BOLETÍN METEOROLÓGICO MENSUAL INSTITUTO METEOROLÓGICO NACIONAL MINISTERIO DE AMBIENTE Y ENERGÍA ISSN – 1659 –0465 Año XXVII

Junio, 2004

Fig. 1 GOLFITO, TEMPERATURA 2M MARZO 2004 33 31

(°C)

29 27 25 23 DATO REAL

DATO MODELO

21 3

6

9

12

15

18

21

24

HORA DEL DÍA

Fig. 2 FRAIJANES, TEMPERATURA 2M MARZO 2004

22 20 18

(°C )

16 14 DATO REAL

DATO MODELO

12 3

6

9

12

15

18

21

24

HORA DEL DÍA

El modelo numérico ETA para estación de trabajo (WS-ETA 3.1)

PORTADA El WS-ETA 3.1 se implementó en el STRC el 1 de noviembre de 2002; un año después, marzo de 2003, se implementó en el IMN, siendo la primera vez que se corre un modelo numérico en dicha institución. En el proyecto participaron, en conjunto con el IMN, dos organismos internacionales: la Organización Meteorológica Mundial y la Administración Nacional para la Atmósfera y el Océano (NOAA, por sus siglas en inglés), de tal manera que los esfuerzos de las tres instituciones fructificaron en la implementación en Costa Rica de un modelo numérico de alta resolución, el cual corre operacionalmente para efectos de predicción del tiempo de corto plazo. (Ver artículo de fondo)

INDICE Portada............................ 1 Índice............................. 3 Comentario Sinóptico Junio..........4 Evolución del fenómeno ENOS 2003....8 El modelo numérico ETA para estación de trabajo.............................9 La temperatura ....................12 Tabla de datos.....................13 Mapa de distribución de estaciones meteorológicas.........17 BOLETÍN METEOROLÓGICO Boletín Editado por: Instituto Meteorológico Nacional Gestión de Información y Comercialización Editores: Lic. Juan Carlos Fallas Sojo Lic. Mario A. Sánchez Herrera Gestión de Información y Comercialización Colaboradores: M Sc. Werner Stolz España- Gestión de Análisis y Pronóstico. Funcionarios (as) de Gestión del Dato. Apdo. Postal 5583-1000 San José, Costa Rica E-mail: [email protected] Página en Internet: www.imn.ac.cr

Resumen sinóptico Junio de 2004 Por: Werner Stolz Gestión de Análisis y Predicción

Introducción

Junio, desde el punto de vista climatológico, es el mes más lluvioso de la primera parte de la estación lluviosa. Se espera que en dicho mes el viento alisio sea relativamente débil sobre el país, lo cual es un factor atmosférico que contribuye al aumento de humedad en el país y por ende de las lluvias. Al mismo tiempo, en la última semana del mes –alrededor del 23 de junio-, en promedio, aumenta la velocidad del viento alisio, contribuyendo al aumento de los días secos: el llamado veranillo de San Juan. El hecho de enumerar las condiciones climatológicas del mes en estudio es para llevar a cabo una comparación entre éstas y las características del presente junio. Las diferencias entre las variables atmosféricas explican el porqué junio de 2004 fue menos lluvioso de lo que en promedio debería ser, porqué fue más ventoso y más seco en la vertiente del Pacífico y más lluvioso en la vertiente caribeña, entre otras cosas. El insumo utilizado en este estudio procede de las siguientes fuentes: 1) los datos preliminares de las estaciones meteorológicas provienen de la Gestión del Dato (IMN); 2) las figuras que muestran las características promedio del junio (2004) provienen del Reanálisis (Centro de Investigación del Clima de la NOAA); 3) los datos de radiosondeo de la base de datos del IMN; 4) información meteorológica extra, Gestión de Análisis y Predicción (IMN). Análisis Climatológico La fig. 1 muestra la distribución espacial de la lluvia en junio de 2004 en 21 estaciones meteorológicas del país, correspondientes a las dos vertientes (pacífica y caribeña) del país. La línea vertical a trazos divide el comportamiento de 4

éstas: la vertiente del Pacífico, relativamente vertiente caribeña, más lluviosa que el promedio.

seca

y,

la

Junio 2004 (mm) 600 500

seco

lluviosooo

(mm)

400 300 200 100 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

No. estación meteorológica junio 2004

promedio climatológico

Fig. 1 Distribución de la lluvia en junio de 2004. Línea azul: dato promedio de largo plazo; línea roja: datos reales del mes en estudio. Número de estación meteorológica: 1:Peñas Blancas; 2:Liberia; 3:La Guinea; 4:Nicoya; 5:Taboga; 6:Cascajal; 7:Damas; 8:Río Claro; 9:Grecia; 10:Sarchí; 11:Atenas; 12:Alajuela; 13:Linda Vista; 14:Quepos; 15:Coto 47; 16:Limón; 17:Puerto Vargas; 18:H. Cerere; 19: Sixaola; 20:Zarcero; 21:San Jorge. Análisis técnico Análisis del viento sobre el país Una de las características de junio de 2004 fue la anomalía negativa de humedad (menos humedad en la troposfera) que existió a lo largo de la mayor parte del mes en la vertiente pacífica del país, al contrario de lo ocurrido en la vertiente caribeña, la cual fue más lluviosa (ver fig. 1).

5

Las figs. 2, 3 y 4 muestran un panorama general desde el punto de vista de la anomalía de la componente zonal del viento en los niveles de 850 hPa (1500m de altura), 500 hPa (5860m de altura) y 250 hPa (10940m de altura) respectivamente. La componente zonal del viento –a nivel regional- tuvo valores por encima del promedio en junio. Las anomalías promedio del viento alcanzaron valores máximos de 12 a 16 km/h, siendo éste uno de los factores que inhibe, en muchas ocasiones, los procesos dinámicos generadores de lluvia, ya sea porque limitan los desarrollos convectivos de escala local o porque la Zona de Convergencia Intertropical se desplaza ligeramente hacia el sur de su posición climatológica. Por el contrario, dicha anomalía, en muchas ocasiones, está relacionada con el aumento de lluvia en la vertiente caribeña del país. Aunado a lo anterior, la anomalía de presión atmosférica a nivel del mar regional (no mostrada) alcanzó valores entre 1 y 2 hPa en el norte del Mar Caribe, lo cual contribuye, entre otras cosas, al aumento de viento analizado anteriormente. En el nivel de 250 hPa (1500m de altura) los valores del viento estuvieron cercanos a los valores promedio sobre el país.

6

Análisis de ondas tropicales Las ondas tropicales se detectaron los días 2, 6, 9, 14, 16, 20, 22, 25 y 28 de junio, lo que aumentó la cantidad de lluvia en la vertiente caribeña del país en los días citados ver fig. 5). La recurrencia de ondas tropicales sobre el país, así como el tránsito de perturbaciones atmosféricas de menor escala, hizo de junio un mes muy lluvioso en la vertiente caribeña y como se indico al inicio un mes relativamente seco en la vertiente pacífica.

Lluvia en Limón, junio 2004 100 80

mm

60 40 20 0 -20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 día del mes lluvia en Limón

Fig. 5 Lluvia en Limón (junio 2004). Las líneas verticales indican los días en que se detectaron ondas tropicales pasando sobre el país. De 9 ondas tropicales, únicamente dos de éstas no generaron lluvia en Limón.

7

ENOS CONTINUARÁ EN FASE NEUTRAL, POR LO MENOS 3 MESES MÁS BOLETÍN 13 JUNIO 2004 FENÓMENO ENOS (EL NIÑO/OSCILACIÓN DEL SUR)

VALORES DEL ÍNDICE DE OSCILACIÓN DEL SUR (IOS) Y ANOMALÍAS DE TEMPERATURAS SUPERFICIALES DEL MAR (ATSM) EN LAS REGIONES NIÑO 1.2, NIÑO 3, NIÑO 4, NIÑO 3.4 El Índice de Oscilación del Sur en abril de 2004 fue –0.3. Las ATSM (°C) de mayo fueron: NIÑO1.2: -1.28; NIÑO3: -0.34 ; NIÑO 4: +0.51 ; NIÑO 3.4: +0.29. (Los datos provienen del Centro de Predicción del Clima, CPC, EEUU).

Fig.1 Imagen de las anomalías (diferencia con respecto al valor promedio) de la temperatura superficial del mar (°C) a nivel global del 16 de junio de 2004. Los colores azules están relacionados con áreas en donde la temperatura superficial del mar es menor que el valor promedio; los colores rojizos, temperaturas por encima de los valores promedio. Según el Centro de Predicción del Clima (CPC, NOAA), en su informe del 10 de junio del año en curso, la mayoría de los modelos numéricos siguen previendo condiciones neutrales por lo menos durante los próximos 3 meses (hasta agosto).

8

El modelo numérico ETA para estación de trabajo (WS-ETA 3.1) Por: Werner Stolz (IMN) Introducción El Modelo numérico ETA para Estación de Trabajo del ¨Science Operations Officer and Science and Training Resource Center¨ (SOO/STRC, por sus siglas en inglés), en adelante, WS-ETA 3.1, es similar al modelo WS-ETA del Centro Nacional de Predicción del Clima (NCEP). La principal diferencia es su facilidad de uso debido a la configuración de cuatro subprogramas que permiten implementar fácilmente las modificaciones necesarias al modelo requeridas por el usuario. El WS-ETA 3.1 se implementó en el STRC el 1 de noviembre de 2002; un año después, marzo de 2003, se implementó en el Instituto Meteorológico Nacional, siendo la primera vez que se corre un modelo numérico en dicha institución. En el proyecto participaron, en conjunto con el IMN, dos organismos internacionales: la Organización Meteorológica Mundial y la Administración Nacional para la Atmósfera y el Océano (NOAA, por sus siglas en inglés), de tal manera que los esfuerzos de las tres instituciones fructificaron en la implementación en Costa Rica de un modelo numérico de alta resolución, el cual corre operacionalmente para efectos de predicción del tiempo de corto plazo. El WS-ETA 3.1 se alimenta de los datos generados por otro modelo numérico, el Sistema de Pronóstico Global (GFS, por sus siglas en inglés) de amplio reconocimiento internacional. Los datos generados por el ¨GFS¨ están disponibles cuatro veces diarias. Los resultados finales del WS-ETA 3.1 se despliegan por medio del ¨software¨ NAWIPS. El WS-ETA 3.1 tiene la posibilidad de implementar dos tipos de coordenadas, eta -de aquí el modelo toma su nombre- y sigma. Además tiene dos opciones para parametrizar la lluvia, BettsMiller-Jánic y Kain-Fritsch. La resolución del mismo puede ser modificada en función de las necesidades del usuario. En la actualidad, el WS-ETA 3.1 corre rutinariamente en el IMN en una estación de trabajo DELL con dos procesadores. La duración promedio de la corrida del modelo, sólo en 9

tiempo/computadora, es de alrededor de 8 horas, para una corrida de 36 horas, aproximación no-hidrostática y 10 km de resolución. Características generales del

WS-ETA 3.1

Una de las variables que proporciona el WS-ETA 3.1 es la temperatura ambiente 33 a 10 metros sobre la 31 superficie terrestre. El 29 resultado del modelo podría 27 utilizarse automáti25 camente, con los ajustes 23 DATO REAL DATO MODELO estadísticos del caso, para 21 3 6 9 12 15 18 21 24 pronosticar las HORA DEL DÍA temperaturas en varios lugares del país. La fig. 1 muestra una comparación entre el valor real y el valor modelado de la temperatura en Golfito (8.63° N, 83.17°O); Pacífico Sur de Costa Rica, en marzo de 2004. (°C)

Fig. 1 GOLFITO, TEMPERATURA 2M MARZO 2004

Una de las bondades del modelo es que reproduce el ciclo diurno de temperatura, es decir, muestra los valores mínimos en las horas de la noche y madrugada y, los valores máximos, alrededor de las 3 de la tarde. En este caso en particular el modelo tendió a subestimar las temperaturas mínimas en la madrugada y a sobrestimarlas en las horas de la noche, probablemente por las diferencias con los valores reales de humedad en los niveles más bajos de la atmósfera.

Fig. 2 FRAIJANES, TEMPERATURA 2M MARZO 2004

La fig. 2 muestra las temperaturas generadas por 20 el modelo en Fraijanes (10.15°N, 84.20°O) a 1850 18 (°C metros sobre el nivel del ) 16 mar. La gráfica hace referencia al ciclo diurno 14 DATO REAL DATO MODELO de la temperatura, con 12 mínimos en la madrugada y 3 6 9 12 15 18 21 24 noche y máximos entre el HORA DEL DÍA mediodía y las tres de la tarde. Además, en relación a Golfito (6 metros sobre el nivel del mar), los valores extremos de temperatura son menores, es decir, los valores máximos son menores y los mínimos, también. En este caso el WS-ETA 3.1 tendió a modelar temperaturas más cálidas comparadas con los datos reales así como la hora de la temperatura máxima posterior al mediodía. 22

10

Otra de las variables atmosféricas importantes en 35 la modulación del 30 comportamiento del tiempo 25 20 en el país es el viento. La 15 fig. 3 muestra la 10 comparación entre el 5 0 comportamiento del viento 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 generado por el WS-ETA y día de junio por el radiosondeo diario. Velocidad del Viento (kt), WS-ETA 3.1 Velocidad del viento (kt), Radiosondeo La correlación entre ambas series es de 0.56, lo que indica que, al menos, la forma en que varió el viento cada día fue simulado parcialmente por el modelo, aunque el modelo subestimó la velocidad del viento durante la mayoría de los días del mes. Fig. 3 Velocidad del viento (kt) 850 hPa, junio 2004

(kt)

40

Los valores modelados del viento no sobrepasaron los 20 km/h durante todo el mes, no así los valores reales que sobrepasaron regularmente dicho valor, en particular después del 12 de junio. Sin embargo, el modelo simuló bien los períodos en donde el viento muestra alguna tendencia, por ejemplo: del 12 al 20 de junio, en donde el modelo mostró valores relativamente mayores al período del 1 al 10. Las mejores correlaciones entre los datos simulados y los datos reales (no mostradas) se produjeron en el viento en los niveles atmosféricos de 850hPa (1500 metros de altura), 500hpa (5860 metros de altura) y 250hPa (10940 metros de altura), así como en la depresión de punto de rocío, variable directamente involucrada en la estimación de la humedad en la atmósfera. Los resultados obtenidos hasta el momento indican que el WS-ETA es confiable en cuanto a la estimación de temperatura superficial se refiere; se lograron resultados relativamente aceptables en los valores modelados del viento. Se necesita seguir evaluando el modelo para detectar su coherencia en otro tipo de variables, como la precipitación.

11

LA TEMPERATURA Por Max Mena No se conoce a ciencia cierta cuántas muertes son provocadas por la radiación solar, el calor o bien por el frío excesivo. Pero, ¿cuántos enfermos que claudican podrían haber sobrevivido de no ser por situaciones de calor o frío tan extremas? Tal fue el caso de la onda de calor que provocó muertes -durante la semana Santa- en el vecino país de Nicaragua. La temperatura en las diferentes partes del mundo depende de tres factores principalmente: lo cerca o lejos que se este del ecuador, la altura y la diferencia entre la tierra y el mar. Los rayos del sol, llegan con más intensidad en aquellos lugares más cercanos al ecuador, por lo tanto tienen mayor calidez que los lugares que se acercan mayormente a las zonas polares del planeta. Pero la temperatura también cambia a medida que subimos; por cada mil metros, la temperatura baja en promedio 6.4°C, por eso las cumbres montañosas se hallan rodeadas de aire más frío que en sus faldas. Mientras que los lugares cercanos al mar no suelen sufrir grandes cambios de temperatura, ya que el mar (el agua) se calienta y enfría mucho más lentamente que la superficie terrestre. La temperatura se expresa en grados Celsius, en honor al físico Anders Celsius que inventó esta escala, se representa con el símbolo °C y es una de las unidades derivadas del Sistema Internacional de Unidades. El grado cero (0°C) es el punto de congelación del agua y los 100°C es el punto de ebullición. Además, existe otra escala, la Fahrenheit, utilizada en los Estados Unidos de Norte América en la que los valores son distintos, de hecho a los 0º Celsius un termómetro en grados Fahrenheit marcaría 32 grados. Esta medición fue inventada por Daniel Gabriel Fahrenheit El termómetro es el instrumento que se utiliza para medir la temperatura, que consta de un tubo de cristal que contiene mercurio o alcohol; estos líquidos aumentan de volumen al calentarse, por el contrario cuando se enfrían disminuye su volumen, así determinamos cuando está más caliente y cuando más frío. En Costa Rica es posible exponerse más al clima cálido, así que las personas con problemas de salud en condiciones extremas, deben de tener cuidado con la actividad física que desarrollan. 12

13