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Acceso Abierto

Boletín sísmico mensual (junio 2025)

(Instituto Geofísico del Perú, 2025-06) Instituto Geofísico del Perú

Durante el mes de junio de 2025, el Centro Sismológico Nacional (CENSIS) reportó la ocurrencia de 56 sismos con epicentros en el borde occidental y dentro del territorio peruano.

Palabras clave:Sismos Sismicidad Sismología

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Acceso Abierto

Sismo del Callao del 15 de junio, 2025 (M6.1) y niveles de sacudimiento del suelo

(Instituto Geofísico del Perú, 2025-06) Tavera, Hernando

El día 15 de junio 2025, ocurre un sismo de magnitud M6.1 con epicentro a 30 km al SO de la Provincia Constitucional del Callao y a una profundidad de 49 km. El área de percepción del sacudimiento del suelo considero la zona costera desde Pisco por el sur, Barranca por el norte y San Mateo por el este. El sismo tuvo su origen en el proceso de liberación continua de energía acumulada que se produce sobre la superficie de contacto y fricción entre las placas de Nazca y sudamericana. En Lima Metropolitana y el Callao, los niveles de sacudimiento del suelo alcanzaron valores promedio de 50 a 100 cm/seg²; mientras que, las aceleraciones máximas se presentaron en los distritos de San Juan de Miraflores (198 cm/seg²), Villa El Salvador (192 cm/seg²) y Villa María del Triunfo (251 cm/seg²). Estos niveles de sacudimiento del suelo produjeron el desprendimiento de piedras y tierra en el borde de los acantilados de la Costa Verde, así como procesos de subsidencias de suelos a diferente escala en los distritos de Villa El Salvador y Villa María; además de la caída de paredes instables en diferentes distritos. Considerando que la dimensión del área de ruptura sísmica es proporcional a su magnitud, el sismo del Callao no ha contribuido en disminuir la energía acumulada en el área de acoplamiento sísmico existente en el borde occidental de la región central del Perú.

Palabras clave:Sismos Sismicidad Sismología

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Acceso Abierto

Informe Técnico Nº PpR/El Niño-IGP/2025-05

(Instituto Geofísico del Perú, 2025-06-12) Instituto Geofísico del Perú

En abril, el valor del Índice Costero El Niño (ICEN) se ubicó en la categoría Neutra (0.46); esta misma categoría presentan los ICEN temporales (ICEN-tmp) de mayo (0.22) y junio (0.08). 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 finales del verano de 2026. En el Pacífico central, el Índice Oceánico Niño (ONI, por sus siglas en inglés) de abril (–0.09), así como sus temporales de mayo (–0.13) y junio (–0.09), 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 finales del verano de 2026. Cabe señalar que los pronósticos de los modelos climáticos aún podrían estar influenciados por la llamada “barrera de predictibilidad” del ENOS, aunque en menor medida que en los meses anteriores.

Palabras clave:El Niño Fenómeno El Niño Temperatura del océano

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Acceso Abierto

Dynamics and patterns of land cover change in the Piura River Basin (Peruvian Pacific slope and coast) in the last two decades

(Frontiers Media, 2025-05-15) Castillón, Fiorela; Rau, Pedro; Bourrel, Luc; Frappart, Frédéric

Land use and land cover (LULC) changes in the Piura River Basin, Peru, were analyzed from 2001 to 2022 using global MODIS and ESA-CCI datasets harmonized into six major land cover classes (Forest, Non-Forest Vegetation, Cropland, Bare Soil, Water and Urban) for comparative analysis. Pearson correlation analyses with hydroclimatic variables, including precipitation (PP), maximum (Tx) and minimum (Tn) temperatures, and El Niño Southern Oscillation (ENSO) indices (Eastern Pacific, Central Pacific, and Coastal El Niño), complemented the intensity analysis to explore environmental drivers. The analyses focused on the lower-middle and upper basin regions during wet (December-May) and dry (June-November) seasons. MODIS detected more dynamic LULC transitions, with 32.8% of pixels showing changes, compared to 6.8% detected by the ESA-CCI product. These differences reflect the distinct sensitivities of MODIS and ESA-CCI products to short-term fluctuations and long-term variations, respectively. Specifically, MODIS identified higher annual change intensities and more frequent transitions, especially in the upper basin, whereas ESA-CCI provided a more conservative view of land cover trends. Both datasets consistently indicated a decline in cropland areas and an increase in bare soil, suggesting agricultural degradation and potential desertification processes. Correlation analyses revealed significant relationships between vegetation dynamics and climatic variables, notably ENSO events, precipitation, and temperature extremes, highlighting how hydroclimatic factors drive vegetation variability. The upper basin experienced notable urban expansion and deforestation dynamics linked to temperature fluctuations and intensified El Niño events, particularly after 2011. These findings underscore the critical influence of climatic extremes and human activities on vegetation dynamics, emphasizing the need for integrated, adaptive management strategies to mitigate desertification in lowlands and enhance forest conservation in highlands.

Palabras clave:Landuse-landcover Spatio-temporal dynamics ENSO impact

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Acceso Abierto

A description of existing operational ocean forecasting services around the globe

(Copernicus Publications, 2025-06-02) Cirano, Mauro; Alvarez-Fanjul, Enrique; Capet, Arthur; Ciliberti, Stefania; Clementi, Emanuela; Dewitte, Boris; Dinápoli, Matias; Serafy, Ghada El; Hogan, Patrick; Joseph, Sudheer; Miyazawa, Yasumasa; Montes Torres, Ivonne; Narvaez, Diego A.; Regan, Heather; Simionato, Claudia G.; Smith, Gregory C.; Staneva, Joanna; Tanajura, Clemente A. S.; Thupaki, Pramod; Urbano-Latorre, Claudia; Veitch, Jennifer

Predicting the ocean state in support of human activities, environmental monitoring, and policymaking across different regions worldwide is fundamental. To properly address physical, dynamical, ice, and biogeochemical processes, numerical strategies must be employed. The authors provide an outlook on the status of operational ocean forecasting systems in eight key regions including the global ocean: the West Pacific and Marginal Seas of South and East Asia, the Indian Seas, the African Seas, the Mediterranean and Black Sea, the North East Atlantic, South and Central America, North America (including the Canadian coastal region, the United States, and Mexico), and the Arctic. The authors initiate their discussion by addressing the specific regional challenges that must be addressed and proceed to discuss the numerical strategy and the available operational systems, ranging from regional to coastal scales. This compendium serves as a foundational reference for understanding the global offering, demonstrating how the diverse physical environment – ranging from waves to ice – and the biogeochemical features besides ocean dynamics can be systematically addressed through regular, coordinated prediction efforts.

Palabras clave:Operational ocean forecasting systems Numerical modeling Global ocean