influencia de el niño

INFLUENCIA DE EL NIÑO-OSCILACIÓN DEL SUR (ENOS) SOBRE LA
PRECIPITACIÓN EN LOS ANDES CENTRALES DEL ECUADOR
Ing. Marcos Villacís Erazo, Asistente de Investigación del Institut de Recherche pour le
Développement – IRD. marcosvillacis@yahoo.com
Dr. Ing. Remigio Galárraga Sánchez, Departamento de Ciencias del Agua, Escuela
Politécnica
Nacional,
Apartado
Postal
17-01-2759,
Quito,
Ecuador.
remigala@server.epn.edu.ec
Dr. Bernard Francou, Investigador del Institut de Recherche pour le Développment – IRD.
Resumen.Las regiones de montaña han atraído la atención de gran parte de la Comunidad
Internacional, debido a la gran cantidad de bienes y servicios que proporcionan a casi la
mitad de la humanidad, siendo el agua uno de los principales bienes, particularmente
aquella proveniente de la precipitación en cualquiera de sus estados.
En los Andes Centrales del Ecuador la precipitación sufre cambios pronunciados en
distancias relativamente cortas, debido principalmente a su latitud, topografía irregular e
influencia de las masas de aire provenientes de las cuencas Pacífica y Amazónica.
El objetivo principal de este estudio es analizar la variabilidad de la precipitación a
escala estacional, utilizando el Análisis de Componentes Principales y Correlaciones, para
entender el comportamiento de la precipitación en los Andes Centrales del Ecuador
durante los eventos ENOS.
Por los resultados obtenidos se puede decir que, anomalías de precipitación parecen
estar relacionadas a los eventos ENOS, especialmente durante la estación seca (junio, julio
y agosto) del régimen de precipitaciones de esta parte del Ecuador, registrándose valores
bajo el promedio durante los eventos El Niño (fase caliente del ENOS) y valores sobre el
promedio durante los eventos La Niña (fase fría del ENOS). Esta asociación se presenta
como moderada.
Abstract.Mountain regions had attracted the attention of a big part of the International
Community, due to the great quantity of goods and services that provide to almost half the
human population. Water production is considered as one of the main goods, especially the
one that is originated from precipitation in any of its states.
On The Central Andes of Ecuador precipitation is subject to big changes in
relatively short distances, due to its latitude, irregular topography and to the influence of
moist from the Pacific and Amazon basins.
The main objective of this study is to analyse precipitation variability at the
seasonal scale, using Principal Component Analysis and Correlations, in order to
understand the precipitation behaviour in the Central Andes of Ecuador during the ENSO
events.
Based on the results obtained it can be establish that precipitation anomalies seem to
be associated to ENSO events, specially during the dry season (June, July and August) of
the precipitation regimen of this region of Ecuador, where the ENSO influence can be
related to values below the average during the El Niño (warm phase of the ENSO) and
values above the average during La Niña (cold phase). This association is shown as
moderated.
1. Introducción.Hasta hace poco, la influencia de los eventos ENOS sobre la precipitación en los
Andes Ecuatorianos se consideraba como no significativa, debido a que se buscaban sus
excesos en los totales anuales para el caso específico de los eventos El Niño (fase caliente
del ENOS). Sin embargo, este criterio ha cambiado, en parte debido al aporte de Vuille, et
al, (1999) quienes proponen que la influencia de los eventos ENOS sobre la precipitación
en los Andes del Ecuador puede ser considerada como predominante en el noroeste de los
Andes (durante diciembre, enero y febrero) y en el este (durante junio, julio y Agosto), en
ambos casos asociada con valores bajo el promedio durante los eventos El Niño y con
valores sobre el promedio durante La Niña.
El presente estudio tiene por objeto analizar el comportamiento de la precipitación
durante los eventos ENOS en estaciones de altura, específicamente en los alrededores de
los nevados Antizana y Chimborazo, por lo que la zona de estudio fue limitada por los 0º y
los 2º de latitud Sur y por sobre los 2200 m.s.n.m.
En el caso del Antizana debido a que el balance de masa del Glaciar 15 ha
registrado un comportamiento negativo durante El Niño y cierta recuperación durante La
Niña, confirma que la variabilidad en el balance de masa es controlada por los efectos
producidos durante los eventos ENOS en el clima, debido a que la respuesta del glaciar ante
la influencia del Pacífico no sufre un desfase significativo, sugiriendo de esta manera una
influencia fuerte y directa del ENOS sobre las cordilleras en el Ecuador (Francou, et al
2000), y en el caso del Chimborazo debido a que por su posición geográfica recibe aportes
de humedad desde la cuenca del Pacifico y de la cuenca Amazónica, situaciones que se
intensifican durante El Niño y La Niña respectivamente, especialmente durante el verano
austral (Francou et al sitio web).
2. Datos.Para el análisis se tomaron en cuenta 16 estaciones meteorológicas con datos
mensuales (Fig. 1), escogidas por su representatividad en la zona de estudio. Estas
estaciones tienen un bajo porcentaje de datos faltantes (menor al 10 %, rellenados a través
del método del radio normal), una buena extensión de los datos (30 años como mínimo) y
son homogéneos (revisada a través de un análisis de doble masa). El análisis se realizo con
datos mensuales para el periodo 1965 - 1998.
3. Caracterización de los eventos ENOS.El término El Niño-Oscilación del Sur tiende a ser utilizado para describir el rango
completo de variabilidad observada en la oscilación auto sostenida del sistema océano
atmosférico en el centro del Pacífico ecuatorial, incluyendo las fases extremas El Niño (fase
caliente) y La Niña (fase fría).
Como indicador de los eventos ENOS se utilizaron las Anomalías de Temperatura
Superficial del Mar – ATSM para el bloque Niño 3.4 y se aplicó en criterio de Trenberth
(1997), ya que sugiere que para propósitos cuantitativos se puede decir que “un evento El
Niño (La Niña) ha ocurrido si la media móvil para 5 meses de las anomalías de
temperatura superficial del mar en el bloque El Niño 3.4 excede 0.4 o C (-0.4 o C) durante al
menos seis meses”. Los eventos considerados ENOS se muestran en la tabla 1.
Con este criterio, Trenberth pone a consideración una metodología para cuantificar
los eventos ENOS, permitiendo identificar cuando ocurrieron, cuanto duró y su intensidad,
pretendiendo además buscar un consenso en la comunidad científica a través de la
comparación de esta caracterización con el registro de los eventos ENOS observados.
Tabla 1
Eventos ENOS
El Niño
La Niña
Inicio
Jun-63
May -65
Fin
Feb-64
Jun-66
Inicio
May -64
Fin
Ene-65
Sep-68
Abr-72
Mar-70
Mar-73
Jul-70
Jul-73
Sep-74
Ene-72
Jun-74
Abr-76
Ago-76
Jul-77
Mar-77
Ene-78
Oct-79
Abr-82
Abr-80
Jul-83
Ago-86
Mar-91
Feb-93
Jun-94
Feb-88
Jul-92
Sep-93
Mar-95
Sep-84
May -88
Jun-85
Ene-89
Sep-95
Mar-96
Jul-98
Feb-99
Abr-97
Abr-98
Tabla 1. Inicio y fin de los eventos considerados como ENOS según el criterio de
caracterización propuesto por Trentberth.
4. Análisis y resultados.En el área de estudio predomina el régimen de precipitaciones ecuatorial, que es
determinado principalmente por el paso de la Zona de Convergencia Inter Tropical. En este
régimen la estación lluviosa comienza en septiembre y termina en mayo, observándose dos
picos de precipitación, uno principal entre marzo y abril y un segundo de menor intensidad
entre octubre y noviembre. Durante los meses de diciembre y enero disminuye la
precipitación. La principal estación seca se presenta de junio a agosto.
Para reducir la variabilidad intranual se dividió el año en cuatro partes y se
obtuvieron sumas trimestrales. Los trimestres estudiados fueron MAM (principal estación
lluviosa), JJA (principal estación seca), SON (estación lluviosa de menor intensidad) y DEF
(estación seca de menor intensidad).
Estas series fueron sometidas a un Análisis de Componentes Principales - ACP,
puesto que permite identificar las fluctuaciones en los patrones espaciales a través de
vectores propios (componentes principales – CP), que al ser extraídos sucesivamente
explican la mayor cantidad de la varianza remanente en los datos, cada vector propio a su
vez está asociado a una serie de coeficientes que describen la evolución temporal de su
respectivo patrón espacial (Peixoto, 1992).
La Serie de Coeficientes Temporales - SCT del primer CP puede ser vista como un
promedio ponderado optimizado, para las anomalías de precipitación en las estaciones de
estudio, obteniendo una visión simplificada en conjunto de las variables estudiadas
(Podestá, et al 1999), por lo tanto, los valores positivos (negativos) en la amplitud de la
SCT pueden ser vistos como anomalías positivas (negativas) de precipitación. Esta
metodología permite además reducir considerablemente el efecto de no-homogeneidad o
de valores erróneos en las series de datos originales (Widman y Schar, 1997). Los
resultados de ACP se muestran en la tabla 2.
Trimestre
% de Varianza
Valor propio
Tabla 2
DEF MAM
47.3
37.7
7.6
6.0
JJA
46.9
7.5
SON
45.3
7.3
Tabla 2. Resultados del ACP para los trimestres considerados.
Luego se extrajeron coeficientes de correlación (bajo un nivel de significancia
estadística del 5%) entre los componentes principales y las series de anomalías de
temperatura superficial del mar del Niño 3.4. Para las correlaciones se utilizaron los valores
de ATSM del primer mes del trimestre correspondiente, lo cual se muestra en la tabla 3.
Trimestre
Coeficiente de correlación
Significancia estadística
Tabla 3
CP1 DEF CP1 MAM
-0.2
0.4
0.18
0.04
CP1 JJA
-0.6
CP1 SON
-0.4
0.00
0.23
Tabla 3. Coeficientes de correlación entre los componentes principales y las ATSM. Los
coeficientes significativos estadísticamente se muestran en negrillas.
La asociación explorada a través de los coeficientes de correlación se muestra como
significativa durante MAM, JJA y SON con valores de 0.4, -0.6 y -0.4 respectivamente. La
asociación más consistente se presentó durante JJA (-0.6).
Paralelamente se extrajeron coeficientes de correlación directamente entre las sumas
trimestrales de precipitación de cada una de las estaciones y las ASTM en el bloque Niño
3.4, para comparar con el comportamiento registrado por los componentes principales. En
la tabla 4 se observa que en el trimestre de JJA se presentan coeficientes de correlación
significativos estadísticamente al 5% (en negrillas), este resultado es consistente con el
obtenido a través de las correlaciones con los componentes principales.
Tabla 4
Coeficientes de correlación: Precipitación trimestral vs. ATSM en el bloque Niño 3.4
Trimestre
ATSM M114 M003 M188 M353 M364 M365 M004 M369 M127 M376 M377 M380 M393 M133 M395 M130
mes
DEF
ATSM -0.38 -0.26 0.16 -0.47
Dic