Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Resultados del proyecto “Manejo de riesgos de desastres ante eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) como medida de adaptación ante el cambio climático en el valle del Mantaro-Maremex Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Instituto Geofísico del Perú 4 Fotografía de la carátula: Evento extremo ocurrido en el río Achamayo, Junín. Para descargar éste y otros documentos relacionados: http://www.met.igp.gob.pe/proyectos/maremex Título: “Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro” Autor: Instituto Geofísico del Perú Editor: María Villaverde Calderón Editado por © Instituto Geofísico del Perú Calle Badajoz 216, Urb. Mayorazgo IV Etapa, Ate, Lima, Perú Central Telefónica: (511) 317 2300 http://www.igp.gob.pe ISBN: 978-612-45795-6-1 Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú: Nro. Primera edición: abril 2012 Tiraje de la edición impresa: 200 ejemplares Diseñado por: Dante Guerra y Juan Carlos Pereyra. Impreso por: Lettera Gráfica SAC Jr. Emilio Althaus 460 Lince Teléfono 471 0700 5Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Agradecimientos La ejecución del proyecto “Manejo de riesgos de desastres ante eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) como medida de adaptación ante el cambio climático en el valle del Mantaro MAREMEX” fue posible gracias al apoyo de numerosas instituciones y personas que nos acompañaron en sus diferentes fases de desarrollo. Ante todo, queremos agradecer a las instituciones que, formal o informalmente, se convirtieron en miembros de una alianza estratégica que permitió al IGP enriquecer y viabilizar las investigaciones y actividades desarrolladas. Estas instituciones son: Gobierno Regional de Junín, Municipalidad Provincial de Concepción, Instituto Nacional de Defensa Civil, Grupo Yanapai, REDES, CARE, y la Technische Universitat Dresden. Asimismo, al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) que nos brindó los datos meteorológicos utilizados en las investigaciones. Agradecemos la apertura y generosidad de los pobladores del valle del Mantaro, y en especial a las comunidades campesinas de las subcuencas de los ríos Achamayo, Cunas y Shullcas que nos brindaron su tiempo, apoyo y conocimientos: Comunidad Campesina de Quilcas, Comunidad Campesina de San Juan de Jarpa y a la Comunidad Campesina de Acopalca. También dirigimos nuestra gratitud a los asesores de tesis de los estudiantes del proyecto: Dra. Alicia Huamantinco Araujo, Facultad de Geografía de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos; Dr. César Arguedas Madrid, Facultad de Ingeniería Geográfica, Ambiental y Ecoturismo de la Universidad Nacional Federico Villareal; Dr. Pablo Lagos Enríquez, Facultad de Física de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos; Dra. Nieves Sandoval, Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Asimismo, a las siguientes personas e instituciones: Ing. Santos de los Reyes Maza Ysilipú, Director General de Información Agraria del Ministerio de Agricultura; Ing. Aldo Antonio Capcha Párraga, Director de la Agencia Agraria de Chupaca– Huancayo; Ing. Francisco Flores Arzapalo, Director de la Dirección de Información Agraria – Junín; Téc. Moisés Flores Capcha, Técnico de Campo de la Agencia Agraria de Chupaca; Dr. Próspero Najarro Torre y al Dr. Marco Bartolo Marchena de la Dirección Regional de Salud de Junín; Dr. Cesar Augusto Reyes Luján de la Gerencia Regional de Salud del Gobierno Regional Junín; Ing. Ulises Panez, Gerente de Recursos Naturales y Medio Ambiente del Gobierno Regional Junín; Dr. Fidel Villena Lara, especialista en Gestión en Salud y Gestión del Riesgo de Desastres, Oficina General de Defensa Nacional (OGDN) del Ministerio de Salud (MINSA), al Dr. Aldo Montecinos de la Universidad de Concepción (Chile), y a los responsables de los centros y postas de salud de los distritos de: Matahuasi, Quichuay, Quilcas, Nueve de Julio e Ingenio. Finalmente, al Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo de Canadá (IDRC, por sus siglas en inglés), por su apoyo financiero para la realización de este proyecto. Instituto Geofísico del Perú 6 Acrónimos ....................................................09 Relación de elementos gráficos ....................................................12 Prefacio ....................................................21 Terminología ....................................................23 Capítulo 1 Caracterización biofísica del valle del Mantaro ....................................................25 Introducción Capítulo 1 ....................................................26 Recursos agua y suelo ....................................................29 Recurso agua y zonas de vida en el valle del Mantaro Ricardo Zubieta ....................................................30 Evaluación hidrogeológica preliminar del acuífero de Huancayo Franklin Blanco ....................................................36 Características del recurso suelo en el valle del Mantaro Ricardo Zubieta ....................................................41 Bibliografía Capítulo 1 Recursos agua y suelo ....................................................50 Clima ....................................................51 Climatología de lluvias y temperaturas Yamina Silva y Grace Trasmonte ....................................................52 Bibliografía Capítulo 1 Clima ....................................................56 Capítulo 2 Tendencias climáticas ....................................................57 Introducción Capítulo 2 ....................................................58 Tendencias climáticas ....................................................59 Tendencias en las lluvias y temperaturas del valle del Mantaro Yamina Silva y Grace Trasmonte ....................................................60 Índice 7Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Tendencias en los extremos climáticos del valle del Mantaro Yamina Silva y Grace Trasmonte .....................................................63 Inicio de temporada de lluvias en el valle del Mantaro Yamina Silva y Kobi Mosquera .....................................................72 Bibliografía Capítulo 2: Tendencias climáticas ......................................................76 Escenarios climáticos y variaciones de la cordillera Huaytapallana ......................................................78 Escenarios climáticos en la cuenca del río Mantaro Ken Takahashi ......................................................79 Estudio espacio-temporal de cobertura glaciar de la cordillera Huaytapallana mediante percepción remota Ricardo Zubieta y Percy Guillermo ......................................................84 Bibliografía Capítulo 2: Escenarios climáticos y variaciones de la cordillera Huaytapallana ....................................................89 Capítulo 3 Caracterización de eventos extremos ....................................................91 Introducción Capítulo 3 ....................................................92 Caracterización de heladas ....................................................93 Antecedentes generales sobre heladas en el valle del Mantaro Grace Trasmonte y Lidia Enciso ....................................................94 Caracterización física de heladas radiativas en el valle del del Mantaro Miguel Saavedra y Ken Takahashi ....................................................100 Circulación atmosférica asociada a bajas temperaturas Juan Sulca, Grace Trasmonte, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera ....................................................105 Bibliografía Capítulo 3 Caracterización de heladas ....................................................114 Caracterización de sequías ....................................................116 Antecedentes generales sobre sequías y sus características Ken Takahashi ....................................................117 Circulación atmosférica asociada a veranillos Juan Sulca, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera ...................................................120 Bibliografía Capítulo 3 Caracterización de sequías ...................................................127 Instituto Geofísico del Perú 8 Caracterización de lluvias intensas ...................................................129 Lluvias intensas en el valle del Mantaro Marco Moreno ...................................................130 Caracterización de tormentas intensas mediante sensoramiento remoto Steven Chávez y Ken Takahashi ...................................................135 Circulación atmosférica asociada a lluvias intensas Juan Sulca, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera ...................................................140 Bibliografía Capítulo 3 Caracterización de lluvias intensas ...................................................146 Eventos extremos no meteorológicos ...................................................148 Sismotectónica de la falla del Huatapallana Hernando Tavera y Edmundo Norabuena ...................................................149 Bibliografía Capítulo 3 Eventos extremos no meteorológicos ...................................................154 Capítulo 4 Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación ...................................................155 Capítulo 4 Introducción ...................................................156 Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación en el valle del Mantaro Ken Takahashi, Miguel Saavedra, Franklin Blanco, Luis Miguel Ocampo, Alejandra Martínez, Raquel Orozco, Steven Chávez, Marco Moreno y Juan Carlos Sulca ....................................................157 Sensibilización y capacitación sobre clima y eventos extremos: Mini red meteorológica en el valle del Mantaro Alejandra Martínez, Miguel Saavedra, Franklin Blanco, Luis Miguel Ocampo, Luis Céspedes, Raquel Orozco y Ken Takahashi ....................................................165 Bibliografía Capítulo 4 Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación ....................................................168 9Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Acrónimos AMS Sociedad Americana de Meteorología ANA Autoridad Nacional del Agua ASTER Radiómetro de Emisión y Reflección Termal Avanzado bh-MT Bosque húmedo montano tropical bs-MBT Bosque seco montano bajo tropical CDD Días secos consecutivos CENAPRED Centro Nacional de Prevención de Desastres (México) CENEPRED Centro Nacional de Estimación, Prevención Y Reducción del Riesgo de Desastres CLIMDEX Climate Extremes Index CM2 Modelo climático acoplado versión 2 CMAP Patrón robusto de anomalías negativas centrada sobre los Andes Centrales Peruanos CONAM Consejo Nacional del Ambiente CSDI Indicador de la duración de periodos fríos CWD Días húmedos consecutivos DEFM Diciembre, enero, febrero y marzo DSD Distribución de tamaño de gotas DTR Rango diurno de temperatura Dv Deformación vertical EEA Estación Experimental Agraria ERDAS Sistema de análisis de los recursos de la tierra ETCCMDI Índices extremos climáticos para monitorear y detectar el cambio climático ETM Mapeador intensificador temático FAO Organización para la Agricultura y la Alimentación FD0 Días helados GCP Puntos de control en tierra (fotogrametría) GFDL Laboratorio de Geofísica Dinámica GNSS Sistema Satelital de Navegacion Global GLONAS Sistema Satelital de Navegacion Global (Ruso) GOES Satélite Geoestacionario Operacional para el Medio Ambiente Instituto Geofísico del Perú 10 INGEMMET Instituto Geológico Minero y Metalúrgico INIA Instituto Nacional de Innovación Agraria INRENA Instituto Nacional de Recursos Naturales IPCC Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático IPE Índice de Precipitación Estandarizado IRAs Infecciones Respiratorias Agudas JASO Valores de precipitación acumulada para los meses de julio, agosto, septiembre, octubre JAXA Agencia Japonesa de Exploración Aeroespacial JJA Junio, Julio y Agosto hPa Hecto Pascal LPS Conjunto de software fotogrametría Leica LW Ø Radiación Forzante IR hacia abajo MAREMEX Manejo de desastres ante eventos meteorológicos extremos (sequÌas, heladas y lluvias intensas) como medida de adaptación ante el cambio climático en el valle del Mantaro MINAG Ministerio de Agricultura MINAM Ministerio de Ambiente msnm Metros sobre el nivel del mar MW Mega Vatio NASA Administración Nacional de Aeronaútica y del Espacio NCAR Centro Nacional de Investigación Atmosférica NCEP Centros Nacionales para la Predicción del Medio Ambiente Análisis Combinado de Precipitaciones NOAA Administración Nacional de Océanos y Atmósferas NT Nivel tropical OGATEIRN Oficina de Gestión Ambiental Transectorial, Evaluación e Información de Recursos Naturales pmh-SaT Páramo muy húmedo subalpino tropical PNUD Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo PROCLIM Programa del Cambio Climático y la Contaminación del Aire PRONAMACHS Programa Nacional de Manejo de Cuencas Hidrográficas y Conservación de Suelos ROL Radiación de Onda Larga (saliente) RPC Coeficientes Polinómicos Racionales (fotogrametría) SDII Í́ndice simple de precipitación diaria SEDAM HUANCAYO SA Empresa de Servicios de Agua Potable y Alcantarillado Municipal de Huancayo HadCM3 Modelo climático Versión 3 del Centro Hadley HadRM3P Modelo climático Regional del Centro Hadley IDF Curvas de Duración Intensidad y Frecuencia IGN Instituto Geográfico Nacional IGP Instituto Geofísico del Perú 11 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro TNn Temperatura_Mínima_Fría_Mensual TNx Temperatura_Máxima_Fría_Mensual tp - AT Tundra pluvial alpino tropical (tp - AT) TXn Temperatura_Mínima_Caliente_Mensual TXx Temperatura_Máxima_Caliente_Mensual UKMO Oficina de Meteorología en el Reino Unido UTC Tiempo Universal Coordinado SEIN Sistema Eléctrico Interconectado Nacional SENAMHI Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología SENAPA Sistema Nacional de Agua Potable y Alcantarillado SIG Sistema Geográfico de Información TM Mapeador temático Instituto Geofísico del Perú 12 Relación de elementos gráficos Capítulo 1 Caracterización biofísica del valle del Mantaro Tabla 1.1 Área de las subcuencas de los ríos Shullcas, Cunas y Achamayo (IGP, 2005). Mapa 1.1 Áreas de intervención del proyecto. Mapa 1.2 Mapa político administrativo. Mapa 1.3 Hidrografía. Foto 1.1 Laguna Lasuntay, mayo 2010. Crédito R. Zubieta. Foto 1.2 Laguna Chuspicocha, mayo 2010. Crédito R. Zubieta. Tabla 1.2 Resumen de los padrones de usuarios de las comisiones de regantes de las márgenes derecha e izquierda del río Shullcas. Tabla 1.3 Centrales hidroeléctricas localizadas en la zona de estudio del proyecto MAREMEX- Mantaro. Mapa 1.4 Centrales generadoras de energía. Tabla 1.4 Características técnicas de los pozos según información del año 2002 ANA. Mapa 1.5 Zonas de vida. Mapa 1.6 Hidroisohipsas. Tabla 1.2 Características técnicas de los pozos según información del año 2002 del ANA. Tabla 1.5 Secuencia estratigráfica del acuífero de Huancayo. Tabla 1.6 Valores de las características hidrogeológicas del acuífero de Huancayo. Figura 1.1 Abatimiento del acuífero de Huancayo en función al tiempo. Figura 1.2 Hundimientos del subsuelo en el tiempo para diferentes distancias. Mapa 1.7 Fisiografía. Mapa 1.8 Geología. Mapa 1.9 Geomorfología. Figura 1.3 Comparación de las temperaturas mínimas para las diferentes estaciones del valle, promedio para el periodo 1981-2010 . Fuente: IGP y SENAMHI. Figura 1.4 Comparación de las temperaturas máximas para las diferentes estaciones del valle, promedio para el periodo 1981-2010 . Fuente: IGP y SENAMHI. Figura 1.5 Promedio multianual de las precipitaciones para las estaciones del valle del Mantaro. Periodo 1971-2000, excepto para Santa Ana (1992-2010). Fuentes: IGP y SENAMHI. Figura 1.6 Acumulado anual de las precipitaciones para diferentes estaciones del valle, promedio para el periodo 1971-2000, excepto para Santa Ana (1992-2010). Fuente: IGP y SENAMHI. 13 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 2 Tendencias climáticas Figura 2.1 Promedio anual de la temperatura máxima en Huayao. La línea negra indica tendencia para el periodo 1922-2010, la roja para 1922-1975 y la verde para 1976-2010. Fuente: IGP. Tabla 2.1 Tendencias en la temperatura máxima y mínima, y precipitación en Huayao para diferentes periodos. Figura 2.2 Promedio anual de la temperatura mínima en Huayao. La línea negra indica tendencia para el periodo 1922-2010, la roja para 1922-1975 y la verde para 1976-2010. Fuente: IGP. Figura 2.3 Acumulado anual de precipitación en Huayao. La línea negra indica tendencia para el periodo 1922-2010, la roja para 1922-1975 y la verde para 1976-2010. Fuente: IGP. Tabla 2.2 Indicadores de extremos de temperaturas y lluvias, según el ETCCDM. Figura 2.4 Tendencia (m) del número de días cálidos (TX 90p) por cada 10 años (días/ década) en Huayao. (+) Indica incremento (-) Indica disminución. Fuente de datos: IGP. Figura 2.5 Evolución de la frecuencioa de heladas por año calendario (total anual, de enero a diciembre), periodo húmedo (total de setiembre a abril), periodo seco (total de mayo a agosto) y durante el pico de la estación de lluvias (enero a marzo). Figura 2.6 Tendencia (m) en el inicio de la temporada de heladas de intensidad < 0°C en Huayao por cada diez años. (+) Indica incremento, (-) Indica disminución. Fuente de datos: IGP. Figura 2.7 Variación del número de días con heladas < 0oC por año, con duraciones de 2 a 3 días (línea ploma punteada), de 4 a 6 días (línea ploma continua), 7 a 9 días (línea negra punteada) y 10 a 12 días (línea negra continua) consecutivos en Huayao. Fuente de datos: IGP. Figura 2.8 Variación del número de días cálidos (mínimo seis días consecutivos) en Huayao. Periodo: 1922- 2010. Fuente: IGP. Figura 2.9 Variabilidad interanual y tendencias en el rango térmico diurno en Huayao. Periodo 1922- 2010. Fuente: IGP. Figura 2.10 Valores máximos de precipitación acumulada (mm) en 1 día (barras azul) y 5 días (barras rojo) para Huayao, periodo 1922-2010. Fuente IGP. Figura 2.11 Índice simple de intensidad de precipitación diaria a nivel anual (mm/ día) en Huayao y su tendencia, periodo 1922-2010 y 1976-2010. Fuente: IGP. Figura 2.12 Número de eventos con precipitación intensa (>p95) para Huayao, periodo 1922-2010. Fuente IGP. Tabla 2.3 Promedio por décadas del número de eventos con precipitación intensa (>P95 R95p) y muy intensa (>P99 R99p) para Huayao, periodo 1922-2010. Figura 2.13 Número de días húmedos consecutivos para Huayao, periodo 1922-2010. Tabla 2.4 Tendencias en los principales extremos en temperaturas y lluvias de Huayao. Periodo 1922- 2010. Tabla 2.5 Relación de estaciones y periodo de datos utilizados. Tabla 2.6 Fechas en las cuales se removió la tierra antes de sembrar la semilla del tarwi en la Estación Experimental de Santa Ana, INIA. Figura 2.14 Precipitación acumulada desde el 01 de julio de cada año hasta la fecha en la que se removió la tierra para sembrar las semillas del tarwi. La línea negra horizontal de 127.3 indica el promedio de la precipitación acumulada de todos los años de nuestro gráfico y la línea roja 78 mm, valor mínimo que se requirió para la remoción de la tierra (Mosquera, 2010). Tabla 2.7 Valores de la precipitación acumulada (mm) para los meses de julio a octubre (JASO) y sus percentiles para diferentes periodos. Tabla 2.8 Valores de la precipitación acumulada (mm) para los meses de julio a octubre (JASO) y sus percentiles para el periodo común 1992-2010. Instituto Geofísico del Perú 14 Tabla 2.9 Fecha en que las precipitaciones acumulan los valores umbrales para el periodo común 1992-2010. Figura 2.15 Cambio en la temperatura superficial (C) promedio entre 1980-1999 y 2080-2099 según varios modelos globales bajo el escenario A1B y el promedio de todos ellos (“Mean”) (IPCC 2007). Figura 2.16 Cambio en la precipitación promedio entre 1980-1999 y 2080-2099 según varios modelos globales bajo el escenario A1B y el promedio de todos ellos (“Mean”) (IPCC 2007). Figura 2.17 Cambio en la precipitación (izquierda, %) y el viento en 200 hPa (derecha) promedio de verano regionalizada con tres modelos climáticos regionales: Eta (arriba), HadRM3P (ó PRECIS, medio) y RegCM3 (abajo) (Marengo et al., 2009b). Figura 2.18 Estimación del cambio porcentual en la lluvia de verano (diciembre-febrero) del periodo 1970-99 al 2070-99 por encima de 3000 m, utilizando como predictor el cambio en viento zonal a 200 hPa sobre el Altiplano de modelos climáticos globales bajo el escenario A2 y un modelo de regresión basado en observaciones de estaciones pluviométricas (Minvielle y Garreaud, 2011). Figura 2.19 Tendencia en lluvias extremas (R95p) en datos observacionales 1965-2006 (SENAMHI 2009; izquierda) y en la regionalización del modelo HadCM3 bajo el escenario A2 usando el modelo PRECIS entre los periodos 1961-1990 al 2071-2100 (Marengo et al. 2010a). Figura 2.20 Ubicación de la cordillera Huaytapallana. Figura 2.21 Perfil longitudinal tramo nevado Huaytapallana y nevado Talves. Figura 2.22 Comportamiento de la superficie glaciar en los últimos 5 años. Figura 2.23 Tendencia de la superficie glaciar de la cordillera Huaytapallana. Modificado de Zubieta y Lagos (2010), con datos adicionales 1961 y 1983 (fotos aéreas) y 2007-2011 (Imágenes LandSat). Figura 2.24 Glaciares de montaña que se desintegran debido al retroceso de su zona inferior, las imágenes corresponden a 1961 y 1983 (fotografías aéreas), 2002, 2010 (Landsat multiespectral) (11.84°S, 75.08°W). En las imágenes abcd Glaciares - sector de cordillera - nevado Putcacocha, se resalta la desaparición y separación de glaciares principalmente en la parte oriental. Las imágenes efgh corresponden a Glaciares – sectores nevados Pacaco y Tello, en ellas se destaca el retroceso acelerado, junto a la aparición de una pequeña laguna y la separación en tres glaciares. En ambas imágenes los afloramientos rocosos crecientes son comunes junto con la separación de glaciares. Figura 2.25 Imágenes multiespectrales Landsat 1985-2002-2010, en abc) se observa los glaciares sector-nevados Puyhuan (Superior), Ventanilla (inferior), se destaca la separación en 2 glaciares y su posible desaparición en los próximos años. En def) las más grandes y principales lagunas, Chuspicocha en la parte superior (Año1985 antes del Alud de 1991 y cuyo evento ocasionó perdida de lamina de agua), y la laguna Lasuntay en la parte inferior). En ghi) se muestra la aparición de la laguna portachuelo (circulo) y otra en la parte inferior, así también el alejamiento del glaciar de la laguna Cochagrande, en ambos casos debido al retroceso glaciar. Figura 2.26 Retroceso glaciar en las lagunas Chuspicocha y Lasuntay. 15 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 3 Caracterización de eventos extremos Tabla 3.1 Clasificación de las heladas. Fuente: SENAMHI, 2005. Figura 3.1 Mecanismos de advección y radiación para la formación de heladas en valles interandinos. Fuente: Modificado de SENAMHI, 2005. Tabla 3.2 Algunos factores que influyen en la formación y distribución de las heladas. Fuente: FAO (2005), CENAPRED (2001), SENAMHI (2055). Figura 3.2 Distribución mensual de número de días con heladas (columna de la izquierda) y porcentajes respecto al total anual (columna de izquierda) de las heladas en el valle del Mantaro. Figura 3.3 Variación horaria de las heladas en Huayao entre setiembre y abril. Periodo 1990- 2007. El promedio se colocó con línea roja intensa. Fuente: Elaboración propia. Mapa 3.1 Mapa de peligro de heladas en distritos de la provincia de Concepción, elaborado con participación de la comunidad. Fuente: Trasmonte (2009). Figura 3.4 Disminución del la temperatura durante una helada radiativa. Adaptado de Ahrems, 2007. Figura 3.5 Datos registrados durante la campaña observacional en el Observatorio de Huayao. Temperatura del subsuelo y de la superficie (izquierda), radiación infrarroja y solar (derecha). Figura 3.6 Datos de temperatura y de la humedad específica del aire en caseta meteorológica en el Observatorio de Huayao, durante los días del 15 al 18 de julio. Figura 3.7 Esquema para la estimación de las temperaturas mínimas usando un modelo numérico de difusión. Tabla 3.3 Variables y parámetros de control para el análisis de sensibilidad de la temperatura mínima. Figura 3.8 Sensibilidad de la temperatura mínima estimada por el modelo a variación de la radiación infrarroja. Figura 3.9 Variaciones de la temperatura mínima con el cambio de la emisividad del suelo. Se realizaron experimentos para diferentes valores de forzante. Figura 3.10 Sensibilidad de la temperatura mínima a variaciones de contenido de agua en el suelo. Figura 3.11 Comparación entre datos observados y simulados mediante el modelo numérico de difusión. Gráfico de dispersión de las temperaturas mínimas observadas y temperaturas mínimas estimadas por el modelo numérico. Figura 3.12 Anomalías de ROL (W/m2), con información de la NOAA_NCAR durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para los meses de DEFM a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) el día central y d) 2 días después. Las anomalías de ROL que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son sombreadas en colores. La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. Instituto Geofísico del Perú 16 Figura 3.13 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C), con información del reanálisis NCEP- NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para la estación de verano (DEFM) a las 12UTC, periodo 1958-2002 a 850 hPa. Para: a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.14 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C), con información del Reanálisis ERA 40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para la estación de verano (DEFM) a las 12UTC, periodo 1958-2002 a 850 hPa. Para: a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba –t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.15 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 500 hPa, con información del Reaná- lisis NCEP-NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día cen- tral y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.16 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 500 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba– t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La eleva- ción topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.17 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis NCEP-NCAR, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.18 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.19 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.20 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 850 hPa con información del reanálisis NCEP-NCAR durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958-2002 Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba– t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. 17 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Figura 3.21 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 850 hPa con información del reanálisis ERA 40 durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958- 2002 Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.22 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) con información del reanálisis NCEP -NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958-2002 a 500hPa. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.23 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) con información del reanálisis ERA40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958- 2002 a 500hPa. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.24 Dimensiones naturales y sociales de las sequías (adaptado de Wilhite, 2007). Figura 3.25 Patrones de anomalías de lluvias (mm/5días) de Sudamérica durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1992-2010. La ubicación del valle es remarcada con un punto negro. Fuente; CMAP Figura 3.26 Anomalías de ROL (W/m2) durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1992-2010. Las anomalías que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son sombreadas. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. Figura 3.27 Anomalías de vientos (m/s) durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1992-2010 a diferentes niveles de presión: 850 hPa a), 700 hPa b), 500 hPa c) y 200 hPa d). Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Fuente: NCEP-NCAR. (Adaptado de Sulca et al., 2010). Figura 3.28 Anomalías de ROL (W/m2) durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1958-2002. Las anomalías que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son sombreadas. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. Figura 3.29 Anomalías de vientos (m/s) durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1958-2002 a diferentes niveles de presión: 850 hPa a), 700 hPa b), 500 hPa c) y 200 hPa d). Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Fuente: NCEP-NCAR. Figura 3.30 Anomalías de vientos (m/s) durante un veranillo en el valle del río Mantaro a las 00UTC para el periodo 1958-2002 a diferentes niveles de presión: 850 hPa a), 700 hPa b), 500 hPa c) y 200 hPa d). Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Fuente: ERA40. Instituto Geofísico del Perú 18 Figura 3.31 Acomodo de las intensidades máximas y selección de un número de orden. Figura 3.32 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación San Juan de Jarpa (1964- 2011). Figura 3.33 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Huayao (1964-2011). Figura 3.34 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Laive (1965-2011). Figura 3.35 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Ingenio (1964- 2011). Figura 3.36 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Santa Ana (1922-2011). Figura 3.37 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Jauja (1970- 2011). Figura 3.38 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Viques (1965-2011). Figura 3.39 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación San Lorenzo (1964-2003). Figura 3.40 Curva de Intensidad, Duración y Frecuencia (IDF) de la estación Jauja (1970- 2011). Figura 3.41 Características de la precipitación estratiforme. Tomado de Houze, 1981. Figura 3.42 Características de precipitación convectiva. hasta que su peso vence a las fuerzas ascendentes y cae a la superficie. Tomado de Houze, 1981. Figura 3.46 Gráfico que muestra la temperatura de brillo calculada usando GOES y la lluvia estimada en la superficie según el PR TRMM. Los puntos azules corresponden a lluvia del tipo estratiforme, los puntos negros al tipo estratiforme, los puntos rojos al tipo convectiva, los puntos fucsia al tipo tal vez convectiva. Las lluvias mas intensas son del tipo convectivo, al parecer no hay una relación directa entre la temperatura de brillo y la intensidad de la lluvia para el caso de la lluvia estratiforme. Figura 3.47 En la figura se muestran los tipos de lluvia en distintos colores para los eventos de lluvia registrados por el PR TRMM según la clasificación del algoritmo 2A23(a) muestra el porcentaje de pixeles de cada tipo de llu- via y (b) la lluvia asociada a dichos pixeles. Tabla 3.4 Ubicación de las estaciones meteorológicas en el valle del Mantaro. Fuente: IGP (Huayao), SENAMHI, (resto de estaciones). Tabla 3.5 Fechas de ocurrencia de eventos de lluvias intensas identificadas en el valle del río Mantaro mediante el método de deciles. Figura 3.48 Anomalías de ROL (W/m2) durante un evento de lluvia intensa en el valle del río Mantaro para los meses de diciembre a marzo a las 00UTC en el periodo 1969-2002. Las anomalías que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. Fuente: NOAA. Figura 3.49 Anomalías de vientos (m/s) y humedad específica (g/kg) durante un evento de lluvia intensa en el valle del río Mantaro a las 00UTC para los meses de diciembre a marzo para el periodo 1958-2002 a diferentes niveles de presión: a) 850 hPa, b) 700 hPa, c) 500 hPa y d) 200 hPa. Las anomalías de vientos (humedad específica) que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Fuente: Reanalysis NCEP-NCAR. Figura 3.50 Anomalías de vientos (m/s) y humedad específica (g/kg) durante un evento de lluvia intensa en el valle del río Mantaro a las 00UTC para los meses de diciembre a marzo para el periodo 1958-2002 a diferentes niveles de presión: a) 850 hPa, b) 700 hPa, c) 500 hPa y d) 200 hPa. Las anomalías de vientos (humedad específica) que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Fuente: Reanalysis ERA40. 19 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Figura 3.51 Diagrama de dispersión de lluvias del valle del río Mantaro versus viento zonal: (a) 850 hPa [en el punto (60oW, 10oS)] y (b) 200 hPa [en el punto (72.5oW, 12.5oS)] para los meses de diciembre a marzo para el periodo 1969-2010 (Figura 5a y Figura 5c, respectivamente). La frecuencia de los datos de viento y lluvia (Figura 5b y 5d, respectivamente) Fuente: Reanalysis NCEP-NCAR. Tabla 3.7 Porcentajes de probabilidad de ocurrencia de lluvias en el río Mantaro en base a los vientos zonales a 850 hPa y 200 hPa vs la lluvia media del valle durante los meses de diciembre a marzo (estación pico de lluvias) para el periodo 1969-2010. Fuente: Reanalysis NCEP-NCAR. Figura 3.52 Imagen del nevado Huatapallana. La foto inferior muestra la traza de la falla producida por los terremotos de 1969, el bloque del lado derecho se volteó sobre el bloque izquierdo. Figura 3.53 Mapa de distribución de intensidades macrosísmicas debidas al sismo del 1 de octubre de 1969. Figura 3.54 La prensa nacional e internacional hizo eco de la ocurrencia de los sismos del año 1969 en Huancayo. En la vista, noticia distribuida por EFE el 03 de octubre de ese año, reportando las víctimas fatales del sismo del 01 de octubre. Figura 3.55 Mapa de sismicidad local registrada durante el periodo de julio y agosto 1985. b Distribución en profundidad de la sismicidad asociada a la falla del Huaytapallana. Figura 3.56 Ubicación del Nevado Huaytapallana, trazas de fallas producidas por los terremotos de 1969 (círculos negros), distribuciones espaciales de la microsismicidad registrada en los años 1980 y 1985. Las flechas en rojo indican la dirección de compresión regional. Figura 3.57 Esquema para la cuenca del Mantaro que muestra el proceso de deformación regional (flechas rojas) y local con la presencia de las fallas de Altos del Mantaro y Huaytapallana. Figura 3.58 Sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) compuesto por constelaciones de satélites (GPS, GLONAS, Galileo, Compass) que orbitan la Tierra en promedio a 20,000Km de altura y proveen de información para estimar las coordenadas geográficas de cualquier punto de la superficie terrestre con precisión de milímetros. Figura 3.59 Los terremotos (eventos sísmicos extremos) constituyen el fin de un ciclo compuesto principalmente de tres fases: Acumulación de energía elástica en periodos que varían de unas cuantas décadas a centenas de años [Fase Inter-sísmica]; Liberación súbita de energía en pocos segundos [Fase Cosísmica]; Reajuste de la corteza terrestre a la perturbación ocasionada por el terremoto en períodos que varían de días de decenas de años [Fase Post- sísmica]. Figura 3.60 Distribución de monumentos de control geodésico en la falla del Huaytapallana. La secuencia de cruces rojas representa la extesnión de la falla y los globos de color amarillo los monumentos geodésicos instalados. Elaboración E. Norabuena. Fotos 3.3a y 3.3b Estación GPS localizada al pie de la laguna Lasuntay. Foto J. Gómez. Foto 4.1 Observador con pluviómetro en la localidad de 9 de Julio, subcuenca del río Achamayo. Crédito M. Saavedra. Figura 4.1. Precipitación mensual (mm/dia) vs. altitud (m; basada en DEM de 3km) en estaciones de la red de MAREMEX Mantaro (círculos) y de SENAMHI (triángulos) en los meses de a) enero, b) febrero, y c) marzo del 2011. Las líneas son los ajustes lineales considerando todas las estaciones (gruesa) y solo las de SENAMHI (delgada). Solo se consideran estaciones con 3 o menos datos faltantes en cada mes. Instituto Geofísico del Perú 20 Mapa 4.1 Precipitación de febrero 2011. Figura 4.2 a) Coeficiente de correlación de Spearman y b) diferencia cuadrática media (mm/dia) entre las lluvias diarias de las estaciones de la red de MAREMEX Mantaro (círculos) y de la red de SENAMHI (triángulos) como función de la distancia (km) entre las estaciones. Las líneas delgada y gruesa son los ajustes lineales respectivos. El periodo considerado es enero- marzo 2011 y solo se consideran estaciones con un máximo de 3 datos faltantes. Figura 4.3 Precipitación diaria (mm/dia) en las estaciones de a) San Juan de Jarpa y b) c) y d) las adyacentes en la subcuenca del Cunas, para el periodo 1 de diciembre 2010 - 16 de abril 2011. Las altitudes provienen de un DEM con grilla de 200 m. Figura 4.4 Función de autocorrelación vs tiempo de retraso de las lluvias diarias de estaciones de las redes de MARE- MEX Mantaro y SENAMHI para el periodo 1/12/2010-16/4/2011. Mapa 4.2 Precipitación TRMM PR y minired. Figura 4.5 Precipitación diaria (mm) de 18 estaciones en el valle del Mantaro para el periodo 1/12/2010- 16/4/2011 (líneas de colores). La mediana de estos datos se muestra con la línea sólida y negra, mientras que los percentiles de 10 y 90 se muestran punteados. Figura 4.6 Precipitación mensual de febrero (mm) en la estación de Huayao. Figura 4.7 Precipitación del percentil 90 (P90) de febrero (mm) en la estación de Huayao. Fotos 4.2 y 4.3 Instalación y prueba de pluvímetro Crédito R. Orozco. Foto 4.4 Capacitación para los observadores de la subcuenca del río Cunas, en el local de REDES durante julio 2010. En la vista los observadores localizan los puntos donde se instalaron los pluviómetros con posterioridad. Foto 4.5 Vista de una planilla pluviométrica (Comunidad Campesina de Nueve de Julio). Créditos M. Saavedra. 21 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Prefacio La cuenca del río Mantaro es altamente vulnerable a eventos meteorológicos extremos relacionados con la variabilidad climática, y de acuerdo con proyecciones recientes, esta vulnerabilidad se incrementaría en los próximos años debido al cambio climático (IGP, 2005c). Los eventos meteorológicos extremos constantemente generan desastres “naturales” que afectan a la población del país y a sus principales actividades económicas. A pesar de ello, existe solamente un limitado número de investigaciones en los aspectos físicos de estos eventos y su aplicación para la prevención de desastres. En este contexto, el valle del Mantaro es particularmente vulnerable: inequidad social, económica y de género, población con escasa educación formal, falta de acceso a la información y a recursos financieros, etc. El principal sector económico de la zona es la agricultura, y además, Huancayo (capital de la región Junín) es una dinámica zona de comercio y de servicios. La agricultura de la zona provee con importantes productos (papa, haba, maíz, kiwicha, etc.) a las principales ciudades de la costa, como la capital del país, Lima. Además, como vía terrestre es una importante zona de tránsito entre la costa y la selva central. La agricultura se caracteriza porque aproximadamente el 70% se realiza bajo el sistema de secano, es decir, dependiente de las lluvias; y además, existe una gran parcelación de la tierra con cerca de un 80% de parcelas pertenecientes a muy pequeños, pequeños y medianos productores que tiene como característica la diversificación de cultivos, lo que impide su inserción en mercados más grandes, por ejemplo la exportación. Por otro lado, esta diversificación es un mecanismo de protección ante eventos climáticos y meteorológicos extremos (Torres, 2008) y variaciones en el mercado. La población del valle es de aproximadamente 500,000 habitantes, de los cuales un 70% del total de población se concentra en las principales ciudades: Huancayo, Jauja y Concepción. Sin embargo, estos porcentajes son relativos, dado que existe un continuo proceso de migración entre el campo y la ciudad, en parte debido a la estacionalidad de la agricultura; así, no es inusual que las familias que residen en las ciudades paralelamente cultiven tierras agrícolas en zonas rurales no necesariamente localizadas en el valle. En el valle coexisten y se complementan dos entornos paralelos: el urbano y el rural, con importantes diferencias como la densidad poblacional, distintas actividades económicas, etc. Sin embargo, el entorno urbano tiene componentes rurales y el entorno rural a su vez tiene componentes urbanos, y las fronteras entre ambos entornos son sumamente difusas, y los enlaces muy fuertes (De la Cadena, 1988). Tanto la población urbana como la rural son altamente vulnerables a los eventos meteorológicos extremos, que pueden convertirse en desastres de gran magnitud. Estos eventos han sido identificados usando diferentes fuentes de información como: datos meteorológicos, información de periódicos locales, entrevistas y encuestas. Los eventos meteorológicos identificados fueron: eventos de lluvias intensas, sequías y heladas con impactos físicos bien identificados tanto para los entornos rural y urbano. También los impactos socioeconómicos derivados deben ser considerados como: pérdidas humanas, daños en casas, disminución en la producción, pérdidas en hombres/hora de trabajo, niño/horas de estudio, escasez de alimentos, estrés, etc., que no son fácilmente identificables. La situación puede tornarse más compleja debido a que muchas veces estos eventos se presentan simultáneamente en varias zonas del valle. Así, la capacidad de manejo de riesgo de las comunidades afectadas, de por sí muy escasa, se ve aún más mermada. Instituto Geofísico del Perú 22 Entre las principales causas de esta escasa capacidad de gestión de riesgos se encuentra la poca información sobre el funcionamiento del sistema nacional de gestión de riesgo de desastres, mínima interacción entre la población afectada y las instituciones responsables, poca organización y coordinación de la población, falta de planes de prevención a mediano y largo plazo, etc. Por otro lado, el sistema de organización comunitaria ante situaciones de inminente peligro y de respuesta que prevalece en zonas más rurales, es más eficiente en comparación a las acciones más personales que prevalecen en zonas también agrícolas, pero más urbanas. Sin embargo, los cambios en los sistemas sociales y económicos subsistentes en las últimas décadas viene menoscabando la capacidad de organización comunal tal como se ha conocido hasta ahora. Las tendencias del comportamiento actual del clima indican que eventos extremos tales como sequías, heladas y lluvias intensas podrían intensificarse y hacerse más frecuentes (IGP, 2005c). Son estos eventos recurrentes y de pequeña escala los que golpean año a año los medios de vida de las poblaciones del valle del Mantaro. La mejora de la capacidad de responder a este tipo de eventos fortalecería a futuro la capacidad general de adaptación de las poblaciones afectadas a cambios en el clima. Dada la problemática mencionada, el IGP formuló el proyecto “Manejo de riesgos de desastres ante eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) como medida de adaptación ante el cambio climático en el valle del Mantaro - MAREMEX”, el mismo que obtuvo financiamiento del Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo de Canadá - IDRC (www.idrc.ca), con una duración de tres años. El objetivo principal del proyecto fue fortalecer la capacidad de manejo del riesgo ante eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas), a fin de disminuir la vulnerabilidad y mejorar la capacidad de adaptación de la población urbana y rural en el valle del Mantaro frente a cambios del clima, con vistas a que los conocimientos generados sirvan como insumo en la preparación de los planes locales de adaptación. Y al ser éste un proyecto de investigación-acción, las componentes buscaron cubrir tanto los aspectos de investigación científica como los de acción a nivel de autoridades, instituciones y población local. Este primer volumen incluye los resultados vinculados al análisis físico de los eventos meteorológicos extremos y el clima en el valle del Mantaro. Lima, febrero de 2012 23 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Terminología* Adaptación al cambio climático.- Un ajuste en los sistemas naturales —o humanos— como respuesta a los estímulos climáticos reales, o esperados, o sus efectos, los cuales moderan el daño o explotan las oportunidades beneficiosas. Según el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC por sus siglas en inglés) la adap- tación al cambio climático se define como al ajuste de los sistemas humanos o naturales frente a entornos nuevos o cambiantes. La adaptación al cambio climático se refiere a los ajustes en sistemas humanos o naturales como respuesta a estímulos climáticos proyectados o reales, o sus efectos, que pueden moderar el daño o aprovechar sus aspectos beneficiosos. Se pueden distinguir varios tipos de adaptación, entre ellas la preventiva y la reactiva, la pública y privada, o la autónoma y la planificada. Amenaza.- Un fenómeno, sustancia, actividad humana o condición peligrosa que pueden ocasionar la muerte, lesiones u otros impactos a la salud, al igual que daños a la propiedad, la pérdida de medios de sustento y de servicios, trastor- nos sociales y económicos, o daños ambientales. Amenaza geológica.- Un proceso o fenómeno geológico que podría ocasionar la muerte, lesiones u otros impactos a la salud, al igual que daños a la propiedad, la pérdida de medios de sustento y de servicios, trastornos sociales y económicos, o daños ambientales. Amenaza hidrometeorológica.- Un proceso o fenómeno de origen atmosférico, hidrológico u oceanográfico que puede ocasionar la muerte, lesiones u otros impactos a la salud, al igual que daños a la propiedad, la pérdida de medios de sustento y de servicios, trastornos sociales y económicos, o daños ambientales. Amenaza natural.- Un proceso o fenómeno natural que puede ocasionar la muerte, lesiones u otros impactos a la salud, al igual que daños a la propiedad, la pérdida de medios de sustento y de servicios, trastornos sociales y económicos, o daños ambientales. Amenaza socio-natural.- El fenómeno de una mayor ocurrencia de eventos relativos a ciertas amenazas geofísicas e hidrometeorológicas, tales como aludes, inundaciones, subsidencia de la tierra y sequías, que surgen de la interacción de las amenazas naturales con los suelos y los recursos ambientales explotados en exceso o degradados. Cambio climático.- (a) El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés) define al cambio climático como un “cambio en el estado del clima que se puede identificar (por ejemplo me- diante el uso de pruebas estadísticas) a raíz de un cambio en el valor medio y/o en la variabilidad de sus propiedades, y que persiste durante un período prolongado, generalmente decenios o períodos más largos. El cambio climático pu- ede obedecer a procesos naturales internos o a cambios en los forzantes externos, o bien, a cambios antropogénicos persistentes en la composición de la atmósfera o en el uso del suelo”. (b) La Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) lo define como un “cambio del clima atribuido directa o indirectamente a actividades humanas que alteran la composición de la atmósfera mundial, y que viene a añadirse a la variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo comparables”. Capacidad.- La combinación de todas las fortalezas, los atributos y los recursos disponibles dentro de una comunidad, sociedad u organización que pueden utilizarse para la consecución de los objetivos acordados. *Terminología tomada de: 2009 UNISDR Terminología sobre Reducción del Riesgo de Desastres, NN.UU. *Terminología tomada de: 2009 UNISDR Terminología sobre Reducción del Riesgo de Desastres, NN.UU. Instituto Geofísico del Perú 24 Capacidad de afrontamiento.- La habilidad de la población, las organizaciones y los sistemas, mediante el uso de los recursos y las destrezas disponibles, de enfrentar y gestionar condiciones adversas, situaciones de emergencia o de- sastres. Concientización/sensibilización pública.- El grado de conocimiento común sobre el riesgo de desastres los factores que conducen a éstos y las acciones que pueden tomarse individual y colectivamente para reducir la exposición y la vulnerabilidad frente a las amenazas. Degradación ambiental.- La disminución de la capacidad del medio ambiente para responder a las necesidades y a los objetivos sociales y ecológicos. Desarrollo de capacidades.- El proceso mediante el cual la población, las organizaciones y la sociedad estimulan y desarrollan sistemáticamente sus capacidades en el transcurso del tiempo, a fin de lograr sus objetivos sociales y económicos, a través de mejores conocimientos, habilidades, sistemas e instituciones, entre otras cosas. Desarrollo sostenible.- Desarrollo que satisface las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras de satisfacer sus propias necesidades. Desastre.- Una seria interrupción en el funcionamiento de una comunidad o sociedad que ocasiona una gran cantidad de muertes al igual que pérdidas e impactos materiales, económicos y ambientales que exceden la capacidad de la comunidad o la sociedad afectada para hacer frente a la situación mediante el uso de sus propios recursos. El Niño Oscilación del Sur (ENOS).- Una interacción compleja del Océano Pacífico Tropical y la atmósfera global que da como resultado episodios cíclicos de cambios en los patrones oceánicos y meteorológicos en diversas partes del mundo, frecuentemente con impactos considerables durante varios meses, tales como alteraciones en el hábitat marino, precipitaciones, inundaciones, sequías y cambios en los patrones de las tormentas. Estudio del impacto ambiental.- Un proceso mediante el que se evalúan las consecuencias ambientales de un proyecto o programa propuesto. El estudio se emprende como parte integral de los procesos de planificación y de toma de deci- siones con el propósito de limitar o reducir el impacto negativo del proyecto o del programa en cuestión. Evaluación del riesgo.- Una metodología para determinar la naturaleza y el grado de riesgo a través del análisis de posibles amenazas y la evaluación de las condiciones existentes de vulnerabilidad que conjuntamente podrían dañar potencialmente a la población, la propiedad, los servicios y los medios de sustento expuestos, al igual que el entorno del cual dependen. Gases de efecto invernadero.- Componentes gaseosos de la atmósfera, tanto de origen natural como antropogénico, que absorben y emiten la radiación infrarroja de la superficie terrestre, la propia atmósfera y las nubes. Gases integrantes de la atmósfera, de origen natural y antropogénico, que absorben y emiten radiación en determina- das longitudes de ondas del espectro de radiación infrarroja emitido por la superficie de la Tierra, la atmósfera, y las nubes. Esta propiedad causa el efecto invernadero. Grado de exposición.- La población, las propiedades, los sistemas u otros elementos presentes en las zonas donde existen amenazas y, por consiguiente, están expuestos a experimentar pérdidas potenciales. Gestión correctiva del riesgo de desastres.- Actividades de gestión que abordan y buscan corregir o reducir el riesgo de desastres que ya existe. Gestión de emergencias.- La organización y la gestión de los recursos y las responsabilidades para abordar todos los aspectos de las emergencias, especialmente la preparación, la respuesta y los pasos iniciales de la rehabilitación. Gestión del riesgo.- El enfoque y la práctica sistemática de gestionar la incertidumbre para minimizar los daños y las pérdidas potenciales. Gestión del riesgo de desastres.- El proceso sistemático de utilizar directrices administrativas, organizaciones, destrezas y capacidades operativas para ejecutar políticas y fortalecer las capacidades de afrontamiento, con el fin de de reducir el impacto adverso de las amenazas naturales y la posibilidad de que ocurra un desastre. Gestión prospectiva del riesgo de desastres.- Actividades de gestión que abordan y buscan evitar el aumento o el de- sarrollo de nuevos riesgos de desastres. 25 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 1 Caracterización biofísica Instituto Geofísico del Perú 26 El área de estudio del proyecto MAREMEX – Mantaro abarca una amplia franja central de la cuenca del río Mantaro ubicado entre la cordillera Occidental y en los Andes centrales peruanos, entre los paralelos 11°47′18′′ y 12°20′46′′ de latitud sur, y entre los meridianos 75°02′47′′ y 75°41′52′′ de longitud oeste. Abarca el territorio del valle del río Mantaro y las subcuencas de los ríos Cunas, Achamayo y Shullcas, que corresponden a los tres principales sistemas hídricos que drenan sus aguas al valle en estudio (Mapa 1.1). Las áreas de cada subcuenca se muestran en la Tabla 1.1. Política y administrativamente el área de estudio abarca parcialmente las provincias de Chupaca, Jauja, Huancayo y Concepción en la región Junín. Limita al norte con las Tabla 1.1 Área de las subcuencas de los ríos Shullcas, Cunas y Achamayo (IGP, 2005). Subcuenca Área en Km2 Shullcas 223,50 Cunas 1701.648,00 Achamayo 306.052,00 Capítulo 1 Introducción provincias de Yauli y Tarma en la misma región Junín, al oeste con la provincia de Yauyos en la región Lima, al sur con las provincias de Tayacaja y Huancavelica en la región Huancavelica y al este con la provincia de Satipo en la región Junín. Además, en el área de estudio del proyecto se concentran las cuatro principales capitales de provincia: Jauja, Concepción, Huancayo y Chupaca. El Mapa 1.2 muestra la división política administrativa de la zona en mención. La primera parte del presente capítulo describe los recursos agua y suelo de la zona de estudio, a través del desa- rrollo de los artículos “Recurso agua y zonas de vida en el valle del Mantaro” a cargo de Ricardo Zubieta; “Evaluación hidrogeológica preliminar del acuífero de Huancayo” a cargo de Franklin Blanco, y final- mente “Características del recurso suelo en el valle del Mantaro”, también a cargo de Ricardo Zubieta, en donde se describe la fisiografía, geología, geomorfología, suelos y cobertura vegetal de la zona de estudio. La se- gunda parte incluye el artículo “Climatologías de lluvias y temperaturas”, a cargo de Yamina Silva y Grace Trasmonte, quienes presentan el análisis de las estaciones meteorológicas de Jauja, Ingenio, Santa Ana, Huayao, y Viques. 27 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Instituto Geofísico del Perú 28 1. 2 29 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Recursos agua y suelo Instituto Geofísico del Perú 30 Recurso agua y zonas de vida en el valle del Mantaro Ricardo Zubieta Introducción El recurso agua constituye uno de los recursos naturales renovables más importante para la vida. El ciclo hidrológico involucra procesos de transporte recirculatorio permanente, debido principalmente al Sol, el cual proporciona energía para elevar el agua mediante evaporación y, la gravedad terrestre que hace que el agua condensada descienda mediante precipitación y escurrimiento. A continuación se presenta una breve descripción de la hidrografía, usos del agua, y zonas de vida del valle del Mantaro. Hidrografía El río Mantaro tiene su origen en la laguna Junín o Chinchaycocha y tiene recorrido nor-sureste desde su naci- miento hasta la desembocadura del río Huarpa. Colecta las aguas de las subcuencas de los ríos San Juan, Colorado, Conocancha, Santa Ana, Chinchaycocha, Atoc Huarco, Quisualchancha, Yauli, Huari y Pachacayo. El valle del río Mantaro es el principal colector de los ríos Yacus, Seco, Achamayo, Cunas, Shullcas, Florido, Chilca, Chanchas (Mapa 1.3). El río Yacus nace en las alturas de los distritos de Apata y Molinos a 4743 msnm, en la provincia de Jauja. Tiene un recorrido nor-suroeste y se origina por la confluencia de los ríos Huala y Puyhuan, dividiendo los distritos de Pancan, Jauja y Huertas, recorriendo 38 km. hasta desembocar al río Mantaro en el distrito de Ataura. El río Seco —al igual que el Yacus— nace en el distrito de Apata (a 4800 msnm) y cuenta con un gran número de pequeñas lagunas, entre las tres principales tenemos a Paccha, Huascacocha y Puricchampa. Este río tiene sentido sur- oeste y recorre 33 km. hasta su confluencia con el río Achamayo, cruzando el distrito de Matahuasi. El río Achamayo nace del deshielo nevado Putcacocha —en la cordillera Huaytapallana, a 4750 msnm— en las alturas del distrito de Quilcas, provincia de Concepción. Recorre 34 km. y tiene sentido sur-oeste hasta Ingenio, presentándose a partir de ese punto una curva en forma de U invertida. Antes de desembocar al río Mantaro, recorre los distritos de Santa Rosa de Ocopa, Quichuay, Nueve de Julio, Matahuasi, Ingenio y Concepción, de los cuales gran parte de su extensión es dedicado principalmente a la agricultura intensiva. El río Cunas posee el trayecto más largo y es uno de los más importantes de todos los sistema hídricos que drenan al río Mantaro, recorre 91 km. desde las alturas del distrito de Yanacancha-provincia de Chupaca; está compuesta por un gran número de pequeñas y medianas lagunas, que nacen en las alturas de los distritos de Canchayllo, Tomás (Provincia de Yauyos- Lima), San José de Quero y Yanacancha. Recorre en sentido nor-este en forma de S hasta su desembocadura en el río Mantaro. Gran parte de la extensión de los distritos de Chupaca, Huachac, Pilcomayo, Sicaya y Huamancaca Chico es orientada a la agricultura, precisamente desviando las aguas del río Cunas. El río Shullcas cruza la ciudad de Huancayo y resulta uno de los más importantes ríos de la cuenca del Mantaro, por ser fuente de agua limpia para abastecimiento urbano y uso agrícola. Este río posee un trayecto de 34 km, nace en las lagunas Lasuntay y Chuspicocha al pie de la cordillera Huaytapallana. Ambas lagunas drenan sus aguas en las quebradas Anlayaco y Chuspe (posteriormente cambia de nombre a Pishcapuquio), respectivamente; y al confluir estas forman una quebrada principal llamada Ucushcancha. Posteriormente la quebrada Ucushcancha confluye con la quebrada Ronda para dar inicio al río Shullcas. 31 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 3 Instituto Geofísico del Perú 32 Foto 1.1 Laguna Lasuntay, mayo 2010. Crédito R. Zubieta. Foto 1.2 Laguna Chuspicocha, mayo 2010. Crédito R. Zubieta. Usos del recurso agua en el valle del Mantaro El río Shullcas representa la principal fuente de abastecimiento de agua para el consumo humano de la ciudad de Huancayo, así como para la actividad agrícola en parte del valle del río Mantaro, ambos sectores comparten el recurso en partes iguales. El caudal promedio del río Shullcas, en épocas de avenida, alcanza los 5 m3/s y en estiaje baja hasta 1,5 m3/s. En el ámbito geográfico de esta subcuenca se identifican hasta 43 lagunas, todas por encima de los 4000 msnm, siendo las Nombre de la Comisión de Regantes Número de usuarios Superficie Total (Has) Área total bajo riego (Has) Número de predios Margen derecha del río Shullcas 2.000 1.201 1.200 2.015 Margen izquierda del río Shullcas 350 441 440 350 Total 2.350 1.641 1.640 2.365 Tabla 1.2 Resumen de los padrones de usuarios de las comisiones de regantes de las márgenes derecha e izquierda del río Shullcas. Fuente: Junta de usuarios Mantaro. Esta situación es agravada porque la planifi- cación de la operación y mantenimiento de la infraestructura de riego y drenaje es escasa y el control de las dotaciones de riego asignadas es deficiente debido a la falta de estructuras de medición. Asimismo, las prácticas agrícolas en el uso del agua de riego son inadecuadas, ya que en toda la subcuenca se utiliza mayoritariamente el riego por gravedad, lo cual genera un enorme desperdicio del recurso, así como constantes conflictos entre los usuarios debido a discrepancias por los turnos de riego diarios. Esta situación se agrava debido a las fuertes sequías que azotan la región periódicamente. Los recursos hídricos, ubicados principalmente en el flanco oeste de la Cordillera Oriental, representan la zona de aprovechamiento que pretende garantizar un suministro continuo y adecuado en favor de la ciudad de Huancayo, que es el mayor núcleo de población en el valle del río Mantaro. Por su parte los recursos hídricos de las subcuencas de los principales: Lasuntay y Chuspicocha con 33 y 22,5 has, respectivamente —y que tienen sus orígenes en la cordillera Huaytapallana— sin dejar de lado la laguna Huacracocha la cual tiene el mayor almacenamiento en la sub- cuenca de 2,2 millones de metros cúbicos (SEDAM, 2006). En épocas de estiaje la regulación del caudal se realiza con el agua almacenada en 10 lagunas ubicadas en la parte alta de la subcuenca, que en total pueden almacenar hasta 5,8 millones de metros cúbicos. SEDAM HUANCAYO S.A. es la entidad que realiza el control del almacenamiento, así como el mantenimiento de los canales de conducción a las lagunas y el camino de acceso a la zona, y es la empresa encargada del abastecimiento del agua potable para la ciudad de Huancayo. En 1990, SEDAM Huancayo fue transferida de la Empresa de Servicio Nacional de Abastecimiento de Agua Potable y Alcantarillado (SENAPA) a su Empresa filial SEDA JUNIN. La Municipalidad Provincial de Huancayo es la única propietaria de las acciones de la empresa. El sistema de abastecimiento de agua para la ciudad de Huancayo es bastante complejo, y se inicia en las dos lagunas de almacenamiento que se encuentran en el nevado Huaytapallana: Chuspicocha y Lazo Huntay, y las cuatro que se encuentran en el Anexo Acopalca: Quellacocha, Quimsacocha, Huacracocha y Yanacocha. El uso del agua para riego es regulado por dos comisiones de regantes, y el riego es complementado con las lluvias estacionales que se presentan entre noviembre y abril. En la Tabla 1.2 se presentan las principales características de ambas comisiones de regantes: el de la margen derecha del río Shullcas, y el de la margen izquierda. Como puede apreciarse, existe un alto grado de fraccionamiento de la tierra o existencia de minifundios, con 2.365 predios para una superficie total de 1.641 has y 2.350 usuarios. Esta situación constituye un serio obstáculo para: i) la siembra a escalas competitivas, ii) la organización de productores para estandarizar calidades y tipos de cultivos, iii) la obtención de créditos, y iv) la distribución de recursos como semillas, etc. 33 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro ríos Cunas y Achamayo (las cuales cuentan con 43 y 28 lagunas, respectivamente) son destinados principalmente a la actividad agrícola, y en menor grado al consumo humano por parte de la población del valle. Este artículo puede ser citado como: Zubieta, R. (2012): “Recurso agua y zonas de vida en el valle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Central Empresa Distrito Provincia Sistema PI (MW) C.H. Chimay EDEGEL S.A.A. Jauja Jauja SINAC 149 C.H. Ingenio ELECTRO CENTRO S.A. Ingenio Huancayo SINAC 1,46 C.H. Concepción ELECTRO CENTRO S.A. Concepcion Concepcion SINAC 0,7 C.H. Chamisería I-II ELECTRO CENTRO S.A. El Tambo Huancayo SINAC 0,82 C.H. Sicaya Huarisca ELECTRO CENTRO S.A. Sicaya Huancayo SINAC 3,84 Tabla 1.3 Centrales hidroeléctricas localizadas en la zona de estudio del proyecto MAREMEX-Mantaro. Fuente: Ministerio de Energía y Minas-Atlas Minería y Energía en el Perú 2001, SINAC: Sistema Interconectado Nacional a partir de 18-07-2001 PI: MW potencia Instalada a diciembre de 2000. El área de estudio de Maremex cuenta cinco centrales hidroeléctricas generadoras de energía (Mapa 1.3), las cuales están a cargo de EDEGEL S.A. y ELECTRO CENTRO S.A., con capacidad instalada entre 0,82 y 3,84 MW en Huancayo, la cual resulta mínima si Energía hidroeléctrica en el valle del Mantaro consideramos la capacidad de 1008 MW instalada en el complejo Hidroeléctrico Mantaro a cargo de ELECTROPERU S.A. Este complejo abastece el 34.3% de la demanda del Sistema Eléctrico Interconectado (SEIN) y cuya generación equivale al 31% de la demanda en todo el Perú. En el Mapa 1.4 se observa la ubicación de dichas centrales hidroeléctricas. Zonas de Vida Formaciones vegetales y ecológicas pueden ser representadas en una zona a partir de promedios de biotemperatu- ra y precipitaciones anuales, según los pisos y zonas latitudinales. Dada la variedad climática en el área del proyecto, se ha registrado cinco zonas de vida, según el sistema de clasificación desarrollado por Holdridge, el cual viene siendo empleado desde la década de los setenta. Las unidades correspondientes a las zonas de vida son los siguientes (Mapa 1.5): Nival tropical (NT), posee elevaciones superiores a 4900 msnm. y abarca la cordillera Huaytapallana, caracterizándose por tener temperaturas por debajo de 1,5°C en el alto Shullcas. Su topografía es abrupta, casi completamente cubierta por hielos glaciares. Tundra pluvial alpino tropical (tp – AT), se encuentra fuertemente asociada a la zona Nival Tropical. Está ubicada principalmente en las partes más altas de las subcuencas Shullcas y Cunas, entre 4300 a 4950 msnm, con una biotemperatura promedio de 3,2 °C. Páramo muy húmedo subalpino tropical (pmh-SaT), se caracteriza por tener una temperatura media anual máxima de 6°C y la media anual mínima de 3,8°C. El uso actual y potencial de la tierra tiene características para la ganadería extensiva, por poseer pastos naturales, emergiendo principalmente en las zonas de mayor altitud de los distritos: San Jose de Quero, Yanacancha, El Tambo, Huancayo, Quilcas, Ingenio, Quichuay, Heroinas Toledo, entre 4000-4300 msnm. Bosque húmedo montano tropical (bh – MT), ubicado en la parte media de la subcuencas de los ríos Cunas, Shullcas, Achamayo, rodeando el valle del río Mantaro entre 3300 – 4000 msnm, con una biotemperatura entre 6-12°C. Tanto las zonas de vida pmh-SaT y bh-MT son las de mayor superficie en el área del proyecto Maremex. Bosque seco montano bajo tropical (bs-MBT), el cual abarca el valle del río Mantaro, con una altitud media entre 3100-3000 msnm, desde los distritos de Jauja a Viques, con una biotemperatura media anual entre 11 – 18 °C. El uso actual y potencial de la tierra tiene características para la agricultura. Instituto Geofísico del Perú 34 1. 4 35 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 5 Instituto Geofísico del Perú 36 Evaluación hidrogeológica preliminar del acuífero de Huancayo Franklin Blanco Introducción El continuo crecimiento de la población trae la necesidad de buscar nuevas fuentes de agua para el consumo humano, en este sentido las aguas subterráneas se presentan como una opción para satisfacer las necesidades hídricas de una ciudad. Este recurso es extraído a través de pozos, provocando la disminución del nivel de agua subterránea o abatimiento. Asimismo, la composición del agua debe cumplir condiciones mínimas de calidad para el consumo humano. Objetivos El principal objetivo de este estudio preliminar fue determinar las condiciones hidrogeológicas del acuífero de Huancayo con la finalidad de estimar el abatimiento del nivel freático en la actualidad y el potencial hundimiento del terreno. Para ello, se desarrollaron las siguientes actividades: Tabla 1.4 Características técnicas de los pozos según información del año 2002 del ANA. Fuente: ANA, 2002. • Definición de las características hidrogeológicas del acuífero: permeabilidad, transmisibilidad, entre otros. • Inferencia de la sección geológica de la secuencia estratigráfica en base a información existente de sondajes eléctricos. Generación de un mapa de hidroisohipsas (curvas con igual cota del nivel freático) en base al cual aproximar la dirección de flujo del agua subterránea. • Estimación del nivel de abatimiento generado por la extracción de agua subterránea, así como el potencial hundimiento del terreno. Resultados Según información recogida a través de la Autoridad Nacional del Agua (ANA), el año 2002 se realizaron mediciones de 12 pozos de extracción de agua, cuyas características técnicas se presentan en la Tabla 1.4, encontrándose como caudal promedio de extracción 56 Lt/s y nivel freático en promedio de 51 m. con una desviación estándar de 26 m. Pozo Norte Este Caudal de Bombeo (Lt/s) Nivel Freático (m) Yanama 8664858 476695 60 62 Túpac Amaru 8667155 478123 50 54 San Antonio 8667155 478534 40 74 Pozo 18 8669020 478853 50 90 La Florida 8666468 475569 65 23 Colegio Mariscal Castilla 8667268 476337 45 44 La Esperanza 8669970 4755052 82 64 Urpaycancha 8668934 477404 45 81 Umuto 8669386 476742 60 52 Estadio Mariscal Castilla 8668398 475989 61 52 Agua de las Vírgenes 8670012 474678 85 2.95 Chilca 8664149 478077 30 12 37 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 6 Instituto Geofísico del Perú 38 Unidad geológica hidrogeológico Espesor (m) Litología Carácter hidrogeológico Horizonte Superficial 3–8 Depósito aluvial con materiales finos y gruesos en una mezcla heterogénea. Presenta cierta humedad. Permeabilidad moderada a baja. Horizonte 1 20 - 30 Posible depósito aluvial con materiales gruesos con cierto contenido de finos. Presenta cierta humedad. Permeabilidad alta. Horizonte 2 20 - 190 Materiales gruesos con alta humedad, corresponde al acuí- fero saturado. Permeabilidad moderada. Basamento - Roca cuya naturaleza es desco- nocida, se encuentra en profun- didades que van desde 160 a 210 m. Permeabilidad baja a muy baja. • Interpolando los valores de cotas del nivel freático de cada pozo se obtienen las líneas de isovalores conocidas como hidroisohipsas (Mapa 1.6), y al considerar la ley de Darcy (el cual indica que el movimiento va desde un punto de mayor columna de agua hacia otro punto de menor columna) se obtiene la dirección del flujo subterráneo de N-E a S-O con gradiente de 1,0° a 1,7°. En el año 2003 se realizó sondajes eléctricos verticales identificando la secuencia de ma- teriales del subsuelo, a partir del cual se genera la columna estratigráfica (Tabla 1.5) donde se describe cada nivel existente en el acuífero de Huancayo. El subsuelo es caracterizado por presentar tres unidades geológicas y un basamento rocoso. El Hori- Tabla 1.5 Secuencia estratigráfica del acuífero de Huancayo. Tabla 1.6 Valores de las características hidrogeológicas del acuífero de Huancayo. Parámetro Valor Unidades Transmisibilidad 3 x 10-2 m2/s Permeabilidad 5.35 x 10-4 m/s Coeficiente de almacenamiento 0.05 Adimensional zonte 2 es el posible acuífero desde el cual se extrae el agua subterránea para Huancayo, su espesor varía entre 120 a 190 m. Con pruebas de bombeo, realizadas en el año 2003, se ha evaluado las características hidrogeológicas del material del Horizonte 2, obteniendo los resultados mostrados en la Tabla 1.6. Los valores de transmisibilidad y permeabilidad, obte- nidas del acuífero, muestran alta capacidad que el agua fluya (Kruseman y Ridder, 1975) siendo favora- ble para la extracción del recurso. La recarga del acuífero de Huancayo se genera a través de las capas permeables por donde el agua fluye desde las partes altas; además, una de las fuentes importantes es el aporte del río Shullcas porque parte de sus aguas se infiltra y se deposita en los niveles de mayor permeabilidad como el Horizonte 2. Conociendo las características hidrogeológicas y el nivel de extracción de los pozos existentes se puede evaluar las modificaciones en el nivel del recurso agua como de la estabilidad del subsuelo, porque ante la disminución del nivel de agua subterránea se produce pérdida de la presión interna generando el reacomodo de las partículas y con cierto potencial de hundimientos en el terreno. La disminución del nivel del agua produce un cambio en el esfuerzo efectivo produciendo así los hundimientos (Álvarez et al. 2001). Cálculo del abatimiento Para conocer el abatimiento (S) del nivel freático, Theis y Jacob desarrollaron entre 1938 y 1940 un modelo ma- temático que se encuentra en función de características del subsuelo como: transmisibilidad, coeficiente de almacenamiento, tiempo de bombeo y el caudal de extracción. Dl modelo se presenta a continuación: Siendo: Q: el caudal de bombeo (Lt/s) T: la transmisibilidad (m2/s) Donde: r: la distancia del pozo de bombeo al punto de observación (m) Sy: capacidad específica (adimensional) = 20 Cv: coeficiente de consolidación (m2/s) = 57.024 r: el tiempo de bombeo (días) = 3.000 ...... (1) ...... (2) 39 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Resolviendo las fórmulas 1 y 2 se obtiene: …….. (3) Figura 1.1 Abatimiento del acuífero de Huancayo en función al tiempo. Considerando la fórmula 3 y reemplazando los valores de las características hidrogeológicas obtenidos en el pozo de Yanama (pozo ubicado a 1 km. al S-O de la plaza central de Huancayo como se muestra en la figura N° 1), transmisibilidad de 3 x 10-2, permeabilidad de 5.35 x 10-4, coeficiente de almacenamiento de 0.05, caudal de extracción de 60 Lt/s y tiempo de extracción de 8 años; se obtiene los resultados de abatimiento que muestra la Figura 1.1 . Según los resultados para distintas distancias (20, 50 100, 200 y 400 m.) desde el pozo de extracción, se obtiene un abatimiento máximo de 0,2 m. para una distancia de 400 m. en un tiempo de 8 años de extracción con 60 Lt/s de caudal. En el caso de 20 m. de distancia el abatimiento en 8 años llega a ser de 1,2 m. Cálculo del hundimiento Aguilar et al. (2006) presentan algunas funciones que permiten conocer el hundimiento o deformación vertical que sufre el terreno, para un acuífero libre se representa de la siguiente manera: …….. (4) : Hundimiento del terreno o deformación vertical (m) : Caudal de extracción (Lt/s) Desde el pozo de extracción, aplicando la fórmula 4 que modela la deformación del subsuelo, se obtiene resultados que se muestran en la Figura 1.2. Se calcula el hundimiento para diferentes distancias (20, 50, 100, 200 y 400 m.). Los resultados muestran que a 400 m. de distancia, desde el pozo, ocurre hundimiento de 0.05 m. para un tiempo de extracción de 3 años con 60 lt/s de caudal, y para una distancia de 20 m. el hundimiento es de 0,1 m. en 3 años de extracción. En forma similar, a 400 m. de distancia desde el pozo, ocurre hundimiento de 0.06 m. para un tiempo de extracción de 8 años con 60 Lt/s de caudal. Para el mismo intervalo de tiempo y condición de extracción similar, pero a una distancia más corta de 20 m., el hundimiento llega a ser de 0.35 m. Figura 1.2 Hundimientos del subsuelo en el tiempo, para diferentes distancias. Instituto Geofísico del Perú 40 Resultados y recomendaciones Entre los principales resultados encontrados se tiene: • Se ha identificado que el horizonte 2 presenta espesores de 120 a 190 m. y se comporta como acuífero libre. Desde este nivel se extrae el agua para la ciudad de Huancayo. • El abatimiento llega a 0,2 m. con 8 años de extracción y un caudal de 60 lt/s para la distancia de 400 m. En el mismo punto el hundimiento del subsuelo llega a ser de 0,06 m. • Los resultados de transmisibilidad y permeabilidad del acuífero muestran alta capacidad para que el agua fluya a través de los poros, esto es favorable para la extracción del recurso. • Adicionalmente, para el mejor ajuste del modelo es necesario contar con valores del nivel freático actual, con el fin de comparar los resultados. Este artículo puede ser citado como: Blanco, F. (2012): “Evaluación hidrogeológica preliminar del acuífero de Huancayo”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 41 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Características del recurso suelo en el valle del Mantaro Ricardo Zubieta Fisiografía Se pueden encontrar nueve tipos de relieve dentro del área en estudio, tres de los cuales corresponden a la zona de altiplanicie, en las partes altas de las subcuencas de los ríos Shullcas y Achamayo. Un tipo que corresponde a la llanura aluvial —por donde discurre el río Mantaro— y cinco tipos que corresponden a zonas que actúan como vertiente, ocupando la mayor área de las subcuencas en estudio. En el Mapa 1.7 se puede observar las unidades descritas a continuación: Áreas de altiplanicie con cierto grado de disección, presentan pendientes entre 15 a 25% cuya acción erosiva a disectado la región. Generalmente están cubiertas por materiales morrénicos acumuladas por los procesos de glaciación durante el cuaternario; además, presentan superficies de erosión más reciente y superficies cuyo substrato rocoso fue afectado por tectonismo, formando plegamientos. Abarca la parte alta de los distritos de Ingenio y Quilcas, parte de Paccha, cubre la zona oeste de Yanacancha y gran parte del distrito de Cullhuas. Zonas de altiplanicie con relieve llano y pendientes entre 4 a 15% con cierto comportamiento ondulado. Está cubierta de material morrénico formada por procesos fluvio-glaciares. Tiene características de frecuente acumulación arcillosa y condiciones de mal drenaje. Ocupa una pequeña parte de la zona este del distrito de Yanacancha. Fondo de valle y las zonas de llanura aluvial cuya acumulación fluvial reciente es de edad holocénica y preholocénica, con formas planas del terreno presentando entre 0 a 4% de pendiente, con niveles de terrazas formadas principalmente en la depresión Jauja-Huancayo. Ocupan las zonas urbanas más pobladas como Huancayo, Concepción, Chupaca, Pilcomayo, Sicaya. Zonas que actúan como vertiente con algunas áreas de colinas. Son moderadamente empinadas con pendientes que predominan entre 25 a 50%, generalmente cubiertas por una gruesa acumulación glaciar y periglaciar, con algunas zonas donde afloran material rocoso. Presentan acción fluvial erosiva más reciente y se ubica en la parte media de las subcuencas de los ríos Cunas y Achamayo, en menor medida del Shullcas. Zonas de vertiente con algunas áreas tipo colina, cuyas pendientes son empinadas y predomina más del 50%. En algunas zonas afloran material rocoso y además de una cubierta discontinua de material glaciar y periglaciar. Cubre gran parte del Shullcas, la zona alta del Achamayo y la parte media-alta del Cunas Zonas de vertiente con un relieve empinado moderadamente, cuyas pendientes predominan entre 25 a 50%, con ciertas zonas de afloramiento rocoso y una cubierta discontinua de material coluvial. Ocupa parte del distrito de San José de Quero, Mito, Aco, Orcotuna, Concepción, San Jerónimo de Tunan y Saño. Superficie que se comporta como vertiente empinada a escarpada cuyas pendientes son mayores a 50%, presentan numerosos escarpes. Se caracteriza por ser una vertiente muy agreste que alterna superficie rocosa y cubierta discontinua de material coluvial. Ocupa la parte media de la subcuenca del Shullcas y Achamayo, así como la parte baja del Cunas. Instituto Geofísico del Perú 42 1. 7 43 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Vertiente allanada se encuentran afectadas por erosión local. Ubicada en fondo de valle y en algunas partes de la vertiente montañosa, las pendientes que predominan van de 4 a 15%. Está conformada mayormente por acumulación coluvio-aluvial. Ocupa pequeña parte de los distritos de San José de Quero, Huachac y Manzanares. Superficie llana con pendientes de 15 a 25%, caracterizandose algunas regiones de superficie con erosión local y con cierta acumulación coluvial afectada por intenso proceso de disección reciente. Se comporta como áreas de vertiente con un relieve allanado y disectado. Parte de los distritos de Aco, Paccha, Yauyos, San Agustín y El Tambo. Geología La zona de estudio del proyecto Maremex comprende unidades litológicas (Mapa 1.8) con edades desde el Precámbrico hasta el Cuaternario. Estratigráficamente estas rocas se dividen en formaciones (unidad estratigráfica principal) y grupos (conjunto de formaciones), la litología de cada una de estas formaciones es producto de la interacción de procesos tectónicos, sedimentarios y magmáticos que definieron un ambiente de formación para cada periodo. A continuación, se describen cada una de estas unidades litológicas, desde la más antigua hasta la más reciente y según la era crono- estratigráficamente en la que se ubica: Precámbrico (más de 570 m.a.) Las rocas —pertenecientes a esta era— lo compone el complejo metamórfico Huaytapallana que afloran en la cordillera oriental, ubicado al este del área de estudio y la zona topográficamente más elevada. Estas rocas están compuestas por gneis – esquistos y son las que han sufrido la mayor cantidad de acción tectónica. Paleozoico (265 a 570 m.a.) El paleozoico se inicia con el Grupo Excélsior compuesta por lutitas y pizarras, afloran con dirección NW-SE al oeste de la cordillera Huaytapallana, parte media de la subcuencas de los ríos Shullcas y Achamayo. La secuencia continúa con una unidad indiferenciada que agrupa a sedimentos del Grupo Ambo, Copacabana y Tarma (Megard, 1968) compuesta de conglomerado, areniscas y material calcáreo al tope. Esta secuencia se observa en la quebrada Sillapata, parte media de la subcuenca del Shullcas. Al final del Paleozoico se depositó una secuencia de areniscas, lutitas y conglomerados con intercalaciones volcánicas denominada como Grupo Mitu. La cual aflora en la parte media superior de las subcuencas de los ríos Shullcas y Achamayo. Mesozoico (64 a 265 m.a.) El Mesozoico se inicia con el Grupo Pucará compuesta de estratos potentes (hasta 1 m.) de calizas, que se observan en la parte media de la subcuenca del Shullcas, Achamayo y Cunas. Esta secuencia se depositó en un ambiente marino, seguido de la Formación Cercapuquio compuesto de areniscas y la Formación Chaucha compuesto por calizas y limolitas. En el Mesozoico medio se deposita la secuencia de la Formación Goyllarisquizga compuesta de areniscas con intercalaciones de limolitas. Seguido de las formaciones Chulec, Pariatambo y Jumasha, en las cuales predomina las facies calcáreas. Este conjunto de formaciones afloran en la parte media-alta de la subcuenca de Cunas. Sobreyace la Formación Celendín con calizas y lutitas. Fines del mesozoico e inicios del terciario se deposita la Formación Casapalca, compuesta de areniscas, lutitas y conglomerados, esta formación es la que mayor área cubre en la subcuenca del río Cunas, donde se encuentran poblados como San José de Quero, Bellavista y Hacienda Colpa. Cenozoico (hasta 64 m.a.) Cubriendo a las secuencias de la Formación Casapalca se encuentran los volcánicos Astobamba, los cuales afloran al sur-centro de la subcuenca del río Cunas y las andesitas de la Formación Yanacancha, que afloran en la parte norte de la subcuenca del río Cunas. A final del Cenozoico —en el periodo denominado Cuaternario— que comprende los últimos 2,58 m. se depositó la depresión Jauja – Huancayo, la cual es una secuencia de gravas y limo-arcillas conocida como la formación Jauja. Las mejores exposiciones de esta formación se tienen en las localidades del distrito de Sincos y en afloramientos aislados que se ubican cerca a la base de la cordillera oriental, por ejemplo camino a Huacracocha en la subcuenca del río Shullcas. Parte de los depósitos Cuaternarios lo componen materiales aluviales que están distribuidos en tres niveles de terrazas, compuestos por fragmentos de rocas redondeadas a sub redondeadas provenientes de las unidades litológicas preexistentes. La formación de estas terrazas sería contemporánea con tres episodios glaciares ocurridos en la cuenca del río Mantaro (Dollfus, 1965) y cuya importancia se debe a que sobre estas terrazas se asientan los principales centros poblados de la zona de estudio, como Huancayo, Chupaca, Concepción, entre otros. Instituto Geofísico del Perú 44 1. 8 45 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Geomorfología La geomorfología es el resultado de los procesos tectónicos y procesos de meteorización que actúan sobre los afloramientos de rocas. Los primeros han originado el levantamiento de la cordillera Huaytapallana debido a los esfuerzos de comprensión (Dorbath et al, 1990) y forman una zona subsidente conocida como la depresión Jauja- Huancayo en donde se encuentra el valle del Mantaro. Los segundos involucran agentes geológicos que actúan en la superficie de la corteza terrestre principalmente la acción erosiva de los glaciares, ríos y movimientos en masa. La tectónica y la meteorización son los que originan la configuración actual de la zona de estudio, la acción de los agentes geológicos tiende a variar altitudinalmente. Por ejemplo en la zona más elevada sobre los 4000 msnm predominó la acción geológica de los glaciares; en la parte media se caracteriza por la acción erosiva del río y por la ocurrencia de movimientos en masa; mientras que en la depresión Jauja - Huancayo se caracteriza por la acumulación de los materiales debido principalmente a la baja pendiente. Las diferentes geoformas encontradas en el área de estudio se agrupan en las siguientes unidades geomorfológicas (Mapa 1.9): Cordillera oriental. Su formación se debe al levantamiento generado por las tectónicas ocurridas en el área de estudio. La cordillera oriental se localiza en las partes más altas de las subcuencas de Shullcas y Achamayo. Afloran principalmente rocas precámbricas y paleozoicas. Son zonas cuyas pendientes pueden llegar a ser muy fuertes (mayor a 35°), se ubican en cotas altas donde la vegetación es muy escasa y algunas zonas están cubiertas de nevados. La cordillera occidental actúa como divisorias de las aguas de las cuencas hidrográficas del Atlántico y del Pacífico. Superficie puna. Es la extensión de terreno con cotas elevadas que se encuentra al pie de la cordillera cuyas pendientes son moderadas a bajas (con frecuencia menor a 35°), se formó principalmente por la acción erosiva de los glaciares que generan la conformación de un relieve relativamente suave, caracterizado por quebradas cuya sección tiende a ser en “U” con cierta acción erosiva fluvial más reciente. Valle interandino. Estas zonas se han formado por la acción fluvial caracterizada por presentar secciones de las quebradas en forma de “V”, las pendientes llegan a ser fuertes a muy fuertes (llegan a mas de 45°). Las aguas de estas zonas aportan al río Mantaro. Son áreas que con mayor frecuencia son afectadas por movimientos en masa en mayor medida que la superficie puna y la depresión Jauja – Huancayo. Es en estas zonas se encuentran algunos poblados como: Chamisería, Ingenio, etc. La depresión Jauja – Huancayo. Debido al desarrollo tectónico se conforma una depresión en la cual se depositan los materiales acarreados por los ríos, la pendiente de estas zonas corresponde a baja-muy baja (predominan valores menor a 15°). En esta depresión los ríos afluentes como: Shullcas, Achamayo y Cunas se unen al curso principal del Mantaro. Las ciudades más importantes se asientan en estas zonas como Huancayo, Concepción, Chupaca. Suelos El área de estudio presenta dos tipos de asociación de suelos, predominando suelos Leptosoles (Mapa 1.10). Esta asociación identificada es: Leptosol éutrico - Cambisol éutrico: El primero corresponde a suelos superficiales, generalmente, a partir de rocas sedimentarias (calizas y lutitas) y rocas volcánicas. El segundo a suelos profundos, desarrollados a partir de sedimentos aluviales antiguos, así como materiales residuales de arcillitas, areniscas y lutitas. En menor amplitud se encuentra la asociación de suelos regosoles. El regosol presente es: Regosol dístrico – Cambisol dístrico: El primero se caracteriza por haber sido desarrollado a partir de depósitos coluvio-aluviales o de sedimentos aluviales antiguos o subrecientes, mayormente arcillitas. El segundo por ser suelos profundos a partir de materiales aluviales subrecientes y antiguos, así como de materiales residuales de arcillitas, areniscas y lutitas, ambas de naturaleza ácida. El valle del río Mantaro es una zona eminentemente agrícola, la cual ocupa parcialmente las provincias de Jauja, Concepción, Chupaca y Huancayo. Se caracteriza por tener de suelos en donde la mayor parte de su superficie, en cuanto a su textura, muestra tendencia a ser franco-arcillo-arenosos y franco arenosos. Instituto Geofísico del Perú 46 1. 9 47 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 10 Instituto Geofísico del Perú 48 En cuanto a materia orgánica (MO), el valle es bien provisto, resalta no haber sido encontrados suelos pobres o muy pobres en su contenido de MO. El PH o acidez de los suelos, en el valle presenta tendencias a ser ácidos en un rango de 4,5 a 6,5; lo que indica una fácil absorción de nutrientes por la mayoría de cultivos (Garay et al. 2010). Cobertura vegetal En la zona de estudio del proyecto Maremex se distinguen cinco unidades de cobertura vegetal (Mapa 1.11): • El piso andino o puna superior, correspondiente a zonas de tundra, está caracterizado principalmente por presentar suelos sin arbustos y pajonales de reducida talla, rodeando la cordillera Huaytapallana. Estas zonas de tundra también están presentes en el Alto Cunas en los distritos de San José de Quero y Yanacancha. • El piso altoandino o puna inferior presenta densos pajonales con oconales, césped de puna cuya vegetación está constituida por grandes extensiones de pajonales amacollados y secundariamente por césped de puna y turbera de oconales. Estás zonas de pajonales se encuentran en la cuenca media de los ríos Cunas, Shullcas y Achamayo en los distritos San José de Quero, Yanacancha, El Tambo, Quilcas, Quichuay, etc. • Las zonas de matorral húmedo templado se ubican alrededor del valle del río Mantaro asociada a la presencia del sistema de drenaje de ríos, ubicada en la parte media baja de las subcuencas de los ríos Achamayo , Shullcas, Cunas en los distritos de: San José de Quero, Yanacancha, El Tambo, Quilcas, Quichuay, San Juan de Jarpa, Chambara, Ingenio, Heroinas Toledo, Apata, Sincos, etc. El valle del río Mantaro tiene aproximadamente 654 km y se caracteriza por la presencia predominante de actividad agrícola —desde los distritos de Jauja a Viques— donde el 45% de la superficie del valle se dedica a actividad agrícola intensiva, el 32% de superficie se dedica a agricultura por secano —complementada con depósitos aluviales, centros urbanos, bosques— y una fracción menor corresponde a zonas de bofedales cerca a la laguna de Paca. (Zubieta 2010) Este artículo puede ser citado como: Zubieta, R., (2012): “Características del recurso suelo en el valle del Mantaro”, en Eventos Meteorológicos Extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 49 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 11 Instituto Geofísico del Perú 50 Aguilar, A., Ortega, A., Lugo, J. & Ortiz, D., (2006): Análisis numérico acoplado de los desplazamientos verticales y generación de fracturas por extracción de agua subterránea en las proximidades de la Ciudad de México. Revista Mexicana de Ciencias Geológicas. Vol. 23, N° 3, pág. 247-261. Álvarez, A. Garnica, P. & Martínez, G., (2001): Metodología para determinar la influencia de la extracción de agua subterránea en la infraestructura del transporte. Instituto Mexicano del Transporte. Publicación N° 172. 70 p. Dollfus, O., (1965): Les Andes Centrales du Perou et leurs piemonts (entre Lima et Le Perene), Etude Geomo phologique. Travaux de Institut Francais D´Etdues Andines, Tome X. Lima-Perou. 404 p. Dorbath, C., Dorbath, L., Cisternas, A., Deverchere, J. and Sebrier, M., (1990): Seismicity of the Huancayo Basin (central Peru) and the Huaytapallana Fault. Journal of South American Earth Sciences, Vol 3, N° 1. Pág. 21–29. Garay O. y Ochoa A., (2010): Primera aproximación para la identificación de los diferentes tipos de suelo agrícola en el valle del río Mantaro- Memoria del Subproyecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro para su aplicación en la agricultura” 2007-2010 Instituto Geofísico del Perú, (2005): Atlas Climático de Precipitación y Temperatura del Aire en la Cuenca del río Mantaro. Lima, Perú. Instituto Geológico Minero y Metalúrgico INGEMMET, (1980): Estudio Geodinámico de la Cuenca del Río Mantaro, Boletín N° 5, Serie C. Instituto Geológico Minero y Metalúrgico. Perú. 190 p. Instituto Geológico Minero y Metalúrgico INGEMMET: Cartas Geológicas Nacionales 24l, 24m, 24n, 25l, 25m, 25n Instituto Geográfico Nacional IGP: Cartas Nacionales 24l, 24m, 24n, 25l, 25m, 25n Instituto Nacional de Recursos Naturales INRENA (1996):Guía Explicativa del Mapa Forestal. Dirección General Forestal, Ministerio de Agricultura. Instituto Nacional de Recursos Naturales INRENA - OGATEIRN: Mapas temáticos digitales. Kruseman, G. Ridder, N., (1975): Análisis y evaluación de los datos de ensayos por bombeo. International Institute for land reclamation and improvement. Holanda. 212 p. Mégard, F., (1968): Geología del cuadrángulo de Huancayo, Boletín N° 18. Servicio de Geología y Minería. Perú. 123 p. Ministerio de Energía y Minas, (2001): Atlas Minería y Energía en el Perú. Zubieta R., (2010): Procesamiento digital de imágenes de satélite y elaboración del mapa de uso de la tierra del valle del Mantaro - Memoria del Subproyecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro para su aplicación en la agricultura 2007-2010”. Bibliografía Capítulo 1 Recursos agua y suelo 51 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Clima Instituto Geofísico del Perú 52 Climatología de lluvias y temperaturas en el valle del Mantaro Yamina Silva y Grace Trasmonte Introducción Estudios previos realizados por el IGP (2005a) sobre la climatología a nivel de la cuenca del río Mantaro, indican que a nivel de esta existen variaciones significativas de la temperatura del aire —principalmente de la temperatura mínima del aire que está relacionada principalmente a la topografía— haciendo que zonas que se encuentran sobre los 4000 msnm sean bastante frías durante todo el año. Similarmente, la precipitación presenta gran variación a nivel de la cuenca, con valores sobre los 1000 mm en la parte sur oriental de la cuenca hacia la zona de la selva y en el sector occidental de la cuenca, esta última debido a la influencia de la topografía ya que se generan lluvias orográficas (IGP, 2005a). Por otro lado, la climatología de precipitaciones y temperaturas a nivel del valle del Mantaro, han sido abordados por Silva et al., (2010) y Trasmonte et al (2010) en la que se hace una descripción de la climatología para algunas estaciones del valle para las temperaturas usando todo el periodo de datos de cada estación. En el presente trabajo se analizan las climatologías calculadas para el periodo común 1971-2000 para cinco estaciones del valle. Estación Latitud (°S) Longitud (°O) Altitud (m) Periodo Cantidad de años Jauja 11,78 75,47 3322 1964-2010 47 Ingenio 11,88 75,26 3450 1964-2011 47 Santa Ana 12,00 75,22 3295 1992-2010 19 Huayao 12,04 75,32 3308 1922-2010 89 Viques 12,16 75,23 3186 1964-2010 47 Datos y Metodología Se utilizaron datos de temperatura máxima y mínima del aire, y precitación de las estaciones de Huayao, Jauja, Santa Ana, Ingenio y Viques (Mapa 1.12). La climatología promedio para el valle se calcula como la media aritmética, sólo para las estaciones que cuentan con datos para el periodo común 1971-2000. En la Tabla 1.5 se presenta la relación de estaciones utilizadas para el análisis de la climatología. Los datos fueron proporcionados por el SENAMHI. Tabla 1.5 Estaciones meteorológicas utilizadas para el análisis del clima en el valle del Mantaro. Resultados Temperatura del aire En promedio para el periodo 1971- 2000, considerando información de las estaciones meteorológicas de Huayao, Jauja y Santa Ana, las temperaturas mínimas mensuales en el valle del Mantaro pueden variar entre -0,3° y 6,5°C, y las temperaturas máximas entre 18,5° y 20,8°C (Tabla 1.6). 53 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro 1. 12 Instituto Geofísico del Perú 54 En concordancia a las variaciones estacionales del año, las temperaturas mínimas que normalmente se dan en horas de la madrugada, presentan los valores más altos durante el verano (enero a marzo) y los más bajos durante el invierno (especialmente junio y julio). Por el contrario, las temperaturas máximas, que suelen ocurrir pasado el mediodía, presentan entre enero y marzo los valores más bajos, asociados a la presencia de una mayor nubosidad y humedad que predomina durante dicha época del año, mientras que entre setiembre y noviembre se da los valores más altos, asociados al periodo de mayor ingreso de radiación térmica diurna en la zona. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre TMAX (°C) 18.9 18.5 18.5 19.5 20.2 19.7 19.7 20.1 20.5 20.4 20.7 20.0 TMIN (°C) 6.7 6.8 6.5 4.8 2.0 0.5 -0.1 1.9 4.4 5.4 5.6 6.1 PREC (mm) 121.7 132.1 104.4 46.4 13.7 7.9 4.8 11.0 30.8 58.6 71.6 88.9 Tabla 1.6 Climatología de temperaturas máximas y mínimas y precipitación promedio para el valle del Mantaro. Periodo 1971-2000. Fuente de datos: IGP y SENAMHI. Comparando las diferentes zonas del valle (Huayao, Jauja, Santa Ana, Ingenio y Viques), para el periodo común 1981- 2010, las temperaturas mínimas mensuales son muy similares entre sí, exceptuando la zona de Viques, que es más cálida entre 1° y 2°C en relación al resto de las estaciones; por el contrario, Jauja e Ingenio presentan las temperaturas ligeramente más bajas (Figura 1.3). Similarmente, en las temperaturas máximas, destacan como zonas más frescas Ingenio y Jauja, y la más caliente Viques (Figura 1.4). Figura 1.3 Comparación de la temperatura mínima para las diferentes estaciones del valle, promedio para el periodo 1981-2010. Fuente: IGP y SENAMHI. Figura 1.4 Comparación de la temperatura máxima para las diferentes estaciones del valle, promedio para el periodo 1981-2010. Fuente: IGP y SENAMHI. 55 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Precipitación La precipitación en el valle del Mantaro, presenta sus valores mínimos en los meses de invierno (junio-agosto), siendo julio el mes más seco con solo 4,8 mm por mes, mientras que las máximas lluvias se dan en los meses de enero-marzo, siendo febrero el mes más lluvioso con 132,1 mm (Tabla 1.8). En general, en todas las estaciones del valle, las máximas lluvias se presentan en los meses de enero-marzo y las mínimas entre junio-agosto, sin embargo existe una importante variabilidad espacial (Figura 1.5). Figura 1.5 Promedio multianual de las precipitaciones para las estaciones del valle del Mantaro. Periodo 1971-2000, excepto para Santa Ana (1992-2010). Fuente: IGP y SENAMHI. Durante el inicio de las lluvias (agosto-octubre) se observa que Huayao tiene más precipitaciones en comparación a las otras estaciones; durante los meses de noviembre-diciembre es Ingenio la que presenta mayores precipitaciones; mientras que durante el pico de la estación lluviosa (enero-marzo) e incluso hasta abril: Huayao, Ingenio y Viques son las que presentan las mayores precipitaciones. El acumulado anual de la precipitación en el valle varía entre 558,0 a 755,9 mm por año, siendo la estación de Huayao la que presenta las mayores precipitaciones, seguido de cerca por Ingenio,mientras que Viques es la estación con menores precipitaciones (Figura 1.6). La estación de Viques está ubicada a la sur del valle a una altitud de 3186 msnm, posiblemente a ello se deba esta diferencia de casi Figura 1.6 Acumulado anual de las precipitaciones para difer- entes estaciones del valle, promedio para el periodo 1971-2000, excepto para Santa Ana (1992-2010).Fuente: IGP y SENAMHI. Este artículo puede ser citado como: Silva, Y., y G. Trasmonte, (2012): “Climatología de lluvias y temperaturas en el valle del Mantaro”, en Eventos Meteorológicos Extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 200 mm en la precipitación anual. La estación de Santa Ana, fue colocada solo como referencia, ya que la serie de datos es de apenas 19 años y no coincide con el periodo de las otras estaciones. Instituto Geofísico del Perú 56 Instituto Geofísico del Perú, (2005a). Atlas climático de precipitaciones y temperatura del aire en la cuenca del río Mantaro. Fondo Editorial del CONAM. Lima. Instituto Geofísico del Perú, (2005b): Vulnerabilidad actual y futura ante el cambio climático y medidas de adaptación en la cuenca del río Mantaro. Fondo Editorial CONAM. Lima. Silva, Y., G. Trasmonte y L. Giráldez (2010). Variabilidad de las lluvias en el valle del Mantaro. Memoria del Subproyecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro”. IGP, Lima. Trasmonte, G., Y. Silva, B. Segura y K. Latínez (2010). Variabilidad de las temperaturas Máximas y Mínimas en el Valle del río Mantaro. En: Memoria del Subproyecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro, para su aplicación den la agricultura 2007-2010”. IGP, Lima. Bibliografía Capítulo 1 Clima 57 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 2 Tendencias climáticas Instituto Geofísico del Perú 58 Capítulo 2 Introducción La primera parte de este capítulo analiza el tema de tendencias climáticas en el valle del río Mantaro, empezando con el artículo “Tendencias en las lluvias y temperaturas del valle del Mantaro” a cargo de Yamina Silva y Grace Trasmonte, donde se utilizan los datos de la estación de Huayao debido a que cuenta con una serie muy larga de datos (1922- 2012), como estación representativa del valle. En “Tendencias en los extremos climáticos del valle del Mantaro”, a cargo de las mismas autoras, el tema de tem- peraturas del aire se desarrolla a través del análisis de la ocurrencia de días cálidos días fríos, noche cálidas, heladas, intensidades máximas de temperaturas y duración de periodos cálidos y fríos, mientras que para el tema de lluvias extremas se analiza: la máxima mensual de precipitación en 1 y 5 días, el número de días de precipitación intensa y muy intensa, los días húmedos consecutivos, etc. Finalmente, el artículo “Inicio de temporada de lluvias en el valle del Mantaro” a cargo de Yamina Silva y Kobi Mos- quera busca identificar las variaciones y tendencias en las fechas de inicio de la temporada de lluvias en el valle del río Mantaro, tomando como referencia la estación de Huayao, teniendo en cuenta que la percepción de la población en general es que existe un corrimiento en la fecha de inicio de las lluvias, siendo las actividades agrícolas las más perjudicadas. La segunda parte del capítulo se inicia con el artículo “Escenarios climáticos en la cuenca del río Mantaro”, a cargo de Ken Takahashi, y que se focaliza en el análisis de los pocos estudios científicos publicados que permiten contrastar distintos modelos o metodologías, de manera de poder tener una idea de las incertidumbres asociadas a la generación de escenarios. El siguiente artículo “Estudio espacio-temporal de cobertura glaciar de la cordillera Huaytapallana mediante percepción remota de Ricardo Zubieta y Percy Guillermo, determina que la cordillera en mención”; tiene una gran importancia por su aporte tanto para uso agrícola como urbano, y el análisis espacial cuantitativo y cualitativo de imágenes de satélite multiespectral permiten apreciar una clara evidencia de retiro glaciar en las últimas décadas. 59 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Tendencias climáticas Instituto Geofísico del Perú 60 Tendencias en las lluvias y temperaturas del valle del Mantaro Yamina Silva y Grace Trasmonte Introducción Las temperaturas extremas en la cuenca del Mantaro presentan tendencias positivas: temperatura máxima de alrededor de 0,2°C/década para el periodo 1963-2006 (IGP, 2005; SENAMHI, 2007). Tendencias similares se observan también a nivel nacional para la temperatura máxima. Asimismo, la temperatura mínima presenta tendencias positivas con valores de 0,1 a 0,2°C/década, con excepción de algunas estaciones ubicadas al norte del lago Titicaca (MINAM, 2010). Por otro lado, las precipitaciones a nivel de la cuenca del Mantaro presentan tendencias negativas de alrededor de 3%/década, aproximadamente 15% en 50 años (IGP, 2005). Otros estudios, utilizando datos para el periodo 1951- 1998, también muestran tendencias negativas en los Andes centrales (Huayao) y sur (Arequipa y Cuzco), mientras que el norte del Perú la tendencia es positiva (Obregón, 2006); asimismo en la Segunda Comunicación Nacional sobre Cambio Climático (MINAM, 2010), se indica que las precipitaciones presentan incrementos en la costa y sierra norte y disminución en la selva norte, sin mayores patrones definidos en el resto del territorio nacional. Las tendencias en los estudios mencionados fueron calculados para el periodo 1964-2010, que en el mejor de los casos si bien nos dan una buena aproximación para la validez de una tendencia, se requieren series bastante largas a fin de capturar oscilaciones de baja frecuencia, como la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO), por lo que el objetivo del presente trabajo es analizar las tendencias en la temperatura máxima y mínima, y precipitación, utilizando la serie de datos desde el año 1922 al 2010. Datos y Metodología Debido a que Huayao cuenta con una serie muy larga de datos, se utiliza esta estación para el análisis de las ten- dencias como estación representativa del valle. La metodología utilizada para el cálculo de la tendencia lineal es la propuesta por Yue, et al. (2002) —el cual está basado en el test de Mann-Kendall (Mann, 1945; Kendall, 1975)— y para la pendiente el método de Sen (1968), pero considera la auto correlación que pueda existir en una serie de datos y que debido a esto se le pueda dar mayor peso a una tendencia que no es significativa. Las tendencias se calcularon para i) los promedios anuales y estacionales de la temperatura máxima y mínima y ii) los acumulados anuales y estacionales de la precipitación, considerando los siguientes trimestres: verano (diciembre, enero y febrero), otoño (marzo, abril y mayo), invierno (junio, julio y agosto) y primavera (setiembre, octubre y noviembre). Adicionalmente, para las precipitaciones se calcularon las tendencias para el periodo de lluvias (de setiembre a abril). Resultados A continuación se presentan los resultados de tendencias para temperatura máxima y mínima del aire, así como para precipitación, que incluyen un breve análisis considerando dos periodos de análisis: 1922– 1975 y 1976-2010. 61 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Temperatura del aire Para el periodo 1922-2010 las tendencias de la temperatura máxima anual es de 0,12 ° C/década (Figura 2.1), valores similares se observa en el resto de las estaciones del año, con niveles de confianza superior al 95%. Esta tasa de calentamiento es similar a la reportada por Vuille y Bradley (2000) para la temperatura media en los Andes tropicales (0,11 ° C / década) con datos desde 1939 a 1998. Figura 2.1 Promedio anual de la temperatura máxi- ma en Huayao. La línea negra indica tendencia para el periodo 1922- 2010, la roja para 1922- 1975 y la verde para 1976- 2010. Fuente: IGP. Para el periodo 1922-1975 las tendencias son negativas y significativas para el promedio anual, verano y otoño, siendo la tendencia mayor en el verano (-0,16°C/década). Para el periodo 1976-2010, se observan tendencias positivas superior a +0,2°C/ década, con significancia estadística a nivel anual, otoño e invierno, este último es el que presenta la mayor tasa de calentamiento (+0,28°C/década), ver Tabla 2.1. Temperatura mínima del aire La temperatura mínima en general no pre-senta una marcada tendencia, pero sí una gran variabilidad (Trasmonte et al, 2010). A nivel anual, la temperatura mínima presenta una ligera tendencia negativa en el periodo 1922-2010, siendo estadísticamente significativa sólo en invierno y primavera con 0,08 y 0,07°C/década, respectivamente. Ver Figura 2.2. Para el periodo 1922-1975, la tendencia es negativa con valores alrededor de 0,1°C/ década, siendo altamente significativa sólo en invierno (-0,23°C/década). En el periodo 1976-2010, se observan ten-dencias positivas de hasta +0,3°C/ década en otoño, sin embargo éstas no son estadísticamente significativas (Tabla 2.1). Tabla 2.1 Tendencias en la temperatura máxima y mínima, y precipitación en Huayao para diferentes periodos. *** Sig. al 99%, ** al 95% y * al 90% 63 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Tendencias en los extremos climáticos del valle del Mantaro Yamina Silva y Grace Trasmonte Introducción El IPCC (2001, 2007) ha definido como extremo meteorológico aquel valor (de cualquier variable meteorológica) que raramente ocurre en un lugar y en un tiempo. El término “raro” puede tener diversas concepciones, sin embargo nor- malmente se consideran valores extremos si son iguales o están por debajo del percentil 10, o si son iguales o están por encima del percentil 90 de su distribución acumulada de probabilidades, es decir, los valores extremos se encuentran entre el 10% de los valores más bajos o más altos del total de valores que puedan ocurrir. Los extremos meteorológicos son importantes para ser estudiados porque están asociados a los mayores impactos adversos a la sociedad (PNUD, 2010). Ya desde el tercer informe del IPCC (2001) se expresó que “donde aumente la intensidad y/o frecuencia de los fenómenos meteorológicos extremos, aumentará el costo económico y social de estos fenómenos, y estos aumentos serán sustanciales en las zonas afectadas directamente.” Existe por lo tanto interés en uniformizar los métodos de evaluación de este tipo de eventos. Con este motivo, se formó un equipo de expertos del CCl/CLIVAR/JCOMM sobre “Índices de extremos climáticos para monitorear y detectar el cambio climático “ (ETCCDMI, por sus siglas en inglés), que recomienda el cálculo de índices básicos. Para ello se han desarrollado algunos programas, como el CLIMDEX, realizado por el equipo de investigación climática del Servicio Meteorológico de Canadá. En este trabajo, se utilizan los principales índices propuestos en el CLIMDEX (y otros adicionales considerados de im- portancia para la zona) para analizar las variaciones en los extremos climáticos en el valle del Mantaro, utilizando como fuente básica casi noventa años de datos diarios de la estación de Huayao. Datos y Metodología Se utilizan datos diarios de lluvias y temperaturas máximas y mínimas de Huayao, desde el 1 enero de 1922 al 31 dic- iembre del 2010. Se considera como periodo base (climatología) 1971-2000. La totalización de número de casos fue por lo general en año calendario. Se calcularon en total 14 índices para las temperaturas y 7 para la precipitación, de los cuales 19 (12 de temperaturas y 7 de lluvias) han sido los recomendados por el ETCCDMI, ver Tabla 2.2. Los otros índices incorporados fueron: inicio de temporadas de heladas y la duración de días consecutivos de heladas. El inicio de la temporada de helada corre- sponde a la fecha en la cual se da la primera helada durante el año calendario, y la duración de días consecutivos se refiere al número de casos por año, en las que se han presentado heladas (0°C) con duraciones variables (de 2 a 3 días, de 4 a 6 días, de 7 a 9 días y de 10 a 12 días). Para el cálculo de los índices del ETCCDMI, se usó el software RCLIMDEX en R (software libre), dado que los índices propuestos son estándares. Adicionalmente, se utilizaron otros programas como: el SPSS versión 13 para el cálculo de frecuencias anuales de intensidades de temperaturas, y otro desarrollado en MATLAB, proporcionado por Aldo Monte- cinos (Comunicación personal), que permite calcular el número de eventos por año para cualquier fenómeno dado un umbral determinado, además la duración del evento. Este programa es versátil y fácilmente modificable, que permitió entre otras cosas, analizar los eventos no por año calendario sino por año hidrológico. El CLIMDEX permite realizar un control de calidad y homogenización de los datos. Una versión del mismo se puede obtener en el portal web: http:// cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software.shtml. Instituto Geofísico del Perú 64 ID Nombre del Indicador Definición Unidad FD0 Frost days (Días de heladas). Número de días en un año cuando TN (mínimo diario)<0oC. Días TXx Max Tmax. Valor mensual máximo de temperatura máxima diaria. oC TNx Max Tmin. Valor mensual máximo de temperatura mínima diaria. oC TXn Min Tmax. Valor mensual mínimo de temperatura máxima diaria. oC TNn Min Tmin. Valor mensual mínimo de temperatura mínima diaria. oC TN10p Cool nights (Noches frías). Porcentaje de días cuando TN es menor que el percentil 10. Días TX10p Cool days (Días fríos). Porcentaje de días cuando TX es menor que el percentil 10. Días TN90p Warm nights (Noches calientes). Porcentaje de días cuando TN es mayor que el percentil 90. Días TX90p Warm days (Días calientes). Contaje anual de días con por lo menos 6 días consecutivos en que TX es mayor que el percentil 90. Días WSDI Warm spell duration indicator (Indicador de la duración de periodos calientes). Contaje anual de días con por lo menos 6 días consecutivos en que TX es mayor que el percentil 90. Días CSDI Cold spell duration indicator (Indicador de la duración de periodos fríos). Contaje anual de días con por lo menos 6 días consecutivos en que TN es menor que el percentil 10. Días DTR Diurnal temperature range (Rango diurno de temperatura). Diferencia media mensual entre TX y TN. oC RX1day Max 1-day precipitation amount (Cantidad Máxima de precipitación en un día). Máximo mensual de precipitación en 1 día. mm Rx5day Max 5-day precipitation amount (Cantidad Máxima de precipitación en 5 días). Máximo mensual de precipitación en 5 días consecutivos. mm SDII Simple daily intensity index (Índice simple de intensidad diaria). Precipitación anual total dividida para el número de días húme- dos mm/día (definidos por PRCP mayor o igual que 1.0mm) en un año. mm/día R95p Number of heavy precipitation days (Número de días con precipitación intensa). Número de días en un año en que PRCP mayor o igual que 10,7mm (Percentil 95). Días R99p Number of very heavy precipitation days (Número de días con precipita- ción muy intensa). Número de días en un año en que PRCP mayor o igual a 20,8mm (Percentil 99). Días CDD Consecutive dry days (Días secos consecutivos). Número máximo de días consecutivos secos (con RR<1mm). Días CWD Consecutive wet days (Días húmedos consecutivos). Número máximo de días consecutivos húmedos (con RR mayor o igual a 1mm). Días Resultados Temperaturas Máximas y Mínimas Extremas a) Días cálidos (Tx90p) En las temperaturas máximas se observa —desde mediados de los años ochenta— un fuerte incremento del número de días cálidos extremo (Tx90p). Es decir, los eventos que superan el percentil 90 —el 10% de temperaturas más cálidas con respecto al período base 1971-2000 (ver Figura 2.4)— ocurren al menos 10 eventos de días cálidos por año, hasta el valor histórico de 36 eventos (días) ocurrido el 2010. Es de anotarse que la Organización Mundial de Me- teorología (2011) ha declarado al año 2010 como el más cálido, a nivel mundial, del que se tiene registro desde 1880. La tendencia promedio desde el año 1922 al 2010, es de un día por década, pero si se considera sólo el periodo 1976-2010, la tendencia promedio se ha duplicado (+2,3 días/ década). Tabla 2.2 Indicadores de extremos de temperaturas y lluvias, según el ETCCDM. 65 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro b) Días fríos (Tx10p) En contraposición a lo que ocurre con los días cálidos, el número y porcentaje de días fríos (Tx10p) por año ha ido disminuyendo, especialmente a partir de fines de los años ochenta. En todo el periodo de registro, la razón de cambio es -2% de días fríos por década, valor que es estadísticamente significativo. c) Noches cálidas (Tn90p) No se observa una tendencia definida en este indicador. En general han habido periodos con un mayor o menor número de noches cálidas, por ejemplo, entre los años cuarenta e inicios de los cincuenta, entre mediados de los sesenta y los setenta, así como, en los ochentas, se han observado poca frecuencia de eventos con noches cálidas; y por el contrario entre los años veinte y treinta, cincuenta e inicios de los sesenta, y desde finales de los noventa al 2010, se observaron mayor frecuencia de eventos con noches cálidas, con máximos en 1958 y 1998, en éstos años ocurrieron los eventos El Niño. d) Heladas (FD0, FD5) Frecuencia Se ha evaluado la evolución de la frecuencia de heladas por año calendario (total anual, de enero a diciembre), periodo húmedo (total de setiembre a abril), periodo seco (total de mayo a agosto) y durante el pico de la estación de lluvias (enero a marzo), encontrándose una tendencia de incremento del número de días con heladas de intensidades meno- res o iguales a 5°C (Figura 2.5) , hasta +2,9 días de heladas/década (total anual), valor similar a lo encontrado para Huayao en el estudio del IGP (2005b), utilizando información del periodo 1950 al 2002. En el caso de las heladas con temperaturas < 0°C, también se observa una tendencia positiva, aunque mucho más ligera (hasta +0,8 días de heladas/ década, para total anual y temporada de estiaje). Además, cabe resaltar que a partir del año 1976 —cuando ocurre el llamado “shift climático”— las tendencias para todos los periodos analizados son mayormente negativas, es decir, la frecuencia de heladas disminuye — para ambas intensidades— hasta un máximo de –3,3 días con heladas por década (total anual) para las heladas con temperaturas < 5°C, y de -4,4 días de heladas/década (total anual y periodo seco) en las < 0°C. Este resultado es similar a lo obte- nido por el SENAMHI (2007) para el valle del Mantaro para el periodo 1965-2005. Figura 2.4 Tendencia (m) del número de días cálidos (TX 90p) por cada 10 años (días/ década) en Huayao. (+) Indica incremento (-) Indica disminución. Fuente de datos: IGP. Instituto Geofísico del Perú 66 Figura 2.5 Evolución de la frecuencia de heladas por año calendario (total anual, de enero a diciembre), periodo húmedo (total de setiembre a abril), periodo seco (total de mayo a agosto) y durante el pico de la estación de lluvias (enero a marzo). Intensidad Similar a lo obtenido en el estudio PROCLIM (IGP, 2005b), no se encontró ninguna tendencia o variación persistente en cuanto al valor más bajo de temperatura a nivel anual y mensual. Es decir, no se observa variación en la intensidad de las heladas, sino que hasta la fecha los valores más fuertes se han dado aleatoriamente, o en algunos ciclos de varios años. El valor de la temperatura más baja registrada en Huayao es -10,2°C, que se dio en julio de 1974 durante un periodo frío que predominó en la década de los setentas. Inicio de la temporadas de heladas Para las heladas de intensidad menor o igual a 0°C se encontró que, entre las décadas del 20 y 50, las primeras heladas se presentaban sólo entre abril y junio, pero a partir de 1960 éstas pueden iniciarse entre mediados de febrero Figura 2.6 Tendencia (m) en el inicio de la temporada de heladas de intensidad < 0°C en Huayao por cada diez años. (+) Indica incremento, (-) Indica disminución. Fuente de datos: IGP. y fines de marzo (Figura 2.6). Para todo el periodo (1922-2010) se ha obtenido una tendencia negativa, indicando que, durante las últimas 5 décadas, la primera helada del año se está presentando más temprano. En el caso de las heladas menores o iguales a 5°C no se ha encontrado alguna variación significativa en su fecha de inicio, presentándose nor- malmente la primera helada de esa intensidad entre la primera y tercera semana de enero. Duración por días consecutivos de heladas En cuanto a la duración por días consecutivos de heladas, para las intensidades entre 5° y 0°C, es relativamente frecuente que cada año se presenten heladas con duración de una semana a más (en este caso hasta 10 a 12 días consecutivos). 67 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Para intensidades inferiores a -2,5°C, se puede esperar duraciones más o menos frecuentes hasta de 4 a 6 días y son escasos los eventos de duraciones mayores. En este caso, no se ha encontrado ninguna tendencia significativa en la duración consecutiva de heladas entre los años 1922 al 2010, ni en el periodo 1976 al 2010, para las diferentes intensidades consideradas (Figura 2.7). Figura 2.7. Variación del número de días con heladas < 0oC por año, con duraciones de 2 a 3 días (línea ploma punteada), de 4 a 6 días (línea ploma continua), 7 a 9 días (línea negra punteada) y 10 a 12 días (línea negra continua) consecutivos en Huayao. Fuente de datos: IGP. e) Intensidades máximas de temperaturas (TXx, TXn, TNx, TNn) Desde inicio de los años 20 hasta fines del 2000, la variación de las temperaturas mínimas diarias más bajas que se presentaron por cada año, nos indica una casi nula tendencia (-0,03 °C/década). Similar situación se encontró para las temperaturas máximas diarias más altas por año, donde se encontró una tendencia también cerca a cero (0,01°C/ década). f) Duración de periodos cálidos (WSDI) Este indicador que nos da el número de días al año que sobrepasa el percentil 90 del periodo base, siempre y cuando sean grupos de 6 a más días consecutivos, nos indica que se ha incrementado significativamente el número de días de periodos calientes desde 1980 al 2010, presentándose el máximo histórico el 2010, con una duración de 38 días. La razón de variación encontrada fue de +0,66 días/ década (Figura 2.8). En este caso, por el contrario, la duración g) Duración de periodos fríos (CSDI) Figura 2.8 Variación del número de días cálidos (mínimo seis días consecutivos) en Huayao. Periodo: 1922- 2010. Fuente: IGP. (en días) por año presentó una ligera tendencia de disminución (no significativa), con valor igual a cero desde 1922 al 2010. El año con mayor duración de periodos fríos fue 1946, con 31 días. Instituto Geofísico del Perú 68 h) Rango térmico (DTR) El rango térmico diurno es la diferencia de la temperatura máxima y la temperatura mínima diaria, durante el periodo 1922- 2010, éste se ha incrementado a razón de 0,15 °C/década, esto debido principalmente al aumento de las temperaturas máximas. Lluvias Extremas Las tendencias negativas en la precipitación total anual en el valle del Mantaro, así como en la estación de Huayao, han sido reportadas en otros estudios (Silva et al, 2010; Silva y Trasmonte, 2012), lo que nos indica que si hay cambios en los valores medios probablemente se den también en los valores extremos. a) Máximo mensual de precipitación en 1 día (Rx1day) Este índice proporciona información sobre la máxima precipitación acumulada en un día por mes. En la Figura 2.10 (barra de color azul) se puede observar que los meses donde se presentan las lluvias más extremas (superiores a 45 mm en un día) son desde diciembre a marzo. Puede verse también que en los meses de julio y agosto, a pesar de estar en el periodo de estiaje, se presentan precipitaciones superiores a 30mm por día. Analizando la serie de tiempo de este índice, a nivel mensual, encontramos que para los meses febrero y abril hay una tendencia de aumento de eventos con lluvias máximas en un día, mientras que en el resto de los meses la tendencia es negativa, principalmente en noviembre y marzo (figuras no mostradas). La máxima precipitación acumulada en 5 días (barras rojas en la Figura 2.10), se presentan principalmente durante el pico de la estación de lluvias (enero-marzo) y éstos valores superan los 90mm en 5 días por mes, mientras que durante el inicio de la temporada de lluvias (setiembre a di- ciembre) superan los 60mm en 5 días. En cuanto a las tendencias, se observa que los máximos de precipitación en 5 días, tienen una tendencia positiva en los meses de febrero, abril y agosto, del orden de 0,3 mm en 5 días por década. Mientras que en los meses de mayo y noviembre la tendencia es marcadamente negativa Figura 2.9 Variabilidad interanual y tendencias en el rango térmico diurno en Huayao. Periodo 1922-2010. Fuente: IGP. Figura 2.10 Valores máximos de precipitación acumulada (mm) en 1 día (barras azul) y 5 días (barras rojo) para Huayao, periodo 1922-2010. Fuente IGP. (-0,78 y -0,58 mm en 5 días por década), lo que indicaría la disminución de eventos con lluvias intensas en estos meses. Marzo y junio presentan también tendencias negativas del orden de –0,4 mm en 5 días por década y el resto de los meses las tendencias varían entre positivo y negativo, pero valores muy pequeños y sin significancia. c) Índice simple de intensidad de precipitación diaria (SDII) El SDII se calcula como la precipitación anual total dividida entre el número de días húmedos en un año, considerando como un día húmedo cuando la precipitación diaria es igual o mayor a 1mm. La Figura 2.11 indica que para el periodo 1922-2010 la tendencia de la intensidad de la precipitación es prácticamente cero (-0,04mm/día por década), sin embargo puede verse en el gráfico que hay una significativa disminución de la intensidad de lluvia desde mediados de la década de los setenta, aumentando en 10 veces la tendencia (- 0,4 mm diario por década, línea verde en la figura). Para el periodo 1922-1979, en promedio, la intensidad de la precipitación era de 5,9mm/día y para el periodo 1980- 69 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Figura 2.11 Índice simple de intensidad de precipitación diaria a nivel anual (mm/ día) en Huayao y su tendencia, periodo 1922-2010 y 1976-2010. Fuente: IGP. Figura 2.12 Número de eventos con precipitación intensa (>p95) para Huayao, periodo 1922-2010.Fuente IGP. Utilizando el mismo criterio para el análisis de la variabilidad y las tendencias en la ocurrencia de precipitaciones intensas (R95p), se usa como valor umbral el percentil 99 del Huayao, periodo 1922- 2010, para identificar los eventos de precipitaciones muy intensas (el 1% de casos de lluvias presentadas). En promedio se presentan 3,6 casos por año, siendo la década de los setenta cuando se registró la mayor cantidad de eventos (4,3 eventos) y la década de los dos mil, cuando se registró el mínimo de eventos (2,7), ver Tabla 2.3. La tendencia es de –0,24 días/ década, pero sin significancia estadística. e) Número de días con precipitación muy intensa (R99p) g) Días húmedos consecutivos (CWD) Con respecto a los días húmedos consecutivos (CWD), en promedio se registran 10,6 días por año, con una desviación estándar de 4,2 días. Los años con mayor frecuencia de días húmedos consecutivos fueron: 1981 con 31 días y 1997 con 22 días. La tendencia para este índice es ligeramente positiva (0,03 días por década). Tabla 2.3 Promedio por décadas del número de eventos con precipitación intensa (>P95 R95p) y muy intensa (>P99 R99p) para Huayao, periodo 1922-2010. Fuente de datos IGP. 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 R95 18,6 17,6 17,9 18,0 19,9 22,7 17,3 14,3 R99p 3,9 3,8 3,2 3,9 4,3 4,0 3,0 2,7 2010 es de 5,7 mm/día, observándose una ligera disminución de 0,2mm/ día. d) Número de días con precipitación intensa (R95p) Para el análisis de la variabilidad y las tendencias en la ocurrencia de precipita- ciones intensas, se utiliza como valor umbral el percentil 95 (lluvias en el 5% de valores más altos que se han presentado). Debido a la ausencia de datos en los primeros años de la década de los año 20, para el análisis decadal no se considera esta década. En promedio por año ocurren 18,3 eventos de lluvias intensas, sin embargo la cantidad de estos eventos tiene alta variabilidad interanual y decadal, como se observa en la Figura 2.12. La década de los ochenta ha tenido el mayor número de eventos lluviosos (22,7 eventos en promedio), pero solo en el año 1931 se dieron 31 eventos, siendo el record histórico en todo el periodo analizado. Después del pico en la década de los ochenta se observa una reducción significativa en la década de los noventa y más drásticamente en la última década, registrándose en promedio solo 14,3 eventos entre los años 2000 al 2010 (Tabla 2.3). La tendencia lineal indica una disminución de 1,6 días de eventos con lluvias intensas por década. Instituto Geofísico del Perú 70 f) Días secos consecutivos (CDD) Los días secos consecutivos (CDD) más largos se dieron en el año 1945 con 120 días, seguido por el año 1961 y 1944 con 85 y 83 días respectivamente. En promedio se tienen 44,2 días secos consecutivos al año, con una desviación estándar de 18,5 días. Existe una ligera tendencia negativa (-0,18 días por década), pero sin signifi- cancia estadística. Figura 2.13 Número de días húmedos consecutivos para Huayao, periodo 1922-2010. Fuente: IGP. Tabla 2.4 Tendencias en los principales extremos en temperaturas y lluvias de Huayao. Periodo 1922-2010. * 90 % de confianza, ** 95% de confianza, *** 99% de confianza Variable Unidad Tendencia Unidad/década Nivel de confianza Días de heladas FD0 días 0,94 * Días fríos TX10p Porcentaje de días -1,15 *** Días calientes TX90p Porcentaje de días 1,09 *** Noches frías TN10p Porcentaje de días 0,26 * Duración de periodos calientes WSDI días 0,66 ** Rango diurno de temperatura DTR °C 0,15 *** Máximo mensual de precipitación en 1 día Rx1day mm -0,08 - Máximo mensual de precipitación en 5 días Rx5day mm -0,83 * Índice simple de intensidad diaria de precipitación SDII mm/día -0,04 * Número de días en un año en que la precipitación supera el percentil 95 (10,7mm) R95p días -1,6 - Número de días en un año en que la precipitación supera el percentil 99 (10,7mm) R99p días -0,24 - Número máximo de días secos consecutivos CDD días -0,18 - Número máximo de días húmedos consecutivos CWD días 0,03 - 71 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Conclusiones • Se ha incrementado significativamente el número de días calientes, la duración de los periodos calientes y el rango térmico diurno (diferencia entre la temperatura máxima y mínima del aire). • En el caso de las temperaturas mínimas se puede esperar el inicio más temprano de la temporada de heladas (temperaturas menores o iguales a 0°C), inclusive en algunos casos —durante la época de máximas precipitaciones (enero-marzo)— no se observa una tendencia clara de variación en los valores extremos anuales y estacionales de las temperaturas máximas y mínimas, sino una generalizada tendencia de disminución del número de heladas a partir de mediados de los años setenta hasta la fecha además, no se ha encontrado tendencias significativas en la duración consecutiva de días de heladas . • En general, se observa en el valle un incremento de las condiciones cálidas, mucho más marcado en las temperaturas máximas que en las mínimas, siendo el 2010 el año que registró el mayor número de días cálidos. • En cuanto a las precipitaciones, se observa que la intensidad de la precipitación diaria para el periodo 1922-2010 prácticamente no presenta tendencia, mientras que para el periodo 1976-2010 hay una tendencia de –0,4mm diario por década. • El máximo de precipitación en un día, presenta para los meses de febrero y abril una tendencia positiva, mientras que en el resto de los meses la tendencia es negativa, principalmente en noviembre y marzo. • El máximo de precipitación en 5 días presenta una tendencia marcadamente negativa en los meses de marzo, mayo y noviembre; mientras que febrero, abril y agosto presentan tendencias positivas. • Se observa también una disminución del número de días con lluvias intensas y muy intensas (igual o mayor que el percentil 90 y 95 respectivamente), del orden de 1,6 y 0,24 días por década con lluvias de esas intensidades. Esta reducción se acentúa en la década de los noventa y dos mil. Este artículo puede ser citado como: Silva, Y., y G. Trasmonte (2012): “Tendencias en los extremos climáticos del va- lle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 72 Inicio de temporada de lluvias en el valle del Mantaro Yamina Silva y Kobi Mosquera Introducción El inicio de la temporada de lluvias es un tema que siempre genera incertidumbre. La percepción de la población es que existe un corrimiento en la fecha de inicio de las lluvias, siendo las actividades agrícolas las más perjudicadas, principalmente aquella que se desarrolla a secano. Tradicionalmente, la fiesta de San Lucas, que se celebra el 18 de octubre, se relaciona con el inicio de siembra (Tillmann, 1997) en el valle del río Mantaro, sin embargo en los últimos años la siembra se ha realizado en fechas posteriores e incluso a fines de noviembre, como es el caso de la campaña agrícola 2011/2012 debido al retraso en el inicio de la temporada de las lluvias. Por ello se hace necesario conocer la variabilidad y las tendencias en la fecha de inicio de las lluvias en el valle del río Mantaro, ya que este conocimiento permitirá identificar los cambios que han ocurrido en el pasado y podría ayudar a proyectarse en el futuro cercano y planificar mejor las actividades agrícolas del valle y otras actividades relacionadas a la temporada de lluvias. El objetivo del presente estudio es identificar las variaciones y tendencias en las fechas de inicio de la temporada de lluvias en el valle del río Mantaro, tomando como referencia la estación de Huayao con datos desde el año 1921. Huayao Ingenio Jauja Santa Ana Viques 1921-2010 1964-2010 1960-2010 1992-2010 1989-2010 Fuente: IGP, SENAMHI Tabla 2.5 Relación de estaciones y periodo de datos utilizados. Datos y Metodología En el presente estudio se utilizan principalmente los datos de la estación de Huayao —debido a que cuenta con la serie más larga de datos— sin embargo a fin de evaluar si esta variabilidad se observa también en otras zonas del valle, Definición de inicio de temporada de lluvias Lamentablemente no existe un único criterio para definir la fecha de inicio de las lluvias. Por ejemplo, una manera de definir es el propuesto por Marengo et. al. (2001), donde define como inicio de temporada de lluvias a la fecha en la que la precipitación, para el caso particular de Brasil, es mayor a los 4 mm/día. Esto, siempre y cuando, seis pentadas (5 días consecutivos) —de las ocho anteriores a la fecha en cuestión— no superen los 3,5 mm/día. También considera que seis pentadas —de las 8 siguientes— superan los 4,5 mm/día. Existen estudios previos desarrollados en el IGP (2005) donde se analiza la variabilidad de la fecha de inicio de la lluvia, definiendo esta como los acumulados de 50, 100, 200 y 300 mm, empezando el 1 de julio. En el presente estudio, para la identificación de la fecha de inicio de las lluvias en el valle del río Mantaro, se toma como referencia el acumulado de lluvias que coincide con la fecha de remoción de la tierra para la siembra del tarwi en la Estación Experimental Agraria (EEA) de San Ana del INIA. Los datos de la fecha de siembra del tarwi, para el periodo 1990-2007, fueron proporcionados por el INIA y los datos de Santa Ana y otras estaciones meteorológicas del valle fueron proporcionadas por el SENAMHI. se analizan datos de otras cuatro estaciones, aunque la longitud de las series son variables (Tabla 2.5). La ubicación de las estaciones se presenta en el Mapa 3. 73 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Día Mes Año 24 Octubre 1990 25 Octubre 1991 10 Noviembre 1992 21 Noviembre 1997 16 Octubre 1998 09 Noviembre 1999 23 Octubre 2000 22 Octubre 2001 04 Noviembre 2002 22 Noviembre 2004 18 Noviembre 2005 18 Octubre 2006 08 Noviembre 2007 A fin de lograr mejor consistencia con los resultados sobre el inicio de la temporada de lluvias, se procesaron los datos de otras estaciones del valle: Huayao, Jauja, Viques, Santa Ana e Ingenio, considerando el periodo total de datos de cada estación y un periodo común 1992-2010 a fin de comparar entre las estaciones. Para obtener el valor umbral en las otras estaciones, se utiliza el percentil 25 del acumulado entre julio y octubre. El valor del P25 de la precipitación en la estación de Santa Ana es el que más se aproxima al umbral obtenido, utilizando las fechas de remoción de la tierra. Fecha en la que se remueve la tierra Para obtener el valor umbral, se acumula las lluvias de la estación meteorológica de Santa Ana desde el 1ro de julio y evalúa el valor obtenido para las fechas donde se removió la tierra en cada año (Tabla 2.6). Resultados Se calculó la precipitación acumulada desde el 01 de julio hasta la fecha en la que se removió la tierra para sembrar el tarwi, obteniéndose que en promedio se acumula una precipitación de 127,3 mm y 78 mm como el valor mínimo (Figura 2.14). Como puede verse en esta figura, tanto la fecha de remoción de la tierra como la lluvia acumulada tiene gran variabilidad interanual. Tomando como valor de referencia 78mm en Santa Ana, se calculan los umbrales en las otras estaciones utilizando el percentil 25 del acumulado de precipitación desde julio a octubre. Fuente: EEA Santa Ana, INIA. Tabla 2.6 Fechas en las cuales se removió la tierra antes de sembrar la semilla del tarwi en la Estación Experimental de Santa Ana, INIA. En la Tabla 2.7 se muestran los valores del promedio para el periodo julio-octubre y sus respectivos percentiles para las cinco estaciones del valle, observándose que la diferencia entre el percentil 10 y 25 es importante para todas las estaciones del valle y que el percentil 25 presenta valores alrededor de los 80 mm, cantidad mínima de lluvia necesaria para la siembra del tarwi en el valle. Por consiguiente, la fecha de inicio de lluvias en el valle del río Mantaro se define en base a la fecha en la cual el suelo está suficientemente húmedo y que permite la remoción de la misma para la siembre del tarwi en la EEA San Ana del INIA. Tabla 2.7 Valores de la precipitación acumulada (mm) para los meses de julio a octubre (JASO) y sus percentiles para diferentes periodos. Figura 2.14 Precipitación acumulada desde el 01 de julio de cada año hasta la fecha en la que se removió la tierra para sembrar las semillas del tarwi. La línea negra horizontal de 127.3 indica el promedio de la precipitación acumulada de todos los años de nuestro gráfico y la línea roja 78 mm, valor mínimo que se requirió para la remoción de la tierra (Mosquera, 2010). Huayao Ingenio Jauja Santa Ana Viques Periodo 1921- 2010 1964- 2010 1960- 2010 1992- 2010 1989- 2010 Prom JASO 132.6 102.5 102.0 107.3 122.4 P10 88.6 32.4 56.3 65.5 63.8 P25 99.5 78.1 76.1 88.7 87.2 P50 129.4 109.2 96.8 102.0 116.4 P75 154.2 135.2 129.9 128.7 144.7 P90 188.3 158.4 154.7 143.3 189.3 Total anual 735.9 723.5 661.6 658.7 658.5 Instituto Geofísico del Perú 74 Huayao Ingenio Jauja Santa Ana Viques Prom JASO 123,2 93,4 93,8 107,3 115,4 P10 91,2 40,8 60,3 65,5 63,8 P25 95,9 74,2 75,3 88,7 87,2 P50 124,8 86,6 86,3 102,0 101,1 P75 143,1 113,0 115,6 128,7 139,4 P90 166,0 132,5 132,0 143,3 162,4 ANUAL 673,8 636,2 630,9 658,7 639,8 Tabla 2.8 Valores de la precipitación acumulada (mm) para los meses de julio a octubre (JASO y sus percentiles para el periodo común 1992- 2010. Debido a que el periodo de datos de las estaciones del valle es variable, teniéndose por ejemplo la esta- ción de Huayao con casi 90 años de datos y Santa Ana con apenas 19 años, se requiere trabajar con un periodo común a fin de comparar los resultados, por ello se calcularon los percentiles para el periodo común 1992-2010, que se muestran en la Tabla 2.8. La diferencia para la estaciones de Huayao, Ingenio y Jauja que cuentan con más de 40 años de datos, es mínima para el percentil 25, por lo que en el es- tudio se consideraron los valores umbrales de este percentil para cada estación utilizando el periodo común 1992-2010. En la Tabla 2.9 se muestran los resultados de las fechas en las cuales las precipitaciones acumularon los valores umbrales para la década de 2000-2010 y Para el caso de la estación de Huayao y Viques, para el periodo indicado, se encuentra un retraso de casi 5 días, mientras que las estaciones de Ingenio y Jauja presentan retrasos de 16 y 11,5 días; por otro lado la estación de Santa Ana es la única que presenta adelantos de casi 7 días. Para la estación de Huayao, que cuenta con 90 años de datos se encuentra que, con respecto al periodo 1921-1931, las lluvias se han retrasado en 26,2 días y para la estación de Ingenio, con respecto al periodo 1964- 1974, 22 días. Es importante indicar la fecha de inicio de las lluvias tiene una alta variabilidad espacial y temporal, que va desde 13,5 días en Santa Ana hasta 21,3 días en Ingenio. Tabla 2.9 Fecha en que las precipitaciones acumulan los valores umbrales para el periodo común 1992-2010. Si se considera el cálculo de los valores umbrales para la estación de Huayao e Ingenio para todo el periodo de datos, las fechas de acumulado de lluvias para el valor umbral 99,5 mm en Huayao (Tabla 2.7) difieren en un día para Huayao, y los retrasos se dan en 4,5 para el periodo 1970-1980, y en 25,8 días para 1921-30. La diferencia es mayor en la estación de Ingenio, si se considera el valor umbral de 78,1mm (Tabla 2.7) cuyas fechas de los acumulados varían entre 2 y 4 días, generando un retraso para el periodo 1970-80 de 15 días. 1970-1980 a fin de calcular la diferencia e identificar los retrasos o adelantos de la fecha de inicio de las lluvias. 75 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Conclusiones Considerando los valores acumulados entre 74 y 99 mm para indicar el inicio de la temporada de lluvias en el valle del Mantaro, en promedio las lluvias se inician entre el 24 y 30 de octubre, con una desviación estándar que varía entre 13 y 21 días. Durante la década de los años 2000-2010, con respecto a la década de los años 1921-1931 para estación de Huayao, se ha registrado un corrimiento del periodo de inicio de las lluvias de 26.3 días, y para la estación de Ingenio, con respecto al periodo 1964-1974, de 22 días; con respecto al periodo 1970-1980 para Jauja se da un corrimiento de 11,5 días y Viques de 5 días, mientras que la estación de Santa Ana es la única que presenta un adelanto de las lluvias de 7 días. Este artículo puede ser citado como: Silva, Y., y K. Mosquera (2012): “Inicio de temperada de lluvias en el valle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 76 Enciso L. 2010. Estimación del riesgo en la salud de la población infantil en la subcuenca del río Achamayo por efecto de bajas temperaturas. Tesis en proceso de desarrollo. IGP. 2010. Vulnerabilidad actual y futura ante el Cambio Climático y Medidas de Adaptación en la Cuenca del Río Mantaro. Fondo editorial del Concejo Nacional del Ambiente. Lima- Perú, 104 p. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). 2007. IPCC Fourth Assessment Report - Climate Change 2007:, The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (Eds)]. Cambridge University Pre- ss, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. Lagos, P., Silva, Y., Nickl, E. And Mosquera K., 2008. El Niño – related precipitation variability in Perú. Adv. Geo. Sci., 14, 231-237. www.adv-geosci.net/14/231/2008/ Marengo J., B. Liebmann, V. E. Kousky, N. P. Filizola y I.C. Wainer, 2001: Onset and End of the Rainy Season in the Brazilian Amazon Basin, Journal of Climate, 14, 833-852. Mosquera K, 2010. Inicio de temporada de lluvias en el valle del río Mantaro. En Boletin N° 1 MAREMEX, IGP. MINAM (2010). Segunda Comunicación Nacional de Cambio Climático. Lima, Perú Obregón, O. G., (2006). La Precipitación en la Sierra y Selva del Perú: Tendencias y Oscilaciones. Boletín de Lima, 145, 108-114 OMM. 2011. Declaración de la OMM sobre el estado del clima mundial 2010. OMM-N°1074. 20p. Senamhi. 2007. Escenarios de Cambio Climático para la cuenca el río Mantaro para el año 2100. Lima, Perú. 123 p. Silva, Y., K. Takahashi and R. Chávez, 2008: Dry and wet rainy seasons in the Mantaro river basin (Central Peruvian Andes). Adv. Geosci., 14, 261-264. www.adv-geosci.net/14/261/2008/ Silva, Y., G. Trasmonte y L. Giráldez, 2010. Variabilidad de las lluvias en el valle del Mantaro. Memoria del Subpro- yecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro”. IGP, Lima. Tillmann, Hermann Josef. 1997. Las estrellas no mienten: agricultura y ecología subjetiva andina en Jauja (Perú). Quito: Ed. Abya-Yala. Trasmonte G. 2009. Gestión de Riesgo de Heladas que afectan a la Agricultura del Valle del Mantaro (Andes Centrales del Perú).Tesis para optar el título de Maestra en Ecología y Gestión Ambiental. Universidad Ricardo Palma. 208 p. Trasmonte, Y. Silva, B. Segura, K. Latínez.2010. Variabilidad de las temperaturas máximas y mínimas en el Valle del río Mantaro. Memoria del Subproyecto “Pronóstico estacional de lluvias y temperatura en la cuenca del río Mantaro ara su aplicación en la agricultura. Instituto Geofísico del Perú. Pp 37-51. PNUD. 2010. Gestión del Riesgo Climático. Buró de Prevención de Crisis y Recuperación Buró de Políticas de De- sarrollo / Grupo de Energía y Medio Ambiente. En: http://www.beta.undp.org/content/dam/undp/library/crisis% 20prevention/disaster/Reduccion-Gestion%20del%20Riesgo%20Climatico.pdf Bibliografía Capítulo 2 Tendencias climáticas 77 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Vuille, M. and Bradley, R. S. 2000. Mean annual temperature trends and their vertical structure in the tropical Andes. Geophys. Res. Lett., 27, 3885-3888, Zhang, X, y F. Yang. 2004. Rclimdex(1.0) Manual del Usuario. Versión en español por José Luis Santos CIIFEN. Ecuador. 22p. Instituto Geofísico del Perú 78 Escenarios climáticos y variaciones de la cordillera Huaytapallana 79 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Escenarios climáticos en la cuenca del río Mantaro Ken Takahashi Introducción La información base para la implementación de medidas de adaptación al cambio climático futuro es una estimación de cómo podría ser este cambio sobre las siguientes décadas. Es más, esta información climática debería ser a una escala espacial local para que sea directamente aplicable. Sin embargo, es muy difícil poder pronosticar con certeza cómo será el cambio climático local debida a diversidad de factores que pueden afectarlo a esta escala, particularmente en la región andina donde la geografía es particularmente compleja. Metodologías para elaborar escenarios climáticos Existen tres grandes tipos de metodología para realizar proyecciones del cambio climático futuro. La primera se basa en la estimación de tendencias climáticas en datos observacionales (instrumentales u otros) —en el pasado relativamente reciente— con registros de al menos 20 años. Estas tendencias luego son extrapoladas hacia el futuro. Una ventaja de este enfoque es que todos los procesos físicos que traducen un cambio climático global a un cambio local se encuentran ya implícitos. Por otro lado, hay una serie de limitaciones y potenciales peligros de esta metodología. El primero, es el supuesto básico de que lo observado en el pasado reciente proseguirá en el futuro. Además, en series de tiempo menores que un siglo se pueden confundir tendencias sostenidas con fluctuaciones decadales naturales, particularmente debido a la presencia del conocido “salto climático” alrededor de 1976-77 (Takahashi, 2010; Silva y Trasmonte, 2011). También, siempre existen problemas en la calidad y representatividad de las observaciones, por lo que incluso muchas veces no es posible determinar si diferencias (incluso de signo) entre las tendencias de distintas series (por ej., IGP 2005; Vincent et al., 2005; Haylock et al, 2006; Marengo et al., 2009) son reales. Otro enfoque considera las leyes físicas que gobiernan el sistema climático, las que se traducen en complejas ecuaciones matemáticas que pueden ser resueltas en forma aproximada en poderosas computadoras (el sistema se denomina “modelo climático numérico”) y, dada una estimación de cómo variarán las emisiones o las concentraciones de gases invernadero, pueden proporcionar una estimación de cómo será el clima futuro. Este método es la base de las proyecciones futuras de clima (IPCC, 2007). Sin embargo, las dos grandes limitaciones de este método son la resolución espacial, que es baja debido a que se debe resolver las ecuaciones para todo el planeta, y las “parametrizaciones”, que es como se denominan a las aproximaciones que se utilizan para estimar los efectos de algunos factores como la turbulencia o nubosidad. La baja resolución impide contar con información detallada a la escala local que es esencial para la adaptación, mientras que las parametrizaciones son la principal fuente de incertidumbre en las proyecciones de gran escala y hace necesario considerar la mayor cantidad de modelos posibles (con diferentes juegos de parametrizaciones). El tercer enfoque combina las ventajas de los dos anteriores y es denominado regionalización (“dowscaling”), y consiste en corregir los escenarios de los modelos climáticos globales de manera que se incorporen los efectos geográficos locales de pequeña escala. Esto se puede hacer en forma estadística, usando relaciones empíricas entre las variaciones pasadas en las variables climáticas de interés y otras de gran escala, o utilizando modelos climáticos regionales, que funcionan similarmente a los globales, pero que se aplican a un área limitada, por lo que pueden utilizar mayor resolución espacial, para lo cual se debe especificar las condiciones en las fronteras utilizando la información de los modelos globales. Instituto Geofísico del Perú 80 Todas las técnicas tienen sus ventajas y limitaciones. La mejor estrategia es considerar la mayor cantidad de información y metodologías posibles y buscar resultados robustos. Además, un conocimiento científico a profundidad del clima de la región de interés y de su relación con el resto del planeta es crucial para la correcta interpretación de dicha información. Escenarios futuros para los Andes peruanos Si bien cada cuenca andina tiene sus particularidades, como primera aproximación se pueden considerar los siguientes controles sobre el cambio climático en los Andes peruanos. Primero, en la atmósfera libre tropical, la fuerza de Figura 2.15 Cambio en la temperatura superficial (C) promedio entre 1980-1999 y 2080-2099 según varios modelos globales bajo el escenario A1B y el promedio de todos ellos (“Mean”) (IPCC 2007). Coriolis es incapaz de mantener gradientes horizontales sustanciales, por lo que se espera que el calentamiento sea aproximadamente homogéneo en la horizontal (ej., Held y Hou, 1980), lo cual controlaría —en parte— el calentamiento superficial en los Andes (Bradley et al., 2004). Debido a la liberación de calor latente en las tormentas tropicales, el perfil de temperatura tropical sigue aproximadamente una adiabática húmeda originada en las regiones convectivas, por lo cual el calentamiento será mayor a mayor altitud y, por lo tanto, los glaciares tropicales serán particularmente sensibles al calentamiento global (Bradley et al., 2006). Si bien se espera sustancial variabilidad espacial en los cambios en la precipitación, a grandes rasgos se espera que con el calentamiento y el aumento asociado en humedad atmosféricas, las regiones secas serán más secas y las lluviosas serán más lluviosas, y los eventos secos y húmedos serán más intensos (Held y Soden, 2006). Por otro lado, los procesos que controlan la variabilidad en la lluvia en el Altiplano y Andes centrales del Perú, a escalas de 81 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro tiempo de días a años, pueden ser representados por la velocidad zonal en 200 hPa (Garreaud, 2000; IGP 2005; Sulca et al., este volumen), con menor lluvia asociada a anomalías del oeste debido a la reducción del ingreso de humedad de la Amazonía (Garreaud, 2000). Con esto en mente, analizamos los cambios de gran escala previstos por los modelos globales para esta región. Aunque estos modelos no tienen suficiente resolución espacial para resolver adecuadamente los Andes, son la base para los métodos de regionalización. En la Figura 2.15 se muestran cambios en temperatura superficial para Sudamérica — proyectados para el periodo 2080-2099 por diversos modelos globales— y el promedio de todos para el periodo bajo un escenario intermedio de emisión de gases invernadero (A1B). Se aprecia un calentamiento sobre todo el continente, Figura 2.16 Cambio en la precipitación promedio entre 1980-1999 y 2080- 2099 según varios modelos globales bajo el escenario A1B y el promedio de todos ellos (“Mean”) (IPCC 2007). disminuyendo en magnitud hacia las costas, y que, sobre los Andes, sería de 3 a 4 grados centígrados. Si bien hay diferencias entre los modelos, hay consistencia en la tendencia general. Por otro lado, con respecto a precipitación (Figura 2.16) se aprecia más diversidad entre los modelos, particularmente en los Andes centro- sur del Perú, donde las proyecciones van desde una reducción en 10% hasta un aumento de 20%. Debe considerarse que si bien el detalle del cambio en la precipitación dependerá de cómo exactamente sean representados los Andes en cada modelo los patrones de gran escala difieren bastante también. En particular, en la Amazonía (de donde proviene la humedad a los Andes) las proyecciones también van de -30% hasta +30% y es importante notar que los modelos UKMO HadCM3 y el GFDL CM2.1, ambos realistas en términos del clima del presente (Gleckler et al., 2008), se encuentran respectivamente en ambos extremos. Hasta determinar cuáles de los modelos están errados y por qué, la regionalización Instituto Geofísico del Perú 82 Figura 2.18 Estimación del cambio porcentual en la lluvia de verano (diciembre-febrero) del periodo 1970-99 al 2070-99 por encima de 3000 m, utilizando como predictor el cambio en viento zonal a 200 hPa sobre el Altiplano de modelos climáticos globales bajo el escenario A2 y un modelo de regresión basado en observaciones de estaciones pluviométricas (Minvielle y Garreaud, 2011). Figura 2.17 Cambio en la precipitación (izquierda, %) y el viento en 200 hPa (derecha) promedio de verano regionalizada con tres modelos climáticos regionales: Eta (arriba), HadRM3P (ó PRECIS, medio) y RegCM3 (abajo) (Marengo et al., 2009b). debe considerar modelos en ambos extremos. Debido a que los modelos climáticos regionales también presentan diferencias porque tienen distintas parametrizaciones y esquemas numéricos, la regionalización de las proyecciones de un mismo modelo global pueden ser distintos. Esto es muy claro en la Figura 2.17 (Marengo et al. 2010b), donde la regionalización del modelo global HadCM3 usando tres distintos modelos regionales, producen cambios negativos, positivos y neutros en la lluvia sobre los Andes centrales del Perú y alrededores, asociado a diferentes regionalizaciones del viento zonal en 200 hPa. En el caso del modelo regional Eta, la anomalía del oeste produce condiciones secas. Por otro lado, el modelo HadRM3P (i.e. PRECIS) no muestra mayores cambios en el viento a 200 hPa y, sin embargo muestra mayor lluvia, sugiriendo que el aumento en humedad por el calentamiento podría ser responsable. Aprovechando el significativo efecto del viento en 200 hPa sobre la lluvia, Minvielle y Garreaud (2011) aplicaron una regionalización estadística de los modelos globales usando este predictor y estimaron una consistente reducción futura en las precipitaciones en los Andes (Fig. 2.18), debido a que todos los modelos globales presentan una anomalía del oeste a 200 hPa. Sin embargo, los mismos modelos muestran tendencias en la precipitación con distintas magnitudes y signos, indicando que otros factores también podrían ser importantes en la realidad. Este resultado es consistente con lo encontrado para la cuenca del Mantaro por IGP (2005), en donde se empleó una metodología similar, pero basada en la humedad relativa, además de ser consistente con la tendencia observada en los últimos 50 años. 83 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Con respecto a eventos extremos, Marengo et al.(2010a) regionalizaron las proyecciones en eventos extremos del modelo HadCM3 para Sudamérica con el modelo PRECIS y los resultados son a grandes rasgos similares a lo observado. En los Andes peruanos hay también similitud en los eventos de lluvia extremos (R95p) con el análisis hecho por SENAMHI (2009), como por ejemplo en un aumento en los Andes del sur peruano (Figura 2.19). En los otros índices de lluvia o los de temperatura, no hay tanta similitud. Se debe considerar, sin embargo, que la concordancia o falta de ella entre lo modelado y lo estimado con observaciones puede estar influida por deficiencias en cualquiera de estos y se debe complementar el análisis con el estudio de los procesos asociados. Figura 2.19 Tendencia en lluvias extremas (R95p) en datos observacionales 1965-2006 (SENAMHI 2009; izquierda) y en la regionalización del modelo HadCM3 bajo el escenario A2 usando el modelo PRECIS entre los periodos 1961-1990 al 2071-2100 (Marengo et al. 2010a). Discusión En lugar de pretender proporcionar un estimado cuantitativo del cambio climático futuro en los Andes centrales del Perú, esta revisión se ha focalizado en unos pocos estudios científicos (publicados en revistas indexadas) que permiten contrastar distintos modelos o metodologías, de manera de poder tener una idea de las incertidumbres asociadas. Como se ha podido ver, particularmente con respecto a precipitaciones estas incertidumbres son muy grandes y es probable que estas no se reducirán sustancialmente en un futuro cercano a menos de que se de mayor importancia al entendimiento de los procesos físicos que operan tanto en la realidad como en los modelos climáticos. Por lo pronto, se propone que la mejor estrategia para la adaptación será buscar medidas que sean beneficiosas bajo un amplio rango de escenarios, particularmente aquellas que reducen el impacto de los eventos extremos, ya que estos de todas maneras continuarán ocurriendo en el futuro. Este artículo puede ser citado como: Takahashi, K. (2012): “Escenarios climáticos en la cuenca del río Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 84 Estudio espacio-temporal de cobertura glaciar de la cordillera Huaytapallana mediante percepción remota Ricardo Zubieta y Percy Guillermo Introducción Por su ubicación latitudinal los glaciares tropicales se ven afectados por la variabilidad climática y la alta susceptibilidad de sus masas de hielo, nieve y neviza, y constituyen un excelente indicador del calentamiento global. Aproximadamente el 99% de los glaciares tropicales del mundo se encuentran en los Andes Sudamericanos y de los cuales el 71% están en el Perú (G. Kaser y Osmaston, 2002). Los análisis de cambios en la temperatura de la superficie muestran que la región tropical de América del Sur se hará más cálida (3,4 ° C en el escenario SRES A2) en la zona sur del continente (Boulanger et al., 2006), sin embargo, Figura 2.20 Ubicación de la cordillera Huaytapallana. mientras todos los resultados tienden a mostrar el mismo patrón de calentamiento, se diferencian de manera significativa en la amplitud. (Boulanger et al., 2006). En el análisis de retroceso glaciar, los dos enfoques principales son monitorear o detectar cambios en la posición de la línea final de nieve de verano (Klein et al., 1999), normalmente cerca de la línea de equilibrio, y/o realizar repetidas observaciones de cambios en la extensión del área y, en particular, de la posición terminal a través del tiempo (Aniya et al, 1997;.Aniya, 1999; Aniya et al, 2000). En los Alpes, la pérdida continua de masa también ha reducido o incluso eliminado la mayoría de las reservas de neviza de años anteriores, por lo general la línea de equilibrio se encuentra por encima de su estado de equilibrio y la posición actual, a menudo, muy por encima del punto más alto del glaciar. Por lo tanto, la disminución del flujo de masa de la zona de acumulación también involucra la baja de velocidad del flujo de hielo (Herren et al., 2002) y que a su vez se observa características como desintegración o vacíos dentro de un glaciar, cuevas y túneles profundos en el frente del glaciar (Paul et al., 2006). La Cordillera de Huaytapallana tiene una gran importancia para la subcuenca del río Shullcas, por el aporte de recurso hídrico al valle del Mantaro, donde este aporte de agua limpia es aprovechado para uso agrícola y urbano de manera compartida. 85 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro La Cordillera Huaytapallana por su morfología, es un sistema de glaciares de circo, los que suelen ser indicadores de la última etapa glaciar; por eso, el estudio puede representar un excelente ejemplo de la relación entre los cambios climáticos recientes y las fluctuaciones de los glaciares (Chueca et. al; 2002), estos glaciares se caracterizan por estar localizados en áreas montañosas cabeceras de valle, como es el caso del valle del Mantaro. Actualmente la cordillera posee masas pequeñas en todos sus frentes en forma de anfiteatro, sus paredes son escarpadas y altamente empinadas, aporta agua limpia a cuatro sistemas hidrográficos como son las subcuencas de los ríos: Shullcas, Pariahuanca, Achamayo, Tulumayo (Zubieta et. al. 2010). Características generales de la cordillera Huaytapallana En diferentes frentes, presenta glaciares colgados y claramente agrietados, la pendiente media en el borde de la zona de acumulación supera el 70% (zona de las lagunas Lasuntay y Chuspicocha- Subcuenca Shullcas), mientras que las masas glaciares en la Subcuenca del Pariahuanca es del 40%. Si las condiciones climáticas lo permiten, esa diferencia explica la mayor distribución y posibilidad de almacenamiento de cobertura glaciar en algunas zonas idóneas para acumulación (Figura 2.21), como es el caso de las zonas que drenan al río Pariahuanca. Metodología Hay varias características de la superficie de un glaciar que se pueden derivar de los datos obtenidos por teledetección y que, de alguna manera, puede ser útil para determinar la masa de equilibrio. Las imágenes visibles, en particular de Landsat TM / ETM y ASTER con resoluciones de 30 y 15 m en el modo multiespectral, respectivamente, se pueden utilizar para determinar el final de la línea de nieve en verano por la diferenciación entre nieve y hielo (Bindschadler et al., 2001). Mientras glaciares de valle reflejan una tendencia en el tiempo, los glaciares de montaña revelan oscilaciones decadales como indicadores climáticos (Hoelzle et. al.2003). Por ello, para la selección de imágenes a procesar se emplearon aquellas con mínima alteración de superficie por causa de precipitaciones ocurridas antes de la toma de imagen, que pudieran aumentar temporalmente el área del glaciar. Para ello se empleó datos de precipitación de la estación pluviométrica Huaytapallana. Para el análisis de mapas y composición de bandas se emplearon herramientas de sistemas de información geográfica SIG en entorno raster, en el software Arcgis y Erdas. La escala a trabajar fue 1-50.000 con resolución espacial a 30 metros. Para el procesamiento de las imágenes se empleó la metodología utilizada por Zubieta et. al en 2010. Como parte de vuelos fotogramétricos realizados en junio-julio de 1961 y junio de 1983, fueron recopiladas 46 fotografías aéreas que abarcaron toda la cordillera. El proceso de ortorectificación se realizó empleando Leica photogrammetry suite LPS, el cual es un programa de computadora especializado en el tratamiento y extracción de información a partir de fotografías aéreas. Para ello, se emplearon puntos de control GCP tomados en campo, los cuales fueron apoyados por geometrías de imágenes satelitales de alta resolución que fueron ortorectificadas a partir de modelos RPC. El modelo de cámara RPC proporciona una sencilla, rápida y precisa representación del modelo de cámara física como Ikonos. El modelo de ajuste RPC es matemáticamente más simple y numéricamente más estable que los tradicionales ajustes de parámetros de orientación interna y externa (Grodecki J. y Gene Dial 2003). Figura 2.21 Perfil longitudinal tramo nevado Huaytapallana y nevado Talves. También aporta al sistema hidroenergético de la subcuencas de Huanca y Shullcas. Entre junio 1976 y junio 2006, la superficie glaciar se redujo de 35,6 a 14,5 km2, esto representa una pérdida del 59,4%, a su vez la dinámica espacial del retiro de glaciares —ocurrido en los circos del Huaytapallana— también está sujeta a la morfología y dirección de sus masas glaciares, por ello, la marcada diferencia en la distribución del retiro en los glaciares de circo. (Zubieta et. al. 2010). Instituto Geofísico del Perú 86 Resultados Las áreas de cobertura glaciar de la cordillera Huaytapallana, correspondientes a los meses de junio entre 2007 y 2011, muestra una ligera tendencia negativa teniendo como promedio 15,3 km2. Sin embargo, si consideramos toda la tendencia (Figura 2.23) del periodo 1961-2011, la evolución de la superficie glaciar tiene cuatro principales periodos a considerar: 1961-1976, 1983-1996,1997-2002, y 2006-2011. Figura 2.22 Comportamiento de la superficie glaciar en los últimos 5 años. Figura 2.23 Tendencia de la superficie glaciar de la cordillera Huaytapallana. Modificado de Zubieta y Lagos (2010), con datos adicionales 1961 y 1983 (fotos aéreas) y 2007-2011 (Imágenes LandSat). En primer lugar el periodo entre 1961-1976 donde se pudo analizar tanto en base a fotografías aéreas e imagen satelital respectivamente, con el promedio más alto de superficie en el historial de imágenes recopiladas, el cual alcanza 35,2 km2. El periodo de análisis de 1983-1996 cuenta con cuatro imágenes y un promedio de área superficial de 23,7 km2 mostrando el primer gran retroceso. Entre 1997-2002 con el análisis de cuatro imágenes con un promedio de 18,4 km2, y finalmente entre 2006 -2011 con el análisis de seis imágenes con promedio de 15,4 km2. Figura 2.24 Glaciares de montaña que se desintegran debido al retroceso de su zona inferior, las imágenes corresponden a 1961 y 1983 (fotografías aéreas), 2002, 2010 (Landsat multiespectral) (11.84°S, 75.08°W). En las imágenes abcd Glaciares - sector de cordillera - nevado Putcacocha, se resalta la desaparición y separación de glaciares principalmente en la parte oriental. Las imágenes efgh corresponden a glaciares – sectores nevados Pacaco y Tello, en ellas se destaca el retroceso acelerado, junto a la aparición de una pequeña laguna y la separación en tres glaciares. En ambas imágenes los afloramientos rocosos crecientes son comunes junto con la separación de glaciares. 87 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Figura 2.25 Imágenes multiespectrales Landsat 1985-2002-2010, en abc) se observa los glaciares sector-nevados Puyhuan (Superior), Ventanilla (inferior), se destaca la separación en dos glaciares y su posible desaparición en los próximos años. En def) las más grandes y principales lagunas, Chuspicocha en la parte superior (Año1985 antes del Alud de 1991 y cuyo evento ocasionó perdida de lamina de agua), y la laguna Lasuntay en la parte inferior). En ghi) se muestra la aparición de la laguna ortachuelo (circulo) y otra en la parte inferior, así también el alejamiento del glaciar de la laguna Cochagrande, en ambos casos debido al retroceso glaciar. De toda la cordillera Huaytapallana, el nevado del mismo nombre resulta uno de los conjuntos glaciares con mayor accesibilidad de todo el Perú. El acceso a las zonas de las lagunas Lasuntay, Chuspicocha y Cochagrande es posible a través de una pequeña caminata; por su parte, los glaciares correspondientes a la subcuencas de los ríos Pariahuanca, Tulumayo y Achamayo no soy muy exploradas por su lejanía y poca accesibilidad. El factor de escala de retroceso (empleando la imagen publicada en 2010 por Zubieta et. al) se puede observar en la Figura 2.25, cuyas perspectivas generadas a partir de un MDT, fotografías aéreas y fotografías tomadas en la zona de estudio, se aprecian el corto retroceso que ha ocurrido en el sector de las lagunas, comparado con lo ocurrido en el resto de la cordillera. Instituto Geofísico del Perú 88 Figura 2.26 Retroceso glaciar en las lagunas Chuspicocha y Lasuntay. Conclusiones La mayoría de los cambios observados en la cordillera Huaytapallana están relacionados con la separación de glaciares y afloramientos rocosos, lo que acelerará aún más la desintegración de algunos glaciares en un futuro cercano —junto con su posible desaparición en los próximos años— así también la presencia de lagunas proglaciares. El análisis espacial cuantitativo y cualitativo de imágenes de satélite multiespectral permite apreciar una clara evidencia de retiro glaciar principalmente desde 1976. Estos retrocesos pueden ser detectados y medidos paulatinamente mediante análisis multitemporal de imágenes basadas en reflectividad, requiriendo comparación visual. De acuerdo a la tendencia observada en el análisis de superficie glaciar de la cordillera de los últimos 50 años, no habiendo garantía de estabilidad del proceso y modelos climáticos que predicen un mayor aumento de la temperatura en el futuro, por ello la terminación del proceso de retiro glaciar resulta de baja probabilidad. Este artículo puede ser citado como: Zubieta, R. y Guillermo, P. (2012): “Estudio espacio-temporal de cobertura glaciar de la cordillera Huaytapallana mediante percepción remota”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 89 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Bibliografía Capítulo 2 Escenarios climáticos y variaciones de la cordillera Huaytapallana Aniya, M., Sato, H., Naruse, R., Skvarca, P., Casassa, G., (1997): Recent glacier variations in the Southern Patago- nia Icefield, South America. Arctic and Alpine Research 29 (1), 1–12. Bindschadler, R., Dowdeswell, J.A., Hall, D., Winther, J.G., (2001): Glaciological applications with Landsat-7 im- agery: early assessments. Remote Sensing of Environment 78 (1–2), 163–179. Boulanger, J.-P., Martinez, F., Segura, E.C., (2006) : Projection of future climate change Conditions using IPCC simulations, neural networks and Bayesian statistics. Part 1: temperature mean state and seasonal cycle in South America. Climate Dynamics 27, 233–259. Bradley, R.S., Keimig, F.T., Diaz, H.F., (2004). Projected temperature changes along the American cordillera and the planned GCOS network. Geophysical Research Letters 31, L16210. doi:10.1029/2004GL020229. Bradley, R.S., Vuille, M., Diaz, H.F., Vergara, W., (2006). Threats to water supplies in the tropical Andes. Science 312, 1755–1756. Chueca J., Julián, A., Saz, y Peña, J.L. (2002): Comparación de la situación de los glaciares del Pirineo español entre el final de la pequeña edad de hielo y la actualidad. Boletín Glaciológico Aragonés. 3 13-41 Gleckler, P. J., Taylor, K. E., and Doutriaux, C., (2008): Performance metrics for climate models, J. Geophys. Res. 113, D06104, doi: 10.1029/2007JD008972. Grodecki J., & Dial, G., (2003): Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Described by Rational Poly- nomials Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 69, No. 1, January 2003, pp. 59 – 68. Haylock, M. R., and coauthors, (2006): Trends in total and extreme South American rainfall in 1960–2000 and links with sea surface temperature. J. Climate, 19, 1490–1512, doi: 10.1175/JCLI3695.1 Held, I. M., and Hou, A. Y., (1980): Nonlinear axially symmetric circulations in a nearly inviscid atmosphere. J. Atmos. Sci., 37, 515-533. Held, I. M., and Soden, B. J., (2006): Robust responses of the hydrological cycle to global warming. J. Climate, 19, 5686-5699 Hoelzle, M., Haeberli, W., Dischl, M., Peschke, W., (2003) : Secular glacier mass balances derived from cumulative glacier length changes. Global and Planetary Change 36 (4), 295–306. Instituto Geofísico del Perú (IGP), (2005): Vulnerabilidad actual y futura ante el cambio climático, y medidas de adaptación en la cuenca, Proyecto PROCLIM, Fondo Editorial del CONAM. IPCC, (2007): Regional climate projections, Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Kaser, G. & Osmaston, (2002) : Tropical-glaciers. Cambridge: Cambridge University Press. Klein, A.G., Seltzer, G.O., Isacks, B.L., (1999) : Modern and last local glacial maximum snowlines in the Central Andes of Peru, Bolivia, and Northern Chile. Quaternary Science Reviews 18 (1), 63–84. Instituto Geofísico del Perú 90 Marengo, J. A., R. Jones, L. M. Alves, M. C. Valverde, (2009a): Future change of temperature and precipitation ex- tremes in South America as derived from the PRECIS regional climate modeling system, International Journal of Climatology, 29, 15, 2241–2255, DOI: 10.1002/joc.1863 Marengo, J. A., Ambrizzi, T., da Rocha, R. P., Alves, L. M., Cuadra, S. V., Valverde, M. C., Torres, R. R., Santos, D. C., Ferraz, S. E. T., (2009b): Future change of climate in South America in the late twenty-first century: intercom- parison of scenarios from three regional climate models, Climate Dynamics, doi: 10.1007/s00382-009-0721-6 MinvielleM.,andGarreaud,R.D.,2011:ProjectingrainfallchangesovertheSouthAmericanAltiplano, J.Climate, 24, 2577- 4583. SENAMHI, (2009): Escenarios climáticos en el Perú para el año 2030. Preparado en el marco de la Segunda Comunicación Nacional del Perú a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (SCNCC). Takahashi, K., (2010): Cambio climático, investigación e incertidumbre, Cambio Climático en la Cuenca del Río Mantaro: Balance de 7 años de estudio, Instituto Geofísico del Perú. Vincent L, Peterson T, Barros V, Marino M, Rusticucci M, Carrasco G, Ramirez E, Alves L, Ambrizzi T, Berlato , (2005): Observed trends in indices of daily temperature extremes in South America 1960-2000. J. Climate 18 (23), 5011-5023. Zubieta R. y Lagos P. (2010): Cambios de la superficie glaciar en la cordillera Huaytapallana: periodo 1976-2006, Balance de 7 años de estudio - Instituto Geofísico del Perú. 91 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 3 Caracterización de eventos extremos Instituto Geofísico del Perú 92 Capítulo 3 Introducción Este capítulo se divide en cuatro secciones, las tres primeras referidas a eventos meteorológicos extremos, y la última a eventos extremos no meteorológicos. La primera sección, sobre caracterización de las heladas, se inicia con el artículo “Antecedentes generales sobre heladas en el valle del Mantaro” a cargo de Grace Trasmonte y Lidia Enciso; seguido por el trabajo de Miguel Saavedra y Ken Takahashi sobre “Caracterización física de heladas radiativas en el valle del Mantaro”, que presenta los resultados de un modelo unidimensional numérico para estimar la influencia de la temperatura y la humedad específica de la atmósfera. Asimismo, el trabajo “Circulación atmosférica asociada a bajas temperaturas”, desarrollado por Juan Sulca, Grace Trasmonte, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera, busca caracterizar la circulación atmosférica a escala regional en el valle del río Mantaro, basados en patrones tanto durante el verano como el invierno. En la segunda sección del presente capítulo se analizan las sequías que afectan el valle. El primer trabajo fue desarrollado por Ken Takahashi: “Antecedentes generales sobre sequías y sus características” que describe desde un enfoque meteorológico, hidrológico y agronómico en este tipo de eventos. El segundo artículo sobre “Circulación atmosférica asociada a veranillos”, presentado por Juan Sulca, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera muestra que los veranillos pueden entenderse como un fenómeno —a escala regional— que tiene un patrón robusto de anomalías negativas centrada sobre los andes centrales peruanos (CMAP). A continuación se presenta la caracterización de lluvias intensas, empezando con el artículo “Lluvias intensas en el Valle del Mantaro”, desarrollado por Marco Moreno, que busca caracterizar la intensidad de la precipitación que tiene lugar en el valle, desarrollando curvas de Duración Intensidad y Frecuencia (IDF). El segundo trabajo se denomina “Caracterización de tormentas intensas mediante sensoramiento remoto” escrito por Steven Chavez y Ken Takahashi, que busca ahondar en la medición precisa de la variación espacial y temporal de las lluvias tropicales, utilizando para este fin los datos del satélite TRMM. Finalmente, el trabajo desarrollado por Juan Sulca, Yamina Silva Ken Takahashi y Kobi Mosquera, se titula “Circulación atmosférica asociada con lluvias intensas”, y concluye que este tipo de procesos están asociados con procesos a escala regional. Para finalizar, encontramos el tema “Sismotectónica de la falla de Huaytapallana” a cargo de Hernando Tavera y Edmundo Norabuena, que describe las características tectónicas de la región, así como su actividad microsísmica. 93 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Caracterización de heladas Instituto Geofísico del Perú 100 Caracterización física de heladas radiativas en el valle del del Mantaro Miguel Saavedra y Ken Takahashi Las heladas en el valle del Mantaro, es uno de los fenómenos meteorológicos extremos que más impacto tiene en el valle del Mantaro, especialmente la heladas radiativas que están asociadas a condiciones de cielos despejados y vientos suaves (Villegas, 1989). Estas son aquellas que se dan con mayor incidencia e intensidad entre los meses de junio y agosto, y que durante estos meses pueden causar perjuicios en la salud (siendo una de las enfermedades más comunes las del tipo respiratorio) y además, afectar a los cultivos en el valle (IGP, 2005). Sanabria (2008) hace el uso de modelos físicos y empíricos para el pronóstico de heladas, sin embargo, solo fueron validadas en ciertas zonas del valle; aquí también resalta que una de las principales fuentes de error fue la estimación de la radiación infrarroja que emite la atmósfera hacia la superficie del suelo (LW↓). Es por esto que en este trabajo también se analizan datos medidos en campo de esta variable. La definición de heladas que se utilizará para fines de este trabajo es una de las que cita la Figura 3.4: Disminución de la temperatura durante una helada radiativa. Adaptado de Ahrens, 2007. FAO (2005): una helada tiene ocurrencia cuando la temperatura de la superficie se encuentra por debajo de 0°C. Cuando ocurre una helada radiativa también es común que la temperatura disminuya al aumentar la altura, como en la Figura 3.4. Es decir, si la temperatura del suelo está por debajo de 0°C la temperatura irá disminuyendo, incluso hasta valores menores a 0°C a una altura de 2m donde es común medir la temperatura dentro de una caseta meteorológica. Datos y metodología Se trabajaron con datos recopilados en la estación meteorológica de Huayao, ubicada al oeste de la ciudad de Huancayo a una latitud de -12,04° y a una longitud de 75,32°. Los datos provienen de la estación meteorológica automática y de una campaña observacional realizada entre los días 15 y 18 de julio de 2010. Para la campaña observacional se instalaron geotermómetros para medir la temperatura del suelo y un pirgeómetro para medir la cantidad de radiación infrarroja que emite la atmósfera hacia la superficie del suelo (LW↓), esta última puede regular la temperatura del suelo durante la noche. Se utilizaron en total siete termómetros digitales que fueron acondicionados como geotermómetros y fueron enterrados a profundidades de 50, 30, 20, 10, 5 y 2 cm de profundidad, también se colocó un termómetro en la superficie del suelo. El pirgeómetro se instaló sobre una plataforma, a una altura de seis metros aproximadamente para evitar en lo posible que reciba la radiación de los obstáculos cercanos tal como árboles, casas, etc. 101 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro En las Fotos 3.1 y 3.2 se muestra parte del trabajo de campo realizado en la campaña observacional, la ubicación de los termómetros a 50 cm de profundidad (derecha) y en la superficie del suelo (izquierda). En la Figura 3.5 se muestran los datos tomados por los termómetros (izquierda) y los datos registrados por el pirgeómetro (derecha, en color azul). Los datos de temperatura se muestran consistentes con la teoría, disminuyendo la amplitud de la temperatura con la profundidad y Campaña observacional para recopilación de datos en el Observatorio de Huayao. De izquierda a derecha: Foto 3.1 Ubicando el último resistor sobre la superficie del suelo. Foto 3.2 Ubicación del termistor a 50 cm de profundidad. mostrando desfase, presentando los máximos retrasados si el termómetro se encuentra más profundo. Lo más notable es que en la superficie del suelo la temperatura alcanza valores de -6,5 y -3,5 °C durante la primera y tercera noche (heladas), mientras que en la segunda la temperatura fue mayor con 1,3 °C. Figura 3.5: Datos registrados durante la campaña observacional en el Observatorio de Huayao. Temperatura del subsuelo y de la superficie (izquierda), radiación infrarroja y solar (derecha). Los datos registrados por el pirgeómetro están representados por la línea de color azul y en color verde la cantidad de radiación solar incidente. Durante la primera no- che LW↓ desciende desde 275 hasta 220 W/m2, y en la tercera desde 280 hasta 240 W/m2, mientras que en la segunda solo se mantiene alrededor de 300W/m2. Durante la primera, segunda y tercera noche LW↓ se encuentran con valores promedios de 225, 300 y 250 W/m2, respectivamente. Según las observaciones de nube que se realizan a las 7 y 19 horas durante la segunda noche se observaron nubes bajas con cielo totalmente cubierto, mientras en la primera y tercera noche se observaron nubes medias y altas con el cielo parcialmente cubierto. Por otro lado también se estimó la influencia de la tempe- ratura y de la humedad específica de la atmósfera están- dar en la cantidad de radiación infrarroja emitida hacia la superficie (LW↓). Para esto se usó el modelo SBDART (Santa Barbara DISORT Atmospheric Radiative Transfer) que simula los procesos físicos de intercambio de energía radiativa en la atmósfera. Las variaciones de humedad entre una noche y otra podrían indicar variaciones en la cantidad de radiación emitida por la atmósfera. La variación de temperatura máxima en caseta meteoroló- gica entre las noches podría utilizarse como un estimado de las diferencias de la temperatura de la capa límite entre noche y noche, ya que el calentamiento del aire en la capa límite está muy relacionado al calentamiento del aire cer- ca a la superficie. Los datos de humedad específica y de temperatura en caseta se muestran en la Figura 3.6. Figura 3.6: Datos de temperatura y de la humedad específica del aire en caseta meteorológica en el Observatorio de Huayao, durante los días del 15 al 18 de julio. Instituto Geofísico del Perú 102 Finalmente, se elaboró un modelo numérico unidi- mensional para modelar las temperaturas durante la noche. El modelo utiliza la ecuación de difusión de calor para simular los procesos de intercambio de energía en el subsuelo, también la ecuación de balance de energía en la superficie. En la Figura 3.7 se muestra un esquema para estimar las temperaturas mínimas mediante el modelo numérico de difusión. Las condiciones iniciales del modelo se obtienen a partir de los datos de temperatura de las campañas observacionales, asimismo los datos de radiación infrarroja sirven de forzante al modelo en las condiciones de frontera y conjuntamente con la ecuación de difusión de calor hacen las iteraciones para calcular las temperaturas en el suelo en base a la distribución e intercambio de calor en las diferentes capas del suelo. Figura 3.7: Esquema para la estimación de las temperaturas mínimas usando un modelo numérico de difusión. Resultados Se realizó el análisis de sensibilidad del modelo numérico para determinar la influencia de los diferentes factores sobre la temperatura mínima durante la noche. Para esto se evaluó cada variable o parámetro, haciendo variar sus valores y determinar así los cambios que producen en la temperatura mínima. Luego, se realizó el modelado de las temperaturas de las tres noches mediante el modelo numérico de difusión para determinar la temperatura mínima. Sensibilidad de LW↓ a la temperatura y humedad del aire Según el modelo de transferencia radiativa SBDART, la sensibilidad de LW↓ a variaciones de la temperatura del aire en una atmósfera estándar es 4 Wm-2/°C y de 4,8 Wm-2/(g/kg) a variaciones de la humedad específica. De acuerdo a estos resultados, la variación en promedio de la humedad de 3 g/kg durante la primera noche a más de 6 g/kg durante la segunda y tercera noche, sugiere una contribución de 15 Wm-2 en LW↓. Mientras la disminución de la temperatura (temperatura máxima en caseta) de la capa límite de 2°C de la segunda y tercera noche respecto de la primera produciría una disminución de 8 Wm-2. Análisis de sensibilidad del modelo de difusión Las condiciones de control que se toman en cuenta antes de realizar el análisis de sensibilidad se muestran en la Tabla Variable o parámetro Valor Temperatura inicial del suelo 15 °C Forzante (LW↓) 280 Wm-2 Emisividad del suelo 1 Humedad del suelo < 10m3m-3 Tabla 3.3 Variables y parámetros de control para el análisis de sensibilidad de la temperatura mínima. 3.3. Solo se variará o parámetro para el cual se realiza el análisis de sensibilidad, para así determinar la influencia sobre la temperatura mínima. Forzante o radiación infrarroja (LW↓) La sensibilidad que presenta la temperatura mínima a variaciones de la forzante es de 0,14 °C/Wm-2, y no existe mucha variación para emisividades mayores a 0,9 (ver Figura 3.8). Esta sensibilidad puede ser sustancial, ya que según los datos obtenidos en la campaña observacional, se pueden presentar diferencias mayores a 50Wm-2 entre noche y noche, lo que implicaría diferencias mínimas de hasta 7°C entre noche y noche. Emisividad En vista que la mayoría de superficies naturales presentan emisividades mayores a 0,9, se realizó el análisis de sensibilidad solo en el rango de 0,9 a 1. En la Figura 3.9 se observa como la temperatura mínima es más sensible a cambios de emisividad si la forzante es relativamente baja, por ejemplo, para una forzante de 200 Wm-2 los valores de sensibilidad son de -0,105 °C/∆ɛ y para forzantes de 280 y 350 Wm-2 la sensibilidad es de 0,06 y 0,02°C/∆ɛ respectivamente. Donde ∆ɛ representa una variación de 0,01 de la emisividad. 103 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Humedad del suelo Los cambios de humedad en el suelo también traen consigo el cambio en algunas propiedades físicas que intervienen en el intercambio de energía en el suelo. Por ello, también se hace el análisis de sensibilidad de esta variable. El tipo de suelo es identificado como franco arcilloso arenoso (IGP, 2010). En la Figura 3.10 se puede observar que cuando las variaciones de humedad se dan dentro de condiciones relativamente secas, estas generan mayor variación en las temperaturas mínimas. Así por ejemplo, la sensibilidad promedio cuando la humedad varía entre 0 y 10 m3m-3 es de 0,49 °C/(m3m-3). Esto se reduce a 0,19 °C/(m3m-3) cuando la humedad varía entre 10 y 20 m3m-3, y es 0,06 °C/m3m-3 cuando varía entre 30 y 40 m3m-3. Figura 3.8 Sensibilidad de la temperatura mínima estimada por el modelo a variación de la radiación infrarroja. Figura 3.9 Variaciones de la temperatura mínima con el cambio de la emisividad del suelo. Se realizaron experimentos para diferentes valores de forzante. Figura 3.10 Sensibilidad de la temperatura mínima a variaciones de contenido de agua en el suelo. Estimación del modelo numérico de difusión En la Figura 3.11 se muestra el gráfico de dispersión de la temperatura observada y la temperatura obtenida mediante el modelo numérico. En general se puede decir que el modelo representa bien el comportamiento de la temperatura durante las noches. Instituto Geofísico del Perú 104 Durante la primera y última noche la temperatura mínima simulada se presenta a las seis de la mañana con valores de -8,1 y -4,8 (heladas), mientras que las temperaturas mínimas observadas también se presentan a la misma hora con valores cercanos a los simulados, de -6,5 y -3,5 °C, respectivamente. En ambos casos la forzante tuvo un decaimiento a partir de 280 Wm-2 a las 19 horas. Durante la segunda noche la temperatura mínima fue de 1,3 °C a las 2 horas, y el modelo estimó un valor de 2,1 ° C dos horas después. Aquí el modelo muestra la influencia que tiene la forzante sobre la temperatura, ya que luego de incrementarse o disminuir la forzante (Figura 3.11) también se vió reflejado en incrementos o disminución de la temperatura simulada. Figura 3.11 Comparación entre datos observados y simulados mediante el modelo numérico de difusión. Gráfico de dispersión de las temperaturas mínimas observadas y temperaturas mínimas estimadas por el modelo numérico. Conclusiones • Según el análisis de sensibilidad, los factores principales que determinan la diferencia de temperatura entre una noche y otra son la radiación infrarroja LW↓ (forzante) y la humedad del suelo. La forzante LW↓ puede estar sujeto a variaciones de humedad específica y temperatura de la capa límite; esto puede ser más notorio durante la primera y segunda noche, donde las diferencias fueron de 3 g/kg y de 2°C aproximadamente. • Se puede descartar las variaciones de temperatura mínima debido a cambios de humedad del suelo, porque durante los días de campaña no se presentaron eventos de lluvia; esto en general se podría aplicar a la mayor parte del periodo de los meses de mayo a agosto por la escasa presencia de lluvias (IGP, 2005). • La forzante tuvo un comportamiento promedio bien diferenciado durante los tres días. Esto pudo deberse a las condiciones de cielo nublado en la segunda noche donde hubo una temperatura mínima de 1,3°C; mientras que durante la primera y tercera noche se presentaron temperaturas mínimas de -6,5 y -3,5°C con cielo despejado. • El modelo numérico de difusión representa con buena aproximación las temperaturas mínimas y heladas, con errores absolutos menores a 2 °C. Este artículo puede ser citado como: Saavedra, M., y K. Takahashi, (2012): “Caracterización física de heladas radiativas en el valle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 105 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Circulación atmosférica asociada a bajas temperaturas Juan Sulca, Grace Trasmonte, Yamina Silva, Ken Takahashi y Kobi Mosquera Introducción Tal como se vio en el Capítulo 1 de este mismo volumen, la temperatura mínima promedio en el valle está asociada a la estacionalidad, registrándose los valores mínimos durante el invierno (alrededor de 0º en julio), debido a varios factores como a la posición del Sol durante esta época del año, a la escasa nubosidad y el aire seco que predomina en la zona de montaña. Los valores máximos se presentan en los meses de verano (alrededor de 7oC en febrero), debido a principalmente a la posición del Sol y las condiciones húmedas durante la temporada de lluvias que hace que las noches sean más templadas (IGP, 2005a). Estudios recientes sobre impactos de variables meteorológicas en el rendimiento productivo de algunos cultivos (maíz, quinua, etc.) en las localidades del valle del río Mantaro, muestran que las bajas temperaturas son un factor importante en el rendimiento de estos cultivos. Asimismo, estos estudios muestran que es necesario que las temperaturas mínimas durante las fases fenológicas del cultivo —principalmente durante el proceso vegetativo y proceso reproductivo— superen la temperatura crítica del cultivo (Ochoa, 2010; Galindo, 2010). El periodo de la fase fenológica de los cultivos estudiados abarcan los meses de septiembre-abril y las fases fenológicas más sensibles a las temperaturas se ubican entre los meses de diciembre-marzo —periodo de altas temperaturas mínimas en promedio— pero que pueden presentar temperaturas bajas —incluso heladas— que pueden ocasionar grandes impactos en la producción de los cultivos del valle (Trasmonte, 2010a). Por otro lado, Enciso (2012) muestra la alta relación que existe entre las bajas temperaturas en la subcuenca del río Achamayo (zona localizada al noreste del valle del río Mantaro) y la incidencia de infecciones respiratorias agudas (IRAs) en la población infantil de la zona; esta relación es observada a partir de la semana epidemiológica 18 hasta la semana 37 (entre los meses de mayo y setiembre), siendo la estación de invierno (junio-agosto) donde se dan las temperaturas más bajas y la mayor incidencia de IRAs. La falta de estudios sobre la caracterización física de la circulación atmosférica, a escala regional, asociada a bajas temperaturas en el valle del río Mantaro, motivó la realización de este estudio en la cual se busca identificar los eventos de bajas temperaturas en esta región y los patrones de circulación atmosférica asociado a estos eventos para los meses de verano (DEFM) e invierno (JJA). Datos Para la identificación de las fechas de ocurrencia de bajas temperaturas en el valle del río Mantaro, se utilizaron datos de temperatura mínima de la estación de Huayao, para el periodo 1950-2009. La serie de datos de Huayao se consideró representativa del valle del río Mantaro debido a que presenta una alta correlación con el resto de series de tiempo de otras zonas del valle para el periodo en común (Trasmonte et al., 2010b). Además, cuenta con una extensa serie de datos confiables que permitió analizar la variabilidad temporal de estos eventos con más detalle. Para la caracterización de los patrones de circulación atmosférica a escala regional se utilizaron los campos de temperatura, viento zonal y viento meridional de los Reanálisis del NCEP-NCAR (Kalnay et al., 1996) y ERA40 (Uppala et al., 2005), que cuentan con una resolución espacial de 2,5ox2,5o longitud-latitud para los cuatro nive- les mandatorios de presión (850hPa, 700hPa, 500hPa y 200hPa). Se utilizaron los datos correspondientes a las 12UTC (7 am. hora local), representativo de las horas de madrugada, pues es cuando ocurre con mayor frecuencia estos eventos en el valle del río Mantaro. Por último, para la identificación del patrón de anomalías de convección profunda (Satyamurty et al., 1998) en América del Sur durante un evento de bajas temperaturas en el valle del río Mantaro, se utilizaron datos de satélite de radiación de onda larga saliente (ROL), pertenecientes al NOAA-NCEP (Gruber y Krueger, 1996). Estos datos son de las 12UTC con una resolución de 2,5ox2,5o longitud-latitud para el periodo 1950-2009. Instituto Geofísico del Perú 106 Metodología Se identificaron las fechas de ocurrencia de bajas temperaturas durante los meses verano (diciembre-marzo) e invierno (junio-agosto). El umbral utilizado fue el decil 10 de los datos de temperatura mínima de la estación de Huayao para el periodo 1950-2009. Se define un evento de baja temperatura en los meses de diciembre a marzo si la estación de Huayao registra temperaturas mínimas menores o iguales a 4 °C y para junio a agosto si es menor o igual a -3°C con duración mínima de 1 día. Para la identificación de los patrones de circulación atmosférica se utilizó el compuesto de anomalías estacional (Garreaud, 1999), que es calculada como la diferencia del promedio de los eventos fríos menos la climatología (media de DEFM y JJA para el periodo 1971-2000); además, se consideraron los años 1958-2002 debido a que es el periodo común para los datos de reanálisis. Por último, a los patrones de circulación se aplicó la prueba-t de Student de dos colas al 95% de nivel de confianza, se consideró que un vector de anomalía de viento es significativo si una de sus componentes (viento zonal o viento meridional) pasa la prueba-t de Student . Resultados Identificación de fecha de ocurrencia de heladas a. Diciembre a marzo (DEFM) Durante el periodo 1950-2009, para esta temporada, se identificaron 463 eventos con una frecuencia promedio de 8,9 casos por año. En promedio, los eventos tienen una duración de 1,5 días. Además, el mes de diciembre, es el que presenta la mayor frecuencia de ocurrencia de estos eventos (34,8% del total de eventos), en comparación a enero (22,5%), febrero (17,1%) y marzo (25,6%). Febrero es el que tiene menos frecuencia ya que es el mes más lluvioso. b. Meses de invierno (JJA) Para el periodo 1950-2009 se identificaron 240 eventos, con una frecuencia promedio de 4,6 casos por año. En promedio, los eventos tienen una duración de 2,1 días. Además, en el mes de junio y julio es más frecuente la ocurrencia de los eventos fríos ya que cuentan con el 41,4 % y 44,3 %, respectivamente; mientras que el mes de agosto sólo presenta el 14,3%. Identificación de patrones de circulación atmosférica a. Meses de verano (DEFM) a.1 Anomalías de ROL Se observa un patrón robusto de anomalías positivas de ROL al norte y centro de América del Sur (sombras rojas), especialmente sobre el Perú, con más de 10 W/m2 sobre los Andes centrales peruanos (zona de estudio) durante el día de ocurrencia del evento (Figura 3.12 c). Estas anomalías indican condiciones secas, debido a la ausencia de nubosidad y por ende de convección profunda en esta región. Además, estas anomalías son observadas días antes (Figura 3.12a, 3.12b) y después del evento (Figura 3.12d), en el cual se observa una ligera tendencia a debilitarse. 107 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro a.2 Anomalías de vientos y temperatura A 850 hPa (1,5 km de altura), se observa que durante el día previo y central del evento (Figuras 3.13b, 3.13c) predominan anomalías de viento del oeste/ noroeste/norte sobre la selva peruana. Estas anomalías indican una disminución del flujo de humedad hacia los Andes centrales peruanos (zona de estudio); además, estas anomalías convergen con anomalías de vientos del sur, en una región localizada entre la parte sur de Brasil y la parte norte de Argentina. Los reanálisis del NCEP- NCAR y ERA-40 presentan patrones opuestos de ano- malías de temperatura al centro y norte de Sudamé- rica; ya que el NCEP- NCAR presenta anomalías negativas de temperatura, mientras que el ERA40 presenta anomalías positi- vas. Por último, ambos reanálisis no muestran un patrón consistente para días previos y posteriores al evento por lo que no se muestran las figuras. Figura 3.12 Anomalías de ROL (W/m2), con información de la NOAA_NCAR durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para los meses de DEFM a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) el día central y d) 2 días después. Las anomalías de ROL que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son sombreadas en colores. La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. Figura 3.13 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) con información del reanálisis NCEP- NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para la estación de verano (DEFM) a las 12UTC, periodo 1958-2002 a 850 hPa. Para: a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Instituto Geofísico del Perú 108 En 500 hPa (5,5 km), se observa que durante el día de ocurrencia del evento (Figuras 3.13c y 3.14c), ambos reanálisis (NCEP- NCAR y ERA40) mostraron anomalías negativas de temperatura (sombras azu- les) acompañadas de ano- malías de vientos del oeste sobre el continente suda- mericano (incluyendo la zona de estudio); estas anomalías afectaron principalmente al Perú, centro de Brasil y norte de Chile y Argentina. Estos patrones sugieren que la disminución de la temperatura en el valle en las horas de la madrugada está asociada a un ingreso o advección de vientos del oeste (aire seco y frío) sobre los Andes centrales peruanos en este nivel de la atmósfera, las cuales inhiben el ingreso de humedad desde la Ama- zonía (aire cálido y húmedo) hacia la sierra central del país, incluyendo el valle del río Mantaro. Figura 3.14 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) , con información del Reanálisis ERA 40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para la estación de verano (DEFM) a las 12UTC, periodo 1958-2002 a 850 hPa. Para: a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba –t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Sin embargo, durante días previos (Figuras 3.15a y 3.16a) ambos reanálisis muestran patrones distintos, y en el que ERA40 no muestra un patrón robusto de anomalías de vientos mientras que, el NCEP- NCAR muestra anomalías del oeste. Similarmente, en días previos y posteriores al evento (Figura 3.15a, 3.15c y Figu- ra 3.16a, 3.16c), ambos Figura 3.15 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 500 hPa, con información del Reaná- lisis NCEP-NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para el vera- no (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día cen- tral y d) 2 días después. Las ano- malías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de con- fianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Manta- ro es indicada con un punto ne- gro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en som- bras grises. 109 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro reanálisis no muestran un patrón parecido de anomalías de vientos sobre la zona de estudio. A 200 hPa (aprox. 12km), se observa que ambos re- análisis (NCEP-NCAR y ERA40) muestran anomalías negativas de temperatura (sombras azules) acompañadas de anomalías de vientos del oeste sobre el Perú (Figuras 3.17 y 3.18) en los días anteriores, central y posterior al evento extremo. Estas anomalías son sostenidas por dos centros de circulación ciclónica ubicadas una al norte de la línea ecuatorial (frente a Colombia, 80°W/5°N) y el otro al sur de los 20°S (frente a Chile, 75°W/25°S). Estos patrones sugieren que la advección de vientos del oeste (aire seco y frío del Pacífico Sur) podría ser un factor importante en el desarrollo de las bajas temperaturas en la zona de estudio, como elemento que inhibe la formación e ingreso de nubes altas y lluvias sobre Figura 3.16 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 500 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba– t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. el valle. Figura 3.17 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis NCEP-NCAR, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958- 2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Instituto Geofísico del Perú 110 b. Para los meses de junio a agosto (JJA) b.1 Anomalías de ROL Se observa un patrón robusto de anomalías positivas de ROL (sombras rojas) con más de 5 W/m2 sobre gran parte del norte y centro de Sudamérica, especialmente sobre Perú, Brasil y Venezuela, incluyendo los Andes centrales peruanos, vale decir preva- lencia de condiciones más secas de lo normal, con déficit de nubosidad en horas de la madrugada en el valle del río Mantaro, observadas desde días previos al evento, más intensas durante el día central (Figuras 3.18a y 3.18b). Por último, durante los días posteriores al evento (Figura 3.19d), se observa una importante disminución de las anomalías positivas (menos de 5 W/ m2) sobre la zona de estudio; esto sugiere una tendencia a condiciones normales en los Andes centrales peruanos (Figura 3.19d). A 850hPa (1,5km) durante días previos al evento (Figuras 3.20a, 3.20b, 3.21a, y 3.21b) se observa un patrón robusto de anomalías de anomalías de vientos del sureste acompañadas de anomalías negativas de temperatura sobre gran parte del continente, afectando a Brasil, Perú, Ecuador y Colombia. Figura 3.18 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.19 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 200 hPa, con información del reanálisis ERA 40, durante una helada en el valle del río Mantaro para el verano (DEFM) a las 12UTC para el periodo 1958-2002. Para a) 3 días antes, b) un día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita y sombreadas en colores. La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. 111 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Estos patrones de circulación habrían sido sostenidos a causa del tránsito de un anómalo de alta presión móvil, al sur del continente sobre Chile y Argentina, este patrón de circulación es semejante al asociado a un fenómeno conocido como friaje (Marengo, 1984; Garreaud, 2000; Quispe, 2005 y Espinoza, 2011). Estas anomalías habrían afectado la selva y ceja de selva peruana, hasta un día anterior al evento en el Mantaro; mientras que en el día central (Figuras 3.20c y 3.21c) hubo un debilitamiento de los patrones de anomalías, y la presencia de anomalías del noreste acompañadas de anomalías negativas de temperatura. Durante días posteriores al evento (Figuras 3.20d y 3.21d) se observan diferencias entre ambos reanálisis, el NCEP-NCAR muestra anomalías de vientos del sureste acompañadas de anomalías negativas del temperatura sobre el territorio central y sur peruano, mientras que, el ERA40 no presenta anomalías de temperatura. Figura 3.21 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 850 hPa con información del reanálisis ERA 40 durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958- 2002 Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarca- das en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.20 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) a 850 hPa con información del reanálisis NCEP-NCAR durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958-2002 Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba– t de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colo- res). La ubicación del valle es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Instituto Geofísico del Perú 112 A 500hPa (5,5km), se observa que días previos al evento (Figuras 3.21a y 3.21b, 3.22a, y 3.22b) se observaron anomalías de vientos del sureste (más débiles que a 850hPa), que según el reanálisis del NCEP-NCAR alcanzan los Andes centrales peruanos, y según el ERA40, no llegan. Estas anomalías parecen estar asociados a un centro de circulación anticiclónica —de núcleo cálido— que cruza el sur del continente. En el caso de anomalías térmicas tampoco son muy claros los patrones en días previos al evento, variando de normal a más frío de lo normal en la sierra central peruana. Durante el día de ocurrencia de temperaturas bajas (Figuras 3.22.c y 3.23c), ambos reanálisis muestran un núcleo ciclónico con bajas temperaturas al sur de Sudamérica, que reemplazó al núcleo frío observado en días anteriores. Mientras que en el territorio central peruano (sierra y/o selva), presentan áreas de anomalías positivas de temperatura (sombras anaranjadas) acompañadas de anomalías de vientos del este sobre la zona de estudio. Esto sugiere que las circulaciones y distribuciones térmicas regionales no serían los dominantes en la zona del valle. Figura 3.23 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) con información del reanálisis ERA40, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958- 2002 a 500hPa. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día central y d) 2 días después. Las ano- malías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un pun- to negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. Figura 3.22 Anomalías de vientos (m/s) y temperatura (°C) con información del reanálisis NCEP -NCAR, durante un evento de baja temperatura en el valle del río Mantaro para invierno (JJA) a las 12UTC para el periodo 1958-2002 a 500hPa. Para a) 3 días antes, b) 1 día antes, c) día cen- tral y d) 2 días después. Las anomalías de vientos (temperatura) que pasan la prueba–t Student de dos colas al 95% de nivel de confianza son remarcadas en negrita (sombreadas en colores). La ubicación del valle del río Mantaro es indicada con un punto negro. La elevación topográfica de los Andes es mostrada en sombras grises. 113 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Por último, durante días posteriores al evento (Figuras 3.22d y 3.23d) ambos reanálisis no muestran un patrón robusto de anomalías de vientos, aunque sí ligeras anomalías negativas de temperatura. A 200 hPa (~12km), días previos al evento, ambos reanálisis muestran anomalías negativas de temperatura (sombras azules) predominantes en la sierra central peruana, sin circulaciones dominantes que aparentemente le afecten debido a que no se observó un patrón robusto de anomalías de vientos. Para el día de ocurrencia del evento, se observa que ambos reanálisis el NCEP-NCAR muestran condiciones más frías de lo normal sobre la sierra central (sombras azules), mientras que el ERA40 indica temperaturas dentro de lo normal. Sin embargo, ambos reanálisis no muestran un patrón robusto de anomalías de vientos sobre la zona de estudio. Por último, en días posteriores al evento se observa que ambos reanálisis muestran anomalías del oeste acompañadas de anomalías negativas de temperatura sobre la zona de estudio. Conclusiones a. Meses de verano (DEFM) • Durante los años 1950-2009, se identificaron 463 eventos de bajas temperaturas, con una duración promedio de 1,5 días, siendo diciembre el mes con mayor frecuencia de estos eventos. • Las variaciones de las condiciones térmicas en el valle en el Mantaro, durante los eventos fríos, están asociados a procesos de escala regional, como son: condiciones secas en gran parte del norte y centro de Sudamérica, particularmente intenso sobre el Perú; fuertes anomalías de vientos del oeste en niveles de 500 hPa y 200 hPa sobre el Perú, acompañados de anomalías negativas en temperaturas. • No se ha podido observar el ingreso de masas de aire polares (desde la parte sur del continente) hacia la zona central peruana en 850 hPa. b. Meses de invierno (JJA) • Durante los años 1950-2009, se identificaron 240 eventos de bajas temperaturas, con una duración promedio de 2,1 días, siendo junio y julio los meses de mayor frecuencia de estos eventos. • En invierno, durante un evento de bajas temperaturas se observan condiciones de la atmósfera más secas de lo normal en gran parte del norte y centro de Sudamérica (especialmente sobre Perú, Brasil y Venezuela), a su vez, días previos al evento se observa el paso de un friaje en el continente, lo cual es observado en 850hPa (fuertes anomalías de vientos del sureste/sur en buena parte del continente y bajas temperaturas), que afecta también al territorio peruano; sin embargo, durante el día de ocurrencia del evento, no se encontró ningún patrón robusto de anomalías de vientos sobre los Andes centrales peruanos. Este artículo puede ser citado como: Sulca, J., Trasmonte, G., Silva, Y., Takahashi, K., y K. Mosquera (2012): “Circulación atmosférica asociada a bajas temperaturas”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 116 Caracterización de sequías 117 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Sequía meteorológica. Se refiere a la deficiencia de la precipitación sobre un periodo de tiempo que puede ser de días a años. La definición cuantitativa de una sequía dependerá de las características de la región y de la aplicación que se dará a dicha definición, pero típicamente estará basada en una medida de la precipitación como el Índice de Precipitación Estandarizada que será descrita en la siguiente sección. Sequía hidrológica. Está asociada a los efectos del déficit en precipitación sobre la disponibilidad de agua superficial y subsuperficial (i.e. caudales de los ríos, niveles de los reservorios, etc.), por lo que la magnitud y duración se definen a nivel de cuenca hidrográfica. Por ejemplo, si bien la precipitación es el origen de esta sequía, debido a los procesos hidrológicos normales, se pueden observar demoras en la sequía hidrológica Introducción La sequía es un tipo de peligro de origen natural asociado a la falta de agua y se distingue de otros peligros en que tiende a ocurrir lentamente, por lo que no es fácil determinar su inicio y su fin (Wilhite y Buchanan-Smith, 2005). La sequía se puede definir como “una condición de humedad insuficiente causado por déficit de precipitación sobre un periodo de tiempo” (McKee et al, 1993). Qué constituye “insuficiente” en este contexto dependerá de la aplicación, por lo que se puede clasificar las sequías según los siguientes tipos siguiendo a Wilhite y Glantz (1985) (también ver Wilhite y Buchanan-Smith, 2005): Figura 3.24 Dimensiones naturales y sociales de las sequías (adaptado de Wilhite, 2007). con respecto al déficit de precipitación. Debido a esto, pueden haber desfases con respecto a los impactos sobre otros sectores, como la agricultura por secano. Además, la recuperación de las componentes hidrológicas puede demorar debido a los largos tiempos de recarga. Sequía agronómica. Relaciona el déficit meteorológico e hidrológico con impactos sobre los cultivos. Se enfoca en el desbalance entre el requerimiento de evapotranspiración de los cultivos y la disponibilidad de agua de precipitación, suelo, subterránea, etc. El requerimiento de los cultivos dependerá de las condiciones ambientales (insolación, humedad del aire, temperatura, etc.), las propiedades del suelo, las características del cultivo específico, y en la fase de su desarrollo en el que se encuentra. Por ejemplo, Garay (2008) muestra que el coeficiente de uso consuntivo de los cultivos en los Andes centrales del Perú aumenta en 4 a 5 veces después de tres meses de su siembra, lo cual tiende a ocurrir cerca al pico de la temporada de lluvia. (*) El autor agradece a los Dres. Jhan Carlo Espinoza y Waldo Lavado por su apoyo con información para la preparación de este artículo. Antecedentes generales sobre sequías y sus características Ken Takahashi Instituto Geofísico del Perú 118 Sequía socioeconómica. Difiere de los anteriores en que asocia a las actividades humanas con elementos de las sequías meteorológicas, hidrológicas y agronómicas. Puede resultar de efectos sobre la oferta y demanda de bienes económicos, así como del impacto diferenciado entre distintos grupos en la población. Más aún, esta sequía puede generar conflictos entre grupos que compiten por recursos asociados con el agua. Este concepto también sugiere la posibilidad de que la sequía sea generada por factores puramente humanos, asociadas con un uso excesivo de los recursos hídricos, confundiendo los conceptos de “sequía” y de “desarrollo insostenible” (Wilhite y Buchanan-Smith, 2005). En los Andes peruanos, esto tiene particular relevancia, debido a que en las últimas décadas el deshielo acelerado de los glaciares andinos —debido al calentamiento global— contribuye sustancialmente a la disponibilidad hídrica, pero si los glaciares desaparecen, toda su contribución se terminará. Entonces, la sequía resultante se deberá tanto al cambio climático que produjo la desaparición de los glaciares, como al supuesto de que el deshielo acelerado es una fuente inagotable de agua. Monitoreo de las sequías Si bien, como se vio anteriormente, la definición objetiva de las sequías tiene varios obstáculos, operacionalmente existen índices de uso internacional, así como otros locales, que son utilizados para cuantificar las sequías. A con- tinuación se discutirán algunos de los índices más utilizados: Índice de Precipitación Estandarizado (IPE). Conocido en inglés como Standardized Precipitation Index (SPI; McKee et al., 1993), es una medida de la probabilidad de ocurrencia de un valor determinado de precipitación medido en un punto o región a escala entre diaria a multi-anual. Se calcula sobre la base del registro histórico de dichos valores. Debido a que la precipitación puede tomar valores únicamente positivos, su distribución de probabilidades generalmente no será simétrica (particularmente a escala diaria), por lo que primero se utilizan los datos de precipitación para estimar los parámetros de una distribución Gamma, que luego se utilizan para “normalizar” los datos de precipitación (o sea, aplicar una transformación de manera que su distribución sea gaussiana con media cero y desviación estándar unitaria), obteniéndose el IPE de esta manera. Un valor de IPE=0 corresponde a la mediana de los datos de precipitación, mientras que, si x es un número positivo cualquiera, los valores de precipitación con IPE< -x tendrán la misma probabilidad que aquellos con IPE>x. Al tener el IPE las mismas características estadísticas independientemente de los datos de precipitación utilizados, se puede utilizar para fácilmente comparar la variabilidad entre regiones con diferentes regímenes pluviales y a diferentes escalas temporales. El IPE se puede usar para establecer la ocurrencia de sequías meteorológicas, pero primero se deben establecer la escala temporal y espacial y los valores umbrales. Por ejemplo, Silva et al. (2008) calcularon el IPE para la cuenca del río Mantaro con la precipitación promediada para la temporada de lluvias y sobre toda la cuenca, clasificando las sequías como aquellos años con IPE < -1. Incluso se pueden establecer magnitudes, tanto ANA (2010) como SENAMHI (2010), utilizan las categorías de “ligeramente seco” (- 10)] a 200 hPa y 850 hPa es de 67,55% y 88%, respectivamente (32,45% y 22%, respectivamente); este resultado evidencia que el viento zonal del Este a 200 hPa es el indicador más robusto de lluvias sobre los Andes centrales peruanos. Además, se observa que Pr(LLalta|U00200≤0) [Pr(LLalta|U00850>0)] es ínfima debido a que cuenta con una probabilidad de 3,3% (5,5%); mientras que Pr(LLalta|U00200≤0) [Pr(LLalta|U00850≤0] es mayor debido a que cuenta con un 8,25% (8,7%). Por último, ambos datos poseen una Pr(LLalta) igual a 7,6%. Instituto Geofísico del Perú 144 Figura 3.51 Diagrama de dispersión de lluvias del valle del río Mantaro versus viento zonal: (a) 850 hPa [en el punto (60oW, 10oS)] y (b) 200 hPa [en el punto (72.5oW, 12.5oS)] para los meses de diciembre a marzo para el periodo 1969-2010 (Figura 5a y Figura 5c, respectivamente). La frecuencia de los datos de viento y lluvia (Figura 5b y 5d, respectivamente) Fuente: Reanalysis NCEP-NCAR. Tabla 3.6 Porcentajes de probabilidad de ocurrencia de lluvias en el río Mantaro en base a los vientos zonales a () 850 hPa y () 200 hPa () vs la lluvia media del valle durante los meses de diciembre a marzo (estación pico de lluvias) para el periodo 1969-2010. Fuente: Reanalysis NCEP-NCAR. Pr(LL|U00850≤0) = 2531 = ~ 67,55% 3747 Pr(LL|U00850>0) = 1216 = = ~ 32,45% 3747 Pr(LLalta) = 297 = ~7,6% 2747 Pr(LLalta|U00850≤0) = 220 = ~8,7% Pr(LLalta|U00850>0) = 67 = ~5,5% Pr(LL|U00200≤0) = 3296 = ~ 88% 3747 Pr(LL|U00200>0) = 451 = ~ 12% 3747 Pr(LLalta) = 237 = ~7,6% 2747 Pr(LLalta|U00200≤0) = 272 = ~8,25% 3296 Pr(LLalta|U00200>0) = 15 = ~3,3% 451 Probabilidad de lluvias en (%) con respecto al viento zonal A 850 hPa A 200 hPa 2531 1216 145 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Conclusiones Un evento de lluvia intensa en el valle del río Mantaro está asociado, muy probablemente, a un fenómeno de esca- la regional debido a que se observa un patrón robusto de anomalías negativas de ROL (menos de -8 W/m2) sobre los Andes centrales peruanos durante la fechas de ocurrencia de estos eventos. Además, estas anomalías más las anomalías positivas observadas al sureste de Brasil forman una región dipolar. En los niveles bajos (menos de 4km) se observa un patrón robusto de anomalía de vientos del este sobre la parte central del continente. Estas anomalías están asociadas a una anomalía anticiclónica de vientos ubicada al sur de Brasil (55°W, 17°S); esta anomalía anticiclónica estaría, muy probablemente, asociada a una gran actividad convectiva en dicha región. En los niveles medios y altos de la tropósfera (más de 5,5km) se caracteriza por la presencia de un patrón robusto de anomalías de vientos del este acompañada de anomalías positivas de humedad (más de 0,2 g/kg) sobre los Andes centrales peruanos (zona de estudio), esto es debido a una intensificación de los vientos del este que favorece una mayor advección de la humedad de la Amazonía hacia los Andes centrales peruanos; lo que verifica el mecanismo de transporte de humedad de la Amazonía hacia los Andes centrales peruanos (Garreaud et al., 2003). Pero, esta intensificación de los vientos del este sólo es sobre los Andes centrales peruanos lo que estaría asociado a una intensificación local del Alta de Bolivia; ya que al noreste de Brasil se observa un debilitamiento de la Vaguada del noreste de Brasil debido a la disminución local de los vientos del este. El gráfico de dispersión de lluvias del valle del río Mantaro vs viento zonal a 200 hPa muestra que las anomalías de vientos del este a 200 hPa no son suficientes para la generación de lluvias intensas sobre los Andes centrales pe- ruanos; y además los episodios de anomalías de vientos del oeste inhiben los eventos de lluvias intensas. Por lo tanto, las anomalías de vientos del este no garantizan la presencia de lluvias intensas sobre el valle del Mantaro; esto sugiere que debe de existir otro proceso físico que refuerza o cause la generación de lluvias intensas en el valle del río Mantaro. Finalmente, los resultados muestran que el viento zonal a 850 hPa en el punto (60oW, 10oS) es un buen índice de lluvias para el valle del río Mantaro debido a que presenta porcentajes de probabilidad muy próximos cuando pre- domina el viento del este (67,55%). Este artículo puede ser citado como: Sulca, J., Silva, Y., Takahashi, K., Mosquera, K. (2012): “Circulación atmosférica asociada a lluvias intensas”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 146 American Meteorology Society (2010) Glossary of meteorology, AMS: American Meteorology Society, wet spell. Consulta: 28 de octubre de 2011 (http://amsglossary.allenpress.com/). Garreaud, R., (1999). Multiscale Analysis of the Summertime Precipitation over the Central Andes. Mon. Wea. Rev., 127, 901-921. Garreaud, R., Vuille, M., Clement, A. (2003). The Climate of the Altiplano: Observad current conditions and mecha- nisms of past changes. Paleogeography, Paleoclimatology, Paleoecology, 194, 5-22. Gibbs, W. y Maher, J. (1967) Rainfall deciles as drought indicators. Bureau of Meteorology Bulletin No.48, Com- monwealth of Australia, Melbourne. Gutiérrez, J., Cano, R., Cofiño, A y Sordo, C. (2004) Redes Probabilísticas y Neuronales en las Ciencias Atmosféri- cas, Ministerio de Medio Ambiente de España pp. 222. Instituto Geofísico del Perú (2005). Atlas climático de precipitaciones y temperatura en la cuenca del río Mantaro. Ed. CONAM. Kalnay et al., (1996).The NCEP/NCAR 40 Years Reanalysis Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, 437-472. Gruber, A., and A. F. Krueger, 1984: The status of the NOAA outgoing longwave radiation data set. Bull. Amer. Me- teor. Soc., 65, 958–962. Lagos, P., Silva, Y., Nickl, E., y Mosquera, K., (2008) El Niño - related precipitation variability in Perú. Advances in Geosciences 14, 231-237. Özger, M., Mishra, A. y Singh, V. (2010) Scaling characteristics of Precipitation data in conjunction whit Wavelet analysis Journal of Hydrology vol. 395 pp 279-288. Peña, M., y Douglas, M. (2002) Characteristics of wet and dry spells over the Pacific Side of Central America during the rainy season. Mon. Wea. Rev., 130, 3054-3073. Satyamurty, P., Nobre, C. y SILVA, P. (1998) South America, in Meteorology of the Southern Hemisphere, Am. Meteorol. Soc. Meteorol. Monogr., 49, 119-139 Silva, Y., Takahashi, K., y Chávez, R., (2008) Dry and wet rainy seasons in the Mantaro river basin (Central Peru- vian Andes). Advances in Geosciences 14, 261-264. Silva, Y., Trasmonte, G. y Giráldez, L. (2010) Variabilidad de las precipitaciones en el valle del río Mantaro, Memo- ria del Subproyecto ’Pronostico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro para su aplica- ción en la agricultura 2007-2010’, Instituto Geofísico del Perú, pp. 52-56. Storch, H. & Zwiers, F. (1999) Statistical Analysis in Climate Research, Cambridge University Press pp 484. Sulca, J. (2010) Circulación atmosférica asociada a los veranillos en el valle del río Mantaro en: Memoria del Sub- proyecto ’Pronostico estacional de lluvias y temperaturas en la cuenca del río Mantaro para su aplicación en la agri- cultura 2007-2010’, Instituto Geofísico del Perú, 1, pp. 30-36. Bibliografía Capítulo 3 Caracterización de lluvias intensas 147 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Sulca, J., Silva, Y., Takahashi, K. y Mosquera, K. (2011) Atmospheric circulation during the dry spell events in the Mantaro valley Presentado como ponencia en el “IVth Scientific Meeting of the Environmental Research Observa- tory (ORE) HYBAM on the large Amazonian rivers - Lima (Peru) from 6 to 9 September 2011”. Takahashi, K. (2004) Statistical downscaling of rainfall in the Mantaro basin. Scientific report to PROCLIM. Upalla et al., (2005) The era-40 Reanalysis. Quart. J. R. Meteorology. Soc., 131, 2961–3012. Vuille, M., (1999) Atmospheric circulation over the Bolivian Altiplano during dry and wet periods and extreme phases of the Southern Oscillation. Int. J. Climatol., 19, 1579-1600. Wilks, D. (2006) Statistical methods in the atmospheric sciences, Segundo edición. Ed. Elsevier pp. 649. Instituto Geofísico del Perú 148 Eventos extremos no meteorológicos 149 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Sismotectónica de la falla del Huaytapallana Hernando Tavera* y Edmundo Norabuena ** Introducción La sismicidad del valle de Mantaro está directamente relacionada con el levantamiento continuo de la Cordillera Andina. Históricamente se sabe que son pocos los sismos de magnitudes moderadas o mayores a moderadas que han ocurrido en esta región, sobresaliendo el sismo de Satipo del 1 de noviembre de 1947 con foco a una profundidad de 70 km y magnitud de 7,5 Este sismo afectó la región con importantes deslizamientos de tierra entre las localidades de Satipo y San Ramón, y daños en viviendas de adobe y quincha. Posteriormente, en el año 1969 la región es nuevamente afectada con la ocurrencia de dos terremotos en julio y octubre; ambos con magnitudes de 6,0 Ms. A diferencia del ocurrido en 1947 presentaron focos a profundidades del orden de 10 km, es por ello que produjeron importante daño en torno al nevado Huaytapallana. Estos sismos dieron origen a la formación de una escarpa de 1,6 metros de altura en el borde occidental del nevado, confirmándose desde entonces la existencia de la falla del Huaytapallana y por ende, de la presencia de un peligro natural importante en el desarrollo de ciudades como Huancayo. Características Tectónicas Tectónicamente, la región puede ser dividida en tres zonas con diferente morfología y estructura: la Cordillera Oriental, la meseta Andina y la Cordillera Oriental. Estas zonas están separadas, una de otra, por la presencia de grandes segmentos de fallas orientadas en dirección NO-SE con posible origen durante el Mesozoico y el Terciario. En esta región, muchos autores han indicado la presencia de importantes estructuras como : Los Altos del Mantaro, el sistema de Fallas de los Altos del Man- taro de tipo inversa y con inclinación en dirección SO, la Cuenca del Mantaro con una geometría muy heterogénea y fuertemente afectada por el levantamiento de la Cordillera Occidental, y la Falla del Huaytapallana con una longitud de 30 km en dirección NO-SE ubicada en el borde occidental del nevado del mismo nombre (Megard, 1978). La información descrita en este reporte es parte del trabajo desarrollado por el Dr. Louis Dorbath en el Perú y en el cual, el autor formó parte del equipo de trabajo. ** Uso de la tecnología espacial GN. Figura 3.52 Imagen del nevado Huaytapallana. La foto inferior muestra la traza de la falla producida por los terremotos de 1969, el bloque del lado derecho se volteo sobre el bloque izquierdo. Instituto Geofísico del Perú 150 Estos elementos geodinámicos han permitido la ocurrencia de importante actividad microsísmica a moderada en toda la región del Mantaro y borde subandino que han facilitado en la identificación de las fuentes sismogénicas locales que pudieran generar en el futuro sismos importantes a afectar a localidades más o menos pobladas. De todas las fuentes sismogénicas, la que afecta directamente a la ciudad de Huancayo es la falla del Huaytapallana ubicada a escasos 10 km del centro de la ciudad y que en reiteradas oportunidades ha producido sismos con magnitudes de hasta 4,0ML ocasionando pánico en la población. En la actualidad, la zona del Mantaro ha experimentado notables cambios en su morfología producto de la intensa actividad pluvial, incremento del caudal del río Mantaro y la importante expansión urbana experimentada en los últimos 10 años, lo cual ha permitido que en dicha ciudad el riesgo ante peligros naturales —como es el caso de los sismos—, se incremente notablemente. A fin de conocer el real potencial de la falla del Huaytapallana es necesario realizar un monitoreo local para identificar las áreas de mayor o menor deformación y/o acumulación de energía. Los sismos de 1969 En el año 1969, el 24 de julio (5.7Ms) y 1 de octubre (6,2Ms), dos terremotos dan origen a la falla del Huaytapallana mostrando en superficie dos escarpas, la primera con 4 km de longitud y saltos verticales de 1,8 m y la segunda de 9,5 km con saltos de hasta 2 m (Figura 3.53). Ambas trazas de falla se encuentran separadas por un tramo de 4 km que no evidenció ruptura. Según Philp y Megard (1977), el proceso de deformación superficial producida por estos terremotos en el área epicentral fue muy compleja y heterogénea, observándose desplazamientos horizontales, la formación de plegamientos a escala menor, desplazamientos extensionales tipo echelón, fisuras de forma sinusoidal y gran variedad de flexuras de las capas sedimentarias superficiales. Los dos sismos ocurrieron a profundidades menores a los 10 km, de ahí que su área de máxima intensidad fuera muy reducida, aproximadamente 100 km hasta la intensidad de II (MM). El sismo del 24 de julio produjo alrededor de 300 réplicas registradas en la estación sísmica de Huancayo (Observatorio sismológico del IGP) ubicada a 35 km en dirección SO del epicentro del sismo. Estas réplicas no pudieron ser registradas debido a que solo se disponía de una estación sísmica (Huayao) y fue útil para realizar el conteo de la actividad sísmica. El sismo del 1 de octubre produjo más de 2000 réplicas según los registros obtenidos de la misma estación sísmica. El sismo produjo daños importantes en viviendas de adobe en Figura 3.53 Mapa de distribución de intensidades macrosísmi- cas debidas al sismo del 1 de octubre de 1969. las localidades ubicadas dentro del área epicentral. Se contabilizaron 130 personas fallecidas y 216 heridos; además de generar gran pánico en la población no acostumbrada a la ocurrencia de sismos destructivos (Figura 3.54). Este sismo produjo efectos secundarios importantes como deslizamientos de tierra y piedras que prácticamente cerraron las carreteras entre Huancayo y el área epicentral, lo cual imposibilitó prestar la ayuda necesaria a la población afectada. Según la base de datos del Catalogo Sísmico del Perú, esos dos terremotos son los únicos que han ocurrido en esta región a profundidades superficiales y en conjunto ponen en evidencia el continuo levantamiento de la Cordillera Oriental sobre la cuenca del río Mantaro. Figura 3.54 La prensa nacional e internacional hizo eco de la ocurrencia de los sismos del año 1969 en Huancayo. En la vista, noticia distribuida por EFE el 03 de octubre de ese año, reportando las víctimas fatales del sismo del 01 de octubre. 151 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Estudios de microsismicidad Después de ocurridos los sismos de 1969, surgió interés por realizar estudios de monitoreo sísmico sobre la falla del Huaytapallana a fin de conocer su situación sismotectónico. En el año 1985, como parte de los proyectos de cooperación internacional, los Drs. Louis y Catherine Dorbath del instituto francés ORSTOM (hoy IRD) en coordinación con el IGP ejecutan el proyecto de monitoreo sísmico de la región central del Perú con la instalación de 20 estaciones sísmicas por un periodo de dos meses. Las estaciones fueron distribuidas entorno al sistema de fallas Huaytapallana - Amauta, dentro de un área que considera a las localidades de Oxapampa, Satipo y la ciudad de Huancayo. Durante los meses de julio y agosto de 1985, periodo en que funcionó la red sísmica temporal del Huaytapallana, se logró registrar hasta 90 sismos con magnitudes menores a 3,8ML. De estos sismos, 40 tuvieron sus epicentros entorno a la falla del Huaytapallana y el resto en las fallas de los Altos del Mantaro y Pampas. Figura 3.55 Mapa de sismicidad local registrada durante el periodo de Julio y Agosto 1985. 4b Distribución en profundidad de la sismicidad asociada a la falla del Huaytapallana. Los sismos asociados a la falla del Huaytapallana tienen sus epicentros en el extremo oriental de la falla, lo cuales coherente con su geometría y en profundidad, se distribuyen hasta los 20 km aproximadamente siguiendo un plano inclinado de 50 grados en dirección NE65 grados. Por otro lado, aunque el número de eventos es menor, se logró registrar sismicidad asociada a la falla Altos del Mantaro, poniendo en evidencia que la falla se encuentra activa y de acuerdo a su geometría, la cordillera Occidental estaría en continuo levantamiento. Esta importante microsismicidad registrada durante este periodo de tiempo corto, ha permitido interpretar y conocer los procesos sismotectónicos presentes en la región del valle del Mantaro (Figura 3.55). Para el análisis detallado de la microsismicidad asociada únicamente a la falla del Huaytapallana, en la Figura 3.56, se muestra la región del nevado del mismo nombre y sobre ella la ubicación de los epicentros de los dos terremotos ocurridos en el año 1969 (círculos negros), en la parte superior el ocurrido el 1 de octubre y en la parte inferior, el ocurrido el 24 de julio. En ambos casos, las flechas indican la dirección del esfuerzo máximo de compresión. Por otro lado, también se muestra la microsismicidad registrada durante una campaña realizada en el año 1980 por el grupo de investigación del Dr. Gerardo Suarez. Esta sismicidad tiene sus epicentros exactamente en el extremo oriental y al frente de las trazas de las fallas producidas por los sismos de 1969, lo cual sugiere que pueden ser considerados como réplicas de estos sismos. La microsismicidad registrada durante los meses de julio y agosto de 1985 (círculos rojos) presentan también sus epicentros en el extremo oriental de las fallas, pero en este Figura 3.56 Ubicación del Nevado Huaytapallana, trazas de fallas producidas por los terremotos de 1969 (círculos negros), distribuciones espaciales de la microsismicidad registrada en los años 1980 y 1985. Las flechas en rojo indican la dirección de compresión regional. Instituto Geofísico del Perú 152 caso se encuentran en la prolongación de los tramos que no muestran en superficie trazas de falla, lo cual sugiere el desarrollo de una clara migración de la sismicidad. En estas condiciones, se debe comprender que esta microsismicidad está indicando que la mayor deformación actual se viene desarrollando en estas nuevas áreas no deformadas y que podrían producir futuros terremotos de similar o mayor magnitud que los ocurridos en el año 1969. Esquema sismotectónico La microsismicidad registrada permitió proponer, para la región del Mantaro, el esquema sismotectónico mostrado en la Figura 3.57. Se observa que el régimen de deformación local es netamente por compresión en dirección perpendicular a la Cordillera Andina, lo cual propicia el levantamiento de la Cordillera Occidental por un extremo de la Cuenca del Mantaro y por el otro, el levantamiento de la Cordillera Oriental, facilitando que el río Mantaro estreche cada vez su valle. Han transcurrido 25 años desde la última campaña de microsismicidad, por lo que existe una gran necesidad de realizar un nuevo monitoreo sísmico temporal a fin de conocer la situación actual de la sismicidad asociada a la falla del Huaytapallana a fin de prever posibles peligros a los cuales se encontraría la ciudad de Huancayo y localidades aledañas. Figura 3.57 Esquema para la cuenca del Mantaro que muestra el proceso de deformación regional (flechas rojas) y local con la presencia de las fallas de Altos del Mantaro y Huaytapallana. Rastreando los terremotos desde el espacio En la actualidad, gracias al avance de la tecnología espacial (GNSS – Sistema de Navegación Global por Satélite) se dispone de una regla precisa para medir desde el espacio como la superficie terrestre se va deformando milímetro a milímetro antes de la ocurrencia de eventos geofísicos extremos como son: terremotos, tsunamis, erupciones volcánicas y deslizamientos. El sistema GNSS está conformado por un sistema de constelación de satélites que orbitan la Tierra de tal manera que cada punto de la superficie terrestre es iluminado continuamente por cuatro o más satélites, ver Figura 3.58. Receptores GPS ubicados sobre puntos estratégicos especialmente acondicionados sobre suelos de roca intrusiva permiten estimar con precisión de milímetros las coordenadas geográficas del mismo. Por tanto, la variación espacial y temporal de estos puntos de control es un indicador del desplazamiento horizontal de la superficie terrestre y se le utiliza para cuantificar su grado de deformación e identificar en que estadía de su ciclo sísmico se encuentra la falla tectónica monitoreada. Figura 3.58 Sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) compuesto por constelaciones de satélites (GPS, GLONAS, Galileo, Compass) que orbitan la Tierra en promedio a 20,000Km de altura y proveen de información para estimar las coordenadas geográficas de cualquier punto de la superficie terrestre con precisión de milímetros. 153 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro En las secciones anteriores se ha descrito amplia- mente el marco tectónico de la región del Mantaro y se resalta la existencia de las fallas tectónicas: El Alto Mantaro y El Huaytapallana. De estas, la falla del Huaytapallana es la más importante debido a que fue la fuente sismogénica del terremoto de octubre 1969 y donde la actividad microsísmica observada y reportada en 1985 es parte del periodo de “recarga de energía elástica” (o inter-sísmico) que eventualmente terminará con una liberación súbita de la energía, constituyendo así un evento extremo: Terremoto o fin de ciclo sísmico (Figura 3.59). En mayo del 2011 se implementó un programa de vigilancia del ciclo sísmico a lo largo de la Falla del Huaytapallana mediante el uso de la tecnología espacial. El programa comprende observaciones GPS anuales sobre ocho puntos de control geodésicos (Fotos 3.60) y su procesamiento nos indicará el sentido de movimiento de la falla y su velocidad en milímetros por año. Esta información es extremadamente valiosa pues permitirá identificar qué segmento de la falla está “sellada”, cuáles son las dimensiones del área sellada en la superficie de contacto de la falla y por Figura 3.59 Los terremotos (eventos sísmicos extremos) constituyen el fin de un ciclo compuesto principalmente de tres fases: Acumulación de energía elástica en periodos que varían de unas cuantas décadas a centenas de años [Fase Inter-sísmica]; Liberación súbita de energía en pocos segundos [Fase Cosísmica]; Reajuste de la corteza terrestre a la perturbación ocasionada por el terremoto en períodos que varían de días de decenas de años [Fase Post-sísmica]. tanto obtener un estimado de la magnitud del siguiente evento extremo a ocurrir en la Falla del Huaytapallana. De esta manera estamos usando el estado del arte de tecnología espacial aplicada a la búsqueda de premonitores de eventos sísmicos extremos: terremotos. Figura 3.60 Distribución de monumentos de control geodésico en la falla del Huaytapallana. La secuencia de cruces rojas representa la extesnión de la falla y los globos de color amarillo los monumentos geodésicos instalados. Elaboración E. Norabuena. Fotos 3.3a y 3.3b Estación GPS monitoreando localizada al pie de la laguna Lasuntay. Foto J. Gómez. Este artículo puede ser citado como: Tavera, H. y E. Norabuena “Sismotectónica en la falla del Huaytapallana”, en Eventos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú, 2012. Instituto Geofísico del Perú 154 Bibliografía Capítulo 3 Eventos extremos no meteorológicos Dorbath et al., (1990): Seismicity of the Huancayo Basin and the Huaytapallana Fault. Jorn. South Am. Earth Sci., V3, 21-29. Instituto Geofísico del Perú (2001): Catálogo Sísmico del Perú 1471 - 1982, version revisada y actualizada. Megard, F. (1978): Etude Geologique des andes du Perou Central. ORSTOM, Paris, Mémoire 86, 310 p. Philip, H. y Megard, F. (1977). Structural analysis oof the superficial deformation of the 1969 Parihuanca earthquakes (Central Peru). Tectonophysics, 38, 259-278. 155 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Capítulo 4 Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación Instituto Geofísico del Perú 156 Capítulo 4 Introducción El estudio de los aspectos físicos de los eventos meteorológicos extremos fue una de las grandes tareas del proyecto MAREMEX-Mantaro. Para el caso específico de investigación sobre eventos extremos de precipitación, una de las principales limitantes fue la escasa cantidad de información de estaciones pluviométricas. Por ello, se implementó una red pluviométrica de alta densidad espacial que permitiera una mejor representación de los eventos extremos de lluvia en las tres subcuencas en estudio; siendo complementaria a la red de estaciones operada por SENAMHI. La estrategia implementada fue similar a la utilizada en el proyecto Pan American Climate Studies - Sounding Network PACS-SONET de la NOAA, el cual instaló pluviómetros de bajo costo en redes operadas localmente en experimentos de campo en Perú (Piura y Puno), Bolivia y México (www. nssl.noaa.gov/projects/pacs/spanish.shtml). El periodo de lluvias 2010-11 fue especialmente interesante por la intensidad de las precipitaciones; por ejemplo, febrero del 2011 fue el segundo febrero más lluvioso del periodo 1921 al 2011, según los datos de la estación Huayao del Observatorio de Huancayo del IGP. El artículo de Takahashi et al., presenta un análisis preliminar de las características espaciales y temporales de estos eventos basados en la información de las red pluviométrica del proyecto, así como datos de la red de estaciones meteorológicas de SENAMHI, y otros datos. Temas como lluvia mensual y el efecto orográfico, la distribución espacial y los aspectos temporales de Foto 4.1 Observador con pluviómetro en la localidad de 9 de Julio, subcuenca del río Achamayo. Crédito M. Saavedra. eventos extremos de lluvia son analizados. Por su parte, el artículo de A. Martínez et al. se extiende sobre los aspectos de capacitación y sensibilización de la población, así como algunas estrategias utilizadas para la toma de datos y control de las estaciones. 157 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación en el valle del Mantaro(*) Ken Takahashi, Miguel Saavedra, Franklin Blanco, Luis Miguel Ocampo, Alejandra Martínez, Raquel Orozco, Steven Chávez, Marco Moreno y Juan Carlos Sulca Introducción Una de las grandes limitaciones para el estudio de lluvias intensas en los Andes es la baja densidad espacial de las mediciones debido a la fuerte heterogeneidad de la orografía que puede causar diferencias sustanciales en las lluvias entre localidades cercanas. La red pluviométrica implementada por el proyecto MAREMEX Mantaro (ver artículo siguiente) es complementaria a la operada por SENAMHI y resulta en una mayor densidad espacial de mediciones que permite una representación más adecuada de los eventos de lluvia extremos. A continuación se presenta un análisis preliminar de las características espaciales y temporales de estos eventos basados en estos y otros datos. Lluvia mensual y efecto orográfico La lluvia puede presentar gran variabilidad espacial, especialmente en regiones de geografía compleja como los Andes. Además, las tormentas individuales pueden tener escalas del orden de unos pocos kilómetros (art. Steven), por lo que esta variabilidad es mayor a escalas de tiempo cortas. Por lo mismo, la variabilidad es menor conforme si se consideran escalas mensuales, anuales o mayores, ya que el promediado elimina las particularidades de las tormentas individuales y solo quedan los efectos cuasi-permanentes como la orografía, la cobertura vegetal, etc. En situaciones homogéneas se puede luego usar métodos de interpolación espacial para estimar la lluvia en puntos donde no hay mediciones. En condiciones con topografía, pero en las que la exposición y condiciones meteorológicas son uniformes, puede existir una relación entre la lluvia y la altitud de las estaciones y esta relación se puede aprovechar para introducir una corrección orográfica en la interpolación (por ej. Schermerhorn, 1967). Los métodos de interpolación pueden ser bastante más sofisticados, incorporando otros factores como la orientación de la pendiente, proximidad a la costa, etc. (Daly et al., 2002). Figura 4.1. Precipitación mensual (mm/día) vs. altitud (m; basada en DEM de 3km) en estaciones de la red de MAREMEX Mantaro (círculos) y de SENAMHI (triángulos) en los meses de a) enero, b) febrero, y c) marzo del 2011. Las líneas son los ajustes lineales considerando todas las estaciones (gruesa) y solo las de SENAMHI (delgada). Solo se consideran estaciones con 3 o menos datos faltantes en cada mes. Instituto Geofísico del Perú 158 4. 1 159 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro En el valle del Mantaro la topografía es compleja, pero se puede apreciar una tendencia de aumento en la lluvia mensual con la altitud (Figura 4.1). Si bien la relación no es fuerte y la dispersión es sustancial, si comparamos los meses de enero, febrero y marzo de 2011, vemos que la tasa estimada de aumento con la altitud es robusta aproximadamente 3 mm/día por cada km. Por otro lado, la relación desaparece si se consideran solos los datos de la red de SENAMHI, probablemente por presentar un menor rango de altitudes que la red de MAREMEX Mantaro. Debe resaltarse de que la relación preci- pitación-altitud por sí sola es insuficiente para el mapeo de la distribución espacial de la precipitación mensual. En el Mapa 4.1 se muestra el caso de febrero del 2011, donde se aprecian fuertes variaciones a distancias cortas y que son incluso contrarias a esta relación (por ej. Acopalca vs. Virgen de las Nieves o Islas vs Ceboyllayo); en este mapa las estaciones de la red de MAREMEX Mantaro se muestran en azul, y las de SENAMHI en rojo. El ajuste lineal en la Figura 4.1 presenta variaciones sustanciales de mes a mes en el parámetro aditivo, de manera que a una altitud representativa del valle de 3300 m, el ajuste toma valores de 5,0, 8,7 y 4,5 mm/día en los meses de enero, febrero y marzo del 2011, respectivamente. Se podría decir que este parámetro describe las variaciones en la lluvia mensual sobre toda la región. Se hace notar que en la Figura 4.1 se considera la altitud proveniente de un DEM con una grilla de 3 km, la cual resulta en un mejor ajuste lineal que si se utiliza la altitud precisa de la estación o un DEM de alta resolución (grilla de 200 m). Una explicación para esto es que 3 km es más cercana a la escala de los sistemas convectivo (Daly et al., 1994) y por lo tanto este DEM representa mejor las variaciones orográficas que afectan a dichos sistemas. Distribución espacial de eventos extremos Para el estudio de eventos de lluvias intensas, se debe trabajar con datos diarios o más frecuentes. A esta escala temporal, en general no se puede esperar una robusta relación con la orografía dado que los sistemas convectivos tienen escala de solo decenas de kilómetros y estos se pueden ubicar en diferentes posiciones, pudiendo incluso desplazarse durante un mismo evento. Para representar adecuadamente los eventos de lluvia intensa, la densidad espacial de la red pluviométricas debe ser mayor que para lluvia mensual. En la Figura 4.2 se muestran medidas de la relación entre los datos diarios de diferentes estaciones en la zona de estudio con la distancia entre estas. Como podría esperarse, la correlación (Figura 4.2a) disminuye y la diferencia cuadrática media (Figura 4.2b) aumenta con la distancia. Es de notar que la red manejada por SENAMHI presenta mayor correlación y menores diferencias, lo cual sugiere una mejor calidad o representatividad de las mediciones probablemente asociada a la mayor experiencia y estabilidad de los observadores. Por otro lado, se puede apreciar que, incluso entre estaciones separadas aproximadamente 1 km, las correlaciones no exceden 0,8 mientras que las diferencias cuadráticas medias no bajan de 4 mm/día. Esto último es comparable con la variabilidad temporal típica de las lluvias cuantificada mediante el rango intercuartil, que según la estación puede ser entre 6 y 10 mm/día. Es decir que, en un día cualquiera, las diferencias entre las mediciones en dos puntos cercanos pueden ser del mismo orden que las variaciones típicas de día a día. Sin embargo, en eventos lluviosos puntuales como los de los días 23 de enero y 24 y 27 de febrero del 2011, las lluvias medidas en la estación de MAREMEX Mantaro fueron 58%, 83% y 58% mayores que en la de SENAMHI, respectivamente, mientras que el dato de SENAMHI para el evento del 4 de abril fue 106% mayor que el de MAREMEX Mantaro. Sobre la escala de las subcuencas, las diferencias deben ser evidentemente mayores, como se puede apreciar en las Figuras 4.3b-d para las subcuencas de Cunas, Shullcas y Achamayo, respectivamente. Figura 4.2 a) Coeficiente de correlación de Spearman y b) diferencia cuadrática media (mm/dia) entre las lluvias diarias de las estaciones de la red de MAREMEX Mantaro (círculos) y de la red de SENAMHI (triángulos) como función de la distancia (km) entre las estaciones. Las líneas delgada y gruesa son los ajustes lineales respectivos. El periodo considerado es enero-marzo 2011 y solo se consideran estacio- nes con un máximo de 3 datos faltantes. Instituto Geofísico del Perú 160 Para el caso de Jarpa (Figura 4.3b) se muestran estaciones separadas a lo más 6 km entre sí y hay coherencia entre todos los datos. Los coeficientes de correlación de Spearman entre las estaciones para el periodo son en general altos (varían de 0,57 a 0,76), por lo que la componente principal o función ortogonal empírica (EOF en inglés; por ej. Wilks, 1995) de primer modo (74% de la varianza) basada en esta matriz de correlación le da pesos casi iguales a las cinco estaciones. Es decir, que la forma dominante de variabilidad presenta las mismas variaciones en todas estas estaciones. Figura 4.3 Precipitación diaria (mm/dia) en las estaciones de a) San Juan de Jarpa y b) c) y d) las adyacentes en la subcuenca del Cunas, para el periodo 1 de diciembre 2010 - 16 de abril 2011. Las altitudes provienen de un DEM con grilla de 200 m. 161 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Como ejemplo de las diferencias que pueden ocurrir a cortas distancias, consideremos las dos estaciones ubicadas en San Juan de Jarpa, una de MAREMEX Mantaro y la otra de SENAMHI. Estas estaciones se encuentran separadas solo 870 m y están prácticamente a la misma altitud. Los datos de lluvia para la temporada de lluvia 2010-2011 se muestran en la Figura 4.2a y, como es de esperarse, son muy similares. El 87% de los días presentan diferencias de menos de 5 mm/día y la diferencia cuadrática media es de 3,9 mm/día, mientras que los coeficiente de correlación de Pearson y Spearman entre ellas son 0,85 y 0,84, respectivamente (Nota: el coeficiente de Spearman es menos sensible a valores extremos que el de Pearson; Wilks, 1995). En Achamayo (Figura 4.3c) el resultado es similar, aunque el primer EOF explica menor varianza (62%), posiblemente debido a una mayor distancia entre las estaciones. Por otro lado, en Shullcas (Figura 4.3d), donde las estaciones mostradas se ubican a lo largo del río sobre una distancia de más de 20 km, el primer EOF (50%) le da mayores pesos a las estaciones más bajas (Cullpa Alta, Chamisería y Shullcas), mientras que el segundo EOF (19%) le da los mayores pesos a las más altas (Acopalca y Virgen de las Nieves). Esto sugiere que la variabilidad en las partes baja y alta están controladas por procesos distintos. Por ejemplo, en la parte baja, la lluvia podría ser más de tipo orográfica mientras que en la alta, donde las lluvias son más intensas (Figura 4.3d), podría estar asociada a tormentas convectivas. En la práctica, la variabilidad a cortas distancias puede significar la diferencia entre que una red pluviométrica detecte o no un potencial evento de inundación y, por lo tanto es de gran importancia para el diseño de sistemas de alerta temprana y modelado hidrológico de crecidas. Si bien es impráctico implementar una red pluviométrica con estaciones con menos de 1 km de distancia entre ellas, una estrategia complementaria es cuantificar las incertidumbres existentes en las redes pluviométricas e incorporar esta información en el cálculo de posibles escenarios en los sistemas de alerta temprana. Además, el uso de técnicas de sensoramiento como podrían ayudar con la determinación de las distribuciones espaciales (WMO, 2008). Si bien en los Andes los imágenes satelitales no son adecuadas para este fin (Segura et al., 2010, art. Steven), los radares podrían ser útiles. Por ejemplo, en la Figura 4.4 se muestra una estimación de lluvia instantánea del radar de precipitación a bordo del satélite TRMM a las 6:45 pm del 8 de diciembre del 2010 comparada con la lluvia acumulada en las estaciones pluviométricas en ese día, la lluvia diaria (mm) medida en la mañana del 9 de diciembre en las estaciones de la red pluviométrica se indica en los cuadrados. Si bien el satélite pasa solo ocasionalmente por el valle y la lluvia instantánea no es directamente comparable con la acumulada en un día, la distribución del TRMM es bastante coherente con los datos in situ para este día, en particular mostrando las fuertes lluvias en la subcuenca de Achamayo y escasa lluvia en el Shullcas y Cunas. La distribución es bastante compleja y fuertes variaciones ocurren sobre escalas de 10 km (el TRMM PR tiene resolución de 5 km), por lo que, en este caso, una interpolación de los datos de estaciones pluviométricas no es apropiada donde la distancia a las estaciones más cercanas es de este orden. La caracterización estadística de las tormentas utilizando datos del TRMM PR puede ser útil para estimar las incertidumbres en la determinación de los patrones espaciales de lluvia, pero un radar meteorológico en tierra permitiría un monitoreo continuo y tridimensional de las lluvias. Las principales dificultades con un radar de este tipo son el costo de los equipos y su mantenimiento y la necesidad de personal altamente calificado que pueda asumir y poner en utilidad estos equipos mediante investigación y desarrollo en nuestro país. Aspectos temporales de los eventos extremos La predictibilidad de los eventos extremos depende del comportamiento temporal de estos. Si los eventos tienden a estar agrupados en el tiempo, un pronóstico de persistencia (por ej. el asumir que mañana será como hoy) puede ser bueno. Por otro lado, si los eventos son aislados, el pronóstico requiere información adicional como el conocimiento de los procesos físicos relevantes y un conocimiento detallado de las condiciones meteorológicas recientes a nivel regional y en todo nivel de la tropósfera. Una medida del agrupamiento de los eventos es la función de autocorrelación, o sea la correlación entre los datos diarios de cada estación con los mismos datos considerando diversos tiempos de retraso. Para la lluvia en el Mantaro en el periodo del 1 de diciembre 2010 al 16 de abril 2011, la autocorrelación con un día de retraso (denotada por α) toma valores de alrededor de solo 0,3, y, a mayores tiempos, la correlación se acerca a cero (Figura 4.4). Por otro lado, en alrededor de 10% de los días, los cambios en la lluvia. Figura 4.4 Función de autocorrelación vs tiempo de retraso de las lluvias diarias de estaciones de las redes de MARE- MEX Mantaro y SENAMHI para el periodo 1/12/2010-16/4/2011. Instituto Geofísico del Perú 162 4. 2 163 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro entre un día y el siguiente son iguales o mayores al valores típico de lluvia extrema (P90, i.e. el 10% superior). Lo anterior indica que los eventos de lluvia extrema en el Mantaro tienden a ocurrir en forma aislada. Figura 4.5 Precipitación diaria (mm) de 18 estaciones en el valle del Mantaro para el periodo 1/12/2010-16/4/2011 (líneas de colores). La mediana de estos datos se muestra con la línea sólida y negra, mientras que los percentiles de 10 y 90 se muestran punteados. Por otro lado, las lluvias también presentan variaciones a mayores escalas de tiempo. El caso más obvio es el ciclo estacional, el cual presenta una temporada de lluvias bien definido. Sin embargo, también se puede identificar una variación coherente a nivel de todas las subcuencas mediante el EOF de las 18 estaciones con datos más completos, cuyo primer modo explica el 54% de la varianza y tiene pesos similares para todas las estaciones. Una medida sencilla (y robusta) de esta variabilidad coherente la proporciona la mediana de los datos diarios (línea negra sólida en la Figura 4.6), en la que se ve que el periodo entre el 23 enero y el 28 febrero del 2011 presentó lluvia persistente en la mayoría de las estaciones. Coincidentemente, entre el 31 de enero y el 29 de febrero el Diario Correo presentó más de treinta reportes de daños producidos por las lluvias en todo el valle del Mantaro, mientras que en el mes anterior y el siguiente se publicaron muy pocos. Febrero del 2011 fue el segundo febrero más lluvioso del periodo 1921 al 2011, según los datos de la estación Huayao del Observatorio de Huancayo del IGP, poco por debajo de 1981 (Figura 4.7) . Figura 4.6 Precipitación mensual de febrero (mm) en la estación de Huayao. Figura 4.7 Precipitación del percentil 90 (P90) de febrero (mm) en la estación de Huayao. En febrero de 2011 llovió tanto como en los febreros de 2008, 2009 y 2010 juntos, además, ese febrero presentó las lluvias extremas (percentil 90) más intensas de la última década (Figura 4.8). Sin embargo, los pobladores de la zona atribuyen los altos impactos de las lluvias a la persistencia de estas más que a la intensidad de los eventos. Es interesante que existe una relación aproximada entre la precipitación promedio y la lluvia extrema (percentil 90 o P90) en las estaciones de la región. En la Figura 4.9a se muestran ambos estadísticas para las estaciones más completas de la red de MAREMEX Mantaro y SENAMHI para la zona para el periodo diciembre 2010-marzo 2011. Basado en la estadísticas del periodo completo y tomando el conjunto de todas las estaciones como muestra (círculos negros), se encuentra que la lluvia extrema (P90) es aproximadamente 2,5 veces el promedio (con un rango en el factor de 1,9 a 3,5). Instituto Geofísico del Perú 164 Esta relación se verifica con los mismos datos pero obtenidos mes por mes (puntos de colores), que caen aproximadamente dentro del mismo rango. La misma relación es aproximadamente válida para las variaciones interanuales en la estación de Huayao (Figura 4.8b, × negras), aunque el coeficiente es ligeramente más alto (~2,8). Por otro lado, para el inicio de la temporada de lluvias (setiembre-noviembre), este coeficiente es más alto aún (~3,3). La universalidad aproximada de estos resultados sugieren procesos comunes para la generación de precipitación en las estaciones de la región, mientras que estos procesos pueden varían según la temporada del año (por ej. mayor contribución de lluvia convectiva en verano). Estas relaciones, sin embargo, en principio no son aplicables fuera de la región donde fueron determinadas, dado que los procesos de lluvia probablemente difieren entre regiones (Jackson, 1989). Por otro lado, no se puede esperar que estas relaciones sean válidas para el cambio climático, como se puede evidencia en las tendencias positiva para el promedio (Figura 4.6) pero nula para la precipitación extrema (Figura 4.7). Conclusiones La red pluviométrica de Maremex - Mantaro ha proporcionado una oportunidad única para explorar los aspectos espaciales de las lluvias promedio y extremas en el valle del Mantaro. Se encontró un aumento aproximado de la lluvia mensual con la altitud, pero esta es insuficiente para el mapeo de las lluvias. A escala diaria, se encuentra bastante variabilidad espacial en las lluvias, con sustanciales diferencias incluso a pocos kilómetros de distancia. Esto es particularmente importante para la implementación de sistemas de alerta temprana y para el modelado hidrológico de crecidas, que requieren datos incluso a mayor frecuencia. Si bien no es viable tener una red pluviométrica suficientemente densa para este tipo de aplicaciones, se puede incorporar las incertidumbres para producir escenarios posibles. Por otro lado, la implementación de un radar meteorológico podría ser una solución eficiente si se cuenta con personal altamente calificado para su operación e investigación científica asociada. Con respecto a la predictibilidad, se observan fuertes variaciones en la lluvia de día a día, por lo que será difícil en general pronosticar eventos intensos puntuales. Por otro lado, en la estación de Huayao, el año 2011 presentó el segundo febrero más lluvioso en la historia (en el periodo 1921-2011), el cual tuvo además eventos extremos parti- cularmente intensos, lo cual produjo fuertes impactos en la región. Es de notar que la variabilidad en la lluvia promedio y en la extrema (percentil 90) muestra una proporcionalidad de aproximadamente 2,5 que sobre toda la región y sobre un largo periodo de tiempo. Esto podría ser útil para el entendimiento de los procesos de lluvia en la región y para el modelado de eventos de lluvia extremos. Recomendaciones A pesar de sus limitaciones, la red pluviométrica de Maremex - Mantaro es valiosa para el estudio de los eventos de lluvia extremos y complementa a red de SENAMHI a un costo de instalación bastante bajo, por lo que se recomienda considerar la estrategia para complementar las redes pluviométricas existentes con alta densidad y redundancia. Para propósitos de sistema de alerta temprana y modelado hidrológico de crecidas, se recomienda incorporar en forma cuantitativa las medidas de la incertidumbre en la distribución de precipitación. La implementación de un radar meteorológico es recomendable para sistemas de alerta temprana, pero debe ir acompañada de personal altamente capacitado dedicado a su operación e investigación científica y desarrollo asociados. Los datos de la temporada de lluvia 2010-2011 son de gran interés por lo inusual de la temporada. Se reco- mienda desarrollar más investigación sobre los procesos físicos responsables de esta anomalía. Este artículo puede ser citado como: Takahashi, K., Saavedra, M., Blanco, F., Ocampo, L.M., Martínez, A., Orozco, R., Chávez, S., Moreno, M., y J. C. Sulca (2012): “Redes pluviométricas y eventos extremos en el valle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. 165 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Sensibilización y capacitación sobre clima y eventos extremos: Mini red meteorológica en el valle del Mantaro (*) Alejandra Martínez, Miguel Saavedra, Franklin Blanco, Luis Miguel Ocampo, Luis Céspedes, Raquel Orozco y Ken Takahashi Introducción En el marco del proyecto Maremex - Mantaro se plantearon dos grandes tareas: el estudio de los aspectos físicos de los eventos meteorológicos, y la mejora de la capacidad de gestión de riesgos ante estos eventos. La estrategia que permitió desarrollar ambos temas a la vez fue la implementación de una red meteorológica básica de alta densidad espacial en la zona de interés. Los objetivos fueron mejorar la caracterización espacial de los eventos extremos (ver artículo anterior), y permitir a los miembros de las comunidades identificar de manera cuantitativa la precipitación en sus respectivas localidades, información que podría mejorar su capacidad de gestión. La estrategia fue similar a la utilizada en el proyecto PACS-SONET de la NOAA (www.nssl. noaa.gov/projects/pacs.shtml), el cual instaló pluviómetros de bajo costo en redes operadas localmente en experimentos de campo en Perú, Bolivia y México. En forma similar, dicho proyecto implementó termómetros de bajo costo, pero operados por el personal del proyecto. Una diferencia importante con la estrategia dentro de MAREMEX Mantaro fue el énfasis dado por MAREMEX a los aspectos de apropiación de los instrumentos, sensibilización y capacitación de las comunidades locales. Equipamiento e instalación Los equipos elegidos fueron pluviómetros y termómetros cuya principal característica fue su bajo costo y simplicidad de uso, que permitió De izquierda a derecha: Fotos 4.2 y 4.3 Instalación y prueba de pluvímetro Crédito R. Orozco. Figura 4.9 Las planillas preparadas simulan graduación de los pluviómetros para facilitar la toma de datos. realizar las instalaciones en forma rápida. Se instalaron 40 pluviómetros montados en postes de tornillo de 170 cm de largo, los cuales se en terraron en el suelo, de manera que 130 cm sobresalieran y permitieran que el pluviómetro quedada aproximadamente a la altura de los ojos. Para su operación, los pluviómetros deben ser desmontados diariamente, por ello se sujetan a dos alcayates clavados a menos de 1 cm del tope del poste. Las mediciones se realizan una vez al día, a las 7:00 am., utilizando planillas especialmente preparadas para facilitar la toma de datos y minimizar los errores. También se instalaron 10 termómetros, con una pequeña consola para medir tanto temperatura como humedad relativa que se colocó en ambientes interiores, y un sensor de temperatura con un cable de 3m para ser colocado al exterior (a la intemperie). Sin embargo, se presentaron varios problemas con el uso de estos equipos, por un lado resultaron muy sensibles (un par de ellos se quemaron durante tormentas eléctricas), y por otro su uso resultó más complicado de lo esperado, por ello la mini red se centró principalmente en los datos pluviométricos. (*) Un agradecimiento especial para las Comunidades Campesinas de Quilcas, Acopalca y San Juan de Jarpa, ubicadas en las subcuencas de los ríos Achamayo, Shullcas y Cunas respectivamente, quienes vienen colaborando activamente en esta iniciativa. Instituto Geofísico del Perú 166 De arriba hacia abajo: Foto 4.4 Capacitación para los observadores de la subcuenca del río Cunas, en el local de REDES durante julio 2010. En la vista los observadores localizan los puntos donde se instalaron los pluviómetros con posterioridad. Foto 4.5 Vista de una planilla pluviométrica (Comunidad Campesina de Nueve de Julio). Créditos M. Saavedra. También se instalaron 10 termómetros, con una pequeña consola para medir tanto temperatura como humedad relativa que se colocó en ambientes interiores, y un sensor de temperatura con un cable de 3m para ser colocado al exterior (a la intemperie). Sin embargo, se presentaron varios problemas con el uso de estos equipos, por un lado resultaron muy sensibles (un par de ellos se quemaron durante tormentas eléctricas), y por otro su uso resultó más complicado de lo esperado, por ello la mini red se centró principalmente en los datos pluviométricos. Capacitación, sensibilización y control de las estaciones Las campañas de instalación durante julio-agosto del 2010 incluyeron las subcuencas de los ríos Cunas, Achamayo y Shullcas, y se ha contado con el apoyo de diversas instituciones, tales como REDES, CARE, Grupo Yanapai, y la concurrencia de las comunidades campe- sinas beneficiarias. Cabe resaltar que los equipos quedaron en poder de las comunidades beneficiadas, las que se convierten en responsables de la toma de datos. A las comunidades-observadores se les capacitó tanto en forma teó- rica (explicando la importancia de las mediciones), como en forma práctica con casos reales y utilizando el instrumental instalado. Además se les entregó un juego de manual y planillas para que la toma de datos fuera lo más simple posible. Hubo gran diversidad en las condiciones bajo las que se hicieron las instalaciones, en varios casos centros comunales y escuelas, pero también en otros ambientes públicos o privados, como patios de viviendas o tierras de cultivo. Un 10% de las estaciones instaladas tuvieron que ser reubicadas posteriormente a su instalación debido a que los observadores encargados de su control consideraron que no tendrían suficiente tiempo para llevar a cabo las mediciones. Adicio- nalmente solo uno de los pluviómetros (2.5%) se perdió sin poder recuperarlo. Se capacitó en la toma de datos a hombres, mujeres y niños; pero inicialmente fueron mayoritariamente varones los que asumieron el rol de observadores meteorológicos. Posteriormente, y debido a la continuidad necesaria para la toma de datos, muchos de los observadores empezaron a encargar la función a sus hijos, esposas y otros familiares, por lo que en vez de contar con observadores, se cuenta en muchos casos con “familias observadoras”. El control de los datos se realizó aproximadamente cada 2 meses, en que personal del IGP recorría las estaciones para fotografiar las planillas pluviométricas y consolidar los datos (ver artículo anterior), así como reforzar la capacitación en la toma de datos y recoger los comentarios de los pobladores. Hacia el final de la primera temporada de lluvias medidas, más de 30 estaciones continuaban operativas, superando las expectativas iniciales, y los registros en general fueron de buena calidad. De izquierda a derecha Fotos 4.6, 4.7 y 4.8 Vistas de la capacitación e instalación de los pluviómetros a cargo de personal del IGP. La capacitación se brindó a hombres, mujeres y niños. Capacitación, sensibilización y control de las estaciones 167 Volumen 1 Eventos meteorológicos extremos (sequías, heladas y lluvias intensas) en el valle del Mantaro Aciertos y problemas identificados La instalación de las estaciones pluviométricas fue sumamente positiva desde el punto de vista de sensibilización de los pobladores, quienes pudieron cuantificar la percepción que tenían sobre la cantidad de lluvia que cae en sus comunidades, y compararla tanto temporal como espacialmente. La información que brindan las estaciones plu- viométricas probó ser potencialmente muy útil; por ejemplo, el Instituto de Defensa Civil (INDECI) registró más de 60 emergencias en la zona durante el periodo de lluvias 2010-2011, -principalmente por inundaciones-, y la comu- nidad campesina de Ranra usó las mediciones de lluvia realizadas como sustento para una demanda de ayuda ante INDECI. Este hecho que muestra cómo el acceso a información base local incrementa la capacidad de ges- tión de las poblaciones. El hecho de que los pobladores fueran los observadores y tuvieran acceso directo a los datos dio un sentido de posesión de la información, como no se había tenido antes. Como manifestaron los pobladores, los datos de las estaciones “oficiales” a cargo del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología ó de empresas privadas, no son de libre acceso, lo que a menudo es frustrante para ellos. Asimismo cabe destacar el interés que equipos tan simples como los pluviómetros, despertaron entre niños y estudiantes de colegio. Algunos de los problemas identificados se relacionaron con la instalación de algunas estaciones en comunidades aisladas, a las que fue difícil de llegar sobre todo durante la temporada lluviosa. Además, a pesar del cuidado que se tuvo en la preparación de las planillas, hubieron dudas que no se previnieron, por ejemplo, ¿qué colocar cuando en vez de lluvia cae nieve ó granizo?, y si no había lluvia en el pluviómetro ¿para qué colocar 0?, etc. dudas que se trataron de despejar con las continuas visitas de control. La falta de continuidad en la toma de datos se debió, según los mismos observadores a: salidas por viajes (debido a actividades económicas estacionales), falta de tiempo, falta de interés, escasa accesibilidad a los pluviómetros, cambios de autoridades que apoyaran la toma de datos, etc. Detrás de los motivos de “falta de tiempo” y “falta de interés”, parecen existir dudas sobre la utilidad y uso de los datos en el corto plazo; el tener un registro de varios años sobre el comportamiento de las lluvias en cada localidad aún se percibe como lejano y no tan útil. Se espera que esta primera experiencia permita potencia los aciertos y evitar los errores presentados, para garantizar la sostenibilidad de ésta y otras redes meteorológicas de características similares, así como para promover el uso de este tipo de instrumentos a largo plazo. Este artículo puede ser citado como: Martínez, A., Saavedra, M., Blanco, F., Ocampo, L. M., Céspedes, L., Orozco, R., y K. Takahashi, (2012): “Sensibilización y capacitación sobre cima y eventos extremos: mini red meteorológica en el valle del Mantaro”, en Eventos meteorológicos extremos en el valle del Mantaro, Instituto Geofísico del Perú. Instituto Geofísico del Perú 168 Bibliografía Capítulo 4 Redes pluviométricas y eventos extremos de precipitación Daly, C., Gibson, W. P., Taylor, G. H., Johnson, G. L., Pasteris, P., (2002): A knowledge-based approach to the statistical mapping of climate, Climate Research 22, 99-113. Daly, C., Neilson, R. P., and Phillips, D. L., (1994): A statistical–topographic model for mapping climatological pre- cipitation over mountainous terrain, Journal of Applied Meteorology, 33, 140-158. Douglas, M., (2003): PACS-SONET Annual Report. In http://www.nssl.noaa.gov/projects/pacs/web/html/ annualreport2003.html. Jackson, I. J., 1989: Climate, Water & Agriculture in the Tropics, 2nd Ed., Repr. (1993), Longman Group UK Limited. Schermerhorn, V. P., (1967): Relations between topography and annual precipitation in western Oregon and Wash- ington, Water Resources Research, 3, 3, 707-711, doi:10.1029/WR003i003p00707 Segura, B., Takahashi, K., y Lagos, P., (2010): Mapa de correlación de precipitación observada y satelital sobre la cuenca del Mantaro (2000-2006). Cambio Climático en la Cuenca del Río Mantaro, Instituto Geofísico del Perú, 189 -193. Wilks, D. S.,(1995): Statistical Methods in the Atmospheric Sciences: An Introduction, Academic Press. World Meteorological Organization WMO, (2008): WMO Guide to Meteorological Instruments and Methods of Ob- servation. 7th Edition.