Central America [in State of the Climate in 2017]

For this region, nine stations from five countries were analyzed. Stations on the Caribbean slope are: Philip Goldson International Airport, Belize; Puerto Barrios, Guatemala; Puerto Lempira, Honduras; and Puerto Limón, Costa Rica. Stations located on the Pacific slope are: Tocumen International Airport and David, Panamá; Liberia, Costa Rica; Choluteca, Honduras; and Puerto San José, Guatemala.Universidad de Costa Rica/[805-B8-766]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Clima, variabilidad y cambio climático en la Vertiente Caribe de Costa Rica: Un estudio básico para la actividad bananera

informe de investigación -- Universidad de Costa Rica. Centro de Investigaciones Geofísicas, 2013. Forma de citar el trabajo: Amador, J. A., E. J. Alfaro, H. G. Hidalgo, F. J. Soley, F. Solano, J. L. Vargas, F. Sáenz, B. Calderón, P. M. Pérez, J. J. Vargas, R. Díaz, A. Goebel, A. Montero, J. L. Rodríguez, A. Salazar, P. Ureña, N. Mora, I. Rivera, C. Vega y C. Bojorge, 2013. Clima, variabilidad y cambio climático en la Vertiente Caribe de Costa Rica: Un estudio básico para la actividad bananera. Informe Final del Proyecto VI-805-B0-402. Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI), Vicerrectoría de Investigación y Escuela de Física, Universidad de Costa Rica y Corporación Bananera Nacional (CORBANA), Setiembre 2013, 225 pp.Este Informe Final (IF) describe en forma sintética, los alcances y productos del proyecto “Clima, variabilidad y cambio climático en la Vertiente Caribe de Costa Rica: Un estudio básico para la actividad bananera”, en relación con el cumplimiento, por parte del Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI) de la Universidad de Costa Rica (UCR), de las Especificaciones y Requisitos Técnicos (ERT) de la investigación contratada con la Corporación Bananera Nacional (CORBANA). Los ERT de CORBANA (ERTC) están contenidos en la Parte 7 de la Propuesta Original entregada a la Corporación en octubre de 2010. Los detalles de los productos son discutidos en las diferentes secciones del IF. En este sentido, se examinaron la Estructura y Funcionalidad de la Base de Datos (BANACLIMA) y la Red de Estaciones de la Corporación. Se destaca, entre otras cosas, la implementación, en colaboración con CORBANA, de una torre de observación meteorológica en Siquirres (CIGEFI_et) con instrumental de precipitación, temperatura, viento y humedad, instalado a 10, 20 y 30 m de altura, con complemento de presión, temperatura y humedad (del suelo) en superficie. Se generaron y entregaron, tanto en formato JPEG o similar y en un Sistema de Información Geográfica (SIG) productos de climatología regional derivados de la información de BANACLIMA y de bases de datos regionales. Los productos entregados en el SIG facilitan el uso aplicado de la información. Este proceso contempló la familiarización de personal con los productos generados y no formaba parte de los ERTC. Se entregan clasificaciones climáticas basadas en los métodos de Thornthwaite y Hargreaves, con amplias discusiones sobre su aplicación y limitaciones. Las climatologías generadas con base al modelo MM5 incluyen aspectos de variabilidad que toma en cuenta los modos globales de El Niño Oscilación del Sur (ENOS), la Oscilación Multidecadal del Atlántico (OMDA), ambos basados en índices de la temperatura superficial del océano como predictor de la variabilidad atmosférica regional. Se analizaron datos atmosféricos regionales para obtener indicativos del cambio climático observado para varias variables troposféricas, entre ellas temperatura superficial y precipitación. Un tema investigado en este proyecto y no contemplado tampoco en las ERTC, es la inclusión de algunas proyecciones futuras sobre el cambio climático en la región de interés, basado en resultados de modelos de circulación general (conocidos como 20c3m runs) para el Informe de 2010 del Panel Inter-Gubernamental para el Cambio Climático. Otro aspecto, no contemplado en las ERTC, es la recolección de importantes datos históricos sobre meteorología y el desarrollo institucional de la Corporación. Sobre este tema, el CIGEFI espera continuar investigando por su parte y de darse las condiciones de acceso requeridas, dotar en un futuro a CORBANA de un documento más completo sobre su historia y el desarrollo en la actividad bananera nacional. Personal de CORBANA participó en Mini-congresos, talleres y presentaciones del CIGEFI en relación con los temas e investigaciones realizadas para el proyecto. Personal del Centro participó en Congresos Bananeros, talleres y seminarios dando a conocer los resultados del proyecto con CORBANA. Un importante grupo de artículos han sido publicados, otros están en proceso, todos ellos mostrando los productos y resultados de la investigación. Con respecto a los diferentes aspectos que tiene que ver con las ERTC, se incorporaron recomendaciones específicas, en el Informe Primero (IP), de setiembre de 2011, en el Informe Segundo (IS), de mayo de 2012 y en el presente IF. En este IF se incorporan figuras o tablas que aparecen en el IP o en el IS, sin embargo, éstas fueron, en general, mejoradas tanto por el uso de información complementaria, cambio o mejoramiento del método de trabajo o para incorporar un periodo más extenso de datos.Corporación Bananera Nacional (CORBANA). Universidad de Costa Rica (UCR).UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Prediction of MJ rainfall season using CCA models

The prediction of the May-June (MJ) precipitation as the first peak of the rainy season is important in the Central American isthmus because wetter (drier) MJ seasons tend to be associated with early (late) onsets of the rainy season on the Pacific slope. Having a late start of the rains, followed by a drier season in MJ in conjunction with a deep Mid-Summer Drought (MSD), would affect significantly key socioeconomic sectors in the isthmus like hydropower generation, water supply for human consumption (as main cities in the isthmus are located on the Pacific slope) and agriculture. Using 162 gauge stations, we built skillful Canonical Correlation Analysis (CCA) prediction models for MJ season as the first peak of the rainy season, using as predictands monthly rainfall accumulations and Standardized Precipitation Index (SPI) values over Central America. Sea Surface Temperature anomalies (SSTA) were used as predictors handling a domain bounded by 63° N-10° S and 152° E-15° W, along with the Palmer Drought Severity Index (PDSI) values covering the isthmus. Leading times from December to April were explored in the predictor fields. CCA models, using February´s SSTA and April´s PDSI showed significant skill values for the prediction of MJ accumulations and the SPI over an important portion of Central America. Models´ loadings showed that warmer (cooler) Eastern equatorial SSTAs in the Pacific along with cooler (warmer) SSTAs in the Tropical North Atlantic (TNA) during February, tend to be related with drier (wetter) conditions in almost all the isthmus during the next MJ season. It is suggested that Sea Surface Temperature (SST) mode could modulate MJ precipitation in Central America influencing the position of the Intertropical Convergence Zone (ITCZ) and the strength of the trade winds. Additionally, it was observed that drier (wetter) soil moisture (PDSI) in April tends to be related with drier (wetter) precipitation conditions in almost all the isthmus during next MJ season.Predecir la precipitación durante mayo-junio (MJ), como primer pico de la estación lluviosa en el istmo de América Central, es muy importante ya que se ha observado que condiciones más o menos húmedas durante MJ tienden a estar precedidas por inicios tempranos o tardíos de la época lluviosa. Un inicio tardío de las lluvias, por ejemplo, seguido de condiciones más secas que lo normal durante MJ y por un periodo posterior de veranillo o canícula intensa, puede afectar significativamente sectores socioeconómicos clave en el istmo como la generación hidroeléctrica, el abastecimiento de agua potable o la agricultura. En este trabajo se usaron los datos de 162 estaciones pluviométricas para construir modelos predictivos para MJ como primer pico de la estación lluviosa, usando el Análisis de Correlación Canónica (ACC). Los aspectos a predecir durante MJ son los acumulados de lluvia y el Índice Normalizado de Precipitación (INP) en América Central. Se usaron dos campos como predictores. El primero fue las anomalías de la temperatura superficial del mar (TSM) observada en el dominio 63° N-10° S y 152° E-15° W. El segundo fue el Índice de Severidad de Sequía de Palmer (ISSP), cubriendo la totalidad del istmo. Se estudió el potencial predictivo de estos dos campos desde diciembre hasta abril. Los modelos del ACC, usando las anomalías de la TSM en febrero y el ISSP en abril, evidencian una buena habilidad predictiva de los acumulados y del INP durante MJ, en una región importante de América Central. Los resultados mostraron que condiciones más cálidas (frías) en las anomalías de la TSM del Pacífico ecuatorial del este, junto con condiciones más frías (más cálidas) en el Atlántico Tropical Norte durante febrero, tienden a estar correlacionadas con periodos más secos (húmedos) durante el siguiente bimestre de MJ en prácticamente todo el istmo. Lo anterior sugiere que la TSM podría modular la lluvia durante MJ en América Central al influenciar la posición de la Zona de Convergencia Inter-Tropical y la magnitud de los vientos alisios. En forma adicional, se observó que condiciones más secas (húmedas) en la humedad del suelo (ISSP) durante abril, tendieron a estar relacionadas con periodos de lluvia más secos (húmedos) en casi todo el istmo durante el siguiente periodo de MJ.Universidad de Costa Rica/[805-B6-143]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B4-227]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B3-600]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B0-065]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-A9-532]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de FísicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR

A Sea Breeze Study during Ticosonde-NAME 2004 in the Central Pacific of Costa Rica: Observations and Numerical Modeling

Surface and upper air observations and MM5v3 simulations examined the structure and inland penetration of sea breeze (SB) along the Grande de Tárcoles river basin (GTRB), central Pacific, Costa Rica, for two different intensity regimes of the Caribbean Low-Level Jet (CLLJ). Data comprise the period of 1 July to 16 September 2004 from Ticosonde-North American Monsoon Experiment, and a local University of Costa Rica-National Meteorological Institute field campaign. Maximum precipitation occurs between 14:00–17:00 LST, showing a time lag of 2 to 3 h after the temperature maximum, suggesting that local diurnal heating is key to convection. July–August precipitation exhibited a rainfall decrease along GTRB due to the SB dynamical processes interaction with a strong CLLJ. The SB maximum inland incursion was 24 km, with no evidence of its penetration into the Central Valley. The MM5v3 simulations for two convective and boundary layer (BL) schemes captured some SB structure features along the GTRB. Comparison of model results with observed data shows deficiencies in the model representation of the surface flow near coastal regions. Differences may be the result of time lag model’s poor responses to actual early morning BL sea–land temperature gradients. MM5v3 configurations used in this study resulted in biased wind speed simulations.Universidad de Costa Rica/[805-B8-604]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B9-454]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Físic

A Tri-dimensional Approach to Climate Sciences

Climate variability on seasonal and inter-annual time scales, as manifested through years of flood versus drought conditions, represent a significant challenge for Central America. A good or bad rainfall season impacts both infrastructure and the performance of key economic sectors on which the region’s development is premised, for example, agriculture, hydropower and tourism. Climate variability also impacts the annual performance of the region’s economies and represents a significant threat to both livelihoods and quality of life in Central America.Universidad de Costa Rica/[805-B7-286]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B6-143]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B7-507]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B4-227]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B3-600]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B0-065]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-A4-906]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Central America [in State of the Climate in 2019]

Regional Climates is one chapter from the State of the Climate in 2019 annual report. Compiled by NOAA’s National Centers for Environmental Information, State of the Climate in 2019 is based on contributions from scientists from around the world. It provides a detailed update on global climate indicators, notable weather events, and other data collected by environmental monitoring stations and instruments located on land, water, ice, and in space.Universidad de Costa Rica/[805-B9-454]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Central America [in State of the Climate in 2020]

For this region, nine stations from five countries were analyzed (see Fig. 7.8 for data and station list). The station distribution covers the relevant intraseasonal regimes of precipitation (Amador 1998; Magaña et al. 1999; Amador et al. 2016a,b), wind (Amador 2008), and temperature (Hidalgo et al. 2019) on the Caribbean and Pacific slopes of Central America (CA). Precipitation and temperature records for the stations analyzed and regional wind were provided either by CA National Weather Services (CA-NWS), NOAA, or the University of Costa Rica. Anomalies are reported using a 1981–2010 base period and were calculated using CA-NWS data. The methodologies used for all variables can be found in Amador et al. (2011).Universidad de Costa Rica/[805-B9-454]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Assessment of Central America Regional Climate Outlook Forum maps, 1998-2013

Starting 1997, the Regional Climate Outlook Forums or RCOFs have taken place in different Latin American countries, as an effort to generate climatic prediction products. “since 2000, the Forum is organized in Central America by the Regional Water Resources Committee (CRRH), which is the technical secretariat of the Central American Integration “System, or “SICA, responsible for the coordination of activities related to weather forecasts, climate, water resources and climate change assessment. “since 2007 and after every RCOF, meetings are being held with different stakeholders in order to study the possible climate impacts on various socio-economic sectors of the Isthmus. In this work, 41 climate prediction maps of precipitation produced by the forums were evaluated. For this purpose, 156 rain gauge stations were used along with 689 and 17158 grid points from TRMM and CHIRP“ data sets respectively. The cumulative seasonal rainfall were also compared with other three perspectives: the outputs of the Climate Predictability Tool (CPT); the prediction based on the persistence of the conditions observed in the previous month of the forum (RCOF); and another one always predicting neutral conditions. The results showed that the RCOFs maps have a value added for decision-makers, as most of the time they shown skilled predictive ability. The prospects based upon the prediction of always-neutral conditions showed the least predictive ability, meaning that making decisions without taking into consideration the climate outlook information is worse than using the RCOF maps. Moreover, the inclusion of objective tools and giving them a more specific weight in the consensus map production could be a factor that increases the predictive ability of the forums.Desde el año 1997, se han llevado a cabo en diferentes países de Latinoamérica los Foros Regionales de Predicción Climática con el objetivo de generar productos de predicción climática. En América Central, este foro es organizado desde el año 2000 por el Comité Regional de Recursos Hidráulicos o CRRH, el cual es la secretaría técnica del “sistema de Integración Centroamericano o “SICA, encargada de coordinar las actividades relacionadas al pronóstico del tiempo, clima, recursos hídricos y cambio climático. A partir del año 2007, se realizan reuniones luego del foro de predicción climática, que tienen como finalidad estudiar los posibles impactos climáticos en distintos sectores socioeconómicos del istmo. En este trabajo se evaluaron 41 mapas de predicción climática de precipitación producidos por el foro, usando un conjunto de 156 estaciones pluviométricas, así como 689 y 17158 puntos de rejilla de los conjuntos de datos TRMM y CHIRP“, respectivamente. Los acumulados estacionales de la precipitación también fueron comparados con otras tres perspectivas: las salidas de la Herramienta de Predictibilidad Climática o CPT, la predicción basada en la persistencia de las condiciones observadas el mes previo al foro y una basada siempre en la predicción de condiciones neutrales. Los resultados mostraron que los mapas del foro tienen un valor agregado para los tomadores de decisión, ya que mostraron habilidad predictiva la mayoría de las veces. Las perspectivas basadas en la predicción siempre de condiciones neutrales fueron las que mostraron la menor habilidad predictiva, lo que significa que tomar decisiones sin tomar en cuenta la perspectiva climática, es peor que usar los mapas del foro. También, el darle un peso mayor dentro del proceso de consenso al uso herramientas objetivas de predicción climática, podría ser un factor que aumente la habilidad predictiva de los foros.Consejo Nacional para Investigaciones Científicas y Tecnológicas/[805-B4-227]/CONICIT/Costa RicaConsejo Nacional para Investigaciones Científicas y Tecnológicas/[805-B3-600]/CONICIT/Costa RicaConsejo Nacional para Investigaciones Científicas y Tecnológicas/[805-B0-065]/CONICIT/Costa RicaConsejo Nacional para Investigaciones Científicas y Tecnológicas/[805-A9-532]/CONICIT/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B6-143]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR)UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Físic

State of the climate in 2021. Regional climates

Regional Climates is one chapter from the State of the Climate in 2021 annual report. Compiled by NOAA’s National Centers for Environmental Information, State of the Climate in 2021 is based on contributions from scientists from around the world. It provides a detailed update on global climate indicators, notable weather events, and other data collected by environmental monitoring stations and instruments located on land, water, ice, and in space.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Físic

La región oriental del Pacífico Tropical. Parte II: Modos atmosféricos de variabilidad estacional e intra-estacional

This is Part II of a two-part review about climate and climate variability focused on the Eastern Tropical Pacific (ETP) and the Caribbean Sea (CS). Both parts are aimed at providing oceanographers, marine biologists, and other ocean scientists, a guiding base for ocean-atmosphere interaction processes affecting the CS, the ETP, and the waters of Isla del Coco. Isla del Coco National Park is a Costa Rican World Heritage site. Part I analyzed the mean fields for both basins and a larger region covering 25º S - 35º N, 20º W - 130º W. Here we focus on a smaller area (65º W - 95º W, 0º - 20º N), as a complement to Part 1. Incoming solar radiation and surface energy fluxes reveal the complex nature of the ETP and CS for convective activity and precipitation on seasonal and intraseasonal time scales. Both regions are relevant as sources of evaporation and the associated moisture transport processes. The American Monsoon System influences the climate and climate variability of the ETP and CS, however, the precise way systems affect regional precipitation and transport of moisture, within the Intra Americas Sea (IAS) are not clear. Although the Caribbean Low-Level Jet (CLLJ) is known to act as a conveyor belt for moisture transport, intraseasonal and seasonal modes of the CLLJ and their interactions with other IAS systems, have to be further investigated. Trans-isthmic jets, exert a variable seasonal wind stress force over the ocean surface co-generating regions of great marine productivity. Isolated convection, the seasonal migration of the Intertropical Convergence Zone, the hurricane season, the Mid-Summer Drought, the seasonal and intraseasonal behavior of low-level jets and their interactions with transients, and the southward incursion of cold fronts contribute to regional seasonal precipitation. Many large-scale systems, such as El Niño-Southern Oscillation, the Atlantic Multidecadal Oscillation and the Madden-Julian Oscillation (MJO, also influence the variability of precipitation by modulating regional features associated with convection and precipitation. Monthly tropical storm (TS) activity in the CS and ETP basins is restricted to the period May-November, with very few cases in December. The CS presents TS peak activity during August, as well as for the number of hurricanes and major hurricanes, in contrast to the ETP that shows the same features during September. Esta es la Parte II de una revisión en dos partes del clima y la variabilidad climática, enfocada en el Pacífico Tropical del Este (PTE) y el Mar Caribe (MC). Ambas partes del trabajo tienen como objetivo proveer a oceanógrafos, biólogos marinos y otros científicos marinos, una guía base de las interacciones océano-atmósfera que afectan el PTE, el MC y las aguas de la Isla del Coco, Patrimonio de la Humanidad de Costa Rica. La Parte I analizó para el PTE y MC y para las región 25º S - 35º N, 20º W - 130º W, los campos medios anuales. En este trabajo el área de interés es 65º W - 95° W, 0º - 20º N, como complemento a la Parte I. La radiación solar y los flujos superficiales de energía muestran una compleja naturaleza del PTE y MC, en relación con la actividad convectiva y la precipitación en escalas de tiempo estacionales e intra-estacionales. Ambas regiones son importantes como fuentes de evaporación y para los procesos de transporte regional de humedad. El Sistema Monsónico de América (SMA) influencia el clima y variabilidad climática del PTE y CS, sin embargo, la forma precisa en que los sistemas actúan para afectar la precipitación regional y el transporte de humedad, en la región de los Mares Intra Americanos (MIA), no es clara. A pesar de que la Corriente en Chorro del Caribe (CCC) actúa como una cinta transportadora de humedad, los modos estacionales e intra-estacionales de la CCC y sus interacciones con otro sistemas en la región del MIA, tienen que ser aún investigados. Las corrientes trans-istmicas ejercen un variable esfuerzo estacional del viento sobre la superficie oceánica cogenerando regiones de gran productividad marina. Convección aislada, la migración estacional de la Zona de Convergencia Intertropical, la temporada de huracanes, el veranillo, el comportamiento estacional e intra-estacional de las corrientes de bajo nivel y su interacción con sistemas transitorios y la incursión en latitudes bajas de frentes fríos contribuyen a la precipitación estacional en la región. Muchos sistemas de gran escala, como el Niño-Oscilación del Sur, la Oscilación Multidecenal del Atlántico y la Oscilación de Madden-Julian contribuyen también a la variabilidad de la precipitación, al modular características regionales asociadas a la convección y la precipitación. La actividad mensual de tormentas tropicales (TT) se restringe en el PTE y MC al periodo mayo-noviembre, con muy pocos casos en diciembre. El MC presenta picos de TT durante agosto, lo mismo que el número de huracanes y el de huracanes fuertes, en contraste con el PTE que muestra estas características durante septiembre. El final de la temporada de TT es más abrupta en el PTE que en el MC, en donde octubre es un periodo menos activo que septiembre-octubre en el MC.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de FísicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI