http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192195 Mon, 02 Nov 2026 23:46:28 GMT 2026-11-02T23:46:28Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192216 Articulo Meteorologica; vol. 50 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 como su distribución y ciclo diario, 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.; A lightning forecast is vital for many activities and people’s safety. This forecast is challenging since cloud charging processes occur at scales that numerical models do not resolve. For this reason, the present work evaluates the performance of five parameterizations applied to the WRF model at convective allowed resolution. Deterministic and ensemble forecasts from the Data Assimilation and Numerical Weather Forecasting System of the Argentinian National Meteorological Service (SAP.SMN) and GLM observations from November 2022 to April 2023 were used to generate and evaluate the parameterizations. All parameterizations were found to correctly represent different characteristics of the observed lightning during the analyzed period like their distribution and daily cycle, while the one based on the vertically integrated ice content provides the best results. The sensitivity of the parameterization to the microphysics and boundary layer schemes is also investigated. The microphysics scheme produces a relatively large impact on the estimation of the lightning densities. The boundary layer scheme produces only a marginal impact. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192216 2025-01-01T00:00:00Z 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 como su distribución y ciclo diario, 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. A lightning forecast is vital for many activities and people’s safety. This forecast is challenging since cloud charging processes occur at scales that numerical models do not resolve. For this reason, the present work evaluates the performance of five parameterizations applied to the WRF model at convective allowed resolution. Deterministic and ensemble forecasts from the Data Assimilation and Numerical Weather Forecasting System of the Argentinian National Meteorological Service (SAP.SMN) and GLM observations from November 2022 to April 2023 were used to generate and evaluate the parameterizations. All parameterizations were found to correctly represent different characteristics of the observed lightning during the analyzed period like their distribution and daily cycle, while the one based on the vertically integrated ice content provides the best results. The sensitivity of the parameterization to the microphysics and boundary layer schemes is also investigated. The microphysics scheme produces a relatively large impact on the estimation of the lightning densities. The boundary layer scheme produces only a marginal impact. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192213 Articulo Comparative analysis of four satellite products of monthly precipitations for La Pampa province Meteorologica; vol. 50 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.; This study aimed to evaluate the performance of four satellite-based monthly precipitation products—CHIRPS, ERA5, GPM, and JAXA GSMaP—over La Pampa Province, Argentina, by comparing them with ground-based rain gauge records. A dataset of 26 meteorological stations with complete or near-complete records from 2000 to 2025 was used as a reference. Satellite estimates were extracted with Google Earth Engine and averaged within an 11 km buffer around each station. Simple linear regression models were trained (2000-2020) and validated (2021-2025). Model accuracy was assessed using R², RMSE, standard error, and bias, complemented with monthly and regional analyses. At the provincial scale, all products showed moderate agreement with observations (R² = 0.58-0.69). Most products underestimated precipitation, except GPM which initially overestimated but significantly improved in the validation stage, reducing its bias from > 60% to < 10% and achieving the lowest RMSE (< 30 mm). Seasonal analysis revealed systematic winter overestimations, especially for JAXA. Regionally, better performance was observed in the humid East compared to the arid West, where isolated convective events were poorly detected. Among the evaluated products, GPM showed the most robust and consistent performance, particularly in the eastern sector of La Pampa. However, in arid areas with scarce rainfall and weak station coverage, satellite data should be complemented with local observations, with CHIRPS and ERA5 serving as auxiliary sources. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192213 2025-01-01T00:00:00Z 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. This study aimed to evaluate the performance of four satellite-based monthly precipitation products—CHIRPS, ERA5, GPM, and JAXA GSMaP—over La Pampa Province, Argentina, by comparing them with ground-based rain gauge records. A dataset of 26 meteorological stations with complete or near-complete records from 2000 to 2025 was used as a reference. Satellite estimates were extracted with Google Earth Engine and averaged within an 11 km buffer around each station. Simple linear regression models were trained (2000-2020) and validated (2021-2025). Model accuracy was assessed using R², RMSE, standard error, and bias, complemented with monthly and regional analyses. At the provincial scale, all products showed moderate agreement with observations (R² = 0.58-0.69). Most products underestimated precipitation, except GPM which initially overestimated but significantly improved in the validation stage, reducing its bias from > 60% to < 10% and achieving the lowest RMSE (< 30 mm). Seasonal analysis revealed systematic winter overestimations, especially for JAXA. Regionally, better performance was observed in the humid East compared to the arid West, where isolated convective events were poorly detected. Among the evaluated products, GPM showed the most robust and consistent performance, particularly in the eastern sector of La Pampa. However, in arid areas with scarce rainfall and weak station coverage, satellite data should be complemented with local observations, with CHIRPS and ERA5 serving as auxiliary sources. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192207 Articulo Spatio-temporal characterization of meteorological droughts in Santa Cruz in the context of climate change Meteorologica; vol. 50 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 elÍndice 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.; Droughts are a regional-scale phenomenon that affects food security, the provision of water and energy, whose severity, duration and frequency are expected to increase in a context of climate change. In the present work, the trend in annual and seasonal precipitation in the Santa Cruz province was studied; the occurrence of meteorological droughts and climate projections until the year 2100. To characterize droughts, the Standardized Precipitation Index (SPI) was used on a 6-month scale (SPI6) for a recent past period (1961-2020) and two future periods (2041-2060) and (2081-2100). It was observed that more than 70% of the study area presented a negative trend in annual precipitation for the period 1961-2020. This effect was more accentuated when studied seasonally, where it was observed that during the fall and winter the most negative trends occurred, located towards the northwest region of the province. The frequency of total drought events (DE) for the recent past ranged from 2,6 to 4,5 events/decade, with the areas most affected by drought not coinciding with the regions with negative trends in precipitation. With respect to climate change, when analyzing the scenarios with the highest greenhouse gas (GHG) emissions (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) for the period 2081-2100, it was observed that a greater area of the provincial territory will be affected. by a decrease in annual precipitation of up to 30% for SSP5-8.5. Analyzing the projected droughts, it was determined that the western region of the province will present a lower number of drought events but of greater duration and severity than in the reference period, accentuating in the SSP5-8.5 scenario. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192207 2025-01-01T00:00:00Z 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 elÍndice 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. Droughts are a regional-scale phenomenon that affects food security, the provision of water and energy, whose severity, duration and frequency are expected to increase in a context of climate change. In the present work, the trend in annual and seasonal precipitation in the Santa Cruz province was studied; the occurrence of meteorological droughts and climate projections until the year 2100. To characterize droughts, the Standardized Precipitation Index (SPI) was used on a 6-month scale (SPI6) for a recent past period (1961-2020) and two future periods (2041-2060) and (2081-2100). It was observed that more than 70% of the study area presented a negative trend in annual precipitation for the period 1961-2020. This effect was more accentuated when studied seasonally, where it was observed that during the fall and winter the most negative trends occurred, located towards the northwest region of the province. The frequency of total drought events (DE) for the recent past ranged from 2,6 to 4,5 events/decade, with the areas most affected by drought not coinciding with the regions with negative trends in precipitation. With respect to climate change, when analyzing the scenarios with the highest greenhouse gas (GHG) emissions (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) for the period 2081-2100, it was observed that a greater area of the provincial territory will be affected. by a decrease in annual precipitation of up to 30% for SSP5-8.5. Analyzing the projected droughts, it was determined that the western region of the province will present a lower number of drought events but of greater duration and severity than in the reference period, accentuating in the SSP5-8.5 scenario. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192205 Articulo Seasonal trend analysis of snow cover in a mountain basin in Argentina Meteorologica; vol. 50 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 para estimar la cobertura de nieve total en el periodo 2000-2022, así como mediciones de caudal de la estación Buta Ranquil (Nqn). Los resultados muestran que la cobertura de nieve total máxima en el período de estudio presentó tendencia 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.; The study of interannual variability of snow accumulation in mountainous environments allows for an understanding of the hydric dynamics in basins that depend almost exclusively on meltwater. This paper presents an analysis of the hydro-snow dynamics of the upper Colorado River basin (Argentina) in the context of the vulnerability of Andean basins to the effects of climate change. A multitemporal series of MOD10A1 and MOD10A2 satellite products was used to estimate total snow cover during the period 2000-2022, as well as streamflow measurements from the Buta Ranquil station (Nqn). The results show a negative trend in maximum total snow cover during the study period. In recent years, there has been a delay in the occurrence of snow precipitation, greater variability, an advancement in the annual cycle peak, and a negative trend in maximum snow-covered area, particularly in areas above 2,500 meters above sea level. The seasonal trend analysis indicated significant negative trends in the amplitude of the annual snow cover cycle and a negative trend in the phase for 66.9% of the analyzed area, indicating that snowfalls occurred around mid-winter in the last years of the analyzed period. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192205 2025-01-01T00:00:00Z 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 para estimar la cobertura de nieve total en el periodo 2000-2022, así como mediciones de caudal de la estación Buta Ranquil (Nqn). Los resultados muestran que la cobertura de nieve total máxima en el período de estudio presentó tendencia 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. The study of interannual variability of snow accumulation in mountainous environments allows for an understanding of the hydric dynamics in basins that depend almost exclusively on meltwater. This paper presents an analysis of the hydro-snow dynamics of the upper Colorado River basin (Argentina) in the context of the vulnerability of Andean basins to the effects of climate change. A multitemporal series of MOD10A1 and MOD10A2 satellite products was used to estimate total snow cover during the period 2000-2022, as well as streamflow measurements from the Buta Ranquil station (Nqn). The results show a negative trend in maximum total snow cover during the study period. In recent years, there has been a delay in the occurrence of snow precipitation, greater variability, an advancement in the annual cycle peak, and a negative trend in maximum snow-covered area, particularly in areas above 2,500 meters above sea level. The seasonal trend analysis indicated significant negative trends in the amplitude of the annual snow cover cycle and a negative trend in the phase for 66.9% of the analyzed area, indicating that snowfalls occurred around mid-winter in the last years of the analyzed period. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192204 Articulo RX1-ENSO and RX1-SAM relationships over Tucumán (Argentina): A centennial perspective Meteorologica; vol. 50 Este trabajo presenta un análisis de un registro centenario de precipitación máxima diaria del cuatrimestre diciembre-marzo (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). La Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO) no afecta esta relación según los resultados obtenidos. Un nuevo método, basado en la determinación del periodo con máxima significancia estadística en el coeficiente de correlación, permitió identificar relaciones no estacionarias Rx1-ENSO y Rx1-SAM. Además, mediante composiciones de variables atmosféricas del ERA5 se analizaron los patrones asociados a estas relaciones. Específicamente, se observó una transición de una relación más estrecha 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.; This study presents an analysis of a century-long record of the December-March daily maximum precipitation (Rx1) in San Miguel de Tucumán (TUC), the most populous city in Northwestern Argentina, which is vulnerable to flooding. A significant relationship was identified between Rx1 and the El Niño Southern Oscillation (ENSO) and the Southern Annular Mode (SAM), with low-frequency influence from the Pacific Decadal Oscillation (PDO). The Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) does not influence this relationship based on the results obtained. A new method, based on determining the period with maximum statistical significance in the correlation coe!cient, allowed for the identification of non-stationary relationships Rx1-ENSO and Rx1-SAM. Additionally, through ERA5 atmospheric variable composites, the patterns associated to the relations were analyzed. Specifically, a transition was observed from a stronger Rx1-ENSO relationship (1945-1974) to a stronger Rx1-SAM relationship (1974-2007). The e”ects of ENSO on Rx1 are more evident than those of SAM. The role of PDO is highlighted as responsible for the transition in the Rx1-ENSO and Rx1-SAM relationships. Particularly, in the case of ENSO during the negative phase of PDO, significant anomalies in humidity and winds at 700 hPa are observed, justifying the existence of the Rx1-ENSO relationship in TUC. Meanwhile, in the case of negative SAM during positive PDO, cyclonic anomalies over the subtropics of South America weaken the moisture flow toward TUC, resulting in lower Rx1 values. In addition to the e”ects on correlation, it was also found that on multidecadal scales, PDO modulates the mean values of Rx1, with higher Rx1 values observed during positive PDO. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192204 2025-01-01T00:00:00Z Este trabajo presenta un análisis de un registro centenario de precipitación máxima diaria del cuatrimestre diciembre-marzo (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). La Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO) no afecta esta relación según los resultados obtenidos. Un nuevo método, basado en la determinación del periodo con máxima significancia estadística en el coeficiente de correlación, permitió identificar relaciones no estacionarias Rx1-ENSO y Rx1-SAM. Además, mediante composiciones de variables atmosféricas del ERA5 se analizaron los patrones asociados a estas relaciones. Específicamente, se observó una transición de una relación más estrecha 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. This study presents an analysis of a century-long record of the December-March daily maximum precipitation (Rx1) in San Miguel de Tucumán (TUC), the most populous city in Northwestern Argentina, which is vulnerable to flooding. A significant relationship was identified between Rx1 and the El Niño Southern Oscillation (ENSO) and the Southern Annular Mode (SAM), with low-frequency influence from the Pacific Decadal Oscillation (PDO). The Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) does not influence this relationship based on the results obtained. A new method, based on determining the period with maximum statistical significance in the correlation coe!cient, allowed for the identification of non-stationary relationships Rx1-ENSO and Rx1-SAM. Additionally, through ERA5 atmospheric variable composites, the patterns associated to the relations were analyzed. Specifically, a transition was observed from a stronger Rx1-ENSO relationship (1945-1974) to a stronger Rx1-SAM relationship (1974-2007). The e”ects of ENSO on Rx1 are more evident than those of SAM. The role of PDO is highlighted as responsible for the transition in the Rx1-ENSO and Rx1-SAM relationships. Particularly, in the case of ENSO during the negative phase of PDO, significant anomalies in humidity and winds at 700 hPa are observed, justifying the existence of the Rx1-ENSO relationship in TUC. Meanwhile, in the case of negative SAM during positive PDO, cyclonic anomalies over the subtropics of South America weaken the moisture flow toward TUC, resulting in lower Rx1 values. In addition to the e”ects on correlation, it was also found that on multidecadal scales, PDO modulates the mean values of Rx1, with higher Rx1 values observed during positive PDO. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192202 Articulo Verification of ensemble forecasts generated from the Data Assimilation and numerical forecasting system of the National meteorlogical service of Argentina for two case studies Meteorologica; vol. 50 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.; This work seeks to evaluate the performance of high-resolution (4 km) probabilistic forecasts generated from the data assimilation and numerical forecasting system of the Argentinian National Meteorological Service (known by its Spanish acronym SAP.SMN), and to study the impact of the initial conditions considering forecasts initialized from regional (AReg) and global ensemble analyses (SAP.SMN-ENS). Two case studies were selected to analyze the performance of both forecasts, characterized by the development of deep convection and intense precipitation in central-eastern Argentina and Uruguay, which occurred on February 26-27 and March 6-7, 2022. To verify the probabilistic forecasts, data from the Satellite Quantitative Precipitation Estimation SQPE-OBS, maximum reflectivity from C-band radars, conventional stations, and radiosondes were used. In general terms, it can be considered that AReg showed better performance for case 1, while for the other case study it was SAP.SMN-ENS that had a better performance, indicating a significant impact of initial conditions on forecast performance. In both case studies, both experiments adequately represent convective systems compared to radar data, with certain differences in their position and intensity, resulting in an underestimation of accumulated precipitation in 24 hours in areas of maximum precipitation estimated by SQPE-OBS. These results are encouraging regarding the inclusion of local observations in the initial condition of the high-resolution numerical forecasts of the SAP.SMN-ENS and motivate to continue advancing in the development of a regional data assimilation system that allows improving the accuracy of forecasts, investigating aspects such as the configuration and assimilation strategy. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192202 2025-01-01T00:00:00Z 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. This work seeks to evaluate the performance of high-resolution (4 km) probabilistic forecasts generated from the data assimilation and numerical forecasting system of the Argentinian National Meteorological Service (known by its Spanish acronym SAP.SMN), and to study the impact of the initial conditions considering forecasts initialized from regional (AReg) and global ensemble analyses (SAP.SMN-ENS). Two case studies were selected to analyze the performance of both forecasts, characterized by the development of deep convection and intense precipitation in central-eastern Argentina and Uruguay, which occurred on February 26-27 and March 6-7, 2022. To verify the probabilistic forecasts, data from the Satellite Quantitative Precipitation Estimation SQPE-OBS, maximum reflectivity from C-band radars, conventional stations, and radiosondes were used. In general terms, it can be considered that AReg showed better performance for case 1, while for the other case study it was SAP.SMN-ENS that had a better performance, indicating a significant impact of initial conditions on forecast performance. In both case studies, both experiments adequately represent convective systems compared to radar data, with certain differences in their position and intensity, resulting in an underestimation of accumulated precipitation in 24 hours in areas of maximum precipitation estimated by SQPE-OBS. These results are encouraging regarding the inclusion of local observations in the initial condition of the high-resolution numerical forecasts of the SAP.SMN-ENS and motivate to continue advancing in the development of a regional data assimilation system that allows improving the accuracy of forecasts, investigating aspects such as the configuration and assimilation strategy. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192201 Articulo Variability of the Bermejo river streamflow in the upper basin: relationship with precipitation and main forcings of the coupled ocean-atmosphere system Meteorologica; vol. 50 El río Bermejo es uno de los ríos más importantes del norte argentino, y uno de los principales afluentes de los ríos 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 Pacífico (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).; The Bermejo River is one of the most important rivers in northern Argentina and one of the main tributaries of the Paraguay and Paraná rivers. It plays a significant role in various economic and social activities that take place in its basin, with agro-industry as the primary activity. Additionally, it is the main channel for precipitation occurring in the Yungas region and the largest producer of sediments among South American rivers. In this study, flow data from the Aguas Blancas and Pozo Sarmiento stations, two telemetric stations belonging to the Argentinian national hydrological network were analyzed to study the drivers of the interannual variability of the river’s flow. The monthly flow behavior was analyzed, and the annual cycle of the river was characterized. The beginning of the hydrological cycle was defined in November, with a wet phase from November to April and a dry phase from May to October, both associated with the South American monsoon and the river’s pluvial regime. The homogeneity of the data series was evaluated, and a breakpoint was found in the 1970s for both series, potentially associated with the 1976/77 climate shift, after which the flow increased by up to 40 %. Through spectral analysis, significant interannual variabilities potentially associated with ENSO and IOD, and a bidecadal variability potentially associated with the PDO were identified. Subsequently, through correlation analysis, it was found that the months when precipitation most affects the annual flow variability are from January to April for the Aguas Blancas station, and March for the Pozo Sarmiento station. Correlations were calculated between the flow at Aguas Blancas and different climate indices during January to April, and it was found that higher (lower) flow events are consistent with La Niña (El Niño) conditions in the Pacific Ocean, suggesting a linear relationship between flow and ENSO. Subsequently, composites of different atmospheric and oceanic variables were calculated, identifying a circulation pattern that modulates the flow. This 2 circulation is forced by Rossby wave trains produced by sea surface temperature anomalies in the Pacific and Indian Oceans (related to ENSO and IOD). Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192201 2025-01-01T00:00:00Z El río Bermejo es uno de los ríos más importantes del norte argentino, y uno de los principales afluentes de los ríos 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 Pacífico (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). The Bermejo River is one of the most important rivers in northern Argentina and one of the main tributaries of the Paraguay and Paraná rivers. It plays a significant role in various economic and social activities that take place in its basin, with agro-industry as the primary activity. Additionally, it is the main channel for precipitation occurring in the Yungas region and the largest producer of sediments among South American rivers. In this study, flow data from the Aguas Blancas and Pozo Sarmiento stations, two telemetric stations belonging to the Argentinian national hydrological network were analyzed to study the drivers of the interannual variability of the river’s flow. The monthly flow behavior was analyzed, and the annual cycle of the river was characterized. The beginning of the hydrological cycle was defined in November, with a wet phase from November to April and a dry phase from May to October, both associated with the South American monsoon and the river’s pluvial regime. The homogeneity of the data series was evaluated, and a breakpoint was found in the 1970s for both series, potentially associated with the 1976/77 climate shift, after which the flow increased by up to 40 %. Through spectral analysis, significant interannual variabilities potentially associated with ENSO and IOD, and a bidecadal variability potentially associated with the PDO were identified. Subsequently, through correlation analysis, it was found that the months when precipitation most affects the annual flow variability are from January to April for the Aguas Blancas station, and March for the Pozo Sarmiento station. Correlations were calculated between the flow at Aguas Blancas and different climate indices during January to April, and it was found that higher (lower) flow events are consistent with La Niña (El Niño) conditions in the Pacific Ocean, suggesting a linear relationship between flow and ENSO. Subsequently, composites of different atmospheric and oceanic variables were calculated, identifying a circulation pattern that modulates the flow. This 2 circulation is forced by Rossby wave trains produced by sea surface temperature anomalies in the Pacific and Indian Oceans (related to ENSO and IOD). http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192199 Articulo Contribution of evapotranspiration components to soil-atmosphere interaction in South America Meteorologica; vol. 50 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 las 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 periodo 1981-2010. Principalmente, estudiamos la partición de la evapotranspiración en sus componentes: transpiración, evaporación desde la vegetación, y desde el suelo; y cómo estas 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.; Evapotranspiration is a key variable of the hydrological cycle since it modifies physical aspects of the climate system, such as soil and atmospheric moisture, the amount of water in rivers or aquifers, and the soil and near-to-surface air temperature. A correct representation of evapotranspiration is of great importance for the study of the climate system, for example for the identification of extreme events such as floods or droughts, or heat or cold waves. In particular, it is relevant to distinguish regions of soil-atmosphere interaction, i.e. where variations in the soil modify the atmosphere. In this paper we investigate the representation of evapotranspiration in South America according to five different estimates: four simulations from two global dynamic vegetation models and one satellite product during the period 1981-2010. Mainly, we study the partitioning of evapotranspiration into its components: transpiration, evaporation from vegetation, and from the soil; and how these contribute to the soil-atmosphere interaction in December-January-February. We find that although estimates of mean annual evapotranspiration show a similar spatial pattern, it is not the same for the partitioning into components. We find soil-atmosphere interaction regions that are commonly recognized in the literature: central Argentina and northeastern Brazil, which are also transition regions between dry and humid climates. Our main result is that transpiration is the component of evapotranspiration that contributes most to the soil-atmosphere interaction. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/192199 2025-01-01T00:00:00Z 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 las 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 periodo 1981-2010. Principalmente, estudiamos la partición de la evapotranspiración en sus componentes: transpiración, evaporación desde la vegetación, y desde el suelo; y cómo estas 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. Evapotranspiration is a key variable of the hydrological cycle since it modifies physical aspects of the climate system, such as soil and atmospheric moisture, the amount of water in rivers or aquifers, and the soil and near-to-surface air temperature. A correct representation of evapotranspiration is of great importance for the study of the climate system, for example for the identification of extreme events such as floods or droughts, or heat or cold waves. In particular, it is relevant to distinguish regions of soil-atmosphere interaction, i.e. where variations in the soil modify the atmosphere. In this paper we investigate the representation of evapotranspiration in South America according to five different estimates: four simulations from two global dynamic vegetation models and one satellite product during the period 1981-2010. Mainly, we study the partitioning of evapotranspiration into its components: transpiration, evaporation from vegetation, and from the soil; and how these contribute to the soil-atmosphere interaction in December-January-February. We find that although estimates of mean annual evapotranspiration show a similar spatial pattern, it is not the same for the partitioning into components. We find soil-atmosphere interaction regions that are commonly recognized in the literature: central Argentina and northeastern Brazil, which are also transition regions between dry and humid climates. Our main result is that transpiration is the component of evapotranspiration that contributes most to the soil-atmosphere interaction.