La transición de La Niña a ENOS-neutral llegaría durante el próximo trimestre bajo amplia incertidumbre

Los pronósticos IRI (Instituto Internacional de Investigación para el Clima y la Sociedad) publicados el día de hoy, indican que «La Niña haría transición a ENOS-neutral durante el invierno 2022-23». Recordemos que hablar de ENOS-neutral, es referirnos a condiciones fuera del umbral de El Niño o La Niña (sin ninguna de las dos variables).

Pero, «los modelos dinámicos han estado indicando una transición más rápida (enero-marzo) que los modelos estadísticos (febrero-abril)», señalan en dicha publicación. Asimismo, «el consenso de los pronosticadores favorece a los modelos estadísticos, con una transición a ENOS-neutral en la temporada de febrero a abril 2023. Las anomalías sostenidas de la circulación atmosférica y el debilitamiento de la onda oceánica Kelvin no apoya una transición inminente. Sin embargo, la menor precisión durante tiempos de transición, y en cuanto a las predicciones son en la primavera, lo que significa que la incertidumbre permanece alta», expresan, en relación al mes exacto de dicha transición.

En resumen, el CPC e IRI esperan una transición de La Niña a ENOS-neutral durante la temporada de febrero a abril 2023. «Para la primavera del hemisferio norte (marzo-mayo 2023), la probabilidad de ENOS-neutral es de 82%.»

¿Cuáles son las condiciones actuales?

Según el informe del Centro de Predicciones Climáticas de la NOAA, durante diciembre:

• «Las temperaturas de la superficie del mar (SSTs, por sus siglas en inglés) por debajo del promedio se debilitaron un poco a través del Océano Pacífico ecuatorial. Todos los índices semanales más recientes de El Niño estuvieron entre -0.7°C y -0.8°C.
• La temperatura anómala de la subsuperficie también se debilitó sustancialmente, pero las temperaturas de subsuperficie por debajo del promedio persistieron cerca de la superficie y a la profundidad en el este del Pacífico ecuatorial.
• Sin embargo, las anomalías de la circulación atmosférica a través de Océano Pacífico tropical no se debilitaron significativamente. Las anomalías en los vientos del este en los niveles bajos y de los vientos del oeste en los niveles altos prevalecieron a través de la mayoría del Pacífico ecuatorial.
• La convección persistió suprimida sobre el oeste y centro del Pacífico tropical mientras que aumentada sobre Indonesia.
• En general, el sistema acoplado océano-atmósfera continuó reflejando La Niña.»

¿Qué podemos esperar para Venezuela?

De cumplirse lo previsto, tomando en cuenta que pasaríamos a ENOS-neutral y además hay una tendencia en la predicción de un posible El Niño para el segundo semestre de 2023, el modelo estacional a mediano plazo C3S muestra en la medida que vamos agregando los venideros meses a la predicción, probabilidades de que las precipitaciones estén dentro de lo normal o por debajo de lo normal (colores ocre en la imagen), a partir del trimestre febrero, marzo y abril, y posteriormente hasta el mes de mayo, en Venezuela.

En virtud de la alta incertidumbre existente en estas predicciones a largo plazo, no es confiable predecir con exactitud lo que ocurrirá para el segundo semestre de este año, por lo cual recomiendo mantener el monitoreo mes a mes de estas variables climáticas.

El pronóstico estacional de C3S ejecuta conjuntos de simulaciones de posibles escenarios meteorológicos que proporcionan opciones de qué tan probable es que una temporada sea más húmeda, más seca, más cálida o más fría en comparación con el promedio para ese período del año. Esto es posible porque algunos componentes del sistema terrestre, patrones como El Niño, La Niña, la Oscilación del Atlántico Norte (NAO) y otros, evolucionan más lentamente que la atmósfera “caótica”, y de manera bastante predecible, por lo que podemos anticipar aproximadamente su influencia en la atmósfera.

El principal rasgo característico de los pronósticos estacionales de C3S es la combinación de algunos de los principales sistemas de predicción estacional. Los pronósticos individuales producidos por ocho centros globales se unen en un solo pronóstico estacional de múltiples sistemas. Este proceso generalmente compensa algunos de los errores sistemáticos que tiene cada uno de los modelos.