USO DA REGIONALIZAÇÃO ESTATÍSTICA NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PIANCÓ

Código

XXV-SBRH0879

Autores

Sandra Isay Saad, Ingrid Paloma Carneiro de Lima, melquizedek rafael duarte da silva, Zoraide Souza Pessoas, JONATHAN MOTA DA SILVA

Tema

STE23 - Previsão Hidrológica

Resumo

As mudanças climáticas caracterizam-se por serem de abrangência global, tanto em suas causas como em suas conseqüências e a necessidade de estimar os seus impactos nos sistemas e recursos hidricos tem se tornado cada vez mais frequente na nossa comunidade. Diante disso, a principal ferramenta para projetar o clima futuro são os Modelos Climáticos Globais (MCGs), que operam em grandes escalas. No entanto, os estudos regionais que avaliam os impactos hidrológicos exigem que as mudanças climáticas projetadas pelo MCGs sejam traduzidas para uma escala mais representativa de determinada área de interesse. Dessa forma, objetivou-se reduzir a escala (regionalização) de variáveis meteorológicas, onde estas passarão para uma escala de 25 km e terão os possíveis erros sistemáticos corrigidos (por métodos estatísticos), uma vez que a escala espacial das projeções é de, aproximadamente 100 km, essa é uma escala insatisfatória para as aplicações em Hidrologia. Um método estatistico de redução de escala híbrido, conhecido como BCCAQ (Bias Correction Constructed Analogs With Quantile Mapping) composto por BCCA (Bias Correction Constructed Analogs) e BCCI (Bias Correction Climate Imprint) foi aplicado aos dados do modelo CanESM do CMIP6 (temperatura mínima, máxima e precipitação) em comparação com os dados observados de Xavier et al. (2016). Utilizou-se índices estatísticos, obtidos para calibração e validação: ME (Medium Error), RMSE (Root Mean Square Error), R² (Coeficiente de Determinação) e PBIAS (Porcentagem do Viés). Concluiu-se que os resultados foram satisfatórios, pois a regionalização estatística feita se aproximou bastante dos dados observados nessa região e os índices obtidos apresentaram valores coerentes.