Interpretación de:
The anomalous 2017 coastal El Niño event in Peru
https://doi.org/10.1007/s00382-018-4466-yRodríguez-Morata, C., Díaz, H., Ballesteros-Canovas, J., Rohrer, M., Stoffel, M., 2018: The anomalous 2017 coastal El Niño event in Peru, Clim Dyn, 52, 5605-5622, https://doi.org/10.1007/s00382-018-4466-y
Intérprete
Torreblanca Castillo Fernando Jose
Fecha de interpretación
03/07/2023
Revisor
Sulca Jota Juan Carlos
Resultados y conclusiones
El artículo presenta nuevos evidencias sobre cómo se produjo físicamente el fenómeno de El Niño costero en 2017 y cómo se distribuyeron sus lluvias inducidas en el Perú. En primer lugar, entre enero y marzo de 2017, la zona de convergencia del Atlántico Sur (ZCAS) contribuyó en el debilitamiento de la circulación subtropical de la costa oeste de Sudamérica en los niveles troposféricos bajos e incluso pudo haber afectado directamente la temperatura superficial del mar del Pacífico oriental al modificar la circulación atmosférica sobre América del Sur en la tropósfera media y alta. En segundo lugar, la distribución de las lluvias en el Perú fue muy variada. En marzo de 2017, por ejemplo, se registró que 27 de las 34 estaciones superaron el valor del percentil 60 (Amazonia peruana), 16 de las 34 estaciones sobrepasaron el valor del percentil 90 (costa-Andes peruana), y 8 de las 34 estaciones excedieron el percentil 100 (ladera oeste de los Andes peruanos).
Metodología y datos
Se utlizarón 338 estaciones meteorológicas del SENAMHI-Perú y de la MeteoDat Portal. Asimismo se utilizaron los datos grillados de lluvias del Global Precipitation Measurement, GPM IMERG con resolución espacial de (0.1° x 0.1°) y Global Precipitation Climatology Centre, GPCC (1° x 1°). Se analizaron los reanálisis NCEP/NCAR (2.5°x2.5°) y ERA-Interim (2.5° x 2.5°). Para identificar las condiciones El Niño se utilizó el índice oceánico de El Niño en la región Niño 3.4. Se aplicó los compuestos para identificar los patrones de la TSM de verano (2016-2017). Se aplico la técnica de Self Organization Maps (SOM) (http://grupos.unican.es/ai/meteo/MeteoLab.html) para identificar los patrones sinópticos. La significancia estadística de los patrones sinópticos es de 95%
Limitaciones de la investigación
Primero, la falta de simulaciones numéricas de modelos acoplados y/o atmosféricos para verificar la contribución de la ZCAS en la ocurrencia de El Niño costero. Segundo, la limitada capacidad de estaciones meteorológicas de las redes de monitoreo en la costa norte como también el resto del Perú. Por último, la resolución espacial del uso de datos grillados de lluvia varia con la fuente y el método utilizado, lo que genera una incertidumbre a la hora de caracterizar el patrón espacial de las lluvias causadas.
Recomendaciones
Utilizar modelos acoplados y/o atmosféricos para verificar la hipótesis de los autores. Realizar un estudio comparativo del evento El Niño costero del 2017, con el niño costero del presente año 2023. Incrementar y mejorar las actuales redes de monitoreo de la costa central y norte del Perú, las cuales permitirán generar escenarios de las zonas
Adaptación: Agua, Bosques, Pesca y acuicultura
Mitigación: Agricultura, Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Provincial
Ámbito geográfico: Costa norte del Perú,Tumbes,Piura,Lambayeque,La Libertad,Ancash,Lima
Palabras clave: El Niño costero, Inundaciones, Precipitaciones, Temperatura superficial del mar, Zona de convergencia del Atlántico Sur, Atlántico Sur Central
Cita de la interpretación
Torreblanca Castillo, Fernando Jose, 2023: Interpretación de Rodríguez-Morata et al. (2018, doi:10.1007/s00382-018-4466-y), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/19b7409a-d443-4545-a7fd-81896106f3c9