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Previous issue date: 2015-09-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Neste trabalho objetivamos analisar as incertezas envolvidas nas proje??es de mudan?as clim?ticas na Am?rica do Sul (AS) simuladas por in?meros modelos num?ricos de circula??o geral acoplado oceano-atmosfera (MCGOA) da Quinta Fase do Projeto do Modelo Intercompara??o Acoplado (CMIP5) para a Am?rica do Sul. As incertezas nas proje??es das mudan?as clim?ticas futuras surgem a partir de fontes diferentes e s?o introduzidos na sequ?ncia de passos no processo de modela??o, produzindo assim uma cascata de incertezas (Knutti et al. de 2010;. Giorgi 2005). Essas incertezas projetadas pelos modelos clim?ticos ser?o calculadas atrav?s do m?todo Reliability Ensemble Averaging (REA) desenvolvido por Giogi e Mearns (2002) que ? utilizado para calcular o intervalo de incerteza e uma medida de confiabilidade das mudan?as clim?ticas simuladas por um conjunto de diferentes modelos de circula??o geral da atmosfera. O m?todo leva em conta dois crit?rios de confiabilidade; i) o desempenho do modelo em reproduzir o clima atual e, ii) converg?ncia das mudan?as simuladas entre os modelos. O REA ser? aplicado para os s?culos XX e XXI em diferentes cen?rios do IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change ou Painel Intergovernamental sobre Mudan?as Clim?ticas). Em uma segunda fase, ser? aplicado tamb?m Redes Neurais Artificias (RNA) juntamente com o c?lculo das incertezas, para avaliarmos se uso das RNA ser?o uma boa ferramenta para diminuir as incertezas geradas pelos modelos, melhorando assim a precis?o dos mesmos. Assim sendo, com o estudo proposto espera-se avaliar e quantificar detalhadamente os intervalos de incerteza nas mudan?as clim?ticas apresentadas no CMIP5 para a AS, com e sem a utiliza??o de RNA, relacionadas ao uso de diferentes modelos num?ricos e futuras emiss?es de gases de efeito estufa. Avaliando os n?veis de incerteza, disponibilizaremos uma ferramenta muito ?til para os estudos de impacto, adapta??o e vulnerabilidade. Os resultados preliminares deste estudo mostraram que a varia??o REA para a precipita??o ? um pouco menor sobre a Am?rica Sul em compara??o com a m?dia simples conjunto de modelos. A confiabilidade do conjunto de modelos foi satisfat?ria para toda a Am?rica do Sul, indicando boa simula??o dos modelos nessa regi?o.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/20763 |
| Date | 30 September 2015 |
| Creators | Santos, Thalyta Soares dos |
| Contributors | 43298990272, http://lattes.cnpq.br/4411895644401494, Souza, ?nio Pereira de, 47550864420, http://lattes.cnpq.br/7752212981363912, Spyrides, Maria Helena Constantino, 79203183434, http://lattes.cnpq.br/5023632543506327, Torres, Roger Rodrigues, 22718396881, http://lattes.cnpq.br/5641165392004404, Gon?alves, Weber Andrade, 04507293464, http://lattes.cnpq.br/3901367142857642, Mendes, David |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM CI?NCIAS CLIM?TICAS, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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