ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD INTERANUAL DE LA PRECIPITACIÓN EN CUENCAS DEL NORTE

DEL PERÚ – APLICACIÓN DE WAVELETS CRUZADO E ÍNDICES CLIMÁTICOS GLOBALES

CHUNGA ALEGRE, JAIRO - CURSO IMPACTO DE LA VARIABILIDAD CLIMATICA EN LOS RECURSOS HIDRICOS -2012

• Espinoza, J.C,“Apuntes de clases del curso de Impacto de la Variabilidad climática en los Recursos hídricos“.

REFERENCIAS

Los resultados indican que las estaciones del grupo 2 se relacionan con la fase positiva del ENSO, la cual es más notoria con el zonal Niño 1+2. A mayor temperatura superficial del mar,

las precipitaciones se incrementan. Un respuesta opuesta se da en las estaciones que pertenecen a la grupo 3, donde las precipitaciones son menores a mayor temperatura superficial del

mar.

Existe un comportamiento diferenciado para las cuencas que pertenecen a la cuenca del pacifico y a las del atlántico, encontrándose una marcada relación directa e inversa

respectivamente con la temperatura superficial del mar.

RESULTADOS Y DISCUSIONES

INTRODUCCION

DATOS

CONCLUSIONES Y PERSPECTIVAS

Los resultados del análisis de clases con el método de CAH para un total de 37 estaciones pluviométricas, analizando además la variabilidad interanual, estacional y aplicado vector

regional a las precipitaciones medias anuales, han permitido delimitar tres grupos de estaciones diferenciados. El Grupo 1 y 3 (Fig. 1) están conformadas por 14 y 15 estaciones

respectivamente, tienen similar comportamiento estacional, ambas se ubican en la parte media alta de las cuencas (2000-4000 msnm). El grupo 1 pertenece tanto a la vertiente del

atlántico y del pacifico, mientras que las estaciones del grupo 3 se encuentran todas en la vertiente del pacifico. El Grupo 2 esta conformada por 8 estaciones, ubicadas en la región

costera y parte baja de las cuencas (0 – 500 msnm), pertenecientes a la vertiente del pacifico. Se observa que el régimen estacional para todas las estaciones tienen un comportamiento

unimodal, las lluvias se concentran entre los meses de enero a abril y se diferencian entre ellas por su magnitud, en los meses de estiaje (Junio-Noviembre) las precipitaciones en las

estaciones del grupo 2 son prácticamente nulas, mientras que en los grupos 1 y 3 existe presencia de lluvias. (Fig. 1).

Los componentes principales (PCs) determinados para caga grupo de estaciones considerando el valor medio de la época húmeda (EFMA) para el periodo 1975-2008, explican en buen

porcentaje la variabilidad interanual de las estaciones. El valor del PC1 para los grupos de estaciones el 1, 2 y 3, es de 56.29%, 87.91% y 69.28% respectivamente. (Fig.2)

Correlacionando la SST con los PCs obtenidos (p<0.05), se tiene para el Grupo 1 una correlación negativa de 0.4-0.6 con la zona donde se ubica el Anticiclón del Atlántico sur. El Grupo 2

tiene una correlación positiva de 0.6-0.8 con la zona donde se desarrolla el niño 1.2 y niño 3.4. El Grupo 3 tiene una correlación negativa entre 0.6-0.7 con la zona donde se desarrolla el

Niño 1.2 y Niño 3.4. Estas correlaciones se reducen significativamente si no se consideran los años 1983 y 1998 cuando se produjeron eventos extremos de El Niño. (Fig.3).

En el análisis de Wavelets cruzados, los tres grupos de estaciones exhiben una correlación temporal con los tres índices en intervalos continuos e intervalos restringidos. El impacto de la

variabilidad del Niño 1+2, Niño 3.4 y SOI es de 4-6 años de la precipitación para los grupos de estaciones 2 y 3 (1985-2005); para el grupos 2 se observa además una variabilidad de 2-6

años en periodos restringidos coincidentes con los eventos niño 1983-1983 y 1998-1999. El Grupo tiene una correlación positiva con los índices Niño 1.2 y Niño 3.4, y correlación negativa

con el SOI. Caso contrario sucede con las estaciones del grupo 3, donde se tiene correlaciones negativas con el Niño 1+2 y Niño 3.4, y correlación positivas con el SOI.

El presente trabajo busca identificar la influencia de la temperatura superficial del mar (SST) en las precipitaciones, así

como discutir y analizar las relaciones entre la variabilidad interanual de la precipitación con tres índices climáticos (Niño

1+2, Niño 3.4 y SOI.)

Las estaciones pluviométricas en estudio están localizadas en el norte del Perú, ubicadas dentro de las regiones Piura,

Lambayeque y La Libertad. Se extiendes sobre 12 cuencas hidrográficas, con una superficie de 61,833 km2, que van

desde 0 a 4.000 msnm. Se utilizo información de precipitación de 37 estaciones para el periodo 1975-2008, cuya fuente

proviene del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI).

UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA ESCUELA DE POST GRADO MAESTRIA EN INGENIERIA DE RECURSOS HIDRICOS

Información de Precipitación

Estaciones SENAMHI, información mensual,

periodo 1975-2008.

Variables Climáticas:

Temperatura Superficial del mar (SST), registro

mensual-CPC-NOAA (1854-2009)

Índices Climáticos: Niño 1.2; Niño 3.4; SOI

METODOLOGIA

Identificación de zonas homogéneas aplicando el método de

clasificación ascendente jerárquica (CAH) , evaluación del

régimen estacional de cada estación y análisis de vector

regional de la precipitación anual.

Método de Funciones Ortogonales Empíricas (EOFs) para

determinar los componentes principales (PC) que explican la

variabilidad la precipitación de los grupos identificados para

cada región homogénea. Se analizo el periodo húmedo

correspondiente a los meses de enero -abril.

Correlación de Temperatura Superficial del Mar (SST) con PCs1,

considerando la influencia de eventos extremos de precipitación

correspondiente a los años 1983 y 1998.

Análisis de ondeletas cruzadas de PCs1 e índices climáticos

Figura 3.; A, B y C representa la correlación entre la SST y PC-1 del grupo

de estaciones 1, 2 y 3 respectivamente (1972-2008. p<0.05). Similar para

D, E y F pero sin considerar años 1983 y 1998).

Figura 2. Componente principal por grupo de estaciones de

precipitación, Promedio EFMA del periodo 1975-2008

Figura 4.

Espectro Wavelet

cruzado entre

PC1 y los índices

climáticos (Niño

1+2, Niño3.4 y

SOI.

El contorno negro

grueso designa el

nivel de confianza

del 90% .

Figura 1. Ubicación de estaciones y régimen estacional.

A

B

C

D

E

F

Prom. EFMA Prom. EFMA

Prom. EFMA

Prom. EFMA Prom. EFMA

Prom. EFMA