XXV CONGRESO LATINOAMERICANO DE HIDRÁULICA SANTAGO, CHILE, AGOSTO 2014

Transcripción

1 IAHR AIIH XXV CONGRESO LATINOAMERICANO DE HIDRÁULICA SANTAGO, CHILE, AGOSTO 2014 SISTEMA DE ALERTA PARA LA PREVISIÓN DE EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS EN LA AMAZONÍA PERUANA Vergara L. E. 1,2*, Espinoza J. C. 3 y Segura H. M. 3 1 Programa de Doctorado en Recursos Hídricos-UNALM, Lima-Perú.*versat.irh@gmail.com 2 Autoridad Nacional del Agua (ANA), 3 Instituto Geofísico del Perú (IGP), Lima-Perú. RESUMEN: La Amazonía peruana con más del 76% de área del país y con 98% de recursos hídricos sobre ello, pertenece a la cuenca del Amazonas (CA). Estudios científicos actuales muestran que esta región ha sufrido eventos hidrológicos extremos (EHE), como sequías extremas y fuertes inundaciones que trajeron consigo pérdidas materiales. Además, han evidenciado un incremento de estos eventos en la CA, particularmente en los países andino-amazónicos desde inicios de los años La comunidad científica ha puesto interés en esta región y ha identificado los principales factores climáticos que afectan el ciclo hidrológico en la CA. Las inundaciones extremas son caracterizados por las anomalías negativas de temperatura superficial del mar (TSM) sobre el Pacifico ecuatorial central. Mientras que las sequias están relacionados a las anomalías positivas de TSM sobre el Atlántico tropical y vientos alisios débiles, en el invierno y primavera austral. Frente a estos problemas, la alianza de instituciones de investigación y gestión implementaron un "Sistema para la previsión de EHE en la Amazonía peruana, cuyos resultados pretenden ayudar en la toma de decisiones frente a los impactos que podrían causar tales eventos. Además, se espera profundizar el conocimiento de la ocurrencia de estos eventos, para una gestión más eficiente. La herramienta ha permitido inferir las condiciones hidrológicas más probables de los principales ríos con cierto grado de incertidumbre en base a la información oportuna, mostrando resultados aceptables. ABSTRACT: The Peruvian Amazon with more than 76% of the country's area and 98% of water resources on it is part of the Amazon basin (AB). Current scientific studies show that this region has suffered extreme hydrological events (EHE), as extreme droughts and heavy flooding. These events brought material losses. Furthermore, they have shown an increase in these events in the AB, particularly in the Andean- Amazon countries since the early 1990s. The scientific community has taken an interest in this region and has identified the major climatic factors affecting the hydrological cycle in the AB. Extreme floods are characterized by negative anomalies of sea surface temperature (SST) over the central equatorial Pacific. While droughts are related to positive anomalies of SST over the tropical Atlantic and weaker trade winds in the austral winter and spring. Given this problems, the alliance of research and management institutions implemented a "system for prevision EHE in the Peruvian Amazon" whose results are intended to help in decision-taking facing the impacts that could cause such events. Also, is expected to increase knowledge of the occurrence of these events, for a more efficient management. The tool has allowed inferring the most likely hydrological conditions of the main rivers with some degree of uncertainty based on timely information, showing acceptable results. PALABRAS CLAVES: sistema de alerta; eventos extremos; amazonía peruana; sequias; inundaciones.

2 INTRODUCCIÓN La cuenca del Amazonas (CA) cubre una extensión alrededor de 6x10 6 km 2 y el río Amazonas es el más caudaloso del mundo con una descarga media anual de 209x10 3 m 3 s -1 en el océano Atlántico [Molinier et al., 1996]. Además, con una longitud de 6, km desde su nacimiento en los Andes peruanos hasta su desembocadura en el Océano Atlántico, es el río más largo del mundo [Martini et al. 2008; Marengo et al., 2011]. La CA es una de las regiones con mayor precipitación y fuente de humedad en el mundo, sobre ello es posible tener eventos extremos. A su vez, la variabilidad interanual de los caudales en el curso principal del Amazonas puede causar inundaciones o niveles hídricos muy bajos [Espinoza et al., 2009]. Es decir, La Amazonía está continuamente sujeta a fuertes inundaciones y sequias dramáticas, como parte de su variabilidad climática natural [Marengo et al., 2008; Zeng et al., 2008; Marengo et al., 2013]. En los últimos años la comunidad científica ha puesto abundante interés en entender los orígenes de los recientes eventos hidrológicos extremos (EHE) ocurridos en la amazonía brasileña [Marengo et al., 2008; Zeng et al., 2008; Cox et al., 2008; Lewis et al., 2011; Marengo et al., 2011a, Marengo et al., 2011b], mientras que en los últimos tres años, otros trabajos han documentado y analizado los orígenes de los eventos extremos en la parte alta de la cuenca Amazónica [Espinoza et al., 2009; Lavado et al., 2012; Espinoza et al., 2011; Espinoza et al., 2012a; Espinoza et al., 2012b; Espinoza et al., 2013]. Asimismo, han puesto en evidencia un incremento de los EHE en la cuenca amazónica, particularmente en los países andino-amazónicos (Perú, Bolivia, Ecuador y Colombia) desde inicios de los años 1990 [Espinoza et al., 2009]. Esta situación es alarmante ya que dichos eventos podría continuar incrementándose en el futuro, dentro del marco del cambio climático global [e.g. Milly et al., 2005; Bates et al., 2008; Cox et al., 2008, Lavado et al., 2011; Guimberteau et al., 2013]. Como resultado de los mencionados estudios, las principales características climáticas que originan los eventos hidrológicos extremos han sido identificadas. Entre los factores con mayor influencia en la región del Amazonas son las anomalías de temperatura superficial del mar (TSM) en la región Niño 3.4 y en el Atlántico tropical Norte y Sur, que controlan el flujo de humedad desde el océano Atlántico hacia la cuenca amazónica. Las sequías extremas generalmente se asocian a anomalías positivas de TSM en el Atlántico tropical norte, vientos alisios y transporte de vapor de agua débiles hacia el oeste de la cuenca amazónica, que acompañados de un aumento en la subsidencia sobre la parte central y sur de la cuenca, explican la falta de lluvias y los muy bajos valores de caudales [Espinoza et al., 2011; Coehlo et al., 2012]. Años extremos de inundación se caracterizan por anomalías negativas de TSM en el Pacífico ecuatorial central (Niño 3.4) durante el verano y primavera austral. Ellos generan trenes de ondas de altura geopotenciales con 1) anomalías positivos de altura geopotencial a 850 hpa sobre el Atlántico subtropical norte que intensifican los flujos de humedad del este sobre la región y flujos del norte desde el mar Caribe hacia el noroeste del Amazonas, y 2) anomalías de altura geopotencial sobre el subtropical del Atlántico Sur y Sudamérica que favorece una anomalía de flujo humedad del sur sobre la Amazonia [Espinoza et al., 2011; Espinoza et al., 2012]. El Perú es un país Amazónico debido a que más del 76% ( km 2 ) de su territorio pertenece a la CA y el 98% de los recursos hídricos del país se encuentran en la Amazonía [DGAS, 1995], ver Figura 1. Durante los últimos años, la cuenca amazónica peruana también ha sufrido severos EHE, como sequías agudas en 1998, 2005 y 2010, así como fuertes inundaciones en 1999, 2009 y 2012 [Espinoza et al., 2009; Lavado et al., 2012; Espinoza et al., 2011; Espinoza et al., 2012; Espinoza et al., 2013], eventos que han traído consigo grandes pérdidas materiales en esta región. La sequía de 2010, produjo numerosos incendios forestales en la selva baja [Fernandes et al., 2011; Lewis et al., 2011] y un elevado incremento de los precios de los alimentos de primera necesidad en la ciudad de Iquitos debido a problemas en el transporte fluvial. Por su parte la fuerte

3 crecida de 2012, ocasionó una severa inundación en Iquitos y las principales ciudades del departamento de Loreto, estimándose más de 150 mil damnificados en la región. Frente a estos problemas mencionados, y tomando en cuenta los estudios previos sobre el caso, en este estudio se formula un sistema de alerta para la previsión de EHE utilizando datos de reanálisis y pronósticos (reportes de la NOAA, IRI y CPTEC) de la circulación atmosférica, TSM del Pacífico ecuatorial y el Atlántico tropical, y precipitaciones a tiempo real de la Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM-RT) para inferir las posibles condiciones hidrológicas en los principales ríos Amazónicos peruanos. Los resultados proporcionan a los tomadores de decisiones y a la población en general de información consensuada y validada por un comité técnico científico. La herramienta tiene por objeto fundamental aminorar los impactos que han tenido los eventos hidrológicos extremos en la sociedad amazónica. DATOS Y METODOLOGÍA Área de estudio La cuenca amazónica del Perú tiene un área más de km 2, que se extiende desde los Andes (6 000 m.s.n.m.) a los planicies orientales (100 m.s.n.m.). Sobre ello el régimen de precipitación se clasifica como tropical húmedo, sin embargo, ello se caracteriza por la variabilidad geográfica [Laraque et al, 2007; Espinoza et al, 2006]. Así, la precipitación media anual en la región es de mm, pero presenta variabilidad entre la llanura y los andes amazónicos. En los andes amazónicos existe una variabilidad temporal y espacial alta, mientras que la llanura amazónica es baja [Espinoza et al, 2009]. En el sur, la parte montañosa de las cuencas de Huallaga y Ucayali se caracteriza por un período intenso de lluvias de diciembre a mayo [Armijos et al., 2012]. El río Amazonas está formado por la unión de ríos andinos Ucayali y Marañón en el Perú, y aguas abajo, por el río Napo que viene del Ecuador. Al entrar al Brasil este río cambia su nombre por el de Solimões. No encontramos el nombre de Amazonas después de recibir las aguas del río Negro en el Brasil. En la frontera entre Perú y Brasil, Tabatinga, aun restando cerca de kilómetros de su llegada al Océano Atlántico, el flujo ya es de m 3 s -1, es decir el equivalente del Congo (el segundo río más grande en el mundo) en su desembocadura [Molinier et al., 1996]. De norte a sur, los tributarios andinos del río Amazonas monitoreados en el Perú son: el río Napo ( km 2, m 3 s -1 ), el río Marañón ( km 2, m 3 s -1 ) y el río Ucayali ( km 2, m 3 s -1 ). Asimismo, el río Huallaga ( km2, m 3 s -1 ) afluente del rio Marañón por la margen derecha, también es monitoreado [Guyot et al., 2007], ver Figura 1. Figura 1.- Ubicación de la cuenca del Amazonas en América del sur, países involucrados y principales afluentes (izquierda). Ubicación de estaciones hidrométricas en Perú (derecha).

4 Con el 90% de sus áreas de las cuencas ubicadas en la cordillera, las estaciones de Borja y Chazuta (Fig. 1) monitorean la salida Andina para los ríos Marañón y Huallaga, y representando el 82% y 55% de la parte Andina de la cuenca del Marañón y Ucayali, las estaciones de San Regis y Requena (Fig. 1) respectivamente, también son monitoreados [Guyot et al., 2007]. La estación hidrométrica de Tamshiyacu (Fig. 1) es la primera estación de aforo en la corriente principal del río Amazonas, situado aguas abajo de la confluencia de los ríos Marañón y Ucayali cerca de la ciudad de Iquitos (a 50 km aguas arriba de la ciudad de Iquitos) drena una área de cuenca de km 2 (53% en los Andes) y tiene un caudal medio anual de m 3 s -1 [Espinoza et al., 2006; Espinoza et al., 2011; Guyot et al., 2007]. Además, es el principal tributario occidental de la cuenca del Amazonas, presentando la serie histórica de niveles más larga, con datos del año 1984 hasta el presente [Espinoza et al., 2006; 2011]. Además, su ubicación es estratégica, lo que permite la caracterización de un período de sequías o inundaciones en la población amazónica. Disponibilidad de datos La base de datos de las variables hidroclimáticas, se realizó mediante una compilación de información de los diferentes centros internacionales de investigación del clima y disciplinas relacionados a las ciencias de la tierra, así como de servicios nacionales y locales. La escala temporal de las variables es diaria, semanal y mensual con diversos periodos de reportes, definido por la calidad y disponibilidad de los datos, obteniéndose una base de datos cuasi a tiempo real. Temperatura superficial del mar Las anomalías de temperatura superficial del mar (TSM), son producidos a paso de tiempo semanal y mensual en una cuadricula de 1 x1. Dichos productos se obtiene del análisis de la interpolación óptima (OI) de TSM a nivel global utiliza datos en situ (barcos y boyas) y satelital. Las anomalías de TSM son analizadas con relación a la climatología , para más detalle revisar Reynolds and Smith (1994). Los productos provienen de la Administración Nacional Oceánica Atmosférica de los Estados Unidos (NOAA por sus siglas en ingles) y son disponibles desde enero 2000 hasta el presente, en el enlace de descarga Tabla 1. Asimismo, de utilidad los índices de TSM (Niño 3.4 y Niño 1+2 ubicadas en el Pacífico ecuatorial, NATL y SATL ubicadas en el Atlántico tropical, etc.) a paso de tiempo mensual, desde enero 1982 hasta el presente, fueron obtenidos de la NOAA, esta información se encuentra disponible en: La base de datos de pronósticos de TSM a nivel global, pertenecen al International Research Institute for Climate and Society (IRI). En el Océano Pacífico tropical (15S-15N) los pronósticos de TSM se producen en NCEP. Para el océano Atlántico tropical (18S-30N) las anomalías de TSM se pronostican en CPTEC (Brasil). La data es de libre disponibilidad, ver Tabla 1. Vectores de viento a gran escala Las anomalías de vectores de viento en unidades m s -1, provienen del Climate Prediction Center (CPC) de la NOAA, ver enlace de descarga Tabla 1. Las anomalías son analizadas con relación a la climatología de y reportadas periódicamente (últimos 7, 30 y 90 días) para los niveles de 850 hpa y 200 hpa sobre el continente americano (50 N-60 S y W). Precipitaciones Para el análisis de las anomalías de precipitación se cuenta con dos fuentes de datos: 1) International Research Institute for Climate and Society (IRI) y 2) Radar Tropical Rainfall Measuring Mission a tiempo real (producto TRMM-3B42RT).

5 Los reportes mensuales del IRI son anomalías de precipitación en mm mes -1 a nivel global y Sudamérica, basados en estimaciones de precipitación del conjunto de datos CAMS_OPI v0208 del Centro de Predicción del Clima de NOAA NCEP. El período utilizado para el cálculo de la climatología es a una resolución de 2.5 de latitud/longitud. Para más detalle revisar Janowiak and Xie (1999), ver descarga Tabla 1. Por otra parte, los reportes de precipitaciones a tiempo cuasi-real, provienen de las estimaciones del radar de precipitación ubicado en el satélite TRMM, con resolución espacial de 0.25 x0.25 y temporal diaria, a nivel global (revisar Huffman et al. 2010). Dicha información está disponible de marzo del 2000 al presente, ver enlace de descarga Tabla 1. Los pronóstico de anomalías de precipitación son desarrollados por el Grupo de Previsión Climática CPTEC/INPE de Brasil, provee mapas mensuales, disponible de enero 2002 al presente, con resolución espacial de 1 x1 con dominio de América del Sur (60 S a 15 N; 90 W a 30 W). Las anomalías fueron calculadas en función a la climatología de medias históricas de 1979 a 1995, ver enlace de descarga Tabla 1. Eje de Trabajo Condiciones Iniciales Previsión Tabla 1.- Características de las variables utilizadas en el sistema y enlaces de descarga. Variables Hidroclimáticas Anomalía de temperatura superficial del mar Anomalía de vectores de viento Humedad específica y viento Anomalía de flujo de humedad y divergencia Anomalía de precipitaciones Precipitación TRMM-3B42RT Anomalía de precipitación Unidad Formato Fuente datos Elaboración Nivel/región Enlace de descarga C gráfico NOAA/NCEP CMB/EMC Global m s -1 gráfico NOAA/NCEP CDAS kg kg -1 kg m -1 s -1 netcdf gráfico Caudales m 3 s -1 gráfico Anomalías de temperatura superficial del mar Proyección índices temperatura superficial del mar Anomalía de Precipitación Fuente: Elaboración propia. Descargas históricos NCEP/NCAR reanálisis 1 NOAA/NCEP/ NCAR ESRL/PSD ANA/IGP mm mes -1 gráfico NOAA/NCEP IRI 60 S-50 N; 150 W-0 Global 30 S-20 N; 100 W-0 W 60 S-15N 90 W-30 W mm día -1 binario NASA GES DISC Global % gráfico NASA ANA/IGP ORE-HYBAM; SENAMHI SENAMHI 22 S-7 N; 82 W-48 W Amazonía peruana C gráfico NCEP/CPTEC IRI Global C gráfico NOAA/NCEP NMME/IGP mm día -1 gráfico NCEP/NCAR reanálisis CPTEC/INPE Niño 3.4; Niño 1+2; NATL y SATL 60 S-15N 90 W-30 W ov/research/cmb/sst_analysi s/images/archive/ v/products/global_monsoon s/american_monsoons/ /data/gridded/data.ncep.rean alysis.pressure.html s-extremos-amazoniaperuana/ maproom/global/precipitatio n/ ftp://disc2.nascom.nasa.gov/ data/trmm/gridded/derived _Products/3B42RT/Daily/ s-extremos-amazoniaperuana/ /forecast/sst/14/ riabclim/modelos.html ma/previsao/sazonal/gpc/for ecast/ Las principales estaciones hidrométricas de la cuenca Amazónica peruana (Fig. 1), consideradas para el análisis de descargas fueron: Tamshiyacu (río Amazonas), Borja y San Regis (río Marañón), Requena (río Ucayali), Chazuta (río Huallaga) y Bellavista (río Napo). Los reportes de hidrogramas de caudales medios diarios de las estaciones mencionadas, provienen del monitoreo y análisis desarrollado por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) del Perú, ver Tabla 1. Las mediciones de caudales de las estaciones mencionadas son proporcionadas como parte del observatorio ORE-HYBAM (SENAMHI-IRD- IGP-UNALM,

6 Metodología La implementación del procedimiento de alerta para previsión se desarrollara mediante el método de análisis propuesta (Fig. 2), que establece las interrelaciones entre los procesos climáticos a gran escala y los eventos hidrológicos extremos en el área de estudio. El sistema responderá a la necesidad de disponer de información precisa, oportuna y fiable de manera sistemática para la toma de decisiones, frente a los posibles impactos que podría generar eventos adversos. La metodología presenta dos ejes de trabajo, el eje 1 denominado análisis de las condiciones iniciales (información observada) y el eje 2 análisis de la previsión (información pronosticada). Ambos ejes están integrados como se observa en la Figura 2. Figura 2.- Esquema de la metodología propuesta para el sistema de previsión estacional. Dentro del eje 1 se analiza los factores climáticos que han sido identificados como de mayor influencia en la región de la Amazonía peruana. Las variables de análisis son las anomalías de temperatura superficial del mar (TSM) en la región Niño 3.4, Niño 1+2, Atlántico tropical norte y sur. Así como la circulación atmosférica a gran escala y precipitaciones a nivel regional de los últimos 30 y 60 días. El análisis de la evolución de caudales diarios de los principales ríos de la Amazonía peruana, es la última fase dentro del procedimiento. Asimismo, en el eje 2 se desarrolla el análisis de cada uno de las variables climáticas (TSM y precipitaciones) pronosticados (3 meses de proyección) a nivel global y regional. Además, se analizan las anomalías de TSM proyectadas para los próximos 8 meses en las regiones Niño 3.4, Niño 1+2, Atlántico tropical norte (5 N-20 N, 30 W-60 W) y sur (0-20 S, 30 W-10 E). Ambos reportes son integrados y el resultado es redactado en un reporte mensual sobre las más probables condiciones hidrológicas en los principales ríos Amazónicos. Dichos informes son insumos para la redacción y validación de la nota técnica que es desarrollado por el Comité Técnico Científico. Posteriormente, se desarrolla una evaluación crítica de los resultados al contrastar con las observaciones de precipitaciones y caudales. Flujos de humedad y su divergencia Para calcular la integración vertical flujo de humedad, se utilizaron datos de reanálisis NCEP/NCAR de la NOAA, ver enlace de descarga en la Tabla 1. El producto cuenta con resolución de 2.5 de longitud/latitud para el período de 45 años sobre una gran superficie en los trópicos americanos y los océanos adyacentes (20 N-30 S y 20 W-100 W). Abarcando principalmente el norte de América del Sur incluyendo Perú y la cuenca del Amazonas (Fig. 1). El flujo de humedad Fw y su divergencia Dw integrado verticalmente, en un punto de cuadrícula está dado por las siguientes ecuaciones 1 y 2.

7 [1] donde g es la aceleración de la gravedad, q es la humedad específica, V es el vector de viento horizontal, y p es la presión. Los flujos son integrados de la superficie a 300 hpa, para más detalle revisar Satyamurty et al., (1998). Precipitaciones Para la obtención de anomalías de precipitación se utilizan el producto 3B42RT, cuya elaboración para los últimos n días (TRMM anom n-días ) en porcentaje (%) en una base de píxel por píxel (i, j) se calcula como una desviación de la media climatológica (TRMM ), es decir, es la precipitación media de los últimos n días (TRMM n-días ) con exclusión y a razón de la media histórica, como se indica en la ecuación 3. [2] ( ) ( ) ( ) ( ) [3] Las imágenes de anomalías de precipitación fueron procesadas para la región de interés (7 N a 22 S; 82 W a 48 W), región que cubre la cuenca Amazónica. RESULTADOS Se logró constituir una base de datos de variables climáticas e hidrológicas de amplia gama, donde se recopiló y compiló informaciones globales, regionales y locales, proveniente de diferentes centros internacionales de investigación del clima, así como de instituciones nacionales y locales. Además, establecer información georeferenciada útil para el estudio. Esta base de datos es cuasi a tiempo real, con escalas de tiempo diarias, semanales y mensuales. Actualmente, se tiene implementado el sistema y está previsto para proporcionar, con alrededor de 2 meses de anticipación, las condiciones hidrológicas más probables en la región de la Amazonía peruana (ríos Ucayali, Huallaga, Marañón, Amazonas y Napo). Este sistema viene siendo conferido con las observaciones (precipitaciones y caudales) reportadas por el observatorio ORE- HYBAM y SENAMHI en la etapa de crítica a posteriori. Análisis de las condiciones iniciales Para complementar las variables de análisis de las condiciones iniciales, se elaboraron mapas de anomalías de flujos de humedad y su divergencia en un solo gráfico (Fig. 3), utilizando las ecuaciones 1 y 2. La magnitud unitaria de los flujos de humedad está en kg m -1 s -1 (abajo a la derecha), asimismo, la barra (margen derecha) nos indica convergencia (azul) y divergencia (rojo) en un rango de -3 a 3. Por ejemplo, en la Figura 3, se observan convergencia de flujo de humedad al sur de nuestro país y de la Amazonia boliviana expandiéndose hacia la cuenca de La Plata atribuida al ingreso anómalo de vientos del Atlántico tropical sur sobre lo normal. Asimismo, se observan ingreso flujos de humedad sobre lo normal provenientes del Atlántico tropical norte, que probablemente implican convergencia de flujo de humedad al norte de la Amazonía del Perú, Ecuador y Colombia, generando probables precipitaciones en la misma. Asimismo, se elaboraron mapas de anomalías de precipitación en porcentaje (%) para los últimos 30 (Fig. 4), 60 y 90 días, utilizando la ecuación 3 y con datos del Radar Tropical Rainfall Measuring Mission a tiempo real (TRMM-3B42RT). Los cuales fueron georeferenciadas (22 S a 7 N, 48 W a 82 W) para poder añadir al subsistema de visualización (Google Earth ). La barra nos indica menor precipitación que lo normal (rojo) y mayor precipitación que lo normal (azul) en

8 un rango de -100% a 100%. Las cuales fueron usados como parte del análisis de las condiciones iniciales, por ejemplo, en la Figura 4, se muestra anomalías positivas de precipitación alrededor de la triple frontera Perú-Bolivia-Brasil extendiéndose hacia el este de la triple frontera Perú- Colombia-Brasil, así como en gran parte de la Amazonía boliviana. Además, en la parte norte de la cuenca del río Marañón, se observan anomalías positivas de precipitación. Figura 3.- Anomalías de flujo de humedad y su divergencia integrado de 1000 hpa a 300 hpa. Calculadas usando la climatología de 1970 a Se muestra límites de la cuenca Amazónica (línea verde). Figura 4.- Anomalías de precipitación en porcentaje (%), para los últimos 30 días. Fueron calculadas con respecto a la climatología Se muestra en línea verde los límites de la cuenca Amazónica. Subsistema de seguimiento de las condiciones hidroclimáticas El programa informático Google Earth se puede utilizar para visualizar datos, para planificar ubicaciones, analizar, tomar decisiones y compartir información. Esta herramienta soporta datos geoespaciales tridimensionales mediante los archivos Keyhole Markup Language o kml. Se puede ser descargada del siguiente enlace: Un subsistema interactivo ha sido desarrollado en el entorno de la herramienta de visualización cartográfica global (Google Earth ) aceptado en la comunidad científica y académica. En esencia, el objetivo principal es llevar la información hidroclimática (mapas e hidrogramas) georeferenciada a dicha herramienta, con la finalidad de analizar y describir la evolución de las variables hidroclimáticas (anomalías de flujos de humedad, anomalías de precipitaciones e hidrograma de caudales) de manera integrada y rápida (Fig. 5). El subsistema de

9 visualización se actualiza mensualmente y es de libre disponibilidad que puede ser descargado desde el siguiente enlace: Figura 5.- Subsistema interactivo de visualización, bajo la plataforma Google Earth. Se muestran límites de Perú y la CA, estaciones hidrométricas, anomalías de flujo de humedad y precipitaciones, y otros. Se elaboró una guía rápida de usuario para la implementación del subsistema de visualización en el Google Earth, disponibilidad en En la guía se describe la descarga y actualización de la base de datos, como activar el archivo del subsistema de visualización denominado System_EHE_Amazon en formato kmz, y la georeferenciación de las anomalías de precipitación y flujos de humedad, complementado con sus respectivas leyendas. Asimismo, se detalla la manera de como visualizar los hidrogramas en m 3 s -1 correspondiente al mes observado en cada posición de las estaciones hidrométricas. Los reportes mensuales que se elaboraron durante la primavera y verano austral (de setiembre 2013 a marzo 2014) aplicando la metodología propuesta en el sistema de alerta para la previsión estacional fueron congruentes con las condiciones previstas para la región estudiada. En los primeros capítulos del informe se presenta una breve introducción, descripción de las fuentes de datos hidroclimáticos, metodología y objetivos del estudio. Seguidamente, se describen los análisis de las condiciones iniciales (información observada) de la evolución de las condiciones hidroclimáticas con la finalidad de inferir las inundaciones extremas durante la temporada de crecidas del año 2014 en los principales ríos de la Amazonia peruana. Asimismo, se describen los análisis de previsiones (información pronosticada) para los próximos tres meses desarrollados por las agencias internacionales. Finalmente, presentamos las conclusiones, donde resaltamos los resultados que persiguen nuestros fines, es decir, prever las inundaciones del Los informes podemos encontrar en el siguiente enlace: El Comité Técnico Científico fue conformado por las instituciones de investigación y gestión (ANA, IGP, SENAMHI, IRD, CENEPRED, INDECI y otros) que evaluaron los informes mensuales, cuyas conclusiones fueron insumos clave para la redacción y validación de la primera Nota Técnica que contiene las condiciones hidroclimáticas más probables para la temporada de crecidas del año Dicho documento es de libre disponibilidad y puede ser descargados de: CONCLUSIONES El sistema de alerta estacional tiene por finalidad conocer, bajo un criterio técnico científico, el comportamiento futuro de las condiciones más probables asociados a eventos extremos de los principales ríos amazónicos con cierto grado de incertidumbre en base a una información oportuna. A la fecha, los meses que se han analizado (setiembre 2013 a marzo 2014) se exponen aceptable resultados de desempeño de la metodología del sistema.

10 La implementación del procedimiento de previsión mediante el método de análisis se limita a establecer ciertas interrelaciones entre los procesos climáticos a gran escala y los eventos hidrológicos extremos en el área de interés. En general, este método de estimación rápida ofrece caminos rápidos, bajo costo y de fácil implementación que responde a la necesidad de disponer de información precisa, oportuna y fiable de manera sistemática para la toma de decisiones. Dicha herramienta permite elaborar los reportes mensuales y notas técnicas consensuadas que proporciona los suficientes elementos de juicio para la toma de decisiones, para aminorar los impactos de estos eventos, las cuales serán difundidas al público en general. Asimismo, se espera contar en el mediano plazo (dos años) con profesionales que tengan conocimientos sólidos sobre la dinámica del clima y la hidrología amazónica, con énfasis en la previsión de los eventos extremos. REFERENCIAS Coelho C. A. S., Cavalcanti I. A. F., Costa S. M. S., Freitas S. R., Ito E. R., Luz G., Santos A. F., Nobre C. A., Marengo J. A., and Pezza A. B. (2012). Climate diagnostic of three major drought events in the Amazon and Illustrations of their seasonal precipitation predictions. Meteorological Applications, 19, DGAS (Dirección General de Aguas y Suelos), (1995). Hacia una gestión integrada de los recursos hídricos en el Perú. Ministerio de Agricultura, Perú. Espinoza J. C., Guyot J-L, Ronchail J, Cochonneau G, Filizola N, Fraizy P, de Oliveira E, Ordoñez J J and Vauchel P (2009). Contrasting regional discharge evolutions in the Amazon basin ( ) J. Hydrol Espinoza J. C., Ronchail J., Guyot J. L., Junquas C., Vauchel P., Lavado W., Drapeau G. y Pombosa R. (2011b). Climate variability and extreme drought in the upper Solimões River (western Amazon Basin): Understanding the exceptional 2010 drought. Geophys. Res. Lett. 38 L Espinoza J. C., Ronchail J., Frappart F., Lavado W., Santini W., y Guyot J. L. (2012). The Major Floods in the Amazonas River and Tributaries (Western Amazon Basin) during the Period: A Focus on the 2012 Flood*. Journal of Hydrometeorology. Guyot, J.-L., Bazan, H., Fraizy, P., Ordonez, J., (2007). Suspended sediment yields in the Amazon basin of Peru, first estimation. Water Quality and Sediment Behaviour of the Future: Predictions for the 21st Century. IAHS Publ., pp Janowiak, J. E., and P. Xie. (1999). CAMS-OPI: A global satellite-rain gauge merged product for real-time precipitation monitoring applications. Journal of Climate 12: Huffman G.J., R.F. Adler, D.T. Bolvin, E.J. Nelkin, (2010) The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA). Chapter 1 in Satellite Applications for Surface Hydrology, F. Hossain and M. Gebremichael, Eds. Springer Verlag, ISBN: , Lavado C. W. S., Ronchail J, Labat D, Espinoza J C and Guyot J L (2012). Basin-scale analysis of rainfall and runoff in Peru ( ): Pacific, Titicaca and Amazonas watersheds Hydrol. Sci. J. at press (doi: / ). Nobre, C. A.; G. O. Obregón, J. A.; Marengo, R. Fu, and G. Poveda (2009). Characteristics of Amazonian climate: Main features. Amazonia and Global Change, Geophys. Monogr., Vol. 186, Amer. Geophys. Union, Marengo, J., Nobre, C., Tomasella, J., Oyama, M., de Oliveira, G., de Oliveira, R., Camargo, H. & Alves, L. (2008). The drought in Amazonia in Journal of Climate, 21: Marengo J.A., Tomasella J., Soares W. R., Alves L. M. and Nobre C. (2011). Extreme climatic events in the Amazon basin. Theoretical Appl. Climatol Molinier M, Guyot JL, Oliveira E, Guimaraes V. (1996). Les r egimes hydrologiques de l Amazone et de ses affluents. L hydrologie Tropicale: G eoscience et outil pour le D eveloppement 238: , Paris, Mai IAHS Publ. Ronchail, J., Cochonneau, G., Molinier, M., Guyot, J. L., Goretti de Miranda Chaves, A., Guimarães, W. & de Oliveira, E. (2002). Rainfall variability in the Amazon Basin and SSTs in the tropical Pacific and Atlantic oceans. Int. J. Climatol. 22, Satyamurty P., Nobre C. A., Silva Dias P.L. (1998). Tropics - South America. In: Karoly DJ, Vincent DG (Org.) Meteorology and hydrology of the Southern Hemisphere. Boston: Meteorology Monograph. 49: Yoon J. H. y Zeng H. (2010). An Atlantic influence on Amazon rainfall. Clim. Dyn Lewis S. L., Brando P. M., Phillips O. L., Van der heijden G. M. F. and Nepstad D. (2011). The 2010 Amazon drought. Science 331 (6017): 554.