Patrones de Precipitación asociados a Extremos de Caudal Medio Mensual en la Provincia de Corrientes (Argentina)

Autores
Blanco, Pedro Samuel
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se caracterizan los patrones de precipitación asociados a extremos de caudal medio mensual en los principales ríos de la Provincia de Corrientes, Argentina (1980-2022). Se utilizaron datos mensuales de caudal medio de seis estaciones de aforo para identificar casos donde el caudal medio fue inferior al percentil 5 (P05) o superior al percentil 95 (P95), definiendo los extremos mediante el criterio de ‘picos sobre un umbral’. Estos extremos se clasificaron según su alcance geográfico en localizados, intermedios y generalizados. Con la precipitación mensual del Reanálisis ERA5, se elaboraron campos de anomalías y se agruparon patrones similares mediante el algoritmo de k-means. Se detectaron cuatro patrones de precipitación para los extremos localizados, tres para los intermedios y dos para los generalizados. Los caudales inferiores al P05 se relacionan con anomalías pluviométricas negativas y los caudales superiores al P95 con anomalías positivas, aunque esta relación no es lineal debido a factores locales.
Precipitation patterns associated with monthly mean discharge extremes in the main rivers of Corrientes Province, Argentina (1980-2022), were characterized. Monthly mean discharge data from six gauging stations were used to identify cases where the monthly mean discharge was below the 5th percentile (P05) or above the 95th percentile (P95), defining the extremes based on the “peaks over threshold” criterion. These extremes were classified by their geographical extent as localized, intermediate, and generalized extremes. Using monthly precipitation data from the ERA5 Reanalysis, anomaly fields were calculated, and similar patterns were grouped with the k-means algorithm. Four precipitation patterns were identified for localized extremes, three for intermediate extremes, and two for generalized extremes. Discharges below P05 are associated with negative precipitation anomalies, while discharges above P95 are linked to positive anomalies. However, this relationship is not linear due to local factors.
Fil: Blanco, Pedro Samuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Materia
PERCENTILES MENSUALES
ESTACIONES DE AFORO
ERA5
ANOMALÍAS DE PRECIPITACIÓN
EXCESOS Y DÉFICITS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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description Se caracterizan los patrones de precipitación asociados a extremos de caudal medio mensual en los principales ríos de la Provincia de Corrientes, Argentina (1980-2022). Se utilizaron datos mensuales de caudal medio de seis estaciones de aforo para identificar casos donde el caudal medio fue inferior al percentil 5 (P05) o superior al percentil 95 (P95), definiendo los extremos mediante el criterio de ‘picos sobre un umbral’. Estos extremos se clasificaron según su alcance geográfico en localizados, intermedios y generalizados. Con la precipitación mensual del Reanálisis ERA5, se elaboraron campos de anomalías y se agruparon patrones similares mediante el algoritmo de k-means. Se detectaron cuatro patrones de precipitación para los extremos localizados, tres para los intermedios y dos para los generalizados. Los caudales inferiores al P05 se relacionan con anomalías pluviométricas negativas y los caudales superiores al P95 con anomalías positivas, aunque esta relación no es lineal debido a factores locales.
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