4.1 Metodología Datos Preliminares Simulación regional Variables analizadas 74

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1 CONTENIDO Página Agradecimientos Resumen Ejecutivo iv vi CAPITULO I INTRODUCCION El cambio climático Bases teóricas del cambio climático global Los sistemas acoplad os Formas de variabilidad natural El Niño Oscilación del Sur (ENOS) Cambios en la circulación atmosférica en el Pacífico Tropical Patrones de circulación atmosférica en la costa norte 8 CAPITULO II LOS ESCENARIOS DEL CAMBIO CLIMATICO 2.1 Concepto de escenarios Incertidumbres de escenarios Los escenarios de emisiones Emisiones de CO2 global Concentración de CO2 en los diferentes escenarios 13 CAPITULO III ANALISIS DE LOS MODELOS DE CIRCULACION GENERAL DE LA ATMOSFERA 3.1 Descripción de los modelos de circulación general Modelos utilizados en este estudio Metodología Temperatura superficial del mar Presión atmosférica a nivel del mar como indicador de eventos ENOS Nivel del mar Precipitación Resultados Temperatura superficial del mar A escala regional A escala local NIÑO NIÑO 4 y NIÑO Conclusiones Presión atmosférica a nivel del mar Conclusiones Nivel del mar Observaciones Modelos globales Cambios del nivel del mar a nivel global Cambios del nivel del mar a nivel regional 55 vi

2 Conclusiones Precipitaciones A escala regional A escala Perú A escala local Zona de Piura Chulucanas Conclusiones 70 CAPITULO IV REGIONALIZACION DINAMICA 4.1 Metodología Datos Preliminares Simulación regional Variables analizadas Resultados Precipitación Temperatura máxima Temperatura mínima Temperatura media Balance hídrico en la Cuenca del Río Piura Metodología 83 Datos preliminares Modelo de evapotranspiración utilizado Generación de escenarios futuros Resultados Anomalías de disponibilidades hídricas Anomalías de demandas potenciales hídricas Conclusiones 88 CAPITULO V REGIONALIZACION ESTADISTICA 5.1 Metodología Resultados Zona de Chulucanas Conclusiones 94 CAPITULO VI ANALISIS DE EXTREMOS REGIONALES 6.1 Metodología Resultados Análisis histórico: Precipitación Análisis histórico: Temperatura máxima Análisis histórico: Temperatura mínima Posibles tendencias futuras de eventos de precipitación extrema Posibles tendencias futuras de eventos extremos de temperaturas máximas Posibles tendencias futuras de eventos extremos de temperaturas mínimas vii

3 6.3 Discusión de resultados Precipitación Temperatura máxima Temperatura mínima Conclusiones 124 CAPITULO VII CONCLUSIONES GENERALES 125 Referencias Bibliográficas 126 Índice de Figuras 127 Índice de Tablas 129 Anexos Anexo A: Anexo B: Anexo C: Anexo D: Anexo E: Anexo F: Anexo G: Anexo H: Anexo I: Mapas de regionalización dinámica Mapas de balance hídrico Mapas de precipitaciones extremas históricas Mapas de temperaturas máximas extremas históricas Mapas de temperaturas mínimas extremas históricas Mapas de tendencias de precipitaciones extremas futuras Mapas de tendencias de temperaturas máximas extremas futuras Mapas de tendencias de temperaturas mínimas extremas futuras Mapas de precipitaciones y temperaturas extremas futuras esperadas viii

4 Agradecimientos El equipo de trabajo expresa su agradecimiento a: Al Dr. Nicholas Graham, Investigador Científico Senior del Centro de Investigación Hidrológica (HRC) de EEUU, por su acertado asesoramiento y concejos impartidos para que el presente estudio tenga la validez científica necesaria. Al Dr. Konstantin Georgakakos, director del HRC, por su apoyo para facilitar la presencia del Dr. Graham en Lima a fin de contar con su invalorable asesoría. Al Centro Nacional para la Investigación de la Atmósfera (NCAR) - U.S.A, en las personas del Dr. Lawrence Buja y Srta. Rene Muñoz del Grupo de Trabajo para Manejo de Datos, quienes brindaron un importante apoyo a nuestros profesionales que realizaron pasantías en NCAR y por proporcionar información base para la generación de escenarios regionales. Al Dr. Bryan Gross del Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de los Estados Unidos. A la Administración Nacional Oceánico y Atmosférico (NOAA) U.S.A., al Laboratorio de Sistemas de Pronóstico (FSL), al Dr. Alexander E. MacDonald y Sra. Kathleen G. Stewart y al Grupo Reynolds. Al Centro Hadley de la Oficina Meteorológica del Reino Unido (UKMET), en la persona del Dr. Richard Jones y Ruth Taylor, por apoyar a nuestros profesionales en las pasantías desarrolladas en su institución, así como la información de salida de su modelo global y el uso del modelo PRECIS, contribución invalorable a nuestro centro. A la Universidad de East Anglia del Reino Unido, en especial al Climate Research Unit en la persona de la Dra. Clare Goodess por sus sabios consejos y asesoramiento. Al Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) a través de su página web las bases de datos necesarias de diferentes modelos de escenarios climáticos. Al Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD) de Francia y al Instituto de Recursos Naturales del Perú, en la persona del Dr. Bernard Pouyaud A Tecnologías Atmosféricas, Meteorológicas y Medioambientales (ATMET) de Boulder Colorado U.S.A. en las personas del Dr. Robert Walko y Dr. Craig Tremback por su constante soporte técnico en el manejo del Modelo RAMS. Al Centro Canadiense para el Modelamiento y Análisis del Clima del servicio Meteorológico de Canadá, en la persona del Dr. Greg M. Flato, por la información proporcionada. Al Instituto de meteorología de Cuba en la persona de Abel Centella, por apoyar la participación de un profesional en un curso de entrenamiento del modelo PRECIS, para generación de escenarios organizado por INSMET y UKMET. A la Dirección de Hidrografía y Navegación de la Marina de Guerra del Perú, en la persona del Comandante Eduardo Lazo. ix

5 Al Instituto Nacional de Meteorología de Brasil, en las personas del Dr. José Mauro de Rezende, José Mauricio Franco Guedes, por brindar el apoyo necesario a nuestro profesional en la pasantía sobre manejo de sistemas cluster. Al grupo de la unidad ejecutora y coejecutores del proyecto PROCLIM, por sus aportes para el mejor entendimiento de los resultados de este importante estudio. A la Jefatura y Dirección Técnica del SENAMHI, por la confianza depositada en nuestras capacidades, y su invalorable apoyo para la ejecución de los compromisos asumidos en la elaboración de este estudio. MAYOR FAP JUAN CORONADO LARA Director General de Meteorología Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología -SENAMHI x

6 RESUMEN EJECUTIVO Qué es este reporte y que contiene? 1. Este reporte es el primer trabajo científico basado en simulaciones y proyecciones numéricas, de los posibles escenarios del clima futuro en la Cuenca del río Piura, el mismo que fue desarrollado por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología SENAMHI, en el marco del Programa Nacional de Fortalecimiento de Capacidades para Manejar el Impacto del Cambio Climático y la Contaminación del Aire PROCLIM, en un esfuerzo interinstitucional, con el auspicio del gobierno holandés. 2. El presente reporte titulado Escenarios del Cambio Climático en el Perú : Cuenca del río Piura, contiene la siguiente información:? Presenta de manera clara los primeros resultados de las proyecciones de escenarios climáticos simulados por seis Modelos de Circulación General de la atmósfera (MCG), los cuales utilizan de base los Reportes Especiales de Escenarios de Emisión (REEE) del Panel Intergubernamental de Cambio Climático IPCC (siglas en inglés).? Los escenarios de emisión utilizados en este reporte son los denominados escenarios A1, A2, B1 y B2, los cuales tienen características demográficas, sociales, económicas y de cambio tecnológico diferentes, que dependen de las decisiones que tome la humanidad en el presente, por lo que concatenan varias fuentes de incertidumbre. La familia de los escenarios A1 se divide a su vez en tres grupos: A1F1, A1B y A1T y describen las distintas direcciones del cambio tecnológico en el sistema energético. Las características más importantes de estos escenarios se resumen en el cuadro siguiente: Escenario Población Economía Medio Ambiente Tecnología A1F1 A1B A1T B1 A2 B2 Nota: Las flechas indican el desarrollo como aumento, disminución o aum ento seguido de disminución.? El análisis de los escenarios se sustenta a su vez en el análisis de las variables de temperatura de agua de mar, presión atmosférica a nivel del mar como indicador de eventos El Niño, nivel del mar y precipitación proyectados para los próximos 50 años; dicho análisis es mejorado vii mediante las técnicas de regionalización dinámica y regionalización estadística. Asimismo, se analizan eventos de precipitación y temperatura extremas en base a información histórica (30 años) así como la tendencia de estos eventos extremos para los próximos 20 años.

7 Está cambiando el clima? Qué es lo que se viene observando en el Perú? 3. En 1995 el Panel Intergubernamental de Cambio Climático - IPCC en uno de sus informes manifestó: "el conjunto de evidencias sugiere un cierto grado de influencia humana sobre el clima global". En el 2001, el mismo organismo puntualizó: los últimos estudios han encontrado sistemáticamente pruebas de señales antropogénicas en los registros climáticos de los últimos 35 a 50 años. En la actualidad el IPCC proyecta un calentamiento de ºC para el año El Perú, país tropical, ha sufrido en los últimos años los impactos de eventos recurrentes con mayor intensidad, como eventos El Niño y las olas de frío que asolan el sur del país; asimismo, la escasez de lluvias durante el último año, ha puesto en riesgo la demanda hídrica del sector agrícola y de la población en general. 5. La información histórica analizada revela una tendencia positiva de algunos parámetros como la temperatura mínima extrema por ejemplo, o el nivel medio del mar. Con el registro de los valores obtenidos por los mareógrafos se observó un incremento en el nivel del mar de 0.13 cm/año en promedio para localidades ubicadas en la costa occidental de América desde el siglo pasado, periodo en el cual el efecto invernadero no era muy fuerte o no se tenía una influencia marcada de las actividades antropogénicas. Este incremento continúa, ya sumándose para el presente y futuro periodo el calentamiento global. 6. Sobre la localidad de Paita, este incremento observado fue de 0.24 cm/año, con mayores fluctuaciones producidas durante eventos El Niño. (ver Fig.1). Nivel del mar observado Estación: Paita S, W 7. En la Fig. 2 se muestra una de las estaciones (San Miguel) de la parte baja de la cuenca del río Piura. La característica más notable de este análisis histórico de la temperatura mínima extrema es que la mayoría de las estaciones pertenecientes a la cuenca (sólo se muestra una por razones de espacio) presentan tendencias positivas en los percentiles 90; es decir, que en la mayoría de las estaciones las temperaturas mínimas más extremas (el 10% más bajo) se han ido intensificando en las últimas décadas Temperatura mínima extrema histórica Trimestre Dic-Ene-Feb Estación San Miguel y = x años Fig.2: Temperatura mínima extrema histórica en el percentil 90 en la Estación San Miguel - Trimestre DEF. 8. En el trimestre lluvioso dic-ene-feb (DEF), la característica más evidente es la presencia de valores relativamente pequeños de la tendencia de la temperatura mínima extrema, por ejemplo en Tejedores (Capitulo VI) se aprecia una tendencia de 2 C/100 años, lo que significa 0.4 C en 20 años, por lo que los extremos de este parámetro probablemente no van a cambiar significativamente en los próximos años. Qué dicen las proyecciones de los modelos climáticos? 9. La variable Temperatura Superficial de agua de Mar (TSM) es una componente climática de importancia ya que modula los procesos de convección que finalmente producen precipitación al interactuar con la atmósfera. Para ver su comportamiento en forma general, esta variable fue analizada en la zona Tropical del Pacífico. 10. Los escenarios extremos A2 y B2 de los seis modelos indican que esta variable tendrá mayores incrementos en el periodo con Fig.1: Nivel del mar observado ( ) - Estación Paita vii

8 1.4 respecto al periodo tal como puede ser observado en la Fig. 3. Max Plank I. B2 - Febrero Max Plank I. B2 - Agosto Hadley Centre A2 - Febrero Hadley Centre A2 - Agosto 0 Mayores A2 Medios A2 menores A2 General A2 Mayores B2 Medios B2 Menores B2 General B2 Escenario A2 Escenario B2 Fig. 3: Incrementos máximos, medios y mínimos de la TSM para la zona Tropical del Pacífico en los dos escenarios extremos A2 y B Se esperan mayores incrementos de la TSM en el escenario A2 (de 0.8 a 1.2 C de incremento), mientras que en el escenario B2 el incremento de la TSM podría oscilar entre 0.6 a 0.8 C. Los menores incrementos podrían ser de hasta 0.4 C en el escenario B2 y de 0.2 a 0.3 C en el escenario A Las proyecciones al 2050 de uno de los índices atmosféricos indicadores de eventos El Niño y La Niña como el Indice de Oscilación Sur (IOS), estimado a partir de modelos globales, indican la predominancia de condiciones atmosféricas frías en la región costera sudamericana, situaciones que estarían asociados a incrementos en la intensidad de los vientos, alteración en el régimen pluviométrico, inviernos más fríos y veranos menos cálidos; sin embargo, estas proyecciones del IOS no guardan coherencia con la tendencia hacia un incremento gradual de la temperatura superficial del mar en el Pacífico Tropical proyectada por los modelos, por lo que las proyecciones del IOS, nos indicaría cambio climático en los patrones de circulación atmosférica, que no necesariamente estarían asociadas a La Niña. Como consecuencia, existe gran incertidumbre al respecto; sin emb argo, las proyecciones dadas a partir de los modelos, constituyen un escenario climático que debe tenerse en consideración. 13. En la zona tropical, la precipitación proyectada al 2050 por los MCG utilizados en este reporte, guarda coherencia a nivel espacial con la climatología actual, tal como puede observarse en las salidas de algunos modelos (Ver Fig. 4). PP - mm/trimestre viii Fig. 4: Precipitaciones promedio para el durante el mes de febrero y agosto 14. Como consecuencia de la baja resolución de los MCG y su limitada representación de la topografía, se realizó la regionalización estadística para la zona de Chulucanas, la cual es una zona representativa de la cuenca media del río Piura. 15. La regionalización estadística dio como resultado que del total de modelos utilizados en este reporte, algunos de ellos (como el CCCma) no son hábiles para simular eventos El Niño ni la variabilidad natural de las precipitaciones (ver Fig. 5); mientras que otros (MPIfM y NCAR) si tienen habilidad para representar los eventos El Niño, siendo la variabilidad de las precipitaciones más realista; es decir, similar al comportamiento de los datos observados (ver Fig. 6). 0 Tendencia de la precipitación - Chulucanas Modelo: CCCma A tiempo Fig. 5: Tendencia de la precipitación en Chulucanas, según un modelo no hábil (CCCma) en representar eventos El Niño. Trimestre EFM.

9 PP - mm/trimestre Tendencia de la precipitación - Chulucanas Modelo: MPIfM A2 19. Para los trimestres JJA y SON se proyectan tendencias positivas de las temperaturas máximas, mínimas y medias en toda la cuenca con valores que oscilaran de 0.25 a 1.1 C/17años. Los máximos valores se proyectan para las temperaturas máxima y mínima con valores hasta de 2.5 C/17años en la cuenca baja, durante el trimestre SON. Qué pasará con El Niño en el futuro? tiempo Fig. 6 Tendencia de la precipitación en Chulucanas, según un modelo hábil (MPIfM) en representar eventos El Niño. Trimestre EFM. 16. La precipitación media para el trimestre EFM en Chulucanas para los próximos 20 años, se incrementaría con respecto a lo que acontece actualmente, debido a la mayor frecuencia de eventos extremos lluviosos, los que podrían estar relacionados a eventos El Niño. Asimismo, de los resultados de los modelos que representan bien este evento podemos inferir que hay mayor probabilidad que se presenten por lo menos 3 episodios de lluvias fuertes con intensidades similares o mayores al Niño pero menores al Niño También hay un escenario (no se muestra), que indica con una menor probabilidad que podría desarrollarse un solo evento lluvioso de mayor magnitud al pero menor a La tendencia proyectada de precipitación media para los periodos DEF y MAM, sería de hasta 5% superior respecto a su valor normal en la cuenca del río Piura, principalmente en las subcuencas San Francisco y Yapatera; mientras que en los periodos JJA y SON, la tendencia sería de hasta 15% inferior a su valor normal, principalmente en la cuenca baja. 18. La tendencia de las temperaturas máximas, mínimas y media en el trimestre DEF proyectan valores de 0.15 y 2 C/17años, entre las cuencas alta y baja, respectivamente. Para el trimestre MAM se presentarían tendencias negativas hasta de -0.3 C/17años, especialmente en la cuenca media, en tanto que en la cuenca baja y alta las tendencias serán positivas con valores hasta de 0.3 C/17años Con qué frecuencia ocurrirán? Y el nivel del mar? 20. El análisis de la TSM en las zonas Niño1+2, 3 y 4 muestran una clara tendencia ascendente en los próximos 50 años, tal como indica el cuadro 1, el cual fue confeccionado en base a los modelos de mayor y menor tasa de incremento en toda el área de desarrollo del evento El Niño. Cuadro 1: Tendencia del TSM en C/50 años para las regiones Niño 1+2, Niño 3 y Niño 4 Tendencia por 50 años NIÑO 1+2 NIÑO 3 NIÑO 4 ( C/50años) Tendencia máxima Tendencia mínima De acuerdo a los resultados de los modelos MPIfM y NCAR, se estima una mayor probabilidad de que la intensidad de los futuros eventos El Niño aumenten, pero no hay un acuerdo en los periodos de recurrencia; y hay una menor probabilidad de que la intensidad de Los Niños no varíe en los próximos años y que se presenten tal como hasta ahora se vienen dando. (ver Fig. 7) SI CAMBIA NO CAMBIA Fig. 7: Probabilidad de cambio de intensidad de los eventos El Niño. 22. Los modelos globales a nivel mundial indican variaciones graduales en el nivel del mar entre 1990 al 2020 en el rango de 4 a 6 cm. Para el ix

10 periodo del 2020 al 2050, estos cambios sufren variaciones significativas casi súbitamente en el rango de 15 a 21 cm. En términos regionales los cambios del nivel del mar no serán los mismos para cualquier localidad a causa de los movimientos naturales de la tierra (temblores, terremotos) y a variaciones naturales y por efecto antropogénico en las líneas costeras. Como afectaría el cambio climático a la agricultura? 23. La determinación del balance hídrico es importante porque permite evaluar y cuantificar los recursos hídricos que están disponibles en una cuenca; ya que éste viene a ser la comparación entre los valores estimados de la evapotranspiración potencial y el aporte por la precipitación, normalmente tomando como base periodos mensuales. 24. Las proyecciones de los escenarios para el primer quinquenio (Q1: ), indican que los mayores déficit de anomalías de balance hídrico (entre 1200 a 800 mm) en la cuenca del río Piura, se presentarían en la parte baja de la cuenca (bajo Piura). La segunda cuenca con mayor déficit (800 mm en la parte baja) es la de San Francisco; sin embargo en la parte alta muestra un comportamiento cercano al normal. Finalmente la cuenca con menores déficit (600 mm en la parte baja) es la de Yapatera, esta cuenca también presenta los mayores superávit (800 mm en la parte alta). media (entre 700 y 0 mm) mientras que la cuenca alta presentará superávit de hasta 200 mm. Por último la cuenca de Yapatera presentaría un comportamiento deficitario en las cuencas baja y media (entre 700 y 0 mm) mientras que la cuenca alta presentará superávit de hasta 500 mm. El cambio en el clima traerá eventos meteorológicos extremos? 27. Las zonas que podrían presentar máximos valores de precipitación extrema durante el trimestre DEF y MAM en los próximos 20 años, se ubican en la parte baja y media de la cuenca del río Piura, cerca de MIRAFLORES, CHULUCANAS, MORROPON y VIRREY. 28. Altos valores de temperaturas máximas extremas para DEF y MAM para los próximos 20 años se podrían tener en las partes medias de la cuenca, incluyendo a CHULUCANAS, MORROPON y SAN MIGUEL. 29. Altos valores de temperaturas mínimas extremas para DEF y MAM para los próximos 20 años se podrían tener en las partes bajas de la cuenca cerca de la costa. 25. Las proyecciones de los escenarios para el segundo quinquenio (Q2: ), indican que las anomalías de balance hídrico serán similares a las del primer quinquenio con la diferencia de que en la parte alta de la cuenca de San Francisco las anomalías variarán entre un déficit de 300 mm a un superávit de 200 mm y los superávit en la parte alta de la cuenca Yapatera variarán entre 200 mm a 600 mm. 26. Las proyecciones de los escenarios para el tercer quinquenio (Q3: ), indican que los mayores déficit (entre 1200 a 950 mm) de anomalías de balance hídrico seguirán presentándose en la cuenca del bajo Piura. La cuenca de San Francisco presentaría un comportamiento deficitario en las cuencas baja y x