Land use and land cover (LULC) changes in the Piura River Basin, Peru, were analyzed from 2001 to 2022 using global MODIS and ESA-CCI datasets harmonized into six major land cover classes (Forest, Non-Forest Vegetation, Cropland, Bare Soil, Water and Urban) for comparative analysis. Pearson correlation analyses with hydroclimatic variables, including precipitation (PP), maximum (Tx) and minimum (Tn) temperatures, and El Niño Southern Oscillation (ENSO) indices (Eastern Pacific, Central Pacific, and Coastal El Niño), complemented the intensity analysis to explore environmental drivers. The analyses focused on the lower-middle and upper basin regions during wet (December-May) and dry (June-November) seasons. MODIS detected more dynamic LULC transitions, with 32.8% of pixels showing changes, compared to 6.8% detected by the ESA-CCI product. These differences reflect the distinct sensitivi...

En este estudio se muestran los resultados preliminares de la validación estacional e interanual de la componente atmosférica del modelo acoplado regional océano-atmósfera Croco-Oasis-WRF (COW), implementado para la región del Pacífico sudeste. Se comparan 20 años de datos simulados con productos observacionales de diferentes variables atmosféricas (por ejemplo, temperatura del aire a 2 m, precipitación, velocidad del viento a 10 m) a través del empleo de estadísticos de verificación como el error promedio y el coeficiente de correlación de Pearson a nivel de grilla. Asimismo, se compara la estacionalidad de la variable precipitación en cinco regiones. Los resultados preliminares muestran que el modelo acoplado regional representa adecuadamente la climatología estacional y la variabilidad espacial de la precipitación, la temperatura a 2 m y la velocidad del viento a 10 m,...

El presente avance de investigación muestra, en su versión inicial, el conjunto de programas de cómputo denominado SCAHpy, paquete de código abierto desarrollado en Python que permite el análisis y visualización de datos provenientes de modelos numéricos. Específicamente, SCAHpy ha sido desarrollado como herramienta de posprocesamiento para la componente atmosférica, oceánica e hidrológica del modelo Sistema Tierra regional de pronóstico para el territorio peruano y el océano Pacífico implementado por el Instituto Geofísico del Perú (IGP RESM-COW), y contiene una serie de programas para la extracción e interpolación de datos de coordenadas sigma a cartesianas, visualización de series de tiempo, mapas horizontales, secciones verticales, entre otros. Cabe señalar que, en su fase inicial, el análisis y visualización de datos numéricos solo se enfoca en las salidas de ...

Este avance de investigación tiene como propósito mostrar el progreso de la implementación de la componente acoplada océano-atmósfera del Modelo Regional del Sistema Tierra (RESM), cuyo objetivo final es su empleo como herramienta de predicción para la Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del Fenómeno “El Niño” (ENFEN).

This article identifies homogeneous precipitation regions in Ecuador and their relationship to the El Niño-Southern Oscillation (ENSO), using monthly records from 215 rain stations for the 1968–2014 period. A k-means clustering analysis was used to divide the study area into k regions based on monthly and annual precipitation variables and geographic location (latitude, longitude, and altitude). The robustness of each cluster was evaluated using the “silhouette” coefficient. The groupings were then validated using the regional vector method (RVM). Twenty-two regions of homogeneous precipitation were identified. Seven regions are related to regional climate processes on the Pacific coast (unimodal precipitation). Two regions in the western foothills of the Andes show significant orographic rainfall. Eight regions in the inter-Andean region present a bimodal precipitation regime cha...

Se identificaron regiones homogéneas de precipitación en el Ecuador y su relación con el fenómeno de El Niño, utilizando registros de 215 estaciones pluviométricas a escala mensual para el periodo 1968-2014. Los datos se sometieron a un análisis de K-means y, posteriormente, fueron validados con el método del vector regional (MVR). Los resultados permitieron identificar 22 regiones: siete regiones relacionadas con procesos climáticos regionales en la costa del Pacífico (precipitación unimodal); dos regiones con precipitaciones orográficas significativas en las estribaciones occidentales de los Andes; ocho regiones ubicadas en zona interandina, caracterizadas por una reducción de la precipitación de norte a sur, de variabilidad local y régimen de precipitación bimodal. En la zona amazónica, se identificaron cinco regiones: tres ubicadas en los flancos externos de la cordi...

Un sistema ciclónico, denominado Yaku, se configuró en medio de las condiciones anómalas de El Niño costero 2023 durante marzo, contribuyendo a un conjunto de cambios en el sistema acoplado océano-atmósfera frente a la costa peruana. Datos satelitales de temperatura superficial del mar (TSM), esfuerzo del viento y precipitación (PR) fueron analizados (anomalías) para marzo de 2023. Los resultados revelaron que además de las fuertes anomalías positivas para la TSM y PR, el afloramiento costero se vio fuertemente debilitado, especialmente entre las latitudes de los 3° S a los 12° S, del 7 al 13 de marzo, periodo en el que el ciclón Yaku estuvo más próximo a la costa peruana.

Se reporta la implementación en modo pronóstico del modelo de Sistema Tierra regional ‘IGP Regional Earth System Model CROCO-OASIS-WRF v.1’ (IGP RESM-COW v1) y los pronósticos experimentales del posible FEN 2024, conforme al Plan multisectorial ante la ocurrencia del Fenómeno El Niño 2023 - 2024 (D.S. N° 101-2023-PCM). El modelo IGP RESM-COW v1 tiene una resolución de 12 km para el océano y 30 km para la atmósfera y contempla todo el territorio peruano y parte del Pacífico oriental. La implementación actual toma como insumo los pronósticos del modelo climático global NOAA CFSv2, cuyos sesgos promedio son corregidos usando datos observacionales (MERCATOR y FNL), los promedios climatológicos del CFSv2 y una simulación de 22 años del modelo IGP RESM-COW v1. Esto permite realizar pronósticos de las condiciones oceánicas y atmosféricas con hasta 7 meses de anticipación...