Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para
localidades de los Andes centrales
Future climate change scenarios from global models for locations
in the central Andes
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v80i2.1482
Autor de correspondencia (*): Weidi
Flores
Villanueva. Email:wores@lamolina.edu.pe
© Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
Forma de citar el artículo: Acuña et al. 2019. Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para
localidades de los Andes centrales.Anales Cientícos 80 (2):476-494 (2019).
Delia Acuña Azarte
1
; Weidi
Flores
Villanueva
2*
; Alan Llacza Rodríguez
1
; Mario Rorher
3
1
Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú.
2
Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú. Email: wores@lamolina.edu.pe
3
Meteodat – Suiza.
Recepción: 27/11/2018; Aceptación: 05/06/2019
Resumen
Los posibles cambios en el comportamiento de la temperatura y precipitación para 2016-2045,
relativos al período 1971-2000, en las localidades de Urubamba y granja Kcayra, ubicadas
en Cusco, Andes centrales de Sudamérica, se han estimado mediante la técnica multivariada
de Componentes Principales y sus Funciones Ortogonales Empíricas asociadas. Los datos
corresponden a los medidos desde instrumental convencional de precipitación, temperatura
máxima y mínima en el período 1965-2012. Los datos de vientos y temperatura en altura
pertenecen al reanálisis ERA40 (1971-2000), la precipitación regional a CMAP (1979-2000).
Asimismo, los datos numéricos de temperatura en altura y precipitación son provenientes
de los modelos climáticos globales CCSM4, HadGEM2-ES, MPI-ESM-LR del Proyecto
de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP5), en sus periodo histórico 1971-
2000 y futuro 2016-2045, correspondientes al escenario de alta emisión de gases de efecto
invernadero RCP8.5, los cuales fueron registrados y validados a una resolución espacial de
2,5°. La validación de los modelos climáticos globales requirió de un análisis cuidadoso que
consistió en la comparación de los patrones de temperatura del reanálisis ERA40, la circulación
atmosférica regional (1971-2000) con los modelos del CMIP5, a n de identicar la variable
y el modelo más representativo a considerar como predictor conable de la regionalización
estadística (RE) para estimar el cambio climático futuro en las localidades de interés. La
metodología se complementó con el análisis estadístico mediante el diagrama de Taylor y
la consistencia de los patrones de circulación. De acuerdo con los resultados, en el período
1971-2000, el modelo HadGEM2_ES es el que representa mejor la circulación atmosférica
a 200 hPa sobre Sudamérica; mientras que el modelo CCSM4, destaca la temperatura del
aire a 500 hPa. En el período 2016-2045, todos los modelos evaluados indican el aumento
Análes Cientícos
ISSN 2519-7398 (Versión electrónica)
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/index
Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
477
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
de la temperatura a 500 hPa. Los resultados de la RE sugieren para el 2016-2045 un clima
cálido-seco con el aumento de la temperatura local en promedio de 0,4 °C y la reducción de
precipitación de 40% en SON, DEF y MAM, trimestres correspondientes al crecimiento y
desarrollo de los cultivos de secano de papa y maíz en Urubamba y granja Kcayra.
Palabras clave: regionalización estadística; componentes principales; funciones ortogonales
empíricas; modelos; cambio climático; Andes; Urubamba; granja Kcayra.
Abstract
The possible changes in the temperature and precipitation behavior for 2016-2045, relative to
the 1971-2000 period, in the towns of Urubamba and granja Kcayra, located in Cusco, Central
Andes of South America, have been estimated using the multivariated Principal Components
technique and its associated Empirical Orthogonal Functions. The data correspond to those
measured from conventional precipitation instruments, maximum and minimum temperature
in the period 1965-2012. Wind and temperature data at height belong to the ERA40 reanalysis
(1971-2000), the regional rainfall to CMAP (1979-2000). Likewise, the numerical data of
temperature in height and precipitation come from the global climatic models CCSM4,
HadGEM2-ES, MPI-ESM-LR of the Comparison Project of Coupled Models (CMIP5),
in its historical period 1971-2000 and future 2016 -2045 corresponding to the scenario of
high emission of RCP8.5 greenhouse gases, which were regillated and validated at a spatial
resolution of 2.5°. The validation of the global climate models required a careful analysis
that consisted in comparing the temperature patterns of the ERA40 reanalysis, the regional
atmospheric circulation (1971-2000) with the CMIP5 models, in order to identify the
variable and the model more representative to consider as a reliable predictor of statistical
regionalization (SR) to estimate future climate change in the localities of interest. The
methodology was complemented by statistical analysis using the Taylor diagram and the
consistency of circulation patterns. According to the results, in the period 1971-2000, the
HadGEM2_ES model is the one that best represents the atmospheric circulation at 200 hPa
over South America; while the CCSM4 model highlights the air temperature at 500 hPa.
In the 2016-2045 period, all the models evaluated indicate a temperature increase at 500
hPa. The results of the SR suggest that for 2016-2045 a warm-dry climate with an average
increase in local temperature of 0.4 ° C and a 40% reduction in rainfall in SON, DEF and
MAM, quarters corresponding to growth and development of rain fed potato and corn crops
in Urubamba and Kcayra farm.
Keywords: statistical regionalization; principal components; empirical orthogonal functions;
models; climate change; Andes; Urubamba; Kcayra farm.
1. Introducción
Los Andes tropicales son considerados
particularmente vulnerables al cambio
climático y están expuestos a riesgos naturales
de origen hidrometeorológico y geológico.
Las sociedades necesitan respuestas para
adaptarse al cambio climático gradual o al
incremento de la variabilidad climática o a
ambos (Huggel et al., 2012).
En los Andes tropicales, un aumento
signicativo de la temperatura y cambios
de los patrones de precipitación afectarían
probablemente la extensión y la distribución
de los glaciares y humedales, la integridad
de los ecosistemas, la disponibilidad de
agua para consumo humano, el riego y la
producción de energía (Urrutia y Vuille,
2009).
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
478
Julio - Diciembre 2019
Ante esta situación, “la evaluación
de los impactos del cambio climático y
el desarrollo de estrategias de adaptación
adecuada, se han convertido en temas de
particular importancia” (Salzmann et al.,
2009), principalmente en lo referente a la
agricultura, la hidroenergía, el turismo y la
disponibilidad, demanda y gestión futura de
los recursos hídricos.
En este sentido, se desarrollan
conocimientos sobre las manifestaciones
locales y regionales del cambio climático
actual, sus proyecciones a futuro y sus
impactos en los medios de vida de las
poblaciones rurales y urbanas de los
Andes para dar soporte técnico-cientíco
al establecimiento de políticas públicas,
programas, proyectos y medidas especícas
de adaptación por parte de los actores
regionales, locales y tomadores de decisión.
Las investigaciones recientes realizadas
por el Senamhi en el año 2012, a través de
la regionalización de tres modelos globales
del CMIP3, sugieren para las regiones de
Cusco y Apurímac, ubicadas en los Andes
centrales, una posible variación de la
precipitación anual en ± 15% y reducción en
la época seca de 30% para el 2016-2045 bajo
el escenario de emisión moderada de gases
de efecto invernadero A1B relativo a 1971-
2000. Asimismo, el estudio indica que las
reducciones se acentuarían y generalizarían
en el 2046-2065 hasta en 40%, lo que
podría traducirse en menos agua para estas
regiones, situación que se acentuaría con
el incremento de la temperatura máxima y
mínima, estimada en 1,5 °C.
En el presente artículo se estiman los
posibles cambios de la precipitación y
temperatura en Urubamba y granja Kcayra
para el período 2016-2045, escenario de
alta emisión RCP 8,5, relativo al período
1971-2000, a través de la RE con la nueva
versión de modelos globales del CMIP5,
entre ellos CCSM4, HadGEM2-ES, MPI-
ESM-LR, previamente validados. Se
vinculan los patrones de circulación y
temperatura en altura sobre Sudamérica con
su posible respuesta local deducible de la
respectiva correlación histórica. Además, se
complementa con el análisis de los futuros
cambios en los patrones de circulación
atmosférica.
Los datos utilizados para el análisis
de la precipitación a gran escala, fueron
los provenientes del CMAP (CPC Merged
Analysis of Precipitation, Xie and Arkin,
1997). Los datos para la RE a escala
local fueron los de temperatura máxima,
temperatura mínima y precipitación mensual
del período 1965-2012, provenientes de las
estaciones meteorológicas convencionales
de granja Kcayra y Urubamba. Estos datos
pertenecen al Banco de Datos del Servicio
Nacional de Meteorología e Hidrología
del Perú (Tabla 1). Además, se utilizaron
datos mensuales de variables atmosféricas
del período 1971-2000 del reanálisis ERA-
40 (Uppala et al., 2005) obtenidos desde
el servidor público del Centro Europeo
de Predicción del Tiempo a Medio Plazo
(ECMWF, por sus siglas en inglés) y datos
mensuales de los períodos 1971-2000 y
2016-2045 que considera el escenario de alta
emisión RCP 8,5 de tres modelos acoplados
del proyecto CMIP5, el HadGEM2-ES,
MPI-ESM-LR y CCSM4 (https://pcmdi.
llnl.gov/projects/cmip5/). Las diferentes
variables seleccionadas del reanálisis y
modelos acoplados fueron armonizadas
en sus diferentes unidades y regristradas a
2,5° x 2,5° con la técnica de interpolación
bilineal.
Los modelos seleccionados del proyecto
CMIP5 están dentro de los 11 evaluados
por Barreto (2013) a través de las variables
precipitación, presión a nivel del mar, vientos
y temperatura, con métodos comparativo y
estadístico para el período histórico 1970-
2000. Los resultados indican la mejor
representación y desempeño de los modelos
HadGEM2-ES, MPI-ESM-LR y CCSM4
479
Julio - Diciembre 2019
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Tabla 1. Datos provenientes de modelos globales y medidos desde instrumental meteorológico
Centro
Modelo/
Estación (Stn)
Resol. original
Variables
seleccionadas
Periodo de control/
Línea de base
Período futuro
ESCENARIO
RCP8.5
Dominio -
coordenadas
geográcas
Datos de
Modelos
Instituto Meteorológico
de Alemania Max-
Planck
MPI-ESM-LR
Espectral T63
1.875°x1.875°
Ta 500, 200 hPa
U,V 500, 200 hPa RR
1971-2000 2016-2045 10N-30S, 40W-110W
Centro Nacional
de Investigación
Atmosférica
CCSM4 1.25x0.942408
Ta 500, 200 hPa
U,V 500, 200 hPa RR
1971-2000 2016-2045 10N-30S, 40W-110W
Ocina Meteorológica HadGEM2-ES 1.87x1.8496/48
Ta 500, 200 hPa
U,V 500, 200 hPa RR
1971-2000 2016-2045
Datos de
Reanálisis
Centro Europeo de
Pronóstico de Rango
Medio
ECMWF ERA40 2.5°x2.5°
Ta 500, 200 hPa
U,V 500, 200 hPa
1971-2000 ----------- 10N-30S, 40W-110W
Datos analizados
Administración
Nacional Oceánica y
Atmosférica
CMAP 2.5°x2.5° RR 1979-2000 ----------- 10N-30S, 40W-110W
Datos medidos
desde
instrumental
Servicio Nacional
de Meteorología e
Hidrología
Stn G. Kcayra Stn
Urubamba
Escala local Ta, RR 1965-2012 -----------
-13.56 S, -71.88 W,
3219
-13.31 S, -72.12 W,
2863
Ta: temperatura media del aire, RR: precipitación, U: viento zonal, V: viento meridional, hPa: hecto pascal
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
480
Julio - Diciembre 2019
para la región sudamericana, que conrman
lo encontrado por Acuña et al. (2012)
que, basados en una metodología similar,
encuentran que los modelos evaluados en
su versión previa (HadCM3, ECHAM5-OM
y CCSM3) representan coherentemente la
circulación atmosférica y la humedad sobre
Sudamérica.
2. Materiales y métodos
En el proceso de validación (1971-2000) se
compara simultáneamente para un mismo
dominio las variables atmosféricas de líneas
de corriente a 500 y 200 hPa, temperatura
a 700 y 500 hPa del reanálisis ERA-40
con los GCMs seleccionados del CMIP5.
Se realiza un análisis físico basado en
la conguración, distribución espacial y
magnitud de los patrones de las variables
atmosféricas en sus distintos niveles y
períodos estacionales setiembre-octubre-
noviembre (SON), diciembre-enero-febrero
(DEF), marzo-abril-mayo (MAM) —que
coincíden con el crecimiento y desarrollo
de cultivo bajo secano en los Andes del sur
de Perú— y se determinan los predictores
de gran escala. Además de la validación, se
realiza el análisis de los cambios futuros en
los patrones de circulación atmosférica.
Se establecen las relaciones empíricas
entre el predictor de gran escala, vientos a
200 hPa (temperatura del aire a 500 hPa) y
el predictando de escala local precipitación
(temperatura) en supercie, a través de la
función de transferencia lineal, Componentes
Principales/Funciones empíricas ortogonales
(EOF, por sus siglas en inglés) aplicando las
funciones del paquete Climpact (Benestad et
al., 2007) ejecutado en plataforma R. En esta
fase de calibración del modelo lineal (1971-
2000) para precipitación y temperatura, el
coeciente de determinación ajustado se
consideró mayor e igual a 0,4, debido a que
se correlacionó área espacial versus punto;
es decir, patrones de la circulación de 200
hPa (temperatura 500 hPa) de escala regional
con la precipitación (temperatura) de granja
Kcayra y Urubamba de escala local.
El patrón espacial identicado
(10°N-30°S, 40°W-110°W) para el predictor
fue constante e incorpora la señal de gran
escala y el predictando local; además de
los efectos locales de la escala pequeña
incorpora su sensibilidad a la señal de
cambio climatico. Las áreas se ilustran en la
Figura 1.
El modelo lineal determinado fue
extrapolado para obtener las proyecciones
de cambio climático, asumiendo una serie
de hipótesis, entre las más importantes la
validez del modelo bajo condiciones futuras
de cambio climático (Brunet, 2009).
En la Figura 2, se esquematizan los
procesos de RE propuestos para la generación
de escenarios de precipitación y temperatura
en las dos localidades de estudio.
3. Resultados y discusión
Variabilidad climática 1965-2012
La serie histórica de temperatura en granja
Kcayra está modulada por los eventos
extraordinarios de El Niño, Oscilación del
Sur (ENOS) de 1982/1983 y 1997/1998,
identicada en la Figura 3. El salto en
las series climáticas de temperatura (3 a
y b) a mediados de los 70, dan lugar a un
calentamiento abrupto en ambas estaciones
estudiadas (granja Kcayra y Urubamba). Esta
situación es coherente con el salto climático
detectado a nivel mundial y en diferentes
variables que, según Jacques (2009) es
debido a la mayor incidencia del ENOS
con la mayor frecuencia relativa de eventos
cálidos después de mediados de los 70 y que
correspondería a una respuesta acoplada del
sistema climático. Entre tanto, en los últimos
años de la década del 2000, la serie de granja
Kcayra muestra una aparente tendencia a la
disminución de la temperatura.
481
Julio - Diciembre 2019
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Figura 1. Localización de las estaciones de Urubamba (verde) y Granja Kcayra (rojo), departamento de Cusco, región
sur andina de Perú - Andes centrales de Sudamérica. Dominio espacial 10°N-30°S, 40°W-110°W, resolución horizontal
de 2,5°x2,5°
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
482
Julio - Diciembre 2019
Figura 2. Diagrama de ujo metodológico de reducción de escala estadística para la
generación de escenarios del clima futuro en localidades de los Andes centrales
Figura 3. Temperatura del aire y anomalía de precipitación mensual, período 1965-2012.
Estaciones granja Kcayra (izquierda) y Urubamba (derecha), departamento de Cusco, Perú
483
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Las series de precipitación (3 c y d)
tuvieron dos efectos diferentes debido
a los ENOS extraordinarios, 1982/83 se
caracterizó por ser seco y 1997/98 fue
relativamente húmedo. A diferencia de la
temperatura, las series de precipitación
presentan una alta variabilidad temporal en
granja Kcayra y Urubamba y se identican,
en general, períodos húmedos alternados con
secos. Desde mediados de los 80 las series
climáticas se caracterizan por presentar
períodos húmedos fuertes y recurrentes con
una tendencia de disminución de los períodos
secos, principalmente en Urubamba.
Validación de los GCMs 1971-2000
La circulación de vientos a 200 hPa y
la temperatura del aire a 500 hPa de los
modelos CCSM4, HadGEM2-ES, MPI-
ESM-LR es comparada con sus respectivos
reanálisis ERA 40 y la precipitación regional
con el CMAP, en los trimestres SON, DEF,
MAM del período correspondiente a 1971-
2000, Tabla 2, 3 y 4 y Figuras 4 y 5.
En SON, algunos modelos no capturan
el reacomodo del patrón de circulación de
la Alta de Bolivia (AB) sobre Sudamérica,
a excepción del CCSM4 que sí congura la
AB.
En DEF y MAM, el modelo HadGEM2_
ES congura al sur de los 20 °S los ujos de
viento zonal de dirección oeste y la posición
del núcleo del AB alrededor de 15 °S - 65
°W, similar al patrón de viento zonal del
ERA40.
El modelo HadGEM2_ES es el que
mejor representa la circulación atmosférica a
200 hPa y 500 hPa, siendo similar al ERA40
en gran parte de los trimestres analizados.
En SON, DEF y MAM 1971-2000, el
modelo global CCSM4 en relación al resto
de modelos evaluados, es el que mejor
representa el patrón de temperatura a 500
hPa sobre Sudamérica, Figura 5. Asimismo,
en SON y DEF representa mejor el patrón
de temperatura a 700 hPa sobre los océanos
Pacíco sur y Atlántico sur. Excepto en MAM
sobre el Pacíco norte, Centroamérica y
parte de Norteamérica. Este comportamiento
es cuanticado y expresado en términos de
error o bias, Figura 5.
Coherencia de los GCMs y relaciones a
futuro 2016-2045
Los modelos evaluados en SON 2016-2045
no conguran coherentemente el sistema
anticiclónico AB a 200 hPa comparado con
su patrón ERA40 1971-2000. A diferencia
del modelo CCSM4, que congura la
AB sobre continente y océano, indicando
menores cambios de la circulación
atmosférica a futuro. Asimismo, en DEF el
CCSM4 es el que mejor se aproxima a su
comportamiento patrón. En MAM el modelo
HadGEM2_ES congura la AB y los ujos
de viento de componente oeste próximo a
ERA40, Figura 6.
Los modelos evaluados en todos
los trimestres analizados muestran un
consistente aumento de la temperatura a
500 hPa en el futuro, Figura 7. El modelo
MPI-ESM-LR guarda coherencia espacial
respecto a su patrón ERA40 1971-2000,
indicando menores incrementos a diferencia
de los modelos CCSM4 y el HadGEM2_ES.
En sus relaciones potenciales en el futuro
2016-2045, la circulación promedia de AB
del modelo HadGEM2_ES se desplaza hacia
el sector norte, y predominan los ujos de
viento de dirección oeste sobre el sector
centro y sur de Perú con el ingreso de aire
frío seco y sus efectos posibles sobre el
incremento de heladas en SON en respuesta
a la dirección de ujo predominante. La
divergencia de ujo de viento se congura
sobre el sector centro y sur de la sierra en
DEF, que propiciaría el incremento de la
precipitación respecto al patrón CMAP.
Los ujos de viento del modelo en MAM
congura la circulación de AB propicia para
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
Julio - Diciembre 2019
484
Tabla 2. Validación de modelos globales CMIP5, Circulación atmoférica regional a 200 hPa (~ 12 km) en Sudamérica,
período 1971-2000
REANÁLISIS - ERA40 CCSM 4 HadGEM2_ES MPI-ESM-LR
200hPa
SON
Se congura la circulación antihoraria Alta de
Bolivia (AB) con núcleo alrededor de 7°S y 63°W
y la presencia de la Vaguada del Noreste de Brasil
(VNB) en su lado oriental favorecen el inicio del
período de lluvias en la sierra y selva de Perú. Una
dorsal con eje al noreste de Perú es identicada.
Sobre la región sur andina los ujos son del
noroeste, tornándose progresivamente del oeste y
más intensos a latitudes mayores.
Se identica un sistema de ujo
antihorario diuente que genera
una amplia dorsal con eje desde
el noreste de Perú hasta Paraguay.
La VNB presenta posición y
cconguración similar a ERA40.
Los ujos del oeste a latitudes
mayores son identicados.
Los ujos de HadGEM2_ES
son cercanos al modelo
CCSM4 con la diferencia
de que el eje de la dorsal se
encuentra desplazado más
hacia el oeste; la VNB guarda
la misma conguración. Sin
embargo, muestra menor
aglomeración en continente.
El núcleo del AB está
posicionado sobre sector
central de Perú y Brasil, aporta
diuencia hacia sur y el este
de Sudamérica apoyando la
conformación de la VNB pero
con mayor ondulación respecto
al ERA40.
DEF
El núcleo del AB se ubica entre 12 °S - 13 °S y
65 °W - 68 °W con amplias zonas de divergencia
al norte de Sudamérica mientras que la VNB
domina todo el sector oriental, la interaccion de
estos sistemas favorecen el desarrollo de sistemas
convectivos con ocurrencia de precipitaciones
sobre el norte de Chile y Bolivia así como el
centro, sur de Perú. Al norte de Perú se localizan
ujos del oeste que generan subsidencia en su
costa.
Las conguraciones de los sistemas
y las intensidades de los ujos
son muy cercanas a ERA40. La
ubicación del AB y la vaguada
toman posiciones muy parecidas.
Representa conguración
muy parecidas al reanálisis
ERA40.
La diferencia notable respecto a
ERA40 es la amplitud de la AB
que se congura más elongada.
MAM
El núcleo del AB se desplaza al norte a 6°S y
60°W, esta conguración favorece precipitaciones
en Colombia, Venezuela, Centro América y norte
de Perú. En tanto, en el sur de Perú predominan
los ujos del noroeste-oeste que limitan la
precipitación. Desde el sector sureste del AB
se proyectan divergencias hacia el norte del
continente.
Se identica el sistema anticiclónico
al este de Brasil y es notable el ujo
del este que va dejando divergencia
al norte y sur del Ecuador.
La ubicación del AB y las
regiones de divergencia son
cercanas a ERA40.
La AB no es congurada, una
dorsal seguida de una vaguada
predomina hacia el centro y
este del continente.
485
Julio - Diciembre 2019
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Tabla 3. Validación de modelos globales CMIP5, Circulación atmoférica regional 500 hPa (~ 5 km) en Sudamérica, periodo 1971-2000
REANÁLISIS - ERA40 CCSM 4 HadGEM2_ES MPI-ESM-LR
500hPa
SON
El núcleo anticiclónico se ubica a 10°S y 58°W
hacia el noreste de Bolivia. Se conguran ujos
del oeste hacia el sur del continente. Una tenue
dorsal se proyecta sobre Ecuador y norte de
Perú.
El núcleo anticiclónico se encuentra
en 20°S y 65°W desplazado hacia el
sur de Bolivia y con una orientación
mucho más zonal.
El núcleo anticiclónico es ubicado al
sureste a 15°S y 55°W. Los ujos zonales
o oestes son muy similares al ERA40.
El núcleo anticiclónico esta posicionado
hacia el este en relación al ERA40. La
dorsal sobre Ecuador y norte de Perú
desaparece en relación a ERA40.
DEF
Sobre Sudamérica se proyecta una dorsal con
eje sureste-noroeste hacia centro de Brasil. La
vaguada invertida de onda corta se posiciona
sobre centro – norte de Perú. Los núcleos
anticiclónicos se ubican sobre los océanos
Pacíco y Atlántico.
La vaguada sobre Bolivia se desplaza
hacia el sureste entre Paraguay-
Uruguay; los centros anticiclónicos
sobre los océanos Pacíco y Atlántico
son bien congurados.
La vaguada sobre Bolivia es similar
a ERA40; en tanto la dorsal es muy
inclinada con eje sobre el norte de Perú
– sureste de Brasil. Sobre los océanos
Pacíco y Atlántico se conguran bien
los núcleos anticiclónicos.
Las posiciones de los centros
anticiclónicos en los Océanos Pacíco
y Atlántico son similares al ERA40; la
dorsal sobre noroeste de Brasil tiene
un eje similar a ERA40 así como la
vaguada al sureste de Bolivia.
MAM
Se conguran los núcleos anticiclónicos
sobre el océano Pacíco y océano Atlántico
con orientaciones muy zonales; una discreta
vaguada se ubica sobre Bolivia.
Se tiene un amplio centro anticiclónico
posicionado sobre Bolivia y sur de
Perú que no se congura en ERA40.
Los ujos del este predominan sobre
el norte y centro de Perú.
La circulación y conguración de la
atmósfera son cercanas al ERA40,
caracterizados por un sistema
anticiclónico hacia el océano Atlántico
cuya dorsal se introduce desde el sector
este de Brasil.
Los núcleos anticiclónicos frente a la
costa sur de Perú, sobre el Atlántico
frente a la costa de Brasil, y los ujos
del este sobre el centro-sur de Perú son
congurados.
Tabla 4. Validación de modelos globales CMIP5, Precipitación regional (Sudamérica)
CMAP CCSM 4 HadGEM2_ES MPI-ESM-LR
En
supercie
SON
Sobre el continente al norte de Perú y en
Colombia se concentran las precipitaciones.
Sobre el océano Pacíco, en la región de la
ZCIT, ocurre la mayor actividad convectiva.
Las precipitaciones en la ZCIT
son cercanas a CMAP, aunque más
acentuadas sobre Colombia, sur de
Perú, noroeste de Brasil y centro-sur
de Bolivia.
Sobre el continente las precipitaciones
son mayores en relación a CMAP;
principalmente en Ecuador y Colombia.
Los patrones de precipitación son
cercanos a CMAP, excepto hacia el sur
de Perú donde es sobrestimada.
DEF
Las precipitaciones en la región de la ZCIT
disminuyen con una posición desplazada hacia
el sur en relación a SON. Sobre el continente las
precipitaciones se concentran al norte y centro
de Perú y en la Hoya Amazónica de Brasil.
Las mayores precipitaciones se
concentran sobre el centro y sur de
Perú, suroeste de Bolivia y norte de
Argentina y sobrestiman a CMAP.
Las mayores precipitaciones se localizan
en territorio de Perú y centro de Brasil
superando a lo mostrados por CMAP.
Las precipitaciones en continente
superan a CMAP, principalmente al sur
de Perú y centro de Brasil.
MAM
La mayores precipitaciones se concentran al
noreste de Brasil, sur de Colombia y norte de
Perú. La ZCIT se ubica al norte del Ecuador.
Las mayores precipitaciones se
localizan al norte de Brasil y hacia el
sur de Perú.
Las precipitaciones son similares a CMAP
en magnitud y extensión geográca al
noreste de Brasil, sobre gran parte de
Perú y centro - norte de Bolivia; el litoral
noreste de Brasil; océano Atlántico.
Las precipitaciones en general se
muestran relativamente menores a
CMAP sobre el continente. A excepción
del noreste de Perú y suroeste de
Colombia.
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
486
Julio - Diciembre 2019
Figura 4. Mapa de líneas de corriente a 200 hPa (arriba) y a 500 hPa (abajo) para primavera (SON),
verano (DEF) y otoño (MAM) 1971-2000, Reanálisis ERA40, modelos CCSM4, HadGEM2_ES, MPI-
ESM-LR (ECHAM6). Precipitación en sombras fuente CMAP. La barra indica la velocidad de las líneas
de corriente (m/s) y la magnitud de la precipitación (mm/día). La intersección de las líneas entrecortadas
color celeste indica la ubicación del núcleo de la Alta de Bolivia a 200 hPa
487
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Figura 5. Temperatura del aire a 500 y 700 hPa del Reanálisis ERA40 y modelos CCSM4,
HadGEM2_ES, MPI-ESM-LR (ECHAM6) para primavera (SON), verano (DEF) y otoño
(MAM) 1971-2000 (arriba). Error de la temperatura a 500 y 700 hPa de los modelos (abajo).
Las barras de colores indican la magnitud de temperatura y del error (ºC)
la precipitación, que va a depender de la
cantidad de humedad disponible a futuro en
niveles medios de la atmósfera, Figura 6.
El incremento de la temperatura a 500
hPa de CCSM4 en el futuro se congura
sobre el sector norte y en el océano Pacíco
en todos los trimestres analizados, sobre
los sectores centro y sur de Perú en SON -
MAM y sobre el sector sur de Perú en DEF
que, entre otras causas aparentes, estaría
asociado a la sensibilidad del modelo
CCSM4 en respuesta al escenario de alta
emision de GEI (RCP 8,5), a la expansión
de la atmósfera debido al calentamiento en
supercie y al ingreso de ondas del este en
niveles medios que estarían advectando aire
cálido y húmedo (Figura 7).
Todos los modelos congura el ciclo
anual de precipitación en supercie y la
temperatura en altura en el futuro, mas no
la magnitud. Los modelos MPI-ESM-LR
y HadGem2_ES subestiman a su periodo
de control en casi todos los meses del
ciclo anual. Mientras, CCSM4 subestima
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
488
Julio - Diciembre 2019
Figura 6. Líneas de corriente a 200 hPa (arriba), 500 hPa (abajo) y precipitación asociada para
primavera (SON), verano (DEF) y otoño (MAM) 2016-2045, escenario de alta emisión RCP 8,5,
modelos CCSM4, HadGEM2_ES y MPI-ESM-LR (ECHAM6) y reanálisis ERA40 1971-2000.
Precipitación en sombras fuente CMAP 1979-2000. La barra indica la velocidad de las líneas de
corriente (m/s) y la magnitud de la precipítación (mm/día). La intersección de las líneas entrecortadas
de color celeste indica la ubicación del núcleo de la Alta de Bolivia (AB) por los diferentes modelos
489
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Figura 7. Temperatura a 500 hPa modelos CCSM4, HadGEM2 ESM, MPI-ESM-LR (ECHAM6)
para primavera (SON), verano (DEF) y otoño (MAM), período 2016-2045, escenario de alta emisión
RCP 8,5 y reanálisis ERA40 del período 1971-2000 (arriba). Error de la temperatura a 500 hPa 2016-
2045 relativo a ERA40 1971-2000 (abajo). Las barras de colores indican la magnitud de temperatura
y del error en ºC
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
490
Julio - Diciembre 2019
la precipitación en ocho meses del ciclo
anual. Con respecto al rango de variabilidad
mensual de temperatura, los modelos
MPI-ESM-LR, seguidos del CCSM4 y
HadGem2_ES, muestran una señal clara y
consistente de aumento de la temperatura
respecto a su período de control (Figura 8).
Todos los modelos indican acuerdo
del cambio de la temperatura (500 hPa)
hacia un incremento en todos los trimestres
analizados 2016-2045 respecto al reanálisis
(REF). El modelo MPI-ESM-LR es el que
presenta menores cambios de la temperatura
a futuro en SON (1) y DEF (2) reejados en
las estadísticas más próximas al reanálisis
(REF) en el Diagrama de Taylor de la Figura
9.
En el periodo 1971-2000, los modelos
MPI-ESM-LR y HadGem2_ES sugieren
una disminución de la conanza de la
temperatura respecto a REF en MAM (3),
SON (1) y DEF (2). Sin embargo, el modelo
CCSM4 y el promedio de los modelos,
presentan temperaturas próximas a REF
indicando, en las estadísticas de Taylor, una
mayor conanza.
Con respecto a la precipitación regional
escenario RCP 8,5, todos los modelos
evaluados en la región surandina de Perú,
indican cambios de precipitación de ± 10%
comparable con el rango de variabilidad
normal actual de ± 15% en los trimestres
SON, DEF y principalmente en MAM
(Figura 10).
Figura 8. Ciclo anual de la temperatura a 500 hPa período 1971-2000 y 2016-2045 en el área de la región
predictora (10°N-30°S, 40°W-110°W) comparado con el reanálisis ERA 40 (Diagrama de cajas) y precipitación
normalizada en las grillas próximas a las localidades de estudio (derecha) comparada con el promedio de la data
observada en la estación convencional. Las letras C y F antepuestas en los acrónimos de los modelos signican
el periodo de control y futuro, respectivamente
491
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Escenario locales de temperatura y
precipitación en los Andes centrales
Los cambios de temperatura y precipitación
2016-2045 en supercie, comparados con
el período 1971-2000, para las localidades
de granja Kcayra y Urubamba, ubicadas
en el sector sur del territorio, desde los
diferentes modelos regionalizados (CCSM4,
HadGEM2-ES y MPI-ESM-LR), son
mostradas en la Tabla 5 y en la Figura 11.
En SON, los modelos regionalizados
presentan acuerdo en el incremento
moderado de la temperatura y la reducción
importante de la precipitación 2016-2045,
en ambas localidades de estudio. En DEF
y MAM, los modelos indican acuerdo en el
incremento moderado de la temperatura y
una amplia variabilidad de la precipitación
en DEF en granja Kcayra y en MAM en
Urubamba.
Los resultados, en general, sugieren
un incremento de la temperatura de 0,2 a
0,5 °C en SON, DEF, MAM, una drástica
disminución de la precipitación de 65% a
69% en SON (período de inicio de la lluvias),
el incremento de la precipitación con amplio
rango de 7% a 60% en DEF (período de
mayores lluvias) y una disminución de 6%
a 30% en MAM (período de nalización
de lluvias). Indicando, en general, en las
localidades de estudio, un clima cálido-seco
en el 2016-2045 relativo al período 1971-
2000.
Figura 9. Estadisticos de temperatura (500 hPa) de los modelos CCSM4 (NCAR), HadGem2-
ES (Hadley Center), MPI-ESM-LR (Instituto Max Planck) en el Diagrama de Taylor. La
coordenada radial indica la magnitud de la desviación estándar respecto a su patrón; los
semicírculos concéntricos indican el valor de la Raíz Cuadrada del Error Cuadrado Medio, la
coordenada angular muestra la correlación del modelo con sus observaciones. La numeración
1,2,3 indica las estaciones SON, DEF, MAM, los colores suaves el período 1971-2000 y los
colores fuertes el período 2016-2045. REF es la data de referencia del reanálisis ERA40
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
492
Julio - Diciembre 2019
Figura 10. Cambios de la precipitación regional (%) 2016-2045 de los Modelos de CCSM4,
HadGEM2-ES y MPI-ESM-LR, escenario RCP 8,5 relativo a 1971-2000
Figura 11. Cambio en la precipitación (%) y temperatura del aire (°C) promedio estacional
2016-2045 relativos a 1971-2000 para las localidades de Urubamba (círculo de tonalidad
oscura y contorno negro) y granja Kcayra (círculo de tonalidad suave y contorno negro).
Los cambios para los modelos CCSM4 (rombo), HadGEM2-ES (triángulo) y MPI-ESM-LR
(cuadrado) son representados para las estaciones SON (verde), DEF (lila) y MAM (celeste)
493
Acuña et al. / Anales Cientícos 80(2): 476-494 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Tabla 5. Cambios en la precipitación (∆ RR %) y temperatura del aire (∆ Ta
°C) a escala local para SON, DEF, MAM y promedio del período 2016-2045
LOCALIDAD CAMBIOS CCSM4 HadGEM2-ES MPI-ESM-LR Promedio
SON
Urubamba
∆ RR -65 -70 -72 -69
∆ Ta 0,5 0,2 0,2 0,3
Granja Kcayra
∆ RR -77 -67 -50 -65
∆ Ta 0,4 0,6 0,4 0,5
DEF
Urubamba
∆ RR -22 -25 -44 -30
∆ Ta 0,3 0,2 0,1 0,2
Granja Kcayra
∆ RR -24 6 0 -6
∆ Ta 0,4 0,7 0,3 0,5
MAM
Urubamba
∆ RR 2 10 -33 -7
∆ Ta 0,5 0,6 0,3 0,5
Granja Kcayra
∆ RR -33 -70 -77 -60
∆ Ta 0,4 0,6 0,2 0,4
Urubamba ∆ RR -45 -44 -42 -44
∆ Ta 0,4 0,3 0,2 0,3
Granja Kcayra ∆ RR -28 -28 -50 -35
∆ Ta 0,4 0,6 0,3 0,5
Prom -44
∆ RR -37 -36 -46 Máx -69
Promedio Mín -6
Prom 0,4
∆ Ta 0,4 0,5 0,3 Máx 0,5
Mín 0,2
4. Conclusiones
Todos los modelos evaluados a escala
regional y en grillas próximas a las
localidades de estudio reproducen el
ciclo anual de la temperatura 500 hPa y
la precipitación en el periodo 1971-2000.
A futuro, no muestran cambios en el ciclo
anual, pero un consistente aumento de la
temperatura sobre el área predictora es
identicado en todos los meses del ciclo
anual y la reducción de precipitación en las
grillas próximas a las localidades de interés.
5. Agradecimiento
Este artículo fue realizado en el marco
del Programa de Adaptación al Cambio
Climático - PACC, iniciativa de la
Cooperación Bilateral Peruano Suiza
(Ministerio del Ambiente y la Agencia
Suiza para el Desarrollo y la Cooperación
- Cosude) y la colaboración del Ing. Met.
Wilmer Pulache Vílchez.
5. Literatura citada
Acuña, D.; Llacza, A.; Cubas, F.; Jácome,
G.; Díaz, A.; Avalos, G. 2012.
Escenarios de cambio climático en
las regiones Cusco y Apurímac:
precipitación y temperatura 2030 y
2050. Senamhi-PACC, 131: 25-39.
Barreto, C. 2013. Informe de Códigos de
programas para el análisis del ciclo
anual y estacional, de los modelos
globales y regionales. Proyecto
de apoyo al fortalecimiento de
capacidades regionales en la gestión
Escenarios futuros de cambio climático desde modelos globales para localidades de los Andes centrales
494
Julio - Diciembre 2019
de cambio climatico. BID, Senamhi-
Minam. Lima, Perú.
Benestad, R.; Chen, D.; Hanssen-Bauer,
I. 2007. Empirical –Statistical
Downscaling. Norwegian
Meteorological Institute. 272 p.
Brunet, M. 2009. The WMO Mediterranean
Data Rescue (MEDARE) initiative.
In: ACRE data and data visualisation
meeting. Exeter Meeting, 15
September 2009. Available at
www.met-acre.org/meetings-
and-workshops-1/acre-dataand-
visualisation-meeting.
ECMWF [European Centre for Medium-
Range Weather Forecasts]. 2009.
Meteorological parameters table
128: stan - dard. ECMWF, Reading.
Available at www. ecmwf. int/
services/ archive/d/parameters
Huggel, C.; Rohrer, M.; Calanca P.;
Salzmann, N.; Vergara, W.; Quispe,
N.; Ceballos, L. 2012. The “Last
Mile” of Adaptation, Eos 93 (22).
Jacques, M. 2009. Caracterización del salto
climático de mediados de los 1970
en Sudamérica. Tesis de Magister en
Ciencias, mención Geofísica. 149 p.
Minvielle, M.; Garreaud, R. 2011. Projecting
Rainfall Changes over the South
American Altiplano 4577- 4583.
Journal of Climate, 24.
Salzmann, N. 2009. Integrated assessment
and adaptation to climate change
impacts in the Peruvian Andes. Adv.
Geosci 22: 35-39.
Uppala, S.M.; Kållberg, P.W.; Simmons,
A.J.; Andrae, U. 2005. The ERA-40
re-analysis. QJR Meteorol Soc 131:
2961-3012.
Urrutia, R.; Vuille, M. Climate change
projections for the tropical Andes
using a regional climate model:
Temperature and precipitation
simulations for the end of
the 21st century. Journal of
geophysical research, 114, D02108.
doi:10.1029/2008JD011021, 2009.
Taylor, K.E. 2001. Summarizing multiple
aspects of model performance in a
single diagram. J. Geophys. Res.
106: 7183-7192.
Xie, P.; Arkin, P.A. 1997. Global
precipitation: A 17-year monthly
analysis based on gauge observations,
satellite estimates, and numerical
model outputs. Bull. Amer. Meteor.
Soc. 78: 2539-2558.
