Informe Técnico Nº PPR/El Niño-IGP/2019-02

• Autor: Instituto Geofísico del Perú
• Formato: informe técnico
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Instituto Geofísico del Perú
• Repositorio: IGP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/4618
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12816/4618
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: El Niño; Fenómeno El Niño; Temperatura del océano; Clima; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11

Según el valor del Índice Costero El Niño (ICEN), basado en los datos de ERSSTv3b y con OISSTv2, para el mes de enero de 2019 se presentó una condición climática Cálida Débil con valores de ICEN = 0.65 ºC y ICENOI= 0.43 ºC . Los valores temporales del ICEN (ICENtmp) para los meses de febrero y marzo coinciden en condiciones cálidas débiles 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 enero de 2019 se tuvo una condición Cálida Débil ( 0.79 ºC); según los estimados temporales, para el mes de febrero la condición también sería Cálida Débil. Sobre las ondas Kelvin cálidas indicadas en el informe anterior, se observa que la primera de ellas alcanzó la costa americana. Respecto a la segunda onda, esta continúa propagándose hacia la costa sudamericana y se ubica en la actualidad cerca de los 120°W. Por otro lado, se evidencia la presencia de una onda Kelvin fría en el Pacífico ecuatorial occidental. Según el promedio de los siete modelos numéricos climáticos de NMME, inicializados con condiciones del mes de marzo 2019, para el Pacífico oriental se esperan condiciones Cálidas Débiles hasta el mes de abril y condiciones Cálidas Moderadas de mayo a agosto. En la región del Pacífico central ecuatorial, el promedio de los modelos de NMME indican condiciones Cálidas Moderadas hasta el mes de agosto 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.