UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
(Universidad del Peru´, DECANA DE AME´RICA)
FACULTAD DE CIENCIAS FI´SICAS
ESCUELA PROFESIONAL DE FI´SICA
Evaluacio´n de las dos Versiones del Modelo Clima´tico
CFS para el Prono´stico Estacional de Anomal´ıas de la
Temperatura Superficial del Mar en el Pac´ıfico
Ecuatorial
Tesis, presentada por el bachiller Jorge Antonio Reupo Ve´lez para
obtener el grado de Licenciado en F´ısica
MODALIDAD 1
Lima - Peru´
2018

Asesores
Asesor Dr. Pablo Lagos Enr´ıquez.
Co-Asesor Dr. Ken Takahashi Guevara
I
Dedicatoria
A mis padres, Andrea y Alberto, por el apoyo y motivacio´n constante, por los
consejos, y los valores que me inculcaron. A mis hermanos Claudia y Nestor,
y a mi sobrina Lucia por los grandes momentos que pasamos juntos.
II
Agradecimientos
El presente trabajo se desarrollo´ en el Instituto Geofis´ıco del Peru´ (IGP),
en la Subdireccio´n de Ciencias de la Atmo´sfera e Hidro´sfera (SCAH). Un agra-
decimiento especial al Dr. Ken Takahashi Guevara por sus ideas y consejos
para el desarrollo de este trabajo de tesis.
Al Dr. Pablo Lagos Enr´ıquez por su apoyo como asesor de este trabajo, por la
ensen˜anza y orientacio´n en la epoca de la universidad.
A todos mis amigos que fueron y son parte de SCAH, con quienes compart´ı
inquietudes, conocimientos y momentos muy gratos.
A todos los profesores de la facultad de Ciencias F´ısicas que contribuyeron con
mi formacio´n acade´mica, as´ı como a mis colegas y amigos de la universidad
que compartieron su amistad y grandes momentos de alegr´ıa.
Al Climate Forecast System (CFS) del organismo National Centers for Enviro-
mental Prediction (NCEP), por proporcionar los datos de prono´sticos hindcast
(retrospectivos), asi como a Optimum Interpolation Sea Surface Temperature
(OISST) y Global Ocean Data Assimilation System (GODAS) por los datos
de reanalysis.
III
Resumen
En esta´ investigacio´n se evalu´a e interpreta la prediccio´n de las Anomal´ıas
de la Temperatura Superficial del Mar (ATSM) frente a la costa de Sudame´ri-
ca asociada al feno´meno El Nin˜o-Oscilacio´n del Sur (ENOS), se analizaron los
resultados de las dos interpretaciones del modelo clima´tico acoplado (oce´ano
- tierra - atmo´sfera) CLIMATE FORECAST SYSTEM (CFS) del organismo
National Centers for Enviromental Prediction (NCEP) de la National Oceanic
and Atmospheric Administration (NOAA) de los EEUU. La primera versio´n
del modelo hace el prono´stico hasta 9 leads (meses) a futuro y se toma para
el estudio los prono´sticos para el periodo de los an˜os 1982-2009 para la regio´n
Nin˜o 1+2; la segunda versio´n del modelo hace el prono´stico hasta 10 leads
(meses) a futuro y se toma el periodo 1983-2010 para la misma regio´n. Los
mayores coeficientes de correlacio´n entre los prono´sticos del CFSv1 (versio´n
1) y los datos observados se dieron entre los meses Mayo-Diciembre con un
valor entre 0.65 y 0.9. Estos valores son mayores hacia los u´ltimos meses del
an˜o y disminuyen a manera que se incrementan el tiempo de prono´sticos; los
mayores coeficientes de correlacio´n para el CFSv2 (versio´n2) se observa entre
los meses abril-mayo y octubre-enero; como un primer resultado se observa que
los coeficientes de correlacio´n de CFSv2 son menores que los coeficientes que
CFSv1.
Se realiza tambie´n el mismo procedimiento y ana´lisis de los prono´sticos de
anomal´ıas de TSM para las regiones Nin˜o 3, Nin˜o 3.4 y Nin˜o4; de la misma
manera para el estudio en tres periodos del CFSv1 abarcando los siguientes
an˜os 1982-1990, 1991-2000, 2001-2009, y para el CFSv2 los an˜os 1983-1990,
1991-2000, 2001-2010. Las correlaciones fueron buenas para los primeros dos
periodos, pero en el u´ltimo periodo se observaron bajos niveles de correlacio´n
para la regio´n Nin˜o 1+2 en las 2 predicciones del CFS, donde los niveles de
correlacio´n incluso fueron en algunos meses negativos. Se sugiere que esto u´lti-
IV
Vmo se debe a cambios decadales en el clima del Pac´ıfico que ha llevado en una
predominancia de eventos “El Nin˜o Modoki”.
El CFS tambie´n hace prono´sticos de otras variables y/o indicadores, entre
ellos se utilizo el Contenido de Calor en el Oce´ano (CCO), Profundidad de
la Isoterma de 15 ◦C (PI15◦C) y Nivel Medio del Mar (NMM) como posibles
predictores de cambios en el oce´ano Pacifico, los resultados de estas variables
indicaron que no son mejores que la TSM modelada por el mismo modelo.
La importancia de este trabajo es la utilidad para un eventual prono´stico
de un evento Nin˜o en el OP, en especial el monitoreo de la region Nin˜o 1+2.
Palabras clave: CFS, Nin˜o Modoki, TSM, CCO, PI15◦C, ANMM
.
Abstract
This research evaluates and interprets the prediction of the anomalies of
Sea Surface Temperature (SST) over South American coasts associated with
the El Nin˜o-Southern Oscillation (ENSO). The results of the two interpreta-
tions of the coupled climate model (ocean - earth - atmosphere) CLIMATE
FORECAST SYSTEM (CFS) of the National Centers for Enviromental Pre-
diction (NCEP) and the National Oceanic and Atmospheric Administration
(NOAA) of US were analized. The first version of CFS model (CFSv1) fo-
recasts up to 9 months from now and the period 1982-2009 was chosen as
climatological for the Nin˜o 1 + 2 region; the second version of the CSF model
(CFSv2) forecasts up to 10 months from now and takes the period 1983-2010
like climatological period. The highest correlation indexes between the CFSv1
forecasts and the observed data are observed between May-December with a
value between 0.65 and 0.9. These values are higher in the last months of the
year and decrease when the forecast time increases; the highest correlation for
the CFSv2 model are observed in April-May and October-January; as a first
result the correlation observed in CFSv2 model are lower than in CFSv1 model.
The same methodology and analysis was made for the prediction of SST
anomalies for the Nin˜o 3, Nin˜o 3.4, and Nin˜o 4 regions; in the same way for
three periods of study with the CFSv1 model (1982-1990, 1991-2000, and 2001-
2009) and CFSv2 model (1983-1990, 1991-2000, and 2001-2010). The correla-
tions are good for the first two periods, but in the last period, low correlation
are observed for the Nin˜o 1+2 region in the two CFS predictions, where the
correlation are even negatives in several months. This latter might be caused
by the decadal changes of the climate of equatorial Pacific climate that has
led to a predominance of “El Nin˜o Modoki”. events. The CFS also forecasts
other variables and / or indices, including the Ocean Heat Content, Isotherm
VI
VII
Depth of 15 ◦C and Mean Sea Level Height as potential predictors of changes
observed in the Pacific Ocean, the results of these variables together with SST
are not so good, these results will be shown in the chapter V. The importance
of this work is the utility for an eventual forecast of an El Nin˜o event in the
OP, especially monitoring the Nin˜o 1+2 region.
Keywords: CFS, Modoki Nin˜o , SST, CCO, PI15◦C, ANMM
I´ndice de figuras
1.1. Regiones El Nin˜o en el Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial. (Fuente:
NOAA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1. a) Condiciones El Nin˜o, b) Condiciones normales, c) Condiciones La Nin˜a.
(Fuente: NOAA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2. a) Condiciones El Nin˜o, b) Condiciones El Nin˜o Modoki, c) Condiciones
La Nin˜a, d) Condiciones La Nin˜a Modoki. (Fuente: Ashok and Yamagata
2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3. Fase ca´lida de la ODP (izquierda) y fase fr´ıa (derecha). (Fuente:
JISAO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4. Oscilacio´n decadal en el oce´ano Pac´ıfico. (Fuente: NOAA) . . . 19
3.1. Ecuaciones de la Atmo´sfera y el Oce´ano. (Fuente: Universidad
de Cantabria, tema: “Los modelos clima´ticos globales”, julio de
2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2. Representacio´n de un modelo computacional global de la atmo´sfe-
ra de la tierra. (Fuente: NOAA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3. Corridas (miembros) de prono´stico para la regio´n Nin˜o 3.4, ano-
mal´ıas de la TSM de 15 condiciones iniciales (del 9 de abril al
3 de mayo), figura de la izquierda para el an˜o 1997 y la de la
derecha para 1998. Todos los miembros se muestran en l´ıneas
punteadas rojas, la l´ınea promedio es la l´ınea roja continua, las
anomal´ıas observadas se observan en la l´ınea negra continua.
(Fuente: S.Saha et.al. 2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.1. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L1 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
VIII
I´ndice de figuras IX
5.2. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L2 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.3. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L3 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.4. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L4 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.5. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L5 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.6. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L6 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.7. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L7 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.8. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L8 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.9. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de las ATSM de L9 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.10. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L1
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.11. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L2
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.12. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L3
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
X I´ndice de figuras
5.13. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L4
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.14. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L5
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.15. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L6
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.16. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L7
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.17. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L8
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.18. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L9
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.19. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L10
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L10 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.20. Series de tiempo depronosticada las ATSM observada (negra) y de CFSv1
para L1 (rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada.
Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.21. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.22. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.23. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
I´ndice de figuras XI
5.24. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.25. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.26. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.27. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.28. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.29. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.30. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.31. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Repronosticadagio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.32. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.33. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.34. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
XII I´ndice de figuras
5.35. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.36. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.37. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.38. Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de la ATSM de L10 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.39. CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os
1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, pe-
riodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.40. CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a)CFSv1-OISSTv2, pe-
riodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.41. CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os
1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, pe-
riodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.42. CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a)CFSv1-OISSTv2, pe-
riodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.43. ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-
OISSTv2, periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin
los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2,
periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . 58
I´ndice de figuras XIII
5.44. ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os
1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, pe-
riodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.45. ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os
1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, pe-
riodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.46. ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os
1997-1998; c) CFSv2-OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, pe-
riodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.47. CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.48. CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.49. CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.50. CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 68
XIV I´ndice de figuras
5.51. ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-
OISSTv2 para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el perio-
do 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-
OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo
2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . 73
5.52. ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.53. ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-
OISSTv2 para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el perio-
do 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-
OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo
2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . 75
5.54. ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a) CFSv1-OISSTv2
para el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para
el per´ıodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f)
CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.55. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.56. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.57. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.58. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.59. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
I´ndice de figuras XV
5.60. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.61. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.62. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.63. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.64. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.65. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.66. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.67. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.68. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.69. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.70. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
XVI I´ndice de figuras
5.71. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.72. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.73. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L10 y observada. Regio´n
Nin˜o 1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.74. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.75. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.76. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.77. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.78. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.79. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste es la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.80. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L7) y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.81. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
I´ndice de figuras XVII
5.82. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1982-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.83. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.84. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.85. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.86. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.87. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.88. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.89. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.90. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.91. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.92. Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de la ANMM de L10 y observada. Regio´n
Nin˜o 3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
XVIII I´ndice de figuras
5.93. CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.94. CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 198-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.95. ERCM de la anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-
GODAS, periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los
an˜os 1997-1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS,
periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.96. ERCM de la anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 198-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.97. CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.98. CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.99. ERCM de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-
GODAS para el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo
1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS
para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009,
f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . 106
I´ndice de figuras XIX
5.100.ERCM de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-
GODAS para el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo
1983-1990, c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS
para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009,
f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . 107
5.101.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.102.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.103.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.104.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.105.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.106.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.107.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.108.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.109.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.110.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
XX I´ndice de figuras
5.111.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.112.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.113.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.114.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.115.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.116.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.117.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.118.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.119.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.120.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.121.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
I´ndice de figuras XXI
5.122.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
5.123.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
5.124.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
5.125.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.126.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.127.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.128.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.129.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.130.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.131.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.132.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
XXII I´ndice de figuras
5.133.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.134.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.135.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.136.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.137.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.138.Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.139.CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
5.140.CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
5.141.ERCM de las API15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS, periodo
1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c)
CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010
sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
5.142.ERCM de API15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS, periodo
1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998;
c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-
2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
I´ndice de figuras XXIII
5.143.CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.144.CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.145.ERCM las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-
GODAS para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo
1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS
para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009,
f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . 136
5.146.ERCM las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.147.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.148.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.149.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.150.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
5.151.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
XXIV I´ndice de figuras
5.152.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
5.153.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.154.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.155.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.156.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
5.157.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
5.158.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
5.159.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.160.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.161.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.162.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
I´ndice de figuras XXV
5.163.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2+ (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.164.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.165.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
1+2 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
5.166.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
5.167.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
5.168.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5.169.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5.170.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5.171.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
5.172.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
5.173.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
XXVI I´ndice de figuras
5.174.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1982-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
5.175.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
5.176.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
5.177.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
5.178.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
5.179.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
5.180.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
5.181.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
5.182.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
5.183.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
5.184.Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o
3.4 (1983-2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
I´ndice de figuras XXVII
5.185.CCn de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.186.CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.187.RMSE de las anomalias de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-
1998; c) CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo
1984-2010 sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
5.188.RMSE de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS, periodo 1982-
2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c)
CFSv2-GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010
sin los an˜os 1997-1998. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
5.189.CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
5.190.CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
5.191.ERCM de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-
GODAS para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo
1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS
para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009,
f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . 165
XXVIII I´ndice de figuras
5.192.ERCM de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990,
c) CFSv1-GODAS para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el
periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-
GODAS para el periodo 2001-2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
5.193.CC de las anomal´ıas de CCO y TSM. Figura superior para CFSv1, figura
inferior CFSv2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
5.194.CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 1 mes adicional a la
ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2 . . . . . . . . 172
5.195.CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 2 meses adicionales a
la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2 . . . . . . . 173
5.196.CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 3 meseses adicionales
a la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2 . . . . . . 174
5.197.CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 4 meses adicionales a
la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2 . . . . . . . 175
I´ndice de tablas
1.1. Regiones Este y Oeste del Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial . . . . . . 6
3.1. Resumen de caracteristicas de los modelo CFSv1 y CFSv2 . . . 26
XXIX
I´ndice general
Asesores I
Dedicatoria II
Agradecimientos III
Resumen IV
Abstract VI
Lista de abreviaturas y siglas XXXIV
1. Introduccio´n 1
1.1. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3. Objetivos espec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4. Hipo´tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2. Fundamento Teo´rico 7
2.1. Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Propiedades F´ısicas del Oce´ano . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1. Temperatura Superficial del Mar . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2. Isotermas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.3. Termoclina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.4. Contenido de Calor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.5. Altura del Nivel del Mar . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.6. Corrientes Marinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.7. Salinidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.8. Surgencia o afloramiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
XXX
I´ndice general XXXI
2.2.9. Vientos Alisios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.10. Ondas en el Oce´ano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3. Corriente El Nin˜o, El Nin˜o y la Oscilacio´n Sur . . . . . . . . . . 12
2.4. La Nin˜a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.5. El Nin˜o Modoki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.6. Feno´meno El Nin˜o y su impacto en el Peru´ . . . . . . . . . . . . 15
2.7. Modelos Acoplados para el prono´stico del ENSO . . . . . . . . . 16
2.7.1. El Oscilador Retardado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.7.2. El Oscilador de Carga-Descarga . . . . . . . . . . . . . . 17
2.8. La Oscilacio´n Decadal del Pac´ıfico ODP . . . . . . . . . . . . . 18
3. Modelos Nume´ricos Clima´ticos 20
3.1. Introduccio´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2. Ecuaciones de la Atmo´sfera y el Oce´ano . . . . . . . . . . . . . 21
3.3. Parametrizacio´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.4. Condiciones iniciales y de frontera . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.5. Errores y validacio´n de los modelos. . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.6. Barrera de Predictibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.7. Modelo Climate Forecast System (CFS) . . . . . . . . . . . . . . 24
4. Metodolog´ıa 27
4.1. A´rea de Estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.2. Datos de prono´sticos y datos observados . . . . . . . . . . . . . 27
4.3. Procesamiento de datos con herramientas estad´ısticas. . . . . . . 28
4.3.1. Correlacio´n (r) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.3.2. Ra´ız del error medio cuadra´tico (RMSE) . . . . . . . . . 29
5. Resultados y Discusio´n 31
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS
y datos observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 . . . . . 31
5.2. Coeficiente de correlacio´n de los prono´sticos de (CFS) y datos
observados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.2.1. Coeficientes de correlacio´n (CC) de la ATSM pronosti-
cada (CFS) y datos observados para las regiones Nin˜o
1+2, Nin˜o 3, Nin˜o 3.4 y Nin˜o 4 . . . . . . . . . . . . . . 50
5.3. Error de ra´ız cuadrada media ERCM . . . . . . . . . . . . . . . 56
XXXII I´ndice general
5.3.1. Error de ra´ız cuadrada media ERMC entre las ATSM de
CFS y ATSM observada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM pronosticada (CFS)
y observada (OISST-v2) por periodos. . . . . . . . . . . . . . . 60
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM pronosticada CFS y
observada OISSTv2 por periodos . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y
datos observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 77
5.7. Coeficientes de Correlacio´n (CC) del ANMM de CFS y ANMM
de GODAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.8. Error de Ra´ız Cuadrada Media (ERCM) de ANMM pronostica-
do (CFS) y observado (GODAS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.9. Coeficientes de correlacio´n entre ANMM pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.10. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de ANMM pronosticada
CFSv1 y observada (GODAS) por periodos. . . . . . . . . . . . 104
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico
de CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2
y Nin˜o 3.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
5.12. Coeficientes de correlacio´n de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.13. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de la API15◦C pronos-
ticada (CFS) y observada (GODAS). . . . . . . . . . . . . . . . 126
5.14. Coeficiente de correlacio´n (CC) de API15◦C pronosticada (CFS)
y observada (GODAS) por periodos. . . . . . . . . . . . . . . . 129
5.15. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de API15◦C pronostica-
da (CFS) y observada (GODAS) por periodos . . . . . . . . . . 134
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS)
y datos de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o
3.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5.17. Coeficientes de correlacio´n de anomal´ıas de CCO pronosticada
(CFS) y observada (GODAS) en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o
3.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.18. Error de ra´ız cuadrada media de anomal´ıas (ERCM)de CCO
pronosticada (CFS) y observada (GODAS). . . . . . . . . . . . 156
I´ndice general XXXIII
5.19. Coeficientes de correlacio´n (CC) de ACCO pronosticada (CFS)
y observada (GODAS) por periodos. . . . . . . . . . . . . . . . 158
5.20. Error de la ra´ız cuadrar media (ERCM) de las ACCO pronos-
ticada (CFS) y observado (GODAS) por periodos. . . . . . . . . 163
5.21. Carga y descarga de un oscilador . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
6. Conclusiones 176
7. Recomendaciones 178
Bibliograf´ıa 179
Lista de abreviaturas y siglas
NMM - Nivel Medio de Mar
BCIT - Banda de Convergencia Intertropical
CCO - Contenido de Calor en el Oce´ano
CFS - Climate Forecast System
CFS-R - Climate Forecast System Reanalysis
CPC - Climate Prediction Center
ENOS - El Nin˜o Oscilacio´n del Sur
FEN - Feno´meno El Nin˜o
GODAS - Global Ocean Data Assimilation System
IGP - Instituto Geof´ısico del Peru´
IRI - International Research Institute for Climate and Society
MEF - Ministerio de Economı´a y Finanzas
NCEP - National Centers for Enviromental Prediction
NOAA - National Oceanic and Atmospheric Administration
MOM - Modular Oceanic Model
NWS - National Weather Service
OP - Oce´ano Pac´ıfico
OPE - Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial
PBI - Producto Bruto Interno
PI15◦C - Profundidad de la Isoterma de 15◦C
TAO - Tropical Atmosphere Ocean
TSM - Temperatura Superficial del Mar
ZCIT - Zona de Convergencia Inter-Tropical
XXXIV
Cap´ıtulo 1
Introduccio´n
El Nin˜o-Oscilacio´n Sur (ENOS) es un feno´meno clima´tico que se mani-
fiesta con alteraciones en el comportamiento de las variables oceanogra´ficas
y meteorolo´gicas, las ma´s significativas son las Anomal´ıas de la Temperatura
Superficial del Mar (ATSM) en el oce´ano Pac´ıfico ecuatorial central y orien-
tal, cambios en la presio´n atnosfe´rica a nivel del mar en la cuenca del oce´ano
Pac´ıfico, estas dos alteraciones combinadas se conocen como ENOS (Philan-
der, 1989), otras variables que se alteran, son la variacio´n de la altura del nivel
medio de mar en el Oce´ano Pacifico Ecuatorial (OPE), variacio´n de la profun-
didad de las isotermas del oce´ano Pacifico oriental.
Este feno´meno clima´tico genera impactos en todo el planeta y el Peru´ es uno
de los pa´ıses ma´s afectados durante el evento clima´tico ENOS, la fase ca´lida es
conocida como Feno´meno El Nin˜o (FEN) (Carranza, 1891), se manifiesta prin-
cipalmente por el incremento de la Temperatura Superficial del Mar (TSM)
por encima del promedio, en el oce´ano Pac´ıfico ecuatorial oriental, generando
intensa precipitaciones en la costa norte del Peru´, mientras que en la sierra
central y sur se manifiestan sequias (Lagos et al., 2008; Lavado-Casimiro and
Espinoza, 2014).La fase fr´ıa del (ENOS) conocida como La Nin˜a (Philander,
1989) se caracteriza por presentar TSM ma´s fr´ıa generando condiciones apro-
ximadamente opuestas a las observadas en el Feno´meno Nin˜o. En este trabajo
se recurre a las dos versiones del modelo nume´rico acoplado Climate Forecast
System (CFS) del National Centers for Environmental Prediction (NCEP),
en espan˜ol, Sistema de Prono´stico Clima´tico del Centro Nacional de Predic-
cio´n Ambiental; que es utilizado para la prediccio´n del comportamiento del
oce´ano y la atmo´sfera, cuya interrelacio´n es clave para el ENOS. La primera
1
2 Cap´ıtulo 1. Introduccio´n
versio´n del modelo CFSv1 (Saha et al., 2006) realiza corridas de hasta 9 leads
de duracio´n, por lo que podemos contar con prono´sticos de hasta 8 meses de
duracio´n, ya que el lead 1 corresponde al tiempo de las condiciones iniciales.
Mientras que para la segunda versio´n del modelo CFSv2 (Saha et al., 2014)
realiza corridas de hasta 10 leads de duracio´n, entonces se cuenta con prono´sti-
cos de 9 meses. Se analiza los resultados de los prono´sticos (CFSv1 y CFSv2)
para las anomal´ıas de temperatura superficial del mar (ATSM) en la regio´n
Nin˜o1+2, la cual se encuentra frente a la costa norte de Peru´ y sur de Ecua-
dor, tambie´n se evalu´a los resultados de los prono´sticos de las ATSM para las
regiones Nin˜o3, Nin˜o3.4 y Nin˜o4 (ver Figura 1.1) para ser comparados con
la regio´n Nin˜o1+2, motivados por la posible existencia de un nuevo tipo de
evento, el denominado “El Nin˜o Modoki”(Ashok et al., 2007) que se presenta
con el incremento de la TSM en el Pac´ıfico ecuatorial central, mas no en la
costa norte de Peru´. Se puede decir que este Nin˜o Modoki es casi desapercibido
en la regio´n Nin˜o 1+2. En este trabajo, tambie´n se analizara´ los prono´sticos
de las variables ocea´nicas, Nivel Medio del Mar (NMM), Profundidad de la
Isoterma de 15◦C (PI15◦C) y el Contenido Calor en el Oce´ano (CCO), adema´s
se hace correlaciones desfasadas de anomal´ıas de CCO con los datos de ATSM
para las regiones este y oeste de oce´ano Pac´ıfico ecuatorial (Tabla 1.1). Los
autores (Burgers G. and van Oldenborgh, 2005; Wyrtki, 1975) describen las
relaciones entre el CCO, la TSM y el esfuerzo del viento zonal en su teor´ıa
“Recarga Oscilador”del ENOS. Recientes estudios de la variabilidad ocea´nica
y atmosfe´rica han confirmado estas relaciones y dio detalles sobre sus impli-
caciones para la comprensio´n de la dina´mica del ciclo ENOS (Kessler, 2002;
Meinen and McPhaden, 2000; Trenberth et al., 2002).
1.1. Antecedentes
La mayor parte del an˜o las aguas ocea´nicas costeras del Peru´ son fr´ıas y son
trasladadas de sur a norte por la corriente de Humboldt, sin embargo, frente a
la costa norte del Peru´ en los meses finales de an˜o, el agua se hace ca´lida y una
corriente va de norte a sur. Desde finales del siglo XX los pescadores de Paita
en la regio´n Piura han llamado a esta corriente ca´lida “ La Corriente de El
Nin˜o”(del Nin˜o Jesu´s), por presentarse cerca a la fecha de navidad. El Presi-
dente de la sociedad Geogra´fica de Lima pu´blico un art´ıculo (Carranza, 1891)
1.1. Antecedentes 3
para el bolet´ın de dicha institucio´n, llamando la atencio´n sobre el hecho de que
una contra corriente que fluye de norte a sur se hab´ıa observado de Paita a
Pacasmayo en la costa norte de Peru´. Ese an˜o la tibia corriente de El Nin˜o fue
inusualmente fuerte durando ma´s de unos pocos meses y fue simulta´nea con
intensas lluvias en el desierto costero, por lo cual semanas despue´s el desierto
fue cubierto por densos pastizales. Otros autores tambie´n documentaron (Ca-
rrillo, 1892; Eguiguren, 1894) la anomal´ıa en el oce´ano mencionando el cambio
en el clima regional fundamentalmente con la precipitacio´n en la costa norte
peruana.
La presencia del feno´meno El Nin˜o genera alteraciones clima´ticas en varias
regiones del planeta, cuando se incrementa la TSM en Oce´ano Pac´ıfico Ecua-
torial (OPE) central se presenta intensas lluvias en algunas regiones, como por
ejemplo los estados de la costa oeste de Estados Unidos, mientras que en otras
regiones se presentan sequias, como en el norte Australia (Ropelewski, 1992).
Cient´ıficos con intere´s en el estudio del feno´meno El Nin˜o le dieron ma´s impor-
tancia a los prono´sticos clima´ticos despue´s del feno´meno El Nin˜o extraordinario
de los an˜os 1982-1983 (Takahashi, 2014). Entre los prono´sticos exitosos destaco´
el de Stephen Zebiak y Mark Cane del observatorio terrestre Lamont-Doherty
de la universidad de Columbia. En los inicios del an˜o de 1986 Cane y Zebiak
publicaron sus prono´sticos de un inminente periodo de El Nin˜o para el an˜o1986
y 1987. Su metodolog´ıa consistio´ en el uso de un modelo acoplado (oce´ano y
atmo´sfera) centrado en el OPE (Zebiak and Cane, 1987). En los primeros me-
ses del an˜o 1991, Cane y Zebiak usando su modelo ocea´nico impulsado por el
viento, predijeron el inicio de un evento Nin˜o para fines de 1991, por lo cual
volvieron a acertar con su modelo.
El Servicio Meteorolo´gico Nacional de los Estados Unidos (National Water Ser-
vice, NWS en ingle´s) en el an˜o 1995 creo un programa para producir prono´sti-
cos a largo plazo. A trave´s de observaciones y una serie de me´todos , el NWS
emite prono´sticos para cada mes, teniendo como ma´ximo 15 meses a futuro.
Sin embargo los resultados no fueron tan exitosos, ya que escogio´ una e´poca
dif´ıcil para pronosticar a largo plazo, a la mitad de un inusual comportamiento
de las ATSM en el OPE. El Nin˜o que se desarrollo´ a finales de 1994 llego´ de
sorpresa, el modelo NWS no lo pronostico´ hasta finales del invierno austral
(Kerr, 1994).
La prediccio´n nume´rica del clima han mejorado desde 1980 y son la herra-
4 Cap´ıtulo 1. Introduccio´n
mienta de eleccio´n hoy para en d´ıa para el prono´stico del tiempo global. Es
importante el reciente desarrollo y mejora de modelos que simulan las interac-
ciones entre el oce´ano y la atmo´sfera. Los estudios realizados con estos modelos
revelan que las interacciones pueden apoyar los modos de oscilacio´n del siste-
ma acoplado oce´ano-atmo´sfera. Estos modos se asocian principalmente a las
fluctuaciones interanuales entre la fase ca´lida y fr´ıa de El Nin˜o, La Nin˜a y las
variaciones correspondientes en la Oscilacio´n del Sur.
Estudios recientes han mostrado que el patro´n convencional de El Nin˜o, carac-
terizado por una lengua ca´lida de agua a lo largo del Pac´ıfico oriental tropical,
se esta´ volviendo menos frecuente. Un nuevo tipo de El Nin˜o, caracterizado
por una regio´n de oce´ano ca´lido con forma de herradura en el Pac´ıfico central
flanqueada por aguas inusualmente fr´ıas, se ha vuelto progresivamente ma´s
comu´n. El nuevo Nin˜o ha sido denominado “Modoki”(Ashok et al., 2007), un
te´rmino japone´s que significa “similar, pero diferente”.
En el an˜o 2009, un grupo de investigadores (Yeh et al., 2009), analizaron un
conjunto de modelos clima´ticos para evaluar con que frecuencia este nuevo
feno´meno clima´tico se produc´ıa en comparacio´n con el tipo convencional de El
Nin˜o bajo varios escenarios de calentamiento global. Los resultados muestran
que se espera que el “Modoki”sea cinco veces ma´s frecuente avanzado el siglo
XXI. Los autores concluyen que tal frecuencia de episodios de El Nin˜o en el
Pac´ıfico central podr´ıa influir de forma especial sobre el clima global y conducir
a mayores sequ´ıas en la India y Australia.
Hoy en d´ıa el Feno´meno de El Nin˜o (FEN), es un tema de intere´s para el me-
joramiento de los prono´sticos de los modelos clima´ticos, el FEN es un tema de
intenso estudio debido a su presencia activa en las anomal´ıas clima´ticas que
afectan a casi todo el planeta. En el Peru´, el impacto de los eventos severos de
1982-83 y 1997-98 produjeron pe´rdidas econo´micas de 11.6 % y 6.2 % del PBI,
respectivamente (MEF, 2011).
1.2. Objetivo general
Evaluar la prediccio´n de las Anomal´ıas de la Temperatura Superficial del
Mar (ATSM), realizada por el modelo CFS en sus dos versiones, frente a la
costa de Sudame´rica usando te´cnicas estad´ısticas simples.
1.3. Objetivos espec´ıficos 5
1.3. Objetivos espec´ıficos
Validar el prono´stico de las anomal´ıas de TSM del modelo nume´rico
clima´tico CFS en las regiones Nin˜o 1+2, Nin˜o 3, Nin˜o 3.4 y Nin˜o 4.
Evaluar otras variables clima´ticas (CCO, PI15◦C. NMM) como posibles
predictores para la mejora del prono´stico de TSM.
Evaluar los posibles cambios temporales en la performance del modelo
CFS y analizar las posibles causas de estos cambios.
1.4. Hipo´tesis
Es posible que el prono´stico de las dos versiones del modelo CFS sea me-
jor para las regio´n central del oce´ano Pac´ıfico central, comparada con la
regio´n este del Pac´ıfico ecuatorial probablemente debido a la proximidad
al continente o por otras condiciones.
El modelo CFS tiene otras variables o indicadores oceanogra´ficos que nos
pueden ayudar en la prediccio´n de la anomal´ıa de TSM, los coeficientes
de correlacio´n de anomal´ıa de TSM (SST) con anomal´ıas de NMM, CCO
y PI15◦C y es probable que nos ayude en la estimacio´n de datos diferentes
a los que se espera.
Figura 1.1: Regiones El Nin˜o en el Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial. (Fuente: NOAA)
6 Cap´ıtulo 1. Introduccio´n
Tabla 1.1: Regiones Este y Oeste del Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial
Regio´n Latitud Longitud
Pacifico 5◦N a 5◦S 120◦E a 80◦W
Pac´ıfico Oeste 5◦N a 5◦S 120◦E a 155◦W
Pac´ıfico Este 5◦N a 5◦S 155◦W a 80◦W
Tambie´n se hace el estudio de la TSM desde la superficie hasta una pro-
fundidad determinada con ello se determina el contenido de calor en el oce´ano.
Cap´ıtulo 2
Fundamento Teo´rico
Debido a que durante el feno´meno El Nin˜o existe una fuerte interaccio´n
entre el oce´ano y la atmo´sfera, en este cap´ıtulo se hara´ la descripcio´n de las
variables que actuan durante el evento.
2.1. Oce´ano Pac´ıfico Ecuatorial
Los procesos ecuatoriales son el centro de comprensio´n de la influencia del
oce´ano en la atmo´sfera, y dominan las fluctuaciones interanuales en los patro-
nes clima´ticos globales.
Las regiones ecuatoriales del oce´ano reciben gran cantidad de calor provenien-
te de la radiacio´n solar es por ello su importancia para el clima de la tierra
como fuente de la evaporacio´n del agua. Cuando el agua se condensa en forma
de lluvia libera tanto calor que estas a´reas son el motor principal que im-
pulsa la circulacio´n atmosfe´rica (Glantz, 1996). El Oce´ano Pacifico Ecuatorial
(OPE) es la mayor superficie del oce´ano antes que el oce´ano ecuatorial I´ndico
y Atla´ntico. La ubicacio´n geogra´fica del OPE se encuentra entre los meridianos
de 120◦E a 80W◦ y en los paralelos 10◦S a 10◦N es equivalente a una superficie
de 160◦ por 20◦.
La fuente de energ´ıa para las corrientes oce´anicas ecuatoriales son los vien-
tos alisios que son fuertes y constantes, imparten gran energ´ıa en el OPE a
trave´s de la fuerza del esfuerzo del viento. La fuerza de los alisios del hemisferio
sur es superior a los alisios del hemisferio norte. Los vientos alisios del sureste
7
8 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
(SE) y del noreste (NE) confluyen en una regio´n llamada zona de convergencia
intertropical (ZCIT) que es una franja de baja presiones ubicada en la zona
ecuatorial de todo el planeta, a causa de altas temperaturas las masas de ai-
re son forzadas a ascender hasta la troposfera superior originando abundante
nubosidad y fuertes precipitaciones. La ZCIT se encuentra cerca del ecuador
pero su posicio´n varia significativamente, una de las causas es la variacio´n es-
tacional. Durante el verano austral los vientos alisios del NE son dominantes
en toda la regio´n norte del ecuador, mientras que durante el verano boreal los
vientos alisios del SE penetran en el hemisferio norte hasta los 11◦N aproxi-
madamente (Waliser and Gautier, 1993), por lo tanto, la ZCIT se desplaza al
norte del ecuador en el verano boreal y al sur del ecuador en el verano austral,
vale decir que este desplazamiento es menor al anterior.
El OPE tiene una capa superficial de agua ca´lida sobre aguas ma´s profun-
das y fr´ıas, la TSM es ma´s ca´lida en el oeste debido a la acumulacio´n de las
aguas calentadas por la radiacio´n solar que son arrastradas por la Corriente
Ecuatorial, la TSM en el este del oce´ano Pac´ıfico es menor debido a la incur-
sio´n de aguas sub-superficiales fr´ıas, provocada por la divergencia superficial
generada por los vientos alisios (Wyrtki, 1963).
La capa de mezcla (es una capa superficial del oce´ano en donde sus pro-
piedades f´ısicas, temperatura, densidad, salinidad y presio´n permanecen apro-
ximadamente constantes con la profundidad) es profunda en el oeste y poco
profunda en el este, en la estructura vertical del oce´ano Pac´ıfico ecuatorial
se genera una disminucio´n de la profundidad de las isotermas en la direccio´n
Oeste-Este.
2.2. Propiedades F´ısicas del Oce´ano
El agua de mar es una solucio´n de sales, sus propiedades f´ısicas var´ıan de
acuerdo con la cantidad de sales que contenga. El agua constituye el 96.5 % de
la masa del oce´ano, los otros 3.5 % lo constituyen part´ıculas en suspensio´n y
sales disueltas. Entre las principales propiedades f´ısicas tenemos:
2.2. Propiedades F´ısicas del Oce´ano 9
2.2.1. Temperatura Superficial del Mar
Es un para´metro muy importante y uno de los ma´s fa´ciles de medir (Pickard
and Emery, 1990). Las variaciones de la TSM esta´n relacionadas, fundamen-
talmente, con la absorcio´n de la radiacio´n solar, la circulacio´n atmosfe´rica,
las corrientes superficiales, los afloramientos costeros, los hundimientos y mo-
vimientos advectivos. El conocimiento actual de la TSM y sus variaciones a
escalas estacionales e interanuales contribuye a la prediccio´n de las condiciones
del oce´ano, y en particular, de los feno´menos El Nin˜o y La Nin˜a.
2.2.2. Isotermas
Se le llama a la l´ınea que tiene el mismo valor de temperatura o temperatura
constante en el mismo tiempo en el oce´ano o en la atmo´sfera.
2.2.3. Termoclina
El oce´ano Pac´ıfico, a grandes rasgos, se caracteriza por: 1) una capa somera,
la cual es ca´lida y homoge´nea; 2) otra profunda, fr´ıa y estratificada; y 3) un
nivel de transicio´n entre e´stas, la que se denominada termoclina: Esta u´ltima
regio´n tiene la particularidad de mostrar un cambio brusco de la temperatura
con la profundidad, por lo que la estratificacio´n es intensa (Glantz, 1996). En
el Pac´ıfico ecuatorial occidental, la termoclina se encuentra aproximadamente
a 200 metros de profundidad, asociado a una acumulacio´n de aguas ca´lidas
en ese sector, mientras que en el Pacifico ecuatorial oriental, la termoclina se
encuentra a poco menos de 50 metros de profundidad debido a la surgencia.
2.2.4. Contenido de Calor
Es la integracio´n vertical de la temperatura del oce´ano desde la superficie
hasta una profundidad determinada (en ingle´s, oceanheat OH) se calcula a
partir del modelo derivado vertical de perfiles de temperatura utilizando la
ecuacio´n:
CCO = ρCp
∫ z
0
Tdz (2.1)
10 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
Donde ρ es la densidad del agua de mar 1027 kg m-3, Cp es el calor es-
pecifico a presio´n constante 4181 J/◦K-kg, T es la temperatura en cada nivel
de profundidad (unidades Kelvin), z es la profundidad. En nuestro caso, la
integracio´n se realiza para la capa superficial de 300 m de profundidad.
2.2.5. Altura del Nivel del Mar
La altura del mar o nivel medio del mar es el promedio de la medicio´n de
los pleamares y bajamares de planeta. En el presente trabajo, esta variable
es de intere´s para ver el incremento y la disminucio´n del nivel del mar en el
oce´ano Pac´ıfico este y oeste durante el evento El Nin˜o, tambie´n es importante
para evaluar el nivel del mar del como consecuencia del calentamiento global.
2.2.6. Corrientes Marinas
Son masas de agua con desplazamientos propios dentro de los oce´anos con
profundidades diversas y con determinadas direcciones. Se generan por dife-
rencias de temperatura y salinidad entre masas de agua, los vientos, rotacio´n
de la tierra, etc. En el oce´ano Pac´ıfico ecuatorial encontramos la corriente No-
recuatorial, que esta´ al oeste entre 10◦ y 20◦ de latitud norte, que transporta
el agua desde continente americano hasta Asia, y que forma el brazo sur del
vo´rtice. La corriente de Japo´n o de Kuroshio , empieza en Taiwan y corre a
lo largo de Japo´n, en direccio´n noreste. La corriente de California deriva de
la corriente del Pac´ıfico Norte y se dirige hacia el sur. Al venir del norte, sus
aguas son relativamente fr´ıas si las comparamos con las de la costa este de
los Estados Unidos. Adema´s, se producen surgencias (upwelling) de aguas ma´s
profundas y fr´ıas, debidas a los vientos dominantes del nordeste y a las fuer-
zas de Coriolis, que traen a la superficie sedimentos ricos en nutrientes. La
corriente Surecuatorial, que fluye de este a oeste entre los 5◦ de latitud norte
y los 20◦ de latitud sur. Al llegar a las costas australianas toma direccio´n sur,
formando la corriente del Este de Australia.
La corriente del Peru´ o corriente de Humboldt es una corriente de agua fr´ıa
que recorre las costas de Chile y de Peru´ (Glantz, 1996), en direccio´n noroeste,
dirigie´ndose hacia el ecuador. Es una de las mayores surgencias (upwellings)
oce´anicas, lo que, como en el caso de la corriente de California, aporta muchos
nutrientes y permite mantener una abundancia extraordinaria de vida marina.
2.2. Propiedades F´ısicas del Oce´ano 11
Esta surgencia ocurre todo el an˜o en las costas del Peru´, pero solamente du-
rante la primavera y el verano al norte de Chile, debido al desplazamiento del
centro de las altas presiones subtropicales durante el verano. Perio´dicamente,
esta surgencia se ve interrumpida por el feno´meno de El Nin˜o. La corriente
de Humboldt tiene una considerable influencia en el clima de Peru´ y de Chile,
limita la evaporacio´n de las aguas, teniendo como consecuencia la aridez del
norte de Chile y de las zonas costeras de Peru´ .
La contracorriente ecuatorial fluye de oeste a este a unos 5◦ de latitud norte.
Es el resultado del balance de las corrientes Norecuatorial y Surecuatorial, que
transportan agua hacia el oeste. Esta contracorriente ecuatorial se intensifica
durante los an˜os del feno´meno El Nin˜o.
2.2.7. Salinidad
La salinidad es la cantidad total de material disuelto en gramos en un
kilogramo de agua de mar, as´ı la salinidad es una cantidad adimensional. En
te´rmino medio la salinidad durante gran parte del agua de los oce´anos es
de 34,60 a 35 partes por cada kilo de agua, el u´ltimo valor tipico en mar
abierto (Perianez, 2010) . El incremento de la temperatura del mar genera la
evaporacio´n y finalmente la salinidad se incrementa caso opuesto ocurre en las
regiones pro´ximas a desembocaduras de r´ıos o zonas del oce´ano donde recibe
lluvias.
2.2.8. Surgencia o afloramiento
Wyrki preciso´ la definicio´n de afloramiento como un movimiento ascen-
dente, mediante el cual las aguas, procedentes de capas subsuperficiales, son
llevadas a la superficie del mar y alejadas del a´rea mediante flujos horizontales
(Wyrtki, 1963). Esta agua fr´ıa se caracteriza por ser rica en nutrientes, la cual
es aprovechada por especies las marinas.
2.2.9. Vientos Alisios
Son vientos superficiales que soplan sobre el oce´ano en cada uno de los
hemisferios, en las zonas tropicales hacia el ecuador (0◦ a 30◦ de latitud). En
condiciones normales, la presio´n atmosfe´rica en el ecuador es inferior a la de
12 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
los tro´picos y por tanto, el aire tiende a circular de norte a sur (en el hemisferio
norte) y de sur a norte (en el hemisferio sur), al combinarse con la rotacio´n de
la Tierra, la direccio´n resultante en que soplan es de noreste a suroeste en el
hemisferio norte, y de sureste a noroeste en el hemisferio sur (Glantz, 1996).
2.2.10. Ondas en el Oce´ano
Las ondas que se encuentran por debajo de la superficie del oce´ano, son
denominadas ondas internas, durante los eventos Nin˜o se hace el estudio de las
ondas Kelvin y las Onda Rossby. Las ondas Kelvin se originan por los vientos
que soplan sobre la superficie del oce´ano desde el occidente a lo largo del
ecuador. Antes que se desarrolle un evento ca´lido, los vientos alisios se debilitan
sobre el Pacifico ecuatorial, generando ondas Kelvin que provocan el descenso
de la termoclina entre 20 y 30 metros aproximadamente en su propagacio´n e
incremento del nivel del mar en el OP oriental. La onda Kelvin tarda entre dos
meses y medio y tres meses en recorrer la cuenca del Pacifico (Cane, 1986),
al llegar a la costa de Sudame´rica, genera las ondas Kelvin costeras que se
propagan al norte y al sur del continente. La teor´ıa lineal indica que cuando
una Onda Kelvin incide en el l´ımite oriental, su reflexio´n esta´ compuesta de la
suma de un nu´mero infinito de ondas, llamadas ondas de Rossby (Cane, 1986),
que dependen de su latitud, las ma´s ra´pidas son las que se propagan cerca al
ecuador con una velocidad tres veces menor que las ondas Kelvin.
2.3. Corriente El Nin˜o, El Nin˜o y la Oscilacio´n
Sur
Inicialmente el te´rmino El Nin˜o se utilizo´ para nombrar una corriente mari-
na de aguas ca´lidas que se desplazaba de norte a sur frente a las costas ecuato-
rianas y peruanas (Carranza, 1891; Glantz, 1996; Voituriez, 2000). El te´rmino
tiene muchos siglos de utilizarse, pra´cticamente desde 1578 . Posteriormente,
la comunidad cient´ıfica internacional se percato´ de que en ciertas ocasiones el
calentamiento no ocurr´ıa u´nicamente frente a las costas peruanas, sino que se
produc´ıa sobre una gran extensio´n del oce´ano Pac´ıfico ecuatorial, feno´meno al
que se le denomino´ El Nin˜o, en su acepcio´n contempora´nea. Actualmente El
Nin˜o se refiere a este calentamiento de gran escala que se produce en el oce´ano
2.3. Corriente El Nin˜o, El Nin˜o y la Oscilacio´n Sur 13
Pac´ıfico ma´s que a la corriente marina ca´lida que anualmente aparece frente a
las costas del Peru´ y del Ecuador. Los primeros intentos por entender; la varia-
bilidad del clima se dio a finales del siglo XIX. Sir Gilbert Walker se convirtio´
en el Director General del Observatorio en la India en 1904, poco despue´s de la
hambruna de 1899, como consecuencia de la ausencia de los monzones. Walker
llego a la India para predecir las variaciones interanuales de los monzones, una
actividad iniciada por sus predecesores despue´s de la sequ´ıa catastro´fica y la
hambruna de 1877. Es muy probable que Walker no tendr´ıa idea que tanto
1877 y 1899 eran an˜os de abundancia de la costa del Peru´, Walker no tendria
conocimiento acerca de El Nin˜o pero, sab´ıa de las pruebas de las fluctuaciones
de la presio´n en el oce´ano I´ndico y el Pac´ıfico central oriental, es decir las
observaciones mostraron que en el an˜o en que la presio´n en superficie en Aus-
tralia era en promedio mas baja que lo normal, en el oce´ano Pac´ıfico central
era mas alta que lo normal. Este ascenso y descenso de presio´n con periodos de
dos a cuatro an˜os, se denomino Oscilacio´n del Sur (Philander, 1989). La pro-
puesta de una relacio´n f´ısica entre las variaciones interanuales oceanogra´ficas
y meteorolo´gicas en el Pac´ıfico tropical (Bjerknes, 1969), explico´ co´mo el aire
seco impacta en el agua fr´ıa del Pac´ıfico tropical oriental, y fluye hacia el oeste
a lo largo del ecuador, como parte de los vientos alisios. El aire es calentado
y humedecido mientras se propaga hacia el occidente del OP tropical, ya que
se propaga sobre agua ca´lida, donde se levanta imponente en las nubes de llu-
via. El flujo de retorno en la tropo´sfera superior cierra esta celda, denominada
circulacio´n de Walker (Bjerknes, 1969), el gradiente de temperatura en la su-
perficie del mar (el agua fr´ıa frente a Peru´ y el agua caliente en el occidente
del Pac´ıfico tropical) son necesarias para el gradiente de presio´n atmosfe´rica
que conducen la circulacio´n de Walker. Un calentamiento de la regio´n oriental
tropical del oce´ano Pac´ıfico se debilita la circulacio´n de Walker y las causas de
la conveccio´n zonal de fuertes lluvias al moverse hacia el este, desde el oeste
hacia el centro y oriente del Pac´ıfico tropical. En otras palabras, la Oscilacio´n
del Sur es causada por las variaciones interanuales de temperatura superficial
del mar de la zona del Pac´ıfico tropical. Recientes ca´lculos realistas con mo-
delos de circulacio´n general de la atmo´sfera lo confirman (Philander, 1989).
Posteriormente se encontro´ que la ocurrencia del feno´meno ENOS no se limi-
taba a las regiones tropicales del oce´ano Pacifico, sino que pod´ıan afectar el
clima de regiones distantes llamando a estos cambios Teleconexiones (Flohn
14 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
and Fleer, 1975).
2.4. La Nin˜a
El feno´meno la Nin˜a (Philander, 1989) toma ese nombre porque manifiesta
condiciones opuestas al FEN, suele ir acompan˜ado del descenso de las tempe-
raturas y aumento de la presio´n a nivel del mar junto a las costa de Ame´rica
del sur, los vientos alisios se intensifican frente a la costa oeste de sudame´rica,
acumulando aguas ca´lidas en el oeste del OP, provocando el fortalecimiento
de la surgencia frente a las costas de Ecuador, Peru´ y norte de Chile, como
consecuencia la Nin˜a provoca ausencia de lluvias en la costa norte del Peru´ y
lluvias en la sierra central y sur del Peru´ (Lagos et al., 2008; Lavado-Casimiro
and Espinoza, 2014).
La figura 2.1 a) muestra algunas de las caracter´ısticas ocea´nicas y atmosfe´ri-
cas del feno´meno de El Nin˜o: las precipitaciones se desplazan hacia el centro del
oce´ano. En condiciones normales, Figura 2.1 b) las precipitaciones se producen
sobre Indonesia. En la figura 2.1 c), se observa intensificasion de los vientos
alisios (direccio´n oeste), la termoclina ma´s superficial y las precipitaciones al
oeste de Indonesia.
Figura 2.1: a) Condiciones El Nin˜o, b) Condiciones normales, c) Condiciones La Nin˜a.
(Fuente: NOAA)
2.5. El Nin˜o Modoki
La existencia de un nuevo tipo de evento, denominado El Nin˜o Modoki
(Ashok et al., 2007) que se representa con el incremento de la TSM en el
oce´ano pac´ıfico ecuatorial central, ma´s no en la costa de Peru´. Se puede decir
2.6. Feno´meno El Nin˜o y su impacto en el Peru´ 15
que este tipo de Nin˜o es casi desapercibido en la regio´n Nin˜o 1+2 y se ha
vuelto comu´n desde el an˜o 1999, Modoki es una palabra japonesa que significa
“similar pero diferente”
Figura 2.2: a) Condiciones El Nin˜o, b) Condiciones El Nin˜o Modoki, c) Condiciones La
Nin˜a, d) Condiciones La Nin˜a Modoki. (Fuente: Ashok and Yamagata 2009)
2.6. Feno´meno El Nin˜o y su impacto en el
Peru´
Durante la presencia de aguas anormalmente calientes en el Pac´ıfico tropi-
cal asociadas al feno´meno de “El Nin˜o”, el efecto del mar en la atmosfera es
ma´s evidente. La estructura te´rmica en la capa de inversio´n cambia notable-
mente. Cuando la temperatura superficial del mar supera los 25.5◦C, la capa
de inversio´n se debilita completamente y la atmo´sfera pasa a una condicio´n
casi inestable (Woodman, 1999).
Otros efectos de “El Nin˜o”, en la atmo´sfera como se vera ma´s adelante,
son las excesivas lluvias en algunas regiones de nuestro planeta y sequias en
otras. Las grandes precipitaciones que se han observado en el norte del Peru´ a
16 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
comienzos de 1983, por ejemplo, se deben a la presencia de altas temperaturas
en el mar, al desplazamiento hacia el ecuador de la Banda de Convergen-
cia Intertropical (BCIT) (banda de nubes que se extiende paralelamente y al
norte del ecuador) y al debilitarse de la circulacio´n ecuatorial de Walker. El
desplazamiento de la BCIT afecta la distribucio´n latitudinal de las a´reas de
precipitacio´n, dando como resultado a´reas con exceso de precipitacio´n y a´reas
con sequias.
2.7. Modelos Acoplados para el prono´stico del
ENSO
En las u´ltimas tres decadas se han desarrollado un gran nu´mero de mode-
los acoplados (Oce´ano-Tierra-Atmo´sfera) para entender y predecir el ENSO.
Estos modelos van desde los ma´s simples a los ma´s complejos: los primeros
usualmente involucran una o dos variables dependientes y describen la f´ısica
ba´sica del ENSO (por ejemplo los modelos del Oscilador Retardado y del Osci-
lador Carga-Descarga). Un nivel ma´s complejo son lo modelos dina´micos, que
consisten de un modelo de circulacio´n general del oce´ano acoplado a un mo-
delo de circulacio´n general atmosfe´rico. Zebiak y Cane en 1987 presentaron el
primer modelo acoplado para explicar las regiones de precipitacio´n persistente
sobre las aguas ma´s calidas, los vientos superficiales provenientes del oeste al
este, los procesos que cambian la TSM en la capa superficial del oce´ano y los
efectos de los vientos sobre la profundidad de la termoclina.
2.7.1. El Oscilador Retardado
La teor´ıa del Oscilador Retardado fue propuesta por (Battisti and Hirst,
1989; Suarez and Schopf, 1988). Si las anomal´ıas positivas del viento persiten
por varios meses (vientos del oeste) sobre el OPE y las anomal´ıas de los vientos
de este se debilitan (vientos alisios), una sucesion de intensas ondas Kelvin se
propagan hacia el este coincidiendo con el movimiento de las ondas Rossby
que viajan hacia el oeste. La serie de ondas de Kelvin lleva al calentamiento
ano´malo del Pac´ıfico central y oriental, adema´s de sumergir la termoclina en el
este. Al llegar las ondas de Kelvin a las costas americanas se reflejan en ondas
de Rossby ascendentes que se extienden a lo largo de la costa y se desplazan
2.7. Modelos Acoplados para el prono´stico del ENSO 17
hacia el oeste a ambos lados del ecuador.
Las ondas de Rossby que se propagan hacia el oeste a menos de 10 grados
del ecuador constituyen el modo de Rossby ma´s ra´pido y crean una termoclina
menos profunda en el oeste. Las ondas de Rossby de movimientp lento rebotan
en la frontera occidental (el continente mar´ıtimo) y se propagan hacia el este en
forma de ondas de Kelvin de afloramiento que elevan la termoclina en el oce´ano
oriental. Una onda de Rossby ocea´nica tarda aproximadamente ocho meses en
atravesar el Pac´ıfico. Por lo tanto, el ciclo oscilatorio invertira´ el calentamiento
inicial de la superficie del mar aproximadamente seis meses despue´s de su
comienzo. Son estas ondas las que permiten la retroalimentacio´n negativa que
provoca los cambios entre una fase ca´lida y una fr´ıa.
Esta´ oscilacio´n muestra la alternancia de la fase fr´ıa y ca´lida relacionando con
el ciclo del ENOS.
Sin embargo, oscilaciones directas realizadas durante El Nin˜o 1997-1998 en
el OPE, no mostraron que ondas de Kelvin de subsidencia, generadas por la
reflexio´n de ondas de Rossby, hayan dado inicio a este evento.
2.7.2. El Oscilador de Carga-Descarga
Este modelo conceptual fue propuesto por (Jin, 1997) donde explica las
fases de decaimiento de los eventos El Nin˜o y La Nin˜a. Para el caso de los
eventos El Nin˜o son el resultado de la ganancia de calor en la capa de mezcla
del OPE. El proceso de recarga, a partir de la convergencia ano´mala de agua
hacia el Pac´ıfico Ecuatorial (PE), ser´ıa el responsable de terminar un evento La
Nin˜a, preparando la condicio´n para un evento El nin˜o. Mientras que para los
eventos Nin˜a ocurren condiciones opuestas a las mencionadas, se inicia con la
pe´rdida de calor en la capa de mezcla del OPE. El proceso de descarga, a partir
de la divergencia ano´mala de agua desde el PE, ser´ıa responsable de terminar
un evento Nin˜o. De esta manera, las anomal´ıas del volumen de contenido de
calor (VCC), o profundidad de la termoclina ecuatorial, presentan una relacio´n
de cuadratura con las anomal´ıas de la TSM en el Pacifico Ecuatorial Central
(Regio´n Nin˜o 3).
18 Cap´ıtulo 2. Fundamento Teo´rico
2.8. La Oscilacio´n Decadal del Pac´ıfico ODP
La Oscilacio´n Decadal el Pac´ıfico ODP (Pacific Decadal Oscillation PDO
por sus siglas en ingle´s) es descrito como un patro´n de la temperatura en el
oce´ano Pac´ıfico principalmente en el Pac´ıfico Norte, comparando con El Nin˜o
Oscilacio´n del Sur (ENOS) que afecta al Pac´ıfico Tropical y con menor tiempo
de fluctuaciones. Como se ha visto con lo ma´s conocido del ENOS, los extre-
mos en el patro´n ODP esta´n marcados por las variaciones generalizadas en la
cuenca del Pac´ıfico y el clima de Ame´rica del Norte (Mantua and Hare, 2002).
En paralelo con el feno´meno ENOS, las fases extremas de la ODP se han clasi-
ficado como ca´lidas y fr´ıas, segu´n la definicio´n de anomal´ıas de la temperatura
del oce´ano en el noreste y el Oce´ano Pac´ıfico tropical. Cuando la TSM es anor-
malmente fr´ıo en el interior del norte del Pac´ıfico y ca´lido a lo largo de la costa
del Pac´ıfico, y cuando las presiones del nivel del mar son inferiores a la media
en el Pac´ıfico Norte, la ODP tiene un valor positivo (Figuras 2.3, izquierda).
Cuando los patrones de anomal´ıas del clima se invierten, con anomal´ıas de
TSM ca´lidas en las anomal´ıas de TSM interiores y fresco a lo largo de la costa
de Ame´rica del Norte, o por encima de la presio´n promedio del nivel del mar
en el Pac´ıfico Norte, la ODP tiene un valor negativo (Figuras 2.3, derecha). La
Oscilacio´n Decadal del Pac´ıfico (ODP) es una fluctuacio´n del oce´ano a largo
plazo del Oce´ano Pac´ıfico. La ODP crece y decrece aproximadamente cada 20
a 30 an˜os (Figura 2.4).
Figura 2.3: Fase ca´lida de la ODP (izquierda) y fase fr´ıa (derecha). (Fuente:
JISAO)
2.8. La Oscilacio´n Decadal del Pac´ıfico ODP 19
Figura 2.4: Oscilacio´n decadal en el oce´ano Pac´ıfico. (Fuente: NOAA)
Cap´ıtulo 3
Modelos Nume´ricos Clima´ticos
3.1. Introduccio´n
El comportamiento del oce´ano y la atmo´sfera esta´ regido por ecuaciones
matema´ticas derivadas del principio de continuidad, de la ecuacio´n de Navier-
Stokes (Segunda Ley de Newton) y de las ecuaciones de la termodina´mica. Para
ello se realizan aproximaciones para que su solucio´n sea computacionalmente
posible. Esta´s aproximaciones son fuente importante de error en los modelos,
que se presentan como errores en la representacio´n del clima en promedio, los
ca´lculos de los modelos son efectuados en supercomputadoras. La cantidad de
ca´lculos es determinada por la resolucio´n del modelo, el nu´mero de dimensio-
nes y tiempo de prono´stico.
La resolucio´n espacial del modelo, especifica que tan grande es el grillado (en
grados de latitud y longitud o en kilometros o en millas) de las celdas de la
cuadr´ıcula en un modelo (Figura 3.1); mientras ma´s pequen˜o es el espacia-
miento de la grilla ma´s alta es la resolucio´n y demandar´ıa mayor potencial de
co´mputo. La resolucio´n temporal, se refiere al taman˜o de los pasos de tiem-
po utilizados en los modelos, si se incrementa el nu´mero de pasos de tiempo
(d´ıas, meses) el nu´mero de ca´lculos seria mayor y se necesitar´ıa tambie´n mayor
potencial de computo.
20
3.2. Ecuaciones de la Atmo´sfera y el Oce´ano 21
3.2. Ecuaciones de la Atmo´sfera y el Oce´ano
Las ecuaciones de las leyes y principio de la F´ısica que gobiernan los pro-
cesos en cada componente del sistema clima´tico, as´ı como los intercambios de
energ´ıa y masa entre ellos se presentan de forma resumida en las siguientes
ecuaciones para el oce´ano y la atmo´sfera.
d
dt
=
∂
∂t
+ ~V .∇
Figura 3.1: Ecuaciones de la Atmo´sfera y el Oce´ano. (Fuente: Universidad de
Cantabria, tema: “Los modelos clima´ticos globales”, julio de 2007)
T: temperatura, Q: flujos de calor, V: vector de velocidad
qi : fraccio´n de agua/ de aire, S : salinidad
f : Ω senφ (Para´metro de coriolis), p : presio´n, ρ : densidad, φ : latitud,
Φ : geopotencial, Cp : calor especifico del aire,
Rd : Cte. del aire, k : coef. de difusio´n, ν : coef. de viscocidad.
22 Cap´ıtulo 3. Modelos Nume´ricos Clima´ticos
3.3. Parametrizacio´n
Existen procesos f´ısicos que actu´an en una escala mucho ma´s pequen˜a que el
intervalo de un gran espacio (cientos de kilo´metros) por ejemplo en la atmo´sfe-
ra, la microf´ısica de nubes y la turbulencia cerca de la superficie; en el oce´ano,
la conveccio´n profunda, mezcla turbulenta vertical, mezcla de remolinos a me-
soescala. Si la f´ısica es completa de estos procesos, por ejemplo, las nubes,
deb´ıan calcularse expl´ıcitamente en cada paso de tiempo y en cada punto
de espacio, la enorme cantidad de datos producidos saturan la computadora.
Estos procesos no pueden ser eliminados, por lo que la simplificacio´n de las
ecuaciones se desarrolla para representar el efecto bruto de los muchos procesos
a pequen˜a escala dentro de un espacio o grilla con la mayor precisio´n posible.
Este enfoque se denomina parametrizacio´n. Hay un monto´n de investigacio´n
que se va a encontrar formas mejores y ma´s eficientes para incorporar estos
procesos a pequen˜a escala en los modelos clima´ticos.
Figura 3.2: Representacio´n de un modelo computacional global de la atmo´sfera
de la tierra. (Fuente: NOAA)
3.4. Condiciones iniciales y de frontera 23
3.4. Condiciones iniciales y de frontera
Son los datos observados de las variables meteorolo´gicas y oceanogra´ficas
que dan el inicio a la dina´mica del modelo teniendo como resultado los prono´sti-
cos, los errores que existan en los datos utilizados para definir estas condiciones
(por ejemplo datos de temperatura de mar) afectara´n negativamente los resul-
tados finales.
3.5. Errores y validacio´n de los modelos.
Los modelos nume´ricos, por necesidad, emplean una variedad de aproxi-
maciones que pueden no ser apropiadas para algu´n feno´meno de intere´s, y son
por lo tanto, fuentes de error. La principal fuente de error es la baja resolucio´n
por lo cual los efectos sobre el clima de aspectos de escala local (por ejemplo
valles interandinos, afloramiento costero) no son correctamente representados.
La validacio´n de los modelos clima´ticos consiste en comparar anal´ıticamente
los resultados de los modelos con los datos observados. Esto permite identifi-
car deficiencias en los modelos, lo cual orienta el esfuerzo de los investigadores.
Despue´s de identificar los errores en los modelos no es un trabajo fa´cil dar
solucio´n a ello.
3.6. Barrera de Predictibilidad
La predictibilidad es la capacidad que existe para pronosticar las condicio-
nes clima´ticas en el futuro, un ejemplo es la predictibilidad de El Nin˜o y la
Oscilacio´n del Sur (ENSO). Para este feno´meno se asocia principalmente la
variable de la TSM en el OPE, para su fase ca´lida (El Nin˜o) y para su fase
fr´ıa (La Nin˜a). El prono´stico del ENSO ha evolucionado en los ultimos an˜os, lo
cual hace posible anticipar su ocurrencia con meses de anticipacio´n observando
los prono´sticos de las anomal´ıas de TSM.
Una de las principales fuentes de error en la predictibilidad es el error de in-
certidumbre (tambie´n conocido como “Ruido”) de las condiciones iniciales del
modelo. Los estudios realizados por (Kirtman, 2003; Lorenz, 1965), han de-
mostrado que la previsibilidad con condiciones meteorolo´gicas imprecisas se
convertira´n en el futuro en errores, y estos errores se incrementan en relacio´n
24 Cap´ıtulo 3. Modelos Nume´ricos Clima´ticos
al tiempo de prono´stico, la estimacio´n de su influencia es dif´ıcil de estimar.
Es importante mencionar que para la fase del ENOS puede tener una influen-
cia a la limitacio´n temporal en los prono´sticos debido al ruido estoca´stico del
oce´ano y la atmo´sfera, esta influencia en los modelos es dif´ıcil de estimar. Por
ejemplo, si asumimos un modelo perfecto con condiciones iniciales casi perfec-
tas, la prediccio´n no puede ser perfecta debido a los procesos estoca´sticos en
la naturaleza (Shukla and Kinter, 2006). Muchos planes de prediccio´n gene-
ralmente, muestran una disminucio´n o declinacio´n significativa en la habilidad
del prono´stico para la primavera boreal (meses de destino) con la recuperacio´n
aparente de la habilidad en los ciclos posteriores de la llamada tambie´n barrera
previsibilidad primaveral (para el hemisferio norte). La causa de esta´ barrera
no es todav´ıa conocida del todo, y varias hipo´tesis se han discutido. Ciertos
autores sugirieron que puede ser un resultado de acoplamiento relativamente
de´bil entre el oce´ano y atmo´sfera durante la primavera boreal (Battisti and
Hirst, 1989; Blumenthal, 1991; Goswami and Shukla, 1991; Zebiak and Cane,
1987). El ciclo estacional del oce´ano tropical, provoca que en primavera boreal
el gradiente de la temperatura del mar entre la costa oeste y este del Oce´ano
Pac´ıfico sea mı´nimo. Esto disminuye la influencia del oce´ano sobre la atmo´sfera
lo que le da ma´s libertad a la misma y por ende se torna ma´s cao´tica y dif´ıcil
de predecir.
3.7. Modelo Climate Forecast System (CFS)
Las dos versiones del modelo acoplado Sistema de Prono´stico Clima´tico
(CFSv1 y CFSv2, por sus siglas en ingle´s), se desarrollaron en el centro de
prediccio´n clima´tica CPC de la NOAA. El modelo CFSv1 inicio su actividad
en el an˜o 2004 (Saha et al., 2006) y el CFSv2 en el an˜o 2011 (Saha et al.,
2014). En ambas versiones del modelo, un conjunto de previsiones inician en
tiempos diferentes para cada prono´stico. Las condiciones iniciales para CFSv1
son de NCEP-DOE Reanalysis 2 (R-2), (Kanamitsu and Potter, 2002) y del
sistema de asimilacio´n de datos ocea´nicos globales Global Ocean Data Assi-
milation System (GODAS) (Behringer and Xue, 2004). En el modelo CFSv2
las condiciones iniciales son CFSR (Saha et al., 2010). El acoplamiento del
modelo CFS esta´ integrado por el modelo atmosfe´rico sistema de prono´stico
global Global Forecast System (GFS)(Moorthi and P. Caplan, 2001), para el
3.7. Modelo Climate Forecast System (CFS) 25
CFSv1 se utilizo´ la versio´n del an˜o 2003 y para el CFSv2 la versio´n del an˜o
2009; para el oce´ano se utilizo´ el modelo ocea´nico modular Modular Oceanic
Model (MOM), descrito en el art´ıculo de (Pacanowski and Griffies, 1999), para
el CFSv1 se utilizo´ MOM3 y para el CFSv2 se usa la versio´n MOM4.
Los prono´stico del CFS consiste en una integracio´n de 9 leads (meses) de
prono´stico para la versio´n 1 del CFS (Figura 3.2) y 10 leads de para la ver-
sio´n 2 del CFS, con condiciones iniciales correspondientes a cada uno de 12
los meses naturales sobre un periodo de aproximadamente 28 y 29 an˜os para
este trabajo. Para cada mes inicial, se cuenta con un conjunto (“ensemble”) de
corridas individuales (“miembros”) iniciadas en 15 (CFSv1) y 24 (CFSv2) ins-
tantes distintos alrededor de dicho mes. Las resoluciones horizontal y vertical
son de 2 ◦C y 64 niveles para CFSv1 y de 1 ◦C y 64 niveles para CFSv2. Otra
caracter´ıstica es la inclusio´n de la concentracio´n de dio´xido de carbono fija des-
de el an˜o 1988 para el CFSv1, mientras que en el modelo CFSv2 el dio´xido de
carbono evoluciona con el tiempo. Algunas caracter´ısticas de las versiones de
los modelos CFSv1 y CFSv2 se muestran en la Tabla 3.1. La segunda versio´n
muestra ser mejor que la primera en muchos aspectos. Para realizar el ensemble
en el modelo CFS, las condiciones iniciales para cada mes se dividen en tres
segmentos. Para cada segmento, un solo ana´lisi del oce´ano fue´ utilizado como
condicioo´n inicial y una serie de estados atmosfe´ricos tomados de Reana´lisis
una vez al d´ıa a intervalos cerca de la hora de ana´lisis del oce´ano. Se utilizaron
como condiciones iniciales los siguientes d´ıas del mes.
Segmento 1: 9,10, 11, 12, 13
Segmento 2: 19, 20, 21, 22, 23
Segmento 3: 29, 30, 1, 2, 3
En el segmento 1, las condiciones iniciales para el oce´ano corresponden al
d´ıa 11 del mes dado, y los 5 d´ıas alrededor de este son los cinco estados at-
mosfe´ricos iniciales. Del mismo modo, para el segundo segmento del d´ıa 21 del
mes seria la condicio´n inicial para el oce´ano y los 5 d´ıas para la atmo´sfera,
para el tercer segmento el primer d´ıa del siguiente mes ser´ıa la condicio´n del
oce´ano y los 5 d´ıas para la atmo´sfera. Los datos de las variables meteorolo´gicas
pronosticadas se encuentran en la pa´gina web http://cfs.ncep.noaa.gov/cfs de
CFS-NOAA tambie´n en http://cfs-spim.cdacb.in/cfsv1/monthly/ del Centre
for Development of Advanced Computing, India ; estos datos son mensuales y
se encuentran en formato GRIB.
26 Cap´ıtulo 3. Modelos Nume´ricos Clima´ticos
Tabla 3.1: Resumen de caracteristicas de los modelo CFSv1 y CFSv2
Caracterisrticas CFSv1 CFSv2
Condiciones iniciales R2 y GODAS CFS R
Resolucio´n horizontal T62( 2◦C) T126( 1◦C)
Resolucio´n vertical 64 niveles 64 niveles
Modelo ocea´nico MOM3 MOM4
Modelo atmosfe´rico GFS del an˜o 2003 GFS del an˜o 2009
Ajuste de la concentracio´n Fijado con los niveles Evoluciona con el
de dio´xido de carbono hasta 1988 tiempo
Numero de leads o meses 9 leads o meses 10 leads o meses
de prono´stico
Numero de ensembles 15 24
Figura 3.3: Corridas (miembros) de prono´stico para la regio´n Nin˜o 3.4, ano-
mal´ıas de la TSM de 15 condiciones iniciales (del 9 de abril al 3 de mayo),
figura de la izquierda para el an˜o 1997 y la de la derecha para 1998. Todos los
miembros se muestran en l´ıneas punteadas rojas, la l´ınea promedio es la l´ınea
roja continua, las anomal´ıas observadas se observan en la l´ınea negra continua.
(Fuente: S.Saha et.al. 2006)
Cap´ıtulo 4
Metodolog´ıa
4.1. A´rea de Estudio
Los prono´sticos de las variables oceanogra´ficas f´ısicas estudiadas y anali-
zadas se encuentran en el OPE, para el estudio de la TSM, las regiones selec-
cionadas fueron Nin˜o1+2, Nin˜o3, Nin˜o3.4 y Nin˜o 4. Para las variables NMM,
PI15◦C y CCO las regiones escogidas fueron las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4.
Tambie´n se analizo´ la regio´n del Pac´ıfico este para el CCO. La ubicacio´n de
estas regiones fue´ mencionada y descrita en regiones del OPE en el fundamento
teo´rico.
4.2. Datos de prono´sticos y datos observados
Los datos de prono´sticos para todas las variables (TSM, CCO, NMM y
PI15◦C) fueron tomados de la fuente CFSv1 y CFSv2 de NCEP. Los datos ob-
servados de TSM son del producto de interpolacio´n optima versio´n 2 (Optimun
Interpolation Sea Surface Temperature vertion 2 OISST-v2) (Reynolds et al.,
2002), los cuales provienen de NCEP con resolucio´n de 1◦ por 1◦ se obtienen
mediante ana´lisis objetivos de barcos, boyas y datos de sate´lite que utilizan el
instrumento Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR); los da-
tos de GODAS (Behringer and Xue, 2004) con resolucio´n de 1◦ por 1◦ sera´n
tomados para la comparacio´n como datos observados para las variables CCO,
NMM y PI15◦C.
27
28 Cap´ıtulo 4. Metodolog´ıa
4.3. Procesamiento de datos con herramientas
estad´ısticas.
Los datos clima´ticos de prono´stico y observados fueron tomados de la fuen-
te International Research Institute for Climate and society IRI, el cual es un
instituto que cuenta con datos climatolo´gicos a nivel mundial y los brinda de
manera gratuita v´ıa internet, los archivos para este trabajo se obtuvieron en
formato de archivos binarios, se procesaron con los softwares libres The Grid
Analysis and Display System (GrADS) y GNU Octave.
Los datos de prono´sticos esta´n compuestos por un grupo de “ensembles”, de si-
mulaciones individuales (miembros) iniciados en tiempos ligeramente distintos
de un mes, el nu´mero de “miembros”M o nu´mero de corridas para CFSv1 son
15M y 24M para CFSv2, en este trabajo se hizo promedios para los miembros
en cada versio´n de CFS, tomando cada promedio como valor de comparacio´n
con los datos observados (ver Cap´ıtulo 3.6).
Con los datos de los cuatro indicadores clima´ticos (TSM, CCO, PI15◦C y
NMM) se realizo´ sus respectivas climatolog´ıas y anomal´ıas para las regiones
Nin˜o. En el a´rea de estudio para los periodos entre los an˜os 1982-2009 para
CFSv1 y 1983-2010 para CFSv2, de manera similar tambie´n para los datos
observados de cada variable. Adema´s se hizo las climatolog´ıas y anomal´ıas pa-
ra tres periodos 1982-1990, 1991-2000 y 2001-2009 para la versio´n CFSv1 y
1983-1990, 1991-2000 y 2001-2010 para CFSv2. El nu´mero de climatolog´ıas y
anomal´ıas realizadas para CFSv1 es 9 y para CFSv2 son 10, ello dependio´ del
nu´mero de leads.
Se realizaron series de tiempo mensuales con la anomal´ıa de cada lead del
prono´stico con las condiciones observadas para cada variable (TSM,NMM,
PI15◦C y CCO) en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4, para un mejor ana´lisis
en todas las series de tiempo se incluye la diferencia de la serie pronosticada y
observada.
El siguiente proceso es estimar los Coeficientes de Correlacio´n (CC), la cual es
una distribucio´n bidimensional y ocurre cuando dos variables guardan algu´n
tipo de relacio´n.
4.3. Procesamiento de datos con herramientas estad´ısticas. 29
4.3.1. Correlacio´n (r)
El coeficiente de correlacio´n es usado para explicar que tan relacionadas
esta´n las variaciones de dos o ma´s variables en el tiempo o espacio (Thomson,
2014), matema´ticamente se expresa como la relacio´n entre la covarianza (Csx)
y el producto de las desviaciones esta´ndar de ambos conjuntos de datos (SxSy),
por tanto:
r =
Cxy
SxSy
(4.1)
Donde:
Cxy =
1
N − 1
N∑
i=1
(xi − x)(yi − y)
Cxy, es la covarianza de los conjuntos de datos x y y; Sx y Sy son las desvia-
ciones esta´ndar de x y y respectivamente, adema´s x y y es la media aritme´tica
de cada conjunto de datos,y N el nu´mero de datos.
4.3.2. Ra´ız del error medio cuadra´tico (RMSE)
Otra medida de la exactitud de los prono´sticos es el Error Medio Cuadra´tico
o MSE (por sus siglas en ingle´s), y se define de la siguiente manera (Wilks,
2006):
MSE =
1
n
n∑
k=1
(yk −Ok)2 (4.2)
RMSE =
√√√√ 1
n
n∑
k=1
(yk −Ok)2 (4.3)
La Ecuacio´n 4.3 representa la RMSE, como la ra´ız cuadrada de la MSE, e´sta
ecuacio´n tiene las mismas dimensiones f´ısicas que MSE; y tambie´n sirve para
determinar la exactitud de las predicciones con respecto a la observacio´n. En
la ecuacio´n, n es el nu´mero total de datos, yk representa el nu´mero de datos
del modelo, Ok nu´mero de datos observados.
Es una medida de uso frecuente que relaciona las diferencias entre valores
pronosticados por un modelo o un estimador y los valores efectivamente obser-
30 Cap´ıtulo 4. Metodolog´ıa
vados. Las diferencias individuales se denominan residuos cuando los ca´lculos
se realizan sobre la muestra de datos que se utilizo´ para la estimacio´n, y se
denominan errores de prediccio´n cuando calculamos fuera de la muestra. El
ERCM sirve para agregar las magnitudes de los errores en las predicciones pa-
ra varias veces en una sola medida de poder predictivo. El ERCM es una buena
medida de la precisio´n, pero so´lo para comparar los errores de prediccio´n de
los diferentes modelos para una variable particular y no entre las variables, ya
que es dependiente de la escala.
Los Coeficientes de Correlacio´n (CC) y el (ERCM) de cada variable se repre-
sentaron en contornos con la ayuda del software GrADS, para tener obtener
un mejor ana´lisis, los cuales son mostrados en los resultados (ver Cap´ıtulo V)
Cap´ıtulo 5
Resultados y Discusio´n
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM pa-
ra los pro´stico de CFS y datos observados
en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4
Se inicio´ el ana´lisis con la comparacio´n de las series de tiempo para las
dos versiones del modelo CFS y los datos observados de OISST-v2, para las
regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. Se puede observar de la Figura 5.1 a la Figura
5.38 el comportamiento de las anomal´ıas de la TSM, la variabilidad interanual,
tambie´n se observa las anomal´ıas ma´ximas y mı´nimas generadas durante los
eventos Nin˜o y Nin˜a, respectivamente. En la regio´n Nin˜o 1+2 al comparar las
series de los leads de CFSv1 con los datos observados (Figura 5.1 a la Figura
5.9), se aprecia que al incrementar el tiempo de prono´stico (leads) las anomalias
ma´ximas positivas de los an˜os Nin˜o (1982-1983 y 1997-1998) se hacen menores.
Adema´s se realizo´ la diferencia entre las series pronosticadas y observadas, y
esta´n representadas en la series de color celeste, donde se puede apreciar que
en los primeros 5 leads (Figuras 5.1, 5.2, 5.3, 5.4 y 5.5) para los Nin˜os extra-
ordinarios la diferencia es menor en el inicio de los eventos comparado con el
final, en los 4 leads siguientes esta´ diferencia solo se mantiene para el Nin˜o
1982-1983, mientras que para el evento 1997-1998 las diferencia es mayor al
inicio del evento. Los leads 3, 4 y 5 (Figuras 5.3, 5.4 y 5.5) se observa que en los
primeros meses del an˜o 1983 el prono´stico no alcanza las anomal´ıas observadas
con una diferencia aproxinada de -4.8◦C, en los leads siguientes esta diferencia
31
32 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
es menor; para el evento 1997-1998 los prono´sticos no alcanzan las anomal´ıas
ma´ximas, sin embargo en los primeros leads tiene alta aproximacio´n con la fase
de inicio de la anomal´ıa observada (Figuras 5.1, 5.2, 5.3 ,5.4), en los siguientes
leads el prono´stico subestima a lo observado mostrando una gran diferencia
entre los prono´sticos y lo observado. En los eventos Nin˜os moderados segu´n el
ICEN (Takahashi et al., 2014) , se observa que todos los leads sobrestiman el
evento 1986-1987, observa´ndose la mayor diferencia al inicio del evento; para el
evento 1991-1992 se observa sobrestimacio´n en los primeros 3 leads, mientras
que en los siguientes leads se observa subestimacio´n, observa´ndose las mayores
diferencias negativas al inicio del evento, para el evento 2006-2007 se observa
subestimacio´n en todos los prono´sticos, observa´ndose las mayores diferencias
en los u´ltimos leads.
Para los eventos Nin˜a, como en el caso de los eventos de los an˜os 1985, 1988,
1996, 1999, y 2001, el modelo hizo el prono´stico de las anomal´ıas negativas
pero en menor magnitud comparadas a las observadas. En efecto al observar
las diferencias de los prono´sticos y los datos observados se observan resultados
positivos. Interesante, el prono´stico de La Nin˜a 2007-2008 donde se subestimo´
su magnitud y no represento´ su declinacio´n adecuadamente, incluso en lead 1,
en las siguientes figuras la plalabra lead se abrevia con la letra L.
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 33
Figura 5.1: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.2: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.3: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
34 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.4: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.5: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.6: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 35
Figura 5.7: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.8: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.9: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de las ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
36 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
En el modelo CFSv2, se observa las series de los prono´sticos y datos obser-
vados de ATSM a partir del an˜o 1983 (Figuras 5.10-5.19), adema´s de la serie de
las diferencias entre los datos pronosticados y observados (serie celeste). Para
el evento del Nin˜o extraordinario 1983 se observa que en todos los leads las
diferencias negativas son mayores al final del evento, para el evento 1997-1998
es similar hasta el lead 5, donde se observo´ la diferencia aproximadamente
de -3.5◦C (Figura 5.14), en los siguientes leads se observa que los prono´sticos
muestran al inicio, las diferencias negativas ma´ximas del evento. En los even-
tos Nin˜os moderados tambie´n se observa subestimacio´n de los leads, para los
eventos de los an˜os 1986-1987 y 1991-1992, en los 6 primeros leads (Figuras
5.10-5.15) se observa que las diferencias negativas son mayores al final del even-
to y en los leads siguientes varia al observarse las mayores diferencias en las
ma´ximas anomal´ıas de los datos observados. Para el evento 2006-2007 en los
tres primeros leads (Figura 5.10-5.12) el modelo sobrestimo´ el fin del evento, se
observo´ los mejores resultados para el final del evento, en los siguientes leads
el modelo sobrestima el inicio y fin del evento.
En cuanto a los eventos Nin˜a, como en el caso de los eventos de 1985, 1988,
1996, 1999, y 2001, al igual que el CFSv1 los prono´sticos indicaron anomal´ıas
negativas de menor magnitud que las observadas. Particularmente, sobrestimo´
la magnitud de La Nin˜a 2007-2008 y no represento´ su declinacio´n adecuada-
mente, desde el lead 1 (Figura 5.10).
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 37
Figura 5.10: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.11: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.12: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
38 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.13: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.14: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.15: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 39
Figura 5.16: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.17: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.18: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
40 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.19: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv2 para L10 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L10 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 41
Para la regio´n Nin˜o 3.4, en las series de tiempo (Figuras 5.20-5.28) la di-
ferencia de los prono´sticos de CFSv1 y datos observados (serie celeste) para
los eventos El Nin˜o de los an˜os 1982-1983 y 1997-1998, se observa que en los
primeros 2 leads las diferencias son pequen˜as, adema´s se distingue una redu-
cida sobrestimacio´n al final de los eventos; en los siguientes leads se observan
diferencias negativas al inicio y diferencias positivas al final de los eventos
Nin˜o, para el evento de los an˜os 1997-1998 se observa sobrestimacio´n de los
prono´sticos entre los leads 1 y 8. En El Nin˜o de los an˜os 1986-1988, se observa
las diferencias ma´ximas al final del evento, en El Nin˜o de los an˜os 1991-1992
las diferencias ma´ximas se observa a mediados del evento, pues el modelo sub-
estima la anomal´ıa ma´xima, en El nin˜o 2002-2003 la diferencia de las ma´ximas
anomal´ıas se observa al inicio del evento, por el contrario el modelo sobresti-
ma el final del evento. En cuanto a los eventos Nin˜a, en el evento de los an˜os
1988-1989 se observa mayores diferencia en el inicio del evento a partir del
lead 3 incrementa´ndose al aumentar el nu´mero de leads, para los an˜os 1998-
1999, 2007-2008 se observa que el modelo sobrestimo las condiciones negativas
observadas.
42 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.20: Series de tiempo depronosticada las ATSM observada (negra) y de CFSv1
para L1 (rojo), en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4
(1982-2009)
Figura 5.21: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.22: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 43
Figura 5.23: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.24: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.25: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
44 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.26: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.27: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.28: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 45
Las Figuras 5.29-5.38 muestran los resultados de la diferencia del modelo
CFSv2 y los datos observados en la regio´n Nin˜o 3.4. Los 2 primeros leads
muestra pequen˜as diferencias en los eventos Nin˜os, el prono´stico subestima los
datos observados, por el contrario el Nin˜o 2010 donde los datos pronosticados
sobrestiman el evento Nin˜o. En esta serie solo se puede observar el final del
evento Nin˜o extraordinario del an˜o 1983, donde las diferencias son negativas,
en todos los leads. Para el evento 1997-1998 se observa diferencias negativas
en el inicio del evento, las diferencias se hacen mayores al incrementar los
leads, mientras que el final del evento las diferencias son positivas y tambie´n
se hacen mayores al incrementar los leads, en cuanto a la anomal´ıa ma´xima
del evento el modelo la sobrestima entre los leads 3 y 7 (Figura 5.31-5.36),
caso contrario en los leads 8, 9 y 10 (Figura 5.37-5.39). El evento 1986-1987 las
diferencias se observan al inicio y fin del evento, incrementa´ndose en relacio´n
al nu´mero de leads, siendo mayor en el inicio del acontecimiento, el evento de
1991-1992 en los 3 primeros leads se observa una mı´nima diferencia, en el inicio
y fin del evento, en los leads siguientes la diferencia es negativa, para el caso
de las anomal´ıas ma´ximas son diferencias negativas. El Nin˜o 2002-2003, las
diferencias son negativas en el inicio del evento mientras que al final del evento
se observan diferencias positivas, en general el modelo sobrestima las anomal´ıas
ma´ximas del evento. En el Nin˜o 2009-2010 se observa diferencias positivas al
inicio y fin del evento Nin˜o, adema´s las anomal´ıas ma´ximas tambie´n tienen
diferencias positivas; se puede decir que la mayor parte del periodo (1983-
2010) fue´ subestimado. Para los eventos Nin˜a de los an˜os 1988-1989 el modelo
sobrestima las anomal´ıas negativas hasta el lead 5, para los siguientes leads el
modelo subestima las anomal´ıas negativas; en los eventos La Nin˜a de los an˜os
1998-1999 y 2010 se observa que el modelo subestima las condiciones negativas,
para el evento Nin˜a del an˜o 2010 el modelo subestima las condiciones negativas.
46 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.29: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.30: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.31: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L3 y observada. Repronosticadagio´n Nin˜o 3.4 (1983-
2010)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 47
Figura 5.32: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.33: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.34: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
48 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.35: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.36: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.37: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.1. Ana´lisis de series de tiempo de ATSM para los pro´stico de CFS y datos
observados en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 49
Figura 5.38: Series de tiempo de las ATSM observada (negra) y de CFSv1 para L10 (azul),
en celeste la diferencia de la ATSM de L10 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
50 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.2. Coeficiente de correlacio´n de los prono´sti-
cos de (CFS) y datos observados
Los coeficientes de correlacio´n para los prono´sticos y los datos observados
se muestran en figuras de contorno (ejemplo: Figura 5.39-5.44) en funcio´n del
mes en el cual se hace el prono´stico (eje horizontal) y el nu´mero de leads
(eje vertical), el lead 1 corresponde al mes en el que se tomo´ los primeros
d´ıas como parte de las condiciones iniciales. En el ı´ndice de correlacio´n los
valores ma´s cercanos a uno indican un mejor prono´stico, caso opuesto a los
valores cercanos a menos uno; en las figuras se observa que los coeficientes
de correlacio´n decrecen al incrementarse los leads. Los valores del ı´ndice de
correlacio´n de la tabla fueron multiplicados por el factor 100 para tener una
mejor observacio´n de los resultados, sin embargo la escala de colores es de -1
a 1.
5.2.1. Coeficientes de correlacio´n (CC) de la ATSM pro-
nosticada (CFS) y datos observados para las re-
giones Nin˜o 1+2, Nin˜o 3, Nin˜o 3.4 y Nin˜o 4
Las Figuras 5.39, 5.40, 5.41 y 5.42 muestran los coeficientes de correlacio´n
de las anomal´ıas de la TSM pronosticadas de las dos versiones de CFS y datos
observados de la anomal´ıa de TSM para las cuatro regiones Nin˜o. En la Figura
5.39a se ve el CC de CFSv1 y datos observados para el periodo 1982-2009, las
correlaciones ma´s altas se dieron entre los meses de setiembre y enero, siendo
el mes de diciembre en el que se observa las ma´s altas correlaciones, llegando
hasta el lead 7 con un valor de 0.81. Para los meses entre febrero y agosto las
ma´ximas correlaciones se observaron en los 2 primeros leads, en algunos meses
los siguientes leads mantienen un nivel de correlacio´n superior a 0.58. La Fi-
gura 5.39b es el resultado para CFSv1 para el periodo 1984-2009 sin tomar en
cuenta los an˜os 1997-1998 que fueron an˜os de Nin˜o extraordinario, se observo´
que los CC disminuyen comparados con la Figura 5.39a, al comparar estas 2
figuras se mantiene los CC ma´s altos entre los meses de setiembre y enero,
teniendo el valor de 0.81 en el mes de diciembre en el lead 4, tres leads antes
que la figura anterior; los prono´sticos entre los meses de febrero y abril siguen
siendo los menores. La Figura 5.39c muestra el CC para el periodo 1983-2010
5.2. Coeficiente de correlacio´n de los prono´sticos de (CFS) y datos
observados 51
de CFSv2 y las anomal´ıas observadas, donde el CC mayor o igual a 0.5 se
muestra entre los meses de diciembre y febrero cuyo l´ımite es el lead 5, esta
versio´n del modelo muestra coeficientes menores comparados con la Figura
5.39a, tambie´n muestra resultados menores en los meses de febrero y marzo
con CC menores a 0.6 en los primeros 5 leads, adema´s se observa correlaciones
menores entre los leads y meses 5 y 10 julio y noviembre. La Figura 5.39d es el
resultado de CFSv2 y los datos observados para los an˜os 1984-2010, sin tomar
en cuenta los an˜os 1997-1998, tambie´n se observa los coeficientes de correlacio´n
de 0.5 en el mes de diciembre para el lead 5 como en la figura anterior, los CC
descienden compara´ndola con la Figura 5.39c y los mı´nimos CC se observan
en el mes de marzo despue´s del lead 4.
En la Figura 5.40 se observa el CC de las anomal´ıas de TSM pronostica-
das y observadas para la regio´n Nin˜o 3, en la Figura 5.40a se muestra los CC
del modelo CFSv1 y los datos observados, entre los meses de agosto y marzo
en el cual se observa niveles altos de correlacio´n, entre los meses de enero y
marzo se observan correlaciones mayores a 0.8 en todos los leads, las corre-
laciones decrecen en los u´ltimos leads entre agosto y noviembre pero siguen
mantenie´ndose correlaciones altas; las mı´nimas correlaciones se observa entre
los meses de mayo y julio despue´s del lead 5. En la Figura 5.40b, se obser-
va el CC entre CFSv1 y los datos observados para el periodo 1984-2009, sin
considerar los an˜os 1997 y 1998, los CC disminuyen, se mantiene los mejores
resultados en los meses mencionados en la figura anterior, el ı´ndice de 0.8 solo
se mantiene hasta el lead 6 para los meses entre diciembre y febrero. En la
Figura 5.40c el resultado de las correlaciones del modelo CFSv2 y los datos
observados donde se observa el CC de 0.8 en el mes de enero en el lead 4
y 0.81 en diciembre para el led 5, los coefifientes mayores se observan en los
mismos meses de la Figura 5.40a, pero con resultados menores. El CC de la
versio´n 2 del modelo CFS y los datos observados sin tomar en cuenta los an˜os
1997 y 1998, en la Figura 5.40d los CC disminuyen compara´ndola con la figura
anterior, los CC ma´ximos solo se observan hasta el lead 2, los meses de agosto
y setiembre son los que muestran los CC mı´nimos al igual que la figura anterior.
La Figura 5.41 muestra el resultado de los CC de las anomal´ıas de TSM
pronosticadas y observadas para la regio´n Nin˜o 3.4, la Figura 5.41.a muestra
52 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
los CC de CFSv1 y datos observados, donde los coeficientes mayores a 0.8 se
observa entre los meses de enero y marzo hasta el lead 9, tambie´n se observa
coeficientes mayores en los meses de octubre, noviembre y diciembre, hasta
los leads 5, 6 y 7 respectivamente; los mı´nimos valores se muestran entre los
meses de abril y agosto, decreciendo los CC al incrementarse los leads. La Fi-
gura 5.41b, corresponde al modelo CFSv1 y datos observados para el periodo
1984-2009, sin los an˜os 1997 y 1998, los mayores CC se mantiene en los mismos
meses mencionados en la figura anterior pero con menor valor, el CC mayor
a 0.8 solo se mantiene hasta el lead 8 en los meses de febrero y marzo y has-
ta los leads 5 y 6 para los meses de noviembre y diciembre respectivamente.
La Figura 5.41c, es el resultado del CC de CFSv2 y datos observados para el
periodo 1983-2010, se observa que el CC es mayor o igual a 0.8 en el mes de
enero y marzo en el lead 4 y 0.81, y en el lead 5 con el ı´ndice de 0.82 en los
meses de noviembre y diciembre. En la Figura 5.41d los resultados del CC del
modelo CFSv2 y los datos observados para el periodo 1983-2010 sin tomar en
cuenta los an˜os 1997 y 1998, se observa que los CC disminuyen con respecto
a la figura anterior, los CC ma´ximos solo se observan hasta el lead 3 entre los
meses enero y junio, para los meses de noviembre y diciembre hasta el lead 4;
los meses entre julio y setiembre son los que muestran los CC mı´nimos al igual
que la Figura 5.41c.
En la Figura 5.42 se observa el CC de anomal´ıas de TSM pronosticadas y
observadas para la regio´n Nin˜o 4, la Figura 5.42a es el resultado del modelo
CFSv1 y los datos observados para el periodo 1982-2009, se muestra los CC
mayores o igual a 0.82 entre los meses de febrero y marzo tomando como li-
mite el lead 7, en el mes de enero el CC es de 0.81 tiene como l´ımite el lead
6, los meses de noviembre y diciembre con CC mayores 0.8, solo hasta el lead
4; los mı´nimos valores se muestra entre los meses de junio y julio, el ı´ndice
decrece al incrementarse los leads en los meses de inicio del prono´stico. En la
Figura 5.42b el CC de los datos del modelo CFSv1 y los datos observados en
el periodo 1984-2009, sin tomar los an˜os 1997 y 1998, los CC de correlacio´n
se incrementan compara´ndolos con la Figura 5.42a, se mantiene los mejores
resultados en los meses mencionados en la figura anterior, adema´s el ı´ndice
es mayor de 0.84 en esos meses, se muestra los mı´nimos CC en junio y julio.
La Figura 5.42c, es el resultado del modelo CFSv2 y los datos observados se
5.2. Coeficiente de correlacio´n de los prono´sticos de (CFS) y datos
observados 53
observa el CC de 0.87 en el mes de febrero en el lead 3, los valores mayores e
igual a 0.81 se observan entre los meses de setiembre y diciembre, y en el mes
de marzo hasta el lead 4. En la Figura 5.42d para el resultado del CC entre los
modelos CFSv2 y datos observados, sin tomar en cuenta los an˜os 1997 y 1998
los coeficientes de correlacio´n disminuyen compara´ndola con la Figuras 5.42b
y 5.42c, los CC ma´ximos solo se observan hasta el lead 4 entre los meses de
setiembre y noviembre, tambie´n para el mes de marzo.
54 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.39: CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.40: CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
5.2. Coeficiente de correlacio´n de los prono´sticos de (CFS) y datos
observados 55
Figura 5.41: CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.42: CC de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
56 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.3. Error de ra´ız cuadrada media ERCM
El ERCM de los prono´sticos y los datos observados se muestran en figuras
de contorno en funcio´n del mes en el cual se hace el prono´stico (eje horizontal)
y el nu´mero de leads de anticipacio´n (eje vertical), el lead 1 corresponde al
mes en el que se tomo como condiciones iniciales. Los valores ma´s cercanos a
cero son los mejores resultados, caso contrario, mientras ma´s alejado del cero
nos indicar´ıa un alto error. Los valores en las tablas fueron multiplicados por
el factor 10 para podes ser mejor observados.
5.3.1. Error de ra´ız cuadrada media ERMC entre las
ATSM de CFS y ATSM observada.
La Figura 5.43, muestra los resultados de ERCM para la regio´n Nin˜o 1+2,
para la Figura 5.43a con los datos de CFSv1 y OISST-v2, en el periodo 1982-
2009 el ma´ximo incremento se da entre los meses de abril y agosto con valores
entre 1◦C y 1.4◦C con condiciones iniciales de los meses de verano. La Figura
5.43b con los mismos datos de la figura anterior, pero para el periodo 1984-
2009 sin considerar los an˜os 1997-1998 los ERCM disminuyen de manera ligera
comparado con la Figura 5.43a, los mı´nimos errores se encuentra en los meses
de diciembre y enero hasta el lead 9. En la Figura 5.43c se muestran los resul-
tados del modelo CFSv2 y los datos observados para el periodo 1983-2010, en
donde se aprecian los mayores errores en los meses de abril y octubre despue´s
del lead 4. En la Figura 5.43d para el periodo 1984-2010 sin tomar en cuenta
los an˜os 1997 y 1998, los CC de error disminuyen comparando con la Figura
5.43c. El incremento de error de los CC para las Figuras 5.43a y 5.43c pueden
tener como respuesta que los prono´sticos de las dos versiones del modelo CFS
no alcanzan las anomal´ıas ma´ximas de los eventos Nin˜o extraordinarios.
Para la Figura 5.44 se observa los resultados de ERMC para la regio´n Nin˜o
3, la Figura 5.44a muestra el resultado del modelo CFSv1 y los datos obser-
vados para el periodo 1982-2009, los meses de enero a mayo, y de setiembre
a diciembre tiene bajo valor de error en los primeros 2 leads entre 0.3 y 0.4
◦C, entre los meses de febrero y abril se tienen ERCM con un alto error des-
pue´s del lead 4 con errores iguales y mayores a 0.8 ◦C. La Figura 5.44b con la
5.3. Error de ra´ız cuadrada media ERCM 57
misma versio´n de modelo de la figura anterior para el periodo 1984-2009 sin
considerar los an˜os 1997-1998 se muestra un ligero incremento en los errores,
los cuales son ma´s evidentes en los meses de agosto y noviembre con 1 ◦C y
0.7 ◦C de ERCM respectivamente, la Figura 5.44c muestra el resultado del
modelo CFSv2 y datos observados de TSM para el periodo 1983-2010 se tiene
un alto error de noviembre a enero con hasta 1.1 ◦C, los errores son mayores al
compararlo con la Figura 5.44a. La Figura 5.44d, es el resultado de la versio´n 2
del modelo CFS y los datos observados para el periodo 1984-2010 sin tomar los
an˜os 1997-1998, los resultados son similares a la figura anterior Figura 5.44C,
y muestran menor diferencia de error que la figura anterior.
La Figura 5.45 muestra los resultados ERMC para la regio´n Nin˜o 3.4. En
la Figura 5.45a los datos del modelo CFSv1 y datos observados para el periodo
1982-2009, donde los errores menores se observa en el primer leads de enero a
diciembre con errores entre 0.3 ◦C y 0.4 ◦C. La Figura 5.45b para la versio´n 2
del modelo, para el periodo 1984-2009 sin considerar los an˜os 1997-1998 se ob-
serva que los menores errores se encuentran entre los meses de enero y febrero
en todos sus leads. La Figura 5.45c para el modelo CFSv2 y los datos observa-
dos se observa que se mantiene los menores errores en los mismos meses como
en CFSv1, en la mayor´ıa de sus leads. En la Figura 5.45d, el modelo CFSV2
y los datos observados para el per´ıodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998 los
mı´nimos errores practicamente coinciden con los de la Figura 5.45c.
La Figura 5.46 muestra los resultados para la regio´n Nin˜o 4 en donde la
Figura 5.46a muestra el resultado del ı´ndice de correlacio´n del modelo CFSv1
y los datos observados. Los menores ı´ndices de error se encuentran en los meses
de mayo y junio en los primeros 3 leads entre 0.3 y 0.4 ◦C. La Figura 5.46b para
la misma versio´n del modelo anterior y para el periodo 1984-2009 sin tomar
los an˜os 1997-1998 los mı´nimos errores se encuentra en los mismos meses y
el ERCM es 0.3 ◦C. La Figura (5.46c) los CC para el periodo 1983-2010 del
modelo CFSv2 y datos observados, muestra ERCM similares a los primeros
lead de la Figura 5.46a en los u´ltimos lead se ve alta variabilidad al igual que
en la Figura 5.46d, que es para el periodo 1984-2010 sin considerar los an˜os
1997-1998, se observa mı´nimos ERCM en el primer lead para los meses de
mayo y junio en casi todo los leads.
58 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.43: ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.44: ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
5.3. Error de ra´ız cuadrada media ERCM 59
Figura 5.45: ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.46: ERCM de las anomalias de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a)CFSv1-OISSTv2,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-OISSTv2, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
OISSTv2, periodo 198-2010; d) CFSv2-OISSTv2, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
60 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM
pronosticada (CFS) y observada (OISST-
v2) por periodos.
Se estimo´ y analizo´ tambie´n los CC entre las ATSM de las dos versiones
del modelo CFS y las anomal´ıas de los datos observados de OISSTv2 para
periodos entre ocho y diez an˜os en las cuatro regiones Nin˜o. En la Figura
5.47a para la regio´n Nin˜o 1+2, se observa el CC con los datos de anomal´ıas
de TSM de CFSv1 y OISST-v2 para el periodo 1982-1990, donde se observo´
altos CC entre los meses de agosto y mayo en la mayoria de los leads, mientras
que los menores coeficientes se observo´ en los meses de junio y julio entre los
leads 3 y 7; las condiciones iniciales de los meses de marzo y abril no generan
coeficientes altos para los leads 4 y 3 , es decir los prono´sticos en los meses
de junio y julio muestran menores correlaciones despue´s de los leads 3 y 4.
En la Figura 5.47c el CC del modelo CFSv1 y los datos observados para el
periodo 1991-2000 muestra los CC ma´ximos entre los meses de octubre y ma-
yo, los meses que muestran CC menores son los meses junio y julio despue´s
del lead 2, sin embargo estos resultados no son tan mı´nimos ya que sus va-
lores se encuentran entre 6.3 y 7.7, los resultados en este periodo muestran
coeficientes mayores comparado con la figura anterior. En la Figura 5.47e el
CC entre el modelo CFSv1 y los datos observados para periodo 2001-2009, los
CC disminuyen comparando con los resultados de las Figuras 5.47a y 5.47c,
se tiene los mı´nimos CC en los meses de febrero y marzo desde el primer y
segundo mes de prono´stico, donde se muestra los CC negativos al incremen-
tarse los leads. La Figura 5.47b, es el resultado de CC de CFSv2 y los datos
observados para el periodo 1983-1990, se observa que los coeficientes mayores
a 0.7 se encuentra entre los meses de enero y mayo, para los meses de junio
a diciembre solo los dos primeros leads son mayores al coeficiente 0.7, por lo
tanto los menores CC se encuentran a partir del lead 4 para los meses de junio
a diciembre, excepto el mes de agosto y setiembre que tienen CC altos hasta
los leads 4 y 5. En la Figura 5.47d, los resultados del CC del modelo CFSv2
y los datos observados para el periodo 1991-2000, en general los mayores CC
se encuentran entre octubre y mayo, sin embargo los leads 4 y 3 disminuyen
para los meses de abril y mayo, los menores CC se encuentran entre los me-
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM pronosticada (CFS) y
observada (OISST-v2) por periodos. 61
ses de junio y julio despue´s del lead 2, para los meses de mayo y junio estos
CC son menores a los observados en la Figura 5.47b. En la Figura 5.47f, las
correlaciones entre CFSv2 y los datos observados para el periodo 2001-2010
disminuyen y se observa correlaciones negativas al incrementar los leads entre
los meses de febrero y julio, la correlacio´n disminuye al seguir la secuencia de
los meses e incrementando los leads. El CC del modelo CFSv2 son menores
en los dos primeros periodos, en el tercer periodo a pesar de que en las dos
versiones del modelo CFS se observan correlaciones negativas en los primeros
meses del an˜o, el modelo CFSv2 muestra correlaciones mayores que el CFSv1.
En la Figura 5.48a el CC para CFSv1 y los datos observados para la regio´n
Nin˜o 3, muestra valores altos para los primeros 4 leads con valores ente 0.82
y 0.98, sin embargo el mes de abril tiene un coeficiente menor con el valor de
0.74 en el lead 4; los CC son menores entre los meses de abril y setiembre,
despue´s del lead 6, no obstante el resultado es bueno con CC mayores a 0.62.
En la Figura (5.48c) los datos del modelo CFSv1 y datos observados para el
periodo 1991-2000 muestra CC altos entre los meses de setiembre y marzo; los
coeficientes de correlacio´n son menores entre los meses de junio y julio despue´s
del lead 4, adema´s en el mes de agosto despue´s del lead 5, la imagen anterior
(Figura 5.48a) tambie´n mostraba los coeficientes menores en estos meses sin
embargo sus valores son superiores a los de la Figura 5.48c. La Figura 5.48e
para el periodo 2001-2009 del modelo CFSv1 y datos observados muestra el
CC ma´ximos entre los meses de agosto y marzo, los CC mı´nimos se encuentran
entre abril y julio despue´s del lead 3, el lead 4 del mes de mayo muestra el
ı´ndice correlacio´n igual a 6 siendo bastante menor comparado con los dema´s
meses en el mismo lead, el prono´stico con condiciones iniciales en el mes de
marzo no es acertado para el mes de mayo, en los u´ltimos leads entre los meses
de abril y setiembre los CC se hacen negativos, en general los resultados son
menores comparado con los coeficientes de los periodos de las Figuras 5.48a y
5.48.c. El CC en el periodo 1983-1990 con los datos CFSv2 y OISSTv2 Figura
5.48b, las correlaciones son altas ente los meses enero y junio en todos los leads,
los coeficientes disminuyen entre los meses julio y noviembre, ma´s aun despue´s
del lead 5, en el mes de diciembre despue´s del lead 6 los CC son menores. En
la Figura 5.48d los resultados del CC para el periodo 1991-2000 del modelo
CFSv2 y los datos observados son ma´s acertados entre los meses de diciembre
62 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
y abril en todos los leads, los CC disminuyen despue´s del lead 3 entre los meses
abril y julio, aunque sus resultados son confiables para los lead 3 y 4; entre los
meses de agosto y noviembre tambie´n disminuye los CC en los u´ltimos leads.
La Figura 5.48f muestra el CC del modelo CFSv2 y datos observados para el
periodo 2001-2010, los CC son menores comparados con las Figuras 5.48b y
5.48d. Los CC mayores a 0.75 se muestran entre los meses de agosto y marzo
hasta el lead 4, los menores CC se encuentran entre los meses de mayo y junio,
el lead 3 del mes de mayo tiene bajo CC, los coeficientes se hacen negativos
entre el lead 5 y 10 del mes de mayo, para el mes de junio despue´s del lead
7. El CC del modelo CFSv2 es menor el primer periodo comparado con el
primer periodo de CFSv1, en el segundo periodo algunos meses del CFSv2 son
menores con respecto al CFSv1, en el caso del tercer periodo los meses con CC
negativos son menores comparados con la primera versio´n del modelo.
La Figura 5.49.a, para la regio´n Nin˜o 3.4 se observa los resultados del CC
para el periodo 1982-1990 del modelo CFSv1 y los datos observados, en el cual
los coeficientes son mayores para todos los leads de los meses entre noviembre
y abril con CC mayores a 0.8; los meses entre mayo y octubre son mayores
hasta el lead 5, en los leads siguientes disminuye el CC en algunos leads ma´s
que otros, se observa adema´s el menor CC en el mes de julio en el lead 9 con
el valor de 0.45. La Figura 5.49c muestra los resultados del CC de CFSv1 y
datos de OISSTv2 para el periodo 1991-2000, en el cual se mantiene el CC
alto entre los meses de octubre y mayo, siendo mayor a 0.8, sin embargo dis-
minuye en los leads 5 y 6 del mes de mayo y en los dos u´ltimos leads del mes
de octubre y noviembre, el mes de junio muestra menores CC desde el lead 4,
los meses entre julio y setiembre son los que muestran los CC menores des-
pue´s del lead 5. En la Figura 5.49e el CC del periodo 2000-2009 del modelo
CFSv1 y los datos observados, muestra que los ma´ximos valores se observan
entre los meses de octubre y abril, por otro lado se muestra que los coeficientes
son menores en los meses mayo y octubre, el prono´stico para el mes de mayo
con condiciones iniciales en el mes de enero tiene poca confiabilidad al igual
que el prono´stico de mayo con tres leads de anticipacio´n, en los u´ltimos meses
se observa correlaciones negativas entre los meses de julio y agosto. Los CC
disminuyen comparando con los dos periodos anteriores (1982-1990 y 1991-
2000). La Figura 5.49b es el resultado del CC para el modelo CFSv2 y datos
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM pronosticada (CFS) y
observada (OISST-v2) por periodos. 63
observados del periodo 1983-1990, los CC son altos entre los meses de diciem-
bre y junio en todos los leads, para los meses julio y noviembre los CC son
cercanos a 1 en sus primeros leads, por otro lado los meses de julio y agosto
muestran coeficientes menores en sus primeros lead. En la Figura 5.49d los re-
sultados del CC para el periodo 1991-2000, con datos de CFSv2 y observados,
los ma´ximos CC se observa entre los meses de noviembre y abril, sin embargo
los meses de noviembre y diciembre muestra coeficientes menores en los leads
9 y 10, los menores coeficientes se observa en el mes de junio desde el lead
3, los meses de mayo y entre los meses de julio y octubre los coeficientes son
menores desde el lead 5 y se incrementan en relacio´n a los siguientes meses. La
Figura 5.49f muestran resultados del modelo CFSv2 y datos observados para
el periodo 2001-20010, ello muestran que los CC disminuyen comparados con
los dos periodos anteriores (1983-1990 y 1991-2000), el mes de mayo muestra
los coeficientes ma´s bajos en los leads 9 y 10. Aunque siguen siendo bajas
entre los meses de junio y octubre despue´s del lead 5. Los resultados de la
segunda versio´n del modelo muestran mejoras en sus resultados de correlacio´n
para el u´ltimo periodo comparado con el u´ltimo periodo del CFSv1. El CC del
modelo CFSv2 muestra mejores resultados que en la primera versio´n. En el
tercer periodo (Figura 5.49e) se observa correlaciones menores entre los meses
de mayo y octubre, en los meses con CC menores son mayores comparado con
la primera versio´n del modelo, adema´s no se observaron correlaciones negativas.
La Figura 5.50a muestra el CC del modelo CFSv1 y los datos observados
para el periodo 1982-1990 en la regio´n Nin˜o 4. Los CC mayores a 0.82 se observa
entre los meses octubre y julio hasta el lead 5, se observa tambie´n coeficientes
menores en los primeros leads de los meses de agosto y setiembre con CC de
0.72 y 0.76 en el lead 2 y 4 respectivamente, los coeficientes decrecen despue´s
del lead 6 entre los meses mayo y setiembre. En el periodo 1991-200 el CC para
el modelo CFSv1 y los datos observados, Figura 5.50c se observa correlaciones
altas en todos los meses hasta el lead 7, a excepcio´n del mes de julio que tiene
el valor de 0.54. En el CC para del CFSv1 y los datos observados en el periodo
2001-2009, Figura 5.50 se tiene CC altos entre enero y abril, entre los meses
de mayo y julio se observa CC altos hasta el lead 6, los mismos resultados
entre octubre y diciembre, agosto y setiembre tiene coeficientes menores, sin
embargo en los primeros 4 leads sus resultados au´n son confiables entre 0.63
64 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
y 0.94. El CC del modelo CFSv2 y los datos de OISSTv2 para el periodo
1983-1990, Figura 5.50b, se observa la correlacio´n con valores mayores a 0.87
entre los meses enero y abril entre el lead 1 y 7; en el lead 3 del mes de mayo
se observa una correlacio´n de 0.67 y el lead 2 del mes de julio 0.75, esta´s
son las correlaciones menores en los primeros leads. En el modelo CFSv2 y
los datos observados, Figura 5.50d para el periodo 1991-2000, se observa CC
entre 0.98 y 0.71 entre los meses enero y abril, entre los meses de setiembre y
diciembre se observa CC entre 0.98 y 0.81 en los primeros 6 leads, despue´s los
CC decrecen al igual entre los leads 5 y 10 entre los meses de mayo y agosto.
El CC del modelo CFSv2 y los datos observados, Figura 5.50f para periodo
2001-2010, muestra coeficientes altos hasta el lead 5 con CC entre 0.98 y 0.68,
los coeficientes decrecen entre abril y agosto despue´s del lead 6. El CC del
modelo CFS muestra resultados similares para las dos versiones del modelo en
el primer periodo, en el segundo periodo el modelo CFSv2 mostro CC menores
que la primera versio´n del modelo, siendo ma´s notorio entre los meses de mayo
y agosto a partir del lead 4, para el tercer periodo los CC, tambie´n son menores
siendo ma´s evidente la diferencia que en el periodo anterior.
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM pronosticada (CFS) y
observada (OISST-v2) por periodos. 65
Figura 5.47: CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-OISSTv2 pa-
ra el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-
OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
66 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.48: CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a) CFSv1-OISSTv2 para el
periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.4. Coeficientes de correlacio´n (CC) entre ATSM pronosticada (CFS) y
observada (OISST-v2) por periodos. 67
Figura 5.49: CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-OISSTv2 para
el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 pa-
ra el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
68 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.50: CC de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a) CFSv1-OISSTv2 para el
periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2 para
el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-OISSTv1
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM pronosticada CFS y
observada OISSTv2 por periodos 69
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM
pronosticada CFS y observada OISSTv2
por periodos
En la regio´n Nin˜o 1+2, los menores ERCM del modelo CFSv1 y los datos
observados en el periodo 1982-1990, en la Figura 5.51a se encuentra entre los
meses setiembre y marzo con valores entre 0.4 ◦C y 0.9 ◦C, en el mes de mayo
en el lead 2 se observa el error de 1.2 ◦C, despue´s del lead 4 el error es mayor
a 1 ◦C entre los meses de abril agosto, los ma´ximos errores se observa en los
leads 3 y 4 de los meses junio y julio cuyo valor es 1.8 ◦C. El error entre el
modelo CFSv1 y los datos observados del periodo de 1991-2000, en la Figura
5.51c, se observa los menores errores a 1 ◦C en los meses entre enero y marzo
en todos sus leads, para los meses de octubre, noviembre y diciembre hasta los
leads 5, 6 y 8 respectivamente; el ma´ximo error es de 1.2 ◦C el cual se puede
observar en el lead 3 del mes de julio y en los u´ltimos leads entre los meses
mayo y setiembre. En el periodo 2001-2009 para el modelo CFSv1 y los datos
observados, Figura 5.51e se observa errores menores a 1 ◦C en los meses de
diciembre y enero en sus todos sus leads, para los meses de febrero y marzo se
observan errores mayores a 1 ◦C a partir de los lead 3 y lead 2, el error tambie´n
se incrementa en los meses siguiente con el incremento de los leads, el ma´ximo
error se observa en los leads 8 y 9 para los meses junio y julio con un valor de
1.6 ◦C. En el periodo 1983-1990 para el modelo CFSv2 y los datos observados,
Figura 5.51b, los CC menores a 1 ◦C esta´n entre los meses de noviembre y
marzo, los meses con mayor error se pueden apreciar desde el lead 2 para los
meses mayo y julio con errores iguales o mayores a 1 ◦C, el error ma´ximo se
encuentra en el lead 5 del mes de julio con el valor de 2 ◦C. La Figura 5.51d
para los resultados de ERCM del CFSv2 y los datos observados para el periodo
1991-2000, muestra errores menores a 1 ◦C entre los meses de enero y marzo
en todos los leads, para el mes de diciembre hasta el lead 8, los errores altos
se encuentran en el mes de julio con un valor de 1.6 ◦C a partir del lead 4,
al comparar estos resultados con la figura anterior se observa incremento en
el ERCM. En la Figura 5.51f, se observa los resultados del ERCM del modelo
CFSv2 y los datos observados para el periodo 2001-2010, se tiene los errores
menores a 1 ◦C entre los meses de noviembre y febrero, el mes de marzo es
70 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
el que muestra el error alto en el lead 4, en los siguientes leads el error se
incrementa de forma similar en los meses siguientes, el erro ma´ximo es de 1.1
◦C. En la regio´n Nin˜o 1+2, La u´ltima versio´n del modelo CFS mostro errores
levemente superiores a los de la versio´n 1 en el primer periodo, adema´s de los
meses entre abril y agosto tambie´n muestra errores en los meses de setiembre
y octubre en los u´ltimos leads, para el segundo periodo es similar al primer
periodo, el tercer periodo muestra resultados diferentes, ya que en la primera
versio´n se ve que los ı´ndices de ERCM son mayores a los de la segunda versio´n
y tambie´n toma ma´s meses en los u´ltimos leads
El ERCM para la regio´n Nin˜o 3, se observo´ que para el caso del modelo
CFSv1 y los datos observados, para el periodo 1982-1990, Figura 5.52a, los
errores muestran variabilidad en los leads y meses, el ERMC mayor es 0.9 ◦C
en los leads 4 y 5 para los meses febrero y marzo, tambie´n se observa este error
en los u´ltimos leads entre los meses mayo y julio. En el periodo 1991-2000 el
ERCM del modelo CFSv1 y OISSTv2, Figura 5.52c, se encuentran los menores
errores a 1 ◦C entre los meses de setiembre y febrero, el lead 3 del mes de marzo
tiene como error el valor de 1 ◦C, el ma´ximo error es de 1.1 ◦C en el lead 9 del
mes de junio. Los resultados del modelo CFSv1 y los datos observados para el
periodo 2001-2009, Figura 5.52e se observa el ERCM mayor a 1 ◦C en el lead
4 del mes de marzo disminuyendo en los siguientes leads, para el mes de mayo
el ERCM es mayor a 1 ◦C a partir del lead 5, y en los u´ltimos leads entre los
meses de mayo y setiembre. El modelo CFSv2 y los datos observados para el
periodo 1983-1990, Figura 5.52b se observa los errores menores a 0.5 ◦C en
todos los meses hasta el lead 3, tambie´n se puede apreciar gran variabilidad
en los resultados de errores, el ma´ximo error es igual a 1 en el lead 10 para
el mes de diciembre. El ERMC de CFSv2 y de los datos observados, Figura
5.52d para el periodo 1991-2000, tambie´n se observan errores menores a 1 ◦C
en todos los meses hasta el lead 7, el error ma´s alto se encuentran en el lead
10 con el valor de 1.2 ◦C. Para el modelo CFSv2 y los datos observados, el
ERCM para el periodo 2001-2010, Figura 5.52f, se observa errores igual a 1
◦C en los meses de noviembre y diciembre en los leads 9 y 10 respectivamente,
los ERMS son menores comparados con la figura anterior. En la regio´n Nin˜o
3, en el primer y segundo periodo el modelo CFSv2 muestra que los ı´ndices
de ERCM son levemente superiores, y los ma´ximos errores no coinciden en los
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM pronosticada CFS y
observada OISSTv2 por periodos 71
meses respectivos de cada periodo. En el u´ltimo periodo el error es mayor en
la primera versio´n del modelo CFS, siendo ma´s evidente en los u´ltimos leads
entre los meses de marzo y setiembre.
El ERCM para la regio´n Nin˜o 3.4, se observa los resultados del modelo
CFSv1 y los datos observados para el periodo 1982-1990, Figura 5.53a, el error
muestra variabilidad en todos los meses y leads, los errores mayores se encuen-
tran en los primeros 5 leads de los meses febrero y marzo con el valor ma´ximo
de 0.8 ◦C. La Figura 5.53c es para el periodo 1991-2000 del modelo CFSv1 y
los datos observados, se observa errores menores en los 2 primeros leads, los
siguientes leads muestran variabilidad en todos los meses, el ma´ximo error es
1 ◦C en los leads 8 y 9 para los meses de julio y agosto. En la Figura 5.53e
para el periodo 2001-2009 del modelo CFSv1 y los datos de OISSTv2, se ob-
serva que en el mes de marzo se presenta errores altos entre los lead 3 y 5 con
ERCM entre 0.7 y 0.9 ◦C, en los dema´s meses se ve variabilidad en funcio´n de
los leads. La Figura 5.53b para el periodo 1983-1990 del modelo CFSv2 y los
datos observados, se observa que entre los meses de febrero y abril se encuen-
tran los menores errores en los primeros 6 leads con valores menores a 0.4 ◦C.
La Figura 5.53d del modelo CFSv2 para el periodo 1991-2000 al igual que los
resultados de la figura anterior se muestra variabilidad con errores menores a
1.1 ◦C, el cual se observa en lead 10 para los meses de noviembre y diciembre.
Para la Figura 5.53f en el periodo 2001-2010 del modelo CFSv2 y los datos
de OISSTv2, se observa variabilidad en todos los meses y se observa un error
alto en el lead 4 del mes deoctubre, el cual es 0.7 ◦C. En la regio´n Nin˜o 3.4, se
observa que los errores del modelo CFSv2 son mayores a los del CFSv1 entre
los meses de octubre y diciembre, en los dema´s meses se observa variabilidad
en ambos modelos.
La Figura 5.54a muestra el resultado del modelo CFSv1 y los datos obser-
vados para el periodo 1982-1990 en la regio´n Nin˜o 4, se pueden observar altos
errores en el mes de agosto aunque la diferencia es pequen˜a con los dema´s
meses, similar tambie´n para el lead en los meses de agosto, setiembre y marzo.
La Figura 5.54c es para el periodo 1991-2000 del modelo CFSv1 y los datos
observados, los meses de agosto y setiembre muestra diferencias en los leads 2
y 3, al igual que el mes de setiembre solo para el lead 3. La Figura 5.54e el
72 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
ERCM para el periodo 2001-2009 del modelo CFSv1 y los datos observados, se
observa poca variacio´n en los errores de los primeros meses, el incremento del
error se de en los u´ltimos leads. En la Figura 5.54b para el periodo 1983-1990
del modelo CFSv2 y los datos observados se aprecia errores pequen˜os en los
primeros leads, en el lead 1 se observa errores entre 0.1 y 0.3 ◦C. La Figura
5.54d para el periodo 1991-2000 del modelo CFSv2 y los datos observados se
observa errores pequen˜os con ligeros incrementos en los u´ltimos leads. En la
Figura 5.54f para el periodo 2001-2010 del modelo CFSv2 y los datos obser-
vados, se muestra pequen˜os ERCM en los primeros leads, los errores altos se
encuentran a partir del lead 5 para los meses enero y febrero y los meses de
noviembre y diciembre para los leads 9 y 10. En los dos primeros periodos se
observa condiciones similares ya que los errores tienen pequen˜as diferencias,
para el tercer periodo la versio´n 1 del modelo tiene menores errores.
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM pronosticada CFS y
observada OISSTv2 por periodos 73
Figura 5.51: ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-
OISSTv2 para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c)
CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000,
e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
74 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.52: ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3, a) CFSv1-OISSTv2 pa-
ra el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-
OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.5. Error de ra´ız cuadrara media entre ATSM pronosticada CFS y
observada OISSTv2 por periodos 75
Figura 5.53: ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-
OISSTv2 para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c)
CFSv1-OISSTv2 para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1991-2000,
e) CFSv1-OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
76 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.54: ERCM de las anomal´ıas de TSM para la regio´n Nin˜o 4, a) CFSv1-OISSTv2 pa-
ra el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-OISSTv2 para el per´ıodo 1991-2000, e) CFSv1-
OISSTv1 para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 77
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de
prono´stico de CFS y datos observados de
ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o
3.4
En las Figuras 5.55-5.63 y 5.64-5.73 se observa las series de tiempo de las
Anomal´ıas de del Nivem Medio del Mar (ANMM)en la regio´n Nin˜o 1+2 para
el modelo CFSv1 (serie roja) y para el periodo 1982-2006 y CFSv2 (serie azul)
para el periodo 1983-2010 acompan˜adas de la series de los datos de las ANMM
observados de GODAS (serie negra), tambie´n se incluye la serie de la diferencia
entre los datos de prono´stico y observado (serie celeste) para cada versio´n. En
las Figuras 5.55-563, la serie celeste muestra que para los eventos Nin˜os de los
an˜os 1982-1983 y 1997-1998 las diferencias son mayores al final de los eventos
en los 3 primeros leads. En el primer evento el modelo subestima las anomal´ıas
para los primeros meses del an˜o 1983, en el segundo evento extraordinario el
lead 4 subestimo el evento para los meses entre julio y octubre de 1997; en los
leads siguientes esta´s diferencias son mayores. En los eventos Nin˜os moderados
del an˜o 1987, los prono´sticos muestran sobrestimacio´n del evento despue´s del
lead 2, mientras que en el evento del an˜o 1992 se observa subestimacio´n despue´s
del lead 2. En cuanto a los eventos Nin˜a, como en el caso de los eventos de
1985, 1988 y1996, el modelo hace el prono´stico de anomal´ıas negativas pero en
menor magnitud comparada a las observadas despue´s del lead 3 (Figura5.57),
para el evento 1999-2000 se observa que el modelo sobrestima las condiciones
observadas. Es importante mencionar que despue´s del an˜o 2000 los prono´sticos
sobrestiman las condiciones observadas.
En el modelo CFSv2, las ANMM pronosticadas resultan ser menores a los datos
observados para los 2 nin˜os extraordinarios (Figuras 5.64-5.73), al analizar las
diferencia resultan ser mayores a la primera versio´n. Los eventos Nin˜a en esta
versio´n muestra anomal´ıas mayores a las observadas en la versio´n 1 del CFS,
se observa nuevamente que para de las anomal´ıas negativas del an˜o 1999 el
modelo muestra anomal´ıas mayores a las observadas en los inicios del evento
Nin˜a. Las anomal´ıas despue´s del an˜o 2000 fueron superiores a las observadas.
78 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.55: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.56: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.57: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 79
Figura 5.58: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.59: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.60: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
80 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.61: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.62: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.63: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 81
Figura 5.64: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.65: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.66: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
82 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.67: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.68: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.69: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 83
Figura 5.70: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.71: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.72: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
84 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.73: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L10 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L10 y observada. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 85
En las Figuras 5.74-5.82 y 5.83-5.92 se observa las series de tiempo de las
ANMM en la regio´n Nin˜o 3.4 para el modelo CFSv1 (serie roja) y para el pe-
riodo 1982-2006 y CFSv2 (serie azul) para el periodo 1983-2010 acompan˜adas
de la series de los datos de las ANMM observados de GODAS (serie negra),
tambie´n se incluye la serie de la diferencia entre los datos de prono´stico y ob-
servado (serie celeste) para cada versio´n.
Para los prono´stico de los meses de finales de 1982 e inicios de 1983 el modelo
CFSv1 sobrestima las condiciones observadas en los leads 2 y 3 (Figuras 5.74
y 5.75), las diferencias se incrementan en los siguientes leads para el final del
evento, por otro lado a inicios del an˜o 1997 los prono´sticos subestiman las con-
diciones observadas, las diferencias son mayores al incrementar los leads. En
el evento Nin˜o de 1987 el modelo sobrestima las condiciones observadas caso
contrario sucedio´ para el evento de 1992. Para los eventos Nin˜a 1983, 1988 y
1999 la diferencia del modelo y los datos observados es pequen˜a, en los leads
siguientes el modelo subestima las condiciones fr´ıas.
En las Figuras 5.83-5.92, la diferencia de los datos pronosticados y observa-
dos, muestra que para los eventos Nin˜o extraordinarios 1983, 1997-1998 y para
los eventos Nin˜o 1987, 1992 y 2002-2003 el modelo subestima las condiciones
observadas, al observar las diferencias estas se incrementan de forma negativa
al aumentar el nu´mero de leads. Los eventos Nin˜a o los eventos fr´ıos de los
an˜os 1983, 1988 y 1999 los prono´sticos tambie´n subestiman las condiciones
fr´ıas observadas.
86 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.74: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.75: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.76: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 87
Figura 5.77: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.78: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.79: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste es la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
88 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.80: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L7) y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.81: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
Figura 5.82: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2006)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 89
Figura 5.83: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L1 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.84: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L2 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.85: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L3 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
90 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.86: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L4 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.87: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L5 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.88: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L6 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.6. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de ANMM en la regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 91
Figura 5.89: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L7 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.90: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L8 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.91: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L9 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
92 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.92: Series de tiempo de las ANMM observada (negra) y de CFSv1 para L10 (azul),
en celeste la diferencia de la ANMM de L10 y observada. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.7. Coeficientes de Correlacio´n (CC) del ANMM de CFS y ANMM de
GODAS 93
5.7. Coeficientes de Correlacio´n (CC) del ANMM
de CFS y ANMM de GODAS
En la Figura 5.93, se muestra el CC de las anomal´ıas de NMM pronosticadas
y datos observados de GODAS para la regio´n Nin˜o 1+2, la Figura 5.93a se
ve la correlacio´n de CFSv1 y datos observados para el periodo 1982-2006, las
correlacio´n ma´s altas se dan entre los meses de agosto y febrero con CC mayores
a 0.7 para los primeros cuatro leads, los leads siguientes tienen un CC entre 0.6
y 0.7 hasta el lead 8 entre los meses de setiembre y febrero; para los meses de
diciembre y enero, las ma´ximas correlaciones es mayor a 0.79; para los meses
entre marzo y julio se observa correlaciones altas en los tres primeros leads,
excepto el mes de mayo que se observa una disminucio´n progresiva desde el
lead 2 con un valor de 0.68. En la Figura 5.93b se observa el CC de CFSv1
y GODAS para el periodo 1984-2006 sin tomar en cuenta los an˜os 1997-1998,
se observa que la correlacio´n disminuye compara´ndola con la Figura 5.93a,
se observa buenas correlaciones hasta el lead 7 entre los meses de setiembre
y enero; las ma´ximas correlaciones son para los meses de noviembre y enero
hasta el lead 6, las mismas que disminuyen al incrementar los leads; los meses
de mayo y junio muestran las menores correlaciones a partir del lead 5, con
CC menores a 0.33. La Figura 5.93c muestra el CC de las ANMM para CFSv2
y GODAS para el periodo 1983-2010, en el cual se observa CC mayores a 0.5
hasta el lead 4 entre los meses agosto y enero, los CC mayores a 0.6 se observan
hasta en lead 7 para los meses noviembre y diciembre, si comparamos estos
resultados con la Figura 5.93a se observa que los CC altos coinciden en los
meses pero en menor valor. Los resultados del CC para el periodo 1984-2010
del modelo CFSv2 y los datos de GODAS sin tomar en cuenta los an˜os 1997-
1998 se muestra en la Figura 5.93d, en el cual, el CC es menor a los observados
en las Figuras 5.93c y 5.93b, adema´s los CC mayores se siguen observando al
igual que en los resultados anteriores pero en menor valor.
En la Figura 5.94 se observa los resultados de CC para la regio´n Nin˜o 3.4; la
Figura (5.94a) es el resultado para el periodo 1982-2006 del modelo CFSv1
y GODAS para las ANMM, se observa que la correlacio´n es mayor a 0.65 en
todos los meses mostra´ndose hasta el lead 5, despue´s del lead 5 los meses entre
setiembre y marzo continu´an mostrando correlaciones altas. En la Figura 5.94b,
el CC con los mismos datos de la figura anterior, para el periodo 1984-2006 sin
94 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
considerar los an˜os 1997-1998, se observa que las correlaciones son menores a
las de la figura previa, los CC son bajos desde el lead 1 para los meses entre
junio y agosto; los CC mayores a 0.6 se observan entre los meses de setiembre y
enero hasta el lead 7. La Figura 5.94c nos muestra las correlaciones del modelo
CFSv2 con los datos de GODAS para el periodo 1983-2010, los resultados
muestran correlaciones mayores a 0.7 entre los meses de junio a abril hasta el
lead 7, en forma general se observa que el mı´nimo valor es 0.59 en el lead 10
para el mes de enero. La Figura 5.94d, muestra el CC con la misma fuente de
datos de la figura anterior para el periodo 1984-2010 sin considerar los an˜os
1997-1998, se observa correlaciones bajas desde el lead 1 para los meses entre
mayo y setiembre con un valor mı´nimo de 0.19, las correlaciones entre los meses
de octubre y abril hasta el lead 4 muestran como valor mı´nimo 0.44, el valor
ma´ximo de correlacio´n es de 0.83 se observa en el lead 1 para los meses de
diciembre y enero.
5.7. Coeficientes de Correlacio´n (CC) del ANMM de CFS y ANMM de
GODAS 95
Figura 5.93: CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.94: CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 198-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
96 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.8. Error de Ra´ız Cuadrada Media (ERCM)
de ANMM pronosticado (CFS) y obser-
vado (GODAS)
La Figura 5.95 muestra los resultados de ERCM para la regio´n Nin˜o 1+2,
los resultados son multiplicados por el factor 100, en la Figura 5.95a se observa
el ERCM del modelo CFSv1 y GODAS para el periodo 1982-2006, donde los
menores errores se dan en los meses de agosto y setiembre hasta el lead 7 con
el valor de 0.03 m, el mismo error es entre octubre y diciembre hasta el lead 3;
el mes de mayo muestra el error ma´ximo desde el lead 2 con un valor de 0.052
m, tambie´n se observa variabilidad despue´s del lead 4 entre los meses enero y
julio. Para la Figura 5.95b con los datos de CFSv1 y GODAS, para el periodo
1984-2006 sin tomar los an˜os 1997-1998 los ı´ndices son menores a 0.03m entre
agosto y diciembre en los cinco primeros leads, los ma´ximos errores inician en
el lead 4 con ı´ndices mayores a 0.05m para los meses entre febrero y junio.
La Figura 5.95c los datos para CFSv2 y GODAS para el periodo 1983-2010
muestra errores mayores comparados con la Figura 5.95a, se mantienen los
ı´ndices menores de error entre los meses de agosto y setiembre, los ma´ximos
errores se observan desde el lead 5 y 6 para los meses de diciembre y enero
respectivamente. La Figura 5.95d son los mismos datos de la figura anterior,
sin tomar en cuenta los an˜os 1983,1997 y 1998, al igual que la figura anterior
se observa un incremento en el ERCM, los meses entre agosto y diciembre
muestran los mejores resultados hasta el lead 7, los ma´ximos errores se observan
en los meses de enero y febrero despue´s del lead 3, los errores del CFSv2 son
mayores comparados con la versio´n 1 del CFS.
La Figura 5.96 muestra el resultado de ERMS para la regio´n Nin˜o 3.4, la Figura
5.96a es el resultado del modelo CFSv1 y los datos de GODAS para el periodo
1982-2006, se observa valores de error entre 0.016 y 0.049 m en los primeros tres
leads, los resultados de esta figura son menores comparados con los de la Figura
5.96b que es el resultado de la misma fuente de datos de la figura anterior,
para el periodo 1984-2006 sin tomar los an˜os 1997-1998, donde se observa un
incremento en los errores, siendo ma´s notable los meses entre enero y marzo
con ERCM mayor a 0.049m a partir del lead 2. La Figura 5.96c es el error
del modelo CFSv2 y los datos de GODAS para el periodo 1983-2010 donde los
5.8. Error de Ra´ız Cuadrada Media (ERCM) de ANMM pronosticado (CFS)
y observado (GODAS) 97
resultados son similares a los de la Figura 5.96a, los mayores errores se observa
en los meses de diciembre y enero desde el lead 6 y 5 correspondientemente.
En la Figura 5.96d se muestra ERCM de la misma fuente de datos previo, para
el periodo 1984-2010 sin tomar los an˜os 1997-1998, como hemos venido viendo
en este periodo los errores se incrementan, el mes que nos muestra el error ma´s
alto es el de setiembre en los tres primeros leads.
98 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.95: ERCM de la anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.96: ERCM de la anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2009; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2009 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 198-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
5.9. Coeficientes de correlacio´n entre ANMM pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 99
5.9. Coeficientes de correlacio´n entre ANMM
pronosticada (CFS) y observada (GODAS)
por periodos.
Se analizo´ los resultados de las correlaciones de las 2 versiones del modelo
CFS con los datos observados de GODAS para periodos entre 6 y 10 an˜os. En
la regio´n Nin˜o 1+2 (Figura 5.97a) corresponde al modelo CFSv1 y GODAS
para el periodo 1982-1990 donde se muestra correlaciones altas entre los meses
de setiembre y marzo en los 9 leads, excepto el mes de octubre que tiene una
ligera disminucio´n en el lead 6 con el CC de 0.66; los meses de abril y junio
a partir del lead 3 muestran correlaciones bajas, mientras que en el lead 2
en el mes de mayo muestra correlacio´n baja igual a 0.38. La correlacio´n en
la Figura 5.97c pertenece al modelo CFSv1 y para GODAS para el periodo
1991-200 muestra alta correlacio´n entre los meses setiembre y marzo en todos
los lead mayores a 0.71 , excepto los leads finales de los meses de setiembre y
octubre que tiene una pequen˜a disminucio´n igual a 0.49 y 0.66 en el lead 9; los
meses entre abril y agosto muestra correlaciones altas en los 3 primeros leads,
los CC disminuyen al aumentar los leads. La Figura 5.97e es el resultado del
CC para el modelo CFSv1 y GODAS para el periodo 2001-2006, en el cual
se observa correlaciones negativas desde el lead 1 entre los meses de mayo y
enero, el ma´ximo CC es 0.62 para el mes de marzo en el lead 7. Los meses
entre febrero y abril, adema´s el mes de junio muestran correlaciones positivas
en todos sus meses pronosticados. La Figura 5.97b es el resultado del CC de los
datos de CFSv2 y GODAS para el periodo 1983-1990 se muestra correlacio´n
altas entre los meses de enero y abril para los 7 primeros leads, los meses entre
mayo y octubre muestran correlacio´n menores a 0.7 desde sus primer y segun-
do lead, las mismas que disminuyen al incrementar los leads; en el lead 4 para
el mes de junio se observa resultado negativo, en los siguiente leads se observa
este tipo de correlacio´n, tambie´n para los meses entre julio y setiembre. Los
resultados en la Figura 5.97d del modelo CFSv2 y de GODAS para el perio-
do 1991-2000 muestran correlaciones altas para los meses de enero y febrero
en los diez leads, entre los meses de octubre y diciembre tambie´n se observa
correlacio´n altas hasta los leads 7 y 9 respectivamente. La Figura 5.97f del
modelo CFSv2 y GODAS para el periodo 2001-2010 se observo´ correlaciones
100 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
negativas desde el lead 1 para los meses entre mayo y noviembre adema´s del
mes de enero, similar a la Figura 5.97e, la ma´xima correlacio´n es para el mes
de abril (0.51) en el lead 6, los meses de febrero, marzo y diciembre tambie´n
muestran correlaciones positivas, las cuales disminuyen al incrementar el tiem-
po de prono´stico y se hacen negativas; diferente los resultados en el mes de
mayo, el lead 1 muestra correlacio´n negativa y los siguientes son positivos, en
varios meses se observa variabilidad. El CC en la primera versio´n del modelo
CFS muestra mejores resultados que la segunda versio´n en los dos primero
periodos, ma´s au´n en el primer periodo donde se observa coeficientes negativos
entre los meses de junio y setiembre, una posible respuesta es que el modelo
en los u´ltimos leads mostro´ subestimacio´n en sus prono´sticos y en los meses
mencionado los prono´stico mostraban desfase o retraso a las condiciones ob-
servadas; en el tercer periodo, el prono´stico sobrestimo´ los datos observados y
mostro´ un desfase o retraso en acertar las condiciones observadas, siendo esto
mayor a la de los dos periodos anteriores para los meses entre mayo y enero.
Para la regio´n Nin˜o 3.4 (Figura 5.98) se observa el resultado del CC para
la regio´n Nin˜o 3.4, el CC de anomal´ıas de NMM del modelo CFSv1 y datos de
GODAS, la Figura 5.98a es el resultado del periodo 1982-1990 donde se obser-
va los ma´ximos CC altos para los meses de octubre y enero hasta el lead 9; las
correlaciones altas mayores a 0.7 se observo´ hasta el lead 6 para los meses de
febrero, para los meses de agosto y setiembre hasta el lead 7; las correlaciones
menores se observa entre los meses de abril y junio con correlaciones bajas a
partir del lead 4 , y a partir del lead 5 para el mes de julio. La Figura 5.98c es
el resultado del modelo CFSv1 y datos de GODAS para el periodo 1991-2000,
se observa correlaciones altas con valores mayores a 0.9 en los 4 primeros leads
de casi todo el an˜o (excepto marzo y junio), las correlaciones son mayores a
0.7 hasta el lead 6, el mı´nimo valor es 0.55 se encuentra en el lead 9 del mes de
enero, el cual es un CC menor que se repite en los meses de febrero y marzo
para el mismo lead. La Figura 5.98e muestra el CC de CFSv1 y GODAS para
el periodo 2001-2006, donde las altas correlaciones se observan en los primeros
leads, el mes de diciembre hasta el lead 9 se encuentran correlaciones mayo-
res a 0.7; enero, setiembre y octubre son los meses que tienen correlacio´n alta
hasta el lead 7. La Figura 5.98.b es el resultado del modelo CFSv2 y datos de
GODAS, para del periodo 1983-1990, los prono´sticos muestran correlaciones
5.9. Coeficientes de correlacio´n entre ANMM pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 101
mayores a 0.70 entre los meses de julio y marzo, los meses de abril y mayo
tienen correlacio´n menores 0.54 y 0.52 respectivamente en el lead 3, aunque en
el lead 4 la correlacio´n se incrementa para el mes de mayo. El periodo 1991-200
para CFSv2-GODAS (Figura 5.98d), tiene CC bastante altas en los 2 primeros
leads entre 0.89 y 0.99 para todos los meses, la correlacio´n es alta (mayor a
0.7) hasta el lead 10 a excepcio´n de los meses de marzo y diciembre con co-
rrelaciones de 0.68 y 0.66. El CC para el modelo CFSv2 y GODAS , Figura
5.98f para el periodo 2001-2010, se observa correlaciones altas entre los meses
de agosto y febrero hasta el lead 7, los meses entre abril y junio tiene como
resultado correlaciones menores a 0.7 a partir del lead 6, las correlaciones de
esta figura muestran mejores resultados comparado con la Figura 5.98e del
periodo 2001-2006 aunque este periodo tiene 4 an˜os menos que la Figura 5.98f
y no presenta correlaciones negativas. El CC en la segunda versio´n del modelo
CFS, muestra mejores resultados que la primera versio´n en los tres periodos,
los resultados del CFSv2 para el periodo 1991-2000 son los que muestra los
mejores resultados , los menores coeficientes de correlacio´n se observa en el
u´ltimo periodo para las dos versiones del modelo, siendo la primera versio´n la
que muestra los mayores errores con CC negativos entre los meses de abril y
junio despue´s del 5 lead de prono´stico, la causa es que el modelo sobrestimo
las condiciones observadas a inicios del an˜o 2000, por otro lado para fines de la
de´cada el modelo subestimo las condiciones observadas, y en los u´ltimos lead
el evento muestra un retraso en pronosticar las condiciones Nin˜o de los a nos
2002-2003.
102 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.97: CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.9. Coeficientes de correlacio´n entre ANMM pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 103
Figura 5.98: CC de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
104 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.10. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM)
de ANMM pronosticada CFSv1 y obser-
vada (GODAS) por periodos.
El ERCM de las anomal´ıas del NMM con los datos del modelo CFSv1 y
los resultados de GODAS para las Figuras 5.99 y 5.100 fueron multiplicads
por el factor 100, para el per´ıodo 1982-1990 en la regio´n Nin˜o 1+2, Figura
5.99a se observa que los menores errores son entre 0.02 y 0.03 metros en los
dos primeros leads de los meses de junio y marzo, los meses de abril y mayo
tienen el mayor error entre 0.05 y 0.07 m desde el segundo lead, para el mes de
mayo entre los lead 3 y 5 muestran el error ma´ximo que es 0.08 m. El per´ıodo
1991-2000 del modelo CFSv1 y GODAS (Figura 5.99c) tiene errores menores a
0.04 m en los primeros tres leads a excepcio´n del mes de junio con el error igual
a 0.05 m, los meses siguientes en general muestran variabilidad en los errores,
el ma´ximo error es 0.08 m en el lead 9 para el mes de diciembre. El resultado
de los ERCM para el per´ıodo 2001-2006 del modelo CFSv1 y GODAS Figura
5.99e, se observa en general mayores errores que los dos periodos anteriores,
los meses con mayores errores es para los meses entre noviembre y febrero, el
ma´ximo error es de 0.12 m en el mes de diciembre para el lead 4, los menores
errores se observa entre los meses de julio y setiembre. Lo errores en el modelo
CFSv2 y GODAS para el per´ıodo 1983-1990 Figura 5.99b, tiene como resultado
menores entre 0.01 y 0.02 m entre los meses octubre y diciembre hasta el lead
6, los mayores errores se observa para los meses de mayo y junio para los leads
3 y 4. El periodo 1991-2000 del modelo CFSv2 y GODAS Figura 5.99d las
correlaciones se encuentran entre 0.03 m y 0.05 m en los dos primeros leads el
ma´ximo error se encuentra en el lead 10 para el mes de diciembre, los resultados
de este modelo muestran mayor error comparando con los resultados en la
Figura 5.99c. El periodo 2001-2010 para el modelo CFSv2-GODAS Figura
5.99f, los ma´ximos errores se observo´ en los meses de noviembre y febrero
y las mı´nimos errores se observo´ entre los meses de agosto y octubre. En
los primeros periodos de dos versiones del modelo CFS muestra resultados
similares, coincidiendo los ma´ximos y mı´nimos errores en los mismos meses,
en el tercer periodo si se observa ma´s variabilidad mostrando el CFSv1 los
mayores errores.
5.10. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de ANMM pronosticada
CFSv1 y observada (GODAS) por periodos. 105
El ERCM de las anomal´ıas de ANMM en la regio´n Nin˜o 3.4, el modelo CFSv1
y GODAS en el per´ıodo 1983-1990 Figura 5.100a, muestra como resultado
mayores errores en los meses de febrero y marzo despue´s del lead 2, en el caso
del mes de marzo despue´s del lead 3 tienen valores mayores a 0.05m. El per´ıodo
1991-2000 del modelo CFSv1 y GODAS, Figura 5.100c, muestra errores de
poca diferencia unos con otros en los primeros leads, los meses de abril y mayo
muestran los menores errores, en general el resultado muestra menor error que
el de la figura anterior. El periodo 2000-2006 de los datos de CFSv1 y GODAS,
Figura 5.100.e los errores tienen poco errores con resultados entre 0.01 y 0.03
m en los primeros 3 leads, los resultados para este per´ıodo son menores para
las dos figuras anteriores. Los resultados para el modelo 1983-1990 de los datos
de CFSv2 y GODAS Figura 5.100b los menores errores se observa en el mes
de enero en los 6 primeros leas con resultados entre 0.01 m y 0.02 m. Para el
per´ıodo 1991-2000 del modelo CFSv2 y GODAS, Figura 5.100d los errores son
menores en los primeros leads, se observa los mayores errores entre los meses de
diciembre y febrero despue´s del lead 3, aunque la diferencia en los resultados es
pequen˜a comparada con los primeros leads. La Figura 5.100.f para el per´ıodo
2001-2010 del modelo CFSv2 y GODAS en general los resultados muestran
bajos ı´ndices de error, como en la mayor´ıa de resultados los mayores errores se
observan en los u´ltimos leads. En el primer per´ıodo se observa mayores errores
en el CFSV1, mientras que el segundo y tercer per´ıodo ambas versiones del
CFS muestran resultados similares.
106 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.99: ERCM de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.10. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de ANMM pronosticada
CFSv1 y observada (GODAS) por periodos. 107
Figura 5.100: ERCM de las anomal´ıas de NMM para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el per´ıodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
108 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C
con datos de prono´stico de CFS y datos
observados de GODAS en las regiones
Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4
Se realizo´ la comparacio´n de las series de tiempo de las anomal´ıas de la
profundidad de la isoterma de 15◦C (API15◦C) para las dos versiones del mo-
delo CFS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. La profundidad de la isoterma
de 15◦C en la regio´n Nin˜o 3.4, tiene valores diferentes a las profundidades en
la regio´n Nin˜o 1+2, en condiciones normales la isoterma de 15◦C es ma´s su-
perficial en la regio´n Nin˜o 1.2 con respecto a la regio´n Nin˜o 3.4.
En la regio´n Nino˜ 1+2, para la versio´n 1 del modelo CFS, Figuras 101-109,
se observa que en los primeros meses del an˜o 1982 las diferencias son positivas
en los 7 primeros leads, lo que indica la sobrestimacio´n del modelo con respecto
a las condiciones observadas, las API15◦C de los datos observados disminuyen
a inicios de 1983 mientras que los prono´sticos tambie´n muestran el descenso
en mayor magnitud, al ver las diferencia (CFS-GODAS), estas se incrementan
se hacen ma´s negativas a mayor leads. Para el an˜o 1997, el modelo subestima
los meses entre abril y agosto del evento a partir del lead 3, similar en los mis-
mos meses para el an˜o 1998. El evento Nin˜o de 1987 es sobrestimado por los
prono´sticos, siendo la diferencia mayor al incrementar los leads, para el even-
to de 1992 la serie de los prono´sticos subestiman las condiciones observadas.
El prono´stico para la misma regio´n con la segunda versio´n del modelo CFS
(Figuras 110-119), se observa que el modelo subestima el evento del an˜o 1983,
para el evento 1997-1998 las condiciones son similares a las observadas con el
CFSv1, los prono´sticos subestiman las condiciones observadas entre los an˜os
1983-1989, despue´s del an˜o 2000 los prono´stico de CFSv2 sobrestiman los datos
observado, los u´ltimos 5 an˜os de datos se observa 50m de sobrestimacio´n en
promedio. Las diferencias en esta versio´n del modelo son mayores comparadas
con el CFSv1.
La versio´n 1 del modelo CFS en la regio´n Nin˜o 3.4 (Figuras 5.120-5.128) en
los tres primeros leads se observa que la diferencia de las dos series es pro´xima
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 109
a cero metros en el inicio del evento 1982-1983, la diferencia se hace positiva
en el fin del evento, donde los prono´sticos sobrestiman las condiciones de fin
del evento. En el evento 1997-1998 los prono´sticos subestiman las condiciones
observadas, al igual que para el evento de 1992. Para los eventos Nin˜a de los
an˜os 1983 y 1998, el modelo subestima las condiciones fr´ıas, siendo mayor la
subestimacio´n al incrementar los leads. Los prono´sticos de la versio´n 2 del
CFS (Figuras 5.129-5.138), muestran como en CFSv1 la subestimacio´n de las
ma´ximas anomal´ıas del modelo. Llama la atencio´n la serie de diferencias para
los eventos Nin˜a donde se observan diferencias positivas, es decir los prono´sticos
subestimaron las anomal´ıas negativas observadas.
110 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.101: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.102: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.103: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 111
Figura 5.104: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.105: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.106: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
112 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.107: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.108: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.109: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 113
Figura 5.110: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.111: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.112: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
114 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.113: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.114: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.115: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 115
Figura 5.116: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.117: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.118: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
116 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.119: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.120: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L1
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.121: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L2
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 117
Figura 5.122: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L3
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.123: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L4
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.124: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L5
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
118 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.125: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L6
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.126: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L7
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.127: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L8
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 119
Figura 5.128: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv1 para L9
(rojo), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.129: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L1
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.130: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L2
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
120 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.131: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L3
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.132: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L4
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.133: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L5
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.11. Ana´lisis de series de tiempo de API15◦C con datos de prono´stico de
CFS y datos observados de GODAS en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 121
Figura 5.134: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L6
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.135: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L7
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.136: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L8
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
122 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.137: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L9
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.138: Series de tiempo de las API15◦C observada (negra) y de CFSv2 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.12. Coeficientes de correlacio´n de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) 123
5.12. Coeficientes de correlacio´n de API15◦C
pronosticada (CFS) y observada (GO-
DAS)
Los resultados del CC para la regio´n Nin˜o 1+2 del modelo CFSv1 y GO-
DAS para la CC de las anomal´ıas devariable API15◦C, en el periodo 1982-2009
son mostradas en la Figura 5.139a, en la cual se observo´ que los resultados son
iguales o mayores a 0.7 hasta el lead 9 entre los meses de enero y marzo, mien-
tras que para los meses entre octubre y diciembre hasta el lead 8, los meses de
abril y agosto muestra correlaciones mayores a 0.7 solo hasta el lead 4, en los
meses de mayo, junio y julio se observa las menores correlaciones, en el mes de
mayo es donde se observo´ que la correlacio´n es menor a 0.56 desde el lead 3.
Las correlaciones de modelo CFSv1 y GODAS para el periodo 1984-2009 sin
tomar los an˜os 1997-1998 (Figura 5.139b), se observa que los niveles ma´ximos
de correlacio´n coincide con los mismos meses de la figura antecedente, sin em-
bargo la magnitud de los CC son menores; los meses entre mayo y julio son los
que muestra la menor correlacio´n; se distinguio´ correlaciones negativas en los
u´ltimos leads de los meses de julio y agosto. En la versio´n 2 del modelo CFS
y los datos de GODAS, en el periodo 1983-2010, Figura 5.139c se observo´ que
los CC son menores compara´ndolos con la Figura 5.139a, los meses de ma´xima
correlacio´n son entre los meses de noviembre y abril, sin embargo las correla-
ciones mayores a 0.7 solo se observa entre los 2 primeros leads; los meses de
menor correlacio´n son para los meses de junio y julio en los cuales se aprecia
correlaciones negativas en los leads 5 y 6, tambie´n en los leads finales para
los mismos meses. En el periodo 1984-2010, con la misma versio´n del modelo
anterior sin tomar los an˜os 1997-1998, Figura 5.139d se distinguio´ nuevamen-
te que las correlaciones disminuyen tomando como referencia las tres figuras
anteriores, las correlaciones ma´ximas y mı´nimas se encuentra igual que en la
Figura 5.139c, pero con menores correlaciones, tambie´n el lead 10 y 9 para los
meses de junio y julio respectivamente.
Los CC con el modelo CFSv1 y GODAS para la API15◦C de en el periodo
1982-2009 en la regio´n Nin˜o 3.4, Figura 5.140a se observa las correlaciones
ma´ximas entre los meses de agosto y diciembre, los meses entre julio y octubre
124 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
se observa que el CC muestra un alto valor entre los leads 5 y 7 correspondiente
a cada mes de prono´stico, en los leads previos los CC mostraron ser menores.
El CC con la misma versio´n de datos de la figura anterior para el periodo 1984-
2009 sin tomar los an˜os 1997-1998 Figura 5.140b las correlaciones ma´ximas se
observaron entre los meses de agosto y noviembre para los 5 primeros leads,
se noto´ CC negativos en los meses de mayo y junio desde del lead 5, en los
meses de verano se observaron valores menores a 6.7 en el lead 2. La Figura
5.140c muestra el CC para el periodo 1983-2010 de la versio´n 2 del CFS y
los datos de GODAS, donde los CC ma´ximos se observan entre los meses de
agosto y noviembre con el l´ımite en el lead 8 y con valores mayores a 0.68, se
observa CC negativos en los leads finales desde el lead 9 y 8 para los meses
de enero y febrero respectivamente. La Figura 5.140.d es el resultado para el
periodo 1984-2009 con el modelo CFSv2 y GODAS, sin tomar los an˜os 1997-
1998, el CC es de menor valor comparados con la Figura 140.c, se observo´ los
CC ma´ximos entre los meses de agosto y noviembre con valores mayores a 0.62
hasta el lead 6, el nu´mero de CC negativas son mayores a los observados a
las figuras anteriores, mostrando en los meses de enero y febrero desde el lead
7 y 8 respectivamente, y los meses entre mayo a julio para los leads 7, 6 y 9
respectivamente.
5.12. Coeficientes de correlacio´n de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) 125
Figura 5.139: CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.140: CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
126 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.13. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM)
de la API15◦C pronosticada (CFS) y ob-
servada (GODAS).
Los resultados del ERCM de las API15◦C para el periodo 1982-2009 en
la regio´n Nin˜o 1+2 con el modelo CFSv1 y los datos de GODAS son mos-
tradas en la Figura 141a. Los menores errores 7 y 16 metros se observan en
los tres primeros leads para los meses de julio y abril, los meses de mayo y
junio mostraron errores de 20 y 25 metros desde el lead 2 y 3 respectivamen-
te, estos meses muestran errores ma´ximos en los siguientes leads, tambie´n los
meses entre febrero y julio a partir del lead 5. Tomando los mismos datos
de la figura anterior, en el periodo 1984-2009, excluyendo los an˜os 1997-1998
(Figura 141b), se observan errores menores a 18 metros en los tres primeros
leads. Los ma´ximos errores se observan entre los meses de febrero y junio a
partir del lead 4 con errores mayores a 19m. La figura 141c son los resultados
del modelo CFSv2 y GODAS para el periodo 1983-2010, donde se observa que
los errores son mayores a los de las figuras anteriores, en los 2 primeros leads
se observa variabilidad con errores entre 21 y 32 m, en el mes de junio entre
los lead 3 y 5 se observa ma´ximos errores con valores entre 38 y 39 metros,
para el mes de julio en el lead 5, adema´s desde el lead 1 se observa errores
mayores o iguales a 30 m; para los meses de enero y febrero en el lead 6 y 4
se observa errores mayores a 30 m. La figura 141d es el resultado del modelo
CFSv2 y GODAS para el periodo 1984-2010 sin tomar los an˜os 1997 y 1998,
el cual tambie´n muestra gran variabilidad, los ma´ximos errores se observa en
los meses de enero y febrero a partir del lead 4, con errores mayores a 35m, los
errores son tenuemente menores con respecto a la Figura 141c.
El ERCM de las API15◦C en la regio´n Nin˜o 3.4 para el periodo 1982-2009
del modelo CFSv1 y GODAS Figura 142a se observa en los 4 primeros leads
para los meses entre marzo y diciembre errores menores a 9 m, los meses de
enero y febrero muestra valores de 10 m en los leads 2 y 3, el ma´ximo error es
de 12 m en el mes de febrero a partir del lead 7. Los resultados de ERCM para
los mismos datos de la figura anterior, para el periodo 1984-2009 sin tomar
los an˜os 1997-1998 (Figura 142b) se vio errores entre de 10 y 11 m en los
5.13. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de la API15◦C pronosticada
(CFS) y observada (GODAS). 127
meses de febrero, marzo y mayo a partir del lead 3, 2 y 5 respectivamente; las
dos figuras anteriores muestran errores similares. El modelo CFSv2 y GODAS
para el periodo 1983-2010 (Figura 142c) los errores ma´ximos entre 10 y 14 m se
observa en el mes de febrero a partir del lead 3, entre los meses de marzo y julio
a partir del lead 5. El RMSE para los mismos datos de la figura anterior, del
periodo 1984-2010 sin considerar los an˜os 1997-1998 (Figura 142d), los errores
ma´ximos se observa en los meses de febrero y marzo con valores mayores de 10
m se observa a partir del lead 3, y entre los meses de abril y junio en los lead
8 y 6, y en los leads finales de octubre y diciembre, loa errores en estas dos
figuras son similares, sin embargo al comparar las dos versiones del CFS, se
observa que los errores en el CFSv2 son levemente mayores a los de las version
del CFSv1.
128 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.141: ERCM de las API15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS, periodo
1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-GODAS,
periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.142: ERCM de API15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS, periodo
1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-GODAS,
periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
5.14. Coeficiente de correlacio´n (CC) de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 129
5.14. Coeficiente de correlacio´n (CC) de API15◦C
pronosticada (CFS) y observada (GO-
DAS) por periodos.
En la Figura 5.143a se observa los resultados del CC en la regio´n Nin˜o
1+2, para el periodo 1982-1990 del modelo CFSv1 y los datos de GODAS, nos
muestra que los CC ma´ximos se observa entre los meses de setiembre y febrero
en los 9 leads con valores mayores a 0.7, los meses de marzo y abril muestran
valores mayores a 5.6, los menores errores se observa entre los meses de mayo
y julio despue´s del lead 1, 2 y 3. La Figura 5.143c es el resultado del CC del
modelo CFSv1 y los datos de GODAS para el periodo 1991-2000, muestra los
ma´ximos CC entre los meses de setiembre y abril en todos los leads, con CC
mayores a 0.7; los menores CC son entre los meses de mayo y julio despue´s
del lead 4, sin embargo estos valores son mayores a los mı´nimos CC que se ob-
serva en la Figura 5.143a. La Figura 5.143e muestra el CC del modelo CFSv1
y GODAS para el periodo 2001-2009 con CC mayor a 0.61 entre los meses
de diciembre y abril en los 9 leads, entre los meses de mayo y setiembre se
observa CC negativas a partir de los leads 4, 5, 6, 7 y 9 respecto a los meses
mencionados.
El CC del modelo CFSv2 y los datos de GODAS Figura 5.143b, para el pe-
riodo 1983-1990 se observa CC mayores a 0.69 para los meses de enero y febrero
hasta el lead 10 y 9, entre los meses de marzo y mayo se observa coeficientes
de correlacio´n mayores a 0.63 hasta el lead 6, los CC entre junio y diciembre
muestran los ma´ximos en sus 3 primeros lead y sus correlaciones mı´nimas se
observan en el mes de junio en el lead 3, las mı´nimas correlaciones disminuyen
al incrementar los leads y al acercarse al mes de diciembre, adema´s se observa
CC negativos en los u´ltimos leads. La Figura 5.143d muestra los resultados
del CC del modelo CFSv2 y datos de GODAS para el periodo 1991-2000, en
el cual se observa correlaciones mayores a 0.7 entre los meses de diciembre y
marzo, los meses de abril y noviembre muestran correlaciones mayores a 0.62;
para los meses entre mayo y octubre se observa correlaciones menores con CC
mı´nimos a partir del lead 3, las mı´nimas correlaciones se observa en los meses
entre junio y agosto para los leads 5, 6 y 7 respectivamente. En la Figura 5.143f
130 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
el CC del modelo CFSv2 y GODAS para el periodo 2001-2010, se observa bue-
nas correlaciones mayores a 0.7 para los meses entre diciembre y marzo en
los 4 primeros leads, en los leads siguientes la correlacio´n se mantiene buena
pero en menor valor, los meses entre abril y noviembre muestran correlaciones
regulares hasta el lead 4 en promedio, se observa correlaciones negativas en el
mes de junio en los 3 u´ltimos leads.
Los resultados del CC del modelo CFSv2, muestra CC menores con respec-
to a la primera versio´n del CFS, las menores correlaciones se observan a partir
del lead 3 del mes de junio la correlacio´n disminuye al incrementar los leads
hasta llegar al mes de diciembre, en el CFSv1 tambie´n se observa menores CC
para los meses de mayo y junio a partir del lead 2 y 3: En el segundo periodo el
modelo CFSv2 tambie´n muestra menores CC entre los meses de junio y agosto
a partir del lead 4. En la u´ltima versio´n del modelo se observa los mı´nimos
CC entre los meses de mayo y setiembre, en el CFSv1 los CC son menores con
respecto al modelo CFSv2, se observan correlaciones negativas desde el lead 4
para el mes de mayo y en los u´ltimos leads de los meses mencionados; en el
modelo CFSv2 se observa CC negativos en el mes de junio a partir del lead 8,
la u´ltima versio´n del CFS muestra mejores resultados que el modelo CFSv1.
En la regio´n Nin˜o 3.4 el CC entre los datos del modelo CFSv1 y datos de
GODAS, para el periodo 1982-1990, Figura 5.144a, se observa los ma´ximos CC
entre los meses de octubre y diciembre mayores a 0.71 hasta el lead 5, para
el mes de setiembre hasta el lead 4, entre los meses de julio y noviembre se
observo´ entre los leads 4 y 9 en sucesio´n con respecto al mes se observa que
las correlaciones mejoran para despue´s descender; para los meses entre enero
y mayo se observa CC menores despue´s del lead 2, mostrando CC negativos
en los u´ltimos leads. El CC para CFSV1 y GODAS para el periodo 1991-2000,
Figura 5.144c entre los meses de setiembre y noviembre se observa un ı´ndice de
correlacio´n ma´ximo en todos los leads con valores superiores a 0.84, entre los
meses de diciembre y agosto tambie´n se observa CC altos solo hasta el lead 5,
a excepcio´n del lead 2 y 3 para los meses de enero y junio; los mı´nimos valores
se encuentran entre los meses de diciembre y julio despue´s del lead 5. El CC
del modelo CFSv1 y los datos de GODAS para el periodo 2001-2009 Figura
5.144e, los ma´ximos valores de las correlaciones se observan entre los meses de
5.14. Coeficiente de correlacio´n (CC) de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 131
setiembre y noviembre con valores mayores a 0.66 hasta el lead 7, para el mes
de diciembre hasta el lead 6 mostrando el ma´ximo valor es 0.62 , se observa
mı´nimos valores entre los meses enero y junio despue´s del lead 3,se observa
correlaciones negativas en el lead 5 para marzo y junio, en el lead 6 para junio y
julio, para julio y abril en los leads 7 y 9 . El CC del modelo CFSv2 y GODAS en
el periodo 1983-1990 Figura 5.144b, se observa correlaciones ma´ximas entre los
meses de agosto y noviembre con correlaciones mayores a 0.63 en los 10 leads, el
mes de enero muestra alto ı´ndice de correlacio´n hasta el lead 6 con correlaciones
superiores a 0.74, el mes de febrero los dos primeros leads muestran buena
correlacio´n pero descienden en el tercer lead, posteriormente sus correlaciones
mejoran, en el mes de marzo se observa buenas correlaciones en todos sus
leads, el mes de mayo tiene las menores correlaciones a partir del lead 3 donde
las correlaciones menores a 0.41 El mismo modelo para el periodo 1991-2000
(Figura 144d) se observa los ma´ximos CC entre los meses de agosto y noviembre
con CC superior a 0.65 en los diez leads, el mes de julio se observa correlacio´n
mayor a 0.60 hasta el lead 7, las mı´nimas correlaciones se encuentran entre
los meses de enero y mayo despue´s del lead 4, en el mes de junio despue´s
del lead 5, en el mes de febrero se observa correlaciones negativas en el lead
9 y 10 para febrero y lead 10 para marzo. Las correlaciones para el periodo
2001-2010 (Figura 5.144f) disminuyen comparadas con los periodos anteriores,
las ma´ximas correlaciones se dan en los meses entre octubre y diciembre con
correlaciones mayores a 0.57, las correlaciones mı´nimas se encuentran entre los
meses de abril y julio, en el mes de junio en el lead 3 se observa un valor de
correlacio´n negativo, los meses de abril y mayo a partir del lead 6 y 7 tambie´n
se observa correlaciones negativas, adema´s siendo de mayor valor. El CC para
el primer periodo, se observa los mejores resultados entre los meses de julio y
diciembre para ambas versiones del CFS; en cuanto a los mejores resultados
el CFSv2 muestra mejores resultados, ya que sus mı´nimos CC son para el mes
de mayo con correlaciones mayores que 0.4, mientras que la primera versio´n se
observa correlaciones negativas en los u´ltimos leads de los meses mencionados.
En el segundo periodo se observa los CC mayores entre los meses de julio y
diciembre, en general en este periodo se tiene los mejores CC de correlacio´n.
Para el u´ltimo periodo los mayores CC se encuentran en la primera versio´n del
modelo, no obstante se observa CC negativo en ambas versiones del modelo,
siendo el modelo CFSv2 quien tiene ma´s CC negativos.
132 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.143: CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.14. Coeficiente de correlacio´n (CC) de API15◦C pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 133
Figura 5.144: CC de las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
134 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.15. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM)
de API15◦C pronosticada (CFS) y ob-
servada (GODAS) por periodos
El ERCM para el periodo 1982-1990(Figura 5.145a) del modelo CFSv1 y
los datos de GODAS, muestra que los menores errores se encuentra entre los
meses de agosto y enero; por otro lado los errores ma´ximos se observan en
el mes de mayo, en el lead 2 ya que muestra el RMSE de 28 m,y en el mes
de junio 32 m; los errores se incrementa al incrementar los leads. Con la mis-
ma fuente de datos de la figura anterior, para el periodo 1991-2000 (Figura
5.145c), las menores correlaciones se observa entre los meses de enero y abril
con RMSE menor a 20 m para los 9 leads, para los meses entre agosto y di-
ciembre hasta el lead 5, los leads siguientes se observa valores mayores a 20
m; tambie´n se observa valores mayores a 21m para los meses de mayo y junio
despue´s del lead 2 y para julio a partir del lead 4. El ERCM del modelo CFSv1
y GODAS para el periodo 2001-2009 (Figura 5.145e) se observa correlaciones
menores entre los meses de julio y febrero con RMSE menores a 20 m en los 9
leads, y entre marzo y junio hasta el lead 4, en los leads siguientes se observa
correlaciones mayores a 2 m. Para el modelo CFSv2 y datos de GODAS en el
periodo 1983-1990 (Figura 5.145b), se observa correlaciones mı´nimas entre los
meses de setiembre y marzo con valores menores a 17 m hasta el lead 6, los
ma´ximos errores se observa entre los meses de abril y julio con valores mayores
a 21 m a partir del lead 2 y en julio a partir del lead 3. En el periodo 1991-
2000, Figura 5.145d, los errores menores se observa entre los meses de enero y
marzo hasta el lead 8 con un error ma´ximo de 23 m, los errores ma´ximos se
observa entre abril y diciembre , en algunos meses desde el lead 2 se observa
errores superiores a 25 m. En el u´ltimo periodo 2001-2010 figura (5.145f) se
observa que los menores RMSE se encuentran entre los meses de febrero y
mayo con un error ma´ximo de 0.20m, los 3 primeros lead de enero muestran
errores menores, los meses entre junio y octubre se observa los menores errores
despue´s del lead 3, 6 y 7, en los lead anteriores sus errores son mayores, los
meses de noviembre y diciembre muestra errores ma´ximos despue´s del lead 3.
De forma general se observa que los mayores errores se observa para el CFSv2,
en el caso del primer periodo se observa los ma´ximos ERCM para los meses
5.15. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de API15◦C pronosticada
(CFS) y observada (GODAS) por periodos 135
entre marzo y junio, a partir del segundo y tercer lead, mientras que para la
otra versio´n en los u´ltimos leads se observa que en la mayor´ıa de los meses el
error es superior a CFSv1. En el segundo periodo en el modelo CFSv1 se ve
los ma´ximos errores de manera dispersa entre los meses de mayo y diciembre
para todos los leads, para el CFSv2 se observa que los errores son mayores a
CFSv1 en la mayor´ıa de los leads, siendo ma´s notable entre los meses de abril
y diciembre. En el tercer periodo en el CFSv2 se observa que los errores son
mayores al CFSv1 entre los meses de julio y enero, en lo dema´s meses algunos
leads son superiores en cada versio´n del CFS.
En la regio´n Nin˜o 3.4 el ERCM del modelo CFSv1 y los datos observados de
GODAS se observa que sus ma´ximos errores en el periodo 1982-1990 (Figura
5.146a) se observa en los primeros leads entre los meses de febrero y junio con
valores mayores a 10 m, entre agosto y noviembre se observa errores mayores en
los leads finales. Para el periodo 1991-2000 (Figura 5.146c) se observa que los
ma´ximos errores se encuentran en los meses de febrero y entre mayo y agosto
con RMSE mayores a 10 m desde el lead 2. En el periodo 2001-2009 (Figura
5.146e) se observa mejores resultados, solo se observa valores mayores a 10m
en los meses de febrero y marzo y en el lead 3 del mes de enero. El modelo
CFSv2 y GODAS para el periodo 1983-1990 (Figura 5.146b), se observa los
errores mayores a 10 m a partir del lead 2 para los meses de abril y mayo,
en el mes de febrero se observa en el lead 3, y despue´s del lead 6 del mes de
junio. Para el periodo 1991-2000 (Figura 5.146d) se observa los RMSE ma´ximos
entre los meses de enero y julio con errores iguales o mayores a 0.10 m a partir
de los leads 3 y 4. En el periodo 2001-2010 (figura 5.146f) el error mayor o
igual a 0.10m a partir del lead 3 del mes de setiembre, tambie´n se observa
mayores errores a partir del lead 4 de los meses de julio y agosto. El ERCM
para las dos versiones del modelo y las condiciones observadas muestran una
gran variabilidad en sus resultados, el modelo CFSv2 tiene los menores errores
para los dos primeros periodos, mientras que para el tercer periodo el modelo
CFSv1 muestra menores errores.
136 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.145: ERCM las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
5.15. Error de ra´ız cuadrada media (ERCM) de API15◦C pronosticada
(CFS) y observada (GODAS) por periodos 137
Figura 5.146: ERCM las anomal´ıas de PI15◦C para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
138 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de
prono´stico de (CFS) y datos de observa-
dos de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y
Nin˜o 3.4.
Se analizo´ las series de tiempo para las dos versiones del modelo CFS para
las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4 con la variable de Anomal´ıa de Contenido de
Calor en el Oce´ano (ACCO) y se realizo´ la diferencia de la anomal´ıa pronos-
ticada y observada. En el modelo CFSv1 para el periodo 1982-2010 en el lead
1 (Figura 5.147), se observa diferencias pequen˜as. En los siguientes leads se
observa que las diferencias se incrementan; para los eventos Nin˜os extraordi-
narios se observa que el modelo subestima las condiciones observadas a partir
del lead 2 hasta el lead 9 (Figuras 5.148-5.155), siendo mayor la diferencia
(l´ınea celeste) en la parte inicial de los eventos Nin˜o observa´ndose despue´s del
lead 4. Las condiciones fr´ıas de los an˜os 2000 y 2008 el modelo sobrestima las
condiciones, se observa diferencias positivas. En el CFSv2 las anomal´ıas de los
leads (Figuras 5.156-5.165) subestiman los datos observados desde el an˜o 1983
hasta los primeros meses de 1999, en los siguientes meses se observa una so-
brestimacio´n hasta el an˜o 2010. En cuanto a los eventos Nin˜os extraordinarios,
las series muestran nuevamente que los modelos subestiman las condiciones
observadas, siendo mayor la subestimacio´n a mayor lead.
Las anomal´ıas de CCO en la regio´n Nin˜o 3.4 se observa los 2 nin˜os extraordi-
narios (1982-1983 y 1997-1998) como en la regio´n Nin˜o1+2, tambie´n es notable
las anomal´ıas de los Nin˜os 1986-1987-1988, 1991-1992, 2002-203, 2004-20005
en los cuales sus anomal´ıas son superiores a las de la regio´n Nin˜o 1+2, del mis-
mo modo para las anomal´ıas negativas que se observa en los an˜os 1983-1984,
1988-1989, 1998-1999. En el modelo CFSv1 (Figuras 5.166-5.174), se observa
que los leads sobrestiman las condiciones de los eventos Nin˜os 1982-1983 y
1987-1988, en los siguientes eventos Nin˜o el modelo subestima las anomala´s
positivas, se reafirma al ver las diferencias (serie de color celeste), para los
evento Nin˜a, el modelo demora en mostrar las anomal´ıas negativas, a mayor
lead el modelo ma´s tarda en mostrar las anomal´ıas negativas. En la series de
tiempo de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4 del modelo CFSv2
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 139
(Figuras 5.175-5.184), con los datos observados, donde los prono´sticos subes-
timan la parte final del evento Nin˜o de 1983, al igual que en los siguientes
eventos Nin˜o, se observa que el error es sustancial para el evento de 1992. En
cuanto a los evento Nin˜a se observa que las diferencia (l´ınea celeste ) es menor
hasta el lead 3, en los leads siguientes el modelo sobrestima las condiciones
observadas.
140 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.147: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.148: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.149: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 141
Figura 5.150: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.151: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.152: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
142 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.153: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.154: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
Figura 5.155: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1982-2009)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 143
Figura 5.156: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.157: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.158: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
144 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.159: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.160: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.161: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 145
Figura 5.162: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.163: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2+ (1983-2010)
Figura 5.164: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
146 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.165: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 1+2 (1983-2010)
Figura 5.166: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.167: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 147
Figura 5.168: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.169: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.170: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
148 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.171: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.172: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.173: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 149
Figura 5.174: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9 (rojo),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1982-2009)
Figura 5.175: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L1 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.176: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L2 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
150 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.177: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L3 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.178: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L4 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.179: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L5 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.16. Ana´lisis de series de tiempo con datos de prono´stico de (CFS) y datos
de observados de CCO en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 151
Figura 5.180: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L6 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.181: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L7 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.182: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L8 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
152 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.183: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L9 (azul),
en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
Figura 5.184: Series de tiempo de las ACCO observada (negra) y de CFSv1 para L10
(azul), en celeste la diferencia de lo pronosticado y observado. Regio´n Nin˜o 3.4 (1983-2010)
5.17. Coeficientes de correlacio´n de anomal´ıas de CCO pronosticada (CFS)
y observada (GODAS) en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 153
5.17. Coeficientes de correlacio´n de anomal´ıas
de CCO pronosticada (CFS) y observada
(GODAS) en las regiones Nin˜o 1+2 y
Nin˜o 3.4.
El coeficiente de correlacio´n del modelo CFSv1 para el periodo 1982-2009,
en la regio´n Nin˜o 1+2 (Figura 5.185a), se observo´ que las correlaciones mayo-
res a 0.7 se encuentra en los 9 leads entre los meses de diciembre y marzo; para
los meses de octubre, noviembre y abril hasta el lead 8 y hasta el lead 7 para
setiembre; entre los meses de mayo y junio se observa correlaciones menores
a 0.53 desde el lead 3, los meses de junio, julio y agosto tambie´n muestran
disminucio´n de sus correlaciones en los leads siguientes. El mismo modelo para
el periodo 1982-2009 sin tomar los an˜os 1997-1998 (Figura 5.185b) se observa
correlaciones mayores a 0.7 en todos los prono´sticos para el mes de enero y
hasta el lead 8 para el mes de febrero, los meses entre octubre y diciembre
se observa hasta los leads 5, 6 y 7 respectivamente; los meses entre marzo y
setiembre muestran buenas correlaciones hasta el lead 3, los meses de junio
y julio muestra las mı´nimas correlaciones en algunos leads con correlaciones
negativas a partir del lead 5. El modelo CFSv2 para el periodo 1983-2010 (Fi-
gura 5.185c) se observa que las correlaciones disminuyen de manera importante
comparando las 2 figuras anteriores, las correlaciones ma´ximas se dan en los
meses de diciembre y enero con correlaciones mayores a 0.60 hasta el lead 7 y
5 respectivamente, los meses de febrero y marzo muestran CC menores a 0.6
despue´s del lead 2, los meses entre abril y noviembre muestra buenas correla-
ciones solo en lead 1. Los resultado de la correlacio´n con el modelo CFSv2 para
el periodo 1984-2010 sin tomar el an˜o 1997-1998 (Figura 5.185d) , se observa
que las correlaciones disminuyen comparando los resultados con la figura ante-
rior, la correlacio´n ma´xima se observa en el mes de diciembre con correlaciones
mayores a 0.5 hasta el lead 6, los meses de noviembre , enero y febrero tambie´n
muestran correlaciones mayores comparadas con los dema´s meses, pero estos
valores son menores a 0.5, las mı´nimas correlaciones se observa en los meses
de setiembre y octubre a partir del lead 2 con correlaciones menores a 0.22.
Las correlaciones del modelo CFS con datos de GODAS para las anomal´ıas
154 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
de CCO en la regio´n Nin˜o 3.4, con la primera versio´n del modelo (Figura
5.186a), se observa CC ma´ximos entre los meses de agosto y diciembre hasta
el lead 7 y en los meses de julio, enero y febrero hasta el lead 5 con correlacio-
nes mayores a 0.7; en los meses entre marzo y junio se observan correlaciones
mayores a 0.7 entre los lead 2 y 3. El mismo modelo con el periodo 1984-2009
sin tomar los an˜os 1997-1998 (Figura 5.186b), se observan correlaciones ma-
yores a 0.7 en los meses de octubre , noviembre y diciembre para los leads
7, 6 y 5 respectivamente, los meses de enero, febrero y setiembre se observa
correlaciones mayores a 0.56 hasta el lead 6 , los dema´s meses muestran bue-
nas correlaciones en sus primeros leads, por otra parte la menor correlacio´n
se dio en los meses de mayo desde el lead 4, los meses junio y julio muestran
correlaciones negativas en los leads 5 y 6. El modelo CFSv2 para el periodo
1983-2010 (Figura 5.186c), se observa correlaciones mayores a 0.7 entre los
meses de agosto y diciembre hasta el lead 9, los meses de setiembre y julio
hasta los leads 10 y 7 respectivamente; los meses entre enero y abril se obser-
va buenas correlaciones, pero de menor valor que las interiores, los meses de
menor correlacio´n se observa en los meses de mayo y junio despue´s del lead
4. El mismo modelo para el periodo 1984-2010 sin tomar los an˜os 1997-1998
(Figura 5.186d), muestra las ma´ximas correlaciones entre los meses de agosto
y noviembre con CC mayores a 0.7 para los leads 6, 7,8,9 y 10, los meses entre
enero y abril adema´s de diciembre muestra buenas correlaciones intermedias,
las mı´nimas correlaciones se da en los meses de mayo y julio despue´s del lead
4 y en el mes de julio despue´s del lead 5.
5.17. Coeficientes de correlacio´n de anomal´ıas de CCO pronosticada (CFS)
y observada (GODAS) en las regiones Nin˜o 1+2 y Nin˜o 3.4. 155
Figura 5.185: CCn de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.186: CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
156 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.18. Error de ra´ız cuadrada media de ano-
mal´ıas (ERCM)de CCO pronosticada (CFS)
y observada (GODAS).
El error de ra´ız cuadrada media de las anomal´ıas de CCO para la regio´n
Nin˜o 1+2 en el periodo 1982-2009 (Figura 5.187a) con el modelo CFSv1 mues-
tra los menores errores entre los meses de agosto y marzo siendo la mayor
parte de resultados menor a 0.92 J, excepto el mes de diciembre que muestra
el ultimo lead el valor de 102J, los meses donde se observa los mayores errores
es para los meses de mayo y junio a partir del lead 4. La misma versio´n del
modelo para el periodo 1984-2009, sin considerar los an˜os 1997-1998 (Figura
5.187b), se observa que los errores disminuyen, los meses entre agoto y enero
son los que muestran menor error, y los ma´ximos errores se da en los meses de
mayo y junio. En el modelo CFSv2 para el periodo 1983-2010 (Figura 5.187c),
se observa de forma general incremento en el error con respecto a las 2 figuras
anteriores, los meses de enero y febrero despue´s del lead 2 se observa errores
mayores a 100J, tambie´n a partir del lead 5 en el mes de marzo, muestra los
menores errores entre los meses de agosto y octubre en los 9 leads y el mes
de noviembre hasta el lead 7. El mismo modelo para el periodo 1984-2010 sin
tomar los an˜os 1997-1998 (Figura 187d), se observa errores mayores a 100 para
los meses de entre enero y marzo para los leads 4, 3 y 5.
El ERCM de las anomal´ıas de CCO en la regio´n Nin˜o 3.4 con el modelo CFSv1
para el periodo 1982-2009 (Figura 5.188a), en la regio´n Nin˜o 1+2 se observa
una gran variabilidad, algunos errores son mayores a los leads siguientes, los
mayores errores se observa en el mes de febrero as´ı como en los dos u´ltimos
leads de los meses entre enero y abril, tambie´n entre agosto y diciembre; los
errores para el periodo 1984-2009 sin tomar los an˜os 1997-1998 (Figura 188b),
tambie´n se observa variabilidad los errores son menores a los observados en la
imagen anterior, y los ma´ximos errores se encuentra entre los meses de enero y
marzo. En los resultados del modelo CFSv2 para el periodo 1983-2010 (Figu-
ra 188c) muestran variabilidad y los mayores errores se observa en los u´ltimos
leads entre los meses de setiembre y febrero; el periodo 1984-2010 sin tomar los
an˜os 1997-1998 (Figura 189d)los mayores errores se observa entre loes meses
de octubre y febrero.
5.18. Error de ra´ız cuadrada media de anomal´ıas (ERCM)de CCO
pronosticada (CFS) y observada (GODAS). 157
Figura 5.187: RMSE de las anomalias de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a)CFSv1-GODAS,
periodo 1982-2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-
GODAS, periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
Figura 5.188: RMSE de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a)CFSv1-GODAS, periodo 1982-
2006; b) CFSv1-GODAS, periodo 1984-2006 sin los an˜os 1997-1998; c) CFSv2-GODAS,
periodo 1983-2010; d) CFSv2-GODAS, periodo 1984-2010 sin los an˜os 1997-1998.
158 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
5.19. Coeficientes de correlacio´n (CC) de AC-
CO pronosticada (CFS) y observada (GO-
DAS) por periodos.
El Coeficiente de Correlacio´n del modelo CFSv1 y los datos de GODAS de
CCO para el periodo 1982-1990, para la regio´n Nin˜o 1+2 (Figura 5.189a) se
observa las ma´ximas correlaciones entre los meses de setiembre y marzo con
CC mayores a 0.71, las mı´nimas correlaciones se observa entre los meses de
mayo y julio y entre los leads 2 y 4 respectivamente, notable la baja correla-
cio´n en el lead 3 del mes de junio. Para el periodo 1991-2000 (Figura 5.189c) se
observa que las correlaciones son mayores comparadas con las figura anterior,
se observa las correlaciones en los 9 leads entre los meses de octubre y abril,
para el mes de setiembre hasta el lead 8, las mı´nimas correlaciones se observa
entre los meses de mayo y agosto en los leads 8 y 9. El periodo 2001-2009 (Fi-
gura 5.189e) se observa disminucio´n en los CC, se observo´ correlaciones buenas
mayores a 0.74 entre los meses enero y abril hasta el lead 5 y entre los meses
agosto y diciembre hasta el lead 4, las mı´nimas correlaciones se observa en el
mes de mayo y junio desde el lead 3, julio desde el lead 4 y agosto desde el
lead 5, mostrando correlaciones negativas las mismas que se incrementan en
los u´ltimos leads.
Las correlaciones del modelo CFSv2 y los datos de GODAS para CCO en la
regio´n Nin˜o 1+2, para el periodo 1983-1990 (Figura 5.189b) las correlaciones
mayores se observa entre los meses enero y abril; el mes de enero y febrero se
observa CC mayores 0.7 en los 10 leads; las mı´nimas correlaciones se observa
entre los meses de junio y diciembre despue´s del lead 3, tambie´n se observa
correlaciones negativas en los meses de julio y agosto en los leads 5 y 6 y en los
u´ltimos leads incluyendo el mes de setiembre. En el periodo 1991-2000 (Figura
5.189d) se observa las ma´ximas correlaciones entre los meses de enero y marzo
en los 10 leads con correlaciones mayores a 0.7, los meses de noviembre, di-
ciembre y abril tambie´n muestran correlaciones buenas pero hasta el lead 8, las
mı´nimas correlaciones se observa entre los meses de mayo y octubre despue´s
del lead 4. El periodo 2001-2010 (Figura 5.189f) las mayores correlaciones se
observa entre los meses de diciembre y marzo hasta el lead 5 con correlaciones
mayores a 0.65, las menores correlaciones se observaron entre los meses de abril
5.19. Coeficientes de correlacio´n (CC) de ACCO pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 159
y noviembre despue´s del lead 3, se observo´ correlaciones negativas en los meses
de mayo y junio a partir del lead 7 y 8 respectivamente.
Los resultados del modelo CFSv1 para los dos primeros periodos muestra CC
mayores a los de CFSv2, se explica que para el CFSv1 los menores CC se
encuentra entre los meses de mayo y agosto siendo evidente a partir de los
leads 2, 3 y 4 para cada mes, en cuanto al modelo CFSv2 las minimas corre-
laciones se observa entre los meses de junio y noviembre, adema´s se observa
correlaciones negativas entre los meses de julio y setiembre. Para el segundo
periodo se observa las menores correlaciones para el modelo CFSv2, siendo
la mayor diferencia entre los meses de junio y octubre En el tercer periodo,
los CC del CFSv1 resultan tener CC menores que la versio´n dos del CFS,
la primera versio´n muestra los menores CC entre los meses de mayo y agos-
to, mostrando correlaciones negativas en los u´ltimos leads, se observa el valor
ma´ximo igual a -0.87, mientras que la segunda versio´n dos del modelo CFS
tambie´n muestra correlaciones negativas entre los meses de mayo y noviembre;
las correlaciones decrecen al incrementar los leads y los hacen en los prime-
ros leads en los meses de mayo y en los u´ltimos leads para el mes de noviembre.
El CC del modelo CFSv1 y los datos de GODAS para la regio´n Nin˜o 3.4
(Figura 5.190a) muestra coeficiente mayores a 0.7 entre los meses de octubre
y enero, en los meses de agosto y setiembre hasta el lead 7; las mı´nimas co-
rrelaciones se observa en los meses de abril y mayo a partir del lead 2 y 3.
Los resultados en el periodo 1991-2000 (Figura 5.190c) muestra buenos re-
sultados, con correlaciones mayor a 0.74 entre los mes de julio y marzo, los
meses entre abril y junio muestra correlaciones menores en los 3 u´ltimos leads
y en junio el lead 3 muestra una correlacio´n de 0.68, los dema´s leads muestran
correlaciones mayores a 0.81. El periodo 2001-2009, (Figura 5.190e) las corre-
laciones disminuyen compara´ndolas con las figuras anteriores, se observa las
mayores correlaciones entre los meses de setiembre y diciembre hasta el lead
7 con valores mayores a 0.68 en el mes de febrero hasta el lead 6, las menores
correlaciones se observa entre los meses de abril y julio a partir de lead3, en
los lead finales se observa correlaciones negativas como en los meses de agosto
y setiembre.
El modelo CFSv2 en la regio´n Nin˜o 3.4 para el periodo 1983-1990 (Figura
5.190b) se observa en su mayor´ıa correlaciones mayores en 0.70 entre los meses
160 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
de julio y marzo a excepcio´n en el lead 3 de febrero (0.69) y en el lead 10 de
noviembre (0.64), la menor correlacio´n se observa entre los meses de abril y
junio. En el periodo 1991-2000 (Figura 190d), se observa buenas correlaciones,
mayores o iguales a 0.7 entre los meses de agosto y diciembre hasta el lead 8,
el mes de julio hasta el lead 7, la mı´nima correlacio´n se encuentra entre los
meses de febrero y mayo. Las correlaciones para el periodo 2001-2010 (Figura
5.190f) disminuyen comparando con las dos figuras anteriores, los CC con ı´ndi-
ces mayores a 0.70 se observa para los meses de noviembre y diciembre hasta el
lead 9, el mes de setiembre hasta el lead 7, para el mes de agosto hasta el lead
6, los meses entre enero y marzo hasta el lead 4, las mı´nimas correlaciones se
observa entre los meses de enero y julio a partir del lead 5, tambie´n se observa
correlaciones negativas en los u´ltimos leads de los primeros meses del an˜o.
Los CC del modelo CFSv2 es superior al CFSv1 en la mayoria de los meses del
primer periodo; para el segundo periodo en el CFSv2 se observa los menores
CC son entre los meses de febrero, mayo y junio, estos CC tambie´n son meno-
res a los del CFSv1; en el tercer periodo las dos versiones del modelo muestra
CC negativos, siendo el CFSv1 el que muestra los menores coeficientes.
5.19. Coeficientes de correlacio´n (CC) de ACCO pronosticada (CFS) y
observada (GODAS) por periodos. 161
Figura 5.189: CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
162 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.190: CC de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
5.20. Error de la ra´ız cuadrar media (ERCM) de las ACCO pronosticada
(CFS) y observado (GODAS) por periodos. 163
5.20. Error de la ra´ız cuadrar media (ERCM)
de las ACCO pronosticada (CFS) y ob-
servado (GODAS) por periodos.
Los resultados del ERCM para el modelo CFSv1 en la regio´n Nin˜o 1+2
en el periodo 1982-1990 (Figura 5.191a) muestra que los menores errores se
encuentran entre los meses de julio y marzo; por otro lado, los mayores errores
se encuentra entre los meses de abril y junio a partir de los leads 4, 2 y 3. En el
periodo 1991-2000 (Figura 5.191c) se observa menores errores comparado con
la figura anterior, siendo los ma´ximos en los meses de noviembre, diciembre
y mayo a partir de los lead 8, 7 y 10. El periodo 2001-2009 (Figura 5.191e)
muestra los menores errores entre los meses de agosto y enero, los mayores
errores se observa en el mes de mayo en el lead 3, en el mes de julio a inicios
del lead 5, los meses de febrero, marzo y junio a partir del lead 4.
El modelo CFSv2 y los datos de GODAS, para el periodo 1983-1990 (Figura
5.191b) muestra los menores errores entre los meses de setiembre y abril, los
mayores errores entre los meses de mayo y julio en forma progresiva a partir
del lead 2. En el periodo 1991-2000 (Figura 5.191d), los mı´nimos errores se
observaron entre los meses de enero y mayo y entre los meses de agosto y octu-
bre, los ma´ximos errores se observa en los meses de junio y julio, noviembre y
diciembre. El periodo 2001-2010 (Figura 5.191f) las correlaciones disminuyen
compara´ndola con figuras anteriores solo se observa el error igual a 10 en los
leads 10 y 9 en los meses de enero y diciembre.
El error en la regio´n Nin˜o 3.4 con el modelo CFSv1 y los datos de GODAS,
para el periodo 1982-1990 (Figura 5.192a) se observa los ma´ximos errores en-
tre febrero y abril en los primeros leads. El periodo 1991-2000, (Figura 5.192c)
muestra los ma´ximos errores en los meses de noviembre y diciembre principal-
mente, en los leads 8 y 9; en el periodo 2001-2009 (Figura 5.192e) se observa
menores errores en general comparando con las dos figuras anteriores. El mo-
delo CFSv2 y los datos de GODAS para el periodo 1983-1990, (Figura 5.192b),
se observa que las correlaciones son casi constantes y los ma´ximos errores son
entre los meses de abril y mayo. En el periodo 1991-2000 (Figura 5.192d) se
observa que los errores son mayores a los anteriores y que los ma´ximos errores
son en los meses de enero en los leads 3 y 4, para el mes de febrero a partir
164 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
del lead 3 y en los meses entre octubre y diciembre en los leas 9 y 10. En el
periodo 2001-2010 (Figura 5.192f) los errores son menores a los observados en
la figura anterior y los mayores errores son en el mes de enero en los leads 9 y
10.
5.20. Error de la ra´ız cuadrar media (ERCM) de las ACCO pronosticada
(CFS) y observado (GODAS) por periodos. 165
Figura 5.191: ERCM de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 1+2, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-OISSTv2
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-OISSTv2 para el periodo 2001-2010.
166 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.192: ERCM de las anomal´ıas de CCO para la regio´n Nin˜o 3.4, a) CFSv1-GODAS
para el periodo 1982-1990, b) CFSv2-GODAS para el periodo 1983-1990, c) CFSv1-GODAS
para el periodo 1991-2000, d) CFSv2-GODAS para el periodo 1991-2000, e) CFSv1-GODAS
para el periodo 2001-2009, f) CFSv2-GODAS para el periodo 2001-2010.
5.21. Carga y descarga de un oscilador 167
5.21. Carga y descarga de un oscilador
Segu´n el modelo carga y descarga de un oscilador, los autotes (Kessler,
2002; Meinen and McPhaden, 2000; Trenberth et al., 2002), mencionan que
hay un retardo en la llegada de la variacio´n de la anomal´ıa de la TSM con
respecto a los cambios en la anomal´ıa de CCO en la regio´n Nin˜o 3 (5◦S- 5◦N;
150◦W- 90◦W), es decir que ante la proximidad de un evento Nin˜o, el CCO se
incrementa en esta regio´n y meses despue´s hay incremento de la TSM, para el
caso de las anomal´ıas negativas ocurre los eventos Nin˜a. Se hicieron correlacio-
nes desfasadas para estas dos variables, es decir se incremento´ las anomal´ıas
de TSM de manera mensual, tomando como regio´n el Pacifico Este (5◦N a
5◦S; 155◦W a 80◦CW), se opto´ por esta regio´n por que an˜ade 10◦ hacia el este
del OP, los cuales ser´ıan ma´s pro´ximos a la costa sudamericana. Las figura
5.193 muestran el Coeficiente de correlacio´n (CC) de las anomal´ıas del CCO
de los modelos CFSv1 y CFSv2 con las anomal´ıas de la variable de TSM de
OISSTv2, en las cuales las correlaciones son para los mismos tiempos, a partir
de la Figura 5.194 hasta la Figura 5.197 la anomal´ıa de TSM se incrementa en
1 mes de manera progresiva y la anomal´ıa de CCO es constante en el tiempo,
la finalidad es encontrar el tiempo de la anomal´ıa de TSM en que se observe las
correlaciones ma´s altas. Los resultados en la Figura 5.194 superior (anomal´ıa
de CCO de CFSv1 y datos de anomal´ıa de TSM de OISSTv2) se observa que
los CC son altos entre los meses de agosto y marzo, loscoeficientes mayores a
0.7 se encuentra entre los meses de noviembre y febrero, en los meses de junio
y julio sus CC de son altos hasta el lead 4; los menores los CC se observa en los
meses de abril y mayo, la Figura 5.193 (anomal´ıa de CCO de CFSv2 y datos
de anomal´ıa de TSM de OISSTv2) tambie´n tiene los CC altos en los mismos
meses y los menores CC de la misma manera en los meses de abril y mayo,
los CC de anomal´ıa de TSM y anomal´ıa de CCO del CFSv2 son menores con
respecto a los del CFSv1.
Los resultados del CC incrementando en 1 mes los datos de anomal´ıa de TSM
con respecto a las anomal´ıas de CCO, Figura 5.194 superior, se observa que los
mayores CC son entre los meses de agosto y marzo, los meses entre mayo y ju-
lio solo en los primeros tres meses, al comparar esta figura con la Figura 5.193
superior, se observa que los CC se incrementan en la mayor´ıa de los leads entre
los meses de junio y diciembre, los meses de enero y febrero se observa leve
168 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
disminucio´n en la correlacio´n, los meses entre marzo y mayo tiene correlaciones
mayores solo en los 3 primeros leads; para la Figura 5.194 inferior muestra CC
inferiores a los de figura superior y sus mayores coeficientes se encuentra en
los mismos meses, al comparar con la Figura 193 inferior se observa que los
CC en la Figura 194 son mayores entre los meses de junio, julio, setiembre,
octubre y noviembre, los meses de marzo, abril y agosto muestra coeficientes
de correlacio´n mayores solo en los dos primeros leas, el mes de diciembre pre-
senta resultados similares.
La Figura 5.195 se observa CC de las anomal´ıas de CCO y TSM con incre-
mento de 2 meses, muestra los coeficientes mayores entre los meses de junio y
febrero, al comparar con la Figura 5.193, en ambos casos (figuras superiores),
los resultados del CC en los meses de mayo, julio, octubre y noviembre son
mayores, en el caso de los meses de abril, junio, agosto y setiembre es mayor
solo entre los leads 2 y 3, el mes de diciembre a pesar de tener CC alto no
supera a los coeficientes de la Figura 5.193. La comparacio´n para las figuras
inferiores (CFSv2), se observa que los meses de mayo, junio, julio, setiembre
y octubre los CC son mayores a la Figura 5.193, sin embargo, el mes de abril
tiene coeficiente mayores, pero solo hasta el lead 7, para el mes de agosto solo
en los 2 primeros leads, los dema´s meses muestran CC de correlacio´n inferiores
a la primera imagen.
Los resultados del CC entre las anomal´ıas de CCO y TSM con un aumen-
to de 3 meses (Figura 5.196), con los datos observados y del modelo CFSv1,
muestra los mayores CC entre los meses de julio y enero, al compararla con la
Figura 5.193 se observa que el CC en los 2 primeros leads del mes de abril son
superiores, mientras que en los siguientes leads el CC es inferior. En el mes
de mayo los 6 primeros leads muestran correlaciones mayores con respecto a
la Figura 193, ma´s au´n siendo bastante superior entre los leads 3 y 6. En el
mes de junio, el CC de los 2 primeros leads es inferior a la figura 5.193, por el
contrario entre los lead 3 y 7 muestra CC superiores a la Figura 5.193, en los
leads 8 y 9 el CC es menor nuevamente. En el mes de julio, los 2 primeros leads
muestran CC superiores a los de la Figura 5.193, en el lead 3 se observa que
el CC es menor a lo que se observa en la Figura 5.193, entre los leads 4 y 6 los
CC son superiores nuevamente, en el lead 8 son menores a los observados en
5.21. Carga y descarga de un oscilador 169
la figura 193. En el mes de agosto, se observa que los 2 primeros leads tienen
CC superior a los de la Figura 5.193, el CC disminuye entre los leads 3 y 4,
en los leads 5 y 7 los leads se incrementan, los leads 8 y 9 los IC disminuyen.
En el mes de setiembre los 3 primeros leads muestran CC superiores al mismo
mes de la Figura 5.193, los leads 4 y 5 muestran CC inferiores, mientras que
en el lead 6 vuelve a ser superior, finalmente los u´ltimos leads son inferiores.
El mes de octubre muestra todos los leads mayores a los de la Figura 5.193, el
mes de noviembre en sus 3 primeros leads muestra CC inferiores, mientras que
en los siguientes se obtiene CC superiores. En el mes de diciembre se observa
que todos los leads los CC son inferiores.
En el modelo CFSv2 (Figura 196 inferior), para los meses de enero y febrero
se observa que el CC en todos sus leads son menores con respecto a la Figura
5.193. El mes de marzo muestra en su mayor´ıa CC menores, a excepcio´n de los
leads 5 y 6, similar es para el mes de abril, donde se observa los CC mayores
en los leads 4 y 5. El mes de mayo muestra sus CC mayores hasta el lead 8. En
el mes de junio se observa que todos los leads son mayores. En el mes de julio
hasta el lead 7 los CC son mayores. En el mes de agosto se observa que los 2
primeros leads son mayores, en los 2 siguientes leads son menores, adema´s se
observa que el lead 5 es mayor y el lead 6 es menor y los leads entre 7 y 10
son mayores. En el mes de setiembre se observa que los CC son mayores. En
el caso del mes de octubre los tres primeros leads son similares mientras que
en los siguientes leads son mayores. Los meses de noviembre y diciembre tiene
CC menor.
Los resultados del CC entre las anomal´ıas de CCO y TSM con incremento
de 4 meses (Figura 5.197), se obselrva que para el CFSv1 que los mayores
CC se encuentran entre los meses de mayo y diciembre. Al comparar los tres
primeros meses del an˜o con la Figura 5.193 superior se observa que los CC
son menores en todos sus leads. En el mes de abril los 2 primeros leads son
mayores, mientras que los siguientes leads muestran CC menor. En el mes de
mayo el CC del primer lead es menor, los leads entre 2 y 6 muestran coeficientes
mayores, el lead 7 coinciden en valor, los leads 8 y 9 muestra CC menor. En
el mes de junio los 2 primeros leads muestran CC menor comparado con la
Figura 5.193, entre el lead 3 y 5 los leads son mayores, entre los leads 6 y 9 los
leads son nuevamente menores. En el mes de julio el CC es mayor, es mayor
170 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
en el lead 1, los leads 2 y 3 muestra CC menor entre los leads 4 y 6 es mayor,
en los u´ltimos 3 leads el CC es menor. El mes de agosto los 2 primeros leads
son mayores, los leads 3 y 4 son inferiores, por otro lado, los leads 5 y 7 son
superiores a la Figura 5.193, el lead 6 coincide en valor, el lead 8 y 9 muestran
CC menor. En el mes de setiembre se observa que los 2 primeros leads son
mayores, entre los leads 3 y 9, solo se observa superioridad en el lead 6. En
el mes de octubre se observa que los 3 primeros leads son menores, mientras
que del lead 4 al 9 muestra superioridad. Los meses de noviembre y diciembre
muestran coeficientes menores. La versio´n 2 del modelo CFS muestra que el
CC es menor en todos los leads, entre los meses de noviembre y marzo. En el
mes de abril los 3 primeros leads son inferiores, los leads 4 y 5 son mayores y los
leads 6 y 10 son inferiores. Los meses de mayo y junio muestran correlaciones
mayores, en el mes de julio la mayor´ıa de los CC son superiores a excepcio´n
del lead 3. Los meses de agosto y setiembre muestran CC superiores en todos
sus leads. En el mes de octubre los 8 primeros leads son inferiores, mienltras
que los leads 9 y 10 son superiores.
5.21. Carga y descarga de un oscilador 171
Figura 5.193: CC de las anomal´ıas de CCO y TSM. Figura superior para CFSv1, figura
inferior CFSv2
172 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.194: CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 1 mes adicional a la
ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2
5.21. Carga y descarga de un oscilador 173
Figura 5.195: CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 2 meses adicionales a
la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2
174 Cap´ıtulo 5. Resultados y Discusio´n
Figura 5.196: CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 3 meseses adicionales a
la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2
5.21. Carga y descarga de un oscilador 175
Figura 5.197: CC de las anomal´ıas de CCO y TSM, considerando 4 meses adicionales a
la ATSM. Figura superior para CFSv1, figura inferior CFSv2
Cap´ıtulo 6
Conclusiones
De acuerdo a los resultados mostrados en el capitulo anterior se concluye
que en la primera versio´n del modelo CFS se tiene mejores resultados
para el prono´stico de anomal´ıas de las variables clima´ticas TSM, CCO,
PI15◦C y NMM en la regio´n Nin˜o 1+2, sobre todo en los meses de octubre
a enero con hasta 5 o 6 leads de prono´stico, ya que la correlacio´n esta´ por
encima de 0.8 y el ERCM por debajo de 1. La segunda versio´n del modelo
muestra mejores resultados que la primera versio´n en las regiones Nin˜o3,
Nin˜o 3.4 y Nin˜o4, para el prono´stico de las variables mencionadas. En
general las correlaciones con mejores resultados se observa en las regiones
Nin˜o del Pac´ıfico oeste, mientras que la regio´n Nin˜o 1+2 se observa las
menores correlaciones, probablemente debido a los errores sustanciales
sistema´ticos en la climatolog´ıa y a los procesos de retroalimentacio´n en
los modelos en el Pac´ıfico oriental.
De la misma manera se estimo´ los CC y el ERCM sin considerar los
eventos Nin˜os extraordinarios para cada versio´n del modelo CFS, donde
se observa disminucio´n del coeficiente de correlacio´n para las regiones
Nin˜o, siendo la regio´n Nin˜o 1+2 donde los coeficientes de correlacio´n
tienen mayor disminucio´n, por otro lado para los eventos Nin˜a en la ma-
yor´ıa de los casos el modelo no podia darnos con certeza las anomal´ıas
negativas, como en el caso el evento La Nin˜a del an˜o 2010 que paso´ des-
apercibida. Esto explica por que las correlaciones disminuyen al extraer
los eventos El Nin˜o.
Los resultados de las correlaciones lineales entre los prono´sticos y lo
176
177
observado son sustancialmente menores para el tercer periodo (2001-
2009) comparado con los dos periodos anteriores (1982-1990 y 1991-2000)
del CFSv1, del mismo modo para el CFSv2. Al comparar los resultados
de las 4 regiones Nin˜o, se observa que la regio´n Nin˜o 1+2 es la que tiene
los menores coeficientes de correlacio´n en el tercer periodo, ma´s au´n con
coeficientes negativos en los meses de febrero y marzo desde los primeros
leads, indicando poca confiabilidad en los prono´sticos para los meses de
verano, siendo de coincidencia para el periodo de lluvias en la costa norte.
La baja correlacio´n en el tercer periodo de prono´stico, podr´ıa estar aso-
ciada a la predominancia de los eventos “El Nin˜o Modokiaˆ, una de cuyas
caracter´ısticas incluye anomal´ıas de temperatura superficial principal-
mente en el Pac´ıfico central y una sen˜al de´bil frente a Sudame´rica. El
cambio en las caracter´ısticas de El Nin˜o y su predictibilidad podr´ıa es-
tar asociado a cambios decadales en el clima del oce´ano Pac´ıfico, que
podr´ıan ser tanto naturales como producidos por el hombre. Los efec-
tos de la variabilidad decadal y el cambio clima´tico sobre El Nin˜o y su
predictibilidad es un tema de estudio actual. En cuanto a los resultados
del ERCM, la regio´n Nin˜o 1+2 es la que muestra los mayores errores y
variabilidad en sus resultados, en general el ERCM es tenuemente mayor
en el CFSv2.
En los resultados de las correlaciones desfasadas de las anomal´ıas de TSM
y CCO, so´lo se observo´ los coeficientes de correlacio´n mayores con 1 mes
de desfase (incremento mensual de las anomal´ıas de TSM con respecto a
CCO) entre los meses de abril y enero en para el Pac´ıfico este, se observa
nuevamente que los prono´sticos no son buenos para la regio´n oriental en
los meses de febrero y marzo, los resultados para los desfases de 2, 3 y
4 meses muestran coeficientes de correlacio´n menores, observa´ndose los
mejores resultados entre los meses de mayo y diciembre.
Cap´ıtulo 7
Recomendaciones
La desventaja de los modelos clima´ticos globales es el trabajo con grillas
grandes, las cuales dejar´ıa de tomar en cuenta feno´menos que ocurren
a menor escala, por ejemplo, frente a la costa peruana se presenta el
afloramiento costero y presencia de nubes bajas frente a la costa central.
Otro origen de los errores en los resultados de los modelos clima´ticos son
los errores de incertidumbre de las condiciones iniciales del modelo.
Es importante mencionar que para la fase del ENOS puede tener una
influencia a la limitacio´n temporal en los prono´sticos debido al ruido
estoca´stico del oce´ano y la atmo´sfera esta influencia en los modelos es
dif´ıcil de estimar.
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