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Boletín sísmico mensual (mayo 2025)
(Instituto Geofísico del Perú, 2025-05) Instituto Geofísico del Perú
Durante el mes de mayo de 2025, el Centro Sismológico Nacional (CENSIS) reportó la ocurrencia de 72 sismos con epicentros en el borde occidental y dentro del territorio peruano.
Informe Técnico Nº PpR/El Niño-IGP/2025-04
(Instituto Geofísico del Perú, 2025-05-21) Instituto Geofísico del Perú
Según el valor del Índice Costero El Niño (ICEN) de marzo, se habría alcanzado la categoría Cálida Débil (0.72); mientras que los ICEN temporales (ICEN-tmp) de abril (0.49) y de mayo (0.10) se ubican en la categoría Neutra. Por otro lado, el promedio de los pronósticos de los modelos climáticos de NMME indican, a la fecha, que las anomalías de la temperatura superficial del mar frente a la costa norte y centro del Perú oscilarían dentro de la categoría Neutra hasta fines del verano de 2026. En el Pacífico central, el Índice Oceánico Niño (ONI, por sus siglas en inglés) de marzo (–0.19), así como sus temporales de abril (–0.09) y mayo (–0.11), corresponden a la categoría Neutra. Según el promedio de los pronósticos generados por los modelos climáticos de NMME se prevé condiciones dentro de la categoría Neutra hasta fines del verano de 2026. Hay que indicar que los pronósticos de los modelos climáticos más allá de mayo, es muy probable, que continúen siendo menos precisos como consecuencia de la llamada “Barrera de predictibilidad” del ENOS.
La quema de pastizales y los incendios forestales en Puno: enfoque social
(Instituto Geofísico del Perú, 2025-03) Cruz, Weliam; Zubieta Barragán, Ricardo; Roman, Mélida
En las últimas décadas, la ocurrencia de incendios forestales se ha incrementado en el Perú. La región Puno, ubicada en el sur del país, presenta una alta diversidad orográfica y climática, con múltiples ecosistemas que se ven amenazados anualmente por estos eventos forestales que afectan, principalmente, la cobertura vegetal de pastizales. Solo en el año 2024, se registraron aproximadamente 600 incendios forestales en esta región que impactaron tanto a los ecosistemas como a las poblaciones rurales. Si bien el uso del fuego cumple un rol importante en las prácticas agropecuarias locales, existe escasa información sobre cómo se llevan a cabo estas quemas. Por ello, este estudio analizó los patrones sociales y ambientales relacionados con el uso y manejo del fuego a través de encuestas aplicadas a población rural de diversas provincias de Puno. Los resultados muestran que los comuneros reconocen los beneficios de la quema controlada para la expansión agrícola y la renovación de pastizales a corto plazo. Sin embargo, también expresan preocupación por los riesgos que implica su uso. A partir de lo investigado, se ha identificado que los factores que más contribuyen al descontrol del fuego son la energía del viento y los periodos de sequía. El estudio concluye que existe una amplia gama de factores locales que intervienen en el uso del fuego llevado a cabo por la población, lo que sugiere la necesidad de implementar estrategias integrales que equilibren los beneficios productivos y los riesgos ecológicos de la quema, y promuevan la participación activa y organizada de las comunidades locales.
La recuperación de los pastizales afectados por incendios en Cusco
(Instituto Geofísico del Perú, 2025-03) Roman, Mélida; Zubieta Barragán, Ricardo; Ccanchi, Yerson; Martínez Grimaldo, Alejandra; Paucar, Ysai; Alvarez, Sigrid; Loayza, Julio; Ayala, Filomeno
Este artículo es una adaptación del estudio titulado "Seasonal effects of wildfires on the physical and chemical properties of soil in Andean grassland ecosystems in Cusco, Peru: pending challenges" (Roman et al., 2024), el cual analiza la recuperación de pastizales andinos tras incendios en la región Cusco. Para ello, se combinó el monitoreo del tiempo de regeneración vegetal con el análisis de propiedades químicas del suelo vinculadas a su fertilidad, además de entrevistar a la población local. Los resultados muestran que los valores de las propiedades del suelo aumentaron estacionalmente debido al rol que ejerció el fuego. Posteriormente, se registró una reducción gradual de dichos valores, atribuida principalmente al efecto de la lluvia y la escorrentía, factores que habrían favorecido el proceso de lixiviación de los suelos. Aunque la regeneración de pastizales es posible a largo plazo, persiste la preocupación por parte de la población por la pérdida inmediata de los pastizales y demás especies. Los hallazgos del estudio confirman la capacidad de recuperación de pastizales andinos, con la posibilidad de una restauración casi completa de la biomasa en un periodo de hasta cuatro años después del incendio.
Evaluación de la sensibilidad del modelo IA IGP-UHM a las condiciones iniciales
(Instituto Geofísico del Perú, 2024-12) Obregón, José; Takahashi, Ken
El modelo de inteligencia artificial IA IGP-UHM predice El Niño usando información climática reciente, por lo que se esperaría que saque provecho de precursores identificados en investigaciones previas, como la alta probabilidad de ocurrencia de eventos El Niño fuerte según el índice E en enero, cuando la anomalía del esfuerzo de viento del oeste en el Pacífico ecuatorial central (tauxC) excede, en agosto previo, un valor crítico (Takahashi & Dewitte, 2015). En este estudio se evalúa la sensibilidad del modelo IA IGP-UHM a algunos precursores seleccionados. Si bien los pronósticos del modelo para el periodo 1981-2023 reproducen aproximadamente la relación empírica entre tauxC, en agosto, y el índice E, en el enero siguiente, en experimentos aislados, tras neutralizar o incluso invertir artificialmente los valores de tauxC correspondientes a junio-agosto de 1982, 1997 y 2015, las predicciones del modelo de los eventos El Niño de 1983, 1998 y 2016 presentaron muy poca sensibilidad, manteniendo una alta probabilidad de El Niño, a pesar de la gran importancia esperada de este precursor. Esto sugiere que el entrenamiento no le permitió establecer dicho precursor como una condición importante para El Niño. Más bien, se identificó que el predictor más relevante para el modelo IA es la anomalía de la temperatura superficial del mar (SST', por sus siglas en inglés) en el Pacífico oriental. Estos resultados preliminares sugieren que el modelo IA IGP-UHM no estaría capturando las relaciones físicas causales, las cuales sí están presentes en un modelo climático numérico basado en las leyes de la física, lo cual nos advierte de la necesidad de mantener una posición crítica de los modelos de inteligencia artificial, sobre todo en cuanto a su desempeño en situaciones climáticas novedosas.