Modelos Climáticos

CMIP6

Para analisar cenários futuros, variabilidade climática em uma estrutura multimodelo e entender os impactos das mudanças climáticas, o conjunto multimodelo CMIP6 (projeto de intercomparação de modelos acoplados) é usado. O CMIP é um "grande programa para avançar o desenvolvimento de modelos e a compreensão científica do sistema da Terra" (WCRP-Climate) do Grupo de Trabalho de Modelagem Acoplada (WGCM) do Programa Mundial de Pesquisa Climática (WCRP). Ele envolve mais de 30 grupos ao redor do mundo, 21 projetos de intercomparação de modelos foram endossados com base em sua relevância para os Grandes Desafios do programa de Pesquisa Climática Mundial e para as questões científicas fundamentais do CMIP6. As simulações de modelos também foram avaliadas em avaliações e negociações climáticas internacionais, como os relatórios de avaliação do IPCC.

ISIMIP3b

Para o Webportal ClimateImpactsOnline, foram usados os dados de entrada climáticos ISIMIP3b ajustados por viés do Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP). O conjunto de dados contém dados GCM originais, extraídos do arquivo CMIP6. Para correção de viés e redução estatística, o ISIMIP3BASD e o W5E5 v2.0 foram aplicados (Lange, 2019a, 2020). As condições pré-industriais (1601-1849), históricas (1850-2014) e futuras (2015-2100) são fornecidas pela saída do CMIP6 dos diferentes modelos. Os cenários CMIP6 usados no ISIMIP3b são os seguintes: Experimento de controle pré-industrial (piControl), histórico, ssp126 (SSP1-RCP2.6), ssp370 (SSP3-RCP7) e ssp585 (SSP5-RCP8.5). Como variáveis, o ISIMIP3b inclui umidade relativa próxima à superfície, umidade específica próxima à superfície, velocidade do vento próxima à superfície, temperatura máxima diária, temperatura média diária, temperatura mínima diária, radiação descendente de onda longa, radiação descendente de onda curta, queda de neve, pressão atmosférica na superfície e precipitação total.

Modelos em detalhes

O modelo climático, que faz parte do projeto CMIP6, foi lançado em 2018. Ele consiste em:
"aerossol: interativo (incluindo efeito indireto do aerossol), atmos: GFDL-AM4.1 (esfera cúbica (c96) - resolução horizontal nominal de 1 grau; longitude/latitude 360 x 180; 49 níveis; nível superior 1 Pa), atmosChem: GFDL-ATMCHEM4.1 (química atmosférica completa), terra: GFDL-LM4.1 (modelo de terra com um novo modelo de dinâmica da vegetação com tratamento explícito da idade e altura da planta, estrutura e micróbios do solo, com fogo diário, plantações, pastagens e pastagens), landIce: GFDL-LM4.1, oceano: GFDL-OM4p5 (GFDL-MOM6, tripolar - nominal 0,5 graus; longitude/latitude 720 x 576; 75 níveis; célula de grade superior 0-2 m), ocnBgchem: GFDL-COBALTv2, seaIce: GFDL-SIM4p5 (GFDL-SIS2.0, tripolar - nominal 0,5 graus; 720 x 576 longitude/latitude; 5 camadas; 5 categorias de espessura), com transferência radiativa e dinâmica de grade C para compatibilidade com MOM6. O modelo foi executado pela Administração Oceânica e Atmosférica Nacional, Laboratório de Dinâmica de Fluidos Geofísicos, Princeton, NJ 08540, EUA (NOAA-GFDL) em resoluções nominais nativas: aerossol: 100 km, atmos: 100 km, atmosChem: 100 km, terra: 100 km, landIce: 100 km, oceano: 50 km, ocnBgchem: 50 km, seaIce: 50 km."
Fonte: CMIP6.CMIP.IPSL.IPSL-CM6A-LR

O modelo climático IPSL-CM6A-LR foi lançado em 2017 e também faz parte do projeto CMIP. O modelo inclui os componentes: "atmos: LMDZ (NPv6, N96; 144 x 143 longitude/latitude; 79 níveis; nível superior 80000 m), terra: ORCHIDEE (v2.0, modo Água/Carbono/Energia), oceano: NEMO-OPA (eORCA1.3, tripolar principalmente 1deg; 362 x 332 longitude/latitude; 75 níveis; célula de grade superior 0-2 m), ocnBgchem: NEMO-PISCES, seaIce: NEMO-LIM3. O modelo foi executado pelo Institut Pierre Simon Laplace, Paris 75252, França (IPSL) em resoluções nominais nativas: atmos: 250 km, terra: 250 km, oceano: 100 km, ocnBgchem: 100 km, seaIce: 100 km."
Fonte: CMIP6.CMIP.IPSL.IPSL-CM6A-LR

O MPI-ESM consiste em modelos de circulação geral acoplados para a atmosfera e o oceano, ECHAM6 (espectral T127; 384 x 192 longitude/latitude; 95 níveis; nível superior 0,01 hPa) e MPIOM (tripolar TP04, aproximadamente 0,4 graus; 802 x 404 longitude/latitude; 40 níveis; célula de grade superior 0-12 m), e os modelos de subsistema para terra e vegetação JSBACH3.20 e para a biogeoquímica marinha HAMOCC6. É executado pelo Instituto Max Planck de Meteorologia, Hamburgo 20146, Alemanha (MPI-M) em resoluções nominais nativas: "aerossol: 100 km, atmos: 100 km, terra: 100 km, gelo terrestre: nenhum, oceano: 50 km, ocnBgchem: 50 km, gelo marinho: 50 km."
Fonte: CMIP6.HighResMIP.MPI-M.MPI-ESM1-2-HR

O modelo MRI-ESM2.0 foi lançado em 2017 e executado pelo Instituto de Pesquisa Meteorológica, Tsukuba, Ibaraki 305-0052, Japão (MRI). Inclui os seguintes componentes: "aerossol: MASINGAR mk2r4 (TL95; 192 x 96 longitude/latitude; 80 níveis; nível superior 0,01 hPa), atmosfera: MRI-AGCM3.5 (TL159; 320 x 160 longitude/latitude; 80 níveis; nível superior 0,01 hPa), atmosfera: MRI-CCM2.1 (T42; 128 x 64 longitude/latitude; 80 níveis; nível superior 0,01 hPa), terra: HAL 1.0, oceano: MRI.COM4.4 (tripolar principalmente 0,5 graus de latitude/1 grau de longitude com refinamento meridional até 0,3 graus dentro de 10 graus ao norte e ao sul do equador; 360 x 364 longitude/latitude; 61 níveis; célula de grade superior 0-2 m), ocnBgchem: MRI.COM4.4, seaIce: MRI.COM4.4. O modelo foi executado em resoluções nominais nativas: aerossol: 250 km, atmos: 100 km, atmosChem: 250 km, terra: 100 km, oceano: 100 km, ocnBgchem: 100 km, seaIce: 100 km."
Fonte: CMIP6.CMIP.MRI.MRI-ESM2-0

UKESM1 consiste no modelo oceânico NEMO e no gelo marinho CICE, bem como no modelo de superfície terrestre JULES, com vegetação dinâmica TRIFFID. Além disso, o modelo simula química atmosférica e aerossóis usando UKCA, biogeoquímica marinha com MEDUSA e camadas de gelo dinâmicas com o modelo BISICLES. Fonte: UKESM

Fontes:

Modelo SWIM

Um modelo separado foi usado para gerar os dados das variáveis do setor hídrico nesta região: o Modelo Integrado de Solo e Água (SWIM).

O que o modelo faz?

O SWIM foi desenvolvido especificamente para investigar impactos de mudanças climáticas e de uso da terra em escala regional, onde os impactos se manifestam e medidas de adaptação ocorrem. O modelo simula processos interligados em mesoescala, como geração de escoamento, crescimento de plantas e culturas, ciclagem de nutrientes e carbono e erosão. Ele fornece inúmeras saídas de modelo, como vazão de rio, rendimento de culturas e concentrações e cargas de nutrientes. A abordagem permite a simulação de todos os processos inter-relacionados dentro de uma única estrutura de modelo em um passo de tempo diário usando dados disponíveis regionalmente (clima, uso da terra e solo) e considerando feedbacks. A configuração do modelo e o pós-processamento são suportados por uma interface GIS (com base no GRASS). O modelo usa um esquema de desagregação de 3 níveis: bacia – sub-bacias – hidrótopos. Os resultados são apresentados como séries temporais e mapas para uma série de variáveis. O SWIM é um modelo de complexidade intermediária para a bacia hidrográfica e escala regional, porque é a) mais abrangente do que modelos puramente hidrológicos e de precipitação-escoamento devido a uma representação mais confiável de processos hidrológicos, de vegetação e de nutrientes interligados; b) são orientados por dados regionais comumente disponíveis e podem ser mais facilmente parametrizados do que modelos hidrológicos mais complexos.

Quem o mantém?

O SWIM é mantido e desenvolvido pelo grupo regional de modelagem hidrológica do Research Department 2 no repositório de código-fonte GitLab do próprio PIK. O desenvolvimento é coordenado por Michel Wortmann, Stefan Liersch e Fred Hattermann.

De que forma o modelo é diferente de outros modelos na comunidade?

Fontes:

Modelos Agrícolas

Dados agrícolas para as variáveis de rendimento de colheita foram retirados dos dados de produção agrícola do ISIMIP3b. Os dados mostrados consistem em um conjunto de 11 modelos agrícolas diferentes. Detalhes sobre cada um estão listados abaixo

Modelo de Impacto - CYGMA1p74

CYGMA é um modelo de cultura em grade global. O modelo opera com resolução de 0,5° em longitude e latitude e tem um passo de tempo diário. No modelo, o desenvolvimento da cultura é modelado como uma fração dos graus-dia de crescimento acumulados em relação às necessidades térmicas da cultura. Para o trigo, apenas o trigo de primavera é considerado, porque o processo de vernalização não está atualmente incorporado ao modelo. O crescimento e a senescência das folhas são calculados de acordo com a fração da estação de crescimento usando o formato prescrito da curva do índice de área foliar. Os rendimentos são computados a partir da radiação fotossinteticamente ativa interceptada pelo dossel da cultura, a eficiência do uso da radiação (RUE), os efeitos da fertilização com CO2 na RUE e a fração dos incrementos totais de biomassa alocados ao componente colhível. O submodelo de balanço hídrico do solo, que é acoplado ao submodelo de cobertura de neve, é usado para calcular a evapotranspiração real. No modelo, o desenvolvimento da cultura é modelado como uma fração dos graus-dia de crescimento acumulados em relação às necessidades térmicas da cultura. Para o trigo, apenas o trigo de primavera é considerado, porque o processo de vernalização não está atualmente incorporado ao modelo. O crescimento e a senescência das folhas são calculados de acordo com a fração da estação de crescimento usando o formato prescrito da curva do índice de área foliar. Os rendimentos são computados a partir da radiação fotossinteticamente ativa interceptada pelo dossel da cultura, a eficiência do uso da radiação (RUE), os efeitos da fertilização com CO2 na RUE e a fração dos incrementos totais de biomassa alocados ao componente colhível. O submodelo de balanço hídrico do solo, que é acoplado ao submodelo de cobertura de neve, é usado para calcular a evapotranspiração real. Cinco tipos diferentes de estresse, ou seja, déficits de nitrogênio (N), calor, frio, déficits hídricos e excessos de água são considerados, e o tipo de estresse mais dominante para um dia diminui o incremento potencial diário na área foliar para o período de crescimento vegetativo e no rendimento para o período de crescimento reprodutivo. O crescimento e o rendimento da soja no modelo são menos sensíveis ao estresse de déficit de N do que as outras culturas consideradas aqui porque a soja é uma leguminosa que fixa nitrogênio. Todos os tipos de estresse, exceto os déficits de N, são funções do clima diário, e a tolerância de cada cultura a esses estresses aumenta à medida que o estoque de conhecimento aumenta. O estoque de conhecimento é um indicador econômico que é calculado como a soma dos gastos públicos anuais com pesquisa e desenvolvimento agrícola (P&D) para cada país desde o ano de 1961 com uma certa taxa de obsolescência, e representa o nível médio de tecnologia e gestão agronômica entre os agricultores de um país. Mais detalhes sobre a modelagem estão disponíveis em Iizumi et al.

Modelo de Impacto - CROVER

CROVER é um dos 15 modelos que seguem o protocolo ISIMIP3a/b que formam a base das simulações para os resultados do setor agrícola ISIMIP3a/b; para uma descrição técnica completa dos dados de simulação ISIMIP3a do setor agrícola, consulte este link DOI: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2023/egusphere-2023-281/

Modelo de Impacto - EPIC-IIASA

O sistema de modelagem de culturas em grade global baseado em EPIC “EPIC-IIASA” é usado para avaliar os principais sistemas agrícolas globais em resposta a intervenções de gestão, como práticas de cultivo, práticas de fertilização e irrigação ou opções de agricultura orgânica e conservação, e mudanças ambientais, incluindo mudanças climáticas e degradação do solo. Além disso, o EPIC-IIASA é usado para comparar sistemas de gestão de terras agrícolas e seus efeitos em indicadores ambientais, como disponibilidade de água, níveis de nitrogênio e fósforo no solo e emissões de gases de efeito estufa.
Com base no modelo de clima integrado da política ambiental e conjuntos de dados globais ou regionais sobre clima, solos, cobertura da terra e uso da terra, o EPIC-IIASA pode analisar vários tipos de culturas e seu manejo sob diferentes condições climáticas, topográficas e de solo. Ele investiga as compensações entre crescimento e rendimento das plantas, por um lado, e impactos ambientais e sustentabilidade, por outro.
Por exemplo, o EPIC-IIASA pode estimar — com base no tipo de solo e nas condições climáticas predominantes — a extensão em que os nutrientes dos fertilizantes, como o nitrogênio (N), estão lixiviando para as redes de rios e córregos próximos. Esse problema é uma preocupação crescente, pois globalmente dois quintos do N usado na agricultura são perdidos para ecossistemas com efeitos ambientais prejudiciais.
O EPIC-IIASA pode analisar opções de agricultura sustentável, incluindo controle de erosão do solo, gerenciamento de resíduos de colheitas, melhoria do estoque de carbono orgânico do solo e redução de emissões de GEE. Os aplicativos globais e regionais do EPIC-IIASA ajudam a informar sobre o potencial dos sistemas agrícolas para contribuir para o cumprimento das metas globais de clima e segurança alimentar.

Modelo de Impacto - ISAM

O Integrated Science Assessment Model (ISAM) é um modelo biogeoquímico e biogeofísico acoplado com resolução espacial de 0,5° × 0,5° e múltiplas resoluções temporais variando de meia hora a passos de tempo anuais. Ele simula orçamentos de C, N, energia e água para vários ecossistemas terrestres por meio de fotossíntese, hidrologia de superfície, transferência radiativa, alocação de carbono e respiração do ecossistema (Barman et al., 2014a, 2014b; Yang et al., 2009). Além disso, o ISAM incorpora processos de crescimento de culturas para culturas alimentares C3 e C4 (milho, soja, trigo e arroz) e gramíneas de bioenergia (miscanthus, cave-in-rock e alamo), que são avaliadas em escalas de nível de local, regional e global (Gahlot et al., 2020; Lin et al., 2017; Niyogi et al., 2015; Song et al., 2013, 2015, 2016). Algumas das características importantes, exclusivas do ISAM e críticas para cálculos de rendimento de culturas, incluem (i) fenologia dinâmica específica de cultura e esquemas de alocação de carbono (Song et al., 2013, 2015), levando em conta a sensibilidade de diferentes culturas a condições ambientais extremas; (ii) estruturas de vegetação dinâmicas, que capturam melhor a variabilidade sazonal no índice de área foliar (IAF), altura do dossel e profundidade da raiz; (iii) processos dinâmicos de distribuição de raízes em profundidade que melhoram a absorção simulada de água do solo e a transpiração mediada pelas raízes.

Modelo de Impacto - LDNDC

LandscapeDNDC é um dos 15 modelos que seguem o protocolo ISIMIP3a/b que formam a base das simulações para os resultados do setor agrícola ISIMIP3a/b; para uma descrição técnica completa dos dados de simulação ISIMIP3a do setor agrícola, consulte este link DOI: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2023/egusphere-2023-281/

Modelo de Impacto - LPJ-GUESS

O modelo é a versão habilitada para cultura do LPJ-GUESS, descrito em Lindeskog et al. (2013). Ele é vagamente baseado no LPJmL, conforme descrito em Bondeau et al. (2007), mas difere em vários aspectos importantes, incluindo não ser calibrado para rendimentos observados em nível de país, um novo esquema de fenologia e um cálculo dinâmico das unidades de calor potencial (PHU) necessárias para uma cultura atingir a maturidade. As datas de semeadura são calculadas dinamicamente seguindo Waha et al. (2012). A soma de PHU necessária para o desenvolvimento completo de uma cultura em uma célula de grade específica é calculada usando uma média contínua de 10 anos de somas de unidades de calor acumuladas da data da semeadura até o final de um período de amostragem (variando de 190 a 245 dias) derivadas das datas-limite de semeadura e colheita padrão (Lindeskog et al., 2013). As culturas são colhidas após o desenvolvimento completo. Essa variação dinâmica de PHU para o clima efetivamente pressupõe uma adaptação perfeita da cultivar da cultura ao clima predominante. A limitação N não é explicitamente contabilizada nesta versão do modelo.

Modelo de Impacto - LPJmL

LPJmL é um modelo dinâmico de vegetação global que foi estendido para cobrir sistemas agrícolas e o ciclo hidrológico terrestre. Ele é capaz de simulações transitórias de diferentes culturas, sistemas de pastagem e dinâmicas de vegetação natural e pode levar em conta diferentes aspectos de gerenciamento em simulações de culturas.

Modelo de Impacto - pDSSAT

pDSSAT é um dos 15 modelos que seguem o protocolo ISIMIP3a/b que formam a base das simulações para os resultados do setor agrícola ISIMIP3a/b; para uma descrição técnica completa dos dados de simulação ISIMIP3 do setor agrícola, consulte este link DOI: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2023/egusphere-2023-281/
O pDSSAT usa o ambiente pSIMS para executar o modelo de cultura DSSAT de forma global paralelizada. No GGCMI/ISIMIP Fase 3a/3b (grupo 1 e 2), usamos a versão 4.6 do DSSAT, que agora foi atualizada para a versão 4.8 para as simulações do grupo 3 da Fase 3a ATTRICI e da Fase 3b.

Modelo de Impacto - PEPIC

PEPIC é um modelo de Política Ambiental Integrada ao Clima (EPIC) baseado em Python.

Modelo de Impacto - PROMET

PROMET é um modelo de processo de superfície terrestre hidrológico, que foi estendido por um componente de vegetação dinâmica biofísica para modelar o crescimento da cultura e a formação de rendimento. Ele usa princípios físicos e fisiológicos de primeira ordem para determinar a produção primária líquida e a respiração com base em abordagens de Farquhar et al. (1980) e Ball et al. (1987), combinados com uma fenologia e um componente de arquitetura de dossel de duas camadas de Yin et al (2005). O PROMET leva em consideração a dependência da produção primária líquida e da fenologia em condições ambientais, incluindo meteorologia, concentração de CO2 para vias C3 e C4, bem como estresse hídrico e de temperatura. O balanço de massa e energia do dossel e da superfície do solo subjacente são fechados iterativamente para cada passo de tempo de simulação. O componente do dossel e da fenologia aloca assimilados nos diferentes órgãos vegetais do dossel, dependendo do estágio fenológico de desenvolvimento. Os assimilados que são acumulados dentro da fração do fruto durante o período de crescimento determinam a biomassa seca disponível para a formação do rendimento. A simulação é realizada em um intervalo de tempo de hora em hora para levar em conta reações não lineares do crescimento da cultura às condições ambientais (principalmente luz, água, temperatura e vento). A conversão de dados do modelo climático diário para valores horários é feita pelo TeddyTool v1.1 (Zabel e Poschlod 2023). Dependendo da reação da cultura considerada às condições meteorológicas e específicas do solo, a cultura pode morrer devido ao estresse hídrico, térmico ou frio antes de ser colhida ou pode não atingir a maturidade. Em ambos os casos, isso resulta em perda total de rendimento.

Modelo de Impacto - SIMPLACE-LINTUL5

SIMPLACE — uma estrutura versátil de modelagem e simulação para culturas sustentáveis e agroecossistemas hhttps://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad006

Cenários climáticos

As chamadas Rotas de Concentração Representativas (RCPs) foram desenvolvidas para o quinto Relatório de Avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC). Descrevem diferentes níveis de emissões de radiação induzidas por gases com efeito de estufa que poderão ocorrer no período de 2011 a 2100. No entanto, não incluíram quaisquer “narrativas” socioeconómicas para os acompanhar. Ao longo dos últimos anos, uma equipa internacional de cientistas climáticos, economistas e modeladores de sistemas energéticos desenvolveu uma série de novos “caminhos” que examinam como a sociedade global, a demografia e a economia poderão mudar ao longo do próximo século. Eles são conhecidos como “Caminhos Socioeconômicos Compartilhados” (SSPs). Os SSP foram publicados em 2017 (Riahi et al., 2017) e desempenharão um papel importante no Sexto Relatório de Avaliação do IPCC em 2021/2022.

Os PSS são cenários de base que descrevem desenvolvimentos futuros na ausência de novas políticas climáticas, para além das que já estão em vigor hoje. Eles oferecem cinco caminhos que o mundo poderia seguir. Os cinco PSS diferem principalmente no crescimento populacional, na urbanização, no crescimento económico, nos investimentos na educação e na saúde, no sistema energético e na utilização do solo, na taxa de desenvolvimento tecnológico, bem como nos motores da procura, tais como mudanças no estilo de vida (Riahi et al., 2017).

Tal como os RCP, os SSP também não estão completos na sua concepção, uma vez que estes são apenas futuros sociais e não incluem os impactos das alterações climáticas. Além disso, não são implementadas medidas de mitigação ou adaptação nestes (O'Neill et al., 2020). Portanto, o ClimateImpactsOnline utiliza três combinações SSP-RCP para visualizar dados climáticos correspondentes a diferentes cenários socioeconômicos e de radiação.

“Sustentabilidade” SSP1 - 2,6

“Rivalidade Regional” SSP3 - 7,0

“Desenvolvimento Alimentado por Fósseis” SSP5 - 8,5

Banco de dados SSP

Os Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs): Uma Visão Geral (Pôster)
Fontes:

O'Neill, BC, Carter, TR, Ebi, K. et al. Realizações e necessidades do quadro de cenários de alterações climáticas. Nat. Clim. Chang. 10, 1074–1084 (2020). https://doi.org/10.1038/s41558-020-00952-0

Riahi, K. et al., Os Caminhos Socioeconômicos Compartilhados e suas implicações em termos de energia, uso da terra e emissões de gases de efeito estufa: Uma visão geral, Mudança Ambiental Global, Volume 42, 153-168 (2017). https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009.

Dados Observacionais

O conjunto de dados W5E5 consiste em dados observados e de reanálise e é usado para representar os dados observados. Faz parte do Projeto de Intercomparação de Modelos de Impacto (ISIMIP3b), onde o conjunto de dados é usado para ajuste de viés das avaliações de impacto. O conjunto de dados consiste nos dados WFDE5 baseados em terra e no conjunto de dados ERA5 baseado no oceano (dados e dados de reanálise) (Cucchi et al., 2020, Hersbach et al., 2020). Uma fonte de dados adicional são os dados de precipitação da versão 2.3 do Global Precipitation Climatology Project (Adler et al., 2003).

A versão 1.0 do W5E5 inclui dados para o período de 1979 a 2017. Isto significa que para a década 2011-2020, apenas 6 anos estão presentes e da mesma forma os mapas de diferenças são apenas relativos aos anos 1991-2014. Atualizaremos e comunicaremos continuamente mais dados do W5E5 nesta década. O conjunto de dados fornece uma resolução espacial horizontal de 0,5° e uma resolução temporal diária.
As variáveis incluídas no conjunto de dados são as seguintes: umidade relativa próxima à superfície (abreviatura: hurs, unidade: %), umidade específica próxima à superfície (huss, kg kg-1), precipitação (pr, kg m-2 s-1 ), fluxo de neve (prsn, kg m-2 s-1), pressão do ar na superfície (ps, Pa), pressão ao nível do mar (psl, Pa), radiação superficial descendente de ondas longas (rlds, W m-2), superfície descendente de ondas curtas radiação (rsds, W m-2), velocidade do vento próximo à superfície (sfcWind, m s-1), temperatura do ar próximo à superfície (tas, K), temperatura máxima diária do ar próximo à superfície (tasmax, K), mínima diária temperatura do ar próximo à superfície (tasmin, K), elevação da superfície (orog, m) e máscara WFDE5-ERA5 (máscara, 1) (Lange, 2019). Os dados W5E5 das variáveis são, sobre terra e oceano, as médias diárias dos dados horários WFDE5. As variáveis terrestres hurs, pr, psl, tasmax e tasmin e as variáveis oceânicas tasmax e tasmin são obtidas em cálculo diferente. Isto está descrito no seguinte site: WFDE5 sobre terra fundido com ERA5 sobre o oceano (W5E5)

Ao selecionar "Observações" na seção Dados históricos da guia Configurações, você pode visualizar os dados observados do conjunto de dados W5E5.

Fontes:

Adler, RF, Huffman, GJ, Chang, A., Ferraro, R., Xie, P.-P., Janowiak, J., Nelkin, E. (2003). Análise Mensal de Precipitação do Projeto Global de Climatologia de Precipitação Versão 2 (GPCP) (1979-presente). Jornal de Hidrometeorologia, 4(6), 1147–1167. doi:10.1175/1525-7541(2003)004<1147:tvgpcp>2.0.co;2
Cucchi, M., Weedon, GP, Amici, A., Bellouin, N., Lange, S., Müller Schmied, H., Hersbach, H., & Buontempo, C. (2020). WFDE5: dados de reanálise ERA5 ajustados por viés para estudos de impacto. Dados científicos do sistema terrestre, 12(3), 2097–2120. https://doi.org/10.5194/essd-12-2097-2020
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D ., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M., … Thépaut, JN (2020). A reanálise global ERA5. Jornal Trimestral da Royal Meteorological Society, 146(730), 1999–2049. https://doi.org/10.1002/QJ.3803
Lange, Stefan (2019): WFDE5 sobre terra fundido com ERA5 sobre o oceano (W5E5). V. 1.0. Serviços de dados GFZ. https://doi.org/10.5880/pik.2019.023
Lange, S.: ISIMIP3BASD v2.4.1, https://doi.org/10.5281/zenodo.3898426, 2020.

Dados históricos de simulação

Para validar os modelos climáticos, as condições climáticas passadas são simuladas e comparadas com os dados observados. Um indicador importante para validar a fiabilidade das projeções climáticas futuras a partir de modelos é a mudança temporal e espacial simulada na temperatura média global da superfície desde os tempos pré-industriais até ao presente.

Parte do cartão de entrada para participar do Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados (Fase 6) é a simulação histórica. Foi adicionado ao Diagnóstico, Avaliação e Caracterização do Clima (DECK) para uma melhor separação entre o CMIP e uma fase específica, neste caso o CMIP6. Eles também servem como referência para Projetos de Intercomparação de Modelos (MIPs) endossados pelo CMIP6.

As simulações começam em condições de equilíbrio arbitrárias do experimento de controle pré-industrial (piControl). Em seguida, vários forçantes dependentes do tempo, consistentes com o CMIP6, como emissões de gases de efeito estufa, forçantes de uso da terra, aerossóis, forçantes solares e outros, são inseridos nos modelos. Estes então geram uma retrospectiva das condições históricas. A simulação histórica do CMIP6 cobre o período de 1850 a 2014.

Fontes: