RESUMO Estudos sobre desmatamento, ciclo hidrológico, mudanças climáticas e fogo podem se beneficiar de simulações mais detalhadas provenientes de modelos climáticos regionais (RCM). Apesar de que a atividade do fogo na Amazônia tenha recebido grande atenção, poucos estudos usaram simulações de RCM para avaliar o risco de fogo e variáveis associadas às condições climáticas favoráveis à ocorrência de fogo. Aqui avaliamos precipitação, temperatura e um índice de risco de fogo do conjunto de simulações do modelo Eta forçado para três modelos climáticos globais diferentes para a bacia Amazônica. As simulações de RCM foram comparadas com dados de reanálise para a estação seca de 1979 a 2005. Os campos de temperatura máxima e de 2 m foram subestimados em toda a região, porém mostraram uma correlação espacial estatisticamente significativa com os dados de referência. A precipitação foi superestimada para toda a Amazônia, em acordo com as principais fontes de umidade analisadas. O índice de seca de Keetch-Byram (KBDI) não foi significativamente afetado pelo viés observado na temperatura e na precipitação, e o conjunto apresentou resultados melhores em comparação com as simulações dos membros individuais. As simulações de KBDI tiveram melhor resultado com o conjunto das três variáveis avaliadas, porém o modelo Eta mostrou algumas limitações. A validação dos modelos de risco de fogo poderia se beneficiar do uso de dados de hotspot satelitais. Além disso, o KBDI pode ser usado na avaliação de como as mudanças climáticas interagem com o fogo na região amazônica. desmatamento hidrológico RCM. . (RCM) atenção Amazônica 197 2005 referência analisadas KeetchByram Keetch Byram (KBDI individuais avaliadas limitações satelitais disso amazônica (RCM 19 200 1 20

ABSTRACT Studies regarding deforestation, the hydrological cycle, climate change and fire weather can benefit from the detailed simulations provided by regional climate models (RCM). While much attention has been given to fire activity in the Amazon, few studies have used RCM runs to assess fire risk and variables associated to fire occurrence. We evaluated precipitation, temperature and a fire risk index from the ensemble of Eta model simulations coupled with three different global climate models for the Amazon basin. The RCM runs were compared to reanalysis data for the dry season from 1979 to 2005. The maximum and 2-m temperature fields were underestimated over the entire region, but showed a statistically significant spatial correlation with the reference data. Precipitation was overestimated over the Amazon, in accordance with the major sources of moisture analyzed. The Keetch-Byram drought index (KBDI) was not significantly affected by the bias found in temperature and precipitation, and the ensemble improved relative to the individual member simulations. KBDI estimations performed better with the ensemble of the three evaluated members, however the Eta model showed some limitations. The validation of modeled fire risk could benefit from the use of satellite hotspot data. Furthermore, the KBDI can also be used in the assessment of how climate change interacts with fire activity in the Amazon region. deforestation cycle RCM. . (RCM) occurrence precipitation basin 197 2005 2m m 2 region analyzed KeetchByram Keetch Byram (KBDI members limitations Furthermore (RCM 19 200 1 20

Resumo Nesse estudo avaliou-se o desempenho do Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) na representação dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica para o clima presente (1979-2015). Os resultados mostram que o modelo BAM reproduz a variação espaço-temporal dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica, apesar da deficiência em posicionar corretamente os máximos de precipitação e convergência de umidade sobre a região. O BAM subestimou a precipitação (8,8%) e o escoamento superficial (36,8%), e superestimou a evapotranspiração (5,3%). O comportamento de sumidouro de umidade foi bem representado pelo BAM, pois a precipitação é sempre maior que a evapotranspiração (P > E) na bacia Amazônica. O não fechamento do balanço de água (52,6%) na bacia mostra a limitação das parametrizações físicas do BAM na representação da convecção (precipitação) e convergência de umidade, comprovando a necessidade de melhores ajustes e calibração. De maneira geral, apesar de subestimar a precipitação, o BAM simulou adequadamente a precipitação anual e sazonal. A evapotranspiração foi superestimada, principalmente na estação chuvosa, porém foi subestimada na estação seca. Os resultados mostraram que o BAM necessita de ajustes e calibração na representação de processos de superfície, uma vez que, apresentou dificuldade na simulação da variação sazonal da evapotranspiração. Os erros sistemáticos encontrados nos componentes do balanço de água são de grande importância para determinação do grau de confiança para simulações do clima presente e projeções futuras.

Abstract This study evaluated the performance of the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) in the representation of water balance components in the Amazon basin for the present climate (1979-2015). The BAM model reproduces the space-temporal variation of the water balance components in the Amazon basin, despite the deficiency in correctly positioning the maximum precipitation and moisture convergence over the region. BAM underestimated precipitation (8,8%) and runoff (36,8%), and overestimated evapotranspiration (5,3%). Moisture sink behavior was well represented by BAM, since precipitation is always greater than evapotranspiration (P > E) in the Amazon basin. The non-closure of the water budget (52,6%) in the basin shows the limitation of BAM physical parameters in the representation of convection (precipitation) and moisture convergence, proving the need for better adjustments. Overall, despite underestimating rainfall, BAM adequately simulated annual and seasonal rainfall. The evapotranspiration was overestimated, especially in the rainy season, but was underestimated in the dry season. The results showed that BAM needs adjustments and calibration in the representation of surface processes, since it presented difficulty in simulating the seasonal variation of evapotranspiration. Systematic errors found in water balance components are of great importance in determining the degree of confidence for present climate simulations and future projections.

Resumo O cálculo de indicadores climáticos a partir de dados observados e de modelos climáticos é uma maneira eficiente de identificar possíveis variações climáticas sobre a bacia Amazônica. Embora seja frequente a avaliação de desempenho de modelos climáticos a partir de dados de precipitação e temperatura, a avaliação de suas performances utilizando-se indicadores climáticos ainda é pouco explorada, principalmente para a bacia Amazônica. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo principal quantificar e avaliar a destreza dos modelos HadGEM2-ES e Eta na representação de oito indicadores climáticos. Os indicadores foram determinados a partir do total diário de precipitação proveniente do Climatate Prediction Center. Para quantificar o desempenho de ambos modelos, foram calculados o viés e o erro médio quadrático. Estes métodos foram aplicados com base na média anual dos indicadores climáticos para o período de 1981 a 1990. Os resultados mostram que o viés dos modelos HadGEM2-ES e Eta apresenta semelhança na maioria dos indicadores climáticos. Em relação ao erro médio quadrático, observou-se que nem todos os indicadores de extremos climáticos baseados em dados de precipitação são bem representados por ambos modelos, porém o Eta apresentou melhor performance em relação ao HadGEM2-ES.

Abstract The calculation of climate index from observed data and climate models is an efficient way of identifying possible climatic variations on the Amazon basin. Although it is frequent to evaluate the performance of climate models from precipitation and temperature data, the evaluation of their performances using climate index is still little explored, mainly for the Amazon basin. Thus, the present work main objective was to quantify and evaluate the dexterity of the Had- GEM2-ES and Eta models in the representation of eight climate index. The climate index was determined from the daily precipitation from the Climate Prediction Center. To quantify the performance of both models, the bias and mean square error were calculated. These methods were applied on the basis of the annual average of the climate index for the period 1981 to 1990. The results show that the bias of HadGEM2-ES and Eta models is similar in the most climate index. Regarding the mean square error, it was observed that not all climatic extremes indicators based on precipitation data are well represented by both models, but Eta presented better performance in relation to HadGEM2-ES.