Estudio de los eventos hidro-climáticos extremos y sus impactos en el Perú

Acerca del estudio

Estudios científicos del Instituto Geofísico del Perú (IGP), muestran que la región Amazónica ha sufrido severos eventos hidrológicos extremos, como sequías en 1998, 2005 y 2010, así como fuertes inundaciones en 1999, 2009, 2012 y 2014, eventos que han traído consigo severos impactos económicos en la cuenca amazónica. Además, los estudios han puesto en evidencia un incremento de estos eventos extremos, particularmente en los países andino-amazónicos (Perú, Bolivia, Ecuador y Colombia) desde inicios de los años 1990. En consecuencia, el IGP, la Autoridad Nacional del Agua (ANA), el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) y el Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD) en el marco del observatorio ORE - HYBAM desarrollaron entre 2014 y 2018, con financiamiento de Innóvate Perú, el proyecto “Estudio de los eventos hidrológicos extremos en la Amazonía peruana: Sistema de alerta cualitativo para la previsión” que permite inferir las posibles condiciones hidrológicas en los principales ríos amazónicos peruanos y para profundizar el conocimiento sobre estos eventos.

Los datos de satélite representan una fuente útil para caracterizar la distribución espacial y temporal de la precipitación y sus parámetros asociados (Espinoza et al., 2016; Zubieta et al., 2019a), como también al ser usados en modelización hidrológica de eventos hidrológicos extremos como inundaciones y sequías en los Andes y Amazonía (Zubieta et al., 2015; Zubieta et al., 2017; Zubieta et al., 2018). A través de reportes técnico científicos mensuales, basados en datos de satélites, se caracterizan los impactos que han tenido estos eventos en la sociedad amazónica, se monitorea, las condiciones cualitativas para la ocurrencia de probables eventos hidroclimaticos extremos. Para más detalle sobre estos eventos ver Marengo y Espinoza (2016).

Por otro lado, la ocurrencia de incendios forestales ha aumentado severamente (400%) en los Andes y ha sido congruente con los eventos de sequía (Zubieta et al., 2019b). Recientemente, para monitorear los impactos de las sequías y su probable influencia en el incremento de la frecuencia y severidad en los incendios forestales en los Andes y la Amazonia del Perú, se estudia las condiciones climáticas y vegetativas potenciales que favorecen la propagación incendios potenciales.

Lista completa de artículos científicos arbitrados

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Niveles del Río Amazonas en Iquitos (DHN):

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Anomalías de precipitación estimada por el producto GPM (IMERG) Late precipitation L3 para el periodo indicado, considerando la media climatológica de 2000 a 2019. En color azul (anomalías positivas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por encima de la media climatológica. En color rojo (anomalías negativas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por debajo de la media climatológica.

 

Anomalías de precipitación estimada por el producto GPM (IMERG) Late precipitation L3 para el periodo indicado, considerando la media climatológica de 2000 a 2019. En color azul (anomalías positivas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por encima de la media climatológica. En color rojo (anomalías negativas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por debajo de la media climatológica.

 

Anomalías de precipitación estimada por el producto GPM (IMERG) Late precipitation L3 para el periodo indicado, considerando la media climatológica de 2000 a 2019. En color azul (anomalías positivas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por encima de la media climatológica. En color rojo (anomalías negativas de precipitación) se indican zonas con precipitaciones por debajo de la media climatológica.

 

 

 

Anomalías de precipitación integradas en las principales cuencas hidrográficas de la Amazonía peruana: Amazonas hasta la estación Tamshiyacu (arriba), Marañón hasta la estación San Regis (medio) y Ucayali hasta la estación Requena (abajo). En la columna de la izquierda se observa la ubicación de las cuencas hidrográficas. En la columna del medio se muestran anomalías de precipitación diaria suavizadas mediante una media móvil de 15 días. En la columna de la derecha se muestran anomalías acumuladas de los ultimos tres meses hasta la fecha indicada. En color azul se indican anomalías positivas de precipitación (valores por encima del promedio climatológico), en color rojo anomalías negativas de precipitación (valores por debajo del promedio climatológico). Las estimaciones de precipitación provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3. Las anomalías son calculadas bajo un periodo base de 2000-2019.


Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos.

 

Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos (DDF, por sus siglas en inglés) para la cuenca amazónica delimitada hasta la estación hidrométrica de Tamshiyacu para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (tambien año caracterizado por incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos (2001-2016). En el eje X el día 100 corresponde al 10 de abril y el día 250 al 07 de septiembre. Las estimaciones de DDF provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3. y corresponde a una variable relevante para el monitoreo de las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética. Mas detalle en Espinoza et al. (2016).

 

Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos (DDF, por sus siglas en inglés) para la cuenca Ucayali delimitada hasta la estación hidrométrica de Requena para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (también año caracterizado por incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos (2001-2016). En el eje X el día 100 corresponde al 10 de abril y el día 250 al 07 de septiembre. Las estimaciones de DDF provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3, y corresponde a una variable relevante para el monitoreo de las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética. Mas detalle en Espinoza et al. (2016).


Valores y anomalías de NDVI.

 

Comportamiento espacial del Índice Normalizado Diferencial de la vegetación (NDVI, por sus siglas en inglés) estimado por el sensor MODIS – Satélite TERRA para el mes indicado. El NDVI es un indicador utilizado para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación en base a mediciones de sensores remotos. Los valores cercanos a cero corresponden a rocas, suelos desnudos o con escaza o nula cobertura vegetal principalmente, los valores cercanos a 1 indican coberturas de abundante vegetación o regiones boscosas y los valores intermedios representan terrenos con arbustos o cultivos estacionales. Los valores negativos corresponde a cuerpos de agua y cobertura nival principalmente.

 

Anomalías del Índice Normalizado Diferencial de la vegetación (NDVI, por sus siglas en inglés) estimado por el sensor MODIS – Satélite TERRA para el mes indicado, considerando la media climatológica de 2001 a 2016. El color verde (anomalías positivas de NDVI) representa regiones con mejores condiciones vegetativas y una mayor actividad fotosintética respecto a condiciones normales. El color rojo (anomalías negativas de NDVI) representa regiones con una menor actividad fotosintética respecto a la media climatológica.