Christidis, N., Betts, R., Stott, P., 2019: The Extremely Wet March of 2017 in Peru, Bulletin of the American Meteorological Society, 100, S31-S35, https://doi.org/10.1175/bams-d-18-0110.1
Intérprete
Fernandez Santaria Jaqueline Lizbeth
Fecha de interpretación
02/05/2023
Revisor
Heidinger Haline
Resultados y conclusiones
Las condiciones de El Niño costero, el cual hace referencia al calentamiento de la temperatura superficial del agua en nuestras costas, y el cambio climático, favorecen las precipitaciones extremas en Perú. Este estudio aborda dos preguntas: 1) ¿Ha alterado la influencia antropogénica la probabilidad de lluvias extremas de 2017 en Perú, dada la anomalía oceánica cálida presente en ese momento? 2) ¿Cómo afecta la presencia de tal anomalía de TSM la probabilidad actual de lluvias extremas en la región? Haciendo una comparación entre las estimaciones de precipitación tomando en cuenta el forzamiento radiativo (variación del flujo de radiación en la atmósfera) antropogénico-natural y solo natural, se observa que la influencia humana conduce a un aumento de la probabilidad de eventos extremos. Además se muestra que la anomalía de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) en el Niño Costero de 2017 conduce a un cambio en la distribución de las lluvias y aumenta la probabilidad de eventos extremos y en su contraparte, la probabilidad de ocurrencia de eventos raros sin el efecto de una TSM con fuerte anomalía presenta pequeños valores.
Metodología y datos
Para determinar la influencia antropogénica en la probabilidad de lluvias extremas se utilizaron series temporales de anomalías de precipitación media a partir de datos de reanálisis NCEP-NCAR y datos del modelo climático HadGEM3-A para las simulaciones con forzamiento radiativo antropogénicos-naturales y para las simulaciones solo naturales (sin forzamiento antropogénico). Además, se realizaron estimaciones de la razón de riesgo (probabilidad de un resultado en un grupo dividida por la probabilidad en otro) entre las simulaciones, que muestran el efecto de la influencia humana en las precipitaciones de marzo y en los diferentes periodos de retorno de eventos extremos. Para saber cómo afecta la presencia de la anomalía de TSM en la probabilidad actual de lluvias extremas también se hizo uso de la razón de riesgo con el pequeño detalle que para la obtención de datos de temperatura superficial para las simulaciones se hicieron uso de otros conjuntos de datos ya que HadGEM3-A es un modelo atmosférico por lo que se necesita prescribir las condiciones oceánicas.
Limitaciones de la investigación
Si bien el modelo empleado (HadGEM3-A) es ampliamente consistente con las tendencias de TSM observadas en la región, la incertidumbre sobre la precisión de la precipitación simulada en la región sigue siendo la principal advertencia de este estudio debido a la falta de conjuntos de datos de observación confiable para una evaluación detallada del modelo. Por lo tanto, los resultados de atribución informados solo brindan una primera evaluación útil de los principales impulsores del evento en lugar de una medida definitiva de su efecto.
Adaptación: ---
Mitigación: ---
Escala: Nacional
Ámbito geográfico: Perú
Palabras clave: Cambio climático, Lluvias extremas, Temperatura superficial del mar (TSM), El Niño costero, Forzamiento radiativo
Cita de la interpretación
Fernandez Santaria, Jaqueline Lizbeth, 2023: Interpretación de Christidis et al. (2019, doi:10.1175/bams-d-18-0110.1), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/409c836d-ec19-4332-aa49-20699a8490a8