Analysis of average annual temperatures and rainfall in southern region of the state of Rio Grande do Sul, Brazil
DOI:
https://doi.org/10.5327/Z2176-94781204Keywords:
climate models; RCP 4.5 and RCP 8.5; climate changes; ETA regional model; nonparametric trend testsAbstract
This work aimed to analyze the average temperature and rainfall in the Southern and Steppe regions of the State of Rio Grande do Sul, Brazil, obtained by three global climate models regionalized by the Eta model (CANESM2, HADGEM2-ES and MIROC5) for the historical period, and two future climate scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5), subdivided into three periods: F1 (2006-2040), F2 (2041-2070), and F3 (2071-2099). The analysis was conducted by applying the trend tests Mann Kendall’s, Sen’s Slope and Pettitt’s to the dataset. The study noted an increase in temperature, and that the highest temperatures will occur at the end of the century. For the three climate models, temperatures will be milder in the RCP 4.5 scenario, mostly, when compared to the RCP 8.5. For those scenarios, a significant increase up to 0.95 C/year was observed in the temperature of all series, with the years of change in the mean values occurring between 2048 and 2060. The projections also suggest that there may be an increase in the average accumulated rainfall in the future periods analyzed, with exception of the result found with CANESM2 model at the RCP 8.5 scenario, which showed a significant decrease of annual rainfall in all series, ranging approximately from -3,1 to -6,6 mm/year. Those significant changes in mean of the rainfall series are expected for the late 2070’s. With exception of this result, most cities and models indicate an increase in rainfall regimes, with clear variations between models and scenarios.
Downloads
References
Anjos, R.R.; Siqueira, T.M.; Silveira, V.C. da; Leandro, D.; Corrêa, L.B.; Buske, D.; Weymar, G.J., 2018. Análise de tendência de temperatura e precipitação e cenários de mudanças climáticas para Pelotas (RS). Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, v. 9, (8), 93-108. http://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2018.008.0009.
Arora, V.K.; Scinocca, J.F.; Boer, G.J.; Christian, J.R.; Denman, K.L.; Flato, G.M.; Kharin, V.V.; Lee, W.G.; Merryfield, W.J., 2011. Carbon emission limits required to satisfy future representative concentration pathways of greenhouse gases. Geophysical Research Letters, v. 38, (5), 1-6. https://doi.org/10.1029/2010GL046270.
Bravo, J.M.; Marques, D. da M.; Tassi, R.; Cardoso, A., 2011. Avaliação de projeções de anomalias de temperatura e precipitação em cenários climáticos futuros na região do sistema hidrológico do Taim, RS. In: XIX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos.
Braz, D.F.; Pinto, L.B.; Campos, C.R.J., 2017. Ocorrência de eventos severos em regiões agrícolas do Rio Grande do Sul. Geociências, v. 36, (1), 89-99.
Britto, F.P.; Barletta, R.; Mendonça, M., 2008. Regionalização sazonal e mensal da precipitação pluvial máxima no estado do Rio Grande do Sul. Revista Brasileira de Climatologia, v. 3, 83-99. https://doi.org/10.5380/abclima.v3i0.25425.
Brondani, A.R.P.; Wollmann, C.A.; Ribeiro, A. de A., 2013. A percepção climática da ocorrência de estiagens e os problemas de abastecimento de água na área urbana do município de Bagé-RS. Revista do Departamento de Geografia , v. 26, 214-232. https://doi.org/10.7154/RDG.2013.0026.0011.
Caballero, C.B.; Ogassawara, J.F.; Dorneles, V.R.; Nunes, A.B., 2018. A precipitação pluviométrica em Pelotas/RS: tendência, sistemas sinóticos associados e influência da ODP. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 11, (4), 1429-1441. https://doi.org/10.26848/rbgf.v11.4.p1429-1441.
Cera, J.C.; Ferraz, S.E.T., 2015. Variações climáticas na precipitação no Sul do Brasil no clima presente e futuro. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 30, (1), 81-88. https://doi.org/10.1590/0102-778620130588.
Chou, S.C.; Lyra, A.; Mourão, C.; Dereczynski, C.; Pilotto, I.; Gomes, J.; Bustamante, J.; Tavares, P.; Silva, A.; Rodrigues, D; Campos, D.; Chagas, D.; Sueiro, G.; Siqueira, G.; Marengo, J., 2014a. Assessment of climate change over South America under RCP 4.5 and 8.5 downscaling scenarios. American Journal of Climate Change, v. 3, 512-525. https://doi.org/10.4236/ajcc.2014.35043.
Chou, S.C.; Lyra, A.; Mourão, C.; Dereczynski, C.; Pilotto, I.; Gomes, J.; Bustamante, J.; Tavares, P.; Silva, A.; Rodrigues, D.; Campos, D.; Chagas, D.; Sueiro, G.; Siqueira, G.; Nobre, P.; Marengo, J., 2014b. Evaluation of the Eta simulations nested in three global climate models. American Journal of Climate Change, v. 3, (5), 438-454. https://doi.org/10.4236/ajcc.2014.35039.
Chou, S.C.; Marengo, J.A.; Lyra, A.A.; Sueiro, G.; Pesquero, J.F.; Alves, L.M.; Kay, G.; Betts, R.; Chagas, D.J.; Gomes, J.L.; Bustamnte, J.F.; Tavares, P., 2012. Downscaling of South America present climate driven by 4-member HadCM3 runs. Climate Dynamics, v. 38, 635-653. https://doi.org/10.1007/s00382-011-1002-8.
Chylek, P.; Li, J.; Dubey, M.K.; Wang, M.; Lesins, G., 2011. Observed and model simulated 20th century Arctic temperature variability: Canadian earth system model CanESM2. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 11, 22893-22907. https://doi.org/10.5194/acpd-11-22893-2011.
Collins, M.; Knutti, R.; Arblaster, J.; Dufresne, J.-L.; Fichefet, T.; Friedlingstein, P.; Gao, X.; Gutowski, W.J.; Johns, T.; Krinner, G.; Shongwe, M.; Tebaldi, C.; Weaver, A.J.; Wehner, M., 2013. Long-term climate change: projections, com-mitments and irreversibility. In: Stocker, T.F.; Qin, D.; Plattner, G.-K.; Tignor, M.; Allen, S.K.; Boschung, J.; Nauels, A.; Xia, Y.; Bex, V.; Midgley, P.M. (Eds.), Climate change 2013: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, pp. 1029-1136.
Dariane, A.B.; Pouryafar, E., 2021. Quantifying and projection of the relative impacts of climate change and direct human activities on streamflow fluctuations. Climatic Change, v. 165, (1), 34. https://doi.org/10.1007/s10584-021-03060-w.
Dereczynski, C.; Chou, S.C.; Lyra, A.; Sondermann, M.; Regoto, P.; Tavares, P.; Chagas, D.; Gomes, J.L.; Rodrigues, D.C.; Skansi, M. M., 2020. Downscaling of climate extremes over South America – Part I: Model evaluation in the reference climate. Weather and Climate Extremes, v. 29, 100273. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100273.
Diário Popular, 2021. Barragem Santa Bárbara recupera nível ideal para captação de água (Accessed on June 17, 2021) at.: https://www.diariopopular.com.br/geral/barragem-santa-barbara-recupera-nivel-ideal-para-captacao-de-agua-158182.
Fazel-Rastgar, F., 2020. Synoptic climatological approach associated with three recent summer heatwaves in the Canadian Arctic. Journal of Water and Climate Change, v. 11, (S1), 233-250. https://doi.org/10.2166/wcc.2020.281.
Fernandes, V.R.; Cunha, A.P.M. do A.; Pineda, L.A.C.; Leal, K.R.D.; Costa, L.C.O.; Broedel, E.; França, D. de A.; Alvalá, R.C. dos S.; Selichi, M.E.; Marengo, J., 2021. Secas e os impactos na região Sul do Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, v. 28, 561-584. https://doi.org/10.5380/rbclima.v28i0.74717.
Fundação de Economia e Estatística (FEE), 2015. COREDES (Accessed on June 17, 2021) at:. https://arquivofee.rs.gov.br/perfil-socioeconomico/coredes/#:~:text=O%20PERFIL%20SOCIOECON%C3%94MICO%20RS%20%E2%80%93%20COREDES,munic%C3%ADpios%20com%20o%20do%20Estado.
Gomes Junior, E.C.; Ely, D.F., 2021. Métodos estatísticos não-paramétricos como ferramenta no monitoramento pluviométrico. Revista da Casa da Geografia de Sobral, v. 23, 38-53. https://doi.org/10.35701/rcgs.v23.770.
Gonçalves, F.N.; Back, A.J., 2018. Análise da variação espacial e sazonal e de tendências na precipitação da região sul do Brasil. Revista de Ciências Agrárias (Online), v. 41, (3), 11-20. https://doi.org/10.19084/RCA17204.
Grimm, A.M., 2009. Variabilidade interanual do clima no Brasil. In: Cavalcanti, I.F.A.; Ferreira, N.J.; Silva, M.G.A.J.; Dias, M.A.F.S. (Eds.), Tempo e clima no Brasil. Oficina de Textos, São Paulo, pp. 353-374.
Grimm, A.M.; Ferraz, S.E.T.; Gomes, J., 1998. Precipitation anomalies in Southern Brazil associated with El Niño and La Niña events. Journal of Climate, v. 11, 2863-2880. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1998)011<2863:PAISBA>2.0.CO;2.
Hartmann, D.L.; Klein Tank, A.M.G.; Rusticucci, M.; Alexander, L.V.; Brönnimann, S.; Charabi, Y.; Dentener, F.J.; Dlugokencky, E.J.; Easterling, D.R.; Kaplan, A.; Soden, B.J.; Thorne, P.W.; Wild, M.; Zhai, P.M., 2013. Observations: atmosphere and surface. In: Stocker, T.F.; Qin, D.; Plattner, G.-K.; Tignor, M.; Allen, S.K.; Boschung, J.; Nauels, A.; Xia, Y.; Bex, V.; Midgley, P.M. (Eds.), Climate change 2013: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, pp. 159-254.
Hölbig, C.A.; Mazzonetto, A.; Borella, F.; Pavan, W.; Fernandes, J.M.C.; Chagas, D.J.C.; Gomes, J.L.; Chou, S.C., 2018. PROJETA platform: accessing high resolution climate change projections over Central and South America using the Eta model. Agrometeoros, v. 26, (1), 71-81. https://doi.org/10.31062/agrom.v26i1.26366.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2013. Climate change 2013: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge.
Kendall, M.G., 1975. Rank correlation methods, 4th ed. Charles Griffin, London, 272 pp.
Kulman, D.; Reis, J.T.; Souza, A.C. de; Pires, C.A. da F.; Sausen, T.M., 2014. Occurrence of drought in Rio Grande do Sul in the period 1981 to 2011. Ciência e Natura, v. 36, (3), 441-449. https://doi.org/10.5902/2179460X13205.
Lima, P.R.C. de; Andrade, A.E. de; Oliveira, J.V.P. de; Lucena, D.B., 2021. Identificação de tendências nas séries temporais de precipitação na microrregião do Alto Sertão Paraibano. Revista AIDIS de Ingeniería y Ciencias Ambientales, v. 14, (1), 1-18. https://doi.org/10.22201/iingen.0718378xe.2021.14.1.63570.
Lopes, A.B.; Vieira, M.R.S.; Lima Filho, A.A. de; Silvestrim, E.G.; Silvestrim, F.G., 2021. Anomalias na precipitação de quatro municípios do Amazonas, Brasil. Research, Society and Development. v. 10, (14), e196101421766. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i14.21766.
Lyra, A.; Tavares, P.; Chou, S.C.; Sueiro, G.; Dereczynski, C.P.; Sondermann, M.; Silva, A.; Marengo, J.; Giarolla, A., 2018. Climate change projections over three metropolitan regions in Southeast Brazil using the non-hydrostatic Eta regional climate model at 5-km resolution. Theoretical and Applied Climatology, v. 132, 663-682. https://doi.org/10.1007/s00704-017-2067-z.
Mann, H.B.; Whitney, D.R., 1947. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, v. 18, (1), 50-60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491.
Marengo, J.A.; Ambrizzi, T.; Rocha, R.P.; Alves, L.M.; Cuadra, S.V.; Valverde, M.C.; Torres, R.R.; Santos, D.C.; Ferraz, S.E.T., 2010. Future change of climate in South America in the late XXI century: intercomparison of scenarios from three regional climate models. Climate Dynamics, v. 35, 1073-1097. https://doi.org/10.1007/s00382-009-0721-6.
Martin, G.M.; Bellouin, N.; Collins, W.J.; Culverwell, I.D.; Halloran, P.R.; Hardiman, S.C.; Hinton, T.; Jones, C.D.; McDonald, R.E.; McLaren, A.J.; O’Connor, F.; Roberts, M.J.; Rodriguez, J.M.; Woodward, S.; Best, M.J.; Brooks, M.E.; Brown, A.R.; Butchart, N.; Dearden, C.; Derbyshire, S.H.; Dharssi, I.; Doutriaux-Boucher, M.; Edwards, J.M.; Falloon, P.D.; Gedney, N.; Hewitt, H.T.; Hobson, M.; Huddleston, M.R.; Hughes, J.; Ineson, S.; Ingram, W.J.; James, P.M.; Johns, T.C.; Johnson, C.E.; Jones, A.; Jones, C.P.; Joshi, M.; Keen, A.B.; Liddicoat, S.; Lock, A.P.; Maidens, A.V.; Manners, J.C.; Milton, S.F.; Rae, J.; Ridley, J.K.; Sellar, A.; Senior, C.A.; Totterdell, I.; Verhoef, A.; Vidale, P.L.; Wiltshire, A., 2011. The hadGEM2 family of Met Office unified model climate configurations. Geoscientific Model Development, v. 4, 723-757. https://doi.org/10.5194/gmd-4-723-2011.
Mesinger, F.; Chou, S.C.; Gomes, J.L.; Jovic, D.; Bastos, P.R.; Bustamante, J.F.; Lazic, L.; Lyra, A.A.; Morelli, S.; Ristic, I.; Veljovic, K., 2012. An upgraded version of the Eta model. Meteorogical and Atmospheric Physics, v. 116, 63-79. https://doi.org/10.1007/s00703-012-0182-z.
Miguel, J.C.H., 2017. Tecnopolíticas das mudanças climáticas: modelos climáticos, geopolítica e governamentalidade. História, Ciências, Saúde-Manguinhos, v. 24, (4), 969-987.
Moura, R.G. de; Herdies, D.L.; Mendes, D.; Mendes, M.C.D., 2010. Avaliação do modelo regional ETA utilizando as análises do CPTEC e NCEP. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 25, (1), 46-53. https://doi.org/10.1590/S0102-77862010000100005.
Nedel, A.; Sauden, T.M.; Saito, S.M., 2012. Zoneamento dos desastres naturais ocorridos no estado do Rio Grande do Sul no período 1989 – 2009: granizo e vendaval. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 27, (2), 119-126. https://doi.org/10.1590/S0102-77862012000200001.
Nunes, A.B.; Silva, G.C., 2013. Climatology of extreme rainfall events in eastern and northern Santa Catarina State, Brazil: present and future climate. Revista Brasileira de Geofísica, v. 31, (3), 413-425. https://doi.org/10.22564/rbgf.v31i3.314.
Oliveira, L.F.C., 2019. (Ed.). Chuvas extremas no Brasil: modelos e aplicações. Ed. UFLA, Lavras.
Ongoma, V.; Chen, H.; Gao, C.; Nyongesa, A.M.; Polong, F. 2018. Future changes in climate extremes over Equatorial East Africa based on CMIP5 multimodel ensemble. Natural Hazards, v. 90, 901-920. https://doi.org/10.1007/s11069-017-3079-9.
Ouhamdouch, S.; Bahir, M.; Ouazar, D.; Goumih, A.; Zouari, K., 2020. Assessment the climate change impact on the future evapotranspiration and flows from a semi-arid environment. Arabian Journal of Geosciences, v. 13, 82. https://doi.org/10.1007/s12517-020-5065-x.
Penereiro, J.C.; Meschiatti, M.C., 2018. Tendências em séries anuais de precipitação e temperaturas no Brasil. Engenharia Sanitária e Ambiental, v. 23, (2), 319-331. https://doi.org/10.1590/S1413-41522018168763.
Pereira, R.S.; Nunes, A.B., 2018. Estudo climático dos eventos de precipitação associados a alagamentos urbanos no Estado do Rio Grande do Sul. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 11, (6), 2010-2017. https://doi.org/10.26848/rbgf.v11.6.p2010-2017.
Pettitt, A.N., 1979. A non‐parametric approach to the change‐point problem. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), v. 28, (2), 126-135. https://doi.org/10.2307/2346729.
Queiroga, A.A.; Luz, M.B.; Filgueira, HJ. A., 2022. A redução de riscos de desastres (RRD) e a resiliência na segurança alimentar e nutricional. Territorium, (29 I), 139-148. https://doi.org/10.14195/1647-7723_29-1_12.
Quesada-Montano, B.; Di Baldassarre, G.; Rangecroft, S.; Van Loon, A.F., 2018. Hydrological change: Towards a consistent approach to assess changes on both floods and droughts. Advances in Water Resources, v. 111, 31-35. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2017.10.038.
Radin, B.; Matzenauer, R., 2016. Uso das informações meteorológicas na agricultura do Rio Grande do Sul. Agrometeoros, v. 24, (1), 41. https://doi.org/10.31062/agrom.v24i1.24880.
Rao, V.B.; Hada, K., 1990. Characteristics of rainfall over Brazil: Annual variations and connections with the Southern Oscillation. Theoretical and Applied Climatology (Online), v. 42, 81-91. https://doi.org/10.1007/BF00868215.
Ribeiro, M.E.; Bortolin, T.A.; Mendes, L.A.; Santa Rita, L.C.S., 2021. Análise de Séries Hidrológicas na Bacia Hidrográfica afluente à Usina Hidrelétrica Castro Alves, RS. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 14, (4), 2042-2058. https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.4.p2042-2058.
Rocha, G., 2011. Cidade do RS sofre pior inundação em 70 anos. Folha de S.Paulo (Accessed on December 18, 2021) at:. https://www1.folha.uol.com.br/fsp/cotidian/ff1203201120.htm.
Salviano, M.F.; Groppo, J.D.; Pellegrino, G.Q., 2016. Análise de Tendências em Dados de Precipitação e Temperatura no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia (Online), v. 31, (1), 64-73. https://doi.org/10.1590/0102-778620150003.
Sane, M.; Sambou, S.; Diatta, S.; Leye, I.; Ndione, D.; Sauvage, S.; Sanchez-Perez, J.M.; Kane, S., 2019. Trends and shifts in time series of climate data generated by GCM from 2006 to 2090. International Journal of Scientific & Engineering Research, v. 10, (5), 212-229. https://doi.org/10.14299/ijser.2019.05.01.
Sansigolo, C.A.; Kayano, M.T., 2010. Trends of seasonal maximum and minimum temperatures and precipitation in Southern Brazil for the 1913-2006 period. Theoretical and Applied Climatology, v. 101, 209-216. https://doi.org/10.1007/s00704-010-0270-2.
Secretaria de Planejamento, Governança e Gestão (Seplag), 2020. Clima, temperatura e precipitação. Atlas Socioeconômico Rio Grande do Sul. 5. Ed. Secretaria de Planejamento, Governança e Gestão, Departamento de Planejamento Governamental, Porto Alegre, 125 pp.
Sen, P.K., 1968. Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau. Journal of the American Statistical Association, v. 63, (324), 1379-1389.
Silva, G.K.; Silveira, C.S.; Silva, M.V.M.; Marcos Júnior, A.D.; Souza Filho, F.A., Guimarães, S.O., 2020. Análise de projeções das mudanças climáticas sobre precipitação e temperatura nas regiões hidrográficas brasileiras para o século XXI. Revista Brasileira de Ciências Ambientais, v. 55, (3), 420-436. https://doi.org/10.5327/Z2176-947820200624.
Silveira, A., 2020. Barragem Santa Bárbara em Pelotas atinge nível mais baixo da história. Correio do Povo (Accessed on December 17, 2021) at:. https://www.correiodopovo.com.br/not%C3%ADcias/cidades/barragem-santa-b%C3%A1rbara-em-pelotas-atinge-n%C3%ADvel-mais-baixo-da-hist%C3%B3ria-1.423776.
Tejadas, B.E.; Bravo, J.M.; Sanagiotto, D.G.; Tassi, R.; Marques, D.M.L.M., 2016. Projeções de vazão afluente à Lagoa Mangueira com base em cenários de mudanças climáticas. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 31, (3), 262-272. https://doi.org/10.1590/0102-778631320150139.
Van Vuuren, D.P.; Edmonds, J.; Kainuma, M.; Riahi, K.; Thomson, A.; Hibbard, K.; Hurtt, G.C.; Kram, T.; Krey, V.; Lamarque, J.; Masui, T.; Meinshausen, M.; Nakicenovic, N.; Smith, S.J.; Rose, S.K., 2011. The representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, v. 109, 5. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z.
Vieira, R.M.G.; Dereczynski, C.P.; Chou, S.C.; Gomes, J.L.; Paiva Neto, A.C., 2015. Avaliação das previsões de precipitação do modelo Eta para Bacia do Rio São Francisco em Minas Gerais, Brasil. Anuário do Instituto de Geociências, v. 38, (2), 15-23. https://doi.org/10.11137/2015_2_15_23.
Watanabe, M.; Suzuki, T.; O’ishi, R.; Komuro, Y.; Watanabe, S.; Emori, S.; Takemura, T.; Chikira, M.; OGura, T.; Sekiguchi, M.; Takata, K.; Yamazak, D.; Yokohata, T.; Nozawa, T.; Hasumi, H.; Tatebe, H., Kimoto, M., 2010. Improved climate simulation by MIROC5: mean States, variability, and climate sensitivity. Journal of Climate, v. 23, (23), 6312-6335. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3679.1.
Winsemius, H.C.; Jongman, B.; Veldkamp, T.I.; Hallegatte, S.; Bangalore, M.; Ward, P.J., 2018. Disaster risk, climate change, and poverty: assessing the global exposure of poor people to floods and droughts. Environment and Development Economics, v. 23, (3), 328-348. https://doi.org/10.1017/S1355770X17000444.
Yuan, X.C.; Wei, Y.-M.; Wang, B.; Mi, Z., 2017. Risk management of extreme events under climate change. Journal of Cleaner Production, v. 166, 1169-1174. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.07.209.
Zamani, R.; Mirabbasi, R.; Abdollahi, S.; Jhajharia, D., 2017. Streamflow trend analysis by considering autocorrelation structure, long-term persistence, and Hurst coefficient in a semi-arid region of Iran. Theoretical and Applied Climatology, v. 129, (1-2), 33-45. https://doi.org/10.1007/s00704-016-1747-4.
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Revista Brasileira de Ciências Ambientais
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.