informe - taller subregional - oportunidades para fortalecimiento de...

Instituto Meteorológico de Finlandia FMI

“de las observaciones a los productos”

Mats Wiljander

2

Instituto Meteorológico Nacional de Finlandia

Investigación y servicios meteorológicos

~ 570 empleados(personas-año), 250 en investigación y desarrollomujeres 40 %, hombres 60 %

Propia red de monitoreo~ 600 puntos de monitoreo, ~ 10.000 observaciones/día

La red de monitoreo es diseñada, operada y mantenida por el Instituto,

Controla toda la infraestructura y flujo de datos desde las

obervaciones hasta los productos finales

FMI en breve:

3

Economia• Presupuesto 49 miliones de Euros

• 67% Financiamento del presupuesto del estado(Ministerio de Transportes y Comunicaciones)

• 33% Operaciones comerciales o financiamiento de investigaciones externas

• Ca. 41% de investigaciones financiadas por otras fuentes externas• EU (Union Europea)• ESA (Agencia Espacial Europea)• EUMETSAT • Academy of Finland (Academia de Finlandia)• Tekes, etc. (Centro de desarrollo tecnico de Finlandia)

4

5

Investigación y Desarrollo en FMICambio Climatico y Global

- Investigación climatico, - Modelos de sistemas de tierra, - Gases invernaderos- Particulas finas y climatico, - Servicios Climaticos

Investigación Meteorologica

- Predicción usando Modelos Numericos, - Aplicaciones Meteorologicas

Calida de Aire- Investigación de Aerosoles, - Modelos de Dispersión- Air Quality assessment, - Measurement technology research

Investigación del Espacio- Fisica Espacial, - Investigación del Sistema Solar, - Tecnologia Espacial

Centro de Investigación Artico- Cambio climatico Artico, - Operación de Satelites- Servicios Técnicas y de Observació

6

Cambio climático y la energía, agricultura etc

Modelos para el cambio climático:Modelos globales + regionales

Cambio en la temperatura,humedad, precipitación, rad.solar,veloc. viento desde e.g. 1961-1990 hasta 2020-2050 etc.

Impacto del cambio climático para- sector energético- agricultura- bosques- etc.

"Experiencias de Finlandia en fortalecimiento de capacidades para la observación meteorológica y la alerta temprana"Instituto Meteorológico de Finlandia – FMI

ANEXO 5.1

7

Actividades internacionales de investigación• HIRLAM, European High Resolution Limited Area Model: reference

runs CSC• European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF):

Weather forecast models• Eumetsat: European Organisation for the Exploitation of

Meteorological Satellites• Active participation in EU research programmes and bodies• Among the main cooperation partners are:

• NASA, Max Planck Iinstitute/Alemania• UK Met Office• CMA/China• TERI/India• SMN/Argentina, Inmet/Brazil• Institutos en los paises vecinos

8

Usamos diferentes tecnologías y medios de monitoreo para tener la mejor imagen posible de la situación real del tiempo y del clima.

Estaciones de sondeo 3

Radares meteorológicos 8

Detección de rayos 8

Estaciones de calidad del aire 32

Estaciones de superficie 200

Precipitación 380

> 10.000 observaciones por día

Nivel de automación ~ 95%

La red de observación de FMI

9

Servicios técnicos de computación

Propios supercomputers

• Los mas potente en su clase en lospaises nordicos

• Operación & monitoreo 24h

• Rápido proceso de HIRLAM y unaaumento de la resolución

• Modelos con otros institutos:

- Instituto de Investigación Maritima

- Instituto de Medio Ambiente10

Radares meteorológicos

Para aplicaciones meteorológicas e hidrológicas

Nowcasting (pronóstico hasta 4-6 horas)

Lugar, intensidad y tipo de precipitación

Para monitoreo y pronóstico hidrológico

Para aviación civil y fuerza aérea

Mantenimiento de carreteras

Localización de tormentas

11

Ejemplo de productos derivados de los radares

Localización y movimiento

de la precipitación

Intensidad de la precipitación

Cantidad de precipitación

Precipitación acumulada porperíodo de tiempo

Imagenes pronósticos

de radar

12

Ejemplo de la precipitación

detectada..

.. y pronosticada

13

Pronóstico de precipitación para las próximas5 horas en un punto en particular

Intensidad de precipitacióninstantanea

Probabilidad de clase de intensidad

Acumulación (mm).

14

Pronóstico hidrológico en tiempo real usando datos de radares meteorológicos:

Pronostico hidrologico en tiempo real

15

ECMWF HIRLAM AROMEGrid 40 km 9 km 2,5 km

Modelos Numericos

16

Helsinki Testbed• Red de investigación para meteorologia de escala de ciudad• Desarrollo y verificación de modelos pronosticos y dispersión• Integración de sistemas de información y tecnología• Desarrollo y muestra de productos a usuarios finales• Distribución de datos para publico y comunidad de investigación

17

Helsinki TestbedSistema de pronostico y analisis en Mesoscala

••NowcastingNowcasting 00 –– 66 horashoras,, escalaescala locallocal••PronosticosPronosticos de de calidadcalidad de de aireaire••CalculosCalculos de dispersion de dispersion parapara materia materia peligrosapeligrosa••MantenimientoMantenimiento de las de las carreterascarreteras

18

Proceso de datos meteorológicos

Observaciones

Producción Productoscomerciales

Base de datosen tiempo real

ProducciónProductos

básicos

Revisiónmanual

Modelosnuméricos

WWWprensa

celular

fax

E-mail

ftp

TV Radio

OBSERVACIONES PRODUCTOS

~ 1.000 000productos/dia

19

Servicios y productos meteorológicosServicios para gran públicoServicios para autoridadesServicios commerciales

Aviación y Fuerza areaTransporte en el mar & tierraIndustria de energiaConstrucciónAgricultura, pesca, bosqueComercioMedia, TV-, radio PeriodicosTelefonía móvilInternetServicios por telefonoServicios climaticos

20

Ejemplo de Productos Meteorológicos Automáticos

21

Ejemplo de productos:

Productos para la prensa

Actualizadoautomaticamente

Actualizadoautomaticamente

Usa siemprela ultima

información

Usa siemprela ultima

información

MultilingualMultilingual Para www, mobile,

prensa, etc

Productos para internet y congeneración automatica de textos

22

Transporte terrestre y aireMantenimiento de carreteras en invierno

- Servicios de internet hechos a la medida

Servicios para ferrocarrilesServicios de aviación civil y Fuerza areaMantenimiento de aeropuertosMantenimiento de calles en invierno

Transporte marítimoNavegación comercial y privada

Servicios de Internet hechos a la medidaServicios de FAX marítimo para el Mar BalticoServicios a celulares para todas las áreasmarítimas de EuropaPronósticos de rutas

23

Servicios para la industriaCompañías de energíaCompañías de telecomunicacionesLíneas de transmisiónBolsa de Valores de EnergíaConstrucciónComercio

Servicios:

Productos de radares

Pron. tiempo, vientos, precipitaciónPropabilidad de pronóstico hasta 10 días

(ej. precipitación > 10 mm/día)

Servicios climatológicos

Detección y localización de rayosReal time hydrological forecasts

24

TV: briefing meteorologico, texto de pronostico, pronosticode modelos numericos, radaresmeteorologicos y observacionesde satelite, observaciones de superficie.

Radio: productos pronosticospara uso interno y divulgación: textos, imagenes de radar, pronosticos, etc.

Internet services para TV/radio Web-portals

Servicios para la Radio y TV

25

Servicios agrometeorológicos

servicios automatizados para telefoniaservicios meteorologicos de telefoniaWWW-portal

pronostico regional de 5 dias: - pronostico para temperatura, vientos, precipitación, probabilidad de precipitación,

humedad relativa, propabilidad de helada

- pronostico estadistica para valores mediosmin & max temp y cantidad de precipitación

26

Productos automáticos/ semiautomáticos para la prensa

Productos “ListosDirectamente” para suimpresión

Servicios para los sitios web de los periódicos

Servimos a más de 100 periódicos en Finlandia

Servicios para la prensa

27

Servicios para la telefonía celular

El tiempo local o global– para cualquier lugar, ciudad, país, etc.- para negocios, trabajo o tiempo libre

Productos especiales- Para deporte, fútbol, golf, Formula-1, navegación,

esqui, golf, festivales

Productos personalizados– Por ejemplo para las casas de campo

Imagenes de radar- Productos gráficos animados

Alertas- Servicios inteligentes; lluvia, vientos, temperaturas, tormentas, etc

Estudios e Implementación de Proyectos, Medición, Investigación, Verificación,

Asistencia técnica, Asesoría, Capacitación, Entrenamiento y

Alianzas

FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación y Medición

29

Co-operación de desarrollo

Georgia North-Korea

FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación, Medición

30

• Argentina (Ozono) 1988 -

• Centroamérica 1991-2000

• Galápagos,

Puerto Cabezas, San José 1997 - 1998

• América Latina (rad UV) 1998-2000

• Nicaragua 1998-2000

• Brasil 1998 -

• SIDS – El Caribe 2001-2006

• Alianza en Energía y

Ambiente con C.A. 2004-

Cooperación en América Latina


31

Un proyecto de co-operación técnica entre:

Instituto Meteorológico Nacional de Brasil (INMET)

Instituto Meteorológico Nacional de Finlandia (FMI)

Iniciado en 1998

Automatización del la red nacional Sinóptica:totalizando unas 400 estaciones.

Proyecto de Automatización de la Red de Observación de la Superficie en Brasil

32

Sistema Automatizado para el proceso y producción de servicios meteorologicos para

Jamaica, Trinida & Tobago.

Para crear mejores productos y pronosticos para lasnecesidades locales.

33

Cooperación entre los países vecinosen el campo de la meteorología:

Radares Rayos

28 radares en los paises nordicos ~20 sensores en los paies nordicos 34

Flujo de datos: desde las observaciones hasta la divulgación de los productos

Observaciones Distribución y divulgación

Transmisiónde datos

Base y Procesamiento

De datosProducción


Muchas gracias

www.fmi.fi

[email protected]

Hydro-meteorologicalforecasting and early warning systems

Juha KilpinenFMI

25.6.2009Juha Kilpinen FMI 2

Highlights• Some effects of climate change/global warming• The role of weather/hydrological services• Co-operation between organizations: Case Finland• Socio-economic effects of weather services/early

warning systems


About the climate change


Climate change - Global temperatures

100 0.074 0.01850 0.128 0.026

Warmest 12 years:1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000

Period Rate

Years C/decade


Climate scenarios - IPCC• Uncertainties in scenarios

• Sea level rise (e.g. last Nature article) ?• The role of arctic frozen land – the emission of

methane (metano) and entonox (gas hilarante) ?• How much less can the warmed ocean include carbon

dioxide and how much more can the increased growth of vegetation compensate it ?

• ……?• ……?


WATER STRESS BY 2020

Water stress occurs when the demand for water exceeds the available amount during a certain period or when poor quality restricts its use


Number of people flooded by 2050sDue to sea level rise and population change (2.5ºC global warming)

Sea level rise is estimated from climate change runs of 5 GCMs (inc. HadCM3) and 4 SRES scenarios (A2, A1FI, B2, B1). Future population increases are assumed to be in line with the A2 SRES scenario.

Largest increases in number of people flooded (>2 million per year) expected in Bangladesh and south-east India.


Change in ecosystems 2000 to 2100(using climate change from HadCM3, SRES A2, 4ºC global warming)

IPCC WG2 Ch 4

Changes exceeding 20% of grid box


The predictability of atmosphere/ocean• Typically daily weather forecasts are useful up to 1-2

weeks• On monthly/seasonal scale only ENSO has

predictability


The role of weather/hydrological service


The water vapor cycle


Real time global observing system (NHMS’s, WMO and others)


Satellites


Soundings


Bouy


What happens after observations are made?• All data collected locally and then sent out to all

others (NHMS’s, to centres like ECMWF and others)• Data is analyzed (data-assimilation) and forecasts

with NWP models (global and limited area models) are made in NHMS’s and centers like ECMWF and NOAA

• The forecasts are used in NHMS’s for customer products, to provide early warnings and warnings

• The data is used as input of downstream applications like hydrological models, dispersion models, agricultural models, energy production models, read condition models etc.


Role of national hydro-meteorological services• Responsible for local observations

(collects, archives, transfers, ..)• Services for local customers

(general public, other authorities, industry, media, etc.)• Warnings, early warnings (based of

warnings)• Forecasts and real time

analyses/observations• Information and data for other

authorities and their applications• Hydrology• Agriculture• Energy• Media …


Role of national hydro-meteorological services

22 km ETA model (Peru)


Co-operation between organizations: Case Finland• FMI as a NMS is responsible for weather services and

warnings with 24/7


The role of weather serviceMinistry of the interior• Hazardous releases

• Natural disasters

• Rescue authorities

• Forest fires

Ministry of social affairs and health• Nuclear safety

• Health effects of pollutants and weather

Ministry of defense• Operational services

• Methodology development

Ministry for education• University partnerships

• Shared professors, projects

Ministry for industry and labor• Technology development

• Mobile service development

• Know-how for private sector

• Wind, solar & hydropower

Ministry of agriculture and forestry• Adaptation to climate change

• Flash flooding

• Agriculture & forest services

• Greenhouse gas fluxes

Ministry for foreign affairs• Development co-operation

• Climate policy

• Technology export

Ministry of the environment• Climate change

• Air quality

Ministry of transport and communications• Road, air, rail & sea traffic safety

• Route maintenance

• Efficiency of traffic

• Emissions from traffic and their impacts

International responsibilities• WMO, IPCC

• ECMWF, EUMETSAT, EUMETNET

• ESA PB-EO, GMES, GEO

General public• Warnings and safety

• TV, Radio, www, mobile

• Sea, road, pedestrian safety

• Press releases & education

Special services• Private enterprises

• Tailor made services, golf, skiing, fishing,…

FMI: WIDE RANGE OF SERVICES AND KNOW-HOW FOR THE BENEFIT OF WHOLE COUNTRY

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3


FMI

Alla weather/marine data And 24/7 watch

AviationCivil aviation

- TAF, TREND- SWC- GAFOR, SIGMETMaintenance service (run way)

MilitaryAir force Other usersCoast guard

Oil spillsCivil protection, SAROil tanker accidents

TrajectoriesNuclear safe authorityPollen forecasts

Forest fireswarnings

Civil protection

Weather Services for Industry

Energy companiesLocal power companiesEnergy stock exchangeIndustry

Services: Lightning location informationTemperature, wind and

precipitation forecastsProbability forecasts up to 10

days (etc. for precipitation over 10 mm/day)

Climatological servicesWeather radar products

Catchment areas in Finland and hydrological forecasts

General warnings

Other areas:Media, TV, radioInternet, MobileAgriculture, forestryEtc.

Winter road maintenance

FMI’s connections to stakeholders


Socio-economic effects of weather services /early warning systems (SAT)


SOCIO-ECONOMIC BENEFITS OF FMI SERVICES

A study conducted by Technical Research Centre of Finland: 10 experts/based on interaction with customers:• Shipping• Aviation• Road traffic• Pedestrians and cyclists• Logistics of commerce• Rail traffic• Construction and building maintenance• Energy production and distribution• Agriculture


Summary of socio-economic value of FMI for different user segments

> 239 – 298Total benefit

34Agriculture

15 – 3010

Building construction and maintenanceEnergy sector

Tens of millionsLogistics

54 – 55 Aviation

32 – 50Shipping and boating

1Railway transportation

80 – 100Pedestrians & cyclists

13 – 18Road transportation

FMI budget 50 M€ in 2007

Benefit (M€)


Conclusions• The strengthening of weather and hydrological

services is essential in mitigation to natural hazards and climate change

• According to customer studies every invested euro/dollar/peso/sol in weather and hydrological services can give back 6-10 Euros/dollars/pesos/soles to national economies

• The co-operation and exchange of information/data between different authorities is essential

• Thank You

Hydroinformatics & Hydroinformatics & ForecastingForecastingConcepts & General ConsiderationsConcepts & General Considerations

Page 2 / date / name / ©Vaisala

General Considerations & Strategy

1) ProblemWhat kind of information do we need?Who are the stakeholders?

2) Data AvailabilityWhat kind of data do we already have?What more data do need and can get?

3) Institutional CapacityWhat can we operate and maintain?How much capacity building is needed?

4) Cost-Benefit AnalysisWhat are the appropriate tools?(Risk Probability x Cost) / System Cost


Slide 3 / 18

Economic Interests: Water Supply Optimization

Before & During DroughtsHydropower Optimization

Under all Hydrological ConditionsFlood Damage Reduction

Early Warnings Mitigation Plans

Other Interests: Public Safety

Situational Awareness & PreparednessWatershed Management

Legislation and Pre-Emptive MeasuresInland Waterway Navigation

Water Depth & Flow Velocity Information

Hydrological Forecasting - Benefits


Vaisala's Partner Network

Hydrological projects are defined according to customer needs and requirmenentsVaisala's Extensive Partner Network

DHIKistersYSI / SontekFMIVieux incRTiHUT

Alternative SolutionsOpen Source Code SystemsCustomer Specfic Preferences


Integrated HydroinformaticsVaisala Monitoring Network

Observations

Vaisala Data Management SystemData Management

Dissemination Tools

Action Plans & Guidance

In-Situ ObservationCollecting System

Radar Data Collection & Pre-processing System

Sim.Model & Data Management Hydrological Model

Hydraulic / Routing Model

Regional / National Met. ServicesMeteorological Forecasting Tools

Data Processing Tools

Hydrometeorological Observation & Forecast

Data Repository Regional ForecastsMedium Range

LAM ForecastsShort Range

Vaisala & PartnersDecision Support Centre Data

AssimilationTools Vaisala & Partners

Basin Forecasting Tools

Impact Analysis Tools

Objectives & Constraints Sub Models

????


End User Applications

River Basin Forecasting

River Basin Forecasting & Reservoir Operations Simulation

River Basin Monitoring

Hydropower Optimization &Operations Guidance

Flood Early Warning &Inundation Forecasts

Flash Flood Guidance & Alerts

Application Systems End User Products

Parameters & Variables

Functions & Algorithms




ANEXO 5.2

"Teledetección y Sistemas de Alerta Temprana"VAISALA

/ date / name / ©Vaisala

Flash Flood Guidance & AlertsBasis:

Hydrometeorological ObservationsExpected Catchment System Response

– Soil Moisture Conditions + Precipitation– Empirical Event Based Models

Specific Products:User Defined Flash Flood Guidance

– (Sub)-Basin Scale Area Maps– Administrative Area Maps– Hyetographs– Stream Channel Specific Warnings




River Basin Forecasting &Reservoir Operations Simulation


Hydropower Optimization & Operations Guidance










Flood Early Warning & Inundation Forecasts Basis:

Flash Flood Guidance & Alerts+ Utilization of NWP Model Products+ Hydrodynamic Modelling+ Physical and/or Conceptual Rainfall-Runoff Modelling

Specific Products:Same as for Flash Flood Guidance & Alerts

+ Forecasted Inundation Maps+ Early Warning & Probabilities+ Evacuation & Mitigation Guidance




River Basin Forecasting & Reservoir Operations Simulation













Basis:River Basin Forecasting

– Monitoring & Inflow Forecasting+ Reservoir Operations Simulation

– General Operation Strategies Rule Curves– Evaluate Optimize – Real-Time Operations:

Predictive Control Real-Time Fine Tuning

Specific ProductsReservoir Operations Guidance Under Various Constraints

– Maximize Efficiency (Energy Production vs. Energy Value)– Minimize Losses (e.g. Tail Water & Evaporation) – Flood Mitigation– Compliance with Predefined Water Allocation Priorities


Combined Wind Sensor

ST A TU S

E S T

E S T

S TA T U S

T U

R

F U L L

C H A R G IN G

A C ON

Rain Gauge

Automatic Weather Station- Backup Power- Backup Communication- Data Logger- Potential ET Calculation

Temperature &Relative Humidity Probe

Solar panel, 24 W

Satellite Antenna

Pyranometer

Hydromet. Monitoring Networks (1)

MAWS - Automatic Weather Station• All Required Hydrometeorological Variables• Flexible Powering Options Incl. Backup Power Battery • Telemetry: GSM Modem / Satellite Telemetry (Backup) • QML Data Logger: Data Backups & Calculations

Current Profiler (ADCP)Water Level Gauge

C


Regional / Local CentreData Collection Server

Network DiagnosticsQuality Control (Actions & Flagging) :

- Predefined Thresholds- Sensor Specifications & Theoretical Limits

- Temporal Consistency- Current Data vs. Previous (Rate of Change)

- Internal Consistency- Reasonable Relationships Among Variables

- Statistical Consistency- Past Performance (Long-Term Reliability)

- Spatial Consistency Check- Comparison Against Neighboring Observations- Large Differences Indicate Bad Data - Re-analysis to Identify Poor Observations

Data Assimilation / Pre-processing Model Forcing

Hydromet. Monitoring Networks (2)

InternetInternet

GPRSGPRS

Radio Modems


Reference Examples

Automation of SMHI Hydrological Network in Sweden90 Automatic Hydrological Observation Stations

– Water level Absolute Shaft Encoders– All Weather Precipitation Gauge– Air Temperature Sensors– Relative Humidity Sensors– Installation and training included

Simrishamn

Stockholm

Forsmark

Spikarna

Furuögrund

Kalix

Ratan

KUKKASJÄRVI

HÖRSNE

ERSBO

SORSELE 2

TÄNGVATTNET

RISNÄS

DALKARLSÅGRANÅKER

MERTAJÄRVI

PAJALA PUMPHUS

Marviken

Kungsholmsfort

VÄSTERSEL

HASSELA

SKOGSLIDEN

TÄNNDALEN

KONSTDALSSTRÖMMEN

HYTTINGSHEDEN

SKÄLLNORAHAMMARBY 2

VATTHOLMA 2

RANSTA

STORMYRA

GÖSTAD

BRUSAFORS

KÄLLSTORP 2LISSBRO

SIMLÅNGEN

NISSAFORS 2

SUNDSTORP

GREA

KVARNTORP

KROKBRÄCKE

HavsW-stationer

WQ-stationer

ADATTelepegel

ADATTelepegelThalimedes

Karata över FåparameterstationerKarata över Fåparameterstationer


Fully Automatic Hydrological Network in Estonia23 + 10 Hydrological Stations

PrecipitationWater Level Air Temperature Current ProfilersGSM/GPRS communicationHydrological databaseTurn-key delivery

2 C-Band Weather Radars & Signal Processing Software

Reference Examples


Additional Reference Projects

Mississippi-river, USA

Samuel, Brazil

Rio Bravo -river, Mexico

Nova Orleans - Mississippi

Lapusel, Romania

Da Nhim, Vietnam


Weather Radar & Lightning Detectionby Ed Bardo

Thank YouThank YouConcepts & General ConsiderationsConcepts & General Considerations

Remote Sensing and Early Warning SystemsHow Vaisala’s Weather Radar and Thunderstorm Systems are Helping Provide Maximum Early Warning for Severe Weather

Ed BardoWeather Radar Applications Manager


Modelo HidrodinModelo Hidrodináámicomico

Instituto MeteorolInstituto Meteorolóógico Regionalgico RegionalRed de Monitoreo VaisalaRed de Monitoreo Vaisala

ArquitecturaArquitectura VaisalaVaisala -- SIAT SIAT parapara InundacionesInundaciones

--EE--mail (mail (AutoridadesAutoridades))---- Internet (Internet (MapaMapa de de InundaciInundacióónn))

Slide 4 / 18

PercepciPercepcióónn de de InundaciInundacióónn //AlertaAlerta

SIM 1SIM 1

SIM 2SIM 2

SIM 3SIM 3

-- ModeloModelo HidrologicoHidrologico-- Canal Canal AbiertoAbierto ModeloModelo HidrHidrááulicoulico

UmbralUmbral dede AlertaAlerta

PronPronóósticossticosMeteorolMeteorolóógicosgicos

CENTROCENTRO -- EWSEWS((SistemaSistema dede ApoyoApoyo dede DesiciDesicióónn))-- AdministraciAdministracióónn de de DatosDatos-- ModeloModelo AdministrativoAdministrativo-- Entrada/SalidaEntrada/Salida de de VisualizaciVisualizacióónn

PercepciPercepcióónn SituacionalSituacional-- NotificacionesNotificaciones de de Alerta/PublicaciAlerta/Publicacióónn

Radar Radar MeteorologicoMeteorologico,,detecciondeteccion dede rayosrayos

EstacionesEstaciones hidromethidromet

ObservaciObservacióónn && PronPronóósticoMeteosticoMeteo..Base de Base de DatosDatos CentralCentral

Polarización Doble y Radares Meteorologicas


Reflected ”echo”

Polarimetric Weather Radar

Polarimetric Weather RadarSimultaneus horizontal and vertical

polarization

Transmitted pulse


Operating Band Trade-Offs

7 m/s13 m/s26 m/sUnambiguous Velocity (1000 Hz PRF) with no unfolding

½ XX2-3XCost Factor

2 m>8.5 ..4.5>8.5Typical antenna size as above (diameter in meters)

<1 degree<1/2..1degree

<1 degreeTypical beamwidth:

82501000Pulse peak power: Klystron (kW):

102501000Pulse peak power: Magnetron (kW):

HeavyModerateMinimalAttenuation

80300300Max range to detect=0dBz in clear weather (km):

150400600Typical Instrumental range in km (PRF related):

9.3-9.55.6-5.652.7-2.9Operating frequency (ITU) GHz

X-BandC-BandS-Band


Wavelength comparison

X-band C-band S-band

Attenuation

Price

Detection range

Maintenance (costs)

Wavelength

•Low costs •Low maintenance (costs)•Good detection range•Moderate attenuation (dual pol)


Conventional Doppler Radar – Fixed Polarization

Transmits Horizontal Pulse Receives Horizontal Pulse


Simultaneous Polarization Doppler Radar (Hybrid)

Transmit H+V and Receive Horizontal and Vertical pulse

Advantages: Not as costly to upgrade a conventional radar as the alternating approach, does not need to reduce scan speed

Disadvantages: Only a limited set of polarimetric variables or measurable, however except for LDR the primary variables needed in most applications are possible. Power is split in half (3dB loss) for each channel


HydroClass (applicación dual pol) ProductoVaisala Disponible

Nuevo


Classifier - Verification

Photos courtesy of Petri Nurkka-Tuorila


Comparación rayo por rayo =0.105 dgr/km

-20-10

0102030405060708090

0 20 40 60 80 100 120Earth Range (km)

Ref

lect

ivity

(dB

)

Zh(S-band)Zh(C-band) observedZh(C-band) corrected

C-band dBZ contra S-band "verdad"

(EL:0.5o AZ:40o : alta PhiDP)

NOTE: at short radii,

comparison is approximate


Rain Rate – Before and After attenuation correction


hv : Non-Met Scatterershvhv : Non: Non--Met ScatterersMet Scatterers

Correlation Coefficient (Correlation Coefficient ( hvhv))Reflectivity (Reflectivity (ZZhh))

SNOW~0.85-1.00

CLUTTER~0.5-0.85

CHAFF~0.2-0.5


PPI – Reflectivity (dBZ)•The PPI product shows the distribution of the selected data parameter on a constant elevation angle surface —the classic radar display. IRIS PPI products are made as soon as the requested elevation sweep is completed rather than at the end of a volume scan.


CAPPI (constant altitude) and XSECT (cross-section)

CAPPI stands for Constant Altitude PPI. A CAPPI is a horizontal cut through the atmosphere, therefore, it requires a PPI volume scan at multiple elevation angles. The number of angles and their spacing depends on the range and height of the CAPPI you want to produce.

The XSECT product is similar to an RHI in that it shows a range-height representation or vertical “slice” of a radar parameter. Unlike the RHI, the antenna is not scanned in elevation. Rather the cross section is constructed from a PPI volume scan. This means that if you are running a standard volume scan at regular intervals, an XSECT can be constructed without having to schedule a special RHI TASK.


TOPS: cloud top (km or 1000 ft)

The TOPS product is a display image of the height of the highest occurrence of a selectable threshold dBZcontour. Heights are displayed in kilometers and tenths of kilometers.

The TOPS product is an excellent indicator of severe weather and hail. For example, a 50 dBZ top 1 km above the freezing level can be produced only by a vigorous convective storm, and is most probably caused by the presence of hail. For air traffic applications, the search can be made using a lower threshold value, such as 10 dBZ, to determine the height of surrounding precipitation.


Tracking and forecasting - TRACK•Interactive tracking, annotation and forecasting of radar echo features, such as typhoons or severe convective storms

•You can define the threshold level and size of the storm, below which weather features are ignored

•Warnings are issued if a storm hits, or is forecasted to pass through, a protected area


Surface Rainfall Intensity (SRI)IRIS Surface Rainfall Intensity product, SRI, is mainly used of as input into the RAIN1 product, to get the best possible estimates of accumulated precipitation even at longer ranges from the radar. Vertical reflectivity profile is the most important source of error in radar rainfall measurements in cool and moderate climate. Upper parts of precipitating clouds give typically weaker echo than the cloud base, except near melting layer where the echo is much stronger. Thus a correction is needed to estimate surface rainfall intensity. IRIS SRI allows the user to apply his/her local knowledge and provides several ways to input infomationof the actual reflectivity profile, as well as methods to make educated first guesses. It distinguishes convective cases from large scale precipitation, and applies the correction only to the latter, while for convective precipitation the value of the lowest clutter free bin is presented.


Accumulated Rainfall Products

The RAIN1 product (or Hourly Rain) uses CAPPI or SRI data over a defined time interval, generally 60 minutes, to obtain an estimate of the rainfall that fell within that hour. The results can be displayed or used to derive the RAINN (multi-hour) or CATCH product.

Note that the accuracy of the rainfall product degrades with range because the beam is larger at greater ranges.


CATCH: Accumulation in river catchment areas

The CATCH product calculates the precipitation accumulation in subcatchment regions such as a watershed areas. It is used for hydrometeorologicalapplications such as estimating the total rainfall in a river basin for the purpose of flood forecasting. Both the time of the integration and the subcatchment areas can be selected. The CATCH product can also issue warnings if the precipitation in a subcatchment region exceeds a threshold value.Like the RAINN product, CATCH is a product of a product for which the hourly RAIN1 product serves as the input. You can sum any number of hours of individual RAIN1 products.


VIL – vertically integrated liquid

•The VIL product is another excellent indicator of severe storm activity, especially with regard to the rainfall potential of a storm. The output shows the estimated precipitation (in millimeters) contained within a user-defined layer. Because VIL can be set to integrate over the entire depth of the atmosphere, it is good at seeing precipitation aloft that is not reaching the ground—a case that can be missed by a PPI or CAPPI display.


GAGE (here superimposed to radar-based accumulation)


A radar shows spatial variation

point accuracy can be better with a gauge

adjustment for best result

Weather radar + Rain gauge correction

range


RADIAL VELOCITY

Where is the shear?This images is typical of what may be seen with radial velocities. A high level of experience is needed to identify areas of meteorological concern.


SHEAR PRODUCT

A SHEAR product displays total shear in the radial, azimuthal, and/or elevation directions. Identifying areas of high shear becomes much easier.This image shows radial shear using the same data as the previous slide.


SLINE PRODUCT

• A shear line has been detected by the SLINE algorithm indicated by the bold line.

• The future position of the shear line is indicated by the lighter line over Incheon Airport. The forecast time is selectable.


• Improvement in Radar Data Quality

• More Accurate Rainfall Estimation

• Capability to Identify Different types of Meteorological and Non-meteorological Targets

• Reduction of false echoes and reflections to reduce false alarms

• Hydrometeor classification

Major Advantages of a Dual Polarization Weather Radar

Sistema de Detección de Rayos


Resumen de aplicaciones meteorológicas

Más capacidad para describir las condiciones del clima existentes y la progresión de tormentas y predicción de la gravedad de las mismas. Advertencia cuando los rayos llegan a una área bajocontrol.Capacidad para monitorear actividad severa en tiemporeal.Gran área de cobertura en todo tipo de terrenos. Mejor predicción de picos de precipitación. Advertencias mejores y más rápidas para la seguridadpública.


Densidad de relampagos (FED) Imagena las 2324 UTC 10 Abril 2005


FED a las 2328 UTC 10 Abril 2005


Lightning Jump

Broad Rotational Couplet

Severe weather signatures:Lightning jump - MSFC Huntsville, AL


Bloqueo de haz y predicción de precipitación

terreno

base (a travésde inclinación 5)

compuesto


Pantalla integrada rayos & radar


Integrated Data Displays – Satellite Imagery


CG lightning hazardLDAR II Sources (Red) and NLDN Flashes (Black) detected between 0312:30 and 0317:30 UTC 15 June

2001

Fort Worth WSR-88D Base Reflectivity Image from 0315 UTC 15 June 2001

High CG Lightning Threat

Isolated CG Lightning Threat

Detección de rayos, applicación de Energía



Applicaciones para utilidades de Energía

Applicaciones en tiempo realMonitoreo tiempo real (despatchi, centro de asistencia, Centro de control) Verificación de fallos porrayos(Restauración de energía, reparaciones)

Análisis historicoCorelación con rayos(mantenimiento anual, análisis de confiabilidad) Deseño, ingenieria, construcción

Assets exposureanalysis

Storm Nowcasting& warning

LS7000


Muchas gracias por su tiempo

MINISTERIO DE DEFENSA

VICEMINISTERIO DE DEFENSA CIVIL

ACCIONES DEL SISTEMA NACIONAL DE ALERTA ACCIONES DEL SISTEMA NACIONAL DE ALERTA

TEMPRANA PARA LA GESTIÓN DE RIESGOSTEMPRANA PARA LA GESTIÓN DE RIESGOS

Orlando SanjinesMauricio BustilloGiovana Soria GalvarroJulio Fernandez

Abril 2009Li P ú

Julio Fernandez

Lima - Perú

osvar

MARCO LEGAL

LEY 2140LEY 2140Art. 28.- SISTEMA NACIONAL INTEGRADO DE INFORMACION PARA LA GESTION DEL

SISRADESISRADE

DE INFORMACION PARA LA GESTION DELRIESGO “SINAGER”.“SINAGER”.

Organizar un Sistema Integrado deInformación para la Reducción de Riesgos y

CONARADECONARADE

Atención de Desastres y/o Emergencias anivel nacional, departamental y municipal.

D S 27732

MIN. DEFENSAMIN. DEFENSA

VIDECICODIVIDECICODID.S. 27732

Art. 15.- FUNCIONES DE LOSVICEMINISTERIOS DEL MINISTERIO DEDEFENSA NACIONAL _VIDECICODI

SECRETARIASECRETARIATECNICATECNICA - Elaborar la información, a través

del “SINAGER”SINAGER”, para el Sistema Nacionalpara la Reducción de Riesgos y Atención de

SINAGER DT COENpara la Reducción de Riesgos y Atención deDesastres y/o Emergencias – SISRADE encoordinacióncoordinación con las instanciascorrespondientes

OBJETIVOS Y METASOBJETIVOS Y METAS

Coordinar la Recopilación,organización conservación y

DEL SINAGERDEL SINAGERorganización, conservación ydifusión de la información sobreGestión de Riesgos, generada porInstituciones gubernamentales noggubernamentales y privadasConocer, evaluar y mostrarobjetivamente los peligros o

i lamenazas que ponen en riesgo laseguridad física de la población ydificultan su desarrollo.Evaluar las condiciones deEvaluar las condiciones devulnerabilidad de la población ydemás elementos expuestosServir de instrumento técnico para laServir de instrumento técnico para laPlanificación y Gestión del Riesgo aNivel NacionalOrientar las acciones de Prevención,,Mitigación y Atención de desastres enlos niveles locales, regionales ynacionales

SISTEMA NACIONAL INTEGRADO DE INFORMACIONPARA LA GESTION DE RIESGOS

•ATLAS DE RIESGOS Y VULNERABILIDADESY VULNERABILIDADES

•META BASES DE DATOS•B.D. - GEOESPACIALES

IFU

SIÓ

ND

I

GeoSemántica - PMA – CRID – OPS – PMA – UNETE - SUMAOtros Sistemas (SNID – INE – IGM – SERGEOTECMIN – SEDES- COE’s

INTERRELACION DE LOSCOMPONENTES DEL SINAGER

SIAPADSIGRISIGRI

SINAGEROTRASBiVa - PaDSINAGEROTRAS

B.D.

SATDESINVENTAR SAT

INTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINSTITUCIONES EN LA TEMATICA DE G.R.INSTITUCIONES EN LA TEMATICA DE G.R.

Soporte: Militar, Policía y SAR

S.S.II

Servicio de Incendios

Administración de RecursosPlanificación y Ordenamiento

Comunicación - Energía

I.I.N.N.A.A.GG

Educacion y Capacitacion

Administración de Recursos

Cartografía temática

Planificación y Ordenamiento

G.G.E.E.R.R.

Población y Tendencias Redes Utilitarias

Medio Ambiente Ingeniería civil

Salud - Servicios Médicos

ANEXO 5.3

ANEXO 5.3ANEXO 5.3

Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas yprogramas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Bolivia

CAMPOS DE ACCIONFUNCIONESFUNCIONES INSTITUCIONESINSTITUCIONES

Observación y predicciónObservación y predicción Servicios de Meteorología, Hidrología, Sismología, …Servicios de Meteorología, Hidrología, Sismología, …

óóVidecicodi Salud Cruz Roja Fuerzas Armadas Cuerpo deVidecicodi Salud Cruz Roja Fuerzas Armadas Cuerpo de

Atención inmediataAtención inmediataVidecicodi, Salud, Cruz Roja, Fuerzas Armadas, Cuerpo deVidecicodi, Salud, Cruz Roja, Fuerzas Armadas, Cuerpo de

Bomberos, …Bomberos, …

Coordinación de atenciónCoordinación de atenciónGobiernos municipales, Gobierno regional, Defensa Civil, Gobiernos municipales, Gobierno regional, Defensa Civil,

COE’s (Nacional, Departamental y Municipal)COE’s (Nacional, Departamental y Municipal)

Distribución de ayudasDistribución de ayudas Redes de Carreteras, Aeropuertos, Redes ferroviarias,Redes de Carreteras, Aeropuertos, Redes ferroviarias,

Evaluación de vulnerabilidad Evaluación de vulnerabilidad Estadística, Catastro, Energía, Comunicaciones, Agricultura, Estadística, Catastro, Energía, Comunicaciones, Agricultura,

Difusión de informaciónDifusión de información Radio Televisión Prensa PublicidadRadio Televisión Prensa PublicidadDifusión de informaciónDifusión de información Radio, Televisión, Prensa, Publicidad …Radio, Televisión, Prensa, Publicidad …

ReconstrucciónReconstrucción Gobiernos regionales, Ministerios de obra pública, …Gobiernos regionales, Ministerios de obra pública, …

Evaluación de amenazasEvaluación de amenazas Universidades, comités de fenómenos globales, institutos, …Universidades, comités de fenómenos globales, institutos, …

Educación para prevenciónEducación para prevención Centros y Unidades educativas, (diferentes niveles)...Centros y Unidades educativas, (diferentes niveles)...

Ordenamiento y manejo del Ordenamiento y manejo del territorioterritorio Ordenamiento territorial, Desarrollo planificadoOrdenamiento territorial, Desarrollo planificadoterritorioterritorio

CUALES SON LOS RESULTADOS DE LOS INSTRUMENTOS GENERADOS POR EL SINAGER

• Apoya al SISRADE en la definición de Políticas y Estrategias en Gestión• Apoya al SISRADE en la definición de Políticas y Estrategias en Gestiónde Riesgo

• Apoya a la administración y toma de decisiones rápidas y efectivas en casosde atención y prevención de desastres (CONARADE)

• Apoya el Proceso de Planificación del Desarrollo y la Gestión de Riesgos• Comprensión de los procesos generadores de riesgo:• Comprensión de los procesos generadores de riesgo:

– Amenazas y Vulnerabilidades• Sustenta el enfoque integral:

– Económico, Social, Ambiental, Tecnológico.

• Orienta los planes y proyectos de desarrollo con un enfoque de gestión deriesgos (desarrollo urbano construcción de viviendas mas seguras dotaciónriesgos (desarrollo urbano, construcción de viviendas mas seguras, dotaciónde agua, desagüe, articulación vial, mejoramiento de las cadenasproductivas, etc.)

• Sustento técnico a las leyes y normativas sobre el desarrollo de proyectoscon visión de gestión de riesgos

BENEFICIARIOS INDIRECTOSBENEFICIARIOS INDIRECTOSDE LA INFORMACION GENERADA

• Las comunidades expuestas a

riesgos.riesgos.

• Todas las autoridades nacionales

responsables de prevención yresponsables de prevención y

atención de desastres.

• Organismos públicos y privados,Organismos públicos y privados,

ong’s relacionados con la G.R.

• La sociedad civil en general.La sociedad civil en general.

• Investigadores de la temática

APORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHISISTEMA DE ALERTA TEMPRANA Y GESTIÓN DE RIESGOS ASISTEMA DE ALERTA TEMPRANA Y GESTIÓN DE RIESGOS A

DESASTRES PARA DE LA GENERACIÓN Y DIFUSIÓN OPORTUNA DEL DATO METEOROLÓGICO e HIDROLÓGICO

SISRADESISRADE SOCIEDAD CIVILSOCIEDAD CIVIL ESTRATEGIA DEESTRATEGIA DEADAPTABILIDAD ALADAPTABILIDAD AL

ÁÁCAMBIO CLIMÁTICOCAMBIO CLIMÁTICO

PODER EJECUTIVO PLATAFORMA INTERINSTITUCIONAL DE

ALERTA TEMPRANASIAPAD ALERTA TEMPRANAAPORTE DE INF.APORTE DE INF.

A REDES DE A REDES DE INSTITUCIONESINSTITUCIONES

INTERNACIONALESINTERNACIONALES9 - PREFECTURAS

BOLETINES INFORMATIVOS CONTEXTUALIZADOS

SIAPAD

DE MONITOREO AL DE MONITOREO AL CAMBIO CLIMÁTICOCAMBIO CLIMÁTICO

329 - MUNICIPIOS

CONTEXTUALIZADOSEN ESPAÑOL, QUECHUA,

AYMARA, GUARANI

DIAGNOSTICO DE LA RED DIAGNOSTICO DE LA RED ÓÓDE OBSERVACIÓNDE OBSERVACIÓN

METEOROLÓGICAMETEOROLÓGICAMETEOROLÓGICAMETEOROLÓGICA

Estaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enactual funcionamientoactual funcionamiento

DespuésDespués deldel diagnóstico,diagnóstico, sese verificaverifica queque lala redreddede observaciónobservación convencionalconvencional dede SENAMHI,SENAMHI, quequef ncionaf nciona enen condicionescondiciones dede ope abilidadope abilidad estáestáfuncionafunciona enen condicionescondiciones dede operabilidad,operabilidad, estáestácompuestacompuesta porpor::

a) 40 estaciones climatológicasa) 40 estaciones climatológicasa) 40 estaciones climatológicas.a) 40 estaciones climatológicas.b) 84 estaciones termopluviométricas.b) 84 estaciones termopluviométricas.c) 85 estaciones pluviométricasc) 85 estaciones pluviométricasc) 85 estaciones pluviométricas.c) 85 estaciones pluviométricas.d)d) 73 73 estaciones automáticasestaciones automáticas

satelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación española282 TOTAL ESTACIONES EN ACTUAL 282 TOTAL ESTACIONES EN ACTUAL

OPERACIÓNOPERACIÓN

Estaciones Meteorológicas Estaciones Meteorológicas SinópticasSinópticas -- AASANAAASANA

3636 estacionesestacionesmeteorológicasmeteorológicas sinópticassinópticasadministradasadministradas porporAASANAAASANA.. GranGran parteparte deldelequipamientoequipamiento instrumentalinstrumentalequipamientoequipamiento instrumentalinstrumentalpertenecepertenece aa SENAMHISENAMHI..

LaLa informacióninformación quequeproporcionanproporcionan estasestasestaciones,estaciones, ayudanayudan parapararealizarrealizar loslos pronósticospronósticosmeteorológicosmeteorológicosmeteorológicosmeteorológicos..

Red de Observación Automática Satelital de Red de Observación Automática Satelital de donación Españoladonación Española

63 M t ló i63 M t ló i63 Meteorológicas63 Meteorológicas

10 Hidrológicas10 Hidrológicas

Esta Red de observación Esta Red de observación se constituye en la se constituye en la principal fuente de principal fuente de información para la información para la l b ió dl b ió delaboración deelaboración de

pronósticos y alertas.pronósticos y alertas.

DIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELTRABAJO OPERATIVO TRABAJO OPERATIVO

DE LA UNIDAD DE DE LA UNIDAD DE PRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DE

SENAMHISENAMHISENAMHISENAMHI

Diagnóstico del Sistema de Análisis Diagnóstico del Sistema de Análisis y pronósticos y pronósticos

A liA li l bl b i fi f ó tió tiAnalizaAnaliza yy elaboraelabora informesinformes yy pronósticospronósticosmeteorológicos,meteorológicos, dosdos vecesveces alal díadía..LaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel sistemasistema TWISTWIS estáestáLaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel sistemasistema TWISTWIS estáestálimitadolimitado porpor lala utilizaciónutilización dede metodologíasmetodologías dedeanálisisanálisis yy pronósticospronósticos..análisisanálisis yy pronósticospronósticos..LaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel PCGIDDSPCGIDDS 3232,, estáestálimitadalimitada porpor faltafalta dede entrenamientoentrenamiento adecuadoadecuado..ppNoNo sese cuentacuenta concon lala implementaciónimplementación dede unun modelomodelometeorológicometeorológico concon parametrizacionesparametrizaciones localeslocales queque

ii dd ó ió igenerengeneren proyeccionesproyecciones dede pronósticospronósticos concon mayoresmayoresresolucionesresoluciones temporalestemporales yy espacialesespaciales..

Herramientas de usoHerramientas de usoHerramientas de usoHerramientas de usoactual para la actual para la ppelaboración de elaboración de

pronósticospronósticospp

Herramientas estadísticas para la obtención Herramientas estadísticas para la obtención de líneas de tendencia de comportamiento de líneas de tendencia de comportamiento de los distintos parámetros meteorológicosde los distintos parámetros meteorológicos

TEMPERATURAS CHARAÑA Comportamiento de la Precipitación Total Estación San Borja últimos 10 años

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

100150200250300350400450

mm

-5,0

0,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

DI ASCHARAÑA MAX CHARAÑA MIN MEDIA Linear (MEDIA)

050

100

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

PCPN Normal

TEMPERATURAS ORURO

15 0

20,0

Comportamiento de la Precipitación Total Estación Guayaramerin últimos 10 años

400450500

0,0

5,0

10,0

15,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 050

100150200250300350400

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

mm

D IA S

ORURO M AX ORURO M IN M EDIA Lineal (M EDIA)

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

PCPN Normal

PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL IRI PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL IRI –– NOAA NOAA PARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MAR

TABLE - IRI Probabilistic ENSO Forecast for NINO3.4 Region - Made in August 2007g

SeasonSeason La NiñaLa Niña NeutralNeutral El NiñoEl NiñoSeasonSeason La NiñaLa Niña NeutralNeutral El NiñoEl Niño

ASO 2007ASO 2007 60%60% 39%39% 1%1%

SON 2007SON 2007 58%58% 41%41% 1%1%

OND 2007OND 2007 56%56% 42%42% 2%2%

NDJ 2008NDJ 2008 53%53% 44%44% 3%3%

DJF 2008DJF 2008 50%50% 45%45% 5%5%

JFM 2008JFM 2008 45%45% 48%48% 7%7%

FMA 2008FMA 2008 40%40% 50%50% 10%10%FMA 2008FMA 2008 40%40% 50%50% 10%10%

MAM 2008MAM 2008 35%35% 51%51% 14%14%

AMJ 2008AMJ 2008 30%30% 51%51% 19%19%

MJJ 2008MJJ 2008 25%25% 50%50% 25%25%

PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL SENAMHI PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL SENAMHI CIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONESCIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONES-- CIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONESCIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONES

MAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAImágenes de Satélite GOES 12 utilizando el TWISImágenes de Satélite GOES 12 utilizando el TWIS

VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)

INFRA ROJO (IR)INFRA ROJO (IR)

VISIBLE (VIS)VISIBLE (VIS)

Imágenes con superpocisionImágenes con superpocisionImágenes con superpocisionImágenes con superpocisionde parámetros de parámetros

meteorológicos utilizando el meteorológicos utilizando el TWISTWISTWISTWIS

Utilización de corridas del Utilización de corridas del d l é i GFSd l é i GFSmodelo numérico GFSmodelo numérico GFS

aplicando PCGRIDDS32aplicando PCGRIDDS32

Temperatura HumedadTemperatura HumedadTemperatura, Humedad,Temperatura, Humedad,Presión, Vientos, otros.Presión, Vientos, otros.

Diagnóstico de la Diagnóstico de la Unidad de HidrologíaUnidad de Hidrología

LaLa presentepresente informacióninformación muestramuestra elel estadoestado actualactual dede lala redredhidrométricahidrométrica NacionalNacional queque elel SENAMHISENAMHI concon lala colaboracióncolaboración

Estaciones HidrológicasEstaciones Hidrológicas

hidrométricahidrométrica Nacional,Nacional, queque elel SENAMHI,SENAMHI, concon lala colaboracióncolaboracióndede diferentesdiferentes instituciones,instituciones, vieneviene administrandoadministrando

Estaciones HidrológicasEstaciones Hidrológicas20072007

Estaciones SENAMHIEstaciones SENAMHI 4646Proyecto Pilcomayo Proyecto Pilcomayo –– SENAMHISENAMHI 1515SEMENASEMENA 22SEMENASEMENA SENAMHISENAMHI 55SEMENASEMENA -- SENAMHISENAMHI 55CoraniCorani 1010MisicuniMisicuni 11Ofic de riesgos (La Angostura)Ofic de riesgos (La Angostura) 11Ofic. de riesgos (La Angostura)Ofic. de riesgos (La Angostura) 11Proyecto Lago Poopó UMSAProyecto Lago Poopó UMSA 44OTN EVARSAOTN EVARSA 55SEARPISEARPI 66SEARPISEARPI 66

TotalTotal 9595

Además funcionan 42 estaciones Además funcionan 42 estaciones hidrométricas, solo niveles del SHNhidrométricas, solo niveles del SHN

El diagnostico realizado de la red hidrométrica Nacional El diagnostico realizado de la red hidrométrica Nacional ggha permitido elaborar el siguiente gráfico, que muestra el ha permitido elaborar el siguiente gráfico, que muestra el comportamiento a lo largo del tiempo del número de comportamiento a lo largo del tiempo del número de estaciones instaladas en el País.estaciones instaladas en el País.

160

180

on

100

120

140

con

Info

rmac

io

60

80

100

de E

stac

ione

s

20

40

Num

ero

0

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

EnEn lala actualidadactualidad volumenvolumen dede informacióninformación almacenadaalmacenada enen lala basebase dededatosdatos correspondecorresponde alal siguientesiguiente detalledetalleRED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS –– RED CLASICA RED CLASICA -- HYDRACCESSHYDRACCESS

ááNiveles instantáneosNiveles instantáneos 4.296.3914.296.391

Caudales líquidos instantáneosCaudales líquidos instantáneos 2.089.8592.089.859

Sólidos en suspensión, concentraciónSólidos en suspensión, concentración 50.00050.000Sólidos en suspensión, concentraciónSólidos en suspensión, concentración 50.00050.000

Calidad de aguasCalidad de aguas 90.00090.000

Lluvia diariaLluvia diaria 7.800.0007.800.000

Estaciones automáticasEstaciones automáticas 200.000200.000

RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS -- MODERNIZADASMODERNIZADAS

Proy. Español, desde el 10/05/06, Proy. Español, desde el 10/05/06, 134.544134.544

Proyecto Francés, desde 14/11/06, Proyecto Francés, desde 14/11/06, 26.19126.191

T t lT t l NºNº dd d td t l dl d HYDRACCESSHYDRACCESS 1414 686686 985985TotalTotal NºNº dede datosdatos almacenadosalmacenados enen HYDRACCESSHYDRACCESS:: 1414..686686..985985

EsteEste volumenvolumen dede información,información, introducidaintroducida enen elel lala basebase dede datos,datos,correspondecorresponde alal 9090%% dede lala existenteexistentecorrespondecorresponde alal 9090%% dede lala existenteexistente..

DeDe esteeste 9090%% solosolo elel 4040 %% estaesta criticadacriticada yy validadavalidada

REQUERIMIENTOS PARA EL REQUERIMIENTOS PARA EL ÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICA

Con la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada einformación criticada y validada; se entrara a la información criticada y validada; se entrara a la modelación hidrológica de las principales cuencas del modelación hidrológica de las principales cuencas del P íP íPaís.País.La modelización de las cuencas permitirá generar La modelización de las cuencas permitirá generar caudales a partir de precipitaciones, en cursos de ríos caudales a partir de precipitaciones, en cursos de ríos p p p ,p p p ,donde no se tienen estaciones hidrométricas, ampliando donde no se tienen estaciones hidrométricas, ampliando de esta manera la información.de esta manera la información.La modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deinformación en tiempo real, permitirá generar información en tiempo real, permitirá generar información destinada a la alerta temprana y al información destinada a la alerta temprana y al pronostico hidrológicopronostico hidrológicopronostico hidrológico.pronostico hidrológico.Se generará el Balance Hídrico Nacional tendrá una Se generará el Balance Hídrico Nacional tendrá una periodicidad Bianualperiodicidad Bianual

ACTIVIDADES EN PROCESOACTIVIDADES EN PROCESOGENERACIÓN DE

POLITICAS PUBLICAS DE PREVENCIÓN/MITIGACIÓN

GENERACION DE PRODUCTOS CON VALOR AGREGADO SECTORIALES

MINISTEROMINISTERIO DE SALUD

MINISTERIOPLANIFICACIÓN VIDECI MDRAyMA

MINISTEROMEDIO

AMBIENTEVIPFE

1 G ió

1. Incidencia de vectoresinfluenciadospor los

1. Información anticipadapara la elaboración

1. Generación decartografíatemática para alimentar el

1. Elaboración de índices Agrometeorologicos para 6 cultivos

1. Generacióndeproyecciones deescenariosde cambio 1 Generacióncambios de

temperaturay humedad.

2. Incidencia de lastemperaturas

elaboraciónde mapas temáticos de sequia,inundación,granizo.

alimentar elSINAGER.

2. Monitoreo de lascondicionesadversas

6 cultivospriorizados.

2. Cartografía temática de amenazasmeteorológic

de cambioclimáticopara fines de siglo,orientados a la

1. GeneracióndeParámetrosconstructivos, curvas I-D-F a nivel temperaturas

en IRA’s y EDA’s.

3. Mapas de amenazas a áreas

g2. Aporte de

identificaciónde Amenazas para la construcciónd l

para la toma dedecisiones.

3. Incidencia en la generación d líti

gas a la agricultura.

3. Generación deinformación

t

implementación de medidas de adaptación/mitigación.

2 Z ifi ió

Municipal.2. Balance

HídricoNacional.

áreasvulnerables a potencialesepidemias.

de los mapas nacionalesde riesgo.

de políticaspúblicas de Prevención –Mitigación.

permanentepara el seguroagrícola.

2. Zonificaciónde áreas vulnerablesal cambio Climático..

GENERACIÓN DEGENERACIÓN DEGENERACIÓN DEGENERACIÓN DEMAPA DE ZONAS MAPA DE ZONAS S SC SS SC SSUSCEPTIBLESSUSCEPTIBLESA SEQUIAA SEQUIA

GENERACIÓN DE GENERACIÓN DE MAPA DE ZONAS MAPA DE ZONAS SUSCEPTIBLESSUSCEPTIBLESA INUNDACIONA INUNDACION

ACCIONES INMEDITAS PARA LA ACCIONES INMEDITAS PARA LA Ó ÓÓ ÓINTENSIFICACIÓN DE GESTIÓN DE INTENSIFICACIÓN DE GESTIÓN DE

RIESGOS A NIVEL NACIONALRIESGOS A NIVEL NACIONAL1.1. Ley No.2140 Marco legal específico.Ley No.2140 Marco legal específico.

G ó d lí l dG ó d lí l d2.2. Generación de Políticas integrales deGeneración de Políticas integrales deGestión de Riesgo en el marco de la Gestión de Riesgo en el marco de la ggNCPE.NCPE.

33 Generación de una estrategia nacionalGeneración de una estrategia nacional3.3. Generación de una estrategia nacionalGeneración de una estrategia nacionalpara la transferencia del riesgo.para la transferencia del riesgo.

4.4. Generación e implementación de Generación e implementación de mecanismos financieros orientados a mecanismos financieros orientados a fortalecer la Gestión del Riesgo.fortalecer la Gestión del Riesgo.

Orlando Sanjines V.

Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de Colombia


Sistema nacional de alerta temprana

del IDEAMVigilancia, pronóstico y alerta de amenazas

hidrometeorológicas y climáticas

para la gestión del riesgo Taller Subregional “Oportunidades para fortalecimiento

de capacidades para la predicción climática y alerta temprana frente al cambio climático”Lima, Perú 16-17 de abril de 2009

Ernesto Rangel Mantilla

Meteorólogo.

Subdirector de Meteorología



Conocimiento del riesgo

Vigilancia de las amenazas y servicio de alertas

Diseminación de las alertas

Conciencia pública y preparación para actuar

Elementos de un sistema de alerta temprana (conceptualización)

R= F( A, V)

Hidrometeorológicas, climáticas

Comunicaciones, Los Medios, tecnologías

Educación, Plan de Evacuación o emergencia; seguros, prohibiciones y restricciones ambientales o de uso del suelo

El riesgo de desastre es función de la amenaza y de la vulnerabilidad



Mar Caribe

Océano

Pacífico

Vientos alisios del Noreste(hemisferio

norte)

Vientos alisios del Sureste (hemisferio

sur)

Zona de convergencia Intertropical

BB

0°C



Distribución espacial de la precipitación anual en Colombia

REGIONREGION

ANDINA:ANDINA:Dosestacionessecas y dos estacioneslluviosas:

LLANOS LLANOS ORIENTALES:ORIENTALES: Unaestación lluviosa y otra seca

AMAZONIA :AMAZONIA : Unaestación lluviosa y una estación seca a mitad de año

REGION CARIBE: Una estaciónseca y un estaciónlluviosa

REGION REGION PACIFICAPACIFICA:::estación lluviosa la mayoría del año

500mm/año

15000 mm/año



Mapa de precipitación diaria

DailyRainfallmap



Anomalía de lluvia en los años 2007 y 2008

Los tonos naranja indican

lluvias por debajo del promedio.

Los tonos azules indican

lluvias por encima del promedio

ANEXO 5.4

Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas yprogramas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Colombia


Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de Colombia Vigilancia

Datos meteorológicos horarios (clave METAR) y trihorarios (clave SYNOP)Datos de altura (clave TEMP)Información diaria: lluvia 24 horas de 450 estaciones, lluvia mensualRed hidrometeorológica automática del IDEAM para vigilancia hidrometeorológica(235 estaciones)Estaciones satelitales GOES y NOAA



GOES E

• El IDEAM opera una red automática satelital conectada al satélite GOES E

• 235 estaciones: 175 Met y 50 Hid, 10 de ellas mareográficas

Red hidrometeorológica automática del IDEAM para vigilancia hidrometeorológica



Recepción satelital GOES y NOAA

Recepción del satélite GOES cada

media hora



Redes locales de vigilanciahidrometeorológica en algunas

ciudades o sitios

Red de Medellín. Proyecto AVNHEWS (AMVA- NOAA)Red de ManizalesRed de la cuenca del Combeima en Ibagué. Proyecto COSUDERedes pequeñas del sector hidroenergético: ISAGEN, ISA, EPM, EMGESA, URRA, CHIVOR,Red nacional de CENICAFE y regional de CENICAÑA


Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de ColombiaPronóstico: modelos en

uso en el IDEAM

Modelos meteorológicos globalesModelos meteorológicos regionales o de mesoescalaModelos basados en climatología para deslizamientos e incendios forestalesModelos climáticos



Modelo WRF para Bogotá

Modelo WRF para el Mar

Caribe

Modelo WRF adaptado para

Colombia


Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de ColombiaModelo climático CPT para

ColombiaMinisterio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de Colombia


Estructura actual de operación del Servicio de Pronóstico y Alerta

Hidrología

Ecosistemas e información ambiental

Meteorología

Análisis y

pronósticos meteorológicos



Alertas medioambientales para todo el país o para regiones específicas

• Boletin• Aviso• Alerta

ComunicadosEspeciales

Usuarios con prioridad

Dirección para la Prevención y Atención de

Desastres - DPAD

Defensa Civil

Cruz Roja

Presidencia deLa República

Crecientes súbitas

Crecientes lentas

Deslizamientos por lluvias

Heladas

Incendios forestales

Sequías (el NIÑO)

Lluvias intensas (LA NIÑA)

Huracanes

Altas y bajas temperaturas



DPAD:

Flujo de las alertas

32 CREPADs

CLOPADS



Fenómenos hidrometeorológicos severos en

Colombia

• Crecientes súbitas• Lluvias intensas que originan

deslizamientos de tierra• Vendavales- Minitornados• Granizadas• Oleaje alto por colas de frentes fríos• Huracanes y tormentas tropicales



EL BANCO 2000-2008

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

5,50

6,00

6,50

7,00

7,50

8,00

8,50

9,00

9,50

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

N IV E L (m)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 COTA DE INUNDACION

2ª. Temporada de lluvias

Nivel del río Magdalena en El Banco

Septiembre



Registro de vendaval en la ciudad de Cali-28 de enero de 2009

Eventos extremos recientes

Registro de creciente en la zona fronteriza con Ecuador 16 de febrero de 2009

Granizada en Bogotá: febrero de 2008



Huracán JOAN 1988Huracán IVAN CAT 5 2007



ResumenVigilancia

• El servicio hidrometeorológico y ambiental que presta el IDEAM opera dentro del concepto de “gestión del riesgo”.

• Algunas ciudades han comenzado a crear sus propios SAT en atención al crecimiento de la vulnerabilidad y como adaptación al cambio climático.

• La información meteorológica horaria de los aeropuertos apoya las labores de vigilancia de fenómenos severos; sin embargo en horas de la noche es escasa. No hay radares meteorológicos.



ResumenVigilancia (2)

• La red de altura requiere expansión principalmente hacia las zonas de frontera. Se ha invertido en redes automáticas y con capacidad satelital para acceso a información en tiempo real.

• Se ha mejorado el conocimiento de las variables hidrometeorológicas a escala nacional y regional.

• A nivel local se requieren redes más densas para monitoreo en tiempo real de fenómenos localizados en superficie (vientos montaña- valle y valle -montaña) considerando la compleja topografía nacional y los dos océanos.



ResumenPronóstico

• Existe un mayor acceso a modelos meteorológicos de centros meteorológicos mundiales y regionales. Se utilizan modelos adaptados a nuestra sub-región.

• Se requieren modelos de mayor resolución, que cuenten con más datos iniciales (incluyendo el cambio en el uso del suelo), para el pronóstico de fenómenos de tiempo severo (vendavales y las lluvias intensas), que generan crecientes súbitas y deslizamientos de tierra.

• En el caso de Colombia, y debido a la topografía, los eventos de deslizamientos de tierra y crecientes súbitas son los eventos severos de mayor recurrencia y que requieren pronóstico.



ResumenAlerta

• El IDEAM como servicio hidrometeorológico y ambiental suministra de manera operativa las alertas al Sistema Nacional para la Prevención y Atención de Desastres.

• Hay muchos fenómenos de “tiempo severo”localizados como las crecientes súbitas y los deslizamientos de tierra, que debido a sus características espaciales y temporales reducidas pasan desapercibidos. Por otro lado, los tiempos para la emisión de las alertas son muy breves, lo que no permite llegar a las comunidades de manera oportuna.

• Se están apoyando los SAT locales en comunicación con el IDEAM



Retos hacia el futuro

• La población colombiana tiende a concentrarse en las ciudades, por lo que la vulnerabilidad a los desastres aumenta vertiginosamente.

• Las ciudades están creando su propio clima por las actividades humanas. Esto requiere establecer sistemas locales de alerta que se basen en los actuales sistemas nacionales, propendiendo a que las comunidades los puedan operar y con base en la información técnica tomar las mejores decisiones.

• El IDEAM debe descentralizar sus actividades de pronóstico y alerta para precisar más su información en atención a las necesidades de sus usuarios. Esto requeriría la instalación de redes de monitoreo mas densas, operadas de manera concertada con organismos regionales y locales. Esta información de mayor detalle permitirá analizar, modelar y pronosticar fenómenos de escala temporal y espacial muy reducida.



Retos

• Descentralización de SATs en las regiones y las comunidades: se debe alcanzar un cubrimiento nacional y fortalecerlos en materia de tecnología y en su capacidad de divulgación de la información. Actualmente existen 32 Comités Regionales de Gestión del Riesgo para la Prevención y Atención de Desastres.

• Los SAT locales deben aprovechar los conocimientos y experiencia de las comunidades.

• Se debe propender por conformar un SAT integral que incorpore los siguientes elementos: a) manejo del riesgo en el sector agro (incorporar buenas prácticas y fortalecimiento institucional para gestión del riesgo); b) visión humanitaria; c) vigilancia epidemiológica, propendiendo por reducir el impacto en la salud de la población derivado de situaciones de emergencia.



Retos

• Utilizar la información meteorológica para beneficiode la planeación de la inversión, por ejemplo, en el sector educativo en el área rural (planificación).

• Adquirir nuevos equipos y tener más capital humano.

• Aumentar/mejorar el flujo de información entre los institutos de meteorología de la región.

• Trabajar para disminuir las causas de los desastres, reduciendo las condiciones de vulnerabilidad (prevención). De esta forma se debería enfatizar más en la intervención de las causas de los desastres.



Retos

• Se debe aumentar la conciencia pública sobre los riesgos, diseminar alertas oportunas y claras y fortalecer la preparación y resistencia de las comunidades. Por eso el tema de la educación en la gestión del riesgo es fundamental.

• El país debe mejorar y detallar sus mapas de amenazas (mapas de vulnerabilidad).



MUCHAS GRACIAS

Oportunidades para el fortalecimiento de capacidades para la predicción climática y alerta temprana frente al cambio

climático

Secretaría General de la Comunidad AndinaLima, 16 de abril del 2009

LA EXPERIENCIA DEL ECUADOR

Carlos Páez PérezINAMHI

Ecuador

INAMHI

• Organismo rector de las actividades hidrometeorológicas en el Ecuador y representante nacional ante la OMM

• Creado en agosto de 1961

• Institución autónoma, dependiente de la Secretaría Nacional del Agua

• Parte de la nueva arquitectura institucional para la gestión de riesgos– Contexto internacional (Hyogo, 2005)

– Contexto regional (CAPRADE, 2002)

Gestión de riesgos: el desafío

• CEPAL, 2003:– Aproximadamente el 33% de pérdidas directas e

indirectas (vidas humanas, infraestructura social y productiva) registradas en la región fue causado por eventos naturales adversos

• CAF, 1999:– El Fenómeno de El Niño (1997-1998) generó daños por un

valor de 2800 millones de dólares, equivalente casi al 15% del PIB de 1997

– Existe una coincidencia entre la ocurrencia de un gran desastre y la caída del PIB

Gestión de riesgos

• Nuevo marco constitucional:

– Art. 389: sistema nacional descentralizado de gestión de riesgo (funciones)

– Art. 390: descentralización subsidiaria (jurisdicción territorial)

– Secretaría Técnica de Gestión de Riegos

– Comité técnico científico

– COE

– SAT

Red hidrometeorológica básica

• 259 estaciones meteorológicas– 14 agrometeorológicas principales

– 2 climatológicas especiales

– 75 climatológicas ordinarias

– 32 climatológicas principales

– 18 pluviográficas

– 117 pluviométricas

– 2 radio sondas

• 145 estaciones hidrológicas– 71 limnigráficas

– 74 limnimétricas

Red complementaria

• INOCAR– Oceanográfico (6 continentales + 2 boyas)

• DGAC– Aeronáutica (23)

• Organismos de cuenca, de desarrollo regional o local– Proyectos especiales

• Privados

ANEXO 5.5Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas y programas existentes defortalecimiento de los sistemas de observación climática en Ecuador

Pronóstico del tiempo

• Herramientas– Información de superficie

• Celular / radio HF / IAT (DAGC) / telefonía convencional

– Cartas de altura en diferentes niveles troposféricos

• Satélites (Internet)

– Imágenes satelitales

• GOES 10 y 12

– Modelos de predicción numérica

• GFS / ETA / MM5-WRF* / LEADS

– Información estadística (probabilidad precipitación)

• Productos– Pronóstico 2 veces al día para 24 horas

– Predicción cuantitativa de precipitación

Pronósticos estacionales

• Herramientas– Modelo estadístico probabilístico

• CPT (perfiles sobre, bajo y normal)

• Productos– Mapas de probabilidades de precipitación y de

temperaturas máximas y mínimas (perfiles), cada mes, con horizontes de 3 meses

– Mapas de índices de riesgo agrometeorológico (arroz, maíz y soya) en base a precipitación y temperatura

Predicción del clima

• Herramientas– Modelos regionales y globales

• PRECIS (PACC – MAE/PNUD)

• TL59 - japonés

• Productos– Escenarios futuros

– Planificación hidrológica (WEAP)

SAT: objetivo general

• Facultar a las personas y comunidades que enfrentan amenazas de inundaciones a tomar acciones para reducir la gravedad de los impactos

CHONE COCA

SAT: objetivos específicos

• Desarrollar mapas de peligros

• Contar con un sistema fiable de pronósticos y alerta que funcione 24 horas al día

• Generar respuestas institucionales (uso del suelo, planificación urbana) e individuales adecuadas ante inundaciones

• Validar metodologías

• Desarrollar instrumentos de coordinación y comunicación

SAT: insumos

• Información básica– Hidrometeorológica (Qmáx, Pmáx, Pmensual)

– Parámetros físicos – morfométricos

– Topografía (perfiles transversales y longitudinales)

– Usos y tipos de suelos

• Modelos– FLOODRO Análisis de frecuencias

– HEC HMS Hidrológicos

– HYMO

– HEC RAS 3.1Hidráulicos

– HYMO

– Otros modelos agregados o distribuidos

SAT: estructura

COMUNIDADAUTORIDADES

SAT: productos

Modelos hidrológicos calibrados

SAT: productos

Mapas de peligros de inundaciones

SAT: próximos pasos

• Optimización de la red de observación hidrometeorológica, incluyendo estaciones automáticas que transmitan información en tiempo real

• Transferencia del sistema a operadores locales (COE cantonal / municipios) bajo la coordinación de la STGR

• Dar el salto de proyecto piloto a instrumento de gestión

Conclusiones

• El INAMHI y otros organismos han construido capacidad para desarrollar SAT

• Hace falta un proceso de validación y socialización de las metodologías

• Las limitaciones de la red de observación hidrometeorológica y del acceso a la información de entrada constituyen la principal limitación para los SAT

Posibilidades de cooperación

• Mejoramiento de la red

• Acceso a información en zonas de frontera

• Intercambio de experiencias y propuestas metodológicas

• Manejo de riesgos (información, experiencias, modelos de gestión)

Carlos Páez Pérez

[email protected](593 9) 7 776 316

www.inamhi.gov.ec

Iñaquito N36-14 y CoreaQuito, Ecuador

(593 2) 3 971 100(593 2) 2 241 874

SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGIA

ALERTA METEOROLÓGICO

LLUVIA Y TORMENTAS EN LA SELVA Nivel: NARANJA

Fecha y Hora de Publicación: Lima 23 de setiembre del 2007 13:00 Hora LocalFecha y Hora de Inicio de la Alerta: 25 de setiembre del 2007 07:00 Hora LocalDuración Esperada: 48 hrs.

Pronóstico:

El SENAMHI, prevé la ocurrencia de lluvias de moderada a fuerte intensidad acompañada de tormentas eléctricas y ráfagas de viento sobre la selva norte.

Lugares afectados: Ucayali, Huánuco, San Martín y Loreto.

Por otro lado, la selva sur (Madre de Dios) será afectada por ligero descenso de temperatura del aire debido a la incursión de un Friaje.

Nota: Ante cualquier cambio en la duración e intensidad de este evento meteorológico, el SENAMHI emitirá la información correspondiente

Término de alerta: jueves 27 de setiembre del 2007, 07:00 hrs.

ALERTA METEOROLOGICA

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología - SENAMHI

DIFUSION DEL PRONOSTICO HIDRO - METEOROLOGICO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



VALIDACION DEL MODELO ETA/SENAMHI

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Datos Datos observadosobservados

ÍÍndices observados ndices observados y pronosticaday pronosticada

CCM3CCM3 EOFEOF

RAMSRAMSconsensoconsenso

EvaluaciEvaluacióónny validaciy validacióónn

PrecipitaciPrecipitacióón, temperatura n, temperatura extremas pronosticadasextremas pronosticadas

EXEVEREXEVERC P TC P T

DCL, DMS, DGH, DCL, DMS, DGH, DGADGA

PRONOSTICO NUMERICO DINAMICO ESTADISTICO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



19 %50 %31 %

SNN

BN

16 %28 %56 %

15 %47 %38 %

SELVA NORTE

SELVA CENTRAL

SELVA SUR

SIERRA CENTRAL

SIERRA NORTE

VERT OCC.

VERT ORIENT.

COSTA SUR

COSTA CENTRAL

COSTA NORTE20 %50 %30 %

SNN

BN SNN

BN

20 %55 %25 %

SNN

BN

18 %58 %24 %

SNN

BN

21 %51 %28 %

SNN

BN

12 %54 %34 %

SNN

BN

30 %40 %30 %

SNN

BN

14 %15 %71 %

SNN

BN

23 %46 %31 %

SNN

BN

GENERAL DE METEOROLOGIA DCL/CP

HUANCABAMBA (DE)SN 11N 50 IQUITOS (DE)

BN 39 SN 50PUNO N 44

SN 17 BN 6N 37 RIOJA (DE)

BN 46 SN 27SAN JUAN (NDE) N 53

SN 21 BN 20N 29

BN 50 PUCALLPA (DE)HUAMACHUCO (NDE) SN 28

SN 14 N 28N 50 BN 44

BN 36CHIQUIAN (OND) SAN RAFAEL (DE)

SN 29 SN 31N 35 N 54

BN 36 BN 15CANTA (DE)

SN 14N 36

BN 50HUAYAO (NDE) G. KAYRA (NDE)

SN 39 SN 17N 28 N 44

BN 38 BN 39LIRCAY (ND)

SN 14N 22

BN 64PUQUIO (ND)

SN 14 CHUAPALCA (ND)N 29 SN 14

BN 57 N 29BN 57

ORCOPAMPA (NDE) CANDARAVE (NDE)SN 7 SN 7N 29 N 29

BN 64 BN 64

LEYENDA

Probabilidad de Ocurrencia de Lluvias

Superior

Normal

Deficiente

23,3 %46,7 %30 %

30 %36,7 %33,3 %

36,7 %40,0%23,3 %

40 % 33,3 % 26,7 %

40,0 % 36,7 % 23,3 %

36,7 % 33,3 % 30 %

30 % 33,3 % 36,7 %

23,3 % 36,7 % 40 %

FUENTE: MODELO CCM3 -SENAMHI

MODELOSGLOBALES

MODELOCONCEPTUAL =

= PRONOSTICOS ESTACIONAL DE CONSENSO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



•• PRONOSTICOSPRONOSTICOS

PERÚ Ministerio

del Ambiente



ANEXO 5.6

Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertastempranas y programas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Perú

PRONOSTICO DE LLUVIAS PRONOSTICO DE LLUVIAS PARA EL TRIMESTRE PARA EL TRIMESTRE

NOVIEMBRE 2008 NOVIEMBRE 2008 –– ENERO ENERO 20092009

PRONOSTICO TRIMESTRAL DE TEMPERATURAS EXTERMAS DELA AIRE

DIRECCION GENERAL DE METEOROLOGIA DCL

PRONÓSTICO DE TEMPERATURAS MÍNIMAS Y MÁXIMAS COSTA NORTE

TRIMESTRE: SETIEMBRE - NOVIEMBRE 2007

ZONA

LUGAR

TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA

SET - NOV 2007 15.7 ± 1.1 24.2 ± 1.0 14.0 ± 1.3 21.0 ± 1.0 14.5 ± 1.3 26.0 ± 1.0

CATEGORIA NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR NORMAL

CHICLAYO TRUJILLO

LA LIBERTAD

GUADALUPE

LAMBAYEQUE LA LIBERTAD

ZONA

LUGAR

TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA

SET - NOV 2007 16.6 ± 1.1 29.5 ± 0.9 16.1 ± 1.2 32.2 ± 1.0 21.0 ± 1.2 26.5 ± 1.0 20.1 ± 0.9 27.1 ± 1.0


NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL NORMAL A

INFERIOR NORMAL NORMAL A INFERIOR

CHULUCANAS PTO. PIZARRO TUMBES

TUMBES

PIURA

PIURA

DIRECCION GENERAL DE METEOROLOGIA DCL

PRONÓSTICO DE TEMPERATURAS MÍNIMAS Y MÁXIMASCOSTA CENTRAL y SUR

ZONA

LUGAR


SET - NOV 2007 14.2 ± 1.1 20.1 ± 1.0 12.7 ± 1.0 18.1 ± 1.0 14.1 ± 1.1 21.6 ± 0.9


NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR NORMAL

NORTE

HUARAL(NORTE) HUACHOCHANCAY

ZONA

LUGAR

TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA

SET - NOV 2007 13.2 ± 1.0 25.8 ± 1.0 14.4 ± 1.2 22.0 ± 1.1

CATEGORIA NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL A

INFERIOR NORMAL

SUR

CAÑETE(ESTE) CAÑETE

ZONA

LUGAR


SET - NOV 2007 14.3 ± 1.2 22.2 ± 1.3 10.8 ± 1.2 28.8 ± 1.0 12.0 ± 1.0 22.5 ± 1.0


NORMAL A INFERIOR

NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL A

INFERIOR NORMAL

TACNA

TACNA

PISCO

ICA

ICA

PROBABILIDAD DE TEMPERATURAS MINIMAS DEL AIRE (LIMA METROPOLITANA)

ESTIMACION DE VALORES DE TEMPERATURAS EXTREMAS (LIMA METROPOLITANA)

16

16.5

17

17.5

18

18.5

19

19.5

20

20.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

dic-08

DIAS

TEM

PER

ATU

RA

(º)

TEMP-PRONOSTICADA LIMITE NORMAL INFERIOR LIMITE NORMAL SUPERIOR

21

22

23

24

25

26

27

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

dic-08

DIAS

TEM

PER

ATU

RA

(º)

TEMP-PRONOSTICADA LIMITE NORMAL INFERIOR LIMITE NORMAL SUPERIOR

ANOMALIA DE LA TEMPERATURA MINIMA DEL AIRE

JUNIO – AGOSTO 2008

Zonas mas oscuras (Anomalías negativas) donde la temperatura mínima registro valores entre 2ºa 3 ºC por debajo del patrón normal en la estación de invierno.

PRONOSTICO DE LA TEMPERATURA MINIMA DEL AIRE

JUNIO – AGOSTO 2008

• ESTUDIOS E INVESTIGACIONES

• MONITOREO DE VARIABLES METEOROLOGICAS

• VIGILANCIA DE SISTEMAS ATMOSFERICOS CLAVES QUE INTERVIENE SOBRE EL COMPORTAMIENTO DEL CLIMA

• MONITOREO DEL FENOMENO EL NIÑO O LA NIÑA

• MAPAS CLIMATICOS (ATLAS)

TAREAS PARA LA TAREAS PARA LA LALA ELABORACION DEL ELABORACION DEL PRONOSTICO CLIMATICO Y ALERTASPRONOSTICO CLIMATICO Y ALERTAS

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PERÚ Ministerio

del Ambiente



Año Seco Año Humedo

Caracterización de periodos años secos / años humedosCaracterización de periodos años secos / años humedos

1914

-191

6

1918

-192

1

1924

-192

8

1929

-193

4

1935

-194

3

1947

-195

1

1954

-195

5

1956

-195

9

1960

-196

3

1964

-197

0

1973

-197

6

1982

-198

3

1984

-198

6

1987

-199

6

1997

-200

10

2

4

6

8

10

12

Per

iodo

s (a

ños)

CARACTERIZACION AÑOS SECOS Y HUMEDOS

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PERÚ Ministerio

del Ambiente



Periodos Niñas Definidos para el Area Niño 3.4Ene. 1951- Ago. 2007

jja 1954- mam 1956 22 mam 1964- def 1965 10jja 1970- mjj 1971 12jas 1971- def 1972 06mjj 1973- mjj 1974 13

mam1975- mam 1976 13son 1984- mjj 1985 09amj 1988- mjj 1989 14aso 1995- fma 1996 07jja 1998- amj 2000 23son 2000- efm 2001 05

Inicio - Fin Tot. Trim. Inicio - Fin Tot.Trim.

Últimos 20 años

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Periodos Niñas Definidos para el Area Niño 1+2Ene. 1951- Ago. 2007

def 1954- efm 1956 25 efm 1962- jja 1962 06efm 1964- ond 1964 10fma 1966- jas 1966 06jja 1967- mjj 1968 12mam 1970- jja 1971 16amj 1973- efm 1974 10

mjj 1975- def 1976 08efm 1985- son 1985 09amj 1988- nde 1989 08mam 1996- nde 1997 09amj 1999- nde 2000 08mjj 2001- nde 2002 07mam 2007- jas? 05?

Inicio - Fin Tot. Trim. Inicio - Fin Tot.Trim.

Últimos 20 años

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Vigilancia de sistemas atmosfVigilancia de sistemas atmosfééricos y monitoreo de las ricos y monitoreo de las variables meteorolvariables meteorolóógicas gicas

PERÚ Ministerio

del Ambiente



GRAFICO: VARIACION MENSUAL LATITUDINAL DEL APS

-39

-37

-35

-33

-31

-29

-27

-25

DIC

IEM

BR

E

EN

ER

O

FEB

RE

RO

MA

RZO

AB

RIL

MA

YO

JUN

IO

JULI

O

AG

OS

TO

SE

PTI

EM

BR

E

OC

TUB

RE

NO

VIE

MB

RE

LATI

TUD

NORMAL OBSERVADO

GRAFICO: VARIACION MENSUAL LONGITUDINAL DEL APS

-112

-107

-102

-97

-92

-87

-82

DIC

IEM

BR

E

EN

ER

O

FEB

RE

RO

MA

RZO

AB

RIL

MA

YO

JUN

IO

JULI

O

AG

OS

TO

SE

PTI

EM

BR

E

OC

TUB

RE

NO

VIE

MB

RE

LON

GIT

UD

NORMAL OBSERVADO

GRAFICO: ANOMALIAS DEL APS

-5

-3

-1

1

3

5

7

DIC

IEM

BR

E

EN

ER

O

FEB

RE

RO

MA

RZO

AB

RIL

MA

YO

JUN

IO

JULI

O

AG

OS

TO

SE

PTI

EM

BR

E

OC

TUB

RE

NO

VIE

MB

RE

PR

ES

ION

(hP

a)

ANOMALIA DE LA PRECIPITACION (%) ANOMALIA DE LA PRECIPITACION (%)

Julio 2008 Primera decada Agosto 2008

PERÚ Ministerio

del Ambiente



FRECUENCIA DE HELADAS METEOROLOGICAS FRECUENCIA DE HELADAS METEOROLOGICAS

3º DECADA DEL MES DE JULIO 1 DECADA DEL MES DE AGOSTO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



VIGILANCIA DE LAS CONDICIONES OCEANO-ATMOSFERICAS YBIOLOGICAS PESQUERAS: COMISION MULTISECTORIAL ENFEN-PERU

INTEGRANTES:

• IMARPE

• DHN

• SENAMHI

• IGP

• INRENA

• INDECI

PERÚ Ministerio

del Ambiente



ANOMALIA DE LA PRESION A NIVEL DEL MARJULIO

1-10 11-20

21-24

PERÚ Ministerio

del Ambiente



GRAFICO: ANOMALIA DE ESPESOR MULTIANUAL MENSUAL ENTRE 700 Y 1000 HpaMES: JULIO

-13

-8

-3

2

7

12

1960

1963

1966

1969

1972

1975

1978

1981

1984

1987

1990

1993

1996

1999

2002

2005

2008

MG

P

EN LA ATMOSFERA

COMPRESION(FRIA)

DILATACION(CALIDA)

DILATACION(CALIDA)

COMPRESION(FRIA)

PERÚ Ministerio

del Ambiente



COMITE MULTISECTORIAL ENCARGADO DEL ESTUDIO NACIONAL DEL FENÓMENO EL NIÑO

(ENFEN)

IMARPE - SENAMHI - IGP - DHN - INDECI - INRENA

COMUNICADO OFICIAL N° 07/2008 – ENFEN

El Comité Multisectorial encargado del Estudio Nacional del Fenómeno El Niño (ENFEN), con respecto a las condiciones océano-atmosféricas, biológico-pesqueras e hidrológicas, comunica a la ciudadanía lo siguiente:

CONDICIONES AL MES DE JULIO

1. El Anticiclón del Pacifico Sur (APS) presentó una intensidad inferior a su normal con anomalía de -4 Hpa., debilitando la intensidad del viento a lo largo de la costa peruana, lo que disminuyó el proceso de afloramiento costero.

2. A nivel de superficie predominaron vientos de dirección Sureste en gran parte del océano Pacífico ecuatorial, mientras que alrededor de 1500 msnm (850 hPa), el viento fue de dirección Este en el océano Pacífico occidental. En el Pacífico oriental se registraron vientos del Oeste, condición anómala para la época.

3. La temperatura máxima del aire registró valores superiores a lo normal en la costa norte y central con anomalías entre +1.0 a +1.5ºC; a excepción de Piura que presento anomalías negativas (-1.5ºC) y en Trujillo, así como en la costa sur valores normales. En cuanto a la temperatura mínima esta presentó anomalías positivas entre 1.0° y 2.0°C en la costa norte y central, en tanto en la costa sur se registraron valores normales.

4. La Temperatura Superficial del Mar (TSM) a lo largo del océano Pacífico ecuatorial, continuó presentando una disminución de las anomalías negativas, aunque en la RegiónNiño 4 presento una anomalía de -0.4°C. Para el océano Pacífico central, en la Región Niño 3.4, la anomalía fue de +0.1°C, mientras que en la Región Niño 3, se mantuvo en +0.5°C, valor similar al mes pasado. En el sector oriental (Región Niño 1+2), las anomalías se incrementaron de +0.5 a +0.8°C.

5. El Nivel Medio del Mar (NMM) en el océano Pacífico ecuatorial occidental presentó en general una tendencia hacia la normalización, aunque en el Océano Pacifico Oriental ycosta sudamericana disminuyó ligeramente su anomalía positiva y cobertura con respecto al mes anterior, registrándose valores alrededor de los 0.05 m.

6. El núcleo cálido de aguas subsuperficiales observado en meses anteriores en el océano Pacifico ecuatorial occidental se ha debilitado, y no se aprecia un incremento de energía en esa región. Mientras que en el Pacífico ecuatorial oriental persistió el núcleo conanomalías de +4.0°C entre los 50 y 100 m de profundidad, que ocasionó el incremento de las TSM en la costa norte y centro del Perú.

7. En general, la anomalía de la TSM en el litoral peruano se incrementó ligeramente con respecto al mes anterior, mostrando en promedio para la costa norte +1.5°C, para la costa central +1.0°C y la costa sur +0.5°C.

1. El NMM en el litoral peruano, continuó en general con anomalías positivas superiores a los 0,10 m, registrándose en Chimbote la mayor anomalía (+0.19 m).

2. En la región sur las mejores zonas de pesca de anchoveta se ubicaron entre La Planchada y Mollendo dentro de las 20 mn de la costa y por debajo de los 20 m de profundidad. Con respecto a la presencia de bonito frente al Callao, probablemente se debió a la persistencia de aguas oceánicas cerca de la costa central.

3. Los caudales promedios mensuales registrados en los principales ríos de la costa presentaron valores similares a sus promedios normales, excepto el río Santa que registró valores ligeramente inferiores.

4. Los volúmenes promedios almacenados en los principales reservorios ubicados en la costa peruana disminuyeron, a excepción de Poechos y Tinajones que mantuvieron su capacidad máxima útil, mientras que en Aguada Blanca y El Frayle incrementaron su volumen en 13% y 1% respectivamente, con respecto al mes de junio.

PERSPECTIVAS PARA LOS MESES DE AGOSTO A SETIEMBRE 2008 1. Se prevé, que la temperatura mínima del aire presente valores superiores a su normal en

la costa norte, ligeramente superior en la costa central y normal en la costa sur; mientras que la máxima presente valores inferiores en la costa norte y normal en la costa central ysur.

2. Se espera cielo cubierto en la costa norte durante las mañanas, mientras que en gran parte de la costa central será cielo mayormente cubierto, con presencia de lloviznas yalgunos días con brillo solar.

3. Las anomalías de la TSM en la costa norte del Perú continuaran ligeramente superiores,aunque con valores menores a lo registrado en el mes de julio, mientras que en la costa central y sur se espera una tendencia hacia su normalización. El NMM en toda la costa peruana seguirá presentando valores ligeramente superiores.

4. La tendencia actual de los indicadores del proceso reproductivo de la anchoveta muestran un escenario favorable para el desove principal de invierno.

5. La mayoría de modelos climáticos internacionales, indican que continuaría el proceso de normalización en el océano Pacífico ecuatorial central, con una anomalía promedio alrededor de 0.0°C para el trimestre agosto-octubre. Por otro lado, algunos modelos están indicando el gradual debilitamiento de las condiciones cálidas en el sector oriental del océano Pacífico ecuatorial, a partir de dicho trimestre.

CONCLUSION Las variables océano-atmosféricas en el océano Pacífico ecuatorial oriental y costa norte del Perú continúan presentando condiciones cálidas. Además, a finales del mes se observó el repliegue de las aguas cálidas oceánicas, frente a la costa del Perú. Por lo tanto, de acuerdo con la evolución de las variables observadas a macroescala ylocales, se espera en la costa peruana, una tendencia a su normalización para los próximos dos meses. El Comité Técnico del ENFEN seguirá informando oportunamente a la ciudadanía sobre la evolución de las condiciones ambientales.

Lima, 05 de agosto del 2008

Para mayor información, visite las páginas electrónicas: www.imarpe.gob.pe www.senamhi.gob.pe www.dhn.mil.pe

www.igp.gob.pe www.inrena.gob.pe www.indeci.gob.pe

MAPAS CLIMATICOS / ATLASMAPAS CLIMATICOS / ATLAS

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PERÚ Ministerio

del Ambiente



PERÚ Ministerio

del Ambiente



Las red de monitoreo hidrológico actualmente en el país cuenta con 140 estaciones y ha sido modernizada con estaciones automáticas que cumplen los siguientes objetivos:

a) Alerta hidrológica

b) Balances Hídricos

d) Desarrollo productivo

e) Saneamiento, hidroeléctricidad

e) Impacto del cambio climático

RED DE ESTACIONES

Balsas

Pte. Internacional

PERÚ Ministerio

del Ambiente



MONITOREO HIDROLMONITOREO HIDROLÓÓGICO EN TIEMPO REALGICO EN TIEMPO REAL

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P R O M . H IS T

Con la Información obtenida de la red de estaciones se realiza el monitoreo de los niveles de agua y caudales de los principales ríos del Perú

SISTEMAS DE ALERTA HIDROMETEOROLÓGICO

El monitoreo de las condiciones hidrológicas, permite emitir alertas oportunas ante la probable ocurrencia de eventos hidrológicos extremos (crecidas , huaycos, etc). Actividad que se realiza en forma coordinada con INDECI, Gobiernos Regionales, Gobiernos Locales y el apoyo de los medios de comunicación.

Actualmente el SENAMHI viene corriendo los modelos Sacramento HFS, EHF y HEC - RAS. Estos modelos permiten realizar pronósticos de caudales de los ríos más importantes del Perú, así como detectar áreas críticas, sensibles a desbordes e inundaciones.

Modelo Sacramento EHF Modelo Sacramento HFS Modelo HEC-RAS(Simulación de Desbordes)

PRONÓSTICO NUMÉRICO HIDROLÓGICOSITUACIÓN HIDROLÓGICA NACIONAL

CONDICIONES ACTUALES Y TENDENCIA HIDROLÓGICA

PERSPECTIVAS DE LAS CONDICIONES HIDROLÓGICAS (VÁLIDO 24 HORAS)

ALERTAS

El Balance Hídrico contiene información sobre la disponibilidad de recursos hídricos a nivel de cuenca, como base para la planificación y la gestión del agua.

El Atlas hidrológico comprende información de los parámetros geomorfológicos y la distribución areal de: precipitación, temperatura, humedad relativa, evapotranspiración, etc.

El Estudio ENOS, es una evaluación del impacto hidrológico de los eventos ENOS.

El Estudio de Sequías, permite pronosticar las tendencias futuras de los caudales en cuencas pilotos, en apoyo a sus actividades socio-económicas.

ESTUDIOS DE APOYO MULTISECTORIAL COMPROMISOS INTERNACIONALESCOMPROMISOS INTERNACIONALES

El Balance Hídrico contiene un estudio de la cuantificación de las variables del ciclo hidrológico a nivel nacional como una contribución del Perú al Balance Hídrico Mundial desarrollado en el marco del PHI

Mapa de Zonas Hiperaridas, Aridas, SemiAridas, Sub Húmedas Secas y Húmedas del Perú, estudio que se realizo en el marco del PHI.

ATLAS DE SEQUIA, estudio que se realizará con el CAZALAC y PHI UNESCO el año 2008

Presidencia del Comité Nacional para el Programa Hidrológico Internacional del Perú (CONAPHI-PERÚ)

PRODUCTOSPRODUCTOSHIDROLHIDROLÓÓGICOSGICOS

DEFINIENDO EL PROBLEMA

INCREMENTO DE LA TEMPERATURA GLOBAL (IPCC, 2007)

INCREMENTO DE EMISIONES DE GEI

IMPACTOS CLIMATICOS REGIONALES Y LOCALES

EN PERURECURRENCIA DE EVENTOS EXTREMOS DE ESCALA GLOBAL (ENSO)

TOPOGRAFIA COMPLEJA : DIVERSIDAD DE EVENTOS EXTREMOS HIDROMETEOROLOG.

¿?POBREZA,DESORGANIZACION

ESCASA INVESTIGACION AL RESPECTO Y POCA DIFUSION DE TRABAJOS REALIZADOS

ALTA VULNERABILIDAD

SECTORES

ENERGIA

TURISMO

TRANSPORTE

AGRICULTURA

PESCA

RRHH

SALUD

EDUCACION

COMERCIO

SENAMHI

NUESTRAS OPORTUNIDADES

GENERAR CONOCIMIENTO SOBRE CAMBIO CLIMATICO EN EL PERU

INCORPORAR PROPUESTAS A

LOS PROCESOS DE PLANIFICACION YGESTION DEL DESARROLLO

LOCAL Y REGIONAL

GARANTIZAR EL DESARROLLO SOSTENIBLE Y

SEGURIDAD NACIONAL

SISTEMA NACIONAL DE INFORMACION CLIMATICA

INDICADORES DE CAMBIO CLIMATICO

ESCENARIOS CLIMATICOS REGIONALES

ESTUDIOS DE VULNERABILIDAD ACTUAL Y FUTURA POR SECTORES

PROPUESTAS DE ADAPTACION ACTUAL Y FUTURA

• AGRICOLA

• PESQUERO

• ENERGIA

• RECURSOS HIDRICOS

• SOCIAL ECONOMICO, ETC.

• SISTEMAS DE ALERTAS OPERACIONALES HIDROMET.

Regionalización

MODELO GLOBAL : ~ 300 MODELO GLOBAL : ~ 300 KmKm MODELO REGIONAL

60 km

20 km

RAMS

ANALISISMapas de Escenarios

SIG

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PROYECTOS EN PROYECTOS EN CAMBIO CLIMATICOCAMBIO CLIMATICO

ACTIVIDADES QUE SE DESARROLLANACTIVIDADES QUE SE DESARROLLANDGM / DGH / DGA /DGIADGM / DGH / DGA /DGIA

• Caracterización Climática• Detección de tendencias e indicadores de los

Cambios actuales en el Clima• Generación de Escenarios Futuros del Clima• Estimación de escenarios de disponibilidad

hídrica futura y para gestión de los RRHH.• Estudios de evaluación agroclimática:

impactos cultivos, rendimientos, riesgos climáticos

• Apoyo en el monitoreo GEI

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Proyecto:

“SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO – 2009”

• Generación de escenarios regionales a nivel nacional y en cuencas Mayo y Santa

• Determinación de la relación entre el cambio climático, retroceso glaciar y los impactos en la disponibilidad del agua en el Perú

• Análisis priorizado de los obstáculos, vacíos y necesidades del sistema de observación del clima y la investigación en cambio climático

PERÚ Ministerio

del Ambiente



CARACTERIZACION CLIMATICA

Temperatura Máxima Precipitación Total anualTemperatura Mínima

PERÚ Ministerio

del Ambiente



TENDENCIA DE PRECIPITACIONTENDENCIA DE PRECIPITACION

PERÚ Ministerio

del Ambiente



ESCENARIOS DE PRECIPITACION AL 2030

Distribución espacial del cambio de precipitación (%) anual y la precipitación

extrema percentil 95 al 2030 CCSM/RAMS-SENAMHI

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Sub Proyecto: Determinación de la relación entre el cambio climático, retroceso glaciar y los impactos en la

disponibilidad del agua en el Perú

CAMPAÑA I, II, y IV

Aforo en la laguna Parón – MI

Quebradas que drenan a la laguna Parón

Aforo – Integrador ALaguna Llanganuco

SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Sub Proyecto: Análisis priorizado de los obstáculos, vacíos y necesidades del sistema de observación del clima y la

investigación en cambio climático

SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Objetivo: Generar un diagnostico de la red observacional climática nacional y diseñar una red optima para el monitoreo del cambio climático formulando un perfil de proyecto para su implementación.

OTROS PROYECTOS SOBRE GENERACION DE ESCENARIOS OTROS PROYECTOS SOBRE GENERACION DE ESCENARIOS CLIMATICOS FUTUROSCLIMATICOS FUTUROS

PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005

PRAA PRAA –– Fase 0, 2007Fase 0, 2007

PACC, 2008PACC, 2008--2009 (en ejecuci2009 (en ejecucióón)n)

PRAA PRAA –– Fase I, 2008 (en ejecuciFase I, 2008 (en ejecucióón)n)

PERÚ Ministerio

del Ambiente



SENAMHI SENAMHI –– U. Kassel Alemania, 2008U. Kassel Alemania, 2008--2009 (en ejecuci2009 (en ejecucióón)n)

Proyecto MINAMProyecto MINAM--MINEMMINEM--BM 2009 (en BM 2009 (en ejecuciejecucióón)n)

Proyecto de gestión de Recursos Hídricos en la Cuenca del

río Santa e Influencia del proyecto Chavimochic.

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Universidad de Kassel, Alemania

En ejecución

Proyecto de Adaptación al Cambio Climático en Cuzco y Apurímac

Actividades del SENAMHI:

•Generación de escenarios de cambio climático•Zonificación hidrológica y escenarios de disponibilidad hídrica•Evaluación de riesgos agroclimáticos en cultivos de seguridad alimentaría

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PROYECTO MINAM-MINEM-BM: Evaluación del impacto del cambio climático en la disponibilidad hídrica de las cuencas con aporte hidroglaciar del Perú. Cuenca de los ríos Santa, Rímac y Mantaro

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Áreas con masa glaciar:Cuencas del río Santa, Cuenca del río Rímac Cuenca del río Camana- Majes, yCuenca del río Vilcanota.

Monitoreo del retroceso de glaciar y evaluación de la disponibilidad hídrica

Proyecto: Regional Andino de adaptación al cambio climático PRAA (Fase I)

PERÚ Ministerio

del Ambiente



Periodo 1965 - 2005

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La cuenca del río Urubamba muestra un incremento de

la precipitación en los últimos 40 años

PRAA, 2007PRAA, 2007CUENCA DEL RIO URUBAMBACUENCA DEL RIO URUBAMBA

Periodo 1965 - 2005

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SAN JUAN DE JARPA

PILCHACA

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QUINUA

Gran parte de la cuenca del Mantaro muestra una

disminución de la precipitación en los últimos 40 años

(PERIODO DEF)

PRAA, 2007PRAA, 2007CUENCA DEL RIO MANTARO (PRAA, 2007)CUENCA DEL RIO MANTARO (PRAA, 2007) Escenarios climáticos al 2100 cuenca del Urubamba – A1B , Modelo

TL959L60/MRI-JMA

Precipitación

1.8 –2.5°CPP+10%

2.5 –3.5°CPP+10%

2.4 –3.0°CPP + 5%

Temperatura Mínima

CUENCACUENCA DEL RIO PIURA DEL RIO PIURA

Temperatura Maxima

Las tendencias de las temperaturas máxima y mínima son positivas.

Existe una tendencia positiva de la temperatura extremas mínima y

máxima (1.2 – 1.6°C/25 años) en gran parte de la cuenca

tmax90p / Dic-Ene-FebMorropón

32

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1972 1977 1982 1987 1992 1997 2002

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90p

(C)

Temp. Máxima extrema DEF

PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005

2006 - 2010 2011 - 2015 2016 - 2020

(E scenarios Temperatura Máxima DE F para el 2020)

32-3434-36

Escenarios climáticos al 2020 Cuenca del Piura – ESCENARIO A2/NCAR MODEL

10.06.09

DISPONIBILIDAD HIDRICA GLACIAR

GLACIAR YANAMAREY 4786 msnm

-150,00

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Acc-dT-CB-54-83 Acc-dQ-Llang-54-97 Acc-dQ-Par-54-83

Temperatura

Caudal Paron Caudal Llanganuco

El Instituto de InvestigaciEl Instituto de Investigacióón para el n para el Desarrollo (IRD, Francia) y la DGHDesarrollo (IRD, Francia) y la DGH--SENAMHI, encontraron una fuerte SENAMHI, encontraron una fuerte correlacicorrelacióón entre los caudales glaciares y n entre los caudales glaciares y la temperatura media del aire a aprox. la temperatura media del aire a aprox. 5000 5000 msnmmsnm..

PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005CUENCA DEL RIO SANTACUENCA DEL RIO SANTA

PERÚ Ministerio

del Ambiente



PLANES FUTUROS

• Proyecto: Escenarios climáticos en la cuenca del río Rímac,

Chillón y Lurín (SENAMHI/IGP)

• Gobiernos regionales

• Escenarios Regionales Ica (SNIP)

• Escenarios Regionales Tacna

• Proyecto FAO, Disponibilidad de agua para la agricultura

frente al Escenarios Climático

• Proyectos de Biodiversidad y cambio climático.

CONCLUSION

• El SENAMHI, conocedor que el Perú, es un país altamente vulnerable, con

apoyo del Gobierno central y organismos internacionales, ha priorizado la

capacitación del personal profesional en diferentes áreas: como la Predicción

numérica dinámica y estadística, asimismo, la instalación de estaciones

automáticas e infraestructura computacional, entre otros.

•El SENAMHI, dispone de las herramientas básicas y fundamentales para la

elaboración de los pronósticos de corto, mediano y largo plazo.

•Participación activa en los proyectos de Adaptabilidad ante el Cambio

Climático

RECOMENDACIONES

•Fortalecimiento de los sistemas de Comunicación

•Incorporar mas estaciones automáticas

•Sensibilización de las Autoridades en el uso de la información

meteorológica e hidrológica

•Educación a la Población: El ciudadano debe conocer los riesgos a que

esta expuesto en el lugar que vive.

•Apoyo de investigaciones en las áreas de: paleoclimática y

paleohidrológica.

•Fortalecimiento institucional a los organismos internacionales que

vienen trabajando en forma regular ante el Cambio Climático: como el

CIIFEN, CPPS-ERFEN. Entre otras.

GRACIASGRACIAS

www.senamhi.gob.pe

[email protected]

[email protected]

informe - taller subregional - oportunidades para fortalecimiento de...

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