Ing . Luis Pizarro Pereyra Dirección de Investigaciones Oceanográficas EL MODELAJE OCEANICO EN EL PERU COMO HERRAMIENTA PARA EL MONITOREO DEL FENOMENO EL NIÑO Ing . Luis Pizarro Pereyra Dirección de Investigaciones Oceanográficas IMARPE

PROYECTO BANCO MUNDIAL MEJORAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE PRONOSTICO Y EVALUACION DEL FENOMENO “EL NIÑO” PARA LA PREVENCION Y MITIGACION DE DESASTRES EN EL PERU

OBJETIVO Mejorar la capacidad de pronóstico y evaluación del evento recurrente "El Niño" mediante la implementación de un moderno Sistema de Prevención de Desastres Océano-Atmosférico. FINALIDAD Prevenir y mitigar los daños materiales y económicos, y reducir las pérdidas de vidas humanas y mejorar el aprovechamiento de los beneficios que trae el evento recurrente “El Niño’

MODELADO NUMERICO DE LA ATMOSFERA TRES (3)MODELOS NUMÉRICOS,DOS (2) PARA LA PREDICCIÓN DEL TIEMPO (RAMS Y MM5 Y UNO PARA LA PREDICCIÓN DEL CLIMA. A FIN DE PRONOSTICAR LAS LLUVIAS, TEMPERATURAS, PRESIÓN Y VIENTOS CON 24, 48 Y 72 HORAS DE ANTICIPACIÓN. UN MODELO CLIMÁTICO REGIONAL QUE PERMITIRÁ PRONÓSTICOS CON VARIOS MESES DE ANTICIPACIÓN

MODELO OCEANOGRAFICO DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO REGIONAL PARA PRONOSTICAR EL AFLORAMIENTO COSTERO, PARTIENDO DE LA PREMISA QUE TEMPERATURA AMBIENTAL DE LA COSTA DEPENDE DE LA DURACION E INTENSIDAD DEL AFLORAMIENTO COSTERO. DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA EL PRONOSTICO DE LOS EVENTOS EL NIÑO. DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO LOCAL PARA EL PRONOSTICO DEL OLEAJE. QUE PERMITIRA TENER UN SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA DE 12, 24 Y 48 HORAS DE ANTICIPACION.

MODELO NUMERICO BIOLOGICO DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA VISUALIZAR LOS PROCESOS DE REALIMENTACIÓN ENTRE LAS MIGRACIONES DE ESPECIES MARINAS Y LAS CONDICIONES FISICAS DEL OCEANO. EL USO DE INDICADORES BIOLÓGICOS COMO “SENSORES BIOLOGICOS” QUE SERVIRAN DE TRAZADORES E INDICADORES DEL COMPORTAMIENTO FISICO DEL MAR . DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA SIMULAR EL COMPORTAMIENTO DE DIFERENTES ESPECIES EN RESPUESTA A LOS CAMBIOS EN LAS VARIABLES FISICAS DEL AMBIENTE.

ORGANIGRAMA DE LOS SUB-SISTEMAS DEL PROYECTO IMARPE BOYAS OBSERVACIONES OCEANOGRAFICAS D H N (NIVEL) ESTACIONES METEOROLÓGICAS I G P RADARES (VIENTOS) SENAMHI ESTAC. METEOR. ESTAC. HIDROLOG. Radio Uiento Sonda DIFUSION ENFEN DIRECCION TECNICA DE COORDINACION DHN SATELITE SUB SISTEMA OBSERVACIONAL SUB SISTEMA DE COMUNICACIONES RECEPTORAS DE DISTRIBUCION DE DATOS DE MODELAJE

FLUJO DE INFORMACIÓN ENTRE INSTITUCIONES DEL PROYECTO IMARPE SENAMHI IGP DHN LEYENDA BOYAS ESTACIONES + RVS ESTACIONES RECEPTOR DE SATELITE INSTITUCIONES RADAR SIST. OBSERVACION EST. RECEPTORAS EST. DISTRIB. DATOS

MODELAJE OCEANOGRAFICO Y EL NIÑO Para monitorear las variable físicas de la dinámica del océano. La institución de acuerdo a los objetivos trazados, estamos tratando de poner operacional el modelo numérico oceánico para procesos costeros POM (Princenton Ocean Model), adaptado para el hemisferio sur.

MODELAJE OCEANICO Manual de uso del Princeton Ocean Model Se describe la solución computacional del modelo, el procedimiento implementación operativa, archivos de entrada y salida, visualización de las simulaciones. Finalmente se da un ejemplo de ejecución del modelo en modo barotrópico con forzantes de viento y batimetría. La velocidad vertical Ecuación de continuidad o conservación de la masa Ecuación de conservación del momento Salinidad Potencial de temperatura Los términos de viscosidad y difusión horizontales se modifican en este nuevo sistema de coordenadas y se representan por H=D , con , y )

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS RESULTADOS DE LA APLICACION DEL MODELO POM PARA SIMULAR LA CIRCULACION EN LA REGION DEL PACIFICO ORIENTAL ENTRE 1º - 15ºS N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro E-mail: dmatellini@imarpe.gob.pe La Región entre 1º - 15ºS. El trabajo es el inicio de lo que en un futuro será una herramienta vital para hacer seguimiento y pronóstico de las condiciones físicas del mar, de tal manera contribuir al buen manejo de la extracción sostenible de los recursos pesqueros. Para visualizar los cambios oceanográficos frente a Perú que podría traer un fenómeno ENSO se realizó una simulación de la circulación en dicha región aplicando el modelo POM con la asesoría del Dr. Edmo Campos. Para este fin se recopiló y seleccionó datos de temperatura y salinidad de diferentes cruceros realizados por IMARPE en el año 2000. Con esta información se halló un promedio en la columna de agua hasta 1000m para la frontera norte y sur del dominio. Además se determinó la intensidad y dirección característica del viento. Las siguientes gráficas muestran como se “preparó” la zona de estudio: A) Construcción de una grilla curvilínea tomando en cuenta la ubicación de las boyas oceanográficas B) Interpolación en los puntos de la grilla curvilínea de la batimetría de ETOPO 5 (resolución 5 minutos) A) B) Resultados Preliminares. El modelo primero fue ejecutado en el modo barotrópico considerando solo viento y marea. Una vez ajustado la región a estas condiciones, se ejecutó el modelo por 70 días en el modo baroclínico (tridimensional forzado por la temperatura y salinidad). A continuación se presentan algunos resultados: C) Gráfica de Energía Cinética, se observa que el modelo llega a estabilizarse D) Estructura Térmica, se observa después de 70 días que la distribución vertical de temperatura se asemeja en parte, a lo que es característico en la realidad, específicamente en la zona costera C) E. i) E.ii) E) Circulación y Elevación, las flechas muestran la intensidad y dirección de la circulación superficial mientras que los diferentes colores representan la elevación del mar E.iii) E. iv) D. i) D.ii)

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS IMPLEMENTACION DEL MODELO NUMERICO (POM) PARA EL ESTUDIO DE CIRCULACION EN EL MAR PERUANO Y SUS FUTURAS APLICACIONES N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro E-mail: dmatellini@imarpe.gob.pe Presentación. El Area de Modelos Numéricos es una línea de investigación de la Dirección de Oceanografía Física y Pronósticos Oceanográficos que fue creada a fines del año 1998, con el propósito de adaptar y en un futuro diseñar modelos para regiones del mar Peruano para estudiar los impactos de eventos ENSO en el Perú, así como afloramiento costero y circulación en zonas de interés. Adicionalmente el Area cumple con la función de elaborar el informativo oceanográfico mensual en conjunto con el Area de Hidrofísica Marina, y la administración del centro de datos oceanográficos. En agosto del 2000 llegaron a la Dirección tres workstations adquiridos por el Proyecto “Mejoramiento de la Capacidad de Pronóstico y Evaluación del Fenómeno El Niño para la Prevención y Mitigación de Desastres en el Perú”, equipos con los cuales se pudieron iniciar los trabajos de ejecución de modelos. Objetivos. - Reproducir la dinámica de circulación del mar peruano mediante un modelo numérico. - Producir un reporte científico, que incluya variación de parámetros oceanográficos diarios, mensuales y sus pronósticos en el tiempo. Metas. - Mejorar los reportes científicos con resultados obtenidos del modelo numérico, de tal forma que podamos pronosticar y mitigar los impactos de los eventos ENSO en el Perú. - Utilizar un modelo numérico regional para pronosticar la intensidad del afloramiento costero. - Formar grupos especializados en el uso de modelos para la investigación de los procesos físicos del mar Peruano. Trabajar con grupos similares en las áreas de biología, química, meteorología. Experimentos Iniciales en la Región de Paracas - Bahía Independencia. Se aplicó el modelo POM para simular la circulación de corrientes bajo condiciones ideales de viento y marea; se consideraron 3 fronteras abiertas. Para obtener la batimetría se empleó datos locales de IMARPE con datos de ETOPO 5. El modelo fue ejecutado por 24 horas. Las flechas representan la intensidad y dirección de la circulación superficial. En un futuro, cuando este tipo de trabajo se haya mejorado y ajustado, servirá para evaluar la variabilidad del entorno físico en el cual se mueven los sistemas biológicos.

ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA Utiliza compartimentos, flujos, reguladores y variables auxiliares Cada transferencia de información se convierte en una ecuación diferencial (Métodos Numéricos) Se deben dar valores iniciales para cada unos de los compartimentos Métodos Numéricos de Integración Simpson Runge Kutta 2 y 4

ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA Modelamiento de la dinámica poblacional de la anchoveta y su variación espacio temporal producto del efecto combinado de cambios en las condiciones ambientales y esfuerzo pesquero. Utilizando el Programa STELLA OBJETIVO

MODELO CONCEPTUAL DEL ECOSISTEMA DEL AFLORAMIENTO PERUANO

MODELO ECOTRÓFICO DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO, UTILIZANDO EL ECOPATH Se construirá un modelo basado en grupos funcionales reunidos en cajas según los criterios de composición de la dieta, rol trófico, talla media, tasa de renovación; y los predadores comunes. La ecuación básica del ECOPATH incluye la producción de una caja para lo cual se tiene que: Producción=predación+exportación+otras mortalidades. Al equilibrar el flujo de la caja, otros flujos deberán ser incluidos así: Consumo=producción+respiración+alimento no asimilado (Christensen y Pauly, 1992)

OBJETIVOS DEL MODELO Conocer como está distribuida la energía de los componentes del ecosistema de afloramiento peruano y cuales son las principales rutas del flujo de energía durante eventos “El Niño” y “La Niña”. Conocer como está distribuida la biomasa entre los diferentes grupos de importancia, que consumen y cuales son sus principales tasas de consumo durante eventos “El Niño” y “La Niña”. Conocer el potencial de productividad y aprovechamiento de alimento de las principales especies que componen el ecosistema de afloramiento de la costa peruana durante eventos “El Niño” y “La Niña”. Comparar los flujos de energía entre eventos “El Niño” y “La Niña”. Conocer cuales son los principales componentes del ecosistema sobre los que se deben concentrar estudios futuros.

MARCO CONCEPTUAL PROPUESTO

RESULTADOS 2002 Modelaje oceánico: “Variables abióticas y bióticas medidas en el Instituto del Mar del Perú” “Manual de uso del Princeton Ocean Model” “Modelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión” Modelaje biológico: “Modelo biológico estático del ecosistema del Mar Peruano” Análisis de procesos: “Hipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur” “Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS”

MODELAJE OCEANICO Modelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión Se presentan modelos matemáticos del proceso oceánico básico de difusión. La ecuación de difusión es resuelta en forma analítica y numérica, mediante el algoritmo FTCS. Se establecen las condiciones de estabilidad numérica, y se comparan las simulaciones variando los parámetros del modelo.

ANALISIS DE PROCESOS Hipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur Se revisaron 11 hipótesis:i) océanico-atmosféricas, ii) climáticas, iii) astronómicas, y iv) geológicas. En la hipótesis de “acumulación de agua cálida”, el calor es drenado del Océano Pacífico luego de un periodo de acumulación. Tal hipótesis indica que observando el crecimiento del contenido de calor, debería ser posible predecir cuándo ocurrirá un El Niño. Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS Se determinaron los estadísticos básicos de las series (TSM regiones Niño, estaciones costeras, IOS, IME), tendencias, descomposición estacional, periodograma y autocorrelograma. Las series del Pacífico Oeste y Central presentaron tendencias de incremento de temperatura, mientras que las series del Pacífico Este presentaron tendencias de disminución de temperatura y distribuciones asimétricas positivas, acordes con la Oscilación Decadal del Pacífico. Los ciclos de las series presentaron frecuencias altas (0.5-1 año), medias (2-7 años) y bajas (21-32 años).

Primeras ideas de Bjerknes ENOS es un evento cíclico Hipótesis Desfase Océano - Atmósfera Predicción de ciclo de manchas solares FUENTE: NASA Manchas solares Monte Pinatubo (1991)

Análisis exploratorio de series de tiempo indicadoras de ENOS

Actividades Propuestas para el 2003 ESTUDIAR EL EFECTO DE ENOS EN LA DINÁMICA DE LA CIRCULACIÓN REGIONAL, MASAS DE AGUA Y COMUNIDADES, PARA OBTENER UNA PREVISIÓN DE CORTO PLAZO DE VARIABLES INDICADORAS DE ENOS. -Relacionar la serie de tiempo de volumen de agua cálida con la magnitud de eventos cálidos. -Comparar las variables indicadoras de ENOS con la serie histórica de eventos cálidos. -Identificar y estimar parámetros de modelos estadísticos para la previsión del ENOS. -Realizar una previsión de variables indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos ARIMA. MODELAJE NUMÉRICO DE PROCESOS DEL ECOSISTEMA MARINO DE HUMBOLDT. EVALUAR EL EFECTO DE LOS VIENTOS Y DE LA ESTRUCTURA TERMOHALINA MEDIANTE SIMULACIONES USANDO UN MODELO DE CIRCULACIÓN DEL MAR PERUANO. -Desarrollar un modelo de circulación a escala del mar peruano -Realizar un análisis de sensibilidad del modelo. -Ejecutar simulaciones con diferentes condiciones iniciales de viento, salinidad y temperatura. CONSTRUCCIÓN DE UNA BASE DE DATOS PARA EL MODELAMIENTO OCEANOGRÁFICO

ACTIVIDADES PARA 2003 Modelaje oceánico: Modelaje biológico: -Fundamentos geofísicos y matemáticos del Princeton Ocean Model (POM). -Iniciar en el Modelaje del Sistema de Corrientes del Mar Peruano utilizando el Regional Oceanic Model System (ROMS). - Experimentar el modelaje de los campos de temperatura y salinidad utilizando el modelo Océan Parallelisé (OPA). Modelaje biológico: -Modelaje biológico dinámico del ecosistema del Mar Peruano usando el Modelo ECOPATH. -Modelaje basado en individuo (IBM) de componentes del ecosistema. Modelaje estadístico: -Previsión de variables indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos Auto Regresivos Dinámicos univariado y multivariados y de Estados Espaciales. Construcción de una base de Datos para el uso y alimentación de los Modelos Numérico.

ROMS IBM ECOSIM Previsión Ondas Kelvin

Cantidad Operaciones por Años 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1970 75 1980 85 1990 95 2000 01 Operaciones por Años

  ABIOTICAS VARIABLE N° ARCHS. ESPECIFICACION INDICES 7 IndicesIindicadores del Niño NIVEL 2 Nivel del Lago Titicaca PRESION 8 Presiones de Localidades Import RADIACION Radiación Onda Larga SSM 9 Salinidad Superficial del Mar TURBULENCIA 1 Turbulencia del Mar Peruano TSM 28 Temperatura y Regiones Niños VIENTOS 4 Velocidad de los Vientos   BIOTICAS CAPTURAS 4 Capturas Pelag . y Demersales RECLUTAMIENTO 1 Reclutamiento de Especies FITOPLANCTON Volumen de Fitoplancton TOTAL 67

Muchas Gracias