Interpretación de:
Impacts of different ENSO flavors and tropical Pacific convection variability (ITCZ, SPCZ) on austral summer rainfall in South America, with a focus on Peru
https://doi.org/10.1002/joc.5185Sulca, J., Takahashi, K., Espinoza, J., Vuille, M., Lavado‐Casimiro, W., 2017: Impacts of different <scp>ENSO</scp> flavors and tropical Pacific convection variability (<scp>ITCZ</scp>, <scp>SPCZ</scp>) on austral summer rainfall in South America, with a focus on Peru, Intl Journal of Climatology, 38, 420-435, https://doi.org/10.1002/joc.5185
Intérprete
Alata Chambilla Maryann Alessandra
Fecha de interpretación
15/06/2023
Revisor
Takahashi Guevara Ken
Resultados y conclusiones
En relación a Perú, se observa un ligero aumento de las precipitaciones en el norte del país debido al desplazamiento hacia el sur de la Zona de Convergencia Intertropical (ITZCZ) en dirección a la costa. Durante el fenómeno de El Niño, las precipitaciones aumentan en la Amazonía nororiental de Perú. Esto se debe a un patrón climático llamado índice Niño 3.4, que representa la condición en una fase cálida (El Niño) o fría (La Niña) en el Pacífico ecuatorial central. Además, hay otros dos índices, el índice C e índice E, que están relacionados con el calentamiento superficial anómalo en el Pacífico este y centro, respectivamente. Durante la fase positiva del índice C, se producen anomalías del viento del oeste sobre Perú, mientras que durante la fase positiva del índice E, se relaciona con anomalías de vientos del suroeste y una anomalía de viento anticiclónico , zona de alta presión, alrededor de 15°S, 90°O. Es importante mencionar que la parte central de la ZCIT del Pacífico disminuye las precipitación en la costa de Perú , mientras que la parte oriental provoca un patrón de precipitaciones a lo largo de la costa y en el centro de los Andes peruanos.
Metodología y datos
a) Caracterización de impactos del ENSO, la SPCZ y la ITCZ del Pacífico sobre la variabilidad interanual de la precipitación en Perú y el resto de Sudamérica durante el verano austral: Datos mensuales de precipitación: -GPCP y CMAP: resolución de 2.5° x 2.5°, período 1979-2016. -Universidad de Delaware: resolución de 0.5° x 0.5°, período 1900-2014 (específico para América del Sur). -PISCO: alta resolución de 0.05° x 0.05°, período 1981-2016. Aplicación de interpolación bilineal para mejorar representación espacial. b) Caracterización de diferentes tipos de ENOS: -Índices E y C para anomalías de TSM, calculados a partir de ERSST v3b. -Descarga de índices de anomalía de TSM para regiones estándar del Niño 3.4 del CPC de la NOAA. -Ventaja: baja relación lineal entre los índices. -Período de estudio: 1980-2016 durante el verano austral. c) Caracterización de la SPCZ: Índices latE y latW: latitud media de la SPCZ dentro de 160°-180°E (170°-150°W). d) Caracterización de la ITCZ: -Dos índices para el Pacífico centro-oriental y oriental. -Índice Pacífico centro-oriental: diferencia de precipitación media entre las casillas (153,75°-123,75°W, 1,25°S-8,75°N) y (153,75°-123,75°W, 11,25°-21,25°N). -Índice Pacífico oriental: media de precipitaciones en la casilla (118,75°-91,25°W, 6,25°S-6,25°N). e) Caracterización del patrón de circulación atmosférica asociado a ENSO, SPCZ e ITCZ en DJF: -Reanálisis ERA-Interim del ECMWF: resolución 0.75° x 0.75°, período 1979-206. -Variables analizadas: viento horizontal de 200 hPa, altura geopotencial y transporte de humedad media específica. -Regresión lineal de campos espaciales sobre los índices (precipitación, viento, altura geopotencial y humedad específica). -Cálculo de regresiones lineales separadas con E y C, así como el índice Niño 3.4, para todos los campos espaciales. f) Caracterización de índices convectivos: -Regresiones múltiples con cuatro índices simultáneos como predictores (latE, latW, ITCZC e ITCZE). -Muestra pequeña (37 veranos) con significancia estadística de coeficientes de regresión del 95% y intervalos de confianza del 90% (usando la función regress de Matlab).
Limitaciones de la investigación
La muestra utilizada en este estudio se compone de un número relativamente pequeño de estaciones estivales, con un total de 37 veranos analizados. Esta limitación puede generar efectos desproporcionados en los resultados obtenidos a través de los análisis de regresión. La reducida cantidad de observaciones puede dificultar la generalización de los hallazgos y limitar la validez externa de los resultados. Asimismo, al considerar grandes dominios espaciales, existe un mayor riesgo de encontrar correlaciones fortuitas o falsas que podrían conducir a una sobreestimación de la significancia en ciertos casos.
Adaptación: Agua, Agricultura
Mitigación: ---
Escala: Nacional
Ámbito geográfico: Perú
Palabras clave: Lluvia, ENSO, ITCZ, SPCZ, Sudámerica, Andes, Perú