Influencia de los principales modos anulares hemisféricos y El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) en las fuentes de humedad globales de Mesoamérica

Abstract

Se estudió la influencia de las oscilaciones atmosféricas interanuales de gran escala en la captación y el transporte de humedad proveniente de las principales fuentes oceánicas con impacto en Mesoamérica utilizando el modelo lagrangiano FLEXPART alimentado con los datos del reanálisis ERA-Interim (1979-2012) para evidenciar cómo los cambios en los sumideros de humedad asociados con cada una de estas fuentes de evaporación reproducen los ya conocidos patrones de variación de los sistemas atmosféricos y de precipitación regional de El Niño-Oscilación del Sur y de la Oscilación Ártica. El hallazgo más importante, que no se había registrado antes para la región de Mesoamérica, es la teleconexión con la Oscilación Antártica, lo que revela una correlación estadística más significativa con el transporte de humedad proveniente del Pacífico durante la estación seca y una un poco más débil durante la estación lluviosa. Estos resultados pueden emplearse como predictores del comportamiento de la distribución de la precipitación, especialmente en el momento de su inicio y en el de su primer máximo.

The influence of the interannual large-scale atmospheric oscillations in the uptake and moisture transport from the major oceanic moisture sources with impact over Mesoamerica is investigated herein using a sophisticated Lagrangian approach informed by ERA-Interim reanalysis data (1979-2012), which showed how the moisture sinks changes associated with the evaporation sources reproduce the well-known atmospheric systems variation patterns and the regional precipitation linked to El Niño-Southern Oscillation and the Arctic Oscillation. However, the most important result, not revealed before for the Mesoamerican region, is the Antarctic Oscillation teleconnection, which highlights a stronger statistical correlation with the Pacific moisture transport during the dry season and a little weaker correlation during the rainy season. These results may be used as predictors for the precipitation distribution behavior, mainly during its onset period and for its first maximum.