Climate regionalization of Santa Cruz province, Argentina

• Autores: Almonacid, Leandro; Pessacg, Natalia; Diaz, Boris Gaston; Peri, Pablo Luis
• Año de publicación: 2023
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Atmósfera 37 : 245-258. (2023)
• Materia: Climatic Data; Rain; Temperature; Datos Climáticos; Lluvia; Temperatura; Santa Cruz (Argentina); Climatic Subdivision; K-means Clustering; Consensus Clustering; Climatic Regionalization; Gridded Rainfall and Temperature Data; Sub-división Climática; Agrupamiento de k-medias; Agrupación de Consenso; Regionalización Climática; Datos Reticulados de Precipitación y Temperatura; Región Patagónica
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

La regionalización climática es esencial para la caracterización espacial y temporal de la variabilidad del clima, la producción de pronósticos meteorológicos y el análisis de tendencias a diferentes escalas, así como la determinación del impacto del clima sobre las actividades humanas. El objetivo fue proponer una regionalización para la provincia de Santa Cruz, basada en datos reticulados de precipitación y temperatura (periodo 1995 a 2014), y su subsecuente caracterización. Para lograr esto aplicamos el método de agrupamiento no jerárquico k-medias a las bases de datos de lluvia mensual acumulada y temperatura media mensual. La clasificación de Thornthwaite modificada por Feddema fue utilizada para clasificar cada agrupamiento. Los resultados del estudio mostraron 11 regiones climáticas basadas en la lluvia y temperatura. Las regiones más cálidas y secas están ubicadas en el centro y noreste de la provincia, mientras que las más húmedas y frías se ubican hacia el sur y suroeste. La regionalización es un componente importante de muchos estudios climáticos aplicados y se puede utilizar en otros estudios relacionados con la agricultura, la producción de energía, la gestión de recursos hídricos, los fenómenos meteorológicos extremos y el cambio climático, entre otros. Esta regionalización en particular puede ser utilizada para examinar los impactos del cambio climático en estudios regionales de reducción de escala climática en la provincia de Santa Cruz. Esta herramienta puede resultar fundamental para el estudio de la sequía y sus impactos, además de contribuir a una mejor comprensión de los fenómenos climáticos que condicionan la sequía.
Climate regionalization is essential for characterizing spatial and temporal climatic variability, producing meteorological forecasts, analyzing trends at different scales, and determining the climatic impact on human activities. The aim was to propose a climatic regionalization for Santa Cruz province, based on gridded rainfall and temperature data (period 1995 to 2014), and subsequent characterization. We applied the non-hierarchical k-means clustering method to monthly accumulated rainfall and monthly average temperature databases to achieve this goal. The Thornthwaite classification modified by Feddema was used to classify each cluster. Results from this study showed that Santa Cruz province is divided into 11 climatic regions based on rainfall and temperature. The driest and warmest regions are located in the center and northeast of the province and the most humid and coldest ones in the south and southwest. Regionalization is an important component of many applied climate studies and it can be used in other studies related to agriculture, energy production, water resource management, extreme weather events, and climate change, among others. This regionalization in particular can be used to examine the impacts of climate change in regional studies of climatic scale reduction in Santa Cruz province. It can also be essential in the study of drought and its impacts, and contributes to a better understanding of the climatic phenomena that condition drought.
EEA Santa Cruz
Fil: Almonacid, Leandro. Municipalidad de Río Gallegos. CONVENIO INTA. Santa Cruz; Argentina.
Fil: Almonacid, Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.
Fil: Pessacg, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales (IPEEC-CCT CONICET-CENPAT). Puerto Madryn, Chubut; Argentina.
Fil Diaz, Boris Gaston. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.
Fil Diaz, Boris Gaston. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.
Fil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.
Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.
Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.