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Ministerio del Ambiente MINAMAv. Guardia Civil 205, San Borja, L ima.
Telono: (51 1) 2255370 - Fax:2255369http://www.minam.gob.pe
Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa SENAMHIJr. Cahuide 785 Jess Mara
Telonos: (51 1) 6141414 (central) y 6141408 (CPN)http://www.senamhi.gob.pe
Depsito Legal:
Diseo : Q&P ImpresoresDireccin grca : Ricardo Eslava EscobarEdicin digital : Hugo Negreiros BezadaCorreccin de estilo : Carlos Canales ZubizarretaImpresin : xxxxxxxxxxxPrimera edicin : Enero 2009Primer Tiraje : XX ejemplaresImpreso en Per2009
El contenido de este documento puede ser reproducidomencionando la uente o con autorizacin del autor.
ESCENARIOS CLIMATICOS EN LA CUENCADEL RO MAYO PARA EL AO 2030
SENAMHI
Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa
Centro de Prediccin Numrica CPN
http://www.senamhi.gob.pe
Autores: Guillermo Obregn,Amelia DazGabriela RosasGrinia AvalosDelia Acua
Clara OriaAlan LlaczaRichard Miguel
Ao: 2009
Edicin: SENAMHI
La presente publicacin orma parte del
componente de Vulnerabilidad y Adaptacin en
el marco de la Segunda Comunicacin Nacional
de Cambio Climtico a la CMNUCC, nanciado
por el GEF y coordinado por el Ministerio del
Ambiente del Per.
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Ministeriodel Ambiente
Servicio Nacional de Meteorologae Hidrologa del Per - SENAMHI
SEGUNDA COMUNICACIN
NACIONAL DE CAMBIO CLIMTICO
ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA
Cuenca
del Ro MayoPARA EL AO 2030
MINISTERIO DEL AMBIENTE
Dr. Antonio Jos Brack EggMinistro
Viceministra de Desarrollo Estratgico de Recursos Naturales
Ing. Vanessa Vereau LaddDirectora Nacional del Proyecto
Eduardo Durand Lpez-HurtadoDirector Nacional Alterno
Presidente Ejecutivo del SENAMHI
Mag. FAP (r) Wilar Gamarra Molina
UNIDAD EJECUTORA DEL PROYECTO
Coordinador General: Jorge lvarez Lam
Coordinadora de Vulnerabilidad y Adaptacin: Laura Avellaneda Huamn
Coordinador de Inventarios y Mitigacin: Rafael Milln Garca
Coordinadora en Comunicaciones: Luisa Gmez Elas / Jenny Chimayco Ortega
Administrador: Kelvin Orbegoso Contreras
Asistente: Ruth Camayo Surez
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PRESENTACIN
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
3
Desde la era industrial, el hombre ha alterado signicativamente la composicin de la atmsera a
niveles nunca antes imaginados. La quema de combustibles siles, la deorestacin desmesurada
y los patrones de consumo de los pases desarrollados han contribuido a incrementar, an ms, la
concentracin de gases de eecto invernadero (GEI).
Por eso no sorprende que la comunidad cientca haya declarado la dcada del noventa como
la ms calurosa de los ltimos mil aos, o que incluso haya observado que la concentracin de
dixido de carbono en el ao 2005 excedi el rango natural de los ltimos 650 mil aos.
Adems de los cambios en el uso del suelo, el cambio climtico representa una seria amenaza
para los ecosistemas naturales del mundo y su biodiversidad.
En nuestro pas, las emisiones de GEI estn asociadas, principalmente, a la deorestacin y a la
agricultura migratoria que aectan directamente el rgil ecosistema y el abastecimiento del
agua. Este es un tema que nos toca de cerca dado que el territorio peruano est cubierto por
ms de 60% de Amazona y es una de las reas con mayor biodiversidad y endemismos del
planeta.
En ese sentido, el presente estudio Escenarios climticos en la cuenca del ro Mayo para el ao
2030 constituye una herramienta clave para la evaluacin del impacto del cambio climtico en
la biodiversidad y en las actividades socioeconmicas de la zona.
Asimismo, analiza las tendencias en el clima presente, considera una estimacin de las
incertidumbres y dene los escenarios de cambio climtico al 2030.
Con este estudio, tambin, se busca apoyar los esuerzos nacionales que apuntan a denir
las medidas de adaptacin y las polticas que enrenten los impactos previstos por el cambio
climtico en la cuenca, de manera que se asegure su desarrollo sostenible.
El estudio consta de cinco captulos y es el resultado de la Segunda Comunicacin Nacional
de Cambio Climtico, cuyo objetivo es desarrollar una estrategia de adaptacin por reas y
sectores priorizados; as como proponer un plan para mitigar las emisiones de GEI en el ms
corto plazo.
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Segn las investigaciones realizadas se prev cambios en las temperaturas mximas al 2030 hasta
+1,2C, principalmente en las zonas baja y alta de la cuenca del ro Mayo y en las temperaturas
mnimas alcanzan incrementos de hasta +0,7 C, principalmente en la zona baja. Este incremento
de las temperaturas en el uturo cercano guarda consistencia con la tendencia actual observada
en la cuenca. Los mayores cambios se proyectan en la estacin de primavera en las temperaturas
mximas en el orden de +2C y en la temperatura mnima de +1,2C.
Cabe indicar que el rea de inuencia del ro Mayo alberga una diversidad de ecosistemas que
lo hacen particularmente especial para el desarrollo de la ora y auna. Constituye, tambin,
una de las regiones amaznicas del pas y como tal desempea una actuacin importante
como sumidero en el ciclo de carbono planetario.
Finalmente, queremos expresar nuestro agradecimiento a los equipos de trabajo e investigacin
del MINAM y SENAMHI que hicieron posible la materializacin de esta obra, que sin duda se
convertir en un importante reerente para establecer polticas ms adecuadas de adaptacin
rente al cambio climtico tanto en el mbito regional como local.
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Al Dr. Guillermo Obregn, cientco de reconocida trayectoriadel Centro de Previsin del Tiempo y Pesquisas Espaciales CPTEC de Brasil, quien brindo su conocimiento e invalorableexperiencia en el desarrollo del presente trabajo y compartirsus importantes comentarios y sugerencias, as como por suestmulo por el trabajo realizado.
Agradecimiento reiterado al Centro Nacional para laInvestigacin de la Atmsera NCAR de los EstadosUnidos, por la disponibilidad de la inormacin base para lageneracin de escenarios regionales, los cuales han sido lainormacin primaria para el desarrollo de este estudio.
Al Instituto Max Plank MPI de Alemania, por su asesora yponer a nuestra disponibilidad la inormacin de escenariosclimticos del modelo ECHAM5.
Al Centro de Modelado Cientco de la Universidad de Zulia,Venezuela.
A la Universidad de Zulia, Sub director del Centro deModelado Cientco de Venezuela.
Al Ing. Juan Guerrero, consultor del Gobierno Regional deAncash, por sus valiosos e importantes aportes en el desarrollodel estudio sobre la cuenca del ro Santa.
Al grupo de la unidad ejecutora del proyecto del Ministerio delAmbiente y entidades implementadoras de la SCNCC.
Amelia Daz Pabl
Directora Tcnico-Administrativa del ProyectoServicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa
El equipo de trabajo expresa su agradecimiento:
AGRADECIMIENTOS
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3.3 Resultados 30
3.3.1 Tendencias lineales de la precipitacin 303.3.2 Tendencias lineales de la temperatura 31
3.3.3 ndices de extremos climticos 343.3.3.1 ndices de extremos climticos de la precipitacin 343.3.3.2 ndices de extremos climticos de la temperatura 36
3.3.4 Anlisis de las sequas 383.3.4.1 Distribucin temporal de las sequas 383.3.4.2 Teleconexiones de las sequas 40
CAPTULO 4ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA CUENCA DEL RO MAYO 43
4.1 Datos 44
4.2 Metodologa 45
4.2.1 Downscaling Estadstico 454.2.2 Downscaling Dinmico 46
4.2.2.1 Escenarios proyectados 474.2.2.2 Indicadores de extremos climticos proyectados 47
4.3 Resultados 47
4.3.1 Downscaling Estadstico 484.3.2 Downscaling Dinmico 49
4.3.2.1 Escenarios proyectados a nivel anual 494.3.2.2 Escenarios proyectados a nivel estacional 514.3.2.3 Indicadores de Extremos Climticos proyectados 54
CAPTULO 5CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 55
5.1 Sobre las tendencias del clima actual 56
5.2 Sobre las proyecciones del clima al 2030 58
BIBLIOGRAFA 59
APNDICE 1RED HIDROMETEOROLGICA, MAPAS DE RELIEVEY CLASIFICACIN CLIMTICA 61
APNDICE 2MAPAS DE PROMEDIOS MULTIANUALES, EVENTOS EXTREMOS YTENDENCIAS ACTUALES 65
APNDICE 3ESCENARIOS CLIMTICOS AL AO 2030 79
APNDICE 4CONCEPTOS Y TRMINOS BSICOS 129
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INTRODUCCIN
Las conclusiones presentadas por el Grupo II del IPCC, 2007, en su ltimo reporte de evaluacin sobre
cambio climtico, seala que en Amrica Latina los principales impactos proyectados estn dirigidos haciaun probable proceso de sustitucin de los bosques tropicales por sabanas hacia el este de la amazonia,as como una prdida de biodiversidad importante por extincin de especies en las regiones tropicalesy cambios en la productividad de cultivos y su consecuente amenaza para la seguridad alimentaria.Se menciona, asimismo, impactos en los sistemas biolgicos terrestres por la llegada prematura de laprimavera, ocasionando orecimiento prematuro, migracin de aves y alteracin de ciclos biolgicos delos seres vivos.
El Per no es ajeno a este uturo pesimista, pues ms de la mitad de su territorio corresponde a la reginde selva, la cual alberga una diversidad biolgica invalorable, no solo de importancia para el pas, sinotambin para el mundo. Las amenazas que sobre esta biodiversidad se plantea a uturo son evidentes
en la actualidad, por la prdida de bosques a consecuencia de la tala indiscriminada, la caza urtiva deespecies nativas, el establecimiento de centros de extraccin de combustibles siles, el cambio de usode suelo, etc.
La cuenca del ro Mayo es una de las regiones amaznicas que se ubica en la Regin San Martn, conuna siograa montaosa, que tiene niveles menores a 700 msnm hasta aproximadamente 4 000 msnmen su parte ms alta, y alberga una diversidad de ecosistemas que lo hacen particularmente especialpara el desarrollo de la auna, como el mono choro y el oso de anteojos as como la ora, con orqudeasy bromelias reconocidas por su impresionante belleza a nivel mundial. Sin embargo, al igual que enotras regiones de la selva peruana, las amenazas se concentran en la degradacin de los ecosistemaspor la deorestacin, construccin de carreteras, asentamientos humanos, extraccin indiscriminada de
especies de ora y auna, etc, los que sumados a los peligros de origen hidroclimtico, como intensasprecipitaciones, inundaciones, sequas, cambios en la variabilidad de las temperaturas, conllevan a quelos dierentes ecosistemas de la cuenca sean vulnerables.
Actualmente se realizan esuerzos nacionales para proteger estas reas a lo largo de todo el territoriopara su mejor conservacin, con la promulgacin de leyes, como la Ley N 26834, Ley de reas NaturalesProtegidas. Para el caso de la cuenca del ro Mayo, se estableci en 1987 el Bosque de Proteccin AltoMayo con el n de proteger las cuencas hidrogrcas, como uente de agua, la vegetacin boscosa, lossuelos, vida silvestre, los valores paisajsticos y los de carcter cientco para la investigacin. Asimismo, ainicios de la dcada del 80, el gobierno decide impulsar Proyectos de Desarrollo Rural, principalmente enla zona de selva, por considerarla una importante rontera agrcola y despensa nacional; bajo este marco
se crea el Proyecto Especial Alto Mayo (PEAM), Estos proyectos necesitan contar con inormacin sobrela variabilidad climtica y proyecciones del clima uturo en la cuenca.
El presente estudio brinda una serie de importantes anlisis sobre lo que hasta el momento se vieneobservando en las condiciones climticas de la cuenca del ro Mayo, as como las proyecciones de loscambios climticos globales como consecuencia del aumento de los GEI. Este estudio es un aporte valiosopara la evaluacin del impacto del cambio climtico en la biodiversidad y actividades socioeconmicasde la cuenca. Series largas de ms de 40 aos han sido utilizadas para evaluar cambios en los patronesde lluvias y temperaturas mximas y mnimas, as como en la aplicacin de mtodos estadsticos ydinmicos para generar los escenarios del clima uturo al 2030, que permitirn establecer las reas queestn en procesos ms acelerados de cambios respecto a su meda y que implicaran mayores impactosen las actividades socioeconmicas en la cuenca. Es importante mencionar que el anlisis de indicadoresde extremos climticos: lluvias intensas, veranillos, sequas, rajes, El Nio/La Nia, en la regin, tambinse ha incluido en este estudio a n de detectar sus tendencias actuales y uturas.
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INTRODUCCIN
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
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Este estudio de escenarios del clima uturo en la cuenca, considera, asimismo, el aspecto de incertidumbreproducto de la escasa inormacin climtica disponible, as como por los procesos seguidos para generarla inormacin proyectada en la cuenca, los que han incorporado errores sistemticos debido a losmtodos de ajuste e interpolacin aplicados. Estas dudas son reducidas anexando mtodos alternos
para dar consistencia y mayor robustez a los resultados proyectados. Estas conclusiones otorgan nivelesde conanza y permitirn orientar polticas ms adecuadas de adaptacin rente al cambio climtico enel mbito regional y local.
1.1. ObjetivosLos objetivos del siguiente estudio son los siguientes:
1.1.1. Determinar las tendencias climticas e ndices de extremos climticos en la cuenca
del ro Mayo.
1.1.2. Estimar los escenarios climticos al 2020 - 2030 en la cuenca del ro Mayo.
1.2 Marco terico
Al denirla, se indica que el clima es la descripcin en trminos de valores medios y de variabilidad de latemperatura, humedad, precipitacin, viento, etc, de una localidad o regin, en un perodo relativamentelargo de tiempo, como 30 aos segn la Organizacin Mundial de Meteorologa. Asimismo, el clima es elresultado de una compleja interaccin entre las cinco componentes del sistema climtico: la atmsera,la biosera, la hidrosera, la criosera y la supercie terrestre; las cuales mantienen una dinmica propiaque va generando variaciones en dierentes escalas de tiempo, desde aos, como los eventos El Nio/La Nia, hasta miles y millones de aos, como las eras glaciares, solo interrumpida eventualmente porcausas naturales como las erupciones volcnicas y las variaciones en las emisiones solares, o por laactividad humana.
La Convencin Marco sobre Cambio Climtico (CMC) dene como cambio climtico al cambio del climaatribuido directa o indirectamente a la actividad humana, y es que en las ltimas dcadas la comunidadcientca ha encontrado evidencias de una relacin entre el calentamiento global o cambio climticoy el aumento de las emisiones de gases de eecto invernadero (GEI), provocado principalmente porlas sociedades industrializadas como consecuencia del uso de combustibles siles. Este tem permiteconocer algunos alcances sobre las tendencias actuales y uturas del clima global, basados en el CuartoInorme de Evaluacin - AR4 (1) del IPCC(2) (2007).
1.2.1. Situacin actual del Cambio Climtico a nivel Global
En el 2007, el IPCC concluye que es muy probable (mayor de 90% de probabilidad) que los incrementosde gases de eecto invernadero por la accin del hombre hayan causado la mayora de observacionesen el promedio mundial de las temperaturas desde mediados del siglo XX, y que es extremadamenteimprobable que haya sido causado solamente por causa de la variabilidad climtica sin orzamientos.
Tambin se ha observado que la concentracin de dixido de carbono en el ao 2005 excede el rangonatural de los ltimos 650 000 aos, tal como se ha determinado en los testigos de hielo (ver Figura 1),La quema de los combustibles siles y el cambio de uso de los suelos, son las principales causas de este
incremento de emisiones de gases de eecto invernadero hacia la atmsera, ocasionando que el eectoinvernadero se intensique y la caliente.
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Al realizar mejores observaciones y estudios, estos han permitido estimar que en los ltimos 100 aos
(1906-2005), la temperatura global se ha incrementado en 0,74 C, y el ritmo de calentamiento se est
acelerando (ver Figura 2 a y b). Desde los inicios del registro de informacin (1 850), se ha determinado
que los 15 aos ms clidos se han registrado durante los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995.
clida durante al menos los ltimos 1 300 aos en el hemisferio norte. Sin embargo, es importante
precisar que el ritmo de calentamiento no es uniforme en todo el planeta. Por ejemplo, durante el siglo
pasado las temperaturas rticas aumentaron doblemente la tasa del ndice promedio global y Europa seha calentado al menos en 1 C en el ltimo siglo, a un comps ms rpido que el promedio global.
Concentraciones atmosfricas de GEI de larga duracin sobre los ltimos 2 000 aos. Las unidadesen ppm o ppb indican el nmero de molculas de GEI por milln o billn de molculas de aire,respectivamente, en una muestra de atmsfera.
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
200015001000
Aos
CO
2(ppm),N
2O
(ppb
)
500
250
300
350
400
Dixido de carbono (CO2)
Metano (CH4)
Oxido nitroso (N2O)
0
FIGURA 1
1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
14,6
14,4
14,2
14,0
13,8
13,6
13,4
13,2
Diferenciaen(C)desde1981-1990
Temperaturamediaanual
mundialestim
ada(C)
0,6
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
FIGURA 2 a
Temperatura media anual mundial (puntos negros) con ajustes lineales de informacin. El eje izquierdo muestra anomalas
en las temperaturas promedio en el perodo de 1961 a 1990 y el eje derecho muestra el clculo de las temperaturasactuales, ambas expresadas en C. Las tendencias lineales se muestran durante los ltimos 25 aos (amarillo), 50 aos(anaranjado), 100 aos (morado) y 150 aos (rojo). (IPCC, 2007)
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2
Al realizar mejores observaciones y estudios, estos han permitido estimar que en los ltimos 100 aos(1906-2005), la temperatura global se ha incrementado en 0,74 C, y el ritmo de calentamiento se estacelerando (ver Figura 2a y b). Desde los inicios del registro de inormacin (1 850), se ha determinadoque los 15 aos ms clidos se han registrado durante los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995.Anlisis cientfcos posteriores han conrmado que la segunda mitad del siglo XX ha sido la ase msclida durante al menos los ltimos 1 300 aos en el hemiserio norte. Sin embargo, es importanteprecisar que el ritmo de calentamiento no es uniorme en todo el planeta. Por ejemplo, durante el siglo
pasado las temperaturas rticas aumentaron doblemente la tasa del ndice promedio global y Europa seha calentado aI meros en 1 C enel ltimo siglo, a un comps ms rpido que el promedio global
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INTRODUCCIN
Segn las observaciones realizadas desde 1961, el ocano ha estado absorbiendo ms del 80% delcalentamiento aadido al sistema climtico (ver Figura 3). Esto contribuye asimismo al incremento delnivel del mar, ya sea por la expansin del volumen del ocano, as como por el derretimiento del hielo delos polos, determinndose un aumento de 17 cm durante el siglo XX (ver Figura 4).
1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
Diferenciaen(C)desde1961-1990
0,6
0,8
1,0
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
FIGURA 2 b
Anomala anual de temperatura global del aire (C), 1850 - 2005, relativa a la media de 1961 1990 para CRUTEM3 actualizadode Brohan et al. (2006). Las curvas suavizadas muestran variaciones decadales. La curva negra de CRUTEM3 es comparadacon aquella de NCDC (Smith and Reynolds, 2005; azul), GISS (Hansen et al., 2001; rojo) y Lugina et al. (2005; verde).
Anomalas de temperatura del aire sobre los ocanos. La lnea celeste muestra resultados delmodelo usando factores naturales, la rosada usando factores naturales y antropognicos y la lneanegra gruesa corresponde a las observaciones, por lo que se puede apreciar la efectividad delmodelo climtico.
1900 1950 2000
Aos
AnomaladeTemperatura
(C)
1,0
0,5
0,0
FIGURA 3
I I
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
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Al respecto, la aceleracin en los procesos de derretimiento de la cobertura de hielo, principalmente
cobertura de nieve a nivel mundial (ver Figura 5).
Anomalas del nivel de los mares observadas mediante satlites y datos directos.Fuente: IPCC 2007.
1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
Aos
Niveldelmar(mm)
100
50
0
-50
-100
-150
FIGURA 4
Cambios en la cubierta de nieve del Hemisferio Norte en marzo-abril, basada en el ndice de la capa de nieve de unaestacin e informacin satelital.
1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Aos
41
38
35
32
FIGURA 5
Tambin los eventos climticos extremos han aumentado, y los patrones climticos estn cambiando:
olas de calor y otros extremos del tiempo, as como cambios en los patrones de circulacin atmosfrica,trayectos de tormentas y precipitaciones pueden ser hoy explicados de manera retrospectiva por el
cambio climtico causado por actividad humana.
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
4
Al respecto, la aceleracin en los procesos de derretimiento de la cobertura de hielo, principalmenteen el Polo Norte y Groenlandia, es signicativa, as como la reduccin de los glaciares de montaa y lacobertura de nieve a nivel mundial (ver Figura 5)
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INTRODUCCIN
diferentes modelos climticos que fueron considerados por el grupo I del IPCC en su ltimo reportesobre las proyecciones futuras del clima, las cuales predicen que durante el siglo XXI la temperaturamedia de la Tierra ascender entre 1,1 y 6,4 C (ver Figura 6). Las proyecciones climticas consideran losescenarios de emisin IEEE del IPCC (2000), en los cuales existe un rango de posibles concentracionesde CO2 como respuesta a las acciones de la sociedad en relacin con su medio ambiente. Al respecto,existen escenarios desde los ms optimistas que consideran desde un alto en las emisiones mundialeshasta los ms pesimistas manteniendo las tendencias actuales.
Segn el IPCC, se proyecta como muy probable que en las tres prximas dcadas habr un calentamientoaproximado de 0,2 C si las emisiones de gases de efecto invernadero no se reducen. Las mejores
mundial van desde los 1,8 C (para un rango de 1,1 a 2,9 C) para el escenario ms optimista (escenarioB1) hasta los 4 C (para un rango de 2,4 a 6,4 C) para el ms pesimista (escenario A1F1). A diferenciadel anterior reporte del IPCC, la nueva evaluacin considera un nmero mayor de modelos climticos,los cuales han desarrollado mejoras en sus procesos de estimacin del clima con mayor realismo ycomplejidad, as como la nueva informacin sobre el sistema climtico.
Proyecciones de modelos de calentamiento global comparados con algunas observaciones hechas hasta el 2005mostradas como puntos negros. El resto de lneas corresponden a las proyecciones hasta el 2025.
1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
Aos
Calentamientosuperficial()
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
FIGURA 6
Asimismo, se ha estimado que el aumento de la temperatura ser mucho mayor sobre las grandesmasas continentales del Hemisferio Norte, donde podra superar los 4 C; mientras que en las grandesextensiones ocenicas del Hemisferio Sur, se espera un incremento menor a 1 C. (ver Figura 7).
Sobre el aumento en el nivel del mar, la mayora de los modelos proyectan un incremento en un rangode 18 a 37 cm para el escenario ms favorable y de 28 a 59 cm para el escenario ms desfavorable opesimista hasta el 2100, donde la expansin trmica por el calentamiento de los ocanos por s sola
contribuye en un 70 al 75% (ver Figura 8). La incertidumbre de estas proyecciones es menor que las delTercer Informe del IPCC, debido a la mayor informacin sobre prdida de masa glaciar registrada, lo queha ayudado a mejorar la estimacin de la expansin trmica.
I I
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
15
Segn estudios, la Tierra seguir calentndose en el uturo. Esta armacin se basa en los resultados de
estimaciones utilizadas para calcular el promedio del calentamiento del aire en la supercie a nivel
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6
La disminucin de la cobertura de hielo sobre la regin rtica continuar durante el siglo XXI, as comolos glaciares de montaa y la cobertura de nieve. Mantos de hielo como el de Groenlandia seguirncontrayndose, contribuyendo tambin al aumento del nivel del mar. Los modelos actuales indican quela prdida de masa de hielo ser ms rpida que su recuperacin, por el calentamiento global proyectadoSin embargo, los modelos climticos actuales no pueden explicar la dinmica observada a nivel mundial
Segn el IPCC, es probable (66% de probabilidad) que los tifones y huracanes se aumenten en intensidad.Respecto a la precipitacin, es muy probable que incremente su intensidad en las altas latitudes, mientrasque es posible que disminuya en la mayora de regiones subtropicales.
.)ojaba(2Ay)oidem(B1A,)abirra(1BlearapMCGOAoledom-itlumoidemorpsenoicceyorPEscenarios1 SRES promediados sobre las dcadas del 2020 2029 y 2090 2099. Fuente: IPCC,2007
2020 - 2029 2090 - 2099
FIGURA 7
1 Ver en http://www.grida.no/climate/ipcc/emission/005.htm
del ujo del hielo y hasta el momento no existe suciente consenso.
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climticos proporcionan estimaciones cuantitativas crebles sobre los cambios climticos futuros, en
particular a escala continental y ms all de esta. Esta certeza se fundamenta en que los modelos se
basan en principios fsicos aceptados y tienen la capacidad de reproducir las caractersticas observadas
los modelos es mayor para algunas variables climticas (por ejemplo: la temperatura) que para otras (por
ejemplo: las precipitaciones).
climticas:
Una primera razn se basa en que los principios fundamentales de estos modelos climticos
tienen en cuenta leyes fsicas: la conservacin de la masa, la energa y la fuerza.
Una segunda razn se fundamenta en la capacidad de estos modelos climticos para simular
aspectos importantes del clima actual. Los modelos han mostrado una capacidad importantey cada vez mayor para representar muchas caractersticas importantes del clima promedio.
Asimismo, los modelos han sido utilizados para evaluar la implicancia del forzamiento de los
GEI en el calentamiento mundial observado durante los ltimos 50 aos (ver Figura 9).
Una tercera razn se deriva de la capacidad de estos modelos para reproducir caractersticas
de climas y cambios climticos del pasado. Se han utilizado modelos para simular climas de la
antigedad, tales como a mediados del perodo holoceno clido de hace 6 000 aos o el ltimo
mximo glaciar de hace 21 000 aos.
FIGURA 9
modelos climticos usando factores naturales y antropognicos. Se observa promedios desde los aos 1906 hasta2005, donde las lneas celestes muestra resultados del modelo usando factores naturales, las rosadas usando factoresnaturales y antropognicos y la lnea negra gruesa correspondiente a las observaciones, por lo que se puede apreciarla efectividad del modelo climtico. Fuente: IPCC, 2007.
En el ao 2007, el IPCC indic que se tiene un nivel de conanza considerable de que los modelos
del clima actual y de cambios climticos del pasado. La conanza que se tiene en las estimaciones de
Existen tres razones que el IPCC indica para tener conanza en el uso de modelos para las proyeccionesclimticas:
Comparacin continental de cambios observados en la temperatura supercial con resultados simulados mediante
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estos son mayores a escalas ms pequeas, an persisten importantes problemas a gran escala. Por
del Sur y la Oscilacin Madden-Julian. La razn fundamental para la mayora de estos errores es que variosprocesos importantes a pequea escala no pueden representarse de manera explcita en los modelos.
1.2.5 Tratamiento de las incertidumbres
ofrecan en los reportes de evaluacin sobre el cambio climtico.
Hoy existen dos tipos primarios de incertidumbre: de valor y de estructura. La incertidumbre de valor
con certeza que una situacin es muy poco probable (por ejemplo, tirar los dados dos veces y sacar seislas dos veces), o que es tan probable como improbable (por ejemplo, tirar una moneda y que salga cara).
Incertidumbres, es decir:
Al menos 9 de 10 probabilidades
Al menos 8 de 10 probabilidades
Al menos 5 de 10 probabilidades
Al menos 2 de 10 probabilidades
Al menos 1 de 10 probabilidades
I I
INTRODUCCIN
Los trminos universales utilizados para denir la probabilidad de un resultado, siempre que ste sepueda calcular de manera probabilstica, son:
No obstante estos estudios, estos modelos an muestran errores signicativos. Aunque, por lo general,estos son mayores a escalas ms pequeas, an persisten importantes problemas a gran escala. Porejemplo, todava existen deciencias para la simulacin de la precipitacin tropital, El Nio/Oscilacin delSur y la Oscilacin Madden-Julian. La razn undamental para la mayora de estos errores es que variosprocesos importantes a pequea escala no pueden representarse de manera explcita en los modelos.
El tratamiento de las incertidumbres ue tratado por el IPCC de orma transparente a n de distinguir losniveles de conanza del conocimiento cientco y las probabilidades de resultados especcos que seorecan en los reportes de evaluacin sobre el cambio climtico.
Hoy existen dos tipos primarios de incertidumbre: de valor y de estructura. La incertidumbre de valorsurge al no poder interpretar en su totalidad valores o resultados especcos y se calcula por metodologasestadsticas, expresndose probabilsticamente. La incertidumbre de estructura se maniesta al no poder
interpretar todos los procesos que regulan los valores o resultados y se dene a travs del criterio deconanza del colectivo de autores sobre la exactitud de un resultado.
El IPCC proporcion una gua de incertidumbres que discierne entre niveles de conanza delconocimiento cientco y las probabilidades de resultados especcos. As, los autores pueden expresarcon certeza que una situacin es muy poco probable (por ejemplo, tirar los dados dos veces y sacar seislas dos veces), o que es tan probable como improbable (por ejemplo, tirar una moneda y que salga cara).La conanza y la probabilidad son conceptos dierentes pero, a veces, van unidos en la prctica.
Los trminos utilizados para denir los niveles de conanza se basan en los descritos en la gua deincertidumbres, es decir:
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0
Terminologa de probabilidad Probabilidad de resultado
Prcticamente cierto > 99% de probabilidad
Sumamente probable > 95% de probabilidad
Muy probable > 90% de probabilidad
Probable > 66% de probabilidad
Ms probable que improbable > 50% de probabilidad
Tan probable como improbable De 33 a 66% de probabilidad
Improbable < 33% de probabilidad
Muy improbable < 10% de probabilidad
Sumamente improbable < 5% de probabilidad
Excepcionalmente improbable < 1% de probabilidad
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La cuenca del ro Mayo es alargada, predominantemente sigue una direccin noreste-sureste. Desde sus
nacientes adopta una forma progresivamente ensanchada hasta la mitad de su curso (desembocadura
Mayo y la longitud aproximada de su curso principal es de 254.49 Km. La cuenca del ro Mayo forma
un extenso valle densamente poblado, localizndose ciudades importantes como Rioja, Moyobamba y
Tarapoto (ver Mapa de Relieve de la Cuenca-Apndice 1).
La zona alta y media de la cuenca llamada Alto Mayo se encuentra ubicada en la regin septentrional
de la selva alta del Per, el cual comprende las provincias de Rioja, Moyobamba, (Regin San Martn) y la
provincia de Rodrguez de Mendoza, que pertenece a la Regin Amazonas. Esta cuenca del Alto Mayo
presenta las siguientes coordenadas: 774553 - 771217 longitud oeste y 52304 - 61056 latitud
sur. Limita por el norte y este con la Regin Loreto, por el oeste con el departamento de Amazonas y porel sur con la localidad de Tabalosos.
En la zona baja de la cuenca se encuentran localidades importantes como Shapaja, Tabalosos, Lamas,
Cacatachi, Zapatero, Tarapoto y Juan Guerra.
2.2 Caractersticas climticas de la cuenca
Las caracterizacin climtica de la cuenca del ro Mayo fue desarrollada por SENAMHI (2007), y en ella
se describe el comportamiento espacial de la variacin multianual de la temperatura mxima, mnima y
precipitacin y el impacto de los eventos El Nio/La Nia en dichas variables.
2.2.1 Precipitacin
La precipitacin total anual en la cuenca vara entre 1 000 y 2 000 mm.; por lo cual solo se consider las
estaciones meteorolgicas Pueblo Libre, San Jos, La Conquista, Buenos Aires, Shimpiyacu, Moyobamba,
Rioja, Jepelacio y Naranjillo.
Las mayores precipitaciones ocurren del suroeste al noreste de la cuenca; registrndose las mayores
lluvias en la estacin del verano. El perodo lluvioso presenta su mayor notoriedad de diciembre a abril;
y en las estaciones meteorolgicas de Rioja y Soritor. Marzo es el mes con mayor cantidad de lluvias
acumuladas, entre todos los meses del ao.
2.2.2 Temperatura
En Moyabamba, las temperaturas medias mensuales oscilan entre 22,7 C ( julio) a 23,3 C (abril). En tanto,
en Rioja estas mismas temperaturas varan entre 22,3 C ( julio) a 23,3 C (abril).
En la localidad de La Conquista la temperatura media mensual oscila entre 23,8 C (agosto) y 25,6 C
(noviembre).
Segn estudios, los valores analizados en la climatologa de temperaturas medias corresponden a datos
de las estaciones climatolgicas de Moyobamba (perodos 1959-1987), Rioja (perodos 1964-1983) y La
Conquista (perodo 1996-1998).
2.2.3 Humedad relativa
La humedad relativa en Moyabamba presenta su valor ms alto en marzo con 84,2% y su valor msbajo en agosto, con 80,0% de humedad relativa. Siendo el comportamiento de alta humedad cuasi
permanente en la regin.
LA CUENCA DEL RO MAYO
del ro Gera). Aguas abajo, el cauce se estrecha hasta conuir con el ro Huallaga. El ro principal es el
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Para un mejor anlisis de la humedad relativa, se consider el perodo 1964 a 1976 de la estacinclimatolgica de Moyobamba.
2.2.4 Variacin multianual de las temperaturas extremas y precipitacin
Las temperaturas mximas ms altas se localizan en las partes ms bajas de la cuenca, cerca al lmitesureste, alrededor de El Porvenir, donde en promedio alcanza los 32,8 C. Los valores ms bajos de latemperatura mxima se asientan en la margen derecha del ro Mayo, donde las temperaturas mximaspueden alcanzar valores menores de 20 C sobre los 2 000 m de altitud. Asimismo, las isotermas tienenuna orientacin noroeste a sureste, que es tambin la orientacin de la cuenca (ver Mapa N 1 delApndice 2).
La temperatura mnima presenta sus valores ms altos en la parte baja de la cuenca, superando en promediolos 20 C en la zona de El Porvenir; en tanto, los valores ms bajos estn localizados en las partes altas de lamargen derecha del ro Mayo, donde las temperaturas mnimas presentan valores por debajo de los 10 Chacia la frontera con la regin de Amazonas y sobre los 2 000 msnm (ver Mapa N 2 del Apndice 2).
entre los 800mm/ao a 2 000 mm/ao. Las zonas de mayores precipitaciones estn ubicadas en la partebaja de la margen izquierda del ro Mayo (zona de Tarapoto) y la zona de Soritor, situada en la margenderecha de la cuenca media del ro Mayo, donde las precipitaciones alcanzan valores poco mayores a1 800 mm/ao. La zona de menores precipitaciones se ubica en las partes altas de la cuenca situadas en lamargen derecha del ro Mayo, en la que llueve menos de 1 000 mm/ao (ver Mapa N 3 del Apndice 2).
2.2.5 Variacin temporal y espacial de las temperaturas mxima, mnima y
precipitacin en extremos climticos: El Nio/La Nia
El Nio 1982/83
La temperatura mxima promedio para el ao 1983 muestra un ligero incremento respecto a lospromedios multianuales, principalmente en los lugares aledaos al ro Mayo, pero mantenindose las
caractersticas climticas, es decir las temperaturas ms altas se asientan al sureste de la cuenca en ElPorvenir y Juan Guerra, donde alcanz 33,1 C y las ms bajas en las partes altas de la margen derechadel ro Mayo, en que las temperaturas mximas fueron menores a 20 C sobre los 2 000 msnm (ver MapaN 4 del Apndice 2).
En la cuenca la temperatura mnima vara entre 10 C y 22 C, observndose que las isotermas sonaproximadamente paralelas al curso del ro Mayo. Al compararlas con las caractersticas climticasnormales, se notan valores mayores de hasta 1 C, principalmente hacia el fondo del valle (ver Mapa N5 del Apndice 2).
La precipitacin acumulada en el perodo lluvioso setiembre-abril, muestra una variacin entre 400mm y 2 100 mm entre las zonas de Moyobamba y Tabolosos, respectivamente. Las zonas de mayorprecipitacin se ubican hacia el noreste de la cuenca. Asimismo, las precipitaciones debajo de los 600mm se sitan al sur de la cuenca y al noroeste de Moyabamba (ver Mapa N 6 del Apndice 2).
La Nia 1988/89
Para este perodo, las temperaturas mximas aumentaron de suroeste al noreste de la cuenca,registrndose hasta 33 C en El Porvenir (similar al valor climtico). Valores mayores a 32 C se presentanen la parte alta de la cuenca media del Alto Mayo (ver Mapa N 7 del Apndice 2).
Asimismo, las temperaturas mnimas muestran sus valores ms altos en la parte baja de la cuenca convalor promedio de 21 C en la estacin de El Porvenir; mientras que en las partes bajas de la cuencamedia y alta, las temperaturas mnimas fueron ligeramente inferiores a sus valores climticos o promediomultianual (ver Mapa N 8 del Apndice 2).
La precipitacin acumulada del perodo lluvioso setiembre-abril presenta un aumento de suroeste a
en la zona de Tarapoto y las ms bajas al sureste de la cuenca (ver Mapa N 9 del Apndice 2).
L L
Las precipitaciones en la cuenca del Alto Mayo aumentan del suroeste al noreste con valores que uctan
La precipitacin acumulada del perodo lluvioso setiembre-abril presenta un aumento de suroeste anoreste con valores que uctan entre los 600 mm a 1 600 mm. Las precipitaciones ms altas se ubicanen la zona de Tarapoto y las ms bajas al sureste de la cuenca (ver Mapa N 9 del Apndice 2).
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El Nio 1997/98
En este perodo las temperaturas mximas para el ao 1997 tienen una orientacin noroeste a sureste,
multianuales, sobre todo en las partes altas de la cuenca media. En la parte baja de la cuenca, la
temperatura mxima promedio fue de 33,6 C (ver Mapa N 10 del Apndice 2).
Los valores promedios de las temperaturas mnimas varan entre 14 C y 24 C y los valores ms altos se
ubican en la parte ms baja de la cuenca (en la estacin de El Porvenir) con un promedio de 21,2 C (ver
Mapa N 11 del Apndice 2).
La precipitacin acumulada en el perodo lluvioso setiembre-abril, presenta valores acumulados entre 1
000mm a 1 500 mm en la cuenca media y alta; mientras, en la cuenca baja los acumulados de precipitacin
varan entre 600 mm y 1 400 mm (ver Mapa N 12 del Apndice 2). En relacin al periodo lluvioso 1982/83,
En general, en los extremos climticos El Nio/La Nia, la temperatura mxima, mnima y precipitacin
climtica del Per (SENAMHI, 1988), el cual ha sido elaborado considerando factores que condicionan de
modo preponderante el clima, la latitud, la altitud, la Cordillera de los Andes, la Corriente Costera Peruana
Thorrnthwaite.
La cuenca del ro Mayo es la regin que presenta estribaciones al oeste de la cuenca. En la regin
denominada Selva Alta (por encima de los 2 000 msnm) muestra un clima (C(o,i)B2H3) semiseco con
izquierda del ro Mayo) deja ver una topografa que va de 2 000 a 200 msnm y una exuberante vegetacin,
y humedad relativa alta (Rioja) a un clima (B(r)A H4) lluvioso clido con lluvias abundantes en todas las
estaciones del ao y muy hmedo (Yuracyacu, Jepelacio, Moyobamba,Yurimaguas, Lamas).
En tanto, la zona suroeste de la cuenca, aledaa a la margen derecha del ro Mayo, se caracteriza por
y con alta hmedad relativa, siendo las localidades de Shapaja y Tabalosos las que obedecen a esta
2.4 Importancia socioeconmica y potencialidades de la cuenca
2.4.1 Recurso hdrico:
montaosos de la Sierra Cahuapanas y la Cordillera Oriental y sus cursos de agua son alimentandos
primordialmente con las precipitaciones estacionales. Asimismo, presenta un alineamiento norte sur,
desde sus nacientes hasta la desembocadura del ro Serraoyacu, y desde este punto el alineamiento essur-sureste, hasta su desembocadura en el ro Huallaga. Siendo la pendiente promedio del cauce del ro
Mayo de 1,16%.
con promedios que uctan entre 24 C a 34 C y que representan valores superiores a los promedios
La conguracin de las isotermas de las temperaturas mnimas es ligeramente paralela al ro Mayo.
las lluvias ueron signicativamente menores y presentaron una conguracin dierente.
En general, en los extremos climticos El Nio/La Nia, la temperatura mxima, mnima y precipitacin
en la cuenca presentaron conguraciones atpicas en relacin a su climatologa.
La clasicacin climtica de la cuenca (Mapa 03 del Apndice 1), se basa en el mapa de clasicacinclimtica del Per (SENAMHI, 1988), el cual ha sido elaborado considerando actores que condicionan demodo preponderante el clima, la latitud, la altitud, la Cordillera de los Andes, la Corriente Costera Peruana(de aguas ras), el Anticicln del Pacco Sur, la continentalidad y las condiciones locales. La inormacinbase de esta clasicacin se sustenta en datos meteorolgicos de veinte aos (1965-1984), a partir de lacual se ormularon los ndices climticos de acuerdo con el Sistema de Clasicacin de Climas de WerrenThormthwaite.
deciencias de lluvias en otoo e invierno y con alta humedad relativa. Hacia el este y sureste (margenizquierda del ro Mayo) deja ver una topograa que va de 2 000 a 200 msnm y una exuberante vegetacin,siendo estas caractersticas locales determinantes en su clasicacin climtica. Los climas existentes enesta regin, varan desde un clima (B(l)B1 H3) lluvioso semiclido con deciencia de lluvias en invierno
El ro Mayo pertenece al sistema hidrogrco del Atlntico. Tiene sus orgenes en los contrauertes
En tanto, la zona suroeste de la cuenca, aledaa a la margen derecha del ro Mayo, se caracteriza porpresentar un clima (C(o)p)A2H3) muy clido con deciencias de lluvias en otoo, invierno y primavera
y con alta humedad relativa, siendo las localidades de Shapaja y Tabalosos las que obedecen a estaclasicacin.
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Aguas Claras, Mirador, Naranjos, Tmbaro, Naranjillo, Soritor, Yuracyacu y el ro Negro; mientras que por lamargen izquierda son los ros Huasta, Cachiyacu, Tioyacu, Avisado y Huascayacu.
La amplitud y pendiente suave de la cuenca de la margen izquierda del ro Mayo ha permitido quelos ros Huasta, Cachiyacu, Tioyacu, Avisado y Huascayacu, que nacen en las estribaciones de la SierraCahuapanas, drenen a travs de extensas reas y presenten un gran desarrollo, observndose la presenciade numerosos meandros con intercalaciones de pequeos tramos rectos, que se hacen ms notablesen el ro Huascayacu. En la cuenca de la margen derecha, la cercana del ro Mayo a la Cordillera Orientalha condicionado la existencia de tributarios como Aguas Verdes, Serraoyacu, Aguas Claras, Amangay yMirador, que presentan un regular desarrollo, tramos rectos, regular caudal y fuerte pendiente; mientrasque los ros Naranjos, Tmbaro, Naranjillo, Soritor, Yuracyacu y ro Negro presentan regular desarrollo,tramos rectos con pequeos meandros y regular caudal y pendiente.
2.4.2 Actividades agrcolas
Las lneas de produccin ms importantes de la cuenca del Alto Mayo son el maz y el arroz (en laspartes bajas de la cuenca) y en la parte alta, el caf, los que son producidos para el mercado nacional einternacional.
Otros cultivos como yuca, pltano, maz, pia, cacao, man, frutales diversos y otros, generalmente sonpara la subsistencia o son vendidos en los mercados locales en cantidades menores.
con un total de 9 653 078 Ha al ao 1994 (ver tabla 1).
Segn el INEI, en 1996 el 61% de los campesinos del Alto Ma yo posean ganado. Las especies pecuariasexistentes son vacuno, ovino, porcino, equino, cuy, gallina, pato y pavo.
Los rendimientos de los principales cultivos en el Alto Mayo varan de acuerdo a la zona y a la tecnologautilizada. Al hacer un resumen de estos productos, presentamos el diagnstico 2002 ATDR-AM-, que sepuede apreciar en la tabla siguiente:
Fuente: Diagnstico 2002 ATDR - AM
Tabla 2: Rendimientos de los principales cultivos del Alto Mayo
Cultivos Rendimiento Promedio (Kg/Ha)
Arroz 5 000 - 8 000
Arroz a secano 1 800 - 2 000
Pltano 11 000
Yuca 12 000
Maz 2 000 - 3 000
Cacao 600 - 3 000
Man 800 - 1 000
Caf 2 200Frutales diversos 3 800 - 5 000
L L
Provincia TOTAL Tierra de labranza Cultivos permanentes Cultivos asociados
Moyobamba 55,309.83 32,160.59 21,033.38 2,115.86
Rioja 41,240.95 26,419.40 13,726.96 1,094.59
Fuente: INEI 1994
LA CUENCA DEL RO MAYO
Los auentes ms importantes del ro Mayo en la margen derecha son los ros Serraoyacu, Amangay,
Las principales supercies agrcolas importantes estn ubicadas en la provincia de Moyobamba y Rioja,
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6
2.4.3 Biodiversidad
Segn informacin del INRENA (2008), en la parte alta y media de la Cuenca del Mayo (regin oeste)
se encuentra el Bosque de Proteccin del Alto Mayo (BPAM), que es un rea natural protegida que se
extiende sobre 182 mil Ha de administracin e importancia biolgica nacional que fue establecida sobre
tierras del Estado en 1987, para ser conservados a perpetuidad en su estado natural.
de los 4 000 msnm en la zona ms occidental, originando impresionantes cataratas, la formacin de
hbitat de diversas especies emblemticas, como el mono choro de cola amarilla, el oso de anteojos,
orqudeas y bromelias.
montanos de neblina. Ya se han reportado 59 especies de orqudeas.
Los bosques del Alto Mayo presentan diferentes tipos de vegetacin, como los Bosques Premontanos
que estn ubicados al este del Bosque de Proteccin del Alto Mayo (BPAM) y representa el 6,14% delrea total del Bosque. Asimismo, alberga vegetacin arbrea como el cedro de altura, mohenas, tornillo,
latapi, siendo este ecosistema uno de los ms vulnerables por la accin humana debido a actividades de
sobreexplotacin, deforestacin y quema de bosques.
El bosque de neblinas representa el 72% del bosque protegido, y se desarrolla entre los 1 200 hasta 2 500
bromelias, helechos. Estos bosques son importantes porque atrapan la neblina y condensan el agua,
especies como el oso de anteojos y el mono choro de cola amarilla.
Los bosques enanos, se desarrollan entre 500 y 3 200 msnm, donde la vegetacin predominante es de
tipo arbustiva con altura promedia de 10 m. Aqu son abundantes los musgos y manchales de bromelias
terrestres. Este tipo de bosque cubre aproximadamente el 15% del Bosque de Proteccin y albergaespecies endmicas como la lechucita bigotona.
cantidad de volmenes de agua y probablemente el carbono. Esta zona cubre unas 7 370 Ha (4.5%) del
rea total. Es de difcil acceso, pues presentan reas pantanosas. Existen comunidades herbceas entre
2 900-3 950 msnm, y en el sotobosque existen especies leosas, herbceas, sobre una densa capa de
musgos y lquenes, helechos, orqudeas y bromelias.
En cuanto a la fauna del BPAM, alberga especies de mamferos (gallito de las rocas, pumas, monos de
cola amarilla, roedores, murcilagos, oso de anteojos) y aves (colibr, halcones, guilas, lechuzas, bhos),
(mariposas y colepteros), entre otros.
Este Bosque de Proteccin presenta una siograa montaosa, que va desde los 750 msnm hasta cerca
La ora del Bosque del Alto Mayo presenta un aproximado de 1 277 especies de plantas. La mayor partepertenecen a las amilias de plantas arbustivas y eptas que tpicamente se encuentran en los bosquesmontanos de neblina. Ya se han reportado 59 especies de orqudeas.
Los pajonales hmedos de la parte alta del bosque protegido retienen en sus suelos hidromrcos, gran
anbios (ranas de cristal y venenosas), reptiles (lagartija, loro machaco, culebra verde) e invertebrados
(mariposas y colepteros), entre otros.
El bosque de neblinas representa el 72% del bosque protegido, y se desarrolla entre los 1 200 hasta 2 500msnm, donde la caracterstica principal es la alta diversidad de eptas, entre ellas especies de orqudeas,bromelias, helechos. Estos bosques son importantes porque atrapan la neblina y condensan el agua,inltrndola al suelo, que luego pasa a incrementar el caudal de los ros. Adems, constituye el hbitat deespecies como el oso de anteojos y el mono choro de cola amarilla.
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El estudio Escenarios Climticos en la cuenca del ro Mayo para el ao 2030 se realiza con las siguientes
extremos climticos. 2. Analizar las sequas como extremo climtico. 3. Obtener las proyecciones delclima. Estudio que se basa en datos histricos observados a nivel nacional en el perodo 1965 - 2006.
Este estudio es la primera experiencia en la deteccin de posibles cambios del clima ocurridos en lacuenca, durante los ltimos 40 aos, debido al impacto evidente del calentamiento global. Asimismo,se ha realizado un anlisis de sequas ocurridas durante el mismo perodo, enfatizando el carcter de ladinmica climtica de cada evento.
En el presente Captulo se analiza y discute con detalle los resultados de la deteccin de los cambiosclimticos a un nivel regional (cuenca). En ese sentido, este Captulo constituye la base de la variabilidaddel clima y de extremos climticos actuales en la cuenca del ro Mayo.
3.1 DATOS
Los datos utilizados en este estudio incluyen datos totales diarios y mensuales de precipitacin, as comode temperaturas extremas (mximas y mnimas) diarias y medias mensuales, en la cuenca para el perodode 1965 a 2006 (42 aos). Estos datos siguieron los procedimientos de control de calidad sealados en elDocumento Nacional de Cambio Climtico, tratando de determinar los posibles errores y luego, a partir
faltantes fueron consideradas (ver Mapa 1 - Apndice 1).
La estacin de Naranjillo fue considerada a pesar de contar con 32 aos de informacin (1975 - 2006),debido a que est localizada al norte de las estaciones seleccionadas (ver Mapa 1 - Apndice 1), lo quenos permiti tener una idea mas clara de la distribucin de algunos ndices climticos.
y mensual descritas en la Tabla 3 y representadas en la Figura 10 y dos estaciones con temperaturasindicadas en la Tabla 4.
NOMBRE LONG LAT ALT INICIO FINAL
1 NARANJILLO 77231 5501 1090 1975 2006
2 RIOJA 771000 060200 880 1965 2006
3 MOYOBAMBA 765800 06000 860 1965 2006
4 SORITOR 7761 0661 870 1965 2006
5 JEPELACIO 76551 641 1000 1965 2006
6 PACAYSAPA 76410 06170 760 1965 2006
7 TABALOSOS 76391 06251 560 1965 2006
8 CUUNBUQUE 76301 06301 240 1965 2006
9 SAN ANTONIO 76251 06251 430 1965 2006
10 EL PORVENIR 76191 06351 230 1965 2006
Tabla 3: Estaciones en la cuenca del ro Mayo con precipitacin diaria
TENDENCIAS CLIMTICAS
EN LA CUENCA DEL RO MAYO
nalidades: 1. Detectar los cambios climticos, caracterizando las tendencias climticas e ndices de
de los anlisis de continuidad temporal y grcos stos se corrigieron. Estaciones hasta con 15% de datos
As, nalmente se seleccionaron diez estaciones en la cuenca del ro Mayo, con precipitacin diaria
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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Las mismas estaciones, con datos diarios de precipitacin, son utilizadas en los anlisis que requierenlos totales mensuales. Esto se consigui despus de completar los datos faltantes y realizar el controlde calidad (ver Documento Nacional). Lo mismo ocurri con las temperaturas extremas de las dosestaciones de la cuenca del Mayo.
Tabla 4: Estaciones en la cuenca del ro Mayo con temperatura mxima y mnima diaria
NOMBRE LONG LAT ALT INICIO FINAL
1 MOYOBAMBA 765800 06000 860 1965 2006
2 EL PORVENIR 76191 06351 230 1965 2006
Distribucin de las estaciones base con informacin diaria y climtica de precipitacin ytemperaturas mxima y mnima para el perodo de 1965-2006 (42 aos) en la cuenca del roMayo.
78W 77W 76W3030
a) Cuenca del ro Mayo
30
30
6S
7S
FIGURA 10
3.2 METODOLOGA
Se describe, en forma resumida, la mayora de los mtodos utilizados en el presente trabajo, pues estosestudios fueron descritos con ms detalle en el Documento Nacional. La excepcin se hace en lametodologa utilizada en el clculo de proyeccin de precipitacin de los escenarios climticos futurospor medio del downscaling estadstico y downscaling dinmico.
3.2.1. - Estimacin de la Tendencia lineal
Para realizar el clculo de la magnitud de la tendencia lineal estimada de una serie temporal, que es larazn de la variable por unidad de tiempo, se utiliz el mtodo desarrollado por Sen (1968) y extendido
las series temporales que se utilizan. Para homogenizar los resultados, debido a la alta variabilidad de la
precipitacin, se calculan las tendencias en porcentaje, en relacin a los promedios de toda la serie. Enrelacin a las temperaturas, stas se calculan en base a 10 aos (dcada) por las pequeas magnitudesque muestran.
I LI I
por Hisch et al. (1982), con la nalidad de minimizar el eecto de los valores discrepantes (outliers) de
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nocrilpmucnatisecenseiressaleuqseajatnevsednargusorep,selaerserolavsolrazilituedoibmacaser variables aleatorias, independientes e idnticamente distribuidas (iid). Por tanto, la aplicacin deeste test no es la ms adecuada en las series climatolgicas, como la precipitacin, debido a la fuertedependencia mensual o estacional, pero se puede utilizar en las series de totales o promedios anuales,estacionales o en determinado mes, que pueden ser considerados como independientes.
3.2.3. - Determinacin de los ndices de Extremos Climticos
Los ndices de los Extremos Climticos son calculados para la precipitacin y temperatura en base a lametodologa descrita en Frisch et al. (2002) y utilizados en el Informe del IPCC AR4 (Trenberth et al. 2007)
Tabla 5: Indicadores de los extremos climticos
Indicador Nombre del Indicador Unidad
CDD Das secos Nmero mximo de dasconsecutivos consecutivos con RR=1mm das
R10mm Nmero de das con Nmero de das en unprecipitacin intensa ao en que PRCP>=10mm das
R20mm Nmero de das con Nmero de das en un aoprecipitacin muy intensa en que PRCP>=20mm das
R95p Das muy hmedos Precipitacin total anualen que RR>95 percentil mm
R99p Das extremadamente Precipitacin total anualhmedos en que RR>99 percentil mm
RX1day Cantidad mxima de Mximo mensual deprecipitacin en un da precipitacin en 1 da mm
RX5day Cantidad mxima de Mximo mensual de precipi-precipitacin en 5 das tacin en 5 das consecutivos mm
TX10 Das Fros Porcentaje anual en la cual latemperatura mxima es TX< 10 thpercentil en relacin a laclimatologa de 1971-200 das
TX90p Das Calientes Porcentaje anual en la cualTX > 90 th percentil en relacina la climatologa das
TN10p Noches Fras Porcentaje anual en la cual latemperatura mnima es TN< 10 thpercentil en relacin a laclimatologa de 1971-200 das
TN90p Noches Clidas Porcentaje anual en la cualTN > 90 th percentil en relacina la climatologa das
En la determinacin de la signicancia estadstica se utiliza el test no- paramtrico de Mann-Kendall,cuya ventaja es utilizar la magnitud relativa de los valores de la serie temporal, ltrando valores extremos,
para denir variaciones de los extremos en el clima del uturo. Cada uno de los ndices se encuentradenido en la tabla 5.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo
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3.2.4. ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI)
El ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI, por sus siglas en ingls) es la metodologa utilizada en el
ndice que da un valor simple para medir la intensidad de la sequa, como una medida de probabilidad
sobre la disponibilidad de los recursos hdricos.
A partir de los registros de precipitacin mensual de 1965 al 2006 (42 aos), de las estaciones distribuidassobre la cuenca, fueron acumulados en forma trimestral y anual y ajustados a una distribucin deprobabilidades Gama, condicin necesaria para la aplicacin del SPI, para determinar los valores
neadamrofsnartseetnemroiretsopnicubirtsidatsE.ecidnledselaunayselartsemirt,selausnemdistribucin normal estndar para que la media sea cero y la desviacin estndar la unidad.
Los valores del SPI corresponden as a la estandarizacin de los totales de las precipitaciones gama-transformados, por lo cual un ndice igual a cero indica que no hubo desvos en los valores de laprecipitacin, relativo a la precipitacin promedio para el perodo analizado. Los valores positivos del
SPI, indican que la precipitacin es superior al promedio y valores negativos indican que la precipitacines inferior al promedio. As, los perodos de sequa son caracterizados por los valores negativos del SPI(Tabla 6).
3.2.5 Teleconexiones de las sequas en la cuenca
Estas teleconexiones fueron calculadas mediante las correlaciones entre los SPI mensuales de cadaestacin de la cuenca, con los ndices de los patrones de circulacin de gran escala de los fenmenos:
-1,0
Asimismo, se realizaron estas correlaciones para determinar el efecto que tienen los mecanismos de granescala en la generacin de lluvias en la cuenca, por ende las sequas, para de este modo asociar estosmecanismos con las condiciones locales de la cuenca en particular y conocer mejor su variabilidad.
3.2.6 Anlisis de la Transformada de Onditas
La Transformada de Onditas (TO) se utiliz para determinar las oscilaciones en las diferentes escalas devariabilidad interanual o mayores, caractersticas de las series temporales de los promedios mensualesde los SPI calculados para la cuenca. Tambin se aplicaron los datos promedios trimestrales (sequasagrometeorolgicas) de los SPI de todas las estaciones de la cuenca por la mejor continuidad temporalde estas series que la escala mensual, debido a la marcada estacionalidad de la precipitacin que producevalores nulos cuando hay persistencia de meses secos. Igualmente, porque no hay ninguna desventaja
I LI I
Fuente: McKee, 1993.
Tabla 6- El SPI y severidad de las sequas
SPI Severidad de la sequa Probabilidad
> 0 Hmeda 50%
-0.99 a 0 Ligera 34.1%
-1.49 a -1 Moderada 9.2%
-1.99 a -1.5 Severa 4.4%
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2
3.3 RESULTADOS
En el presente estudio se analiza en detalle la deteccin del cambio climtico, ndices de extremos
climticos para la cuenca del ro Mayo.
3.3.1 Tendencias lineales de la precipitacin.
Para entender mejor esta investigacin, en la Figura 11 se muestra la distribucin de la tendencia lineal de la
precipitacin total anual de la cuenca del Mayo donde se observan valores de tendencias estadsticamente
respecto a sus promedios, respectivamente. En las dems localidades se registran tendencias con
de una forma diferenciada a las condiciones de gran escala que modulan las precipitaciones sobre toda la
cuenca, pues en esa zona se estrecha la cuenca y es probable un mayor incremento de las precipitaciones
Tendencia lineal de la precipitacin total anual en %, relativo al promedio multianual (1965-2006).
indicadas por contornos negros.
78W 77W 76W3030
Precipitacin total anual
30
30
6S
100
80
60
40
20
0
-20
%
7S
FIGURA 11
Las tendencias lineales de la precipitacin total estacional de la cuenca del Mayo (Figura 12 a-d)),
muestran valores extremos entre -50% y -30%, como +90%-y +110%, con excepcin de los meses de
verano (Figura 12 b) que van entre -10% y 120%. Los patrones espaciales de la primavera (Figura 12 a) y
otoo (12 c) son muy similares, con predominancia de valores negativos y valores positivos muy bajos,
salvo en la localidad de Pacaysapa en las dos estaciones (primavera y otoo) y Tabalosos (otoo), en que
En verano (DEF), las localidades de Jepelacio y El Porvenir presentan tendencias negativas muy pequeas,
en el resto de localidades se observan tendencias positivas menores al 40%, en relacin a su climatologa,
positiva llega a ser muy alto: entre 110% y 120%.
signicativas en las localidades de Tabalosos y Pacaysapa, y valores entre 40%-50% y entre 90%-100%respecto a sus promedios, respectivamente. En las dems localidades se registran tendencias con valoresentre -20% y +20%, lo cual signica que en la mayor parte de la cuenca no hay seal de aumento odisminucin signicativa de precipitacin total anual. Lo que ocurre en la zona de las dos localidades, conincrementos signicativos de precipitacin, posiblemente se deban a condiciones locales que responden
de tipo orogrcas.
se muestran valores positivos muy altos que son estadsticamente signicativos.
como es el caso de Moyobamba y con alta signicancia estadstica. En Pacaysapa el valor de la tendencia
Tendencia lineal de la precipitacin anual en %, relativo al promedio multianual (1965-2006) Tendencias con signicancia estadstica al nivel de 5% o menor del Test Mann-Kendall estn
indicadas por contornos negros.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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Por otro lado, durante el invierno (Figura 12 d), hay un predominio de tendencias negativas, con valores
localidades de Pacaysapa y Tabalosos siguen un comportamiento idntico a las observadas en las
Pacaysapa.
comportamiento del total anual y, aparentemente, los meses de verano (DEF) tienen un peso mayor
3.3.2. Tendencias lineales de las temperaturas
Las tendencias lineales de las temperaturas mximas y mnimas se presentan mediante la distribucin
temporal de todo el perodo, pues solo son dos estaciones localizadas en la cuenca: Moyobamba y El
Porvenir.
Como podemos observar, en la Figura 13 se muestra la distribucin temporal de las temperaturas mximas
medias anuales de las estaciones de Moyobamba y El Porvenir, indicando el valor de las tendencias y el
mejor ajuste lineal de estas tendencias. Se observa que ambas estaciones siguen inclinaciones opuestas
Tendencia lineal de la precipitacin total estacional en %, relativo al promedio multianual estacional (1965-2006). a)
de 5% o menor (Test Mann-Kendall) estn indicadas por contornos negros.
30
30 30
30
30
30 30
30
6S
6S 6S
6S
110
110 90
120
90
90 70
100
70
70 50
80
50
50 30
60
30
30 10
40
10
10 -10
20
-10
-10 -30
0
-30
-30 -50
%
% %
%
FIGURA 12
30
30 30
3076W
76W 76W
76W77W
77W 77W
77W78W
78W 78W
78W30
30 30
30
7S
7S 7S
7S
a) Precipitacin: Primavera (SON)
c) Precipitacin: Otoo (MAM)
b) Precipitacin: Verano (DEF)
d) Precipitacin: Invierno (JJA)
I LI I
Por otro lado, durante el invierno (Figura 12 d), hay un predominio de tendencias negativas, convalores que alcanzan hasta el 40% y 50% y son signicativas en la localidad de Rioja. Las tendencias enlas localidades de Pacaysapa y Tabalosos siguen un comportamiento idntico a las observadas en lasotras estaciones del ao. O sea, inclinaciones positivas en ambas localidades con valor signicativo enPacaysapa.
Las precipitaciones en todo el ao muestran un comportamiento muy regional, lo que se reeja en elcomportamiento del total anual y, aparentemente, los meses de verano (DEF) tienen un peso mayordurante el ao. Al mismo tiempo, el eecto regional, posiblemente orogrco, parece ser el principal eninuenciar las precipitaciones en Paycasapa y Tabalosos.
Tendencia lineal de la precipitacin total estacional en %, relativo al promedio multianual estacional (1965-2006) .a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) otoo (MAM) y, d) invierno (JJA). Tendencias con signicancia estadstica alnivel de 5% o menor (Test Mann-Kendall) estn indicadas por contornos negros.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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Las temperaturas mnimas medias anuales en El Porvenir y Moyobamba localizadas en la cuenca delMayo (Figura 15) presentan tendencias positivas de 0,22 C/dcada y de 0,48 C/dcada, respectivamente.
En ambas series de temperatura se observa en la dcada de 1970 una alta variabilidad interanual convalores muy bajos en el verano 1971/72 en El Porvenir, y en el ao de 1977 ambas estaciones estnrelacionadas con los eventos clidos del ENOS. Aumentos graduales en la temperatura mnima sonobservados a partir de la dcada de 1980, as como poca variabilidad interanual sin seal de oscilacionesmayores.
Distribucin temporal de la temperatura mxima media estacional (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba yEl Porvenir. a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) Otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Mejor ajuste de las tendenciaslineales es indicado por las lneas rojas.
FIGURA 14
Aos
36
34
32
30
28
C
a) T. Mxima: Primavera (SON)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
34
33
32
31
30
29
28
27
C
c) T. Mxima: Otoo (MAM)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
34
33
32
31
30
29
28
27
C
d) T. Mxima: Invierno (JJA)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
36
34
32
30
28
26
C
b) T. Mxima: Verano (DEF)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Distribucin temporal de la temperatura mnima media anual (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba y ElPorvenir. Mejor ajuste de las tendencias lineales es indicado por las lneas rojas
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
22
20
18
16
14
C
FIGURA 15
T. Mnima: Anual
I LI I
Siendo estadsticamente signicativo en Moyobamba.
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6
En todo el ao, las tendencias lineales de las temperaturas mnimas medias estacionales (Figura 16 a-d)
presentan las mismas caractersticas observadas en las temperaturas mnimas medias anuales. Los
valores de las tendencias son mayores en Moyobamba que en El Porvenir, en todas las estaciones del
ao. El mayor valor de las tendencias fue registrado durante el verano en Moyobamba con 0,57 C/
dcada y el menor de 0,13 C/dcada fue observado en El Porvenir. En la dcada de los aos 1970 se
observa alta variabilidad interanual en los dos lugares, aparentemente, relacionados con los eventos
,ootoyonarev,arevamirpalnesasnetniyumsavitagensalamonaavresboes1791nE.SONEledsodilc
en la localidad de El Porvenir. Similar comportamiento se observa en el ao 1977, en que las anomalas
son muy intensas en ambas estaciones.
Distribucin temporal de la temperatura mnima media estacional (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba y
El Porvenir. a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Mejor ajuste de las tendencias
lineales es indicado por las lneas rojas
FIGURA 16
Aos
22
20
18
16
14
12
C
a) T. Mnima: Primavera (SON)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
24
22
20
18
16
14
C
c) T. Mnima: Otoo (MAM) d) T. Mnima: Invierno (JJA)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
22
20
18
16
14
12
C
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Aos
24
22
20
18
16
14
C
b) T. Mnima: Verano (DEF)
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
3.3.3. NDICES DE EXTREMOS CLIMTICOS
3.3.3.1. ndices de extremos climticos de la precipitacin.
La distribucin espacial de los ndices de das consecutivos sin lluvia (CDD) y de das consecutivos
lluviosos (CWD) en la cuenca del Mayo (Figura 17 a-b), muestran distribuciones coherentes. La mayora
Por otro lado, los das lluviosos, aparentemente, se incrementaron en la cuenca, pero la mayora de los
nos lleva a concluir que la localidad de Pacaysapa, en la cuenca del Mayo, es la nica que probablemente
registra un aumento de das lluviosos, en desmedro del nmero de das secos continuos. Asimismo, en
la localidad de San Antonio, es posible que exista una disminucin de das secos que no necesariamente
se tornaron en das lluviosos.
Los ndices de precipitacin acumulada en un da (RX1day) y en cinco das (RX5day) presentandistribuciones espaciales y de tendencias similares (Figura 18 a-b). Ambas distribuciones presentan en
general valores muy pequeos, sean positivos o negativos, en casi todas las localidades de la cuenca, con
valores son muy pequeos y estadsticamente no signicantes, con excepcin de Pacaysapa. Este anlisis
de estaciones de la cuenca maniestan valores positivos muy bajos de tendencias de CDD y solo dosestaciones con valores negativos estadsticamente signicativos, Pacaysapa y San Antonio, las cualesindican una disminucin signicativa de das secos durante el perodo del presente estudio.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) Mximo nmero de das consecutivos sin precipitacin
(CDD) y, b) Mximo nmero de das consecutivos lluviosos (CWD), calculados para el perodo de 1965-2006. Tendencias
FIGURA 17a) CDD b) CWD
30 30
30 30
6S 6S
0.04 0.16
0.12
0.08
0.04
0
0
-0.04
-0.08
-0.12
-0.16
%
%
30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30
7S 7S
Para entender mejor este anlisis, se muestra la distribucin de los ndices de precipitaciones moderadas(R10mm) e intensas (R20mm) en la cuenca del Mayo, presentando las mismas caractersticas que ladistribucin de los ndices anteriores ya analizados (ver Figura 19 a-b). La distribucin espacial de estosdos ndices muestra con ms claridad que la zona donde se localiza Pacaysapa, con tendencias positivas
dentro de la cuenca del Mayo. Se observa que hubo una disminucin de das con precipitaciones
moderadas e intensas al sur de Pacaysapa (Bajo Mayo), inclusive la localidad de Cuumbuque presenta
advierten tendencias positivas, particularmente en las precipitaciones intensas (Figura 19 b).
excepcin de la localidad de Pacaysapa, donde la tendencia de ambos ndices es alta y estadsticamente
Esta caracterstica indica que la localidad de Pacaysapa registra, al mismo tiempo, un aumento de dasconsecutivos con precipitaciones y tambin precipitacin acumulada en uno y cinco das, lo cual esnecesario tener en cuenta en la prevencin de deslizamientos de tierra, huaicos, etc. La tendenciadel ndice RX5day, son positivos al norte de Pacaysapa (Alto Mayo) aunque con valores muy bajos, ynegativos al sur (Bajo Mayo), mostrando una distincin de posibilidades de riesgo, siendo mayor al norteque al sur de Pacaysapa.
Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) precipitacin mxima acumulada en un da (R1day) y, b)precipitacin mxima acumulada en cinco das consecutivos (R5day), calculadas para el perodo de 1965-2006. Tendencias
FIGURA 18 a) RX1day b) RX5day
30 30
30 30
6S 6S
1.4 2.4
2
1.6
1.2
0
-0.4
0.8
0.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
%
%
30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30
7S 7S
I LI I
signicativas, parece ser la divisoria de dos regiones con caractersticas de precipitacin particulares
tendencias negativas estadsticamente signicativas en las dos distribuciones. En el Alto Mayo se
con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.
con signicancia estadstica al nivel de 5% del test Mann-Kendall estn indicados por contornos negros.
signicativa.
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Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de cantidad de das con ocurrencia de: a) precipitaciones moderadas
estadstica al nivel 5% o mayor del test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.
FIGURA 19a) R10mm b) R20mm
30 30
30 30
6S 6S
1 0.8
0.6
0.4
0
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
Da
Da
30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30
7S 7S
0.2
-0.2
Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de precipitacin: a) das muy lluviosos(R95p), percentil 95% y, b) das extremamente lluviosos (R99p), percentil 99%, calculadas para el perodo de 1965-2006,
Kendal estn indicadas por contornos negros.
FIGURA 20a) R95p b) R99p
30 30
30 30
6S 6S
25 15
10
5
20
15
10
5
0
-5
mm
mm
30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30
7S 7S 0
Las distribuciones de las precipitaciones con das muy lluviosos (R95p) y das extremamente lluviosos (R99p)
en la cuenca del Mayo (Figura 20 a-b), calculadas en base a los aos de 1971 a 2000, continan presentando
patrones espaciales con caractersticas parecidas a la distribucin de los ndices analizados anteriormente
y en particular las distribuciones de los ndices R95p y R20mm son similares. El patrn espacial del ndice
y en las dems localidades se observan tendencias positivas muy bajas que muestran indicios de
incrementos de das extremamente lluviosos, pero que en realidad son resultado de la variabilidad
normal de este ndice.
3.3.3.2. ndices de extremos climticos de las temperaturas
Las series temporales de los ndices de das fros (TX10p) y das calientes (TX90p) de las estaciones deMoyobamba y El Porvenir, calculadas en base a los aos de 1971 a 2000, son mostradas en la Figura
21 a-b. Las tendencias del ndice de das fros de ambas localidades (Figura 21 a) son negativas no
R95p muestra un aumento signicativo de das muy lluviosos en la localidad de Paycasapa, adems deconrmar la existencia de una aparente regionalizacin de las precipitaciones en esta cuenca.
Asimismo, se registraron incrementos signicativos de das extremadamente lluviosos (R99p) en Pacaysapa
(R10mm) y, b) precipitaciones uertes (R20mm), calculadas para el perodo de 1965-2006. Tendencias con signicancia
en base a la climatologa de 1971-2000. Tendencias con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del Test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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dcada de 1960 en Moyobamba, y durante la dcada de 1970 en El Porvenir. Adicionalmente, se puedeobservar que este ndice en ambas estaciones parece estar modulado por oscilaciones de largo plazo,con evidentes perodos activos en la dcada de 1970 y alrededor de los aos 1990 y 2000, asociados aperodos de variabilidad interanual muy alta y, particularmente, a los eventos clidos del ENOS, como1972, 1976, 1992 y 2001.
Con respecto a la distribucin temporal del ndice de das clidos (Figura 21 b) se observa tendenciasnulas en ambas localidades. Una caracterstica que es necesario resaltar es la alta variabilidad interanual,en la que algunos aos estn relacionados con la fase clida del ENOS, como 1992 en El Porvenir, peroambas zonas no muestran ninguna, aparentemente, modulacin por escalas mayores.
FIGURA 21
Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de la temperaturamxima: a) das fros (TX10p), percentil 10% y, b) das clidos (TX90p), percentil 90%, calculadas
en base a la climatologa de 1971-2000. Las lneas rojas muestran el mejor ajuste.
1950 1960 1970Aos
1980 1990 2000
Das
40
60
80
20
0
a) TX10p
Moyobamba (T= -0.21)
El Porvenir (T= -0.15)
1950 1960 1970Aos
1980 1990 2000
Das
40
60
80
20
0
b) TX90p
Moyobamba (T= -0.00)El Porvenir (T= -0.01)
Los ndices de noches fras (TN10p) y noches clidas (TN90p), calculados en base al perodo 1971-2000,para las dos localidades de la cuenca del Mayo (Figura 22 a-b), presentan patrones temporales ligeramenteinversos, principalmente despus de la dcada de 1970. Las noches fras (Figura 22 a) presentan valoresmximos durante la dcada de 1970 y, aparentemente, en la dcada de 1950 y posterior a la dcadade 1980, prcticamente se torna nulo. Sucediendo lo contrario con las noches clidas (Figura 22 b) quetienen valores mnimos hacia la dcada de 1970, pero a partir de este perodo se va incrementando hasta
es la alta variabilidad interanual con aparente modulacin por escalas de largo plazo y sin alguna sealfuerte que evidencie el efecto del ENOS en estos ndices.
I LI I
signicativas. Estas tendencias son resultado de la alta variabilidad interanual observada antes de la
nales de la dcada de 1990. En ambos ndices la tendencia es nula, con excepcin de las noches clidasen El Porvenir, que tienen un valor positivo no signicativo. Otra caracterstica de ambas distribuciones
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0
FIGURA 22
Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de la temperaturamnima.: a) noches fras (TN10p), percentil 10% y, b) noches clidas (TX90p), percentil 90%, calculadas,en base a la climatologa de 1971-2000. Las neas rojas representan el mejor ajuste lineal.
60
80
100
40
20
0
1950 1960 1970Aos
1980 1990 2000
Das
60
80
100
40
20
0
a) TN10p
Moyobamba (T= -0.0)
El Porvenir (T= -0.0)
1950 1960 1970Aos
1980 1990 2000
Das
b) TN90p
Moyobamba (T= -0.00)
El Porvenir (T= -0.18)
3.3.4 ANLISIS DE SEQUAS
Los anlisis de las sequas son realizados mediante los ndices de Precipitacin Estandarizada (SPI), quefueron calculados para las escalas meteorolgica (mensual), agrometeorolgica (trimestral) e hidrolgica(anual) en nueve estaciones, con informacin de precipitaciones totales mensuales (1965-2006)distribuidas en la cuenca. No se utiliz la estacin localizada en Naranjillo por tener solamente datos de1975-2006.
3.3.4.1. Distribucin temporal de las sequas
Para un mejor anlisis, la distribucin temporal promedio de los SPI en la cuenca del Mayo, para las tresescalas, meteorolgica, agrometeorolgica e hidrolgica, es mostrada en la Figura 23 a-c. En promedio,
las sequas meteorolgicas (escala mensual) presentan alta variabilidad interanual, centradas en su valormedio (0,0), sin ninguna tendencia de incremento o disminucin durante el perodo de anlisis. Sequasextremas (menor que -2,0), prcticamente, no existen; sequas severas ( -2,0 a -1,5) se registraron en losaos 1990 y 1992 y sequas moderadas ( -1,5 a -1,0) son las ms frecuentes. Una caracterstica importantees que no hay una evidencia fuerte que indique una relacin directa entre la ocurrencia de sequas,aunque moderadas, con los eventos ENOS, salvo en los aos de 1992 en que se observa una sequasevera, y 1997/98, una sequa moderada.
En las escalas agrometeorolgica (Figura 23 b) e hidrolgica (Figura 23 c) se observa el mismo patrnque en la escala meteorolgica. En ambas escalas, adems de no observarse alguna relacin directaintensa con los eventos ENOS, tampoco se observa algn tipo de tendencia durante el perodo deanlisis, pero se consigue distinguir alguna modulacin de escala mayor que la interanual. Las sequas
agrometeorolgicas en su mayora fueron moderadas y regionalizadas, como se puede apreciar en losdesvos estndar bastante intensos. Aqu tambin la sequa ms intensa fue registrada durante la faseclida del ENOS de 1992.
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3.3.4.2. Teleconexiones de las sequas
las tres estaciones (de primavera a otoo). Los cc varan entre -0,3 y +0,3 en el perodo de los anlisis, con
una distribucin que indica una dualidad en el comportamiento de las precipitaciones ante un evento
ENOS. Es decir, algunas regiones de la cuenca se favorecen con los eventos clidos, mientras que otros
con los eventos fros.
Igualmente, no se observa ningn patrn espacial que persista en las tres estaciones del ao; al contrario,
es un cambio que parece ser bastante regional y teniendo como punto de separacin ms o menos es
la zona donde se localiza Pacaysapa. La regin o zona ms propensa a sufrir sequas durante los eventos
clidos del ENOS se circunscribe en el Alto Mayo, entre las localidades de Rioja, Moyobamba y Jepelacio
durante las estaciones de mximas lluvias, mientras en el Bajo Mayo la zona ms propensa a tener sequas
es El Porvenir. La zona menos propensa se localiza entre San Antonio y Tabalosos.
(sequa meteorolgica) y el ndice de El Nio 3,4, para el perodo 1965-2006. a) primavera (SON), b) verano (DEF) y c)
FIGURA 24
a) SON b) DEF
c) MAM
30 30
30
30 30
30
6S 6S
6S
0.3 0.2
0.2
0.1
0.1
0
0
0.2
0.1
10
-0.1
-0.2
cc
CC
CC
30 30
30
76W 76W
76W
77W 77W
77W
78W 78W
78W
30 30
30
7S 7S
7S
-0.1
-0.1
-0.2
-0.2
-0.3
-0.3
Los patrones de correlacin entre los SPI y el ndice del PDO (Figura 25 a-c) muestran que las fases
positivas del PDO son mucho ms favorables para que ocurran sequas en la cuenca del Mayo, en las
correlacin positivas. El hecho que en primavera (verano), la localidad de Pacaysapa (Jelepacio) muestre
Las correlaciones lineales estacionales entre la temperatura supercial del mar en El Nio 3,4 y los SPI(Figura 24 a-c), no muestran ningn coeciente de correlacin (cc) estadsticamente signicativo durante
coeciente de correlacin negativa (positiva) estadsticamente signicante, sugiere la predominancia deeectos regionales dentro de la cuenca, que resultan en coecientes de correlacin bien dierenciados.
estaciones de primavera y otoo, pero no en el verano, en que hay predominancia de coecientes de
Distribucin espacial estacional de los coecientes de correlacin (cc) entre las series temporales de los SPI mensual(sequa meteorolgica) y el ndice de El Nio 3,4, para el perodo 1965-2006. a) primavera (SON), b) verano (DEF) y c)otoo (MAM). Los crculos negros gruesos signican cc estadsticamente signicantes al nivel de 95%.
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TENDENCIAS CLIMTICAS
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El gradiente de las temperaturas del Atlntico Tropical (TSA-TNA) causa efecto a nivel de toda la cuencaentre la primavera y el otoo, como lo muestran las correlaciones con los SPI (Figura 26 a-c). Lastemperaturas mayores en el Atlntico Tropical Norte que en el Atlntico Sur, durante la primavera, inhibelas sequas en la mayor parte de la cuenca, con excepcin de las zonas alrededor de las localidades Riojay El Porvenir (Figura 26 a), debido a que la Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT) estar ms al nortede su posicin normal (TNA > TSA). En los meses de verano y otoo (Figura 26 b-c) las condiciones
trmicas se invierte favoreciendo las mayores temperaturas en el Atlntico Sur respecto al Norte (TSA >TNA), condicionando la ocurrencia de precipitaciones y por ende la inhibicin de las sequas en ambasestaciones astronmicas. La explicacin para este comportamiento se encuentra en la posicin de laZona de Convergencia Intertropical (ZCIT), asociada al gradiente de temperaturas del Atlntico tropical,que favorece el transporte de humedad.
das) predominan en todo el perodo del anlisis y las oscilaciones cuasi-bienales 2-3 aos al inicio de la
perodos entre 3 y 4 aos se presentan en los aos 1975, 1990 y 2000, adems de una oscilacin de escala
Estas oscilaciones nos indican que las sequas intensas ocurridas en 1991/92 estn asociadas a laoscilacin bienal ocurrida en esa poca. Asimismo, el evento clido del ENOS de 1982/83, seguido del
al nivel de 95%.
FIGURA 25
a) SON b) DEF
c) MAM
30 30
30
30 30
30
6S 6S
6S
0.2 0.3
0.1
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