Boletin de Senamhi-Junin DZ-11

1. BOLETÍN ZONAL
JUNIO 2017 - Volumen 14, Número 06
C o n d i c i o n e s C l i m á t i c a s
e n l a r e g i ó n J u n í n , P a s c o , H u a n c a v e l i c a y
A y a c u c h o

2. 2
JUNIO 2017 Volumen 14,
Número 06
Ing. Adam Ramos Cadillo
Directora Zonal 11
SENAMHI – Junín
Eusebio Rolando Sánchez Paucar
Meteorólogo – OMM
Alberto Villalobos Silva
Bach. Ing. Mecánica de Fluidos
Renato Urdanivia Lermo
Ing. Ambiental
Mary Ambrosio Arroyo
Ing. Zootecnista
Personal de Apoyo:
Juan Moisés, Torres Cárdenas
Dirección Zonal SENAMHI - JUNÍN
Calle Nemesio Ráez Nº 223, El Tambo,
Huancayo
Telefax: 064 - 248072
964648119
RPM # 536915
RPM # 889324
Email: dr11-junin@senamhi.gob.pe
BOLETÍN ZONAL
Boletín del Servicio Nacional de
Meteorología e Hidrología del Perú
Dirección Regional de Junín
ÍNDICE
Condiciones Climáticas, Hidrológicas y Ambientales en
la región Junín, Pasco, Huancavelica y Ayacucho
I. Introducción
II. Análisis Meteorológico
III. Análisis Agro meteorológico
IV. Análisis Hidrológico
V. Tendencia Meteorológica /Climática
VI. Pronostico Estacional: Jul a Setiembre 2017

3. 3
I. Introducción
En el afán de lograr alcanzar información clara, concisa en el aspecto
Hidrometeorológico, de la manera más oportuna, la Dirección Zonal 11 del
SENAMHI Junín, viene monitoreando a través de una red de estaciones
meteorológicas e hidrológicas, instaladas estratégicamente en localidades que
cuentan con recursos naturales, población, actividad pecuaria, agrícola, reservas
naturales, turismo y otros que aportan para el crecimiento socio económicos de la
región y del país. La DZ11, tiene como ámbito de acción la región Pasco, Junín y
centro norte de Huancavelica y Ayacucho, inmersos en el área las capitales de cada
uno de ellos.
El mes de junio es uno de los meses del año, es parte de los meses gélidos
en la parte andina y alto andina, donde los valores más críticos se acentúan al final
del mes y obviamente el mes de julio. Pero también hay otro aspecto en la que
debemos tomar atención a partir de la media mañana hasta la tarde, debido a la
escases de nubosidad, se registran un incremento de la temperatura, por lo que
también se ve reflejado en el incremento del índice de radiación UV, el cual es un
tipo de la radicación del sol que es dañino para la salud humana, es ahí en la que
toda la población cuya actividad usualmente es en la intemperie debe adoptar las
medidas preventivas, siempre utilizando la opinión de un especialista para el uso
adecuado de los protectores.
En el presente boletín, vamos a darle más énfasis en el análisis de la
temperatura mínima y máxima, como es de su conocimiento las lluvias en este
periodo son escasas y en algunas localidades de la jurisdicción son nulas.
II. Análisis meteorológico.
En este mes una de las variables que ha mostrado importancia es el de las
temperaturas mínimas, debido a que el descenso especialmente a partir de la
segunda quincena del mes de junio se acentuó más.
En los cuadros siguientes que corresponde a la cantidad de días, valor
intenso del mes y la fecha en que se registró, notamos algunas localidades que sus
valores fueron críticos y con mayor frecuencia que los meses anteriores.
En el cuadro N°1, se alcanza el grupo de estaciones que han reportado
heladas meteorológicas en la región Junín, se observa en el cuadro que en la zona
alto andina, distrito de Yancacancha, cuyo punto de monitoreo es la estación
meteorológica Laive, ha reportado 28 días de heladas meteorológicas, siendo el
valor más intenso de -9.4°C, registrado el día 19 de junio. Tal cual se observa en el
mismo cuadro, las heladas más intensas se centran entre el 17 al 26 de junio.
La ciudad más poblada de la provincia de Huancayo, ha registro 15 días de
helada meteorológica, siendo el valor más crítico en -3.6°C, registrado el día 19 de
junio.

4. 4
Cuadro N° 01
LOCALIDAD
(Estación)
Total de días con
heladas
meteorológicas
Temperatura de la
helada más intensa
(°C)
Fecha de la helada más
intensa
El Tambo 14 -3.6 19 de junio
Huayao 13 -4.5 19 de junio
Jauja 2 -4.6 23 de junio
La Oroya 17 -3.7 19 de junio
Ingenio 4 -1.1 19 de junio
Junín 20 -4.8 26 de junio
Yanacancha 28 -9.4 19 de junio
Ricran 8 -2.2 25 de junio
S. J. de Jarpa 12 -3.5 17 de junio
REGIÓN JUNIN
En el caso de la región Pasco, en nuestro punto de monitoreo, Distrito de
Chaupimarca – Pasco, según el cuadro N°2, se han registrado 17 días de heladas
meteorológicas, siendo el día 17 de junio del 2017, que se presentó con el valor más
intenso en el orden de -4.2°C. La cobertura nubosa existente parte de la noche hasta
la madrugada, es la que ha favorecido que las heladas meteorológicas son sean
más gélidas.
Cuadro N°2
LOCALIDAD
(Estación)
Total de días con
heladas
meteorológicas
Temperatura de la
helada más intensa
(°C)
Fecha de la helada más
intensa
Cerro de Pasco 17 -4.2 17 de junio
REGIÓN PASCO
En la región de Ayacucho, solo se han registrado en dos puntos de
observación, específicamente en el distrito de Vilcashuamán y Pacaycasa, en el
primero de los mencionados se presentó hasta en 14 oportunidades, siendo el día
14 de junio el más intenso, con un valor de -5.2°C, por el contrario, en el distrito de
Pacaycasa, solo se registró en tres ocasiones, uno de ellos fue el más intenso con
un valor de -1.7°C.
Cuadro N°3
LOCALIDAD
(Estación)
Total de días con
heladas
meteorológicas
Temperatura de la
helada más intensa
(°C)
Fecha de la helada más
intensa
Pacaycasa 3 -1.7 17 de junio
Vilcashuaman 14 -5.2 14 de junio
REGIÓN AYACUCHO
En la región Huancavelica, en el área de la jurisdicción, en el cuadro N°4,
donde notamos que en el distrito de Acostando es la que se presentó con mayor
frecuencia, hasta en 24 ocasiones. El día 17 de junio es la que se registró un valor
más crítico en el orden de -6.0°C.
LOCALIDAD
(Estación)
Total de días con
heladas
meteorológicas
Temperatura de la
helada más intensa
(°C)
Fecha de la helada más
intensa
Pampas 13 -4.2 17 de junio
Lircay 2 -1.5 17 de junio
Huancavelica 14 -5.3 17 de junio
Acostambo 23 -6.0 17 de junio
Pilchaca 2 -2.8 17 de junio
Huancalpi 6 -3.6 13 de junio
REGIÓN HUANCAVELICA

5. 5
En los siguientes cuadros, corresponde a un análisis por tercios del mes, con
valores en promedio en cada 10 días y comparada con su normal histórica, con el fin
de observar el grado de anomalía que se han presentado en el mes de junio del
2017.
Región Junín
Región Pasco
Región Huancavelica
Región Ayacucho
Estación
Junín 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Valle Mantaro
JAUJA 19.5 20.8 19.9 0.2 1.5 1.1 3.4 2.0 1.2 0.8 0.1 -0.4 0.4 0.0 0.0 -82.4 -100.0 -100.0
INGENIO 18.8 20.7 19.0 -0.2 1.8 0.2 3.2 1.5 1.6 2.0 0.8 0.5 0.0 0.0 2.5 -100.0 -100.0 -16.4
HUAYAO 19.7 21.3 20.2 0.0 1.8 1.0 1.9 -0.4 0.2 0.7 -0.9 0.1 4.2 0.0 3.1 -1.3 -100.0 44.8
SANTA ANA 19.8 21.7 20.4 -0.8 1.2 0.1 1.9 0.1 0.0 1.1 0.3 0.2 0.0 0.0 0.8 -100.0 -100.0 -64.2
VIQUES 21.0 21.2 20.7 0.0 0.4 0.2 5.2 3.2 3.8 2.2 1.3 1.5 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
Andina
TARMA 20.8 22.3 21.0 0.7 2.3 1.0 6.0 4.4 4.7 1.6 0.4 0.8 0.9 0.0 0.0 -47.4 -100.0 -100.0
HUASAHUASI 18.4 18.5 18.1 0.4 0.6 0.5 8.8 7.1 7.0 2.5 0.9 0.8 6.8 0.0 0.0 90.0 -100.0 -100.0
RICRAN 14.1 15.5 14.6 -0.5 1.2 0.5 2.6 0.7 0.3 1.4 -0.3 -1.1 0.7 0.0 0.0 -81.0 -100.0 -100.0
RUNATULLO 13.0 13.1 12.7 -0.3 0.1 0.0 3.1 2.2 1.4 0.3 -0.2 -1.0 9.8 0.2 3.1 48.9 -95.5 -52.4
COMAS 14.3 15.8 15.1 -1.3 0.1 -0.4 4.0 2.7 3.1 0.4 -0.6 0.1 1.4 0.0 0.9 -64.8 -100.0 -83.2
SAN JUAN DE JARPA 15.4 16.9 15.7 -1.0 0.5 -0.3 2.4 -0.5 0.5 1.9 -0.2 0.6 4.8 0.0 0.4 81.9 -100.0 -80.4
Alto Andina
JUNIN 12.7 14.1 12.8 -0.2 1.3 0.1 0.4 -1.9 -2.1 2.6 1.1 0.5 8.6 0.0 0.0 19.6 -100.0 -100.0
LA OROYA 15.1 17.8 16.0 -1.1 1.4 0.2 1.7 -1.6 -0.9 3.0 0.8 1.1 7.2 0.0 0.2 159.3 -100.0 -93.6
LAIVE 15.6 17.5 15.8 0.7 2.5 1.2 -1.7 -5.4 -3.7 2.5 -0.2 2.0 5.7 0.0 0.0 42.4 -100.0 -100.0
Selva
PICHANAQUI 31.2 31.7 22.2 -0.3 0.4 -9.1 20.3 20.1 14.2 0.7 0.8 -4.8 5.4 0.0 0.0 -40.5 -100.0 -100.0
SATIPO 30.5 31.2 21.3 -1.8 -1.2 -11.0 18.4 18.4 13.8 1.9 2.0 -2.4 45.6 39.0 2.7 46.1 110.1 -91.2
PUERTO OCOPA 30.8 32.0 32.2 -1.3 -0.2 0.1 21.3 21.1 20.1 1.3 1.3 0.7 12.4 0.9 5.8 18.9 -87.8 -36.0
TEMPERATURAMÁXIMA(°C) TEMPERATURAMÍNIMA(°C) PRECIPITACIÓN TOTAL (mm)
ANOMALIA ANOMALIA ANOMALIA
Estación
Pasco 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Andina
YANAHUANCA 20.4 24.3 22.4 -0.2 3.6 1.8 6.2 6.3 6.1 -0.5 -0.1 -0.2 11.6 5.3 4.9 192.5 84.4 62.9
Alto Andina
CERRO DE PASCO 11.1 12.5 10.8 -0.1 1.2 -0.2 0.8 -1.4 -1.0 1.9 0.3 0.9 0.5 0.0 0.0 -95.4 -100.0 -100.0
Selva
OXAPAMPA 24.2 24.4 22.9 1.6 1.6 0.3 13.7 14.3 12.3 2.6 3.1 1.5 17.0 1.4 7.5 31.5 -89.0 -37.7
POZUZO 28.8 28.8 28.2 0.6 0.4 0.0 19.9 19.5 18.7 1.5 1.3 0.6 26.1 30.0 17.4 -13.5 -15.2 -7.8
TEMPERATURAMÁXIMA(°C) TEMPERATURAMÍNIMA(°C) PRECIPITACIÓN TOTAL (mm)
ANOMALIA ANOMALIA ANOMALIA
Estación
Huancavelica 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Tayacaja
ACOSTAMBO 15.7 17.1 16.2 -0.6 0.8 0.0 -0.1 -3.0 -2.0 0.7 -1.4 -0.2 0.8 0.0 0.0 -83.4 -100.0 -100.0
PAMPAS 17.2 18.5 17.6 -0.6 0.8 0.1 2.1 -0.8 0.5 1.3 -1.6 -0.1 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
SALCABAMBA 18.0 19.3 19.3 0.3 1.6 1.2 8.2 7.9 7.9 0.6 0.5 0.7 3.3 0.0 5.6 -52.2 -100.0 -17.0
COLCABAMBA 18.9 19.8 18.6 -1.2 -0.2 -1.1 7.7 7.0 6.6 0.0 -0.5 -0.8 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
Huancavelica
PILCHACA 18.3 19.5 18.9 0.4 2.0 0.9 4.9 1.8 3.2 1.6 -0.9 0.7 4.2 0.0 0.0 -35.2 -100.0 -100.0
HUANCALPI 15.8 17.5 16.3 -0.8 1.1 -0.2 2.6 0.0 1.9 2.3 0.4 2.2 7.2 0.0 0.0 -27.3 -100.0 -100.0
HUANCAVELICA 17.0 17.7 17.0 0.1 0.8 0.3 0.5 -1.5 -0.1 0.5 -1.3 -0.1 9.0 0.0 0.9 91.0 -100.0 -76.0
Churcampa
PAUCARBAMBA 16.9 17.9 17.2 -0.6 0.3 -0.7 6.8 6.2 5.9 1.8 1.4 1.4 8.8 0.0 2.3 17.1 -100.0 -60.0
Acobamba
ACOBAMBA 18.1 20.5 19.6 -0.1 2.3 1.5 2.2 1.7 1.7 -0.8 -0.9 -0.7 8.0 0.0 1.4 55.3 -100.0 -47.9
Angaraes
LIRCAY 20.2 21.5 21.0 0.1 1.4 1.3 3.8 1.7 3.0 1.6 -0.2 1.3 5.3 0.0 0.4 -26.9 -100.0 -87.6
TEMPERATURAMÁXIMA(°C) TEMPERATURAMÍNIMA(°C) PRECIPITACIÓN TOTAL (mm)
ANOMALIA ANOMALIA ANOMALIA

6. 6
Fuente: NOAA NCDC ERSST
III. Análisis Agro Meteorológico
El clima diariamente afecta las
actividades del agricultor, de
acuerdo a estos cambios
proyecta sus tareas de campo,
planea su calendario de cultivos
mirando al cielo, siembra en los
meses de octubre y noviembre
con las primeras lluvias,
coincidente con el periodo de
precipitaciones, por ello es
necesario conocer la
importancia de la agro
meteorología que en los últimos
años viene afinando la relación
entre la meteorología, clima y la
agricultura dando a conocer la
influencia de los parámetros
climatológicos como la
temperatura, humedad relativa,
precipitación, presión
atmosférica, viento, etc con el
objetivo de analizar y definir
sucesos meteorológicos para
aplicar conocimientos del clima
a usos prácticos en la
agricultura, proporcionando al
productor agropecuario
información relevante y puedan
aplicar en sus actividades
agropecuarias, a fin de obtener
una buena producción tanto en
cantidad como en calidad.
Por ello mes a mes, la Dirección zonal 11 Junín a través de su Red de Estaciones
Meteorológicas, por encargo de la Dirección General de Agro meteorología del SENAMHI, pone
al alcance de los interesados el boletín mensual agro meteorológico a través de las
observaciones fenológicas del comportamiento de la plantas en sus diferentes fases en sus
Estaciones Meteorológicas del ámbito de influencia (Junín, Ayacucho, Pasco y Huancavelica).
Estación
Ayacucho 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Huanta
HUANTA 25.3 25.3 5.1 0.3 -0.8 -19.8 9.4 7.9 2.6 1.2 -0.1 -5.2 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
Huamanga
LA QUINUA 18.3 19.1 17.9 0.1 1.1 0.2 5.3 4.3 4.6 1.4 0.8 1.5 0.0 0.0 0.3 -100.0 -100.0 -86.0
WAYLLAPAMPA 26.0 26.6 26.3 0.0 0.4 0.6 5.3 1.9 3.4 2.3 -0.8 1.2 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
SAN PEDRO DE CACHI 21.6 22.5 21.6 -0.1 1.2 0.4 7.4 6.4 6.9 1.5 0.7 1.3 0.0 0.0 0.0 -100.0 -100.0 -100.0
Victor Fajardo
HUANCAPI 20.5 21.2 21.0 -2.3 -1.4 -1.5 6.6 4.4 5.6 3.9 1.7 3.0 10.6 0.0 0.0 566.5 -100.0 -100.0
Vilcashuaman
VILCASHUAMAN 17.1 18.7 17.4 -0.6 1.0 0.2 0.9 -1.4 1.1 0.5 -2.0 0.4 4.0 0.0 0.0 -7.0 -100.0 -100.0
TEMPERATURAMÁXIMA(°C) TEMPERATURAMÍNIMA(°C) PRECIPITACIÓN TOTAL (mm)
ANOMALIA ANOMALIA ANOMALIA

7. 7
A continuación se describe el comportamiento de la precipitación, temperatura máxima y mínima
en las estaciones meteorológicas con desarrollo
de fenología en cultivos:
Cultivo de papa, la precipitación en las
Estaciones Meteorológicas de Comas, Ricran y
Colcabamba se encontró por debajo de lo
normal, afectando el desarrollo del cultivo en la
fase de siembra, brotes laterales, teniendo que
aplicarse riegos por inundación, fumigación en la
parcela comparado con la Estación Meteorológica
de Ricran, no tuvo incidencia por encontrase en la
fase de maduración.
Referente a la temperatura máxima el presente
mes se encontró sobre su normal, afectando el
desarrollo del cultivo en sus diferentes fases, la
que influirá en el desarrollo de las demás fases
fenológicas, volumen de producción y calidad del
producto.
Referente a la temperatura mínima el presente
mes se encontró sobre su normal, similar a la
temperatura máxima, afectando el desarrollo del
cultivo en sus diferentes fases, la que presentara
un desarrollo tardío, lo que se recomienda
abonamientos con fertilizantes autorizados por la
entidad competente.
Cultivo de Maíz : el Cultivo de maíz en las Estaciones Meteorológicas de Tarma, La Quinua,
San Pedro de Cachi, Acobamba, Pampas, Paucarbamba, Salcabamba, reportadas el presente
mes se encuentran en la fase de maduración córnea, en el presente mapa mostramos la
distribución del cultivo en las diferentes regiones.
Las variedades instaladas en las parcelas demostrativas de la Red de Estaciones
Meteorológicas del Senamhi – Junín son la variedad Blanco amiláceo y variedad amarillo duro,
por ser más resistentes a los cambios bruscos de temperatura, adaptabilidad a diferentes pisos
ecológicos y hábito de consumo en la población, en algunos casos también sirve de alimento a
los animales menores como las gallinas. El maíz es un grano más susceptible a cambios
climáticos, siembra inadecuada en terrenos con deficiencia de materia orgánica, selección de
semilla y fecha de siembra, mucho dependerá de la toma de decisión del agricultor para la
instalación de su parcela de maíz, teniendo en cuenta las fechas oportunas de siembra y calidad
de semilla.
A continuación se describe el comportamiento de la precipitación, temperatura máxima y mínima
durante el mes de junio en las Estaciones Meteorológicas de Tarma, La Quinua, San Pedro de
Cachi, Acobamba, Pampas, Paucarbamba, Salcabamba.
0,9 0,6 0,0
17,4
11,6
15,8
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
Comas Ricran Colcabamba
Precipitacion(mm)
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DE LA PRECIPITACION
EN EL CULTIVO DE PAPA
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
Comas Ricran Colcabamba
TEMPERATURAMINIMA(ºc)
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DELA TEMPERATURA MINIMA EN EL
CULTIVO DE PAPA (ºc)
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO
14,3 14,5
19,6
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
Comas Ricran Colcabamba
TEMPERATURAMAXIMA(ºC)
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DE LA TEMPERATURA MAXIMA EN EL
CULTIVO DE PAPA
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO

8. 8
La precipitación en las
Estaciones Meteorológicas
descritas en el presente gráfico
se encontró por debajo de lo
normal, no siendo significativo
para el cultivo por encontrarse
en la fase de maduración
córnea.
0,5 0,3 0,0
8,0
0,0
6,7 5,66,6
9,9
7,1
11,2
14,9
32,4
15,3
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
Tarma Quinua San Pedro de
Cachi
Acobamba Pampas Paucarbamba Salcabamba
PRECIPITACION(mm)
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DE LA Pp EN EL CULTIVODE MAIZ
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO
23,4
20,2
24,2
21,6 20,6 19,2 20,820,3 20,4 21,5
18,4 17,9 18,2 18,4
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
Tarma Quinua SanPedrode
cachi
Acobamba Pampas Paucarbamba Salcabamba
TEMPERATURAMAXIMAºC
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTODELA TEMPERATURAMAXIMAENEL CULTIVODEMAIZ
JUNIO 2017 NORMALJUNIO

9. 9
La temperatura máxima como se muestra en el grafico se encontró sobre su normal, no
incidiendo en la última fase del desarrollo del cultivo.
La temperatura mínima como
se muestra en el grafico se
encontró sobre su normal, no
reportando incidencia alguna en
el desarrollo del cultivo por
encontrarse en la última fase
fenológica.
La temperatura máxima, mínima y
precipitación en las Estaciones
Meteorológicas de Ingenio, Puerto
Ocopa, San Juan de Jarpa, Huancalpi,
Pilchaca y Oxapampa en diferentes
cultivos tales como: Alcachofa, yuca,
trigo, cebada, tangelo y palto tienen
diferentes periodos vegetativos y
fases fenológicas, por lo tanto
presentan diferentes aspectos frente a
los cambios climatológicos, a
continuación se detalla:
El comportamiento de la precipitación
se muestra por debajo de lo normal,
sin embargo no tuvo significancia en
el desarrollo de los cultivos con
periodos de crecimiento permanentes
con resiembras a largo plazo a
excepción de la cebaba y trigo que
son estacionales que se encuentran
en la fase de inflorescencia.
La temperatura máxima y mínima se
encontró sobre su normal, sin
embargo no tuvo incidencia en los
cultivos mencionados líneas arriba.
7.5
6.2
9.2
4.8 4.8
7.9
9.6
4.2
3.2
5.4
2.7
-0.3
2.9
7.0
-2.0
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
Tarma Quinua San Pedro de
Cachi
Acobamba Pampas Paucarbamba Salcabamba
TEMPERATURAMINIMAºc
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DE LA TEMPERATURA MINIMA EN EL CULTIVODE MAIZ
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO
1,5
7,9 4,8 3,8 4,2 7,48,0
53,9
14,8
23,6
13,2
46,8
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
Ingenio Puerto
Ocopa
San Juan de
Jarpa
Huancalpi Pilchaca Oxapampa
PRECIPITACIONºc
ESTACIONES METEOROLOGICAS
COMPORTAMIENTO DE LA PRECIPITACION EN DIFERENTES
CULTIVOS Y ESTACIONES METEOROLOGICAS
JUNIO 2017 NORMAL JUNIO Lineal (JUNIO 2017)

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IV. Análisis Hidrológico
4.1.- PANORAMA HIDROLOGICO.
Durante el mes de junio del 2017, el promedio del nivel de los ríos descendió notoriamente
respecto al mes de mayo del 2017. Debido a que las precipitaciones se presentaron por
debajo de su normal histórica para las cuencas del rio Mantaro, Perene y Pachitea.
En los primeros diez días del mes de junio se registró un ligero descenso de los niveles y
caudales de los ríos de la cuenca del Mantaro, en comparación a los registrados en los
últimos 10 días del mes de mayo, más aún las lluvias acaecidas en el segundo tercio del
mes describieron un valor similar, determinando un valor total acumulado del 97% de su
normal mensual. Similares comportamientos presentaron las precipitaciones en la cuenca
del rio Perene, descendiendo hasta representar el 98% de su valor normal histórico. Sin
embargo, la cuenca del rio Pachitea la precipitación acumulada mensual represento el 112%
de su valor histórico mensual. Tal es así que los niveles registrados en el último día del mes
en la sección de monitoreo, expresan un valor de: 1.20 m en el río Mantaro, 1.98 m en el rio
Perene y 1.45 m en el rio Tulumayo.
Del mismo modo, los valores aproximados del caudal promedio del mes de enero obtenido
en las diversas fuentes de agua monitoreadas, muestran los siguientes valores:
 Rio Comas,2.85 m3/s
(Concepción-Junín)
 Río Huasahuasi, 1.92
m3/s (-Junín)
 Río Mantaro, 12.58 m3/s
(Huancayo-Junín)
 Río Tarma, 1.95 m3/s
(Tarma-Junín)
 Rio Perene, 420.13 m3/s
( Chanchamayo – Junín)
Aforo con ADCP M9, sobre le rio Perene.
4.2.- NIVELES DE RIO.
 Rio Mantaro.
El régimen del nivel de agua del rio Mantaro en la estación HLM Puente Breña, represento el
97% de su valor normal histórico.

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Gráfico: Niveles de agua promedio mensual del rio Mantaro (HLM Puente Breña) para el 2016-2017 y su Normal.
 Rio Perene.
El régimen del nivel de agua promedio mensual del rio Perene, en la estación HLM Rio
Perene, represento respecto al nivel medio el 96%, de su normal histórica.
Gráfico: Niveles de agua promedio mensual del rio Perene (HLM Perene) para el 2016-2017 y su Normal.
4.3.- PRECIPITACIONES.
 Cuenca Mantaro.

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El gráfico mostrado expone el comportamiento de las precipitaciones del año 2016, 2017 y
su valor normal para las cuencas del rio Mantaro, notándose un ligero incremento respecto a
su promedio histórico para el mes de Junio en algunas estaciones de nuestra jurisdicción.
Gráfico: Precipitaciones en la cuenca del rio Mantaro de los años 2016, 2017 y su Normal.
 Cuenca Perene
En el caso de la cuenca Perene se aprecia un incremento de las precipitaciones sobre su
normal histórica en las localidades de: Runatullo, Tarma, Ricran, Huasahuasi y Puerto
Ocopa más para: Pichanaki ocurrió un ligero descenso por debajo de su promedio.
 Cuenca Pachitea
En el caso de la cuenca Pachitea se aprecia un incremento de las precipitaciones sobre
su normal histórica en las localidades de: Pozuzo y Oxapampa, representando el 112%
de su normal histórica.

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4.4.- TENDENCIA HIDROLOGICA
Los ríos de la región, debido a las precipitaciones previstas para Mayo según los
pronósticos estacionales, presentaran tendencia descendente de sus niveles y caudales
propios de sus promedios históricos. No se descarta la ocurrencia de niveles por encima
del crítico en las estaciones monitoreadas, que puedan producir ciertos desbordes.
V. Tendencia Meteorología /Climática
La predicción estacional que se realiza en la Dirección Zonal 11 – Junín del SENAMHI, es por
consenso utilizando diversos modelos. Esta predicción se realiza mensualmente para los tres
meses siguientes y está disponible entre los días 25 y 30 de cada mes. A escala estacional los
modelos proporcionan información probabilística.
Una forma frecuente de expresar la probabilidad es en forma de terciles. Nosotros utilizamos
los terciles como aporte al pronóstico estacional nacional que se realiza en la Dirección de
Climatología del SENAMHI, previo a un consenso con especialistas de todas las direcciones
zonales. Sin embargo, para tener una herramienta de mayor acceso al público de la jurisdicción
del SENAMHI Junín, estamos utilizando las probabilidades en función a las anomalías
climáticas lo que está relacionado a los resultados de los terciles pronosticados.
Las anomalías climáticas nos indican cuanto más o por debajo de la normal climatológica se
encuentra el valor de nuestro pronóstico. La normal climatológica es el promedio histórico de
nuestros valores observados en un intervalo de tiempo de 30 años, nosotros estamos utilizando
el periodo climatológico 1981 al 2010, recomendación de la Organización Mundial de
Meteorología.
Existen dos medios principales para generar pronósticos estacionales: usando modelos
dinámicos de gran escala de la atmósfera global, conocidos como modelos de circulación

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general, o usando técnicas estadísticas para relacionar la estacionalidad climática con cambios
en las temperaturas superficiales del mar, tales como las asociadas con El Niño. En el primero
de los casos, las predicciones son hechas para grandes áreas, y generalmente no son
relevantes para ubicaciones específicas o de una escala más reducida. Además, debido a lo
grosero de la escala a la que operan, la geografía en estos modelos normalmente está
distorsionada y mal representada, y las ubicaciones geográficas pueden estar desplazadas. De
ahí que dichas predicciones necesiten ser ajustadas para que puedan ser aplicadas a nivel
local.
Este proceso es conocido como disminución de escala, e involucra una corrección estadística
de las predicciones de los modelos de circulación general (Amador y Alfaro, 2009). Uno de
estos métodos estadísticos es el llamado Análisis de Correlación Canónica (ACC). Según
Soley y Alfaro (1999), el ACC es un método de análisis multivariado, similar al Análisis de
Componentes Principales. Desarrollado por Hotelling (1936), esta técnica identifica una
secuencia de pares de factores de peso en dos conjuntos de datos multivariados, construyendo
conjuntos de variables transformadas proyectando los datos de origen sobre dichos pesos para
obtener los componentes ortogonales de variabilidad. Nosotros utilizamos en la corrida de
nuestros pronósticos la Herramienta de Predicción Climática (CPT por sus siglas en inglés).
Este es un software desarrollado por el Instituto Internacional de Investigación para el Clima y
la Sociedad (IRI por sus siglas en inglés), diseñado para hacer pronósticos estacionales
climáticos y que utiliza el ACC (Ndiaye y Mason, 2007).
Así mismo el principio con el que trabajamos para realizar el pronóstico estacional está en
función a la capacidad de retención de calor del océano, la cual es muy alta; y la velocidad de
los procesos de transferencia de calor a la atmósfera, que son más lentos.
En contraste, la dinámica de la atmósfera es mucho más rápida, al igual que los procesos
físicos que se desarrollan en ella. Debido a esta diferencia en la velocidad de los procesos
entre el océano y la atmósfera, el océano se convierte en la memoria histórica de la atmósfera.
En este contexto, en la medida que tengamos una buena idea o entendimiento de cómo se ha
comportado el océano y cómo podría comportarse, podríamos aproximarnos en buena forma a
cómo se manifestaría la atmósfera en un tiempo determinado.
Así mismo también existen diversos factores que pueden ser considerados como agentes
forzantes del clima y consecuentemente alterarlo. Si podemos anticipar estos factores de
forzamiento, entonces podremos anticipar en buena forma las fluctuaciones del sistema
climático y generar una predicción. Algunos de los factores de forzamiento que utilizamos para
realizar nuestros pronósticos estacionales son: Los vientos meridionales, los vientos zonales, la
vorticidad relativa, la temperatura atmosférica y la temperatura superficial del mar.
Como ya se mencionó antes, una significativa parte de la predictibilidad del clima estacional
está directamente relacionado con las anomalías de la temperatura superficial del mar, por lo
que es de importancia saber las condiciones actuales y futuras de la temperatura superficial del
mar.
Condiciones actuales y futuras de la temperatura superficial del mar
En mayo y junio del 2017, en el Pacífico oriental sobre las costas de Sudamérica central
(costas de Perú y Ecuador), las anomalías positivas de la temperatura superficial del mar han
reducido sus valores significativamente, alcanzando valores negativos de -1.0 °C, finalizando el
Niño 1+2 que azotó a nuestro país en los meses de febrero y marzo principalmente. Sin
embargo, aún se localizan algunos parches de aguas cálidas con valores positivos de +1 °C,

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ubicados principalmente hacia Centroamérica en la vertiente del Caribe y las costas sur de
Perú y Chile, que irán disminuyendo de tamaño en los próximos días.
Fuente: NOAA NCDC ERSST
El pronóstico de varios modelos para la ocurrencia del fenómeno del Niño en los próximos
meses nos indican a modelos prediciendo la aparición de El Niño (el promedio de 3 meses del
Niño 3.4 igual o mayor de 0.5°C) durante el invierno (22 de junio al 23 de setiembre del 2017).
Sin embargo, el NCEP CFSv2 y la mayoría de los modelos de las últimas corridas del Conjunto
Multi-Modelos de Norte América (NMME, por sus siglas en inglés) y la opinión del CIIFEN,
favorecen la continuación de ENSO-neutral, con variantes a disminución de sus valores incluso
a registrar valores negativos.
Estas predicciones, combinadas con las condiciones atmosféricas cerca del promedio sobre el
Pacífico, han resultado en mayor seguridad de la persistencia de ENSO-neutral (50 a ~55% de
probabilidad). Sin embargo, las probabilidades de El Niño permanecen elevadas (35-50%)
relativo al promedio a largo plazo hasta primavera. En resumen, ENSO neutral es favorecido
(50 to ~55% de probabilidad) hasta la primavera del 2017.
Fuente: IRI/CPC – Multimodelos pronósticos de la TSM superficial

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VI. Pronostico Estacional: Julio a Setiembre 2017
CONDICIONES PARA EL TRIMESTRE JULIO A SETIEMBRE DEL 2017 DE LA
TEMPERATURA MÁXIMA, TEMPERATURA MÍNIMA Y PRECIPITACIÓN EN
LA JURISDICCIÓN DEL SENAMHI ZONAL 11 (REGIONES DE JUNÍN, PASCO,
AYACUCHO Y HUANCAVELICA)
Para lograr con este
objetivo se da a conocer
los resultados mediante
mapas. En los mapas de
las variables Temperatura
Máxima y Temperatura
Mínima, es posible
identificar a simple vista
zonas donde las
temperaturas estarán por
debajo de su normal (color
azul, anomalías negativas
menores a - 0.5 °C), zonas
donde los valores de la
temperatura se
mantendrán dentro de su
normal (color plomo,
anomalías entre -0.5 C° a
0.5 °C) y zonas donde los
valores de las
temperaturas estarán
sobre su normal (color rojo,
anomalías positivas
mayores a 0.5 °C). En
cuanto a la variable
precipitación, es posible
identificar las zonas donde
las lluvias estarán por
debajo de lo normal (color
amarillo, anomalías
negativas en porcentaje
menores a – 15%), zonas
donde las lluvias se
mantendrán dentro de su
normal (color plomo,
anomalías en porcentaje
entre -15% a 15%) y zonas
donde las lluvias estarán sobre su normal (color verde, anomalías positivas en porcentaje
mayores a 15%).

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Modelos acoplados (Multi-modelos ensamblados)
Para validar nuestros pronósticos se consulta los resultados de modelos internacionales que son
ensamblados para una predicción de conjuntos de modelos múltiples utilizado en la LC-LRFMME de la
Organización Mundial de Meteorología, las predicciones probabilísticas se emiten en forma de
probabilidades categóricas basadas en terciles, es decir, la probabilidad de las categorías por debajo de la
normalidad (BN), casi normal (NN) y por encima de lo normal (AN) con respecto a la climatología.

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 Precipitación y Temperatura
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