UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALagua/ABSTRACT_PONENCIAS/PRESENTACION_VENENCIO.pdfUNIVERSIDAD...
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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas JORNADAS: COLABORACIÓN INTERNACIONAL EN ESTUDIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO Y SU EN ESTUDIOS DE: CAMBIO CLIMÁTICO Y SU INTERACCIÓN CON LOS RECURSOS HÍDRICOS REGIONALES REGIONALES CARTAGENA, ESPAÑA, 25 - 28 de Noviembre de 2008 UNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS UNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS UNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS UNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS
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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALUNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALFacultad de Ingeniería y Ciencias HídricasFacultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas
JORNADAS: COLABORACIÓN INTERNACIONAL EN ESTUDIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO Y SUEN ESTUDIOS DE: CAMBIO CLIMÁTICO Y SU
INTERACCIÓN CON LOS RECURSOS HÍDRICOS REGIONALESREGIONALES
CARTAGENA, ESPAÑA, 25 - 28 de Noviembre de 2008
UNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALUNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALFacultad de Ingeniería y Ciencias HídricasFacultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas
“El recurso hídrico subterráneo asociado a“El recurso hídrico subterráneo asociado a la variabilidad y el cambio climático en la
Provincia de Santa Fe Argentina"Provincia de Santa Fe- Argentina"CARTAGENA, ESPAÑA, 27 de Noviembre de 2008
Dra. María del Valle VenencioDra. María del Valle VenencioUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICASUNIDAD DE INVESTIGACIONES HIDROCLIMÁTICAS
Superficie
Superficie 2.766.889 km2
Superficie 133.007 km2
La Provincia se divide en
Departamentos
En la Argentina hayProvincias
Cada Departamento
comprende localidades
* A i l i l l i bl l S b í d R* A nivel nacional el organismo responsable es la Subsecretaría de Recursos Hídricos.
* E l i i i t i i il A i l i l* En las provincias existen organismos con rangos similares. A nivel regional, están Comités de Cuenca con funciones no ejecutivas. Al efectivizarse las
privatizaciones se ha delegado las funciones operativas y mantenimiento de los sistemas de agua potable y saneamiento a empresaslos sistemas de agua potable y saneamiento a empresas.
* Para comunidades menores a los 10.000 Hab. y zonas rurales, estas funciones las ejercen las Cooperativas y Comunas que brindan el serviciofunciones las ejercen las Cooperativas y Comunas que brindan el servicio.
La responsabilidad en la calidad del servicio que brindan las empresas privadas recae en las provincias y éstas los delegan operativamente a losprivadas recae en las provincias y éstas los delegan operativamente a los
municipios. Adicionalmente a nivel regional, los Comités de Cuenca son los encargados del Planeamiento y Gestión en áreas próximas a los recursos
hídricos.
Participan diversos organismos técnicos del sector público tales como el Institutos Nacionales, Universidades y organismos técnicos provinciales. , y g p
En la Provincia de Santa Fe es utilizadaEn la Provincia de Santa Fe es utilizada para consumo humano; riego; industria; ganado; uso doméstico Para los cuatro
Agua subterránea
ganado; uso doméstico. Para los cuatro últimos no hay una Legislación y control,
Agua subterránea-un objetivo común: cubrir la demanda-
que genera conflictos de interesesque se acentúan en períodos de sequíasque se acentúan en períodos de sequías.
L i iLa provincia cuenta aproximadamente
20 500 H b j icon 20.500 Has. bajo riego suplementario, de las cuales
11 000 Has son ocupadas11.000 Has son ocupadas por arroz, 4.000 por
hortalizas y flores 2 000hortalizas y flores, 2.000 para caña de azúcar y 4.000
Has dedicadas a cultivosHas. dedicadas a cultivos extensivos,
fundamentalmente trigofundamentalmente trigo, soja y maíz (Pecorari C., 2000).
Fuente: “Caudal y Calidad de los acuíferos explotados para riegoen la provincia de Santa Fe”- Ministerio de Agricultura, Ganadería,Industria y Comercio (MAGIC) de la Prov. De Santa Fe.
La principal característica climática de la Provincia desde las últimasde la Provincia desde las últimas
décadas es la alternancia de fluctuaciones climáticas
que ocasionan graves inundaciones y/o sequías
que impactan a la íeconomía
localdonde el tiempo de
Escenario hídrico normal
donde el tiempo de paso de un
período de excesosperíodo de excesos hídricos
a uno de escasezy viceversa puede ser
muy corto. Excesos
En abril del 2003, el río Salado que tenía una altura normal de 2-3 metros, alcanzó 7.88 m en el pico
“En el 2003 estábamos en un período húmedo donde el río Salado creció y la inundación impactó a donde el río Salado creció y la inundación impactó a
los productores de la región”.
Durante el 2004 el Norte fue declarado de emergencia y desastreemergencia y desastre.
En octubre del 2005 se definió a esta región en En octubre del 2005 se definió a esta región en estado de desastre por sequía
02/09/2008: Déficit de agua de 50 a 700 mm en 7 departamentos del Norte Santafesino: 6
millones de Has (60.000 km2)(el 60% de la provincia).
El régimen de las lluvias de los últimos 30 años se ha caracterizado por un cambio de
t i t i t l ( i ió d comportamiento intra anual (como variación de la cantidad de días con lluvia cada año y cada mes) y modificación de los montos mensuales mes) y modificación de los montos mensuales,
con un aumento generalizado de la precipitación anual.p p
En el Nordeste de Argentina, lo mencionado se manifestó
i i t h i l con un corrimiento hacia el oeste en las isohietas, lo que en la Provincia de Santa Fe en la Provincia de Santa Fe fue indicativo de aumentos relativos de la precipitación p p
en un 25 %.
l t t l los montos son entre los 1200 mm en el nordeste a
poco menos de 1000 mm en poco menos de 1000 mm en el sudeste, disminuyendo a
850 mm en el oeste, con una Precipitación media anual del período normal 1971/2000
orientación general norte-sur.
período normal 1971/2000
De la variación intra anual en la mayor parte de la Provincia losmayor parte de la Provincia, los
máximos se producen en verano/otoño (octubre a marzo, y en ( , yalgunos casos abril, cuando cae mas
del 70% de la P anual).
La escasez pluvial es en el invierno (Junio-Agosto) donde se produce(Junio-Agosto) donde se produce solamente un 30%, y en ocasiones menos del total anual. Aún así, esta ,zona se tienen lluvias todo el año.
L lLa temperatura: los veranos son cálidos y húmedos: Tm del orden de los 23 °C; e inviernos templados: Tmlos 23 C; e inviernos templados: Tm
del orden de los 10.5 °C.
La hidrogeologíaEsquema simplificado
La principal fuente de recarga natural a los
acuíferos es laAcuífero libre acuíferos es la precipitación
Acuífero confinado/semiconfinado
El sistema subterráneo y el clima se relacionan a través del ciclo hidrológico, el cual es en sí mismo parte del
i li á isistema climático
AtmósferaAtmósfera
El i t bt á i t l i bilid dEl sistema subterráneo integra la variabilidadmeteorológica local
Acuífero
se aborda a esos sistemasen forma conjunta
Dado que el clima hace sentir sus impactosDado que el clima hace sentir sus impactos tanto a nivel local como regional
se enfatizó la certeza, que el manejo del agua, especialmente la subterránea debe realizarse integrado a él.
y al presente hay numerosos indicadores que presente hay numerosos indicadores que y al presente hay numerosos indicadores que presente hay numerosos indicadores que evidencian que se está transitando un “Cambio evidencian que se está transitando un “Cambio
Climático”,Climático”,Climático ,Climático ,
los presentes resultados se obtuvieron en el los presentes resultados se obtuvieron en el los presentes resultados se obtuvieron en el los presentes resultados se obtuvieron en el contexto de “Cambio Climático”, contexto de “Cambio Climático”, el que abarca el que abarca
todas las formas de inconsistencia climática todas las formas de inconsistencia climática todas las formas de inconsistencia climática todas las formas de inconsistencia climática (cambios en la media, varianza, etc.), haciendo (cambios en la media, varianza, etc.), haciendo caso omiso de su naturaleza estadística y/o sus caso omiso de su naturaleza estadística y/o sus caso omiso de su naturaleza estadística y/o sus caso omiso de su naturaleza estadística y/o sus
causas físicas.causas físicas.
RESULTADOS
1.- DE LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA ÍY EL ACUÍFERO
La sequíaLa sequía
“Sequía” solotendrá connotaciones meteorológicas y se refiereúnicamente a períodos con déficit de precipitación
desde el punto de vista estadístico desde el punto de vista estadístico.
Se buscaron sequías anuales y estacionales,
mediante la aplicación del criterio decílico sobre el mediante la aplicación del criterio decílico sobre el
record completo de la precipitación durante el Siglo
í
Si l i it ió
XX (período 1900-2001).
Si la precipitación seencuadra dentro de los tres primeros deciles se
considera que el año es seco considera que el año es seco, donde los períodos secos que
están dentro del primer décil : “fuertes”,
segundo decil: “moderados”t d il “débil ”tercer decil: “débiles”
Y a fin de observar la respuesta del acuífero conel comportamiento espacial de la sequía,
se utilizó el criterio de Ropelewski y Halpert (1987 se utilizó el criterio de Ropelewski y Halpert (1987, 1989): para años compuestos de eventos climáticos
significativos,significativos,
Año seco compuesto: aquel período de veinticuatro meses consecutivos que comienza en enero del año en que da inicio un EVENTO SIGNIFICATIVO (año hidrológico seco) (año [0]) y finaliza en diciembre hidrológico seco) (año [0]) y finaliza en diciembre
del año siguiente (año [1]).
ROQUE SAENZ PEÑA - AÑOS SECOS PRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO
200250300350400450500
cipi
taci
ón (m
m)
87.1
87.3
87.5
87.7
Piez
omét
rico
(m)
VILLA MINETTI- AÑOS SECOSPRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO
250
300
350400
450
500
ción
(mm
)
73 5
74.0
74.5
75.0
75.5
76.0
ezom
étric
om
)
RECONQUISTA - AÑOS SECOS
PRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO
300350400450500
ción
) 49,5
50,0
50,5
51,0
l co (m
)
050
100150200
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D
Prec
86.5
86.7
86.9
Meses
Niv
el
Precipitación Nivel Piezométrico 050
100
150
200250
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D
Pre
cipi
tac
71.0
71.5
72.0
72.5
73.0
73.5
Meses
Niv
el P
ie (m
Precipitación Nivel Piezométrico
050
100150200250
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D
Prec
ipita
(mm
)
47,0
47,5
48,0
48,5
49,0
Meses
Niv
ePi
ezom
étri
RAFAELA - AÑOS SECOSPRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO•Severas
Precipitación Nivel Piezométrico
PRECIPITACIÓN NIVEL PIEZOMÉTRICO
150200250300350400450500
Prec
ipita
ción
(m
m)
93.0
93.5
94.0
94.5
95.0
Niv
el
Piez
omét
rico
(m)
050
100
92.0
92.5
MesesPrecipitación Nivel Piezométrico
•Fuertes
OLIVEROS - AÑOS SECOSPRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO
350400450500
mm
)
15,5
16,0
co
ZAVALLA - AÑOS SECOSPRECIPITACIÓN-NIVEL PIEZOMÉTRICO
Moderadas0
50100150200250300350
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D
Prec
ipita
ción
(m
14,0
14,5
15,0
,
Niv
el P
iezo
mét
ric(m
)
PRECIPITACIÓN NIVEL PIEZOMÉTRICO
200250300350400450500
ipita
ción
(mm
)
43,0
43,5
44,0
el p
iezo
mét
rico
(m)
•Débil
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D MesesPrecipitación Nivel Piezométrico
050
100150
E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N DMeses
Prec
i
42,0
42,5
Niv
e
Precipitación Nivel Piezométrico
Ocurrencia de Sequías Hasta 1969 1970-2001 Estación
Fuerte Moderada Débil Fuerte Moderada Débil Roque S Peña 6 3 7 2 5 1 Roque S. Peña 6 3 7 2 5 1
Reconquista 7 7 6 2 2 3 Villa Minetti 6 2 5 = 4 1 Rafaela 10 6 9 = 4 1 Rafaela 0 6 9
Oliveros 3 3 2 2 2 3 Marcos Juárez 6 8 8 3 2 1 Casilda 8 9 6 2 1 4 Venado Tuerto 7 8 5 2 1 3 Rufino 7 7 7 1 1 1
Se verificó en promedio: una sequía cada tres años hasta 1969;y una cada cinco años a partir de esta última fecha.
Se observó que la ocurrencia de sequías anuales a partir de 1970 Se observó que la ocurrencia de sequías anuales a partir de 1970
disminuyó su frecuencia en toda la Provincia de Santa Fe.
Frecuencia de Ocurrencia de Sequías E t ióEstación
Hasta 1969 1970-2001
R S P ñ 1 /3 ñ 1 /4 ñ Roque S. Peña 1 c/3 años 1 c/4 años Reconquista 1 c/3 años 1 c/4 años Villa Minetti 1 c/2.5 años 1 c/6 años Villa Minetti 1 c/2.5 años 1 c/6 años
Rafaela 1 c/3 años 1 c/6 años Oliveros 1 c/4 años 1 c/4.5 años Marcos Juárez 1 c/3 años 1 c/5 años Casilda 1 c/3 años 1 c/4.5 años V d T t 1 /3 ñ 1 /5 ñ Venado Tuerto 1 c/3 años 1 c/5 años
Rufino 1 c/3 años 1 c/6 años
R .S .P e ñ a
R e c o n q u ista
V .M in e t ti
A ñ o S O
D E
M A
J J
SO
DE
MA
JJ
SO
DE
MA
JJ
La distribución estacional de los años de sequía
fue irregularN F M A N F M A N F M A1 9 6 9 X X X X X 1 9 7 0 X X X X X1 9 7 1 X X X X X 1 9 7 2
fue irregular1 9 4 2 568.21 9 3 6 593.31 9 4 3 629.3
1 9 7 3 X X X 1 9 7 4 X X X 1 9 7 5 X X X X1 9 7 6 X X X 1 9 7 7 X
S. Fuerte 1 9 2 4 644.01 9 3 7 648.01 9 4 5 657.31 9 3 4 735 51 9 7 7 X
1 9 7 8 X X X 1 9 7 9 X X X 1 9 8 0 X 1 9 8 1 X X X 1 9 8 2 X
1 9 3 4 735.51 9 6 8 750.8
1 9 6 9 754.61 9 7 5 758.41 9 8 2 X
1 9 8 3 X X X X1 9 8 4 1 9 8 5 X X 1 9 8 6 X 1 9 8 7 X X X X X
1 9 7 7 759.1S. MOD. 1 9 4 7 773.4
1 9 6 2 773.61 9 4 8 782 41 9 8 7 X X X X X
1 9 8 8 X X X X X X 1 9 8 9 X 1 9 9 0 1 9 9 1 X X 1 9 9 2 X X
1 9 4 8 782.41 9 3 5 785.01 9 9 9 785.21 9 7 0 786.3
1 9 9 2 X X1 9 9 3 X X X X X 1 9 9 4 X X X X X X1 9 9 5 X X X X X X X X1 9 9 6 X X X X
1 9 6 7 811.71 9 7 6 812.9
S. Debil 1 9 9 8 822.21 9 5 0 822 61 9 9 7 X X
1 9 9 8 X X X X 1 9 9 9 X X X X X X X X2 0 0 0
1 9 5 0 822.61 9 2 5 845.01 9 6 3 858.51 9 9 5 864.7
OBJETIVO
“ Dilucidar cuál es la vinculación regional (espacio
OBJETIVO
Dilucidar cuál es la vinculación regional (espacio temporal) entre la variabilidad climática y la respuesta del acuífero libre, con fines de previsión, y poder asociar los
impactos del cambio climático“.
Atmósfera
Se han empleado metodologías a escala regional y temporal climática que
permitan detectar señales climáticas l ífen el acuífero
mediante técnicas estadísticas no convencionalesno convencionales,
donde se intenta explotar la información mediante un conjunto de
datos distribuidos espacialmentedatos distribuidos espacialmente
Acuífero
Los datos de precipitación y nivel freático, se utilizaron ú i t l lúnicamente a paso mensual y anual.
La longitud de las series debe ser al menos de 30 añosLa longitud de las series debe ser al menos, de 30 años de datos
Se asumió que la precipitación es la fuente de recarga al acuífero;
y al nivel freático medio regional afectado por la variabilidad climática (variabilidad de la precipitación)variabilidad climática (variabilidad de la precipitación),
(hipótesis razonable asumida a paso de tiempo climático y a la escala espacial del análisis),p )
siendo la salida natural del sistema acuífero la descarga h i l fi i lhacia los cursos superficiales.
El ÁREA DE ESTUDIO pertenece al tramo inferior de la denominada “Cuenca del río Carcarañá”, que atraviesa de oeste a este la Provincia de
Santa Fe con una superficie aproximada de 4.700 km2 (igual a la del p p ( gacuífero)
Provincia de Santa Fe
A° d
RIO
PARAN
Tortugas
Carcaraña
Rio
lasde
GomezA°Cda de
Rio Carcaraña
NA
Córdoba
2.- Comportamiento espacio-temporalP i it ió Ni l F átiPrecipitación y Nivel Freático
2.1- La variabilidad
Tests estadísticos no paramétricos: Mann (cambios de tendencia); de los Mann (cambios de tendencia); de los
Desvíos Acumulados y Worsley: (fechas de saltos en la media)( )
R A FA ELA ( 1 9 0 2 - 2 0 0 3 )PR ECIPIT A CIÓN
4
M AR C OS JU A REZ ( 19 10 - 2 0 0 3 )PR EC IPITAC IÓN
4D í A l d 19 6 4
1
2
3Desví o s Acumulado s: 1 9 7 2W orsley: 1 9 7 2
0
1
2
3D esví os A cumulado s: 19 6 4W o rsley: 19 3 0
3
- 2
- 1
01 9 0 0 1 9 2 0 1 9 4 0 1 9 6 0 1 9 8 0 2 0 0 0
1 9 7 0
1 9 4 31 9 1 7
- 3
- 2
- 1
019 10 19 2 0 19 3 0 19 4 0 19 5 0 19 6 0 19 7 0 19 8 0 19 9 0 2 0 0 0
19 6 6
19 3 0
- 4
- 3
A ños
- 4
Año s
En promedio, durante el siglo XX se manifestaron al menos 4 períodos hídricos bien caracterizados:En promedio, durante el siglo XX se manifestaron al menos 4 períodos hídricos bien caracterizados: uno semihúmedo que duró hasta 1918/20; humedo hasta 1943/44; seco (1944 y 1970/71) y otro
hiperhúmedo a partir de esta última fecha. El cambio de tendencia en las precipitaciones de 1970/72 es aproximadamente coincidente con un salto en la media
R A F A ELA 1902-2003
P rec ipitació n A nual y M edia po r P erí o do s
1400
1600
1800
2000
M A R C OS JUÁ R EZ : 1910-2003 P recipitació n A nual y M edia po r P erí o do s
1100
1200
1300
1400
200
400
600
800
1000
1200
500
600
700
800
900
1000
01900 1920 1940 1960 1980 2000
Precip. 1902-1917 Precip. 1918-1943 Precip. 1944-1970 Precip. 1971-2003
Media 1902-1917: 1039,9 mm Media 1918-1943: 935,6 mm Media 1944-1970 Media 1971-2003:1048,8 mm
400
500
1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Precip.1910-1930 Precip. 1931-1968 Precip. 1969-2003
M edia 1910-1930: 714.7 mm M edia 1931-1968: 847.1 mm M edia 1969-2003: 901.3 mm
Período simultáneo (1970-2003) de la Precipitación y el N. Freático P R EC IP IT A C IÓN
OLIVER OS (1970-2003)4
P R E C IP IT A C IÓ N R A F A E LA ( 1 9 7 0 - 2 0 0 3 )
3
4
D esví o s A cumulad o s: 1 9 8 7
0
1
2
3
19 70 19 75 19 8 0 19 8 5 19 9 0 19 9 5 2 0 0 0
Desvíos Acumulados: 1992Worsley: 1999
- 1
0
1
2
3
1 9 7 0 1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0
W o r s ley : 1 9 7 2
-4
-3
-2
-1
A ños
19 9 119 79
Con estos l d
- 4
- 3
- 2
A ño s
1 9 8 71 9 7 9
NIV EL FREÁTICOOLIV EROS ( 19 70 - 2 0 0 3 )
2
3
4Desví os Acumulados: 19 77Worsley: 2 0 0 1
resultados, se considera válido el
análisis de la i bilid d
N IV EL F R EÁ T IC O R A F A ELA ( 1 9 7 0 - 2 0 0 3 )
2
3
4
5D e sv í os A c umul a dos: 1 9 7 7Wor sl e y : 1 9 7 7
3
-2
- 1
0
1
2
1970 1975 198 0 1985 1990 19 95 2 000
1977 1990
variabilidad climática a partir de
la precipitación y del NF y son la - 4
- 3
- 2
- 1
0
1
1 9 7 0 1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0
1 9 9 1
1 9 7 3
-4
-3
Años
OLIVER OS: 1970-2003 N ivel de agua M edio A nual y M edio po r P erí o do s
19
20
del NF, y son la base para las
siguientes aplicaciones:
- 5
A ño sR A F A ELA 1970-2003
N ivel de agua M edio A nual y M edio po r P erí o do s
98
100
9 6 .2 1
14
15
16
17
18
19
15.73
aplicaciones:
88
90
92
94
96
9 0 .3 7
12
13
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
NF 1970-1977 NF 1978-1990 NF 1991-2003
M edia 1970-1977: 14.6 m M edia 1978-1990: 15.5 m M edia 1991-2003: 15.9 m
861970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
NF 1970-1973 NF 1974-1991 NF 1992-2003M edia 1970-1973: 89.0 m M edia 1974-1991: 95.8 m M edia 1992-2003: 95.7 m
2.2- De la Variabilidad espacio-temporal Período 1970 2003Período 1970-2003
Se utilizaron series de datos del período común
(1970-2003) de cuatro estaciones en la cuenca:P(34,4); NF(34,4)P(34,4); NF(34,4)
2.2.1 - De la Variabilidad espacialPeríodo 1970 2003Período 1970-2003
La técnica mas tradicional es el análisis de las Funciones Ortogonales Empíricas, g p ,donde se utiliza la matriz de correlación para realizar la descomposición en CPs
i l d i ióe involucran descomposición en autovalores
El ACP está destinado a explicar la estructura de varianza-covarianza a través de unas pocas combinaciones lineales
de las variables originales Algebraicamente las CP sonde las variables originales. Algebraicamente, las CP son combinaciones lineales particulares de las p variables (X1,
X2, ..., Xp), sujetas a una condición de ortogonalidad.X2, ..., Xp), sujetas a una condición de ortogonalidad. Sus objetivos generales son: 1) reducción de datos y
2) interpretación.
Si para un determinado valor de k (k≤p) se reconstruye un porcentaje elevado de la Varianza Total se puedeun porcentaje elevado de la Varianza Total, se puede
reemplazar las p variables originales por las k primeras Componentes Principales (CP), con poca pérdida de p p ( ), p p
información.
Se calcularon las matrices de correlación y covarianza para las variables: precipitación y el
nivel freático
* la covarianza tiene en cuenta la variabilidad interna de cada estación; interna de cada estación;
* mientras que en la matriz de correlación sólo se tiene en cuenta la variabilidad entre estaciones, dando el "patrón espacial" (que podría ser parecido a la
precipitación media está dado por el primer autovector)precipitación media está dado por el primer autovector)
● Precipitación y Nivel Freático
Estación Precipitación Nivel FreáticoMarcos Juárez 0 52721 0 69788 % VAR E % VAR RANK
P NFAutovalores
Marcos Juárez 0.52721 -0.69788Oliveros 0.51381 -0.50996 Rafaela 0.42040 -0.47573 Z ll 0 53039 0 59227
68.1951 16.6775 8.4221
58.7730 28.8762 10.9775
1 2 3
Zavalla 0.53039 -0.59227 6.7053 1.3732 4
El primer autovector muestra una primera aproximación del comportamiento espacial de lasaproximación del comportamiento espacial de las
variables en la región de estudio.
Obsérvese la similitud en la distribución espacial de los campos.
Se permite inferir: que la respuesta de los niveles freáticos es
Distribución i ló
p q pcoherente con la distribución de la precipitación
0.42040 -0.47573-0.50
espacial del primerautovector
del i l
Distribución espacial del
primerautovector
d l
0.513810.52721
0.53039
0.50996
0.69788 0.59227
-0.55
-0.60
0 70
Nivel Freático
de la Precipitación
-0.70
VINCULACIÓN CUALITATIVA DE LAS VARIABLES A ESCALA REGIONAL
2.2.2.- Comportamiento temporal de cada distribución espacial de las variablesdistribución espacial de las variables
(SSA) es un método estadístico relacionado al ACP aplicado en el dominio temporal: a la S-CP1,
id tifi i bilid d i t d d e identifica variabilidades internas de cada campo.
* Establece los modos internos de oscilación en las Establece los modos internos de oscilación en las series de tiempo
El objetivo es describir la variabilidad de una serie de tiempo discretaEl objetivo es describir la variabilidad de una serie de tiempo discreta y finita (Xi = i=1, 2, ...., N, y = intervalo de muestreo), en términos
de la estructura de la autocovarianza desplazada en el tiempo (Vautard and Ghill 1989) Con los datos normalizados se define una
tM ∆
(Vautard and Ghill, 1989). Con los datos normalizados se define una matriz de autocovarianzas desplazada en el tiempo, donde M es la
dimensión del espacio temporal sobre el cual se define la t i (M ∆t á i t d (l )autocovarianza (M ∆t=máximo retardo (lag).
M : es el máximo número de Lags y también es llamado longitud de la ventana.
* Cada CP tiene una varianza (autovalor) y representa una versión sλ ( ) y pfiltrada de la serie original,
siX
Comportamiento temporal de la distribución espacial de la precipitación
● Precipitación
Se seleccionaron pares degenerados (1-2, 3-4 y el ) l bú d d ibl il i
p
5-6) para la búsqueda de posibles oscilaciones internas de la S-CP1.
CUENCA DEL RÍO CARCARAÑÁ A uto valo res de la P C s1 de la M atriz de
C o rrelac ió n de la P rec ipitació n RANGO AUTOVALOR %VAR %VAR A
0 4
0 .5
0 .6
0 .7 Acumulada1 66110 19.9037 2 56183 16.9148 36.8185 3 43922 13.2266 50.0451 4 39832 11.9923 62.0374
81 % dela V. total
0 .1
0 .2
0 .3
0 .4 5 32370 9.7455 71.78296 31372 9.4452 81.2281 7 23285 7.0104 88.2385 8 18634 5.61 93.84.85 9 12163 3.6618 97.5103 10 8269 2 4896 99 9999
de la variabilidad interanual
00 2 4 6 8 10
R ango
10 8269 2.4896 99.9999
Se graficaron las CPs de los pares oscilatorios:
PCs1 y PCs2Par Correspondiente al Primer y Segundo
Autovalor
600
800
SSA PR EC IPITA C IÓN : Esp ect ro s PC s1 y PC s2d e PC s1 d el EOFS - C U EN C A
1.5
2.0
2.5
8 .0 A ño s
Reconstrucción de la T-PCs1+T-PCs2Precipitación
50
100
150
mm
)
Período: 8 Años
-600
-400
-200
0
200
400
600
0 5 10 15 20 25
Se 0.0
0.5
1.0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -150
-100
-50
0
50
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ano
mal
ias
(m
-800
Tiemp o ( años)
T-PC1 T-PC2
P Cs3 y P Cs4 P ar co rrespo ndiente al T ercer C arto
Se determinaron
las
F recuencia
NORM. POWER SPECTRUM OF X1 NORM. POWER SPECTRUM OF X2
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
PR EC IPITA C IÓN : Espect ros PC s3 y PC s4 de PC S1 del EOFs - C U EN C A
M di t
Rec(PCs1+PCs2)
Reconstrucción de la T-PCs3+T-PCs4 Precipitación
P ar co rrespo ndiente a l T ercer y C uarto A uto va lo r
0
100
200
300
400 frecuencias de oscilación
1 0
1.5
2.0
2.5
4 .8 A ños
Mediante reconstrucción con los pares 0
50
100
150
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010allia
s (m
m)
Período: 4.8 Años
-400
-300
-200
-100
0
0 5 10 15 20 25
Tiempo (años)
mediante un análisis
espectral 0.0
0.5
1.0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
Fr e c ue nc ia
con los pares degenerados se obtuvieron los
-150
-100
-501970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ano
ma
Rec(T-PCs3+T-PCs4)
T-PC3 T-PC4
PCs5 y PCs6
P ar C o rrespo ndiente al Quinto y Sexto A uto va lo r
espectral (SA) a los
pares
NORM. POWER SPECTRUM OF X3 NORM. POWER SPECTRUM OF X4
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
PRECIPITACIÓN: Espect ros PCs5 y PCs6 de PCs1 del EOFs - CUENCA
2,0
2,5
3 .0 Años
modos de oscilación
Reconstrucción de la T-PCs5+T-PCs6 Precipitación
150Período: 3.0 Años
-100
0
100
200
300
400
0 5 10 15 20 25
pdegenerados.
0,5
1,0
1,5
-50
0
50
100
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ano
mal
ias
(mm
)
-400
-300
-200
T iempo (año s)
T-PC5 T-PC6
0,00 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
Frecuencia
NORM. POWER SPECTRUM OF X5 NORM. POWER SPECTRUM OF X6
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
-150
-100
ARec(T-PCs5+T-PCs6)
La suma de los tres modos de oscilación reconstruidos da como resultado la reconstrucción de la serie original
(la tendencia estadística de las anomalías de P)(la tendencia estadística de las anomalías de P)exenta del ruido que contiene, con un alto grado de
correlación con la S-CP1 original: (coeficiente de g (correlación: 0.90).
PRECIPITACIÓN: S-PCs1 de la Matriz deC l ió R t ió (1970 2003)Correlación, Reconstrucción (1970-2003)
300
400
0
100
200
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
mal
ías
(mm
)
400
-300
-200
-100
Ano
m
-400
S-PCs1 Reconstrucción
De esta manera se determinó el comportamiento espacio temporal de la precipitación para el período 1970-2003.
● Del Nivel Freático
C l li ió d l SSA l S CP 1 d l t i d l ió d lCon la aplicación del SSA a la S-CPs1 de la matriz de correlación del campo de nivel freático se obtuvieron los puntos agrupados de a pares: que definen una tendencia, y pares degenerados: seleccionándose el 2-3, el 4-5 y el 7-8. CUENCA DEL RÍO CARCARAÑÁ
A uto valo res de la P C s1 de la M atriz de C o rrelac ió n de la P rec ipitació n
0 .7
Nive l Fre áticoT -P C 1 y T endencia linea l
6
0 .3
0 .4
0 .5
0 .6 y = -0,2142x + 2,6236
- 101
2345
0 5 10 15 2 0 2 5
0
0 .1
0 .2
0 2 4 6 8 10
- 4- 3- 2- 1 0 5 10 15 2 0 2 5
T ie m p o ( a ñ o s )
R ango
RANGO AUTOVALOR % VAR
%VAR Acumulada
1 6.19271 46.6017 2 3 20500 24 2888 70 8905
Reconstrucción de la Tendencia en el Nivel Freático
2.0
2 3.20500 24.2888 70.89053 1.08986 14.3887 85.2792 4 0.66569 5.0449 90.3241 5 0.52720 3.9953 94.3194 6 0.28665 2.1724 96.4918
96 % dela V. Total
-0 5
0.0
0.5
1.0
1.5
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
7 0.18801 1.4248 97.9166 8 0.16308 0.9718 98.8884 9 0.08731 0.6617 99.5501
10 0.05936 0.4459 99.996 -2.0
-1.5
-1.0
-0.5
Años
P Cs2 y P Cs3 P ar C o rrespo ndiente al Segundo y T ercer
A uto valo r
3.0
N IVEL F R EÁ T IC O: Espectro s P C s2 y P C s3 de la P C s1 del EOF s - C UEN C A
2 0
2.5
SSA SAReconstrucción de T-PCs2+T-PCs3
Nivel Freático
1,5
2 0
-1.0
0.0
1.0
2.0
0 5 10 15 2 0 2 5
0 0
0.5
1.0
1.5
2.0 8.0 Años
-0,5
0,0
0,5
1,0
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Varia
ción
(m)
Período: 8.0 Años
-3.0
-2.0
T iempo (año s)
T-PC2 T-PC3
PC 4 PC 5
0.00.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500
Frecuencia
NORM. POWER SPECTRUM OF X2 NORM. POWER SPECTRUM OF X3
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
-1,5
-1,0
Rec(PCs2+PCs3)
PCs4 y PCs5 P ar C o rre spo ndirente a l C uarto y Q uinto
A uto v a lo r
0 .5
1.0
1.5
N IVEL F R EÁ T IC O: Espectro s P C s4 y P C s5 de la P C s1 del EOF s - C UEN C A
1 0
1.2
1.4
1.6
1.8
4.8 Años
R eco nst rucció n de T - PC s4 +T- PCs5 N ivel Freát ico
0, 2
0, 4
0, 6
Per íodo: 4 . 8 Años
- 1.5
- 1.0
- 0 .5
0 .00 5 10 15 2 0 2 5
T iem po (año s)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 - 0, 6
- 0, 4
- 0, 2
0, 0
197 0 198 0 19 90 2 0 00 2 010
PCs 7 y PCs 8P a r c o rre s p o n d ie n t e a l S é p t im o y O c t a v o
A u t o v a lo r
0 6
0 . 8
p ( )
T-PC4 T-P C5
Frecuencia
NORM. POWER SPECTRUM OF X4 NORM. POWER SPECTRUM OF X5
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
N IVEL F R EÁ T IC O: Es pectro s P C s7 y P C s8 de la P C s1 del EOF s - C UEN C A
1.80
Rec(PCs4+PCs5)
Reconstrucción de T-PCs7+T-PCs8 Nivel Freático
0,2
- 0 . 4
- 0 . 2
0 . 0
0 . 2
0 . 4
0 . 6
0 5 1 0 1 5 2 0 2 5
0 200.400.600.801.001.201.401.60 3.1 Años
La frecuencia que define el par 7-8 puede tener gran significancia climática porque puede ser asociada a períodos -0,1
0,0
0,1
0,1
0,2
,
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Varia
ción
(m)
Período: 3.1 Años
- 0 . 8
- 0 . 6
T ie m p o ( a ñ o s )
T -P C7 T-P C 8
0.000.20
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
F recuencia
NORM. POWER SPECTRUM OF X7 NORM. POWER SPECTRUM OF X8
95% C.L. (RED NOISE) 95% C.L. (RED NOISE)
p q p pde lluvias por encima de lo normal
vinculados al fenómeno ENOS -0,2
-0,2
-0,1
V
Rec(PCs7+PCs8)
La suma de la tendencia reconstruida, mas los tres modos de oscilación reconstruidos, da como
resultado: la reconstrucción de la serie original (la resultado: la reconstrucción de la serie original (la tendencia estadística de la variación del NF)
exenta de ruido, con un coeficiente de correlación de 0 93 con la original (S PC1) de 0.93 con la original (S-PC1).
Nive l Fre á tic o: S -P Cs 1 de la M a tr iz de
Corre la c ión, Re c ons truc c ión (19 7 0 -2 0 0 3 ) , ( )
2 ,00
3,00
0,00
1,00
19 7 0 19 7 5 19 8 0 19 8 5 19 9 0 19 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 10ción
(m)
-2 ,00
-1 ,0019 7 0 19 7 5 19 8 0 19 8 5 19 9 0 19 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 10
Varia
c
-3 ,00
R e c.S -P C s 1 S -P C s 1
De este modo se determinó el comportamiento espacio-temporal del nivel freático en la cuenca.
LA CORRELACIÓN ENTRE LOS CAMPOS (P-NF) Y (P-R)DESCOMPOSICIÓN POR VALORES SINGULARES (SVD)( ) ( )
P d tPero queda por mostrar CUANTITATIVAMENTE, cuál es la relación
entre dos campos;
DESCOMPOSICIÓN POR VALORES SINGULARES (SVD)
entre dos campos;
y para ello se ha apelado al SVD.
El método identifica pares de modelos espacialmente acoplados y establece la correlación entre las series temporales
mediante coeficiente de correlación ( r );
donde selecciona para el mejor Lag (retardo), el par de Modos de cada campo que explica una fracción del cuadrado de la covarianza entre los
dos camposdos campos.
LA CORRELACIÓN ENTRE LOS CAMPOS (P-NF) Y (P-R)LA CORRELACIÓN ENTRE LOS CAMPOS (P-NF) Y (P-R) ( ) ( )
Se utilizaron las mismas series de datos del período común 1970 y 2003 de las
cuatro estaciones con P(34 4); NF(34 4)
DESCOMPOSICIÓN POR VALORES SINGULARES (SVD)
cuatro estaciones, con P(34,4); NF(34,4) y R(34,4)
se estandarizaron los datosse calculan las matrices de se calculan las matrices de correlaciones cruzadas
La importancia relativa de cada Modo Singular, se calcula a través de la “SquaredCovariance Fraction” (SCF),que mide el grado de correlación temporal de los campos
Precipitación y Nivel FreáticoPrecipitación y Nivel Freático
rSCF (%)Mode
L d i l id l
0.1821.23
0.4126.52
0.7952.31 Los modos incluidos en la tabla son los que tienen significancia estadística. r: 0.18 tiene una buena parte de la covariancia0.1821.23 la covariancia.
M odos de Precipitación y Nivel Freático Región Centro-Sur de la Prov. de Santa Fe
(C UEN C A D EL R Í O C A R C A R A ÑA )(C UEN C A D EL R Í O C A R C A R A ÑA )
1
2
3
-2
-1
01970 1980 1990 2000
C o ef. C o rrelació n: 0 .79Lag: 1
-3
2
Escala T empo ral (año s)
Precipitación Nivel Freático
Lag: 1
La Precipitación y Recarga
0.8484.51
rSCF (%)Mode
0.032.83
0.1212.62
Modos de Precipitación y Recarga Región Centro-Sur de la Prov. de Santa Fe
(CUENCA DEL RÍO CARCARAÑÁ) 4
1
2
3
tand
ariz
adas
3
-2
-1
0
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Ano
pmal
ías
Est
Coef. Correlación: 0.84Lag: 1
-4
-3
Escala Temporal (años)
A
Precipitación Recarga
Lag: 1
• La buena correlación entre los campos indica que son muy aceptables los resultados obtenidos en y entre las variables en estudio en la cuenca.
• Las técnicas aplicadas a escala regional y temporal climática,permitieron la detección de señales en el acuífero,
provenientes de la precipitación.
• Y con sustento en:• Y con sustento en:
• los resultados del acople espacio temporal p p pde los campos,
l l í li d l•y que la naturaleza cíclica de las reconstrucciones implica predictabilidad
(Vautard et al 1992); (Vautard et al., 1992);
•se indagó sobre la posibilidad de Previsióng pde la Precipitación y Nivel Freático
R eco nstrucció n de la T -P C s1+T -P C s2y P revisió n hasta 2010
P recipitació n15 0
N ivel Freát ico
1 . 0
1 . 5
P e r í odo: 8 . 0 Años
- 10 0
- 5 0
0
5 0
10 0
19 7 0 19 8 0 19 9 0 2 0 0 0 2 0 10
P e r ío d o : 8 A ñ o s
- 0. 5
0. 0
0. 5
1 9 7 0 1 9 8 0 1 9 9 0 2 0 0 0 2 0 1 0
• Se utilizó una - 15 0
Rec(PCs1+PCs2) Previsión- 1 . 5
- 1 . 0
Rec(PCs2+PCs3) Previsión
N i l F á t i
metodología de predicción lineal autorregresiva
R eco nst rucción d e la T - PC s3 +T- PC s4 y Previsión hast a 2 0 10
Precip it ació n
5 0
10 0
15 0
P e r í odo: 4 . 8 Años
N i ve l F r e á t i co
P e r í o d o : 4 . 8 A ñ o s
gestandar (Robertson
et al., 2001) para avanzar en el tiempo
- 15 0
- 10 0
- 5 0
0
5 0
19 7 0 19 8 0 19 9 0 2 0 0 0 2 0 10 9 7 0 1 9 8 0 1 9 9 0 2 0 0 0 2 0 1 0
avanzar en el tiempo con un modelo
autorregresivo AR2- 15 0
Rec(T-PCs3+T-PCs4) Previsión
R eco nst rucció n d e la T - PC s5+T - PC s6 y Previsió n hast a 2 0 10
Rec(PCs4+PCs5) Prev isión
P e r í o d o : 3 . 1 A ñ o s
•Y una previsión hasta el 2010
Precip it ació n
0
50
100
150
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
P er íodo: 3. 0 Años
9 7 0 1 9 8 0 1 9 9 0 2 0 0 0 2 0 1 0
- 150
- 100
- 501970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Rec(T-PCs5+T-PCs6) Pr evisión Rec ( P Cs7+P Cs8) P r ev isión
PRECIPITACIÓN: Reconstrucción y Previsión hasta 2007
400 * Con la predicción se infiere que
Análisis espacio-temporal
0
100
200
300
ías
(mm
)
estadísticamente es esperable un descenso de la precipitación desde
fines del 2003 hasta 2005, y un ascenso a partir de esta fecha
-300
-200
-1001970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ano
mal ascenso a partir de esta fecha
Esto permite ver cual seráel comportamiento futuro,
-400
S-PCs1 Reconstrucción Previsión
excepto en caso de ocurrencia de un fenómeno EL NIÑO
de características extraordinarias en intensidad o duración.intensidad o duración.
* Con la predicción se infiere que estadísticamente es esperable unestadísticamente es esperable un
descenso del nivel freático a partir de fines del 2003 y hasta fines 2005; para
recuperar desde el 2006
Se trató de corroborar lo mencionado con lo acontecido durante el 2004/07, encontrando lo siguiente: Las
anomalías observadas en la precipitación regional fueronanomalías observadas en la precipitación regional fueron en un 6 % con respecto a lo estimado,
l i l f áti l t i t i l fy para el nivel freático el comportamiento regional fue en promedio de un ± 20% de lo calculado; lo que hace
considerar a esta predicción como aceptable. p p
D t d l l ió d l b Demostrada la correlación de los campos, y sobre esta base, se diseñó una herramienta que permite
di ió d l i l f áti d una predicción del nivel freático, aunque no puede ir más allá del año de anticipación.
Es válido establecer una primera aproximación del comportamiento futuro del acuífero libre mediante una simple
regresión lineal entre anomalías de la precipitación y la variación del nivel freático.
R ecta de R egresió n de A no malí as P recipitac ió n Vs. Variac ió n del N ive l F reático
•Para la estimación cuantitativa de la P recipitac ió n Vs. Variac ió n del N ive l F reático
(Lag= 1 año )
y = 0 ,0042x + 0,1849
1 .0
1 .5
2.0
profundidad esperada del nivel freático: se entra con la estimación
actual de la anomalía de la i it ió ( bt id ti d
-0.5
0.0
0.5
-300.0 -250. 0 -200.0 -1 50. 0 -1 00.0 -50.0 0.0 50.0 1 00. 0 1 50.0 200.0 250. 0
precipitación (obtenida a partir de cualquiera de los modelos climáticos
validados para la región).
-2.0
-1 .5
-1 .0
A no malias de la P recipitac ió n (mm)
•A la variación del nivel freático encontrada se le adiciona el valor
medio del nivel freático del último añop ( ) medio del nivel freático del último año para el sitio de interés.
La recta de regresión para el pronóstico de las variaciones del nivel freático, tiene un coeficiente de regresión de R = 0.80. Eneste caso, es posible estimar a futuro, las variaciones del nivel freático regional como una primera aproximación. Este métodoresuelve el problema que se genera ante la ocurrencia de un fenómeno ENOS extremo, permitiendo estimar la variación del nivelfreático ante la previsión de ocurrencia de anomalías extremas de la precipitación.
“El recurso hídrico subterráneo asociado a la variabilidad y el cambio climático”
LAS PROYECCIONES DEL CLIMA REGIONAL LAS PROYECCIONES DEL CLIMA REGIONAL LAS PROYECCIONES DEL CLIMA REGIONAL LAS PROYECCIONES DEL CLIMA REGIONAL MUESTRAN UNA TENDENCIA PROBABLE DE LOS MUESTRAN UNA TENDENCIA PROBABLE DE LOS
COMPORTAMIENTOS ESPERADOSCOMPORTAMIENTOS ESPERADOSEN LAS LLUVIAS Y TEMPERATURAS DEL LITORALEN LAS LLUVIAS Y TEMPERATURAS DEL LITORAL
Tomando el escenario climático futuro más crítico (A2) Tomando el escenario climático futuro más crítico (A2) definido por el IPCC (1995) para el nordeste de definido por el IPCC (1995) para el nordeste de
Argentina en la década 2021/2030 las precipitaciones Argentina en la década 2021/2030 las precipitaciones Argentina en la década 2021/2030, las precipitaciones Argentina en la década 2021/2030, las precipitaciones asociadas calculadas por el modelo HADCM3, asociadas calculadas por el modelo HADCM3, muestran
un campo de precipitaciones bastante parecido al p p p pclimatológico en la zona de la provincia de Santa Fe y difiere, en promedio, aproximadamente el 5% con los
valores actuales valores actuales.
P (1971-2000)P (1971-2000)Precipitación media anual en el A2 calculada
por el modelo HADCM3 para 2021-30.Precipitación media anual en el A2 calculada
por el modelo HADCM3 para 2021-30.
Si bien MCG son consistentes entre sí en sus predicciones para la escala global,presentan diferencias entre sí en la escala regional.
y son consistentes en la predicción de algunos aspectos como la temperatura.
Si bien MCG son consistentes entre sí en sus predicciones para la escala global,presentan diferencias entre sí en la escala regional.
y son consistentes en la predicción de algunos aspectos como la temperatura.y p g p p
.
y p g p p
.
El calentamiento esperado para la Pcia
d S t F
El calentamiento esperado para la Pcia
d S t Fde Santa Fe en la década
2021/2030, es en promedio
de Santa Fe en la década
2021/2030, es en promediopromedio
de 1 ºC, superandocasi en un 50% el
calentamiento global
promedio de 1 ºC, superandocasi en un 50% el
calentamiento globalcalentamiento global producido durante el
siglo XX, aunque ese
calentamiento global producido durante el
siglo XX, aunque ese
Resultados del Modelo HADCM3Resultados del Modelo HADCM3Temperatura media anualTemperatura media anual
aunque ese calentamiento no haya sido uniforme en todo
el planeta.
aunque ese calentamiento no haya sido uniforme en todo
el planeta.-escenario A2
Temperatura media anual para 2021-30
-escenario A2Temperatura media anual
para 2021-30
Temperatura media anual para 1971/2000
Temperatura media anual para 1971/2000
el planeta.el planeta.
Lo expuesto es muy coherente con las tendenciasLo expuesto es muy coherente con las tendencias lineales lineales positivas actuales tanto en precipitación como en el nivelpositivas actuales tanto en precipitación como en el nivelpositivas actuales tanto en precipitación como en el nivel positivas actuales tanto en precipitación como en el nivel freático y dado el clima previsto para la década referida, freático y dado el clima previsto para la década referida,
se espera que el sistema subterráneo reciba los impactos de se espe a que e s ste a subte á eo ec ba os pactos deesta entrada climática dado el acople espacio-temporal del
sistema atmósfera-acuífero que fue mostrada.q
L lt d i i Los resultados son promisorios y no excluyentes de futuras líneas de investigación
l t áti it i en la temática y ameritan proseguir intensificando el análisis de las interacciones
atmósfe a ac ífe o pe feccionando métodos atmósfera-acuífero y perfeccionando métodos; y/o comprobando la bondad de cada
herramienta utilizada que pueda contribuir al herramienta utilizada, que pueda contribuir al tratamiento del recurso hídrico en el contexto
de la Variabilidad Climática y el Cambio de la Variabilidad Climática y el Cambio Climático.
L i i t d i id j t l • Los conocimientos adquiridos junto a los resultados alcanzados, permitieron generar
las bases científicas en esta temática;las bases científicas en esta temática;
• para aplicarlas a políticas de alerta, toma p p pde decisiones y previsión de impactos al
medio
• como así también de adaptación al Cambio Climático en curso y futuro.Climático en curso y futuro.
