INFORME - TALLER SUBREGIONAL - OPORTUNIDADES PARA FORTALECIMIENTO DE...
Transcript of INFORME - TALLER SUBREGIONAL - OPORTUNIDADES PARA FORTALECIMIENTO DE...
Instituto Meteorológico de Finlandia FMI
“de las observaciones a los productos”
Mats Wiljander
2
Instituto Meteorológico Nacional de Finlandia
Investigación y servicios meteorológicos
~ 570 empleados(personas-año), 250 en investigación y desarrollomujeres 40 %, hombres 60 %
Propia red de monitoreo~ 600 puntos de monitoreo, ~ 10.000 observaciones/día
La red de monitoreo es diseñada, operada y mantenida por el Instituto,
Controla toda la infraestructura y flujo de datos desde las
obervaciones hasta los productos finales
FMI en breve:
3
Economia• Presupuesto 49 miliones de Euros
• 67% Financiamento del presupuesto del estado(Ministerio de Transportes y Comunicaciones)
• 33% Operaciones comerciales o financiamiento de investigaciones externas
• Ca. 41% de investigaciones financiadas por otras fuentes externas• EU (Union Europea)• ESA (Agencia Espacial Europea)• EUMETSAT • Academy of Finland (Academia de Finlandia)• Tekes, etc. (Centro de desarrollo tecnico de Finlandia)
4
5
Investigación y Desarrollo en FMICambio Climatico y Global
- Investigación climatico, - Modelos de sistemas de tierra, - Gases invernaderos- Particulas finas y climatico, - Servicios Climaticos
Investigación Meteorologica
- Predicción usando Modelos Numericos, - Aplicaciones Meteorologicas
Calida de Aire- Investigación de Aerosoles, - Modelos de Dispersión- Air Quality assessment, - Measurement technology research
Investigación del Espacio- Fisica Espacial, - Investigación del Sistema Solar, - Tecnologia Espacial
Centro de Investigación Artico- Cambio climatico Artico, - Operación de Satelites- Servicios Técnicas y de Observació
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Cambio climático y la energía, agricultura etc
Modelos para el cambio climático:Modelos globales + regionales
Cambio en la temperatura,humedad, precipitación, rad.solar,veloc. viento desde e.g. 1961-1990 hasta 2020-2050 etc.
Impacto del cambio climático para- sector energético- agricultura- bosques- etc.
"Experiencias de Finlandia en fortalecimiento de capacidades para la observación meteorológica y la alerta temprana"Instituto Meteorológico de Finlandia – FMI
ANEXO 5.1
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Actividades internacionales de investigación• HIRLAM, European High Resolution Limited Area Model: reference
runs CSC• European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF):
Weather forecast models• Eumetsat: European Organisation for the Exploitation of
Meteorological Satellites• Active participation in EU research programmes and bodies• Among the main cooperation partners are:
• NASA, Max Planck Iinstitute/Alemania• UK Met Office• CMA/China• TERI/India• SMN/Argentina, Inmet/Brazil• Institutos en los paises vecinos
8
Usamos diferentes tecnologías y medios de monitoreo para tener la mejor imagen posible de la situación real del tiempo y del clima.
Estaciones de sondeo 3
Radares meteorológicos 8
Detección de rayos 8
Estaciones de calidad del aire 32
Estaciones de superficie 200
Precipitación 380
> 10.000 observaciones por día
Nivel de automación ~ 95%
La red de observación de FMI
9
Servicios técnicos de computación
Propios supercomputers
• Los mas potente en su clase en lospaises nordicos
• Operación & monitoreo 24h
• Rápido proceso de HIRLAM y unaaumento de la resolución
• Modelos con otros institutos:
- Instituto de Investigación Maritima
- Instituto de Medio Ambiente10
Radares meteorológicos
Para aplicaciones meteorológicas e hidrológicas
Nowcasting (pronóstico hasta 4-6 horas)
Lugar, intensidad y tipo de precipitación
Para monitoreo y pronóstico hidrológico
Para aviación civil y fuerza aérea
Mantenimiento de carreteras
Localización de tormentas
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Ejemplo de productos derivados de los radares
Localización y movimiento
de la precipitación
Intensidad de la precipitación
Cantidad de precipitación
Precipitación acumulada porperíodo de tiempo
Imagenes pronósticos
de radar
12
Ejemplo de la precipitación
detectada..
.. y pronosticada
13
Pronóstico de precipitación para las próximas5 horas en un punto en particular
Intensidad de precipitacióninstantanea
Probabilidad de clase de intensidad
Acumulación (mm).
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Pronóstico hidrológico en tiempo real usando datos de radares meteorológicos:
Pronostico hidrologico en tiempo real
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ECMWF HIRLAM AROMEGrid 40 km 9 km 2,5 km
Modelos Numericos
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Helsinki Testbed• Red de investigación para meteorologia de escala de ciudad• Desarrollo y verificación de modelos pronosticos y dispersión• Integración de sistemas de información y tecnología• Desarrollo y muestra de productos a usuarios finales• Distribución de datos para publico y comunidad de investigación
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Helsinki TestbedSistema de pronostico y analisis en Mesoscala
••NowcastingNowcasting 00 –– 66 horashoras,, escalaescala locallocal••PronosticosPronosticos de de calidadcalidad de de aireaire••CalculosCalculos de dispersion de dispersion parapara materia materia peligrosapeligrosa••MantenimientoMantenimiento de las de las carreterascarreteras
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Proceso de datos meteorológicos
Observaciones
Producción Productoscomerciales
Base de datosen tiempo real
ProducciónProductos
básicos
Revisiónmanual
Modelosnuméricos
WWWprensa
celular
fax
ftp
TV Radio
OBSERVACIONES PRODUCTOS
~ 1.000 000productos/dia
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Servicios y productos meteorológicosServicios para gran públicoServicios para autoridadesServicios commerciales
Aviación y Fuerza areaTransporte en el mar & tierraIndustria de energiaConstrucciónAgricultura, pesca, bosqueComercioMedia, TV-, radio PeriodicosTelefonía móvilInternetServicios por telefonoServicios climaticos
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Ejemplo de Productos Meteorológicos Automáticos
21
Ejemplo de productos:
Productos para la prensa
Actualizadoautomaticamente
Actualizadoautomaticamente
Usa siemprela ultima
información
Usa siemprela ultima
información
MultilingualMultilingual Para www, mobile,
prensa, etc
Productos para internet y congeneración automatica de textos
22
Transporte terrestre y aireMantenimiento de carreteras en invierno
- Servicios de internet hechos a la medida
Servicios para ferrocarrilesServicios de aviación civil y Fuerza areaMantenimiento de aeropuertosMantenimiento de calles en invierno
Transporte marítimoNavegación comercial y privada
Servicios de Internet hechos a la medidaServicios de FAX marítimo para el Mar BalticoServicios a celulares para todas las áreasmarítimas de EuropaPronósticos de rutas
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Servicios para la industriaCompañías de energíaCompañías de telecomunicacionesLíneas de transmisiónBolsa de Valores de EnergíaConstrucciónComercio
Servicios:
Productos de radares
Pron. tiempo, vientos, precipitaciónPropabilidad de pronóstico hasta 10 días
(ej. precipitación > 10 mm/día)
Servicios climatológicos
Detección y localización de rayosReal time hydrological forecasts
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TV: briefing meteorologico, texto de pronostico, pronosticode modelos numericos, radaresmeteorologicos y observacionesde satelite, observaciones de superficie.
Radio: productos pronosticospara uso interno y divulgación: textos, imagenes de radar, pronosticos, etc.
Internet services para TV/radio Web-portals
Servicios para la Radio y TV
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Servicios agrometeorológicos
servicios automatizados para telefoniaservicios meteorologicos de telefoniaWWW-portal
pronostico regional de 5 dias: - pronostico para temperatura, vientos, precipitación, probabilidad de precipitación,
humedad relativa, propabilidad de helada
- pronostico estadistica para valores mediosmin & max temp y cantidad de precipitación
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Productos automáticos/ semiautomáticos para la prensa
Productos “ListosDirectamente” para suimpresión
Servicios para los sitios web de los periódicos
Servimos a más de 100 periódicos en Finlandia
Servicios para la prensa
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Servicios para la telefonía celular
El tiempo local o global– para cualquier lugar, ciudad, país, etc.- para negocios, trabajo o tiempo libre
Productos especiales- Para deporte, fútbol, golf, Formula-1, navegación,
esqui, golf, festivales
Productos personalizados– Por ejemplo para las casas de campo
Imagenes de radar- Productos gráficos animados
Alertas- Servicios inteligentes; lluvia, vientos, temperaturas, tormentas, etc
Estudios e Implementación de Proyectos, Medición, Investigación, Verificación,
Asistencia técnica, Asesoría, Capacitación, Entrenamiento y
Alianzas
FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación y Medición
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Co-operación de desarrollo
Georgia North-Korea
FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación, Medición
30
• Argentina (Ozono) 1988 -
• Centroamérica 1991-2000
• Galápagos,
Puerto Cabezas, San José 1997 - 1998
• América Latina (rad UV) 1998-2000
• Nicaragua 1998-2000
• Brasil 1998 -
• SIDS – El Caribe 2001-2006
• Alianza en Energía y
Ambiente con C.A. 2004-
Cooperación en América Latina
FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación y Medición
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Un proyecto de co-operación técnica entre:
Instituto Meteorológico Nacional de Brasil (INMET)
Instituto Meteorológico Nacional de Finlandia (FMI)
Iniciado en 1998
Automatización del la red nacional Sinóptica:totalizando unas 400 estaciones.
Proyecto de Automatización de la Red de Observación de la Superficie en Brasil
32
Sistema Automatizado para el proceso y producción de servicios meteorologicos para
Jamaica, Trinida & Tobago.
Para crear mejores productos y pronosticos para lasnecesidades locales.
33
Cooperación entre los países vecinosen el campo de la meteorología:
Radares Rayos
28 radares en los paises nordicos ~20 sensores en los paies nordicos 34
Flujo de datos: desde las observaciones hasta la divulgación de los productos
Observaciones Distribución y divulgación
Transmisiónde datos
Base y Procesamiento
De datosProducción
FMI Servicios de asesoriaConsultoría, Entrenamiento, Investigación y Medición
Muchas gracias
www.fmi.fi
Hydro-meteorologicalforecasting and early warning systems
Juha KilpinenFMI
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Highlights• Some effects of climate change/global warming• The role of weather/hydrological services• Co-operation between organizations: Case Finland• Socio-economic effects of weather services/early
warning systems
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About the climate change
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Climate change - Global temperatures
100 0.074 0.01850 0.128 0.026
Warmest 12 years:1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000
Period Rate
Years C/decade
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Climate scenarios - IPCC• Uncertainties in scenarios
• Sea level rise (e.g. last Nature article) ?• The role of arctic frozen land – the emission of
methane (metano) and entonox (gas hilarante) ?• How much less can the warmed ocean include carbon
dioxide and how much more can the increased growth of vegetation compensate it ?
• ……?• ……?
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WATER STRESS BY 2020
Water stress occurs when the demand for water exceeds the available amount during a certain period or when poor quality restricts its use
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Number of people flooded by 2050sDue to sea level rise and population change (2.5ºC global warming)
Sea level rise is estimated from climate change runs of 5 GCMs (inc. HadCM3) and 4 SRES scenarios (A2, A1FI, B2, B1). Future population increases are assumed to be in line with the A2 SRES scenario.
Largest increases in number of people flooded (>2 million per year) expected in Bangladesh and south-east India.
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Change in ecosystems 2000 to 2100(using climate change from HadCM3, SRES A2, 4ºC global warming)
IPCC WG2 Ch 4
Changes exceeding 20% of grid box
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The predictability of atmosphere/ocean• Typically daily weather forecasts are useful up to 1-2
weeks• On monthly/seasonal scale only ENSO has
predictability
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The role of weather/hydrological service
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The water vapor cycle
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Real time global observing system (NHMS’s, WMO and others)
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Satellites
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Soundings
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Bouy
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What happens after observations are made?• All data collected locally and then sent out to all
others (NHMS’s, to centres like ECMWF and others)• Data is analyzed (data-assimilation) and forecasts
with NWP models (global and limited area models) are made in NHMS’s and centers like ECMWF and NOAA
• The forecasts are used in NHMS’s for customer products, to provide early warnings and warnings
• The data is used as input of downstream applications like hydrological models, dispersion models, agricultural models, energy production models, read condition models etc.
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Role of national hydro-meteorological services• Responsible for local observations
(collects, archives, transfers, ..)• Services for local customers
(general public, other authorities, industry, media, etc.)• Warnings, early warnings (based of
warnings)• Forecasts and real time
analyses/observations• Information and data for other
authorities and their applications• Hydrology• Agriculture• Energy• Media …
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Role of national hydro-meteorological services
22 km ETA model (Peru)
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Co-operation between organizations: Case Finland• FMI as a NMS is responsible for weather services and
warnings with 24/7
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The role of weather serviceMinistry of the interior• Hazardous releases
• Natural disasters
• Rescue authorities
• Forest fires
Ministry of social affairs and health• Nuclear safety
• Health effects of pollutants and weather
Ministry of defense• Operational services
• Methodology development
Ministry for education• University partnerships
• Shared professors, projects
Ministry for industry and labor• Technology development
• Mobile service development
• Know-how for private sector
• Wind, solar & hydropower
Ministry of agriculture and forestry• Adaptation to climate change
• Flash flooding
• Agriculture & forest services
• Greenhouse gas fluxes
Ministry for foreign affairs• Development co-operation
• Climate policy
• Technology export
Ministry of the environment• Climate change
• Air quality
Ministry of transport and communications• Road, air, rail & sea traffic safety
• Route maintenance
• Efficiency of traffic
• Emissions from traffic and their impacts
International responsibilities• WMO, IPCC
• ECMWF, EUMETSAT, EUMETNET
• ESA PB-EO, GMES, GEO
General public• Warnings and safety
• TV, Radio, www, mobile
• Sea, road, pedestrian safety
• Press releases & education
Special services• Private enterprises
• Tailor made services, golf, skiing, fishing,…
FMI: WIDE RANGE OF SERVICES AND KNOW-HOW FOR THE BENEFIT OF WHOLE COUNTRY
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
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FMI
Alla weather/marine data And 24/7 watch
AviationCivil aviation
- TAF, TREND- SWC- GAFOR, SIGMETMaintenance service (run way)
MilitaryAir force Other usersCoast guard
Oil spillsCivil protection, SAROil tanker accidents
TrajectoriesNuclear safe authorityPollen forecasts
Forest fireswarnings
Civil protection
Weather Services for Industry
Energy companiesLocal power companiesEnergy stock exchangeIndustry
Services: Lightning location informationTemperature, wind and
precipitation forecastsProbability forecasts up to 10
days (etc. for precipitation over 10 mm/day)
Climatological servicesWeather radar products
Catchment areas in Finland and hydrological forecasts
General warnings
Other areas:Media, TV, radioInternet, MobileAgriculture, forestryEtc.
Winter road maintenance
FMI’s connections to stakeholders
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Socio-economic effects of weather services /early warning systems (SAT)
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SOCIO-ECONOMIC BENEFITS OF FMI SERVICES
A study conducted by Technical Research Centre of Finland: 10 experts/based on interaction with customers:• Shipping• Aviation• Road traffic• Pedestrians and cyclists• Logistics of commerce• Rail traffic• Construction and building maintenance• Energy production and distribution• Agriculture
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Summary of socio-economic value of FMI for different user segments
> 239 – 298Total benefit
34Agriculture
15 – 3010
Building construction and maintenanceEnergy sector
Tens of millionsLogistics
54 – 55 Aviation
32 – 50Shipping and boating
1Railway transportation
80 – 100Pedestrians & cyclists
13 – 18Road transportation
FMI budget 50 M€ in 2007
Benefit (M€)
25.6.2009Juha Kilpinen FMI 25
Conclusions• The strengthening of weather and hydrological
services is essential in mitigation to natural hazards and climate change
• According to customer studies every invested euro/dollar/peso/sol in weather and hydrological services can give back 6-10 Euros/dollars/pesos/soles to national economies
• The co-operation and exchange of information/data between different authorities is essential
• Thank You
Hydroinformatics & Hydroinformatics & ForecastingForecastingConcepts & General ConsiderationsConcepts & General Considerations
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General Considerations & Strategy
1) ProblemWhat kind of information do we need?Who are the stakeholders?
2) Data AvailabilityWhat kind of data do we already have?What more data do need and can get?
3) Institutional CapacityWhat can we operate and maintain?How much capacity building is needed?
4) Cost-Benefit AnalysisWhat are the appropriate tools?(Risk Probability x Cost) / System Cost
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Economic Interests: Water Supply Optimization
Before & During DroughtsHydropower Optimization
Under all Hydrological ConditionsFlood Damage Reduction
Early Warnings Mitigation Plans
Other Interests: Public Safety
Situational Awareness & PreparednessWatershed Management
Legislation and Pre-Emptive MeasuresInland Waterway Navigation
Water Depth & Flow Velocity Information
Hydrological Forecasting - Benefits
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Vaisala's Partner Network
Hydrological projects are defined according to customer needs and requirmenentsVaisala's Extensive Partner Network
DHIKistersYSI / SontekFMIVieux incRTiHUT
Alternative SolutionsOpen Source Code SystemsCustomer Specfic Preferences
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Integrated HydroinformaticsVaisala Monitoring Network
Observations
Vaisala Data Management SystemData Management
Dissemination Tools
Action Plans & Guidance
In-Situ ObservationCollecting System
Radar Data Collection & Pre-processing System
Sim.Model & Data Management Hydrological Model
Hydraulic / Routing Model
Regional / National Met. ServicesMeteorological Forecasting Tools
Data Processing Tools
Hydrometeorological Observation & Forecast
Data Repository Regional ForecastsMedium Range
LAM ForecastsShort Range
Vaisala & PartnersDecision Support Centre Data
AssimilationTools Vaisala & Partners
Basin Forecasting Tools
Impact Analysis Tools
Objectives & Constraints Sub Models
????
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End User Applications
River Basin Forecasting
River Basin Forecasting & Reservoir Operations Simulation
River Basin Monitoring
Hydropower Optimization &Operations Guidance
Flood Early Warning &Inundation Forecasts
Flash Flood Guidance & Alerts
Application Systems End User Products
Parameters & Variables
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Parameters & Variables
ANEXO 5.2
"Teledetección y Sistemas de Alerta Temprana"VAISALA
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Flash Flood Guidance & AlertsBasis:
Hydrometeorological ObservationsExpected Catchment System Response
– Soil Moisture Conditions + Precipitation– Empirical Event Based Models
Specific Products:User Defined Flash Flood Guidance
– (Sub)-Basin Scale Area Maps– Administrative Area Maps– Hyetographs– Stream Channel Specific Warnings
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End User Applications
River Basin Forecasting
River Basin Forecasting &Reservoir Operations Simulation
River Basin Monitoring
Hydropower Optimization & Operations Guidance
Flood Early Warning &Inundation Forecasts
Flash Flood Guidance & Alerts
Application Systems End User Products
Parameters & Variables
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Parameters & Variables
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Flood Early Warning & Inundation Forecasts Basis:
Flash Flood Guidance & Alerts+ Utilization of NWP Model Products+ Hydrodynamic Modelling+ Physical and/or Conceptual Rainfall-Runoff Modelling
Specific Products:Same as for Flash Flood Guidance & Alerts
+ Forecasted Inundation Maps+ Early Warning & Probabilities+ Evacuation & Mitigation Guidance
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End User Applications
River Basin Forecasting
River Basin Forecasting & Reservoir Operations Simulation
River Basin Monitoring
Hydropower Optimization & Operations Guidance
Flood Early Warning &Inundation Forecasts
Flash Flood Guidance & Alerts
Application Systems End User Products
Parameters & Variables
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Functions & Algorithms
Parameters & Variables
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Hydropower Optimization & Operations Guidance
Basis:River Basin Forecasting
– Monitoring & Inflow Forecasting+ Reservoir Operations Simulation
– General Operation Strategies Rule Curves– Evaluate Optimize – Real-Time Operations:
Predictive Control Real-Time Fine Tuning
Specific ProductsReservoir Operations Guidance Under Various Constraints
– Maximize Efficiency (Energy Production vs. Energy Value)– Minimize Losses (e.g. Tail Water & Evaporation) – Flood Mitigation– Compliance with Predefined Water Allocation Priorities
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Combined Wind Sensor
ST A TU S
E S T
E S T
S TA T U S
T U
R
F U L L
C H A R G IN G
A C ON
Rain Gauge
Automatic Weather Station- Backup Power- Backup Communication- Data Logger- Potential ET Calculation
Temperature &Relative Humidity Probe
Solar panel, 24 W
Satellite Antenna
Pyranometer
Hydromet. Monitoring Networks (1)
MAWS - Automatic Weather Station• All Required Hydrometeorological Variables• Flexible Powering Options Incl. Backup Power Battery • Telemetry: GSM Modem / Satellite Telemetry (Backup) • QML Data Logger: Data Backups & Calculations
Current Profiler (ADCP)Water Level Gauge
C
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Regional / Local CentreData Collection Server
Network DiagnosticsQuality Control (Actions & Flagging) :
- Predefined Thresholds- Sensor Specifications & Theoretical Limits
- Temporal Consistency- Current Data vs. Previous (Rate of Change)
- Internal Consistency- Reasonable Relationships Among Variables
- Statistical Consistency- Past Performance (Long-Term Reliability)
- Spatial Consistency Check- Comparison Against Neighboring Observations- Large Differences Indicate Bad Data - Re-analysis to Identify Poor Observations
Data Assimilation / Pre-processing Model Forcing
Hydromet. Monitoring Networks (2)
InternetInternet
GPRSGPRS
Radio Modems
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Reference Examples
Automation of SMHI Hydrological Network in Sweden90 Automatic Hydrological Observation Stations
– Water level Absolute Shaft Encoders– All Weather Precipitation Gauge– Air Temperature Sensors– Relative Humidity Sensors– Installation and training included
Simrishamn
Stockholm
Forsmark
Spikarna
Furuögrund
Kalix
Ratan
KUKKASJÄRVI
HÖRSNE
ERSBO
SORSELE 2
TÄNGVATTNET
RISNÄS
DALKARLSÅGRANÅKER
MERTAJÄRVI
PAJALA PUMPHUS
Marviken
Kungsholmsfort
VÄSTERSEL
HASSELA
SKOGSLIDEN
TÄNNDALEN
KONSTDALSSTRÖMMEN
HYTTINGSHEDEN
SKÄLLNORAHAMMARBY 2
VATTHOLMA 2
RANSTA
STORMYRA
GÖSTAD
BRUSAFORS
KÄLLSTORP 2LISSBRO
SIMLÅNGEN
NISSAFORS 2
SUNDSTORP
GREA
KVARNTORP
KROKBRÄCKE
HavsW-stationer
WQ-stationer
ADATTelepegel
ADATTelepegelThalimedes
Karata över FåparameterstationerKarata över Fåparameterstationer
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Fully Automatic Hydrological Network in Estonia23 + 10 Hydrological Stations
PrecipitationWater Level Air Temperature Current ProfilersGSM/GPRS communicationHydrological databaseTurn-key delivery
2 C-Band Weather Radars & Signal Processing Software
Reference Examples
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Additional Reference Projects
Mississippi-river, USA
Samuel, Brazil
Rio Bravo -river, Mexico
Nova Orleans - Mississippi
Lapusel, Romania
Da Nhim, Vietnam
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Weather Radar & Lightning Detectionby Ed Bardo
Thank YouThank YouConcepts & General ConsiderationsConcepts & General Considerations
Remote Sensing and Early Warning SystemsHow Vaisala’s Weather Radar and Thunderstorm Systems are Helping Provide Maximum Early Warning for Severe Weather
Ed BardoWeather Radar Applications Manager
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Modelo HidrodinModelo Hidrodináámicomico
Instituto MeteorolInstituto Meteorolóógico Regionalgico RegionalRed de Monitoreo VaisalaRed de Monitoreo Vaisala
ArquitecturaArquitectura VaisalaVaisala -- SIAT SIAT parapara InundacionesInundaciones
--EE--mail (mail (AutoridadesAutoridades))---- Internet (Internet (MapaMapa de de InundaciInundacióónn))
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PercepciPercepcióónn de de InundaciInundacióónn //AlertaAlerta
SIM 1SIM 1
SIM 2SIM 2
SIM 3SIM 3
-- ModeloModelo HidrologicoHidrologico-- Canal Canal AbiertoAbierto ModeloModelo HidrHidrááulicoulico
UmbralUmbral dede AlertaAlerta
PronPronóósticossticosMeteorolMeteorolóógicosgicos
CENTROCENTRO -- EWSEWS((SistemaSistema dede ApoyoApoyo dede DesiciDesicióónn))-- AdministraciAdministracióónn de de DatosDatos-- ModeloModelo AdministrativoAdministrativo-- Entrada/SalidaEntrada/Salida de de VisualizaciVisualizacióónn
PercepciPercepcióónn SituacionalSituacional-- NotificacionesNotificaciones de de Alerta/PublicaciAlerta/Publicacióónn
Radar Radar MeteorologicoMeteorologico,,detecciondeteccion dede rayosrayos
EstacionesEstaciones hidromethidromet
ObservaciObservacióónn && PronPronóósticoMeteosticoMeteo..Base de Base de DatosDatos CentralCentral
Polarización Doble y Radares Meteorologicas
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Reflected ”echo”
Polarimetric Weather Radar
Polarimetric Weather RadarSimultaneus horizontal and vertical
polarization
Transmitted pulse
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Operating Band Trade-Offs
7 m/s13 m/s26 m/sUnambiguous Velocity (1000 Hz PRF) with no unfolding
½ XX2-3XCost Factor
2 m>8.5 ..4.5>8.5Typical antenna size as above (diameter in meters)
<1 degree<1/2..1degree
<1 degreeTypical beamwidth:
82501000Pulse peak power: Klystron (kW):
102501000Pulse peak power: Magnetron (kW):
HeavyModerateMinimalAttenuation
80300300Max range to detect=0dBz in clear weather (km):
150400600Typical Instrumental range in km (PRF related):
9.3-9.55.6-5.652.7-2.9Operating frequency (ITU) GHz
X-BandC-BandS-Band
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Wavelength comparison
X-band C-band S-band
Attenuation
Price
Detection range
Maintenance (costs)
Wavelength
•Low costs •Low maintenance (costs)•Good detection range•Moderate attenuation (dual pol)
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Conventional Doppler Radar – Fixed Polarization
Transmits Horizontal Pulse Receives Horizontal Pulse
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Simultaneous Polarization Doppler Radar (Hybrid)
Transmit H+V and Receive Horizontal and Vertical pulse
Advantages: Not as costly to upgrade a conventional radar as the alternating approach, does not need to reduce scan speed
Disadvantages: Only a limited set of polarimetric variables or measurable, however except for LDR the primary variables needed in most applications are possible. Power is split in half (3dB loss) for each channel
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HydroClass (applicación dual pol) ProductoVaisala Disponible
Nuevo
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Classifier - Verification
Photos courtesy of Petri Nurkka-Tuorila
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Comparación rayo por rayo =0.105 dgr/km
-20-10
0102030405060708090
0 20 40 60 80 100 120Earth Range (km)
Ref
lect
ivity
(dB
)
Zh(S-band)Zh(C-band) observedZh(C-band) corrected
C-band dBZ contra S-band "verdad"
(EL:0.5o AZ:40o : alta PhiDP)
NOTE: at short radii,
comparison is approximate
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Rain Rate – Before and After attenuation correction
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hv : Non-Met Scatterershvhv : Non: Non--Met ScatterersMet Scatterers
Correlation Coefficient (Correlation Coefficient ( hvhv))Reflectivity (Reflectivity (ZZhh))
SNOW~0.85-1.00
CLUTTER~0.5-0.85
CHAFF~0.2-0.5
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PPI – Reflectivity (dBZ)•The PPI product shows the distribution of the selected data parameter on a constant elevation angle surface —the classic radar display. IRIS PPI products are made as soon as the requested elevation sweep is completed rather than at the end of a volume scan.
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CAPPI (constant altitude) and XSECT (cross-section)
CAPPI stands for Constant Altitude PPI. A CAPPI is a horizontal cut through the atmosphere, therefore, it requires a PPI volume scan at multiple elevation angles. The number of angles and their spacing depends on the range and height of the CAPPI you want to produce.
The XSECT product is similar to an RHI in that it shows a range-height representation or vertical “slice” of a radar parameter. Unlike the RHI, the antenna is not scanned in elevation. Rather the cross section is constructed from a PPI volume scan. This means that if you are running a standard volume scan at regular intervals, an XSECT can be constructed without having to schedule a special RHI TASK.
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TOPS: cloud top (km or 1000 ft)
The TOPS product is a display image of the height of the highest occurrence of a selectable threshold dBZcontour. Heights are displayed in kilometers and tenths of kilometers.
The TOPS product is an excellent indicator of severe weather and hail. For example, a 50 dBZ top 1 km above the freezing level can be produced only by a vigorous convective storm, and is most probably caused by the presence of hail. For air traffic applications, the search can be made using a lower threshold value, such as 10 dBZ, to determine the height of surrounding precipitation.
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Tracking and forecasting - TRACK•Interactive tracking, annotation and forecasting of radar echo features, such as typhoons or severe convective storms
•You can define the threshold level and size of the storm, below which weather features are ignored
•Warnings are issued if a storm hits, or is forecasted to pass through, a protected area
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Surface Rainfall Intensity (SRI)IRIS Surface Rainfall Intensity product, SRI, is mainly used of as input into the RAIN1 product, to get the best possible estimates of accumulated precipitation even at longer ranges from the radar. Vertical reflectivity profile is the most important source of error in radar rainfall measurements in cool and moderate climate. Upper parts of precipitating clouds give typically weaker echo than the cloud base, except near melting layer where the echo is much stronger. Thus a correction is needed to estimate surface rainfall intensity. IRIS SRI allows the user to apply his/her local knowledge and provides several ways to input infomationof the actual reflectivity profile, as well as methods to make educated first guesses. It distinguishes convective cases from large scale precipitation, and applies the correction only to the latter, while for convective precipitation the value of the lowest clutter free bin is presented.
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Accumulated Rainfall Products
The RAIN1 product (or Hourly Rain) uses CAPPI or SRI data over a defined time interval, generally 60 minutes, to obtain an estimate of the rainfall that fell within that hour. The results can be displayed or used to derive the RAINN (multi-hour) or CATCH product.
Note that the accuracy of the rainfall product degrades with range because the beam is larger at greater ranges.
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CATCH: Accumulation in river catchment areas
The CATCH product calculates the precipitation accumulation in subcatchment regions such as a watershed areas. It is used for hydrometeorologicalapplications such as estimating the total rainfall in a river basin for the purpose of flood forecasting. Both the time of the integration and the subcatchment areas can be selected. The CATCH product can also issue warnings if the precipitation in a subcatchment region exceeds a threshold value.Like the RAINN product, CATCH is a product of a product for which the hourly RAIN1 product serves as the input. You can sum any number of hours of individual RAIN1 products.
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VIL – vertically integrated liquid
•The VIL product is another excellent indicator of severe storm activity, especially with regard to the rainfall potential of a storm. The output shows the estimated precipitation (in millimeters) contained within a user-defined layer. Because VIL can be set to integrate over the entire depth of the atmosphere, it is good at seeing precipitation aloft that is not reaching the ground—a case that can be missed by a PPI or CAPPI display.
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GAGE (here superimposed to radar-based accumulation)
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A radar shows spatial variation
point accuracy can be better with a gauge
adjustment for best result
Weather radar + Rain gauge correction
range
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RADIAL VELOCITY
Where is the shear?This images is typical of what may be seen with radial velocities. A high level of experience is needed to identify areas of meteorological concern.
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SHEAR PRODUCT
A SHEAR product displays total shear in the radial, azimuthal, and/or elevation directions. Identifying areas of high shear becomes much easier.This image shows radial shear using the same data as the previous slide.
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SLINE PRODUCT
• A shear line has been detected by the SLINE algorithm indicated by the bold line.
• The future position of the shear line is indicated by the lighter line over Incheon Airport. The forecast time is selectable.
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• Improvement in Radar Data Quality
• More Accurate Rainfall Estimation
• Capability to Identify Different types of Meteorological and Non-meteorological Targets
• Reduction of false echoes and reflections to reduce false alarms
• Hydrometeor classification
Major Advantages of a Dual Polarization Weather Radar
Sistema de Detección de Rayos
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Resumen de aplicaciones meteorológicas
Más capacidad para describir las condiciones del clima existentes y la progresión de tormentas y predicción de la gravedad de las mismas. Advertencia cuando los rayos llegan a una área bajocontrol.Capacidad para monitorear actividad severa en tiemporeal.Gran área de cobertura en todo tipo de terrenos. Mejor predicción de picos de precipitación. Advertencias mejores y más rápidas para la seguridadpública.
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Densidad de relampagos (FED) Imagena las 2324 UTC 10 Abril 2005
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FED a las 2328 UTC 10 Abril 2005
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Lightning Jump
Broad Rotational Couplet
Severe weather signatures:Lightning jump - MSFC Huntsville, AL
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Bloqueo de haz y predicción de precipitación
terreno
base (a travésde inclinación 5)
compuesto
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Pantalla integrada rayos & radar
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Integrated Data Displays – Satellite Imagery
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CG lightning hazardLDAR II Sources (Red) and NLDN Flashes (Black) detected between 0312:30 and 0317:30 UTC 15 June
2001
Fort Worth WSR-88D Base Reflectivity Image from 0315 UTC 15 June 2001
High CG Lightning Threat
Isolated CG Lightning Threat
Detección de rayos, applicación de Energía
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Applicaciones para utilidades de Energía
Applicaciones en tiempo realMonitoreo tiempo real (despatchi, centro de asistencia, Centro de control) Verificación de fallos porrayos(Restauración de energía, reparaciones)
Análisis historicoCorelación con rayos(mantenimiento anual, análisis de confiabilidad) Deseño, ingenieria, construcción
Assets exposureanalysis
Storm Nowcasting& warning
LS7000
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Muchas gracias por su tiempo
MINISTERIO DE DEFENSA
VICEMINISTERIO DE DEFENSA CIVIL
ACCIONES DEL SISTEMA NACIONAL DE ALERTA ACCIONES DEL SISTEMA NACIONAL DE ALERTA
TEMPRANA PARA LA GESTIÓN DE RIESGOSTEMPRANA PARA LA GESTIÓN DE RIESGOS
Orlando SanjinesMauricio BustilloGiovana Soria GalvarroJulio Fernandez
Abril 2009Li P ú
Julio Fernandez
Lima - Perú
osvar
MARCO LEGAL
LEY 2140LEY 2140Art. 28.- SISTEMA NACIONAL INTEGRADO DE INFORMACION PARA LA GESTION DEL
SISRADESISRADE
DE INFORMACION PARA LA GESTION DELRIESGO “SINAGER”.“SINAGER”.
Organizar un Sistema Integrado deInformación para la Reducción de Riesgos y
CONARADECONARADE
Atención de Desastres y/o Emergencias anivel nacional, departamental y municipal.
D S 27732
MIN. DEFENSAMIN. DEFENSA
VIDECICODIVIDECICODID.S. 27732
Art. 15.- FUNCIONES DE LOSVICEMINISTERIOS DEL MINISTERIO DEDEFENSA NACIONAL _VIDECICODI
SECRETARIASECRETARIATECNICATECNICA - Elaborar la información, a través
del “SINAGER”SINAGER”, para el Sistema Nacionalpara la Reducción de Riesgos y Atención de
SINAGER DT COENpara la Reducción de Riesgos y Atención deDesastres y/o Emergencias – SISRADE encoordinacióncoordinación con las instanciascorrespondientes
OBJETIVOS Y METASOBJETIVOS Y METAS
Coordinar la Recopilación,organización conservación y
DEL SINAGERDEL SINAGERorganización, conservación ydifusión de la información sobreGestión de Riesgos, generada porInstituciones gubernamentales noggubernamentales y privadasConocer, evaluar y mostrarobjetivamente los peligros o
i lamenazas que ponen en riesgo laseguridad física de la población ydificultan su desarrollo.Evaluar las condiciones deEvaluar las condiciones devulnerabilidad de la población ydemás elementos expuestosServir de instrumento técnico para laServir de instrumento técnico para laPlanificación y Gestión del Riesgo aNivel NacionalOrientar las acciones de Prevención,,Mitigación y Atención de desastres enlos niveles locales, regionales ynacionales
SISTEMA NACIONAL INTEGRADO DE INFORMACIONPARA LA GESTION DE RIESGOS
•ATLAS DE RIESGOS Y VULNERABILIDADESY VULNERABILIDADES
•META BASES DE DATOS•B.D. - GEOESPACIALES
IFU
SIÓ
ND
I
GeoSemántica - PMA – CRID – OPS – PMA – UNETE - SUMAOtros Sistemas (SNID – INE – IGM – SERGEOTECMIN – SEDES- COE’s
INTERRELACION DE LOSCOMPONENTES DEL SINAGER
SIAPADSIGRISIGRI
SINAGEROTRASBiVa - PaDSINAGEROTRAS
B.D.
SATDESINVENTAR SAT
INTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINTERACCION del SINAGER CON OTRASINSTITUCIONES EN LA TEMATICA DE G.R.INSTITUCIONES EN LA TEMATICA DE G.R.
Soporte: Militar, Policía y SAR
S.S.II
Servicio de Incendios
Administración de RecursosPlanificación y Ordenamiento
Comunicación - Energía
I.I.N.N.A.A.GG
Educacion y Capacitacion
Administración de Recursos
Cartografía temática
Planificación y Ordenamiento
G.G.E.E.R.R.
Población y Tendencias Redes Utilitarias
Medio Ambiente Ingeniería civil
Salud - Servicios Médicos
ANEXO 5.3
ANEXO 5.3ANEXO 5.3
Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas yprogramas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Bolivia
CAMPOS DE ACCIONFUNCIONESFUNCIONES INSTITUCIONESINSTITUCIONES
Observación y predicciónObservación y predicción Servicios de Meteorología, Hidrología, Sismología, …Servicios de Meteorología, Hidrología, Sismología, …
óóVidecicodi Salud Cruz Roja Fuerzas Armadas Cuerpo deVidecicodi Salud Cruz Roja Fuerzas Armadas Cuerpo de
Atención inmediataAtención inmediataVidecicodi, Salud, Cruz Roja, Fuerzas Armadas, Cuerpo deVidecicodi, Salud, Cruz Roja, Fuerzas Armadas, Cuerpo de
Bomberos, …Bomberos, …
Coordinación de atenciónCoordinación de atenciónGobiernos municipales, Gobierno regional, Defensa Civil, Gobiernos municipales, Gobierno regional, Defensa Civil,
COE’s (Nacional, Departamental y Municipal)COE’s (Nacional, Departamental y Municipal)
Distribución de ayudasDistribución de ayudas Redes de Carreteras, Aeropuertos, Redes ferroviarias,Redes de Carreteras, Aeropuertos, Redes ferroviarias,
Evaluación de vulnerabilidad Evaluación de vulnerabilidad Estadística, Catastro, Energía, Comunicaciones, Agricultura, Estadística, Catastro, Energía, Comunicaciones, Agricultura,
Difusión de informaciónDifusión de información Radio Televisión Prensa PublicidadRadio Televisión Prensa PublicidadDifusión de informaciónDifusión de información Radio, Televisión, Prensa, Publicidad …Radio, Televisión, Prensa, Publicidad …
ReconstrucciónReconstrucción Gobiernos regionales, Ministerios de obra pública, …Gobiernos regionales, Ministerios de obra pública, …
Evaluación de amenazasEvaluación de amenazas Universidades, comités de fenómenos globales, institutos, …Universidades, comités de fenómenos globales, institutos, …
Educación para prevenciónEducación para prevención Centros y Unidades educativas, (diferentes niveles)...Centros y Unidades educativas, (diferentes niveles)...
Ordenamiento y manejo del Ordenamiento y manejo del territorioterritorio Ordenamiento territorial, Desarrollo planificadoOrdenamiento territorial, Desarrollo planificadoterritorioterritorio
CUALES SON LOS RESULTADOS DE LOS INSTRUMENTOS GENERADOS POR EL SINAGER
• Apoya al SISRADE en la definición de Políticas y Estrategias en Gestión• Apoya al SISRADE en la definición de Políticas y Estrategias en Gestiónde Riesgo
• Apoya a la administración y toma de decisiones rápidas y efectivas en casosde atención y prevención de desastres (CONARADE)
• Apoya el Proceso de Planificación del Desarrollo y la Gestión de Riesgos• Comprensión de los procesos generadores de riesgo:• Comprensión de los procesos generadores de riesgo:
– Amenazas y Vulnerabilidades• Sustenta el enfoque integral:
– Económico, Social, Ambiental, Tecnológico.
• Orienta los planes y proyectos de desarrollo con un enfoque de gestión deriesgos (desarrollo urbano construcción de viviendas mas seguras dotaciónriesgos (desarrollo urbano, construcción de viviendas mas seguras, dotaciónde agua, desagüe, articulación vial, mejoramiento de las cadenasproductivas, etc.)
• Sustento técnico a las leyes y normativas sobre el desarrollo de proyectoscon visión de gestión de riesgos
BENEFICIARIOS INDIRECTOSBENEFICIARIOS INDIRECTOSDE LA INFORMACION GENERADA
• Las comunidades expuestas a
riesgos.riesgos.
• Todas las autoridades nacionales
responsables de prevención yresponsables de prevención y
atención de desastres.
• Organismos públicos y privados,Organismos públicos y privados,
ong’s relacionados con la G.R.
• La sociedad civil en general.La sociedad civil en general.
• Investigadores de la temática
APORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHIAPORTES DEL SENAMHISISTEMA DE ALERTA TEMPRANA Y GESTIÓN DE RIESGOS ASISTEMA DE ALERTA TEMPRANA Y GESTIÓN DE RIESGOS A
DESASTRES PARA DE LA GENERACIÓN Y DIFUSIÓN OPORTUNA DEL DATO METEOROLÓGICO e HIDROLÓGICO
SISRADESISRADE SOCIEDAD CIVILSOCIEDAD CIVIL ESTRATEGIA DEESTRATEGIA DEADAPTABILIDAD ALADAPTABILIDAD AL
ÁÁCAMBIO CLIMÁTICOCAMBIO CLIMÁTICO
PODER EJECUTIVO PLATAFORMA INTERINSTITUCIONAL DE
ALERTA TEMPRANASIAPAD ALERTA TEMPRANAAPORTE DE INF.APORTE DE INF.
A REDES DE A REDES DE INSTITUCIONESINSTITUCIONES
INTERNACIONALESINTERNACIONALES9 - PREFECTURAS
BOLETINES INFORMATIVOS CONTEXTUALIZADOS
SIAPAD
DE MONITOREO AL DE MONITOREO AL CAMBIO CLIMÁTICOCAMBIO CLIMÁTICO
329 - MUNICIPIOS
CONTEXTUALIZADOSEN ESPAÑOL, QUECHUA,
AYMARA, GUARANI
DIAGNOSTICO DE LA RED DIAGNOSTICO DE LA RED ÓÓDE OBSERVACIÓNDE OBSERVACIÓN
METEOROLÓGICAMETEOROLÓGICAMETEOROLÓGICAMETEOROLÓGICA
Estaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enEstaciones Convencionales enactual funcionamientoactual funcionamiento
DespuésDespués deldel diagnóstico,diagnóstico, sese verificaverifica queque lala redreddede observaciónobservación convencionalconvencional dede SENAMHI,SENAMHI, quequef ncionaf nciona enen condicionescondiciones dede ope abilidadope abilidad estáestáfuncionafunciona enen condicionescondiciones dede operabilidad,operabilidad, estáestácompuestacompuesta porpor::
a) 40 estaciones climatológicasa) 40 estaciones climatológicasa) 40 estaciones climatológicas.a) 40 estaciones climatológicas.b) 84 estaciones termopluviométricas.b) 84 estaciones termopluviométricas.c) 85 estaciones pluviométricasc) 85 estaciones pluviométricasc) 85 estaciones pluviométricas.c) 85 estaciones pluviométricas.d)d) 73 73 estaciones automáticasestaciones automáticas
satelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación españolasatelitales Cooperación española282 TOTAL ESTACIONES EN ACTUAL 282 TOTAL ESTACIONES EN ACTUAL
OPERACIÓNOPERACIÓN
Estaciones Meteorológicas Estaciones Meteorológicas SinópticasSinópticas -- AASANAAASANA
3636 estacionesestacionesmeteorológicasmeteorológicas sinópticassinópticasadministradasadministradas porporAASANAAASANA.. GranGran parteparte deldelequipamientoequipamiento instrumentalinstrumentalequipamientoequipamiento instrumentalinstrumentalpertenecepertenece aa SENAMHISENAMHI..
LaLa informacióninformación quequeproporcionanproporcionan estasestasestaciones,estaciones, ayudanayudan parapararealizarrealizar loslos pronósticospronósticosmeteorológicosmeteorológicosmeteorológicosmeteorológicos..
Red de Observación Automática Satelital de Red de Observación Automática Satelital de donación Españoladonación Española
63 M t ló i63 M t ló i63 Meteorológicas63 Meteorológicas
10 Hidrológicas10 Hidrológicas
Esta Red de observación Esta Red de observación se constituye en la se constituye en la principal fuente de principal fuente de información para la información para la l b ió dl b ió delaboración deelaboración de
pronósticos y alertas.pronósticos y alertas.
DIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELDIAGNÓSTICO DELTRABAJO OPERATIVO TRABAJO OPERATIVO
DE LA UNIDAD DE DE LA UNIDAD DE PRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DEPRONÓSTICOS DE
SENAMHISENAMHISENAMHISENAMHI
Diagnóstico del Sistema de Análisis Diagnóstico del Sistema de Análisis y pronósticos y pronósticos
A liA li l bl b i fi f ó tió tiAnalizaAnaliza yy elaboraelabora informesinformes yy pronósticospronósticosmeteorológicos,meteorológicos, dosdos vecesveces alal díadía..LaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel sistemasistema TWISTWIS estáestáLaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel sistemasistema TWISTWIS estáestálimitadolimitado porpor lala utilizaciónutilización dede metodologíasmetodologías dedeanálisisanálisis yy pronósticospronósticos..análisisanálisis yy pronósticospronósticos..LaLa utilizaciónutilización dede lala capacidadcapacidad deldel PCGIDDSPCGIDDS 3232,, estáestálimitadalimitada porpor faltafalta dede entrenamientoentrenamiento adecuadoadecuado..ppNoNo sese cuentacuenta concon lala implementaciónimplementación dede unun modelomodelometeorológicometeorológico concon parametrizacionesparametrizaciones localeslocales queque
ii dd ó ió igenerengeneren proyeccionesproyecciones dede pronósticospronósticos concon mayoresmayoresresolucionesresoluciones temporalestemporales yy espacialesespaciales..
Herramientas de usoHerramientas de usoHerramientas de usoHerramientas de usoactual para la actual para la ppelaboración de elaboración de
pronósticospronósticospp
Herramientas estadísticas para la obtención Herramientas estadísticas para la obtención de líneas de tendencia de comportamiento de líneas de tendencia de comportamiento de los distintos parámetros meteorológicosde los distintos parámetros meteorológicos
TEMPERATURAS CHARAÑA Comportamiento de la Precipitación Total Estación San Borja últimos 10 años
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
100150200250300350400450
mm
-5,0
0,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
DI ASCHARAÑA MAX CHARAÑA MIN MEDIA Linear (MEDIA)
050
100
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
PCPN Normal
TEMPERATURAS ORURO
15 0
20,0
Comportamiento de la Precipitación Total Estación Guayaramerin últimos 10 años
400450500
0,0
5,0
10,0
15,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 050
100150200250300350400
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06
mm
D IA S
ORURO M AX ORURO M IN M EDIA Lineal (M EDIA)
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
PCPN Normal
PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL IRI PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL IRI –– NOAA NOAA PARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MARPARA LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MAR
TABLE - IRI Probabilistic ENSO Forecast for NINO3.4 Region - Made in August 2007g
SeasonSeason La NiñaLa Niña NeutralNeutral El NiñoEl NiñoSeasonSeason La NiñaLa Niña NeutralNeutral El NiñoEl Niño
ASO 2007ASO 2007 60%60% 39%39% 1%1%
SON 2007SON 2007 58%58% 41%41% 1%1%
OND 2007OND 2007 56%56% 42%42% 2%2%
NDJ 2008NDJ 2008 53%53% 44%44% 3%3%
DJF 2008DJF 2008 50%50% 45%45% 5%5%
JFM 2008JFM 2008 45%45% 48%48% 7%7%
FMA 2008FMA 2008 40%40% 50%50% 10%10%FMA 2008FMA 2008 40%40% 50%50% 10%10%
MAM 2008MAM 2008 35%35% 51%51% 14%14%
AMJ 2008AMJ 2008 30%30% 51%51% 19%19%
MJJ 2008MJJ 2008 25%25% 50%50% 25%25%
PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL SENAMHI PRONOSTICOS ESTACIONALES ELABORADOS POR EL SENAMHI CIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONESCIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONES-- CIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONESCIIFEN PARA TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONES
MAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAMAPAS DE SUPERFICIE Y ALTURAImágenes de Satélite GOES 12 utilizando el TWISImágenes de Satélite GOES 12 utilizando el TWIS
VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)VAPOR DE AGUA (WV)
INFRA ROJO (IR)INFRA ROJO (IR)
VISIBLE (VIS)VISIBLE (VIS)
Imágenes con superpocisionImágenes con superpocisionImágenes con superpocisionImágenes con superpocisionde parámetros de parámetros
meteorológicos utilizando el meteorológicos utilizando el TWISTWISTWISTWIS
Utilización de corridas del Utilización de corridas del d l é i GFSd l é i GFSmodelo numérico GFSmodelo numérico GFS
aplicando PCGRIDDS32aplicando PCGRIDDS32
Temperatura HumedadTemperatura HumedadTemperatura, Humedad,Temperatura, Humedad,Presión, Vientos, otros.Presión, Vientos, otros.
Diagnóstico de la Diagnóstico de la Unidad de HidrologíaUnidad de Hidrología
LaLa presentepresente informacióninformación muestramuestra elel estadoestado actualactual dede lala redredhidrométricahidrométrica NacionalNacional queque elel SENAMHISENAMHI concon lala colaboracióncolaboración
Estaciones HidrológicasEstaciones Hidrológicas
hidrométricahidrométrica Nacional,Nacional, queque elel SENAMHI,SENAMHI, concon lala colaboracióncolaboracióndede diferentesdiferentes instituciones,instituciones, vieneviene administrandoadministrando
Estaciones HidrológicasEstaciones Hidrológicas20072007
Estaciones SENAMHIEstaciones SENAMHI 4646Proyecto Pilcomayo Proyecto Pilcomayo –– SENAMHISENAMHI 1515SEMENASEMENA 22SEMENASEMENA SENAMHISENAMHI 55SEMENASEMENA -- SENAMHISENAMHI 55CoraniCorani 1010MisicuniMisicuni 11Ofic de riesgos (La Angostura)Ofic de riesgos (La Angostura) 11Ofic. de riesgos (La Angostura)Ofic. de riesgos (La Angostura) 11Proyecto Lago Poopó UMSAProyecto Lago Poopó UMSA 44OTN EVARSAOTN EVARSA 55SEARPISEARPI 66SEARPISEARPI 66
TotalTotal 9595
Además funcionan 42 estaciones Además funcionan 42 estaciones hidrométricas, solo niveles del SHNhidrométricas, solo niveles del SHN
El diagnostico realizado de la red hidrométrica Nacional El diagnostico realizado de la red hidrométrica Nacional ggha permitido elaborar el siguiente gráfico, que muestra el ha permitido elaborar el siguiente gráfico, que muestra el comportamiento a lo largo del tiempo del número de comportamiento a lo largo del tiempo del número de estaciones instaladas en el País.estaciones instaladas en el País.
160
180
on
100
120
140
con
Info
rmac
io
60
80
100
de E
stac
ione
s
20
40
Num
ero
0
1962
1965
1968
1971
1974
1977
1980
1983
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
EnEn lala actualidadactualidad volumenvolumen dede informacióninformación almacenadaalmacenada enen lala basebase dededatosdatos correspondecorresponde alal siguientesiguiente detalledetalleRED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS –– RED CLASICA RED CLASICA -- HYDRACCESSHYDRACCESS
ááNiveles instantáneosNiveles instantáneos 4.296.3914.296.391
Caudales líquidos instantáneosCaudales líquidos instantáneos 2.089.8592.089.859
Sólidos en suspensión, concentraciónSólidos en suspensión, concentración 50.00050.000Sólidos en suspensión, concentraciónSólidos en suspensión, concentración 50.00050.000
Calidad de aguasCalidad de aguas 90.00090.000
Lluvia diariaLluvia diaria 7.800.0007.800.000
Estaciones automáticasEstaciones automáticas 200.000200.000
RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS RED DE ESTACIONES HIDROLOGICAS -- MODERNIZADASMODERNIZADAS
Proy. Español, desde el 10/05/06, Proy. Español, desde el 10/05/06, 134.544134.544
Proyecto Francés, desde 14/11/06, Proyecto Francés, desde 14/11/06, 26.19126.191
T t lT t l NºNº dd d td t l dl d HYDRACCESSHYDRACCESS 1414 686686 985985TotalTotal NºNº dede datosdatos almacenadosalmacenados enen HYDRACCESSHYDRACCESS:: 1414..686686..985985
EsteEste volumenvolumen dede información,información, introducidaintroducida enen elel lala basebase dede datos,datos,correspondecorresponde alal 9090%% dede lala existenteexistentecorrespondecorresponde alal 9090%% dede lala existenteexistente..
DeDe esteeste 9090%% solosolo elel 4040 %% estaesta criticadacriticada yy validadavalidada
REQUERIMIENTOS PARA EL REQUERIMIENTOS PARA EL ÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICAÁREA HIDROLOGICA
Con la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada eCon la red mejorada y una base de datos actualizada einformación criticada y validada; se entrara a la información criticada y validada; se entrara a la modelación hidrológica de las principales cuencas del modelación hidrológica de las principales cuencas del P íP íPaís.País.La modelización de las cuencas permitirá generar La modelización de las cuencas permitirá generar caudales a partir de precipitaciones, en cursos de ríos caudales a partir de precipitaciones, en cursos de ríos p p p ,p p p ,donde no se tienen estaciones hidrométricas, ampliando donde no se tienen estaciones hidrométricas, ampliando de esta manera la información.de esta manera la información.La modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deLa modelización de las cuencas equipadas con red deinformación en tiempo real, permitirá generar información en tiempo real, permitirá generar información destinada a la alerta temprana y al información destinada a la alerta temprana y al pronostico hidrológicopronostico hidrológicopronostico hidrológico.pronostico hidrológico.Se generará el Balance Hídrico Nacional tendrá una Se generará el Balance Hídrico Nacional tendrá una periodicidad Bianualperiodicidad Bianual
ACTIVIDADES EN PROCESOACTIVIDADES EN PROCESOGENERACIÓN DE
POLITICAS PUBLICAS DE PREVENCIÓN/MITIGACIÓN
GENERACION DE PRODUCTOS CON VALOR AGREGADO SECTORIALES
MINISTEROMINISTERIO DE SALUD
MINISTERIOPLANIFICACIÓN VIDECI MDRAyMA
MINISTEROMEDIO
AMBIENTEVIPFE
1 G ió
1. Incidencia de vectoresinfluenciadospor los
1. Información anticipadapara la elaboración
1. Generación decartografíatemática para alimentar el
1. Elaboración de índices Agrometeorologicos para 6 cultivos
1. Generacióndeproyecciones deescenariosde cambio 1 Generacióncambios de
temperaturay humedad.
2. Incidencia de lastemperaturas
elaboraciónde mapas temáticos de sequia,inundación,granizo.
alimentar elSINAGER.
2. Monitoreo de lascondicionesadversas
6 cultivospriorizados.
2. Cartografía temática de amenazasmeteorológic
de cambioclimáticopara fines de siglo,orientados a la
1. GeneracióndeParámetrosconstructivos, curvas I-D-F a nivel temperaturas
en IRA’s y EDA’s.
3. Mapas de amenazas a áreas
g2. Aporte de
identificaciónde Amenazas para la construcciónd l
para la toma dedecisiones.
3. Incidencia en la generación d líti
gas a la agricultura.
3. Generación deinformación
t
implementación de medidas de adaptación/mitigación.
2 Z ifi ió
Municipal.2. Balance
HídricoNacional.
áreasvulnerables a potencialesepidemias.
de los mapas nacionalesde riesgo.
de políticaspúblicas de Prevención –Mitigación.
permanentepara el seguroagrícola.
2. Zonificaciónde áreas vulnerablesal cambio Climático..
GENERACIÓN DEGENERACIÓN DEGENERACIÓN DEGENERACIÓN DEMAPA DE ZONAS MAPA DE ZONAS S SC SS SC SSUSCEPTIBLESSUSCEPTIBLESA SEQUIAA SEQUIA
GENERACIÓN DE GENERACIÓN DE MAPA DE ZONAS MAPA DE ZONAS SUSCEPTIBLESSUSCEPTIBLESA INUNDACIONA INUNDACION
ACCIONES INMEDITAS PARA LA ACCIONES INMEDITAS PARA LA Ó ÓÓ ÓINTENSIFICACIÓN DE GESTIÓN DE INTENSIFICACIÓN DE GESTIÓN DE
RIESGOS A NIVEL NACIONALRIESGOS A NIVEL NACIONAL1.1. Ley No.2140 Marco legal específico.Ley No.2140 Marco legal específico.
G ó d lí l dG ó d lí l d2.2. Generación de Políticas integrales deGeneración de Políticas integrales deGestión de Riesgo en el marco de la Gestión de Riesgo en el marco de la ggNCPE.NCPE.
33 Generación de una estrategia nacionalGeneración de una estrategia nacional3.3. Generación de una estrategia nacionalGeneración de una estrategia nacionalpara la transferencia del riesgo.para la transferencia del riesgo.
4.4. Generación e implementación de Generación e implementación de mecanismos financieros orientados a mecanismos financieros orientados a fortalecer la Gestión del Riesgo.fortalecer la Gestión del Riesgo.
Orlando Sanjines V.
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Sistema nacional de alerta temprana
del IDEAMVigilancia, pronóstico y alerta de amenazas
hidrometeorológicas y climáticas
para la gestión del riesgo Taller Subregional “Oportunidades para fortalecimiento
de capacidades para la predicción climática y alerta temprana frente al cambio climático”Lima, Perú 16-17 de abril de 2009
Ernesto Rangel Mantilla
Meteorólogo.
Subdirector de Meteorología
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Conocimiento del riesgo
Vigilancia de las amenazas y servicio de alertas
Diseminación de las alertas
Conciencia pública y preparación para actuar
Elementos de un sistema de alerta temprana (conceptualización)
R= F( A, V)
Hidrometeorológicas, climáticas
Comunicaciones, Los Medios, tecnologías
Educación, Plan de Evacuación o emergencia; seguros, prohibiciones y restricciones ambientales o de uso del suelo
El riesgo de desastre es función de la amenaza y de la vulnerabilidad
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Mar Caribe
Océano
Pacífico
Vientos alisios del Noreste(hemisferio
norte)
Vientos alisios del Sureste (hemisferio
sur)
Zona de convergencia Intertropical
BB
0°C
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Distribución espacial de la precipitación anual en Colombia
REGIONREGION
ANDINA:ANDINA:Dosestacionessecas y dos estacioneslluviosas:
LLANOS LLANOS ORIENTALES:ORIENTALES: Unaestación lluviosa y otra seca
AMAZONIA :AMAZONIA : Unaestación lluviosa y una estación seca a mitad de año
REGION CARIBE: Una estaciónseca y un estaciónlluviosa
REGION REGION PACIFICAPACIFICA:::estación lluviosa la mayoría del año
500mm/año
15000 mm/año
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Mapa de precipitación diaria
DailyRainfallmap
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Anomalía de lluvia en los años 2007 y 2008
Los tonos naranja indican
lluvias por debajo del promedio.
Los tonos azules indican
lluvias por encima del promedio
ANEXO 5.4
Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas yprogramas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Colombia
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Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de Colombia Vigilancia
Datos meteorológicos horarios (clave METAR) y trihorarios (clave SYNOP)Datos de altura (clave TEMP)Información diaria: lluvia 24 horas de 450 estaciones, lluvia mensualRed hidrometeorológica automática del IDEAM para vigilancia hidrometeorológica(235 estaciones)Estaciones satelitales GOES y NOAA
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GOES E
• El IDEAM opera una red automática satelital conectada al satélite GOES E
• 235 estaciones: 175 Met y 50 Hid, 10 de ellas mareográficas
Red hidrometeorológica automática del IDEAM para vigilancia hidrometeorológica
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Recepción satelital GOES y NOAA
Recepción del satélite GOES cada
media hora
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Redes locales de vigilanciahidrometeorológica en algunas
ciudades o sitios
Red de Medellín. Proyecto AVNHEWS (AMVA- NOAA)Red de ManizalesRed de la cuenca del Combeima en Ibagué. Proyecto COSUDERedes pequeñas del sector hidroenergético: ISAGEN, ISA, EPM, EMGESA, URRA, CHIVOR,Red nacional de CENICAFE y regional de CENICAÑA
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Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de ColombiaPronóstico: modelos en
uso en el IDEAM
Modelos meteorológicos globalesModelos meteorológicos regionales o de mesoescalaModelos basados en climatología para deslizamientos e incendios forestalesModelos climáticos
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Modelo WRF para Bogotá
Modelo WRF para el Mar
Caribe
Modelo WRF adaptado para
Colombia
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Ministerio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de ColombiaModelo climático CPT para
ColombiaMinisterio de A mbiente, V ivienda yDesarrollo TerritorialRepública de Colombia
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Estructura actual de operación del Servicio de Pronóstico y Alerta
Hidrología
Ecosistemas e información ambiental
Meteorología
Análisis y
pronósticos meteorológicos
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Alertas medioambientales para todo el país o para regiones específicas
• Boletin• Aviso• Alerta
ComunicadosEspeciales
Usuarios con prioridad
Dirección para la Prevención y Atención de
Desastres - DPAD
Defensa Civil
Cruz Roja
Presidencia deLa República
Crecientes súbitas
Crecientes lentas
Deslizamientos por lluvias
Heladas
Incendios forestales
Sequías (el NIÑO)
Lluvias intensas (LA NIÑA)
Huracanes
Altas y bajas temperaturas
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DPAD:
Flujo de las alertas
32 CREPADs
CLOPADS
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Fenómenos hidrometeorológicos severos en
Colombia
• Crecientes súbitas• Lluvias intensas que originan
deslizamientos de tierra• Vendavales- Minitornados• Granizadas• Oleaje alto por colas de frentes fríos• Huracanes y tormentas tropicales
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EL BANCO 2000-2008
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
5,50
6,00
6,50
7,00
7,50
8,00
8,50
9,00
9,50
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
N IV E L (m)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 COTA DE INUNDACION
2ª. Temporada de lluvias
Nivel del río Magdalena en El Banco
Septiembre
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Registro de vendaval en la ciudad de Cali-28 de enero de 2009
Eventos extremos recientes
Registro de creciente en la zona fronteriza con Ecuador 16 de febrero de 2009
Granizada en Bogotá: febrero de 2008
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Huracán JOAN 1988Huracán IVAN CAT 5 2007
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ResumenVigilancia
• El servicio hidrometeorológico y ambiental que presta el IDEAM opera dentro del concepto de “gestión del riesgo”.
• Algunas ciudades han comenzado a crear sus propios SAT en atención al crecimiento de la vulnerabilidad y como adaptación al cambio climático.
• La información meteorológica horaria de los aeropuertos apoya las labores de vigilancia de fenómenos severos; sin embargo en horas de la noche es escasa. No hay radares meteorológicos.
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ResumenVigilancia (2)
• La red de altura requiere expansión principalmente hacia las zonas de frontera. Se ha invertido en redes automáticas y con capacidad satelital para acceso a información en tiempo real.
• Se ha mejorado el conocimiento de las variables hidrometeorológicas a escala nacional y regional.
• A nivel local se requieren redes más densas para monitoreo en tiempo real de fenómenos localizados en superficie (vientos montaña- valle y valle -montaña) considerando la compleja topografía nacional y los dos océanos.
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ResumenPronóstico
• Existe un mayor acceso a modelos meteorológicos de centros meteorológicos mundiales y regionales. Se utilizan modelos adaptados a nuestra sub-región.
• Se requieren modelos de mayor resolución, que cuenten con más datos iniciales (incluyendo el cambio en el uso del suelo), para el pronóstico de fenómenos de tiempo severo (vendavales y las lluvias intensas), que generan crecientes súbitas y deslizamientos de tierra.
• En el caso de Colombia, y debido a la topografía, los eventos de deslizamientos de tierra y crecientes súbitas son los eventos severos de mayor recurrencia y que requieren pronóstico.
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ResumenAlerta
• El IDEAM como servicio hidrometeorológico y ambiental suministra de manera operativa las alertas al Sistema Nacional para la Prevención y Atención de Desastres.
• Hay muchos fenómenos de “tiempo severo”localizados como las crecientes súbitas y los deslizamientos de tierra, que debido a sus características espaciales y temporales reducidas pasan desapercibidos. Por otro lado, los tiempos para la emisión de las alertas son muy breves, lo que no permite llegar a las comunidades de manera oportuna.
• Se están apoyando los SAT locales en comunicación con el IDEAM
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Retos hacia el futuro
• La población colombiana tiende a concentrarse en las ciudades, por lo que la vulnerabilidad a los desastres aumenta vertiginosamente.
• Las ciudades están creando su propio clima por las actividades humanas. Esto requiere establecer sistemas locales de alerta que se basen en los actuales sistemas nacionales, propendiendo a que las comunidades los puedan operar y con base en la información técnica tomar las mejores decisiones.
• El IDEAM debe descentralizar sus actividades de pronóstico y alerta para precisar más su información en atención a las necesidades de sus usuarios. Esto requeriría la instalación de redes de monitoreo mas densas, operadas de manera concertada con organismos regionales y locales. Esta información de mayor detalle permitirá analizar, modelar y pronosticar fenómenos de escala temporal y espacial muy reducida.
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Retos
• Descentralización de SATs en las regiones y las comunidades: se debe alcanzar un cubrimiento nacional y fortalecerlos en materia de tecnología y en su capacidad de divulgación de la información. Actualmente existen 32 Comités Regionales de Gestión del Riesgo para la Prevención y Atención de Desastres.
• Los SAT locales deben aprovechar los conocimientos y experiencia de las comunidades.
• Se debe propender por conformar un SAT integral que incorpore los siguientes elementos: a) manejo del riesgo en el sector agro (incorporar buenas prácticas y fortalecimiento institucional para gestión del riesgo); b) visión humanitaria; c) vigilancia epidemiológica, propendiendo por reducir el impacto en la salud de la población derivado de situaciones de emergencia.
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Retos
• Utilizar la información meteorológica para beneficiode la planeación de la inversión, por ejemplo, en el sector educativo en el área rural (planificación).
• Adquirir nuevos equipos y tener más capital humano.
• Aumentar/mejorar el flujo de información entre los institutos de meteorología de la región.
• Trabajar para disminuir las causas de los desastres, reduciendo las condiciones de vulnerabilidad (prevención). De esta forma se debería enfatizar más en la intervención de las causas de los desastres.
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Retos
• Se debe aumentar la conciencia pública sobre los riesgos, diseminar alertas oportunas y claras y fortalecer la preparación y resistencia de las comunidades. Por eso el tema de la educación en la gestión del riesgo es fundamental.
• El país debe mejorar y detallar sus mapas de amenazas (mapas de vulnerabilidad).
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MUCHAS GRACIAS
Oportunidades para el fortalecimiento de capacidades para la predicción climática y alerta temprana frente al cambio
climático
Secretaría General de la Comunidad AndinaLima, 16 de abril del 2009
LA EXPERIENCIA DEL ECUADOR
Carlos Páez PérezINAMHI
Ecuador
INAMHI
• Organismo rector de las actividades hidrometeorológicas en el Ecuador y representante nacional ante la OMM
• Creado en agosto de 1961
• Institución autónoma, dependiente de la Secretaría Nacional del Agua
• Parte de la nueva arquitectura institucional para la gestión de riesgos– Contexto internacional (Hyogo, 2005)
– Contexto regional (CAPRADE, 2002)
Gestión de riesgos: el desafío
• CEPAL, 2003:– Aproximadamente el 33% de pérdidas directas e
indirectas (vidas humanas, infraestructura social y productiva) registradas en la región fue causado por eventos naturales adversos
• CAF, 1999:– El Fenómeno de El Niño (1997-1998) generó daños por un
valor de 2800 millones de dólares, equivalente casi al 15% del PIB de 1997
– Existe una coincidencia entre la ocurrencia de un gran desastre y la caída del PIB
Gestión de riesgos
• Nuevo marco constitucional:
– Art. 389: sistema nacional descentralizado de gestión de riesgo (funciones)
– Art. 390: descentralización subsidiaria (jurisdicción territorial)
– Secretaría Técnica de Gestión de Riegos
– Comité técnico científico
– COE
– SAT
Red hidrometeorológica básica
• 259 estaciones meteorológicas– 14 agrometeorológicas principales
– 2 climatológicas especiales
– 75 climatológicas ordinarias
– 32 climatológicas principales
– 18 pluviográficas
– 117 pluviométricas
– 2 radio sondas
• 145 estaciones hidrológicas– 71 limnigráficas
– 74 limnimétricas
Red complementaria
• INOCAR– Oceanográfico (6 continentales + 2 boyas)
• DGAC– Aeronáutica (23)
• Organismos de cuenca, de desarrollo regional o local– Proyectos especiales
• Privados
ANEXO 5.5Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertas tempranas y programas existentes defortalecimiento de los sistemas de observación climática en Ecuador
Pronóstico del tiempo
• Herramientas– Información de superficie
• Celular / radio HF / IAT (DAGC) / telefonía convencional
– Cartas de altura en diferentes niveles troposféricos
• Satélites (Internet)
– Imágenes satelitales
• GOES 10 y 12
– Modelos de predicción numérica
• GFS / ETA / MM5-WRF* / LEADS
– Información estadística (probabilidad precipitación)
• Productos– Pronóstico 2 veces al día para 24 horas
– Predicción cuantitativa de precipitación
Pronósticos estacionales
• Herramientas– Modelo estadístico probabilístico
• CPT (perfiles sobre, bajo y normal)
• Productos– Mapas de probabilidades de precipitación y de
temperaturas máximas y mínimas (perfiles), cada mes, con horizontes de 3 meses
– Mapas de índices de riesgo agrometeorológico (arroz, maíz y soya) en base a precipitación y temperatura
Predicción del clima
• Herramientas– Modelos regionales y globales
• PRECIS (PACC – MAE/PNUD)
• TL59 - japonés
• Productos– Escenarios futuros
– Planificación hidrológica (WEAP)
SAT: objetivo general
• Facultar a las personas y comunidades que enfrentan amenazas de inundaciones a tomar acciones para reducir la gravedad de los impactos
CHONE COCA
SAT: objetivos específicos
• Desarrollar mapas de peligros
• Contar con un sistema fiable de pronósticos y alerta que funcione 24 horas al día
• Generar respuestas institucionales (uso del suelo, planificación urbana) e individuales adecuadas ante inundaciones
• Validar metodologías
• Desarrollar instrumentos de coordinación y comunicación
SAT: insumos
• Información básica– Hidrometeorológica (Qmáx, Pmáx, Pmensual)
– Parámetros físicos – morfométricos
– Topografía (perfiles transversales y longitudinales)
– Usos y tipos de suelos
• Modelos– FLOODRO Análisis de frecuencias
– HEC HMS Hidrológicos
– HYMO
– HEC RAS 3.1Hidráulicos
– HYMO
– Otros modelos agregados o distribuidos
SAT: estructura
COMUNIDADAUTORIDADES
SAT: productos
Modelos hidrológicos calibrados
SAT: productos
Mapas de peligros de inundaciones
SAT: próximos pasos
• Optimización de la red de observación hidrometeorológica, incluyendo estaciones automáticas que transmitan información en tiempo real
• Transferencia del sistema a operadores locales (COE cantonal / municipios) bajo la coordinación de la STGR
• Dar el salto de proyecto piloto a instrumento de gestión
Conclusiones
• El INAMHI y otros organismos han construido capacidad para desarrollar SAT
• Hace falta un proceso de validación y socialización de las metodologías
• Las limitaciones de la red de observación hidrometeorológica y del acceso a la información de entrada constituyen la principal limitación para los SAT
Posibilidades de cooperación
• Mejoramiento de la red
• Acceso a información en zonas de frontera
• Intercambio de experiencias y propuestas metodológicas
• Manejo de riesgos (información, experiencias, modelos de gestión)
Carlos Páez Pérez
[email protected](593 9) 7 776 316
www.inamhi.gov.ec
Iñaquito N36-14 y CoreaQuito, Ecuador
(593 2) 3 971 100(593 2) 2 241 874
SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGIA
ALERTA METEOROLÓGICO
LLUVIA Y TORMENTAS EN LA SELVA Nivel: NARANJA
Fecha y Hora de Publicación: Lima 23 de setiembre del 2007 13:00 Hora LocalFecha y Hora de Inicio de la Alerta: 25 de setiembre del 2007 07:00 Hora LocalDuración Esperada: 48 hrs.
Pronóstico:
El SENAMHI, prevé la ocurrencia de lluvias de moderada a fuerte intensidad acompañada de tormentas eléctricas y ráfagas de viento sobre la selva norte.
Lugares afectados: Ucayali, Huánuco, San Martín y Loreto.
Por otro lado, la selva sur (Madre de Dios) será afectada por ligero descenso de temperatura del aire debido a la incursión de un Friaje.
Nota: Ante cualquier cambio en la duración e intensidad de este evento meteorológico, el SENAMHI emitirá la información correspondiente
Término de alerta: jueves 27 de setiembre del 2007, 07:00 hrs.
ALERTA METEOROLOGICA
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
DIFUSION DEL PRONOSTICO HIDRO - METEOROLOGICO
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
VALIDACION DEL MODELO ETA/SENAMHI
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
Datos Datos observadosobservados
ÍÍndices observados ndices observados y pronosticaday pronosticada
CCM3CCM3 EOFEOF
RAMSRAMSconsensoconsenso
EvaluaciEvaluacióónny validaciy validacióónn
PrecipitaciPrecipitacióón, temperatura n, temperatura extremas pronosticadasextremas pronosticadas
EXEVEREXEVERC P TC P T
DCL, DMS, DGH, DCL, DMS, DGH, DGADGA
PRONOSTICO NUMERICO DINAMICO ESTADISTICO
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
19 %50 %31 %
SNN
BN
16 %28 %56 %
15 %47 %38 %
SELVA NORTE
SELVA CENTRAL
SELVA SUR
SIERRA CENTRAL
SIERRA NORTE
VERT OCC.
VERT ORIENT.
COSTA SUR
COSTA CENTRAL
COSTA NORTE20 %50 %30 %
SNN
BN SNN
BN
20 %55 %25 %
SNN
BN
18 %58 %24 %
SNN
BN
21 %51 %28 %
SNN
BN
12 %54 %34 %
SNN
BN
30 %40 %30 %
SNN
BN
14 %15 %71 %
SNN
BN
23 %46 %31 %
SNN
BN
GENERAL DE METEOROLOGIA DCL/CP
HUANCABAMBA (DE)SN 11N 50 IQUITOS (DE)
BN 39 SN 50PUNO N 44
SN 17 BN 6N 37 RIOJA (DE)
BN 46 SN 27SAN JUAN (NDE) N 53
SN 21 BN 20N 29
BN 50 PUCALLPA (DE)HUAMACHUCO (NDE) SN 28
SN 14 N 28N 50 BN 44
BN 36CHIQUIAN (OND) SAN RAFAEL (DE)
SN 29 SN 31N 35 N 54
BN 36 BN 15CANTA (DE)
SN 14N 36
BN 50HUAYAO (NDE) G. KAYRA (NDE)
SN 39 SN 17N 28 N 44
BN 38 BN 39LIRCAY (ND)
SN 14N 22
BN 64PUQUIO (ND)
SN 14 CHUAPALCA (ND)N 29 SN 14
BN 57 N 29BN 57
ORCOPAMPA (NDE) CANDARAVE (NDE)SN 7 SN 7N 29 N 29
BN 64 BN 64
LEYENDA
Probabilidad de Ocurrencia de Lluvias
Superior
Normal
Deficiente
23,3 %46,7 %30 %
30 %36,7 %33,3 %
36,7 %40,0%23,3 %
40 % 33,3 % 26,7 %
40,0 % 36,7 % 23,3 %
36,7 % 33,3 % 30 %
30 % 33,3 % 36,7 %
23,3 % 36,7 % 40 %
FUENTE: MODELO CCM3 -SENAMHI
MODELOSGLOBALES
MODELOCONCEPTUAL =
= PRONOSTICOS ESTACIONAL DE CONSENSO
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
•• PRONOSTICOSPRONOSTICOS
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
ANEXO 5.6
Avances, experiencias y necesidades sobre sistemas de monitoreo de eventos, generación de modelos y escenarios, alertastempranas y programas existentes de fortalecimiento de los sistemas de observación climática en Perú
PRONOSTICO DE LLUVIAS PRONOSTICO DE LLUVIAS PARA EL TRIMESTRE PARA EL TRIMESTRE
NOVIEMBRE 2008 NOVIEMBRE 2008 –– ENERO ENERO 20092009
PRONOSTICO TRIMESTRAL DE TEMPERATURAS EXTERMAS DELA AIRE
DIRECCION GENERAL DE METEOROLOGIA DCL
PRONÓSTICO DE TEMPERATURAS MÍNIMAS Y MÁXIMAS COSTA NORTE
TRIMESTRE: SETIEMBRE - NOVIEMBRE 2007
ZONA
LUGAR
TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA
SET - NOV 2007 15.7 ± 1.1 24.2 ± 1.0 14.0 ± 1.3 21.0 ± 1.0 14.5 ± 1.3 26.0 ± 1.0
CATEGORIA NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR NORMAL
CHICLAYO TRUJILLO
LA LIBERTAD
GUADALUPE
LAMBAYEQUE LA LIBERTAD
ZONA
LUGAR
TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA
SET - NOV 2007 16.6 ± 1.1 29.5 ± 0.9 16.1 ± 1.2 32.2 ± 1.0 21.0 ± 1.2 26.5 ± 1.0 20.1 ± 0.9 27.1 ± 1.0
CATEGORIA NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL NORMAL A
INFERIOR NORMAL NORMAL A INFERIOR
CHULUCANAS PTO. PIZARRO TUMBES
TUMBES
PIURA
PIURA
DIRECCION GENERAL DE METEOROLOGIA DCL
PRONÓSTICO DE TEMPERATURAS MÍNIMAS Y MÁXIMASCOSTA CENTRAL y SUR
ZONA
LUGAR
TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA
SET - NOV 2007 14.2 ± 1.1 20.1 ± 1.0 12.7 ± 1.0 18.1 ± 1.0 14.1 ± 1.1 21.6 ± 0.9
CATEGORIA NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR NORMAL
NORTE
HUARAL(NORTE) HUACHOCHANCAY
ZONA
LUGAR
TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA
SET - NOV 2007 13.2 ± 1.0 25.8 ± 1.0 14.4 ± 1.2 22.0 ± 1.1
CATEGORIA NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL A
INFERIOR NORMAL
SUR
CAÑETE(ESTE) CAÑETE
ZONA
LUGAR
TEMPERATURA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA MINIMA MAXIMA
SET - NOV 2007 14.3 ± 1.2 22.2 ± 1.3 10.8 ± 1.2 28.8 ± 1.0 12.0 ± 1.0 22.5 ± 1.0
CATEGORIA NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR
NORMAL A INFERIOR NORMAL NORMAL A
INFERIOR NORMAL
TACNA
TACNA
PISCO
ICA
ICA
PROBABILIDAD DE TEMPERATURAS MINIMAS DEL AIRE (LIMA METROPOLITANA)
ESTIMACION DE VALORES DE TEMPERATURAS EXTREMAS (LIMA METROPOLITANA)
16
16.5
17
17.5
18
18.5
19
19.5
20
20.5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
dic-08
DIAS
TEM
PER
ATU
RA
(º)
TEMP-PRONOSTICADA LIMITE NORMAL INFERIOR LIMITE NORMAL SUPERIOR
21
22
23
24
25
26
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dic-08
DIAS
TEM
PER
ATU
RA
(º)
TEMP-PRONOSTICADA LIMITE NORMAL INFERIOR LIMITE NORMAL SUPERIOR
ANOMALIA DE LA TEMPERATURA MINIMA DEL AIRE
JUNIO – AGOSTO 2008
Zonas mas oscuras (Anomalías negativas) donde la temperatura mínima registro valores entre 2ºa 3 ºC por debajo del patrón normal en la estación de invierno.
PRONOSTICO DE LA TEMPERATURA MINIMA DEL AIRE
JUNIO – AGOSTO 2008
• ESTUDIOS E INVESTIGACIONES
• MONITOREO DE VARIABLES METEOROLOGICAS
• VIGILANCIA DE SISTEMAS ATMOSFERICOS CLAVES QUE INTERVIENE SOBRE EL COMPORTAMIENTO DEL CLIMA
• MONITOREO DEL FENOMENO EL NIÑO O LA NIÑA
• MAPAS CLIMATICOS (ATLAS)
TAREAS PARA LA TAREAS PARA LA LALA ELABORACION DEL ELABORACION DEL PRONOSTICO CLIMATICO Y ALERTASPRONOSTICO CLIMATICO Y ALERTAS
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Año Seco Año Humedo
Caracterización de periodos años secos / años humedosCaracterización de periodos años secos / años humedos
1914
-191
6
1918
-192
1
1924
-192
8
1929
-193
4
1935
-194
3
1947
-195
1
1954
-195
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1956
-195
9
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-196
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1964
-197
0
1973
-197
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1982
-198
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1984
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1987
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ños)
CARACTERIZACION AÑOS SECOS Y HUMEDOS
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Periodos Niñas Definidos para el Area Niño 3.4Ene. 1951- Ago. 2007
jja 1954- mam 1956 22 mam 1964- def 1965 10jja 1970- mjj 1971 12jas 1971- def 1972 06mjj 1973- mjj 1974 13
mam1975- mam 1976 13son 1984- mjj 1985 09amj 1988- mjj 1989 14aso 1995- fma 1996 07jja 1998- amj 2000 23son 2000- efm 2001 05
Inicio - Fin Tot. Trim. Inicio - Fin Tot.Trim.
Últimos 20 años
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Periodos Niñas Definidos para el Area Niño 1+2Ene. 1951- Ago. 2007
def 1954- efm 1956 25 efm 1962- jja 1962 06efm 1964- ond 1964 10fma 1966- jas 1966 06jja 1967- mjj 1968 12mam 1970- jja 1971 16amj 1973- efm 1974 10
mjj 1975- def 1976 08efm 1985- son 1985 09amj 1988- nde 1989 08mam 1996- nde 1997 09amj 1999- nde 2000 08mjj 2001- nde 2002 07mam 2007- jas? 05?
Inicio - Fin Tot. Trim. Inicio - Fin Tot.Trim.
Últimos 20 años
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Vigilancia de sistemas atmosfVigilancia de sistemas atmosfééricos y monitoreo de las ricos y monitoreo de las variables meteorolvariables meteorolóógicas gicas
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GRAFICO: VARIACION MENSUAL LATITUDINAL DEL APS
-39
-37
-35
-33
-31
-29
-27
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NORMAL OBSERVADO
GRAFICO: VARIACION MENSUAL LONGITUDINAL DEL APS
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-102
-97
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-87
-82
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NORMAL OBSERVADO
GRAFICO: ANOMALIAS DEL APS
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-3
-1
1
3
5
7
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(hP
a)
ANOMALIA DE LA PRECIPITACION (%) ANOMALIA DE LA PRECIPITACION (%)
Julio 2008 Primera decada Agosto 2008
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FRECUENCIA DE HELADAS METEOROLOGICAS FRECUENCIA DE HELADAS METEOROLOGICAS
3º DECADA DEL MES DE JULIO 1 DECADA DEL MES DE AGOSTO
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VIGILANCIA DE LAS CONDICIONES OCEANO-ATMOSFERICAS YBIOLOGICAS PESQUERAS: COMISION MULTISECTORIAL ENFEN-PERU
INTEGRANTES:
• IMARPE
• DHN
• SENAMHI
• IGP
• INRENA
• INDECI
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ANOMALIA DE LA PRESION A NIVEL DEL MARJULIO
1-10 11-20
21-24
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GRAFICO: ANOMALIA DE ESPESOR MULTIANUAL MENSUAL ENTRE 700 Y 1000 HpaMES: JULIO
-13
-8
-3
2
7
12
1960
1963
1966
1969
1972
1975
1978
1981
1984
1987
1990
1993
1996
1999
2002
2005
2008
MG
P
EN LA ATMOSFERA
COMPRESION(FRIA)
DILATACION(CALIDA)
DILATACION(CALIDA)
COMPRESION(FRIA)
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COMITE MULTISECTORIAL ENCARGADO DEL ESTUDIO NACIONAL DEL FENÓMENO EL NIÑO
(ENFEN)
IMARPE - SENAMHI - IGP - DHN - INDECI - INRENA
COMUNICADO OFICIAL N° 07/2008 – ENFEN
El Comité Multisectorial encargado del Estudio Nacional del Fenómeno El Niño (ENFEN), con respecto a las condiciones océano-atmosféricas, biológico-pesqueras e hidrológicas, comunica a la ciudadanía lo siguiente:
CONDICIONES AL MES DE JULIO
1. El Anticiclón del Pacifico Sur (APS) presentó una intensidad inferior a su normal con anomalía de -4 Hpa., debilitando la intensidad del viento a lo largo de la costa peruana, lo que disminuyó el proceso de afloramiento costero.
2. A nivel de superficie predominaron vientos de dirección Sureste en gran parte del océano Pacífico ecuatorial, mientras que alrededor de 1500 msnm (850 hPa), el viento fue de dirección Este en el océano Pacífico occidental. En el Pacífico oriental se registraron vientos del Oeste, condición anómala para la época.
3. La temperatura máxima del aire registró valores superiores a lo normal en la costa norte y central con anomalías entre +1.0 a +1.5ºC; a excepción de Piura que presento anomalías negativas (-1.5ºC) y en Trujillo, así como en la costa sur valores normales. En cuanto a la temperatura mínima esta presentó anomalías positivas entre 1.0° y 2.0°C en la costa norte y central, en tanto en la costa sur se registraron valores normales.
4. La Temperatura Superficial del Mar (TSM) a lo largo del océano Pacífico ecuatorial, continuó presentando una disminución de las anomalías negativas, aunque en la RegiónNiño 4 presento una anomalía de -0.4°C. Para el océano Pacífico central, en la Región Niño 3.4, la anomalía fue de +0.1°C, mientras que en la Región Niño 3, se mantuvo en +0.5°C, valor similar al mes pasado. En el sector oriental (Región Niño 1+2), las anomalías se incrementaron de +0.5 a +0.8°C.
5. El Nivel Medio del Mar (NMM) en el océano Pacífico ecuatorial occidental presentó en general una tendencia hacia la normalización, aunque en el Océano Pacifico Oriental ycosta sudamericana disminuyó ligeramente su anomalía positiva y cobertura con respecto al mes anterior, registrándose valores alrededor de los 0.05 m.
6. El núcleo cálido de aguas subsuperficiales observado en meses anteriores en el océano Pacifico ecuatorial occidental se ha debilitado, y no se aprecia un incremento de energía en esa región. Mientras que en el Pacífico ecuatorial oriental persistió el núcleo conanomalías de +4.0°C entre los 50 y 100 m de profundidad, que ocasionó el incremento de las TSM en la costa norte y centro del Perú.
7. En general, la anomalía de la TSM en el litoral peruano se incrementó ligeramente con respecto al mes anterior, mostrando en promedio para la costa norte +1.5°C, para la costa central +1.0°C y la costa sur +0.5°C.
1. El NMM en el litoral peruano, continuó en general con anomalías positivas superiores a los 0,10 m, registrándose en Chimbote la mayor anomalía (+0.19 m).
2. En la región sur las mejores zonas de pesca de anchoveta se ubicaron entre La Planchada y Mollendo dentro de las 20 mn de la costa y por debajo de los 20 m de profundidad. Con respecto a la presencia de bonito frente al Callao, probablemente se debió a la persistencia de aguas oceánicas cerca de la costa central.
3. Los caudales promedios mensuales registrados en los principales ríos de la costa presentaron valores similares a sus promedios normales, excepto el río Santa que registró valores ligeramente inferiores.
4. Los volúmenes promedios almacenados en los principales reservorios ubicados en la costa peruana disminuyeron, a excepción de Poechos y Tinajones que mantuvieron su capacidad máxima útil, mientras que en Aguada Blanca y El Frayle incrementaron su volumen en 13% y 1% respectivamente, con respecto al mes de junio.
PERSPECTIVAS PARA LOS MESES DE AGOSTO A SETIEMBRE 2008 1. Se prevé, que la temperatura mínima del aire presente valores superiores a su normal en
la costa norte, ligeramente superior en la costa central y normal en la costa sur; mientras que la máxima presente valores inferiores en la costa norte y normal en la costa central ysur.
2. Se espera cielo cubierto en la costa norte durante las mañanas, mientras que en gran parte de la costa central será cielo mayormente cubierto, con presencia de lloviznas yalgunos días con brillo solar.
3. Las anomalías de la TSM en la costa norte del Perú continuaran ligeramente superiores,aunque con valores menores a lo registrado en el mes de julio, mientras que en la costa central y sur se espera una tendencia hacia su normalización. El NMM en toda la costa peruana seguirá presentando valores ligeramente superiores.
4. La tendencia actual de los indicadores del proceso reproductivo de la anchoveta muestran un escenario favorable para el desove principal de invierno.
5. La mayoría de modelos climáticos internacionales, indican que continuaría el proceso de normalización en el océano Pacífico ecuatorial central, con una anomalía promedio alrededor de 0.0°C para el trimestre agosto-octubre. Por otro lado, algunos modelos están indicando el gradual debilitamiento de las condiciones cálidas en el sector oriental del océano Pacífico ecuatorial, a partir de dicho trimestre.
CONCLUSION Las variables océano-atmosféricas en el océano Pacífico ecuatorial oriental y costa norte del Perú continúan presentando condiciones cálidas. Además, a finales del mes se observó el repliegue de las aguas cálidas oceánicas, frente a la costa del Perú. Por lo tanto, de acuerdo con la evolución de las variables observadas a macroescala ylocales, se espera en la costa peruana, una tendencia a su normalización para los próximos dos meses. El Comité Técnico del ENFEN seguirá informando oportunamente a la ciudadanía sobre la evolución de las condiciones ambientales.
Lima, 05 de agosto del 2008
Para mayor información, visite las páginas electrónicas: www.imarpe.gob.pe www.senamhi.gob.pe www.dhn.mil.pe
www.igp.gob.pe www.inrena.gob.pe www.indeci.gob.pe
MAPAS CLIMATICOS / ATLASMAPAS CLIMATICOS / ATLAS
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Las red de monitoreo hidrológico actualmente en el país cuenta con 140 estaciones y ha sido modernizada con estaciones automáticas que cumplen los siguientes objetivos:
a) Alerta hidrológica
b) Balances Hídricos
d) Desarrollo productivo
e) Saneamiento, hidroeléctricidad
e) Impacto del cambio climático
RED DE ESTACIONES
Balsas
Pte. Internacional
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MONITOREO HIDROLMONITOREO HIDROLÓÓGICO EN TIEMPO REALGICO EN TIEMPO REAL
H ID R O G R A M A D E C A U D A L ES M ED IO S D IA R IO S ES T A C IÓ N : O B R A J IL L O C U EN C A : R ÍO C H IL L Ó N
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Con la Información obtenida de la red de estaciones se realiza el monitoreo de los niveles de agua y caudales de los principales ríos del Perú
SISTEMAS DE ALERTA HIDROMETEOROLÓGICO
El monitoreo de las condiciones hidrológicas, permite emitir alertas oportunas ante la probable ocurrencia de eventos hidrológicos extremos (crecidas , huaycos, etc). Actividad que se realiza en forma coordinada con INDECI, Gobiernos Regionales, Gobiernos Locales y el apoyo de los medios de comunicación.
Actualmente el SENAMHI viene corriendo los modelos Sacramento HFS, EHF y HEC - RAS. Estos modelos permiten realizar pronósticos de caudales de los ríos más importantes del Perú, así como detectar áreas críticas, sensibles a desbordes e inundaciones.
Modelo Sacramento EHF Modelo Sacramento HFS Modelo HEC-RAS(Simulación de Desbordes)
PRONÓSTICO NUMÉRICO HIDROLÓGICOSITUACIÓN HIDROLÓGICA NACIONAL
CONDICIONES ACTUALES Y TENDENCIA HIDROLÓGICA
PERSPECTIVAS DE LAS CONDICIONES HIDROLÓGICAS (VÁLIDO 24 HORAS)
ALERTAS
El Balance Hídrico contiene información sobre la disponibilidad de recursos hídricos a nivel de cuenca, como base para la planificación y la gestión del agua.
El Atlas hidrológico comprende información de los parámetros geomorfológicos y la distribución areal de: precipitación, temperatura, humedad relativa, evapotranspiración, etc.
El Estudio ENOS, es una evaluación del impacto hidrológico de los eventos ENOS.
El Estudio de Sequías, permite pronosticar las tendencias futuras de los caudales en cuencas pilotos, en apoyo a sus actividades socio-económicas.
ESTUDIOS DE APOYO MULTISECTORIAL COMPROMISOS INTERNACIONALESCOMPROMISOS INTERNACIONALES
El Balance Hídrico contiene un estudio de la cuantificación de las variables del ciclo hidrológico a nivel nacional como una contribución del Perú al Balance Hídrico Mundial desarrollado en el marco del PHI
Mapa de Zonas Hiperaridas, Aridas, SemiAridas, Sub Húmedas Secas y Húmedas del Perú, estudio que se realizo en el marco del PHI.
ATLAS DE SEQUIA, estudio que se realizará con el CAZALAC y PHI UNESCO el año 2008
Presidencia del Comité Nacional para el Programa Hidrológico Internacional del Perú (CONAPHI-PERÚ)
PRODUCTOSPRODUCTOSHIDROLHIDROLÓÓGICOSGICOS
DEFINIENDO EL PROBLEMA
INCREMENTO DE LA TEMPERATURA GLOBAL (IPCC, 2007)
INCREMENTO DE EMISIONES DE GEI
IMPACTOS CLIMATICOS REGIONALES Y LOCALES
EN PERURECURRENCIA DE EVENTOS EXTREMOS DE ESCALA GLOBAL (ENSO)
TOPOGRAFIA COMPLEJA : DIVERSIDAD DE EVENTOS EXTREMOS HIDROMETEOROLOG.
¿?POBREZA,DESORGANIZACION
ESCASA INVESTIGACION AL RESPECTO Y POCA DIFUSION DE TRABAJOS REALIZADOS
ALTA VULNERABILIDAD
SECTORES
ENERGIA
TURISMO
TRANSPORTE
AGRICULTURA
PESCA
RRHH
SALUD
EDUCACION
COMERCIO
SENAMHI
NUESTRAS OPORTUNIDADES
GENERAR CONOCIMIENTO SOBRE CAMBIO CLIMATICO EN EL PERU
INCORPORAR PROPUESTAS A
LOS PROCESOS DE PLANIFICACION YGESTION DEL DESARROLLO
LOCAL Y REGIONAL
GARANTIZAR EL DESARROLLO SOSTENIBLE Y
SEGURIDAD NACIONAL
SISTEMA NACIONAL DE INFORMACION CLIMATICA
INDICADORES DE CAMBIO CLIMATICO
ESCENARIOS CLIMATICOS REGIONALES
ESTUDIOS DE VULNERABILIDAD ACTUAL Y FUTURA POR SECTORES
PROPUESTAS DE ADAPTACION ACTUAL Y FUTURA
• AGRICOLA
• PESQUERO
• ENERGIA
• RECURSOS HIDRICOS
• SOCIAL ECONOMICO, ETC.
• SISTEMAS DE ALERTAS OPERACIONALES HIDROMET.
Regionalización
MODELO GLOBAL : ~ 300 MODELO GLOBAL : ~ 300 KmKm MODELO REGIONAL
60 km
20 km
RAMS
ANALISISMapas de Escenarios
SIG
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e Hidrología - SENAMHI
PROYECTOS EN PROYECTOS EN CAMBIO CLIMATICOCAMBIO CLIMATICO
ACTIVIDADES QUE SE DESARROLLANACTIVIDADES QUE SE DESARROLLANDGM / DGH / DGA /DGIADGM / DGH / DGA /DGIA
• Caracterización Climática• Detección de tendencias e indicadores de los
Cambios actuales en el Clima• Generación de Escenarios Futuros del Clima• Estimación de escenarios de disponibilidad
hídrica futura y para gestión de los RRHH.• Estudios de evaluación agroclimática:
impactos cultivos, rendimientos, riesgos climáticos
• Apoyo en el monitoreo GEI
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Proyecto:
“SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO – 2009”
• Generación de escenarios regionales a nivel nacional y en cuencas Mayo y Santa
• Determinación de la relación entre el cambio climático, retroceso glaciar y los impactos en la disponibilidad del agua en el Perú
• Análisis priorizado de los obstáculos, vacíos y necesidades del sistema de observación del clima y la investigación en cambio climático
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CARACTERIZACION CLIMATICA
Temperatura Máxima Precipitación Total anualTemperatura Mínima
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TENDENCIA DE PRECIPITACIONTENDENCIA DE PRECIPITACION
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ESCENARIOS DE PRECIPITACION AL 2030
Distribución espacial del cambio de precipitación (%) anual y la precipitación
extrema percentil 95 al 2030 CCSM/RAMS-SENAMHI
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Sub Proyecto: Determinación de la relación entre el cambio climático, retroceso glaciar y los impactos en la
disponibilidad del agua en el Perú
CAMPAÑA I, II, y IV
Aforo en la laguna Parón – MI
Quebradas que drenan a la laguna Parón
Aforo – Integrador ALaguna Llanganuco
SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO
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Sub Proyecto: Análisis priorizado de los obstáculos, vacíos y necesidades del sistema de observación del clima y la
investigación en cambio climático
SEGUNDA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO
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Objetivo: Generar un diagnostico de la red observacional climática nacional y diseñar una red optima para el monitoreo del cambio climático formulando un perfil de proyecto para su implementación.
OTROS PROYECTOS SOBRE GENERACION DE ESCENARIOS OTROS PROYECTOS SOBRE GENERACION DE ESCENARIOS CLIMATICOS FUTUROSCLIMATICOS FUTUROS
PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005
PRAA PRAA –– Fase 0, 2007Fase 0, 2007
PACC, 2008PACC, 2008--2009 (en ejecuci2009 (en ejecucióón)n)
PRAA PRAA –– Fase I, 2008 (en ejecuciFase I, 2008 (en ejecucióón)n)
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SENAMHI SENAMHI –– U. Kassel Alemania, 2008U. Kassel Alemania, 2008--2009 (en ejecuci2009 (en ejecucióón)n)
Proyecto MINAMProyecto MINAM--MINEMMINEM--BM 2009 (en BM 2009 (en ejecuciejecucióón)n)
Proyecto de gestión de Recursos Hídricos en la Cuenca del
río Santa e Influencia del proyecto Chavimochic.
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Universidad de Kassel, Alemania
En ejecución
Proyecto de Adaptación al Cambio Climático en Cuzco y Apurímac
Actividades del SENAMHI:
•Generación de escenarios de cambio climático•Zonificación hidrológica y escenarios de disponibilidad hídrica•Evaluación de riesgos agroclimáticos en cultivos de seguridad alimentaría
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
PROYECTO MINAM-MINEM-BM: Evaluación del impacto del cambio climático en la disponibilidad hídrica de las cuencas con aporte hidroglaciar del Perú. Cuenca de los ríos Santa, Rímac y Mantaro
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Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
Áreas con masa glaciar:Cuencas del río Santa, Cuenca del río Rímac Cuenca del río Camana- Majes, yCuenca del río Vilcanota.
Monitoreo del retroceso de glaciar y evaluación de la disponibilidad hídrica
Proyecto: Regional Andino de adaptación al cambio climático PRAA (Fase I)
PERÚ Ministerio
del Ambiente
Servicio Nacional de Meteorología
e Hidrología - SENAMHI
Periodo 1965 - 2005
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
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ños)
ANTA
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La cuenca del río Urubamba muestra un incremento de
la precipitación en los últimos 40 años
PRAA, 2007PRAA, 2007CUENCA DEL RIO URUBAMBACUENCA DEL RIO URUBAMBA
Periodo 1965 - 2005
-300,0
-250,0
-200,0
-150,0
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SAN JUAN DE JARPA
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Gran parte de la cuenca del Mantaro muestra una
disminución de la precipitación en los últimos 40 años
(PERIODO DEF)
PRAA, 2007PRAA, 2007CUENCA DEL RIO MANTARO (PRAA, 2007)CUENCA DEL RIO MANTARO (PRAA, 2007) Escenarios climáticos al 2100 cuenca del Urubamba – A1B , Modelo
TL959L60/MRI-JMA
Precipitación
1.8 –2.5°CPP+10%
2.5 –3.5°CPP+10%
2.4 –3.0°CPP + 5%
Temperatura Mínima
CUENCACUENCA DEL RIO PIURA DEL RIO PIURA
Temperatura Maxima
Las tendencias de las temperaturas máxima y mínima son positivas.
Existe una tendencia positiva de la temperatura extremas mínima y
máxima (1.2 – 1.6°C/25 años) en gran parte de la cuenca
tmax90p / Dic-Ene-FebMorropón
32
33
34
35
36
37
38
1972 1977 1982 1987 1992 1997 2002
tmax
90p
(C)
Temp. Máxima extrema DEF
PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005
2006 - 2010 2011 - 2015 2016 - 2020
(E scenarios Temperatura Máxima DE F para el 2020)
32-3434-36
Escenarios climáticos al 2020 Cuenca del Piura – ESCENARIO A2/NCAR MODEL
10.06.09
DISPONIBILIDAD HIDRICA GLACIAR
GLACIAR YANAMAREY 4786 msnm
-150,00
-100,00
-50,00
0,00
50,00
100,00
150,00
janv
-48
janv
-51
janv
-54
janv
-57
janv
-60
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-63
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-66
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-69
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-72
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-75
janv
-78
janv
-81
janv
-84
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-87
janv
-90
janv
-93
janv
-96
janv
-99
janv
-02
Acc-dT-CB-54-83 Acc-dQ-Llang-54-97 Acc-dQ-Par-54-83
Temperatura
Caudal Paron Caudal Llanganuco
El Instituto de InvestigaciEl Instituto de Investigacióón para el n para el Desarrollo (IRD, Francia) y la DGHDesarrollo (IRD, Francia) y la DGH--SENAMHI, encontraron una fuerte SENAMHI, encontraron una fuerte correlacicorrelacióón entre los caudales glaciares y n entre los caudales glaciares y la temperatura media del aire a aprox. la temperatura media del aire a aprox. 5000 5000 msnmmsnm..
PROCLIM, 2005PROCLIM, 2005CUENCA DEL RIO SANTACUENCA DEL RIO SANTA
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del Ambiente
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e Hidrología - SENAMHI
PLANES FUTUROS
• Proyecto: Escenarios climáticos en la cuenca del río Rímac,
Chillón y Lurín (SENAMHI/IGP)
• Gobiernos regionales
• Escenarios Regionales Ica (SNIP)
• Escenarios Regionales Tacna
• Proyecto FAO, Disponibilidad de agua para la agricultura
frente al Escenarios Climático
• Proyectos de Biodiversidad y cambio climático.
CONCLUSION
• El SENAMHI, conocedor que el Perú, es un país altamente vulnerable, con
apoyo del Gobierno central y organismos internacionales, ha priorizado la
capacitación del personal profesional en diferentes áreas: como la Predicción
numérica dinámica y estadística, asimismo, la instalación de estaciones
automáticas e infraestructura computacional, entre otros.
•El SENAMHI, dispone de las herramientas básicas y fundamentales para la
elaboración de los pronósticos de corto, mediano y largo plazo.
•Participación activa en los proyectos de Adaptabilidad ante el Cambio
Climático
RECOMENDACIONES
•Fortalecimiento de los sistemas de Comunicación
•Incorporar mas estaciones automáticas
•Sensibilización de las Autoridades en el uso de la información
meteorológica e hidrológica
•Educación a la Población: El ciudadano debe conocer los riesgos a que
esta expuesto en el lugar que vive.
•Apoyo de investigaciones en las áreas de: paleoclimática y
paleohidrológica.
•Fortalecimiento institucional a los organismos internacionales que
vienen trabajando en forma regular ante el Cambio Climático: como el
CIIFEN, CPPS-ERFEN. Entre otras.
GRACIASGRACIAS
www.senamhi.gob.pe