Más allá de la cuenca : los conceptos de hidroma y territorio de suministro de agua
- Autores
- Poca, María; Castellanos Garcia, George; Pascual, Miguel Alberto; Barbero, Ivan; Seco, Agostina; Baldi, Germán; Jobbagy Gampel, Esteban Gabriel
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La gestión de los servicios hídricos suele basarse en la cuenca hidrográfica como unidad de análisis. Sin embargo, la heterogeneidad del suministro de agua dentro de las cuencas y de su demanda dentro y entre cuencas, limita este enfoque. Para resolver esto, tomando como caso a la Argentina, combinamos una clasificación del territorio en "hidromas" aplicando 22 variables hidroclimáticas, topográficas y de cobertura del suelo en una grilla de 0,5 grados (1261 celdas), junto con una determinación cualitativa de rendimiento hídrico superficial local y la conexión al sistema de abastecimiento de agua de 243 ciudades de Argentina (>¾ de la población total). Definimos 9 hidromas utilizando un análisis de componentes principales (PCA) y de agrupación jerárquica (HC), con un PCA1 que diferenció las llanuras cálidas de las montañas frías y un PCA2 que separó los territorios con balances hídricos más positivos de aquellas con mayor cobertura de arbustos y amplitud térmica estacional. A los 8 grupos homogéneos del HC se añadió un grupo ad-hoc (sierras en regiones secas) dada su excepcional condición de rendimiento hídrico. Las cuencas hidrográficas permitieron conectar la demanda de la población de cada ciudad a sus celdas de abastecimiento y ponderarlas por su área de aporte y balance hídrico climático, para así identificar aquellas territorios e hidromas más críticos para el abastecimiento de agua a la población del país. Las sierras de regiones secas (vía arroyos) y las llanuras agrícolas (vía aguas subterráneas) son los territorios locales más críticos para el suministro de agua.
Fil: Poca, María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Fil: Castellanos Garcia, George. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Fil: Pascual, Miguel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina
Fil: Barbero, Ivan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Fil: Seco, Agostina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina
Fil: Baldi, Germán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Fil: Jobbagy Gampel, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
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Para resolver esto, tomando como caso a la Argentina, combinamos una clasificación del territorio en "hidromas" aplicando 22 variables hidroclimáticas, topográficas y de cobertura del suelo en una grilla de 0,5 grados (1261 celdas), junto con una determinación cualitativa de rendimiento hídrico superficial local y la conexión al sistema de abastecimiento de agua de 243 ciudades de Argentina (>¾ de la población total). Definimos 9 hidromas utilizando un análisis de componentes principales (PCA) y de agrupación jerárquica (HC), con un PCA1 que diferenció las llanuras cálidas de las montañas frías y un PCA2 que separó los territorios con balances hídricos más positivos de aquellas con mayor cobertura de arbustos y amplitud térmica estacional. A los 8 grupos homogéneos del HC se añadió un grupo ad-hoc (sierras en regiones secas) dada su excepcional condición de rendimiento hídrico. 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