Este trabalho avalia a destreza do Modelo Acoplado Oceano-Atmosfera (MCGOA) do CPTEC em prever a variabilidade interanual da pluviometria sobre a bacia do Rio São Francisco, durante os verões (dezembro - fevereiro) de 1997-2007 e o impacto dessas e da evapotranspiração potencial na estimativa da umidade do solo na área de estudo usando o Modelo de Balanço HÃdrico (MBH) operacional do CPTEC. Também foram comparadas as simulações do MCGOA com as do Modelo de Circulação Geral da Atmosfera (MCGA) do CPTEC, o qual tinha sido utilizado com anterioridade para estes fins. Não obstante os erros sistemáticos de ambos os modelos globais superestimarem as precipitações na bacia, o MCGOA mostrou-se ligeiramente com melhor desempenho na previsão sazonal de precipitação, com coeficiente de correlação com as observações positivo, corroborando que o acoplamento do oceano-atmosfera é relevante para previsão da precipitação na região Sudeste do Brasil. Assim, foi necessário aplicar uma correção estatÃstica dos erros sistemáticos da precipitação simulada pelos modelos globais para ser usada no MBH. As diferenças entre as estimativas dos experimentos com o modelo hidrológico (MBH-MCGA e MBH-MCGOA) não foram relevantes, pois o coeficiente de correlação foi de 0,6 para ambos. Isso sugere que a precipitação prevista corrigida e a evapotranspiração potencial (ETP) resultantes de modelagem climática dinâmica do MCGA e o MCGOA, como dados de entrada em modelos de balanço hidrológicos na escala sazonal, podem ser utilizadas como metodologia para fornecer subsÃdio para uma melhor gestão de uso de água superficial na bacia do Rio São Francisco.
The aim of this study was to obtain a better understanding of the Ocean-Atmosphere Global Circulation Coupling Model (CGCM) performance for forecasting the interannual rainfall variability on the São Francisco River Basin, during austral summer (DJF) 1997-2007. In addition, the rainfall predictions and calculated potential vapor transpiration were the input variables for the Hydrological Balance Model (HBM) experiments to obtain soil moisture estimations. Simulations using CGCM were compared with forecastings based on the Atmosphere Global Circulation Model (AGCM), which has been used previously for this purpose. Even though there were systematic errors of rainfall over estimations for the Basin, the CGCM had better performance than the AGCM at the spatial representation and showed positive correlation coefficients with observation values. These facts corroborate that ocean-atmosphere coupling is an important mechanism to be taken into account for rainfall forecasting at the Brazilian southeast zone. On the other hand, the HBM-AGCM and the HBM-CGCM were quite similar in terms of correlation coefficients (0,6) for soil moisture estimation. This suggests that the corrected estimated precipitation and potential evapotranspiration (ETP) resulting from climate modeling and dynamics of the AGCM and CGCM, as input data for water balance models in the seasonal scale, can be used to provide support to the best practices for the management of surface water in the basin of the São Francisco River.
