Resumen

DIAZ, Diana  y  VILLEGAS, Nancy. Wavelet coherence between ENSO indices and two precipitation databases for the Andes region of Colombia. Atmósfera [online]. 2022, vol.35, n.2, pp.237-271.  Epub 16-Mayo-2022. ISSN 0187-6236.  https://doi.org/10.20937/atm.52890.

La influencia de El Niño Oscilación del Sur (ENOS) en las variables hidrológicas de Colombia ha sido demostrada en diferentes estudios. La mayoría de las metodologías implementadas han identificado relaciones lineales y han asociado la fase cálida (fría) llamada El Niño (La Niña) con anomalías negativas (positivas) de precipitación y flujo en ríos. Uno de los impactos más adversos es la reducción del suministro de agua durante la fase cálida. El primer objetivo de este estudio es explorar las correlaciones no lineales entre ENOS y la precipitación y el segundo es identificar qué índices permitirían mejorar la predictibilidad de las variables hidroclimatológicas. El análisis de coherencia de ondeletas se realiza para series de tiempo de precipitación mensual e índices ENOS de 1981 a 2016. Los resultados muestran que los eventos ENOS influyen en la precipitación como períodos de déficit o exceso de lluvia. Además, la precipitación está organizada en bandas y las escalas de 2 a 8 años explican la mayor parte de su varianza. Los sectores más significativos son los que cubren los eventos de El Niño cuando los impactos sobre las precipitaciones tienden a ser mayores. En contraste, los sectores son más pequeños cuando ocurren episodios de La Niña. Los resultados también permitieron identificar que los índices Niño 3, Niño 3.4, ONI y BEST pueden ser buenos predictores para regiones específicas. La intercomparación de dos conjuntos de datos permite establecer la viabilidad de utilizar datos satelitales en regiones con escasa información, pero se reportan menos anomalías a partir de los datos satelitales. Si bien la estructura de coherencia es similar en ambos conjuntos de datos, para períodos entre 36 y 48 meses, hubo discrepancias de π / 4 en la diferencia de fase, es decir, entre 3 y 6 meses de diferencia en los rezagos calculados con cada base de datos.

Palabras llave : Precipitation variability; climate ENSO indices; continuous wavelet transform; CHIRPS.

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