Análise da Mudança Climática no Setor Elétrico - funceme - ufce

ANÁLISE DA MUDANÇA

CLIMÁTICA NO SETOR ELÉTRICO

Brasília, 27 de JANEIRO de 2015

Francisco de Assis de Souza Filho Eduardo Sávio Rodrigues Passos

Cleiton da Silva Silveira Dirceu Silveira Reis

Objetivos

Identificar quais as principais tendências dedisponibilidade hídrica obtidas a partir dosmodelos climáticos regionalizados do INPE;

Identificar quais as regiões mais críticas emtermos de disponibilidade hídrica nessescenários;

Apresentar qual o comportamento dosmodelos ao longo do tempo.

Região de Estudo e Dados

observados

SIN Dados observados:

- INMET;

- CRU;

-ANA

- ONS

Metodologia

Modelo

s

atmosf

éricos

Projeção

dos

modelos

Remoção de

viés da

precipitação

Remoção

de viés da

Temperatu

ra

Estimativa

da Etp

Modelo

Hidrológico

Análise

das

Projeções

de vazões

Modelo

de

regressõe

s

Modelos Globais do CMIP5BCC-CSM1.1

MIROC5

HadGEM2-AO

ACCESS1.3

CSIRO-Mk3.6.0

BNU-ESM

MPI-ESM-MR

ACCESS1.0

MIROC-ESM

MIROC-ESM-CHEM

CNRM-CM5

MPI-ESM-LR

CCSM4

CMCC-CMS

CESM1-CAM5

MRI-CGCM3

CESM1-BGC

CMCC-CM

CanESM2

GISS-E2-H

INM-CM4

IPSL-CM5B-LR

IPSL-CM5A-LR

GFDL-CM3

GFDL-ESM2M

HadGEM2-ES

IPSL-CM5A-MR

MODELO ETA

MODELOS GLOBAIS

- HADGEM2-ES

208,4kmx137,4km

- MIROC5

156,3kmx156,3km

Grade de 20 km*20km

Correção estatística da precipitação

Correçã

o

estatístic

a

Ajuste dos

dados

observados

para uma

dist. gama

Ajuste dos

dados do

modelo para

uma

dist.gama

SMAP

-Precipitação corrigida;

-Etp Hangreaves(Tmed,Tmax e Tmin).

Modelo de Regressões

PADRONIZA DADOS DE VAZÃO DOS

POSTOS

SELECIONA VARIÁVEIS EXPLANATÓRIAS DOS

MODELOS UTILIZANDO STEPWISE PARA CADA

POSTOS QUE NÃO UTILIZA SMAP

DEFINE REGRESSÕES LINEARES MULTIPLA

REPETE PARA OS DOZE MESES DO

ANO E PARA TODOS OS

POSTOS

CALCULA-SE A VAZÃO ESPERADA PARA UM MÊS SELECIONADO

DO PERÍODO DE PROJEÇÃO

-24 postos que utilizam

o SMAP;

-169 postos que utilizam

os parâmetros da

regressão;

-VARIAVEIS POR

POSTOS COM

REGRESSÃO:

12 meses*24 bacias

SMAP

Modelo de regressões

Teste de sensibilidade das regressões:

Calibração 1:1931 a 2001;

Verificação com dados de vazões observadas:

2002 a 2008;

Modelagem para o dados SMAP-ETA

Calibração 2: 1931 a 2008

Metodologia-Anomalias

Cálculo das Anomaliassazonais e Anuais;

Cálculo das anomaliasinteranuais e tendência:

- Teste de Mann-Kendall-Sen;

- Transformada de wavelets.

Precipitação;

Temperatura: média;

ETP

Vazão.

Análise das variáveis Variáveis analisadas

TEMPERATURA- 2010 a 2040

RCP4.5

RCP4.5

RCP8.5

RCP8.5

TEMPERATURA – 2041 a 2070

RCP4.5

RCP4.5

RCP8.5

RCP8.5

TEMPERATURA- 2071 a 2099

RCP4.5

RCP4.5

RCP8.5

RCP8.5

Anomalias do MIROC5 – RCP4.5

GLOBAL x

REGIONAL(precipitação)MODELO GLOBAL MODELO Regional

Anomalias HG2ES – RCP4.5

GLOBAL x

REGIONAL(precipitação)MODELO GLOBAL

MODELO Regional

VazõesPrecipitação

Cenário RCP4.5- Eta-MIROC5

(2011-2040)

Vazões

Cenário RCP8.5- Eta-MIROC5

(2011-2040) Precipitação

Cenário RCP4.5- Eta-HG2ES

(2011-2040) Precipitação Vazões

VazõesPrecipitação

Cenário RCP8.5- Eta-HG2ES

(2011-2040)

Vazões SMAP- 2010 a 2039

Precipitação-2041 a 2070

RCP4.5

RCP4.5

RCP8.5

RCP8.5

Vazões

2041 a 2070

Precipitação-2071 a 2099

RCP4.5

RCP4.5

RCP8.5

RCP8.5

VAZ VAZ

VAZVAZ

Modelos Globais CMIP5x ETA

RCP4.5

RCP8.5

ETA

handeg2_rcp45 handeg2_rcp85

miroc_rcp45 miroc_rcp85

Te

nd

ên

cia

do

s M

od

elo

s d

e M

ud

an

ça

Clim

ática

(S

écu

lo

XX

I)

Conclusões

Os modelos do CMIP5 indicam que a temperatura nos SINdeve aumentar em aproximadamente 3°C nos últimos trintaanos do século XXI para o cenário RCP4.5 eaproximadamente 4,5°C a 6°C para o cenário RCP 8.5;

O modelo ETA sinaliza reduções nas vazões na maioria dosaproveitamentos hidroelétricos. Porém, é importantedestacar que o modelo ETA amplificar a anomalia deprecipitações em até 2 vezes com relação ao modelo global.

O modelo forçado com HD2ES apresenta cenários maispessimistas do que o MIROC5. Em Furnas, por exemplo, oHD2ES mostra reduções de 40% para o período de 30anos.

Os campos de precipitação indicam que o Centro-Oeste e

Sudeste do Brasil devem apresentar-se mais seco no

século XXI, enquanto o extremo Sul do país,

principalmente na Bacia do Uruguai, apresentam

anomalias positivas superiores a 15% em cada período

de 30 anos.

A evapotranspiração possui tendência positiva de

aumento e deve apresentar anomalias positivas em pelo

menos 5% em cada período de 30 anos em todo o

domínio analisado, segundo o modelo Eta forçado por

diferentes modelos globais.

No Setor Norte do País os modelos

indicam que as vazões devem diminuir na

maioria dos aproveitamentos a uma taxa

superior a 10% em cada em cada período de

30 anos.

No setor Sudeste/Centro-oeste os modelos

indicam margens que sugerem uma maior

possibilidade de reduções nas vazões ou leve

aumento.

Já no setor Nordeste há uma maior incerteza

entre os modelos, e não há convergência a

respeito das projeções dos mesmos.

ANÁLISE DO CLIMA PRESENTE DOS POSTOS DA

ONS

1.Introdução

Planejamento

Estratégico

Controle

Gerencial

Controle

Operaciona

l

Os problemas decisórios possuem três níveis hierárquicos

-Política de longo prazo;

-Instalação de infraestrutura;

-Planejamento da

operação de

reservatórios,

-Planejamento da

operação de redes

hidrológicas e de

monitoramento;

-Orçamentos anuais - Operação de sistemas

de recursos hídricos em

tempo real;

1. Introdução:

Escalas Temporais x Clima e Recursos Hídricos

Até 10 anos

Variabilidade

decadal.

-Até um mês:

Condições de

Tempo .

-Até 30 anos:

Mudanças Climáticas;

Variabilidade de Baixa

frequência.

-Até 1 ano

Variabilidade

Interanual e

Sazonal.

O clima e a variabilidade

climática

Variabilidade

e

Mudanças

Climáticas

Variabilidade

decadal e Interanual

X

Alterações no

comportamento de

variáveis

atmosféricas

Variabilidade

Sazonal e

Interanual

-ZCIT

-Dipolo do Atlântico

-ZCAS

-ENSO

Variabilidade

Decadal

-Oscilação decadal

do Pacífico (ODP)

Diferentes Escalas de Previsão

Escala de

Longo

prazo

-Modelos do

IPCC acoplado a

modelos

hidrológicos;

- Criação de

cenários

hipotéticos

Escala

Sazonal

(Curto

Prazo)

-Previsão

Estatística:

regressão, redes

neurais, modelos

baysianos etc;

-Previsão

Acoplada:

modelos

atmosféricos

globais e

regionais

Escala de

médio Prazo

-Não Há modelo

de projeção;

-- Estudos

mostram o uso

das transforma de

Fourier e

ondoletas para

identificar

variabilidade.

Escala de

curtíssimo

prazo

-Utilização de

modelos

atmosféricos

regionais;

-Radar;

- Satélite

4. Local de Aplicação- Estudo dos

Postos Bases

-192 postos

fluviométricos;

-Vazões

naturalizadas

disponibilizados pelo

ONS 1931 a 2009;

Resultados – Métodos Clássicos

42

Resultados – Transformadas em Ondeletas

Frações da Variância para a Banda 1 (1 a 8 anos)

43

Furnas – Posto 6


Frações da Variância para a Banda 2 (9 a 32 anos)

44


Frações da Variância para a Banda 3 (baixa

frequência)

45

Variabilidade Decadal

46

Oscilação Decadal do Pacífico (PDO):

Resultados – Furnas – Posto 6

47

Métodos Clássicos Transformada de ondeletas

Resultados- Sobradinho – Posto 169

48

Furnas – Posto 6

49

Resultados – Itaipu – Posto 266

RCP 4.5 e RCP 8.5

Análise das regressões

Posto: MASCARENHAS DE

MORAES (7)JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

FURNAS (6) 0,973 1,001 0,975 0,971 1,047 1,003 1,057 1,084 0,948 0,929 0,868 0,913

ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0,141 0,103 0,163 0,087

EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0,139 0 0 0 0

NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0,096 0,040 0,076 0 0,024 0,052 0,049 0,032

ITUMBIARA (31) 0 0 0 0,249 0 0,043 0 0 0 0 0 0

SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 -0,189 0 0 0 0 0 0 0 -0,067

ROSANA (63) 0 0 0 0 0 0 0,060 0 0 0 0 0

DONA FRANCISCA (114) 0 0,019 0 0 0 0,023 0 0,058 0 0 0 0

STA CECILIA (125) 0,0358 0 0,0297 0 0 0 0 0 0 0,0500 0 0

TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0341 0

SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 -0,033 0 0 -0,048 0 0 0 0,044

SALTO CAXIAS (222) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0340 0 0 0

PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 -0,131 -0,145 -0,182 -0,285 -0,138 -0,165 -0,111 0

ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0 0 0,088 0 0,044 0 0

SERRA DA MESA (270) 0 0 0 -0,042 0 -0,035 0 0 0 0 0 0

SANTO ANTONIO (287) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,028 0 0

Comparação

FurnasxMascarenhas

FURNASMASCARENHAS DE MORAES

(7)

Posto: CAPIVARA (61)JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ

ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,083 0 0

EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,064 0 0

ITUMBIARA (31) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,038 0 0 0

SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0 0 0 0

ROSANA (63) 0,968 0,993 0,990 0,958 0,886 0,891 0,997 0,992 0,851 0,870 0,956 0,991

ITÁ (92) -0,045 0,000 0 0 0 0 0 -0,035 0 0 0,058 0

DONA FRANCISCA (114) 0 0 0 0 0 0,018 0 0 0,027 0 0 0

STA CECILIA (125) 0 0 0 0 0 0 0,029 0,041 0 0 0 0

TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0,026 0 -0,036 0 0 0 0 0

SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 0 0 0 -0,043 0 0 0 0

SALTO CAXIAS (222) 0,076 0 0 0,057 0,077 0 0 0,000 0 -0,036 0 0

NOVA AVANHANDAVA

(242) 0 0 0 0 0,062 0,174 0 0 0,156 0,115 0 0

PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 0 -0,270 0 0 -0,230 -0,174 0 0

ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0,143 0 0 0,192 0,233 0 0

Rosana x Capivara

Rosana Capivara

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ

FURNAS (6) 0,000 0,088 0,100 0,000 0,000 -0,314 -0,194 -0,142 -0,246 0,000 0,000 0,000

ÁGUA VERMELHA (18) 0,218 0,000 0,000 0,204 0,206 0,501 0,505 0,325 0,512 0,199 0,215 0,183

NOVA PONTE (25) 0,000 0,061 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,086 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

ITUMBIARA (31) 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,149 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,113 -0,094

SÃO SIMÃO (33) 0,272 0,136 0,236 0,369 0,553 0,285 0,442 0,351 0,255 0,280 0,513 0,401

ROSANA (63) -0,041 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,138 0,000 -0,075

ITÁ (92) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,039 0,000 0,000 0,000 0,000

DONA FRANCISCA (114) -0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

STA CECILIA (125) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,064 0,000

SALTO CAXIAS (222) 0,000 0,033 0,000 0,000 -0,056 -0,033 -0,037 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

NOVA AVANHANDAVA (242) 0,077 0,148 0,123 0,113 0,161 0,167 0,177 0,238 0,203 0,239 0,118 0,123

PORTO PRIMAVERA (246) 0,528 0,893 0,753 0,366 0,325 0,435 0,243 0,329 0,322 0,286 0,289 0,530

ITAIPU (266) 0,000 -0,275 -0,167 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,191 0,000 0,000

TUCURUI (275) 0,000 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Posto: JUPIÁ (245)

JUPIÁ(245)

Anomalia de vazões para todos os

postos com regressões(%)

Budinko

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