Monitoreo e impactos de un eventual Fenómeno “El Niño”

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