Simulação da Monção da América do Sul no último milénio: à variabilidade multidecadal e interanual e mecanismos de atuação

Resumo

O Sistema de Monção Sul-Americana (SAMS) é o modo dominante de variabilidade climática na maior parte do continente, do rio Amazonas ao sul da bacia do Prata, com precipitação de verão superior a 55% do total anual. A variabilidade interanual para os SAMS multidecadais também está relacionada com a Oscilação Sul do El Niño (Garreaud et al., 2009), a Oscilação do Atlântico Norte (Robertson e Mechoso, 1998), para o gradiente tropical SST do sul (Zhou e Lau, 2001) e Oscilação Decadal do Pacífico (Garreaud et al., 2009). Na escala de tempo paleoclimática, a variabilidade da precipitação de SAMS é influenciada principalmente por dois fatores: variações dos parâmetros orbitais e o gradiente sul das TSMs do Atlântico (Baker e Fritz, 2015). No entanto, as erupções vulcânicas do último milênio, a mudança do uso da terra e as concentrações de gases de efeito estufa também foram forças externas para as anomalias climáticas mais proeminentes neste período: a anomalia climática medieval (MCA, ca. 950-1250 dC) e a Pequena Idade do Gelo(LIA, ca. 1450-1850 dC).Proxies paleoclimáticos e resultados de modelos climáticos (Reuter et al., 2009; Vuille et al., 2012; Rojas et al., 2016) mostraram uma monção mais fraca durante o MCA e uma monção relativamente mais forte durante o LIA. No entanto, estes sinais podem ser diferentes para outras regiões da América do Sul. A MCA foi um período quente e úmido no sudeste do Brasil (Oliveira et al., 2009), enquanto o clima sobre o nordeste do Brasil foi mais seco tanto para os períodos MCA e LIA (Novello et al., 2012). Este projeto visa investigar a variabilidade interanual de SAMS para multidecadal devido a forçantes externas no Último Milênio.Especificamente, examinaremos as causas de tendências e variabilidade do SAMS usando simulações climáticas passadas (CMIP5 / CMIP6) e forçando experimentos dos últimos 1000 anos. Forneceremos uma avaliação quantitativa e abrangente de quais aspectos da variabilidade do SAMS são adequadamente representados pelos modelos atuais, dando credibilidade às futuras projeções de mudanças climáticas.