DOI: 10.5281/zenodo.15066262
title: Interpreting future rainfall patterns in Brazilian cities – Dashboard and CSV files

description: (English)

1. Introduction

This project aims to address the impacts of precipitation changes on the built environment by developing a set of Brazilian precipitation files (in Parquet and CSV formats) and a dashboard to interpret and evaluate the data. The future climate files were obtained from the CLIMBra database [1] and adapted to simpler, more direct formats for Brazil's urban regions (cities), integrating this data into a code pipeline for automation. In this part of the project, precipitation indices were obtained, with a description based on the work of the Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI, 2025) [2] and Walsh and Lawler (1981) [3]. Table 1 shows the indices considered in this research.

Table 1 - Rainfall indices considered in the study








Index



Definition



Possible applications



Unit





RX1day



Maximum rainfall of 1 day during the year.



Rainwater drainage and flood prevention in critical areas



mm





RX5day



Maximum consecutive rainfall of 5 days during the year.



Landslide risk assessment and sizing of retention reservoirs



mm





SDII



Average rainfall during wet days ¹



Calculating the infiltration capacity of the soil to prevent erosion or water saturation



mm/day





R20mm



Annual count of days with rainfall ≥ 20 mm



Agricultural planning to identify risks of erosion or flooding of crops



days





CDD



Consecutive dry days ¹



Irrigation planning to mitigate the impacts of prolonged periods of drought



days





CWD



Consecutive wet days ¹



Harvest planning and flood management during periods of continuous rainfall



days





R95p



Annual rainfall (sum) of days above the 95th percentile



Disaster prevention, such as floods or dam breaks



mm





PRCPTOT



Annual rainfall on wet days



Regional planning of water resources, including the supply of reservoirs for human consumption.



mm





SI

Seasonality index ²


Evaluating the potential of rainwater harvesting for domestic and industrial use



n.d. ³





¹ Wet days are days with rainfall of 1 mm or more, and dry days are days with rainfall of less than 1 mm [2]. ² The seasonality index follows the methodology of Walsh and Lawler (1981) [3]. ³ n.d. means non-dimensional. 


The methodology followed the structure available in the rainfall-series-transformation repository:



Data acquisition: Downloading and organising CLIMBra data using NetCDF (.nc) format files;

Selection of cities: Creation of a JavaScript Object Notation (.json) file with the latitude and longitude of the cities to be evaluated in the study;

Correction of latitude and longitude: Selection of the closest point to the cities that is available in the CLIMBra database and assignment of this latitude and longitude to each city;

Calculation of precipitation indices: Calculation of each of the indices defined in Table 1 for each year in each city, scenario and model;

Compilation: Organising all the data into a single file in Apache Parquet format (.parquet);

Visualisation: Create a dashboard with all the visualisations simplified for the user.


The main objective is to provide researchers, policymakers, and professionals with a comprehensive tool for assessing and mitigating the impacts of climate change on precipitation in different Brazilian cities, offering accurate data for modelling water balance, drainage, and other related possibilities. The methodology involves using the future files generated by CLIMBra and visualising the results through a user-friendly dashboard. The study highlights the importance of adaptive and climate-resilient strategies in urban planning and building design. Expected climate changes in Brazil include shifts in average and extreme precipitation throughout the country, with varying trends across different regions.

The dashboard has been designed to simplify the visualisation of future climate data by focusing on existing precipitation indices. It allows users to filter by city and automatically calculate all indices, providing detailed analyses and comparisons of different scenarios and historical models. By offering a free, open-access, multi-platform, extensible, customisable and easy-to-maintain tool, the project aims to facilitate continuous updates, new features and corrections. This tool supports public policy and urban planning decision-making, promoting a more sustainable and resilient built environment in the face of climate change.

2. More details about the methodology

Details on the database used can be found in Ballarin et al. [1] - CLIMBra Project. The GitHub repository at rainfall-series-transformation [4] also includes detailed step-by-step procedures. Table 2 presents the models, cities, and scenarios displayed in the dashboard, sourced from CLIMBra's NetCDF data.

Table 2 - Models, cities and scenarios obtained from the CLIMBra project's NetCDF files




Models


The nineteen models made available by CLIMBra were used:

MRI-ESM2 from Japan; EC-EARTH3 from Europe; CMCC-ESM2 from Europe; INM-CM4-8 from Russia; NorESM2-MM from Norway; MPI-ESM1.2-HR from Germany; INM-CM5 from Russia; ACCESS-ESM1-5 from Australia; TaiESM1 from Taiwan; NESM3 from China; KIOST-ESM from South Korea; K-ACE from South Korea; GFDL-CM4 from USA; GFDL-ESM4 from USA; ACCESS-CM2 from Australia; HadGEM3-GC31-LL from UK; IPSL-CM6A from France; UKESM1.0 from UK; MIROC6 from Japan.



Cities
652 Brazilian cities, including those with more than 50,000 inhabitants, in 2022. The Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) was used to gather demographic data.


Scenarios


Historical - Results of each model for the years 1980 to 2013;

SSE2-4.5 - "Middle-of-the-road" future scenario for the years 2015 to 2100. Includes average population growth (~9 billion in 2100), average income and technological progress. Production and consumption patterns continue past trends, and there is only a gradual reduction in inequality.

SSP5-8.5 - "Resource-intensive" future scenario for 2015 to 2100; Includes a peak and decline in population (~7 billion in 2100), high income, reduced inequality and free trade. This path involves resource-intensive production, consumption, and lifestyles, resulting in a consequent increase in carbon emissions.

Both scenarios are from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), modelling Shared Socioeconomic Pathways (SSP) relationships. For more details, visit the IPCC homepage.





3. References

[1] Ballarin, A.S., Sone, J.S., Gesualdo, G.C., Schwamback, D., Reis, A., Almagro, A., Wendland, E.C., 2023. CLIMBra - Climate Change Dataset for Brazil. Sci Data 10, 47. https://doi.org/10.1038/s41597-023-01956-z

[2] Zhang, X., Alexander, L., Hegerl, G.C., Jones, P., Tank, A.K., Peterson, T.C., Trewin, B., Zwiers, F.W., 2011. Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data. WIREs Climate Change 2, 851–870. https://doi.org/10.1002/wcc.147

[3] Walsh, R.P.D., Lawler, D.M., 1981. Rainfall seasonality: description, spatial patterns and change through time. Weather 36, 201–208. https://doi.org/10.1002/j.1477-8696.1981.tb05400.x

[4] Rainfall Series Transformation - Transformation of Brazilian '.nc' precipitation files into location and model-specific output files. Available at: https://github.com/igorcmvaz/rainfall-series-transformation.

Available at PAIM-P Dashboard.

Current version of the dashboard: 1.0.0.

Suggestions for improvements can be made directly in the GitHub repository at rainfall-series-transformation or sent to igorcmvaz@gmail.com.

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(Português-BR)

1. Introdução

Este projeto tem como objetivo abordar os impactos das mudanças de precipitação no ambiente construído, desenvolvendo um conjunto de arquivos de precipitação brasileiros (Parquet e CSV) e um dashboard para interpretar e avaliar os dados. Os arquivos climáticos futuros foram obtidos a partir do banco de dados CLIMBra [1] com adaptação para formatos mais simples e diretos das regiões urbanas do Brasil (Cidades), integrando esses dados a uma pipeline de código para automação. Nessa parte do projeto, índices de precipitação foram obtidos, com descrição a partir dos trabalhos do Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI, 2025) [2] e Walsh e Lawler (1981) [3]. A Tabela 1 apresenta os índices considerados nesta pesquisa.

Tabela 1 - Índices de precipitação considerados no estudo








Índice



Definição



Possíveis aplicações



Unidade





RX1day



Precipitação máxima de 1 dia durante o ano.



Drenagem de águas pluviais e prevenção de inundações em áreas críticas



mm





RX5day



Precipitação máxima consecutiva de 5 dias durante o ano.



Avaliação de risco de deslizamento de terra e dimensionamento de reservatórios de retenção



mm





SDII



Precipitação média durante dias úmidos ¹



Cálculo da capacidade de infiltração do solo para evitar a erosão ou a saturação da água



mm/

dia





R20mm



Contagem anual de dias com precipitação ≥ 20 mm



Planejamento agrícola para identificar riscos de erosão ou alagamento de culturas



dias





CDD



Dias secos consecutivos ¹



Planejamento de irrigação para mitigar os impactos de períodos de seca prolongados



dias





CWD



Dias úmidos consecutivos ¹



Planejamento da colheita e gerenciamento de inundações durante períodos de chuvas contínuas



dias





R95p



Precipitação anual (soma) de dias acima do percentil 95



Prevenção de desastres, como enchentes ou rompimentos de barragens



mm





PRCPTOT



Precipitação anual em dias úmidos



Planejamento regional de recursos hídricos, incluindo o abastecimento de reservatórios para consumo humano.



mm





SI

Índice de sazonalidade ²


Avaliação do potencial de coleta de água da chuva para uso doméstico e industrial



n.d. ³





¹ Dias úmidos são dias com precipitação igual ou superior a 1 mm, e dias secos são dias com precipitação inferior a 1 mm (CITAR). ² O índice de sazonalidade segue a metodologia de Walsh e Lawler (1981). ³ n.d. significa não-dimensional. 


A metodologia seguiu a estrutura que está disponível no repositório rainfall-series-transformation:



Aquisição de dados: Download e organização dos dados do CLIMBra, por meio dos arquivos formato NetCDF (.nc);

Seleção das cidades: Criação de um arquivo JavaScript Object Notation (.json) com as latitude e longitudes das cidades a serem avaliadas no estudo;

Correção da latitude e longitude: Seleção do ponto mais próximo às cidades que está disponível no banco de dados do CLIMBra e atribuição desta latitude e longitude a cada cidade;

Cálculo dos índices de precipitação: Cálculo de cada um dos índices definidos na Tabela 1 para cada ano em cada cidade, cenário e modelo;

Compilação: Organização de todos os dados em um único arquivo de formato Apache Parquet (.parquet);

Visualização: Criação do dashboard com todas as visualizações simplificadas ao usuário.


O objetivo principal é fornecer a pesquisadores, formuladores de políticas e profissionais uma ferramenta abrangente para avaliar e mitigar os impactos das mudanças climáticas de precipitação em diferentes cidades brasileiras, oferecendo dados precisos para modelagem de balanço hídrico, drenagem e outras possibilidades. A metodologia envolve a utilização dos arquivos futuros gerados pelo CLIMBra, visualizando os resultados por meio de um dashboard de fácil utilização. O estudo destaca a importância de estratégias adaptativas e resistentes ao clima no planejamento urbano e no projeto de edificações. As mudanças climáticas esperadas no Brasil incluem alterações em precipitação média e extrema ao longo do Brasil, com diferentes tendências para as diferentes regiões.

O dashboard foi projetado para simplificar a visualização dos dados climáticos futuros, concentrando-se nos principais índices de precipitação existentes. Ele permite que os usuários filtrem por cidade e calculem automaticamente todos os índices, fornecendo análises detalhadas e comparações de diferentes cenários e os modelos históricos. Ao oferecer uma ferramenta gratuita, de acesso aberto, multiplataforma, extensível, personalizável e de fácil manutenção, o projeto visa a facilitar atualizações contínuas, novos recursos e correções. Essa ferramenta apoia a tomada de decisões em políticas públicas e planejamento urbano, promovendo um ambiente construído mais sustentável e resiliente em face das mudanças climáticas.

2. Mais detalhes sobre a metodologia

Detalhes sobre o banco de dados utilizado pode ser obtido em Ballarin et al. [1] - Projeto CLIMBra. O repositório GitHub em rainfall-series-transformation [4] também inclui detalhes sobre os procedimentos passo a passo. Em resumo, a Tabela 2 apresenta os modelos, cidades e cenários considerados no dashboard, obtidos a partir dos dados NetCDF de CLIMBra.

Tabela 2 - Modelos, cidades e cenários obtidos a partir dos arquivos NetCDF do projeto CLIMBra




Modelos


Foram utilizados os dezenove modelos disponibilizados pelo CLIMBra, sendo eles:

MRI-ESM2 do Japão; EC-EARTH3 da Europa; CMCC-ESM2 da Europa; INM-CM4-8 da Rússia; NorESM2-MM da Noruega; MPI-ESM1.2-HR da Alemanha; INM-CM5 da Rússia; ACCESS-ESM1-5 da Austrália; TaiESM1 de Taiwan; NESM3 da China; KIOST-ESM da Coreia do Sul; K-ACE da Coreia do Sul; GFDL-CM4 dos EUA; GFDL-ESM4 dos EUA; ACCESS-CM2 da Austrália; HadGEM3-GC31-LL do Reino Unido; IPSL-CM6A da França; UKESM1.0 do Reino Unido; MIROC6 do Japão.



Cidades
652 cidades brasileiras, sendo elas as que apresentavam, em 2022, mais de 50.000 habitantes. Os dados foram obtidos a partir do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).


Cenários


Histórico - Resultados de cada modelo para os anos 1980 a 2013;

SSP2-4.5 - Cenário futuro "middle-of-the-road" para os anos 2015 a 2100. Inclui-se crescimento populacional médio (~9 bilhões em 2100), renda média e progresso tecnológico. Os padrões de produção e consumo são uma continuação das tendências passadas, e ocorre apenas uma redução gradual da desigualdade.

SSP5-8.5 - Cenário futuro "resource intensive" para os anos 2015 a 2100; Inclui-se um pico e um declínio na população (~7 bilhões em 2100), alta renda, redução das desigualdades e livre comércio. Esse caminho inclui produção, consumo e estilos de vida com uso intensivo de recursos, com consequente aumento nas emissões de carbono.

Ambos os cenários são do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC), modelando relações de Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSP). Para mais detalhes, visitar a página principal do IPCC.





3. Referências

[1] Ballarin, A.S., Sone, J.S., Gesualdo, G.C., Schwamback, D., Reis, A., Almagro, A., Wendland, E.C., 2023. CLIMBra - Climate Change Dataset for Brazil. Sci Data 10, 47. https://doi.org/10.1038/s41597-023-01956-z

[2] Zhang, X., Alexander, L., Hegerl, G.C., Jones, P., Tank, A.K., Peterson, T.C., Trewin, B., Zwiers, F.W., 2011. Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data. WIREs Climate Change 2, 851–870. https://doi.org/10.1002/wcc.147

[3] Walsh, R.P.D., Lawler, D.M., 1981. Rainfall seasonality: description, spatial patterns and change through time. Weather 36, 201–208. https://doi.org/10.1002/j.1477-8696.1981.tb05400.x

[4] Rainfall Series Transformation - Transformation of Brazilian '.nc' precipitation files into location and model-specific output files. Available at: https://github.com/igorcmvaz/rainfall-series-transformation.

Disponível em Dashboard PAIM-P.

Versão Atual do Dashboard: 1.0.0.

As sugestões de melhorias podem ser feitas diretamente no repositório do GitHub em rainfall-series-transformation ou enviadas para igorcmvaz@gmail.com.