Este conjunto de dados reúne projeções climáticas regionais de alta resolução produzidas com o modelo Eta, desenvolvido pelo INPE. As simulações abrangem o período histórico de 1961 a 2005 e projeções de 2006 a 2100, sob dois cenários de emissões de gases de efeito estufa seguindo protocolo do IPCC: RCP4.5 (emissões moderadas) e RCP8.5 (emissões elevadas).

As simulações foram geradas por downscaling dinâmico pelo modelo Eta, que refinou as saídas de quatro modelos globais do projeto CMIP5: HadGEM2-ES, MIROC5, CanESM2 e BESM.

Oferecemos dados em duas resoluções espaciais:

• 20 km: domínio regional cobrindo América do Sul, Central e Caribe, ideal para estudos de impactos regionais, estudos de probabilidades e análises de tendências climáticas;
• 5 km (Eta-HadGEM2-ES): domínio cobrindo o Sudeste do Brasil, com maior detalhamento de feições topográficas e padrões locais de precipitação — especialmente útil para estudos de impactos locais em diversos setores socioeconômicos que requerem maior detalhamento espacial, como áreas urbanas, zonas costeiras, bacias hidrográficas, mudanças do uso da terra, etc.
• Dados de precipitação, temperatura a 2 metros e evapotranspiração com correção de viés podem ser encontrados no repositório do CNPq https://doi.org/10.57810/lattesdata/WAVGSL

Nomenclatura da coleção

Os itens da coleção possuem nomenclaturas para identificar cada conjunto de dado produzido como projeções climáticas, devendo-se observar:

RRR_RS_CCCCC_DDDDD_RCP_PPPP_INPE_Eta_v1_day_2071-2099

Posição	Campo	Descrição	Valores Exemplo / Observações
1	Domínio (RRR)	Região geográfica simulada pelo modelo Eta	SAM: América do Sul (20 km) SEB: Sudeste do Brasil (5 km)
2	Resolução (RS)	Resolução espacial aproximada (em km)	20: grade de ~20 km 05: grade de ~5 km
3	Centro (CCCCC)	Instituição responsável pelo modelo global (GCM) de entrada	CCCma: Environment and Climate Change Canada MOHC: UK Met Office Hadley Centre MIROC: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC) / University of Tokyo INPE: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (para BESM e Eta)
4	Modelo GCM (DDDDD)	Modelo climático global usado como condição de contorno	CanESM2: Canadian Earth System Model, versão 2 HadGEM2-ES: Hadley Centre Global Environment Model, Earth System MIROC5: Model for Interdisciplinary Research on Climate, versão 5 BESM: Brazilian Earth System Model
5	Cenário (RCP)	Cenário de emissões do IPCC AR5	rcp45: RCP4.5 rcp85: RCP8.5
6	Realização (r1i1p1)	Identificador da ensemble member (experimento único dentro de um GCM)	r1i1p1 = realization 1, initialization 1, physics 1
7	Instituição RCM	Centro responsável pelo downscaling	INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais)
8	Modelo RCM	Modelo climático regional	Eta
9	Versão	Versão do conjunto de dados/processamento	v1 = versão inicial
10	Frequência	Resolução temporal dos dados	day: dados diários (ex.: temperatura máxima diária, precipitação acumulada)
11	Período	Intervalo de tempo coberto pelo arquivo	2071-2099: ano inicial e final do período. Outros períodos comuns: 1961-1990, 2011-2040, 2041-2070.
12	Extensão	Formato do arquivo	.nc = NetCDF

Tabela 2 – Nomenclatura da coleção

Avaliação do produto

A avaliação das integrações de longo prazo do Modelo Eta é aplicada ao período de 1961-1990, das simulações aninhadas aos modelos BESM, Can-ESM, MIROC5 e HadGEM-ES2. As temperaturas máximas são geralmente subestimadas no domínio, em particular nas simulações baseadas no MIROC5, tanto no verão (Figura 1) quanto no inverno. Uma maior dispersão entre as simulações foi encontrada nas temperaturas mínimas, que apresentaram sinais mistos de erro. As correlações espaciais entre as simulações de temperatura e as observações do CRU mostram maior concordância nas simulações baseadas no MIROC5. As simulações aninhadas subestimam a precipitação em grandes áreas do continente no verão austral (Figura 2), enquanto, no inverno, ocorre superestimação no sul da Amazônia e subestimação no sul do Brasil e no litoral leste do Nordeste brasileiro. O ciclo anual da temperatura próxima à superfície é subestimado em todas as simulações do modelo, em todas as regiões do Brasil e durante a maior parte do ano. As distribuições de frequência de temperatura e de precipitação revelam que as simulações dos modelos climáticos regionais (RCM) e globais (GCM) apresentam valores mais extremos do que as observações do CRU. As avaliações dos indicadores climáticos extremos mostram que, em geral, os dias quentes, as noites quentes e as ondas de calor estão aumentando no período, em concordância com as observações. As simulações do modelo Eta conduzidas pelo HadGEM2-ES mostram tendências de umidade no período, enquanto as simulações do Eta conduzidas pelo BESM e pelo MIROC5 mostram tendências de condições mais secas.

Mais informações:

.Dereczynski, C., Chou, S.C., Lyra, A., Sondermann, M., Regoto, P., Tavares, P.,Chagas, D., Gomes, J.L., Rodrigues, D.C., Skansi, M.M.. Downscaling of climate extremes over South America – Part I: Model evaluation in the reference climate. Weather and Climate Extremes. p. 100273, 2020. DOI: 10.1016/j.wace.2020.100273

Gomes, J.L.; Chou, S.C.; Mesinger,F.; Lyra, A.A. Rodrigues, D.C, Rodriguez, D.A., Campos, D.A., Chagas, D.J., Pilotto, I., Tavares, P.S., Lucci, L.T., Veljovic, K., Laureanti., N.C., Mantovani Jr, J.A., Lamosa, D., Dourado, M.S.C.,, 2023: Manual Modelo Eta – versão 1.4.2. INPE. São José dos Campos, SP. 138pp. http://urlib.net/8JMKD3MGP3W34T/48G6PU5. ISBN 978-65-89159-08-7

Lyra, A., Tavares, P., Chou, S.C., Sueiro, G., Dereczynski, C.P., Sondermann, M., Silva, A., Marengo, J., Giarolla, A. 2018. Climate change projections over three metropolitan regions in Southeast Brazil using the non-hydrostatic Eta regional climate model at 5-km resolution. Theor Appl Climatol 132, 663–682 (2018). https://doi.org/10.1007/S00704-017-2110-0

Mesinger F, Chou SC, Gomes JL, Jovic D, Bastos P, Bustamante JF, Lazic L, Lyra AA, Morelli S, Ristic I, Veljovic K. (2012) An upgraded version of the Eta model. Meteorology and Atmospheric Physics. Vol 116 (3), 63-79. DOI: 10.1007/s00703-012-0182-z