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Comparação entre o CGCM e o ACGCM Oceano-Atmosfera do COLA Baseado no artigo: The COLA Global Coupled and Anomaly Coupled Ocean– Atmosphere GCM Autores:

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1 Comparação entre o CGCM e o ACGCM Oceano-Atmosfera do COLA Baseado no artigo: The COLA Global Coupled and Anomaly Coupled Ocean– Atmosphere GCM Autores: BEN P. KIRTMAN, YUN FAN, AND EDWIN K. SCHNEIDER ISABEL LOPES PILOTTO DOMINGUES Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Pós-graduação em Meteorologia Disciplina: Oceanografia Física Professor: Luciano Pezzi

2 Princípio Básico de um Modelo acoplado Oceano-Atmosfera Quando se faz um acoplamento entre um modelo atmosférico e um modelo oceânico, o princípio básico é o de se rodar dois modelos quase simultaneamente (Giarolla,2002). Modelo Atmosférico Modelo Oceânico Processamento Saída atmosféricaSaída oceânica Forçada

3 Motivação Os Modelos numéricos acoplados Oceano-Atmosfera representam as ferramentas mais promissoras disponíveis para se resolver um dos problemas mais desafiadores da atualidade: prever as variações climáticas e prever à longo prazo a precipitação tropical (Siqueira,2005). A modelagem acoplada tem avançado consideravelmente na última década, mas ainda está longe de ter modelos bem validados que possam ser usados com confiança na previsão climática (Siqueira,2005). Muito dos progressos na modelagem acoplada se deve a necessidade dos pesquisadores de compreender e prever o fenômeno El Niño-Oscilação Sul(ENOS) (Kirtman,2002).

4 Breve Revisão da Literatura Os primeiros estudos comparativos (CGCM) realizados por McCreary e Anderson (1991) e Neelin et al. (1992) indicaram resultados insatisfatórios, em termos da simulação qualitativa do estado médio, do ciclo anual e da variabilidade interanual no Pacífico tropical. Segundo Ineson e Davey (1994) o modelo Met Office não teve um ciclo anual forte, nenhuma variabilidade interanual e uma variação considerável no clima (resfriamento). O modelo (CGCM) usado por Philander et al. (1992) conseguiu produzir corretamente a variabilidade do ENSO, mas não conseguiu captar o ciclo anual. Mechoso et al. (1995) avaliaram 11 CGCMs para simular o ciclo anual no Pacífico Tropical. Todos conseguiram simular o gradiente médio zonal de TSM no equador. Quase metade dos modelos reproduziram razoavelmente bem os ciclos anuais de TSM ao longo do equador. Há uma certa tendência dos modelos acoplados em produzir um duplo erro na ZCIT.

5 Introdução As componentes da atmosfera e do oceano do CGCM e do ACGCM são as mesmas. O que difere entre os modelos é a estratégia de acoplamento da anomalia que é feita no ACGCM. Com esta diferença, pode-se realizar uma comparação entre estes modelos, para avaliar como diferenças no estado médio têm impacto na variabilidade interanual. O objetivo de se utilizar o acoplamento de anomalia é impedir que os modelos simulem alguma variação no clima, que é observado nos CGCMs. Dependendo da estratégia de acoplamento utilizada, assim como o modelo e a inicialização, as previsões serão bem distintas uma das outras. Vale destacar a importância de estudar o impacto que o acoplamento da anomalia tem nas simulações da variabilidade natural do sistema climático, independente do modelo acoplado (GCM, híbrido e outros).

6 Breve descrição dos modelos atmosférico e oceânico O CGCM e o ACGCM são a combinação do MOM do GFDL (versão 3.0) com o modelo atmosférico GCM do COLA. Modelo atmosférico Dynamic core – CCM (versão 3.0) do NCAR É espectral (truncado triangular com número de onda 42) com transporte de mistura semi-Lagrangiano. A coordenada vertical é a distribuída desigualmente em 18 níveis. Parametrização: Radiação solar – após Briegleb (1992) Radiação terrestre - Harshvardhan et al. (1987) Convecção profunda – esquema relaxado de Arakawa–Schubert Fração de nuvem convectica – esquema utilizado pelo CCM/NCAR Esquema de fechamento da turbulência para troca de calor, momento e umidade na subgrid

7 Modelo oceânico Na versão 3.0 do MOM há um tratamento de diferenças finitas nas equações primitivas utilizando as aproximações de Boussinesq e hidrostática em coordenadas esféricas. Domínio – 74ºS – 65ºN A topografia da linha de costa e do fundo são realísticos entre 100 e 6000m Os contornos são impermeáveis e isolantes A resolução espacial é de 1,5º x 0,5º/1,5º 0,5º entre 10ºS - 10ºN 0,5º - 1,5º entre 30ºS – 30ºN 1,5º nos extratrópicos] A coordenada vertical é a Z com 25 níveis, sendo 17 acima de 450m O esquema de mistura vertical é a parametrização K-profile (KPP) A mistura horizontal de momento é Laplaciana

8 Acoplamento da anomalia Modelo acoplado Modelo oceânico Modelo atmosférico Saída ex.: Acoplamento da anomalia Modelo atmosférico Saída Ex.: fluxos de calor, momento Modelo oceânico Saída Ex.:

9 Resultados de Kirtman et al. (2002) Figura 1 – Erro médio anual de TSM (a) CGCM e (b) ACGCM. O intervalo dos contornos é a cada 1ºC. Fonte: Kirtman et al.,2002. CGCM BIAS positivo em toda a faixa tropical Pacífico Tropical leste – BIAS>5ºC Atlântico e Índico Tropical – BIAS~1-2ºC ACGCM BIAS negativo (subestima a TSM em relação às observações) com valores geralmente menores que 1ºC Atlântico e Pacífico Equatorial – BIAS>1ºC

10 Figura 2 – Precipitação média anual do (a) CGCM, (b) ACGCM e (c) observações do CMAP. O intervalo dos contornos é a cada 2mm.dia-1. Fonte: Kirtman,2002. CGCM No Pacífico Central a ZCIT apresenta uma simetria que não é observada No Atlântico a ZCIT também apresenta erros ACGCM ITCZ dupla (problema do AGCM ) Zona de Convergência do Pacífico Sul é mais zonal Há também no Atlântico erros na simulação da ZCIT

11 Figura 3 – Ciclo médio anual (com a média anual removida) ao longo do Equador para o (a) CGCM, (b) ACGCM e (c) observações. O intervalo dos contornos é a cada 5ºC. Fonte: Kirtman,2002. O ACGCM apresenta uma melhor performance no Pacífico do que o CGCM CGCM O ciclo anual no Pacífico é confinado à leste e a amplitude é ~ metade das obs. Há erros de fase A língua fria aparece e termina mais cedo Há um período frio no Pacífico oeste durante julho e agosto que não aparece nas obs. O ciclo anual simulado no Atlântico é melhor do que no Pacífico

12 Os dois modelos superestimam a variabilidade nos extratropicos, sendo que para o ACGCM a superestimativa é maior. Ambos os modelos superestimar demasiadamente a extensão meridional de ATSM no Pacífico Tropical (problema do modelo oceânico). ACGCM No Pacífico próximo ao equador, apresenta uma amplitude próxima a observada, mas as anomalias se estendem mais para oeste do que o obs. Variabilidade bem intensa no Atlântico Equatorial, Mar Arábico e na Baía de Bengal. CGCM Variabilidade é mais forte e concentrada no Pacífico leste. Figura 4 – Desvio padrão da ATSM para (a) o CGCM, (b) o ACGCM e (c) as observações. O intervalo dos contornos é a cada 0,2ºC. Fonte: Kirtman,2002.

13 Figura 5 – Correlação pontual da anomalia de TSM global com o índice de Niño 3.4 a) ACGCM, (b) CGCM e (c) observações. O intervalo dos contornos é a cada 0,1. Fonte: Kirtman,2002. Ambos os modelos não conseguem captar a extensão vertical da correlação positiva no Pacífico Espalha a CORR positiva ao longo da costa oeste na América do Sul e do Norte A CORR não é bem representada no Oceano Índico. CGCM superestima a CORR com o ENSO no Atlântico Tropical Sul. No Atlântico Tropical Norte consegue captar algumas das características observadas, só que com uma defasagem. ACGCM Produz CORR positiva no Atlântico Equatorial Leste, que não foi observada. Não consegue captar CORR positiva no Atlântico Tropical Norte. Ambos os modelos não conseguem captar a teleconexão no Oceano Índico e no Pacífico Extratropical devido ao fato da componente atmosférica ter uma alta variabilidade.

14 Figura 6 – Seção de tempo-longitude ao longo do Equador de compostos da ATSM para a) o CGCM, (b) o ACGCM e (c) as observações. O intervalo dos contornos é a cada 0,25ºC. Fonte: Kirtman,2002. Ambos os modelos As amplitudes são próximas das obs. estão em fase com a obs. A duração do período frio é muito curta. CGCM Migração para leste da ATSM e aprisionamento ao contorno leste. ACGCM A extensão zonal da ATSM é mais próxima das obs. A amplitude no Pacífico Leste é mais fraca Durante a fase inicial de El Niño e La Niña a ATSM é mais fraca, principalmente do Pacífico Leste aprisionamento

15 Figura 7 – Seção de tempo-longitude ao longo do Equador de compostos da temperatura média na vertical (0-300m) para a) o CGCM, (b) o ACGCM e (c) as observações. O intervalo dos contornos é a cada 0,25ºC. Fonte: Kirtman,2002. Ambos os modelos Rápida migração para leste da anomalia do conteúdo de calor CGCM Apresenta 2 pulsos distintos de propagação para leste (não é visto nas obs.) ACGCM Fraca indicação desses pulsos (não tem forte ligação com o stress do vento como no CGCM) Durante o pico de El Niño, há anomalias frias, que são bem fortes no Pacífico Oeste. As obs. Indicam um maior crescimento no Pacífico Oeste.

16 Figura 8 – Seção de tempo-longitude ao longo do Equador de compostos do stress do vento zonal para a) o CGCM, (b) o ACGCM e (c) as observações. O intervalo dos contornos é a cada 0,005 Pa. Fonte: Kirtman,2002. CGCM Mostra a propagação para leste e a ligação com o pulso duplo no conteúdo de calor ACGCM Consistente com os compostos de ATSM e de conteúdo de calor O pico dos eventos de El Niño é bem intenso e está em fase com o ciclo anual A duração do evento quente é pequena

17 Kiertman et al. Propõem fazer uma análise diagnostica para determinar o quanto que as diferenças no evento ENSO estão diretamente relacionada com as diferenças no estado médio do oceano. CGCMClimatologia variando anualmente do ACGCM 3 ACGCMClimatologia variando anualmente do CGCM 4 ACGCMClimatologia variando anualmente do ACGCM 2 CGCMClimatologia variando anualmente do CGCM 1 Anomalia do stress do vento Estado médioExperimento

18 Figura 9 – Seção de tempo-longitude do ciclo anual ao longo do Equador da a) profundidade da termoclina no CGCM, (b) e no ACGCM e (c) ressurgência da termoclina no CGCM e (d) ACGCM. O intervalo do contorno em (a) e em (b) é 0.1 m que corresponde a 10 m. o intervalo do contorno em (c) e em (d) é 0,25 x cm.s -1. Fonte: Kirtman,2002. O ciclo anual do CGCM é melhor representado. Migração para leste do ciclo anual da profundidade e ressurgência da termoclina (no ACGM é muito pouco) A termoclina média no ACGCM é profunda (rasa) à oeste (leste) A ressurgência no ACGCM é mais forte do que no CGCM No ACGCM há ressurgência durante o ano inteiro ao longo do equador No CGCM há valores de ressurgência negativa

19 Figura 10 – Seção de tempo-longitude do ciclo anual ao longo do Equador de compostos de TSM para o modelo diagnóstico. Os resultados mostrados são para a) experimento 1, (b) experimento 2 (c) experimento 3 (d) experimento 4. O intervalo do contorno é 0,25ºC. Fonte: Kirtman,2002.

20 Extensão zonal

21 Figura 10 – Seção de tempo-longitude do ciclo anual ao longo do Equador de compostos de TSM para o modelo diagnóstico. Os resultados mostrados são para a) experimento 1, (b) experimento 2 (c) experimento 3 (d) experimento 4. O intervalo do contorno é 0,25ºC. Fonte: Kirtman,2002. Exp 3. A extensão zonal no evento quente aumenta Não se observa a migração para leste No pacífico leste o exp. 3 se aproxima do exp.1 a resposta do CGCM é principalmente porque as anomalias do stress do vento estão mais a leste comparado ao ACGCM A falta de uma resposta de ATSM no Pacífico oeste é porque a termoclina média é mais profunda de modo que a ressurgência anômala local tem pouco efeito no ATSM.

22 Figura 10 – Seção de tempo-longitude do ciclo anual ao longo do Equador de compostos de TSM para o modelo diagnóstico. Os resultados mostrados são para a) experimento 1, (b) experimento 2 (c) experimento 3 (d) experimento 4. O intervalo do contorno é 0,25ºC. Fonte: Kirtman,2002. Exp. 4 Apesar de não haver nenhuma propagação para leste nas anomalias do stress do vento do ACGCM, esta propagação pode ser vista no composto de ATSM do modelo diagnóstico.

23 Conclusões de Kirtman et al. (2002) A idéia do acoplamento da anomalia é corrigir a climatologia do modelo acoplado para que a simulação e previsão das anomalias melhorem. O CGCM apresentou uma variação significativa no clima (erro da TSM acima de 5ºC no Pacífico Leste, erro duplo na ZCIT). O ACGCM apresentou erros de TSM menores, mas teve erros significativos na precipitação (produziu erro duplo na ZCIT). O ciclo anual de TSM ao longo do Equador no Pacífico foi melhor representado pelo ACGCM. O CGCM teve um ciclo anual de TSM mais fraco que às observações. O ciclo anual do stress do vento, da profundidade e ressurgência da termoclina foi forte e apresentou uma propagação errônea para leste. Estes erros no ciclo anual médio tiveram influência na simulação do ciclo do ENSO. Ambos os modelos simularam uma variabilidade interanual robusta no Pacífico Tropical.

24 Os eventos de ENSO no CGCM tiveram uma migração para leste e durante a fase pico dos eventos as ATSM se confinaram no Pacífico Leste. Os eventos de ENSO no ACGCM estava bem representado em termos da fase, durante o pico há a tendência da anomalia se estender para oeste. Ambos os modelos superestimam a extensão meridional de ATSM. Ambos os modelos não conseguem captar a teleconexão da ATSM global associada com o ENSO, principalmente no Oceano Índico e no Pacífico subtropical. Os resultados das simulações nos modelos diagnósticos sugeriram que a migração para leste do evento de ENSO no CGCM está relacionado com o ciclo anual médio no Pacífico Oeste. Quando se utilizou a anomalia do stress do vento do ACGCM e o estado médio do CGCM, a migração para leste na simulação de ATSM continuou aparecendo no Pacífico Oeste. No Pacífico Leste, a anomalia do stress do vento parece ser o principal fator que contribui para as diferenças entre as simulações dos eventos de ENSO nos modelos diagnósticos. De acordo com os resultados, o acoplamento de anomalia indicou ser uma estratégia viável para compreensão e simulação da variabilidade natural do sistema climático numa escala global.

25 Referências KIRTMAN, B. J.; FAN, Y.; SCHNEIDER, E. K. The COLA Global Coupled and Anomaly Coupled Ocean– Atmosphere GCM, American Meteorological Society, 2002, p GIAROLLA, E.; NOBRE, P.; CHAVES, R. R.; MALAGUTTI, M. Variabilidade Interanual do Modelo acoplado Oceano-Atmosfera do CPTEC. XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Foz de Iguaçu-PR, WOOD, R. A.; BRYAN, F. O. Ocean Circulation and Climate. Chapter 2.3, SIQUEIRA, L. S. P.: Validação dos fluxos de calor sobre o Atlântico Tropical: Modelo acoplado Oceano- Atmosfera do CPTEC e observações. Dissertação de mestrado, INPE, McCreary, J. P., and D. L. T. Anderson, 1991: An overview of coupled ocean–atmosphere models of El Nin˜o and the Southern Oscillation. J. Geophys. Res., 96, 3125–3150. Mechoso, C. R., and Coauthors, 1995: The seasonal cycle over the tropical Pacific in general circulation model. Mon. Wea. Rev., 123, 2825–2838. Neelin, J. D., and Coauthors, 1992: Tropical air–sea interaction in general circulation models. Climate Dyn., 7, 73–104. Philander, S. G. H., R. C. Pacanowski, N. C. Lau, and M. J. Nath, 1992: Simulation of ENSO with a global atmospheric GCM coupled to a high resolution tropical Pacific ocean GCM. J. Climate, 5, 308–329. Briegleb, B. P., 1992: Delta-Eddington approximation for solar radiation in the NCAR community climate model. J. Geophys. Res., 97, 7603–7612. Harshvardhan, R. Davis, D. A. Randall, and T. G. Corsetti, 1987: A fast radiation parameterization for general circulation models. J. Geophys. Res., 92, 1009–1016.

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