Dinámica de lluvias extremas en el centro y norte del Perú, vertiente del Pacífico para febrero y marzo de 2017

• Autores: Ticse De la Torre, Joel, Moya Álvarez, Aldo Saturnino
• Formato: documento de trabajo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Instituto Geofísico del Perú
• Repositorio: IGP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/4756
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12816/4756
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Lluvia; Predicción meteorológica; Satélites meteorológicos; Modelo numérico; Meteorología; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11

Las lluvias extremas ocurridas en el verano austral del 2017 en el centro y norte del Perú, han evidenciado que aún falta entender los procesos dinámicos que ocurren en esta zona, ya que no pudo ser pronosticado con antelación. Por otro lado, las ciudades costeras de Piura, Chiclayo, Trujillo y Lima, que tienen gran densidad poblacional y con alto desarrollo económico, están diseñadas para un clima de costa sin muchas lluvias. En la presente investigación, se evalúa la capacidad de respuesta del Modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo-WRF, por sus siglas en inglés (Skamarock, et al., 2008), para reproducir las lluvias extremas ocurridas en el verano de 2017, en las regiones costeras del centro y norte del Perú, vertiente del Pacífico, 3°S-10°S y 76°W-82°W (VNP). En los avances de esta investigación, se identificaron los periodos de lluvia mayores al percentil 95 y se realizaron simulaciones donde se evalúa la capacidad del modelo para el pronóstico de lluvia, utilizando datos de la red de estaciones meteorológicas del SENAMHI y del producto PISCO (Lavado, et al. 2015). Los productos satelitales de estimación de lluvias son una alternativa valiosa para cubrir los vacíos de información pluviométrica en muchas partes del mundo. En el Perú se tiene la base de datos espacial de lluvia PISCO, a nivel diario en la versión 1, PISCOpd-V2.1 (Aybar, et al. 2017), este producto utiliza como covariable la base de datos global del proyecto CHIRP1 (Precipitación infrarroja del grupo de riesgos climáticos).