Interpretación de:
Seasonality of feedback mechanisms involved in Pacific coastal Niño events
https://doi.org/10.1007/s00382-024-07549-9Rudloff, D., Lübbecke, J., Wahl, S., 2024: Seasonality of feedback mechanisms involved in Pacific coastal Niño events, Clim Dyn, https://doi.org/10.1007/s00382-024-07549-9
Intérprete
ANDRADE MIGUEL
Fecha de interpretación
14/03/2025
Revisor
Sulca Jota Juan Carlos
Resultados y conclusiones
El estudio trata sobre los procesos físicos de El Niño costero y su diversidad usando observaciones y el modelo Flexible Ocean Climate Infrastructure El Niño costero tiene una duración promedio de 79 días, mientras que los eventos simulados tienen una duración promedio de 78 días. Se agruparon en dos grupos: el Niño costero 2017 y otros. Se dividieron en dos grupos debido a que el calentamiento de El Niño costero 2017 es causado por el flujo energético superficial positivo, mientras que el calentamiento de la TSM en los eventos restantes esta asociado con el paso de una onda Kelvin ecuatorial favoreciendo la advección horizontal y procesos subsuperficiales. Además, El Niño costero 2017 fue el más intenso de todos los eventos con anomalías de TSM de más de 5° K en la región Niño 1+2. Los resultados de los experimentos de sensibilidad revelan que las caracteristicas de El Niño Costero varian con la estacionalidad. La TSM es más impactada entre los meses de enero y marzo que entre marzo y abril. Esto explica por que los eventos El Niño costero en enero-febrero causan más lluvias en la costa peruana, mientras que los eventos en abril-mayo causan más lluvias sobre el Pacifico Este. El forzante de viento no solo juega un rol importante en la intensidad del calentamiento, sino también en la extensión espacial. La TSM caliente en enero estan confinadas en la costa peruana, mientras que ellas se extiende más hacia el Pacífico central en abril. Los experimentos revelan que se necesita un forzante adicional para que el calentamiento sea autosostenido.
Metodología y datos
Se emplearon datos del reanálisis ERA5 para viento superficial, nubosidad (TC, LC) y flujos de calor superficial (SHF), con una resolución espacial de 0.5° × 0.5° y frecuencia horaria. Para el componente oceánico, se utilizaron datos del reanálisis GLORYS, con una resolución de 0.25° × 0.25°, 75 niveles verticales y frecuencia diaria, incluyendo la temperatura superficial del mar (SST) y las componentes de velocidad (u, v, w) el periodo analizado fue de 1993-2020. El modelo climático acoplado Flexible Ocean Climate Infrastructure (FOCI) fue utilizado para realizar tres simulaciones históricas desde 1850 hasta 2013. Las condiciones iniciales fueron extraídas de una simulación de control (piCtrl) de 1500 años. Para diagnosticar las variaciones de la TSM, se empleó un balance de calor en la capa de mezcla, considerando los flujos de calor superficial, la advección horizontal y los procesos subsuperficiales (afloramiento, mezcla vertical y gradiente térmico vertical). Adicionalmente, se realizaron experimentos de sensibilidad para evaluar el impacto del esfuerzo del viento superficial en la evolución e intensidad de los eventos de El Niño Costero. En estos experimentos, se aplicó un forzante de reducción del esfuerzo del viento en la región Niño 1+2 durante los meses de enero y abril, con el fin de analizar su efecto en la generación y desarrollo de los eventos cálidos en la costa del Pacífico oriental. La identificación de eventos de El Niño Costero se basó en tres criterios: 1. Anomalías de temperatura en la región Niño 1+2 superiores a una desviación estándar durante al menos 50 días. 2. Ausencia de un calentamiento significativo en la región Niño 3.4. 3. Una diferencia mínima de 0.5 K entre las anomalías de la región Niño 1+2 y Niño 3.4. Estos eventos fueron clasificados en tres fases: desarrollo, pico y decaimiento. Donde el mes cero (pico) se define cuando la anomalía de la temperatura es mayor al 80% del valor pico máximo alcanzado. Durante la fase de desarrollo, la advección horizontal y los procesos subsuperficiales fueron los principales contribuyentes al calentamiento, mientras que en la fase de decaimiento, el enfriamiento subsuperficial jugó un rol dominante. La estacionalidad en la que ocurre el evento influye significativamente en su intensidad y respuesta atmosférica, con eventos en enero mostrando mayor impacto en la precipitación local debido a la interacción con la convección atmosférica.
Limitaciones de la investigación
Las limitaciones de la investigación incluyen el uso de datos de nubosidad de ERA5 para analizar la cobertura total de nubes (TCC) y la cobertura de nubes bajas (LCC) en la región Niño 1+2, lo que permitió evaluar su impacto en la variabilidad de la temperatura superficial del mar. En cuanto al modelamiento, se empleó el modelo climático acoplado Flexible Ocean Climate Infrastructure (FOCI), compuesto por NEMO 3.6 (modelo oceánico), ECHAM6 (modelo atmosférico), JSBACH (modelo de superficie terrestre) y acoplado mediante OASIS3-MCT. El modelo FOCI presenta sesgos sistemáticos (menor profundidad de la capa de mezcla y un calentamiento superficial excesivo en la región de afloramiento costero) afectando la representación del ciclo estacional del calor en la capa de mezcla, subestimando el enfriamiento por procesos subsuperficiales y sobrestimando la influencia de la advección horizontal en ciertos períodos. Estos mismos defectos para la región Niño 1+2 estan presentes en la mayoría de modelos. Además, este modelo presenta dificultades en la representación precisa de los procesos de advección y su variabilidad estacional dentro del balance de calor. En particular, los experimentos de sensibilidad revelaron que el calentamiento forzado por el viento no es autosostenible, lo que sugiere que la interacción entre ondas de Kelvin y anomalías del viento costero es esencial para la generación de eventos extremos, pero no suficiente para mantenerlos en el tiempo. Además, la resolución espacial actual del modelo FOCI limita la adecuada representación de los procesos de mesoescala, como el efecto de remolinos oceánicos en la redistribución del calor. Se sugiere la incorporación de simulaciones del porcentaje de nubes altas y bajas, lo que permitiría mejorar la simulación de la retroalimentación de la temperatura superficial del mar y en la evolución de los eventos cálidos en la región costera del Pacífico oriental.
Recomendaciones
Los modelos presentan dificultades para representar correctamente los mecanismos de advección y la profundidad de la termoclina en la región costera del Pacífico este, se recomienda mejorar la resolución de los modelos oceánicos y atmosféricos para capturar mejor los procesos de submesoescala y sus características climatológicas. El modelo simula el ciclo anual del porcentaje de las nubes. Por lo tanto se sugiere campañas de medición de propiedades climatológicas de las nubes. Utilizar un modelo mesosescala de alta resolución tal como WRF, MPAS, con niveles verticales variables.
Adaptación: Agua
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Regional,Sur America,Región Niño 1+2,Piura,Talara,Paita, Sechura,Sullana, Norte del Perú
Palabras clave: Diversidad de El niño, Estacionalidad, Retroalimentación Atmósfera - Océano, Temperatura superficial del mar (SST), Ondas Kelvin, Advección oceánica, Modelo FOCI
Cita de la interpretación
ANDRADE, MIGUEL, 2025: Interpretación de Rudloff et al. (2024, doi:10.1007/s00382-024-07549-9), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9e41fcf9-a5fc-43ad-9871-b66423592475