / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental, 2016. / Este estudo teve como objetivo analisar o comportamento futuro (near-future, de 2017 a 2039) da chuva e vazão na Bacia Hidrográfica do Alto Tietê (BHAT) e nas sub-bacias que a compõem: Tietê-Cabeceiras, Billings-Tamanduateí, Pinheiros-Pirapora, Penha-Pinheiros, Cotia-Guarapiranga e Juqueri-Cantareira. Para isso, empregou-se o Modelo Climático Global Atmosférico de Alta Resolução (AGCM) MRI-JMA desenvolvido pelo Meteorological Research Institute (MRI) do Japão e pela Japonese Meteorological Agency (JMA), para o cenário de emissões A2, pertencente ao Quarto Relatório do Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC-AR4). As saídas do modelo MRI-JMA possuem uma resolução de grade de 20 km na horizontal. Foram também utilizadas séries históricas de dados fluviométricos, pluviométricos e de temperatura do ar oriundos principalmente da Agência Nacional de Águas (ANA) e Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). Para aferir a destreza do modelo MRI-JMA em representar a climatologia na bacia, foram avaliadas e corrigidas as saídas de precipitação e temperatura do modelo para o período presente (1979-2003). Posteriormente, com os dados observados de temperatura, foi calculada a Evapotranspiração Potencial (ETP) das sub-bacias, pelo método de Thornthwite. A fim de estimar as vazões futuras dos exutórios das sub-bacias foi construído um modelo hidrológico empírico, baseado na equação simplificada do balanço hídrico, por meio das variáveis observadas de precipitação, vazão e ETP. A partir das saídas de precipitação e temperatura do modelo climático MRI-JMA corrigidas para o período futuro (near-future), foram determinadas as vazões futuras (2017-2039). Os resultados das projeções do modelo indicam que a BHAT poderá ter um acréscimo na precipitação (5,9 mm) e temperatura (0,86ºC) média mensal em relação à climatologia, para o período de 2017-2039. Dentre todas as sub-bacias, Pinheiros-Pirapora e Cotia-Guarapiranga terão a máxima anomalia positiva de temperatura (1,48ºC) em julho. Já a sub-bacia Juqueri-Cantareira apresentará a maior anomalia positiva (27,18 mm) e negativa (-13,01 mm) de precipitação em dezembro e outubro, respectivamente. Em relação à vazão mensal futura na BHAT, para o período de 2017 a 2039, está projetada uma elevação durante a primavera (19,6%) e o verão (13,7%) e um decréscimo durante o inverno (-9%) e outono (-7%). O exutório da BHAT exibirá a máxima anomalia positiva em dezembro (44,89 m³/s) e a maior anomalia negativa em junho (-28,06 m³/s). A sub-bacia Juqueri-Cantareira terá o maior decréscimo da vazão no inverno (-18%), sendo que terá um aumento do deflúvio durante a primavera (30,7%) e o verão (17%). Deste modo, apesar das incertezas inerentes dos modelos climáticos e suas projeções, é fundamental gerenciar os recursos hídricos da bacia tendo em vista uma provável ampliação da variabilidade sazonal futura e diminuição da vazão durante o outono e o inverno. / The aim of the present study was to analyse the future behavior (near-future, of 2017-2039) of rainfall and streamflow in the Upper Tietê River Basin (BHAT) and the sub-basins that compose it: Tietê¿Cabeceiras, Billings¿Tamanduateí, Pinheiros¿Pirapora, Penha¿Pinheiros, Cotia¿Guarapiranga e Juqueri-Cantareira. For this purpose, the Global Climate Model Atmospheric High Resolution (AGCM) MRI-JMA developed by the Meteorological Research Institute (MRI) of Japan and the Japanese Meteorological Agency (JMA) for the emissions scenario A2 was used, belonging to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC-AR4). The choice of this model is due to the high spatial resolution of 20 km horizontal, allowing capture hydro-climatological characteristics of the sub-basin. We used observed database mainly of rainfall, temperature and streamflow, obtained from the National Water Agency (ANA) and the National Electric System Operator (ONS). To assess the ability of MRI-JMA model to represent the climatology in the sub-basins were evaluated and corrected the model outputs for precipitation and temperature variables for the present period (1979-2003). Posteriorly, with the data observed temperature was estimated evapotranspiration potential (ETP) of the sub-basins with the method of Thornthwite. With a view to estimate future streamflow of sub-basins, it was built an empirical hydrological model based on simplified water balance equation, through the variables observed precipitation, streamflow and ETP. From the precipitation and temperature outputs of MRI-JMA model corrected for the future period, it was determined the future streamflow (2017-2039). The results of the model projections indicate that the Upper Tietê River Basin may have an increase in precipitation (5.9 mm) and temperature (0.86ºC) monthly average relative to climatology, for the period 2017-2039. Among all sub-basins, Pinheiros-Pirapora and Cotia-Guarapiranga will have the maximum positive anomaly temperature (1.48ºC) in July. Already, the sub-basin Juqueri-Cantareira will present the largest positive anomaly (27.18 mm) and negative (-13.01 mm) of rainfall in December and October, respectively. Regarding the future streamflow in BHAT, for the period 2017-2039, it is projected an increase in streamflow during the spring (19.6%) and summer (13.7%) and a decrease in streamflow during the winter (-9%) and fall (-7%). The exutório of BHAT will feature the largest positive anomaly in December (44.89 m³/s), and the largest negative anomaly in June (-28.06 m³/s). The sub-basin Juqueri-Cantareira will have the greatest decrease of streamflow in winter (-18%), and will increase during the spring (30.7%) and summer (17%). Thus, despite the uncertainties, it is important to manage the water resources of the basin considering a possible future expansion of the seasonal variability and decreased streamflow during the fall and winter.

Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

Climate models are essential for generating future climate projections. However, due to simplifications, the models can produce systematic differences between output and reality, which is referred to as model bias. Bias adjustment methods aim to reduce this error, which is important for making future projections more reliable. Here, the suitability of four different bias adjustment methods was tested: distribution-based (Distribution Scaling (DS), Quantile Delta Mapping (QDM)) and non-distribution- based methods (Copula, Multivariate Bias Correction (MBCn)), of which each one univariate and one multivariate approach. The methods were assessed on climate future projections together with a non bias adjusted data set, focusing on their impacts on hydrological modelling simulations. For this, 16 hydrological signatures were analysed and categorized into: 1) water balance and flow dynamics, 2) seasonal behaviour of the flow, 3) low flow characteristics and 4) high flow characteristics. The assessment was carried out based on 50 catchments in Sweden, 10 climate models and one hydrological model. Most noticeable differences were observed between distribution-based and non-distribution-based methods, rather than between univariate and multivariate methods. Bias adjustment methods introduce half as much variation as climate models, catchments contribute substantially more to the projected signatures. Specific hydrological signatures differed regionally, such as changes in the average spring streamflow magnitude and greater bias adjustment variations in low- and high-flow frequencies, compared to varia- tions among catchments, suggesting a shift in the frequency of extreme streamflow events in the future. The choice of bias adjustment method impacted ’High flow characteristics’ the strongest. The Copula method deviated in the trend analysis by utilizing an existing trend. This research prompts further exploration of variation between current and projected future climate, or the inclusion of other variables that might impact projections, to determine the necessity of the methods. / Vi befinner oss i en tid av klimatförändringar. Det blir mer och mer synligt och klimatet kommer förändras i närtid och långt fram i tiden. Men hur exakt kommer det vara i slutet av detta århundrade? För att förutspå det, används klimatmodeller. Dock kan klimatmodeller bara ge en uppskattning om hur det kommer se ut, eftersom de måste förenkla jordsystem och klimat genom simplifieringar och antaganden, för att kunna beräkna projektionen. Det betyder att klimatprojektioner är ingen särskilt exakt förutsägelse. För att projicera framtidens vattenföring i en förändrande klimat, behöver an först modellera framtidens klimat och ut ur det modellera framtidens hydrologiska processer genom hydrologiska modeller. Kombinationer av flera modelltyper kallas modellkedja. För att projicera framtidens klimat, behövs en hel modell-kedja som består av klimatmodeller och hydrologiska modeller. Ju fler delar en modell-kedjan består av, desto osäkrare blir projektionen. Osäkerheten kallas systematiskt och slumpmässigt fel, kort bias. För att förbättra projektionen kan man inkluderar en så kallat bias korrektions metod, vars syfte är att minska biasen med en massa ekvationer och underliggande algoritmer. Det finns flera olika metoder, baserade på olika algoritmer, som beroende på algoritmernas innehåll är mer eller mindre komplicerad.  Jag undersökte i det här projektet, om det gör en skillnad, vilket bias korrektur metod man använder för att förbättra sitt klimat projektion. Det kan, t.ex. vara intressant att veta, när man måste bestämma sig mellan olika bias korrektur metoder som innehåller olika nivåer av komplexitet som användaren måste förstå sig på för att beräkna och korrigerar dataset som är utdatan från klimatmodellerna. För att testa det, tog jag ett existerande stort dataset (bestående av 4 olika bias korrektur metoder och ett dataset som inte var bias korrigerad, med 10 stycken klimatprojektioner för 50 avrinningsområden jämt utspridda över hela Sverige). För att kunna ge en omfattande överblick av framtidens klimat, beräknade jag flera, så kallade hydrologiska signaturer av vattenföringens karakteristik. De signaturer testades statistiskt för att visar avvikande och liknande betedde.  Metoder som korrigerar systematiskt fel betog sig ganska lika varandra, dock introducerades ungefär hälften så mycket variation som hos de 10 testade klimatmodeller, däremot introducerade de 50 flodbäcken mycket mer variation än bias korrektur metoderna, förutom vissa undantag. Jämförelsen föreslår en förändring i vårflöde och ett betydligt skifte i extremflöden i framtiden, jämfört med dagens flöde i älvarna. Det syns att det som blivit påverkat mest av från valet av bias korrektur metoder är kategorin "hög flod drag".  Det här projektet är bara en liten del av en större forskning, och det finns mycket kvar att studera. I framtidens forskning skulle det vara intressant att jämföra skillnaden mellan dagens avloppet och i framtiden och hur stor skillnaden är, jämfört med styrkan av variationen mellan de testade bias korrektur metoder. Därmed kunde man minska forskningsgapet ytterligare, och göra ett noggrant konstaterande i samband med olika bias korrektur metoder och om valets betydelse.

Tesis por compendio / [ES] Las grandes presas, así como los diques de protección, son infraestructuras críticas cuyo fallo puede conllevar importantes consecuencias económicas y sociales. Tradicionalmente, la gestión del riesgo y la definición de estrategias de adaptación en la toma de decisiones han asumido la invariabilidad de las condiciones climáticas, incluida la persistencia de patrones históricos de variabilidad natural y la frecuencia de eventos extremos. Sin embargo, se espera que el cambio climático afecte de forma importante a los sistemas hídricos y comprometa la seguridad de las presas, lo que puede acarrear posibles impactos negativos en términos de costes económicos, sociales y ambientales. Los propietarios y operadores de presas deben por tanto adaptar sus estrategias de gestión y adaptación a medio y largo plazo a los nuevos escenarios climáticos. En la presente tesis se ha desarrollado una metodología integral para incorporar los impactos del cambio climático en la gestión de la seguridad de presas y en el apoyo a la toma de decisiones. El objetivo es plantear estrategias de adaptación que incorporen la variabilidad de los futuros riesgos, así como la incertidumbre asociada a los nuevos escenarios climáticos. El impacto del cambio climático en la seguridad de presas se ha estructurado utilizando modelos de riesgo y mediante una revisión bibliográfica interdisciplinaria sobre sus potenciales efectos. Esto ha permitido establecer un enfoque dependiente del tiempo que incorpore la evolución futura del riesgo, para lo cual se ha definido un nuevo indicador que evalúa cuantitativamente la eficiencia a largo plazo de las medidas de reducción de riesgo. Además, para integrar la incertidumbre de los escenarios futuros en la toma de decisiones, la metodología propone una estrategia robusta que permite establecer secuencias optimizadas de implementación de medidas correctoras para la adaptación al cambio climático. A pesar de las dificultades para asignar probabilidades a eventos específicos, esta metodología permite un análisis sistemático y objetivo, reduciendo considerablemente la subjetividad. Esta metodología se ha aplicado al caso real de una presa española susceptible a los efectos del cambio climático. El análisis se centra en el escenario hidrológico, donde las avenidas son la principal carga a la que está sometida la presa. Respecto de análisis previos de la presa, los resultados obtenidos proporcionan nueva y valiosa información sobre la evolución de los riesgos futuros y sobre cómo abordarlos. En general, se espera un aumento del riesgo con el tiempo; esto ha llevado a plantear nuevas medidas de adaptación que no están justificadas en la situación actual. Esta es la primera aplicación documentada de un análisis exhaustivo de los impactos del cambio climático sobre el riesgo de rotura de una presa que sirve como marco de referencia para la definición de estrategias de adaptación a largo plazo y la evaluación de su eficiencia. / [CAT] Les grans preses, així com els dics de protecció, són infraestructures crítiques que si fallen poden produir importants conseqüències econòmiques i socials. Tradicionalment, la gestió del risc i la definició d'estratègies d'adaptació en la presa de decisions han assumit la invariabilitat de les condicions climàtiques, inclosa la persistència de patrons històrics de variabilitat natural i la probabilitat d'esdeveniments extrems. No obstant això, s'espera que el canvi climàtic afecte de manera important als sistemes hídrics i comprometi la seguretat de les preses, la qual cosa pot implicar possibles impactes negatius en termes de costos econòmics, socials i ambientals. Els propietaris i operadors de preses deuen per tant adaptar les seues estratègies de gestió i adaptació a mitjà i llarg termini als nous escenaris climàtics. En la present tesi s'ha desenvolupat una metodologia integral per a incorporar els impactes del canvi climàtic en la gestió de la seguretat de preses i en el suport a la presa de decisions. L'objectiu és plantejar estratègies d'adaptació que incorporen la variabilitat dels futurs riscos, així com la incertesa associada als nous escenaris climàtics. L'impacte del canvi climàtic en la seguretat de preses s'ha estructurat utilitzant models de risc i mitjançant una revisió bibliogràfica interdisciplinària sobre els seus potencials efectes. Això ha permès establir un enfocament dependent del temps que incorpori l'evolució futura del risc, per a això s'ha definit un nou indicador que avalua quantitativament l'eficiència a llarg termini de les mesures de reducció de risc. A més, per a integrar la incertesa dels escenaris futurs en la presa de decisions, la metodologia proposa una estratègia robusta que permet establir seqüències optimitzades d'implementació de mesures correctores per a l'adaptació al canvi climàtic. A pesar de les dificultats per a assignar probabilitats a esdeveniments específics, esta metodologia permet una anàlisi sistemàtica i objectiva, reduint considerablement la subjectivitat. Aquesta metodologia s'ha aplicat al cas real d'una presa espanyola susceptible a l'efecte del canvi climàtic. L'anàlisi se centra en l'escenari hidrològic, on les avingudes són la principal càrrega a la qual està sotmesa la presa. Respecte d'anàlisis prèvies de la presa, els resultats obtinguts proporcionen nova i valuosa informació sobre l'evolució dels riscos futurs i sobre com abordar-los. En general, s'espera un augment del risc amb el temps; això ha portat a plantejar noves mesures d'adaptació que no estarien justificades en la situació actual. Aquesta és la primera aplicació documentada d'una anàlisi exhaustiva dels impactes del canvi climàtic sobre el risc de trencament d'una presa que serveix com a marc de referència per a la definició d'estratègies d'adaptació a llarg termini i l'avaluació de la seua eficiencia. / [EN] Large dams as well as protective dikes and levees are critical infrastructures whose failure has major economic and social consequences. Risk assessment approaches and decision-making strategies have traditionally assumed the stationarity of climatic conditions, including the persistence of historical patterns of natural variability and the likelihood of extreme events. However, climate change has a major impact on the world's water systems and is endangering dam safety, leading to potentially damaging impacts in terms of economic, social and environmental costs. Owners and operators of dams must adapt their mid- and long-term management and adaptation strategies to new climate scenarios. This thesis proposes a comprehensive approach to incorporate climate change impacts on dam safety management and decision-making support. The goal is to design adaptation strategies that incorporate the non-stationarity of future risks as well as the uncertainties associated with new climate scenarios. Based on an interdisciplinary review of the state-of-the-art research on its potential effects, the global impact of climate change on dam safety is structured using risk models. This allows a time-dependent approach to be established to consider the potential evolution of risk with time. Consequently, a new indicator is defined to support the quantitative assessment of the long-term efficiency of risk reduction measures. Additionally, in order to integrate the uncertainty of future scenarios, the approach is enhanced with a robust decision-making strategy that helps establish the consensus sequence of measures to be implemented for climate change adaptation. Despite the difficulties to allocate probabilities to specific events, such framework allows for a systematic and objective analysis, reducing considerably the subjectivity. Such a methodology is applied to a real case study of a Spanish dam subjected to the effects of climate change. The analysis focus on hydrological scenarios, where floods are the main load to which the dam is subjected. The results provide valuable new information with respect to the previously existing analysis of the dam regarding the evolution of future risks and how to cope with it. In general, risks are expected to increase with time and, as a result, new adaptation measures that are not justifiable for the present situation are recommended. This is the first documented application of a comprehensive analysis of climate change impacts on dam failure risk and serves as a reference benchmark for the definition of long-term adaptation strategies and the evaluation of their efficiency. / Fluixá Sanmartín, J. (2020). Adaptation strategies of dam safety management to new climate change scenarios informed by risk indicators [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/157634 / Compendio