Variabilidad climática local y su inferencia en los años venideros Iquitos 2022
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Universidad Nacional de la Amazonía Peruana
Abstract
The objective of this research was to analyze climate variability in Iquitos, Loreto, between 1971 and 2021, and to develop a predictive model based on the relationship between exogenous climatic variables (temperature, relative humidity, and rainfall). The methodology included the statistical analysis of historical data, using regression and correlation techniques to identify trends and project future scenarios. The results showed a significant increase in both maximum and minimum temperatures, with an average annual rise of 0.25°C and 0.15°C, respectively. Relative humidity showed a slight decrease, with an average reduction of 0.5% per year, while rainfall, though relatively stable on average, recorded an increase in the frequency of extreme events, especially in the last 15 years. The predictive model suggests an increase in average temperature of up to 1.8°C by the year 2050, a further reduction in relative humidity of around 5% over the same period, and more intense fluctuations in rainfall, which could exacerbate periods of drought and torrential rains. It is recommended to strengthen climate monitoring systems, implement agricultural adaptation programs, and improve health infrastructure to mitigate the projected adverse effects.
El objetivo de esta investigación fue analizar la variabilidad climática en Iquitos, Loreto, entre 1971 y 2021, y desarrollar un modelo predictivo basado en la relación entre las variables climáticas exógenas (temperatura, humedad relativa y precipitaciones pluviales). La metodología incluyó el análisis estadístico de datos históricos, utilizando técnicas de regresión y correlación para identificar tendencias y proyectar escenarios futuros. Los resultados mostraron un incremento significativo en la temperatura máxima y mínima, con un promedio anual de aumento de 0.25°C y 0.15°C, respectivamente. La humedad relativa mostró una disminución ligera, con una reducción promedio de 0.5% anual, mientras que las precipitaciones pluviales, aunque relativamente estables en promedio, registraron un aumento en la frecuencia de eventos extremos, especialmente en los últimos 15 años. El modelo predictivo sugiere un aumento de la temperatura promedio de hasta 1.8°C para el año 2050, una reducción adicional de la humedad relativa en torno a un 5% para el mismo periodo, y fluctuaciones más intensas en las precipitaciones, lo que podría acentuar los periodos de sequía y episodios de lluvias torrenciales. Se recomienda fortalecer los sistemas de monitoreo climático, implementar programas de adaptación agrícola y mejorar la infraestructura sanitaria para mitigar los efectos adversos proyectados.
El objetivo de esta investigación fue analizar la variabilidad climática en Iquitos, Loreto, entre 1971 y 2021, y desarrollar un modelo predictivo basado en la relación entre las variables climáticas exógenas (temperatura, humedad relativa y precipitaciones pluviales). La metodología incluyó el análisis estadístico de datos históricos, utilizando técnicas de regresión y correlación para identificar tendencias y proyectar escenarios futuros. Los resultados mostraron un incremento significativo en la temperatura máxima y mínima, con un promedio anual de aumento de 0.25°C y 0.15°C, respectivamente. La humedad relativa mostró una disminución ligera, con una reducción promedio de 0.5% anual, mientras que las precipitaciones pluviales, aunque relativamente estables en promedio, registraron un aumento en la frecuencia de eventos extremos, especialmente en los últimos 15 años. El modelo predictivo sugiere un aumento de la temperatura promedio de hasta 1.8°C para el año 2050, una reducción adicional de la humedad relativa en torno a un 5% para el mismo periodo, y fluctuaciones más intensas en las precipitaciones, lo que podría acentuar los periodos de sequía y episodios de lluvias torrenciales. Se recomienda fortalecer los sistemas de monitoreo climático, implementar programas de adaptación agrícola y mejorar la infraestructura sanitaria para mitigar los efectos adversos proyectados.
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Keywords
Cambio climático, adaptación, Vigilancia, Pronostico del tiempo, Temperatura, Humedad relativa
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