Repositorio
Geofísico Nacional

El Instituto Geofísico del Perú promueve la investigación y el desarrollo de nuevos conocimientos científicos que son de gran utilidad para nuestro país.

Esta plataforma es un servicio digital de libre acceso, donde puedes compartir información y conocimientos como resultado de las investigaciones científicas que se realizan en el campo.

Acerca de Recursos

Photo by @inspiredimages

Nuestra comunidad

Nuestro Repositorio Geofísico Nacional cuenta con 7 comunidades principales, las cuales contienen diferentes materiales informativos que se han elaborado en el transcurso de los últimos años.

39 Ítems Impacto de la Geofísica en el Desarrollo Sostenible Ver más

375 Ítems Institucional Ver más

14 Ítems Observación Geofísica, Desarrollo e Innovación Tecnológica Ver más

163 Ítems Tesis Ver más

1063 Ítems Ciencias de la Atmósfera e Hidrósfera Ver más

572 Ítems Ciencias de la Tierra Sólida Ver más

949 Ítems Ciencias del Geoespacio y Astronomía Ver más

39 Ítems Impacto de la Geofísica en el Desarrollo Sostenible Ver más

375 Ítems Institucional Ver más

14 Ítems Observación Geofísica, Desarrollo e Innovación Tecnológica Ver más

163 Ítems Tesis Ver más

1063 Ítems Ciencias de la Atmósfera e Hidrósfera Ver más

572 Ítems Ciencias de la Tierra Sólida Ver más

949 Ítems Ciencias del Geoespacio y Astronomía Ver más

39 Ítems Impacto de la Geofísica en el Desarrollo Sostenible Ver más

Estadísticas

Recent Submissions

Item

Open Access

Índice costero El Niño relativo (ICENr)

(Instituto Geofísico del Perú, 2024-09) Reupo Vélez, Jorge Antonio; Takahashi, Ken; Mosquera Vásquez, Kobi Alberto

Se presenta el “Índice Costero El Niño relativo” o ICENr, una nueva versión del Índice Costero El Niño basada en las anomalías de las temperaturas superficiales del mar relativas, es decir, con respecto al promedio tropical, con el objeto de reducir la contaminación de dicho índice por el calentamiento global y contar con una medida más confiable y robusta de los eventos El Niño y La Niña en nuestra costa.

Palabras clave:ICEN ICENr ONI

Item

Open Access

Una visión general de la temperatura de la superficie del mar relativa para el monitoreo y la predicción de El Niño-Oscilación Sur

(Instituto Geofísico del Perú, 2024-09) L’Heureux, Michelle; Johnson, Nathaniel; Tippett, Michael

Las tendencias en las anomalías de la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico tropical han presentado complicaciones para el monitoreo y la predicción de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS). Específicamente, ENOS se mide principalmente utilizando anomalías e índices de temperatura de la superficie del mar (TSM), los cuales requieren la elección de un promedio climatológico de largo plazo (“climatología”). Sin embargo, la climatología ha cambiado con el tiempo, lo que demanda nuevos métodos para garantizar que las anomalías de la TSM reflejen con exactitud el estado acoplado océano-atmósfera de ENOS. Se ha introducido y explorado un índice de TSM “relativo” para evaluar su idoneidad en las actividades operativas asociadas a ENOS. En este artículo se presenta este índice y se explica por qué el índice relativo de ENOS puede ser físicamente más adecuado, en un clima cambiante, que los métodos tradicionales anteriores para monitorear y predecir ENOS. Mostramos evidencia que las diferencias cada vez mayores entre los índices de TSM tradicionales y relativos se están reflejando en el debilitamiento de la conexión entre la TSM tropical y las anomalías atmosféricas que constituyen el estado ENOS. Finalmente, al parecer, los errores de pronóstico que utilizan el índice de TSM tradicional son cada vez mayores en comparación con aquellos que emplean el índice de TSM relativo.

Palabras clave:TSM ENOS Índice Oceánico Niño

Item

Open Access

Boletín científico El Niño. Vol. 11, n° 09 (septiembre 2024)

(Instituto Geofísico del Perú, 2024-09) Instituto Geofísico del Perú

El Perú, como parte de la estrategia de gestión pública para enfrentar los peligros naturales, especialmente respecto a El Niño, establece el Programa Presupuestal por Resultados (PPR) 068 “Reducción de vulnerabilidad y atención de emergencias por desastres”. A partir de 2014, el Instituto Geofísico del Perú (IGP), al igual que otras instituciones que conforman la Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del Fenómeno El Niño (ENFEN), participa en este PPR con el producto denominado “Estudios para la estimación del riesgo de desastres”. Este consiste en la entrega en forma oportuna de información científica sobre el monitoreo y pronóstico de este evento natural oceánico-atmosférico, mediante informes técnicos mensuales, que permita la toma de decisiones de las autoridades a nivel nacional y regional. A este producto, el IGP contribuye con la actividad “Generación de información y monitoreo del Fenómeno El Niño”, la cual incluye la síntesis y evaluación de los modelos de pronóstico de El Niño generados internacionalmente, como es el caso de los modelos climáticos globales, así como de aquellos obtenidos a partir de modelos propios como el de predicción de ondas oceánicas ecuatoriales, y los recientemente desarrollados modelo de inteligencia artificial y modelo Sistema Tierra regional de pronóstico para el territorio peruano y el océano Pacífico (IGP RESM-COW v1). Asimismo, incluye el desarrollo de investigaciones y estudios científicos que permiten entender la variabilidad climática y los procesos asociados al cambio climático, a fin de fortalecer, en forma continua, las capacidades para el pronóstico de El Niño. En esta línea, el IGP ha estructurado y desarrollado el Boletín Científico El Niño, un producto que contiene, en gran medida, los aportes científicos en el estudio y vigilancia de El Niño, así como La Niña y otros fenómenos relacionados. El Boletín, que se publica mensualmente desde 2014, cuenta con aportes nacionales e internacionales en diversos temas asociados a El Niño, sus impactos, procesos vinculados, temas asociados y otros igual de relevantes, artículos que se presentan en las secciones de “Divulgación Científica” y “Avances Científicos”.

Palabras clave:Climatología El Niño Pronósticos meteorológicos

Item

Open Access

“No One Is Safe”: Agricultural Burnings, Wildfires and Risk Perception in Two Agropastoral Communities in the Puna of Cusco, Peru

(MDPI, 2025-02-01) Taboada-Hermoza, Rossi; Martínez Grimaldo, Alejandra

By developing a conceptual framework that integrates the use of fire in agricultural activities, the occurrence of wildfires, and the perception of wildfire risk, this article examines the interplay among these three elements within both wet and dry Puna grasslands. The analysis focuses on two peasant and agropastoral communities, Vilcabamba and Apachaco, both located in the Cusco region—an area with the highest incidence of wildfires in Peru. This study highlights the sociocultural significance and persistence of agricultural burnings within Puna agropastoral communities and the necessity of considering changes in agricultural activity, mutual aid systems, and communal institutions—particularly regarding land ownership—to understand the factors contributing to wildfire occurrence. Furthermore, it reveals the widespread recognition of wildfire risk among community members, who are acutely aware of both the likelihood and potential severity of wildfire events, while governmental policies aimed at addressing this hazard predominantly focus on raising awareness and enforcing bans on agricultural burning, with limited consideration of these complex sociocultural dynamics.

Palabras clave:Land tenure Burnings Wildfires

Item

Restricted

Near-real-time multiparametric seismic and visual monitoring of explosive activity at Sabancaya volcano, Peru

(Elsevier, 2024-05-11) Centeno Quico, Riky; Gómez-Salcedo, Valeria; Lazarte Zerpa, lvonne Alejandra; Vilca-Nina, Javier; Osores, Soledad; Mayhua-Lopez, Efraín

This study presents the development of a multiparametric system that utilizes artificial intelligence techniques to identify and analyze volcanic explosions in near real-time. The study analyzed 1343 explosions recorded between 2019 and 2021, along with seismic, meteorological, and visible image data from the Sabancaya volcano. Deep learning algorithms like the U-Net convolutional neural network were used to segment and measure volcanic plumes in images, while boosting-based machine learning ensembles were used to classify seismic events related to ash plumes. The findings demonstrate that these approaches effectively handle large amounts of data generated during seismic and eruptive crises. The U-Net network achieved precise segmentation of volcanic plumes with over 98% accuracy and the ability to generalize to new data. The CatBoost classifier achieved an average accuracy of 94.5% in classifying seismic events. These approaches enable the real-time estimation of eruptive parameters without human intervention, contributing to the development of early warning systems for volcanic hazards. In conclusion, this study highlights the feasibility of using seismic signals and images to detect and characterize volcanic explosions in near real-time, making a significant contribution to the field of volcanic monitoring.

Palabras clave:Visual observations Seismic signals Explosive activity monitoring