Author:
Anculle Tony,Graco Michelle,Vásquez Luis,García Walter,Gutiérrez Dimitri
Abstract
Se analizó el efecto de los forzantes remotos (ondas Kelvin) y locales (vientos) sobre la estructura térmica de la columna de agua frente a la costa norte y centro de Perú para El Niño Costero 2017. Este escenario se comparó con El Niño 2015-2016. El análisis de los datos de la anomalía del nivel del mar y temperatura tanto en el Pacifico Ecuatorial como en la franja costera peruana, permitió estimar la velocidad de propagación de la onda atrapada a la costa durante ambos eventos. En base a los datos de temperatura subsuperficial en estaciones fijas costeras (≤100 m) ubicadas frente a Paita (5,06°S), Chicama (7,82°S) y Callao (12,03°S) se determinó, para El Niño Costero 2017, anomalías de la temperatura en la capa superficial (<30 m) de hasta +7 °C en el verano, asociadas principalmente al debilitamiento de los vientos alisios del sudeste y, en segundo lugar, al arribo de las ondas Kelvin de hundimiento. Por su parte, durante El Niño 2015-2016, que lo precedió, en las mismas estaciones y durante el verano se presentaron anomalías de temperatura de hasta +6 °C en una capa sobre 100 m, pero solo asociado al arribo de las ondas Kelvin de hundimiento generadas en el Pacifico Ecuatorial. Los resultados muestran que durante El Niño Costero 2017, la variación de los vientos zonal y meridional frente al Golfo de Guayaquil y la costa norte de Perú guardaron estrecha relación con el calentamiento anómalo en la capa superficial. Se propone que los cambios durante los años 2015-2016(El Niño 2015-2016, seguido de La Niña 2016), reflejados en la secuencia de ondas Kelvin de hundimiento y afloramiento, junto al debilitamiento del Anticiclón del Pacifico Sur, contribuyeron a la generación de El Niño Costero 2017. Los resultados confirman la ubicación estratégica de las estaciones fijas costeras para el estudio de las manifestaciones oceanográficas de El Niño en el Pacífico Tropical Sudeste y, en particular destacan el área frente al Golfo de Guayaquil y a la costa norte de Perú como clave para monitorear la variabilidad de los vientos locales e identificar eventos similares a El Niño Costero 2017.
Publisher
Instituto del Mar del Peru
Cited by
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1. Modelo de red neuronal artificial para la predicción del fenómeno “el Niño” en la región de Piura (Perú);TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review /Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad;2023-02-28