Projeções hidrológicas do rio Madeira (2025–2030) sob os cenários climáticos SSP1-2.6 e SSP5-8.5 do CMIP6

Abstract

With the increase in greenhouse gas emissions and the consequent changes in weather patterns, understanding and predicting climate change is of utmost importance for decision-making and formulation of effective mitigation and adaptation policies. It is in the context of this regional vulnerability to climate change and the uncertainties arising from these changes that this study is situated. Aiming not only to project water levels but also to translate these projections into concrete operational impacts for the waterway sector. Artificial neural networks were developed using the multilayer perceptron architecture. Two test scenarios were performed, scenario SSP1-2.6 presents reduced greenhouse gas (GHG) emissions, while scenario SSP5-8.5 presents more intense emissions. The inputs of the ANNs consist of precipitation, temperature, humidity and water level data from the stretch from Porto Velho to Humaitá. The network output is composed of the predicted water level of the Humaitá station for the period from 2025 to 2030. Scenario 1 (SSP1-2.6) presented a variation in water level values ​​of approximately 800 cm to 1500 cm for the projected period from 2025 to 2030. Meanwhile, scenario 2 (SSP5-8.5) showed water level values ​​ranging from 800 cm to 2400 cm. In scenario SSP1-2.6, the variation in the water level of the Madeira River was more moderate, while scenario SSP5-8.5 presented higher water levels. The results reinforce the need for planning and adaptation of the waterway sector in the face of climate change.Con el aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero y los consiguientes cambios en los patrones climáticos, comprender y predecir el cambio climático es de suma importancia para la toma de decisiones y la formulación de políticas eficaces de mitigación y adaptación. Es en este contexto de esta vulnerabilidad regional al cambio climático y las incertidumbres derivadas de estos cambios que se inserta este trabajo.  Con el objetivo no solo de proyectar los niveles de agua, sino también de traducir estas projecciones en impactos operativos concretos para el sector hidroviario Se desarrollaron redes neuronales artificiales utilizando la arquitectura de perceptrón multicapa. Se realizaron dos escenarios de prueba, el escenario SSP1-2.6 presenta emisiones reducidas de gases de efecto invernadero (GEI), mientras que el escenario SSP5-8.5 presenta emisiones más intensas. Las entradas de las RNA consisten en datos de precipitación, temperatura, humedad y elevación (nivel de agua) del tramo de Porto Velho a Humaitá. El resultado de la red se compone del nivel de agua previsto para la estación de Humaitá para el período de 2025 a 2030. El escenario 1 (SSP1-2.6) presentó una variación en los valores del nivel de agua de aproximadamente 800 cm a 1500 cm para el período proyectado de 2025 a 2030. Por otro lado, el escenario 2 (SSP5-8.5) mostró valores de nivel de agua que oscilaron entre 800 cm y 2400 cm. En el escenario SSP1-2.6, la variación en el nivel de agua del río Madeira fue más moderada, mientras que el escenario SSP5-8.5 presentó niveles de agua más altos. Los resultados refuerzan la necesidad de planificación y adaptación del sector fluvial ante el cambio climático.Com o aumento das emissões de gases de efeito estufa e as consequentes alterações nos padrões climáticos, entender e prever as mudanças climáticas é de extrema importância para a tomada de decisões e formulação de políticas eficazes de mitigação e adaptação. É no contexto desta vulnerabilidade regional às mudanças do clima e às incertezas decorrentes destas mudanças que se insere este trabalho. Tendo como objetivo não apenas projetar níveis d\u27água, mas traduzir essas projeções em impactos operacionais concretos para o setor hidroviário. Foram desenvolvidas redes neurais artificiais utilizando a arquitetura multilayer perceptron. Foram realizados 2 cenários de testes, o cenário SSP1-2.6 apresenta emissões reduzidas de gases do efeito estufa (GEE), enquanto o cenário SSP5-8.5 exibe emissões mais intensas. As entradas das RNAs são constituídas por dados de precipitação, temperatura, umidade e cota (nível d’agua) do trecho de Porto velho a Humaitá. Já a saída da rede é composta pela previsão de cota da estação de Humaitá para o período de 2025 a 2030. O cenário 1 (SSP1-2.6) apresentou uma variação dos valores de cota de aproximadamente 800 cm a 1500 cm para o período projetado de 2025 a 2030. Enquanto, o cenário 2 (SSP5-8.5) os valores de cota variaram de 800 cm a 2400 cm. No cenário SSP1-2.6 a variação no nível d’água do Rio Madeira foi mais moderada, enquanto o cenário SSP5-8.5 apresentaram maiores níveis d’agua. Os resultados reforçam a necessidade de planejamento e adaptação do setor hidroviário diante das mudanças climáticas