Regionalización de los días secos en Argentina: Un enfoque metodológico.

Autores
Bettolli, Maria Laura; Rivera, Juan Antonio; Penalba, Olga Clorinda
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La regionalización de diferentes variables climáticas ha sido llevada a cabo en diversas zonas del mundo, dado que para distintos propósitos es conveniente dividir espacialmente la climatología de una variable en un número de áreas cuasi-homogéneas. El objetivo de este trabajo es la obtención de una regionalización objetiva de las distintas variabilidades temporales de las cantidades de días secos en la República Argentina durante el trimestre de verano. Con el fin de lograr regiones con similar variabilidad temporal en las cantidades de días secos se exploraron dos métodos: Análisis de Componentes Principales (ACP) y el algoritmo de agrupamiento no-jerárquico de k-means. En base a una evaluación de los patrones espaciales, la regionalización obtenida mediante el método de k-means aplicado sobre las componentes principales rotadas más importantes, es más apropiada en comparación con la determinada por el método de ACP rotadas. Mediante este método, el territorio nacional presenta seis regiones principales: las regiones Centro-Este; Noreste; Centro y Sur Bonaerense; Noroeste; Centro-Oeste y Patagónica, las cuales son climáticamente coherentes.
Objective regionalizations of different climatic variables have been performed in many regions of the World. For different purposes is convenient to make a spatial regionalization to find quasi-homogeneous climatic regions. The main objective of this work is to identify spatially homogeneous regions of dry days in Argentina with different temporal variabilities during summer season. In order to achieve regions with similar temporal variability in the amount of dry days, two methods are explored: principal component analysis (PCA) and k-means nonhierarchical cluster method. By means of a spatial patterns examination, the regionalization derived by k-means on the most important rotated principal components extracted is more adequate in comparison with the proposed by PCA method. Through this methodology, the country is divided in six main regions: Northeast region; Central-East region; Central and South Buenos Aires region; Northwest region; Central-West region; and Patagonia region, which are climatically consistent.
Fil: Bettolli, Maria Laura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria; Argentina
Fil: Rivera, Juan Antonio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria; Argentina
Fil: Penalba, Olga Clorinda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria; Argentina
Materia
REGIONALIZACIÓN
DÍAS SECOS
SEQUÍAS
ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
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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Objective regionalizations of different climatic variables have been performed in many regions of the World. For different purposes is convenient to make a spatial regionalization to find quasi-homogeneous climatic regions. The main objective of this work is to identify spatially homogeneous regions of dry days in Argentina with different temporal variabilities during summer season. In order to achieve regions with similar temporal variability in the amount of dry days, two methods are explored: principal component analysis (PCA) and k-means nonhierarchical cluster method. By means of a spatial patterns examination, the regionalization derived by k-means on the most important rotated principal components extracted is more adequate in comparison with the proposed by PCA method. Through this methodology, the country is divided in six main regions: Northeast region; Central-East region; Central and South Buenos Aires region; Northwest region; Central-West region; and Patagonia region, which are climatically consistent.
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