Ing . Luis Pizarro Pereyra Dirección de Investigaciones Oceanográficas IMARPE

PROYECTO BANCO MUNDIAL

MEJORAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE PRONOSTICO Y EVALUACION DEL FENOMENO “EL NIÑO” PARA LA PREVENCION Y MITIGACION DE DESASTRES EN EL PERU

•

OBJETIVO Mejorar la capacidad de pronóstico y evaluación del evento recurrente "El Niño" mediante la implementación de un moderno Sistema de Prevención de Desastres Océano-Atmosférico.

FINALIDAD Prevenir y mitigar los económicos, y reducir las daños materiales y pérdidas de vidas humanas y mejorar el aprovechamiento de los beneficios que trae el evento recurrente “El Niño’

MODELADO NUMERICO DE LA ATMOSFERA

•

TRES (3)MODELOS NUMÉRICOS,DOS (2) PARA LA PREDICCIÓN DEL TIEMPO (RAMS Y MM5 Y UNO PARA LA PREDICCIÓN DEL CLIMA.

•

A FIN DE PRONOSTICAR LAS LLUVIAS, TEMPERATURAS, Y 72 HORAS DE PRESIÓN Y VIENTOS CON 24, 48 ANTICIPACIÓN.

•

UN MODELO CLIMÁTICO REGIONAL QUE PERMITIRÁ PRONÓSTICOS CON VARIOS MESES DE ANTICIPACIÓN

MODELO OCEANOGRAFICO

•

DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO REGIONAL PARA PRONOSTICAR EL AFLORAMIENTO COSTERO, PARTIENDO DE LA PREMISA QUE TEMPERATURA AMBIENTAL DE LA COSTA DEPENDE DE LA DURACION E INTENSIDAD DEL AFLORAMIENTO COSTERO.

•

DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA EL PRONOSTICO DE LOS EVENTOS EL NIÑO.

•

DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO LOCAL PARA PRONOSTICO DEL OLEAJE.

EL QUE PERMITIRA TENER UN SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA DE 12, 24 Y 48 HORAS DE ANTICIPACION .

ORGANIGRAMA DE LOS SUB-SISTEMAS DEL PROYECTO

SATELITE SUB SISTEMA DE COMUNICACIONES ESTACIONES RECEPTORAS DE SATELITE SENAMHI I G P SUB SISTEMA OBSERVACIONAL DISTRIBUCION DE DATOS SUB SISTEMA DE MODELAJE IMARPE SENAMHI I G P DHN IMARPE BOYAS OBSERVACIONES OCEANOGRAFICAS D H N OBSERVACIONES OCEANOGRAFICAS (NIVEL) ESTACIONES METEOROLÓGICAS I G P RADARES (VIENTOS) SENAMHI ESTAC. METEOR.

ESTAC. HIDROLOG.

Radio Uiento Sonda DIRECCION TECNICA DE COORDINACION ENFEN DIFUSION

FLUJO DE INFORMACIÓN ENTRE INSTITUCIONES DEL PROYECTO IMARPE IMARPE DHN IMARPE DHN LEYENDA BOYAS SENAMHI SENAMHI INSTITUCIONES ESTACIONES + RVS ESTACIONES RECEPTOR DE SATELITE RADAR SATELITE IGP IGP SIST. OBSERVACION EST. RECEPTORAS EST. DISTRIB. DATOS

MODELAJE OCEANOGRAFICO Y EL NIÑO

• Para monitorear las variable físicas de la dinámica del océano. La institución de acuerdo a los objetivos trazados, estamos tratando de poner operacional el modelo numérico oceánico para procesos costeros POM (Princenton Ocean Model), adaptado para el hemisferio sur.

MODELAJE OCEANICO

Manual de uso del Princeton Ocean Model

Se describe la modelo, el solución procedimiento computacional del implementación operativa, archivos de entrada y salida, visualización de las simulaciones. Finalmente se da un ejemplo de ejecución del modelo en modo barotrópico con forzantes de viento y batimetría.

La velocidad vertical

w



W



U

 

D



x

    

x

 

V

 

D



y

    

y

   

D



t

    

t



Ecuación de continuidad o conservación de la masa



DU

  

DU

 2  

DUV

   

Uw

 

f D V



gD

  

x



gD

2 

o

0        

x

 

D



D



x

       

d

       

K M D

Salinidad



U

    

F X

, con , , ,  

t

y   

x

)  

DV



y

2  

Vw

  

f D U



gD

  

y



gD

2   0     

y

  

D



D



y

       

d

       

K M D



V

    

F Y



DS



t

 

DUS



x

 

DVS



y

 

wS

       

K H D



S

    

F S

INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS

E-mail: [email protected]

RESULTADOS DE LA APLICACION DEL MODELO POM PARA SIMULAR LA CIRCULACION EN LA REGION DEL PACIFICO ORIENTAL ENTRE 1º - 15ºS

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro

La Región entre 1º - 15ºS

.

El trabajo es el inicio de lo que en un futuro será una herramienta vital para hacer seguimiento y pronóstico de las condiciones físicas del mar, de tal manera contribuir al buen manejo de la extracción sostenible de los recursos pesqueros. Para visualizar los cambios oceanográficos frente a Perú que podría traer un fenómeno ENSO se realizó una simulación de la circulación en dicha región aplicando el modelo POM con la asesoría del Dr. Edmo Campos. Para este fin se recopiló y seleccionó datos de temperatura y salinidad de diferentes cruceros realizados por IMARPE en el año 2000. Con esta información se halló un promedio en la columna de agua hasta 1000m para la frontera norte y sur del dominio. Además se determinó la intensidad y dirección característica del viento. Las siguientes gráficas muestran como se “preparó” la zona de estudio:

A)

Construcción de una grilla curvilínea tomando en cuenta la ubicación de las boyas oceanográficas

B)

Interpolación en los puntos de la grilla curvilínea de la batimetría de ETOPO 5 (resolución 5 minutos)

A) B) D. i) Resultados Preliminares.

El modelo primero fue ejecutado en el modo barotrópico considerando solo viento y marea. Una vez ajustado la región a estas condiciones, se ejecutó el modelo por 70 días en el modo baroclínico (tridimensional forzado por la temperatura y salinidad). A continuación se presentan algunos resultados:

C)

Gráfica de Energía Cinética, se observa que el modelo llega a estabilizarse

D)

Estructura Térmica, se observa después de 70 días que la distribución vertical de temperatura se asemeja en parte, a lo que es característico en la realidad, específicamente en la zona costera

C) E)

Circulación y Elevación, las flechas muestran la intensidad y dirección de la circulación superficial mientras que los diferentes colores representan la elevación del mar

D.ii) E. i) E.iii) E.ii) E. iv)

INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS IMPLEMENTACION DEL MODELO NUMERICO (POM) PARA EL ESTUDIO DE CIRCULACION EN EL MAR PERUANO Y SUS FUTURAS APLICACIONES

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro E-mail: [email protected]

Presentación.

El Area de Modelos Numéricos es una línea de investigación de la Dirección de Oceanografía Física y Pronósticos Oceanográficos que fue creada a fines del año 1998, con el propósito de adaptar y en un futuro diseñar modelos para regiones del mar Peruano para estudiar los impactos de eventos ENSO en el Perú, así como afloramiento costero y circulación en zonas de interés. Adicionalmente el Area cumple con la función de elaborar el informativo oceanográfico mensual en conjunto con el Area de Hidrofísica Marina, y la administración del centro de datos oceanográficos. En agosto del 2000 llegaron a la Dirección tres workstations adquiridos por el Proyecto “Mejoramiento de la Capacidad de Pronóstico y Evaluación del Fenómeno El Niño para la Prevención y Mitigación de Desastres en el Perú”, equipos con los cuales se pudieron iniciar los trabajos de ejecución de modelos.

Objetivos.

- Reproducir la dinámica de circulación del mar peruano mediante un modelo numérico.

- Producir un reporte científico, que incluya variación de parámetros oceanográficos diarios, mensuales y sus pronósticos en el tiempo.

Metas.

- Mejorar los reportes científicos con resultados obtenidos del modelo numérico, de tal forma que podamos pronosticar y mitigar los impactos de los eventos ENSO en el Perú. - Utilizar un modelo numérico regional para pronosticar la intensidad del afloramiento costero.

- Formar grupos especializados en el uso de modelos para la investigación de los procesos físicos del mar Peruano. Trabajar con grupos similares en las áreas de biología, química, meteorología.

INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICO OCEANOGRAFICO (DOFPO) INFORMATIVO OCEANOGRAFICO

SETIEMBRE, 2000 N° 40

Sumario.- Las condiciones oceanográficas observadas en la franja marítima peruana (registros de las estaciones costeras fijas del IMARPE y de los cruceros y operaciones en la mar) así como un análisis a macroescala del Pacífico Sur durante Setiembre 2000 indicaron un descenso ligero en la temperatura superficial del mar mostrando isotermas entre 15 a 20°C. En la zona oceánica (300 mn de la costa) se observaron temperaturas entre 18 a 19°C con una distribución similar a la del mes de agosto. Las anomalías térmicas de superficie variaron entre –1 y +1°C, predominando condiciones normales en todo el litoral similar al mes de agosto.

La estructura vertical de temperatura en el Pacífico Ecuatorial oriental mostró un ligero enfriamiento observándose similar profundidad de la termoclina en comparación al mes de agosto. Para octubre se prevé que continúe aumentando la TSM al norte de Máncora, mientras que en la zona oceánica se produzca una proyección hacia el este de las Aguas Subtropicales Superficiales como resultado de los cambios océano– atmosféricos a consecuencia del nuevo período estacional.

Summary.- The oceanographic conditions off the Peruvian maritime band (data registered at IMARPE´s coastal fixed stations and from the cruises and sea operations) and an analysis of the southern Pacific during September 2000 indicate a slight drop in sea surface temperatures with isoterms between 15 to 20°C. In the oceanic zone (300 mn offshore), temperatures were observed between 18 and 19°C, with a similar distribution to the month of august. The deviations from the mean sea surface temperatures fluctuated between -1,0°C and +1,0°C.

Experimentos Iniciales en la Región de Paracas - Bahía Independencia.

Se aplicó el modelo POM para simular la circulación de corrientes bajo condiciones ideales de viento y marea; se consideraron 3 fronteras abiertas.

Para obtener la batimetría se empleó datos locales de IMARPE con datos de ETOPO 5. El modelo fue ejecutado por 24 horas. Las flechas representan la intensidad y dirección de la circulación superficial.

En un futuro, cuando este tipo de trabajo se haya mejorado y ajustado, servirá para evaluar la variabilidad del entorno físico en el cual se mueven los sistemas biológicos.

ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA OBJETIVO Modelamiento de la dinámica poblacional de la anchoveta y su variación espacio temporal producto del efecto combinado de cambios en las condiciones ambientales y esfuerzo pesquero.

Utilizando el Programa STELLA

MODELO CONCEPTUAL DEL ECOSISTEMA DEL AFLORAMIENTO PERUANO

MODELO ECOTRÓFICO DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO, UTILIZANDO EL ECOPATH

Se construirá un modelo basado en grupos funcionales reunidos en cajas según los criterios de composición de la dieta, rol trófico, talla media, tasa de renovación; y los predadores comunes.

La ecuación básica del ECOPATH incluye la producción de una caja para lo cual se tiene que:

Producción=predación+exportación+otras mortalidades.

Al equilibrar el flujo de la caja, otros flujos deberán ser incluidos así:

Consumo=producción+respiración+alimento no asimilado

(Christensen y Pauly, 1992)

OBJETIVOS DEL MODELO

 Conocer como está distribuida la energía de los componentes del ecosistema de afloramiento peruano y cuales son las principales rutas del flujo de energía durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

 Conocer como está distribuida la biomasa entre los diferentes grupos de importancia, que consumen y cuales son sus principales tasas de consumo durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

 Conocer el potencial de productividad y aprovechamiento de alimento de las principales especies que componen el ecosistema de afloramiento de la costa peruana durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

 Comparar los flujos de energía entre eventos “El Niño” y “La Niña”.

 Conocer cuales son los principales componentes del ecosistema sobre los que se deben concentrar estudios futuros.

Boni to MARCO CONCEPTUAL PROPUESTO Mamífe ros Aves Cefa lópod os Merluza Otros De mersales Jurel Caballa Anchoveta Sardi na Peces costeros Inver.

Impor t.

comerci al Macr o be ntos Meio be ntos Hue vos y Lar vas de Sardi na Zoopl anc ton Hue vos y Lar vas de Anchoveta Fitopl anc ton Macr o algas Nutrientes Detritus

RESULTADOS 2002

Modelaje oceánico :

“Variables abióticas y bióticas medidas en el Instituto del Mar del Perú” “Manual de uso del Princeton Ocean Model” “Modelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión”

Modelaje biológico :

“Modelo biológico estático del ecosistema del Mar Peruano”

Análisis de procesos :

“Hipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur” “Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS”

MODELAJE OCEANICO

Modelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión Se presentan modelos de y condiciones de matemáticos del proceso oceánico básico difusión. La ecuación de difusión es resuelta en forma analítica numérica, mediante el algoritmo FTCS. Se establecen las estabilidad numérica, y se comparan las simulaciones variando los parámetros del modelo.

ANALISIS DE PROCESOS

Hipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur

Se revisaron 11 y iv) geológicas. En la hipótesis de “acumulación de agua cálida”, el calor es drenado del Océano Pacífico luego de un periodo de acumulación. Tal hipótesis indica que observando el crecimiento del contenido de calor, predecir hipótesis:i) océanico-atmosféricas, ii) climáticas, iii) astronómicas, cuándo ocurrirá un El Niño.

debería ser posible

Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS

Se determinaron los estaciones costeras, estadísticos básicos de las series (TSM regiones Niño, IOS, IME), tendencias, descomposición estacional, periodograma y autocorrelograma. Las series del Pacífico Oeste y Central presentaron tendencias de incremento de temperatura, mientras que las series del Pacífico Este presentaron tendencias de disminución de temperatura y distribuciones asimétricas positivas, acordes con la Oscilación Decadal del Pacífico. Los ciclos de las series presentaron frecuencias altas (0.5-1 año), medias (2-7 años) y bajas (21-32 años).

120 100 80 60 40 20 0 Std. Dev = 1 .89 1 3.5

0 1 4.5

0 1 5.5

0 1 6.5

0 1 7.5

0 1 8.5

0 1 9.5

0 2 0.5

0 2 1.5

0 Mean = 1 6.54

2 2.5

0 N = 63 4.00

2 3.5

0 TEMPE RATURAS °C 20 18 16 14 12 26 24 22 577 397 578 398 627 400 401 402 570 571 403 271 91 572 272 20 188 573 45 273 22 575 47 576 396 1 2 3 4 5 6 7 meses 8 9 10 11 12

Análisis exploratorio de series de tiempo indicadoras de ENOS

 

Actividades Propuestas para el 2003 ESTUDIAR EL EFECTO DE ENOS EN LA DINÁMICA DE LA CIRCULACIÓN REGIONAL, MASAS DE AGUA Y COMUNIDADES, PARA OBTENER UNA PREVISIÓN DE CORTO PLAZO DE VARIABLES INDICADORAS DE ENOS.

-Relacionar la serie de tiempo de volumen de agua cálida con la magnitud de eventos cálidos.

-Comparar las variables indicadoras de ENOS con la serie cálidos.

histórica de eventos -Identificar y estimar parámetros de modelos estadísticos para la previsión del ENOS.

-Realizar una previsión de variables indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos ARIMA.

MODELAJE HUMBOLDT.

NUMÉRICO DE PROCESOS DEL ECOSISTEMA MARINO DE



EVALUAR EL TERMOHALINA EFECTO MEDIANTE DE LOS CIRCULACIÓN DEL MAR PERUANO.

VIENTOS SIMULACIONES Y DE USANDO LA UN ESTRUCTURA MODELO DE

 -Desarrollar un modelo de -Realizar un circulación a escala del mar peruano análisis de sensibilidad del modelo.

-Ejecutar simulaciones con diferentes condiciones iniciales de viento, salinidad y temperatura.

CONSTRUCCIÓN DE UNA BASE DE DATOS PARA EL MODELAMIENTO OCEANOGRÁFICO

Formulario estándar de datos

EST CRUCERO AÑO - MES BIC BARCO ( NOMBRE DEL CRUCERO ) FECHA HORA LATITUD LONGITUD PROF TEMP SALIN OXIGEN PO4 SIO3 NO3 NO2 NH3 CL"a"

14 13 12 11 10 9 3 2 1 0 8 7 6 5 4 1970 75 1980 85 1990

Operaciones por Años

95

2000

01

VARIABLE ABIOTICAS INDICES NIVEL PRESION RADIACION SSM TURBULENCIA TSM VIENTOS BIOTICAS CAPTURAS RECLUTAMIENTO FITOPLANCTON TOTAL N° ARCHS.

ESPECIFICACION 7 2 8 2 9 1 28 4 IndicesIindicadores del Niño Nivel del Lago Titicaca Presiones de Localidades Import Radiación Onda Larga Salinidad Superficial del Mar Turbulencia del Mar Peruano Temperatura y Regiones Niños Velocidad de los Vientos 4 1 1 67 Capturas Pelag . y Demersales Reclutamiento de Especies Volumen de Fitoplancton

DATOS DE FITOPLANCTON RELACION DE EVALUACIONES Y/O CRUCEROS EN FORMATOS EXCEL.

Cruceros Rec Pelágicos

9502-03 9504-05 9508-09 9510-11 9602-03 9604-05 9611-12 9705-06 9708-09 9710-11 9803-05 9808-09 9811-12 9902-03 9905-06 9908-09 9911-12 0001-03 0006-07 0010-11 0102-03 0107-08 0110-11 0202-03 0205-06 0208-09 0210-11

TOTAL 30 Cr. Regionales

9806 9906 0006

Cruceros de Est. Costeras B. Desovante FIJAS AWI.

9008-09 9605-06 9808-09 Paita 9702 9708 9908-09 MOPFEN 0008-09 9502 9506 0108-09 0208-09 9711 9712 0112 0204 9508 9603 9703 SanJosé 9602 9604 9608 9609 9702 9704 9708 9710 9711 9712 0112 Callao 0009 0012 0109 0112 0202 0204

8 7 23

INFORMACION DE DE PRODUCCION SECUNDARIA

Inventario de Cruceros

Cr. Demersal Cr. Oceanográfico

8102-03 8412 8701-02 8802 8911-12 9103-04 9505-06 9705-06 9806-07 9901 9906 0004-05 0101-02 0105-06 0205 8301-02 8708-09 8805-06 8909-10 8910-11 0005-06 0105

Total 15 7

7604 7605 7607 7609-10 7611 7612 7703-05 7708 7802-03 7804 7805 7810 7811-12 7901 7902-03 7909 7911-12 8008-09 8012 8211-12 8311-12 8404 8406-07 8408 8408-09 8503-04 8507-08 8604-05 8610-12 8907-08 9002-04 9005-06 9011-12

33 Cr. Pelagico

9012-9101 9101-02 9106-07 9201-02 9301-03 9401-02 9401-03 9407 9501-03 9502-03 9602-04 9611-12 9703-04 9709-10 9803-05 9805-06 9808-09 9811-12 9902-03 9906 9908-09 9911-12 0001-02 0006-07 0010-11 0103-04 0107-08 0110-11 0202-03 0210-11

Op. EUREKA Op. MOPFEN

E-35 E-36 E-37 E39 E-40 E-41 E-43 E-49 E-57 E-58 E-59 8604-05 9411 9412 9501 9502 9506 9508 9510-11 9603 9610-11 9703 9704 9709-10 9808 0110 0111 0112 0203

31 11 18

Tabla 2. Inventario de los datos existentes de macrobentos y datos abióticos asociados de cruceros de investigación.

Año Crucero/Embarcación Latitud Prof. m Temp.

Datos Abióticos (fondo)

Salinidad Oxígeno sedimento formato 1976 1981 1983 1984 1985 1985 1987 1988 1989 1990 1991 1995 1998 1999 2000 2001 2001 2002 7611 8103 8301 8412 8502 8503 8701 8802 8911 9005 9103 950506 980605 9901 0004-05 010506 0109 0205 Tareq II Humboldt Humboldt Humboldt Humboldt Humboldt Humboldt SNP 1 Nansen SNP 1 SNP 1 SNP 1 Olaya Olaya Olaya Olaya Humboldt Olaya 03°32.9 - 12°07.9

03°27.0 - 11°58.01

03°29.9 - 12°06.8

03°27.6 - 08°58.8

10°18.3 - 13°20 05°28.4 - 08°57.0

3.453° - 9.293° 3.253° - 9.998° 03°25 - 09°12 03°22 - 09°54 03°30 - 09°49 03°38.0 - 09°16.21

03°27.35 - 07°07.39

04°00 - 08°10 03°29.51 - 09°10.69

03°25.30 - 09°18.10

03°53.23 - 10°17.32

03°25.90 - 11°57.40

5 - 150 38 - 359 41 - 300 15 - 415 25 - 464 50 - 300 48 - 230 44 - 235 21 - 405 50 - 260 30 - 280 31 - 85 60 -142 28 - 92 37 - 239 26 - 499 50 - 380 27 - 324

x x x x x x x x x x p x x x x x x x x x x x x x x x x x p x x x x x x x x x x x x x x x x x p x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel Excel

Notas: a: diversidad en un grupo de estaciones solamente en blanco: no se determinó

Muchas Gracias