Un modelo simple para el pronóstico estacional de las lluvias en la Amazonía peruana noroccidental

Abstract

La Amazonía peruana noroccidental (NWPA, por sus siglas en inglés) (78.4-75.8° O, 7.9-5.4° S) es una región importante para la producción de café en Perú, por lo que sería valioso contar con modelos de predicción confiables, con meses de antelación, de las precipitaciones de la estación húmeda (enero-febrero-marzo, EFM). En este contexto, se desarrolló un modelo de regresión lineal múltiple (MLR) que utiliza, como predictores, índices de temperatura superficial del mar (TSM) de los océanos Pacífico y Atlántico, tales como El Niño central (C), El Niño oriental (E), Atlántico sur tropical (tSATL), Atlántico norte tropical (tNATL) y Atlántico norte extratropical (eNATL), para el periodo 1981-2018. Además, se utilizaron índices de convección profunda de gran escala, como la zona de convergencia intertropical del Pacífico oriental (ITCZe) y el sistema monzónico sudamericano (SAMSi), con el fin de analizar su influencia en el mismo periodo. El modelo MLR reprodujo con precisión la variabilidad interanual durante la estación húmeda en las tierras altas de NWPA (R3), mediante el empleo de los índices C y SAMS como predictores principales. Por el contrario, la variabilidad de la TSM del Pacífico, la SAMS y el Atlántico norte tropical resultaron ser más relevantes para las lluvias en las regiones de tierras bajas (R1 y R2). Para pronósticos con meses de anticipación, el modelo MLR proporcionó pronósticos confiables de anomalías de lluvia en EFM para la región de tierras altas (R3), ya que esta región está influenciada principalmente por la variabilidad del Pacífico central y la SAMSi. Sin embargo, el modelo MLR presentó limitaciones para pronosticar con precisión la temporada más húmeda de EFM en R3, debido a la ausencia de un predictor que represente el efecto amplificador de la oscilación Madden-Julian sobre las precipitaciones.