FÓRUM Contingencias climáticas en el Perú, lecciones aprendidas: ¿Qué hacer? Congreso de la República Lima, 10 de mayo de 2017
Monitoreo e impactos de un eventual Fenómeno “El Niño” Grinia Avalos Roldán SENAMHI-Perú Coordinadora Técnica del ENFEN
Estrategia institucional para el monitoreo y pronóstico de El Niño en el Perú
ENFEN • Estudiar El Fenómeno “El Niño”, con el fin de lograr una mejor comprensión del mismo, poder predecirlo y determinar sus probables consecuencias. • Coordinar, recomendar y asesorar las actividades vinculadas con el Fenómeno “El Niño”, en el ámbito nacional. • Coordinar a nivel internacional los asuntos ligados al Proyecto “Estudio Regional del Fenómeno El Niño” (ERFEN).
El Niño 2015 -16 versus El Niño Costero 2017
El Niño 3.4
Feb- 2016 (mes 11)
El Niño 1+2
El Niño 2017: el calentamiento de la costa peruana y la región Niño 1+2 ocurrió sin que el Pacífico Central estuviese en condiciones cálidas; 201516 (evento ‘El Niño Oscilación del Sur’): calentamiento generalizado y más intenso en el Pacífico Central.
El Niño 2017: génesis y evolución abruptas y locales hasta pico del evento en verano; 2015-16: calentamiento gradual y persistente; pico en primavera, declinación en verano frente a la costa
Feb- 2017 (mes 02)
Condiciones durante El Niño 2017 Condiciones de subsidencia en el Pac Central; vientos alisios fuertes hacia el oeste; débiles hacia el este
1) El APS y los vientos costeros del sur se debilitan; anomalías de vientos norte y del oeste en el Pac Oriental
En el Pacífico Central se mantienen condiciones neutras a frías
No hay formación de OK cálidas aquí hasta la fase tardia del evento
Calentamiento del mar, contribuye a ZCIT secundaria frente a costa norte-centro y convección costera
Termoclina Precedente: El Niño 1925
Condiciones de macro-escala: anomalía de TSM en el Pacífico Tropical 2015
2016
2015
May
Sep
Ene
J
O
F
J
N
M
A
D
A
Condiciones de macro-escala: anomalía de TSM en el Pacífico Tropical 2016
2016
2017
May
Sep
Ene
J
O
F
J
N
M
A
D
A
Debilitamiento promedio del AnticiclĂłn del PacĂfico Sur, principalmente entre enero y marzo
EL NIÑO COSTERO 2017
Anomalías mensuales de la temperatura superficial del mar de diciembre a marzo y dirección de flujos de vientos en superficie. Elaboración: SENAMHI
PRECIPITACIÓN ACUMULADA DURANTE EL PERIODO LLUIOSO EN LA ZONA NORTE DEL PAÍS Puerto Pizarro
Morropón
Cayalti
Sinsicap
LLUVIAS acumuladas anuales
Eventos extremos Enero – Marzo 2017 Récords Históricos de Precipitación Max 24/h (mm) ENERO Estaciones
2017
1
FEBRERO
2
Papayal 67,7 90/1987 80,6/1998 Tumbes Puerto Pizarro 192,8 192,8/2017 97,1/1998 Matapalo 70,6 129,4/1998 97,3/2007 Chusis 13,7 116,3/1999 25/1976 Bernal 29,9 77,2/1998 29,9/2017 Miraflores 54,2 173,6/1998 67,3/1983 San Miguel 53,8 75/1983 65,2/1998 Piura Morropon 78 152,7/1983 95,4/2009 Lancones 21,8 146,6/1998 80/1973 Partidor 41,6 160/1998 92,8/2009 San Pedro 75,3 168/1983 130/1998 Malacasi 72,3 122,0/1998 72,3/2017 Cayalti 2,4 26,2/1983 22,8/1998 Reque 1,1 48,3/1983 7,5/1998 Lambayeque Jayanca 25,9 59,6/1998 37,4/1983 Lambayeque 1,7 47,3/1983 8,2/1998 Tinajones 14,6 60,9/1998 19,0/2008 La Libertad Talla 18,1 22,6/1989 16,1/1998
2017
1
MARZO
2
21,1 219/1998 131,6/2006 48,6 139/1983 131,1/1998 111,6 276,4/1998 138,6/1995 9,3 64,3/1998 17/2012 66,2 123,2/1998 66,2/2017 70 104,5/1983 90/1998 99,6 99,6/2017 81,9/1998 150,5 150,5/2017 113,5/2017 63,8 139,8/1998 110,5/2008 40,6 167/2009 139/2008 155,3 166,5/1983 109,5/2008 134,2 134,2/2017 95,8/2000 41,9 77,3/1998 41,9/2017 21,4 60,4/1998 21,4/2017 120,8 120,8/2017 109,8/2017 34,6 71,3/1998 35/1943 81,8 290,7/2002 81,6/2017 10,6 63/1998 21,8/1999
2017 52,2 67,4 80,6 140,6 121,7 87,2 126,1 116 140 258,5 159,5 143,1 51,3 29,8 113 60,7 85,7 32,5
Tabla. 1. Récords de lluvias en 24 horas durante los meses de enero , febrero y marzo. Fuente: SENAMHI
1 103,7/2002 166/1983 119,7/1998 141/2017 121,7/2017 112/1998 126,1/2017 170,9/1981 200/2016 258,5/2017 159,5/2017 251,2/1998 78,2/1972 56/1983 113/2017 63,6/1983 116,3/1998 55/1972
2 91,5/2008 129,2/1999 113,9/2015 136,2/1994 108,4/1998 98/1983 113,6/2017 120/2012 151,4/2013 145,3/1998 142,3/1998 143,1/2017 65,8/1983 49,5/1998 94,8/2017 60,7/2017 93,2/1971 46,9/1983
1° Récord histórico registrado 2° Récord histórico registrado Récord histórico del 2017
FRECUENCIA DE LLUVIAS (Marzo- Abril 2017) Marzo
1
0
5
0
1
1
1
0
0
1
0
0
0
1
0
1
1
0
2
1
1
2
0
0
3
1
1
4
1
2 EL-ALTO 0 2
2
2
2
1
1
1
1
1
2
1
0
1
1
2
4
0
0
2
0
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0
1
14 0 0
4
0
0
1
0
1
2
0
10
0
1
3 LAESPERANZA 2 1 1 1
2
1
0
2
3
4
1
3
1
3
4
1
3
1
1
2
2
1
1
3
0
5
1
1
3
4
1
2
1
0
1
4
2
3
3
1
1
1
5
1
1
0
0
0
3
1
5
0
3
0
5
2
2
4
4
4
2
0
1
3
0
0
0
0
1
CHUSIS 1 1 1 BERNAL 3 0 0 0 SANMIGUEL 4 1 2 0 MIRAFLORES 2 0 1 1 2 MORROPON 5 5 1 4 PARTIDOR 1 2 1 1 MALLARES 1 2 1
2
1
3
2
0
0
4
1
3
4
3
3 SANPEDRO 0 2 4
3
2
0
1
4
2
0
0
1
4
2
1
0
3
1
3
3
4
3
5
0
5
2
2
4
5
4
1
2
4
1
2
3
1
1
2
4
1
5
2
2
LANCONES 0 1 1 5 ALAMOR 1 2 0 4 MALACASI 2 2 1
2
1
0
0
0
0
2
0
0
0
1
2
0
0
0
0
1
1
1
0
3
5
0
1
2
0
0
2
PIURA
0
1
1
4
2
3
2
4
5
1
0
2
4
5
3
1
5
2
0
1
2
1
2
2
1
2 AYABACA 1 3 2
3
4
2
2
1
4
0
1
0
5
1
1
0
3
1
3
HUANCABAMBA 1 0 0 4 HUARMACA 3 1 1 2 2 ALTODEPOCLUS 2 1 1 1 5
4 S/D
0
2
2
0
0
0
0
0
0
1
1
2
2 CAYALTI 1 1
1
0
1
1
1
1
1
4
4
1
1
2
0
1
1
0
0
0
1
4
1
SANTO-DOMINGO
1
1
0
0
0
1
2
5
1
4
1
0 02 10 41 10 1 0 2 0 0 0 01 20 10 00 15 02 01 11 11 01 10 14 3 4 3 2 4 1 21 00 01 21 11 2 2 11 11 14 03 0 0 1 4 4 0 03 10
0
4
3
3
1
0
1
4
2
3
10
1
1
1 LAMBAYEQUE 1 2 1 1
2
3
3
1
4 REQUE 5 4
1
4
4
4
0
1
2
1 JAYANCA 2 2 1
1
2
4
3
1
3
0
1
3
4
1
1
1
4
1
1
3
4
1
0
1
1
1
2
1
1
3
4
4
1
2
2
3
4
1
INCAHUASI 4 1 2 TINAJONES 1 2 2 1 OYOTUN
2
1
4
3
2
4
5
4
1
1
2
3
4
2
2
1
3
1
1
2
4
4
3
1
0
1
1 TALLA 2 3
1
1
2
1
01
1LA LIBERTAD 0 1 0
3
0
1
3
4
1 0 4 0 0 1 MARZO 0 1 1 15 16 17 18 00 00 5 3 1 10 11 1 1 0
0
LAMBAYEQUE
LA-CRUZ PUERTOPIZARRO TUMBES PAPAYAL CANAVERAL SANTO-DOMINGO AYABACA MALLARES EL-ALTO PARTIDOR LAESPERANZA ALTODEPOCLUS PIURA BERNAL HUANCABAMBA SANMIGUEL HUARMACA MIRAFLORES CHUSIS MORROPON MALACASI INCAHUASI CAYALTI REQUE LAMBAYEQUE JAYANCA TINAJONES LAMBAYEQUE OYOTUN HUAMACHUCO SINSICAP LA LIBERTAD HUANGACOCHA TALLA CONTUMAZA CALLANCAS CAJAMARCA SANBENITO CACHICADAN CAJABAMBA
TUMBES
1
LA-CRUZ PUERTOPIZARRO PAPAYAL 9 10 11 12 13 CANAVERAL 4 1 1 0 1 1 4 MATAPALO 0 3 0 0 0
2
04 05 14 24 4 0 5 2 3
0 10 50 30 0 1 4 1 5 0 3
3
5
6
0 0 0 19 11 00
1 0 2 20 10 S/D5
1
0
0
2
21 11 3 1 4 4 0 0 5 1 0 3 1 1 3 0 1 14 1 25 4 12 4 02 3 3 4 2 2 3 1 5 4 53 4 1 42 12 4 1 0 4 1 2 2 0 3 1 3 0
11 31 21 2 2 0 13 11 11 10 31 11 1 1 2 10 03 11 12 01 0 0 0 10
02
4
0 1
0
0
05 10 1 50 4 13 2 0 0 4 3 4 2 1 2 0
10 21 13 52 02 2 0 1 0
21 14 51 01 2 3 1 1
4
1
3
4
3
1
2
10
00 1
3
8
1 1 0 1 1 1 21 22 23 4 21 2 5 44 0 0 0 1
2
2 0 11 1 1 2 3 13 1 22 14 2 5 2 2 5 1 1 2 4 4 0 0 0 1 31 54 1 3 1 31 53 2 4 1 21 13 2 1 2 11 42 1 4 3 31 11 0 3 1 32 52 0 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 5 1 1 20 31 0 2 1 01 20 0 4 2 15 4 2 1 22 01 00 3 2 2 00 00 0 1 1 0 0 0 1 0 1 4 0 2 2 0 10 32 3 1 3
5
2
7
0
0
32
0
5
3 1 10
2
0
0 2 21 10 1 0 1 20 4 1 5 01 2 1 2 0 0 42 1 0 4 2 1 3 1 1 3 1 2
9
4 3 0 24 21 00
10
11
1 1 0 3 0 1 25 26 27 01 02 0 11 02 0
13
15
16
17
18
19
3
0 0 0 2 10 00
0 1 1 01 02
5 1 0 5 1 0 00
1 0 1 6 1 0 0 0
0
1 0 0 7 11 20
0
0
1
0
0
0
1
3
3 0 02 1 4 1 1 11 1 42 22 1 0 0 2 2 4 0 4 2 0 1 2 0 0 35 52 1 0 1 41 23 1 1 0 12 52 2 1 0 10 52 1 1 0 12 53 1 1 0 11 42 1 1 0 3 2 1 0 2 3 1 1 4 S/D S/D 10 51 1 0 0 12 41 2 0 2 22 4 2 1 12 23 44 4 1 0 11 23 1 2 0 0 1 1 0 4 5 1 1 5 1 0 11 24 2 0 0
02 01 10 0 1 0 00 30 10 10 10 20 1 2 0 10 10 10 11 10 0 3 0 00
00
2
10
0 0 0 28 00 0 S/D
1 0 0 29 14 11
0
0
4
4
00 1 4 1 2 0 1 3 42 02 11 2 1 5 0 1 4 1 1 1 4 0 0 31 05 12 3 31 05 02 0 51 15 22 2 32 15 12 1 43 14 31 1 41 15 11 1 1 4 1 1 0 3 2 5 5 1 1 12 05 11 2 11 15 02 2 14 52 0 2 2 33 12 41 1 12 10 22 0 0 1 0 0 2 2 3 3 1 4 1 32 01 20 0
00 11 11 0 1 0 40 40 01 00 12 10 1 1 0 00 11 11 41 10 0 2 0 01
21
2
1
1
03
20 1
0
0
0
31
11 1
0
0
0
01 01 02 21 22 1 1 1 1
41 41 23 31 1 5 5 4
1
3
01 01 31 20 1 2 1 2
11 14 11 11 1 1 1 1
00 10 1 40 2 11 1 0 3 0 4 3 1 5 2 1 2
2
1
4
1
1
4
3
1
2
2
3
13
1
1
11
30
10
1
0
12
4
1
1
14
1 0 0 0 4 0 30 31 1 2 00 3 51 0 0
0
1
14
2
1
4 13 31 15 1 4 1 4 1 2 3
1 1 21
0
0
4
3
0
40 13 1 42 1 11 0 1 2 0 4 0 1 2 3 3
40 11 01 40 10 0 3 1 2
01 01 01 10 1 1 1 1
1
1
4
1
2
1
3
23
14 0
1
1
1 0 00 2 1 0 1 10 1 02 14 0 4 0 2 1 0 0 1 2 4 0 0 0 0 14 20 0 2 0 10 02 0 2 0 20 05 0 4 0 20 01 0 1 0 01 00 0 0 0 30 05 0 2 0 0 0 0 0 2 1 4 2 0 0 0 10 00 0 1 0 12 24 0 1 2 32 1 1 0 22 10 01 0 4 0 00 01 0 4 0 0 0 0 0 4 2 4 0 0 0 0 00 01 0 1 0
0
1
4
0
0
00
0
1
4 0 01
0
0
1 0 40 20 0 50 11 0 2 1 10 1 3 1 0 1 04 0 1 0 1 0 3 1 0 1 2 4
20
21
23
0 5 2 0 4 2 0 2 1 9 10 11 04 1 4 1 01 02 03 0 S/D0
8
1
2
0
Abril
24
25
2 1 2 0 2 1 12 13 14 1 10 0 1 S/D 0
26
27
S/D 1 0S/D 0 S/D0
S/D 1
0
0
0
0
0
30 1
11
2
1
13
11
11
1
5
1 1 1 1 2 0 2 0 1 2
1 0 1 0 0 1
0
0
40 50 50 0 5 0 50 50 50 50 50
0 0 0 0 10 20 20 30 20 30 1 1 1 10 S/D2
0 1 1 0 21 20 14 10 22 10 4 2 S/D 10 S/D 1
31
4 1 00 1 5 2 21 3 3 2 01 0 0 0 4 1 0 0 0 5 1 00 2 5 0 10 0 5 2 4 01 0 5 0 10 4 5 1 13 01 0 S/D0 1 1 1 2 4 1 0 0 5 0 00 0
21 2
10 10 0 1 0 10
22 10 0 0 0 10
2
0
0
0
0
0
0
01
00 0
10
10 1
00 01 00 21 00 1 3 1 0
00 21 01 21 30 1 3 1 2
1
4
0 0 0
00 01 20 0 0 1 0
00 01 10 1 0 1 3
1
0
2
1 0 1 2
1
1
1
0
1
1
1
1
10
0
1
21
11
3
Día sin lluvia
1
Lluvia por debajo del P75
P90: Día Lluvioso
4
PP95: Día Muy Lluvioso
1 3 0 1 0 1 0 02 01 01 0
0 S/D
1
10 21 00 0 1 0 21
1
0 1 42 2 5
5
1 0 1 1 1 0
0 S/D
0 0 0 0
0 0 1
0
S/D
0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0
1
1
0S/D 0 S/D0 0 0 0
0
0
0
2 1 0
1S/D 2 S/D0 S/D 1
43 11 10 0 2 0 10
1
0
0
02
2 1 0
1 2 0 2 0
1 0 2 0 3 1 1 0 2 0
0
0
01
3
02 0 0
4
1
30
1 0
0
0
0
00
1
0
2
0
0
0 S/D
0
1 1 0 02 03 01 0
0 S/D 1 0
3
1
1
0 0 0 0 0 0 1
0
1
0
0
0 0 0 1 0 0
1
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0 S/D
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
20 21 52 0 5 0 41 40 43 50 21
00
0
41
1
1
0
0
0
1 0 0 0 0 2 1 1
1 1 0 1 0 S/D0
0
04
0
0 S/D0
0
0
0
0
0
0
1
02 1
1 3 01
0
20
01
1
0
20
0 1
02 2
1 4 11
1
20
01
0
2
2
21
01
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1 1 0 1 1
0
0
5 0 2 0 50
0
0
2 3 2
0
0
2 1 0 1 0
0
0
1 0 1 0 20
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
01
0
20
1
10
1
00
0
01
1
20
0
01
0
0
1 1 1 1
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
1
0
0
20 14 12 52 40 1 2 5 2
1
1
2
0
12
0
S/D 0
3 0 1 0 2 0
1 1 0 2 0
0
0
4 0 4 0 50
0
0
0
0
0
0
0
0
00 00 10 10 20 0 1 0 1
2 0 0 0 0 0 0 4 0 4 1 2 0 1
00 1
00 01 01 01 10 1 1 1 1
20 01 01 41 40 1 2 1 1 0
1
0
1
0
2
2 1 01
0
01
0 0
2 1
0
0
0
11
0
0
10
0 0
00 1
0 0 0 0 0 0 0
0
0
10 1 0 0S/D 11 1 0
1 0 0 0
0
0
0
0
1 1
1
0
0
2 3 0 0 1 1 0 0 1 0 20
1
0 0
0 1 0 1 0 0 1
P75: Día moderadamente lluvioso P99: Día Extremadamente Lluvioso
00 01 00 11 10 0 0 1 0 0
0 0
0
1 0 0 1 3 1 1 1
0
1
2 1 0
0 0
S/D 2 1 S/D 1
0
20
1
0 0 0 0 0
S/D 0
11
0
4
0
0
0
0
0
02
0
0
1
2
0
0
10
1
1
0
0
1
0
1
0
0 0S/D 0 S/D 0 S/D 1 5 1 0
1
0
2
0
0 S/D0 1 1
3
1
0
1
0
S/D 0
50
S/D 0
0
0 1 10
0 0 0 0 0 1 0 01 00 00
1 1 0 0 1 1 2 5 2
30
0
0
1
0
0
0
0
0 1 S/D 0 S/D 2 4 1
2
0
0 4 0 3 0 1 26 27 28 29 21 00 S/D 0 2
00
1
0
25
2
1
3 5 4
1
10
S/D
4 1 4
29
0
00 00 21 0 0 0 10 10 20 30 10
0
0 0 0 23 24 0 0 0
29
S/D 0 0S/D 0 S/D 0
0
1
29
0 S/D0
0 3 01 2 0 1 01 1 0 2 11 1 1 0 S/D 0 0 0 0 0 1 11 0 10 0 1 1 1 1 01 0 0 3 10 1 0 2 01
1
0
S/D 0
00 0
1
1
0
0
0
0
4
21
0 0 0 22 00
0
1
10
0 0 0 20 11
28
1
2 3 1 1
11
27
S/D 0 2 S/D 0
2 0 0 1 0 0 3 0 3 1 2 1 3
20
26
2 5 2
0
S/D 1 0S/D 0 S/D0 0
28
1 0 0 0 1 0 0 S/D ABRIL 1 0 0 0 15 16 17 18 19 20 1 0 02 0 0 0
1
1
4
22
1
0S/D 2 S/D 0
S/D 0
0
43
01
0
2
0
0
0
1
1
0 0 0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
1
0
0 0
0 1 0 1 0 0 1 0
S/D 0
S/D 0
1
0 0
0 0 0 0
S/D S/D
0
1
0
0
1
1
0
1
1
0
1
11
S/D1
S/D 0
0
1
DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS LLUVIAS ENERO – MARZO 2017 EFM El Niño 1983
EFM El Niño 1998
EFM El Niño 2017
Fuente: SENAMHI- Datos Pisco Nota: Considerar que estos mapas tienen una mejor representación en zonas donde se cuenta con un mayor número de estaciones meteorológicas.
CAUDALES MÁXIMOS DIARIOS
CAUDALES DIARIOS – RÍO PIURA
Senamhi, 2017
Monitoring of the Andean Amazon Project RĂo Tumbes
Imรกgenes PeruSat - PIURA
Imรกgenes PeruSat - CHICLAYO
Monitoring of the Andean Amazon Project RĂo La Leche - Panamericana Norte
ANALISIS PRELIMINAR HUARMEY
Imagen PeruSat-1, Peru
ANALISIS PRELIMINAR FAJA RIO RIMAC
Carapongo
2005
ANALISIS PRELIMINAR FAJA RIO RIMAC
Carapongo
2015
ANALISIS PRELIMINAR FAJA RIO RIMAC
Carapongo
17.03.2017
Imagen PeruSat-1, Peru
Imรกgenes PeruSat - ICA
ESTADO ACTUAL DE LOS PRINCIPALES RESERVORIOS GRÁFICO: PERÚ: VOLUMEN DE AGUA ALMACENADO EN LOS RESERVORIOS PRINCIPALES DEL PAÍS Capacidad (Porcentaje de la Capacidad Hidráulica Útil en %)
Almacenada Poechos
Hidráulica (hm3)
No Utilizada
81
19
396
08-ma y
0
193
08-ma y
100
0
319
08-ma y
100
0
366
08-ma y
30
07-ma y
San Lorenzo
100
Tinajones Gallito Ciego Viconga
91
9
Choclococha
100
0
131
07-ma y
Condoroma
100
0
259
08-ma y
100
08-ma y
9
08-ma y
El Pañe Dique Los Españoles
8
92 52
48
Pillones
100
0
79
08-ma y
El Frayle
100
0
127
08-ma y
30
08-ma y
25
08-ma y
40
08-ma y
175
08-ma y
11
24-a br
260
08-ma y
Aguada Blanca
65
35
Chalhuanca
85
Bamputañe
Pasto Grande Paucarani Laguna Aricota
15 97
51
3 49
60
40
75
25
Jarumas
100
0
13
17-a br
Cuchoquesera
100
0
60
07-ma y
500
08-ma y
110
08-ma y
Lagunillas Sibinacocha
93 82
7 18
Temperaturas del aire
Anomalías de las Temperaturas del Aire en el litoral costero Anomalías de la Temperatura Máxima
Anomalías de la Temperatura Mínima
Anomalías de la TSM
2016-2017
2016-2017
2016-2017
En abril, se observa una disminución de la temperatura máxima, con respecto al mes de marzo a lo largo de la costa, a pesar de ello, algunas estaciones de monitoreo registraron anomalías sobre lo normal en las estaciones Trujillo (La Libertad) y la estación Campo de Marte (Lima) reportando +2,1°C.
Durante el mes de abril, la temperatura mínima disminuyó ligeramente respecto al mes de marzo. En el centro y sur, se registraron anomalías positivas por encima de +2,0°C, destacando las estaciones de Huarmey (Ancash) con +2,9°C, y las estaciones Fonagro (Ica) y La Yarada (Tacna) con +2,3°C, asimismo, Trujillo (La Libertad) alcanzó +2,2°C sobre lo normal.
En abril, la TSM, frente a la costa la costa norte registró en promedio +1,5°C, disminuyendo +3,2 °C, la costa central registró en promedio anomalías de +1,0°C disminuyendo +2,5°C con respecto al mes de marzo. La costa sur se presento con valores dentro de su normal (± 1°C).
Monitoreo y perspectivas
Valores del Índice Costero El Niño Mes
ICEN
Categoría
07/2016
0.29
Neutra
08/2016
0.17
Neutra
09/2016
0.14
Neutra
10/2016
0.22
Neutra
11/2016
0.37
Neutra
12/2016
0.43
Cálida Débil
01/2017
0.60
Cálida Débil
02/2017
0.93
Cálida Débil
03/2017
1.11
Cálida Moderada
Mes
ICENtmp
Categoría
04/2017
1.14*
Cálida Moderada
05/2017
0.78**
Cálida Moderada
* Se usaron los datos de Mar. Y Abr. (ERSST3v), May. NMME ** Se usaron los datos de Abr. 2017 (ERSSTv3), May. y Jun. 2017 (NMME) NMME CI 2017 05
Valores del Oceanic Niño Index (ONI)
La Niña en el Pacífico Central duró hasta diciembre
Mes
ONI
Categoría
07/2016
-0.32
Neutra
08/2016
-0.58
Fría Débil
09/2016
-0.75
Fría Débil
10/2016
-0.84
Fría Débil
11/2016
-0.84
Fría Débil
12/2016
-0.67
Fría Débil
01/2017
-0.42
Neutra
02/2017
-0.12
Neutra
03/2017
0.14
Neutra
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/oni.ascii.txt
Mes
ONItmp
Categoría
04/2017
0.38*
Neutra
05/2017
0.54**
Cálida Débil
* Se usaron los datos de Feb y Mar. 2017 (ERSST4) y Abr 2017 (NMME) . ** Se usaron los datos de Mar. 2017 (ERSST4), y Abr. y May. 2017 (NMME)
El Niño 2017 29°C 28°C 27°C
+2°C +1°C
AnomalĂa de TSM registrada por Laboratorios Costeros del IMARPE
07-mayo-2017
Muy uerte Fuerte Moderado DĂŠbil Neutro DĂŠbil Moderado Fuerte
Probabilidades de El Niño según porcentaje de modelos (IRI) y evaluación experta
Corrida del mes anterior
53%
Corrida reciente
51%
En la evaluación de abril, la probabilidad de El Niño de NOAA/IRI en noviembre bajó ligeramente con respecto a marzo.
Publicado 13 de Abril de 2017
Condiciones Iniciales de Mayo 2017 NCEP CFS v2 16-17
Cálida Moderada
1 0
CM
CDCálida Débil
N
N
GFDL_FLOR
NCAR CCSM4
NASA GEOS5
CD
N
CM
CD
Fría Débil Fría Moderada -1
N
D
E
F M
A M J
J
2016
A
S O
N
N
D
D E
F M
A M
J
J
A
S
GFDL CMC2.1
N
O N D
2016
2017
CD
E
F M
A M
J
J
A S
N
O N D
2016
CMC1 CanCM3
1
D
2017
2017
Cálida Moderada Cálida Débil
D E
F
M
2016
A M
J
J
A
S O N
N D
2017
E
F M
A M
2016
J
J
A S
O N D
2017
N D
E
F M
A M
J
J
A
S
O
N D 2017
2016
Condiciones Iniciales de Abril 2017
JMA MRI 1
CD
ECMWF
UKMO
CM
CD
CD
CD
CM
0
Fría Débil Fría Moderada
-1
M
J D 2016
M
J
S
D 2017
E
F 2016
M
A
M
J
J
A M 2017
O N D J F M A M J J A S O N D 2016
A M
J
J
A S
O N
D 2017
2016
N
Fría Débil Fría Moderada N
F M
CM
CD
0
-1
E
BoM POAMA
CMC2 CanCM4
CD
D
2017
N
Corrida anterior
Cálida Extraordinaria
Cálida Fuerte
ICENOItmp
Cálida moderada ICENtmp Cálida débil
Corrida actual
Neutras ICENOI
Fría débil Fría moderada Fría fuerte
Nota: Los pronósticos de los modelos CFSv2, CMC1, CMC2, GFDL, NASA , NCAR y GFDL_FLOR tienen como condiciones inicial el mes de abril de 2017.
JJA 2017 C.I. Abril
ECMWF
Pac. Cen. 1.2 °C Pac. Or. 0.8°C
CFS2
C.I. Mayo
NMME
C.I. Mayo
JAS 2017 C.I. Abril
ECMWF
Pac. Cen. 1.3 °C Pac. Or. 0.7°C
CFS2
C.I. Mayo
NMME
C.I. Mayo
ASO 2017 C.I. Abril
ECMWF
Pac. Cen. 1.5 °C Pac. Or. 0.7°C
CFS2
C.I. Mayo
NMME
C.I. Mayo
SON 2017 C.I. Abril
ECMWF
Pac. Cen. °C Pac. Or. °C
CFS2
C.I. Mayo
NMME
C.I. Mayo
Pronรณstico NMME de ATSM de diciembre (c.i. mayo) 2014 2015 2017
Observado
?
GFDL FLOR
ATSM Dic 17 (c.i. may)
GFDL NASA
CCSM4
CFSv2
CMC2
CMC1
Probabilidad NMME (calib.) de ATSM en diciembre 2017 (c.i. mayo)
> 50% < 50%
SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA DEL PERÚ
DIRECCIÓN DE METEOROLOGÍA Y EVALUACIÓN AMBIENTAL ATMOSFÉRICA Jr. Cahuide 785 – Jesús María. Lima 11 Central telefónica: 51 1 - 6141414 Subdirección de Predicción Climática: 51 1 - 6141414 anexo 461 clima@senamhi.gob.pe