estudio de la variabilidad interanual del clima en los andes centrales del perú usando el regcm

Estudio de la variabilidad interanual del clima en los Andes centrales del Perú usando el RegCM

Yamina Silva, Ken Takahashi, Grace Trasmonte, Raúl Chávez

1st IBERO-AMERICAN WORKSHOP ON CLIMATE DINAMYCS, CLIMATE CHANGE AND REGIONAL CLIMATE MODELING

Sao Paulo, 20-23 de agosto de 2007

Instituto Geofísico del Perú

http://www.igp.gob.pe/

Contenido

1.1. AntecedentesAntecedentes

2.2. Propósito del estudioPropósito del estudio

3.3. Clima de la cuenca del río Mantaro (Andes Clima de la cuenca del río Mantaro (Andes

centrales de Perú)centrales de Perú)

4.4. Variabilidad climáticaVariabilidad climática

5.5. Experimentos realizados con el RegCM3Experimentos realizados con el RegCM3

6.6. Trabajos futurosTrabajos futuros

1. Antecedentes

PROCLIM (2003-2005) -Programa de Fortalecimiento de

Capacidades Nacionales para Manejar el Impacto del

Cambio Climático y la Contaminación del Aire:

“Evaluación Local Integrada en la cuenca del río Mantaro”.

Programa de Vulnerabilidad y Adaptación al Cambio

Climático.

Objetivo de la ELI: sistematizar y ampliar el conocimiento

sobre el cambio climático en la cuenca, evaluar los aspectos

climáticos, físicos y sociales de su vulnerabilidad e

identificar opciones viables de adaptación en los sectores

de agricultura, recursos hídricos, generación de energía y

población para incorporarlos en los planes de desarrollo

local y regional.

1. Antecedentes

Resultado de la ELI Mantaro:

* Variabilidad climática era lo que más interesaba a la

población

* Fenómenos que más afectaba: Sequías, heladas y

deslizmientos (fuertes lluvias)

Propuestas de adaptación:

* Pronosticos climáticos estacionales para los diferentes

sectores: agricultura, generación de energía, agua

potable,etc.

•Abastece con el 34,3% de la demanda del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN);

•Valle del Mantaro es uno de los valles andinos mas productivos;

•Población que supera los 700,000 habitantes

Zona de estudio

UCAYALI

NAPO

TIGRE

URUBAMBA

APURIMAC

PUTUMAYO

BAJO MARA_ON

MANTARO

YAVARI

PURUS

PACHITEA

PAMPAS

RAMIS

NANAY

ICA

OCO_A

PERENE

ENE

ALTO MARA_ON

INAMBARI

CAMANA

PASTAZA

ALTO HUALLAGA

TAMBO

CHIRA

SANTA

QUILCA

MAYO

INTERCUENCAS MADRE DE DIOS

ILAVE

YARUA

GRANDE

INTERCUENCA DEL AMAZONAS

BAJO HUALLAGA

PIURA - CASCAJAL

DE LAS PIEDRAS

BIABO

AGUAYTIA

MORONA

TAMBOPATA

HUALLABAMBA

ACARI

SAMA

CHAMAYA

CENEPA

CA_ETE

SANTIAGO

PISCO

LOCUMA

YAVERO

TAMBO

YAUCA

CHICAMA

CHINCHIPE NIEVA

IMAZA

RIMAC

UTCUBAMBA

HUAURA

PATIVILCA

SAN JUAN

MALA

CRISNEJAS

SISA

VIRU

SA_A

CABANILLAS

CASMA

CAPLINA

MAURE

ALTO MADRE DE DIOS

MOCHE

JEQUETEPEQUE

HUANCANE

OLMOS

SUPE

MOTUPE - LA LECHE - CHANCAY

LURIN

CHAO

CHILLON

OMAS

NEPE_A

LLAUCANO

HUARMEY

ATICO ILLPA

TUMBES

ILO - MOQUEGUA

CARAVELI

SAPOSOA

FORTALEZA

CHALA

CHANCAY - HUARAL

CALLACAME

CHAPARRA

CHILCA

TOPARA

BOCAPAN

ZAPATILLA

LACRAMARCA

MAURE CHICO

ZARUMILLA

CULEBRAS

1. Precipitación:

86 estaciones

2. Temperatura del aire: máxima y mínima

27 estaciones

Datos desde 1960

Huayao desde 1925.

Topografía de la cuenca:

500mmsnm hasta 4500msm

Datos y topografía

Valle del Mantaro

Proyecto: Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro para su aplicación en la

agricultura

Objetivo específicos:1) Mejorar el conocimiento de los mecanismos que controlan

los procesos físicos de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro y las causas de la variabilidad espacial y temporal de estas variables.

Actividades: Validación del modelo climático RegCM3 y su uso para el

estudio de la variabilidad climática

2. Propósito del estudio

Climatología de la precipitación (mm)Promedio para toda la cuenca

0

20

40

60

80

100

120

140

E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

3. Clima de la cuenca

Desarrollo agrícola

Veranillos Heladas

Precipitación Acumulado ANUAL

Fuente: IGP (2005)

Variación Mensual de la Temperatura mínima (ºC). Valores Extremos y Desviación Estándar (ºC). Estación: Huayao. Periodo: 1958- 2004

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Med. 6,84 6,91 6,52 4,77 2,25 0,40 0,24 2,05 4,60 5,72 5,86 6,18 Min. 5,24 5,15 4,65 2,44 -0,52 -2,14 -2,44 -0,48 2,61 3,74 3,77 4,06 Max. 8,36 8,70 7,77 6,65 4,74 3,40 3,16 4,30 6,65 7,64 7,77 7,98 SD 0,74 0,69 0,78 1,01 1,12 1,31 1,24 1,13 0,91 0,91 1,00 0,90


Temperatura del mínima aire anual

Fuente: IGP (2005)

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Med. 18,86 18,38 18,32 19,19 19,65 19,36 19,21 19,88 20,09 20,31 20,52 19,77 Min. 16,62 16,58 16,51 17,44 17,89 17,74 17,95 18,08 18,54 17,42 17,43 17,52 Max. 21,36 21,12 20,44 21,65 21,94 20,55 20,84 21,97 21,86 22,74 22,70 22,11 SD 1,19 1,18 1,00 0,96 0,97 0,70 0,65 0,81 0,88 1,09 1,19 1,1

Variación Mensual de la Temperatura máxima (ºC). Valores Extremos y Desviación Estándar (ºC). Estación: Huayao. Periodo:

1958- 2004


Temperatura del máxima aire anual

Fuente: IGP (2005)

o Variabilidad en la fecha de inicio de la temporada de lluvia

o Periodos secos y lluviosos

o Circulación atmosférica asociada a periodos secos y lluviosos

o Relación entre El Fenómeno El Niño y las lluvias en la cuenca

o Mecanismos de teleconexión

4. Variabilidad climática

Variabilidad en la fecha de inicio de la temporada de lluvia en la zona sur- occidental de la cuenca del río Mantaro

Retrasos 69/70, 75/76, 85/86, 87/88, 88/89 y 98/99 Adelantos 74/75, 80/81, 81/82, 90/91, 93/94 y 00/01

Retrasos 75/76, 85/86, 87/88, 88/89, 89/90, 94/95 y 95/96 Adelantos 80/81, 81/82, 86/87, 90/91, 92/93, 93/94 y 00/01

Retrasos 68/69, 83/84, 85/86, 87/88 y 89/90 Adelantos 77/76, 81/82, 90/91, 92/93 y 93/94

Retrasos 68/69, 82/83, 87/88 y 89/90 Adelantos 73/74, 77/78, 81/82, 90/91, 92/93 y 93/94

Retrasos 68/69, 82/83, 87/88, 89/90 y 91/92 Adelantos 81/82, 90/91, 92/93 y 93/94

Retrasos 68/69, 79/80, 82/83, 87/88, 89/90 y 91/92 Adelantos 81/82, 90/91, 92/93 y 93/94

Acumulados de 100mm10 de octubre, DS 45dias

Acumulados de 200mm24 de noviembre , 52 días

Acumulados de 300mm25 de diciembre , 52 días

Acumulados de 400mm22 enero, 59 días

Acumulados de 500mm14 de febrero, 75 días

Acumulados de 600mm01 marzo, 78 dias

Periodos secos y lluviosos según el SPI

Períodos lluviosos

Períodos secos

Setiembre-abril1972/

731973/

74

1980/

81

1981/ 82

1983/ 84

1985/ 86

1993/

94

2002/ 03

Enero-abril 1972 1973 1974 1984 1986 1988 1989 1994

Setiembre-diciembre 1973 1975 1977 1981 1982 1990 1993 2002

Setiembre-abril1976/

77

1979/

80

1986/87

1989/ 90

1991/ 92

2003/ 04

Enero-abril 1980 1983 1987 1990 1991 1992 2004

Setiembre-diciembre 1974 1976 1983 1991 1992

Los sistemas atmosféricos durante los periodos lluviosos y secos

Anomalía de vientos en niveles bajos (1500m) para años lluviosos y

secos

Los sistemas atmosféricos durante los periodos lluviosos y secos

Anomalía de vientos en niveles altos (12000m) para años lluviosos y

secos

¿Existe relación entre el fenómeno de El Niño y las lluvias?

¿Existe relación entre el clima del Mantaro y la circulación a escala global?

Estrategias para el trabajo con el RegCM3

1. Resolución: 50 km.

2. Periodo seco (verano 1992) y húmedo (verano 1984) en el Mantaro.

3. Hacer pruebas de sensibilidad a: Dominio Esquemas de convección Condiciones iniciales Sistema de computo

4. Usar los resultados para decidir la configuración óptima para el modelo

5. Realizar una simulación multianual para una validación más completa

6. Implementar un segundo dominio de mayor resolución para la cuenca del Mantaro.

5. Experimentos realizados con el RegCM35. Experimentos realizados con el RegCM3

Efecto del dominio


Efecto del dominio

Dominio reducido Dominio ampliado


Parametrización de convección: FC vs AS


Precipitación mm/día

Sensibilidad a las condiciones iniciales

mm/dia

Ocho simulaciones con

las mismas condiciones de

frontera (observadas) pero

distintas condiciones

iniciales (Dic 1 00z, 06z, 12z,

etc.).

Esquema de convección:

Grell/Arakawa-Schubert


• La variabilidad interna (impredecible) es comparable a la variabilidad interanual en la Amazonía y los Andes orientales.

• Esto indica poca predictabilidad (al menos en el modelo) para realizar pronósticos.

• Sin embargo, el uso de ensamblajes (“ensembles”) permiten la identificación de la componente predecible (al menos para motivos de investigación).

Sensibilidad a las condiciones iniciales


Detección de señal forzada

Diferencia en precipitación

(media de ensamblaje,

mm/dia): Enero 1992 menos enero

1984.

Diferencias estadísticamente

significativas al 95% sombreadas.

Esquema: Grell/FC

+

Huayao: -2.9 mm/dia

+ Ubicación de Huayao (cuenca del Mantaro)


Comparación con observaciones

Precipitación: Enero 1992 menos enero 1984 (2)

Modelo Obs.


Patrón de variabilidad

• Patrón de correlaciones entre anomalías de lluvia en Huayao y el resto de la región.

+ Ubicación de Huayao (cuenca del Mantaro)


Comparación con observaciones

Modelo Obs.

Temp. sfc: Enero 1992 menos enero 1984


Conclusiones

• Existe una significativa variabilidad interna en los

promedios mensuales del modelo RegCM3.

• El uso de ensamblajes permite una mejor

estimación de la señal climática predecible

• El uso de un dominio mayor reduce ligeramente la

variabilidad interna.

• El modelo es capaz de reproducir algunos aspectos

de la variabilidad de lluvia en los Andes centrales.


• Validar el modelo a escala de Sudamérica

• Realizar la simulación multianual y validarla

• Analizar los resultados y proponer teorías de la

variabilidad

• Realizar experimentos para verificar las

hipótesis.

6. Trabajos futuros con el RegCM36. Trabajos futuros con el RegCM3

Muchas gracias

E-mail: [email protected]

Foto: Observatorio de Huayao (3330 msnm)

estudio de la variabilidad interanual del clima en los andes centrales del perú usando el regcm

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