Cuenca del Río Santa

8/8/2019 Cuenca del Ro Santa

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Ministerio del Ambiente MINAMAv. Guardia Civil 205, San Borja, L ima.

Telono: (51 1) 2255370 - Fax:2255369http://www.minam.gob.pe

Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa SENAMHIJr. Cahuide 785 Jess Mara

Telonos: (51 1) 6141414 (central) y 6141408 (CPN)http://www.senamhi.gob.pe

Depsito Legal:

Diseo : Q&P ImpresoresDireccin grca : Ricardo Eslava EscobarEdicin digital : Hugo Negreiros BezadaCorreccin de estilo : Carlos Canales ZubizarretaImpresin : xxxxxxxxxxxPrimera edicin : Enero 2009Primer Tiraje : XX ejemplaresImpreso en Per2009

El contenido de este documento puede ser reproducidomencionando la uente o con autorizacin del autor.

ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA CUENCADEL RO SANTA PARA EL AO 2030

SENAMHI

Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa

Centro de Prediccin Numrica CPN

http://www.senamhi.gob.pe

Autores: Guillermo Obregn,Amelia DazGabriela RosasGrinia AvalosDelia Acua

Clara OriaAlan LlaczaRichard Miguel

Ao: 2009

Edicin: SENAMHI

La presente publicacin orma parte del

componente de Vulnerabilidad y Adaptacin en

el marco de la Segunda Comunicacin Nacional

de Cambio Climtico a la CMNUCC, nanciado

por el GEF y coordinado por el Ministerio del

Ambiente del Per.


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Escenariosclimticosenlacuencadelro

Santa

SENAMHI

1

MINISTERIO DEL AMBIENTE

Dr. Antonio Jos Brack EggMinistro

Viceministra de Desarrollo Estratgico de Recursos Naturales

Ing. Vanessa Vereau Ladd

Directora Nacional del Proyecto

Eduardo Durand Lpez-HurtadoDirector Nacional Alterno

Presidente Ejecutivo del SENAMHI

Mag. FAP (r) Wilar Gamarra Molina

UNIDAD EJECUTORA DEL PROYECTO

Coordinador General: Jorge lvarez Lam

Coordinadora de Vulnerabilidad y Adaptacin: Laura Avellaneda Huamn

Coordinador de Inventarios y Mitigacin: Rafael Milln GarcaCoordinadora en Comunicaciones: Luisa Gmez Elas / Jenny Chimayco Ortega

Administrador: Kelvin Orbegoso Contreras

Asistente: Ruth Camayo Surez

SEGUNDA COMUNICACIN

NACIONAL DE CAMBIO CLIMTICO

PARA EL AO 2030


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PRESENTACIN

EscenariosclimticosenlacuencadelroSanta

3

Desde la era industrial, el hombre ha alterado signicativamente la composicin de la atmsera

a niveles nunca antes imaginados. La quema de combustibles siles, la deorestacin

desmesurada y los patrones de consumo de los pases desarrollados han contribuido a

incrementar, an ms, la concentracin de gases de eecto invernadero (GEI).

Por eso no sorprende que la comunidad cientca haya declarado la dcada del noventa como

la ms calurosa de los ltimos mil aos, o que incluso haya observado que la concentracin de

dixido de carbono en el ao 2005 excedi el rango natural de los ltimos 650 mil aos.

Adems de los cambios en el uso del suelo, el cambio climtico representa una seria amenaza

para los ecosistemas naturales del mundo y su biodiversidad.

En nuestro pas, las emisiones de GEI estn asociadas, principalmente, a la deorestacin y a la

agricultura migratoria que aectan directamente el rgil ecosistema y el abastecimiento del

agua. Este es un tema que nos toca de cerca dado que el territorio peruano est cubierto por

ms de 60% de Amazona y es una de las reas con mayor biodiversidad y endemismos del

planeta.

En ese sentido, el presente estudio Escenarios climticos en la cuenca del ro Santa para el ao

2030 constituye una herramienta clave para la evaluacin del impacto del cambio climtico en

los ecosistemas de montaa, biodiversidad y en las actividades socioeconmicas de la zona.

Asimismo, analiza las tendencias en el clima presente, considera una estimacin de las

incertidumbres y dene los escenarios de cambio climtico al 2030.

Con este estudio, tambin se busca apoyar los esuerzos nacionales que apuntan a denirlas medidas de adaptacin y las polticas que enrenten los impactos previstos por el cambio

climtico en la cuenca, de manera que se asegure su desarrollo sostenible.

El estudio se realiza en el marco de la Segunda Comunicacin Nacional de Cambio Climtico,

cuyos objetivos son desarrollar una estrategia de adaptacin para reas y sectores priorizados;

as como proponer un plan para mitigar las emisiones de GEI en el ms corto plazo, entre

otros.

Cabe indicar en el Per existen aproximadamente 10 cuencas glaciares importantes que surtende agua a centros poblados de Lima, Huaraz, Cusco, entre otros. Y una de las cuencas glaciares de

gran importancia en el pas es la cuenca del Ro Santa, que pertenece a la vertiente del Pacco


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y se extiende desde el nivel del mar hasta las cumbres ms altas del Per, por encima de los 6

000 msnm, lo que le permite contar con una diversidad de ecosistemas a lo largo de sus ms

de 14 900 Km2. Sin embargo, el incontenible retroceso glaciar de los ltimos 30 aos, segn

mediciones directas y estimaciones de la variacin de la masa glaciar, indica que la disponibilidad

de este recurso se vera aectada en el uturo, de continuar las tendencias observadas.

Segn las investigaciones realizadas se prev que los cambios de temperatura mxima esperados

para el 2030 seran del orden de 0,2 0,9 C, siendo estos menores en la parte baja (0,2 0,3 C),

seguido de la parte media (0,3 0,6 C) y de mayor magnitud en las partes altas de la cuenca,

bordeando incluso el 1 C de incremento respecto al clima actual. En el caso de la temperatura

mnima los incrementos van desde 0,2 0,6 C a nivel de promedio anual, y en las cuencas media

y baja se esperan incrementos de entre 0,4 a 0,7 C.

Finalmente, queremos expresar nuestro agradecimiento a los equipos de trabajo e investigacin

del MINAM y del SENAMHI que hicieron posible la materializacin de esta obra, que sin duda se

convertir en un importante reerente para establecer polticas ms adecuadas de adaptacin

rente al cambio climtico tanto en el mbito regional como local.


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5

Al Dr. Guillermo Obregn, cientco de reconocida trayectoriadel Centro de Previsin del Tiempo y Pesquisas Espaciales CPTEC de Brasil, quien brindo su conocimiento einvalorable experiencia en el desarrollo del presente trabajo,compartiendo sus importantes comentarios y aportes.

Agradecimiento reiterado al Centro Nacional para laInvestigacin de la Atmsera NCAR de los EstadosUnidos, por la disponibilidad de la inormacin base para la

generacin de escenarios regionales, los cuales han sido basepara el desarrollo de este estudio.

Al grupo de la unidad ejecutora del Ministerio del Ambientey coejecutores de la SCNCC, por sus aportes para el mejorentendimiento de los resultados del estudio.

A todasestas personas e instituciones, nuestroagradecimiento.

Amelia Daz Pabl

Directora Tcnico-Administrativa del ProyectoServicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa

AGRADECIMIENTOS


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6

Perspectivas climticas a nivel global hasta nes

del Siglo XXIConabilidad de modelos numricos para proyectar

Determinacin de la signicancia estadstica

Ubicacin y caractersticas geogrcas

Clasicacin climtica de la cuenca


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3.3 Resultados 28

3.3.1 Tendencia lineal de la precipitacin 283.3.2 Tendencia lineal de la temperatura 30

3.3.3 ndices de extremos climticos 343.3.3.1 ndices de extremos climticos de la precipitacin 343.3.4 Anlisis de sequas 36

3.3.4.1 Distribucin temporal de la sequa 373.3.4.2 Teleconexiones de la sequa 39

CAPTULO 4ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA CUENCADEL RO SANTA PARA EL AO 2030 43

4.1 Downscaling o regionalizacin dinmica 44

4.1.1 Datos preliminares 444.1.2 Simulacin regional 444.1.3 Variables analizadas 464.1.4 Escenarios proyectados al 2020 y 2030 46

4.1.4.1 Temperatura mxima 474.1.4.2 Temperatura mnima 484.1.4.3 Precipitacin 494.1.4.4 Estimacin de eventos extremos 50

4.2 Downscaling o regionalizacin estadstica 51

4.2.1 Datos preliminares y metodologa 514.2.2 Resultados 52

CAPTULO 5CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 55

5.1 Sobre las tendencias del clima actual 56

5.2 Sobre las proyecciones del clima al 2030 57

BIBLIOGRAFA 59

APNDICE 1RED HIDROMETEOROLGICA, MAPAS DE RELIEVE YCLASIFICACIN CLIMTICA 61

APNDICE 2MAPAS DE PROMEDIOS MULTIANUALES, EVENTOS EXTREMOSY TENDENCIAS ACTUALES 65

APNDICE 3MAPAS DE ESCENARIOS CLIMTICOS A LOS AOS 2020 y 2030 70

APNDICE 4CONCEPTOS Y TRMINOS BSICOS 135


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0

Segn el Cuarto Informe de Evaluacin del IPCC1

muestran una reduccin progresiva desde 1980, siendo los ltimos diez aos el periodo en donde estas

reducciones han sido ms intensas. Es un hecho que existe un proceso de reduccin de nieve en la

mayora de los glaciares montaosos, siendo los glaciares tropicales los ms vulnerables, por su poco

montaa del Hemisferio Sur no permite establecer mayores conclusiones a diferencia del Hemisferio

Norte en donde s ha sido posible calcular la extensin de la cubierta de hielo, as como la del suelo

congelado desde mediados del siglo pasado.

de agua almacenada en los glaciares y en la cubierta de nieve, continuara disminuyendo en el transcur-

so del presente Siglo, dejando en situacin crtica a las regiones que se abastecen del agua de deshielo,

como es el caso del Per en donde existen aproximadamente 10 cuencas glaciares importantes quesurten de agua a centros poblados como Lima, Huarz, Cusco, entre otros.

Una de las cuencas glaciares de gran importancia en el pas es la cuenca del ro Santa. Dicha cuenca

del Per por encima de los 6 000 msnm, lo que le permite contar con una diversidad de ecosistemas a

lo largo de sus ms de 14 900 Km2. Los glaciares de esta cuenca han provisto de agua para diferentes

propsitos desde tiempos preincaicos principalmente en las pocas de estiaje cuando las lluvias son

escasas o nulas en las regiones altoandinas. Sin embargo, este esquema natural se ha visto amenazado

por el incontenible retroceso glaciar de los ltimos 30 aos, segn mediciones directas y estimaciones

de la variacin de la masa glaciar. Una iniciativa conjunta entre el SENAMHI y el IRD2, sobre escenarios

climticos futuros y la disponibilidad hdrica en la cuenca del Ro Santa, enmarcada en el Programa de

Fortalecimiento de Capacidades Nacionales para Manejar el Impacto del Cambio Climtico y la Conta-minacin del Aire - PROCLIM (2005), permiti establecer que hasta los siguientes 25 o 40 aos las cuen-

cas glaciares incrementarn su caudal hasta un mximo hacia el ao 2050 y luego iran disminuyendo

gradualmente hasta un nivel en el cual slo dependern del aporte de las lluvias estacionales, ya que

los glaciares habran desaparecido. Bajo este escenario crtico es necesario iniciar desde ya, medidas de

adaptacin que impliquen asegurar el abastecimiento del agua necesaria para la vida y desarrollo de las

poblaciones afectadas.

Como parte del Proyecto: Segunda Comunicacin Nacional del Per a la CMNUCC; Sub-Proyecto: Ge-

neracin de Escenarios Climticos Nacionales y en Cuencas de los ros Santa y Mayo, implementada por

el SENAMHI, se realizaron dos estudios tomando como base la informacin histrica observada, con

ndices de extremos climticos, y 2. Analizar las sequas como extremo climtico, enfatizando el carcterde la dinmica climtica de cada evento. Estos estudios se basan en datos histricos observados a nivel

de todo el Per en el periodo 1965 2006, y los resultados correspondientes a la cuenca del ro Santa

han sido incorporados en el presente documento, los mismos que adems de tener una slida base

cuenca. Es importante remarcar que el anlisis de indicadores de cambio climtico permitir establecer

mejores anlisis respecto a los eventos extremos en la regin, lluvias intensas, heladas, sequas, etc. que

pueden ser evaluadas mediante estas aproximaciones.

Para el anlisis de vulnerabilidades futuras en la cuenca, en este estudio se presentan los escenarios

climticos futuros proyectados para el ao 2030, a nivel de clima medio y de los extremos climticos

trmicos y pluviomtricos (indicadores de eventos climticos extremos), basados en los resultados de

1 Panel Intergubernamental de Cambio Climtico.

2 Instituto de Investigacin para el Desarrollo de Francia.

INTRODUCCIN

Segn el Cuarto Inorme de Evaluacin del IPCC1

(2007), las supercies de hielo y nieve en el mundo

eciente proceso de recarga. Lamentablemente, la escasa inormacin existente en las regiones de alta

Una conclusin del Grupo de Trabajo del IPCC, indica, con un alto nivel de conanza, que las reservas

pertenece a la vertiente del Pacco, y se extiende desde el nivel del mar hasta las cumbres ms altas

las siguientes naloidades: 1. Detectar los cambios climticos, caracterizando las tendencias climticas e

cientca, van a permitir establecer algunos parmetros bsicos del impacto del cambio climtico en la


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INTRODUCCIN


11

la regionalizacin dinmica y estadstica, tcnicas que permitieron determinar las reas que estaran enprocesos ms acelerados de cambios respecto al clima actual y que implicaran mayores impactos en lasactividades socioeconmicas de la regin.

La elaboracin de escenarios regionales considera, asimismo, un aspecto de incertidumbre tanto porel concomiendo limitado de la variabilidad climtica derivado de la escasa informacin disponible, ascomo por los procesos seguidos para generar informacin a nivel regional, las cuales van incorporandoerrores a los propios de los mtodos de ajuste e interpolacin. Por ello se estn considerando los niveles

de los escenarios planteados que estn en funcin de las polticas que adopte la humanidad de ahoraen adelante.

Finalmente, este documento permitir orientar polticas adecuadas y coherentes de adaptacin frente alcambio climtico en el mbito regional y local.

1.1 Objetivos

Los objetivos del presente estudio se resumen de la siguiente manera:

Determinar las tendencias climticas actuales en la cuenca del ro Santa, en base a los datos?observados.

Estimar las proyecciones climticas nacionales al ao 2030, en base a los escenarios climticos?globales, haciendo uso de tcnicas de downscaling dinmico y estadstico, para el escenario deemisin A2 (altas emisiones).

Determinar indicadores extremos de lluvia y temperatura, observados y simulados al ao 2030?(sequa, nmero de das secos o hmedos consecutivos, heladas, olas de calor y fro, etc.)

1.2 Marco terico

El clima es la descripcin en trminos de valores medios y de variabilidad de la temperatura, humedad,precipitacin, viento, etc., de una localidad o regin, en un periodo relativamente largo de tiempo, como 30aos, segn la Organizacin Mundial de Meteorologa. Asimismo, el clima es el resultado de una complejainteraccin entre las cinco componentes del sistema climtico: la atmsfera, la biosfera, la hidrosfera, la

en diferentes escalas de tiempo, desde aos, como los eventos El Nio/La Nia, hasta miles y millones deaos, como las eras glaciares, solo interrumpida eventualmente por causas naturales, como las erupcionesvolcnicas y las variaciones en las emisiones solares, o por la actividad humana.

climtico a la variacin del clima atribuido directa o indirectamente a la actividad humana, pues en las

global o cambio climtico y el aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), provocadoprincipalmente por las sociedades industrializadas como consecuencia del uso de combustibles fsiles.Este Captulo brinda al lector algunos alcances sobre las tendencias actuales y futuras del clima global,basados en el Cuarto Informe de Evaluacin del IPCC (2007).

1.2.1. Situacin actual del cambio climtico a nivel Global

En el 2007, el IPCC concluye que es muy probable (mayor de 90% de probabilidad) que los incrementosde gases de efecto invernadero por la accin del hombre hayan causado la mayora de incrementos

observados en el promedio mundial de las temperaturas desde mediados del siglo XX, y que esextremadamente improbable que haya sido causado solamente por la variabilidad climtica sin

I I

de conanza indicados en los anlisis histricos, as como el espectro de probabilidades de ocurrencia

criosera y la supercie terrestre, las cuales mantienen una dinmica propia que va generando variaciones

La Convencin Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climtico (CMNUCC) dene como cambio

climtico a la variacin del clima atribuido directa o indirectamente a la actividad humana, pues en lasltimas dcadas la comunidad cientca ha encontrado evidencias de una relacin entre el calentamiento


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2

Concentraciones atmosfricas de GEI de larga duracin sobre los ltimos 2 000 aos. Las unidades

en ppm o ppb indican el nmero de molculas de GEI por milln o billn de molculas de aire,

respectivamente, en una muestra de atmsfera. Fuente: IPCC, 2007

2000

1800

1600

1400

1200

1000

800

600

200015001000

Aos

C

O2

(ppm),N

2O

(ppb)

500

250

300

350

400

Dixido de carbono (CO2)

Metano (CH4)

Oxido nitroso (N2O)

0

FIGURA 1

1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

14.6

14.4

14.2

14.0

13.8

13.6

13.4

13.2

Diferenciaen

(C)desde1981-1990

Temperaturamed

iaanual

mundialestimada(C)

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

-0.8

FIGURA 2 a

Temperatura media anual mundial (puntos negros) con ajustes lineales de informacin. El eje izquierdo muestra anomalasen las temperaturas promedio en el perodo de 1961 a 1990 y el eje derecho muestra el clculo de las temperaturasactuales, ambas expresadas en C. Las tendencias lineales se muestran durante los ltimos 25 aos (amarillo), 50 aos(anaranjado), 100 aos (morado) y 150 aos (rojo). (IPCC, 2007)

forzamientos. Se ha observado que la concentracin de dixido de carbono en el ao 2005 excede

el rango natural de los ltimos 650 000 aos, tal como se ha determinado en los testigos de hielo (ver

Figura 1). La quema de los combustibles fsiles y el cambio de uso de los suelos, son las principales

causas de este incremento de emisiones de gases de efecto invernadero

caliente la atmosfera.

Mayores y mejores observaciones y estudios han permitido estimar que en los ltimos 100 aos

(1906-2005), la temperatura global se ha incrementado en 0,74 C, y el ritmo de calentamiento se est

acelerando (ver Figura 2). Desde los inicios del registro de informacin (1850), se ha determinado que

causas de este incremento de emisiones de gases de eecto invernadero, causa que se intensique ycaliente la atmsera.


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INTRODUCCIN


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I I

los 15 aos ms clidos fueron registrados en los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995. Anlisis

durante al menos los ltimos 1 300 aos en el Hemisferio Norte. Sin embargo, es importante precisarque el ritmo de calentamiento no es uniforme en todo el planeta, por ejemplo, durante el siglo pasado,las temperaturas rticas aumentaron doblemente la tasa del ndice promedio global y Europa se hacalentado al menos 1 C en el ltimo siglo, a un ritmo ms rpido que el promedio global.

Segn las observaciones realizadas desde 1961, el calentamiento del aire y los ocanos est ocasionandoel continuo aumento de la temperatura del mar, constatndose que el ocano ha estado absorbiendoms del 80% del calentamiento adicional al sistema climtico. Esto contribuye, asimismo, al incrementodel nivel del mar (ver Figura 3), ya sea por la expansin del volumen del ocano, as como por elderretimiento del hielo de los polos, determinndose un incremento de 17 cm durante el siglo XX.

Anomalas del nivel de los mares, observados mediante satlites y datos directos.Fuente: IPCC 2007.

1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

Aos

Niveldelmar(mm)

100

50

0

-50

-100

-150

FIGURA 3

La aceleracin en los procesos de derretimiento de la cobertura de hielo, principalmente en el Polo

nieve a nivel mundial (ver Figura 4).

Cambios en la cubierta de nieve del Hemisferio Norte, en marzo-abril, basados en el ndice de la capa de nieve deuna estacin e informacin satelital

Aos

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

41

38

35

32

FIGURA 4

los 15 aos ms clidos ueron registrados en los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995. Anlisiscientcos posteriores han conrmado que la segunda mitad del siglo XX ha sido la ase ms clida

Norte y Groenlandia es signicativa, as como la reduccin de los glariares de montaa y la cobertura de


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4

Los eventos climticos extremos se han incrementado, y los patrones climticos estn cambiando:

olas de calor y otros excesos del tiempo, as como cambios en los patrones de circulacin atmosfrica,

trayectos de tormentas y precipitaciones pueden ser ahora explicados de manera retrospectiva por el

cambio climtico causado por actividades humanas.

1.2.2

modelos climticos que fueron considerados por el Grupo de Trabajo I del IPCC en su ltimo reporte

sobre las proyecciones futuras del clima, las cuales proyectan que durante el siglo XXI la temperatura

media de la Tierra aumentar entre 1,1 y 6,4 C (ver Figura 5). Las proyecciones climticas consideran los

escenarios de emisin IEEE1 del IPCC (2000), en los cuales existe un rango de posibles concentraciones

de CO2como respuesta a las acciones de la sociedad en relacin con su medio ambiente. En ese sentido,

existen escenarios desde los ms optimistas que consideran desde un alto en las emisiones mundiales,

hasta los ms pesimistas manteniendo las tendencias actuales.

Segn el IPCC, se proyecta como muy probable que en las tres prximas dcadas habr un calentamientoaproximado de 0,2 C si las emisiones de gases de efecto invernadero no se reducen. Las mejores

mundial, van desde los 1,8 C (para un rango de 1,1 a 2,9 C) para el escenario ms optimista (escenario

B1) hasta los 4 C (para un rango de 2,4 a 6,4 C) para el ms pesi mista (escenario A1F1). A diferencia

del anterior reporte del IPCC, la nueva evaluacin considera un nmero mayor de modelos climticos,

los cuales han desarrollado mejoras en sus procesos de estimacin del clima con mayor realismo y

complejidad, as como la nueva informacin sobre el sistema climtico.

1 Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones Ver resumen en: SENAMHI, 2005; http://www.ipcc.ch

FIGURA 5

Proyecciones de modelos de calentamiento global comparados con algunas observaciones hechas hasta el 2005 ymostradas como puntos negros; el resto de lneas corresponden a las proyecciones hasta el 2025.

1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025

Aos

Calentamientosuperficial()

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

Asimismo, se ha estimado que el aumento de la temperatura ser mucho mayor sobre las grandes

masas continentales del Hemisferio Norte, donde podra superar los 4 C; mientras que en las grandes

extensiones ocenicas del Hemisferio Sur, se espera un incremento de menos de 1 C. (ver Figura 6)

La Tierra seguir calentndose en el uturo. Esta armacin se basa en los resultados de dierentes

estimaciones utilizadas para calcular el promedio del calentamiento del aire en la supercie a nivel


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INTRODUCCIN


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I I

2020 - 2029 2090 - 2099

FIGURA 6

.)ojaba(2Ay)oidem(B1A,)abirra(1BlearapMCGOAoledomitlumoidemorpsenoicceyorPEscenarios1 SRES promediados sobre las dcadas del 2020 2029 y 2090 2099.Fuente: IPCC, 2007

Sobre el incremento en el nivel del mar, la mayora de los modelos proyectan un aumento en un rangode 18 a 37 cm para el escenario ms favorable y de 28 a 59 cm para el escenario ms desfavorable o

pesimista hasta el 2100, donde la expansin trmica por el calentamiento de los ocanos por s solacontribuye en un 70 al 75% (ver Figura 7). La incertidumbre de estas proyecciones es menor que las delTercer Informe del IPCC, debido a la mayor informacin sobre prdida de masa glaciar registrada que haayudado a mejorar la estimacin de la expansin trmica.

1 Ver en http://www.grida.no/climate/ipcc/emission/005.htm


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6

La disminucin de la cobertura de hielo sobre la regin rtica seguir durante el siglo XXI, as como

los glaciares de montaa y la cobertura de nieve. Mantos de hielo como el de Groenlandia seguirncontrayndose, contribuyendo tambin al aumento del nivel del mar. Los modelos actuales indican quela prdida de masa de hielo ser ms rpida que su recuperacin, por el calentamiento global proyectadoSin embargo, los modelos climticos actuales no pueden explicar la dinmica observada a nivel mundial

Segn el IPCC, es probable (66% de probabilidad) que los tifones y huracanes se incrementen enintensidad. Respecto a la precipitacin, es muy probable que incremente su intensidad en las altaslatitudes, mientras que es probable que disminuya en la mayora de regiones subtropicales.

los cambios climticos futuros, en particular, a escala continental y ms all de sta. Esta seguridad sederiva del hecho de que los modelos se basan en principios fsicos aceptados y tienen la capacidadde reproducir las caractersticas observadas del clima actual y de cambios climticos del pasado. La

(por ejemplo: la temperatura) que para otras (por ejemplo: las precipitaciones).

Existen tres razones que el IPCC indica para tener seguridad en el uso de modelos para las proyeccionesclimticas:

Una primera razn se deriva del hecho de que los principios fundamentales de estos modelosclimticos tienen en cuenta leyes fsicas: la conservacin de la masa, la energa y la fuerza.

Serie cronolgica del nivel del mar medio mundial (desviacin de la media de 1980 a 1999) en el pasado y su proyeccinfutura. No hay mediciones mundiales del nivel del mar antes de 1870. El sombreado gris muestra la incertidumbre encuanto a las tasas de variaciones del nivel del mar calculadas a largo plazo. La lnea roja es una reconstruccin del niveldel mar medio mundial a partir de mediciones de mareas, y el sombreado rojo denota el rango de variaciones a partirde la curva. La lnea verde muestra el nivel del mar medio mundial observado con altimetra satelital. El sombreado azulrepresenta el rango de las proyecciones de los modelos para el escenario A1B del IE-EE en el siglo XXI, en comparacincon la media de 1980-1999, y se ha calculado independientemente de las observaciones.

1800 1850

Estimaciones

del pasado

Registros instrumentales Proyecciones del futuro

1900 1950 2000 2050 2100

Aos

Variacindelniveldelmar(mm)

500

400

300

200

100

0

100

200

FIGURA 7

del ujo de hielo y hasta el momento no existe suciente consenso.

Existe conanza que los modelos climticos proporcionan estimaciones cuantitativas crebles sobre

conanza que se tiene en las estimaciones de los modelos es mayor para algunas variables climticas


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INTRODUCCIN


17

Una segunda razn se basa en la capacidad de estos modelos climticos para simular aspectos

importantes del clima actual. Los modelos han mostrado una capacidad importante y cada vez

mayor para representar muchas caractersticas fundamentales del clima promedio. Asimismo,

los modelos han sido utilizados para evaluar la implicancia del forzamiento de los GEI en el

calentamiento mundial observado durante los ltimos 50 aos. (ver Figura 8)

modelos climticos usando factores naturales y antropognicos. Se observa promedios desde 1906 hasta 2005, en quelas lneas celestes muestran resultados del modelo usando factores naturales, las rosadas usando factores naturales yantropognicos y la lnea negra gruesa correspondiente a las observaciones, por lo que se puede apreciar la efectividaddel modelo climtico. Fuente: IPCC, 2007.

FIGURA 8

Una tercera razn se deriva de la capacidad de estos modelos para reproducir caractersticas

de climas y cambios climticos del pasado. Se han utilizado modelos para simular climas de la

antigedad, tales como a mediados del perodo holoceno clido de hace 6 000 aos o el ltimo

mximo glaciar de hace 21 000 aos.

mayores a escalas ms pequeas, an persisten importantes problemas a gran escala. Por ejemplo,

Oscilacin Madden - Julian. La razn fundamental para la mayora de estos errores es que varios procesos

importantes a pequea escala no pueden representarse de manera explcita en los modelos.

1.2.4 Tratamiento de las incertidumbres

brindaban en los reportes de evaluacin sobre cambio climtico.

Comparacin continental de cambios observados en la temperatura supercial con resultados simulados mediante

No obstante, los modelos an muestran errores signicativos. Aunque, por lo general, stos son

todava existen deciencias para la simulacin de la precipitacin tropical, El Nio/Oscilacin del Sur y la

El tratamiento de las incertidumbres ue tratado por el IPCC de orma transparente a n de distinguir losniveles de conanza del conocimiento cientco y las probabilidades de resultados especcos que se

brindaban en los reportes de evaluacin sobre cambio climtico.


20/142


8

Al menos 9 de 10 probabilidades





Terminologa de probabilidad Probabilidad de resultado

Prcticamente cierto > 99% de probabilidad

Sumamente probable > 95% de probabilidad

Muy probable > 90% de probabilidad

Probable > 66% de probabilidad

Mas probable que improbable > 50% de probabilidad

Tan probable como improbable De 33 a 66% de probabilidad

Improbable < 33% de probabilidad

Muy improbable < 10% de probabilidad

Sumamente improbable < 5% de probabilidad

Excepcionalmente improbable < 1% de probabilidad

pueda calcular de manera probabilstica, son:

Existen dos tipos primarios de incertidumbre de valor y de estructura. La incertidumbre de valor surge al nopoder interpretar en su totalidad valores o resultados especcos y se calcula por metodologas estadsticas,expresndose probabilsticamente. La incertidumbre de estructura surge al no poder interpretar todos losprocesos que regulan los valores o resultados y se dene a travs del criterio de conanza del colectivo deautores sobre la exactitud de un resultado.

El IPCC proporcion una gua de incertidumbres que discierne entre niveles de conanza del conocimientocientco y las robabilidades de resultados especcos. As, los autores pueden expresar con certeza queuna situacin es muy poco probable (por ejemplo, tirar los dados dos veces y sacar seis las dos veces), oque es tan probable como improbable (por ejemplo, tirar una moneda y que salga cara). La conanza y laprobabilidad son conceptos dierentes, pero, a veces, van unidos en la prctica.

Los trminos utilizados para denir los niveles de conanza se basan en los descritos en la gua deincertidumbres, es decir:

Los trminos universales utilizados para denir la probabilidad de un resultado, siempre que este se puedacalcular de manera probabilstica, son;


21/142

Segn el Cuarto Inorme de Evaluacin del IPCC1 (2007), las supercies de hielo y nieve en el mundo,muestran una reduccin progresiva desde 1980, siendo los ltimos diez aos el periodo en donde estasreducciones han sido ms intensas. Es un hecho que existe un proceso de reduccin de nieve en la


22/142

2.1

La cuenca del ro Santa est ubicada en la sierra norte del Per y es la ms extensa de la vertiente2 y tiene un rea de

recepcin de 11 910 Km2 hasta la estacin hidrolgica Puente Carretera, localizada en la parte

ms baja de la cuenca (Pouyaud B., Yerren J., Zapata M. et al, 2005). El ro Santa se desplaza en

direccin sur norte entre dos cordilleras, la Cordillera Negra al oeste y la Cordillera Blanca al

este, siendo esta ltima en donde se ubica el mayor nmero de glaciares.

latitud sur y los 7838 y 7712 de longitud oeste. Altitudinalmente la cuenca se extiende desde

el nivel del mar hasta los 6 768 msnm (altitud del nevado Huascarn).

Polticamente, la cuenca se localiza parcialmente en los departamentos de Ancash y La Libertad;

y est comprendida total o parcialmente en las provincias: Bolognesi, Recuay, Huaraz, Carhuaz,

Yungay, Huaylas, Corongo, Pallasca y Santa (en el departamento de Ancash), y las provincias de

Santiago de Chuco y Huamachuco (en el departamento de La Libertad).

2.2 Contexto socioeconmico de la cuenca

A travs del paso de la cuenca se realizan importantes actividades econmicas que lo

constituyen principalmente la generacin de energa hidroelctrica y la produccin minera. En

el primer caso, la existencia de una cada de agua en una estrecha garganta de 2 000 metros de

altitud en el Can del Pato, posibilita la generacin de energa elctrica a travs de la Central

y a la industria siderrgica. En el segundo caso, la produccin minera que se desarrolla a partir

de pequeas y medianas minas que explotan oro, zinc, hierro, carbn, cobre y plomo, extraen

y procesan desde decenas a cientos de toneladas por da. Asimismo, la actividad extractiva en

minas es la iniciadora de procesos contaminantes a todo lo largo de la cuenca.

Respecto a la actividad agrcola, se cultiva bajo riego un total de 47 807 hectreas que utilizan

un volumen medio anual de agua de 617.15 millares de m3

ubicadas en el valle costero utilizan 338.98 millones de m 3 y 41 291 hectreas localizadas a lo

largo del denominado Callejn de Huaylas emplean 278.17 millones de m3 (MINEM 2, 1998).

La poblacin que habita en la cuenca baja o valle es tpicamente urbana y est ubicada en lasciudades de Chimbote, Santa, Casma y Huarmey. En estas zonas, como en todas las grandes

ciudades de la costa, el crecimiento de la poblacin ha sido mayor que la tasa de crecimiento

vegetativo, originado principalmente por las corrientes migratorias del campo a la ciudad. En la

y la cuenca alta o cuenca hmeda, de poblacin mayormente rural, donde las ciudades ms

importantes son: Ctac, Ticapampa, Recuay, Huaraz, Jangas, Taric, Yungar, Pariahuanca, Anta,

Carhuaz, Mancos, Yungay, Caraz, Huallanca, Chuquicara, Corongo, Pallasca, Cabana, Conchucos,

etc. (MINEM, 1998).

2.3 Recursos hdricos y retroceso glaciar

El ro Santa tiene su origen en las lagunas Aguashcocha y Conococha, ubicadas en el extremo

sureste del Callejn de Huaylas. Su extensin aproximada es de 316 Km desde su naciente

LA CUENCA DEL RO SANTA


0

Geogrcamente, sus puntos extremos se hallan comprendidos entre los 1008 y 804 de

hidrogrca del ocano Pacco. Su supercie total es de 12 005.50 Km2 y tiene un rea de

Hidroelctrica del Can del Pato, la cual benecia a todos los pueblos prximos a la cuenca

de esta supercie, 6 516 hectreas

cuenca, geogrcamente se pueden distinguir las reas denidas en la cuenca baja o de valle


23/142



21

hasta su desembocadura, presentando una pendiente promedio de 1.4%, la que se hace mspronunciada en el sector comprendido entre las desembocaduras de las quebradas Cedro yQuitaracsa, denominado Can del Pato, en donde alcanza una pendiente del 4%. Desde sus

encajonado por las cordilleras Blanca y Negra. Por estudios realizados por el MINEM, se conoce2, y el 83% de esta rea corresponde a

la cuenca hmeda (12 412 Km2), es decir, el rea de la cuenca que se encuentra por sobre los 2

El caudal del ro Santa depende de las precipitaciones que ocurren en su cuenca alta y ademsdel aporte de 23 ros que provienen de los deshielos de 457 glaciares ubicados en la CordilleraBlanca, los que contribuyen a mantener una considerable descarga, an en poca de estiaje,lo cual hace del ro Santa uno de los ms regulares de la Costa peruana (MINEM, 1998). Cuatrocentrales hidroelctricas estn situadas a lo largo del ro entre la Cordillera Blanca y la franjacostera (Mark, 2007).

Uno de los impactos ms dramticos del calentamiento global es el retroceso acelerado de los

de recarga. Segn el Instituto Andino de Glaciologa y Geo-Ambiente en la Cordillera Blanca, elrea total de glaciares inventariada es de 724 Km2, que almacenan un volumen estimado de 22600 MMC de agua, pero debido a procesos de ablacin (accin erosiva del hielo) en los ltimos50 aos se habran reducido en 22%, de acuerdo al inventario de 1997 ejecutado por imgenesde satlite.

Si consideramos que la recarga de un glaciar depende de las precipitaciones y las temperaturas,y entendiendo que el impacto del calentamiento global est asociado a los cambios de lascondiciones climticas expresada en una mayor variabilidad climtica, nos planteamos comoprevisible que uno de los mayores riesgos que enfrentaran las cuencas andinas del Per,en el mediano y largo plazo, tiene que ver con la inminente reduccin de la disponibilidad

hdrica en todas sus dimensiones (agua para consumo humano, agua para riego, agua para

sociales (Avalos, 2008). Segn el MINEM (2008), cerca del 60% de la energa elctrica del Perproviene de centrales hidroelctricas, en consecuencia la vulnerabilidad del sector energticofrente al cambio climtico es an preocupante.

Segn estudios realizados por Pouyaud et al. (2003), las cuencas con glaciares grandes como

de escurrimiento, a partir de la segunda mitad de los aos 70, siendo esta la prueba contundentedel rpido retroceso de los glaciares de la Cordillera Blanca. La velocidad de retroceso del glaciarYanamarey se ha incrementado de 5 m/ao, observado entre 1948 y 1977, a 20 m/ao entre1977 y 2003, es decir, cuatro veces ms (Mark et al., 2005).

2.4

que condicionan de modo preponderante el clima, como la latitud, la altitud, la Cordillera

de veinte aos (1965-1984), a partir de la cual se formularon los ndices climticos de acuerdo

hmedo, pero a la vez seco en invierno, y tambin en centros poblados como Julcn y Pacchade las provincias de Huaylas y Carhuaz, presenta este tipo de clima. La Cordillera Blanca, la

L L

nacientes, en gran parte del recorrido se verica un valle de origen tectnico, encontrndose

que la supercie de la cuenca colectora es de 14 954 Km 2, y el 83% de esta rea corresponde a lacuenca hmeda (12 412 Km2), es decir, el rea de la cuenca que se encuentra por sobre los 2 000msnm, y que constituye el rea de escurrimiento supercial.

glaciares, y particularmente de los glaciares tropicales andinos por su poca eciente capacidad

uso industrial y generacin de energa), congurndose un probable escenario de conictos

Parn, Llanganuco, Chancos, Los Cedros, Quillcay y Colcas, han presentado un marcado dcit

La clasicacin climtica de la cuenca (Mapa 03 del Apndice 1), se basa en el mapa de clasicacinclimtica del Per (SENAMHI, 1988), el cual ha sido elaborado considerando actores quecondicionan de modo preponderante el clima, como la latitud, la altitud, la Cordillera de los Andes,la Corriente Costera Peruana (de aguas ras), el Anticicln del Pacco Sur y la continentalidad.La inormacin base de esta clasicacin se sustenta en datos meteorolgicos de veinte aos(1965-1984), a partir de la cual se ormularon los ndices climticos de acuerdo con el Sistema deClasicacin de Climas de Werren Thormthwalte.En ambos ancos de la cuenca, por encima de los 3 500 msnm, predomina un clima ro,


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2

Santa y sobre este sector predomina el clima de nieve perpetua de muy alta montaa, a partir

de los 4 800 msnm. La Cordillera Blanca al este y la Cordillera Negra al oeste, encajonan un valle

interandino, conocido tambin como Callejn de Huaylas o valle del ro Santa; entre los 1 800

m a 2 800 m de altitud, donde se asientan ciudades importantes como Yungay, Caraz, Carhuaz

y Huaraz y predomina el clima seco en otoo, invierno y primavera, templado y hmedo en

verano.

Entre los 3 000 m y 3 500 m de altitud predominan condiciones de sequedad en gran parte del

ao, con lluvias de menor frecuencia en comparacin al valle y condiciones trmicas semifras.

es decir resultantes de la condensacin del vapor de agua de la masa de aire que al elevarse van

descargando gran parte de esta humedad, especialmente en los valles interandinos. Bajo estas

condiciones climticas se emplazan ciudades importantes como Recuay, Corongo, Cabana y

Santiago de Chuco.

En tanto, el sector este de la cuenca, entre los 0 900 msnm, en el sector ms bajo de la cuenca,

presenta un clima rido y semiclido, predominando una agricultura intensiva bajo riego. Laciudad ms importante que se desarrolla en esta parte de la cuenca es Chimbote, cuya principal

actividad econmica es la pesca. Entre los 1 000 1 800 m de altitud, las condiciones climticas

son similares, excepto por la presencia de humedad y algunas lluvias espordicas en verano,

ms la agricultura es de subsistencia.

2.5 Caractersticas climticas de la cuenca

La temperatura mxima anual en la cuenca presenta variaciones entre 18 C a 24 C. En la zona

del valle (Anta y Yungay), se presentan temperaturas mximas superior a los 24 C, lo mismo que

en las partes bajas de la cuenca. En tanto, en las zonas de Salpo y Chavn ubicadas en el sur dela cuenca y en el norte cerca a Quiruvilca, las temperaturas mximas presentan valores menores

a 18 C. (ver Mapa 01 del apndice 2).

La temperatura mnima promedio multianual presenta variaciones entre los 14 - 16 C en la

parte baja de la cuenca, adyacente al mar (provincia de Santa). En la parte media, en el valle,

la temperatura mnima anual oscila entre 4 14 C, y en las partes ubicadas por encima de los

4 000 msnm, correspondiente a las nacientes del ro Santa (sector sur) y las reas glaciares, la

temperatura mnima es menor a 4 C (ver Mapa 02 del apndice 2).

La precipitacin total multianual presenta valores desde 5 mm ao -1 (en la costa, al oeste y

parte baja de la cuenca), hasta 1 400 mm ao-1 (al norte y parte alta de la cuenca del ro Santa).

La precipitacin aumenta de oeste a este, acumulando ms de 500 mm ao-1 en lugares porencima de los 2 500 msnm. Las precipitaciones ms intensas se presentan en la zona fronteriza

del norte y por encima de los 3 500 msnm. La precipitacin acumula menos de 400 mm al ao

al oeste de la parte sur de la cuenca; mientras, al este de la misma zona (por Milpo) se presentan

acumulados entre 1 000 y 1 200 mm ao -1 (ver Mapa 03 del apndice 2).

2.6 Variacin temporal y espacial de las temperaturas extremas y precipitacin durante las

fases del ENOS

para el clima a nivel mundial, a travs de la alteracin de los patrones globales de la presinatmosfrica, circulacin atmosfrica, precipitaciones y temperaturas. El ENOS tiene una fuerte y

cadena montaosa ms alta en los trpicos, se ubica en el anco oriental de la cuenca del ro

En estos sectores, las precipitaciones ocurren en verano y son undamentalmente orogrcas,

Daz P.A. (SENAMHI, 2007) maniesta que El Nio-Oscilacin Sur (ENOS) es una perturbacindel sistema Ocano-Atmsera en el Pacco Ecuatorial con importantes consecuencias


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23

2007), por medio de las teleconexiones, que son los cambios de la circulacin atmosfrica

presenta dos fases, una fase clida o positiva (El Nio), la cual se presenta con intervalos de 4-5 aos, y la fase fra o negativa (La Nia), as como periodos de transicin caracterizados portemperaturas de agua de mar cercanos a su media climtica. La transicin de El Nio a La Niatiende a ser rpida, mientras de La Nia a El Nio tiende a ser ms gradual. Ambas transiciones

medias latitudes, sistemas de bajas y altas presiones, tormentas tropicales, etc.) segn Kousky yHiggins (2007).

Las variaciones de clima que el Per exhibe de un ao a otro, conocido como variabilidadinteranual, estn en gran medida determinadas por la presencia del ENOS, y los eventosextremos asociados a este causan grandes prdidas econmicas por sus impactos, ya sea enforma directa o indirecta. En los siguientes prrafos se describen los principales impactos delENOS en los regmenes trmicos y pluviomtricos de la cuenca del ro Santa, para lo cual sehan analizado los eventos clidos El Nio 1982/83 y el Nio 1997/98, ambos considerados los

eventos ms intensos del siglo pasado; y un evento fro La Nia 1988/89, considerada uno delos ms intensos de la fase negativa del ENOS.

2.6.1 El Nio 1982/83

ms a los valores climticos o promedios multianuales, ocasionados por efecto directo de lasaguas clidas frente a la costa norte y central del Per. Los valores ms bajos se ubican al este yen zonas de mayor altitud, estn por debajo de los 18 C (ver Mapa 04 del apndice 2).

Los valores ms altos de la temperatura mnima se presentan en la parte baja de la cuenca

multianual o valor climtico. Contrariamente, en las partes altas de la cuenca (hacia el este)las temperaturas mnimas presentaron valores inferiores a los 2 C, que comparado con lastemperaturas mnimas multianuales representan 2 C menos a los valores promedios climticos.En conclusin, la parte baja de la cuenca fue ms clida que lo normal y la parte alta ms fra delo normal (ver Mapa 05 del apndice 2).

La precipitacin acumulada durante el perodo lluvioso setiembre abril, es similar al totalmultianual, es decir, aumenta en intensidad de oeste a este, con la diferencia que en la cuenca baja

en el extremo norte de la cuenca, la lluvia acumul 1 800 mm, aproximadamente 30% ms que lo

aproximadamente 10% menos de lo normal (ver Mapa 06 del apndice 2).

2.6.2 La Nia 1988/89

La temperatura mxima vari entre 18 C y 24 C en toda la cuenca, resaltando que en la cuencabaja la temperatura mxima experiment una disminucin de 2 C en la parte ms alejada dela costa, mientras que en la parte ms costera los valores estuvieron dentro de los promediosmultianuales (24 C). (ver Mapa 07 del apndice 2).

La temperatura mnima en la cuenca baja present valores menores a 15 C; siendo, ligeramenteinferior a los valores normales. En tanto, en la parte alta y al este de la cuenca, la temperatura

mnima registr valores por debajo de 2 C, que comparados con los valores climticos fueronmenores (ver Mapa 08 del apndice 2).

L L

directa inuencia sobre gran parte de Sudamrica tropical y subtropical (Garreaud y Aceituno,

global inducida por anomalas ocano-atmosricas del Pacco Ecuatorial. El ciclo del ENOS

son inuenciadas por la variabilidad intraestacional (Oscilacin Madden-Julian, bloqueos de

La temperatura mxima ue superior a 26 C en gran parte de la cuenca baja, signicando 3 C

con valores superiores a 20 C, signicando aproximadamente 5 C por encima del promedio

(hasta los 1 000 msnm) se registraron precipitaciones signicativas de hasta 200 mm. Asimismo,

normal, mientras que en el sur y en el valle, llovi menos de 200 mm, lo que signica que precipit


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4

Las mayores precipitaciones durante el periodo setiembre 1988 abril 1989, se presentaron

en el extremo norte de la cuenca con valores mayores a 1 600 mm, superando a los totales

multianuales aproximadamente en 12%. Contrariamente, escasas precipitaciones se presentaron

en el extremo sureste de la cuenca, con acumulados prximo a 300 mm, cuando en condiciones

normales se acumula en promedio 1 000 mm, es decir, durante el periodo lluvioso 1988/89, en

ese sector de la cuenca slo llovi el 30% de lo que debera llover (ver Mapa 09 del apndice

2).

2.6.3 El Nio 1997/98

cuenca baja, donde las temperaturas mximas superaron los 28 C (4 C ms de lo habitual). En

el valle, las temperaturas mximas experimentaron incrementos importantes; en Yungay, por

ejemplo, la temperatura mxima fue de 26,5 C, casi 2 C ms de lo normal. Contrariamente,

temperaturas mximas ligeramente ms bajas de lo normal se presentaron al este de la cuenca,

en las proximidades de Huaripampa (ver Mapa 10 del apndice 2).

La temperatura mnima present valores ms altos en la cuenca baja del orden de 18C a 20 C,

representando 3 C a 4 C sobre los valores promedios multianuales o climticos. Sin embargo,

por encima de los 3 500 msnm hizo ms fro que en condiciones normales (ver Mapa 11 del

apndice 2).

A diferencia del evento El Nio 1982/83, la precipitacin acumulada del perodo lluvioso

setiembre abril 1997/98 fue mayor a los totales multianuales en toda la cuenca, mantenindose

el incremento de las precipitaciones de oeste a este y de menor a mayor altitud. En Sihuas, ubicada

en el lmite este de la cuenca, se acumul 2 300 mm (el total multianual es 940 mm), es decir, 150%

ms de lo habitual; en el extremo suroeste, las precipitaciones acumuladas fueron ms de 900 mm

(400 a 500 mm en aos normales), es decir, 100% por encima de lo normal. En tanto, en el extremosureste, donde llovi solo el 30% durante El Nio 82/83, esta vez llovi 20% ms de lo habitual. En

el extremo norte, la lluvia acumulada fue superior a 1 800 mm en el perodo setiembre abril (total

La temperatura mxima ue superior a los valores climticos, siendo ms signicativo en la

multianual ucta entre 1 400 y 1 500 mm) (ver Mapa 12 del Apndice 2).


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mayora de los glaciares montaosos, siendo los glaciares tropicales los ms vulnerables, por su pocoeciente proceso de recarga. Lamentablemente, la escasa inormacin existente en las regiones de altamontaa del Hemiserio Sur no permite establecer mayores conclusiones a dierencia del HemiserioNorte en donde s ha sido posible calcular la extensin de la cubierta de hielo, as como la del suelocongelado desde mediados del siglo pasado.


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6

En el presente Captulo, se analiza y discute con detalle los resultados presentados en el documento

Escenarios Climticos en el Per para el ao 2030 (SENAMHI, 2008), pero a un nivel regional. En ese sen-

tido, este Captulo se constituye en la base de la variabilidad del clima y de extremos climticos actualesen la cuenca del ro Santa.

Se sigue la secuencia de presentar los datos y la metodologa utilizada en forma resumida, porque sta

fue detallada en su mayor parte en el Documento Nacional.

1.1

Los datos utilizados en este estudio, incluyen referencias totales diarias y mensuales de precipitacin,

as como temperaturas extremas diarias y medias mensuales, mximas y mnimas de la cuenca, para

el periodo 1965 a 2006 (42 aos). Estos datos siguieron los procedimientos de control de calidad diaria

que se detallan en el Documento Nacional, tratando de determinar los posibles errores a partir de los

de datos faltantes.

Se seleccionaron 4 (2) estaciones con datos de precipitacin diaria (temperaturas extremas diarias) de

la cuenca del ro Santa, que son descritas y representadas en la Figura 9. Dos estaciones, Quiruvilca y

Chiquin, estn ubicadas fuera de los lmites de la cuenca, exactamente en las zonas adyacentes de los

extremos norte y sur, y fueron consideradas para realizar los anlisis ms adecuados y amplios sobre

esta cuenca. Tambin se resalta que las dos series de temperaturas extremas restringen los anlisis al

extremo sur de la cuenca, adems que no cumplen con las restricciones impuestas (mximo 15% de

datos faltantes) para ser utilizadas. Pero ante la inexistencia de informacin adecuada se utiliz estas

estaciones, como alternativa para tener alguna idea de la variabilidad de las temperaturas dentro de la

cuenca, no obstante esta exigencia no posibilit el anlisis de extremos climticos de temperatura, por

lo que este diagnstico se restringe solo a la variable precipitacin.

TENDENCIAS CLIMTICAS

EN LA CUENCA DEL RO SANTA

3.1 Datos

anlisis de continuidad temporal y grcos. Es de resaltar que se incluyeron las estaciones hasta con 15%


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27

Distribucin de las estaciones base con

informacin diaria y climtica de precipitaciny temperaturas Mxima y Mnima para elperodo 1965-2006 (42 aos) en la cuenca delRo Santa.

30

30

30 3078W 77W

9S

8S

10S

FIGURA 9

N Nombre Latitud Longitud Altitud

1 Quiruvilca 0800 7818 3950

2 Mollepata 0811 7758 2726

3 Recuay 0943 7727 3324

4 Chiquian 1009 7709 3350

Las mismas estaciones, con datos diarios de precipitacin, son utilizadas en los anlisis que requieren los

totales mensuales, pero no con datos de temperaturas extremas, los cuales son utilizados sin completar

las series ante la posibilidad de adicionar alguna informacin tendenciosa.

1.2

Se describen, en forma resumida, la mayora de los mtodos utilizados en el presente trabajo, porque

estos fueron descritos con ms detalles en el Documento Nacional (SENAMHI, 2008). La excepcin se

hace a la metodologa utilizada en el clculo de proyeccin de precipitacin de los escenarios climticos

futuros por medio del downscaling estadstico y por medio de la regionalizacin dinmica

3.2.1 Estimacin de la tendencia lineal

En el clculo de la magnitud de la tendencia lineal estimada de una serie temporal, que es la razn

de la variable por unidad de tiempo, se utiliz el mtodo desarrollado por Sen (1968) y extendido por

series temporales que se utilizan. Para homogenizar los resultados, debido a la alta variabilidad de la

.eiresaladotedsoidemorpsolanicarapmocne,sejatnecropnesaicnednetsalnaluclaces,nicatipicerp

Con relacin a las temperaturas, se calculan en base a 10 aos (dcada) por las pequeas magnitudesque estas muestran.

3.2 Metodologa

I LI I

Hisch et al. (1982), con la nalidad de minimizar el eecto de los valores discrepantes (outliers) de las


30/142


8

3.2.2

valores extremos, a cambio de utilizar los valores reales, pero su gran desventaja es que las series

necesitan cumplir con variables aleatorias, independientes e idnticamente distribuidas (iid). Por tanto, la

aplicacin de este test no es la ms adecuada en las series climatolgicas, como la precipitacin, debido

a la fuerte dependencia mensual o estacional, pero se puede utilizar en las series de totales o promedios

anuales, estacionales o en determinado mes, que pueden ser considerados como independientes.

3.2.3 Determinacin de los ndices de los extremos climticos

Los ndices de los extremos climticos son calculados para la precipitacin y temperaturas en base a

la metodologa descrita en Frisch et al. (2002) y utilizados en el Informe del IPCC AR4 (Trenberth et al.

Tabla 1: Indicadores de los extremos climticos

Indicador Nombre del Indicador Unidad

CDD Das secos Nmero mximo de das

consecutivos consecutivos con RR=1mm das

R10mm Nmero de das con Nmero de das en un

precipitacin intensa ao en que PRCP>=10mm das

R20mm Nmero de das con Nmero de das en un aoprecipitacin muy intensa en que PRCP>=20mm das

R95p Das muy hmedos Precipitacin total anual

en que RR>95 percentil mm

R99p Das extremadamente Precipitacin total anual

hmedos en que RR>99 percentil mm

RX1day Cantidad mxima de Mximo mensual de

precipitacin en un da precipitacin en 1 da mm

RX5day Cantidad mxima de Mximo mensual de precipi-

precipitacin en 5 das tacin en 5 das consecutivos mm

TX10 Das Fros Porcentaje anual en la cual la

temperatura mxima es TX< 10 th

percentil en relacin a la

climatologa de 1971-200 das

TX90p Das calientes Porcentaje anual en la cual

TX > 90 th percentil en relacin

a la climatologa das

TN10p Noches fras Porcentaje anual en la cual la

temperatura mnima es TN< 10 th

percentil en relacin a la

climatologa de 1971-200 das

TN90p Noches clidas Porcentaje anual en la cual

TN > 90 th percentil en relacin

a la climatologa das

En la determinacin de la signicancia estadstica, se utiliza el test no-paramtrico de Mann-Kendall(1975), cuya ventaja permite utilizar la magnitud relativa de los valores de la serie temporal, ltrando

2007) para denir variaciones de los extremos del clima del uturo. Cada uno de los ndices se encuentradenido en la Tabla 1.


31/142



29

3.2.4 ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI)

El ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI, por sus siglas en ingls), es la metodologa utilizada en

es un ndice que da un valor simple para medir la intensidad de la sequa, como una medida de su

sobre la disponibilidad de los recursos hdricos.

A partir de los registros de precipitacin mensual de 1965 a 2006 (42 aos) de las estaciones distribuidassobre la cuenca, estos fueron acumulados en forma trimestral y anual, y ajustados a un ordenamientode probabilidades Gama, condicin necesaria para la aplicacin de este SPI, para determinar los valoresmensuales, trimestrales y anuales. Posteriormente esta distribucin es transformada en normal estndar,para que la media sea cero y la desviacin estndar la unidad.

Los valores del SPI corresponden as a la estandarizacin de los totales de las precipitaciones gama-transformados, por lo cual un ndice igual a cero indica que no hubo desvos en los valores de laprecipitacin, relativo a la precipitacin promedio para el periodo analizado. Valores positivos del SPI

indican que la precipitacin es superior al promedio y valores negativos cuando la precipitacin esinferior al promedio. As, los periodos de sequa son caracterizados por los valores negativos del SPI(Tabla 2).

3.2.5 Teleconexiones de la sequa en la cuenca.

Estas fueron calculadas mediante las correlaciones entre los SPI mensuales de cada estacin de cadacuenca, con los ndices de los patrones de circulacin de gran escala de los fenmenos: a) El Nio/

-1,0C), b) ndice

Estas correlaciones se realizaron para determinar el efecto que tienen los mecanismos de gran escala enla generacin de lluvias en las cuencas y as por ende el de las sequas, asociar estos mecanismos con lascondiciones locales de cada cuenca en particular y conocer mejor su variabilidad.

3.2.6 Anlisis de la Transformada de Onditas

La Transformada de Onditas (TO) se utiliz para determinar las oscilaciones en varias escalas devariabilidad, interanual o mayores, caractersticas de las series temporales de los promedios mensualesde los SPI calculados para cada cuenca. Para este anlisis se utilizaron los datos promedios trimestrales(sequas agrometeorlgicas) de los SPI de todas las estaciones de la cuenca, por la mejor continuidad

temporal de estas series que la escala mensual, debido a la marcada estacionalidad de la precipitacinque produce valores nulos cuando hay persistencia de meses secos. Tambin, porque no hay ninguna

Fuente: McKee, 1993.

Tabla 2: ndice SPI y la severidad de das secos

SPI Severidad de la sequa Probabilidad

> 0 Hmeda 50%

-0.99 a 0 Ligera 34,1%

-1.49 a -1 Moderada 9,2%

-1.99 a -1.5 Severa 4,4%


32/142


0

3.3 Resultados

3.3.1 Tendencia lineal de la precipitacin

En la cuenca del ro Santa se muestra la tendencia lineal de la precipitacin total anual de las cuatro

estaciones consideradas. Con excepcin de la localidad de Quiruvilca, localizada al norte, ligeramente

inferiores a 30%. Entre estos valores se observa que en Recuay esta estimacin es ligeramente superior

que las otras dos estaciones, Mollepata y Chiquin; esta ltima localizada al sur, fuera del lmite de la

cuenca.

Tendencia linear de la precipitacin total anual en %, relativo al promedio

5%o menor del Teste Mann-Kendal estn indicados por contornos negros.

FIGURA 10

30

30

9S

8S

100

80

60

40

20

0

%

10S

30 3078W 77W

Precipitacin total Anual

La distribucin de las tendencias lineales de la precipitacin total estacional de la cuenca del ro Santa

(Figura 11a-d), muestra patrones similares en las estaciones de verano y otoo y, en las otras estaciones,

primavera e invierno estos patrones son opuestos dentro de la cuenca. Los mayores valores son

registrados en Quiruvilca entre la primavera y el otoo, con valores entre +90% - 100%. En el invierno

(Figura 11d) se observa un gradiente muy intenso de las tendencias, con valores mximos en la regin

norte y mnimo en el extremo sur, que es el valor mnimo observado durante las cuatro estaciones, con

valores entre -80% -70%.

Durante la primavera (SON), sin considerar las estaciones fuera de la cuenca, se observa un contraste

entre las tendencias de la regin norte, con valores ligeramente negativos, y la regin sur, con valores

positivos. Patrn que se vuelve a registrar durante el otoo (Figura 11c).

uera de los lmites de la cuenca, que muestra tendencia estadsticamente signicativa, con valores entre90% y 100%, en relacin al promedio multianual, las dems localidades maniestan tendencias positivas


33/142



31

I LI I

Figura 11. Tendencia linear de la precipitacin total estacional en %, relativo al promedio multianual estacional (1965-

al nivel de 5%o menor del Teste Mann-Kendal estn indicados por contornos negros.

FIGURA 11

30 30

30 30

9S 9S

8S 8S

% %

10S 10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

a) Precipitacin: Primavera (SON) b) Precipitacin: Verano (DEF)100 100

8080

60

60

40

40

20

20

0

0-20

30 30

30 30

9S 9S

8S 8S

% %

10S 10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

c) Precipitacin: Otoo (MAM) d) Precipitacin: Invierno (JJA)100 60

80

40

60

20

40

0

20

-20

0

-40

-60

-80

En el verano (Figura 11b), se observa un comportamiento opuesto al observado en la primavera, con ungradiente de las tendencias entre el norte y sur. Esta caracterstica se advierte tambin con ms nitidezdurante el invierno (JJA).

Estos patrones muestran caractersticas muy locales en la distribucin de la precipitacin de largo plazo,particularmente en las cuencas vecinas, donde se localizan Quiruvilca y Chiquin. Dentro de la cuenca

existe un claro comportamiento estacional opuesto, de las precipitaciones entre la regin norte y sur,

(DEF) y la ms seca (JJA).entre los meses de inicio de la estacin lluviosa (SON) y el n (MAM) con las estaciones ms lluviosas

2006). a) Primavera (SON), b) Verano (DEF), c) Otoo (MAM) y d) Invierno (JJA). Tendencias con signicancia estadstica


34/142


2

3.3.2 Tendencia lineal de la temperatura

Debido a la falta de datos de temperaturas extremas en esta cuenca, las tendencias lineales de las

temperaturas mximas y mnimas se analizan a travs de la distribucin temporal de todo el periodo de

las estaciones de Recuay y Chiquin. Una estacin est ubicada dentro de la cuenca y la otra, Chiquin,

se localiza en la cuenca adyacente.

media anual de las estaciones de Recuay y Chiquin, junto con el valor y mejor ajuste lineal de estas

tendencias. Se observa alta discontinuidad de la informacin histrica en ambas estaciones. En Recuay

mientras que en Chiquin la discontinuidad es constante.

Asimismo, se observa que en ambas localidades hay un incremento rpido de la temperatura, con

mayor (1,5 oC por dcada) porque el incremento es constante (monotnico) durante todo el perodo de

a partir de la dcada de 1980, no se presenta tendencia alguna.

Por otro lado, se observan evidencias del efecto de los eventos ENOS en la localidad de Recuay,

particularmente durante los eventos clidos de 1982/83 y 1991/92, no siendo as para la localidad de

Chiquin.

Los patrones de distribucin de las temperaturas mximas medias estacionales de la cuenca (Figura

13a-d) muestran similar comportamiento de tendencias con respecto a las medias anuales. Como se

resalt en los anlisis de las medias anuales, tambin las tendencias estacionales de Recuay presentan el

mismo problema de discontinuidad y un aparente salto durante los aos sin informacin.

El mayor valor de tendencias de Chiquin se registr en los meses de verano, con valores de +1,53 oC por

dcada y el de menor valor en primavera, con +1,38 oC por dcada. La variabilidad de largo plazo es la

caracterstica predominante en esta localidad, donde la variabilidad interanual est presente en algunos

aos, como en la primavera de la dcada de los ochenta.

.niuqihCyyauceRedsenoicatsesaled)6002-5691(launaaidemamixmarutarepmetaledlaropmetnicubirtsiD

Mejor ajuste de las tendencias lineales es indicado por lneas rojas.

FIGURA 12

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

24

22

20

18

16

14

C

T. Mxima: Anual

Recuay

Chiquin

Tal como est gracado, en la Figura 12 se muestra la distribucin temporal de la temperatura mxima

la discontinuidad se maniesta principalmente en la dcada de los setenta y alrededor del ao 2000

tendencias estadsticamente signicantes, pero es necesario resaltar que la distribucin de los datos atravs de los aos muestra caractersticas bien denidas y muy dierentes. Chiquin presenta una tendenciamayor (15 C por dcada) porque el incremento es constante (monotnico) durante todo el perodo de

estudio. En Recuay aparentemente existe una marcada tendencia lineal, porque est inuenciado portemperaturas muy bajas observadas en los nales de la dcada de 1960, pero si consideramos solamente


35/142



33

La distribucin de temperaturas mximas medias estacionales de Recuay presenta tendencias muydbiles, prcticamente nulas, despus de la dcada de los ochenta. La caracterstica que ms resalta es laalta variabilidad interanual, modulada por los eventos clidos del ENOS en todas las estaciones del ao,como es observada en los aos de 1982/83 y 1991/92.

I LI I

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

23

22

21

20

19

18

17

16

C

a) T. Mxima: Primavera (SON)

Recuay

Chiquin

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Aos

24

22

20

18

16

14

C

b) T. Mxima: Verano (DEF)

Recuay

Chiquin

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Aos

24

22

20

18

16

14

C

c) T. Mxima: Otoo (MAM)

Recuay

Chiquin

FIGURA 13


36/142


4

Las tendencias de las temperaturas mnimas medias anuales de Recuay y Chiquin (Figura 14) presentan

oC

por dcada.

Asimismo, Recuay presenta una alta variabilidad interanual con valores altos, principalmente durante

los eventos ENOS de 1982/83, 1997/98 y 2001/2002, Igualmente, Chiquin muestra alta variabilidadinteranual con anomalas positivas mucho ms intensas que las observadas en Recuay, relacionados

con los eventos ENOS, particularmente los aos 1982/83 y 1991/92. Debido a la limitada cantidad de

datos de temperaturas extremas, es difcil concluir que la variabilidad de stas es modulada por escalas

mayores que la interanual.

FIGURA 13

.niuqihCyyauceRedsenoicatsesaled)6002-5691(lanoicatseaidemamixmarutarepmetaledlaropmetnicubirtsiD

a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) Otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Mejor ajuste de las tendencias lineales es

indicado por lneas rojas.

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

24

22

20

18

16

C

d) T. Mxima: Invierno (JJA)

Recuay

Chiquin

.niuqihCyyauceRedsenoicatsesaled)6002-5691(launaaidemaminmarutarepmetaledlaropmetnicubirtsiD

Para mejor ajuste de las tendencias lineales es indicado por lneas rojas.

FIGURA 14

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

8

7

6

5

4

3

2

C

T. Mnima: Anual

Recuay

Chiquin


37/142



35

Durante las estaciones del ao, las tendencias lineales de las temperaturas mnimas medias estacionales(Figura 15a-d) presentan, en trminos generales, caractersticas semejantes a las observadas en lastemperaturas mnimas medias anuales. La variabilidad interanual es muy intensa en las estaciones deprimavera, verano y otoo (Figura 15a, b y c) en los dos lugares, con valores sobresalientes relacionadoscon los eventos clidos del ENOS. En invierno (Figura 15d), la variabilidad interanual es baja y el efectode los eventos clidos del ENOS son menores.

En Recuay, las tendencias durante las cuatro estaciones del ao son positivas, con un valor mximode +0,32 o

0,08 oC por dcada observada en primavera. Al contrario, en Chiquin las tendencias son negativas y

con -0,55 oC por dcada.

Destaca el hecho que en la estacin de invierno el cambio de temperatura es ms gradual (monotnico),con baja variabilidad interanual, que en las dems estaciones del ao, donde las variaciones de largoplazo son menos visibles debido a la alta variabilidad interanual.

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

9

8

7

6

5

4

3

2

C

a) T. Mnima: Primavera (SON)

Recuay

Chiquin

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Aos

8

7

6

5

4

3

2

C

b) T. Mnima: Verano (DEF)

Recuay

Chiquin

FIGURA 15

I LI I

de +0,32 C por dcada, estadsticamente signicativo, registrado durante otoo y un valor mnimo de

estadsticamente signicativas en la primavera, verano e invierno. El mayor valor se registr en el verano


38/142


6

3.3.3 ndices de extremos climticos

3.3.3.1 ndices de extremos climticos de la precipitacin.

La distribucin espacial de la tendencia de los ndices de das sin lluvia consecutivos (CDD) y de das

lluviosos consecutivos (CWD) en la cuenca del ro Santa (Figura 16a-b), muestran valores positivos,

prcticamente son nulos. Las tendencias de CWD registran valores diez veces mayor que el de los CDD,

lo cual indicara que existe mayor posibilidad de que en los ltimos aos hay un incremento de das

lluviosos consecutivos, particularmente en la regin sur de la cuenca.

Las tendencias de los ndices de precipitacin acumulada en un da (RX1day) y en cinco das (RX5day)

en la cuenca del ro Santa (Figura 17a-b) presentan distribuciones espaciales semejantes. Estas dos

distribuciones muestran un gradiente norte/sur, con tendencias positivas intensas y estadsticamente

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Aos

8

7

6

5

4

3

2

C

c) T. Mnima: Otoo (MAM)

Recuay

Chiquin

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Aos

8

6

4

2

0

-2

C

d) T. Mnima:Invierno (JJA)

Recuay

Chiquin

FIGURA 15

.niuqihCyyauceRedsenoicatsesaled)6002-5691(lanoicatseaidemaminmarutarepmetaledlaropmetnicubirtsiD

a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) Otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Para mejor ajuste de las tendencias lineales es

indicado por lneas rojas.

sin signicancia estadstica. La tendencia de CDD presenta valores positivos muy pequeos que

signicativas en Recuay y menores valores en la regin de la cuenca y valor negativo, estadsticamentesignicativo, adyacente a la cuenca en el extremo norte (Quiruvilca).


39/142



37

La distribucin observada en las tendencias de estos dos ndices indica que la regin sur muestra unincremento de das con precipitaciones mximas acumuladas en un da y en cinco das. Lo cual indicaque la regin sur de la cuenca, en los alrededores de Recuay, presenta ms probabilidad de ocurrencia

de inundaciones, deslizamientos de tierra, huaicos, etc.

I LI I

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) Mximo nmero de das consecutivos sin precipitacin(CDD) y, b) Mximo nmero de das consecutivos lluviosos (CWD), calculados para el periodo de 1965-2006. Tendencias

FIGURA 16

30

30

9S

8S

10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

a)CDD b) CWD

0,4

0,2

0

30

30

9S

8S

Da

Da

10S

0,08

0,06

0,04

0,02

0

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) precipitacin mxima acumulada en un da (RX1day) y, b)precipitacin mxima acumulada en cinco das consecutivos (RX5day), calculadas para el periodo de 1965-2006. Tendencias

FIGURA 16

30

30

9S

8S

10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

a)RX1day b) RX5day2,5

1,5

0,5

0

-0,5

-1

1

2

mm

mm

30

30

9S

8S

10S

0,9

0,7

0,5

0,3

0,1

-0,1

-0,3

-0,5

con signicancia estadstica al nivel de 5% del Test Mann-Kendall estn indicados por contornos negros.

con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del Test Mann-Kendall estn indicados por contornos negros.


40/142


8

En la cuenca del ro Santa, como se observa en la Figura 18 a-b, se muestra la distribucin de los ndicesde precipitaciones moderadas (R10mm) e intensas (R20mm). Esta distribucin es semejante al de losndices anteriores (Figura 17a-b), con excepcin de la localidad de Quiruvilca, que presenta tendenciasnegativas en los dos ndices.

La particularidad presente en estas distribuciones, con tendencias positivas estadsticamente

precipitaciones moderadas e intensas a su alrededor, tambin sugiere que el efecto local es importanteen la organizacin de la precipitacin y su variabilidad de largo plazo.

Las distribuciones de las tendencias de los ndices de precipitaciones con das muy lluviosos (R95p) y losdas extremamente lluviosos (R99p) en la cuenca del ro Santa (Figura 19 a-b), calculados en base a losaos de 1971 a 2000, presentan patrones espaciales semejantes a la distribucin de los ndices analizados

anteriormente, principalmente entre la distribucin de R95p y RX1day. Los patrones de los ndices

extremadamente lluviosos en Recuay, que disminuye bastante en la regin norte de la cuenca, alrededor

regionales muy fuertes que modulan la ocurrencia de las precipitaciones en la cuenca del ro Santa yviene alterando la variabilidad de largo plazo.

3.3.4. Anlisis de sequas

Los anlisis de las sequas son realizados mediante los ndices de Precipitacin Estandarizada (SPI), que

fueron calculados para las escalas meteorolgica (mensual), agrometeorolgica (trimestral) e hidrolgica(anual), en tres estaciones, con informacin de precipitaciones totales mensuales (1965-2006), distribuidasen la cuenca del ro Santa. En este clculo se omiti a la estacin de Quiruvilca, porque, adems de estar

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de cantidad de das con ocurrencia de: a) precipitaciones moderadas

estadstica al nivel 5% o mayor del Teste Mann-Kendal estn indicados por contornos negros.

FIGURA 18

30

30

9S

8S

10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

a)R10mm b) R20mm

0,3

0.1

-0,1

0

0,2

Da

Da

30

30

9S

8S

10S

2

1,5

1

0,5

0

-0,5

signicativas en la localidad de Recuay, adems de indicar que hay un incremento de das con

(R10mm) y, b) precipitaciones uertes (R20mm), calculadas para el perodo de 1965-2006. Tendencias con signicancia

R95p y R99p muestran un gradiente norte/sur, con incrementos signicativos de das muy lluviosos y

de Mollepata. Adicionalmente, el ndice R95p muestra tendencia negativa y signicativa en Quiruvilca.

Nuevamente la distribucin de las tendencias de estos ndices conrma la existencia de eectos


41/142



39

fuera del lmite de la cuenca, se determin en los anlisis anteriores que esta presenta un comportamientodiferente del resto de las localidades.

3.3.4.1 Distribucin temporal de la sequa

Las distribuciones temporales promedios de los SPI de la cuenca del ro Santa, para las escalas,meteorolgica, agrometeorolgica e hidrolgica, son mostradas en la Figura 20a-c. Las sequasmeteorolgicas (escala mensual) presentan alta variabilidad interanual y no hay evidencias de algunatendencia positiva o negativa durante el perodo de diagnstico. Durante los anlisis, dos eventosde sequas extremas (menor que -2,0) se registraron en los aos de 1979/1980 y 1991/92, este ltimorelacionado con el evento clido del ENOS. Sequas severas (-2,0 a -1,5) se registran tambin con muypoca frecuencia y sequas moderadas ( -1,5 a -1,0) son las ms frecuentes, pero que no estn fuertementerelacionadas con los eventos del ENOS, sean fros o clidos.

En las escalas agrometeorolgica (Figura 20b) e hidrolgica (Figura 20c) se observan patrones semejantesque en la escala meteorolgica. La variabilidad interanual es alta en las dos escalas de sequas, sin algunaseal de tendencia, pero se muestra una aparente modulacin de escalas mayores que la interanual,principalmente en la escala hidrolgica, lo que aparentemente sugiere una disminucin de sequas deeste tipo.

Otra caracterstica observada en ambas escalas es que no hay alguna relacin directa intensa con loseventos ENOS. Los eventos de sequas en estas dos escalas son ms intensos y prolongados que losobservados en la escala mensual, como por ejemplo la sequa ocurrida en 1980 y las sequas extremas al

Asimismo en esta cuenca las sequas hidrolgicas, antes del ao 2000, son, aparentemente, ms locales

homognea.

I LI I

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de precipitacin: a) Das muy lluviosos (R95p),percentil 95% y, b) das extremamente lluviosos (R99p), percentil 99%, calculadas para el periodo de 1965-2006, en base

indicados por contornos negros.

FIGURA 19

30

30

9S

8S

10S

30 3030 3078W 78W77W 77W

a)R95p b) R99p1,5

0.5

0

1

mm

mm

30

30

9S

8S

10S

8

6

4

2

0

-2

-4

a la climatologa de 1971-2000. Tendencias con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del Test Mann-Kendall estn

nal de la dcada de 1970 e inicios de 1990.

porque presentan altos coecientes de variabilidad y en los ltimos aos la precipitacin ue ms


42/142


0

a) SPI: 01 Mes

2

1

0

-1

-2

SPI

1965 1970 1975

Aos

1980 1985 1990 1995 2000 2005

b) SPI: 03 Meses

2

1

0

-1

-2

SPI

1965 1970 1975

Aos

1980 1985 1990 1995 2000 2005

c) SPI: 12 Meses

2

1

0

-1

-2

SPI

1965 1970 1975

Aos

1980 1985 1990 1995 2000 2005

.0002-5691edodoreplearap,)IPS(adaziradnatsEnicatipicerPedecidnledoidemorprolavledlaropmetnicubirtsiDa) Sequas meteorolgicas (SPI mensual), b) Sequas agrometeorolgicas (SPI trimestral) y, c) Sequas hidrolgicas (SPIanual). reas sombreadas por color gris indican el desvo estndar de los SPI. reas sombreadas de color rojo (azul)

FIGURA 20

identican perodos de la ocurrencia de los eventos clidos (ros) del enmeno de El Nio/Oscilacin Sur (ENOS).


43/142



41

3.3.4.2 Teleconexiones de la sequa

La existencia de teleconexiones entre las sequas que ocurren en la cuenca del ro Santa y los patronesocano/meteorolgicos de gran escala, son determinados por las correlaciones lineales estacionalesentre los promedios para tres estaciones entre los SPI mensuales estandarizados e ndices del fenmeno

PDO) y el gradiente de temperatura entre el Atlntico sur y norte (TSA-TNA).

regin sur de la cuenca registra correlaciones inversas, mientras que en la regin norte las relaciones son

el otoo.

b) DEF

30

8S

9S

0,2

0,1

0

-0.1

-0.2

cc

30 77W78W30

30

a) SON

30

8S

9S

10S

0,1

0

-0.1

-0.2

-0.3

-0.4

cc

30 77W78W30

30

c) MAM

30

8S

9S

10S

0,2

0,1

0

-0.1

-0.2

cc

30 77W78W30

30

Distribucin espacial estacional de los cc entrelas series temporales del SPI mensual (sequameteorolgica) y el ndice de El Nio 3,4, para elperodo 1965-2006. a) primavera (SON), b) verano(DEF) y c) otoo (MAM). Crculos negros gruesos

de 95%.

FIGURA 21

10S

I LI I

El Nio/Oscilacin Sur (temperatura del mar en El Nio 3,4), la Oscilacin Decadal del Pacco (ndice del

Los patrones de correlacin entre la temperatura supercial del mar (TSM) en El Nio 3,4 y los SPI (Figura21 a-c), muestran uno de los coecientes de correlacin (cc) persistente entre la primavera y el otoo. Laregin sur de la cuenca registra correlaciones inversas, mientras que en la regin norte las relaciones sondirectas, las cuales se intensican paulatinamente y alcanzan alores estadisticamente signicativos en elotoo.

signican cc estadsticamente signicantes al nivel


44/142


2

Estas distribuciones indican que los eventos ENOS alteran los patrones interanuales de pr ecipitacin en

forma inversa dentro de la cuenca. Mientras que eventos clidos son favorables para la regin norte,

estos son desfavorables para la regin sur. Esta caracterstica, de hecho, no se debe a algn efecto

norte del Per, y afectada durante los eventos fros. La regin ms al sur de la cuenca posiblemente se

durante los eventos fros del ENOS ocurriendo lo opuesto durante los eventos clidos.

Las teleconexiones de los SPI con el ndice del PDO (Figura 22a-c) muestran que la ocurrencia de sequas

en toda la cuenca del ro Santa est relacionada inversamente con la PDO, salvo la zona en las adyacencias

b) DEF

30

8S

9S

0,2

0

cc

30 77W78W30

30

a) SON

30

8S

9S

10S

0,2

0,1

0

-0.1

-0.2

cc

30 77W78W30

30

c) MAM

30

8S

9S

10S

0,2

0,1

0

cc

30 77W78W30

30

Distribucin espacial estacional de los cc entre

las series temporales del SPI mensual (sequa

meteorolgica) y el ndice de la Oscilacin Decadal

primavera (SON), b) verano (DEF) y, c) otoo (MAM).

FIGURA 22

10S

0,1

orogrco o regional, sino a la localizacin latitudinal respecto a la cuenca, en la cual la parte nortede sta se ver beneciada durante los eventos clidos por las altas precipitaciones registradas en el

benecie de la actividad de los enmenos asociados a latitudes altas que producen lluvias sobre la sierra

de Recuay durante la primavera, pues los coecientes de correlacin muestran relaciones directas

de Pacco (PDO), para el perodo 1965-2005. a)primavera (SON), b) verano (DEF) y, c) otoo (MAM).

Crculos negros gruesos signican que los cc sonestadsticamente signicantes al nivel de 95%.


45/142



43

b) DEF

30

8S

9S

0,2

0

cc

30 77W78W30

30

a) SON

30

8S

9S

10S

0,3

0,2

0,1

0

-0.1

cc

30 77W78W30

30

c) MAM

30

8S

9S

10S

0,3

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

-0,1

-0,2

-0,3

cc

30 77W78W30

30Distribucin espacial estacional de los cc entrelas series temporales del SPI mensual (sequameteorolgica) y las anomalas de la diferencia de

tropical sur y del Atlntico tropic

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