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PROPIEDADES DE ANOMALAS NEGATIVAS DE PRECIPITACIN MENSUAL
EN LA CUENCA DEL RO DE LA PLATA
Olga C. Penalba1 y Walter M. Vargas
1,2
RESUMEN
Los objetivos de este trabajo son analizar propiedades de las
anomalas de la precipitacin
mensual, a partir del ajuste de modelos de distribucin
especficos; y el comportamiento espacial
tanto de la bondad del ajuste como de los parmetros de las
distribuciones tericas. Este estudio es
una primera aproximacin al diagnstico de condiciones extremas
(sequas). Las propiedades
analizadas fueron: a) la cantidad de meses por ao que presentan
anomalas negativas de
precipitacin y b) las secuencias de anomalas mensuales
negativas. Las distribuciones tericas
usadas para cada una de las propiedades mencionadas fueron
binomial y geomtrica,
respectivamente. Para llevar a cabo este anlisis se evaluaron
series largas de precipitacin mensual
en una densa red de estaciones ubicadas en la cuenca del Ro de
la Plata.
Los ajustes de las distribuciones tericas fue medido a partir
del test Chi-cuadrado. En
prcticamente toda la regin, los ajustes fueron estadsticamente
satisfactorios. La regin noreste
argentino, sur de Brasil y sudeste de Paraguay presentan una
mayor variabilidad espacial de los
ajustes de los modelos; siendo la zona que presenta mayor
relacin ENSO-precipitacin, pudiendo
ser este evento el causante de la mayor variabilidad espacial
del ajuste de los modelos.
Palabras claves: Anomalas negativas de precipitacin mensual
Cuenca del Ro de la Plata
Distribuciones tericas.
ABSTRACT
The objectives of the paper are: analyze properties of monthly
rainfall anomalies, using
theoretical distributions and analyze the spatial behavior of
their parameters and the goodness-of-fit.
This study is a first approximation to the diagnosis of rainfall
extreme conditions. The analyzed
properties are: a) number of months per year with negative
rainfall anomalies and b) sequences of
1Departamento de Ciencias de la Atmsfera y los Ocanos. Facultad
de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de
Buenos Aires 2 Consejo Nacional de Investigaciones Cientficas y
Tcnicas (CONICET)
Direccin Postal: Departamento de Ciencias de la Atmsfera y los
Ocanos, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
Universidad de Buenos Aires, Ciudad Universitaria, Pabelln II,
Piso 2. (1428) Buenos Aires, Argentina, Tel: (54 11)
4576-3364 ext: 29, Fax: ext 12.
Direccin electrnica: Olga Penalba:[email protected],
Walter Vargas:[email protected]
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consecutive months with negative rainfall anomalies. The
theoretical distributions are binomial and
geometrical. Long time series of monthly rainfall were used,
located in the La Plata Basin.
The goodness-of-fit of the sample distributions were
statistically satisfied in almost the whole
region, using Chi-squared test. The noreastern argentine region,
south of Brazil and southeastern of
Paraguay show more spatial variability in the models' adjusted.
This region is the greatest impact
ENSO-rainfall; could be the reason of this spatial
variability.
Key Words: Negative monthly rainfall anomalies - La Plata Basin
- Theoretical distributions.
INTRODUCCIN
El estudio de las variaciones espacio-temporales de la
precipitacin en distintas escalas
temporales, su comprensin y el ajuste a modelos especficos es
importante en los trabajos de
investigacin aplicada. Estos estudios y los modelos resultantes
permitirn mejorar el manejo de
una gran variedad de problemas asociados a estas variaciones;
desde el diagnstico del almacenaje
de agua en el suelo y su escurrimiento, el mejoramiento de las
predicciones climticas estadsticas
al monitoreo climtico. Ms an, en los sectores de toma de decisin
las condiciones extremas de
precipitacin, deben ser expresadas mediante sus caractersticas
estadsticas. Estas condiciones
extremas provocan enormes prdidas en el sector agrcola-ganadero,
afectando prcticamente todas
las componentes de las actividades econmicas. Idnticamente en
trminos hdricos, pequeos
cambios en el porcentaje de lluvia que se evapora o infiltra
producen importantes cambios en el
escurrimiento que deben estimarse en forma de modelos
objetivos.
El ajuste de distribuciones tericas a determinadas propiedades
de la precipitacin y el estudio
de su comportamiento espacial permitir evaluar la homogeneidad
espacial, restringida a estas
propiedades. Ms an, el conocimiento de la distribucin terica de
la propiedad bajo estudio y los
parmetros que la definen permitir inferir resultados para
estudios de aplicacin como los
reseados anteriormente y que involucran importantes problemas de
decisin.
La Cuenca del Ro de la Plata, que comprende territorios de
Argentina, Brasil, Bolivia,
Paraguay y Uruguay, es la tercera cuenca en el mundo por su
magnitud, aproximadamente de
3.200.000 km2. En trminos socioeconmicos la cuenca genera
alrededor del 70% del Producto
Bruto Neto de los cinco pases que la integran, con una poblacin
de ms de 100 millones de
habitantes. Desde el punto de vista agrcola-ganadero, la cuenca
es una de los mejores productores
de alimentos y energa hidroelctrica en el mundo. Dentro de la
cuenca se pueden diferenciar tres
grandes unidades hidrogrficas: la del ro Paraguay, la del ro
Paran y la del ro Uruguay. Las dos
ltimas cuencas concurren a formar el Ro de la Plata, mientras
que el Paraguay tributa
-
directamente al Paran, pocos kilmetros aguas arriba de la ciudad
de Corrientes. El
comportamiento hidrolgico de los principales ros de la cuenca
est fuertemente influenciado por
la topografa y climatologa de la regin, especialmente por la
precipitacin, y las actividades
humanas (ver Boulanger et al. 2004; Berbery y Mechoso, 2001; Shi
et al., 2002; Garca y Vargas,
1999; Nery, 1993; para una exhaustiva recopilacin de trabajos
relacionados con la regin)
Por todo lo descrito anteriormente, el objetivo de este trabajo
es analizar propiedades de las
anomalas de la precipitacin mensual, a partir del ajuste de
modelos de distribucin especficos y
analizar el comportamiento espacial tanto de la bondad del
ajuste como de los parmetros de las
distribuciones tericas.
DATOS Y METODOLOGA
Para este estudio se analizaron totales mensuales de
precipitacin en estaciones
pluviomtricas ubicadas en la cuenca del Ro de la Plata y en sus
regiones limtrofes. Con el fin de
obtener estabilidad en los resultados, las estaciones
seleccionadas fueron aquellas que disponan de
al menos 40 aos de informacin, (Penalba y Vargas, 1992) y no
presentaban informacin faltante
(Figura 1). Las series seleccionadas fueron sujetas a distintos
test estadsticos para analizar datos
fuera de rango, saltos artificiales, y tendencias en las series
mensuales (Buishand, 1982).
Figura 1: Ubicacin de las estaciones utilizadas en el estudio
(crculos rojos) y de estaciones
tomadas como referencias (estrellas verdes) en las direcciones
noreste-sudoeste y oeste-este (lneas
verdes).
Finalmente, bajo la rigurosidad de estos supuestos, se dispuso
de 83 estaciones
pluviomtricas; siendo Ro de Janeiro ( -22.92; -43.17),
Observatorio Central Buenos Aires
-
(O.C.B.A.: -34.58; -58.48) y San Pablo (-23.50; -46.62) las
estaciones que presentaban el perodo
mximo: 1851-1993; 1961-1993; 1887-1993, respectivamente. Las
estaciones en las regiones
limtrofes fueron utilizadas para una mejor representacin de los
campos analizados. Los datos
utilizados provienen del Servicio Meteorolgico Nacional de
Argentina y de la base de datos
contruidas en el Proyecto de la Comunidad Europea "Assessing the
impact of future climatic change on
the water resources and the hydrology of the Ro de la Plata
basin, Argentina: ARG/B7-3011/94/25".
Para cada estacin se calcularon las anomalas mensuales de
precipitacin (anomala =
diferencia entre el total de precipitacin mensual y la media de
la precipitacin mensual). En el caso
en que la serie presentaba tendencia significativa se trabaj con
la anomala mensual respecto de la
recta de regresin.
Inicialmente, se analiz la "cantidad de meses con anomalas
mensuales negativas de
precipitacin por ao" y se plante como modelo terico para el
ajuste de su distribucin emprica
la distribucin binomial:
Sea p la probabilidad de ocurrencia de un evento y q la
probabilidad de no ocurrencia de ese
evento (q:1-p); la probabilidad de que ocurran k veces el evento
bajo estudio entre n repeticiones
independientes es:
Pn(k) = !)!(
!
kkn
n
p
k q
(n-k) k = 0, 1, 2, 3...........n
En este estudio las muestras que se estn analizando son de 12
meses (n = 12) y k puede
variar de 0 a 12.
Luego, como una forma de aproximacin al estudio de extremos se
analizaron las secuencias
de anomalas mensuales negativas (secuencia: sucesin de meses con
anomalas negativas;
precedida y seguida por anomalas positivas) y se calcul la
frecuencia emprica de su ocurrencia.
El modelo terico que se plantea para su ajuste es la distribucin
geomtrica, caso particular de la
distribucin binomial negativa con = 1. Por lo tanto, la
probabilidad de que ocurra una secuencia
de k meses es:
P(k) = p(k-1) k = 0, 1, 2, 3................. n
donde es la probabilidad de ocurrencia del evento y puede
estimarse a partir de los datos y de la
distribucin de frecuencia emprica. Para mayor informacin sobre
las distribuciones tericas
utilizadas en este trabajo referirse a Sneyers (1990).
-
RESULTADOS
Ciclo anual de la precipitacin
Para una mejor comprensin de los resultados de este trabajo se
presentan los aspectos
generales del rgimen de lluvia en la cuenca. La precipitacin
total anual media en la zona de
estudio es de alrededor de 1200 mm. Esta cantidad anual de
lluvia presenta una variacin espacial
Figura 2: Total de precipitacin anual (mm) en la cuenca del Ro
de la Plata.
con direccin NE-SO en el sur de Brasil, este de Paraguay,
Uruguay y noreste argentino y un
decrecimiento importante de este a oeste en Argentina y parte de
Paraguay (Figura 2). Las reas con
menores precipitaciones anuales, aproximadamente 300 mm, se
encuentran en el noroeste
argentino; mientras que la costa brasilea presenta
precipitaciones anuales superiores a 1600 mm.
De esta cantidad anual precipitable solamente el 20% llega al
mar como agua y el 80% restante se
evapora, escurre o penetra dentro de la tierra (Berbery y
Mechoso, 2001).
El ciclo anual medio de precipitacin en la cuenca tiene una
fuerte componente geogrfica;
variando de un ciclo anual bien definido (mximo de precipitacin
durante el verano) en la zona
norte a una distribucin estacional uniforme con mximos durante
primavera y otoo en la zona
centro-este (noreste Argentina y sur de Brasil) (Figura 3).
Estos campos medios mensuales y anuales, obtenidos a partir de
mediciones de precipitacin
en estaciones meteorolgicas y con series largas, permiten
corroborar los resultados de Shi et el.
(2002), Berbery y Mechoso (2001), Boulanger et al. (2004)
obtenidos a partir de Xie & Arkhin.
-65 -60 -55 -50 -45
-35
-30
-25
-20
300
450
600
750
900
1050
1200
1350
1500
1650
1800
-
Figura 3: Total de precipitacin mensual (mm) en la cuenca del Ro
de la Plata.
Distribuciones de frecuencias especificas
Para cada serie pluviomtrica se calcula la frecuencia absoluta
total de la cantidad de meses
con anomalas mensuales negativas de precipitacin por ao. Debido
a la gran cantidad de
estaciones bajo estudio en la Figura 4 se muestran las
distribuciones empricas de estaciones que
sintetizan el comportamiento de la regin (estrellas en Figura
1); cubriendo dos direcciones
preferenciales: noreste-sudoeste y oeste-este (lneas en Figura
1). La primera conclusin que se
desprende de la Figura 4 es una clara variabilidad espacial en
la regin y una asimetra de las
distribuciones empricas de la cantidad de meses con anomalas
negativas, lo que confirma tambin
la asimetra que se observan generalmente en las distribuciones
de los totales de lluvia. En general,
independientemente de la direccin, se puede observar que las
mayores frecuencias empricas con
anomalas mensuales negativas en el lapso de un ao son de 6 a 9
meses; indicando que la zona
ENERO FEBRERO MARZO
ABRIL MAYO JUNIO
JULIO AGOSTO SETIEMBRE
OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
300
320
-
presenta una mayor probabilidad de anomala negativa mensual,
confirmando la asimetra de la
distribucin de totales mensuales de precipitacin (Figura 4).
Figura 4: Frecuencia absoluta emprica (barras rojas) y tericas a
partir de la distribucin binomial
(barras azules) de la cantidad de meses con desvos negativos de
precipitacin mensual por ao. San
Pablo: -23.5:-46.6; Alegrete: -29.76:-55.78; O.C.B.A.:
-34.58:-58.48; Santa Rosa: -36.56:-64.26; Crdoba:
-31.4:-64.18; Paran: -31.73:-60.53; Paso de los Toros:
-32.82:-56.52; Punta del Este: -39.96:-55.78.
Al analizar el comportamiento espacial de estas distribuciones
empricas se observa que
describen el comportamiento climtico de la regin. En San Pablo
se observa que en el transcurso
de los 12 meses del ao, 6 meses presentan anomalas mensuales
negativas (mayor frecuencia
emprica). A medida que nos desplazamos hacia el SO esta cantidad
de meses por ao va
aumentando; observndose una zona de transicin como por ejemplo
la estacin Alegrete, donde la
probabilidad de tener un mes con anomala negativa es
prcticamente la misma que anomala
positiva, hasta llegar a la estacin Santa Rosa quien presenta la
mayor cantidad de meses con
anomalas negativas por ao (8 meses, mayor frecuencia emprica).
Al analizar el comportamiento
San Pablo
0
10
20
30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
FrecCrdoba
0
10
20
30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
Frec
Alegrete
0
5
10
15
20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
FrecParan
0
10
20
30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
Frec
O.C.B.A.
0
10
20
30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
FrecPaso de los Toros
0
5
10
15
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
Frec
Santa Rosa
0
5
10
15
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
FrecPunta del Este
0
5
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
k meses
Frec
-
en el sentido este-oeste la cantidad de meses por ao con
anomalas mensuales negativas aumenta:
en Punta del Este la mayor frecuencia emprica se observa en 9
meses. Por otro lado, es interesante
observar los casos "extremos", en donde prcticamente todo el ao
presentaron anomalas
mensuales negativas (11 y 12 meses) y en otros donde
prcticamente se observaron muy pocos
casos con esta condicin (1 y 2 meses) o prcticamente ningn caso
con 1, 2, y 3 meses de desvos
negativos (Paso de los Toros y Punta del Este) (Figura 4). Estos
casos definen una condicin de
extremos (longitud de sequas y excesos) y a su vez, un lmite en
las longitudes de las secuencias
como se estudiar ms adelante.
Para cada una de estas distribuciones de frecuencias empricas se
ajust la distribucin terica
binomial. Si bien en las distintas estaciones presentadas en la
Figura 4 se puede observar que el
ajuste es satisfactorio, se aplic el test Chi Cuadrado para
verificar estadsticamente esta suposicin
(Panofsky y Brier, 1965).
Figura 5: Valores empricos de Chi-cuadrado, para cada estacin,
comparando las frecuencias
empricas y tericas a partir de la distribucin binomial (Evento
analizado: cantidad de meses con
desvos negativos de precipitacin mensual por ao).
En la Figura 5 se analiza el comportamiento espacial de los
valores empricos de Chi
Cuadrados. (el valor de los grados de libertad utilizados en
todas las estaciones es el mismo). Los
resultados muestran que, prcticamente en toda la regin de
estudio, las distribuciones binomiales
ajustan satisfactoriamente las distribuciones empricas, con un
nivel de significancia del 95%. De
esta figura se puede observar que hay zonas donde se requiere
una mayor tolerancia en la
significancia, stas son una estacin en el sudoeste de la
provincia de Buenos Aires y una regin en
el sur de Brasil, norte de Uruguay y centro de la mesopotamia.
En esta zona es donde los impactos
-65 -60 -55 -50 -45
-35
-30
-25
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
-
del ENSO son ms evidentes, generando quizs una mayor
inestabilidad en las propiedades de la
distribucin (Vargas, et.al. 1999; Ropelewski y Halpert, 1996;
Montecino et.al. 2000; Pisciottano et.
al., 1994; Grimm et.al., 2000). Por lo tanto, a partir del
anlisis de esta propiedad, la zona bajo
estudio puede considerarse climticamente homognea. O sea, para
cualquier punto de la regin la
cantidad de meses por ao con anomalas negativas puede
representarse con el mismo modelo
terico. Bajo este supuesto, la regin podra estar representada
con el campo de la constante del
modelo (p: probabilidad de ocurrencia del evento); quien debera
ser constante en la regin o variar
suavemente. A partir de las distribuciones empricas se estim la
constante p del modelo. Para su
estimacin se exigi un error menor a 0.02, imponiendo de esta
forma un lmite del error en su
estimacin. En la Figura 6 se presenta la estimacin emprica de la
probabilidad de ocurrencia de un
mes con anomala negativa, parmetro p de la distribucin terica
binomial. La variacin espacial
del parmetro p es pequea, con una zona de mnimo valor en el
noreste argentino y parte de
Paraguay. A partir de esta regin los valores de p aumentan
levemente con el valor mximo en la
estacin Santa Rosa (p = 0.656). La pequea y gradual variacin de
este parmetro y la exigencia
que se le ha impuesto en su estimacin, permite inferir que este
modelo se puede ajustar en toda la
regin e incluir como forma especfica como input dentro de un
modelo general de manejo o
estimacin de riesgo en recursos hdricos y energa.
Como se mencion anteriormente, el parmetro p es la probabilidad
de que un mes presente
anomala negativa de precipitacin. Dado que un mes tiene dos
posibilidades (anomala positiva o
negativa), el valor terico de p sera 0.5. En general, su
estimacin es levemente mayor al valor
terico; certificando como se dijo anteriormente la asimetra en
la distribucin de los totales
mensuales de precipitacin. A su vez, su distribucin espacial est
representando satisfactoriamente
el comportamiento climtico de la regin: valor cercanos a 0.5 en
el noreste argentino y sur de
Brasil (igual probabilidad de tener un mes con anomala positiva
que negativa) a valores superiores
a 0.6 en regiones donde la probabilidad de tener un mes con
anomalas negativas es mayor que tener
anomalas positivas (Figura 6).
Para estimar las probabilidades de la duracin de estos eventos
se analizaron las secuencias de
meses sucesivos con anomalas negativas. Para ello, para cada
serie se calcul la frecuencia
emprica de estas secuencias. De la Figura 7 se puede observar
que el comportamiento es similar en
toda la regin: mayor cantidad de casos en la secuencia de cero
meses disminuyendo
asintticamente a cero; llegando a casos extremos como el de
Alegrete y O.C.B.A. quienes
presentaron secuencias de 13 meses y 15 meses
respectivamente.
-
Figura 6: Estimacin de la constante p de la distribucin
binomial, para cada estacin.
Figura 7: Frecuencias absolutas empricas (barras rojas) y
tericas a partir de la distribucin
geomtrica (barras azules) de la secuencia de desvos mensuales
negativos.
-65 -60 -55 -50 -45
-35
-30
-25
0.54
0.55
0.56
0.57
0.58
0.59
0.60
0.61
0.62
0.63
San Pablo
0
100
200
300
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Secuencia (meses)
Frec
Alegrete
0
50
100
150
200
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Secuencia (meses)
Frec
O.C.B.A.
0
100
200
300
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Secuencia (meses)
Frec
-
Figura 8: Valores empricos de Chi-cuadrado, para cada estacin,
comparando las frecuencias
empricas y tericas a partir de la distribucin geomtrica (Evento
analizado: secuencia de desvos
mensuales negativos).
Figura 9: Estimacin de la constante de la distribucin geomtrica,
para cada estacin.
Estas distribuciones empricas fueron ajustadas tericamente con
una distribucin geomtrica
y su ajuste fue medido a partir del test Chi-cuadrado (regin de
rechazo: 5%). En prcticamente
toda la regin el ajuste fue estadsticamente satisfactorio; con
excepcin de la regin del noreste
-65 -60 -55 -50 -45
-35
-30
-25
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
-65 -60 -55 -50 -45
-35
-30
-25
0.54
0.55
0.56
0.57
0.58
0.59
0.60
0.61
0.62
0.63
-
argentino, sur de Brasil y sudeste de Paraguay, zona que exige
niveles ms bajos de significancia en
el Chi-cuadrado (Figura 8). Por lo tanto, se puede concluir que
las secuencias de anomalas
mensuales negativas de precipitacin estn distribuidas siguiendo
una ley geomtrica en la regin
que comprende la cuenca del Ro de la Plata. Por otra parte, se
observa nuevamente que la mayor
variabilidad espacial del ajuste del modelo est en la regin de
impacto ENSO-precipitacin mejor
definida, o sea noreste argentino, Paraguay, sur de Brasil,
oeste de Paraguay.
Luego, el parmetro de este modelo terico se estim con un error
menor a 0.001. De la
Figura 9 se puede observar una leve variacin espacial; valores
mnimos en el centro de la regin de
estudio, aumentando levemente hacia los extremos de la regin,
con un valor mximo en la estacin
Santa Rosa. Dado que el parmetro es la probabilidad de que un
mes con anomala negativa
ocurra, nuevamente se est verificando la asimetra de la
distribucin de la precipitacin mensual.
Esta distribucin fue aplicada por Vargas y Alessandro (1985)
para estimar las secuencias de la
anomala de la temperatura y precipitacin mensual respecto a la
media y mediana en la regin
hmeda y semihmeda argentina. Posteriormente, los mismos autores
(1990) utilizaron esta
distribucin para ajustar las anomalas extremos de precipitacin y
temperatura mensual en la
estacin Corrientes, ubicada en el noreste argentino.
CONCLUSIONES
En este trabajo se analizaron las precipitaciones mensuales en
una densa red de estaciones
ubicadas en la cuenca del Ro de la Plata. Las series utilizadas
no presentaban datos faltantes en un
perodo mnimo de 40 aos y fueron seleccionadas luego de un
riguroso estudio de control de
calidad. El objetivo de este trabajo fue analizar propiedades de
las anomalas de la precipitacin
mensual, a partir del ajuste de modelos de distribucin
especficos y analizar el comportamiento
espacial tanto del ajuste como de los parmetros de la
distribucin terica.
Las propiedades analizadas fueron: a) la cantidad de meses en un
ao que presentan
anomalas negativas de precipitacin y b) la secuencia de anomalas
mensuales negativas. Las
distribuciones tericas seleccionadas fueron binomial y
geomtrica, respectivamente.
El ajuste de las distribuciones tericas a estas propiedades de
la precipitacin fue medido a
partir del test Chi-cuadrado. En prcticamente toda la regin los
ajustes fueron estadsticamente
satisfactorios, con excepcin de la regin noreste argentino, sur
de Brasil y sudeste de Paraguay,
donde es necesario menos niveles de significancia. Esta regin es
justamente la zona de mayor
relacin ENSO-precipitacin, pudiendo ser este evento el causante
de la mayor variabilidad espacial
del ajuste de los modelos. Los valores estimados de las
constantes de los modelos (p y )
resultaron levemente superiores a 0.5 corroborando la asimetra
de la precipitacin mensual en la
regin.
-
El conocimiento de las distribuciones tericas y los parmetros
que las definen permiten
inferir resultados para estudios de aplicacin, los cuales
involucran importantes problemas de
decisin, especialmente en la estimacin de riesgo climtico de
sequas y/o inundaciones. En cierta
medida parte de estos problemas de decisin se plantean por
ejemplo, cuando se necesita conocer la
probabilidad de ocurrencia "extrema" de meses con anomalas
negativas de precipitacin por ao
y/o la ocurrencia de secuencias largas con anomalas negativas de
precipitacin. El poder ajustar
estas propiedades a partir de distribuciones tericas en una
regin, permitir estimar estas
probabilidades de los "eventos extremos" en cuanto a su duracin
que son reconocidos como
parmetros importantes en en el pronstico hidrolgico. sin la
necesidad de disponer de la serie de
precipitacin mensual. Ms an, el conocimiento de estas
probabilidades permitir estimar los
riesgos de estos "eventos extremos" e incluirlos en modelos de
decisin especficos.
REFERENCIAS
ARG/B7-30011/94/25a: Assessing the impact of future climatic
change on the water resources and
the hydrology of the Ro de la Plata basin, Argentina. Commission
of the European Communities.
Contract ARG/B7-3011/94/25, 1 de mayo de 1995 30 de abril de
1999.
Berbery, E. H., C.R. Mechoso C.R., Climatology and Hydrology of
the La Plata basin, Document
of the VAMOS scientific study group on La Plata basin,
http://meto.umd.edu/~berbery/lpb/laplata.html, 2001.
Boulanger J.P., Leloup J., Penalba O.C., Rusticucci M.M., Lafon
F., Vargas W.M., Observed
precipitation in the Paran-Plata hydrological basin: Long-term
trends, extreme conditions and
ENSO teleconnections, aceptado para su publicacin en Clim
Dynamics, 2004.
Buishand T.A., Some methods for testing the homogeneit of
rainfall records, J. Hidrol., 58. 11-27,
1982
Garca N. O., Vargas W. M., Anlisis de la variabilidad climtica
en la Cuenca del Ro de la Plata,
a travs de sus caudales y bsqueda de precursores de extremos
hdricos, 1999. Reporte Final del
Proyecto de la Comunidad Europea Assessing the impact of future
climatic change on the water
resources and the hydrology of the Ro de la Plata Basin,
Argentina. Contract N ARG/B7-
3011/94/25 a, 1999..
Grimm, A.M., Barros V., Doyle M., Climate variability in
southern South America associated with
El Nio and La Nia events, J. CLIMATE, 13, 35-58, 2000.
Montecinos A., Diaz, A., Aceituno P., Seasonal diagnostic and
predictability of rainfall in
subtropical South America based on tropical Pacific SST, J.
Climate, 13, 746-758, 2000.
Con formato: Numeracin y vietas
-
Nery J. T., Estudio climtico de la precipitacin del Brasil
meridional asociado con fenmenos
extra-regionales, Tesis del Departamento de Ciencias de la
Atmsfera, Universidad de Buenos
Aires, 1993.
Panofsky H. A., Brier G.W., Some applications of statistics to
meteorology. Penn State
University, 224 pp, 1965.
Penalba O.C., Vargas W.M., Estudio de la estacionalidad de la
lluvia mensual en una regin de la
provincia de Buenos Aires. Geoacta, 19, 1992.
Pisciottano G.J., Diaz A.F., Cazes G., Mechoso C.R., El
Nio-Southern Oscillation impact on
rainfall in Uruguay, J. Climate, 7, 1286-1302, 1994.
Ropelewski C.F., Halpert M.S., Quantifying Southern
Oscillation-precipitation relationships, J.
Climate, 9, 429-438, 1996.
Shi W, Higgins R.W., Yarosh E., Kousky V.E., The annual cycle
and variability of precipitation
in Brazil, Document of Climate Prediction Center,
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/
research_papers/ncep_cpc_atlas/9/index.html.
Sneyers R., On the statistical anlisis of series of
observations, WMO N 415, 192 pp, 1990.
Vargas W.M., Alessandro P.A., Caractersticas regionales de los
extremos climticos en la regin
hmeda y semihmeda argentina. Meteorolgica, 15, 2, 79-92,
1985.
Vargas W.M., Alessandro P.A., Los extremos climticos de
precipitacin y temperatura en
Corrientes, Meteorologica, 17, 1 y 2, 33-37, 1990.
Vargas W.M., Penalba O.C., Minetti, J.L., Las precipitaciones
mensuales en zonas de la
Argentina y el ENOS. Un enfoque hacia problemas de decisin,
Meteorologica, 24, 1-2, 3-22, 1999.
Agradecimientos
Este trabajo fue solventado por los subsidios: Universidad de
Buenos Aires 01X/102,
AGENCIA BID 1207/OC-AR PICT 99 N 07-06921, IAI CRN 055,
Universidad de Buenos Aires
X234.
Con formato: Numeracin y vietas
