Performance do Acoplamento RegCM4.3 e CLM3.5: Uma Análise Sobre o Sudeste do Brasil

Authors

  • Marta Pereira Llopart Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências / Centro de Meteorologia de Bauru (IPMet). Avenida Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01 Vargem Limpa 17033360 - Bauru, SP - Brasil
  • Michelle Simões Reboita Universidade Federal de Itajubá, Instituto de Recursos Naturais. Avenida BPS, 1303 Pinheirinho 37500-903 – Itajubá, MG - Brasil
  • Rosmeri Porfírio da Rocha Universidade de São Paulo, Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas, Departamento de Ciências Atmosféricas. Rua do Matão, 1226 Butantã 05508-900 – São Paulo, SP - Brasil
  • Jeferson Prietsch Machado Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências / Centro de Meteorologia de Bauru (IPMet). Avenida Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01 Vargem Limpa 17033360 - Bauru, SP - Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_3_113_124

Keywords:

RegCM4, CLM3.5, CORDEX, Variabilidade interanual, SDE

Abstract

O presente trabalho analisou o impacto do acoplamento do modelo climático regional RegCM, versão 4.3, ao modelo de superfície CLM3.5 (RegCLM), no clima e sua variabilidade interanual, principalmente, na região Sudeste do Brasil (SDE). A análise da climatologia mostrou que o RegCLM, no verão, apresenta-se mais úmido do que o conjunto de observações utilizado, superestimando a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS); fato associado à superestimação dos ventos alísios de nordeste e, por consequência, ao favorecimento no transporte de umidade do oceano Atlântico tropical para o continente através do Jato de Baixos Níveis. Para a temperatura do ar, o RegCLM é mais frio do que as observações na região SDE. Esse resultado também ocorre na análise do ciclo anual e, principalmente, no inverno, chegando a uma diferença de 1,8oC. Já, durante o verão, foram encontrados os menores erros de simulação para essa variável. Em relação à variabilidade interanual para o SDE, a precipitação simulada intensifica e inverte a fase da anomalia registrada na observação. Já para a temperatura do ar, a simulação está mais de acordo com a observação, intensificando o sinal das anomalias em alguns anos.

Published

2019-10-16

Issue

Section

Article