Una metodología para definir índices ENOS para Ecuador basados
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Una metodología para definir índices ENOS para Ecuador basados en regímenes de circulación atmosférica y temperatura superficial del mar. Ángel G. Muñoz S. Centro de Modelado Científico (CMC). Universidad del Zulia. Maracaibo, 4004. Venezuela. [email protected] Resumen Se presenta una metodología, basada en 6 regímenes de circulación atmosférica para el territorio ecuatoriano continental e insular para el trimestre Diciembre-­‐ Febrero, que permite definir índices de El Niño-­‐Oscilación del Sur (ENOS) utilizando la temperatura de la superficie del mar (TSM) de diferentes sectores del Pacífico. La metodología permite así reconocer distintos patrones de precipitación que pudieran estar asociados a ENOS por medio del establecimiento de regímenes de circulación más persistentes durante años El Niño o La Niña, proveyendo una aproximación basada en mecanismos físicos de advección de humedad para diferenciar los efectos de los distintos “sabores” de ENOS. Aunque los regímenes de circulación atmosférica no están únicamente asociados a anomalías de TSM en el Pacífico, se han encontrado dos regiones similares que ofrecen correlaciones estadísticamente significativas al 90% y 95% (según el caso) con la frecuencia de ocurrencia de los patrones de circulación. Esto permite la definición de índices específicos para Ecuador basados en medias simples de TSM como observable común, y no en términos de variables derivadas (que en general tendrán mayores incertidumbres). 2 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador 1. Introducción El Niño-­‐Oscilación del Sur (ENOS) es reconocido hoy en día como el modo de variabilidad climática más importante a escalas estacional a interanual. Por medio de sus efectos en la circulación atmosférica planetaria, ENOS influye en patrones de precipitación y temperatura, frecuentemente asociados con sequías, inundaciones y olas de calor y frío, dependiendo de la ubicación de la región en estudio (para una revisión reciente y detalles relacionados al ENOS, ver [Zebiak et al., 2014] y referencias allí citadas). Sus impactos en sectores tan diversos como agricultura y seguridad alimentaria, desastres naturales, disponibilidad de recursos hídricos, salud y finanzas, hacen que el estudio del ENOS sea tan importante para la sociedad moderna, particularmente la posibilidad de llevar a cabo pronósticos certeros sobre estos mismos impactos con suficiente antelación. Para Ecuador, la concepción estándar es que El Niño (fase cálida de ENOS, relacionada con anomalías positivas de la temperatura de la superficie del mar, TSM, en el Pacífico Ecuatorial) está asociado a anomalías positivas de precipitación y temperatura [Ropelewski y Halpert, 1987; Halpert y Ropelewski, 1992] (ver Figura 1), a su vez frecuentemente relacionadas con eventos extremos en ambas variables. Sin embargo ningún evento El Niño es exactamente igual a otro, y por ende definir un “El Niño canónico” y sus impactos característicos en Ecuador puede no ser la aproximación más adecuada al problema. Lo mismo puede decirse para el caso de La Niña (fase fría de ENOS). Es por ello que ilustraciones como las de la Figura 1, aunque pueden dar una idea general de lo que pudiera ocurrir en diferentes regiones del planeta en eventos ENOS, deben considerarse con el cuidado correspondiente para no crear confusión en los tomadores de decisión: los impactos pueden ser muy variados dependiendo de la ubicación y el sector (e.g. agricultura, 2 3 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador salud, recursos hídricos) de interés, y pueden variar también en mayor o menor medida dependiendo de las circuntancias particulares del evento ENOS y su interacción con otros factores climáticos. Figura 1. Comportamiento general esperado para eventos El Niño para Diciembre-­‐Febrero. Rojos indican regiones cálidas, amarillos regiones secas y cálidas, mientras que verdes zonas húmedas, celeste húmedas y cálidas, azul húmedas y frías y marrón zonas secas. Especial cuidado debe tenerse al usar esta figura para la toma de decisiones, dado que las condiciones particulares dependen en gran medida de cada evento El Niño y del sector de interés. Fuente de la imagen: NOAA. Precisamente por lo recién mencionado es importante tener una caracterización particular de los patrones de precipitación en Ecuador asociados a los distintos “sabores” de ENOS. Y si adicionalmente se pudiera poseer un índice tal que pudiera utilizarse para realizar pronósticos o tener al menos una idea de qué pudiera ocurrir en términos de los patrones de lluvia en períodos asociados a ENOS, se tendría una herramienta inicial útil para la toma de decisiones. Es por ello que existen varios índices ENOS “globales” en la literatura (ver por ejemplo [Trenberth, 1997]) que se 4 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador utilizan en mayor o menor medida con los fines recién expuestos. Los más conocidos en términos de TSM aparecen en la Figura 2. Figura 2. Regiones estándar para definir índices ENSO en términos de temperatura superficial del mar. Desde el punto de vista regional, Colombia y Perú han realizado recientemente experimentos con índices ENOS “locales”. El índice de Tumaco [Rodríguez-­‐Rubio, 2013] está definido en términos de valores de TSM, temperatura del aire y precipitación 1 para la Isla de Tumaco (en el Pacífico Colombiano), y fue caracterizado usando un análisis de componentes principales y un análisis wavelet, encontrando correlaciones del orden de 0.7 con los índices Niño1+2 y Niño 3 (para detalles consultar [Rodríguez-­‐Rubio, 2013]). Para el Perú al menos dos índices se han definido hasta el momento: el Índice de Oscilación Peruano (IOP) [Purca et al., 2007], que integra la variabilidad espacial conjunta de las anomalías de TSM de las estaciones costeras peruanas, y el Índice Darwin-­‐Paita (IDP) [Quispe et al., 2009], basado en la diferencia entre las presiones atmosféricas de Darwin y Paita (costa sur de Perú); este último índice reporta correlaciones máximas con Niño3.4 de 0.59 (con un rezago de -­‐3). Si bien estos estudios son alentadores porque permiten la definición de índices locales, cabe la pregunta de hasta qué punto estos índices son 1 No es del todo claro, sin embargo, cómo se construye el índice a partir de estas tres variables. 4 5 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador capaces de describir los distintos patrones de precipitación (y temperatura, u otras variables) en eventos ENOS para sus respectivas áreas de estudio, dado que estos patrones podrían estar relacionados con varibilidades presentes en regiones más allá de la costa del país en cuestión. En particular, Rodríguez-­‐Rubio [2013] y Quispe et al. [2009] en parte validan los índices correspondientes por medio de correlaciones con otros índices ENOS globales, pudiendo ser interesante también estudiar qué tan bien estos índices locales son capaces de reproducir patrones de variabilidad en la precipitación local. Naturalmente, la definición de cada índice debe responder a las preguntas concretas que se deseen tratar, en cuyo caso la localidad o no de la definición tiene sentido. En este trabajo se plantea la pregunta de si es posible definir índices ENOS que dén cuenta de los diferentes patrones de precipitación presentes en el Ecuador en el trimestre Diciembre-­‐Febrero (DEF) en presencia de estos eventos, y cuál sería una metodología plausible para tal fin. Una aproximación típica al problema consiste en encontrar los diferentes patrones de TSM del Pacífico asociados a ENOS y simplemente correlacionarlos con los patrones de precipitación en la zona de estudio. Sin embargo, los patrones de precipitación no están únicamente asociados la ocurrencia o no de ENOS, e incluso en años El Niño/La Niña otros fenómenos pueden estar presentes que modifican el patrón de precipitación típico. En este sentido, sería interesante poder tener una cuantificación de qué porcentaje de la precipitación total en un período dado se debe a ENOS. Adicionalmente, esta aproximación no plantea necesariamente un mecanismo físico claro para explicar la relación causal entre TSM y patrones de precipitación. La idea de que los patrones de precipitación pueden estar asociados no sólo con ENOS sino con más de un proceso físico en la zona de estudio, tiende a pasarse por alto con mucha frecuencia en Ecuador. Esta discusión parece sugerir la importancia del estudio de los mecanismos físicos que relacionan TSM con patrones de precipitación en Ecuador a la hora de definir 6 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador índices ENOS. Dado que es de esperar que estos patrones estén íntimamente relacionados con los diferentes regímenes de circulación atmosférica, una posible manera de proceder consiste en clasificar estos últimos, estudiar la relación entre su persistencia o no con la distribución espacio-­‐temporal de precipitación en Ecuador, y analizar cómo se correlaciona la ocurrencia de estos patrones de circulación con anomalías de temperatura del Océano Pacífico. La metodología seguida para tal fin se presenta en la siguiente sección, mientras que los resultados se discuten en la Sección 3. Finalmente las conclusiones y recomendaciones se exponen en la Sección 4. 2. Datos y Métodos Los datos empleados en este estudio consisten en datos de circulación atmosférica, precipitación y TSM. Para los primeros se escogió altura geopotencial a 850 mb y vientos a 850 mb, provenientes ambos del Reanálisis NCEP-­‐NCAR versión 2 (NNRPv2) [Kalnay et al., 1996], que posee salidas cada 6 horas y una resolución espacial de 2.5 grados. Se escogió trabajar con 850 mb dado que a alturas superiores los vientos son fundamentalmente zonales y se hace más difícil encontrar patrones, y por debajo de 850 mb, y sobre el continente, las corrientes de viento rápidamente pierden la componente dinámica que se desea estudiar (efecto del relieve y otros fenómenos de superficie); a 850 hPa los vientos conservan la dinámica de interés y aún poseen una componente meridional. Las pruebas con geopotencial a 850 mb dieron buenos valores del índice de clasificabilidad (los detalles se explican más adelante), por lo que se usó para definir los regímenes. La resolución temporal empleada fue diaria, por razones que se explican en el siguiente párrafo. El período escogido corresponde a DEF 1979-­‐2010, que incluye los meses más importantes de precipitación en la costa ecuatoriana, que es donde hay mayor predicibilidad 6 7 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador asociada a eventos ENOS. Las 30 temporadas (DEF) 1979-­‐2010 se escogieron para tener el período de tiempo más cercano a la climatología actual oficial de la Organización Mundial de Meteorología (OMM), que es 1981-­‐2010. 1979 es además el año inicial del conjunto de datos de precipitación usados en el estudio, y por ello no se inició antes. Se consideró primeramente trabajar con los datos de precipitación INAMHI-­‐CMC-­‐ OLE2 [Muñoz y Recalde, 2010; Barnston, Recalde y Muñoz, 2013], que son datos en retícula de 30 km producidos dentro del convenio marco entre el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI) del Ecuador, el Centro de Modelado Científico (CMC) de Universidad del Zulia y el Observatorio Latinoamericano de Eventos Extraordinarios (OLE2) [Muñoz, 2010; Muñoz et al. 2010; Muñoz et al., 2012]. Estos datos poseen resolución mensual, y dado que se desea estudiar eventos de precipitación que pueden involucrar extremos, lo mejor es trabajar a resolución diaria. Los datos de circulación escogidos y descritos en el párrafo anterior permiten llevar a cabo una clasificación de regímenes de circulación atmosférica a resolución diaria, y estudiar persistencias y transiciones a esta escala, con sus respectivas precipitaciones asociadas. Es por este motivo que finalmente no se trabajó con el conjunto de datos INAMHI-­‐CMC-­‐OLE2, a pesar de haber sido sugerido por los coordinadores del proyecto. Los datos finales en retícula usados son los llamados Precipitación Unificada NOAA-­‐NCEP-­‐CPC [Chen et al., 2008], y corresponden al período DEF 1979-­‐2010, a una resolución temporal diaria y espacial de 1 grado; se trata de datos observados (no modelados) que involucran tanto estaciones de superficie como información satelital. Los datos de TSM son los Extended Reconstructed SST versión 3b [Smith, 2008], a 2 grados de resolución espacial y a escala temporal mensual. Esta escala de tiempo es adecuada para el estudio, toda vez que las correlaciones entre TSM y la frecuencia de ocurrencia regímenes de circulación se lleva a cabo a escala trimestral. 8 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Todas las anomalías en este trabajo se calculan con respecto a la media de largo plazo de los meses DEF. El número total de días considerado es de 2798. Los regímenes de circulación se determinaron empleando un análisis K-­‐means [Robertson y Ghil, 1999]; este método clasifica todos los días en un número de clusters o regímenes predeterminado, minimizando la suma de las distancias cuadráticas dentro del conjunto de cúmulos. Se empleó un análisis diario de circulación de la variabilidad sobre el dominio escogido (ver Figura 4 y explicación más abajo), derivado de los datos de altura geopotencial a 850 mb del NNRPv2. No se empleó ningún filtrado a la serie de datos antes del análisis mencionado, esto con el objetivo de retener escalas temporales sinópticas que pudieran estar conectadas con precipitaciones extremas sobre la zona de estudio. En el análisis, los datos de geopotencial diario se proyectaron primeramente sobre sus once primeras funciones ortogonales empíricas (EOFs) para obtener las once series de tiempo de componentes principales, acumulando un total del 95% de la varianza explicada. Estos números tan altos en el número de EOFs se deben precisamente al valor escogido de varianza a explicar (95%), para tratar de dar cuenta de posibles eventos extremos. Se escogió una solución del método de K-­‐means correspondiente a 6 regímenes (K=6), dentro del rango explorado de K = 2 – 10. Esta solución se escogió porque luego de K=5 básicamente no se aprecia ninguna variación importante (ver Figura 3) en el índice de clasificabilidad (IC) [Michelangeli et al., 1995], y porque los patrones de circulación y precipitación parecieron plausibles desde el punto de vista físico. El IC mide la similaridad de los particionamientos o maneras de clasificar los datos: un valor de 1.0 en este índice indica clasificación perfecta, mientras que valores inferiores a 0.7 indican en general mala clasificación. En este estudio, los clusters se obtienen con un algoritmo de 100 semillas aleatorias iniciales diferentes; el programa selecciona el particionamiento que más se parezca a los 99 particionamientos restantes. Este conjunto de regímenes puede interpretarse como 8 9 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador un conjunto de patrones de geopotencial que tipifican la variabilidad diaria de circulación en el dominio en estudio. Se exploraron otros dominios semejantes y variaciones del algoritmo, encontrándose fundamentalmente los mismos resultados que se presentan a continuación, lo cual dió confianza sobre la robustez de la solución encontrada. Una vez escogida la solución K=6 para geopotencial (Figura 4) se procedió a calcular la media de las anomalías de vientos (Figura 4) y precipitación (Figura 5) para cada uno de los regímenes. Figura 3. Índice de clasificabilidad para distintas soluciones K del método de K-­‐means. Clasificabilidad unitaria implica clasificación perfecta. Valores menores a 0.7 se consideran asociados a mala clasificación. Finalmente se calcularon algunos estadísticos básicos relacionados con la distribución temporal de los regímenes y una serie de correlaciones entre la frecuencia de ocurrencia de los patrones de circulación e índices ENOS globales estándar como el Niño3.4 y Niño1+2, así como correlaciones con nuevos índices 10 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador ENOS basados en anomalías de TSM promediadas para cada temporada DEF del período 1979-­‐2010, en regiones del Pacífico. 2. Resultados Las circulaciones atmosféricas visibles en la Figura 4 coinciden conceptualmente con los patrones típicos correspondientes a la zona [McGregor y Nieuwolt, 1998; Emck, 2007]. Vale notar que estos regímenes están asociados a procesos de transporte de humedad que son generales y no únicamente válidos para eventos ENOS. Precisamente esta idea es clave para los fines propuestos en esta investigación. Algunos patrones de circulación estarán asociados a ENOS, pero pudieran estar también presentes en años neutrales con una intensidad o persistencia distinta. Figura 4. Regímenes de circulación obtenidos de la solución K=6 del método de K-­‐means para geopotencial a 850 mb. Los contornos (en rojo valores positivos, y en azul negativos; en verde nulos) corresponden a la anomalía media de altura geopotencial para cada régimen, mientras que los vectores corresponden a la anomalía media de vientos para cada régimen, a 850 mb. Entre paréntesis se ha indicado el número de días en que se presenta cada régimen. 10 11 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Para tener una idea de qué tan frecuentes son los regímenes de circulación, se ha incluido entre paréntesis en la Figura 4 el número de días que cada uno ha ocurrido en la serie total de tiempo (2798 días). Se aprecian circulaciones que, dado el caso, pueden transportar humedad predominantemente desde el Pacífico Ecuatorial hacia el continente (Régimen 5) y viceversa (Régimen 6), pero también se aprecian regímenes que pudieran estar asociados a advección de humedad no sólo desde el Pacífico Tropical, sino involucrando latitutes más altas en ambos hemisferios (por ejemplo el Régimen 2). Está claro que los patrones de circulación atmosférica sobre el Ecuador para DEF son diversos y como cabría esperar no todos tendrían simultáneamente una componente ENOS. Para una discusión sobre algunos regímenes de circulación, particularmente de índole monsónica, ver Emck [2007] y referencias allí citadas. Figura 5. Media artimética simple de anomalías de precipitación diaria asociadas a cada régimen de circulación. Los contornos en tonos rojos corresponden a valores positivos, y en tonos azules a negativos. Entre paréntesis se ha indicado el número de días en que se presenta cada régimen. La advección de humedad es importante porque propicia condiciones para la ocurrencia de precipitación. Si los regímenes de circulación efectivamente están asociados a patrones de precipitación de interés para la zona de estudio, se podría 12 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador avanzar en la idea de tratar de definir índices ENOS enlazados a tales distribuciones de precipitación. La Figura 5 muestra precisamente la media de lluvias para cada uno de los regímenes de la Figura 4. Está claro que esto no significa que cada día en que ocurre un régimen particular de circulación atmosférica se tiene una distribución de precipitación como las mostradas en la Figura 4 (no tiene por qué llover cada vez que hay un régimen particular). Pero la medida de tendencia central sirve para dar una idea de qué ocurre cuando hay precipitación para un día en el que uno de los regímenes de circulación está presente. Como puede apreciarse, las distribuciones espaciales de anomalías de lluvia se presentan muy diversas a lo largo y ancho del territorio ecuatoriano, y se han considerado acá como representativas de la temporada. Esta solución del método de K-­‐means provee en el estudio en particular 3 regímenes asociados, grosso modo, a anomalías negativas de precipitación en la costa del Ecuador (patrones 3, 4 y 5), y otros 3 a anomalías positivas (1, 2 y 6). Sin embargo es posible ver que hay diferencias incluso entre la costa norte y sur (notorio, por ejemplo, en el cúmulo 4). No se encontró un patrón homogéneo de precipitaciones que cubra todo el Ecuador con el mismo tipo de anomalía, lo cual es de esperarse debido a la ubicación geográfica, complejidad del terreno y diversidad de agentes físicos involucrados en la climatología del país. Dado que la aproximación que se sigue en este estudio es una basada en procesos físicos, y la frecuencia de ocurrencia de las circulaciones atmosféricas es una de las variables clave, vale la pena estudiar qué tan persistentes son estos patrones en distintos años. La Figura 6 da cuenta precisamente de esta frecuencia de ocupación anual de los regímenes. Llama la atención la gran variabilidad en algunos de estos tipos de circulación; por ejemplo, el régimen 5 básicamente desaparece durante los años 1981, 1983 y 1997, pero en cada uno de ellos la ocurrencia de los regímenes 1 y 2 es marcadamente diferente. Esto da una idea de la complejidad de los procesos involucrados, sin embargo la Figura 6 da también indicaciones de que la persistencia de algunos regímenes pareciera estar relacionada con la ocurrencia de 12 13 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador eventos ENOS. Puede deducirse de la Figura 6 que, para Ecuador, en eventos El Niño los patrones 1, 2 y 6 dominan la frecuencia de ocupación, mientras que en eventos La Niña son los patrones 3, 4 y 5 los que dominan. De nuevo, no se trata de que estos índices estén únicamente asociados a ENOS, sino más bien de que éste funge como un modulador de la frecuencia en que estos patrones ocurren en un período dado. En efecto, es posible apreciar en la Figura 6 que estas combinaciones de patrones están presentes en eventos ENOS para Ecuador, lo cual coincide con el modelo conceptual básico que se tiene sobre la dirección e intensidad de los vientos en estos casos, pero lo más importante es que este análisis permite entender mejor desde un punto de vista físico las diferencias en términos de las circulaciones presentes en Figura 6. Frecuencia de ocupación anual de regímenes de circulación atmosférica para los 90 días de la temporada de estudio (DEF). Cada color indica un régimen diferente, identificado en la leyenda de la figura. 14 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador estos casos. Esto es, la manera particular en que estas combinaciones ocurren para un año particular podría servir como un esquema de diferenciación o clasificación de los distintos “sabores” de los eventos ENOS. Esta idea debe explorarse en detalle en el futuro cercano. En la misma tónica, es posible con este análisis estudiar cuál es la distribución intra-­‐ estacional de la frecuencia de los regímenes de circulación. En otras palabras, es posible responder a la pregunta ¿hay en promedio patrones que tienden a ocurrir más frecuentemente al principio, a mediados o al final de la temporada? La Figura 7 presenta estos resultados de manera sucinta. Figura 7. Media móvil de 11 días de la frecuencia de ocupación estacional de regímenes de circulación atmosférica para los 90 días de la temporada de estudio (DEF). Cada color indica un régimen diferente, identificado en la leyenda de la figura. 14 15 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador En la Figura 7 se ha tomado una media móvil de 11 días debido a que perturbaciones atmosféricas transitorias tienen típicamente una duración de entre 3-­‐5 días2. Se aprecia con claridad que los regímenes 3 y 5 tienden a ocurrir en promedio más frecuentemente a principios de la temporada, mientras que los regímenes 2 y 6 tienden a hacerlo hacia el final. Los patrones 1 y 4 están, en promedio, más o menos presentes a lo largo de toda la temporada, con las variaciones del caso. La importancia de este análisis radica en que dado que determinados patrones de circulación son más frecuentes durante eventos ENOS y a su vez están relacionados con la ocurrencia de precipitaciones en Ecuador, es posible conocer –con las incertudumbres del caso-­‐ qué regímenes serían los responsables de las precipitaciones para un período dado de la temporada. Si se pudieran definir índices que ayudaran a pronosticar la frecuencia de ocurrencia de los regímenes de interés, podría tenerse una idea de cuándo esperar precipitaciones de importancia en la zona de estudio. En aras de poder estudiar la factibilidad de definir índices ENOS basados en estos regímenes de circulación es clave que pueda establecerse un enlace robusto con un predictor, como por ejemplo las anomalías de TSM en un sector dado del Pacífico. Para explorar este posible enlace, en la Figura 8 se muestra la media aritmética simple de las anomalías de TSM en la mayor parte del Pacífico y del Atlántico para los DEF de los años en los que la frecuencia de cada uno de los regímenes fue mayor que un tercio (percentil 33ro). Por ejemplo, se aprecia que sólo en 17 años el régimen de circulación 1 ocurrió al menos un tercio de las veces (del máximo de frecuencia del mismo patrón 1). Llama la atención de inmediato el que las anomalías de TSM para el régimen 1 en esta figura se asemejan al patrón típico de eventos El Niño. En el análisis llevado a cabo con respecto a la frecuencia de ocurrencia anual de regímenes se encontró que altas frecuencia de ocupación de los regímenes ocurren 2 Para cada día a analizar, se consideran los 5 días anteriores y 5 días siguientes, 11 días en total para la media móvil. 16 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador preferentemente durante eventos ENOS, por lo que vale la pena explorar también el percentil 70mo. Las anomalías de TSM asociadas se muestran en la Figura 9. Figura 8. Media artimética simple de anomalías de TSM (oC) para DEF (1979-­‐2010) asociadas al percentil 33ro de la frecuencia de ocurrencia de cada régimen de circulación. Entre paréntesis se ha indicado el número de años en que se presenta este percentil para cada régimen. 16 17 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 9. Media artimética simple de anomalías de TSM (oC) para DEF (1979-­‐2010) asociadas al percentil 70mo de la frecuencia de ocurrencia de cada régimen de circulación. Entre paréntesis se ha indicado el número de años en que se presenta este percentil para cada régimen. Regiones en blanco indican que se rebasó la escala de colores establecida. Las anomalías medias de TSM correspondientes a cuando los regímenes poseen alta frecuencia de ocurrencia en la temporada (Figura 9) evidencian patrones tipo El Niño (regímenes 1, 2 y 6) y La Niña (3, 4 y 5). Son las mismas circulaciones que fueron discutidas anteriormente en el análisis de la Figura 6 como posiblemente asociadas a eventos ENOS. Un aspecto interesante es que los patrones de anomalías no parecen estar únicamente asociados al Pacífico Ecuatorial, sino que parece evidente que configuraciones a lo largo de múltiples latitudes e incluso interacciones entre las cuencas del Pacífico y del Atlántico pueden tener un papel importante. Esta figura permite dar una idea también de qué regiones en el Pacífico podrían ser interesantes a la hora de definir índices basados en TSM, cuya adecuación se explora aquí usando la correlación entre la media de anomalías de la región escogida y la frecuencia de ocurrencia de los regímenes de circulación. 18 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 10. Panel superior: Correlaciones entre el índice Niño3.4 y frecuencia de ocurrencia de cada uno de los regímenes de circulación para DEF para 1979-­‐2010. Un (dos) asterisco(s) indica(n) significancia estadística al 90% (95%). Panel inferior: Igual que en el panel superior, pero para un mes de desfase (NDE). 18 19 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 11. Panel superior: Correlaciones entre el índice Niño1+2 y frecuencia de ocurrencia de cada uno de los regímenes de circulación para DEF para 1979-­‐2010. Un (dos) asterisco(s) indica(n) significancia estadística al 90% (95%). Panel inferior: Igual que en el panel superior, pero para un mes de desfase (NDE). 20 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Siguiendo estas ideas, cabe la pregunta de hasta qué punto índices tradicionales basados en TSM (ver por ejemplo [Trenberth, 1997]) proveen correlaciones estadísticamente significativas con la frecuencia de ocurrencia de los regímenes estudiados aquí. Si los índices ya existentes bastan, no hace falta crear nuevos para Ecuador, y se habría entonces demostrado que son suficientes para tratar de pronosticar patrones de circulación y distribuciones de precipitación en eventos ENOS. Las Figuras 10 y 11 responden a esta pregunta para dos de los índices utilizados internacionalmente: Niño3.4 y Niño1+2. Correlaciones estadísticamete significativas con un límite de confianza de p<0.1 (90%) se indican con un asterisco sobre la barra correspondiente al régimen de circulación, y con dos asteriscos para un límite de confianza de p<0.05 (95%). Dado que la idea en parte es poder utilizar índices para pronosticar con antelación lluvias en el territorio ecuatoriano, se han incluido en los paneles inferiores de estas figuras las correlaciones para un mes de rezago; esto es, los paneles inferiores muestran las correlaciones entre anomalías de TSM para NDE y frecuencia de ocupación de los regímenes de circulación de DEF, como siempre para el período 1979-­‐2010. Se aprecia que el índice Niño3.4 posee correlaciones estadísticamente significativas para los patrones de circulación 1 y 3-­‐5, tanto para DEF como para NDE (todos al 95%). Por su parte, Niño1+2 posee correlaciones estadísticamente significativas para el índice 1 (95%) y 4 (90%) para DEF, y 1, 3 y 4 (95%) para NDE. Estos índices son suficientemente buenos para explicar la variabilidad (en términos de covarianza) de los regímenes de circulación mencionados y las anomalías de TSM. Existe interés en Ecuador en poder definir un índice local (en el sentido de que pueda explicar la ocurrencia y distribución de precipitaciones en el territorio) utilizando “observables locales” (por ejemplo temperatura superficia del mar en distintos puntos a lo largo de la costa del Ecuador o en sus dominios marítimos). Distintas pruebas llevadas a cabo por el autor para definir un índice basado en anomalías de TSM en las regiones recién mencionadas proveyeron correlaciones en 20 21 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador general peores en magnitud o en un número menor de regímenes que las encontradas para el Niño1+2 (que de hecho incluye aguas continentales no ecuatorianas). Esto tiene sentido, toda vez que los regímenes de circulación encontrados en este trabajo, que son los que en buena medida controlan la ocurrencia y persistencia de precipitación en la zona, no están determinados únicamente por anomalías locales de TSM. Es de esperar que haya correlaciones con eventos ENOS para algunos regímenes, dado que como se muestra en la Figura 9 hay regiones lejos de las costas del país que pueden comportarse similarmente en términos de anomalías de TSM en algunos eventos ENOS, pero estas zonas costeras difícilmente darán cuenta de todos los patrones de precipitación especificados en la Figura 5. En resumen: una conclusión de este trabajo es que índices ENOS basados TSM de regiones locales (e.g., entre la costa del Ecuador y los 94o de longitud occidental) pueden ser útiles para explicar la frecuencia de ocurrencia de algunos regímenes de circulación, y por su relación, de algunos patrones de precipitación, porque (a) directamente contribuyen a los patrones de circulación, (b) porque las anomalías presentadas en la región local seleccionada son simplemente un proxy de lo que realmente ocurre en regiones lejanas en el Pacífico Tropical, o (c) ambas. Es importante señalar de nuevo, sin embargo, que el Niño1+2 dio en general mejores resultados (en términos de correlaciones y de número de regímenes con correlación) que índices basados sólo en regiones ecuatorianas. Es posible entonces definir índices basados en TSM que correlacionen bien con uno o un determinado número de regímenes de circulación, pero éstos no podrán explicar en general la variabilidad de todos los regímenes de circulación que influyen sobre el Ecuador. Si se deseara perseguir semejante empresa es posible usar mapas de correlación entre anomalías de TSM y frecuencia de ocupación de regímenes para encontrar las zonas más idóneas. Nótese que, como se ha mencionado antes, vale la pena explorar no sólo el Pacífico Tropical sino otras regiones del Pacífico e incluso del Atlántico. En este caso ya no se podría hablar, claro está, de un índice asociado únicamente a ENOS. 22 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador A modo de ejemplo, se presentan a continuación los resultados para dos posibles índices definidos en este trabajo como “Índice Ecuatoriano 1” (ÍE1) e “Índice Ecuatoriano 2” (ÍE2), siendo simplemente la anomalía media trimestral de TSM para las regiones indicadas en la Figura 12. Nótese que la región del ÍE2 incluye completamente la del ÍE1, y que estos índices no sólo corresponden a patrones de circulación y precipitación de eventos ENOS, sino que son más generales; durante eventos ENOS, sin embargo, varios regímenes están presentes, como se discutió anteriormente, y estos dos índices podrían servir en esos casos particulares como índices ENOS. Figura 12. Regiones en el Pacífico utilizadas para estudiar dos posibles índices basados en TSM que poseen correlaciones estadísticamente significativas con la ocurrencia de los patrones de circulación y precipitación presentados en las Figuras 4 y 5. La región del índice 2 incluye la región del índice 1. Ecuador ha sido demarcado en el continente Sudamericano. 22 23 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador El ÍE1 ofrece correlaciones muy similares al índice Niño3.4 (Figura 13), pero en general las magnitudes son mayores y el régimen de circulación 6 (que no posee correlaciones estadísticamente significativas en Niño3.4) aparece como estadísticamente significativo a 90%. Los resultados son semejantes para un mes de desfase (panel inferior). Este índice correlaciona con cinco de los seis regímenes, pero no captura el patrón 2, que se discutió antes está relacionado con advección de humedad desde el Caribe, Noroeste de Sudamérica y parte de Centro América, que tiende a ser más frecuente durante eventos El Niño. El régimen 2 es capturado (junto con el 1, el 3 y el 5) por el ÍE2, con correlaciones estadísticamente significativas al 90% (Figura 14). Los otros tres patrones de circulación poseen mejores correlaciones (95%) cuando se considera un desfase de un mes, pero esencialmente los paneles en la Figura 14 muestran los mismos resultados. Estos dos índices, por separado o en conjunto, pueden ser útiles para pronosticar patrones de precipitación en Ecuador, no sólo durante eventos ENOS. Es necesario un estudio detallado de cuáles umbrales de anomalía de TSM en cada uno de ellos corresponde propiamente a eventos El Niño o La Niña. Esto escapa del alcance de este estudio, pero es uno de los pasos necesarios si se desea dar uso a estos u otros índices definidos con la presente metodología. En aras de comparar a lo largo del tiempo la evolución de ÍE1 e ÍE2 con el Niño3.4, se ha incluido la Figura 15. Debido a que poseen varianzas diferentes (al fin y al cabo involucran áreas del Pacífico diferentes) se ha normalizado la serie de tiempo usando la desviación estándar. Esto permite una comparación estandarizada. Puede apreciarse que los índices se comportan en general muy parecidos unos con otros, excepto por magnitudes. Esto deja claro lo recién expuesto en el párrafo anterior sobre la necesidad de estudiar qué umbrales corresponden en cada índice a ocurrencia de eventos ENSO. Por ejemplo, para el año 1965 Niño3.4 y ÍE1 presentan signo contrario a ÍE2, lo cual no está mal, si se definen los umbrales adecuadamente. 24 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 13. Panel superior: Correlaciones entre el Índice Ecuatoriano 1 y frecuencia de ocurrencia de cada uno de los regímenes de circulación para DEF para 1979-­‐2010. Un (dos) asterisco(s) indica(n) significancia estadística al 90% (95%). Panel inferior: Igual que en el panel superior, pero para un mes de desfase (NDE). 24 25 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 14. Panel superior: Correlaciones entre el Índice Ecuatoriano 2 y frecuencia de ocurrencia de cada uno de los regímenes de circulación para DEF para 1979-­‐2010. Un (dos) asterisco(s) indica(n) significancia estadística al 90% (95%). Panel inferior: Igual que en el panel superior, pero para un mes de desfase (NDE). 26 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 15. Series de tiempo estandarizadas de los índices Niño3.4 (negro), Índice Ecuatoriano 1 (azul) e Índice Ecuatoriano 2 (rojo) para DEF 1961-­‐2010. Otros índices pueden definirse también, como se ha mencionado ya antes. Por ejemplo, la Figura 16 indica que regiones del Atlántico pueden ofrecer correlaciones estadísticamente significativas (95%) con los regímenes 5 y 6. Nótese que estos mismos regímenes aparecen correlacionados en la Figura 13 con ÍE1. Esto soporta la idea discutida antes de que la interacción entre las cuencas del Atlántico y el Pacífico es importante y puede conllevar a patrones de precipitación de interés para tomadores de decisiones en Ecuador. Para finalizar, se incluye en la Tabla 1 un resumen incluyendo algunas características discutidas sobre los índices ecuatorianos analizados en este estudio. Índice Latitudes ÍE1 ÍE2 ÍE-­‐Atlántico [-­‐20 a +20] [-­‐60 a +20] [-­‐20 a +20] Longitudes Regímenes [-­‐140 a -­‐100] [-­‐140 a -­‐100] [-­‐56 a -­‐10] 1,3,4,5,6 1,2,3,5 5,6 Tabla 1. Índices ecuatorianos y regímenes de circulación atmosférica con correlación estadísticamente significativa para cada índice. 26 27 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Figura 16. Panel superior: Correlaciones entre un índice ecuatoriano que usa TSM del Atlántico y frecuencia de ocurrencia de cada uno de los regímenes de circulación para DEF para 1979-­‐2010. Un (dos) asterisco(s) indica(n) significancia estadística al 90% (95%). 4. Conclusiones y Recomendaciones Se ha propuesto una metodología basada en el reconocimiento de patrones de circulación atmosférica para el Ecuador, que hace uso de uso de la asociación entre circulaciones atmosféricas y patrones de precipitación en el territorio continental como elemento clave para la definición de índices ENOS. Estos índices se construyen en términos de anomalías simples regionales de TSM para sectores del Pacífico que presentan correlaciones estadísticamente significativas (a p<0.1 y p<0.05, según el caso) con la frecuencia de ocurrencia de los mencionados regímenes de circulación. Esta aproximación basada en mecanismos físicos posee la ventaja de que es capaz de ofrecer índices que dan cuenta de patrones particulares de precipitación sobre el 28 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador territorio ecuatoriano, y cómo los mismos se integran para proveer distintas precipitaciones totales trimestrales. Esto es importante porque ningún evento ENOS es exactamente igual a otro, y los procesos de precipitación durante estos casos particulares no están únicamente modulados por la ocurrencia de anomalías de temperatura en el Pacífico Tropical. Con esta metodología es posible reconocer desde el punto de vista estadístico las contribuciones en la precipitación de distintos regímenes de circulación atmosférica, estén éstos asociados a ENOS o no. La persistencia o frecuencia de ocurrencia de los mismos para un trimestre DEF define entonces qué tipo de anomalías de lluvia se tienen, así como su distribución geográfica en Ecuador. En otras aproximaciones que sólo analizan directamente relaciones entre TSM y precipitación es más difícil (si es que es posible) reconocer la diferencia de los distintos patrones de precipitación a partir de un mismo valor (un único escalar) de anomalía de TSM. El método permite también definir no sólo un índice que involucre uno o varios regímenes de circulación, sino múltiples índices, dependiendo de las preguntas que se deseen contestar. Algunos regímenes de circulación pueden ser más importantes que otros para determinados estudios. El método es también general en el sentido de que no sólo reconoce asociaciones con TSM en el Pacífico, sino que, dado que se basa en la frecuencia de ocurrencia de circulaciones atmosféricas, puede involucrar regiones de otras cuencas oceánicas que vía teleconexión puedan influir en la persistencia de los tipos de circulación. Empleando datos diarios de altura geopotencial y vientos a 850 mb se llevó a cabo la clasificación de circulaciones atmosféricas para el Ecuador, encontrándose 6 tipos bien diferenciados. Al relacionar estos regímenes de circulación con patrones de precipitación en Ecuador y de TSM en distintas regiones del Pacífico se encontró que a. Regiones locales (por ejemplo a lo largo de la costa del Ecuador, o entre la costa del Ecuador y los 94o de longitud occidental) pueden ser útiles para explicar la frecuencia de ocurrencia de algunos regímenes de circulación y 28 29 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador precipitación en la zona de estudio, pero no todos. Como es de esperar, los tipos de circulación no dependen únicamente del comportamiento de anomalías locales de TSM. Aunque en ocasiones éstas pueden covariar con el comportamiento de regiones del Pacífico Tropical Central (e.g., porque la señal en ese sitio es tan intensa que se propaga hasta la costa del Ecuador), ello no significa que den respuesta a toda la variabilidad de la precipitación en el Ecuador. Es posible, sin embargo, que índices basados en anomalías locales de TSM puedan explicar buena parte de la variabilidad en sectores bien específicos del territorio. b. Índices basados en anomalías locales de TSM tenderán a poseer correlaciones con la frecuencia de ocurrencia de los regímenes de circulación encontrados en este estudio que son, en el mejor de los casos, iguales en magnitud (y número de modos con correlación) que el índice Niño1+2, por lo que no valdría la pena definir nuevos índices. Una excepción se ha ya explicado en el apartado (a). c. Los 6 regímenes de circulación encontrados están bien correlacionados con regiones del Pacífico Tropical y Extra-­‐Tropical, como se mostró en este estudio por medio de dos índices de prueba (que se han llamado ÍE1 e E2), e inclusive con regiones del Atlántico. Esto tiene sentido dado que como se ha mencionado las circulaciones estudiadas dependen de distintos agentes climáticos, no únicamente los asociados al Pacífico Tropical. Los dos índices definidos poseen correlaciones estadísticamente significativas para 5 de los 6 regímenes (ÍE1) y para 4 de los 6 regímenes (ÍE2). El índice definido para el Atlántico correlaciona 2 de los 6 patrones de circulación. d. Puede ser adecuado definir índices que involucren sólo un número particular de los regímenes encontrados en el estudio. Esto depende de la aplicación última y qué preguntas se deseen responder. Una idea que se sugiere aquí es que puedan definirse múltiples índices y mantener una vigilancia contínua de todos ellos para tener una mejor idea de qué tipo de patrones de precipitación, inicio y fin de la misma, e intensidad, pueden suceder en una temporada en particular. 30 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador Vale la pena resaltar una vez más que la metodología sugerida en este trabajo va más allá que sólo definir índices que tengan buenas correlaciones con otros índices estándar como el Niño3.4 o Niño1+2. Eso sólo prueba que covarían conjuntamente. La ventaja principal es la definición de índices basados en dinámica atmosférica que explica patrones de precipitación particulares. Esta idea debe mantenerse siempre en mente a la hora de intentar encontrar índices “locales” que den cuenta de la variabilidad de precipitación (o temperatura) en Ecuador. Se desea hacer un comentario con respecto a las limitaciones de los índices en cuestión. El análisis llevado a cabo involucra datos de los últimos 30 años. Si las características de la circulación cambian en el futuro debido a la interacción de las señales de cambio y variabilidad climática, los índices de prueba definidos aquí tendrían que revisarse. Sin embargo dado que se han usado datos diarios de 30 trimestres (DEF 1979-­‐2010), los resultados estadísticos son robustos para la fecha presente. Adicionalmente, el método sugerido es completamente válido incluso ante los cambios en la media y la varianza de las señales climáticas. Finalmente, entre las recomendaciones que se desprenden de este estudio vale mencionar I. Profundizar en el estudio de los regímenes de circulación encontrados para el Ecuador. Dado que se han obtenido a partir de datos diarios y la mayoría de los análisis (por ejemplo ver [Emck, 2007] y referencias allí citadas) se llevan a cabo para resoluciones mensuales o estacionales, es beneficioso realizar un análisis más profundo de los mismos, lo que podría ayudar en aspectos de pronóstico operacional y en una mejor comprensión de la dinámica de los agentes que afectan el Ecuador. II. Es importante explorar a mayores desfases/sesgos en las correlaciones entre los regímenes de circulación y las anomalías de TSM. Esto puede ayudar a realizar pronósticos con mayor antelación de la discutida en estas páginas. 30 31 Muñoz (2014): Índices ENOS basados en regímenes de circulación atmosférica para Ecuador III. Definir umbrales específicos en los nuevos índices. Por ejemplo, ¿qué valores límite en los distintos índices implican la ocurrencia de mayores persistencia de un determinado régimen de circulación o patrón de precipitación? IV. Es importante considerar el Altlántico también. Los regímenes 5 y 6 parecen estar relacionados a la interacción entre el Atlántico y el Pacífico. V. Explorar relaciones específicas con eventos extremos de precipitación y otras variables, no sólo climáticas (e.g., agricultura, salud, recursos hídricos). Agradecimientos Este trabajo se realizó en el marco del programa SENESCYT-­‐CGAJ-­‐2013-­‐0297-­‐CO. El autor empleó recurso computacional del Observatorio Latinoamericano de Eventos Extraordinarios (OLE2) y del Centro de Modelado Científico (CMC) de Universidad del Zulia. Referencias Chen, M., W. Shi, P. Xie, V. B. S. Silva, V E. Kousky, R. Wayne Higgins, and J. E. Janowiak (2008), Assessing objective techniques for gauge-­‐based analyses of global daily precipitation, J. Geophys. Res., 113, D04110. 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