Revista del Centro Argentino de Meteorólogos, editada desde 1970. Integra el Núcleo Básico de Revistas Científicas Argentinas desde 2005, publicando trabajos relacionados con las ciencias de la atmósfera y oceanografía. Numero de Registro de Propiedad Intelectual: 2023-95212445-APN-DNDA#MJ
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Dinámica del agua subsuperficial durante la sequía 2019-2023 en el sudeste de Córdoba
El núcleo agrícola del sudeste de la Provincia de Córdoba ocupa una región de planicies con aguas subterráneas cercanas a la superficie, capaces de complementar los aportes pluviales en periodos en los que son deficitarios. Este trabajo investiga cómo impactó la última sequía 2019-2023 sobre la humedad del suelo superficial, la humedad del suelo en profundidad y el nivel freático, en 8 sitios cercanos a la localidad de Marcos Juárez. Para ello, analizamos observaciones puntuales de nivel freático (NF) y cuatro productos (SMAP-L4, SMOS-L3-L4, VST-CONAE, NOAH-SMAP) que informan la humedad del suelo en superficie (HSS) y profundidad (HSP). Sin que la precipitación mostrara una tendencia marcada entre junio 2018 y diciembre 2019, las series de NF, HSS y HSP declinaron lineal y significativamente, evidenciando retardos entre las manifestaciones meteorológicas, agrícolas e hidrológicas de la sequía. En promedio, el NF descendió 0.53 m/año, pasando de -1.42 m (enero 2019) a -4.85 m (octubre 2023), con marcas <-6 m en algunos sitios, no registradas desde principios del siglo. Tres de cuatro productos detectaron que la HSS presenta mayor tendencia, rango dinámico y variabilidad temporal que la HSP, en consonancia con el conocimiento general existente. Distintos análisis sobre estos productos muestran: mayor humedad para VST y NOAH que para SMAP y SMOS; acuerdo en las anomalías mensuales positivas antes del 2020 y negativas después del 2021; mayor correlación temporal de las anomalías mensuales medias en las combinaciones SMAP-SMOS y SMAP-NOAH. El NF se asoció significativamente a HSP mientras que la precipitación solo lo hizo con HSS. Observamos correlación no lineal entre el NF y HSP en casi todos los sitios y productos, acentuada cuando la HSP precede en un mes al NF. Los rendimientos del maíz y la soja disminuyeron en general hacia el final del periodo cuando la sequía se hizo mayormente presente. Sin embargo, hubo excepciones para la soja, donde el NF, aun con una tendencia de descenso, se mantuvo cerca de la superficie minimizando el impacto del déficit sobre el rendimiento.
Derechos de autor 2024 Romina Ruscica, Mercedes Salvia, Lucia Cappelletti, Homero Lozza, Manuel Pulido, Fabricio Matías Obregón, Esteban Jobbágy https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Caracterización hidrometeorológica de la cuenca alta y media del río Luján
El objetivo de este trabajo es realizar una caracterización hidrometeorológica y climática de la cuenca del río Luján, empleando los registros hidrométricos y meteorológicos disponibles en la zona, con el fin de analizar la variabilidad temporal y espacial de dos variables fundamentales: la precipitación y el caudal. Se empleó el método de Thiessen para definir las áreas de influencia de cada estación meteorológica, análisis de tendencias interanuales con el coeficiente de correlación de Pearson y ajuste polinómico de tercer grado, así como estudios de distribuciones de probabilidad y determinación de períodos de retorno mediante el software Hydrognomon 4.1. Los resultados indican una tendencia decreciente en las precipitaciones anuales en todas las estaciones, con valores medios de 995,50 mm en Suipacha, 988,67 mm en Mercedes y 1.064,01 mm en Luján. Se identificó un ciclo estacional de precipitaciones con máximos en verano y primavera y mínimos en invierno. En cuanto a la distribución de probabilidad de las precipitaciones máximas diarias anuales, la mejor representación se logró con la distribución Gumbel en Suipacha y Luján, mientras que en Mercedes se ajustó mejor a la Log Pearson III. El análisis de caudales se realizó mediante aforos en puntos estratégicos del cauce principal utilizando Perfilador Acústico de Efecto Doppler (ADCP, por sus siglas en inglés: Acoustic Doppler Current Profiler), cuyos datos fueron procesados con el software QRev. Se determinaron curvas altura-caudal mediante modelos de regresión exponencial, que mostraron ajustes con coeficientes de determinación superiores a 0,97. Se observó una disminución en los caudales máximos y mínimos, con valores del índice de fluctuación cercanos a cero. Las curvas de duración de caudales evidenciaron una pendiente pronunciada en los tramos iniciales, indicando la ocurrencia de caudales elevados en períodos breves. En la estación de Ruta 6, el caudal del 2% alcanzó 92,41 m³/s, mientras que en Jáuregui fue de 79,25 m³/s. En cuanto al Q95%, representativo de sequía, presentó valores similares en todas las estaciones de aforo, con 2,14 m³/s en Ruta 6 y 2,08 m³/s en Jáuregui. Estos hallazgos resaltan la importancia del monitoreo hidrometeorológico continuo para mejorar la gestión de los recursos hídricos en la cuenca del río Luján.
gestión y planificación de recursos hídricos
Derechos de autor 2024 Pedro Riva, Aníbal Sánchez Caro, Fernanda Julia Gaspari https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Análisis comparativo de cuatro productos satelitales de precipitación mensual para la provincia de La Pampa
Este estudio tuvo como propósito evaluar el desempeño de cuatro productos satelitales de precipitación mensual—CHIRPS, ERA5, GPM y JAXA GSMaP—en la provincia de La Pampa, Argentina, mediante su comparación con registros de pluviómetros. Se utilizaron datos de 26 estaciones meteorológicas con series completas o casi completas entre 2000 y 2025. Las estimaciones satelitales se extrajeron con Google Earth Engine y se promediaron dentro de un radio de 11 km en torno a cada estación. Se ajustaron modelos de regresión lineal simple, con entrenamiento (2000–2020) y validación (2021–2025). El desempeño se evaluó con R², RMSE, error estándar y sesgo, además de análisis mensuales y regionales. A escala provincial, todos los productos mostraron un ajuste moderado con los registros observados (R² = 0,58–0,69). La mayoría tendió a subestimar la precipitación, salvo GPM que inicialmente sobreestimó, pero mejoró notablemente en la validación, reduciendo su sesgo de >60% a <10% y alcanzando el menor RMSE (<30 mm). El análisis estacional evidenció sobreestimación sistemática en invierno, especialmente en JAXA. Regionalmente, el desempeño fue mejor en el Este húmedo que en el Oeste árido, donde los eventos convectivos aislados resultaron poco representados. GPM se destacó como el producto más robusto y consistente, particularmente en el sector oriental de La Pampa. Sin embargo, en áreas áridas con lluvias escasas y baja densidad de estaciones, se recomienda complementarlo con observaciones locales, considerando a CHIRPS y ERA5 como fuentes auxiliares.
Derechos de autor 2024 Daniela Echevarria, Pablo Vazquez, Lorena Carreño https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Nueva climatología de ciclones extratropicales en el Mar Argentino y su impacto en la seguridad náutica
El conocimiento del comportamiento de los ciclones extratropicales es fundamental para la planificación náutica, ya que permite mitigar su impacto en las embarcaciones. Este estudio empleó datos de presión a nivel del mar y viento del reanálisis NCEP/DOE (1979-2022), analizados mediante un algoritmo automatizado para la identificación y seguimiento de ciclones, que se complementa con técnicas estadísticas. Se construyó una climatología estacional de características ciclónicas como origen, duración, distancia recorrida, profundización de presión e intensidad del viento en el océano Atlántico Sudoccidental, particularmente en el Mar Argentino. Se identificó un máximo de ciclones en la temporada otoño-invierno, mientras que el otoño y primavera registraron los casos más duraderos. Las mayores distancias recorridas y profundizaciones de presión se observaron en invierno. Espacialmente, se determinaron tres áreas de ciclogénesis constantes: la región costera de Argentina, Uruguay y sur de Brasil, y dos al sur de Tierra del Fuego y el Pasaje de Drake, próximas a la Península Antártica. Las trayectorias predominantes coincidieron con las áreas de mayor recurrencia de ciclogénesis. En términos de severidad, los vientos más intensos se concentraron en invierno, y al considerar la estructura propia de estos ciclones, la mayor severidad ocurre en el sector norte. Considerando la escala Beaufort, se estableció un umbral de riesgo de 35 nudos, relevante para la seguridad náutica. El análisis mostró que, nuevamente, el invierno presentó la mayor cantidad de ciclones que mantuvieron este umbral durante todo su tiempo de vida, destacándose como la estación con mayor impacto potencial en la actividad marítima. Los casos de naufragios analizados muestran que diversos eventos fueron afectados por ciclones en las costas patagónicas, haciendo fundamental el conocimiento climatológico y geográfico de estos sistemas para la preparación de los buques ante eventos severos y la mejora de la adaptación de la actividad marítima para su seguridad.
Derechos de autor 2024 Julieta Arce, María Paula Llano, Alvaro Santiago Scardilli https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Variabilidad del caudal del río Bermejo en la alta cuenca: relación con la precipitación y principales forzantes del sistema acoplado océano-atmósfera
El río Bermejo es uno de los ríos más importantes del norte argentino, y uno de los principales afluentes del río Paraguay y Paraná. Juega un rol importante en diversas actividades económicas y sociales que se dan sobre su cuenca, siendo la agroindustria la actividad principal. Además, es el principal canalizador de la precipitación que tiene lugar en la región de las Yungas y el mayor productor de sedimentos de los ríos de Sudamérica. En este trabajo se estudian datos de caudal de la estación Aguas Blancas y Pozo Sarmiento, dos estaciones telemétricas pertenecientes a la red hidrológica nacional de Argentina con el objetivo de estudiar los forzantes de la variabilidad interanual del caudal del río. Se analizó el comportamiento del caudal mes a mes y se caracterizó su ciclo anual. Se definió el comienzo del ciclo hidrológico en noviembre, una fase húmeda durante los meses de noviembre a abril, y una fase seca durante los meses de mayo a octubre, las dos asociadas al monzón sudamericano y al régimen pluvial del río. Se evaluó la homogeneidad de las series de datos y se encontró un punto de quiebre en la década de los 70 para ambas series, que podría estar asociado al salto climático de 1976/7 y a partir del cual el caudal se vio incrementado hasta en un 40%. A través de un análisis espectral se identificaron variabilidades interanuales significativas potencialmente asociadas al El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) y al Dipolo del Océano Índico (IOD por sus siglas en inglés) y una variabilidad bidecadal potencialmente asociada a la Oscilación Decadal del Pacifico (PDO por sus siglas en ingles). Luego, mediante un análisis de correlaciones, se encontró que los meses en que la precipitación afecta más la variabilidad anual del caudal son los meses de enero a abril para la estación Aguas Blancas, y el mes de marzo para la estación Pozo Sarmiento. Se calcularon correlaciones entre el caudal en Aguas Blancas y distintos índices climáticos durante los meses de enero a abril y se encontró que eventos de mayores (menores) caudales se condicen con condiciones tipo La Niña (El Niño) en el océano Pacífico, lo que sugiere una relación lineal entre el caudal y el ENOS. Posteriormente, se calcularon composiciones de distintas variables atmosféricas y oceánicas, y se pudo identificar un patrón de circulación que modula el caudal. Esta circulación es forzada por trenes de onda de Rossby que se producen por anomalías en la temperatura superficial de los océanos Pacífico e Índico (relacionadas al ENOS y al IOD).
Derechos de autor 2024 Juan Olmo Aguirre Glik, Santiago I. Hurtado, Pablo Gabriel Zaninelli, Santino Adduca https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Tendencia del área nevada en las subcuencas de los ríos Grande y Barrancas, Argentina
El estudio de la variabilidad en la acumulación nívea en ambientes de montaña permite tener una aproximación a la dinámica hídrica en cuencas que dependen casi exclusivamente del agua de deshielo. En el presente trabajo se hace un análisis de las tendencias estacionales y de las variaciones temporales de la cobertura nival en la alta cuenca del río Colorado (Argentina), en un contexto de vulnerabilidad de las cuencas andinas a los efectos del cambio climático. Se utilizó una serie multitemporal de los productos satelitales MOD10A1 y MOD10A2 que cubren el periodo 2000-2022, así como mediciones de caudal de la estación Buta Ranquil (Nqn). Los resultados muestran que la tendencia en la cobertura de nieve total en el período de estudio fue negativa. En los últimos años se evidencia una postergación en la ocurrencia de la precipitación nívea, una mayor variabilidad, un adelantamiento en el máximo del ciclo anual y una tendencia negativa en el área cubierta de nieve máxima, particularmente en las zonas por encima de 2.500 m.s.n.m. El análisis de tendencia estacional indicó tendencias negativas significativas en la amplitud del ciclo anual de cobertura de nieve y tendencia negativa en la fase en el 66,9 % del área analizada, indicando que las nevadas se presentaron promediando el invierno en los últimos años del período analizado.
Derechos de autor 2024 Carolina Manuela Aumassanne, Marisa Gloria Cogliati, Ana Paula Salcedo, Romina Solorza, Fernanda Julia Gaspari https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Relaciones Rx1-ENSO y Rx1-SAM en Tucumán (Argentina): una visión centenaria
Este trabajo presenta un análisis de un registro centenario de precipitación máxima diaria de verano (Rx1) en San Miguel de Tucumán (TUC), la ciudad más poblada del Noroeste Argentino y vulnerable a sufrir inundaciones. Se identificó una relación significativa entre Rx1 y El Niño Oscilación del Sur (ENSO) y el Modo Anular del Sur (SAM), con influencia en baja frecuencia de la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO). Se destaca que Rx1 no ha sido previamente analizada con este enfoque en la región. Un nuevo método, basado en la determinación en la búsqueda del periodo con máxima significancia estadística en el coeficiente de correlación, permitió identificar relaciones no estacionarias entre Rx1-ENSO y Rx1-SAM. Además, mediante composiciones de variables atmosféricas del ERA5 se obtuvieron los patrones anómalos que justifican las relaciones detectadas. Específicamente, se observó una transición de una relación más estrecha entre Rx1-ENSO (1945-1974) hacia una relación más estrecha Rx1-SAM (1974-2007). Los efectos de ENSO sobre Rx1 son más evidentes que los de SAM. Como responsable de la transición en las relaciones Rx1-ENSO y Rx1-SAM se destaca el rol de PDO. Particularmente, en el caso de ENSO durante la fase negativa de PDO, se observan anomalías significativas de humedad y vientos en 700 hPa, lo cual justifica la existencia de la relación Rx1-ENSO en TUC. Mientras tanto, en el caso de SAM negativa en PDO positiva, hay anomalías ciclónicas sobre los subtrópicos de Sudamérica que debilitan el flujo de humedad hacia TUC y generan valores más bajos de Rx1. Además de los efectos en la correlación, también se encontró que en escalas multidecadales PDO modula los valores medios de Rx1, de manera tal que se observan valores más elevados de Rx1 en PDO positiva. Este trabajo sirve como base para una futura investigación más amplia que incluirá más estaciones sobre el norte de Argentina.
Derechos de autor 2024 Franco Dario Medina, Bruno S. Zossi, Ana G. Elias https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Estudio de diferentes parametrizaciones de actividad eléctrica y su evaluación con observaciones del GLM
El pronóstico de actividad eléctrica es de vital importancia para muchas actividades y la seguridad de las personas. Dicho pronóstico no es sencillo debido a que es un proceso que ocurre a escalas que no son resueltas por los modelos meteorológicos. Por este motivo, el presente trabajo evalúa el desempeño de cinco parametrizaciones aplicadas al modelo WRF con convección permitida. Para generar y evaluar las parametrizaciones se utilizaron los pronósticos determinísticos y por ensamble del Sistema de Asimilación y Pronóstico del Servicio Meteorológico Nacional (SAP.SMN) y las observaciones del sensor GLM entre noviembre de 2022 y abril de 2023. Se encontró que todas las parametrizaciones logran representar de manera correcta distintas características de las descargas observadas durante el período analizado, siendo la que se basa en el contenido de hielo integrado en la vertical, la que brinda los mejores resultados. Se observó además una sensibilidad a la parametrización de la microfísica empleada en el modelo, no así con la parametrización de la capa límite.
Derechos de autor 2025 Federico Cutraro, María Eugenia Dillon, Juan Jose Ruiz https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Caracterización espacio-temporal de las sequías meteorológicas en Santa Cruz en el contexto de cambio climático
Las sequías son un fenómeno de escala regional que afecta la seguridad alimentaria, la provisión de agua y energía, cuya severidad, duración y frecuencia se espera aumenten en un contexto de cambio climático. En el presente trabajo se estudió la tendencia en la precipitación anual y estacional en la provincia de Santa Cruz; la ocurrencia de sequías meteorológicas y las proyecciones climáticas hasta el año 2100. Para el cálculo de las sequías se utilizó el Índice Estandarizado de Precipitación (SPI) en una escala de 6 meses (SPI6) para un periodo pasado reciente (1961-2020) y dos periodos futuros (2041-2060 y (2081-2100). Se pudo observar que más de un 70% de la superficie de la provincia presentó una tendencia negativa en la precipitación anual para el periodo 1961-2020. Este efecto fue más acentuado al estudiarlo de forma estacional, donde se observó que durante el otoño e invierno se presentaron las tendencias más negativas, ubicadas hacia la región noroeste de la provincia. La frecuencia de eventos totales de sequía (ES) para el pasado reciente se presentaron entre 2,6 a 4,5 eventos/década, no coincidiendo las zonas más afectadas por sequías con las regiones de tendencias negativas en la precipitación. Con respecto al cambio climático, al analizar los escenarios de mayor emisión de gases de efecto invernadero (GEI), (SSP2-4.5 y SSP5-8.5) para el periodo 2081-2100, se pudo observar que una mayor superficie del territorio provincial será afectada por una disminución en la precipitación anual de hasta un 30% para SSP5-8.5. Analizando las sequías proyectadas, se determinó que la región oeste de la provincia presentará una menor cantidad de eventos de sequía, pero de mayor duración y severidad que en el periodo de referencia acentuándose en el escenario SSP5-8.5.
Derechos de autor 2025 Leandro Almonacid, Natalia Pessacg, Boris Gastón Diaz, Pablo Luis Peri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Nueva base de datos de precipitaciones mensuales de la república Argentina (PMRAv1), 2000-2022
La representación precisa de los patrones espacio-temporales de precipitación es un insumo esencial para numerosas aplicaciones ambientales. Sin embargo, la estimación de los patrones de precipitación derivados únicamente de pluviómetros está sujeta a grandes incertidumbres, especialmente en regiones con escasez de datos. Presentamos una nueva base de datos de Precipitaciones Mensuales de la República Argentina (PMRAv1) para el período 2000-2022, con 5 km de resolución espacial. PMRAv1 utiliza una metodología basada en regresión de bosques aleatorios (Regression Random Forest) para combinar datos mensuales de mediciones terrestres (entre 142 y 227 estaciones en cada mes), cuatro productos globales de precipitación estimada por satélite, modelos de circulación atmosféricas globales o interpolación de datos medidos en terreno (TERRACLIMATE, ERA5-LAND, GPMv6 y PERSIANN-CDR) con el objetivo de mejorar la estimación de las precipitaciones mensuales en Argentina. La metodología desarrollada pudo mejorar la representación espacio-temporal de la precipitación al permitir la fusión de múltiples fuentes de información satelital y mediciones en terreno. La validación realizada utilizando el 30% de los datos de pluviómetros mostró que PMRAv1 mejora significativamente los parámetros RMSE, MAE, EM y R2 en comparación con los cuatro productos globales de precipitación. Además, el producto resultó más estable en la predicción de los valores mensuales observados, al presentar un menor desvío estándar en los tres parámetros de ajuste. La base de datos PMRAv1 se pone a disposición de los usuarios en varios formatos. El término ‘v1’ (versión 1) hace referencia a que se considera que este producto tendrá sucesivas versiones en el futuro que permitan actualizarla y mejorar la precisión de las estimaciones. Asimismo, el método presentado también podría ser utilizado para mejorar la estimación de otras variables climatológicas cuando se disponga de datos medidos en terreno.
Derechos de autor 2024 Juan J. Gaitan, Lucio Biancari https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Caracterización y variación interanual de la calidad del aire en la ciudad de Buenos Aires en relación con las nuevas directrices de la OMS
La Organización Mundial de la Salud (OMS) actualizó sus directrices de calidad de aire en septiembre de 2021. Las concentraciones medias diarias y anuales de dióxido de nitrógeno (NO2) y material particulado con diámetro menor a 10 µm (PM10) medidas en las tres estaciones de monitoreo de calidad del aire de la ciudad de Buenos Aires, superan frecuentemente los nuevos niveles guía (NG) de la OMS en el período 2010-2019. Un análisis de tendencias revela una disminución significativa en la concentración media anual de PM10 de 1.6 µg m-3 yr-1 y una reducción consistente en la frecuencia de superaciones del NG diario de 1.6 % yr-1 en la estación de fondo urbano. En cambio, las concentraciones de NO2 muestran ligeras tendencias positivas en los tres sitios de monitoreo que podrían llegar a ser estadísticamente significativas a medida que se disponga de nuevos datos. Para ambos contaminantes, las fuertes relaciones lineales entre las concentraciones medias anuales y sus frecuencias de superación diaria sugieren que los nuevos NG anuales son más estrictos que sus correspondientes límites diarios, aunque estos resultados son sensibles al conjunto de datos utilizado. Por otro lado, las concentraciones medias diarias de monóxido de carbono (CO) se encuentran por debajo del nuevo NG, con ligeras tendencias interanuales positivas no-significativas en dos de los sitios. Cuando se utiliza la secuencia horaria diaria del viento como variable de clasificación, se obtienen marcadas diferencias en los niveles de concentración de los tres contaminantes con distintos patrones de viento, las cuales se mantienen a lo largo de los años resaltando el rol de las fuentes locales en las tendencias. En algunos casos, se observan variaciones interanuales pronunciadas con patrones de viento específicos, lo que sugiere el impacto de fuentes nuevas o más intensas procedentes de sectores específicos. Mayores esfuerzos en monitoreo y en desarrollo de inventarios de emisiones de contaminantes de alta resolución contribuirán a comprender las causas de estas variaciones y a evaluar la calidad del aire en toda el área metropolitana.
Derechos de autor 2024 Caterina Mosto, Andrea L. Pineda Rojas, Néstor Rojas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
La circulación de Hadley al sudoeste de América del Sur: métricas para su caracterización
Este trabajo proporciona una evaluación de las métricas más utilizadas para caracterizar la rama de descenso de la Celda de Hadley y sus tendencias en los últimos 40 años sobre la región del sudoeste de América del Sur, a través del análisis de siete métricas hemisféricas y tres regionales obtenidas a partir de variables meteorológicas pertenecientes al reanálisis ERA5 para el período 1979-2021. Las relaciones entre las métricas fueron determinadas a partir del coeficiente de correlación de Pearson y las tendencias decadales a partir del test de Mann-Kendall. Los resultados encontrados sugieren relaciones estadísticamente significativas entre la métrica hemisférica de referencia función corriente del flujo de masa en 500 hPa, la métrica regional vinculada a la posición latitudinal del Anticiclón del Pacífico Sur y las métricas de la troposfera baja relacionadas con el máximo de la presión a nivel del mar y la latitud donde cambia de signo el viento en superficie tanto en la escala anual como estacional. Las métricas vinculadas al jet polar impulsado por las perturbaciones y a la precipitación menos la evaporación regional capturan la variabilidad de la posición latitudinal del Anticiclón del Pacífico Sur, mientras que la métrica hemisférica de la troposfera baja precipitación menos evaporación captura la variabilidad de la métrica de referencia. En cuanto a las tendencias por década de los promedios anuales de la rama de descenso de la Celda de Hadley durante los últimos 40 años se encontraron tendencias negativas estadísticamente significativas, lo cual indica una expansión de la Celda de Hadley durante las últimas cuatro décadas. Esto podría explicar en cierta medida las tendencias decrecientes de la precipitación en la región del sudoeste de América del Sur.
Derechos de autor 2024 Elizabeth Beatríz Naranjo Tamayo, Juan Antonio Rivera, Maximiliano Viale, Ricardo Villalba https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Ventilación de espacios educativos en el contexto de COVID-19 en Puerto Madryn, Argentina
La buena calidad del aire interior y el confort térmico en las aulas educativas, especialmente en lo que respecta a las infancias, no sólo es relevante para disminuir el contagio de numerosas enfermedades respiratorias entre ellas la causada por el SARS-CoV-2, sino que también favorece la concentración, mejora los niveles de satisfacción con el entorno y disminuye las tasas de ausentismo escolar. En este trabajo se presentan los resultados de las mediciones de concentración de CO2 que se realizaron en el interior de aulas de jardines y escuelas de nivel inicial de la ciudad de Puerto Madryn, Argentina, en el contexto de la pandemia de COVID-19. Esto permitió evaluar los niveles de CO2 en las aulas y colaborar con las instituciones educativas en verificar si la ventilación que estaban realizando era la adecuada con el fin de disminuir el riesgo de contagio de COVID-19. Los resultados evidenciaron que una ventilación natural continua disminuye la concentración de CO2 de las aulas, lo que indica un menor riesgo de contagio de COVID-19, pero que bajo condiciones ambientales no favorables es complejo de implementar por lo que es necesario innovar con nuevas soluciones simples a las deficiencias de los sistemas actuales de ventilación en las instituciones educativas de nuestro país.
Derechos de autor 2024 Natalia L. Pessacg, Damián Taire https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Precipitación de verano en Sudamérica tropical-subtropical bajo eventos ENOS
El Niño-Oscilaci´on del Sur (ENOS) es el principal forzante de la variabilidad de la precipitaci´on interanual sobre Sudam´érica (SA), especialmente de septiembre a diciembre, a trav´es de un dipolo de convecci´on sobre la regi´on de la Zona de Convergencia del Atl´antico Sur (SACZ) y sobre el sureste de SA (SESA). Los mecanismos forzantes de la precipitaci´on de enero bajo eventos ENOS est´an menos conocidos. Un an´alisis de grupos aplicado a las anomal´ías OLR de enero sobre SA Tropical-Subtropical bajo eventos ENOS muestra dos grupos vinculados a los dos signos del dipolo de convecci´on entre la regi´on de la SACZ y SESA. La mayor´ ıa de los eventos La Ni˜ña (LN, 10 de 13 eventos) est´an asociados con una convecci´on aumentada sobre SESA e inhibida sobre la regi´on de la SACZ en enero. Los eventos El Ni˜ño (EN) muestran ambos signos del dipolo de convecci´on en proporciones iguales, evidenciando una respuesta no lineal. En enero, para EN y LN, la convecci´on aumentada (inhibida) sobre SESA y la convecci´on inhibida (aumentada) sobre la regi´on SACZ est´an asociadas con la circulaci´on troposf´ erica anticicl´onica (cicl´onica) sobre el sureste de Brasil, como se observ´o en la primavera para EN (LN). Durante los eventos LN, la circulaci´on troposf´ erica en niveles bajos en enero depende de las condiciones termodin´amicas locales sobre el centro este de Brasil en los meses anteriores (noviembre-diciembre). Si hay condiciones secas y c´alidas (h´umedas y fr´ías) sobre el centro este de Brasil en noviembre-diciembre, se establece una baja (alta) t´ermica. Por el contrario, bajo eventos EN, si las condiciones secas y c´alidas sobre el este de Brasil en noviembre-diciembre son d´ébiles en general, se establece una circulaci´on troposf´erica anticicl´onica en el sureste de Brasil en enero debido a una celda de Walker an´omala predominante en gran escala. Por ´último, la relaci´on estudiada puede usarse para construir y evaluar herramientas de pron´ostico subestacional de las anomal´ ıas de precipitaci´on de enero.
Derechos de autor 2024 Santiago I. Hurtado, Eduardo A. Agosta, Pablo G. Zaninelli https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Variabilidad del caudal del río Neuquén en las fases de su ciclo anual y su relación con índices climáticos
El rı́o Neuquén reviste una gran importancia para la región de Patagonia Norte. Por esto, el presente trabajo plantea el estudio de la variabilidad de su caudal a partir de datos observados, en un contexto de emergencia hı́drica en la cuenca. Primero, se realizó una evaluación de algunos métodos de rellenado de datos de caudal diario, el cual arrojó que la regresión lineal múltiple es la más adecuada para la cuenca. Luego se identificaron las fases del ciclo anual, a partir de la propuesta de una metodologı́a objetiva. Esta identificó las fechas de inicio y final de tres fases del ciclo anual, en concordancia con el ciclo pluvio-nival del curso. Ası́, se identificó una fase de mı́nimo caudal entre principios del año calendario y fines de mayo, una fase de máximo relativo que se extiende hasta mediados de septiembre y una fase de máximo absoluto que tiene lugar hasta principios del año siguiente. Posteriormente, se estudiaron series de caudal representativas de cada fase. La totalidad de las series estudiadas mostraron un quiebre o salto abrupto entre el 2007 y el 2010 hacia menores valores, el cual induce tendencias negativas y significativas pero espurias. Durante el periodo homogéneo previo al quiebre, la variabilidad de las series mostró ser distinta entre las fases. Respecto a los potenciales forzantes, el caudal de la fase mı́nima mostró una relación inversa con el ı́ndice del Modo Anular del Sur (MAS) y directa con el ı́ndice TNA, representativo de la variabilidad de la temperatura superficial del mar (TSM) del Atlántico tropical norte. El caudal de la fase de máximo relativo exhibió una relación directa con los ı́ndices del Niño Oscilación del Sur (ENOS) e inversa con el ı́ndice TSA, de la TSM del sur del Atlántico tropical. Por último, se encontraron relaciones directas entre el caudal de la fase de máximo absoluto y los ı́ndices del ENOS y del Dipolo del océano Índico e inversas con los ı́ndices del MAS y TNA. Estos resultados aportan información sobre el cambio del régimen hidrológico del rı́o y su variabilidad, relevante en la gestión de un recurso estratégico.
Derechos de autor 2024 Lorenzo Ricetti, Santiago I. Hurtado, Eduardo Agosta Scarel, Andrés Cesanelli https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Verificación de pronósticos por ensamble en alta resolución generados a partir del Sistema de Asimilación de Datos y Pronóstico Numérico del Servicio Meteorológico Nacional en dos casos de estudio
En este trabajo se busca evaluar el desempeño de los pronósticos probabilísticos en alta resolución (4 km) generados a partir del Sistema de Asimilación de datos y Pronóstico numérico del Servicio Meteorológico Nacional de Argentina (SAP.SMN) y estudiar el impacto de las condiciones iniciales en los mismos, considerando pronósticos inicializados a partir de un ensamble de análisis regionales (AReg) y de análisis globales (SAP.SMN-ENS). Se seleccionaron 2 casos de estudio para analizar el desempeño de ambos pronósticos, caracterizados por el desarrollo de convección húmeda profunda y precipitación intensa sobre el centro-este de Argentina y Uruguay, ocurridos el 26-27 de febrero y el 6-7 de marzo de 2022. Para verificar los pronósticos probabilísticos se utilizaron datos de estimación cuantitativa de precipitación por satélite SQPE-OBS, reflectividad máxima de radares de banda C, datos de estaciones convencionales y radiosondeos. En líneas generales, se puede considerar que AReg mostró un mejor desempeño para el caso 1 y SAP.SMN-ENS lo hizo en el caso 2, indicando un impacto significativo de las condiciones iniciales en el desempeño del pronóstico. En ambos casos de estudio, ambos experimentos logran representar adecuadamente los sistemas convectivos respecto de los datos de radar, con ciertas diferencias en la posición e intensidad de los mismos, dando como resultado una subestimación de la precipitación acumulada en 24 horas en las zonas de máxima precipitación estimada por SQPE-OBS. Estos resultados son alentadores respecto de la inclusión de observaciones locales en la condición inicial de los pronósticos numéricos en alta resolución del SAP.SMN-ENS y motivan a seguir avanzando en el desarrollo de un sistema regional de asimilación de datos que permita mejorar la precisión de los pronósticos, investigando aspectos como la configuración y la estrategia de asimilación.
Derechos de autor 2024 Dan Yañez, Maria Eugenia Dillon, Paula Maldonado, Yanina Garcia Skabar https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Climatología de sequías de rápido desarrollo en la Pampa húmeda Argentina
La sequía es uno de los fenómenos meteorológicos cuyo inicio generalmente se establece en forma lenta y está relacionado principalmente con un déficit de precipitación. Sin embargo, existen eventos de sequía que, a diferencia de las sequías ordinarias, su intensificación ocurre en lapsos menores a un mes, donde el déficit de precipitación se combina con altas temperaturas, mayor intensidad de viento y/o menor humedad atmosférica, lo cual genera una rápida disminución de la humedad del suelo a causa de un aumento sustancial en la evapotranspiración. A estos eventos se los denomina Sequías de Rápido Desarrollo (SRD). Este estudio realiza la primera climatología de SRD sobre la región de la Pampa Húmeda, mediante el uso de simulaciones de humedad del suelo del ERA-5 Land en 14 estaciones meteorológicas de la región. Se analizó la ocurrencia y características de estos eventos utilizando un índice de SRD que considera tanto su intensificación como su severidad. A lo largo del período 1981-2020 se observa que estos eventos ocurren generalmente durante el período octubre-mayo, favorecidas por el incremento estacional de la evapotranspiración. La duración total de cada SRD posterior al período de intensificación fue muy variable, durando desde algunas semanas hasta varios meses, siendo mayor la duración en las estaciones con menor cantidad de eventos. Las SRD representan un porcentaje significativo del total de eventos de sequía, generalmente mayor al 40\% de los eventos de sequías ordinarias totales. Así mismo, se observa un aumento significativo en la frecuencia de SRD en el período 2001-2020 respecto al período 1981-2000. Se identificó que la sequía 2017-2018, que afectó a la Pampa Húmeda, fue en 7 de las 14 estaciones analizadas la SRD de mayor severidad registrada en todo el período. Esta sequía, generó importantes pérdidas económicas, dado que el período de intensificación y su posterior evolución a sequía ordinaria coincidieron con el período crítico del maíz.
Derechos de autor 2024 Lucas L. Kucheruk, Pablo C. Spennemann, Gustavo Naumann, Juan C. Rivera https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Contribución de las componentes de la evapotranspiración a la interacción suelo-atmósfera en Sudamérica
La evapotranspiración es una variable clave del ciclo hidrológico ya que modifica aspectos físicos del sistema climático, cómo la humedad del suelo y de la atmósfera, la cantidad de agua en ríos o acuíferos, y la temperatura del suelo y del aire en superficie. Una correcta representación de la evapotranspiración es de suma importancia para el estudio del sistema climático, por ejemplo para la identificación de eventos extremos como inundaciones o sequías, u olas de calor o de frío. En particular, es de relevancia distinguir regiones de interacción suelo-atmósfera, es decir dónde variaciones en el suelo modifican la atmósfera. En este trabajo investigamos la representación de la evapotranspiración en Sudamérica según cinco estimaciones diferentes: cuatro simulaciones provenientes de dos modelos globales de vegetación dinámica, y un producto satelital, durante el período 1981-2010. Principalmente, estudiamos la partición de la evapotranspiración en sus componentes: transpiración, evaporación desde la vegetación, y desde el suelo; y cómo éstas contribuyen a la interacción suelo-atmósfera en diciembre-enero-febrero. Hallamos que, aunque las estimaciones de la evapotranspiración anual media presentan un patrón espacial similar, no ocurre lo mismo con la partición en componentes. Encontramos regiones de interacción suelo-atmósfera que son reconocidas habitualmente en la literatura: el centro de Argentina y el noreste de Brasil, que son, además, regiones de transición entre climas secos y húmedos. Nuestro resultado principal es que la transpiración es la componente de la evapotranspiración que más contribuye a la interacción suelo-atmósfera.
Derechos de autor 2024 Daira A. Rosales, Romina C. Ruscica, Anna A. Sörensson https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Evaluación del método de análogos para la simulación de la precipitación diaria en una región de orografía compleja
Los Modelos Climáticos Globales (GCM) son la principal herramienta disponible para realizar predicciones sobre el clima en escenarios futuros, sin embargo, los mismos presentan un desempeño bajo para reproducir el clima local debido a su resolución espacial limitada. Esta característica se acentúa en regiones de orografía compleja. En el presente trabajo, se exploró la posibilidad de añadir valor agregado al modelado de la precipitación diaria a través de un método estadístico de reducción de escala (downscaling) en la región de los Andes Centrales. Se utilizó la precipitación diaria de 83 estaciones de la región durante el periodo 1981-2015 para calibrar el método de análogos utilizando el reanálisis ERA-Interim. Las series construidas a partir de los modelos de downscaling estadístico mostraron resultados más fidedignos en comparación con datos crudos del reanálisis, especialmente en el cálculo de valores medios y de estadísticos de escala diaria. En líneas generales, los modelos basados en la información de predictores atmosféricos locales obtuvieron un mejor desempeño que los constituidos utilizando la información de gran escala simplificada en base a un análisis de componentes principales. El desempeño de los modelos de downscaling a lo largo del dominio no fue uniforme, obteniéndose mejores resultados en las estaciones chilenas del sector sur. Esto posiblemente fue debido a que el forzante sinóptico dominante es bien capturado por los modelos de downscaling. Los distintos aspectos temporales de la variabilidad de la precipitación (intraanual, interanual y tendencias de largo plazo) fueron hábilmente reproducidos por los modelos estadísticos.
Derechos de autor 2024 Federico Gomez, María Laura Bettolli https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Estimación de evapotranspiración de referencia con información escasa utilizando machine learning en el suroccidente colombiano
Esta investigación tuvo como objetivo identificar un método alternativo para estimar la evapotranspiración de referencia (ETo) con escasa información climatológica en el suroeste de Colombia entre 1983-2017, evaluando y comparando diferentes técnicas de machine learning. Se utilizó el método de FAO Penman-Monteith (FAO-PM56) como método de referencia y se evaluaron 4 métodos de empíricos (Hargreaves, Thornthwaite, Cenicafé y Turc) con cinco métricas para evaluar el método de mejor ajuste al FAO-PM56, error cuadrático medio (RMSE), error medio absoluto (MAE), error medio de sesgo (MBE), coeficiente de eficiencia del modelo de Nash-Sutcliffe (NSE) y coeficiente de correlación de Pearson (R).Se diseñaron tres modelos utilizando técnicas de machine learning para estimar la ETo, regresión lineal múltiple (MLR), redes neuronales artificiales (ANN) y modelo de media móvil integradaautorregresiva (ARIMA).Los resultados mostraron que el modelo ARIMA-M3 presentó la mejor métrica de rendimiento (RMSE = 4,13 mmmes-1, MAE = 3,15 mmmes-1, MBE = -0,08 mmmes-1, NSE = 0,96 y R = 0,98).Sin embargo, tiene la restricción de que sólo se puede utilizar localmente y no se puede extrapolar a otras estaciones climatológicas, porque se calibró con estaciones y condiciones específicas (variables exógenas), a diferencia del modelo RNA-M1, que sólo requiere entrenar la red para su aplicación.Este método permitirá estimar la ETo en lugares con escasa información, lo que es vital para la gestión del agua en lugares con mucha incertidumbre en cuanto a accesibilidad y disponibilidad.
Derechos de autor 2023 Juan Camilo Triana-Madrid, Camilo Ocampo-Marulanda, Yesid Carvajal-Escobar, Wilmar Alexander Torres-López, Joshua Triana, Teresita Canchala https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Caracterización de la intensidad del viento en la estación Ezeiza
Los eventos de vientos intensos causan destrozos materiales y exponen en situaciones de vulnerabilidad a la vida humana y a distintos ecosistemas. La intensidad y dirección del viento desempeñan un rol importante en distintas disciplinas: por ejemplo, influyen en la actividad aeroportuaria, determinan el aprovechamiento de energía eólica, intervienen en la producción agrícola, impactan en la propagación de incendios forestales y por ende en la calidad del aire. Si bien algunos estudios climáticos y de variabilidad climática del viento muestran una disminución de la intensidad media diaria y anual en los últimos años tanto en Argentina como en otras regiones del mundo (Baldo y Cerne, 2018; Cúneo et al., 2019; Vautard, et al., 2010), también se observan tendencias positivas significativas en la velocidad del viento tanto de superficie como de niveles superiores en el sur de Argentina (Merino, 2022). Por lo motivos antes mencionados, entre otros, resulta de suma importancia continuar con estudios referidos a la variable viento a nivel nacional. El objetivo de este trabajo es realizar una caracterización preliminar del viento a 10 m para distintas escalas temporales en la estación meteorológica aeronáutica de Ezeiza (SAEZ) durante el periodo 2009-2019 y comparar los resultados con el periodo climatológico 1981-2010. Los resultados encontrados muestran que las menores intensidades de los vientos medios diarios y máximos diarios tanto para la serie 2009-2019 como para la serie climatológica se registran durante los meses de otoño e invierno y se observa, en general, que los vientos máximos diarios duplican la intensidad de los vientos medios diarios. Además, los vientos medios mensuales del periodo 2009-2019 muestran una clara tendencia a la disminución de la intensidad y de la amplitud entre valores máximos y mínimos en comparación con los datos climatológicos.
Derechos de autor 2023 Mariela Ayel´en Palavecino, Alejandro Anibal Godoy, Mar´ıa Eugenia Dillon, Maria de los Milagros Skansi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Evaluación de diferentes estrategias para la generación de sistemas de predicción por conjuntos regionales de escala convectiva en un caso de precipitación intensa
El pronóstico por conjuntos constituye una metodología consolidada para incorporar la incertidumbre asociada a los pronósticos en diversas escalas espaciales y temporales. En particular, en la mesoescala, no es claro aún cuáles son las técnicas más efectivas para representar la incertidumbre asociada a las condiciones iniciales y a los errores de modelo. En este trabajo se evalúan tres alternativas diferentes para la generación de pronósticos por conjuntos en alta resolución, y se realiza una comparación con un sistema de predicción por conjuntos global de baja resolución. Cada conjunto se construyó con 20 miembros utilizando el modelo WRF-ARW y 4 km de resolución horizontal sobre un dominio que abarca el centro noreste de Argentina. Se explora el desempeño de los conjuntos para un caso de estudio de precipitación intensa entre el 22 y 24 de diciembre de 2015. Los resultados se centran en el análisis del desempeño del pronóstico de precipitación y muestran que los conjuntos en alta resolución tienen mejor desempeño que el sistema global de menor resolución tanto en términos de la precisión del pronóstico como en términos de la cuantificación de su incertidumbre. En este trabajo, los conjuntos donde solo se perturban las condiciones iniciales y de borde tienden a mostrar una menor dispersión que aquellos en donde se combinan diferentes parametrizaciones de los procesos de escala sub-reticular para la representación de los errores de modelo. Estos ´últimos presentan además un menor sesgo para umbrales mayores a 10 mm. Asimismo, aumentar la resolución de las condiciones iniciales y de borde de la media del ensamble aumenta levemente la dispersión y mejora la representación espacial de los patrones de precipitación para todos los umbrales considerados.
Derechos de autor 2023 Cynthia Matsudo, Yanina Garc´ıa Skabar, Juan Jos´e Ruiz https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Predicción de la evapotranspiración en la región pampeana por medio de datos CERES y técnicas de aprendizaje automático
Un aspecto clave en zonas agrícolas, como la llanura Pampeana argentina, es poder estimar con precisión las tasas de evapotranspiración para optimizar cultivos y requerimientos de riego, como así también la predicción de inundaciones y sequías. En este sentido, se evaluaron seis algoritmos de aprendizaje automático para estimar la evapotranspiraci´on de referencia y la evapotranspiración real (ET0 y ETa, respectivamente) utilizando productos de satélite CERES como datos de entrada. Los valores modelados, aplicando técnicas de aprendizaje automático, se compararon con aquellos obtenidos a partir de información de terreno. Después de entrenar y validar los algoritmos, observamos que el Regresor con Vectores de Soporte (SVR) mostraba la mejor precisión. A continuación, con un conjunto de datos independiente, se testearon los algoritmos SVR calibrados. Para la predicción de la evapotranspiración de referencia se observaron errores estadÍsticos de MAE =0.437 mm d−1 y RMSE = 0.616 mm d−1, con un coeficiente de determinación R2= 0.893. Por otro lado, al predecir la evapotranspiración real, observamos errores estadísticos de MAE y RMSE de 0.422 mm d−1 y 0.599 mm d−1, respectivamente, con un R2 de 0.614. Al comparar los resultados obtenidos con los algoritmos de aprendizaje automático con aquellos arrojados por estudios en la misma área, entendemos que los resultados aquí mostrados son prometedores y representan una l´ınea de base para futuros trabajos. La combinación de datos de CERES con información de otras fuentes puede generar productos de evapotranspiración más específicos, considerando además las diferentes coberturas del suelo.
Derechos de autor 2023 Facundo Carmona, Ad´an Farami˜n´an, Ra´ul Rivas, Facundo Orte https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0