Modos principales de variabilidad del ciclo hidrológico del río Chubut y condiciones atmosféricas y oceánicas asociadas
- Autores
- Gomez, Federico Tomás; Araneo, Diego Christian
- Año de publicación
- 2026
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El río Chubut se extiende a lo largo de 1080 kilómetros desde su naciente en los Andes patagónicos hasta su desembocadura en el océano Atlántico. Su cuenca ocupa más del 60% del territorio provincial, con una descarga anual media de 1,1 km3, constituyendo la principal fuente de agua dulce de la región y posibilitando la generación de energía hidroeléctrica en el dique Ameghino. En este trabajo, se implementó una metodología basada en el análisis de componentes principales (ACP) para la individualización y el estudio de los principales patrones de variabilidad del río Chubut. Este análisis se aplicó a una serie de valores quincenales de caudal observados durante el periodo comprendido entre 1943 y 2019. Las componentes principales (PCs) resultantes fueron correlacionadas con variables atmosféricas derivadas del reanálisis ERA5 a niveles sinóptico y hemisférico en intervalos clave representativos de cada PC, con el objetivo de identificar posibles mecanismos relacionados con el origen de cada modo de variabilidad. En el presente estudio se exponen las tres primeras PCs, que explican el 59,1% de la varianza total del río. Las variabilidades interanual (PC1) e interestacional en dos componentes (PC2 y PC3) exhibieron una relación directa con las anomalías de precipitación sobre los Andes patagónicos. Aunque las anomalías de temperatura en la cuenca contribuirían a explicar las de caudal en ciertos períodos, no sería la variable dominante. La precipitación sobre la región que constituye la naciente verificó una correspondencia directa con cambios en el caudal del río, estando las alteraciones en esta variable asociadas a variaciones en el transporte de humedad desde el océano Pacífico tropical a nivel interanual, junto con alteraciones de la circulación local en la Patagonia propiciados por la propagación de trenes de ondas baroclínicas, en escalas temporales de mayor frecuencia.Se examinó la relación entre los cambios identificados en la circulación local y hemisférica con ciclos climáticos de gran escala. La PC1 exhibió una correlación directa con ENOS, respaldada por el correspondiente campo de SST. Las PC2 y PC3 exhibieron patrones de correlación de altura geopotencial que resultaron compatibles con las anomalías observadas en escenarios de SAM negativa y positiva. Sin embargo, no se observó una relación significativa entre sus series de factores de carga y otra representativa del ciclo climático mencionado.
The Chubut river, with a length of 1.080 kilometres, originates in the Patagonian Andes and terminates at the Atlantic Ocean. The catchment of the river encompasses over 60% of the province's territory, with an annual mean discharge of 1.1 km3 , constituting the primary source of freshwater and enabling hydroelectric power generation at the Ameghino dam. In this study, with the objective of individualizing and studying the modes of variability for the Chubut river, a methodology based on a principal component analysis (PCA) was implemented. This analysis was applied to a series of biweekly gauge data for the period between 1943 and 2019. The calculated principal components (PCs) were correlated from atmospheric variables obtained from the ERA5 reanalysis at synoptical and hemispherical levels for key temporal intervals, in order to identify potential mechanisms related to the origin of each mode of variability. In the present study, the initial three PCs were investigated, accounting for 59.1% of the total variance for the Chubut river. The interannual (PC1) and interseasonal in two PCs (PC2 and PC3) modes of variability demonstrated a direct correlation with precipitation anomalies in the Chubut river headwaters. Although temperature anomalies in the basin would help explain flow anomalies in certain periods, it would not be the dominant variable. The precipitation variable in the headwaters was found to be directly correlated with changes in streamflow. In this regard, precipitation anomalies were associated with shifts in moisture transport from the tropical Pacific Ocean. Conversely, higher-frequency modes of variability exhibited a correlation with circulation alterations in the Patagonian region, within the context of wave train propagation. Potential links between the aforementioned alterations in circulation and large-scale climatic cycles were investigated. The PC1 loading series demonstrated a direct correlation with ENSO. This finding is supported by calculated correlation patterns for SST.Geopotential height correlations related to PC2 and PC3 displayed arrangements coinciding with those typical for negative and positive SAM scenarios, respectively. Nevertheless, no significant correlation between the loadings series and another one representative of SAM was calculated.
Fil: Gomez, Federico Tomás. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Araneo, Diego Christian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina - Materia
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Recursos hidricos
Cuencas patagonicas
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Variabilidad climatica - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
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Este análisis se aplicó a una serie de valores quincenales de caudal observados durante el periodo comprendido entre 1943 y 2019. Las componentes principales (PCs) resultantes fueron correlacionadas con variables atmosféricas derivadas del reanálisis ERA5 a niveles sinóptico y hemisférico en intervalos clave representativos de cada PC, con el objetivo de identificar posibles mecanismos relacionados con el origen de cada modo de variabilidad. En el presente estudio se exponen las tres primeras PCs, que explican el 59,1% de la varianza total del río. Las variabilidades interanual (PC1) e interestacional en dos componentes (PC2 y PC3) exhibieron una relación directa con las anomalías de precipitación sobre los Andes patagónicos. Aunque las anomalías de temperatura en la cuenca contribuirían a explicar las de caudal en ciertos períodos, no sería la variable dominante. La precipitación sobre la región que constituye la naciente verificó una correspondencia directa con cambios en el caudal del río, estando las alteraciones en esta variable asociadas a variaciones en el transporte de humedad desde el océano Pacífico tropical a nivel interanual, junto con alteraciones de la circulación local en la Patagonia propiciados por la propagación de trenes de ondas baroclínicas, en escalas temporales de mayor frecuencia.Se examinó la relación entre los cambios identificados en la circulación local y hemisférica con ciclos climáticos de gran escala. La PC1 exhibió una correlación directa con ENOS, respaldada por el correspondiente campo de SST. Las PC2 y PC3 exhibieron patrones de correlación de altura geopotencial que resultaron compatibles con las anomalías observadas en escenarios de SAM negativa y positiva. Sin embargo, no se observó una relación significativa entre sus series de factores de carga y otra representativa del ciclo climático mencionado.The Chubut river, with a length of 1.080 kilometres, originates in the Patagonian Andes and terminates at the Atlantic Ocean. The catchment of the river encompasses over 60% of the province's territory, with an annual mean discharge of 1.1 km3 , constituting the primary source of freshwater and enabling hydroelectric power generation at the Ameghino dam. In this study, with the objective of individualizing and studying the modes of variability for the Chubut river, a methodology based on a principal component analysis (PCA) was implemented. This analysis was applied to a series of biweekly gauge data for the period between 1943 and 2019. The calculated principal components (PCs) were correlated from atmospheric variables obtained from the ERA5 reanalysis at synoptical and hemispherical levels for key temporal intervals, in order to identify potential mechanisms related to the origin of each mode of variability. In the present study, the initial three PCs were investigated, accounting for 59.1% of the total variance for the Chubut river. The interannual (PC1) and interseasonal in two PCs (PC2 and PC3) modes of variability demonstrated a direct correlation with precipitation anomalies in the Chubut river headwaters. Although temperature anomalies in the basin would help explain flow anomalies in certain periods, it would not be the dominant variable. The precipitation variable in the headwaters was found to be directly correlated with changes in streamflow. In this regard, precipitation anomalies were associated with shifts in moisture transport from the tropical Pacific Ocean. Conversely, higher-frequency modes of variability exhibited a correlation with circulation alterations in the Patagonian region, within the context of wave train propagation. Potential links between the aforementioned alterations in circulation and large-scale climatic cycles were investigated. The PC1 loading series demonstrated a direct correlation with ENSO. This finding is supported by calculated correlation patterns for SST.Geopotential height correlations related to PC2 and PC3 displayed arrangements coinciding with those typical for negative and positive SAM scenarios, respectively. Nevertheless, no significant correlation between the loadings series and another one representative of SAM was calculated.Fil: Gomez, Federico Tomás. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Araneo, Diego Christian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. 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Las componentes principales (PCs) resultantes fueron correlacionadas con variables atmosféricas derivadas del reanálisis ERA5 a niveles sinóptico y hemisférico en intervalos clave representativos de cada PC, con el objetivo de identificar posibles mecanismos relacionados con el origen de cada modo de variabilidad. En el presente estudio se exponen las tres primeras PCs, que explican el 59,1% de la varianza total del río. Las variabilidades interanual (PC1) e interestacional en dos componentes (PC2 y PC3) exhibieron una relación directa con las anomalías de precipitación sobre los Andes patagónicos. Aunque las anomalías de temperatura en la cuenca contribuirían a explicar las de caudal en ciertos períodos, no sería la variable dominante. 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The Chubut river, with a length of 1.080 kilometres, originates in the Patagonian Andes and terminates at the Atlantic Ocean. The catchment of the river encompasses over 60% of the province's territory, with an annual mean discharge of 1.1 km3 , constituting the primary source of freshwater and enabling hydroelectric power generation at the Ameghino dam. In this study, with the objective of individualizing and studying the modes of variability for the Chubut river, a methodology based on a principal component analysis (PCA) was implemented. This analysis was applied to a series of biweekly gauge data for the period between 1943 and 2019. The calculated principal components (PCs) were correlated from atmospheric variables obtained from the ERA5 reanalysis at synoptical and hemispherical levels for key temporal intervals, in order to identify potential mechanisms related to the origin of each mode of variability. In the present study, the initial three PCs were investigated, accounting for 59.1% of the total variance for the Chubut river. The interannual (PC1) and interseasonal in two PCs (PC2 and PC3) modes of variability demonstrated a direct correlation with precipitation anomalies in the Chubut river headwaters. Although temperature anomalies in the basin would help explain flow anomalies in certain periods, it would not be the dominant variable. The precipitation variable in the headwaters was found to be directly correlated with changes in streamflow. In this regard, precipitation anomalies were associated with shifts in moisture transport from the tropical Pacific Ocean. Conversely, higher-frequency modes of variability exhibited a correlation with circulation alterations in the Patagonian region, within the context of wave train propagation. Potential links between the aforementioned alterations in circulation and large-scale climatic cycles were investigated. The PC1 loading series demonstrated a direct correlation with ENSO. This finding is supported by calculated correlation patterns for SST.Geopotential height correlations related to PC2 and PC3 displayed arrangements coinciding with those typical for negative and positive SAM scenarios, respectively. Nevertheless, no significant correlation between the loadings series and another one representative of SAM was calculated. Fil: Gomez, Federico Tomás. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina Fil: Araneo, Diego Christian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina |
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