Avaliação da variabilidade interanual a multidecadal do sistema de monção da América do Sul através de simulações numéricas do clima passado

Resumo

Esse projeto visa dar suporte ao Projeto PACMEDY - FAPESP No. 2015/50686-1 para apoio técnico à realização e à interpretação de simulações numéricas do sistema de monções da América do Sul. O projeto PACMEDY visa realizar uma análise quantitativa e abrangente dos aspectos da variabilidade das monções através de simulações por modelos climáticos e de registros paleoclimáticos. Os sistemas de monções são o modo sazonal dominante de variabilidade climática nos trópicos, exercendo um papel importante no armazenamento de umidade atmosférica e energia em escala global, com impacto profundo em regiões que abrigam cerca de 50% da população mundial. Diante de um cenário de aquecimento global devido ao aumento da emissão dos gases do efeito estufa, os modelos climáticos projetam que a intensidade das monções será intensificada no século 21. No entanto, para que essas projeções sobre o clima futuro sejam confiáveis, os modelos climáticos devem ser capazes de simular o sistema climático presente e passado de forma satisfatória. A previsão das monções é um desafio que deve ser enfrentado através do uso não apenas de registros observacionais de poucas décadas atrás, mas também com evidências paleoclimáticas. Nesse sentido, esse projeto tem o objetivo de auxiliar na avaliação das variabilidades interanual a multidecadal do sistema de monção da América do Sul, através da manipulação dos dados de simulações numéricas referentes ao período anterior à era pré-industrial (850-1850). De modo específico, o apoio técnico irá auxiliar na manipulação e interpretação dos resultados das simulações com os modelos da fase 5 do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), que é um grupo de modelagem acoplado que estabelece os protocolos para as simulações dos climas presente e futuro. A partir desses dados, esse projeto também auxiliará na avaliação dos aspectos da variabilidade das monções que são representados pelos modelos de modo adequado. Por consequência, isso contribuirá para a credibilidade das projeções das mudanças climáticas futuras, bem como da probabilidade de eventos extremos em escala de tempo decenal. (AU)