Resumen del informe 
técnico de El Niño. 
Pág. 17
Resumen del 
Comunicado ENFEN. 
Pág. 18
Vol. 7 Nº 02 Febrero 2020
EL NIÑO
B O L E T Í N  C I E N T Í F I C O
Ministerio
del Ambiente
Concentración de lluvia 
diaria y su asociación 
con eventos 
hidroclimáticos 
extremos en la cuenca 
amazónica.
Pág. 4
Repiquetes: crecidas 
repentinas que afectan 
los cultivos de los 
ribereños amazónicos.
Pág. 11
CRÉDITOS
Kirla Echegaray Alfaro
Ministra del Ambiente
Instituto Geofísico del Perú:
Hernando Tavera Huarache
Presidente Ejecutivo
Danny Scipión Castillo
Director Científico
Yamina Silva Vidal de Millones
Directora 
Subdirección de Ciencias de la Atmósfera e Hidrósfera
Equipo editorial:
James Apaéstegui Campos
Kobi Mosquera Vásquez 
Katherine Morón Rodríquez
Diagramación: 
Luis Miguel Ybañez Romero
Carátula: Iquitos- Perú.
Foto: Elisa Armijos
Lima, octubre de 2020
El boletín científico “El Niño” es generado en el marco del Programa Presupuestal Nº 068 “Reducción de la vulnerabilidad y 
atención de emergencias por desastres”. 
Producto 1: Estudios para la estimación del riesgo de desastres
Actividad 5: Generación de información y monitoreo del Fenómeno El Niño
Instituto Geofísico del Perú 
Calle Badajoz 169 Mayorazgo, Ate, 15012.
Teléfono: 51-1-3172300
2
El Instituto Geofísico del Perú (IGP), institución pública adscrita 
al Ministerio del Ambiente, tiene por finalidad generar, 
utilizar y transferir conocimientos e información científica y 
tecnológica en el campo de la geofísica y ciencias afines. El 
IGP forma parte de la comunidad científica internacional y 
contribuye a la gestión del riesgo de desastres en el Perú, 
con énfasis en la prevención y mitigación de desastres 
naturales y de origen antrópico. 
El IGP, a través del Programa de Investigación en Variabilidad 
y Cambio Climático, genera conocimiento científico sobre 
los componentes del sistema climático (atmósfera, océano, 
suelo, biósfera y criósfera) y la interacción entre ellos. El 
Niño - Oscilación del Sur es uno de los principales modos 
de variabilidad, el cual es objeto de estudio en el programa 
de investigación, debido a la alta vulnerabilidad del Perú y 
los impactos negativos asociados.
Desde el 2014, el IGP y otras instituciones integrantes de la 
Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del 
Fenómeno “El Niño” (ENFEN) participan en el Programa 
Presupuestal 068: “Reducción de la vulnerabilidad y 
atención de emergencias por desastres”- PREVAED, 
contribuyendo con el producto denominado “Estudios 
para la estimación del riesgo de desastres”. El IGP realiza 
la síntesis y evaluación de los pronósticos de modelos 
climáticos internacionales, el desarrollo y validación de 
nuevos modelos además de otros estudios que fortalecen 
en forma continua la capacidad de monitoreo y pronóstico 
de El Niño en el Perú. 
Con el fin de divulgar el conocimiento científico, el 
Instituto Geofísico del Perú presenta periódicamente 
sus investigaciones y avances en temas de variabilidad 
y cambio climático, a través de su Boletín Científico 
“El Niño”, tratando de presentar la información con 
un lenguaje sencillo y sintetizando los aspectos más 
relevantes de dichas investigaciones. El objetivo es que 
las autoridades y técnicos especialistas en la gestión 
del riesgo de desastres (GRD) pertenecientes a los tres 
niveles de gobierno, así como el público en general 
interesado, puedan tener como fuente de conocimiento 
a los materiales de investigación que el IGP genera.
El presente ejemplar suma dos artículos de investigación. 
El primero, titulado “Concentración de lluvia diaria y su 
asociación con eventos hidroclimáticos extremos en la 
cuenca amazónica”, presenta algunos de los principales 
resultados de un trabajo recientemente publicado en la 
revista International Journal of Climatology, el cual busca 
contribuir en la comprensión de la variabilidad espacial 
y temporal de las lluvias, así como la ocurrencia de 
inundaciones en la cuenca amazónica.
El segundo artículo, titulado “Repiquetes: crecidas repentinas 
que afectan los cultivos de los ribereños amazónicos”, 
presenta los avances en el estudio de estos eventos, 
su definición, caracterización y precursores, en base a 
informaciones limnimétricas de estaciones próximas a la 
ciudad de Iquitos. Además, se presentan las perspectivas en 
investigación sobre el tema y las actividades a considerar a 
fin de generar herramientas que permitan la prevención de 
estos eventos y disminuir los impactos en la población.
En este boletín se presenta también, el resumen del informe 
técnico de El Niño, documento que forma parte de los 
compromisos asumidos por el IGP en el marco del PPR 
068. En esta edición el informe indica que en la actualidad 
se observan condiciones neutras frente a la costa peruana 
y, según los pronósticos de los modelos numéricos de las 
agencias internacionales, se mantendrían así hasta el mes 
de agosto de 2020.  
Al final de este boletín también se incluye el resumen 
del Comunicado Oficial del ENFEN, indicando que se 
mantiene el sistema de alerta en “No Activo” debido a 
que no se observan condiciones para el desarrollo de 
un evento El Niño o La Niña frente a la costa peruana 
en los siguientes meses. Es importante advertir que, en 
caso de existir discrepancias con el informe técnico de El 
Niño emitido por el IGP, prevalecerá lo establecido en el 
Comunicado Oficial del ENFEN.
EDITORIAL 
3
CONCENTRACIÓN DE LLUVIA DIARIA 
Y SU ASOCIACIÓN CON EVENTOS 
HIDROCLIMÁTICOS EXTREMOS EN 
LA CUENCA AMAZÓNICA
Ricardo Zubieta 1, Miguel Saavedra 1, Jhan Carlo Espinoza 2, Josyane Ronchail 3, Juan Sulca 1, 
Guillaume Drapeau 3 y Javier Martin-Vide 4
RESUMEN 
El análisis de datos anuales, estacionales o mensuales de precipitación puede conducir a una interpretación limitada de 
la distribución espacial y temporal de la lluvia diaria debido a que grandes porcentajes del total anual pueden ocurrir 
en pocos días. Esta alta concentración de lluvia diaria puede causar erosión de suelos, deslizamientos o inundaciones. 
La concentración de lluvia diaria para toda la cuenca amazónica (CA) es caracterizada empleando un “Índice de 
Concentración”, el cual es estimado a partir de un producto grillado de precipitación observada para el periodo 1980-
2009. Nuestros hallazgos proveen nueva información acerca de la distribución espacial de la lluvia diaria sobre la CA. 
Los resultados indican que la concentración de lluvia diaria es relativamente baja en Colombia, Ecuador, norte de Perú y 
los Andes sobre los 1500 m s. n. m., no obstante, es muy alta en regiones del estado de Roraima en el norte de Brasil y 
la Amazonía boliviana. Esto explica el porqué algunas regiones de Brasil y Bolivia son más frecuentemente afectadas por 
eventos de lluvia extrema que conllevan a inundaciones. Asimismo, a pesar de la baja concentración de lluvia estimada en 
los Andes, ello puede contribuir a incrementar la erosión de suelos o deslizamientos, debido a la interrelación con factores 
como la heterogeneidad de la lluvia, geología, orografía y vegetación andina.
El artículo científico original se encuentra en: https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/joc.6009
Palabras clave: Andes, Amazonía, lluvia, evento extremo, índice de concentración de lluvias.
AFILIACIÓN:
1- Instituto Geofísico del Perú (IGP);
2- Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD);
3- Universidad Paris Diderot; 
4- Instituto de Investigación del Agua (IdRA) de la Universidad de Barcelona. 
Citar como: Zubieta, R., Saavedra, M., Espinoza, J. C., Ronchail, J., Sulca, J., Drapeau, G., y Martin- Vide, J. (2020). 
Concentración de lluvia diaria y su asociación con eventos hidroclimáticos extremos en la cuenca amazónica. Boletín científico 
El Niño, Instituto Geofísico del Perú, Vol. 7 N° 02, pag. 4-10.
DIVULGACIÓN CIENTÍFICA
4
INTRODUCCIÓN
La variabilidad interanual de las lluvias en el noreste de la cuenca amazónica (CA) y los 
Andes es caracterizada principalmente por la influencia de El Niño-Oscilación del Sur 
(ENOS) y el gradiente de la temperatura superficial del mar (TSM) sobre el Atlántico tropical 
(Espinoza et al., 2009). Esta variabilidad espacial y temporal de las lluvias pueden ocasionar 
eventos hidroclimáticos extremos, tales como inundaciones y sequías. Estos eventos se han 
observado de manera más frecuente durante las últimas dos décadas, generando grandes 
pérdidas económicas y ecológicas. Por ejemplo, las sequías de 2005 y 2010, e inundaciones 
en 2009, 2012 y 2014 (Marengo y Espinoza, 2016). 
Un estudio reciente sugiere que la frecuencia de eventos de precipitación extrema está 
incrementándose (Espinoza et al., 2018). Esto es consistente con el aumento de las 
precipitaciones que contribuyen al incremento de caudales máximos registrados en el 
río Amazonas, el cual conlleva a incrementar las áreas inundadas en el Perú (Sorribas et 
al., 2016). Por otro lado, en las últimas dos décadas, un incremento de la frecuencia de 
días secos (días sin lluvia) ha sido identificado en el norte del Brasil (Wang et al., 2018). 
En consecuencia, la variabilidad espacial y temporal de las lluvias en la CA son aspectos 
importantes del clima que requieren investigación. 
Los estudios realizados han empleado predominantemente datos mensuales de lluvia. No 
obstante, hay incertidumbre acerca del comportamiento de la lluvia diaria y su estructura 
probabilística, pues el análisis de la lluvia mensual puede conducir a una interpretación 
limitada de su variabilidad espacial y temporal (Zubieta et al., 2017). Esto adquiere mayor 
importancia cuando se analizan eventos de lluvia extrema. De hecho, grandes porcentajes 
del total de lluvia (por ejemplo, en un año) pueden precipitarse concentradamente en muy 
pocos días, contribuyendo a incrementar el riesgo de erosión del suelo, deslizamientos o 
inundaciones (Coscarelli y Caloiero, 2012). El objetivo principal de este estudio es analizar 
la distribución espacial de la concentración de lluvia diaria y su asociación a la ocurrencia 
de eventos extremos en la CA.
ÁREA DE ESTUDIO
La CA es la cuenca más grande del planeta (6 000 000 km2), extendiéndose desde los 
Andes tropicales hasta el océano Atlántico, cubriendo los países de Brasil, Perú, Bolivia, 
Colombia, Ecuador y Venezuela (Figura 1). La cantidad promedio de precipitación en la CA 
es 6 mm/día, alcanzando entre 8 y 13 mm/día en la región noroeste (Colombia, norte de 
la Amazonía ecuatoriana, noreste del Perú y noroeste del Brasil) (Espinoza et al., 2009). En 
contraste, la región andina en Perú, Bolivia y Ecuador presenta en promedio entre 2 y 3 mm/
día (en este estudio la región de los Andes es considerada por encima de los 1500 m s.n.m., 
ver Figura 1). No obstante, se presentan algunas zonas de transición andino-amazónica 
(Quincemil-Perú y Chipiriri-Bolivia) que son reportadas como hotspots en donde la lluvia 
promedio puede presentar valores en el orden de 13 mm/día (Espinoza et al., 2015)
Foto: Elisa Armijos5
Figura 1. a) Modelo de elevación SRTM de la cuenca amazónica (en este estudio, la isohipsa de 1500 m s.n.m. es considerada 
divisoria entre los Andes y la Amazonía) y b) mapa de ubicación de la cuenca amazónica en Sudamérica.
DATOS Y METODOLOGÍA 
Se utilizó el producto grillado de precipitación diaria HYBAM Observed Precipitation (HOP) (1° de resolución espacial, 
periodo 1980-2009) propuesto por Guimberteau et al. (2012) y disponible en www.ore-hybam.org. HOP brinda la mejor 
representación de la distribución temporal de la lluvia en la CA (Paccini et al., 2017; Mayta et al., 2018). 
En este estudio, un día con lluvia es considerado cuando la precipitación excede 0.01 mm. Para analizar la concentración de 
la lluvia diaria, se ajusta la relación de la cantidad de lluvia y el número de días con lluvia a una distribución exponencial. 
Este ajuste se realiza debido a que en escala diaria hay mayor densidad de días con poca lluvia en comparación a grandes 
cantidades de precipitación que se presentan en pocos días (Martin-Vide, 2004). Para ejemplificar, una curva de concentración 
ajustada a la distribución referida, a partir de una serie de datos, es graficada en la Figura 2a. Empleando esta curva se 
estima un índice de concentración (IC), el cual es referido al área de separación entre la curva exponencial y un bisector 
que representa la equidistribución (como si todos los días lloviera la misma cantidad en un punto determinado). Para la 
estimación del área de separación (S) se utiliza una función integral como propuesta por Martin-Vide (2004). La línea de 
equidistribución es una condición ideal, pues, en casos prácticos, la lluvia diaria tiende a ser representada por una curva 
variable e identificada por el IC.  Asimismo, en otro ejemplo, tres curvas de concentración estimadas a partir de tres series 
de tiempo de lluvia diaria (Trinidad-Aeropuerto-Bolivia, Cerro de Pasco-Perú, Manaus-Brasil) son evaluadas (Figura 2b).  La 
estación de Manaus-Brasil identifica mayor concentración o irregularidad de lluvia diaria que Cerro de Pasco-Perú, asimismo 
Trinidad-Aeropuerto-Bolivia identifica mayor concentración o irregularidad de lluvia diaria que Manaus-Brasil (Figura 2b). 
Nótese que, en el caso de Trinidad-Aeropuerto-Bolivia, el 10 % de los días más lluviosos representa el 42 % de la cantidad 
total de lluvia. El 90 % restante de días con lluvia aporta al 58 % del total de lluvia observada para dicha estación. En 
comparación, la estación de Manaus-Brasil muestra que el 38 % de la lluvia ocurre considerando solo el 10 % de días más 
6
Figura 2. a) Definición del Índice de Concentración (IC) a través del área comprendida entre la línea de equidistribución y la curva 
exponencial de ajuste de valores empíricos. b) Comparación de curvas de concentración de las estaciones de Trinidad-Aeropuerto-
Bolivia, Cerro de Pasco-Perú y Manaus-Brasil, a modo de ejemplificar la variabilidad e interpretación del IC.
lluviosos (un 90 % de días con lluvia representa 62 % del total observado). El 30 % de la lluvia acumulada en la estación de 
Cerro de Pasco-Perú ocurre en el 10 % de los días más lluviosos (un 90 % de días con lluvia representa 70 % del total de 
lluvia). Finalmente, para estimar la distribución espacial del IC se consideró que cada grilla de HOP corresponde a una serie 
de precipitación diaria (Figura 3).
DISCUSIÓN Y RESULTADOS 
A efectos de comparación con la concentración de lluvia diaria a partir del IC, se presenta en la Figura 3a el cálculo de la 
lluvia promedio diaria (mm/día) usando HOP para el periodo 1980-2009. 
La distribución del IC estacional refleja un patrón espacial similar al del IC anual. De hecho, el IC anual muestra una alta 
correlación con el IC del periodo seco junio-noviembre (r = 0.88, p < 0.01) y  con el IC del periodo húmedo diciembre-
mayo (r = 0.84, p < 0.01). La distribución espacial del IC anual es mostrada en la Figura 3b. Nuestros resultados indican 
que la distribución del IC sobre la CA puede ser dividida en cuatro regiones climáticas (Figura 3b). 
La primera región está ubicada en el noroeste de la CA, registra los valores más bajos de IC (0.47-0.52), y coincide 
con las regiones de más alta lluvia promedio diaria (10-13 mm/día). Esta región, de régimen ecuatorial, presenta 
una distribución de la lluvia diaria que tiende a ser más uniforme durante el año y es caracterizada por una débil 
estacionalidad. Es decir, los valores más altos de lluvia diaria del promedio anual son consistentes con la mayor 
regularidad de lluvia diaria y caracterizados por un bajo valor del IC. Esto sugiere que los eventos de precipitación 
diaria, desarrollados en esta región, son predominantemente caracterizados por lluvias más uniformes y continuas. 
Asimismo, los valores muy bajos del IC también fueron encontrados sobre los Andes centrales del Perú. Estos bajos 
valores concuerdan con los resultados de Zubieta et al. (2017) quienes encontraron valores similares de IC (0.44-0.56)
para el mismo análisis realizado en la cuenca del río Mantaro.
7
Figura 3. a) Distribución espacial de la precipitación promedio (mm/día). b) Distribución espacial del índice de concentración de 
precipitación (IC). c) Contribución de cantidad de lluvia para eventos extremos (%) (días con lluvia mayor al percentil 90).
La segunda región observada y que presenta los máximos valores de IC están en la Amazonía boliviana y el estado de 
Roraima (Brasil) (Figura 3b). Ambas regiones con índices entre 0.6 y 0.71 indican que la mayoría de la lluvia cae en pocos 
días durante las lluvias extremas (Figura 3b). Los valores identificados con altos IC coinciden con las regiones que presentan 
grandes inundaciones en la CA (Ronchail et al., 2005; Ovando et al., 2015). Una tercera región está ubicada en el sur del 
Brasil, la cual está caracterizada por valores de IC entre 0.52 y 0.60 (Figura 3b). Por ejemplo, un IC =0.56 significa que el 
25 % de los días más lluviosos contribuye aproximadamente el 64 % del total de cantidad de lluvia, condición que caracteriza 
principalmente regiones localizadas en las zonas centrales y sureste de la CA. 
Finalmente, es importante considerar una cuarta región, que está asociada con las zonas de máxima precipitación 
denominadas hotspot (Espinoza et al., 2015). La Figura 3a ilustra que las regiones hotspot, localizadas en el sureste de Perú 
y suroeste de Bolivia, presentan una lluvia promedio de 13 mm/día. No obstante el IC promedio, ambas regiones presentan 
valores diferentes (0.5 en Perú y 0.65 en Bolivia), lo que sugiere una mayor irregularidad de lluvia en Bolivia. 
8
En la Figura 3c se presenta un mapa de la distribución espacial de la contribución de los eventos de lluvia extrema (día 
en que llueve por encima del percentil 90). Los resultados presentados aportan evidencias asociadas a la ocurrencia de 
inundaciones intempestivas y fuerte erosión del suelo sobre la CA, dado que un gran porcentaje de lluvia cae en pocos días. 
Eventos de precipitación extrema contribuyen entre 27 % y 55 % del total de lluvia (Figura 3c).  El porcentaje de contribución 
de lluvia para eventos extremos presenta un patrón similar al del IC (r = 0.96, p < 0.01) (Figura 3b-c). Esto corrobora la 
mayor relevancia de las lluvias extremas en la Amazonía boliviana y el estado de Roraima (Brasil), en contraposición a la 
baja influencia de los eventos extremos en la región noroeste de la CA y en los Andes peruanos. Cabe mencionar que la 
concentración de lluvia a partir de eventos de lluvia extrema muestra un comportamiento relativamente inverso a la lluvia 
promedio diaria (r = −0.46, p  < 0.01).
Coscarelli, R. and Caloiero, T. (2012). Analysis of daily and monthly rainfall concentration in southern Italy (Calabria region). 
Journal of Hydrology, 416–417, 145–156. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.11.047. 
Espinoza, J.C., Ronchail, J., Guyot, J.L., Cocheneau, G., Filizola, N., Lavado, W., de Oliveira, E., Pombosa, R. and Vauchel, 
P. (2009). Spatiotemporal rainfall variability in the Amazon Basin countries (Brazil, Peru, Bolivia, Colombia and Ecuador). 
International Journal of Climatology, 29,1574–1594. https://doi.org/10.1002/joc.1791.
CONCLUSIONES
• En este estudio exploramos un índice de concentración (IC) de lluvia diaria empleando datos grillados para toda la 
cuenca amazónica. 
• Los resultados proporcionan nueva información sobre la distribución espacial de la concentración de la lluvia. Los IC en 
la parte sur-central de la CA (Amazonía boliviana) y norte del Brasil (región de Roraima) son predominantemente altos 
(IC>0.60), lo que indica que una mayor contribución (~55 %) de lluvia se presenta durante eventos de precipitación 
extrema. 
• Esto explica el por qué algunas regiones de la cuenca amazónica son frecuentemente afectadas por inundaciones. 
• En contraste, los valores más bajos son encontrados sobre la parte noroeste de la cuenca (noreste del Perú) y los 
Andes (IC < 0.52), lo cual indica que la precipitación diaria es más regular, es decir, tiende a ser más estacionalmente 
distribuida. 
• A pesar de esta regularidad y la contribución de lluvia (20 %) durante eventos de precipitación extrema en los Andes, 
esta baja contribución puede ser considerada un detonante para incrementar la probabilidad de ocurrencia de erosión 
de suelos o deslizamientos, debido a la interrelación con factores como la geología, morfología y vegetación andina.
 REFERENCIAS 
9
Espinoza, J.C., Chavez, S., Ronchail, J., Junquas, C., Takahashi, K. and Lavado, W. (2015). Rainfall hotspots over the southern 
tropical Andes: spatial distribution, rainfall intensity, and relations with large-scale atmospheric circulation. Water Resources 
Research, 51, 3456–3475. https://doi.org/10.1002/2014WR016273.
Espinoza, J.C., Ronchail, J., Marengo, J.A. and Segura, H. (2018). Contrasting north–south changes in Amazon wet-day and 
dry-day frequency and related atmospheric features (1981–2017). Climate Dynamics 52, 5413–5430 (2019). https://doi.
org/10.1007/s00382-018-4462-2
Guimberteau, M., Drapeau, G., Ronchail, J., Sultan, B., Polcher, J., Martinez, J. M., Prigent, C., Guyot, J.L., Cochonneau, G., 
Espinoza, J.C., Filizola, N., Fraizy, P., Lavado, W., De Oliveira, E., Pombosa, R., Noriega, L. and Vauchel, P. (2012). Discharge 
simulation in the sub-basins of the Amazon using ORCHIDEE forced by new datasets. Hydrology and Earth System Sciences, 
16, 911–935. https://doi.org/10.5194/hess-16-911-2012.
Marengo, J.A. and Espinoza, J.C. (2016). Extreme seasonal droughts and floods in Amazonia: causes, trends and impacts. 
International Journal of Climatology, 36, 1033–1050. https://doi.org/10.1002/joc.4420.
Martin-Vide, J. (2004). Spatial distribution of a daily precipitation concentration index in peninsular Spain. International Journal 
of Climatology, 24, 959–971. https://doi.org/10.1002/joc.1030.
Mayta, V.C., Ambrizzi, T., Espinoza, J.C. and Silva Dias, P.L. (2018). The role of the Madden–Julian oscillation on the Amazon 
Basin intraseasonal rainfall variability. International Journal of Climatology, 39, 343–360. https://doi.org/10.1002/joc.5810.
Ovando, A., Tomasella, J., Rodriguez, D.A., Martinez, J.M., Siqueira-Junior, J.L., Pinto, G.L.N., Passy, P., Vauchel, P., Noriega, 
L. and von Randow, C. (2015). Extreme flood events in the Bolivian Amazon wetlands. Journal of Hydrology: Regional Studies, 
5, 293–308. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2015.11.004.
Paccini, L., Espinoza, J.C., Ronchail, J. and Segura, H. (2017). Intraseasonal rainfall variability in the Amazon basin related to 
large-scale circulation patterns: a focus on western Amazon–Andes transition region. International Journal of Climatology, 38, 
2386–2399. https://doi.org/10.1002/joc.5341.
Ronchail, J., Bourrel, L., Cochonneau, G., Vauchel, P., Phillips, L., Castro, A., Guyot, J.L. and de Oliveira, E. (2005). Inundations 
in the Mamoré basin (south-western Amazon–Bolivia) and sea-surface temperature in the Pacific and Atlantic Oceans. Journal 
of Hydrology, 302, 223–238. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.07.005.
Sorribas, M.V., Paiva, R., Melack, J.M., Bravo, J.M., Jones, C., Carvalho, L., Beighley, E., Forsberg, B. and Costa, M.H. 
(2016). Projections of climate change effects on discharge and inundation in the Amazon basin. Climate Change, 136, 1–16. 
https://doi.org/10.1007/s10584-016-1640-2.
Wang, X., Li, X., Zhu, J. and Tanajura, C. (2018) The strengthening of Amazonian precipitation during the wet season driven by 
tropical sea surface temperature forcing. Environmental Research Letters, 13, 9. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aadbb9
Zubieta, R., Saavedra, M., Silva, Y. and Giraldez, L. (2017). Spatial analysis and temporal trends of daily precipitation 
concentration in the Mantaro River basin-central Andes of Peru. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 31, 
1305–1318. https://doi.org/10.1007/s00477-016-1235-5
10
REPIQUETES: CRECIDAS REPENTINAS 
QUE AFECTAN LOS CULTIVOS DE 
LOS RIBEREÑOS AMAZÓNICOS
RESUMEN 
Una de las actividades económicas importantes en la llanura amazónica es la agricultura de ciclo corto en los meses de 
recesión, sin embargo, esta se ve afectada por inundaciones repentinas. Estos eventos identificados por las reversiones en el 
nivel del río son conocidos localmente como repiquetes y su génesis ha sido poco estudiada. Utilizando los niveles registrados 
en dos estaciones limnimétricas localizadas en los ríos Marañón y Ucayali, aguas arriba de la confluencia para formar el 
río Amazonas; se pudo identificar que los repiquetes, ocurridos próximos a la estación de Tamshiyacu (río Amazonas), son 
producidos principalmente por eventos observados en el río Marañón. El origen de los repiquetes en el río Marañón está 
relacionado al aporte de las lluvias ocurridas en el norte de la cuenca en los Andes ecuatorianos y peruanos. Estos primeros 
resultados son un avance para posibles trabajos de predicción que permitan alertar a la población sobre las inundaciones 
repentinas contribuyendo de esta manera a la mitigación de los daños por pérdidas de cultivos.
Palabras clave: repiquetes, agricultura de recesión, estiaje, Amazonas, Marañón, Ucayali.
AFILIACIÓN:
1- Instituto Geofísico del Perú (IGP);
2- Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD);
3- Universidad Paris Diderot. 
Citar como: M.Figueroa, E.Armijos, J.Espinoza, J.Ronchail y P.Fraizy, (2020). Repiquetes: crecidas repentinas que afectan los 
cultivos de los ribereños amazónicos. Boletín científico El Niño, Instituto Geofísico del Perú, Vol. 7 Nº 02, pag. 11-16.
AVANCE DE INVESTIGACIÓN
Manuel Figueroa ¹, Elisa Armijos ¹, Jhan Carlo Espinoza 2, Pascal Fraizy 2 y Josyane Ronchail 3
11
INTRODUCCIÓN
La actividad agrícola reporta el 60 % de los ingresos familiares para la población ribereña de la región amazónica peruana 
(Pinedo-Vásquez et al., 2002). Los agricultores de la Amazonia aprovechan las playas que se forman entre los meses de 
mayo a noviembre para sembrar cultivos de ciclo corto como arroz, sandía, caupi, maíz, etc. (Figura 1), debido a que estas 
playas son fertilizadas con los sedimentos que provienen de los Andes (Armijos et al., 2013). 
Estos cultivos se ven amenazados por inundaciones repentinas conocidas como repiquetes que ocurren, generalmente, 
durante la época de vaciante (Ríos et al., 2005, 2016; Coomes, 2016, 2019; List, 2016; Ronchail, 2018), por lo que es 
necesario tener herramientas para poder adaptarse a estos fenómenos naturales, los cuales se presentan cada año, aunque 
no siempre con la misma intensidad y frecuencia (Figura 2). 
Figura 1. a) Mapa de localización de las principales estaciones hidrométricas utilizadas en el presente estudio. b) Sembríos de arroz 
en las playas ribereñas (Fotografía Geneva List; List, 2016)
12
Figura 2. a) Hidrograma del nivel del río de la estación de Tamshiyacu, la cual está localizada en el río Amazonas (Fuente SENAMHI- 
SO-HYBAM https://hybam.obs-mip.fr ), en donde se aprecian los repiquetes identificados durante la temporada de recesión para 
el año 2012 (barras azul). b) Un ejemplo esquemático de las características de los repiquetes (barra azul) y c) último evento del año 
(barra verde).
Estudios recientes han identificado cambios significativos en los regímenes de precipitaciones y, por consecuencia, en los 
caudales de los ríos amazónicos (p. ej., Espinoza et al., 2019; Marengo y Espinoza, 2016; Boisier et al., 2015). Es por 
ello que esta investigación generará evidencia científica en la hidrología amazónica que permitirá disminuir los riesgos e 
impactos ante peligros naturales en un contexto de cambio climático.
Considerando las actividades económicas y poblaciones que se desarrollan en zonas expuestas, este estudio tiene como 
objetivo determinar cuáles son los precursores de los repiquetes y sus características, a fin de profundizar sobre la comprensión 
de estos eventos y los riesgos asociados.
13
METODOLOGÍA 
Para la caracterización de los repiquetes en la época de recesión (vaciante) y para el periodo 1996-2018, se identificaron 
todas las reversiones mayores e iguales a 20 cm en la estación Tamshiyacu (río Amazonas). Este valor es escogido 
debido a su buena relación con los impactos en la agricultura anteriormente descritos (Coomes, 2016). Además, para 
recolectar la señal de estos eventos sobre los principales tributarios (ríos Marañón y Ucayali) en estaciones aguas 
arriba, se seleccionó el umbral de 10 cm. 
Estas reversiones inician en un determinado nivel del agua y culminan cuando el nivel vuelve a ser menor o igual al de inicio 
(ver eventos sombreados en celeste en la Figura 2 a, b). Se considera el último repiquete del período vaciante al incremento 
después de alcanzar el valor del nivel mínimo promedio anual. Específicamente, cuando este deja de aumentar por lo menos 
en un día. Posterior a este evento se da el inicio de la creciente de los ríos (ver eventos sombreados en verde en la Figura 2c).
Los repiquetes identificados en las tres estaciones fueron ordenados cronológicamente. Con el fin de agruparlos, se optó por 
realizar el cálculo del máximo tiempo que transita una onda desde una estación aguas arriba hasta la estación Tamshiyacu 
mediante dos metodologías: i) la primera involucra mediciones en campo de la velocidad promedio del río usando el Acoustic 
Doppler Current Profiler (ADCP) para el periodo 2002-2011, teniendo en consideración la distancia entre estaciones. ii) En la 
segunda, se utilizó el método de correlación cruzada para determinar el retraso de los eventos aguas abajo con respecto a 
los de aguas arriba. En esta metodología, el retraso fue calculado considerando todo el año hidrológico dentro del periodo 
de estudio, por lo tanto, el valor calculado (en días) es menor que la primera metodología. 
Finalmente, se agruparon los eventos mayores a los umbrales determinados en cada estación con su respectivo tiempo 
de retraso.
RESULTADOS PRELIMINARES 
Utilizando los niveles de los ríos Ucayali, Marañón y Amazonas para el período 1996-2018; en las estaciones hidrológicas 
localizadas en las ciudades de Requena, San Regis y Tamshiyacu, respectivamente; se determinó: 
• Que el precursor de los repiquetes en el río Amazonas es el río Marañón. De los 73 repiquetes observados en el 
Amazonas (Tamshiyacu) el 64.4 % fueron identificados previamente en el río Marañón en la estación de San Regis 
(Figura 3). El 35.6 % restante proviene de los propios eventos observados en la estación de Tamshiyacu y la influencia 
conjunta de los ríos Ucayali y Marañón.
• La mayoría de estos eventos son producidos por abundantes lluvias en el norte de los Andes peruanos y ecuatorianos, 
en promedio, 5 días antes del inicio del repiquete en el río Amazonas.
14
Figura 3. Número de repiquetes en cada una de las estaciones de Requena (4 repiquetes), San Regis (47 repiquetes) y Tamshiyacu 
(7 repiquetes), las que están localizadas en los ríos Ucayali, Marañón y Amazonas, respectivamente. Además de 15 repiquetes 
encontrados en las estaciones de Requena y San Regis. Fuente foto: Magalí del Solar (PromPerú)
COMENTARIOS 
Gracias a una base de datos de veinte y tres años de información hidrométrica, se ha podido determinar que el río Marañón es 
el principal precursor de los repiquetes observados en la estación Tamshiyacu (próxima a la ciudad de Iquitos). Este resultado 
es un avance del estudio que se está realizando dentro del Proyecto de investigación básica N. 412-2019- FONDECYT-BM 
titulado “Origen, frecuencia y magnitud de los repiquetes, su impacto en la agricultura amazónica y en el transporte de 
sedimentos, utilizando sensoramiento remoto” donde se incluirán las siguientes actividades adicionales: 
• Determinar las características de los repiquetes, el origen (meteorológico) que permita realizar una prevención a través 
del monitoreo satelital, informando sobre aquellos eventos que sobrepasan los umbrales de inundación. 
• Determinar las probabilidades de riesgo de inundación asociadas a los niveles de los campos de cultivos. 
• Mapear las zonas con menos riesgo al efecto de repiquetes.
• Implementar esta información para que sea de conocimiento de los pobladores.
• Determinar el tipo de cultivos de corta duración y resistente a estos eventos.
15
Armijos, E., Crave, A., Vauchel, P., Fraizy, P., Santini, W., Moquet, J. S.,Arevalo, N., Caranza, J.,Guyot, J. L. (2013). Suspended 
sediment dynamics in the Amazon River of Peru. Journal of South American Earth Sciences, 44, 75-84.
Boisier, J. P., Ciais, P., Ducharne, A.,  Guimberteau, M. (2015). Projected strengthening of Amazonian dry season by constrained 
climate model simulations. Nature Climate Change, 5(7), 656-660.
Coomes, O. T., Lapointe, M.,Templeton, M., List, G. (2016). Amazon River flow regime and flood recessional agriculture: Flood 
stage reversals and risk of annual crop loss. Journal of Hydrology, 539, 214-222. 
Coomes, O. T. (2019). Repiquetes y riesgo en el cultivo de arroz en la llanura inundable del río Amazonas cerca de Iquitos- 
Perú. Folia Amazónica, 28(1), 19-32.
Espinoza, J. C., Sörensson, A. A., Ronchail, J., Molina-Carpio, J., Segura, H., Gutierrez-Cori, O., Ruscica, R., Condom, T., and 
Wongchuig-Correa, S. (2019). Regional hydro-climatic changes in the Southern Amazon Basin (Upper Madeira Basin) during 
the 1982–2017 period. Journal of Hydrology: Regional Studies, 26, 100637.
List, G. (2016). Agriculture and the risk of crop loss in the Amazon River floodplain of Peru. Master of Arts in Geography Thesis.
Marengo, J. A., Chou, S. C., Kay, G., Alves, L. M., Pesquero, J. F., Soares, W. R.,Santo, D., Andre, L., Sueiro, G., Betts, R., 
Chagas, D. J. (2012). Development of regional future climate change scenarios in South America using the Eta CPTEC/
HadCM3 climate change projections: climatology and regional analyses for the Amazon, São Francisco and the Paraná River 
basins. Climate Dynamics, 38(9-10), 1829-1848.
Marengo, J. A.,Espinoza, J. C. (2016). Extreme seasonal droughts and floods in Amazonia: causes, trends and impacts. 
International Journal of Climatology, 36(3), 1033-1050.
Nobre, P., Malagutti, M., Urbano, D. F., de Almeida, R. A., Giarolla, E. (2009). Amazon deforestation and climate change in a 
coupled model simulation. Journal of Climate, 22(21), 5686-5697.
Pinedo-Vásquez, M.; Barletti, J.; Del Castillo, D.; Coffey, K. (2002).  Tradition of change: The dynamic relationship between 
biodiversity and society in sector Muyuy, Peru. Environmental Science and Policy 5: 43–53.
Ríos Arévalo, M (2005). Agrobiodiversificación de Playas y Barriales y su función en la Economía Familiar de la Amazonía 
Peruana. Universidad Nacional do Pará. 148 pag.
Rios Arévalo, M., & Camacho Palomino, E. (2016). La agrobiodiversidad en várzea y su función económica en la Amazonía 
Peruana. Scientia Agropecuaria, 7(4), 377-389.
Ronchail, J., Espinoza, J. C., Drapeau, G., Sabot, M., Cochonneau, G., & Schor, T. (2018). The flood recession period in 
Western Amazonia and its variability during the 1985–2015 period. Journal of Hydrology: Regional Studies, 15, 16-30.
 REFERENCIAS 
16
PP N°068/EL NIÑO-IGP/2020-01
El presente informe es elaborado por el IGP y sirve como insumo para el informe técnico 
y Comunicado Oficial de la Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del 
Fenómeno “El Niño” (ENFEN). Se presentan los principales resultados de los modelos 
climáticos con el pronóstico de El Niño. En ocasiones puede diferir del comunicado del 
ENFEN, debido a que el comunicado es un consenso. En caso de discrepancias entre el 
informe técnico de El Niño emitido por el IGP y el comunicado del ENFEN, prevalecerá el 
comunicado del ENFEN.
Para el mes de diciembre de 2019 el valor del Índice Costero El Niño (ICEN), basado 
en los datos de ERSSTv3b (ICENv3), OISSTv2 (ICENOI) y ERSSTv5 (ICENv5), coinciden 
en indicar la condición climática neutra frente a la costa peruana con valores de -0.58, 
-0.23 y -0.25, respectivamente. Los valores temporales del ICEN (ICENtmp), de ERSSTv3, 
ERSSTv5 y OISSTv2 para los meses de enero y febrero de 2020, también coinciden en 
mostrar condiciones neutras. Con respecto al Pacífico central, el valor del Índice Oceánico 
Niño (ONI, por sus siglas en inglés) muestran condiciones cálidas débiles para el mes de 
diciembre (0.56 °C) y, según la información de los valores temporales, se esperarían las 
mismas condiciones para los meses de enero y febrero.
Con referencia a los datos de altimetría satelital (producto DUACS), la onda Kelvin cálida, 
formada a fines de noviembre e inicio de diciembre, habría arribado a la costa sudamericana. 
Asimismo, se observa la presencia de otra onda Kelvin cálida que se habría formado por 
un pulso de viento del oeste en la tercera semana de enero, actualmente la onda se localiza 
entre 170 °E y 160 °W.
Según el promedio de los siete modelos numéricos climáticos de NMME, inicializados 
con información oceánica y atmosférica del mes de febrero de 2020, se mantendrían las 
condiciones neutras para el periodo que va de marzo a agosto de 2020, tanto para el Pacífico 
central como oriental. Es importante recordar que, debido a la barrera de predictibilidad, los 
pronósticos para el otoño en adelante no son muy confiables.
Puede acceder al informe técnico de El Niño 2020-01 en el siguiente link: 
https://repositorio.igp.gob.pe/handle/IGP/4777 
RESUMEN DEL INFORME TÉCNICO DE EL NIÑO
Foto: Roger Manay
17
RESUMEN DEL COMUNICADO 
OFICIAL ENFEN N° 03-2020
La Comisión Multisectorial ENFEN mantiene el estado de 
Alerta No Activo, debido a que actualmente no se observan 
condiciones para el desarrollo de un evento El Niño frente a
la costa en los próximos meses.
En lo que resta de febrero, se espera que persistan las 
anomalías positivas de la temperatura superficial del mar 
observada frente a la costa norte; mientras que, para 
marzo, un incremento de estas anomalías, por el arribo de 
una onda Kelvin cálida. Esto favorecería la ocurrencia de 
lluvias por encima de lo normal, en la zona baja y media de
los departamentos de Tumbes y Piura principalmente, sin 
llegar a ser extraordinarias.
Frente a este panorama, se recomienda a las entidades 
competentes considerar los escenarios de riesgo de corto y 
mediano plazo para tomar las medidas que correspondan.
1El Estado del Sistema de Alerta “No Activo” se da en condiciones neutras o cuando la Comisión ENFEN espera que El Niño o La Niña 
costera están próximos a finalizar.
Puede acceder al Comunicado Oficial del ENFEN N° 03-2020 en el: 
http://enfen.gob.pe/download/comunicado-oficial-enfen-n-03-2020/
https://repositorio.igp.gob.pe/handle/IGP/4755 
Redes IGP:
https://www.gob.pe/igp
https://web.facebook.com/igp.peru
https://twitter.com/igp_peru
https://www.youtube.com/c/IGP_videos
ESTADO DEL SISTEMA DE 
ALERTA: NO ACTIVO
CALLAO, 13 DE FEBRERO DE 2020
COMISIÓN MULTISECTORIAL 
ENCARGADA DEL ESTUDIO NACIONAL 
DEL FENÓMENO “EL NIÑO” (ENFEN)
DECRETO SUPREMO N° 007-2017-PRODUCE
Foto: Roger Manay
18