RESUMO A previsão de vazão desempenha um papel importante para garantir o fornecimento confiável de eletricidade em países altamente dependentes da energia hidrelétrica. Este artigo propõe uma abordagem inovadora que integra vários modelos hidrológicos, modelos climáticos e dados observacionais para desenvolver um sistema abrangente de previsão. Três famílias de modelos foram empregadas: modelos climáticos de previsão sazonal integrados com modelos hidrológicos chuva-vazão; modelos estocásticos ou de aprendizado de máquina que utilizam variáveis endógenas e modelos estocásticos ou de aprendizado de máquina que consideram variáveis exógenas. A abordagem do hiper-multimodelo conseguiu aumentar com sucesso o desempenho geral dos cenários gerados com uso dos modelos individuais. A qualidade dos cenários finais gerados estava diretamente relacionada ao desempenho dos modelos individuais. Portanto, a estrutura proposta tem o potencial de melhorar a previsão hidrológica para o setor de eletricidade brasileiro com o uso de modelos individuais mais refinados e calibrados. hidrelétrica empregadas chuvavazão chuva chuva-vazão exógenas hipermultimodelo hiper multimodelo Portanto calibrados

ABSTRACT Streamflow forecasting plays an important role in ensuring the reliable supply of electricity in countries heavily reliant on hydropower. This paper proposes a novel framework that integrates various hydrological models, climate models, and observational data to develop a comprehensive forecasting system. Three families of models were employed: seasonal forecasting climate models integrated with hydrological rainfall-runoff models; stochastic or machine learning models utilizing endogenous variables, and stochastic or machine learning models that consider exogenous variables. The hyper-multimodel framework could successfully increase the overall performance of the scenarios generated through the use of the individual models. The quality of the final scenarios generated was directly connected to the performance of the individual models. Therefore, the proposed framework has potential to improve hydrological forecast for the Brazilian electricity sector with the use of more refined and calibrated individual models. hydropower system employed rainfallrunoff rainfall runoff variables hypermultimodel hyper multimodel Therefore

RESUMO A geração de cenários sintéticos de vazões afluentes é particularmente importante em países como o Brasil, onde a geração de energia hidrelétrica desempenha um papel fundamental e é crucial lidar adequadamente com a incerteza da vazão futura. Este artigo apresenta um esforço colaborativo do setor elétrico brasileiro para aprimorar os modelos de geração de cenários de vazão, com foco em horizontes de até um ano. Cinco instituições propuseram metodologias diversas e a sua eficácia foi avaliada através de uma avaliação comparativa estruturada. Os resultados revelam os pontos fortes e as áreas de possíveis aprimoramentos em cada modelo. O modelo GHCen apresentou o melhor desempenho, destacando-se nas análises de curto prazo e de média móvel, enquanto o modelo PARX demonstrou desempenho superior em regiões específicas do Brasil. O PAR(p)-A, metodologia oficial no Brasil, foi o segundo melhor modelo na análise de médias móveis. Este artigo oferece informações valiosas para países que enfrentam desafios semelhantes de programação hidrotérmica e geração de cenários. Brasil futura ano estruturada destacandose destacando se móvel PARpA, PARpA PAR p A, PAR(p)-A móveis

ABSTRACT Synthetic streamflow scenario generation is particularly important in countries like Brazil, where hydroelectric power generation plays a key role and properly handling the uncertainty of future streamflow is crucial. This paper showcases a collaborative effort within the Brazilian electrical sector to enhance streamflow scenario models, focusing on horizons up to one year. Five institutions proposed diverse methodologies, and their effectiveness was evaluated using a comparative framework. The results reveal the strengths and areas for improvement in each model. GHCen emerged as the top performer, excelling in both short-term and moving average analyses, while the PARX model demonstrated superior performance in specific regions. The PAR(p)-A, which is the official methodology in Brazil, was the second-best model in the moving average analysis. This research offers valuable insights for countries facing similar hydrothermal scheduling and scenario generation challenges. Brazil crucial models year methodologies framework performer shortterm short term analyses regions PARpA, PARpA PAR p A, A PAR(p)-A secondbest second best analysis challenges

Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar o balanço hídrico de Thornthwaite a partir das projeções do IPCC-AR5, identificando as possíveis mudanças de classificação climática projetada por este método. Foram consideradas as projeções de 14 modelos do CMIP5 para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5, para o período de 2010 a 2099, em comparação ao cenário histórico (1950 a 1999). A metodologia consiste na obtenção dos campos mensais de precipitação e temperatura pró„ximo à superfície dos modelos climáticos. O balanço hídrico é realizado pelo método de Thornthwaite, considerando a ETP, os acumulados mensais de precipitação e os parâmetros de solo do Harmonized World Soil Database, sendo a classificação climática por região com base nas variáveis de saída do método. As projeções dos modelos apontam aumento da temperatura e ETP para as diferentes regiões do Brasil. As regiões Norte e Centro-Oeste apresentam aumento das áreas com climas mais áridos, enquanto a região Sul aponta para um aumento da área coberta por climas úmidos. Estas características podem representar aumento do escoamento superficial na região Sul e sua diminuição nas regiões Norte e Centro-Oeste. Tais mudanças representam um desafio a gestão de recursos hídricos, que deverá se adequar às futuras demandas e disponibilidades hídricas.

Abstract The objective of this work is to evaluate the Thornthwaite water balance approach from the IPCC-AR5 projections and to identify the possible changes in the climate classification projected by this method. For this purpose, the projections of 14 CMIP5 models from the scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5, from 2010 to 2099, in comparison to the historical scenario (1950 to 1999). The methodology consists in obtaining the monthly surface precipitation and temperature near surface from the climate models. The water balance is performed by the Thornthwaite method considering the potential evapotranspiration (PET), the monthly rainfall and the soil parameters from the Harmonized World Soil Database over Brazil’s regions. The regional climate classification was based on the output variables of the method. The projections from the models show indicate an increase in temperature and ETP for the different regions of Brazil. The Northern and Center-Western Brazil show an increase in the more arid climates, while the South Region points to an increase in humid climates. Such changes pose a challenge to water resources management, which should adapt to future demands and water availability.

Resumo Neste trabalho são analisados o desempenho e as projeções de simulações climáticas de Modelos Globais do CMIP5, e de Modelos Climáticos Regionais do CORDEX para o Nordeste do Brasil (NEB). Para este estudo, o clima do NEB foi caracterizado com base nas seguintes variáveis: temperatura do ar próximo à superfície (TAS), precipitação (PR), evapotranspiração potencial (ETo), e Índice de Aridez (IA). Na metodologia de verificação dos modelos foram utilizadas métricas estatísticas como erro quadrático médio, viés estatístico, correlação de Pearson e índice de concordância. Em geral, a média do conjunto das simulações (M) produz uma significante representação do clima recente (1985-2005) do NEB. As projeções de M para os cenários de emissões futuras de gases de efeito estufa, RCP4.5 e RCP8.5, são de aumento generalizado da temperatura, 2079-2099 (longo prazo) entre 2,1 °C (RCP4.5) e 4 °C (RCP8.5). As taxas de ETo devem aumentar no decorrer do século XXI, com a média de longo prazo no RCP8.5 15% maior do que os valores de referência do clima recente. A projeção de precipitação é mais inconclusiva devido ao espalhamento entre o conjunto das simulações, com M indicando uma anomalia de precipitação de −1,6% no RCP8.5. O IA projetado é menor na maior parte das simulações, sugerindo uma tendência de aumento de aridez sobre o NEB durante este século.

Abstract This work addresses the performance and projections of climate simulations from CMIP5 global models and CORDEX regional climate models over Northeast Brazil (NEB). For this study, NEB climate was characterized by the following variables: near surface air temperature (TAS), precipitation (PR), potential evapotranspiration (ETo), and aridity index (IA). In verification methodology of the models we utilized statistical metrics such as mean square error, statistical bias, Pearson correlation and concordance index. In general, the ensemble mean of the simulations (M) produces a significant representation of NEB recent (1985-2005) climate. The projections of M for scenarios of future emissions of greenhouse gases, RCP4.5 and RCP8.5, show generalized increase in the temperature, with 2079-2099 (long-term) temperature anomalies over NEB ranging between 2.1 °C (RCP4.5) and 4 °C (RCP8.5). The ETo rates are more likely to increase during the 21st century, with the RCP8.5 long-term mean 15% higher than reference values for recent climate. Projection of precipitation is inconclusive due to significant spread among the individual simulations, with M indicating a anomaly of −1.6% in RCP8.5 long-term mean. Projected IA is reduced in most simulations of future climate, suggesting a greater chance of increased aridity over NEB during this century.

RESUMO Este trabalho apresenta análises de projeções de mudanças nos campos de precipitação e temperatura em simulações de downscaling dinâmico no contexto do projeto CORDEX. O domínio da simulação corresponde às Américas Tropicais, mas a região de estudo se restringe a duas sub-regiões do Nordeste Brasileiro: Norte (NNEB) e Sul (SNEB). O modelo regional utilizado nas simulações foi o RAMS6.0, forçado por dados do modelo global HadGEM2-ES. Foram analisados os períodos presente e três "fatias de tempo" futuras sob o cenário climático RCP8.5. Para a precipitação e temperatura no clima presente, a simulação foi comparada com os dados do CRU com finalidade de avaliar o desempenho e os erros de viés dos modelos. O RAMS6.0 mostra-se superior ao HadGEM2-ES em aspectos como, a representação da fase do ciclo anual de precipitação e temperatura, redução do viés seco na estação seca sobre o NNEB e distribuição espacial de ambas as variáveis, especialmente temperatura. Entretanto, o RAMS6.0 também exacerba alguns erros do modelo global, como o viés úmido na estação chuvosa. No clima futuro, foram analisadas as mudanças nos valores climatológicos e nos campos anuais das duas variáveis. Alguns padrões projetados pelos dois modelos incluem redução da precipitação no inverno austral e aumento da temperatura no decorrer do século.

ABSTRACT This paper presents analysis of projected changes on precipitation and temperature perfomed by dynamical downscaling simulations in the CORDEX Project context. The simulation domain encompasses the Tropical Americas but the focus of this study is restricted to the Northeast Brazil subregions: North (NNEB) and South (SNEB). The regional model run in the simulations was RAMS6.0, forced by HadGEM2-ES global model data. The present period and three future time slices under the RCP8.5 climate scenario were analyzed. Current precipitation and temperature were compared against CRU observed data, to evaluate the performance and the biases from the regional and the global model. In comparison to the HadGEM2-ES model, RAMS6.0 is superior in some aspects as the phase representation of the annual precipitation and temperature cycle, reduction of the dry bias during the dry season over the NNEB and spatial distribution of the two variables, especially temperature. However, RAMS6.0 exacerbates some errors from the global model, like the wet bias in the rainy season. In the future climate, changes in the climatological value and annual mean fields of both variables were analyzed. Some patterns were projected by both models, like decreasing precipitation during austral winter and increasing temperature throughout the century.

Este estudo foi desenvolvido no intuito de avaliar o potencial eólico do estado do Ceará nos períodos chuvoso e seco em eventos de El Niño e La Niña. Para isso é utilizado o modelo de área limitada, Regional Modelling System (RAMS 6.0), forçado pela reanálise ERA-Interim, para simular a densidade do ar e a velocidade do vento em diferentes níveis atmosféricos. Para avaliação do desempenho do modelo, os dados simulados de velocidade do vento são comparados com dados observados, a 10 m da superfície, de estações climatológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), por meio de gráficos e um conjunto de índices estatísticos. Adicionalmente, mapas mensais de velocidade média a 50 m da superfície foram feitos, classificando o potencial eólico de acordo com o National Renewable Energy Laboratory (NREL). Os resultados apresentados para avaliação do desempenho do modelo mostraram que apesar do modelo superestimar os dados observados, o índice de concordância ou Wilmott e o coeficiente de correlação apresentam valores que variam de moderado (0,40 < r < 0,69) a forte (0,70 < r < 0,89). Através do conjunto de índices estatísticos ainda foi possível extrair que nos semestres mais chuvosos e/ou em período de ocorrência do fenômeno La Niña o desempenho do modelo é melhor. Com relação à avaliação do potencial eólico, notou-se que em ocorrência de ENOS positivo há uma condição mais favorável de geração de energia do que em evento de ENOS na fase fria, principalmente na região litorânea do estado do Ceará. Com isso, conclui-se que o desempenho do modelo foi satisfatório, mostrando ser uma possível ferramenta para futuras rotinas operacionais de previsão dos recursos eólicos do Estado.

This study has been developed to evaluate the wind potential of the Ceará state in the wet and dry seasons during El Niño and La Niña events. The limited area model RAMS 6.0, forced by ERA-Interim Reanalysis, was run to simulate the air density and wind speed in different atmospherics levels. To evaluate the performance of the model, the simulated data of wind speed was compared with observed data, at 10 m height, from climatology stations of the National Institute of Meteorology (INMET), by graphics and by a group of statistical indices. Additionally, monthly maps of mean wind speed at 50 m height were drawn. The wind maps categorized the wind potential according to the classification of the National Renewable Energy Laboratory (NREL). The presented results to evaluate the performance of the model showed that although the model overestimated the observed data, the index of agreement and the correlation coefficient have values ranging from moderate (0.40 < r < 0.69) to strong (0.70 < r < 0.89). By grouping the statistical indices it was possible to conclude that in wetter semesters and/or during the occurrence of the La Niña phenomenon the model performance is better. As far as the assessment of the wind potential, it was noted that during the occurrence of positive ENSO the condition for power generation is a more favorable than during ENSO cold phase events, mainly in the coastal region of Ceará state. It is possible to conclude that the model performance was satisfactory, and thus, it could be used a possible forecasting tool on future operating routines of wind resources in Ceará state.