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Presentaci

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C) Gr fica de Energ a Cin tica, se observa que el modelo llega a estabilizarse ... En un futuro, cuando este tipo de trabajo se haya mejorado y ajustado, servir ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Presentaci


1
EL MODELAJE OCEANICO EN EL PERU COMO HERRAMIENTA
PARA EL MONITOREO DEL FENOMENO EL NIÑO
Ing . Luis Pizarro Pereyra Dirección de
Investigaciones Oceanográficas IMARPE
2
PROYECTO BANCO MUNDIAL
MEJORAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE PRONOSTICO Y
EVALUACION DEL FENOMENO EL NIÑO PARA LA
PREVENCION Y MITIGACION DE DESASTRES EN EL PERU
3
OBJETIVO
  • Mejorar la capacidad de pronóstico y evaluación
    del evento recurrente "El Niño" mediante la
    implementación de un moderno Sistema de
    Prevención de Desastres Océano-Atmosférico.

FINALIDAD
Prevenir y mitigar los daños materiales y
económicos, y reducir las pérdidas de vidas
humanas y mejorar el aprovechamiento de los
beneficios que trae el evento recurrente El Niño
4
(No Transcript)
5
MODELADO NUMERICO DE LA ATMOSFERA
  • TRES (3)MODELOS NUMÉRICOS,DOS (2) PARA LA
    PREDICCIÓN DEL TIEMPO (RAMS Y MM5 Y UNO PARA LA
    PREDICCIÓN DEL CLIMA.
  • A FIN DE PRONOSTICAR LAS LLUVIAS, TEMPERATURAS,
    PRESIÓN Y VIENTOS CON 24, 48 Y 72 HORAS DE
    ANTICIPACIÓN.
  • UN MODELO CLIMÁTICO REGIONAL QUE PERMITIRÁ
    PRONÓSTICOS CON VARIOS MESES DE ANTICIPACIÓN

6
MODELO OCEANOGRAFICO
  • DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO REGIONAL PARA
    PRONOSTICAR EL AFLORAMIENTO COSTERO, PARTIENDO DE
    LA PREMISA QUE TEMPERATURA AMBIENTAL DE LA COSTA
    DEPENDE DE LA DURACION E INTENSIDAD DEL
    AFLORAMIENTO COSTERO.
  • DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA EL
    PRONOSTICO DE LOS EVENTOS EL NIÑO.
  • DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO LOCAL PARA EL
    PRONOSTICO DEL OLEAJE. QUE PERMITIRA TENER UN
    SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA DE 12, 24 Y 48 HORAS
    DE ANTICIPACION.

7
MODELO NUMERICO BIOLOGICO
  • DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA VISUALIZAR
    LOS PROCESOS DE REALIMENTACIÓN ENTRE LAS
    MIGRACIONES DE ESPECIES MARINAS Y LAS CONDICIONES
    FISICAS DEL OCEANO.
  • EL USO DE INDICADORES BIOLÓGICOS COMO SENSORES
    BIOLOGICOS QUE SERVIRAN DE TRAZADORES E
    INDICADORES DEL COMPORTAMIENTO FISICO DEL MAR .
  • DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA SIMULAR EL
    COMPORTAMIENTO DE DIFERENTES ESPECIES EN
    RESPUESTA A LOS CAMBIOS EN LAS VARIABLES FISICAS
    DEL AMBIENTE.

8
(No Transcript)
9
(No Transcript)
10
MODELAJE OCEANOGRAFICO Y EL NIÑO
  • Para monitorear las variable físicas de la
    dinámica del océano. La institución de acuerdo a
    los objetivos trazados, estamos tratando de poner
    operacional el modelo numérico oceánico para
    procesos costeros POM (Princenton Ocean Model),
    adaptado para el hemisferio sur.

11
MODELAJE OCEANICO Manual de uso del Princeton
Ocean Model Se describe la solución
computacional del modelo, el procedimiento
implementación operativa, archivos de entrada y
salida, visualización de las simulaciones.
Finalmente se da un ejemplo de ejecución del
modelo en modo barotrópico con forzantes de
viento y batimetría.
La velocidad vertical
Ecuación de continuidad o conservación de la
masa
Ecuación de conservación del momento




Salinidad
Potencial de temperatura
Los términos de viscosidad
y difusión horizontales se modifican en este
nuevo sistema de coordenadas y se representan por
HD , con , y ) , ,

12
(No Transcript)
13
(No Transcript)
14
(No Transcript)
15
INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE
INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE
OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS
RESULTADOS DE LA APLICACION DEL MODELO POM PARA
SIMULAR LA CIRCULACION EN LA REGION DEL PACIFICO
ORIENTAL ENTRE 1º - 15ºS
N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W.
Molina, L. Pizarro
E-mail dmatellini_at_imarpe.gob.pe
La Región entre 1º - 15ºS. El trabajo es el
inicio de lo que en un futuro será una
herramienta vital para hacer seguimiento y
pronóstico de las condiciones físicas del mar, de
tal manera contribuir al buen manejo de la
extracción sostenible de los recursos pesqueros.
Para visualizar los cambios oceanográficos frente
a Perú que podría traer un fenómeno ENSO se
realizó una simulación de la circulación en dicha
región aplicando el modelo POM con la asesoría
del Dr. Edmo Campos. Para este fin se recopiló y
seleccionó datos de temperatura y salinidad de
diferentes cruceros realizados por IMARPE en el
año 2000. Con esta información se halló un
promedio en la columna de agua hasta 1000m para
la frontera norte y sur del dominio. Además se
determinó la intensidad y dirección
característica del viento. Las siguientes
gráficas muestran como se preparó la zona de
estudio A) Construcción de una grilla
curvilínea tomando en cuenta la ubicación de las
boyas oceanográficas B) Interpolación en los
puntos de la grilla curvilínea de la batimetría
de ETOPO 5 (resolución 5 minutos)
A)
B)
Resultados Preliminares. El modelo primero fue
ejecutado en el modo barotrópico considerando
solo viento y marea. Una vez ajustado la región
a estas condiciones, se ejecutó el modelo por 70
días en el modo baroclínico (tridimensional
forzado por la temperatura y salinidad). A
continuación se presentan algunos resultados C)
Gráfica de Energía Cinética, se observa que el
modelo llega a estabilizarse D) Estructura
Térmica, se observa después de 70 días que la
distribución vertical de temperatura se asemeja
en parte, a lo que es característico en la
realidad, específicamente en la zona costera
C)
E. i)
E.ii)
E) Circulación y Elevación, las flechas muestran
la intensidad y dirección de la circulación
superficial mientras que los diferentes colores
representan la elevación del mar
E. iv)
E.iii)
D. i)
D.ii)
16
INSTITUTO DEL MAR DEL PERU DIRECCION GENERAL DE
INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS DIRECCION DE
OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS
IMPLEMENTACION DEL MODELO NUMERICO (POM) PARA EL
ESTUDIO DE CIRCULACION EN EL MAR PERUANO Y SUS
FUTURAS APLICACIONES
N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W.
Molina, L. Pizarro
E-mail dmatellini_at_imarpe.gob.pe
Presentación. El Area de Modelos Numéricos es
una línea de investigación de la Dirección de
Oceanografía Física y Pronósticos Oceanográficos
que fue creada a fines del año 1998, con el
propósito de adaptar y en un futuro diseñar
modelos para regiones del mar Peruano para
estudiar los impactos de eventos ENSO en el Perú,
así como afloramiento costero y circulación en
zonas de interés. Adicionalmente el Area cumple
con la función de elaborar el informativo
oceanográfico mensual en conjunto con el Area de
Hidrofísica Marina, y la administración del
centro de datos oceanográficos. En agosto del
2000 llegaron a la Dirección tres workstations
adquiridos por el Proyecto Mejoramiento de la
Capacidad de Pronóstico y Evaluación del Fenómeno
El Niño para la Prevención y Mitigación de
Desastres en el Perú, equipos con los cuales se
pudieron iniciar los trabajos de ejecución de
modelos.
Objetivos. - Reproducir la dinámica de
circulación del mar peruano mediante un modelo
numérico. - Producir un reporte científico, que
incluya variación de parámetros oceanográficos
diarios, mensuales y sus pronósticos en el tiempo.
Metas. - Mejorar los reportes científicos con
resultados obtenidos del modelo numérico, de tal
forma que podamos pronosticar y mitigar los
impactos de los eventos ENSO en el Perú. -
Utilizar un modelo numérico regional para
pronosticar la intensidad del afloramiento
costero. - Formar grupos especializados en el
uso de modelos para la investigación de los
procesos físicos del mar Peruano. Trabajar con
grupos similares en las áreas de biología,
química, meteorología.
Experimentos Iniciales en la Región de Paracas -
Bahía Independencia. Se aplicó el modelo POM
para simular la circulación de corrientes bajo
condiciones ideales de viento y marea se
consideraron 3 fronteras abiertas. Para obtener
la batimetría se empleó datos locales de IMARPE
con datos de ETOPO 5. El modelo fue ejecutado
por 24 horas. Las flechas representan la
intensidad y dirección de la circulación
superficial. En un futuro, cuando este tipo de
trabajo se haya mejorado y ajustado, servirá para
evaluar la variabilidad del entorno físico en el
cual se mueven los sistemas biológicos.
17
ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES
EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA
  • Utiliza compartimentos, flujos, reguladores y
    variables
  • auxiliares
  • Cada transferencia de información se convierte en
    una
  • ecuación diferencial (Métodos Numéricos)
  • Se deben dar valores iniciales para cada unos de
    los
  • compartimentos
  • Métodos Numéricos de Integración
  • Simpson
  • Runge Kutta 2 y 4

18
ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES
EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA
Modelamiento de la dinámica poblacional de la
anchoveta y su variación espacio temporal
producto del efecto combinado de cambios en las
condiciones ambientales y esfuerzo pesquero.
Utilizando el Programa STELLA
OBJETIVO
19
MODELO CONCEPTUAL DEL ECOSISTEMA DEL
AFLORAMIENTO PERUANO
20
MODELO ECOTRÓFICO DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO
PERUANO, UTILIZANDO EL ECOPATH
Se construirá un modelo basado en grupos
funcionales reunidos en cajas según los criterios
de composición de la dieta, rol trófico, talla
media, tasa de renovación y los predadores
comunes. La ecuación básica del ECOPATH incluye
la producción de una caja para lo cual se tiene
que Producciónpredaciónexportación
otras mortalidades. Al equilibrar el flujo de
la caja, otros flujos deberán ser incluidos
así Consumoproducciónrespiraciónalimento no
asimilado (Christensen y Pauly, 1992)
21
OBJETIVOS DEL MODELO
  • Conocer como está distribuida la energía de los
    componentes del ecosistema de afloramiento
    peruano y cuales son las principales rutas del
    flujo de energía durante eventos El Niño y La
    Niña.
  • Conocer como está distribuida la biomasa entre
    los diferentes grupos de importancia, que
    consumen y cuales son sus principales tasas de
    consumo durante eventos El Niño y La Niña.
  • Conocer el potencial de productividad y
    aprovechamiento de alimento de las principales
    especies que componen el ecosistema de
    afloramiento de la costa peruana durante eventos
    El Niño y La Niña.
  • Comparar los flujos de energía entre eventos El
    Niño y La Niña.
  • Conocer cuales son los principales componentes
    del ecosistema sobre los que se deben concentrar
    estudios futuros.

22
MARCO CONCEPTUAL PROPUESTO
23
RESULTADOS 2002 Modelaje oceánico Variables
abióticas y bióticas medidas en el Instituto del
Mar del Perú Manual de uso del Princeton
Ocean Model Modelos de simulación de procesos
oceánicos básicos difusión Modelaje
biológico Modelo biológico estático del
ecosistema del Mar Peruano Análisis de
procesos Hipótesis sobre El Niño y la
Oscilación del Sur Análisis exploratorio de
variables oceánico-atmosféricas indicadoras de
ENOS
24
MODELAJE OCEANICO Modelos de simulación de
procesos oceánicos básicos difusión Se
presentan modelos matemáticos del proceso
oceánico básico de difusión. La ecuación de
difusión es resuelta en forma analítica y
numérica, mediante el algoritmo FTCS. Se
establecen las condiciones de estabilidad
numérica, y se comparan las simulaciones variando
los parámetros del modelo.
25
ANALISIS DE PROCESOS Hipótesis sobre El Niño y
la Oscilación del Sur Se revisaron 11
hipótesisi) océanico-atmosféricas, ii)
climáticas, iii) astronómicas, y iv) geológicas.
En la hipótesis de acumulación de agua cálida,
el calor es drenado del Océano Pacífico luego de
un periodo de acumulación. Tal hipótesis indica
que observando el crecimiento del contenido de
calor, debería ser posible predecir cuándo
ocurrirá un El Niño. Análisis exploratorio de
variables oceánico-atmosféricas indicadoras de
ENOS Se determinaron los estadísticos básicos de
las series (TSM regiones Niño, estaciones
costeras, IOS, IME), tendencias, descomposición
estacional, periodograma y autocorrelograma. Las
series del Pacífico Oeste y Central presentaron
tendencias de incremento de temperatura, mientras
que las series del Pacífico Este presentaron
tendencias de disminución de temperatura y
distribuciones asimétricas positivas, acordes con
la Oscilación Decadal del Pacífico. Los ciclos de
las series presentaron frecuencias altas (0.5-1
año), medias (2-7 años) y bajas (21-32 años).
26
ENOS es un evento cíclico
Primeras ideas de Bjerknes
Hipótesis Desfase Océano - Atmósfera
Monte Pinatubo (1991)
27
Análisis exploratorio de series de tiempo
indicadoras de ENOS
28
Actividades Propuestas para el 2003
  • ESTUDIAR EL EFECTO DE ENOS EN LA DINÁMICA DE LA
    CIRCULACIÓN REGIONAL, MASAS DE AGUA Y
    COMUNIDADES, PARA OBTENER UNA PREVISIÓN DE CORTO
    PLAZO DE VARIABLES INDICADORAS DE ENOS.
  • -Relacionar la serie de tiempo de volumen de
    agua cálida con la magnitud de eventos cálidos.
  • -Comparar las variables indicadoras de ENOS con
    la serie histórica de eventos cálidos.
  • -Identificar y estimar parámetros de modelos
    estadísticos para la previsión del ENOS.
  • -Realizar una previsión de variables
    indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos
    ARIMA.
  • MODELAJE NUMÉRICO DE PROCESOS DEL ECOSISTEMA
    MARINO DE HUMBOLDT.
  • EVALUAR EL EFECTO DE LOS VIENTOS Y DE LA
    ESTRUCTURA TERMOHALINA MEDIANTE SIMULACIONES
    USANDO UN MODELO DE CIRCULACIÓN DEL MAR PERUANO.
  • -Desarrollar un modelo de circulación a escala
    del mar peruano
  • -Realizar un análisis de sensibilidad del
    modelo.
  • -Ejecutar simulaciones con diferentes
    condiciones iniciales de viento, salinidad y
    temperatura.
  • CONSTRUCCIÓN DE UNA BASE DE DATOS PARA EL
    MODELAMIENTO OCEANOGRÁFICO

29
ACTIVIDADES PARA 2003 Modelaje oceánico
-Fundamentos geofísicos y matemáticos del
Princeton Ocean Model (POM). -Iniciar en el
Modelaje del Sistema de Corrientes del Mar
Peruano utilizando el Regional Oceanic Model
System (ROMS). - Experimentar el modelaje de los
campos de temperatura y salinidad utilizando el
modelo Océan Parallelisé (OPA). Modelaje
biológico -Modelaje biológico dinámico del
ecosistema del Mar Peruano usando el Modelo
ECOPATH. -Modelaje basado en individuo (IBM) de
componentes del ecosistema. Modelaje
estadístico -Previsión de variables indicadoras
de ENOS mediante modelos estadísticos Auto
Regresivos Dinámicos univariado y multivariados y
de Estados Espaciales. Construcción de una base
de Datos para el uso y alimentación de los
Modelos Numérico.
30
ROMS
IBM
ECOSIM
Previsión
Ondas Kelvin
31
(No Transcript)
32
(No Transcript)
33
14
13
12
11
10
9
8
7
Cantidad
6
5
4
3
2
1
1970 75
1980 85
1990
95 2000 01
0
Operaciones por Años
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
37
(No Transcript)
38
Muchas Gracias
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