Un equipo de investigadores de la Dirección de Hidrología del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Senamhi) publicó una investigación científica asociada a los umbrales de lluvia, lo que revela su potencial de uso en el monitoreo y pronóstico de deslizamientos superficiales causados por precipitaciones intensas.
Sus autores, Carlos Millán Arancibia y el doctor Waldo Lavado Casimiro, investigadores del Senamhi, señalaron que esta investigación constituye un avance importante para el Perú que cada año es azotado por movimientos en masa superficiales (“huaicos”, flujos de detritos, deslizamientos superficiales).
"Este trabajo es la primera estimación de umbrales regionales a escala de país para comprender mejor los deslizamientos en Perú, y los resultados obtenidos revelan el potencial del
uso de umbrales en el monitoreo y pronóstico de deslizamientos superficiales causados por
precipitaciones intensas y en el apoyo a las acciones de gestión del riesgo de desastres", señalan en la publicación científica.
Los
umbrales de lluvia se determinaron para 11 regiones pluviométricas. Para la investigación, se validaron los datos con información de eventos ocurridos en el 2020.
¿Por qué es importante estudiar umbrales de lluvia?
Los umbrales de lluvia es una información prioritaria para establecer sistemas confiables de vigilancia para la ocurrencia de movimientos en masa. Estos umbrales fueron generados a partir del producto grillado operativo de Senamhi denominado PISCOpd_Op y la información de eventos históricos de movimientos en masa superficiales.
Este trabajo será la base científica para el Sistema de Monitoreo de Movimientos en Masa (SILVIA) y el Servicio de Activación de Quebradas de Senamhi.
La investigación llega en un momento de gran relevancia debido a que sus resultados pueden ser aplicados en el corto plazo en marco del seguimiento a la condiciones del fenómeno El Niño costero.
El estudio científico sobre umbrales de lluvia es el primer paso para futuras investigaciones enfocadas en limitar la incertidumbre de estos servicios mediante el desarrollo de productos de lluvia con escala espacio-temporal más fina.
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