Informe Técnico Nº PPR/El Niño-IGP/2019-03

  • Descripción del artículo
  • “El valor del Índice Costero El Niño (ICEN), basado en los datos de ERSSTv3b y el estimado con datos de OISSTv2 (ICENOI), indicaron que para el mes de febrero de 2019 se presentó una condición climática Neutra con valores de ICEN = 0.34 ºC y ICENOI= 0.36 ºC. Por el contrario el ICEN estimado con los...

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Main Author: Instituto Geofísico del Perú
Format: Reporte
Language: spa
Published: 2019
Subjects:
Online Access: http://repositorio.igp.gob.pe/handle/IGP/4619
Summary:“El valor del Índice Costero El Niño (ICEN), basado en los datos de ERSSTv3b y el estimado con datos de OISSTv2 (ICENOI), indicaron que para el mes de febrero de 2019 se presentó una condición climática Neutra con valores de ICEN = 0.34 ºC y ICENOI= 0.36 ºC. Por el contrario el ICEN estimado con los datos de ERSStv5 (ICEN-ERSSTv5) indica condiciones Cálidas Débiles (0.59). Los valores temporales del ICEN (ICENtmp) e ICEN-ERSSTv5tmp, para los meses de marzo y abril, coinciden en condiciones Neutras y el ICENOI (ICENOItmp) indican condiciones Neutras y Cálidas Débiles. En lo que respecta al Pacífico Central, el valor del Índice Oceánico Niño (ONI) de la NOAA indica que en febrero de 2019 se mantuvo la condición Cálida Débil (0.84 ºC); según los estimados temporales, para el mes de marzo la condición también sería Cálida Débil. Respecto a la segunda onda Kelvin cálida indicada en el informe anterior, esta continúa presente en el extremo oriental afectando la profundidad de la termoclina y el nivel del mar. Asimismo, en la profundidad de la termoclina se observa la presencia de una onda Kelvin fría cerca a los 160ºW. Según el promedio de los siete modelos numéricos climáticos de NMME, inicializados con condiciones del mes de abril 2019, para el Pacífico oriental se esperan condiciones Cálidas Débiles entre los meses de mayo a setiembre. En la región del Pacífico central ecuatorial, el promedio de los modelos de NMME indican condiciones Cálidas Débiles de mayo a octubre de 2019. En relación a los pronósticos de los modelos numéricos, hay que tener en cuenta que la barrera de predictibilidad le daría menos confianza a los resultados de estos modelos para otoño e invierno”.

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