Avances de Investigación
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Open Access Monitoreo de días secos basado en datos de satélite (IMERG-L) de alta resolución espacio-temporal(Instituto Geofísico del Perú, 2024-06) Saavedra Huanca, Miguel; Zubieta Barragán, RicardoEl monitoreo del acumulado de días secos es crucial para entender el impacto del clima en la vegetación y prevenir incendios forestales en los Andes peruanos. Para el seguimiento, se utiliza el producto de precipitación en tiempo cuasireal IMERG-L, derivado de la misión Global Precipitation Measurement (GPM). Estos datos permiten calcular el acumulado de días secos (ADS) para periodos de 30 días. La metodología consistió en comparar los ADS actuales con su promedio histórico para detectar anomalías de ADS que pudieran indicar condiciones favorables para incendios. El análisis de un caso específico en noviembre de 2020 mostró que el aumento significativo en el número de incendios reportados se correlacionó con altos valores de la anomalía de ADS en la región andina. Los resultados indicaron que las regiones más afectadas presentaban un incremento notable de días secos, particularmente en el sur de los Andes peruanos. Finalmente, la cuantificación de días secos mediante datos satelitales IMERG-L puede usarse como un indicador para evaluar las condiciones de sequía y prevenir incendios forestales en el Perú; esto ofrece una alternativa valiosa ante la limitada disponibilidad de datos climáticos observados.Item Open Access South Eastern Pacific Circulation from Argo Floats (SEPICAF): estado actual y perspectivas(Instituto Geofísico del Perú, 2024-05) Montes Torres, Ivonne; Mosquera Vásquez, Kobi Alberto; Dewitte, BorisEl proyecto SEPICAF (South Eastern Pacific Circulation from ARGO floats) nace para contribuir con los esfuerzos de muestreo regional y mejorar el actual sistema de observación del océano Pacífico suroriental. Durante el desarrollo de su fase I, se desplegaron 17 flotadores tipo ARGO frente a las costas de Perú y Chile. SEPICAF ha permitido tener datos del océano por debajo de la superficie para realizar un mejor diagnóstico de las condiciones oceánicas y ha sido clave para determinar el estado de El Niño costero 2023-2024 en nuestra región, evento que concluyó en marzo de 2024. Actualmente, SEPICAF está en su fase 2, en la cual se espera desplegar 15 flotadores frente a la costa peruana. Todo ello ha sido posible gracias a los convenios marco de colaboración del IGP con el IRD de Francia y la empresa TASA.Item Open Access Observaciones para la investigación en física atmosférica en los Andes centrales del Perú: Laboratorio de Microfísica Atmosférica y Radiación (LAMAR)(Instituto Geofísico del Perú, 2024-02) Silva Vidal, Yamina; Saavedra Huanca, Miguel; Suárez Salas, Luis; Estevan, René; Flores Rojas, José Luis; Guizado, David; Giráldez, LucyEl Laboratorio de Microfísica Atmosférica y Radiación (LAMAR), implementado en el Observatorio Geofísico de Huancayo del Instituto Geofísico del Perú (IGP) y ubicado en los Andes centrales peruanos, es un recurso esencial para la investigación, monitoreo y generación de capacidades en temas relacionados con la atmósfera y su interacción con la superficie terrestre en los Andes peruanos. LAMAR, establecido con el propósito de generar información que permita comprender los procesos físicos asociados a los eventos meteorológicos extremos, cuenta con una variedad de instrumentos, desde los convencionales hasta los sofisticados, como los radares meteorológicos, los sensores de radiación, precipitación y aerosoles. Los datos generados por LAMAR han contribuido a mejorar el conocimiento sobre los procesos físicos de la atmósfera en los Andes, lo cual ayuda a mejorar los modelos de predicción del tiempo en el Perú, así como el conocimiento sobre los aerosoles atmosféricos y su impacto en la radiación solar. Sin duda, la información recopilada en LAMAR representa un recurso único en el contexto peruano y pronto estará al alcance de la comunidad científica y académica. En este artículo presentamos los instrumentos más relevantes de LAMAR, así como las publicaciones que se generaron en torno a ellos, con el propósito de incentivar futuras investigaciones y colaboraciones científicas.Item Open Access Variabilidad bienal e interanual de la temperatura superficial del mar de la región tropical de los océanos Pacífico y Atlántico(Instituto Geofísico del Perú, 2024-01) Sulca Jota, Juan Carlos; Takahashi, Ken; Tacza, JoséLa temperatura superficial del mar (TSM) de los océanos Pacífico y Atlántico tropicales oscila en las bandas de periodos cortos, como ciclos que se repiten cada 2-3 años (bienales) y variaciones que ocurren en intervalos de 3 a 7 años (interanuales). Los cambios de la TSM en los océanos Pacífico y Atlántico provocan cambios en los patrones de temperaturas y lluvias de todo el mundo, pero los más severos están asociados con las del océano Pacífico tropical. Por tanto, el presente avance de investigación busca describir la variabilidad de la TSM de los océanos Pacífico y Atlántico tropicales mediante la identificación de las principales frecuencias en las bandas bienal e interanual aplicando la técnica de ondeletas continua del tipo Morlet l. Para ello se utilizaron las series de tiempo de los índices mensuales de TSM de los océanos Pacífico y Atlántico tropicales para el periodo 1921-2023. Los resultados revelaron que los índices de las regiones Niño 3 y Niño 3.4 son los mejores índices para la TSM del océano Pacífico tropical, ya que ellos presentan un espectro continuo en toda la banda bienal. Por el contrario, la TSM del océano Atlántico norte tropical fluctúa en la banda bienal de periodos largos (2.45 años) y en la banda interanual de periodos cortos (3.46 años).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 del componente acoplado océano-atmósfera del Modelo Regional del Sistema Tierra (RESM) en modo pronóstico para el territorio peruano y el océano Pacífico oriental: periodo enero-julio 2023(Instituto Geofísico del Perú, 2023-11) Segura, Berlín; Montes Torres, Ivonne; Castillón, Fiorela; Manay, Roger; Takahashi, KenEste avance de investigación tiene como propósito mostrar el progreso de la implementación de la componente acoplada océano-atmósfera del Modelo Regional del Sistema Tierra (RESM), cuyo objetivo final es su empleo como herramienta de predicción para la Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del Fenómeno “El Niño” (ENFEN).Item Open Access Transición de MODIS a VIIRS: análisis comparativo del NDVI para el monitoreo de las condiciones vegetativas en el Perú(Instituto Geofísico del Perú, 2023-10) Ccanchi, Yerson; Zubieta Barragán, RicardoEn este estudio se realiza un análisis comparativo entre el índice de vegetación NDVI obtenido a través de los sensores MODIS y VIIRS en las regiones costeras, andinas y amazónicas del Perú. Se identifica una correlación significativa en áreas con vegetación herbácea que contrasta con las bajas correlaciones existentes en áreas que albergan vegetación arbórea. Aunque se observan patrones temporales similares, las diferencias estacionales entre los sensores sugieren consideraciones específicas para cada tipo de vegetación. Se destaca, además, el papel crucial de las condiciones climáticas, especialmente la alta nubosidad durante el periodo de lluvias, que podrían ser responsables de introducir fuentes significativas de error en las mediciones de reflectividad. Estos hallazgos subrayan la importancia de entender las particularidades de los sensores y tipos de vegetación, así como considerar los impactos de las condiciones climáticas para mejorar la concordancia entre productos, especialmente ante la transición de MODIS a VIIRS. Este estudio contribuye al respaldo científico en el monitoreo vegetativo, siendo de especial relevancia dada la próxima finalización de la vida útil de los sensores MODIS.Item Open Access Desarrollo de un modelo de Machine Learning para el pronóstico meteorológico de precipitación a escala subestacional en Perú(Instituto Geofísico del Perú, 2023-09) Urbina, Brayan; Takahashi, KenEste trabajo muestra los avances de la aplicación del Machine Learning (ML) para predecir las precipitaciones en Perú a escala subestacional con hasta seis semanas de anticipación. Para ello, se utiliza el proyecto Subseasonal to Seasonal (S2S) como insumo para aplicar el enfoque de downscaling y mejorar la precisión y la resolución espacial de las predicciones teniendo como referencia el producto PISCOp V2.1 del SENAMHI. Luego de procesar los datos, se realiza un Análisis de Componentes Principales y se desarrollan modelos de regresión lineal múltiple para predecir los principales componentes observados utilizando los preestablecidos a partir de NCEP CFSv2 como predictores para cada día de pronóstico. Los resultados muestran un buen desempeño de las predicciones hasta 5 días de anticipación, especialmente en la región amazónica, pero la habilidad de pronóstico disminuye más allá de los cinco días debido a la complejidad de los factores que influyen en las precipitaciones y debido también a la simplicidad del modelo de regresión lineal. Se plantea la posibilidad de incorporar variables adicionales relacionadas con las oscilaciones de Madden-Julian (MJO, por sus siglas en inglés) en futuras versiones del modelo para ampliar el horizonte de pronóstico.Item Open Access Afloramiento costero peruano en presencia del ciclón Yaku durante marzo de 2023(Instituto Geofísico del Perú, 2023-08) Manay, Roger; Montes Torres, Ivonne; Sulca Jota, Juan Carlos; Castillón, Fiorela; Segura, BerlínUn sistema ciclónico, denominado Yaku, se configuró en medio de las condiciones anómalas de El Niño costero 2023 durante marzo, contribuyendo a un conjunto de cambios en el sistema acoplado océano-atmósfera frente a la costa peruana. Datos satelitales de temperatura superficial del mar (TSM), esfuerzo del viento y precipitación (PR) fueron analizados (anomalías) para marzo de 2023. Los resultados revelaron que además de las fuertes anomalías positivas para la TSM y PR, el afloramiento costero se vio fuertemente debilitado, especialmente entre las latitudes de los 3° S a los 12° S, del 7 al 13 de marzo, periodo en el que el ciclón Yaku estuvo más próximo a la costa peruana.Item Open Access Cambios de la precipitación en el centro del Perú por efectos de la deforestación amazónica(Instituto Geofísico del Perú, 2023-07) Saavedra Huanca, Miguel; Junquas, Clementine; Espinoza, Jhan-Carlo; Silva Vidal, YaminaEste trabajo analiza el impacto de la deforestación amazónica en la precipitación de los Andes centrales del Perú durante la temporada húmeda, haciendo uso del modelo atmosférico Weather Research and Forecasting Model (WRF, por sus siglas en inglés). La región de estudio abarca la ciudad de Lima y localidades ubicadas en la cuenca del río Mantaro, de suma importancia debido a su elevada densidad poblacional. En tal sentido, se configuró el modelo WRF para la región de estudio bajo dos escenarios: uno con la Amazonía sin deforestación y otro con un 40 % de deforestación. Debido a la compleja topografía de la región se utilizaron múltiples dominios de alta resolución en el modelo. Los resultados preliminares muestran que, como consecuencia de la deforestación del 40 % en la Amazonía, se prevén cambios relativos netos en la precipitación en la cuenca del río Mantaro y en las zonas altas de la pendiente oeste de los Andes que podrían alcanzar una reducción de 5 % y un aumento de 5 %, respectivamente. En el futuro, estos cambios podrían tener relevancia para la gestión del agua en la región.Item Open Access Lluvia en los Andes del norte: comportamiento de la señal isotópica en el agua meteórica y su respuesta al ENSO(Instituto Geofísico del Perú, 2023-06) Bulnes, Lizbeth; Apaéstegui Campos, James Emiliano; Romero, CarolLa respuesta de la lluvia a la dinámica del ENSO se ha manifestado significativamente en las últimas décadas, sobre todo en la región norte peruana donde las intensas lluvias, asociadas a los eventos El Niño, han generado estragos en la economía local y nacional. La información disponible, que permita la interpretación y comprensión de estos eventos, se limita a algunas décadas, por lo que el estudio e interpretación de las condiciones pasadas resultan ser relevantes por su potencial de ser empleado como una herramienta en la gestión del riesgo de desastres. En este sentido, el presente trabajo busca interpretar la señal isotópica (δ¹⁸O, δ²H) de la lluvia de los Andes del norte y analizar su respuesta a los índices ENSO para poder ser empleada como un registro paleoclimático. Como parte del estudio se analizó la señal isotópica de las muestras de lluvia colectadas en Polulo, Cajamarca, durante el periodo mayo de 2021 a noviembre de 2022, la relación entre la Línea Meteórica Local (LMWL, por sus siglas en inglés) respecto de la Línea Meteórica Global (GMWL, por sus siglas en inglés) y la respuesta de la señal isotópica a los índices E, C y MEI para caracterizar las variaciones del ENSO. Los resultados revelan una variabilidad en la señal de δ¹⁸Oₚ de la lluvia a lo largo de todos los meses evaluados. Se observa una concordancia entre la LMWL y GMWL que se entiende como aguas meteóricas sin efectos por parte de la evaporación. Además, se identifica una asociación entre la señal de δ¹⁸Oₚ con los índices E y MEI, lo que lleva a inferir la aplicabilidad de los isótopos en la interpretación de las condiciones ambientales de la zona.Item Open Access Influencia de la oscilación Madden-Julian en la lluvia intraestacional de los Andes del Perú(Instituto Geofísico del Perú, 2023-05) Sulca Jota, Juan CarlosLa oscilación Madden-Julian (MJO, por sus siglas en inglés) es un fenómeno con variabilidad intraestacional responsable de generar eventos extremos de precipitación y cambios en los patrones de los vientos en diferentes zonas del planeta. En tal sentido, la presente investigación tiene como objetivo analizar el impacto de la MJO en las lluvias de los Andes peruanos (>2000 m s. n. m.). Para ello, se utilizan datos grillados de precipitación y el reanálisis NCEP/NCAR durante los meses de verano (diciembre-marzo) para el periodo 1981-2016, a los cuales se les extrae el componente intraestacional aplicando un filtro pasabanda de 20-90 días a las anomalías diarias. Además, se hace uso de las series temporales del índice multivariado de tiempo real de la MJO, denominadas serie 1 (RMM1) y serie 2 (RMM2). Los resultados indican que las RMM Fases 8 + 1 de la MJO reducen las lluvias en el Altiplano peruano y, al mismo tiempo, se intensifica la zona de convergencia del Pacífico sur. Esto último debilita el flujo del este en la alta tropósfera y, así, reduce el flujo de humedad desde la Amazonía hacia el Altiplano. Estos patrones de lluvias y circulación atmosférica son opuestos cuando la convección profunda se localiza en Indonesia (RMM Fases 4 + 5). Por otra parte, las RMM Fases 2 + 3 de la MJO causan lluvias sobre la cordillera oriental de los Andes peruanos cuando la convección profunda se encuentra sobre el océano Índico oriental, la cual refuerza el flujo de humedad proveniente de la Amazonía. Lo opuesto ocurre para las RMM Fases 6+7, donde la convección profunda se halla en el Pacífico oeste.Item Open Access Reserva Nacional Dorsal de Nasca: experimento numérico bajo condiciones climatológicas(Instituto Geofísico del Perú, 2023-04) Montes Torres, Ivonne; Manay, RogerSe realiza un experimento numérico bajo condiciones climáticas empleando el modelo numérico del océano ROMS (Regional Ocean Modelling System) para examinar el origen de las fuentes de agua que se localizan en la Reserva Nacional Dorsal de Nasca (RNDN). Los resultados preliminares indican que la RNDN está fuertemente conectada con la zona del afloramiento costero y recibe, además, agua de las regiones oceánicas provenientes de la zona norte, sur y oeste del océano Pacífico este.Item Open Access Ebus.science: acercando la ciencia a las personas(Instituto Geofísico del Perú, 2023-03) Montes Torres, Ivonne; Ledgard, Christian; Bellido, Jesus; Escribano, RubenSe presenta la plataforma digital denominada Ebus.science, la cual es una herramienta para encontrar información científica publicada sobre los Sistemas de Afloramiento de Bordes Orientales (EBUS, por sus siglas en inglés) en un entorno amigable y gráfico. La toma de decisiones basada en evidencia necesita acceso a documentación suficiente y confiable donde se puedan encontrar datos y análisis de información basados en métodos claros, sólidos y bien documentados, además de nuevos hallazgos y desafíos. Las principales fuentes que brindan información de primera mano son los artículos de investigación científica en diferentes revistas. Esto es bien conocido dentro de la comunidad científica, aunque es desconocido para los no científicos. Bajo este escenario nació https://ebus.science, plataforma digital que se ha convertido en una herramienta única para encontrar información científica publicada sobre los Sistemas de Afloramiento del Borde Oriental (EBUS) en un entorno amigable y gráfico.Item Open Access Simulaciones de la precipitación de verano por modelos climáticos regionales de CORDEX en la zona de transición Andes-Amazonía(Instituto Geofísico del Perú, 2023-02) Gutiérrez, Ricardo A.; Junquas, Clémentine; Armijos Cardenas, Elisa Natalia; Sörensson, A. A.; Espinoza, Jhan-CarloEl presente avance de investigación evalúa el realismo de la climatología histórica (1981-2005) de la precipitación de verano en la zona de transición Andes-Amazonía a partir de las simulaciones del experimento regional coordinado de reducción de escala (CORDEX, por sus siglas en inglés) para Sudamérica. Los resultados preliminares muestran que no habría una relación aparente entre la performance del modelo y la resolución espacial en cuanto a la reproducción de las climatologías de precipitación, cuando se esperaría que los modelos tengan un mejor rendimiento, es decir, reproduzcan mejor las precipitaciones al tener una resolución espacial más alta o más fina. En conclusión, será necesaria la aplicación de modelos regionales de resolución espacial más fina y realizar experimentos de sensibilidad con diferentes parametrizaciones físicas para lograr mejorar el realismo de los patrones espaciales de la precipitación orográfica sobre la región de estudio.Item Open Access Validación de la componente atmosférica del sistema acoplado regional océano-atmósfera del Pacífico sudeste(Instituto Geofísico del Perú, 2023-01) Castillón, Fiorela; Segura, Berlin; Montes Torres, IvonneEn este estudio se muestran los resultados preliminares de la validación estacional e interanual de la componente atmosférica del modelo acoplado regional océano-atmósfera Croco-Oasis-WRF (COW), implementado para la región del Pacífico sudeste. Se comparan 20 años de datos simulados con productos observacionales de diferentes variables atmosféricas (por ejemplo, temperatura del aire a 2 m, precipitación, velocidad del viento a 10 m) a través del empleo de estadísticos de verificación como el error promedio y el coeficiente de correlación de Pearson a nivel de grilla. Asimismo, se compara la estacionalidad de la variable precipitación en cinco regiones. Los resultados preliminares muestran que el modelo acoplado regional representa adecuadamente la climatología estacional y la variabilidad espacial de la precipitación, la temperatura a 2 m y la velocidad del viento a 10 m, en particular para la región El Niño 1+2. De esta manera, se considera apto en el análisis de eventos pasados tanto a escala interanual como estacional.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 Análisis de las masas de agua del mar peruano(Instituto Geofísico del Perú, 2022-08) Montes Torres, Ivonne; Segura, Berlín; Rivera, Gerardo; Mosquera Vásquez, Kobi AlbertoEl presente avance de investigación analiza la distribución de masas de agua durante enero-marzo de 2017 (moderado cálido), 2018 (frío débil), 2019 (cálido débil) y 2020 (neutro) frente a la costa norte del Perú. Para construir un diagrama T-S se utilizan los datos colectados por un flotador (3901231) del programa ARGO que fue lanzado en el año 2016 durante El Niño 2015-2016. Los resultados preliminares muestran una variabilidad en la presencia de las masas agua en la costa norte de Perú.Item Open Access Diseño de una red neuronal convolucional para el pronóstico del índice El Niño 3.4(Instituto Geofísico del Perú, 2022-07) Rivera, Gerardo; Takahashi, KenLos modelos neuronales convolucionales son capaces de aprender patrones complejos que los modelos dinámicos no son capaces de reproducir totalmente, en gran parte debido a la naturaleza no lineal de los eventos. El presente trabajo explora el modelo desarrollado por Ham et al. (2019, 2021), en donde, usando anomalías de temperatura superficial del mar y contenido de calor, se logra pronosticar el índice El Niño 3.4 con tiempos de antelación de hasta 14 meses. La modificación presentada no usa la técnica transfer-learning, por lo que los resultados de las correlaciones son menores que la del estudio citado. Sin embargo, se logra notar un potencial incremento en la habilidad de pronóstico para tiempos de antelación mayores al incluir la estacionalidad en la capa de entrada, lo que indicaría un mejor aprendizaje en la red.Item Open Access Modelamiento estadístico para el pronóstico mensual de precipitaciones en Perú(Instituto Geofísico del Perú, 2022-06) Moya Álvarez, Aldo Saturnino; Rivera, Gerardo; Mosquera Vásquez, Kobi AlbertoSe construye un modelo estadístico de pronóstico mensual de precipitaciones para Perú, basado en la relación de varios índices climáticos oceánicos y atmosféricos, así como de los índices de la oscilación de Madden-Julian, con la variabilidad estacional de la precipitación en el país, a inicializar en el mes de junio de cada año. Se aplicó la técnica de regresión lineal entre los índices y la precipitación grillada de la fuente de datos de PISCO para el período diciembre marzo, meses que corresponden a la estación lluviosa en Perú. El modelo se construyó con datos correspondientes al período 1981-2016 y se verificó con los registros de precipitación correspondientes a los años 2017-2022 para 15 zonas dentro de la costa, sierra y selva. El valor del error medio absoluto (MAE, por sus siglas en inglés) fue mejor para la selva, con excepción de los pronósticos para enero en la selva norte. El mejor rendimiento se obtuvo para marzo en la selva sur y central. En cuanto a la sierra, el mejor rendimiento del modelo se obtuvo para la sierra sur y central, en ambos casos para la vertiente Atlántica. Para la selva, el mejor rendimiento se obtuvo en la parte alta. En 8 de las 12 regiones correspondientes a la sierra y la selva, el modelo realizó “pronósticos correctos” en más del 60 % de los casos, y en uno, selva sur baja, muy cercano al 60 %.