Pronóstico de sequías meteorológicas para el departamento de Puno, Perú

Abstract

Las sequías meteorológicas, en las que se centra este estudio, se definen como el período temporal de sequedad expresado en términos de características atmosféricas, tales como una desviación de la precipitación de un promedio o de un periodo normal. Su duración e intensidad generan consecuencias de importantes que abarcan la pérdida de cultivos, mortandad pecuaria, proliferación de plagas y enfermedades. Ello afecta en especial a los pequeños productores agrarios, así como a las poblaciones urbanas y a la producción de energía eléctrica. Por esta razón se desarrolló el presente estudio, cuyo objetivo fue proponer un modelo de predicción de sequías meteorológicas desde el punto de vista estadístico y dinámico a escala estacional. Se tomó como referencia el Índice Estandarizado de Precipitación, SPI (SPI, por sus siglas en inglés). El cual nos permite identificar y clasificar las sequías mediante la desviación estándar de la precipitación acumulada sobre el promedio climatológico. El área de afectación comprende gran parte del sur del Perú y se desarrolla con un mayor impacto en Puno. En la elaboración del modelo estadístico se empleó la técnica de análisis de regresión Stepwise, una regresión escalonada de selección que verifica todas las variables candidatas en el modelo mediante su significancia estadística. La técnica fue aplicada a estaciones meteorológicas del SENAMHI, patrones de teleconexión de variables océano-atmosféricas e índices climáticos, previamente evaluados mediante técnicas estadísticas, para finalmente producir escenarios mediante las salidas de los modelos de pronóstico de variables, tales como el CFSv2, CanCM4, GENNEMO y CanSIPS. En el modelo dinámico por otra parte, el cálculo del SPI, comprendió la simulación de los factores que influyen en las sequías a partir del Modelo de Circulación Global-CFSv2 como forzante del modelo regional Weather Research and Forecasting (WRF v3.9.1) para la simulación de la precipitación que posteriormente son calibrados con la información grillada de PISCO V.2.1. Este resultado permitió cuantificar valores de índices normalizados de precipitación a nivel trimestral y obtener mapas de la sequía meteorológica. Ambos métodos se integran mediante superposición para generar un mapa unificado de escenarios de sequía, permitiendo mejorar la vigilancia de las sequías en la región.