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JÉFERSON PRIETSCH MACHADO
RESPOSTA DAS CIRCULAÇÕES OCEÂNICA E ATMOSFÉRICA ASSOCIADA AO
ENFRAQUECIMENTO DA CIRCULAÇÃO TERMOHALINA GLOBAL
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Viçosa, como parte das
exigências do Programa de Pós-Graduação
em Meteorologia Agrícola, para obtenção do
título de Magister Scientiae.
VIÇOSA
MINAS GERAIS – BRASIL
2009
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JÉFERSON PRIETSCH MACHADO
RESPOSTA DAS CIRCULAÇÕES OCEÂNICA E ATMOSFÉRICA ASSOCIADA AO
ENFRAQUECIMENTO DA CIRCULAÇÃO TERMOHALINA GLOBAL
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Viçosa, como parte das
exigências do Programa de Pós-Graduação
em Meteorologia Agrícola, para obtenção do
título de Magister Scientiae.
APROVADA: 28 de julho de 2009.
ii
Dedico este trabalho a Deus, meu melhor
amigo e companheiro de todas as horas,
que sempre esteve ao meu lado não só
na trajetória acadêmica, como também
em toda minha vida, tanto nos momentos
de tristeza como os de alegria
iii
AGRADECIMENTOS
A Deus, por dar-me saúde, força e equilíbrio, que foram fundamentais na
conclusão desta importante etapa.
À minha esposa Cristiane Ferrari Canez Machado por toda dedicação, apoio,
carinho, incentivo, confiança e compreensão nessa etapa em que ficamos longe e
na reta final da dissertação quando nos casamos.
Ao Professor Flávio Barbosa Justino, pela amizade, orientação, paciência e
grande exemplo de conduta profissional.
Aos meus pais Gilberto Link Machado e Elise Maria Prietsch Machado que
mesmo de longe me incentivaram e depositaram sua confiança em mim.
Aos Professores Luciano Pezzi, Marcos Heil Costa, Carlos Fernando Lemos,
Paulo Polito e Ricardo de Camargo pelos incentivos e sugestões ao trabalho.
Aos meus amigos e companheiros do grupo de pesquisa, Anailton, Felipe,
Hudson, Geraldo e Viviane pela vivência durante os dois anos e os momentos de
descontração com a tradicional cerveja nos fins de tarde.
À Graça por toda sua dedicação na parte administrativa e preocupação com
os estudantes com relação aos prazos e outros avisos importantes.
Aos demais professores, alunos e funcionários da Meteorologia Agrícola.
Aos freqüentadores do 2º andar do anexo do DEA.
Ao pessoal do futebol da rua nova.
À Universidade Federal de Viçosa, representada pelo Departamento de
Engenharia Agrícola, pela oportunidade de realizar o Curso de Mestrado.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq),
pelo auxílio financeiro.
iv
Aos professores e colegas de graduação em Meteorologia da UFPEL.
E a todos que, direta ou indiretamente, contribuíram de alguma forma para a
realização deste trabalho.
v
BIOGRAFIA
JÉFERSON PRIETSCH MACHADO, filho de Gilberto Link Machado e Elise
Maria Prietsch Machado, nasceu em 20 de outubro de 1983, na cidade de Pelotas,
RS. Casou-se com Cristiane Ferrari Canez no dia 07 de Fevereiro de 2009.
Em setembro de 2001, conclui o curso técnico de Eletrônica no Centro
Federal de Educação Tecnológica de Pelotas (CEFET-RS).
Em novembro de 2003, iniciou o Curso de Meteorologia na Universidade
Federal de Pelotas, graduando-se em agosto de 2007.
No mesmo mês e ano, ingressou no Programa de Pós-Graduação, em nível
de Mestrado, em Meteorologia Agrícola, com área de concentração em Climatologia,
da Universidade Federal de Viçosa, em Viçosa, MG, submetendo-se à defesa de
tese em julho de 2009.
vi
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS ................................................................................................. viii
LISTA DE TABELA ..................................................................................................... xi
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS .................................................................... xii
RESUMO.................................................................................................................. xiv
ABSTRACT ............................................................................................................... xv
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 01
1.1. Circulação Termohalina Global ....................................................................... 01
1.2. Mudanças climáticas abruptas e a CTG.......................................................... 03
1.3. Objetivo e estrutura da Dissertação ................................................................ 07
1.3.1. Objetivo..................................................................................................... 07
1.3.2. Estrutura da Dissertação .......................................................................... 08
2. MATERIAIS E MÉTODOS..................................................................................... 09
2.1. Modelo acoplado LOVECLIM .......................................................................... 09
2.1.1. Modelo Atmosférico: ECBILT .................................................................... 11
2.1.2. Modelo Oceânico e de Gelo Oceânico: CLIO ........................................... 12
2.1.3. Acoplamento entre ECBILT e CLIO .......................................................... 14
2.1.4. Modelo de Vegetação Dinâmica: VECODE .............................................. 15
2.2. Análise dos resultados .................................................................................... 15
2.2.1. Funções Ortogonais Empíricas ................................................................. 16
2.2.2. Regressão Linear Simples ........................................................................ 17
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES .......................................................................... 19
3.1. Experimentos de sensibilidade climática ......................................................... 19
3.2. Comparação do modelo LOVECLIM com os dados de reanálise ................... 21
vii
3.3. Mudanças na circulação oceânica .................................................... ..............27
3.3.1. Circulação Termohalina ............................................................................ 27
3.3.2. Temperatura da superfície do mar (TSM) ................................... ..............31
3.3.3. Salinidade da superfície do mar (SSM) ..................................................... 33
3.3.4. Temperatura e Salinidade do mar abaixo da superfície .............. ..............35
3.3.5. Gelo Marinho .............................................................................. ..............38
3.3.6. Gangorra Inter-hemisférica ......................................................... ..............41
3.4. Mudanças na circulação atmosférica ........................................................... ...43
3.4.1. Temperatura do ar .................................................................................... 43
3.4.2. Precipitação............................................................................................... 46
3.4.3. Pressão à superfície.................................................................................. 49
3.4.4. Vento Zonal ............................................................................................... 50
3.4.5. Instabilidade Baroclínica (IB) ...................................................... ..............53
4. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................................... 55
5. REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 57
viii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1
Circulação Termohalina Global.................................................
2
Figura 1.2
Eventos de Dansgaard-Oeschger e de Heinrich ocorridos no
último período glacial................................................................ 4
Figura 2.1
Diagrama ilustrando as diferentes componentes do modelo
LOVECLIM................................................................................
11
Figura 2.2
Grade horizontal do modelo CLIO, com a visualização
centrada no Atlântico. As duas grades esféricas são
conectadas no Atlântico e o equador geográfico...................... 14
Figura
3
.
1
Temperatura média anual do ar a 2m (°C). a) simulação CTR,
b) simulação de 1 Sv.................................................................
20
Figura 3.
2
Temperatura média anual do ar a 2m (°C). a) simulada pelo
LOVECLIM, b) reanálise do NCEP e c) linha preta: média
zonal do LOVECLIM, linha vermelha: média zonal da
reanálise do NCEP....................................................................
22
Figura 3.
3
Precipitação média anual (cm/ano). a) simulada pelo
LOVECLIM, b) reanálise do NCEP e c) linha preta: média
zonal do LOVECLIM, linha vermelha: média zonal da
reanálise do NCEP....................................................................
23
Figura 3.
4
TSM média anual (°C). a) simulada pelo LOVECLIM, b)
reanálise do NCEP e c) linha preta: média zonal do
LOVECLIM, linha vermelha: média zonal da reanálise do
NCEP........................................................................................ 24
Figura 3.
5
Distribuição vertical do vento zonal (m/s). a) simulada pelo
LOVECLIM em 200 hPa, b) reanálise do NCEP em 200 hPa,
c) simulada pelo LOVECLIM em 500 hPa, d) reanálise do
NCEP em 500 hPa, e) simulada pelo LOVECLIM em 800
hPa, f) reanálise do NCEP em 800 hPa....................................
26
ix
Figura 3.
6
Distribuição das principais massas de água formadas no
Oceano Atlântico....................................................................... 28
Figura 3.
7
CTG média anual em função de corrente do Oceano Atlântico
(Sv). a) simulação CTR, b) simulação de 1 Sv e c) anomalia
entre a simulação de 1 Sv e a simulação CTR......................... 29
Figura 3.
8
Padrão espacial da CTG a partir da EOF. a) EOF 1 da
simulação CTR, b) EOF 1 da simulação de 1 Sv, c) EOF 2 da
simulação CTR e d) EOF 2 da simulação de 1 Sv....................
31
Figura 3.
9
Média anual da TSM (°C). a) simulação CTR, b) simulação
de 1 Sv, c) anomalia de TSM e d) regressão para a
simulação de 1 Sv..................................................................... 33
Figura 3.
10
Média anual da SSM (PSU). a) simulação CTR, b) simulação
de 1 Sv, c) anomalia de SSM e d) regressão para a
simulação de 1 Sv..................................................................... 35
Figura 3.
1
1
Anomalia de temperatura do mar (°C). a) primeiro nível, b)
segundo nível, c) regressão para o primeiro nível e d)
regressão para o segundo nível................................................
37
Figura 3.
1
2
Anomalia de salinidade do mar (PSU). a) primeiro nível e b)
regressão para o primeiro nível................................................ 38
Figura 3.
1
3
Distribuição espacial da Antártica em perspectiva
esferográfica polar (latitude de 90ºS – 50ºS e 360º de
longitude). Mar de Weddell (60ºW – 0º), Oceano Índico (0º –
90ºE), Oceano Pacífico Oeste (90ºE – 150ºE), Mar de Ross
(150ºE – 120ºW) e Mares de Bellingshausen e Amundsen
(120ºW – 60ºW)........................................................................
39
Figura 3.
1
4
Média anual da espessura do Gelo Marinho (m). a) simulação
CTR, b) simulação de 1 Sv, c) anomalia de Gelo Marinho e d)
regressão para a simulação de 1 Sv.........................................
41
Figura 3.1
5
Série temporal da simulação de 1 Sv. a) Linha vermelha:
volume de gelo marinho no Hemisfério Norte. Linha preta:
volume de gelo marinho no Hemisfério Sul (10
3
Km
3
) e b)
transporte de calor do Oceano Atlântico em 30°S (PW).
Valores negativos indicam transporte de calor em direção ao
sul..............................................................................................
43
Figura 3.1
6
Média anual da Temperatura do ar à superfície (°C). a)
simulação CTR, b) simulação de 1 Sv, c) anomalia de
temperatura e d) regressão para a simulação de 1 Sv............. 45
x
Figura 3.1
7
Anomalia anual de temperatura do ar à superfície para o
Brasil (°C)..................................................................................
46
Figura 3.1
8
Média anual da precipitação (cm/ano). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv, c) anomalia de precipitação e d)
regressão para a simulação de 1
Sv..............................................................................................
48
Figura 3.1
9
Anomalia anual de precipitação para o Brasil
(cm/ano).................................................................................... 49
Figura 3.
20
Anomalia anual de pressão à superfície (hPa)......................... 50
Figura 3.
2
1
Média anual do vento zonal em 800hPa (m/s). a) simulação
CTR, b) simulação de 1 Sv e c) anomalia de vento zonal........ 51
Figura 3.2
2
Média do vento zonal em 200hPa para o trimestre JJA (m/s).
a) simulação CTR, b) simulação de 1 Sv e c) anomalia de
vento zonal................................................................................ 52
Figura 3.
2
3
Instabilidade Baroclínica (dia
-
1
). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv e c) anomalia de IB.....................................
54
xi
LISTA DE TABELA
Tabela
1
Profundidade e espessura de cada nível da resolução vertical
do modelo CLIO........................................................................ 13
xii
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
ACP Análise de Componentes Principais
AFA Água de Fundo Antártica
AIA Água Intermediária Antártica
APAN Água Profunda do Atlântico Norte
CBM Confluência Brasil-Malvinas
CCA Corrente Circumpolar Antártica
CLIO Coupled Large-Scale Ice-Ocean Model
COADS Comprehensive Atmospheric-Ocean Data Set
CO
2
Dióxido de Carbono
CTG Circulação Termohalina Global
CTR Simulação Controle
DO Eventos Dansgaard-Oeschger
ENOS El Niño Oscilação Sul
EOF Empirical Orthogonal Functions
GIN Groenlândia, Islândia e Noruega
IB Instabilidade Baroclínica
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change
JJA junho-julho-agosto
LOVECLIM Loch-Vecode-Ecbilt-Clio-Agism-Model
MAM março-abril-maio
MCGs Modelos de Circulação Geral
NCAR National Center for Atmospheric Research
NCEP National Centers for Environmental Prediction
xiii
OA Oscilação do Ártico
OAA Oscilação da Antártica
OAN Oscilação do Atlântico Norte
ODP Oscilação Decadal do Pacífico
OIT Ondas de Instabilidade Tropical
PAQ Piscina de Água Quente do Pacífico
PSU Practical Salinity Unit
SSM Salinidade da Superfície do Mar
Sv Sverdrup
T2m Temperatura do ar a 2 metros
TSM Temperatura da Superfície do Mar
TVVT taxa de variação vertical da tempertura
VECODE Vegetation Continuous Descrition Model
ZCIT Zona de Convergência Intertropical
xiv
RESUMO
MACHADO, Jéferson Prietsch, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, julho de
2009. Resposta das circulações oceânica e atmosférica associada ao
enfraquecimento da circulação termohalina global. Orientador: Flávio
Barbosa Justino. Coorientadores: Luciano Ponzi Pezzi e Marcos Heil Costa.
A Circulação Termohalina Global (CTG) consiste no transporte de massas d’água
oceânicas associado a diferenças na densidade da água do mar devido a variações
de temperatura e salinidade. Estudos têm demonstrado que o aumento da
precipitação em altas latitudes do Hemisfério Norte e o derretimento do gelo da
região do Ártico podem gerar um fluxo de água doce no Oceano Atlântico Norte,
capaz de interromper a formação de água profunda e, conseqüentemente, reduzir a
CTG. Diante do exposto, o objetivo do trabalho é investigar o comportamento
anômalo das circulações oceânica e atmosférica devido a um aumento de 1
Sverdrup (Sv) (1 Sv = 10
6
m
3
s
-1
) no transporte de água doce no Atlântico Norte, com
base em simulações realizadas com um modelo climático acoplado (LOVECLIM). Os
resultados demonstram que o enfraquecimento da CTG provoca um forte
resfriamento no Atlântico Norte enquanto que a região extratropical do Hemisfério
Sul aquece. A inibição da CTG também muda os padrões da circulação atmosférica,
se observa uma redução na corrente de jato subtropical devido o menor gradiente
térmico entre o equador e a região polar austral. Além disso, a zona de convergência
intertropical desloca-se para sul alterando o regime de precipitação das regiões
norte e nordeste do Brasil. Por outro lado existe um enfraquecimento da
instabilidade baroclínica nas latitudes médias e altas do Hemisfério Sul.
xv
ABSTRACT
MACHADO, Jéferson Prietsch, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, july, 2009.
Response of the oceanic and atmospheric circulations associated with the
weakening of global thermohaline circulation. Adviser: Flávio Barbosa Justino.
Co-advisers: Luciano Ponzi Pezzi and Marcos Heil Costa.
The global thermohaline circulation (THC) is the transport of ocean water masses
caused by differences in the sea water density due to variations in temperature and
salinity. Studies have shown that increased precipitation in high latitudes of the
Northern Hemisphere and the sea ice melting of the Arctic region generates a
freshwater flow of in the North Atlantic which is able to shutoff the formation of deep
water and hence desintensifies the THC. Considering the above, this study
investigates the anomalous pattern of the oceanic and atmospheric circulation by
introducing an increase of 1 Sverdrup (Sv) (1 Sv = 10
6
m
3
s
-1
) of freshwater into the
North Atlantic, based on simulations performed with the LOVECLIM model. The
results show that the weakening of the THC leads to strong cooling in the North
Atlantic region whereas the extratropical Southern Hemisphere warms. The
weakening of the THC also changes the patterns of atmospheric circulation, inducing
a reduction in the subtropical jet speed due to the smooth thermal gradient between
the equator and the southern hemisphere polar region. Furthermore, the intertropical
convergence zone moves southwards and changes the precipitation regime of the
north and the northeastern part of Brazil. The reduction of the THC also leads to
changes in the baroclinic instability in the middle and high latitudes of the Southern
Hemisphere.
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. Circulação Termohalina Global
Propriedades físicas como temperatura e salinidade são os principais
responsáveis pelo controle da densidade da água do mar. Os processos de
derretimento e congelamento da água do mar são, também, responsáveis por
aumentar ou diminuir a salinidade dos oceanos e, conseqüentemente, alteram a
densidade. Estes processos que alteram a densidade do mar são essenciais para a
circulação oceânica, que por sua vez poderão influenciar diretamente o tempo e o
clima de determinadas regiões do Planeta Terra (Stewart, 2007). A conseqüência
deste processo é o surgimento da Circulação Termohalina Global (CTG), também
denominada de Esteira Transportadora (do inglês Conveyor Belt), que consiste no
transporte de massas oceânicas associado a diferenças na densidade da água do
mar em função de variações de temperatura e salinidade (Manabe e Stouffer, 1999).
Conforme mostrado na Figura 1.1, as águas quentes e salinas do Oceano
Atlântico, com origem na região equatorial, fluem em direção norte fornecendo calor
para a atmosfera. Essas águas ao alcançarem a região dos mares do Labrador e da
Groenlândia, Islândia e Noruega (GIN), perdem calor e, assim, submergem para
regiões oceânicas de sub-superfície. Esta massa de água denomina-se Água
Profunda do Atlântico Norte (APAN) e, em função de variações na
densidade/continuidade de massa, desloca-se para o sul sendo que, a partir de
30°S, a APAN junta-se ao ramo norte da Corrente Circumpolar Antártica (CCA)
(Renssen et al., 2005). Logo após, a APAN é parcialmente misturada com outra
massa de água profunda produzida ao longo das plataformas de gelo da Antártica,
2
denominada de Água de Fundo Antártica (AFA). Esta massa de água espalha-se em
profundidade para os oceanos Índico e Pacífico. Ao longo de sua trajetória, a massa
de água profunda sofre um gradual aquecimento, tendo como conseqüência o
retorno na forma de ressurgência para a superfície nas regiões norte dos oceanos
Índico e Pacífico, dando origem ao ramo superior da CTG (Broecker, 1991). Isto é
parcialmente mostrado na Figura 1.1. As correntes profundas de águas frias e
salinas são representadas pela linha em azul enquanto a linha laranja mostra as
águas quentes e superficiais. O três círculos em branco indicam as regiões de
formação da APAN e da AFA.
Figura 1.1 - Circulação Termohalina Global.
Fonte: Adaptada de Driesschaert (2005).
O Oceano Atlântico Norte é considerado como a região de origem da CTG. A
Corrente do Golfo do México (ramo superior da CTG) transporta uma quantidade de
calor muito maior em relação ao ramo inferior. Deste modo, o transporte de calor
líquido do Oceano Atlântico Norte atinge um máximo de 1Petawatt (PW) (1 PW =
10
15
Watts) em torno de 30°N (Jia, 2003). Além disso, pode-se dizer que a CTG
norte é responsável por parte do transporte de calor em direção a Europa,
resultando em invernos relativamente mais amenos no oeste deste continente, isto
quando comparado às mesmas latitudes do Canadá (Vellinga e Wood, 2002).
3
De um modo geral, o processo de formação de circulação profunda é de
extrema importância para o transporte de calor, salinidade, oxigênio e dióxido de
carbono (CO
2
), implicando em importantes conseqüências:
1°) O contraste entre águas frias profundas e águas quentes superficiais
determinam a estratificação do oceano. Esta estratificação influenciada fortemente a
dinâmica dos oceanos e também pode ser influenciada pela dinâmica.
2°) O volume de águas profundas é muito maior quando comparado com o
volume de águas superficiais. Embora as correntes na circulação profunda sejam
relativamente fracas, elas realizam um transporte comparável com as correntes
superficiais.
3°) Os fluxos de calor e outras variáveis transportados pela circulação
profunda, influenciam o clima e o balanço de calor da Terra. As escalas desses
fluxos variam de décadas até milênios e esta variabilidade modula o clima sobre
estes intervalos de tempo.
1.2. Mudanças Climáticas Abruptas e a CTG
O clima da Terra foi cenário de grandes e rápidas mudanças de escala
milenar durante o último período glacial, denominadas de mudanças climáticas
abruptas (Grootes e Stuiver, 1997). Estas mudanças ocorridas são resultados de
rápidas variações da CTG (Boyle e Keigwin, 1987; Duplessy et al., 1988; Broecker,
1997; Justino, 2004). Isto foi determinado pelos eventos denominados de
Dansgaard-Oeschger (fase quente) e Heinrich (fase fria), com mudanças de
temperatura na Groenlândia de até 15°C.
De acordo com a Figura 1.2, os eventos Dansgaard-Oeschger (DO) foram
flutuações climáticas que ocorreram durante e no final da última era de glaciação.
Cerca de 23 eventos foram identificados ao longo de cem mil anos. No hemisfério
norte eles se manifestaram na forma de episódios de rápido aquecimento em
questão de décadas, que foram seguidos de um resfriamento gradual por um longo
período. Rahmstorf (1994) sugeriu que a fase quente acontecia em função de
mudanças na convecção entre o Oceano Atlântico em médias latitudes e os Mares
Nórdicos, de modo que o processo de aquecimento ocorria devido à entrada das
águas mais aquecidas do Oceano Atlântico para os Mares Nórdicos. A fase fria, que
4
corresponde aos eventos de Heinrich, ocorria devido aos enormes icebergs que se
deslocavam no Atlântico Norte. Ao encontrar águas mais quentes, eles derretiam e
causavam anomalias de água doce, capaz de interromper a CTG (Bond et al., 1997;
Bond e Lotti, 1995; Labeyerie et al., 1995; Heinrich, 1988).
Estas oscilações no sistema climático foram classificadas não apenas como
um fenômeno local, mas de impacto global que teve evidências na América do Sul
(Lowell et al., 1995), no Pacífico Norte (Kotilainen e Shackleton, 1995), no Pacífico
Sul (Pahnke e Zahn, 2005), na Bacia de Santa Bárbara (Behl e Kennet, 1996), no
Mar da Arábia (Schulz et al., 1998) e no Mar da China Meridional (Wang, 1999).
Cruz et al. (2005) demonstraram que os ciclos de Dansgaard-Oeschger afetaram o
ciclo hidrológico tropical, porém no sul do Brasil estas mudanças climáticas de
escala milenar não foram tão dominantes como as variações detectadas no
Hemisfério Norte. Além disso, tais mudanças foram relacionadas com anomalias de
água doce nos mares do Ártico/Labrador (Peltier et al., 2006; Blunier e Brook, 2001)
ou na Península Antártica (Seidov et al., 2001).
Figura 1.2 - Eventos de Dansgaard-Oeschger e de Heinrich ocorridos no último
período glacial.
Fonte: Adaptada de Justino (2004).
O aquecimento global exerce uma influência direta em muitas características
do sistema terrestre, sendo que os principais impactos deste aquecimento são:
5
diminuição da cobertura de neve e da extensão de gelo, recuo das geleiras
continentais, aquecimento do oceano induzindo um aumento do nível do mar e uma
intensificação do ciclo hidrológico (IPCC, 2007). Tem-se demonstrado eventual
modificação de alguns modos de variabilidade climática natural, como o El Niño-
Oscilação Sul (ENOS) (Stenseth et al., 2003) e a Oscilação do Atlântico Norte
(OAN) (Hurrell e Van Loon, 1997; Timmermann et al., 1998), que tem um impacto
regional nas secas e as inundações, além de um provável aumento de eventos
extremos como precipitações mais intensas (Houghton et al., 2001).
Em particular, o aquecimento global pode ter um impacto na CTG, a partir de
dois mecanismos (Driesschaert, 2005):
1°) As mudanças no clima limitam a perda de calor do oceano em altas
latitudes, onde ocorre a formação de convecção profunda. Deste modo, a
temperatura da superfície do mar (TSM) torna-se mais elevada, reduzindo a
densidade das águas superficiais.
2°) Outro fator importante gerado pelo aquecimento global é com relação à
intensificação do ciclo hidrológico global, ou seja, a diferença entre precipitação (P) e
evaporação (E). Neste caso, a relação entre P-E torna-se mais positiva em altas
latitudes e mais negativa em baixas latitudes. Isto contribui para o aumento de água
doce nos oceanos Ártico e Atlântico Norte e, também, aumenta o derretimento do
gelo marinho. O aquecimento pode ainda intensificar o escoamento superficial em
função do derretimento do gelo continental e da neve.
Em relação à temperatura da superfície do mar no Atlântico Norte, o
enfraquecimento da CTG resultaria num resfriamento com a interrupção do fluxo de
águas mais quentes para a região (Boer, 1995). Como conseqüência, a formação da
APAN reduziria, implicando em um menor transporte de calor para o Hemisfério
Norte (Blunier e Brook, 2001). Além disso, a capacidade de absorção de CO
2
pelo
Oceano Atlântico Norte, neste cenário, é reduzida e, portanto, aumentaria a
concentração de CO
2
na atmosfera, atuando como um sistema de retroalimentação
positiva. Isto ocorre em função da absorção de carbono pelo oceano depender da
diferença da pressão parcial do carbono entre a atmosfera e os oceanos. A
formação de convecção profunda transporta o CO
2
para o oceano profundo,
ocorrendo assim, uma diminuição na pressão parcial de carbono na superfície e um
conseqüente aumento da absorção de carbono pelo oceano (Clark et al., 2002 e
Ewen et al., 2004).
6
A formação de água profunda é extremamente sensível a pequenas
alterações que envolvem a salinidade. Conforme Rahmstorf (1995), um aumento de
0,1Sverdrup (Sv) (1 Sv = 10
6
m
3
s
-1
) de fluxo de água doce no Atlântico Norte pode
interromper o processo de formação de água profunda. Em conseqüência,
aproximadamente 1 PW de calor deixa de ser transportado. Weaver e Hillaire-Marcel
(2004) destacam que a completa interrupção da CTG é pouco provável, embora
caso aconteça parcialmente, levaria a um clima mais frio na Europa, mas não um
novo período glacial, devido às maiores concentrações de CO
2
na atmosfera.
Recentemente, Bryden et al. (2005), baseados em medições feitas por navios
transatlânticos ao longo da latitude de 25°N, indicaram que a CTG enfraqueceu
cerca de 30%, principalmente entre os anos de 1957 e 2004.
Estudos numéricos adicionais conduzidos por Timmermann et al. (2005a),
mostram que o enfraquecimento da CTG induz anomalias na termoclina do Oceano
Pacífico, tendo como conseqüência uma forte inibição na variabilidade temporal do
fenômeno ENOS. Timmermann et al. (2005b) revelaram que variações na TSM no
Atlântico Norte variam em fase oposta com relação às mudanças na salinidade e na
profundidade da termoclina do Pacífico Tropical, reforçando a possibilidade de
mudanças na variabilidade temporal e magnitude do ENOS. Logo, o impacto da
CTG não se resume somente no clima do Oceano Atlântico Norte, mas também no
clima global.
Deve-se notar que grande parte dos trabalhos realizados com simulações
numéricas referentes ao enfraquecimento da CTG é direcionada para os impactos
no clima no Hemisfério Norte, sendo os efeitos no Hemisfério Sul pouco explorados
para esse tipo de situação (Dahl et al., 2005; Justino, 2006; Machado et al., 2008).
De acordo com Dahl et al. (2005), as condições extremamente frias no
Atlântico Norte devido o enfraquecimento da CTG levam a um deslocamento para
sul da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT). Desta forma, os ventos alísios de
nordeste se intensificam e os padrões de precipitação em todo o Atlântico tropical
são alterados; em particular, a precipitação no Nordeste do Brasil muda
significativamente. Esta situação é similar aos anos nos quais a TSM está mais alta
do que a climatologia, durante março-abril-maio (MAM) sobre o Atlântico Tropical Sul
(entre a linha do equador e 15°S), e o Atlântico Tropical Norte (entre 5°N e 20°N)
está menos aquecido do que a média climatológica. Deste modo, existe a formação
de um gradiente meridional de anomalias de TSM, o que induz a um
7
enfraquecimento dos alísios de sudeste, enquanto há uma intensificação dos alísios
de nordeste (Hastenrath e Heller, 1977; Nobre e Shukla, 1996).
Os resultados das simulações de Justino (2006) mostraram que o
enfraquecimento da CTG provoca um aquecimento no Hemisfério Sul, tendo
conseqüências climáticas para as regiões polares e para toda a América do Sul,
devido às mudanças na posição da região onde se encontra um forte gradiente
meridional de temperatura do ar, que é denominado de zona baroclínica.
Conforme Machado et al. (2008), simulações numéricas realizadas com um
modelo acoplado entre o oceano e a atmosfera e conduzidas com aumento de 0,4
Sv de água doce no Oceano Atlântico Norte, também revelaram que o
enfraquecimento da CTG induz a um aquecimento nas latitudes médias e altas da
América do Sul de até 10°C. Estas anomalias na região polar do Hemisfério Sul
resultam do derretimento do gelo marinho e um conseqüente aumento nas taxas de
trocas de calor entre o oceano e atmosfera. É importante destacar que a região
sudoeste do Atlântico, conhecida como a Confluência Brasil-Malvinas (CBM) tem
uma característica marcante nas trocas de calor entre oceano e a atmosfera (Pezzi
et al., 2005). Logo, as mudanças no Atlântico Sul em função do enfraquecimento da
CTG, também podem influenciar nos processos que envolvem a CBM.
1.3. Objetivo e estrutura da Dissertação
1.3.1. Objetivo
Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é simular e avaliar o impacto do
enfraquecimento da circulação termohalina global nos padrões oceânicos e
atmosféricos com ênfase no Hemisfério Sul, através da adição de 1 Sv de água doce
no Oceano Atlântico Norte (entre 50°N e 70°N). A investigação focará nas mudanças
das temperaturas do ar e do mar, precipitação, salinidade, gelo marinho e circulação
atmosférica. Além disso, o presente trabalho busca investigar a resposta do
enfraquecimento da CTG nas variáveis citadas anteriormente, fazendo uso de
funções ortogonais empíricas e regressão linear. Para tal fim se fará uso dos dados
8
provenientes de simulações numéricas conduzidas com o modelo acoplado
LOVECLIM.
1.3.2. Estrutura da Dissertação
O capítulo 2 traz uma descrição do modelo utilizado neste estudo e detalha a
metodologia empregada. O capítulo 3 mostra primeiramente os resultados das
simulações numéricas realizadas. Logo após, é mostrado um estudo comparativo
entre a simulação controle do LOVECLIM com os dados de reanálise. Além disso, o
capítulo 3 avalia as anomalias das circulações oceânica e atmosférica em função do
enfraquecimento da CTG. Finalmente, o capítulo 4 traz as considerações finais,
destacando os principais impactos provocados pelo enfraquecimento da CTG nos
padrões oceânicos e atmosféricos.
9
2. MATERIAIS E MÉTODOS
2.1. Modelo acoplado LOVECLIM
O LOVECLIM é classificado como um modelo de complexidade intermediária
do Sistema Terrestre. Esses tipos de modelos foram propostos com o objetivo de
preencher uma lacuna entre os modelos globais, que possuem uma representação
física bastante complexa e os modelos conceituais, que são bastante simplificados.
Os modelos conceituais estudam os possíveis processos climáticos, tal como a
resposta da CTG em função do aquecimento global, a variabilidade climática em
diferentes escalas de tempo ou a resposta do clima para uma forçante particular.
Entretanto, os resultados obtidos são bastante limitados. Isto ocorre devido ao baixo
nível de complexidade em relação aos detalhes e aos processos físicos
considerados. Por outro lado, os modelos de circulação geral (MCGs) são mais
completos e complexos, sendo baseados em equações primitivas. Além disso, os
MCGs descrevem, em detalhes, os padrões geográficos de muitos processos
climáticos. A principal limitação dos MCGs é o alto custo computacional, o que gera
longas simulações e um grande número de execuções (Claussen et al., 2002). De
acordo com Pezzi e Richards (2003), um outro problema detectado em MCGs é que
pelo fato deles representarem muitos processos físicos não lineares, estudos e
testes de sensibilidades podem não ser triviais de serem entendidos usando-se esta
ferramenta, tendo em vista que uma causa (ou perturbação) pode afetar diversas
variáveis do sistema.
O desenvolvimento do LOVECLIM (LOCH-VECODE-ECBILT-CLIO-AGISM-
MODEL) (Driesschaert, 2005) teve como base o modelo acoplado ECBILT-CLIO-
10
VECODE, porém, com a adição de dois novos componentes do sistema climático: as
plataformas de gelo da Groenlândia e da Antártica (AGISM) e o ciclo de carbono
oceânico (LOCH). Deste modo, o LOVECLIM é um modelo capaz de simular as
características do clima em grande escala, além de fazer projeções relacionadas
com as mudanças climáticas. As principais simplificações do modelo são a baixa
resolução e o nível de complexidade das parametrizações (Driesschaert, 2005).
Outras limitações encontradas no LOVECLIM referem-se à nebulosidade, dificuldade
de simular as mudanças climáticas de escala regional e de representar as
características do solo devido à baixa resolução. A dificuldade de simular a
variabilidade atmosférica na zona equatorial é, também, umas das principais
limitações do LOVECLIM (Opsteegh et al., 1998). Soma-se a isto, a baixa resolução
vertical da atmosfera com apenas três níveis, o que impede um detalhamento
regional da topografia.
A Figura 2.1 ilustra a interação entre os diferentes módulos do LOVECLIM.
Para maior clareza, as interações entre o oceano e atmosfera não são mostradas na
figura; estas são as seguintes: tensão de cisalhamento do vento, fluxos radiativos,
fluxos de momento e de água doce; albedo; espessura e fração de gelo marinho e
neve. É importante notar que o LOVECLIM captura as variações climáticas em
virtude das mudanças nas condições oceânicas e no gelo marinho, que são de suma
importância para cenários climáticos de mudanças globais. Os componentes LOCH
e AGISM não foram utilizadas neste trabalho.
11
Figura 2.1 - Diagrama ilustrando as diferentes componentes do modelo LOVECLIM.
Fonte: Adaptada de Driesschaert (2005).
2.1.1. Modelo Atmosférico: ECBILT
O componente atmosférico do modelo acoplado LOVECLIM, denominado de
ECBILT (Opsteegh et al., 1998), é um modelo de 3 níveis na vertical (800, 500 e 200
hPa) com um núcleo adiabático quase-geostrófico (baseado no equilíbrio geostrófico
mas com condições ageostróficas com o intuito de uma melhor representação da
célula de Hadley), atrelado a parametrizações físicas para o ciclo hidrológico, e um
código simplificado para a radiação. O ECBILT é um modelo espectral que funciona
em um truncamento T21 triangular, onde T refere-se ao tipo de truncamento
espectral utilizado, denominado triangular, de 21 ondas na coordenada horizontal.
Isto corresponde a uma resolução horizontal aproximada de 5,625° de latitude e
longitude.
O tratamento dos fluxos radiativos é feito através de dois esquemas: o
primeiro refere-se à radiação de onda longa e o segundo a radiação de onda curta.
O fluxo de onda longa é baseado no método de Chou e Neelin (1996), ou seja, é
computado como uma perturbação a partir de um perfil vertical de referência
12
determinado por um esquema de radiação de onda longa de um MCG. No ECBILT,
é utilizado o ECHAM4 (MPI, Hamburgo). As perturbações resultam de mudanças na
temperatura, umidade e concentrações de gases do efeito estufa, incluindo o ozônio
troposférico. O fluxo de radiação de onda curta conta com um esquema de absorção
pelas nuvens e pelos gases presentes na atmosfera, enquanto que a reflexão ocorre
na superfície e no topo da atmosfera. O aquecimento diabático é função dos fluxos
radiativos, liberação de calor latente e troca de calor sensível com a superfície da
Terra.
A camada limite atmosférica não é resolvida no ECBILT. A temperatura é,
então, interpolada de acordo com a taxa de variação vertical da tempertura (TVVT)
(ou do inglês lapse rate). O teor de vapor d’água é concentrado entre a superfície e
o nível de 500 hPa, e a velocidade do vento na superfície é considerada 80% da
velocidade do vento em 800 hPa.
2.1.2. Modelo Oceânico e de Gelo Oceânico: CLIO
O componente oceânico do LOVECLIM é o modelo Coupled Large-Scale Ice-
Ocean model (CLIO) (Goosse e Fichefet, 1999). Este último é baseado nas
equações primitivas e emprega uma superfície livre com parametrizações
termodinâmicas/dinâmicas para o componente do gelo marinho. Também são
empregadas parametrizações para difusividade vertical, o que constitui em uma
simplificação do Esquema de Turbulência de Mellor e Yamada (Mellor e Yamada,
1982). O modelo oceânico inclui, ainda, parametrizações de mistura vertical e
horizontal dos processos de difusão turbulenta ao longo das superfícies isopicnais
(superfícies com densidade constante) para representar o efeito dos vórtices
turbulentos de mesoescala (eddies) no transporte oceânico (Gent e McWilliams,
1990).
A resolução horizontal do modelo CLIO é de aproximadamente 3° de latitude
e longitude, com 20 níveis verticais desigualmente espaçados (Tabela 1). O modelo
tem o maior numero de níveis concentrados nos primeiro metros a fim de melhor
representar os processos oceânicos que ocorrem na camada de mistura oceânica.
Para evitar problemas numéricos no Pólo Norte, o CLIO utiliza dois tipos de grades
esféricas. A primeira delas é grade habitual de latitude e longitude, cobrindo os
13
oceanos Antártico, Pacífico, Índico e Atlântico Sul. A segunda grade sofre uma
rotação de 90° ao longo dos oceanos Ártico e Atlântico Norte, de tal forma que ela
tenha os pólos situados no equador, onde a grade clássica é utilizada (Campin,
1997) (Figura 2.2).
Tabela 1 – Profundidade e espessura de cada nível da resolução vertical do modelo
CLIO.
Nível Profundidade do centro (m) Espessura do nível (m)
20 5,00 10,00
19 15,98 11,96
18 29,17 14,42
17 45,20 17,64
16 64,96 21,88
15 89,75 27,70
14 121,52 35,84
13 163,28 47,68
12 219,86 65,48
11 299,26 93,38
10 415,07 138,18
9 588,88 209,44
8 850,19 313,18
7 1225,11 436,66
6 1717,90 548,92
5 2307,36 630,00
4 2963,25 581,78
3 3661,11 713,94
2 4385,22 734,28
1 5126,18 747,64
14
Figura 2.2 – Grade horizontal do modelo CLIO, com a visualização centrada no
Atlântico. As duas grades esféricas são conectadas no Atlântico e o
equador geográfico.
Fonte: Adaptada de Campin (1997).
2.1.3. Acoplamento entre ECBILT e CLIO
Os modelos ECBILT e CLIO possuem tamanhos de grades diferentes. Cada
célula de grade do ECBILT contém uma fração de terra, oceano e gelo marinho, de
modo que todos os cálculos termodinâmicos para a atmosfera são computados
separadamente para cada fração. Entretanto, o modelo superestima a precipitação
observada sobre os oceanos Ártico e Atlântico Norte, tornando-se necessária uma
correção de fluxo de água doce. Esta correção é aplicada diariamente e evita que a
circulação termohalina seja simulada de forma errada, em função de ser muito
sensível aos fluxos de água doce. Desta forma, a precipitação é reduzida em 10%
no Atlântico Norte e em 50% no Oceano Ártico (Goosse et al., 2001).
15
2.1.4. Modelo de Vegetação Dinâmica: VECODE
O LOVECLIM possui um módulo de vegetação dinâmica, denominado de
Vegetation Continuous Descrition model (VECODE) (Brovkin et al., 1997), que evolui
de acordo com as condições de superfície (por exemplo, temperatura e
precipitação). Desta forma, é possível investigar o comportamento da floresta
amazônica e outros biomas sob diferentes condições climáticas. A partir de valores
médios anuais de diversas variáveis climáticas, o modelo VECODE computa a
evolução da vegetação descrita como uma distribuição fracionária de deserto,
florestas e da grama em cada ponto da grade.
2.2. Análise dos resultados
Para a análise dos resultados, foi feita uma comparação entre os dados de
saída dos modelos obtidos através da simulação controle e os campos “observados”
de acordo com as reanálises do National Centers for Environmental
Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) (Kalnay et al.,
1996) e do Comprehensive Atmospheric-Ocean Data Set (COADS) (daSilva et al.,
1994), ambos para o período que compreende o mês de janeiro de 1980 a
dezembro de 2000.
Os campos de anomalias foram obtidos pela diferença entre a simulação
controle e a simulação forçada com água doce. Em estudos climáticos, o conceito de
anomalia é freqüentemente empregado, em virtude do interesse das pesquisas em
investigar o quanto o clima de determinada região difere do que é considerado
normal (Pezzi e Souza, 2005). Deste modo, a anomalia de uma determinada variável
pode ser definida como a diferença (ou desvio) entre a variável observada para um
determinado local, durante certo período e um valor médio, previamente calculado
com dados de um longo período, para esse mesmo local.
Para as análises das distribuições espaciais dos campos simulados, são
utilizadas as técnicas de funções ortogonais empíricas (EOF). A partir dos valores de
amplitudes obtidos com a primeira EOF da CTG para a simulação de 1 Sv, foi
realizada uma regressão com as demais variáveis oceânicas e atmosféricas.
16
2.2.1. Funções Ortogonais Empíricas (EOF)
O método das Funções Ortogonais Empíricas (EOF- Empirical Orthogonal
Functions), também conhecido de Análise de Componentes Principais (ACP), é
utilizado para se obter os principais padrões espaciais de variabilidade, sua variação
no tempo, e a quantificação da importância relativa desses padrões. A análise das
EOFs é eficiente no sentido de que campos de dados podem ser adequadamente
representados pelo menor número de funções ortogonais e seus coeficientes
temporais correspondentes (Componentes Principais). Quanto maior a correlação
entre os dados, menor o número de funções. Abaixo segue a descrição da técnica
nos termos de Preisendorfer (1988), adaptada por Pereira (2003).
Suponha-se medidas de certa variável em determinado local X
1
, X
2
, ... X
p
,
nos tempos t
1
, t
2
, ..., t
n
, dispostas em uma matriz F, de maneira que cada coluna tem
média zero. Para cada tempo t
j
(j=1, ...,n) associa-se as medidas de X
i
como um
campo.
npnn
p
p
XXX
XXX
XXX
...
............
...
...
21
22221
11211
(1)
Calcula-se, primeiramente, a matriz de covariância de F,
F
F
R
t
=
(2)
e, logo após, resolve-se o problema dos autovalores,
Λ
=
CRC
(3)
onde
Λ
é a matriz diagonal contendo os autovalores λi de R. O vetor coluna ci de C
são os autovetores de R correspondentes aos autovalores λi.
Para cada autovalor λi escolhido, encontra-se o correspondente autovetor ci,
denominado EOF. A primeira EOF é o autovetor associado com o maior autovalor, a
segunda EOF é associada com o segundo maior autovalor, subseqüentemente, de
17
forma que os menores autovalores são considerados como ruído. Cada autovalor λi
determina uma medida da fração da variância total em R explicada pelo modo. Essa
fração é obtida dividindo-se o λi pela soma de todos os outros valores, sendo que a
primeira EOF explica a maior fração da variância total.
A matriz de autovetores C tem a propriedade de identidade I, isto é,
C
t
C=CC
t
=I, mostrando que as EOFs não são correlacionadas no espaço, ou seja, os
autovetores são ortogonais entre si, originando o nome do método Funções
Ortogonais Empíricas.
O padrão espacial obtido a partir da EOF representa uma estrutura
estacionária. Para se ver como um dado padrão espacial evolui no tempo, o
autovetor é projetado no campo original para se obter a série temporal, os chamados
coeficientes de expansão. Assim como as EOFs são ortogonais no espaço (matriz
simétrica e diagonalizável possui uma base ortogonal associada aos autovalores),
as séries temporais associadas são ortogonais no tempo. A fração da variabilidade
do campo total explicada por uma dada EOF é proporcional ao seu autovalor
associado. Juntos, um autovalor com seu correspondente EOF e coeficiente de
expansão, definem um modo de variabilidade.
Este método de análise estatística já foi aplicado anteriormente a variáveis
atmosféricas e oceânicas por diversos autores (Weare, 1977; Servain e Legler,
1986). Recentemente, Justino e Peltier (2008) utilizaram a EOF como ferramenta
para avaliar as anomalias climáticas induzidas por oscilações do Ártico (OA) e da
Antártica (OAA), além da Oscilação Decadal do Pacífico (ODP).
2.2.2. Regressão Linear Simples
De acordo com Wilks (2006), a regressão linear simples constitui uma
tentativa de estabelecer uma equação matemática linear (linha reta) que descreva o
relacionamento entre duas variáveis: uma chamada variável resposta, ou
dependente, e a outra, chamada variável explicativa, ou independente.
Há diversas formas de utilização de equações de regressão:
1°) Estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos da outra. Em
situações em que as duas variáveis medem aproximadamente a mesma coisa, mas
uma delas é relativamente dispendiosa, ou difícil de lidar, enquanto que a outra não.
18
2º) Explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, confirmar uma
relação de causa e efeito entre duas variáveis.
3º) Predizer valores futuros de uma variável.
Neste estudo, a regressão linear simples foi utilizada para analisar a resposta
da circulação oceânica enfraquecida nos campos de anomalia total gerados pela
diferença entre a simulação de 1 Sv e CTR. Adotou-se como a variável
independente da regressão, os valores normalizados da amplitude da primeira EOF
obtida através da função de corrente do Oceano Atlântico para a simulação de 1 Sv.
A variável dependente foi determinada através das anomalias geradas da diferença
entre as simulações de 1 SV e CTR para as seguintes variáveis: TSM, salinidade da
superfície do mar, temperatura e salinidade do mar abaixo da superfície, espessura
do gelo marinho, temperatura do ar à superfície e precipitação.
19
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES
3.1. Experimentos de sensibilidade climática
Para o modelo LOVECLIM, o enfraquecimento da circulação termohalina teve
como base a simulação descrita em Stouffer et al. (2006), de forma que foram
realizados dois experimentos de sensibilidade climática. O primeiro consistiu na
realização da simulação controle, denominada de CTR, que foi rodada por 500 anos,
os quais foram considerados como controle a climatologia pré-industrial, onde a
concentração de CO
2
foi fixada em 288ppm. A segunda simulação foi realizada
através da adição de 1 Sv de água doce no Oceano Atlântico Norte, entre 50°N e
70°N, durante 500 anos (do ano 1 ao 500), sendo que o modelo foi rodado por 1000
anos. Essa quantidade de água doce é suficiente para simular uma interrupção
quase total da CTG.
A justificativa para a simulação longa deve-se à necessidade de se avaliar o
clima em equilíbrio para as variáveis em estudo. Ou seja, a partir do início da
simulação o sistema todo precisa de um tempo de ajuste devido ao fato de as
condições iniciais e as condições de fronteira não estão em equilíbrio perfeito com o
sistema ao qual estão forçando. Conforme Pezzi e Souza (2005), o tempo exato de
Spin-Up para uma integração não é facilmente encontrado, pois depende
principalmente do tipo de fenômeno que se está estudando, e continua sendo um
assunto recorrente de debate entre a comunidade científica.
Entretanto, em estudos de mudanças climáticas nos quais ocorrem mudanças
na parte hidrológica, o tempo para o modelo encontrar um equilíbrio estatístico
climático é de vários anos (superior a 100 anos). Para a simulação CTR o tempo de
20
Spin-Up foi de aproximadamente 150 anos (Figura 3.1a), enquanto que para o
experimento de 1 Sv o Spin-Up foi de 100 (Figura 3.1b). Observa-se ainda, para a
simulação de 1 Sv que o Spin-Up foi cerca de 250 anos para retomar as condições
de equilíbrio pré-industrial, ou seja, após os 500 anos de anomalia. Além disso, a
Figura 3.1a mostra a média anual global da temperatura do ar a 2m (T2m) obtida
através da simulação controle (15,3°C), enquanto que a Figura 3.1b indica a T2m
média anual para a simulação de 1 Sv. Neste último caso, a introdução de água
doce leva a uma queda de temperatura local de 5°C (entre as latitudes de 50°N e
70°N).
Figura 3.1 – Temperatura média anual do ar a 2m (°C). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv entre 50°N e 70°N.
21
3.2. Comparação do modelo LOVECLIM com os dados de reanálise
A avaliação da simulação CTR realizada através do modelo LOVECLIM é
feita a partir da comparação com dados de reanálise provenientes do NCEP/NCAR e
do COADS.
Em função da simplicidade da componente atmosférica do LOVECLIM,
observa-se uma boa concordância para a T2m (Figuras 3.2a,b), principalmente para
a média zonal (Figura 3.2c). Entretanto, existem regiões onde as diferenças entre a
simulação CTR e os dados de reanálise são maiores (Figura 3.2). Por exemplo, para
a região leste da Antártica (entre 60°O e 60°L de longitude) onde a temperatura
simulada é menor do que na reanálise, enquanto que para a região oeste da
Antártica (entre 180°O e 90°O de longitude) a temperatura simulada é maior. Outras
diferenças são observadas em regiões montanhosas, como o Tibete, a Groenlândia,
as Montanhas Rochosas (Estados Unidos) e sobre o Ártico. Nessas regiões, a
temperatura simulada pelo LOVECLIM é mais baixa quando comparada com os
dados de reanálise do NCEP. Este efeito é mais evidente nas regiões parcialmente
cobertas por gelo ou neve.
Outra grande diferença é com relação à simulação do gradiente térmico
meridional, o qual é menos intenso para a costa leste da América do Norte e Ásia.
Nota-se, também, que o modelo LOVECLIM apresenta maior temperatura que as
observações na região tropical oceânica, principalmente devido a problema em
simular o efeito de cisalhamento do vento. É importante destacar que o modelo
LOVECLIM apresenta uma deficiência em representar a estrutura da língua fria no
Pacífico e a estrutura equatorial do Atlântico. Com relação à temperatura média
zonal, o LOVECLIM reproduz satisfatoriamente os padrões observados. A maior
diferença entre o modelo e as observações está localizada ao norte de 65°N (Figura
3.2c). As anomalias negativas de temperatura podem ser explicadas, em grande
parte, devido à tendência do LOVECLIM em superestimar a espessura do gelo
marinho, o que isola a atmosfera e corta o fluxo de calor sensível do oceano abaixo.
22
Figura 3.2 – Temperatura média anual do ar a 2m (°C). a) simulada pelo
LOVECLIM, b) reanálise do NCEP e c) linha preta: média zonal do
LOVECLIM, linha vermelha: média zonal da reanálise do NCEP.
Com relação à precipitação, nota-se que os valores observados e simulados
na região equatorial, associados à ZCIT, são superiores a 150 cm/ano (Figuras
3.3a,b). As diferenças mais significativas entre os dois conjuntos de dados ocorrem
na região oeste do Pacífico subtropical, onde a precipitação associada com a
convecção na piscina de água quente (PAQ) é subestimada pelo LOVECLIM.
McPhaden (1999) e Nof e Gorder (1999) denominaram como PAQ do Pacífico as
águas situadas predominantemente na região oeste deste oceano que apresentam
temperaturas superiores a 29ºC. Para a floresta tropical no Brasil e na África central,
a precipitação simulada pelo LOVECLIM é aproximadamente 35% menor que a
reanálise do NCEP. Em decorrência da representação deficiente associada aos
processos convectivos, observa-se que condições de secas são simuladas para
ambos os hemisférios ao longo de 45°S e 45°N (Figura 3.3c). Entretanto, modelos
de maior complexidade também apresentam problemas em simular a precipitação
na zona equatorial (Justino, 2004).
23
Figura 3.3 – Precipitação média anual (cm/ano). a) simulada pelo LOVECLIM, b)
reanálise do NCEP e c) linha preta: média zonal do LOVECLIM, linha
vermelha: média zonal da reanálise do NCEP.
A TSM simulada pelo LOVECLIM mostra uma razoável concordância quando
comparada com a climatologia do COADS (Figuras 3.4a,b,c). Porém, em função do
resfriamento em altas latitudes, a média global da TSM é aproximadamente 0,5°C
mais baixa do que a média da TSM observada pelo COADS. O LOVECLIM simula
um aquecimento para o Atlântico Norte e para os Mares do Norte, em função da
fraca advecção de ar frio do leste da Sibéria e Canadá durante o inverno boreal. Nas
regiões subtropicais, o modelo mostra condições de aquecimento para o Atlântico e
leste do Pacífico, devido à subestimativa para o vento zonal à superfície, o qual
reduz o processo de ressurgência. Além disso, o LOVECLIM e as observações
apresentam diferenças em áreas de formação de stratocumulus marinho, isto é,
sobre a costa oeste da África e da América do Sul. Estas áreas são caracterizadas
por forte ressurgência, que é subestimada pelo LOVECLIM. Para a média zonal da
TSM (Figura 3.4c), o LOVECLIM e o COADS mostram um padrão bastante
semelhante, tanto na distribuição como na magnitude. Isto sugere que, apesar das
24
diferenças locais da TSM entre o LOVECLIM e as observações, a dinâmica da
atmosfera associada com o gradiente térmico meridional não é afetada globalmente.
Figura 3.4 – TSM média anual (°C). a) simulada pelo LOVECLIM, b) reanálise do
NCEP e c) linha preta: média zonal do LOVECLIM, linha vermelha:
média zonal da reanálise do NCEP.
A partir da distribuição vertical do vento zonal (Figura 3.5), é possível
observar que o LOVECLIM simula de forma mais fraca as correntes de jato em 200
hPa, quando comparado com a reanálise do NCEP (Figuras 3.5a,b). Segundo
Justino (2004), a fraca corrente de jato é explicada, em parte, pela fraca simulação
dos vórtices transientes e estacionários. Como a distribuição do vento está
relacionada diretamente com o gradiente térmico, o LOVECLIM também subestima
os ventos de oeste (45°S e 45°N) e os ventos de leste (região equatorial) em 500
hPa e 800 hPa (Figuras 3.5c,d,e,f). Nota-se que esta subestimativa dos ventos de
leste é parcialmente responsável pela deficiência do modelo oceânico em simular
corretamente a língua fria e a PAQ do Pacífico, além da estrutura equatorial do
Atlântico. Como discutido anteriormente, o LOVECLIM apresenta um gradiente
25
térmico meridional mais fraco que as reanálises do NCEP. Apesar das diferenças
existentes, a distribuição vertical do vento zonal é razoavelmente representada pelo
LOVECLIM quando comparada com os dados de reanálise. Além disso, Gomes
(2009) destaca que para o Hemisfério Sul, os giros anticiclônicos associados aos
sistemas de alta pressão, são bem representados pelo LOVECLIM com magnitudes
muito próximas ao NCEP.
26
Figura 3.5 – Distribuição vertical do vento zonal (m/s). a) simulada pelo LOVECLIM
em 200 hPa, b) reanálise do NCEP em 200 hPa, c) simulada pelo
LOVECLIM em 500 hPa, d) reanálise do NCEP em 500 hPa, e)
simulada pelo LOVECLIM em 800 hPa, f) reanálise do NCEP em 800
hPa.
27
3.3. Mudanças na circulação oceânica
As mudanças na circulação oceânica, em função do enfraquecimento da
CTG, são analisadas através das anomalias que envolvem a formação APAN, a
TSM e a salinidade da superfície do mar (SSM), além de mudanças na temperatura
e salinidade em dois níveis abaixo da camada superficial. Outro fator importante a
ser discutido relaciona as anomalias provocadas no gelo marinho Antártico e o
processo de formação da gangorra inter-hemisférica.
3.3.1. Circulação Termohalina
Para o melhor entendimento das mudanças nos padrões da CTG, torna-se
necessário mostrar a distribuição, com relação à profundidade, das principais
massas de água formadas no Oceano Atlântico (Figura 3.6). De acordo com
Tomczak e Stuart (2003) a Água de Fundo Antártica (AFA) é formada principalmente
no Mar de Ross e de Weddell, na região da Antártica, por convecção profunda e
preenche as bacias oceânicas próximas dos 4000 metros de profundidade com fluxo
em direção norte, enquanto que a APAN é o resultado de um processo que envolve
convecção profunda no Oceano Ártico, no Mar da Groenlândia e no Mar do
Labrador, envolvendo profundidades que variam de 500 a 3000 metros com
movimento em direção ao sul. A maior parte da Água Intermediária Antártica (AIA) é
formada por convecção profunda ao sul do Chile e na Argentina e se espalha por
todos os oceanos através da CCA. É importante destacar que a AIA tem um fluxo
em direção ao norte e atinge profundidades entre 500 e 1000 metros. Nota-se que a
imagem mostrada com o intuito de destacar as formações de massas de água do
Oceano Atlântico tem uma natureza bastante esquemática. A Figura 3.6 não mostra
o oceano de uma forma realística, já que eles são fluidos caracterizados por
movimento turbulento, e contêm muitos vórtices, frentes e outras instabilidades.
28
Figura 3.6 – Distribuição das principais massas de água formadas no Oceano
Atlântico.
Fonte: Adaptada de Tomczak e Stuart (2003).
A Figura 3.7 mostra o fluxo médio da CTG, em termos da função de corrente
do Oceano Atlântico para os últimos 200 anos da simulação CTR e o período entre
200 e 400 anos para a simulação de 1 Sv. Ressalta-se que estes períodos de
análise foram escolhidos pelo fato da CTG estar em equilíbrio nas duas simulações.
É possível observar para a simulação CTR (Figura 3.7a) que existe um transporte de
água de norte para sul variando de 18 Sv até o valor de 12 Sv, em que esse máximo
valor é encontrado na região de formação da APAN. Isto é observado entre as
latitudes de 40°N e 60°N e uma profundidade variando de 500 a 2000 metros. Já os
valores negativos estão relacionados com a formação da AFA e com deslocamento
em direção norte.
Os valores do transporte associado com a função de corrente do Oceano
Atlântico são semelhantes aos resultados encontrados por Talley et al. (2003) e Hall
e Bryden (1982), e muito próximos dos 20 Sv associado a formação da APAN
obtidos por Gent (2001) através do modelo NCAR. Entretanto, o LOVECLIM
superestima os valores da APAN quando comparado com os resultados obtidos por
Stouffer et al. (2006) que foi de 16 Sv.
A mudança no padrão da CTG é mostrada na Figura 3.7b, onde nota-se que a
adição de 1 Sv no Oceano Atlântico Norte provoca a interrupção total da APAN,
29
devido à diminuição da densidade da água do mar, com valores menores que 1 Sv a
partir de 40°N. Além disso, ocorre uma intensificação no transporte de água com
relação a AFA, que pode ser percebido através da Figura 3.7c, a qual mostra os
valores de anomalia da CTG entre as duas simulações. Deste modo, observa-se que
a redução da APAN gera um aumento no transporte da AFA com um aumento de
até 6 Sv entre 3500 e 4000 metros de profundidade.
Figura 3.7 – CTG média anual em função de corrente do Oceano Atlântico (Sv). a)
simulação CTR, b) simulação de 1 Sv e c) anomalia entre a simulação
de 1 Sv e a simulação CTR.
O padrão dominante da CTG para as simulações CTR e de 1 Sv é
determinado através do cálculo das EOFs a partir da função de corrente do Oceano
Atlântico (Figura 3.8). Neste trabalho, adotou-se como critério examinar somente as
duas primeiras EOFs, uma vez que estas funções explicam a maior parte da
variância dos dados. Os valores das amplitudes do primeiro componente da EOF
obtidos para a simulação de 1 Sv servirão de base para o cálculo da regressão
linear entre a CTG e as variáveis oceânicas e atmosféricas, o que será mostrado
mais adiante.
30
As Figuras 3.8a,c mostram os padrões espaciais da primeira e da segunda
EOF para a simulação CTR (representando respectivamente 21% e 16% da
variância total), de modo que os valores das amplitudes geradas para cada EOF são
normalizados, ou seja, obtidos pela divisão das anomalias da CTG pelo desvio
padrão correspondente. Como esperado, a primeira componente principal gerada
para a simulação CTR mostra um padrão espacial semelhante a circulação mostrada
na Figura 3.7a, com maiores valores de amplitude associados a formação da APAN
e os menores valores associados ao transporte de água em direção ao norte. O
segundo modo da EOF para a simulação CTR mostra um padrão de três células que
estão relacionadas com a variabilidade da CTG de menor escala. Os dois padrões
espaciais obtidos para a simulação CTR são semelhantes aos padrões obtidos pelos
respectivos primeiro e terceiro modos proposto por Griffies e Bryan (1997).
Os padrões espaciais da EOF para a simulação de 1 Sv representam 31% da
variância total para a primeira EOF e 23% para a segunda EOF (Figuras 3.8b,d). A
primeira EOF da simulação de 1 Sv (Figura 3.8b) mostra um padrão de circulação
diferenciado quando comparado com o padrão espacial da simulação CTR, ou seja,
ela apresenta os maiores valores de amplitude próximos a 20°N, visto que a partir
desta latitude e em direção norte os valores de amplitude são próximos de zero em
função da interrupção da circulação oceânica na região de formação da APAN. Os
valores de amplitude também são diferentes em magnitude quando comparados
entre as duas simulações, de modo que na primeira EOF da simulação de 1 Sv
(EOF 1) os valores variam de -1,8 a 1,8 enquanto que na EOF 1 da simulação CTR
a amplitude é bem maior, variando de -1,5 a 3. A Figura 3.8d mostra o padrão
espacial da segunda EOF da simulação de 1 Sv, a qual está relacionada com as
variações de menor escala da CTG. Comparando a segunda EOF das duas
simulações (EOF 2), é possível notar que a EOF 2 da simulação de 1 Sv também
apresenta menores valores de amplitude em relação a EOF 2 da simulação CTR,
assim como ocorre para a amplitude da primeira EOF. Além disso, outra diferença
está no padrão dipolo formado na EOF 2 em 1 Sv, enquanto a EOF 2 na simulação
CTR apresenta um padrão espacial de várias células.
31
Figura 3.8 – Padrão espacial da CTG a partir do cálculo das EOF. a) Primeira EOF
da simulação CTR, b) Primeira EOF da simulação de 1 Sv, c) Segunda
EOF da simulação CTR e d) Segunda da simulação de 1 Sv.
3.3.2. Temperatura da superfície do mar (TSM)
A TSM exerce um papel fundamental no complexo mecanismo das interações
entre o oceano e a atmosfera, pois regula a energia em forma de fluxo de calor que
é trocada nessas interações. Diante disto, pequenas variações na TSM podem
implicar em grandes variações no calor armazenado no interior dos oceanos. Além
disso, a TSM também pode ser responsável por ocasionar mudanças significativas
no escoamento atmosférico e nos sistemas meteorológicos globais. Dessa forma,
tanto a climatologia da TSM dos oceanos quanto as anomalias de TSM são
parâmetros de extrema importância para os estudos climáticos do planeta em geral
(Justino e Peltier, 2008; Pezzi e Souza, 2005; Souza et al., 2005).
Tendo em vista a importância de destacar as mudanças nos padrões de TSM
em função da inserção de 1 Sv de água doce no Atlântico Norte, as Figuras 3.9a,b
mostram a distribuição espacial da TSM para as duas simulações. Observa-se que o
padrão climatológico de TSM, no sentido zonal, é alterado para o Hemisfério Sul.
32
Nota-se que o gradiente de TSM meridional do oceano austral para a simulação de 1
Sv é mais fraco quando comparado com a simulação CTR, principalmente em altas
latitudes. Essa redução do gradiente meridional de TSM é explicada pelo maior
aquecimento na região polar do Hemisfério Sul, o que gera uma redução na
cobertura de gelo marinho e um conseqüente aumento nos fluxos de calor entre a
camada superficial do oceano com a atmosfera.
As anomalias provocadas pelas diferenças entre a simulação CTR e a de 1
Sv são mostradas na Figura 3.9c. Tem-se que o enfraquecimento da CTG induz
anomalias positivas de TSM para o Hemisfério Sul tendo como destaque as regiões
de média e alta latitudes, com valores positivos de aproximadamente 5°C. As
mudanças também são observadas no Oceano Atlântico tropical, mais precisamente
com relação ao padrão dipolo do Atlântico, onde observa-se a configuração de
anomalias de TSM com sinais contrários nas bacias norte e sul do Atlântico. Nota-se
que a parte sul do Atlântico tropical apresenta anomalias positivas de até 2°C,
enquanto a bacia norte mostra anomalias negativas de 3°C. Esse gradiente inter-
hemisférico influencia diretamente o posicionamento da ZCIT, fazendo com que esta
se desloque mais para o sul e altere os padrões de precipitação das regiões norte e
nordeste do Brasil, o que será mostrado nos campos de anomalias de precipitação.
Observa-se ainda, o forte resfriamento no Atlântico Norte em virtude da interrupção
da APAN, com anomalias negativas de TSM superiores a 6°C (Figura 3.9c).
Por meio da Figura 3.9d é possível observar individualmente a resposta do
enfraquecimento da CTG nas anomalias de TSM. O termo resposta é definido como
o resultado da regressão entre os valores de amplitude normalizados do primeiro
componente principal da CTG para a simulação de 1 Sv, com os valores de
anomalia de TSM calculados pela diferenças entre as duas simulações. Os
resultados da regressão mostram que, para o Hemisfério Sul, o enfraquecimento da
CTG é responsável por mudanças na TSM de até 0,6°C para as regiões do Atlântico
sul e para o mar de Weddell (na parte oeste da Antártica). Isto quer dizer que as
mudanças na CTG isoladamente influenciam em aproximadamente 10% do valor
total mostrado na Figura 3.9c. Resultado similar é encontrado quando compara-se
com a resposta no Hemisfério Norte, porém, com valores negativos de TSM de
0.8°C para os mares da Islândia e Noruega.
33
Figura 3.9 – Média anual da TSM (°C). a) simulação CTR, b) simulação de 1 Sv, c)
anomalia de TSM e d) regressão para a simulação de 1 Sv.
3.3.3. Salinidade da superfície do mar (SSM)
Mudanças que envolvem a CTG são diretamente relacionadas com o perfil
de temperatura e salinidade do oceano. Deste modo, a SSM exerce um papel
importante no controle da densidade da água do mar e, portanto, influencia na
formação de massas de água. Em função da medida da salinidade ser uma razão,
ela não apresenta unidade sendo adotada, portanto, a sigla PSU (Practical Salinity
Unit).
As Figuras 3.10a,b mostram, respectivamente, a distribuição espacial da SSM
para as simulações CTR e de 1 Sv. Observa-se para a simulação controle, a
predominância dos maiores valores de salinidade (36 PSU) para as regiões
subtropicais, em virtude da relação P-E ser negativa, ou seja, a evaporação é maior
que a precipitação, ocorrendo de maneira inversa na região equatorial. A adição de
34
1 Sv de água doce no Atlântico norte (Figura 3.10b) muda a distribuição zonal da
SSM, especialmente nas bacias norte e sul do Atlântico, onde ocorre uma
diminuição da SSM. Todavia, na costa oeste do Oceano Índico e leste do Pacífico
equatorial é possível observar um aumento nos valores de SSM.
As anomalias provocadas pelas diferenças de SSM entre a simulação CTR e
a de 1 Sv são mostradas na Figura 3.10c. Destaca-se que as maiores anomalias de
SSM são observadas no Hemisfério Norte, mostrando uma redução de 3 PSU no
Atlântico Norte e de até 8 PSU na Bahia de Hudson (Canadá), o que é explicado
pela adição de água doce no Atlântico Norte. Por outro lado, as anomalias de SSM
observadas no Hemisfério Sul apresentam valores negativos de até 2 PSU no
Atlântico tropical sul e valores positivos de 3 PSU para a costa oeste do Oceano
Índico e no Pacífico Leste. Também observa-se anomalias positivas de SSM (2
PSU) para as latitudes compreendidas entre 30°S e 60°S. A explicação para o
aumento de salinidade deve-se às mudanças na circulação atmosférica, fazendo
com que o termo P-E seja negativo nessas regiões, ou seja, a evaporação excede a
precipitação (não mostrado).
A resposta que o enfraquecimento da CTG provoca nas anomalias de SSM é
mostrada na Figura 3.10d. Assim como na regressão para a TSM, os resultados
mostram que a resposta da CTG nas anomalias de SSM para o Hemisfério Sul
atinge valores negativos de 0,4 PSU para a bacia sul do Atlântico tropical.
Comparado com os valores de anomalia total (Figura 3.10c), o enfraquecimento da
CTG contribui com cerca de 13% para a redução da salinidade do Atlântico Sul. Por
outro lado, a CTG é responsável pela anomalia negativa de 1,6 PSU nos mares da
Islândia e Noruega, o que representa aproximadamente 30% da anomalia total de
SSM. Já a resposta para a bacia do Atlântico Norte é maior quando comparada com
o Atlântico Sul, com anomalias negativas de até 1,2 PSU, equivalente a 40% da
anomalia total. A resposta do enfraquecimento da CTG na SSM é bem mais forte e
mais restrita ao Hemisfério Norte, isto quando comparada com os resultados obtidos
para a TSM, o que comprova a dependência da CTG com relação ao padrão de
salinidade e a conseqüente formação da APAN.
35
Figura 3.10 – Média anual da SSM (PSU). a) simulação CTR, b) simulação de 1 Sv,
c) anomalia de SSM e d) regressão para a simulação de 1 Sv.
3.3.4. Temperatura e Salinidade do mar abaixo da superfície
As mudanças nos padrões de temperatura e salinidade abaixo da superfície,
devido ao enfraquecimento da CTG, são mostradas por meio da análise em dois
níveis de profundidade do modelo LOVECLIM. O primeiro nível, denominado de N1,
integra as profundidades entre 100 e 500 metros, enquanto o segundo nível (N2) é
considerado a partir dos 500 até os 1000 metros de profundidade.
As Figuras 3.11a,b mostram, respectivamente, as anomalias de temperatura
do mar em N1 e N2. Observa-se para os 500 primeiros metros de profundidade (N1)
anomalias positivas de temperatura no Hemisfério Sul, entre 30° e 60° de latitude
(regiões sul do Atlântico e Índico), com valores próximos dos 5°C. As anomalias de
temperatura do mar em N1 para o Hemisfério Norte apresentam uma magnitude
muito próxima aos valores encontrados para as anomalias de TSM, mostrando um
36
esfriamento de até 7°C no Atlântico Norte. Entretanto, quando observa-se as
anomalias de temperatura do mar em N2 (Figura 3.11b), torna-se evidente de que
estas são menores quando comparadas com os resultados obtidos em N1 e da
TSM, sendo encontrados valores positivos de até 2°C no Atlântico Sul. Analisando
as mudanças na temperatura do mar abaixo da camada superficial, é possível
observar que as principais mudanças ocorrem próximas da superfície do oceano. Ou
seja, o oceano tende a ser mais estável a medida em que se afasta da superfície. É
importante notar que comparando as mudanças em N1 e na superfície, percebe-se
que as maiores variações na temperatura do mar ocorrem em N1, próximas a costa
da África, enquanto na superfície estas são encontradas ao longo do oceano
antártico. No presente estudo não foram encontradas mudanças na temperatura do
mar em profundidades maiores que 1000 metros.
Os resultados da regressão entre a CTG enfraquecida e os valores de
anomalias de temperatura do mar nos níveis N1 e N2 (Figuras 3.11c,d) mostram
uma resposta com valores positivos que variam de 0,2°C até 0,6 °C entre o Atlântico
Sul e regiões próxima da Antártica, o que representa aproximadamente 10% dos
valores de anomalia total. Para profundidades maiores que 500 metros (N2) a
resposta da CTG nos valores de temperatura do mar para o Hemisfério Sul é muito
pequena, visto que os valores de anomalia a partir dessa profundidade são muito
reduzidos.
37
Figura 3.11 – Anomalia de temperatura do mar (°C). a) primeiro nível, b) segundo
nível, c) regressão para o primeiro nível e d) regressão para o
segundo nível.
As anomalias de salinidade do mar entre 500 e 1000 metros de profundidade
são mostradas na Figura 3.12a. Observa-se que para o Hemisfério Sul as anomalias
de salinidade em N1 são pequenas e mais localizadas no Atlântico Tropical com
valores negativos de no máximo 2 PSU. Assim como mostrado para as anomalias de
SSM (Figura 3.10c), os maiores resultados são encontrados no Atlântico Norte, com
valores negativos de até 6 PSU. É importante destacar que não foram encontradas
mudanças na salinidade em N2.
Com relação à resposta do enfraquecimento da CTG nas anomalias de
salinidade em N1 (Figura 3.12b), é possível observar valores negativos de até 0,6
PSU no Atlântico Tropical e até 1,4 PSU nos mares do norte. Isto mostra que a CTG
enfraquecida tem uma colaboração de aproximadamente 20-30% nas anomalias de
salinidade do Atlântico Tropical. Comparando com o Hemisfério Norte, nota-se que a
38
regressão apresenta uma resposta semelhante, o que indica que a CTG também
contribui com 20-30% para as anomalias de salinidade em N1.
Figura 3.12 – Anomalia de salinidade do mar (PSU). a) primeiro nível e b) regressão
para o primeiro nível.
3.3.5. Gelo Marinho
O gelo marinho desempenha um importante papel no clima das regiões
polares, em função de modificar os processos radiativos, momentum e troca de
massa. Além disso, o gelo marinho Antártico modula a interação e o acoplamento
entre o oceano e a atmosfera (Justino e Peltier, 2006). A variabilidade da cobertura
do gelo marinho Antártico em diversas escalas de tempo tem um impacto
significativo nos processos que envolvem a formação e modificação das massas de
água, particularmente no Mar de Weddell (Comiso e Gordon, 1998; Markus et al.,
1998). Deve-se enfatizar que o Mar de Weddell é considerado uma região fonte da
AFA e, portanto, uma das principais regiões que contribuem para a CTG (Hellmer et
al., 2005). Deste modo, torna-se bastante relevante estudar as mudanças
ocasionadas na espessura do gelo marinho Antártico em função do enfraquecimento
da CTG. Para fins de localização, a Figura 3.13 mostra o continente Antártico em
perspectiva esferográfica polar com os respectivos mares que o circundam.
39
Figura 3.13 – Distribuição espacial da Antártica em perspectiva esferográfica polar
(latitude de 90ºS – 50ºS e 360º de longitude). Mar de Weddell (60ºW –
0º), Oceano Índico (0º – 90ºE), Oceano Pacífico Oeste (90ºE –
150ºE), Mar de Ross (150ºE – 120ºW) e Mares de Bellingshausen e
Amundsen (120ºW – 60ºW).
Fonte: Adaptada de Blank (2009).
Os resultados da simulação CTR mostram que a espessura média anual do
gelo marinho Antártico atinge um máximo de 3 m na região onde se localiza o Mar
de Weddell (Figura 3.14a). Já na região dos mares de Amundsen e Ross, a
espessura de gelo oceânico é aproximadamente 2 m. Conforme afasta-se da região
polar o gelo marinho sofre uma gradual redução, atingindo valores mínimos de 0,2 m
de espessura. Esse padrão de espessura de gelo marinho é semelhante aos
resultados obtidos por Parkinson (2002), através de medidas realizadas por satélite.
Quando é adicionado 1 Sv de água doce no Atlântico Norte, tendo como
conseqüência o enfraquecimento da CTG, observa-se uma forte redução da
cobertura de gelo marinho na região Antártica (Figuras 3.14b,c). Ou seja, essas
anomalias na espessura do gelo marinho atingem aproximadamente 90% da
cobertura total. Para a simulação de 1 Sv observa-se que a espessura de gelo
concentra-se apenas na regiões onde encontram-se os mares de Ross e de
Weddell, com valores máximos de 0,5 m de espessura. Conseqüentemente, o
derretimento do gelo marinho torna-se responsável pelo aumento da TSM. Deste
modo, tem-se o mecanismo dinâmico conhecido como retroalimentação climática,
em função do albedo do gelo marinho.
40
Através da Figura 3.14d, nota-se que a CTG apresenta resposta para os
máximos valores encontrados de anomalias na espessura de gelo marinho, isto é,
para os mares de Ross e Weddell. Os maiores valores da regressão foram
encontrados no Mar de Ross que representa uma redução do gelo de até 0,24 m, ou
seja, isto é equivalente a 15% dos valores das anomalias encontradas nessa região
(Figura 3.14c). Para o Mar de Weddell, a resposta do enfraquecimento da CTG na
redução da espessura do gelo marinho é de no máximo 0,15 m, o que representa
aproximadamente 5% dos valores de anomalia total. Embora as anomalias na
espessura do gelo marinho sejam maiores na região do Mar de Weddel, observa-se
que a maior resposta da CTG é encontrada na região do Mar de Ross. Esta
característica peculiar deve ser explorada em estudos futuros.
41
Figura 3.14 – Média anual da espessura do Gelo Marinho (m). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv, c) anomalia de Gelo Marinho e d) regressão para
a simulação de 1 Sv.
3.3.6. Gangorra Inter-hemisférica
A gangorra inter-hemisférica é considerada como uma resposta do clima que
ocorre de forma oposta entre o Hemisfério Sul e o Hemisfério Norte. De acordo com
Broecker (1998) para que um fenômeno desse tipo ocorra, basta uma redução nas
taxas de formação de água profunda do Atlântico Sul ou do Atlântico Norte. No
presente estudo, a gangorra é analisada através da série temporal da simulação de
42
1 Sv (Figura 3.15), a qual mostra o volume de gelo marinho nos dois hemisférios
(Figura 3.15a) e o transporte de calor do Oceano Atlântico em 30°S (Figura 3.15b).
Conforme a água doce é adicionada no Atlântico Norte (Figura 3.15a),
observa-se um aumento gradual do volume de gelo marinho no Hemisfério Norte
(linha vermelha). De maneira oposta, o volume de gelo marinho do Hemisfério Sul
sofre uma forte redução, chegando a valores próximos de zero no período em que a
adição de água doce é considerada. Entretanto, observa-se que após o término do
período anômalo o volume de gelo dos dois hemisférios tende a voltar para a
situação inicial, ou seja, a simulação CTR.
Essas mudanças no volume e espessura de gelo marinho e de TSM na região
do mar de Weddell e nos mares Nórdicos (mostrado anteriormente), são reflexos das
mudanças no transporte de calor do Oceano Atlântico em 30°S (Figura 3.15b).
Deste modo, no início da simulação observa-se que o transporte de calor do
Atlântico Norte apresenta valores positivos de aproximadamente 0,5 PW. Isto quer
dizer que o transporte de calor tem o sentido de sul para norte. A interrupção da
CTG devido à entrada de água doce no Atlântico Norte faz com que ocorram
mudanças no transporte de calor, de modo que ele passa a apresentar valores
negativos de aproximadamente 0,5 PW. Sendo assim, o transporte de calor
oceânico muda de sentido, ou seja, ele passa a ser em direção ao sul. Deste modo,
ocorre o processo de formação da gangorra inter-hemisférica, com menor transporte
de calor em direção ao Hemisfério Norte, gerando um conseqüente aumento no
volume de gelo marinho e uma diminuição da TSM. Já para o Hemisfério Sul, o
ganho de calor provoca uma redução no volume de gelo marinho e uma elevação na
TSM. Deve-se destacar que conforme a CTG é restabelecida o transporte de calor
oceânico também tende a se normalizar, ou seja, gerando o fluxo de sul para norte
novamente.
43
Figura 3.15 – Série temporal da simulação de 1 Sv. a) Linha vermelha: volume de
gelo marinho no Hemisfério Norte. Linha preta: volume de gelo
marinho no Hemisfério Sul (10
3
Km
3
) e b) transporte de calor do
Oceano Atlântico em 30°S (PW). Valores negativos indicam
transporte de calor em direção ao sul.
3.4. Mudanças na circulação atmosférica
Após a análise das mudanças na circulação oceânica em função do
enfraquecimento da CTG, torna-se necessário saber quais os impactos dessas
mudanças na circulação atmosférica. Para isso, as anomalias nos padrões
atmosféricos são analisadas através dos campos de temperatura do ar à superfície,
da precipitação e da pressão à superfície e do regime de vento zonal. Além disso,
serão determinadas as anomalias no perfil da instabilidade baroclínica.
3.4.1. Temperatura do ar à superfície
As Figuras 3.16a,b mostram, respectivamente, a temperatura do ar à
superfície para as simulações CTR e de 1 Sv. Para a simulação do clima pré-
industrial, a temperatura do ar é de aproximadamente -30°C nas regiões polares e
atinge valores de até 30°C na região intertropical. Observa-se para a simulação de 1
Sv uma configuração de temperatura do ar no sentido zonal semelhante ao padrão
mostrado na simulação CTR. Entretanto, as mudanças são observadas com relação
ao gradiente térmico meridional, o qual é mais fraco para a simulação de 1 Sv, assim
como ocorrido para os campos de TSM. Bjerknes (1964) sugeriu que mudanças no
44
transporte de calor em direção aos pólos associadas, por exemplo, às anomalias na
formação da APAN discutidas anteriormente, são responsáveis pelo
enfraquecimento do gradiente térmico meridional entre a região equatorial e pólo sul.
Ao analisar as anomalias de temperatura do ar entre a simulação CTR e de 1
Sv (Figura 3.16c), torna-se evidente o forte resfriamento na região do Atlântico Norte
provocado pelo enfraquecimento da CTG, com valores próximos a -12°C. Essa forte
anomalia pode ser explicada pelo aumento da cobertura do gelo marinho na região
do Ártico, impedindo a interação entre o oceano e a atmosfera (Peltier et al., 2006).
Isto induz o aumento da advecção de ar frio para as regiões da Groenlândia e da
Europa. Além disso, a umidade específica reduzida também desempenha um
importante papel para o resfriamento no Atlântico Norte, devido à fraca capacidade
do efeito estufa em condições de atmosfera seca. Por outro lado, o processo ocorre
de maneira oposta para o Hemisfério Sul, de modo que as anomalias são de até 6°C
acima da média para a região compreendida entre as latitudes de 30°S e 60°S e
crescem em direção a Antártica, com valores superiores a 12°C. O aumento da
temperatura do ar para a Antártica implica em uma forte redução do gelo marinho,
como mostrado anteriormente. A região tropical apresenta um aquecimento de no
máximo 3°C, principalmente devido a menor intensidade dos ventos de sudeste e a
conseqüente redução no processo de ressurgência. Essa “gangorra” observada
entre os dois hemisférios foi encontrada em estudos anteriores (Rind et al., 2001b e
Stocker, 1998). Deve-se destacar que as anomalias de temperatura encontradas no
presente estudo são similares aos resultados obtidos por Stouffer et al. (2006) no
Hemisfério Norte. Porém, o aquecimento mostrado na região Antártica superestima
em 20% os valores encontrados por Stouffer et al. (2006).
O resultado obtido pela regressão linear entre a CTG para a simulação de 1
Sv e as anomalias de temperatura do ar à superfície é mostrado na Figura 3.16d.
Deve-se salientar que a regressão mostra somente a contribuição da circulação
oceânica nos valores de anomalias totais. Observa-se que a maior influência da
CTG na temperatura do ar ocorre na região da Antártica, mais precisamente no Mar
de Weddell, contribuindo para o aumento da temperatura em até 2,4°C.
Comparando com os valores de anomalia (Figura 3.16c), nota-se que a resposta da
CTG na temperatura do ar representa aproximadamente 20% do total na região do
Mar de Weddell. Para as demais regiões, onde as anomalias de temperatura do ar
são menores, a resposta da temperatura a mudanças na CTG é mínima. Entretanto,
45
no Hemisfério Norte, a CTG contribui com a diminuição de 1°C na temperatura do ar
para as regiões dos mares da Islândia e Noruega, o que representa 10% da
anomalia total. Observa-se que a resposta da CTG na temperatura do ar é bastante
similar quando comparada espacialmente com a regressão obtida para a TSM. Além
disso, o percentual encontrado em relação às anomalias totais também são muito
próximos, com exceção a região do Mar de Weddell, onde a resposta na
temperatura do ar foi mais significativa.
Figura 3.16 – Média anual da Temperatura do ar à superfície (°C). a) simulação
CTR, b) simulação de 1 Sv, c) anomalia de temperatura e d)
regressão para a simulação de 1 Sv.
Analisando especificamente o Brasil (Figura 3.17), observa-se que o
enfraquecimento da CTG induz anomalias anuais de temperatura do ar à superfície
em todas as regiões. As maiores mudanças são encontradas para os estados da
região Sul com um aumento de temperatura de até 3°C na parte sul do Rio Grande
do Sul. Além disso, nota-se que as anomalias de temperatura são menores à
medida que se aproxima da região equatorial mostrando valores positivos de 1°C
46
para a costa do Nordeste e de 2°C para o norte da Amazônia. Observa-se regiões
em que ocorre um resfriamento de até 1°C. Isto acontece para a parte sul da região
Norte e norte do Mato Grosso. Destaca-se que a diminuição da temperatura do ar
está associada ao aumento de nebulosidade para essas regiões (não mostrado),
levando a uma diminuição na radiação de onda curta que chega à superfície.
Figura 3.17 – Anomalia anual de temperatura do ar à superfície para o Brasil (°C).
3.4.2. Precipitação
A Figura 3.18a mostra que a precipitação média anual da simulação CTR é
máxima na região equatorial, atingindo valores de até 300 cm/ano. Quando se
observa o regime de precipitação anual para a simulação de 1 Sv (Figura 3.18b) fica
evidente que ela se desloca mais para o sul, principalmente nas regiões do Pacífico
Leste e do Atlântico Tropical. Nota-se, ainda, que a ZCIT dupla simulada no Oceano
Pacífico na simulação CTR, apresenta unicamente um ramo no experimento de 1
Sv.
A partir das diferenças entre as duas simulações (Figura 3.18c), ocorre um
aumento de 50 cm/ano na precipitação em toda faixa de latitude em torno de 10°S,
enquanto que anomalias negativas de precipitação superiores a 60 cm/ano são
observadas na região tropical do Hemisfério Norte, em particular, no Atlântico e na
47
Europa. Esse deslocamento mais para o sul do regime de precipitação anual está
relacionado com a mudança na posição da ZCIT. Quando a CTG é enfraquecida
ocorre um forte gradiente de TSM entre o Atlântico Tropical Norte e Sul (mostrado
anteriormente). Deste modo, tem-se que a ZCIT é forçada a se deslocar mais para o
sul e, conseqüentemente, aumenta o regime de precipitação para o Hemisfério Sul.
Nota-se que o deslocamento da ZCIT também está relacionado com mudanças na
pressão à superfície e no regime de ventos. É importante destacar que a
precipitação também aumenta nas regiões extratropicais do Hemisfério Sul em até
30 cm/ano. Além disso, nota-se anomalias positivas de precipitação na região da
Antártica com valores de até 50 cm/ano. Esse aumento da precipitação na região
extratropical do Hemisfério Sul está relacionado com anomalias de baixa pressão, o
que será mostrado adiante.
As anomalias de precipitação ocasionadas somente pela circulação oceânica
enfraquecida são mostradas na Figura 3.18d. O resultado da regressão apresenta
uma distribuição espacial semelhante à distribuição das anomalias totais, porém,
com menor magnitude. Para a região tropical do Hemisfério Sul a CTG enfraquecida
contribui para o aumento da precipitação em até 8 cm/ano, o que representa 16%
dos valores totais de anomalia. Quando analisa-se a resposta da precipitação em
função das mudanças na CTG para a região tropical do Hemisfério Norte, nota-se
um valor percentual comparado ao do Hemisfério Sul, entretanto, contribui para as
anomalias negativas de precipitação.
48
Figura 3.18 – Média anual da precipitação (cm/ano). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv, c) anomalia de precipitação e d) regressão
para a simulação de 1 Sv.
O gradiente térmico meridional configurado no Atlântico tropical influencia
diretamente a migração norte-sul da banda de nebulosidade e precipitação
relacionada à ZCIT (Wagner, 1996). É importante destacar que a ZCIT atinge sua
posição mais ao sul do Atlântico no trimestre MAM (Hastenrath e Lamb, 1977), o que
a caracteriza como o principal sistema meteorológico responsável pela chuva nas
regiões norte e nordeste da América do Sul. Diante disto, torna-se importante
destacar as mudanças no regime de precipitação do Brasil devido ao forte
resfriamento do Atlântico Norte e o conseqüente deslocamento da ZCIT para o sul.
De acordo com a Figura 3.19 nota-se que as anomalias de precipitação são
observadas em todas as regiões do Brasil. Tem-se que o deslocamento da ZCIT
para o sul provoca um aumento na precipitação para o estado de Minas Gerais e
região sul da Bahia, além da região Centro-Oeste e sul da Amazônia, com valores
máximos de até 50 cm/ano. Entretanto, o enfraquecimento da CTG induz anomalias
negativas de precipitação para o norte da Amazônia e norte da região Nordeste.
49
Essas anomalias representam uma diminuição no regime de precipitação de até 60
cm/ano. Observa-se que a diminuição da precipitação para a parte norte do Brasil é
devido ao forte resfriamento do Atlântico Norte. Para a região Sul do Brasil as
anomalias de precipitação são pequenas, implicando em um aumento da
precipitação em torno de 10 cm/ano.
Figura 3.19 – Anomalia anual de precipitação para o Brasil (cm/ano).
3.4.3. Pressão à superfície
As anomalias de pressão à superfície estão relacionadas com as mudanças
na temperatura do ar. Deste modo, através da Figura 3.20, é possível detectar o
aumento na pressão atmosférica para o Hemisfério Norte, sendo que as maiores
anomalias são encontradas na região do Ártico com valores positivos de 25 hPa.
Como conseqüência, as anomalias de alta pressão no Hemisfério Norte devido ao
enfraquecimento da CTG induzem ao aumento da advecção de ar frio para a região
equatorial, o que também contribui para a mudança na posição da ZCIT. Entretanto,
observa-se para o Hemisfério Sul anomalias negativas de pressão à superfície com
valores superiores a 20 hPa na região da Antártica. Isto deixa claro que o aumento
na temperatura do ar na região extratropical do Hemisfério Sul provoca anomalias de
50
pressão e, com isso, tem-se o aumento na precipitação para a região da Antártica,
conforme mostrado anteriormente.
Figura 3.20 – Anomalia anual de pressão à superfície (hPa).
3.4.4. Vento Zonal
O campo de vento zonal está diretamente ligado a distribuição meridional de
calor. Além disso, as diferenças de temperatura entre as regiões polares e o
Equador são responsáveis pelo estabelecimento dos ventos de oeste em médias
latitudes, enquanto os centros de alta pressão semi-estacionários sobre os oceanos
determinam o comportamento dos ventos nas regiões tropicais, que são
predominantemente de leste.
Como mostrado, o enfraquecimento da CTG provoca uma diminuição do
gradiente térmico meridional no Hemisfério Sul, o que reforça a importância de
analisar as mudanças no padrão de vento zonal. As Figuras 3.21a,b mostram,
respectivamente, a distribuição do vento zonal em 800 hPa para as simulações CTR
e de 1 Sv. É importante destacar que os valores negativos indicam que o vento se
desloca no sentido leste-oeste, enquanto que os valores positivos mostram o
deslocamento do vento no sentido oeste-leste. Comparando-se as duas simulações,
observa-se que os ventos de oeste tornam-se menos intensos para o Hemisfério Sul
quando a CTG é enfraquecida. Isto está relacionado diretamente ao
enfraquecimento do gradiente térmico meridional entre o equador e Pólo Sul, ou
seja, como definido pela equação do vento térmico. As anomalias no campo de
51
vento em 800 hPa são melhores observadas na Figura 3.21c, a qual mostra a
diferença entre as duas simulações. Os ventos de oeste do Hemisfério Sul
apresentam uma redução de aproximadamente 3 m/s. Quando se analisa os ventos
de leste, também é possível observar uma redução para o Hemisfério Sul em até 2
m/s no Atlântico Tropical, o que está diretamente relacionado com o
enfraquecimento do alísios de sudeste. Já para o Hemisfério Norte, as anomalias
negativas de temperatura do ar e de TSM reforçam os ventos de leste (0-30°N),
gerando anomalias anuais de aproximadamente 2,5 m/s no Atlântico Tropical. O
aumento nos ventos de leste no Hemisfério Norte está relacionado com o
fortalecimento dos alísios de nordeste. Essa configuração de vento é, também,
responsável por deslocar a ZCIT mais para o sul. Anomalias positivas dos ventos
também causam um aumento na ressurgência e evaporação, que é acompanhado
por uma queda na TSM.
Figura 3.21 – Média anual do vento zonal em 800hPa (m/s). a) simulação CTR, b)
simulação de 1 Sv e c) anomalia de vento zonal.
52
A Figura 3.22 mostra a distribuição do vento zonal em 200 hPa, para o
período de inverno no Hemisfério Sul, ou seja, o trimestre junho-julho-agosto (JJA).
A importância de se analisar o vento em 200 hPa para o período de inverno, é
devido a maior atividade das correntes de jato nos meses mais frios. Observa-se
que o padrão de distribuição do vento para a simulação de 1 Sv (Figura 3.22b) é
bastante similar ao mostrado para a simulção CTR (Figura 3.22a). Mas, fazendo a
diferenças entre as duas simulações (Figura 3.22c), nota-se que existem anomalias
relacionadas com a corrente de jato subtropical no Hemisfério Sul. As anomalias
indicam uma redução na velocidade do vento superior a 5 m/s. Conforme mostrado
para o vento zonal em 800 hPa, a redução nos ventos de oeste também é
acompanhada pela redução em altos níveis, refletindo na desintensificação do jato
subtropical para o período de inverno no Hemisfério Sul.
Figura 3.22 – Média do vento zonal em 200hPa para o trimestre JJA (m/s). a)
simulação CTR, b) simulação de 1 Sv e c) anomalia de vento zonal.
53
3.4.5. Instabilidade Baroclínica (IB)
A Instabilidade Baroclínica (IB) refere-se ao crescimento na amplitude de
distúrbios atmosféricos devido ao cisalhamento vertical do vento médio e consiste na
conversão de energia potencial disponível do estado básico para as perturbações.
Tal tipo de instabilidade predomina em latitudes médias, ocorrendo nas chamadas
zonas baroclínicas, onde localizam-se os máximos gradientes horizontais de
temperatura em larga escala e, conseqüentemente, onde localizam-se os jatos na
alta troposfera (Raupp et al., 2004). De acordo com Holton (1992), a IB constitui-se
na principal fonte de energia para os distúrbios de escala sinótica em latitudes
médias. Dessa forma, é visto que a IB é o mecanismo primordial no desenvolvimento
de sistemas de escala sinótica em médias latitudes, na região tropical o principal
mecanismo para a geração de distúrbios de meso-escala são os movimentos
convectivos.
Deve-se destacar que no oceano a IB junto com a instabilidade barotropica
são mecanismos responsáveis pela formação e manutenção de ondas e vórtices
que atuam regulando o balanço de calor e momento em algumas regiões oceânicas,
por exemplo as Ondas de Instabilidade Tropical (OIT) que ocorrem no Pacifico
Equatorial (Pezzi e Richards, 2003).
O grau de baroclinicidade da atmosfera (
B1
σ
) pode ser estimado por meio da
equação abaixo:
(4)
onde f é o parâmetro de Coriolis, N a freqüência de Brunt-Väisälä ou de empuxo e,
Z
V
∂
∂
refere-se a variação do vento zonal com a altura.
As Figuras 3.23a,b mostram, respectivamente, o resultado da IB para as
simulações CTR e de 1Sv. Os valores negativos para o Hemisfério Sul e positivos
para o Hemisfério Norte encontrados no cálculo da IB, estão relacionados com o
parâmetro de Coriolis. Os maiores valores de IB para o Hemisfério Sul são
observados na região da Antártica, enquanto que as áreas mais baroclínicas no
Hemisfério Norte são notadas na região do Ártico, América do Norte e a parte central
∂
∂
Z
V
N
f
=σ
B1
0.31
54
dos continentes Europeu e Asiático (Figura 3.23a). Entretanto, observa-se que o
enfraquecimento da CTG resulta em uma diminuição da atividade baroclínica para a
região da Antártica (Figuras 3.23b,c). A redução na atividade baroclínica para altas
latitudes do Hemisfério Sul é resultado da desintensificação do vento zonal devido à
redução no gradiente térmico meridional entre o equador e a região polar austral.
As anomalias de IB para o Hemisfério Norte mostram um padrão de dipolo,
onde observa-se um aumento da atividade baroclínica no Atlântico Norte de
aproximadamente 0,2 dia
-1
, devido ao forte resfriamento, enquanto que a IB diminui
de intensidade para a região do Ártico com anomalias de até 0,3 dia
-1
. Inversamente
o que ocorre no Hemisfério Sul, tem-se que o vento zonal se intensifica com a altura
fazendo com que aumente a IB na região do Atlântico Norte. Condição que está de
acordo com a aproximação do vento térmico.
Figura 3.23 – Instabilidade Baroclínica (dia
-
1
). a) simulação CTR, b) simulação de 1
Sv e c) anomalia de IB.
55
4. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS
Baseado em simulações realizadas com um modelo climático de
complexidade intermediária (LOVECLIM), sugeriu-se que a adição de 1 Sv de água
doce no Oceano Atlântico Norte é suficiente para interromper a formação da Água
Profunda do Atlântico Norte e conseqüentemente enfraquecer a circulação
termohalina global, gerando anomalias tanto na circulação oceânica como na
circulação atmosférica.
As anomalias na circulação oceânica foram observadas através de mudanças
na temperatura da superfície do mar, salinidade da superfície do mar, temperatura e
salinidade abaixo da camada superficial, gelo e transporte de calor oceânico. As
anomalias de temperatura da superfície do mar foram positivas para o Hemisfério
Sul enquanto que foi observada uma redução nos valores de temperatura da
superfície do mar para o Hemisfério Norte. As anomalias de salinidade foram
negativas para o Atlântico Norte e para o Atlântico tropical sul, devido a entrada de
água doce na simulação de 1 Sv. Entretanto, observou-se um aumento na salinidade
na região extratropical do Hemisfério Sul em função do predomínio da evaporação
sobre a precipitação. O gelo marinho Antártico mostrou-se bastante sensível ao
enfraquecimento da circulação termohalina, apresentando uma forte redução na
espessura e no volume. Foi mostrado que a redução no gelo marinho Antártico e o
aumento da temperatura da superfície do mar para o Hemisfério Sul foram
relacionados com a mudança no transporte de calor do Oceano Atlântico computado
em 30°S.
As mudanças que envolveram a circulação atmosférica foram observadas por
meio de anomalias nos campos de temperatura do ar, precipitação, pressão
56
atmosférica, vento zonal e para a instabilidade baroclínica. Foi observado um forte
aquecimento na região da Antártica, enquanto que o Hemisfério Norte apresentou
anomalias negativas de temperatura do ar na região de formação da Água Profunda
do Atlântico Norte. Além disso, o enfraquecimento da circulação termohalina induziu
anomalias de temperatura do ar no Brasil, mostrando um maior aquecimento para a
região sul. A redução da circulação termohalina também influenciou no
posicionamento da Zona de Convergência Intertropical, a qual se deslocou mais
para o sul, devido às mudanças na pressão atmosférica e nos ventos alísios. Deste
modo, observou-se mudanças no regime de precipitação do Brasil, mostrando um
aumento nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e sul das regiões Norte e Nordeste,
enquanto que a parte norte das regiões Norte e Nordeste apresentaram uma
redução no regime de precipitação. A desintensificação do vento zonal com a altura
foi um fator determinante para a redução da instabilidade baroclínica para altas
latitudes do Hemisfério Sul.
Quando foi considerado somente o impacto do enfraquecimento da circulação
termohalina, através do cálculo da regressão, notou-se que as anomalias de
temperatura e salinidade da superfície do mar, espessura do gelo marinho,
temperatura do ar e precipitação foram cerca de 30% quando comparados com os
valores totais das anomalias. Entretanto, a resposta mostrada pela regressão
mostrou a contribuição unicamente da circulação termohalina enfraquecida nos
valores de anomalia total.
A partir dos resultados obtidos com o modelo acoplado LOVECLIM, trabalhos
futuros serão realizados com dados disponíveis do modelo NCAR CCSM. Deste
modo, será feita uma comparação dos resultados obtidos pelos dois modelos e,
também, serão realizados os cálculos das tempestades extratropicais no Hemisfério
Sul (storm tracks), tendo como base a simulação de 1 Sv. Além disso, serão
calculados o transporte de Sverdrup e o transporte de calor atmosférico.
Deve-se destacar que a contribuição deste estudo deve-se aos resultados
que o modelo LOVECLIM sugere para o Hemisfério Sul e, especificamente para a
Antártica, visto que poucos trabalhos exploraram os impactos do enfraquecimento
da circulação termohalina para essas regiões. É importante ressaltar, também, que o
trabalho foi realizado com um modelo de complexidade intermediária, o qual
apresenta limitações, principalmente em relação à precipitação.
57
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