cuenca mayo

8/8/2019 Cuenca Mayo

1/136


2/136

Ministerio del Ambiente MINAMAv. Guardia Civil 205, San Borja, L ima.

Telono: (51 1) 2255370 - Fax:2255369http://www.minam.gob.pe

Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa SENAMHIJr. Cahuide 785 Jess Mara

Telonos: (51 1) 6141414 (central) y 6141408 (CPN)http://www.senamhi.gob.pe

Depsito Legal:

Diseo : Q&P ImpresoresDireccin grca : Ricardo Eslava EscobarEdicin digital : Hugo Negreiros BezadaCorreccin de estilo : Carlos Canales ZubizarretaImpresin : xxxxxxxxxxxPrimera edicin : Enero 2009Primer Tiraje : XX ejemplaresImpreso en Per2009

El contenido de este documento puede ser reproducidomencionando la uente o con autorizacin del autor.

ESCENARIOS CLIMATICOS EN LA CUENCADEL RO MAYO PARA EL AO 2030

SENAMHI

Servicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa

Centro de Prediccin Numrica CPN

http://www.senamhi.gob.pe

Autores: Guillermo Obregn,Amelia DazGabriela RosasGrinia AvalosDelia Acua

Clara OriaAlan LlaczaRichard Miguel

Ao: 2009

Edicin: SENAMHI

La presente publicacin orma parte del

componente de Vulnerabilidad y Adaptacin en

el marco de la Segunda Comunicacin Nacional

de Cambio Climtico a la CMNUCC, nanciado

por el GEF y coordinado por el Ministerio del

Ambiente del Per.


3/136

Ministeriodel Ambiente

Servicio Nacional de Meteorologae Hidrologa del Per - SENAMHI

SEGUNDA COMUNICACIN

NACIONAL DE CAMBIO CLIMTICO

ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA

Cuenca

del Ro MayoPARA EL AO 2030

MINISTERIO DEL AMBIENTE

Dr. Antonio Jos Brack EggMinistro

Viceministra de Desarrollo Estratgico de Recursos Naturales

Ing. Vanessa Vereau LaddDirectora Nacional del Proyecto

Eduardo Durand Lpez-HurtadoDirector Nacional Alterno

Presidente Ejecutivo del SENAMHI

Mag. FAP (r) Wilar Gamarra Molina

UNIDAD EJECUTORA DEL PROYECTO

Coordinador General: Jorge lvarez Lam

Coordinadora de Vulnerabilidad y Adaptacin: Laura Avellaneda Huamn

Coordinador de Inventarios y Mitigacin: Rafael Milln Garca

Coordinadora en Comunicaciones: Luisa Gmez Elas / Jenny Chimayco Ortega

Administrador: Kelvin Orbegoso Contreras

Asistente: Ruth Camayo Surez


4/136


5/136

PRESENTACIN

EscenariosclimticosenlacuencadelroMayo

3

Desde la era industrial, el hombre ha alterado signicativamente la composicin de la atmsera a

niveles nunca antes imaginados. La quema de combustibles siles, la deorestacin desmesurada

y los patrones de consumo de los pases desarrollados han contribuido a incrementar, an ms, la

concentracin de gases de eecto invernadero (GEI).

Por eso no sorprende que la comunidad cientca haya declarado la dcada del noventa como

la ms calurosa de los ltimos mil aos, o que incluso haya observado que la concentracin de

dixido de carbono en el ao 2005 excedi el rango natural de los ltimos 650 mil aos.

Adems de los cambios en el uso del suelo, el cambio climtico representa una seria amenaza

para los ecosistemas naturales del mundo y su biodiversidad.

En nuestro pas, las emisiones de GEI estn asociadas, principalmente, a la deorestacin y a la

agricultura migratoria que aectan directamente el rgil ecosistema y el abastecimiento del

agua. Este es un tema que nos toca de cerca dado que el territorio peruano est cubierto por

ms de 60% de Amazona y es una de las reas con mayor biodiversidad y endemismos del

planeta.

En ese sentido, el presente estudio Escenarios climticos en la cuenca del ro Mayo para el ao

2030 constituye una herramienta clave para la evaluacin del impacto del cambio climtico en

la biodiversidad y en las actividades socioeconmicas de la zona.

Asimismo, analiza las tendencias en el clima presente, considera una estimacin de las

incertidumbres y dene los escenarios de cambio climtico al 2030.

Con este estudio, tambin, se busca apoyar los esuerzos nacionales que apuntan a denir

las medidas de adaptacin y las polticas que enrenten los impactos previstos por el cambio

climtico en la cuenca, de manera que se asegure su desarrollo sostenible.

El estudio consta de cinco captulos y es el resultado de la Segunda Comunicacin Nacional

de Cambio Climtico, cuyo objetivo es desarrollar una estrategia de adaptacin por reas y

sectores priorizados; as como proponer un plan para mitigar las emisiones de GEI en el ms

corto plazo.


6/136

Segn las investigaciones realizadas se prev cambios en las temperaturas mximas al 2030 hasta

+1,2C, principalmente en las zonas baja y alta de la cuenca del ro Mayo y en las temperaturas

mnimas alcanzan incrementos de hasta +0,7 C, principalmente en la zona baja. Este incremento

de las temperaturas en el uturo cercano guarda consistencia con la tendencia actual observada

en la cuenca. Los mayores cambios se proyectan en la estacin de primavera en las temperaturas

mximas en el orden de +2C y en la temperatura mnima de +1,2C.

Cabe indicar que el rea de inuencia del ro Mayo alberga una diversidad de ecosistemas que

lo hacen particularmente especial para el desarrollo de la ora y auna. Constituye, tambin,

una de las regiones amaznicas del pas y como tal desempea una actuacin importante

como sumidero en el ciclo de carbono planetario.

Finalmente, queremos expresar nuestro agradecimiento a los equipos de trabajo e investigacin

del MINAM y SENAMHI que hicieron posible la materializacin de esta obra, que sin duda se

convertir en un importante reerente para establecer polticas ms adecuadas de adaptacin

rente al cambio climtico tanto en el mbito regional como local.


4


7/136

Al Dr. Guillermo Obregn, cientco de reconocida trayectoriadel Centro de Previsin del Tiempo y Pesquisas Espaciales CPTEC de Brasil, quien brindo su conocimiento e invalorableexperiencia en el desarrollo del presente trabajo y compartirsus importantes comentarios y sugerencias, as como por suestmulo por el trabajo realizado.

Agradecimiento reiterado al Centro Nacional para laInvestigacin de la Atmsera NCAR de los EstadosUnidos, por la disponibilidad de la inormacin base para lageneracin de escenarios regionales, los cuales han sido lainormacin primaria para el desarrollo de este estudio.

Al Instituto Max Plank MPI de Alemania, por su asesora yponer a nuestra disponibilidad la inormacin de escenariosclimticos del modelo ECHAM5.

Al Centro de Modelado Cientco de la Universidad de Zulia,Venezuela.

A la Universidad de Zulia, Sub director del Centro deModelado Cientco de Venezuela.

Al Ing. Juan Guerrero, consultor del Gobierno Regional deAncash, por sus valiosos e importantes aportes en el desarrollodel estudio sobre la cuenca del ro Santa.

Al grupo de la unidad ejecutora del proyecto del Ministerio delAmbiente y entidades implementadoras de la SCNCC.

Amelia Daz Pabl

Directora Tcnico-Administrativa del ProyectoServicio Nacional de Meteorologa e Hidrologa

El equipo de trabajo expresa su agradecimiento:

AGRADECIMIENTOS


5


8/136


9/136


7

3.3 Resultados 30

3.3.1 Tendencias lineales de la precipitacin 303.3.2 Tendencias lineales de la temperatura 31

3.3.3 ndices de extremos climticos 343.3.3.1 ndices de extremos climticos de la precipitacin 343.3.3.2 ndices de extremos climticos de la temperatura 36

3.3.4 Anlisis de las sequas 383.3.4.1 Distribucin temporal de las sequas 383.3.4.2 Teleconexiones de las sequas 40

CAPTULO 4ESCENARIOS CLIMTICOS EN LA CUENCA DEL RO MAYO 43

4.1 Datos 44

4.2 Metodologa 45

4.2.1 Downscaling Estadstico 454.2.2 Downscaling Dinmico 46

4.2.2.1 Escenarios proyectados 474.2.2.2 Indicadores de extremos climticos proyectados 47

4.3 Resultados 47

4.3.1 Downscaling Estadstico 484.3.2 Downscaling Dinmico 49

4.3.2.1 Escenarios proyectados a nivel anual 494.3.2.2 Escenarios proyectados a nivel estacional 514.3.2.3 Indicadores de Extremos Climticos proyectados 54

CAPTULO 5CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 55

5.1 Sobre las tendencias del clima actual 56

5.2 Sobre las proyecciones del clima al 2030 58

BIBLIOGRAFA 59

APNDICE 1RED HIDROMETEOROLGICA, MAPAS DE RELIEVEY CLASIFICACIN CLIMTICA 61

APNDICE 2MAPAS DE PROMEDIOS MULTIANUALES, EVENTOS EXTREMOS YTENDENCIAS ACTUALES 65

APNDICE 3ESCENARIOS CLIMTICOS AL AO 2030 79

APNDICE 4CONCEPTOS Y TRMINOS BSICOS 129


10/136


11/136


12/136


0

INTRODUCCIN

Las conclusiones presentadas por el Grupo II del IPCC, 2007, en su ltimo reporte de evaluacin sobre

cambio climtico, seala que en Amrica Latina los principales impactos proyectados estn dirigidos haciaun probable proceso de sustitucin de los bosques tropicales por sabanas hacia el este de la amazonia,as como una prdida de biodiversidad importante por extincin de especies en las regiones tropicalesy cambios en la productividad de cultivos y su consecuente amenaza para la seguridad alimentaria.Se menciona, asimismo, impactos en los sistemas biolgicos terrestres por la llegada prematura de laprimavera, ocasionando orecimiento prematuro, migracin de aves y alteracin de ciclos biolgicos delos seres vivos.

El Per no es ajeno a este uturo pesimista, pues ms de la mitad de su territorio corresponde a la reginde selva, la cual alberga una diversidad biolgica invalorable, no solo de importancia para el pas, sinotambin para el mundo. Las amenazas que sobre esta biodiversidad se plantea a uturo son evidentes

en la actualidad, por la prdida de bosques a consecuencia de la tala indiscriminada, la caza urtiva deespecies nativas, el establecimiento de centros de extraccin de combustibles siles, el cambio de usode suelo, etc.

La cuenca del ro Mayo es una de las regiones amaznicas que se ubica en la Regin San Martn, conuna siograa montaosa, que tiene niveles menores a 700 msnm hasta aproximadamente 4 000 msnmen su parte ms alta, y alberga una diversidad de ecosistemas que lo hacen particularmente especialpara el desarrollo de la auna, como el mono choro y el oso de anteojos as como la ora, con orqudeasy bromelias reconocidas por su impresionante belleza a nivel mundial. Sin embargo, al igual que enotras regiones de la selva peruana, las amenazas se concentran en la degradacin de los ecosistemaspor la deorestacin, construccin de carreteras, asentamientos humanos, extraccin indiscriminada de

especies de ora y auna, etc, los que sumados a los peligros de origen hidroclimtico, como intensasprecipitaciones, inundaciones, sequas, cambios en la variabilidad de las temperaturas, conllevan a quelos dierentes ecosistemas de la cuenca sean vulnerables.

Actualmente se realizan esuerzos nacionales para proteger estas reas a lo largo de todo el territoriopara su mejor conservacin, con la promulgacin de leyes, como la Ley N 26834, Ley de reas NaturalesProtegidas. Para el caso de la cuenca del ro Mayo, se estableci en 1987 el Bosque de Proteccin AltoMayo con el n de proteger las cuencas hidrogrcas, como uente de agua, la vegetacin boscosa, lossuelos, vida silvestre, los valores paisajsticos y los de carcter cientco para la investigacin. Asimismo, ainicios de la dcada del 80, el gobierno decide impulsar Proyectos de Desarrollo Rural, principalmente enla zona de selva, por considerarla una importante rontera agrcola y despensa nacional; bajo este marco

se crea el Proyecto Especial Alto Mayo (PEAM), Estos proyectos necesitan contar con inormacin sobrela variabilidad climtica y proyecciones del clima uturo en la cuenca.

El presente estudio brinda una serie de importantes anlisis sobre lo que hasta el momento se vieneobservando en las condiciones climticas de la cuenca del ro Mayo, as como las proyecciones de loscambios climticos globales como consecuencia del aumento de los GEI. Este estudio es un aporte valiosopara la evaluacin del impacto del cambio climtico en la biodiversidad y actividades socioeconmicasde la cuenca. Series largas de ms de 40 aos han sido utilizadas para evaluar cambios en los patronesde lluvias y temperaturas mximas y mnimas, as como en la aplicacin de mtodos estadsticos ydinmicos para generar los escenarios del clima uturo al 2030, que permitirn establecer las reas queestn en procesos ms acelerados de cambios respecto a su meda y que implicaran mayores impactosen las actividades socioeconmicas en la cuenca. Es importante mencionar que el anlisis de indicadoresde extremos climticos: lluvias intensas, veranillos, sequas, rajes, El Nio/La Nia, en la regin, tambinse ha incluido en este estudio a n de detectar sus tendencias actuales y uturas.


13/136

INTRODUCCIN


11

Este estudio de escenarios del clima uturo en la cuenca, considera, asimismo, el aspecto de incertidumbreproducto de la escasa inormacin climtica disponible, as como por los procesos seguidos para generarla inormacin proyectada en la cuenca, los que han incorporado errores sistemticos debido a losmtodos de ajuste e interpolacin aplicados. Estas dudas son reducidas anexando mtodos alternos

para dar consistencia y mayor robustez a los resultados proyectados. Estas conclusiones otorgan nivelesde conanza y permitirn orientar polticas ms adecuadas de adaptacin rente al cambio climtico enel mbito regional y local.

1.1. ObjetivosLos objetivos del siguiente estudio son los siguientes:

1.1.1. Determinar las tendencias climticas e ndices de extremos climticos en la cuenca

del ro Mayo.

1.1.2. Estimar los escenarios climticos al 2020 - 2030 en la cuenca del ro Mayo.

1.2 Marco terico

Al denirla, se indica que el clima es la descripcin en trminos de valores medios y de variabilidad de latemperatura, humedad, precipitacin, viento, etc, de una localidad o regin, en un perodo relativamentelargo de tiempo, como 30 aos segn la Organizacin Mundial de Meteorologa. Asimismo, el clima es elresultado de una compleja interaccin entre las cinco componentes del sistema climtico: la atmsera,la biosera, la hidrosera, la criosera y la supercie terrestre; las cuales mantienen una dinmica propiaque va generando variaciones en dierentes escalas de tiempo, desde aos, como los eventos El Nio/La Nia, hasta miles y millones de aos, como las eras glaciares, solo interrumpida eventualmente porcausas naturales como las erupciones volcnicas y las variaciones en las emisiones solares, o por laactividad humana.

La Convencin Marco sobre Cambio Climtico (CMC) dene como cambio climtico al cambio del climaatribuido directa o indirectamente a la actividad humana, y es que en las ltimas dcadas la comunidadcientca ha encontrado evidencias de una relacin entre el calentamiento global o cambio climticoy el aumento de las emisiones de gases de eecto invernadero (GEI), provocado principalmente porlas sociedades industrializadas como consecuencia del uso de combustibles siles. Este tem permiteconocer algunos alcances sobre las tendencias actuales y uturas del clima global, basados en el CuartoInorme de Evaluacin - AR4 (1) del IPCC(2) (2007).

1.2.1. Situacin actual del Cambio Climtico a nivel Global

En el 2007, el IPCC concluye que es muy probable (mayor de 90% de probabilidad) que los incrementosde gases de eecto invernadero por la accin del hombre hayan causado la mayora de observacionesen el promedio mundial de las temperaturas desde mediados del siglo XX, y que es extremadamenteimprobable que haya sido causado solamente por causa de la variabilidad climtica sin orzamientos.

Tambin se ha observado que la concentracin de dixido de carbono en el ao 2005 excede el rangonatural de los ltimos 650 000 aos, tal como se ha determinado en los testigos de hielo (ver Figura 1),La quema de los combustibles siles y el cambio de uso de los suelos, son las principales causas de este

incremento de emisiones de gases de eecto invernadero hacia la atmsera, ocasionando que el eectoinvernadero se intensique y la caliente.


14/136

Al realizar mejores observaciones y estudios, estos han permitido estimar que en los ltimos 100 aos

(1906-2005), la temperatura global se ha incrementado en 0,74 C, y el ritmo de calentamiento se est

acelerando (ver Figura 2 a y b). Desde los inicios del registro de informacin (1 850), se ha determinado

que los 15 aos ms clidos se han registrado durante los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995.

clida durante al menos los ltimos 1 300 aos en el hemisferio norte. Sin embargo, es importante

precisar que el ritmo de calentamiento no es uniforme en todo el planeta. Por ejemplo, durante el siglo

pasado las temperaturas rticas aumentaron doblemente la tasa del ndice promedio global y Europa seha calentado al menos en 1 C en el ltimo siglo, a un comps ms rpido que el promedio global.

Concentraciones atmosfricas de GEI de larga duracin sobre los ltimos 2 000 aos. Las unidadesen ppm o ppb indican el nmero de molculas de GEI por milln o billn de molculas de aire,respectivamente, en una muestra de atmsfera.

2000

1800

1600

1400

1200

1000

800

600

200015001000

Aos

CO

2(ppm),N

2O

(ppb

)

500

250

300

350

400

Dixido de carbono (CO2)

Metano (CH4)

Oxido nitroso (N2O)

0

FIGURA 1

1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

14,6

14,4

14,2

14,0

13,8

13,6

13,4

13,2

Diferenciaen(C)desde1981-1990

Temperaturamediaanual

mundialestim

ada(C)

0,6

0,4

0,2

0,0

-0,2

-0,4

-0,6

-0,8

FIGURA 2 a

Temperatura media anual mundial (puntos negros) con ajustes lineales de informacin. El eje izquierdo muestra anomalas

en las temperaturas promedio en el perodo de 1961 a 1990 y el eje derecho muestra el clculo de las temperaturasactuales, ambas expresadas en C. Las tendencias lineales se muestran durante los ltimos 25 aos (amarillo), 50 aos(anaranjado), 100 aos (morado) y 150 aos (rojo). (IPCC, 2007)


2

Al realizar mejores observaciones y estudios, estos han permitido estimar que en los ltimos 100 aos(1906-2005), la temperatura global se ha incrementado en 0,74 C, y el ritmo de calentamiento se estacelerando (ver Figura 2a y b). Desde los inicios del registro de inormacin (1 850), se ha determinadoque los 15 aos ms clidos se han registrado durante los ltimos 20 aos y 11 ocurrieron desde 1995.Anlisis cientfcos posteriores han conrmado que la segunda mitad del siglo XX ha sido la ase msclida durante al menos los ltimos 1 300 aos en el hemiserio norte. Sin embargo, es importanteprecisar que el ritmo de calentamiento no es uniorme en todo el planeta. Por ejemplo, durante el siglo

pasado las temperaturas rticas aumentaron doblemente la tasa del ndice promedio global y Europa seha calentado aI meros en 1 C enel ltimo siglo, a un comps ms rpido que el promedio global


15/136

INTRODUCCIN

Segn las observaciones realizadas desde 1961, el ocano ha estado absorbiendo ms del 80% delcalentamiento aadido al sistema climtico (ver Figura 3). Esto contribuye asimismo al incremento delnivel del mar, ya sea por la expansin del volumen del ocano, as como por el derretimiento del hielo delos polos, determinndose un aumento de 17 cm durante el siglo XX (ver Figura 4).

1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

Diferenciaen(C)desde1961-1990

0,6

0,8

1,0

0,4

0,2

0,0

-0,2

-0,4

-0,6

-0,8

FIGURA 2 b

Anomala anual de temperatura global del aire (C), 1850 - 2005, relativa a la media de 1961 1990 para CRUTEM3 actualizadode Brohan et al. (2006). Las curvas suavizadas muestran variaciones decadales. La curva negra de CRUTEM3 es comparadacon aquella de NCDC (Smith and Reynolds, 2005; azul), GISS (Hansen et al., 2001; rojo) y Lugina et al. (2005; verde).

Anomalas de temperatura del aire sobre los ocanos. La lnea celeste muestra resultados delmodelo usando factores naturales, la rosada usando factores naturales y antropognicos y la lneanegra gruesa corresponde a las observaciones, por lo que se puede apreciar la efectividad delmodelo climtico.

1900 1950 2000

Aos

AnomaladeTemperatura

(C)

1,0

0,5

0,0

FIGURA 3

I I


13


16/136

Al respecto, la aceleracin en los procesos de derretimiento de la cobertura de hielo, principalmente

cobertura de nieve a nivel mundial (ver Figura 5).

Anomalas del nivel de los mares observadas mediante satlites y datos directos.Fuente: IPCC 2007.

1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

Aos

Niveldelmar(mm)

100

50

0

-50

-100

-150

FIGURA 4

Cambios en la cubierta de nieve del Hemisferio Norte en marzo-abril, basada en el ndice de la capa de nieve de unaestacin e informacin satelital.

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Aos

41

38

35

32

FIGURA 5

Tambin los eventos climticos extremos han aumentado, y los patrones climticos estn cambiando:

olas de calor y otros extremos del tiempo, as como cambios en los patrones de circulacin atmosfrica,trayectos de tormentas y precipitaciones pueden ser hoy explicados de manera retrospectiva por el

cambio climtico causado por actividad humana.


4

Al respecto, la aceleracin en los procesos de derretimiento de la cobertura de hielo, principalmenteen el Polo Norte y Groenlandia, es signicativa, as como la reduccin de los glaciares de montaa y lacobertura de nieve a nivel mundial (ver Figura 5)


17/136

INTRODUCCIN

diferentes modelos climticos que fueron considerados por el grupo I del IPCC en su ltimo reportesobre las proyecciones futuras del clima, las cuales predicen que durante el siglo XXI la temperaturamedia de la Tierra ascender entre 1,1 y 6,4 C (ver Figura 6). Las proyecciones climticas consideran losescenarios de emisin IEEE del IPCC (2000), en los cuales existe un rango de posibles concentracionesde CO2 como respuesta a las acciones de la sociedad en relacin con su medio ambiente. Al respecto,existen escenarios desde los ms optimistas que consideran desde un alto en las emisiones mundialeshasta los ms pesimistas manteniendo las tendencias actuales.

Segn el IPCC, se proyecta como muy probable que en las tres prximas dcadas habr un calentamientoaproximado de 0,2 C si las emisiones de gases de efecto invernadero no se reducen. Las mejores

mundial van desde los 1,8 C (para un rango de 1,1 a 2,9 C) para el escenario ms optimista (escenarioB1) hasta los 4 C (para un rango de 2,4 a 6,4 C) para el ms pesimista (escenario A1F1). A diferenciadel anterior reporte del IPCC, la nueva evaluacin considera un nmero mayor de modelos climticos,los cuales han desarrollado mejoras en sus procesos de estimacin del clima con mayor realismo ycomplejidad, as como la nueva informacin sobre el sistema climtico.

Proyecciones de modelos de calentamiento global comparados con algunas observaciones hechas hasta el 2005mostradas como puntos negros. El resto de lneas corresponden a las proyecciones hasta el 2025.

1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025

Aos

Calentamientosuperficial()

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

FIGURA 6

Asimismo, se ha estimado que el aumento de la temperatura ser mucho mayor sobre las grandesmasas continentales del Hemisferio Norte, donde podra superar los 4 C; mientras que en las grandesextensiones ocenicas del Hemisferio Sur, se espera un incremento menor a 1 C. (ver Figura 7).

Sobre el aumento en el nivel del mar, la mayora de los modelos proyectan un incremento en un rangode 18 a 37 cm para el escenario ms favorable y de 28 a 59 cm para el escenario ms desfavorable opesimista hasta el 2100, donde la expansin trmica por el calentamiento de los ocanos por s sola

contribuye en un 70 al 75% (ver Figura 8). La incertidumbre de estas proyecciones es menor que las delTercer Informe del IPCC, debido a la mayor informacin sobre prdida de masa glaciar registrada, lo queha ayudado a mejorar la estimacin de la expansin trmica.

I I


15

Segn estudios, la Tierra seguir calentndose en el uturo. Esta armacin se basa en los resultados de

estimaciones utilizadas para calcular el promedio del calentamiento del aire en la supercie a nivel


18/136


6

La disminucin de la cobertura de hielo sobre la regin rtica continuar durante el siglo XXI, as comolos glaciares de montaa y la cobertura de nieve. Mantos de hielo como el de Groenlandia seguirncontrayndose, contribuyendo tambin al aumento del nivel del mar. Los modelos actuales indican quela prdida de masa de hielo ser ms rpida que su recuperacin, por el calentamiento global proyectadoSin embargo, los modelos climticos actuales no pueden explicar la dinmica observada a nivel mundial

Segn el IPCC, es probable (66% de probabilidad) que los tifones y huracanes se aumenten en intensidad.Respecto a la precipitacin, es muy probable que incremente su intensidad en las altas latitudes, mientrasque es posible que disminuya en la mayora de regiones subtropicales.

.)ojaba(2Ay)oidem(B1A,)abirra(1BlearapMCGOAoledom-itlumoidemorpsenoicceyorPEscenarios1 SRES promediados sobre las dcadas del 2020 2029 y 2090 2099. Fuente: IPCC,2007

2020 - 2029 2090 - 2099

FIGURA 7

1 Ver en http://www.grida.no/climate/ipcc/emission/005.htm

del ujo del hielo y hasta el momento no existe suciente consenso.


19/136


20/136


8

climticos proporcionan estimaciones cuantitativas crebles sobre los cambios climticos futuros, en

particular a escala continental y ms all de esta. Esta certeza se fundamenta en que los modelos se

basan en principios fsicos aceptados y tienen la capacidad de reproducir las caractersticas observadas

los modelos es mayor para algunas variables climticas (por ejemplo: la temperatura) que para otras (por

ejemplo: las precipitaciones).

climticas:

Una primera razn se basa en que los principios fundamentales de estos modelos climticos

tienen en cuenta leyes fsicas: la conservacin de la masa, la energa y la fuerza.

Una segunda razn se fundamenta en la capacidad de estos modelos climticos para simular

aspectos importantes del clima actual. Los modelos han mostrado una capacidad importantey cada vez mayor para representar muchas caractersticas importantes del clima promedio.

Asimismo, los modelos han sido utilizados para evaluar la implicancia del forzamiento de los

GEI en el calentamiento mundial observado durante los ltimos 50 aos (ver Figura 9).

Una tercera razn se deriva de la capacidad de estos modelos para reproducir caractersticas

de climas y cambios climticos del pasado. Se han utilizado modelos para simular climas de la

antigedad, tales como a mediados del perodo holoceno clido de hace 6 000 aos o el ltimo

mximo glaciar de hace 21 000 aos.

FIGURA 9

modelos climticos usando factores naturales y antropognicos. Se observa promedios desde los aos 1906 hasta2005, donde las lneas celestes muestra resultados del modelo usando factores naturales, las rosadas usando factoresnaturales y antropognicos y la lnea negra gruesa correspondiente a las observaciones, por lo que se puede apreciarla efectividad del modelo climtico. Fuente: IPCC, 2007.

En el ao 2007, el IPCC indic que se tiene un nivel de conanza considerable de que los modelos

del clima actual y de cambios climticos del pasado. La conanza que se tiene en las estimaciones de

Existen tres razones que el IPCC indica para tener conanza en el uso de modelos para las proyeccionesclimticas:

Comparacin continental de cambios observados en la temperatura supercial con resultados simulados mediante


21/136


19

estos son mayores a escalas ms pequeas, an persisten importantes problemas a gran escala. Por

del Sur y la Oscilacin Madden-Julian. La razn fundamental para la mayora de estos errores es que variosprocesos importantes a pequea escala no pueden representarse de manera explcita en los modelos.

1.2.5 Tratamiento de las incertidumbres

ofrecan en los reportes de evaluacin sobre el cambio climtico.

Hoy existen dos tipos primarios de incertidumbre: de valor y de estructura. La incertidumbre de valor

con certeza que una situacin es muy poco probable (por ejemplo, tirar los dados dos veces y sacar seislas dos veces), o que es tan probable como improbable (por ejemplo, tirar una moneda y que salga cara).

Incertidumbres, es decir:

Al menos 9 de 10 probabilidades





I I

INTRODUCCIN

Los trminos universales utilizados para denir la probabilidad de un resultado, siempre que ste sepueda calcular de manera probabilstica, son:

No obstante estos estudios, estos modelos an muestran errores signicativos. Aunque, por lo general,estos son mayores a escalas ms pequeas, an persisten importantes problemas a gran escala. Porejemplo, todava existen deciencias para la simulacin de la precipitacin tropital, El Nio/Oscilacin delSur y la Oscilacin Madden-Julian. La razn undamental para la mayora de estos errores es que variosprocesos importantes a pequea escala no pueden representarse de manera explcita en los modelos.

El tratamiento de las incertidumbres ue tratado por el IPCC de orma transparente a n de distinguir losniveles de conanza del conocimiento cientco y las probabilidades de resultados especcos que seorecan en los reportes de evaluacin sobre el cambio climtico.

Hoy existen dos tipos primarios de incertidumbre: de valor y de estructura. La incertidumbre de valorsurge al no poder interpretar en su totalidad valores o resultados especcos y se calcula por metodologasestadsticas, expresndose probabilsticamente. La incertidumbre de estructura se maniesta al no poder

interpretar todos los procesos que regulan los valores o resultados y se dene a travs del criterio deconanza del colectivo de autores sobre la exactitud de un resultado.

El IPCC proporcion una gua de incertidumbres que discierne entre niveles de conanza delconocimiento cientco y las probabilidades de resultados especcos. As, los autores pueden expresarcon certeza que una situacin es muy poco probable (por ejemplo, tirar los dados dos veces y sacar seislas dos veces), o que es tan probable como improbable (por ejemplo, tirar una moneda y que salga cara).La conanza y la probabilidad son conceptos dierentes pero, a veces, van unidos en la prctica.

Los trminos utilizados para denir los niveles de conanza se basan en los descritos en la gua deincertidumbres, es decir:


22/136


0

Terminologa de probabilidad Probabilidad de resultado

Prcticamente cierto > 99% de probabilidad

Sumamente probable > 95% de probabilidad

Muy probable > 90% de probabilidad

Probable > 66% de probabilidad

Ms probable que improbable > 50% de probabilidad

Tan probable como improbable De 33 a 66% de probabilidad

Improbable < 33% de probabilidad

Muy improbable < 10% de probabilidad

Sumamente improbable < 5% de probabilidad

Excepcionalmente improbable < 1% de probabilidad


23/136


19


24/136


2

La cuenca del ro Mayo es alargada, predominantemente sigue una direccin noreste-sureste. Desde sus

nacientes adopta una forma progresivamente ensanchada hasta la mitad de su curso (desembocadura

Mayo y la longitud aproximada de su curso principal es de 254.49 Km. La cuenca del ro Mayo forma

un extenso valle densamente poblado, localizndose ciudades importantes como Rioja, Moyobamba y

Tarapoto (ver Mapa de Relieve de la Cuenca-Apndice 1).

La zona alta y media de la cuenca llamada Alto Mayo se encuentra ubicada en la regin septentrional

de la selva alta del Per, el cual comprende las provincias de Rioja, Moyobamba, (Regin San Martn) y la

provincia de Rodrguez de Mendoza, que pertenece a la Regin Amazonas. Esta cuenca del Alto Mayo

presenta las siguientes coordenadas: 774553 - 771217 longitud oeste y 52304 - 61056 latitud

sur. Limita por el norte y este con la Regin Loreto, por el oeste con el departamento de Amazonas y porel sur con la localidad de Tabalosos.

En la zona baja de la cuenca se encuentran localidades importantes como Shapaja, Tabalosos, Lamas,

Cacatachi, Zapatero, Tarapoto y Juan Guerra.

2.2 Caractersticas climticas de la cuenca

Las caracterizacin climtica de la cuenca del ro Mayo fue desarrollada por SENAMHI (2007), y en ella

se describe el comportamiento espacial de la variacin multianual de la temperatura mxima, mnima y

precipitacin y el impacto de los eventos El Nio/La Nia en dichas variables.

2.2.1 Precipitacin

La precipitacin total anual en la cuenca vara entre 1 000 y 2 000 mm.; por lo cual solo se consider las

estaciones meteorolgicas Pueblo Libre, San Jos, La Conquista, Buenos Aires, Shimpiyacu, Moyobamba,

Rioja, Jepelacio y Naranjillo.

Las mayores precipitaciones ocurren del suroeste al noreste de la cuenca; registrndose las mayores

lluvias en la estacin del verano. El perodo lluvioso presenta su mayor notoriedad de diciembre a abril;

y en las estaciones meteorolgicas de Rioja y Soritor. Marzo es el mes con mayor cantidad de lluvias

acumuladas, entre todos los meses del ao.

2.2.2 Temperatura

En Moyabamba, las temperaturas medias mensuales oscilan entre 22,7 C ( julio) a 23,3 C (abril). En tanto,

en Rioja estas mismas temperaturas varan entre 22,3 C ( julio) a 23,3 C (abril).

En la localidad de La Conquista la temperatura media mensual oscila entre 23,8 C (agosto) y 25,6 C

(noviembre).

Segn estudios, los valores analizados en la climatologa de temperaturas medias corresponden a datos

de las estaciones climatolgicas de Moyobamba (perodos 1959-1987), Rioja (perodos 1964-1983) y La

Conquista (perodo 1996-1998).

2.2.3 Humedad relativa

La humedad relativa en Moyabamba presenta su valor ms alto en marzo con 84,2% y su valor msbajo en agosto, con 80,0% de humedad relativa. Siendo el comportamiento de alta humedad cuasi

permanente en la regin.

LA CUENCA DEL RO MAYO

del ro Gera). Aguas abajo, el cauce se estrecha hasta conuir con el ro Huallaga. El ro principal es el


25/136



23

Para un mejor anlisis de la humedad relativa, se consider el perodo 1964 a 1976 de la estacinclimatolgica de Moyobamba.

2.2.4 Variacin multianual de las temperaturas extremas y precipitacin

Las temperaturas mximas ms altas se localizan en las partes ms bajas de la cuenca, cerca al lmitesureste, alrededor de El Porvenir, donde en promedio alcanza los 32,8 C. Los valores ms bajos de latemperatura mxima se asientan en la margen derecha del ro Mayo, donde las temperaturas mximaspueden alcanzar valores menores de 20 C sobre los 2 000 m de altitud. Asimismo, las isotermas tienenuna orientacin noroeste a sureste, que es tambin la orientacin de la cuenca (ver Mapa N 1 delApndice 2).

La temperatura mnima presenta sus valores ms altos en la parte baja de la cuenca, superando en promediolos 20 C en la zona de El Porvenir; en tanto, los valores ms bajos estn localizados en las partes altas de lamargen derecha del ro Mayo, donde las temperaturas mnimas presentan valores por debajo de los 10 Chacia la frontera con la regin de Amazonas y sobre los 2 000 msnm (ver Mapa N 2 del Apndice 2).

entre los 800mm/ao a 2 000 mm/ao. Las zonas de mayores precipitaciones estn ubicadas en la partebaja de la margen izquierda del ro Mayo (zona de Tarapoto) y la zona de Soritor, situada en la margenderecha de la cuenca media del ro Mayo, donde las precipitaciones alcanzan valores poco mayores a1 800 mm/ao. La zona de menores precipitaciones se ubica en las partes altas de la cuenca situadas en lamargen derecha del ro Mayo, en la que llueve menos de 1 000 mm/ao (ver Mapa N 3 del Apndice 2).

2.2.5 Variacin temporal y espacial de las temperaturas mxima, mnima y

precipitacin en extremos climticos: El Nio/La Nia

El Nio 1982/83

La temperatura mxima promedio para el ao 1983 muestra un ligero incremento respecto a lospromedios multianuales, principalmente en los lugares aledaos al ro Mayo, pero mantenindose las

caractersticas climticas, es decir las temperaturas ms altas se asientan al sureste de la cuenca en ElPorvenir y Juan Guerra, donde alcanz 33,1 C y las ms bajas en las partes altas de la margen derechadel ro Mayo, en que las temperaturas mximas fueron menores a 20 C sobre los 2 000 msnm (ver MapaN 4 del Apndice 2).

En la cuenca la temperatura mnima vara entre 10 C y 22 C, observndose que las isotermas sonaproximadamente paralelas al curso del ro Mayo. Al compararlas con las caractersticas climticasnormales, se notan valores mayores de hasta 1 C, principalmente hacia el fondo del valle (ver Mapa N5 del Apndice 2).

La precipitacin acumulada en el perodo lluvioso setiembre-abril, muestra una variacin entre 400mm y 2 100 mm entre las zonas de Moyobamba y Tabolosos, respectivamente. Las zonas de mayorprecipitacin se ubican hacia el noreste de la cuenca. Asimismo, las precipitaciones debajo de los 600mm se sitan al sur de la cuenca y al noroeste de Moyabamba (ver Mapa N 6 del Apndice 2).

La Nia 1988/89

Para este perodo, las temperaturas mximas aumentaron de suroeste al noreste de la cuenca,registrndose hasta 33 C en El Porvenir (similar al valor climtico). Valores mayores a 32 C se presentanen la parte alta de la cuenca media del Alto Mayo (ver Mapa N 7 del Apndice 2).

Asimismo, las temperaturas mnimas muestran sus valores ms altos en la parte baja de la cuenca convalor promedio de 21 C en la estacin de El Porvenir; mientras que en las partes bajas de la cuencamedia y alta, las temperaturas mnimas fueron ligeramente inferiores a sus valores climticos o promediomultianual (ver Mapa N 8 del Apndice 2).

La precipitacin acumulada del perodo lluvioso setiembre-abril presenta un aumento de suroeste a

en la zona de Tarapoto y las ms bajas al sureste de la cuenca (ver Mapa N 9 del Apndice 2).

L L

Las precipitaciones en la cuenca del Alto Mayo aumentan del suroeste al noreste con valores que uctan

La precipitacin acumulada del perodo lluvioso setiembre-abril presenta un aumento de suroeste anoreste con valores que uctan entre los 600 mm a 1 600 mm. Las precipitaciones ms altas se ubicanen la zona de Tarapoto y las ms bajas al sureste de la cuenca (ver Mapa N 9 del Apndice 2).


26/136


4

El Nio 1997/98

En este perodo las temperaturas mximas para el ao 1997 tienen una orientacin noroeste a sureste,

multianuales, sobre todo en las partes altas de la cuenca media. En la parte baja de la cuenca, la

temperatura mxima promedio fue de 33,6 C (ver Mapa N 10 del Apndice 2).

Los valores promedios de las temperaturas mnimas varan entre 14 C y 24 C y los valores ms altos se

ubican en la parte ms baja de la cuenca (en la estacin de El Porvenir) con un promedio de 21,2 C (ver

Mapa N 11 del Apndice 2).

La precipitacin acumulada en el perodo lluvioso setiembre-abril, presenta valores acumulados entre 1

000mm a 1 500 mm en la cuenca media y alta; mientras, en la cuenca baja los acumulados de precipitacin

varan entre 600 mm y 1 400 mm (ver Mapa N 12 del Apndice 2). En relacin al periodo lluvioso 1982/83,

En general, en los extremos climticos El Nio/La Nia, la temperatura mxima, mnima y precipitacin

climtica del Per (SENAMHI, 1988), el cual ha sido elaborado considerando factores que condicionan de

modo preponderante el clima, la latitud, la altitud, la Cordillera de los Andes, la Corriente Costera Peruana

Thorrnthwaite.

La cuenca del ro Mayo es la regin que presenta estribaciones al oeste de la cuenca. En la regin

denominada Selva Alta (por encima de los 2 000 msnm) muestra un clima (C(o,i)B2H3) semiseco con

izquierda del ro Mayo) deja ver una topografa que va de 2 000 a 200 msnm y una exuberante vegetacin,

y humedad relativa alta (Rioja) a un clima (B(r)A H4) lluvioso clido con lluvias abundantes en todas las

estaciones del ao y muy hmedo (Yuracyacu, Jepelacio, Moyobamba,Yurimaguas, Lamas).

En tanto, la zona suroeste de la cuenca, aledaa a la margen derecha del ro Mayo, se caracteriza por

y con alta hmedad relativa, siendo las localidades de Shapaja y Tabalosos las que obedecen a esta

2.4 Importancia socioeconmica y potencialidades de la cuenca

2.4.1 Recurso hdrico:

montaosos de la Sierra Cahuapanas y la Cordillera Oriental y sus cursos de agua son alimentandos

primordialmente con las precipitaciones estacionales. Asimismo, presenta un alineamiento norte sur,

desde sus nacientes hasta la desembocadura del ro Serraoyacu, y desde este punto el alineamiento essur-sureste, hasta su desembocadura en el ro Huallaga. Siendo la pendiente promedio del cauce del ro

Mayo de 1,16%.

con promedios que uctan entre 24 C a 34 C y que representan valores superiores a los promedios

La conguracin de las isotermas de las temperaturas mnimas es ligeramente paralela al ro Mayo.

las lluvias ueron signicativamente menores y presentaron una conguracin dierente.

En general, en los extremos climticos El Nio/La Nia, la temperatura mxima, mnima y precipitacin

en la cuenca presentaron conguraciones atpicas en relacin a su climatologa.

La clasicacin climtica de la cuenca (Mapa 03 del Apndice 1), se basa en el mapa de clasicacinclimtica del Per (SENAMHI, 1988), el cual ha sido elaborado considerando actores que condicionan demodo preponderante el clima, la latitud, la altitud, la Cordillera de los Andes, la Corriente Costera Peruana(de aguas ras), el Anticicln del Pacco Sur, la continentalidad y las condiciones locales. La inormacinbase de esta clasicacin se sustenta en datos meteorolgicos de veinte aos (1965-1984), a partir de lacual se ormularon los ndices climticos de acuerdo con el Sistema de Clasicacin de Climas de WerrenThormthwaite.

deciencias de lluvias en otoo e invierno y con alta humedad relativa. Hacia el este y sureste (margenizquierda del ro Mayo) deja ver una topograa que va de 2 000 a 200 msnm y una exuberante vegetacin,siendo estas caractersticas locales determinantes en su clasicacin climtica. Los climas existentes enesta regin, varan desde un clima (B(l)B1 H3) lluvioso semiclido con deciencia de lluvias en invierno

El ro Mayo pertenece al sistema hidrogrco del Atlntico. Tiene sus orgenes en los contrauertes

En tanto, la zona suroeste de la cuenca, aledaa a la margen derecha del ro Mayo, se caracteriza porpresentar un clima (C(o)p)A2H3) muy clido con deciencias de lluvias en otoo, invierno y primavera

y con alta humedad relativa, siendo las localidades de Shapaja y Tabalosos las que obedecen a estaclasicacin.


27/136


25

Aguas Claras, Mirador, Naranjos, Tmbaro, Naranjillo, Soritor, Yuracyacu y el ro Negro; mientras que por lamargen izquierda son los ros Huasta, Cachiyacu, Tioyacu, Avisado y Huascayacu.

La amplitud y pendiente suave de la cuenca de la margen izquierda del ro Mayo ha permitido quelos ros Huasta, Cachiyacu, Tioyacu, Avisado y Huascayacu, que nacen en las estribaciones de la SierraCahuapanas, drenen a travs de extensas reas y presenten un gran desarrollo, observndose la presenciade numerosos meandros con intercalaciones de pequeos tramos rectos, que se hacen ms notablesen el ro Huascayacu. En la cuenca de la margen derecha, la cercana del ro Mayo a la Cordillera Orientalha condicionado la existencia de tributarios como Aguas Verdes, Serraoyacu, Aguas Claras, Amangay yMirador, que presentan un regular desarrollo, tramos rectos, regular caudal y fuerte pendiente; mientrasque los ros Naranjos, Tmbaro, Naranjillo, Soritor, Yuracyacu y ro Negro presentan regular desarrollo,tramos rectos con pequeos meandros y regular caudal y pendiente.

2.4.2 Actividades agrcolas

Las lneas de produccin ms importantes de la cuenca del Alto Mayo son el maz y el arroz (en laspartes bajas de la cuenca) y en la parte alta, el caf, los que son producidos para el mercado nacional einternacional.

Otros cultivos como yuca, pltano, maz, pia, cacao, man, frutales diversos y otros, generalmente sonpara la subsistencia o son vendidos en los mercados locales en cantidades menores.

con un total de 9 653 078 Ha al ao 1994 (ver tabla 1).

Segn el INEI, en 1996 el 61% de los campesinos del Alto Ma yo posean ganado. Las especies pecuariasexistentes son vacuno, ovino, porcino, equino, cuy, gallina, pato y pavo.

Los rendimientos de los principales cultivos en el Alto Mayo varan de acuerdo a la zona y a la tecnologautilizada. Al hacer un resumen de estos productos, presentamos el diagnstico 2002 ATDR-AM-, que sepuede apreciar en la tabla siguiente:

Fuente: Diagnstico 2002 ATDR - AM

Tabla 2: Rendimientos de los principales cultivos del Alto Mayo

Cultivos Rendimiento Promedio (Kg/Ha)

Arroz 5 000 - 8 000

Arroz a secano 1 800 - 2 000

Pltano 11 000

Yuca 12 000

Maz 2 000 - 3 000

Cacao 600 - 3 000

Man 800 - 1 000

Caf 2 200Frutales diversos 3 800 - 5 000

L L

Provincia TOTAL Tierra de labranza Cultivos permanentes Cultivos asociados

Moyobamba 55,309.83 32,160.59 21,033.38 2,115.86

Rioja 41,240.95 26,419.40 13,726.96 1,094.59

Fuente: INEI 1994


Los auentes ms importantes del ro Mayo en la margen derecha son los ros Serraoyacu, Amangay,

Las principales supercies agrcolas importantes estn ubicadas en la provincia de Moyobamba y Rioja,


28/136


6

2.4.3 Biodiversidad

Segn informacin del INRENA (2008), en la parte alta y media de la Cuenca del Mayo (regin oeste)

se encuentra el Bosque de Proteccin del Alto Mayo (BPAM), que es un rea natural protegida que se

extiende sobre 182 mil Ha de administracin e importancia biolgica nacional que fue establecida sobre

tierras del Estado en 1987, para ser conservados a perpetuidad en su estado natural.

de los 4 000 msnm en la zona ms occidental, originando impresionantes cataratas, la formacin de

hbitat de diversas especies emblemticas, como el mono choro de cola amarilla, el oso de anteojos,

orqudeas y bromelias.

montanos de neblina. Ya se han reportado 59 especies de orqudeas.

Los bosques del Alto Mayo presentan diferentes tipos de vegetacin, como los Bosques Premontanos

que estn ubicados al este del Bosque de Proteccin del Alto Mayo (BPAM) y representa el 6,14% delrea total del Bosque. Asimismo, alberga vegetacin arbrea como el cedro de altura, mohenas, tornillo,

latapi, siendo este ecosistema uno de los ms vulnerables por la accin humana debido a actividades de

sobreexplotacin, deforestacin y quema de bosques.

El bosque de neblinas representa el 72% del bosque protegido, y se desarrolla entre los 1 200 hasta 2 500

bromelias, helechos. Estos bosques son importantes porque atrapan la neblina y condensan el agua,

especies como el oso de anteojos y el mono choro de cola amarilla.

Los bosques enanos, se desarrollan entre 500 y 3 200 msnm, donde la vegetacin predominante es de

tipo arbustiva con altura promedia de 10 m. Aqu son abundantes los musgos y manchales de bromelias

terrestres. Este tipo de bosque cubre aproximadamente el 15% del Bosque de Proteccin y albergaespecies endmicas como la lechucita bigotona.

cantidad de volmenes de agua y probablemente el carbono. Esta zona cubre unas 7 370 Ha (4.5%) del

rea total. Es de difcil acceso, pues presentan reas pantanosas. Existen comunidades herbceas entre

2 900-3 950 msnm, y en el sotobosque existen especies leosas, herbceas, sobre una densa capa de

musgos y lquenes, helechos, orqudeas y bromelias.

En cuanto a la fauna del BPAM, alberga especies de mamferos (gallito de las rocas, pumas, monos de

cola amarilla, roedores, murcilagos, oso de anteojos) y aves (colibr, halcones, guilas, lechuzas, bhos),

(mariposas y colepteros), entre otros.

Este Bosque de Proteccin presenta una siograa montaosa, que va desde los 750 msnm hasta cerca

La ora del Bosque del Alto Mayo presenta un aproximado de 1 277 especies de plantas. La mayor partepertenecen a las amilias de plantas arbustivas y eptas que tpicamente se encuentran en los bosquesmontanos de neblina. Ya se han reportado 59 especies de orqudeas.

Los pajonales hmedos de la parte alta del bosque protegido retienen en sus suelos hidromrcos, gran

anbios (ranas de cristal y venenosas), reptiles (lagartija, loro machaco, culebra verde) e invertebrados

(mariposas y colepteros), entre otros.

El bosque de neblinas representa el 72% del bosque protegido, y se desarrolla entre los 1 200 hasta 2 500msnm, donde la caracterstica principal es la alta diversidad de eptas, entre ellas especies de orqudeas,bromelias, helechos. Estos bosques son importantes porque atrapan la neblina y condensan el agua,inltrndola al suelo, que luego pasa a incrementar el caudal de los ros. Adems, constituye el hbitat deespecies como el oso de anteojos y el mono choro de cola amarilla.


29/136


30/136


8

El estudio Escenarios Climticos en la cuenca del ro Mayo para el ao 2030 se realiza con las siguientes

extremos climticos. 2. Analizar las sequas como extremo climtico. 3. Obtener las proyecciones delclima. Estudio que se basa en datos histricos observados a nivel nacional en el perodo 1965 - 2006.

Este estudio es la primera experiencia en la deteccin de posibles cambios del clima ocurridos en lacuenca, durante los ltimos 40 aos, debido al impacto evidente del calentamiento global. Asimismo,se ha realizado un anlisis de sequas ocurridas durante el mismo perodo, enfatizando el carcter de ladinmica climtica de cada evento.

En el presente Captulo se analiza y discute con detalle los resultados de la deteccin de los cambiosclimticos a un nivel regional (cuenca). En ese sentido, este Captulo constituye la base de la variabilidaddel clima y de extremos climticos actuales en la cuenca del ro Mayo.

3.1 DATOS

Los datos utilizados en este estudio incluyen datos totales diarios y mensuales de precipitacin, as comode temperaturas extremas (mximas y mnimas) diarias y medias mensuales, en la cuenca para el perodode 1965 a 2006 (42 aos). Estos datos siguieron los procedimientos de control de calidad sealados en elDocumento Nacional de Cambio Climtico, tratando de determinar los posibles errores y luego, a partir

faltantes fueron consideradas (ver Mapa 1 - Apndice 1).

La estacin de Naranjillo fue considerada a pesar de contar con 32 aos de informacin (1975 - 2006),debido a que est localizada al norte de las estaciones seleccionadas (ver Mapa 1 - Apndice 1), lo quenos permiti tener una idea mas clara de la distribucin de algunos ndices climticos.

y mensual descritas en la Tabla 3 y representadas en la Figura 10 y dos estaciones con temperaturasindicadas en la Tabla 4.

NOMBRE LONG LAT ALT INICIO FINAL

1 NARANJILLO 77231 5501 1090 1975 2006

2 RIOJA 771000 060200 880 1965 2006

3 MOYOBAMBA 765800 06000 860 1965 2006

4 SORITOR 7761 0661 870 1965 2006

5 JEPELACIO 76551 641 1000 1965 2006

6 PACAYSAPA 76410 06170 760 1965 2006

7 TABALOSOS 76391 06251 560 1965 2006

8 CUUNBUQUE 76301 06301 240 1965 2006

9 SAN ANTONIO 76251 06251 430 1965 2006

10 EL PORVENIR 76191 06351 230 1965 2006

Tabla 3: Estaciones en la cuenca del ro Mayo con precipitacin diaria

TENDENCIAS CLIMTICAS

EN LA CUENCA DEL RO MAYO

nalidades: 1. Detectar los cambios climticos, caracterizando las tendencias climticas e ndices de

de los anlisis de continuidad temporal y grcos stos se corrigieron. Estaciones hasta con 15% de datos

As, nalmente se seleccionaron diez estaciones en la cuenca del ro Mayo, con precipitacin diaria


31/136



29

Las mismas estaciones, con datos diarios de precipitacin, son utilizadas en los anlisis que requierenlos totales mensuales. Esto se consigui despus de completar los datos faltantes y realizar el controlde calidad (ver Documento Nacional). Lo mismo ocurri con las temperaturas extremas de las dosestaciones de la cuenca del Mayo.

Tabla 4: Estaciones en la cuenca del ro Mayo con temperatura mxima y mnima diaria

NOMBRE LONG LAT ALT INICIO FINAL

1 MOYOBAMBA 765800 06000 860 1965 2006

2 EL PORVENIR 76191 06351 230 1965 2006

Distribucin de las estaciones base con informacin diaria y climtica de precipitacin ytemperaturas mxima y mnima para el perodo de 1965-2006 (42 aos) en la cuenca del roMayo.

78W 77W 76W3030

a) Cuenca del ro Mayo

30

30

6S

7S

FIGURA 10

3.2 METODOLOGA

Se describe, en forma resumida, la mayora de los mtodos utilizados en el presente trabajo, pues estosestudios fueron descritos con ms detalle en el Documento Nacional. La excepcin se hace en lametodologa utilizada en el clculo de proyeccin de precipitacin de los escenarios climticos futurospor medio del downscaling estadstico y downscaling dinmico.

3.2.1. - Estimacin de la Tendencia lineal

Para realizar el clculo de la magnitud de la tendencia lineal estimada de una serie temporal, que es larazn de la variable por unidad de tiempo, se utiliz el mtodo desarrollado por Sen (1968) y extendido

las series temporales que se utilizan. Para homogenizar los resultados, debido a la alta variabilidad de la

precipitacin, se calculan las tendencias en porcentaje, en relacin a los promedios de toda la serie. Enrelacin a las temperaturas, stas se calculan en base a 10 aos (dcada) por las pequeas magnitudesque muestran.

I LI I

por Hisch et al. (1982), con la nalidad de minimizar el eecto de los valores discrepantes (outliers) de


32/136


0

nocrilpmucnatisecenseiressaleuqseajatnevsednargusorep,selaerserolavsolrazilituedoibmacaser variables aleatorias, independientes e idnticamente distribuidas (iid). Por tanto, la aplicacin deeste test no es la ms adecuada en las series climatolgicas, como la precipitacin, debido a la fuertedependencia mensual o estacional, pero se puede utilizar en las series de totales o promedios anuales,estacionales o en determinado mes, que pueden ser considerados como independientes.

3.2.3. - Determinacin de los ndices de Extremos Climticos

Los ndices de los Extremos Climticos son calculados para la precipitacin y temperatura en base a lametodologa descrita en Frisch et al. (2002) y utilizados en el Informe del IPCC AR4 (Trenberth et al. 2007)

Tabla 5: Indicadores de los extremos climticos

Indicador Nombre del Indicador Unidad

CDD Das secos Nmero mximo de dasconsecutivos consecutivos con RR=1mm das

R10mm Nmero de das con Nmero de das en unprecipitacin intensa ao en que PRCP>=10mm das

R20mm Nmero de das con Nmero de das en un aoprecipitacin muy intensa en que PRCP>=20mm das

R95p Das muy hmedos Precipitacin total anualen que RR>95 percentil mm

R99p Das extremadamente Precipitacin total anualhmedos en que RR>99 percentil mm

RX1day Cantidad mxima de Mximo mensual deprecipitacin en un da precipitacin en 1 da mm

RX5day Cantidad mxima de Mximo mensual de precipi-precipitacin en 5 das tacin en 5 das consecutivos mm

TX10 Das Fros Porcentaje anual en la cual latemperatura mxima es TX< 10 thpercentil en relacin a laclimatologa de 1971-200 das

TX90p Das Calientes Porcentaje anual en la cualTX > 90 th percentil en relacina la climatologa das

TN10p Noches Fras Porcentaje anual en la cual latemperatura mnima es TN< 10 thpercentil en relacin a laclimatologa de 1971-200 das

TN90p Noches Clidas Porcentaje anual en la cualTN > 90 th percentil en relacina la climatologa das

En la determinacin de la signicancia estadstica se utiliza el test no- paramtrico de Mann-Kendall,cuya ventaja es utilizar la magnitud relativa de los valores de la serie temporal, ltrando valores extremos,

para denir variaciones de los extremos en el clima del uturo. Cada uno de los ndices se encuentradenido en la tabla 5.


33/136



31

3.2.4. ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI)

El ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI, por sus siglas en ingls) es la metodologa utilizada en el

ndice que da un valor simple para medir la intensidad de la sequa, como una medida de probabilidad

sobre la disponibilidad de los recursos hdricos.

A partir de los registros de precipitacin mensual de 1965 al 2006 (42 aos), de las estaciones distribuidassobre la cuenca, fueron acumulados en forma trimestral y anual y ajustados a una distribucin deprobabilidades Gama, condicin necesaria para la aplicacin del SPI, para determinar los valores

neadamrofsnartseetnemroiretsopnicubirtsidatsE.ecidnledselaunayselartsemirt,selausnemdistribucin normal estndar para que la media sea cero y la desviacin estndar la unidad.

Los valores del SPI corresponden as a la estandarizacin de los totales de las precipitaciones gama-transformados, por lo cual un ndice igual a cero indica que no hubo desvos en los valores de laprecipitacin, relativo a la precipitacin promedio para el perodo analizado. Los valores positivos del

SPI, indican que la precipitacin es superior al promedio y valores negativos indican que la precipitacines inferior al promedio. As, los perodos de sequa son caracterizados por los valores negativos del SPI(Tabla 6).

3.2.5 Teleconexiones de las sequas en la cuenca

Estas teleconexiones fueron calculadas mediante las correlaciones entre los SPI mensuales de cadaestacin de la cuenca, con los ndices de los patrones de circulacin de gran escala de los fenmenos:

-1,0

Asimismo, se realizaron estas correlaciones para determinar el efecto que tienen los mecanismos de granescala en la generacin de lluvias en la cuenca, por ende las sequas, para de este modo asociar estosmecanismos con las condiciones locales de la cuenca en particular y conocer mejor su variabilidad.

3.2.6 Anlisis de la Transformada de Onditas

La Transformada de Onditas (TO) se utiliz para determinar las oscilaciones en las diferentes escalas devariabilidad interanual o mayores, caractersticas de las series temporales de los promedios mensualesde los SPI calculados para la cuenca. Tambin se aplicaron los datos promedios trimestrales (sequasagrometeorolgicas) de los SPI de todas las estaciones de la cuenca por la mejor continuidad temporalde estas series que la escala mensual, debido a la marcada estacionalidad de la precipitacin que producevalores nulos cuando hay persistencia de meses secos. Igualmente, porque no hay ninguna desventaja

I LI I

Fuente: McKee, 1993.

Tabla 6- El SPI y severidad de las sequas

SPI Severidad de la sequa Probabilidad

> 0 Hmeda 50%

-0.99 a 0 Ligera 34.1%

-1.49 a -1 Moderada 9.2%

-1.99 a -1.5 Severa 4.4%


34/136


2

3.3 RESULTADOS

En el presente estudio se analiza en detalle la deteccin del cambio climtico, ndices de extremos

climticos para la cuenca del ro Mayo.

3.3.1 Tendencias lineales de la precipitacin.

Para entender mejor esta investigacin, en la Figura 11 se muestra la distribucin de la tendencia lineal de la

precipitacin total anual de la cuenca del Mayo donde se observan valores de tendencias estadsticamente

respecto a sus promedios, respectivamente. En las dems localidades se registran tendencias con

de una forma diferenciada a las condiciones de gran escala que modulan las precipitaciones sobre toda la

cuenca, pues en esa zona se estrecha la cuenca y es probable un mayor incremento de las precipitaciones

Tendencia lineal de la precipitacin total anual en %, relativo al promedio multianual (1965-2006).

indicadas por contornos negros.

78W 77W 76W3030

Precipitacin total anual

30

30

6S

100

80

60

40

20

0

-20

%

7S

FIGURA 11

Las tendencias lineales de la precipitacin total estacional de la cuenca del Mayo (Figura 12 a-d)),

muestran valores extremos entre -50% y -30%, como +90%-y +110%, con excepcin de los meses de

verano (Figura 12 b) que van entre -10% y 120%. Los patrones espaciales de la primavera (Figura 12 a) y

otoo (12 c) son muy similares, con predominancia de valores negativos y valores positivos muy bajos,

salvo en la localidad de Pacaysapa en las dos estaciones (primavera y otoo) y Tabalosos (otoo), en que

En verano (DEF), las localidades de Jepelacio y El Porvenir presentan tendencias negativas muy pequeas,

en el resto de localidades se observan tendencias positivas menores al 40%, en relacin a su climatologa,

positiva llega a ser muy alto: entre 110% y 120%.

signicativas en las localidades de Tabalosos y Pacaysapa, y valores entre 40%-50% y entre 90%-100%respecto a sus promedios, respectivamente. En las dems localidades se registran tendencias con valoresentre -20% y +20%, lo cual signica que en la mayor parte de la cuenca no hay seal de aumento odisminucin signicativa de precipitacin total anual. Lo que ocurre en la zona de las dos localidades, conincrementos signicativos de precipitacin, posiblemente se deban a condiciones locales que responden

de tipo orogrcas.

se muestran valores positivos muy altos que son estadsticamente signicativos.

como es el caso de Moyobamba y con alta signicancia estadstica. En Pacaysapa el valor de la tendencia

Tendencia lineal de la precipitacin anual en %, relativo al promedio multianual (1965-2006) Tendencias con signicancia estadstica al nivel de 5% o menor del Test Mann-Kendall estn

indicadas por contornos negros.


35/136



33

Por otro lado, durante el invierno (Figura 12 d), hay un predominio de tendencias negativas, con valores

localidades de Pacaysapa y Tabalosos siguen un comportamiento idntico a las observadas en las

Pacaysapa.

comportamiento del total anual y, aparentemente, los meses de verano (DEF) tienen un peso mayor

3.3.2. Tendencias lineales de las temperaturas

Las tendencias lineales de las temperaturas mximas y mnimas se presentan mediante la distribucin

temporal de todo el perodo, pues solo son dos estaciones localizadas en la cuenca: Moyobamba y El

Porvenir.

Como podemos observar, en la Figura 13 se muestra la distribucin temporal de las temperaturas mximas

medias anuales de las estaciones de Moyobamba y El Porvenir, indicando el valor de las tendencias y el

mejor ajuste lineal de estas tendencias. Se observa que ambas estaciones siguen inclinaciones opuestas

Tendencia lineal de la precipitacin total estacional en %, relativo al promedio multianual estacional (1965-2006). a)

de 5% o menor (Test Mann-Kendall) estn indicadas por contornos negros.

30

30 30

30

30

30 30

30

6S

6S 6S

6S

110

110 90

120

90

90 70

100

70

70 50

80

50

50 30

60

30

30 10

40

10

10 -10

20

-10

-10 -30

0

-30

-30 -50

%

% %

%

FIGURA 12

30

30 30

3076W

76W 76W

76W77W

77W 77W

77W78W

78W 78W

78W30

30 30

30

7S

7S 7S

7S

a) Precipitacin: Primavera (SON)

c) Precipitacin: Otoo (MAM)

b) Precipitacin: Verano (DEF)

d) Precipitacin: Invierno (JJA)

I LI I

Por otro lado, durante el invierno (Figura 12 d), hay un predominio de tendencias negativas, convalores que alcanzan hasta el 40% y 50% y son signicativas en la localidad de Rioja. Las tendencias enlas localidades de Pacaysapa y Tabalosos siguen un comportamiento idntico a las observadas en lasotras estaciones del ao. O sea, inclinaciones positivas en ambas localidades con valor signicativo enPacaysapa.

Las precipitaciones en todo el ao muestran un comportamiento muy regional, lo que se reeja en elcomportamiento del total anual y, aparentemente, los meses de verano (DEF) tienen un peso mayordurante el ao. Al mismo tiempo, el eecto regional, posiblemente orogrco, parece ser el principal eninuenciar las precipitaciones en Paycasapa y Tabalosos.

Tendencia lineal de la precipitacin total estacional en %, relativo al promedio multianual estacional (1965-2006) .a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) otoo (MAM) y, d) invierno (JJA). Tendencias con signicancia estadstica alnivel de 5% o menor (Test Mann-Kendall) estn indicadas por contornos negros.


36/136


37/136



35

Las temperaturas mnimas medias anuales en El Porvenir y Moyobamba localizadas en la cuenca delMayo (Figura 15) presentan tendencias positivas de 0,22 C/dcada y de 0,48 C/dcada, respectivamente.

En ambas series de temperatura se observa en la dcada de 1970 una alta variabilidad interanual convalores muy bajos en el verano 1971/72 en El Porvenir, y en el ao de 1977 ambas estaciones estnrelacionadas con los eventos clidos del ENOS. Aumentos graduales en la temperatura mnima sonobservados a partir de la dcada de 1980, as como poca variabilidad interanual sin seal de oscilacionesmayores.

Distribucin temporal de la temperatura mxima media estacional (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba yEl Porvenir. a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) Otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Mejor ajuste de las tendenciaslineales es indicado por las lneas rojas.

FIGURA 14

Aos

36

34

32

30

28

C

a) T. Mxima: Primavera (SON)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

34

33

32

31

30

29

28

27

C

c) T. Mxima: Otoo (MAM)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

34

33

32

31

30

29

28

27

C

d) T. Mxima: Invierno (JJA)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

36

34

32

30

28

26

C

b) T. Mxima: Verano (DEF)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Distribucin temporal de la temperatura mnima media anual (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba y ElPorvenir. Mejor ajuste de las tendencias lineales es indicado por las lneas rojas

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

22

20

18

16

14

C

FIGURA 15

T. Mnima: Anual

I LI I

Siendo estadsticamente signicativo en Moyobamba.


38/136


6

En todo el ao, las tendencias lineales de las temperaturas mnimas medias estacionales (Figura 16 a-d)

presentan las mismas caractersticas observadas en las temperaturas mnimas medias anuales. Los

valores de las tendencias son mayores en Moyobamba que en El Porvenir, en todas las estaciones del

ao. El mayor valor de las tendencias fue registrado durante el verano en Moyobamba con 0,57 C/

dcada y el menor de 0,13 C/dcada fue observado en El Porvenir. En la dcada de los aos 1970 se

observa alta variabilidad interanual en los dos lugares, aparentemente, relacionados con los eventos

,ootoyonarev,arevamirpalnesasnetniyumsavitagensalamonaavresboes1791nE.SONEledsodilc

en la localidad de El Porvenir. Similar comportamiento se observa en el ao 1977, en que las anomalas

son muy intensas en ambas estaciones.

Distribucin temporal de la temperatura mnima media estacional (1965-2006) de las estaciones de Moyobamba y

El Porvenir. a) Primavera (SON), b) verano (DEF), c) otoo (MAM) y, d) Invierno (JJA). Mejor ajuste de las tendencias

lineales es indicado por las lneas rojas

FIGURA 16

Aos

22

20

18

16

14

12

C

a) T. Mnima: Primavera (SON)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

24

22

20

18

16

14

C

c) T. Mnima: Otoo (MAM) d) T. Mnima: Invierno (JJA)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

22

20

18

16

14

12

C

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Aos

24

22

20

18

16

14

C

b) T. Mnima: Verano (DEF)

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

3.3.3. NDICES DE EXTREMOS CLIMTICOS

3.3.3.1. ndices de extremos climticos de la precipitacin.

La distribucin espacial de los ndices de das consecutivos sin lluvia (CDD) y de das consecutivos

lluviosos (CWD) en la cuenca del Mayo (Figura 17 a-b), muestran distribuciones coherentes. La mayora

Por otro lado, los das lluviosos, aparentemente, se incrementaron en la cuenca, pero la mayora de los

nos lleva a concluir que la localidad de Pacaysapa, en la cuenca del Mayo, es la nica que probablemente

registra un aumento de das lluviosos, en desmedro del nmero de das secos continuos. Asimismo, en

la localidad de San Antonio, es posible que exista una disminucin de das secos que no necesariamente

se tornaron en das lluviosos.

Los ndices de precipitacin acumulada en un da (RX1day) y en cinco das (RX5day) presentandistribuciones espaciales y de tendencias similares (Figura 18 a-b). Ambas distribuciones presentan en

general valores muy pequeos, sean positivos o negativos, en casi todas las localidades de la cuenca, con

valores son muy pequeos y estadsticamente no signicantes, con excepcin de Pacaysapa. Este anlisis

de estaciones de la cuenca maniestan valores positivos muy bajos de tendencias de CDD y solo dosestaciones con valores negativos estadsticamente signicativos, Pacaysapa y San Antonio, las cualesindican una disminucin signicativa de das secos durante el perodo del presente estudio.


39/136



37

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) Mximo nmero de das consecutivos sin precipitacin

(CDD) y, b) Mximo nmero de das consecutivos lluviosos (CWD), calculados para el perodo de 1965-2006. Tendencias

FIGURA 17a) CDD b) CWD

30 30

30 30

6S 6S

0.04 0.16

0.12

0.08

0.04

0

0

-0.04

-0.08

-0.12

-0.16

%

%

30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30

7S 7S

Para entender mejor este anlisis, se muestra la distribucin de los ndices de precipitaciones moderadas(R10mm) e intensas (R20mm) en la cuenca del Mayo, presentando las mismas caractersticas que ladistribucin de los ndices anteriores ya analizados (ver Figura 19 a-b). La distribucin espacial de estosdos ndices muestra con ms claridad que la zona donde se localiza Pacaysapa, con tendencias positivas

dentro de la cuenca del Mayo. Se observa que hubo una disminucin de das con precipitaciones

moderadas e intensas al sur de Pacaysapa (Bajo Mayo), inclusive la localidad de Cuumbuque presenta

advierten tendencias positivas, particularmente en las precipitaciones intensas (Figura 19 b).

excepcin de la localidad de Pacaysapa, donde la tendencia de ambos ndices es alta y estadsticamente

Esta caracterstica indica que la localidad de Pacaysapa registra, al mismo tiempo, un aumento de dasconsecutivos con precipitaciones y tambin precipitacin acumulada en uno y cinco das, lo cual esnecesario tener en cuenta en la prevencin de deslizamientos de tierra, huaicos, etc. La tendenciadel ndice RX5day, son positivos al norte de Pacaysapa (Alto Mayo) aunque con valores muy bajos, ynegativos al sur (Bajo Mayo), mostrando una distincin de posibilidades de riesgo, siendo mayor al norteque al sur de Pacaysapa.

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de: a) precipitacin mxima acumulada en un da (R1day) y, b)precipitacin mxima acumulada en cinco das consecutivos (R5day), calculadas para el perodo de 1965-2006. Tendencias

FIGURA 18 a) RX1day b) RX5day

30 30

30 30

6S 6S

1.4 2.4

2

1.6

1.2

0

-0.4

0.8

0.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

-0.2

-0.4

-0.6

%

%

30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30

7S 7S

I LI I

signicativas, parece ser la divisoria de dos regiones con caractersticas de precipitacin particulares

tendencias negativas estadsticamente signicativas en las dos distribuciones. En el Alto Mayo se

con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.

con signicancia estadstica al nivel de 5% del test Mann-Kendall estn indicados por contornos negros.

signicativa.


40/136


8

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de cantidad de das con ocurrencia de: a) precipitaciones moderadas

estadstica al nivel 5% o mayor del test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.

FIGURA 19a) R10mm b) R20mm

30 30

30 30

6S 6S

1 0.8

0.6

0.4

0

0.8

0.6

0.4

0.2

0

-0.2

-0.4

Da

Da

30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30

7S 7S

0.2

-0.2

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de precipitacin: a) das muy lluviosos(R95p), percentil 95% y, b) das extremamente lluviosos (R99p), percentil 99%, calculadas para el perodo de 1965-2006,

Kendal estn indicadas por contornos negros.

FIGURA 20a) R95p b) R99p

30 30

30 30

6S 6S

25 15

10

5

20

15

10

5

0

-5

mm

mm

30 3076W 76W77W 77W78W 78W30 30

7S 7S 0

Las distribuciones de las precipitaciones con das muy lluviosos (R95p) y das extremamente lluviosos (R99p)

en la cuenca del Mayo (Figura 20 a-b), calculadas en base a los aos de 1971 a 2000, continan presentando

patrones espaciales con caractersticas parecidas a la distribucin de los ndices analizados anteriormente

y en particular las distribuciones de los ndices R95p y R20mm son similares. El patrn espacial del ndice

y en las dems localidades se observan tendencias positivas muy bajas que muestran indicios de

incrementos de das extremamente lluviosos, pero que en realidad son resultado de la variabilidad

normal de este ndice.

3.3.3.2. ndices de extremos climticos de las temperaturas

Las series temporales de los ndices de das fros (TX10p) y das calientes (TX90p) de las estaciones deMoyobamba y El Porvenir, calculadas en base a los aos de 1971 a 2000, son mostradas en la Figura

21 a-b. Las tendencias del ndice de das fros de ambas localidades (Figura 21 a) son negativas no

R95p muestra un aumento signicativo de das muy lluviosos en la localidad de Paycasapa, adems deconrmar la existencia de una aparente regionalizacin de las precipitaciones en esta cuenca.

Asimismo, se registraron incrementos signicativos de das extremadamente lluviosos (R99p) en Pacaysapa

(R10mm) y, b) precipitaciones uertes (R20mm), calculadas para el perodo de 1965-2006. Tendencias con signicancia

en base a la climatologa de 1971-2000. Tendencias con signicancia estadstica al nivel 5% o menor del Test Mann-Kendall estn indicadas por contornos negros.


41/136



39

dcada de 1960 en Moyobamba, y durante la dcada de 1970 en El Porvenir. Adicionalmente, se puedeobservar que este ndice en ambas estaciones parece estar modulado por oscilaciones de largo plazo,con evidentes perodos activos en la dcada de 1970 y alrededor de los aos 1990 y 2000, asociados aperodos de variabilidad interanual muy alta y, particularmente, a los eventos clidos del ENOS, como1972, 1976, 1992 y 2001.

Con respecto a la distribucin temporal del ndice de das clidos (Figura 21 b) se observa tendenciasnulas en ambas localidades. Una caracterstica que es necesario resaltar es la alta variabilidad interanual,en la que algunos aos estn relacionados con la fase clida del ENOS, como 1992 en El Porvenir, peroambas zonas no muestran ninguna, aparentemente, modulacin por escalas mayores.

FIGURA 21

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de la temperaturamxima: a) das fros (TX10p), percentil 10% y, b) das clidos (TX90p), percentil 90%, calculadas

en base a la climatologa de 1971-2000. Las lneas rojas muestran el mejor ajuste.

1950 1960 1970Aos

1980 1990 2000

Das

40

60

80

20

0

a) TX10p

Moyobamba (T= -0.21)

El Porvenir (T= -0.15)

1950 1960 1970Aos

1980 1990 2000

Das

40

60

80

20

0

b) TX90p

Moyobamba (T= -0.00)El Porvenir (T= -0.01)

Los ndices de noches fras (TN10p) y noches clidas (TN90p), calculados en base al perodo 1971-2000,para las dos localidades de la cuenca del Mayo (Figura 22 a-b), presentan patrones temporales ligeramenteinversos, principalmente despus de la dcada de 1970. Las noches fras (Figura 22 a) presentan valoresmximos durante la dcada de 1970 y, aparentemente, en la dcada de 1950 y posterior a la dcadade 1980, prcticamente se torna nulo. Sucediendo lo contrario con las noches clidas (Figura 22 b) quetienen valores mnimos hacia la dcada de 1970, pero a partir de este perodo se va incrementando hasta

es la alta variabilidad interanual con aparente modulacin por escalas de largo plazo y sin alguna sealfuerte que evidencie el efecto del ENOS en estos ndices.

I LI I

signicativas. Estas tendencias son resultado de la alta variabilidad interanual observada antes de la

nales de la dcada de 1990. En ambos ndices la tendencia es nula, con excepcin de las noches clidasen El Porvenir, que tienen un valor positivo no signicativo. Otra caracterstica de ambas distribuciones


42/136


0

FIGURA 22

Distribucin espacial de las tendencias de los ndices de extremos climticos de la temperaturamnima.: a) noches fras (TN10p), percentil 10% y, b) noches clidas (TX90p), percentil 90%, calculadas,en base a la climatologa de 1971-2000. Las neas rojas representan el mejor ajuste lineal.

60

80

100

40

20

0

1950 1960 1970Aos

1980 1990 2000

Das

60

80

100

40

20

0

a) TN10p

Moyobamba (T= -0.0)


1950 1960 1970Aos

1980 1990 2000

Das

b) TN90p

Moyobamba (T= -0.00)


3.3.4 ANLISIS DE SEQUAS

Los anlisis de las sequas son realizados mediante los ndices de Precipitacin Estandarizada (SPI), quefueron calculados para las escalas meteorolgica (mensual), agrometeorolgica (trimestral) e hidrolgica(anual) en nueve estaciones, con informacin de precipitaciones totales mensuales (1965-2006)distribuidas en la cuenca. No se utiliz la estacin localizada en Naranjillo por tener solamente datos de1975-2006.

3.3.4.1. Distribucin temporal de las sequas

Para un mejor anlisis, la distribucin temporal promedio de los SPI en la cuenca del Mayo, para las tresescalas, meteorolgica, agrometeorolgica e hidrolgica, es mostrada en la Figura 23 a-c. En promedio,

las sequas meteorolgicas (escala mensual) presentan alta variabilidad interanual, centradas en su valormedio (0,0), sin ninguna tendencia de incremento o disminucin durante el perodo de anlisis. Sequasextremas (menor que -2,0), prcticamente, no existen; sequas severas ( -2,0 a -1,5) se registraron en losaos 1990 y 1992 y sequas moderadas ( -1,5 a -1,0) son las ms frecuentes. Una caracterstica importantees que no hay una evidencia fuerte que indique una relacin directa entre la ocurrencia de sequas,aunque moderadas, con los eventos ENOS, salvo en los aos de 1992 en que se observa una sequasevera, y 1997/98, una sequa moderada.

En las escalas agrometeorolgica (Figura 23 b) e hidrolgica (Figura 23 c) se observa el mismo patrnque en la escala meteorolgica. En ambas escalas, adems de no observarse alguna relacin directaintensa con los eventos ENOS, tampoco se observa algn tipo de tendencia durante el perodo deanlisis, pero se consigue distinguir alguna modulacin de escala mayor que la interanual. Las sequas

agrometeorolgicas en su mayora fueron moderadas y regionalizadas, como se puede apreciar en losdesvos estndar bastante intensos. Aqu tambin la sequa ms intensa fue registrada durante la faseclida del ENOS de 1992.


43/136


44/136


2

3.3.4.2. Teleconexiones de las sequas

las tres estaciones (de primavera a otoo). Los cc varan entre -0,3 y +0,3 en el perodo de los anlisis, con

una distribucin que indica una dualidad en el comportamiento de las precipitaciones ante un evento

ENOS. Es decir, algunas regiones de la cuenca se favorecen con los eventos clidos, mientras que otros

con los eventos fros.

Igualmente, no se observa ningn patrn espacial que persista en las tres estaciones del ao; al contrario,

es un cambio que parece ser bastante regional y teniendo como punto de separacin ms o menos es

la zona donde se localiza Pacaysapa. La regin o zona ms propensa a sufrir sequas durante los eventos

clidos del ENOS se circunscribe en el Alto Mayo, entre las localidades de Rioja, Moyobamba y Jepelacio

durante las estaciones de mximas lluvias, mientras en el Bajo Mayo la zona ms propensa a tener sequas

es El Porvenir. La zona menos propensa se localiza entre San Antonio y Tabalosos.

(sequa meteorolgica) y el ndice de El Nio 3,4, para el perodo 1965-2006. a) primavera (SON), b) verano (DEF) y c)

FIGURA 24

a) SON b) DEF

c) MAM

30 30

30

30 30

30

6S 6S

6S

0.3 0.2

0.2

0.1

0.1

0

0

0.2

0.1

10

-0.1

-0.2

cc

CC

CC

30 30

30

76W 76W

76W

77W 77W

77W

78W 78W

78W

30 30

30

7S 7S

7S

-0.1

-0.1

-0.2

-0.2

-0.3

-0.3

Los patrones de correlacin entre los SPI y el ndice del PDO (Figura 25 a-c) muestran que las fases

positivas del PDO son mucho ms favorables para que ocurran sequas en la cuenca del Mayo, en las

correlacin positivas. El hecho que en primavera (verano), la localidad de Pacaysapa (Jelepacio) muestre

Las correlaciones lineales estacionales entre la temperatura supercial del mar en El Nio 3,4 y los SPI(Figura 24 a-c), no muestran ningn coeciente de correlacin (cc) estadsticamente signicativo durante

coeciente de correlacin negativa (positiva) estadsticamente signicante, sugiere la predominancia deeectos regionales dentro de la cuenca, que resultan en coecientes de correlacin bien dierenciados.

estaciones de primavera y otoo, pero no en el verano, en que hay predominancia de coecientes de

Distribucin espacial estacional de los coecientes de correlacin (cc) entre las series temporales de los SPI mensual(sequa meteorolgica) y el ndice de El Nio 3,4, para el perodo 1965-2006. a) primavera (SON), b) verano (DEF) y c)otoo (MAM). Los crculos negros gruesos signican cc estadsticamente signicantes al nivel de 95%.


45/136



43

El gradiente de las temperaturas del Atlntico Tropical (TSA-TNA) causa efecto a nivel de toda la cuencaentre la primavera y el otoo, como lo muestran las correlaciones con los SPI (Figura 26 a-c). Lastemperaturas mayores en el Atlntico Tropical Norte que en el Atlntico Sur, durante la primavera, inhibelas sequas en la mayor parte de la cuenca, con excepcin de las zonas alrededor de las localidades Riojay El Porvenir (Figura 26 a), debido a que la Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT) estar ms al nortede su posicin normal (TNA > TSA). En los meses de verano y otoo (Figura 26 b-c) las condiciones

trmicas se invierte favoreciendo las mayores temperaturas en el Atlntico Sur respecto al Norte (TSA >TNA), condicionando la ocurrencia de precipitaciones y por ende la inhibicin de las sequas en ambasestaciones astronmicas. La explicacin para este comportamiento se encuentra en la posicin de laZona de Convergencia Intertropical (ZCIT), asociada al gradiente de temperaturas del Atlntico tropical,que favorece el transporte de humedad.

das) predominan en todo el perodo del anlisis y las oscilaciones cuasi-bienales 2-3 aos al inicio de la

perodos entre 3 y 4 aos se presentan en los aos 1975, 1990 y 2000, adems de una oscilacin de escala

Estas oscilaciones nos indican que las sequas intensas ocurridas en 1991/92 estn asociadas a laoscilacin bienal ocurrida en esa poca. Asimismo, el evento clido del ENOS de 1982/83, seguido del

al nivel de 95%.

FIGURA 25

a) SON b) DEF

c) MAM

30 30

30

30 30

30

6S 6S

6S

0.2 0.3

0.1

cuenca mayo

Documents