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Nota de prensaUn modelo de regresión lineal múltiple para la predicción de la precipitación estival en el noroeste de la Amazonía peruana utilizando índices a gran escala.
Fotos: IGP
1 de agosto de 2024 - 2:40 p. m.
El Ministerio del Ambiente (Minam), a través del Instituto Geofísico del Perú (IGP), publicó recientemente un estudio sobre un modelo de regresión lineal múltiple para la predicción de la precipitación estival en el noroeste de la Amazonía peruana utilizando índices a gran escala.
Este artículo se encuentra en la prestigiosa Revista Científica Climate Dynamics y cuenta con la autoría del Msc. Juan Carlos Sulca, acompañado de los investigadores científicos del IGP, Ken Takahashi, Ricardo Zubieta, Kobi Mosquera y James Apaéstegui. El estudio se centra en la cuenca noroccidental de la Amazonía peruana (NWPA) (78.4-75.8° W, 7.9-5.4° S) región importante para la producción de café y arroz en el Perú. El estudio indica que no se dispone de modelos de predicción para estimar con antelación las precipitaciones durante la estación húmeda (enero-febrero-marzo, JFM). Por lo tanto, desarrollaron modelos de regresión lineal múltiple (MLR) utilizando predictores derivados de los índices de temperatura de la superficie del mar (TSM) de los océanos Pacífico, Atlántico e Índico, incluyendo los índices de El Niño central (C), El Niño oriental (E), Atlántico Sur tropical (tSATL), Atlántico Norte tropical (tNATL), Atlántico Norte extratropical (eNATL) y Océano Índico en toda la cuenca con E y C eliminados (IOBW*).
Además, utilizaron índices de convección a gran escala, al saber, la zona de convergencia intertropical del Pacífico oriental (ITCZe) y los índices del Sistema Monzónico Sudamericano (SAMSi), para el período 1981-2018. Las precipitaciones en las tierras bajas del NOA presentan un ciclo anual bimodal, mientras que las precipitaciones en las tierras altas del NOA presentan un ciclo anual unimodal. El modelo MLR puede utilizarse para captar con precisión la variabilidad interanual durante la estación húmeda en la ZNPA de tierras altas utilizando predictores derivados de los índices C y SAMSi.
En cambio, en lo que respecta a las precipitaciones en las tierras bajas del NOA, fueron relevantes la variabilidad de la TSM del Pacífico, el SAMS y el índice tropical del Atlántico Norte. Para plazos largos, el modelo MLR proporcionó previsiones fiables de las anomalías pluviométricas del JFM en las tierras altas (R3, aproximadamente 2700 m snm), ya que estas regiones se rigen por la variabilidad del Pacífico. Sin embargo, el modelo MLR mostró limitaciones a la hora de estimar con precisión la estación más lluviosa del JFM en las tierras altas debido a la ausencia de un predictor del efecto amplificado de la Oscilación Madden-Juliana sobre las precipitaciones.
En cambio, en lo que respecta a las precipitaciones en las tierras bajas del NOA, fueron relevantes la variabilidad de la TSM del Pacífico, el SAMS y el índice tropical del Atlántico Norte. Para plazos largos, el modelo MLR proporcionó previsiones fiables de las anomalías pluviométricas del JFM en las tierras altas (R3, aproximadamente 2700 m snm), ya que estas regiones se rigen por la variabilidad del Pacífico. Sin embargo, el modelo MLR mostró limitaciones a la hora de estimar con precisión la estación más lluviosa del JFM en las tierras altas debido a la ausencia de un predictor del efecto amplificado de la Oscilación Madden-Juliana sobre las precipitaciones.
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