El objetivo fue determinar si existe influencia de las olas de calor en la salud humana eligiendo los criterios más adecuados para categorizar estos eventos según la mortalidad general en el área de estudio; de ser así, saber cuánto tiempo puede durar esta influencia y describir y describir sus condiciones climáticas y climáticas. Características sinópticas de las variables meteorológicas en la troposfera para la ocurrencia de estas olas de calor. Estos eventos se clasificaron en términos de frecuencia y duración de todo su registro climático teniendo en cuenta treinta criterios de olas de calor basados en la métrica, el umbral y el número de días. Se encontró que en las provincias de Piura y Sullana existe riesgo de muerte por olas de calor, definidas por la temperatura máxima del aire, con un percentil 95 y una duración mínima de dos días.
INTRODUCCIÓN
Analizar las características de las olas de calor en la salud humana en el departamento de Piura para el periodo 2003-2017. Analizar el impacto de las olas de calor en la salud humana a través del riesgo relativo de mortalidad. Identificar patrones sinópticos asociados a olas de calor con efectos sobre el riesgo de mortalidad para el periodo 1981 a 2017 mediante mapas autoorganizados.
REVISIÓN DE LITERATURA
- Clasificación climática de Piura
- Olas de calor
- Olas de calor y su influencia en la salud a nivel mundial
- Métricas para categorizar la ola de calor
- Riesgo relativo de mortalidad
- Patrones de circulación sinóptica
- Mapas auto organizados
Lo que ayuda a definir el área de estudio para asociar las olas de calor y su riesgo en la mortalidad humana. Los efectos adversos para la salud provocados por las olas de calor se pueden prevenir en gran medida. Determinar el riesgo de exposición a olas de calor sobre la influencia en el aumento de la mortalidad general (Nori-Sarma et al., 2019).
METODOLOGÍA
Materiales
- Área de estudio
- Datos
Para analizar el impacto de las olas de calor en la salud humana a través del riesgo relativo de mortalidad, se utilizaron datos de mortalidad diaria a nivel distrital en el Departamento de Piura del 2003 al 2017, obtenidos de la Dirección General de Tecnología y fuente Tecnológica. Información (OGTI) del Ministerio de Salud (MINSA). Cabe señalar que se excluyó el año 2015 por faltar datos de mortalidad y que se seleccionaron datos de mortalidad por lugar de muerte. Para identificar patrones sinópticos asociados a olas de calor con efecto sobre el riesgo de mortalidad, se utilizaron datos diarios del reanálisis del modelo atmosférico ERA5 (Hersbach et al., 2020) proporcionados por el Servicio de Cambio Climático Copernicus (C3S) del Centro. Predicciones Meteorológicas Europeas a Plazo Medio (ECMWF), con un periodo de 1981 a 2017 para la región tropical y latitudes medias correspondientes a América del Sur.
Métodos
- Categorizar las olas de calor
- Determinar la influencia de las olas de calor en la salud humana mediante
- Determinar patrones sinópticos durante las olas de calor con influencia en
Determinar la influencia de las olas de calor en la salud humana a través del riesgo relativo de mortalidad. Evolución en el tiempo de las características sinópticas de los patrones más habituales durante las olas de calor. Evolución en el espacio de los patrones más comunes de olas de calor con efecto sobre el riesgo de mortalidad.
RESULTADOS Y DISCUSIONES
Categorización de las olas de calor
- Categorización de los treinta criterios de olas de calor para la provincia
- Categorización de los treinta criterios de olas de calor para la provincia
Categorización de los treinta criterios de olas de calor para la Provincia de Sullana - Estación Mallares Sullana - Estación Mallares. Después de categorizar las olas de calor en la estación meteorológica de Mallares (Tabla 3), el mayor número de eventos de olas de calor en el período cálido se obtuvo utilizando la temperatura máxima del aire, utilizando el umbral del percentil 90 y con un mínimo de un día para categorizar la ola de calor. Se contabilizaron como máximo 243 incidentes. Por otro lado, solo se registraron nueve eventos utilizando el índice TA o WBGT en trece horas con un umbral percentil 95 y al menos tres días para categorizar la ola de calor.
En cuanto al número de eventos promediados dentro del período cálido, varía de cero a cuatro por mes, y los meses de diciembre y febrero presentan el mayor número de eventos en la mayoría de los criterios utilizados para categorizar las olas de calor. La duración promedio de una ola de calor puede variar de uno a siete días. A diferencia de la provincia de Piura, se observa que en la provincia de Sullana se registra un menor número de eventos de olas de calor dentro del periodo de calor analizado.
Lo que demuestra que provincias relativamente cercanas pueden presentar diferencias en la categorización de las olas de calor. Lo cual puede deberse a factores locales además de las condiciones sinópticas, estos factores pueden ser la topografía y las condiciones de la superficie terrestre ya que tienen una influencia directa en la temperatura del aire (Yoon et al., 2018). Aunque se ha demostrado que existe una variación en la cantidad y duración de las olas de calor dependiendo del criterio utilizado, esto no sugiere que un mayor número de olas de calor vaya a estar proporcionalmente relacionado con un mayor efecto sobre la salud.
Riesgo relativo de mortalidad por olas de calor
- Riesgo relativo de mortalidad en la provincia Piura, departamento de
- Riesgo relativo de mortalidad en la provincia Sullana, departamento de
- Efecto de las olas de calor en la mortalidad en días posteriores
Las medidas de olas de calor, P90_2D/WBGT y P95_2D/WBGT, tienen un riesgo relativo de mortalidad inferior a uno y son estadísticamente significativas, lo que sugiere que los eventos de olas de calor que utilizan estas medidas serían un factor protector para la salud durante las olas de calor. En ambas provincias los criterios para las olas de calor con impacto en la salud tienen como criterio de medición la temperatura más alta del aire y como criterio umbral el percentil 95. La diferencia entre los criterios para categorizar las olas de calor en Piura y Sullana está en la duración mínima del evento, dos días en Piura y tres días en Sullana.
Los índices térmicos calculados como HI, TA y WBGT, y la temperatura del aire a las trece horas no resultaron ser buenos indicadores para medir el efecto de las olas de calor en la salud en el área de estudio. Teniendo en cuenta el criterio de que las olas de calor afectan la salud a través de un aumento en el riesgo relativo de mortalidad general, se puede indicar que el número promedio de eventos de olas de calor varía entre 1 y 2, tanto para Piura como para Sullana. La Figura 11 muestra el efecto de las olas de calor sobre el riesgo de mortalidad entre uno y veinte días después de ocurrido el evento de calor.
La evaluación se realizó seleccionando criterios para categorizar las olas de calor que muestran una fuerte señal de riesgo de mortalidad (RR > 1) en cada área de estudio, para toda la población. Según este índice, el efecto de las olas de calor sobre la salud dura hasta dos días después de finalizado el evento de calor. En Sullana, se definió ola de calor como un período de al menos tres días en los que la temperatura máxima diaria supera el umbral del percentil 95 (P95_3D/TMAX), y en este caso el efecto de ola de calor dura solo hasta un día después del evento. Se acabó.
Patrones sinópticos durante las olas de calor con implicaciones para el riesgo de mortalidad.
Patrones sinópticos durante las olas de calor con un efecto en el riesgo de
- Patrones sinópticos obtenidos del SOM
- Evolución en el tiempo de las características sinópticas de los patrones
- Evolución en el espacio de los patrones más frecuentes de olas de calor
En el modelo cinco se observa que la convergencia sobre Piura inicia desde dos días antes de la aparición de las olas de calor hasta su inicio. El cual se presenta durante las olas de calor sobre Piura en los modelos cuatro y cinco y aumenta hacia el final de los eventos. En los tres modelos se observa un aumento de temperatura desde el día anterior al inicio de la ola de calor hasta llegar a a.
Convergencia en niveles altos de la troposfera al inicio de las olas de calor y divergencia al final de los eventos para el. Divergencia en niveles bajos de la troposfera durante olas de calor para los patrones cuatro y cinco. Reducir la humedad ambiental durante las olas de calor en los patrones cuatro y cinco.
Los tres patrones tienen vientos del norte un día antes de las olas de calor. Al inicio de las olas de calor y durante las mismas se genera un flujo de vientos del norte sobre la costa peruana. Un flujo ascendente mostrado por la anomalía negativa en la troposfera media durante las olas de calor muestra consistencia con lo indicado en la evolución temporal para la costa norte, Figura 14d.
La formación de un ciclón en niveles bajos de la troposfera sobre el Océano Pacífico oriental se intensifica durante el desarrollo de olas de calor y genera influencia de vientos del sureste sobre la costa peruana. El flujo de viento del suroeste en niveles altos de la troposfera sobre la costa peruana y su intensificación ante el inicio de olas de calor influyen en la formación de convergencias en la costa del norte del Perú. Un flujo creciente en la troposfera media durante las olas de calor está relacionado con el flujo convergente en los niveles bajos de la troposfera.
CONCLUSIONES
En cuanto al segundo patrón más frecuente presenta un calentamiento general a escala sinóptica, hay mayor contenido de humedad en la troposfera sobre la costa norte del Perú, ascenso en niveles troposféricos medios, una APSO poco definida se desplazó hacia el oeste y norte Vientos superficiales sobre la costa peruana.
RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFÍA
Classification of synoptic patterns in the western Arctic associated with extreme events at Barrow, Alaska, USA. Using self-organizing maps to investigate extreme climate events: Application of Na to wintertime precipitation in the Balkans. Comparisons of circulation anomalies associated with extreme heat in different regions of eastern China.
Short-term effect of heat waves on mortality and its modifiers in China: An analysis from 66 communities. Minister de Salud fortalece trabajo de prevention en la región Piura ante la ola de calor. Advancing our understanding of heat wave criteria and associated health impacts to improve heat wave alerts in developing country environments.
Macropatrones de circulación atmosférica intraestacional en niveles bajos asociados con las precipitaciones en la cuenca del Amazonas. Influencias de factores sinópticos y locales en las olas de calor en la región sudeste de Corea en 2015.
ANEXOS
