Browsing by Author "Reupo, Jorge"
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Item Open Access Comparación en el desempeño de los pronósticos de El Niño y La Niña de la Comisión ENFEN y de los modelos climáticos NMME(Instituto Geofísico del Perú, 2022-09) Reupo, Jorge; Takahashi, KenEl Perú es uno de los países más afectados durante los eventos El Niño y La Niña. Desde agosto del año 2015, la Comisión ENFEN elabora los pronósticos probabilísticos de las condiciones El Niño o La Niña para la estación de verano en las regiones denominadas Niño 1+2 y Niño 3.4. En este trabajo se evalúa el desempeño de estos pronósticos usando el Ranked Probability Score (RPS) que es una medida de la diferencia entre las distribuciones de probabilidad acumulativa del pronóstico y lo observado. El RPS es calculado para los pronósticos de siete veranos, desde 2015/16 al 2021/22, tanto aquellos realizados por la Comisión ENFEN como los derivados directamente de los modelos de North American Multimodel Ensemble. Asimismo, el RPS se aplica a los pronósticos basados en las probabilidades históricas de los veranos desde 1950/51 hasta 2014/15. Si bien la muestra de siete veranos es aún pequeña, se encuentra que los pronósticos de la Comisión ENFEN y de los NMME tuvieron un desempeño muy similar y mejor que el pronóstico “histórico”, con una ligera ventaja aparente de los modelos NMME sobre ENFEN en la región Niño 1+2 y viceversa en Niño 3.4.Item Open Access Comparación por magnitud y temporalidad de los eventos El Niño y La Niña estimados con el ICEN usando ERSSTv3b, ERSSTv5 y OISSTv2(Instituto Geofísico del Perú, 2020-10) Reupo, Jorge; Mosquera Vásquez, Kobi AlbertoSe sabe que el Perú es uno de los países más afectados durante la ocurrencia de los fenómenos El Niño y La Niña. Una de las variables ambientales utilizadas para indicar el desarrollo de estos eventos es la temperatura superficial del mar (TSM) en el océano Pacifico ecuatorial. Para el Perú, debido a los impactos inmediatos en la costa peruana, es de mucho interés monitorear la TSM en la región Niño 1+2 para lo cual se usa el Índice Costero El Niño (ICEN). Este índice permite monitorear la evolución de la TSM en tiempo real y, en retrospectiva, conocer la magnitud y tiempo de duración de los eventos. En este trabajo se comparan los eventos El Niño y La Niña costeros (magnitud y temporalidad) determinados a partir del ICEN. Para tal objetivo se usan los datos de la versión 3 y 5 del Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST), así como la versión 2 de la fuente de datos Optimun Interpolation Sea Surface Temperature (OISST).Item Open Access Evaluación de la predictibilidad potencial en el Hemisferio Sur utilizando el modelo CESM(Instituto Geofísico del Perú, 2017-09) Enciso, Carlos; Reupo, Jorge; Takahashi, KenPara el presente estudio, se han realizado simulaciones con el modelo NCAR CESM, el cual está instalado en el Instituto Geofísico del Perú (IGP (Enciso et al., 2017). Las simulaciones fueron del tipo AMIP, que es un protocolo estándar en el cual la SST y SIC son prescritas y están basadas en observaciones (Taylor et al., 2000 y 2012). Para las mismas condiciones de frontera se realizó un conjunto o “ensemble” de 30 corridas con diferencias muy pequeñas en las condiciones iniciales. Esto permite evaluar el ruido asociado a los procesos caóticos propios de la atmósfera y, además, distinguirla de la señal climática asociada a las condiciones de frontera (Phelps et al., 2004; Takahashi, 2015). Este estudio sigue la metodología de Osman et al. (2015), el cual es uno de los pocos que se han realizado en el Hemisferio Sur (HS). El enfoque es en la variable altura geopotencial (HGT), el cual nos permite realizar comparaciones con el estudio de Osman et al. (2015), quienes evaluaron la predictibilidad utilizando un ensemble de multiples modelos (MME, siglas en ingles).Item Open Access Evaluación de los modelos climáticos de NMME y Copernicus para el pronóstico de El Niño y La Niña en el verano(Instituto Geofísico del Perú, 2023-12) Reupo, Jorge; Takahashi, KenLa temperatura superficial del mar (TSM) en el océano Pacifico ecuatorial es la principal variable utilizada para indicar el desarrollo de un evento El Niño o La Niña. En la actualidad, los modelos climáticos proporcionan información aproximada de las condiciones futuras de esta variable. En este trabajo se analiza la correlación lineal entre los datos observacionales de la anomalía de la TSM de ERSSTv5 y los pronósticos retrospectivos de modelos climáticos globales (North Multi Model Ensemble- NMME y Copernicus Climate Change Service-C3S) para las regiones Niño 1+2 y Niño 3.4, con el fin de evaluar la confiabilidad de dichos modelos de pronóstico enfocada en los meses de verano (diciembre, enero, febrero y marzo). Los resultados muestran que, para la región Niño 1+2, los modelos producen mejores pronósticos con cinco meses de anticipación para los meses de diciembre y enero. Sin embargo, los pronósticos son superiores para la región Niño 3.4 con respecto a la región Niño 1+2. Además, según las correlaciones promedio, los mejores modelos son ECMWF (europeo), GEM5- NEMO (Canadá) y CMCC (Italia).Item Open Access Implementación y evaluación del modelo atmosférico de circulación global CAM5(Instituto Geofísico del Perú, 2017-05) Enciso, Carlos; Reupo, Jorge; Takahashi, KenLos modelos numéricos climáticos globales (GCMs, por sus siglas en ingles), consisten en una importante herramienta para el entendimiento del complejo sistema terrestre, tratando de representar y simular los distintos componentes del sistema climático; así como las interacciones que se dan entre ellos. En los últimos años, el desarrollo de los modelos globales, ha incrementado ampliamente las capacidades de los mismos; dando pase al desarrollo de “Modelos del Sistema Tierra” o “Earth System Models (ESM)”; incluyendo en ellos: ciclo interactivo de carbono-nitrógeno, vegetación dinámica global y cambio de uso de suelo bajo actividad antropogénica, módulo bio-geoquímico de ecosistema marino, así como procesos físicos directos e indirectos de los aerosoles y sus funciones sobre el clima global. En el Instituto Geofísico del Perú (IGP) se instaló el modelo CESM (Community Climate System Model), un ESM desarrollado por el National Center for Atmospheric Research (NCAR) de los EE.UU., respaldado por U.S. Department of Energy y la National Aeronautics and Space Administration (NASA). Debido a que los modelos climáticos tienen problemas con simular el clima en el Pacífico oriental, particularmente la distribución de precipitación, primero se evaluó la componente atmosférica, el modelo atmosférico global de última generación CAM5 (Community Atmospheric Model), que cuenta con 32 niveles de atmósfera, permitiendo con ello abarcar simulaciones desde la superficie terrestre, hasta niveles de la termósfera (Hurrel et al., 2013, Vertenstein, M. et al.,2013). El modelo permite diferentes resoluciones, alcanzando espaciamientos de grilla horizontal finas del orden de 10 a 25 km, pero para lo cual algunas de las parametrizaciones de gran escala (e.g. convección de gran escala) deben ser rediseñadas. Así mismo, CAM5, cuenta con nuevas parametrizaciones, tal como la estimación de los efectos de los aerosoles de forma indirecta, no siendo posible esto en su versión anterior (CAM4), un esquema nuevo de parametrización sobre convección superficial y turbulencia de humedad, parametrizaciones de fracción de nubes y formación de partículas de nubes. (Neale, R. et al .,2012).Item Open Access Índice Costero El Niño (ICEN) con nueva fuente de datos(Instituto Geofísico del Perú, 2015-06) Takahashi, Ken; Reupo, JorgeEl Comité Multisectorial para el Estudio Nacional del Fenómeno El Niño (ENFEN) en el año 2012 introdujo el Índice Costero El Niño (ICEN; ENFEN, 2012; Takahashi et al., 2014) para identificar los eventos El Niño y La Niña y sus magnitudes en la costa peruana. El ICEN consiste en la media móvil trimestral de las anomalías de la temperatura superficial del mar (TSM) mensual en la región Niño 1+2 (90°- 80°W, 10°S-0°) frente a la costa norte de Perú y Ecuador. Además, se establecieron valores umbrales para determinar la presencia de condiciones cálidas o frías y sus magnitudes (Tabla 1; ENFEN, 2012). Debido a que diferentes fuentes de datos pueden producir valores ligeramente distintos, estos umbrales fueron establecidos usando la base de datos denominada Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST), versión 3b de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) de Estados Unidos. El procedimiento detallado del cálculo se presenta en ENFEN (2012) y Takahashi et al. (2014).Item Open Access El Índice Costero El Niño (ICEN): historia y actualización(Instituto Geofísico del Perú, 2014-02) Takahashi, Ken; Mosquera Vásquez, Kobi Alberto; Reupo, JorgeEl Perú es uno de los pocos países en el mundo que requiere dos índices para el monitoreo de El Niño debido a que tiene tanto impactos locales (lluvias en la costa, perturbaciones al ecosistema marino, etc.), como remotos a través de teleconexiones atmosféricas (tendencia a menores precipitaciones en los Andes y Amazonía). Para los efectos remotos, la mayoría de centros internacionales realizan el monitoreo del Pacífíco central (ej. Niño 3.4) y de índices asociados como el Oceanic Niño Index (ONI), el Multivariate El Niño Index (MEI) o incluso el Índice de Oscilación Sur (SOI en inglés). Sin embargo, para los efectos locales, el Estudio Nacional del Fenómeno El Niño (ENFEN) siempre ha deseado tener un índice más relevante a la costa sudamericana que permita determinar en forma objetiva la presencia de El Niño o La Niña y sus magnitudes. El principal problema con esto es que El Niño se podría cuantificar de muchas formas. Por ejemplo, como indicador se podría utilizar la lluvia en la costa norte, la temperatura del mar, la velocidad de la corriente del Niño, la profundidad de la termoclina o, incluso, los impactos en la agricultura, infraestructura y/o salud. Sin embargo, estos criterios no son equivalentes. Por ejemplo, las lluvias solo se dan en el verano, pero esto no significa que todas las demás manifestaciones no se puedan dar fuera de esta temporada. Una alternativa sería integrar todas estas medidas en un solo índice, pero habría dos grandes desventajas: 1) la dificultad en lograr consenso para esta integración, y 2) la vulnerabilidad de este índice en condiciones operativas a la falla en la disponibilidad de uno de sus componentes (por ejemplo, falta del dato de lluvia por efecto de las inundaciones).Item Open Access Monitoreo del Pacífico ecuatorial(Instituto Geofísico del Perú, 2014-03) Takahashi, Ken; Mosquera Vásquez, Kobi Alberto; Pareja, David; Reupo, Jorge; Aparco Lara, JonathanUn pronóstico de El Niño o La Niña y fenómenos asociados solo será bueno si se puede observar adecuadamente las condiciones océano-atmósfera que son esenciales para este fenómeno. En el presente artículo se describen algunas fuentes clave de datos in situ y de sensoramiento remoto usados en el IGP para monitorizar estas condiciones.Item Open Access Ocurrencia de incendios forestales en el Perú durante eventos El Niño(Instituto Geofísico del Perú, 2019-05) Zubieta Barragán, Ricardo; Prudencio, Fernando; Alarco, Glory; Reupo, JorgeEl objetivo principal de este estudio es documentar los incendios forestales y analizar la influencia de eventos El Niño, manifestados en cambios de la temperatura superficial del mar (TSM). Este estudio permitirá generar nuevos conocimientos acerca de posibles impactos de El Niño y asociar patrones regionales a quemas o incendios. Con esta evidencia científica se puede contribuir con el desarrollo de políticas sólidas de gestión y/o regulación para la quema de biomasa en regiones Andino-amazónicas a nivel nacional.Item Open Access Validación de pronósticos con modelos globales: correlaciones de TSM (1982-2010)(Instituto Geofísico del Perú, 2014-01) Reupo, Jorge; Takahashi, KenUna de las principales herramientas con que se cuenta para realizar pronósticos climáticos con varios meses de anticipación son los modelos numéricos climáticos globales. Dichos modelos son programas computacionales que resuelven aproximadamente las ecuaciones de la física de la atmósfera, océano, etc., y permiten simular la posible evolución del sistema climático si se les proporciona lo más precisamente posible el estado actual del mismo sistema (“condiciones iniciales”). Por su alto costo computacional, este esfuerzo se realiza periódicamente en pocos centros a nivel internacional. Sin embargo, las diferentes aproximaciones y metodologías usadas llevan a diferentes resultados y generalmente no es posible saber cuál de los pronósticos es el correcto, por lo cual se evalúan estos en forma estadística para su mejor utilización. En el IGP se desarrolla un esfuerzo de validación e intercomparación de un conjunto de modelos a nivel internacional. En el presente artículo se presenta un avance en la evaluación y análisis de los pronósticos retrospectivos de anomalías de la TSM de modelos climáticos globales que conforman el National Multi-Model Ensemble (NMME; Kirtman et al., 2013) coordinado por la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) de Estados Unidos, el cual es un sistema de predicción estacional experimental compuesto actualmente por cuatro modelos de Estados Unidos (NOAA NCEP CFSv2, NOAA GFDL CMC2.1, NASA GEOS5 y NCAR CCSM 3.0) y dos modelos de Canadá (CMC1-CanCM3 y CMC2-CanCM4).Item Open Access Variabilidad decadal de la bondad de los pronósticos con modelos climáticos globales(Instituto Geofísico del Perú, 2014-08) Reupo, Jorge; Takahashi, KenLos modelos climáticos globales simulan el comportamiento de las condiciones físicas, biológicas y químicas futuras mediante métodos computacionales que permiten resolver aproximadamente las ecuaciones de las leyes y principios de la física que gobiernan los procesos en cada componente del sistema climático. Entonces, si se conociera el estado del sistema climático en un momento dado, se podrían utilizar estos modelos para predecir el comportamiento posterior. En el caso de El Niño y La Niña, estos modelos son nuestra principal herramienta para el pronóstico con más de tres meses de anticipación. Sin embargo, existen varios factores que afectan la calidad de estos pronósticos, por lo que la validación de los pronósticos retrospectivos de los modelos climáticos globales es fundamental para el uso y confiabilidad de los pronósticos futuros de una determinada región. En esta ocasión se presentará un análisis similar pero realizado separadamente para tres periodos (1982-1990, 1991-2000, y 2001-2010), lo cual permite apreciar que la bondad de los pronósticos no es constante en el tiempo, aparentemente debido a variaciones en el sistema climático mismo.