1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

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CURSO: “GUIA GENERAL PARA LA IDENTIFICACIÓN, FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN SOCIAL DE PROYECTOS DE INVERSIÓN PÚBLICA, A NIVEL DE PERFIL INCORPORANDO LA GESTIÓN DE RIESGOS EN UN CONTEXTO DE CAMBIO CLIMÁTICO” CHICLAYO, 2015

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Guía de Proyectos

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CURSO: “GUIA GENERAL PARA LA

IDENTIFICACIÓN, FORMULACIÓN Y

EVALUACIÓN SOCIAL DE PROYECTOS

DE INVERSIÓN PÚBLICA, A NIVEL DE

PERFIL INCORPORANDO LA GESTIÓN

DE RIESGOS EN UN CONTEXTO DE

CAMBIO CLIMÁTICO”

CHICLAYO, 2015

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MARCO CONCEPTUAL : CAMBIO CLIMÁTICO

CONCEPTOS BÁSCIOS Y ESCENARIOS DECAMBIO CLIMÁTICO

GESTION DE RIESGO EN UN CONTEXTO DECAMBIO CLIMÁTICO

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"Cambio Climático y Escenarios Climáticos en el Perú"

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología del Perú - SENAMHI

Ing. Hugo Pantoja Tapia

[email protected]

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CONTENIDO

IPCC

Clima presente

Escenarios de cambio climático en Perú

Gestión del cambio climático

Conclusiones

Líneas futuras

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INTRODUCCIÓN

• IPCC (2007a): El cambio climático es un hecho “inequívoco”,y sus impactos son ya relevantes.

• IPCC (2013): “El calentamiento en el sistema climático esreal. Muchos de los cambios observados no han tenidoprecedente en los últimos 800,000 años.”

• Se ha registrado un calentamiento promedio de la tierra de0,85 °C en últimos 132 años.

• Aumento del 40% en concentraciones de CO2 (Dióxido deCarbono) desde la era preindustrial.

• En su mayoría las emisiones provenientes del uso decombustibles fósiles (#1) y del cambio de uso del suelo (#2)

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• Esto tendrá efectos

severos sobre la

acidez de los

océanos y la

regulación del clima

• Se calcula que a finales del siglo XXI el nivel de CO2 en la

atmósfera podría alcanzar valores superiores a 930 ppm

en el escenario más extremo asociado a un calentamiento

superior a 4 °C.

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Impactos Observados

• Aumento de frecuencia e intensidad de eventos climáticos extremos con impactos en:

- disponibilidad de agua y alimento

- condiciones adversas para la salud

- degradación de hábitats

- reducción de cosechas

- y migración y extinción de especies.

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Impactos proyectados

• Es posible que el calentamiento superior a 4 °C haga prácticamente imposible la actividad agrícola y la vida humana en algunas regiones habitadas hoy en día

• Grandes pérdidas en la infraestructura de transporte, agricultura, pesquerías, salud, así como en los sectores de seguros y financieros.

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Riesgo Climático Clave: Enfermedades

Propagación deenfermedadestransmitidas por vectoresen altitud y latitud(confianza alta).

Temas y oportunidades de adaptación• Desarrollo de sistemas de alerta temprana para el control

y mitigación de enfermedades a partir de aportesclimáticos y otros relevantes. Muchos factoresincrementan la vulnerabilidad.

• Establecimiento de programas para extender los serviciosbásicos de salud pública.

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Fuente: IPCC 2014

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Clima actual Perú

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• Sistema climático: interacciones

Componentes: Atmósfera, hidrosfera, criosfera, superficie terrestre y

biosfera.

Determinantes del clima: Energía solar, composición atmosfera y

características de la superficie

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Superficie: 1.285.216 km²

Habitantes al 2011: 29.399.817

Altitudes: nivel del mar – 6000 msnm

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TMX24

TMN13

PRECIPITACION

ESTACIÓN LAT LON ALT ESTACIÓN LAT LON ALT

ABANCAY 1 -72.87 -13.61 2750 MACUSANI 58 -70.42 -14.07 4331

ACOMAYO 2 -71.68 -13.92 3160 MALVINAS 59 -73.03 -11.85 431

ANDAHUAYLAS 3 -73.37 -13.66 2866 MARANURA 60 -72.67 -12.95 1500

ANDARAPA 4 -73.37 -13.52 3215 MOLLEPATA 61 -72.55 -13.52 2803

ANTA ANCACHURO 5 -72.22 -13.47 3340 NUÑOA 62 -70.63 -14.48 4135

ANTABAMBA 6 -72.88 -14.37 3639 OCOBAMBA 63 -72.43 -12.83 1900

ATALAYA 7 -73.78 -10.73 450 OLLACHEA 64 -70.5 -13.8 3420

AYAVIRI 8 -70.59 -14.87 3920 ORCOPAMPA 65 -72.34 -15.26 3779

CABANACONDE 9 -71.97 -15.62 3379 ORURILLO 66 -70.52 -14.73 3920

CALCA 10 -71.95 -13.33 2926 PAICO 67 -73.67 -14.03 3450

CARHUANCA 11 -73.78 -13.73 3100 PAKITZA 68 -71.28 -11.94 319

CARHUANILLA12 -73.73 -15.13 3000 PAMPACHIRI 69 -73.55 -14.18 3364

CAY CAY 13 -71.7 -13.6 3150 PAMPAHUASI 70 -74.25 -14.48 3650

CCATCCA 14 -71.56 -13.61 3729 PAMPAHUTA 71 -70.68 -15.48 4320

CCECCAÑA 15 -74 -14.6 4100 PAMPAMARCA 72 -74.2 -14.23 3400

CECCHAPAMPA 16 -74 -14.83 3900 PAMPAS 73 -74.86 -12.39 3240

CHALHUANCA 17 -73.17 -14.33 2850 PARURO 74 -71.84 -13.77 3084

CHILCAYOC 18 -73.72 -13.87 3410 PAUCARTAMBO 75 -71.59 -13.32 3042

CHIMPARINA 19 -73.05 -12.47 960 PAUZA 76 -73.35 -15.28 2560

CHINCHAYLLAPA 20 -72.71 -14.94 4100 PECOPE 77 -73.45 -14.07 4050

CHINCHEROS 21 -73.72 -13.52 2772 PILCOPATA 78 -71.02 -13.08 900

CHITAPAMPA 22 -71.97 -13.41 3600 PISAC 79 -71.85 -13.42 2950

CHIVAY 23 -71.6 -15.64 3633 PORPERA 80 -71.32 -15.35 4195

CHOCO 24 -72.12 -15.57 2473 PROGRESO 81 -70.37 -14.69 3965

CHUNGUI 25 -73.62 -13.22 3468 PUCARÁ 82 -70.37 -15.04 3910

CHUQUIBAMBILLA PUNO 26 -70.73 -14.79 3950 PTO OCOPA 83 -74.25 -11.13 690

CIRIALO 27 -73.18 -12.72 900 PUICA 84 -72.67 -15.07 3362

COLQUEPATA 28 -71.67 -13.36 3729 PULLHUAY 85 -72.77 -15.15 3455

COMBAPATA 29 -71.43 -14.1 3464 PUQUIO 86 -74.13 -14.7 3219

CONDOROMA 30 -71.3 -15.4 4160 PUSA PUSA 87 -71.65 -15.22 4190

CORA CORA 31 -73.78 -15.02 3172 PUTACCASA 88 -74.2 -14.12 4100

COTAHUASI 32 -72.89 -15.37 2683 QUILLABAMBA 89 -72.69 -12.86 990

CRUCERO 33 -70.02 -14.36 4130 QUILLISANI 90 -70.75 -15.38 4600

CURAHUASI 34 -72.74 -13.55 2763 QUINCEMIL 91 -70.75 -13.22 651

CUSCO 35 -71.94 -13.54 3399 ROCOTAL 92 -71.57 -13.11 2010

ECHARATE 36 -72.67 -12.78 667 SALVACIÓN 93 -71.5 -12.83 520

GRANJA KCAYRA 37 -71.88 -13.56 3219 SAN GABÁN 94 -70.4 -13.44 640

HCDA. ATECATE 38 -70.97 -15.48 4350 SANCOS 95 -73.95 -15.07 2800

HCDA. MOROTE 39 -71.05 -15.62 4438 STA ROSA 96 -70.79 -14.62 3940

HUACHIBAMBA 40 -72.1 -13.05 2900 STO TOMÁS 97 -72.09 -14.4 3253

HUANCABAMBA 41 -73.04 -13.73 1666 SEPA 98 -73.28 -10.82 307

HUANCARAY 42 -73.53 -13.75 2902 SEPAHUA 99 -73.05 -11.15 500

HUYRO 43 -72.45 -13.07 1700 SICUANI 100 -71.24 -14.25 3574

IÑAPARI 44 -69.6 -10.95 273 TAMBOBAMBA 101 -72.17 -13.93 3275

JANACANCHA 45 -71.77 -15.18 4320 TERESITA 102 -73.8 -12.55 650

JARPANA 46 -70.78 -15.52 4300 TISCO 103 -71.45 -15.35 4175

KEPASHIATO 47 -73.22 -12.63 865 URAYHUMA 104 -73.57 -14.6 4170

LA ANGOSTURA 48 -71.65 -15.18 4150 URCOS 105 -71.63 -13.7 3149

LA PULPERA 49 -71.45 -15.62 4021 URIPA 106 -73.68 -13.53 3280

LA QUINUA 50 -74.14 -13.04 3240 URUBAMBABA 107 -72.12 -13.31 2863

LAMPA (AYACUCHO) 51 -73.35 -15.18 2880 VILCABAMBAMBA108 -73.02 -13.12 4000

LAMPA–PUNO 52 -70.37 -15.36 3900 VILCASHUAMAN 109 -73.93 -13.65 3650

LIVITACA 53 -71.68 -14.32 3741 VISCHONGO 110 -74 -13.58 3141

LLALLY 54 -70.89 -14.94 4190 VISUYO 111 -71.73 -15.4 4620

LURICOCHA 55 -74.23 -12.82 2625 YAN AOCA 112 -71.43 -14.22 3913

MACHENTE 56 -73.83 -12.53 1250 YAURI 113 -71.42 -14.82 3927

Datos • Datos medidos en estaciones meteorológicas correspondientes a la red observacionalque administra el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú(SENAMHI). Período 1971-2000, 1971-2006. SCNCC:

• Datos de empresas privadas y públicas.

Información de Percepción del

clima local

• Recopilación de información 2009-2010: Entrevistas en localidades de la regiónApurímac y Cusco.

• Mediciones instrumentales en campo e Instalación de estaciones termométricas conpropósitos del estudio.

TMN13

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Método de Sen (1968) – Hish et al. (1982)

Tendencia de la precipitación (1965-2006)

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Método de Sen (1968) Hish et al. (1982)

Tendencia de la temperatura

Factores regionales y locales: cercanía a la línea costera, altitud, presencia de cuerpos de agua lagos, lagunas, cambios en la circulación local.

Page 17: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología - SENAMHI

Indicador Nombre del Indicador Definición Unidades

FDO Días de Heladas Número de días en un año cuando Tn (mínimo diario) < 0ºC días

Txx Temperatura Máxima Máxima Valor mensual máximo de temperatura máxima diaria ºC

Tnn Temperatura Mínima Mínima Valor mensual mínimo de temperatura mínima diaria ºC

DTR Rango diurno de temperatura Diferencia media mensual entre Tx y Tn ºC

Tx10p Días fríos Porcentaje de días cuando Tx < 10th percentil días

Tx90p Días calientes Porcentaje de días cuando Tx > 90th percentil días

Tn10p Noches frías Porcentaje de días cuando Tn < 10th percentil días

Tn90p Noches calientes Porcentaje de días cuando Tn > 90th percentil días

• Frisch et al. (2002), utilizados en AR4 IPCC.

Los extremos climáticos provocan grandes pérdidas económicas y de vidas humanas,

por tanto los tomadores de decisión necesitan una mejor comprensión del uso potencial de lainformación climática (Karl and Easterling, 1999).

Indicadores de extremos climáticos

Page 18: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Indicadores climáticos de extremos de precipitación

Método de Frisch et al. (2002) Intensidad Frecuencia

Días muy húmedos

Intensidad precipitación

Días húmedos consecutivos

Días secos consecutivos

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Método de Frisch et al. (2002)

Indicadores climáticos de extremos temperatura

Días fríos

Días cálidos

Noches frías Noches cálidas

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Escenarios de Cambio Climático

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Pasos para el desarrollo de estudios de Variabilidad y Escenarios de cambio climático

Identify needs

Identify variables

Obtain baseline data

Examine climate model output

for region being studied

Examine options

for creating scenarios

Select scenario sources

Develop climate

change scenarios

Identificar necesidades

Identificar variables

Determinar la línea de base climática

Examinar los escenarios de emisión de GEI

Examinar Modelos;

Examinar técnicas para la construcción de escenarios,

Desarrollar escenarios de cambio climático

para impactos

United Nations Framework Convention on Climate Change, 2001, IPCC-TGICA, 2007; Acuña, D. 2013

Estudio Caracterización y Variabilidad climática presente

DIA

GN

ÓST

ICO

PR

OYE

CC

ION

DEL

CLI

MA

FU

TUR

O

Determinar a que escala trabajar (horizontal , vertical)

Evaluar incertidumbre

Manejo de la incertidumbre

Escala espacial y temporal

Según criterios económicos ysociales y ambientales, establecergrupos prioritarios.

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Nuevo Escenario de emisión RCP Fuente: IPCC

RCP8.5 (trayectorias de concentración representativas) supone la combinación de un altocrecimiento poblacional, un bajo crecimiento de PBI, modestas tasas de cambios tecnológicos ypoca eficiencia energética, llevando a grandes demandas energéticas y el incremento de gasesde efecto invernadero (Riahi et al, 2011)

RCP8.5

RCP8.5

RCP2.6

RCP4.5

RCP6.0PBICAMBIOSTECNOLÓGICOS

EFICIENCIA ENERGÉTICA

IPCC AR5, SENAMHI 2013

Page 23: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

03.06.15

Evaluar los Modelos;

Conservación de

momento

Conservación de

energía

Conservación de

masa

Conservación de

agua

Ecuación de estado

Los modelos climáticos globales sonsistemas de ecuaciones diferencialesbasados en leyes físicas. Representannuméricamente al Sistema Climático y lasdiversas interacciones que existen entresus componentes atmósfera, océano-biósfera.

PROYECCIONES: son estimaciones delclima a largo plazo que incorporanincertidumbre (FN+FA)

Page 24: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

03.06.15

Intercomparación de modelos globales

CMIP3 IPCC AR4

Page 25: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

03.06.15

RESULTADOS Explorando las incertidumbres del Clima futuro en Cusco y Apurímac

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología - SENAMHI

Page 26: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

03.06.15

RESULTADOS Explorando las incertidumbres del Clima futuro en Cusco y Apurímac

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología - SENAMHI

0.8

2.4

Page 27: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Técnicas de Reducción de escala

Page 28: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Escenarios Climáticos regionalizados 2030

Downscaling o regionalización Dinámica• Modelo Regional WRF- SENAMHI.• Extracción de la información: Interpolación bilineal (Nachamkin, J. et al 2007)• Ajuste: Lenderink, 2007 y Hulme y Lu, 2000.

Modelo Global

ECHAM5-OM

Sudamérica

60 km

T, PP

A1B

T, PSL, VV,

H, HGT

Modelo Regional

WRF

200 Km

DO

WN

SCA

LIN

G D

INA

MIC

O

20 Km

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•HADCM3•ECHAM5•NCAR

DO

WN

SCA

LIN

G E

STA

DÍS

TIC

O

Función de Transferencia

Estadística (CPA/CCA)

Condiciones de entradaVariable de gran escala (PredictorX)

Condiciones de Salida a escala local (Predictante Y)

Validación de AOGCMsinf. regrillada resolución 2.5°x2.5°(Selección de Predictor )

Escenarios a escala local

Acuña D., 2012

Escenarios Climáticos regionalizados para

Cusco y Apurímac 2030 y 2050.

Downscaling o regionalización Estadística• Modelos CMIP3 Regionalizados estadísticamente el 2012 en SENAMHI:• CCSM3 (Estados Unidos), HadCM3 (Reyno Unido), ECHAM5-OM (Alemania)

Modelo Conceptual

y=f(x)

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Proyecciones

Page 31: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Escenarios Climáticos regionalizados 2030

Construcción de Escenarios• Modelo global Japonés TL969, 20 Km de Resolución• Ajuste: Lenderink, 2007 y Hulme y Lu, 2000.

SENAMHI, 2012

Supercomputador EarthSimulator” MRI/JMAC

ON

STR

UC

CIÓ

N D

E ES

CEN

AR

IOS

CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS

• Para precipitación: (Lenderink, 2007)• Para Temperatura

• (Hulme y Lu, 2000)𝑃𝑒𝑠𝑐 = 𝑃𝑓𝑢𝑡 𝑥 𝑃𝑃𝑜𝑏𝑠 /𝑃𝑃𝑐𝑡𝑙

𝑇𝑒𝑠𝑐 = 𝑇𝑓𝑢𝑡 + 𝑃𝑇𝑜𝑏𝑠 − 𝑃𝑇𝑐𝑡𝑙 Pfajuste=f(Pfmod,Pobs,Pctl)

Tfajuste=f(Tobs, Anom(modelo)

Page 32: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

INTERCOMPARATION PRECIPITACIÓN REAL vs MODELO MRI

Station: Ccatca ( 3729 msnm)

0

20

40

60

80

100

120

140

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month

mm

Real Model

Stat ion : L irc ay ( 3553 msnm)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month

mm

Real Mode l

Stat ion : G.Kayra ( 3695 msnm)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month

mm

Real Model

Stat ion : Huayao ( 3859 msnm)

0

20

40

60

80

100

120

140

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Month

mm

Real Model

Stat ion : Jau ja ( 4386 msnm)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Month

mm

Real Model

Variación del ciclo anual

Page 33: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Cambio Climático, proyecciones en Perú

Escenarios de alta emisión de GEI A2 (IPCC TAR)

Page 34: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Escenarios de cambios en laTemperatura máxima 2030

0.4° – 1.6°C

Page 35: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Escenarios de cambios en laTemperatura mínima 2030

0.4° – 1.6°C

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Escenarios de cambios en laPrecipitación 2030

10- 20%

-10 a - 20%

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Project "Assessment of the impacts of climate change and vulnerability mapping

food insecurity under climate change to strengthen household food security

approach to adapting livelihoods - AMICAF" funded by Japanese government and

framed into Charter of Institutional Agreement with the National Service of

Meteorology and Hydrology of Peru (SENAMHI,2014).

Page 38: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

FUENTE: Project "Assessment of the impacts of climate change and vulnerability mapping food insecurity under climate

change to strengthen household food security approach to adapting livelihoods - AMICAF" funded by Japanese

government and framed into Charter of Institutional Agreement with the National Service of Meteorology and Hydrology of

Peru (SENAMHI,2014).

Escenarios de cambios en la Precipitación 2030 sobre la zonanorte del pais

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Estudios realizados

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SENAMHI: Generación de Escenarios Regionalizados de Cambio Climático en el Perú Proyectos Ejecutados

Escenarios climáticos en las Regiones Cusco-

Apurimac

Proyección 2030 y 2050

Descripción:• La precipitación anual tendrá un comportamiento dentro

de l a variabilidad normal actual de ± 15% al 2030. • En el periodo de JJA se presentaría una deficiencias hasta

42% al 2030 y de hasta 50% al 2050.• La temperatura anual se incrementaría 1.3°C al 2030 y

2,2°C al 2050 .

Resolución 20 km A1B

Escenarios climáticos CMIP5 en 9 RegionesProyecciones al 2030

Descripción: • Proyecciones al 2030 para las Regiones de Ancash, Ica,

Huancavelica, Moquegua, Tacna, Huánuco, Puno, San Martin y Ucayali.

• Se utilizaron siete escenarios climáticos globales del CMIP5 (IPCC) con mejor representatividad de los sistemas sinópticos de la región.

• En el marco del Proyecto “Proyecto PET 1194, implementado en el Perú por MINAM.

Resolución 0.5° RPC8.5

Cambio Climático Cuencas de los Ríos Ica y PiscoProyecciones para el año 2030

Descripción: • La precipitación anual tendrá un

comportamiento dentro de la variabilidad normal actual de ± 15% en Ica y Pisco.

• La temperatura media anual se incrementaría entre 1.0 °C a 1.6°C en la Cuenca de Ica.

• La temperatura media anual se incrementaría entre 1.3 °C a 1.7°C en la Cuenca de Pisco.

Resolución 50 km RPC8.5

Escenarios Climáticos Regionales a Nivel NacionalProyecciones para el año 2030

• Se esperaría un incremento de la temperatura máxima de hasta 1,6 °, y de hasta 1,4°C para la temperatura mínima.

Resolución 60 km A2

Escenarios en ejecución

actualmente (PNUD y MINAM)

Regionalización estadística de escenarios nacionales para el año 2035 - 2065

• Para el período de 2036-2065, los resultados muestran un incremento medio (con respecto a 1971-2000) para todo el país entre 2°C y 3°C (4°C y 6°C) para la temperatura máxima (mínima) .

Información a punto de estación RPC4.5 y RPC8.5

Page 41: 1 Expo Cc Senamhi Chiclayo (1)

Ciencia y tecnología hidrometeorológica al servicio del País

PERÚ Ministerio

del Ambiente

Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología del Perú - SENAMHI

Gracias...

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