Neste estudo foram analisadas possíveis tendências de aumento da precipitação em nove estações pluviométricas na sub-bacia 87, incluindo Porto Alegre, no Estado do Rio Grande do Sul, para 50 anos de dados. Eventos extremos são responsáveis por muitos problemas, principalmente em áreas urbanas, e a frequência e a magnitude destes eventos podem aumentar com as alterações climáticas. No intuito de avaliar o impacto de alterações climáticas, em Porto Alegre, utilizou-se o modelo Long Ashton Research Station - Weather Generator (LARS-WG). O LARS-WG é um gerador estocástico capaz de simular cenários climáticos em escala local. Para cada série histórica das estações analisadas, na sub-bacia 87, foi aplicado o teste estatístico de Mann Kendall para identificar possíveis tendências nos dados anuais e trimestrais. Na estação de Porto Alegre também foi realizada pesquisa para identificar o aumento na frequência de ocorrência de alturas de precipitação em diferentes faixas e análise de tendência noshttp://www.bibliotecadigital.ufrgs.br/da.php?nrb=001053508&loc=2017&l=5219eb420c00bf62 dados sub-diários. A geração de séries sintéticas de precipitação para diferentes cenários teve como base os dados pluviométricos da série de Porto Alegre, que consistiu na utilização do período de 1974 a 2014 na geração da linha de base para calibração do LARS-WG. Após a geração de séries sintéticas de precipitação para um clima atual, foi selecionado o máximo diário anual e este foi desagregado em dados subdiários. Na sequência avaliou-se o impacto das alterações em três cenários do IPCC, A1B, A2 e B1. Em cada um dos arquivos de precipitação diária, geradas por projeção no LARS-WG, foi realizada a desagregação em precipitações sub-diárias Os resultados da aplicação do teste de Mann Kendall indicam tendência no aumento do total anual e no número de dias chuvosos (NDC). O trimestre que mais contribuiu para este aumento corresponde à primavera. Entretanto nas estações de Porto Alegre e Sapucaia do Sul, na região metropolitana de Porto Alegre, São Lourenço no Litoral Sul e Renânia e Serra do Pinto numa região de relevo acidentado próximo ao Litoral Norte também se identificou tendência de aumento no verão e no outono. Em Porto Alegre não foi verificada tendência na precipitação diária máxima anual, permitindo a utilização do LARS-WG que assume que as séries de dados diários observados são estacionárias e gera séries sintéticas com características estatísticas semelhantes à série de dados observados. Uma análise comparativa dos resultados entre as IDFs projetadas com o LARS-WG e a IDF definida por Weschenfelder et al. (2015) indica aumento das precipitações intensas. No primeiro período de projeção no cenário A1B, os desvios ficaram na faixa de 8 a 16% para quatro dos modelos, no cenário A2 os desvios ficaram na faixa de 9 a 19% e no cenário B1 de 7 a 19% em cinco modelos. Para o segundo período de projeção apresentou uma grande variabilidade com desvios entre -3 e 40%. O caminho para reduzir as incertezas é o monitoramento continuado das variáveis meteorológicas, pois a modelagem do clima só pode ser aprimorada com a incorporação de dados reais aos modelos. / This study analyzes possible trends of precipitation increase in nine rainfall stations in subbasin 87, including Porto Alegre, in the State of Rio Grande do Sul, for 50 years of data. Extreme events are responsible for many problems, especially in urban areas, and the frequency and magnitude of these events may increase with climate change. In order to evaluate the impact of climate change in Porto Alegre, the Long Ashton Research Station - Weather Generator (LARS-WG) model was used. The LARS-WG is a stochastic generator capable of simulating local scale climate scenarios. The Mann Kendall's statistical test was applied for each historical series of the analyzed stations in sub-basin 87 in order to identify possible trends in annual and trimestral data. At the Porto Alegre station, research was also conducted to identify the increase in the frequency of occurrence of precipitation heights in different bands and trend analysis in the sub-diary data. The generation of synthetic precipitation series for different scenarios was based on the pluviometric data of the Porto Alegre series, which consisted of the use of the period from 1974 to 2014 in the generation of the baseline for LARS-WG calibration After the generation of synthetic series of precipitation for a current climate, the maximum annual daily was selected and this was disaggregated in sub-diary data. The impact of the changes was then evaluated in three scenarios of the IPCC, A1B, A2 and B1. In each of the daily precipitation files generated by LARS-WG projection, disaggregation in sub-daily precipitation was conducted. The results of the Mann Kendall test indicate a trend in the annual total increase and in the number of rainy days (NDC). The trimester that contributed most to this increase is spring. However, in the Porto Alegre and Sapucaia do Sul stations, in the metropolitan area of Porto Alegre, São Lourenço in the South Coast and Renânia and Serra do Pinto, in an area of rugged relief near the North Coast, there was also a tendency to increase in summer and fall. In Porto Alegre, no trend was observed in the annual maximum daily precipitation, allowing the use of LARSWG, which assumes that the observed daily data series are stationary and generates synthetic series with similar statistical characteristics to the data series observed. A comparative analysis of the results between the IDFs projected with the LARS-WG and the IDF defined by Weschenfelder et al. (2015) indicates an increase in intense precipitation.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/170253 |
Date | January 2017 |
Creators | Weschenfelder, Adriana Burin |
Contributors | Klering, Eliana Veleda, Pinto, Eber José de Andrade |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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