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¿QUÉ SON LOS DATOS PISCO?
- 25 mayo, 2023
- Categoria: Noticias
La precipitación es la forzante más importante del ciclo hidrológico y su correcta estimación es vital para entender distintos procesos hidrológicos, tales como los orientados a la gestión de los recursos hídricos (Ioris, 2012; Ayre & Nettle, 2015), modelamiento de cuencas (Andres et al., 2014; Carey et al., 2014), monitoreo de sequias e inundaciones (Lasage et al., 2015, Thouret et al., 2013) y recarga de acuíferos (Kuznetsov et al., 2012). Los pluviómetros ofrecen una acertada información acerca de la cantidad y la frecuencia de las lluvias. Sin embargo, no posibilitan una adecuada cobertura espacial (Almazroui, 2011; Chappell et al., 2013). La estimación de la distribución espacial de las precipitaciones en el Perú representan un gran desafío, considerando su compleja fisiografía y la baja densidad de estaciones pluviómetricas sobretodo en la región amazónica (Mantas et al., 2015). En la actualidad, la libre disponibilidad de productos satelitales de estimación de lluvias como el «Tropical Rainfall Measuring Mission» (TRMM), el «National Oceanic and Atmospheric Administration’s Climate Prediction Center morphing technique» (CMORPH), el «Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks» ( PERSIANN) y últimamente el «Global Precipitation Measurement» (GPM) son una alternativa valiosa para mejorar los vacíos de información pluviométrica en muchas partes del mundo. Siendo el campo de los recursos hídricos donde se ha desarrollado mayor investigación para evaluar las bondades de estos productos sobre todo para sus aplicaciones en el modelado hidrológico de cuencas, en la predicción de eventos extremos en tiempo real y la vigilancia de las sequías en zonas de escasa o nula información. El SENAMHI, a través de su Dirección de Hidrología – DHI, ha desarrollado desde el 2013 investigaciones para evaluar la calidad de los diferentes productos satelitales disponibles a nivel global, para lo cual realizó un arduo trabajo de validación con información de estaciones terrenas, obteniendo resultados óptimos para algunas zonas del país y bajos para otras. La meta propuesta que inspiró dichos trabajos fue mejorar la representación espacial de lluvias en el Perú usando los datos del sensoramiento remoto como covariables para su asimilación en modelos hidrológicos y desarrollo de productos para monitoreo de sequías e inundaciones. Esta experiencia ganada en todo este proceso tuvo su mejor momento a mediados del año 2014 cuando se obtiene para el Perú la primera base de datos espacial de precipitación a paso de tiempo mensual, a una resolución de grilla de 0.05º para una serie que se inicia en enero de 1981 hasta el presente. Dichos datos son parte de la base de datos denominada PISCO (Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations), siglas en Inglés para su difusión internacional. Para la construcción del producto PISCOp fue necesario utilizar como covariable, la base de datos global del proyecto CHIRPS (Climate Hazards InfraRed Precipitation with Station data). CHIRPS es una mezcla de datos provenientes de sensores remotos, modelos y datos provenientes de estaciones terrenas. Los datos de CHIRPS están disponibles desde enero de 1981 para una grilla global de resolución.
de 0.05°. (~ 5km). La resolución temporal mínima es de 1 día pero también hay posibilidad de agregaciones a mayores intervalos de tiempo. Así, PISCOp tiene una mejora constante; entendiendo que el proceso de generación de información es dinámico y debe evolucionar en el tiempo tal como lo hacen otras bases grilladas globales climáticas; en ese sentido se ha mejorado la primera versión de PISCO producto de precipitación mensual. En ese contexto, desde el 2016 se ha generado el producto PISCO precipitación diaria. Utilizado actualmente con éxito en la calibración de modelos hidrológicos de lluvia-escorrentía que operacionalmente utiliza la DHI para el pronóstico de caudales de corto plazo, elaboración de los productos del Sistema de Observación de Inundaciones del SENAMHI (SONICS), Monitoreo Decadiario de Precipitaciones del SENAMHI (MIDAS), elaboración de los Mapas de Umbrales de Precipitaciones extremas a nivel nacional, Mapas hidroclimáticos de cuencas, Vigilancia Nacional de la Sequía, para la elaboración de estudios e investigaciones hidroclimáticas entre otros.