Estudo Técnico

Adaptação às mudanças climáticas na Mobilidade Urbana.

Documentos do projeto

Resultados de reunião técnica com especialistas – mapeamento de vulnerabilidades e potenciais medidas de adaptação na mobilidade urbana (novembro de 2015).

Cenários Climáticos

Clique aqui para visualizar os Mapas das Projeções Climáticas (INPE/2015).

O texto a seguir corresponde a um recorte do relatório “Subsídios para a Formulação do Plano Setorial de Mobilidade Urbana para Adaptação às Mudanças Climáticas”, com vistas a disponibilizar os mapas produzidos no âmbito deste projeto, representando as projeções climáticas para os horizontes de 2040 e 2070, a partir de indicadores de eventos extremos de temperatura e precipitação.

Desenvolvimento dos Cenários Climáticos Futuros

Os relatórios de avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC, na sigla em inglês) tornaram-se referência mundial não só no levantamento das causas e impactos das mudanças climáticas globais, mas também na compilação de diversos modelos climáticos globais (GCM – Global Climate Models) disponíveis no mundo.

No Quinto Relatório de Avaliação do IPCC – AR5 (IPCC, 2013) foram estabelecidos novos cenários globais de emissões representando as forçantes radioativas em função de diferentes concentrações de gases de efeito estufa (GEE), as Trajetórias Representativas de Concentração (Representative Concentration Pathways - RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5), e conforme destaca o Plano Nacional de Adaptação à Mudança do Clima (PNA, 2016), “cada cenário considera o histórico evolutivo de diversos fatores, como emissão de gases de efeito estufa, diferentes tecnologias para geração de energia, e informações de tipo de uso do solo, para as projeções”.

O cenário RCP2.6 é considerado o mais otimista, prevendo a implementação de políticas públicas que levam a reduções significativas nas emissões de GEE, e limitam o aumento da temperatura média global entre 0,3^oC e 1,7^oC até 2100. Já o cenário RCP8.5 é o mais pessimista, onde se considera o aumento das emissões de GEE sem sua estabilização, de forma que a temperatura global subiria entre 2,6^oC e 4,8^oC até o final do Século XXI (PNA, 2016).

Salienta-se que, qualquer projeção climática é caracterizada por incertezas (PBMC, 2014a, b), relacionadas a concentrações futuras de GEE, estrutura dos modelos numéricos, parametrizações de processos climáticos, uso do solo, entre outros aspectos.

No sentido de reduzir as incertezas dos modelos climáticos globais e capturar especificidades climáticas locais, foi desenvolvido o modelo regional ETA (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE), a partir da técnica do “downscaling”, utilizando dois modelos climáticos globais (HadGEM2-ES e MIROC5) e dois cenários de emissões (RCP4.5 e RCP8.5) (CHOU et al., 2014).

A cobertura territorial das projeções compreende a totalidade do território brasileiro e parte da América do Sul, as quais subsidiaram a Terceira Comunicação Nacional do Brasil (TCN) à Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima (UNFCCC, na sigla em inglês) e o PNA (2016). Assim, optou-se por utilizar os dados oriundos das projeções realizadas com base no modelo regional ETA (INPE), visando manter coerência técnica com demais documentos publicados oficialmente pelo Governo Federal.

Tomou-se como linha de base o período de 1961-1990, o qual considerou as concentrações históricas de GEE, enquanto para os cenários futuros considerou-se a média dos indicadores projetados entre os anos de 2026-2055 e 2056-2085, como aproximações representativas para os anos de 2040 e 2070, respectivamente.

Assim, para cada horizonte temporal (2040 e 2070) e para cada indicador climático, foram elaborados 4 (quatro) cenários (gerando os mapas de base): HadGEM2-ES/RCP4.5, HadGEM2-ES/RCP8.5, MIROC5/RCP4.5 e MIROC5/RCP8.5.

Os mapas de base foram então agregados, produzindo-se uma janela de mínimos e máximos projetados para cada indicador (gerando os mapas agregados). Ou seja, para cada ponto de grid adotou-se como valor mínimo, a máxima redução ou o mínimo aumento projetado dentre os 4 cenários, e como valor máximo, o máximo aumento ou a mínima redução projetada.

Em função da diversidade de infraestruturas e sistemas de mobilidade urbana, de usuários e condições de contorno, os parâmetros estabelecidos indicam aproximações para mudanças na frequência e intensidade de temperaturas elevadas e precipitações extremas, e não limites precisos a partir dos quais impactos na infraestrutura e na mobilidade urbana ocorreriam. Tem-se assim:

Indicadores de extremos de temperatura

SU30

O indicador SU30 representa a variação do número de dias com temperatura máxima acima de 30^oC em relação à linha de base. Não foram usados limiares maiores (p.ex. 35^oC, 40^oC) pois o modelo apresenta pouca sensibilidade para valores mais extremos.

WSDI - Warm Spell Duration Indicator

O WSDI representa a ocorrência de longos intervalos de dias com temperaturas extremamente altas, ou seja, ondas de calor. Por considerar valores relativos para cada localidade, é possível identificar ondas de calor para os diferentes climas do Brasil, incluindo lugares frios.

Indicadores de extremos de precipitação

R30

O indicador R30 representa a variação do número de dias com precipitação acumulada diária maior que 30 mm. Não foram usados limiares maiores, pois o modelo apresenta pouca sensibilidade para valores mais extremos.

SDII - Simple Daily Intensity Index

O indicador SDII representa a razão entre a precipitação total média anual pelo número de dias úmidos (precipitação maior que 1mm/dia). Permite observar a variação projetada da intensidade das chuvas.

*podem ocorrer locais onde se projeta uma redução da média anual de precipitação, ao mesmo tempo em que há um aumento da intensidade das chuvas e/ou da ocorrência de eventos extremos.