SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.32 issue2Políticas urbano-habitacionales implementadas en pandemia desde distintos niveles estatales. Sus particularidades en Bahía BlancaAnálisis de los factores de peligrosidad ante eventos de inundación de la ciudad de General Daniel Cerri (Buenos Aires, Argentina) author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

  • Have no cited articlesCited by SciELO

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista Universitaria de Geografía

On-line version ISSN 1852-4265

Abstract

POBLETE, Arnobio Germán  and  ALBEIRO CASTRO, María Agustina. Análisis de los factores y agentes dinámicos que produjeron las sequías nivales más extremas en la cuenca del río San Juan y su entorno. Rev. Univ. geogr. [online]. 2023, vol.32, n.2, pp.147-161. ISSN 1852-4265.  http://dx.doi.org/https://doi.org/10.52292/j.rug.2022.31.2.0062.

La región de la cuenca del río San Juan y su entorno soportó entre 1909 y 2021 dos grandes períodos de sequía extrema, registrándose en 2021 la temporada nival más escasa desde 1909. Dichos intervalos deficitarios, repercuten no solo en la disponibilidad de agua para el consumo humano, sino también en el sector productivo y la infraestructura hídrica.

Esto motivó a los autores a indagar sobre la naturaleza de las sequías, ya que es fundamental para el estudio hidroclimático, sobretodo en dicha región.

Este trabajo estudia los factores y agentes climáticos dominantes que incidieron para que se produzcan años de sequía nival extrema, con el objeto de identificarlos y asignarles un orden de importancia, y de esa manera contar con la base física para la elaboración de downscaling a partir de modelos dinámicos y estadísticos de previsión, utilizándolos como posibles predictores de las temporadas nivales futuras.

Como conclusión, se obtiene que la complejidad de la concatenación de factores que generan las sequías nivales más severas en los Andes Áridos en la mayoría de los casos no son coincidentes ni periódicas; debido a que estos predictores no se asocian siempre de la misma manera; por lo cual el pronóstico es muy complejo.

Keywords : Nevadas; Sequía Extrema; Predictores.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )