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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Caracterización de las sequías meteorológicas en la región central de la Argentina]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Varying degrees of droughts repeatedly affect several regions in Argentina. Given the agricultural-livestock character of central Argentina, the analysis and assessment of droughts in that region is economically and strategically important. This situation is even more relevant since some of the largest cities in the country are located in this area. The present work analyzes the spatial variability of the meteorological droughts in the study area using the standardized precipitation index (SPI) for sub-areas and the region, while also taking into account the influence of ENSO. To identify the sub-areas affected by hydrometeorological deficits, annual mean rainfall was analyzed in 15 locations in the study area. Because of its widespread spatial and temporal availability, this variable was adopted a priori as representative of the processes studied by the present work. Criteria and statistical techniques were applied to this variable and monthly rain gauge series were used from stations in the provinces of Cordoba, Santa Fe and Entre Rios for the period 1980-2009. Three groups of stations with similar pluviometric behavior were identified, particularly behaviors related to intense droughts, thereby identifying spatial scales or sub-areas of influence corresponding to the hydrometeorological deficit.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Notas t&eacute;cnicas</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Caracterizaci&oacute;n de las sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas en la regi&oacute;n central de la Argentina</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Characterization of Meteorological Droughts in the Central Argentina</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Leticia Vicario*, Carlos M. Garc&iacute;a, Ingrid Teich, Juan Carlos Bertoni, Andr&eacute;s Ravelo, Andr&eacute;s Rodr&iacute;guez</b>    <br> 	<i>Universidad Nacional de C&oacute;rdoba, Argentina</i>    <br> 	*Autor de correspondencia</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Direcci&oacute;n institucional de los autores</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>M.I. Leticia Vicario</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Facultad de Ciencias Exactas, F&iacute;sicas y Naturales    <br> 	Centro de Estudios y Tecnolog&iacute;a del Agua    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    <br> 	Cba., Rep. Argentina    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 4334 446    <br> 	<a href="mailto:lvicariotm@gmail.com">lvicariotm@gmail.com</a></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dr. Carlos M. Garc&iacute;a</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Consejo Nacional de Investigaciones Cient&iacute;ficas y T&eacute;cnicas    <br> 	(Conicet)    <br> 	Facultad de Ciencias Exactas, F&iacute;sicas y Naturales    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    <br> 	Cba., Rep&uacute;blica Argentina    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 4334 446 <a href="mailto:cgarcia2mjc@gmail.com">    <br> 	cgarcia2mjc@gmail.com</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dra. Ingrid Teich</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Consejo Nacional de Investigaciones Cient&iacute;ficas y T&eacute;cnicas    <br> 	(Conicet)    <br> 	Estad&iacute;stica y Biometr&iacute;a    <br> 	Facultad de Ciencias Agropecuarias    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    <br> 	Cba., Rep&uacute;blica Argentina    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 4334 103    <br> 	<a href="mailto:ingridteich@gmail.com">ingridteich@gmail.com</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dr. Juan Carlos Bertoni</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Facultad de Ciencias Exactas, F&iacute;sicas y Naturales    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    <br> 	Cba., Rep&uacute;blica Argentina    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 5353 800    <br> 	<a href="mailto:jcbertoni@gmail.com">jcbertoni@gmail.com</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dr. Andr&eacute;s Ravelo</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Facultad de Ciencias Agropecuarias    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	Cba., Rep&uacute;blica Argentina    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 4334 103    <br> 	<a href="mailto:ravelo1@crean.agro.uncor.edu">ravelo1@crean.agro.uncor.edu</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dr. Andr&eacute;s Rodr&iacute;guez</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Consejo Nacional de Investigaciones Cient&iacute;ficas y T&eacute;cnicas    <br> 	(Conicet)    <br> 	Facultad de Ciencias Exactas, F&iacute;sicas y Naturales    <br> 	Universidad Nacional de C&oacute;rdoba    <br> 	Av. Filloy s/n, Ciudad Universitaria    <br> 	Cba., Rep&uacute;blica Argentina    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	Tel&eacute;fono y fax: +54 (0351) 4334 446    <br> 	<a href="mailto:arodrig@efn.uncor.edu">arodrig@efn.uncor.edu</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido: 08/03/13    <br> 	Aceptado: 02/07/14</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los procesos de sequ&iacute;a de distintas intensidades afectan de manera recurrente varias regiones de la Rep&uacute;blica Argentina. Dado el car&aacute;cter agr&iacute;cola&#45;ganadero de la regi&oacute;n central pampeana de ese pa&iacute;s, el an&aacute;lisis y la evaluaci&oacute;n de las sequ&iacute;as en dicha regi&oacute;n adquiere gran relevancia en el plano econ&oacute;mico y en el de la planificaci&oacute;n estrat&eacute;gica, entre otros. Esta situaci&oacute;n es a&uacute;n m&aacute;s relevante si se menciona que en tal territorio se localizan algunas de las ciudades m&aacute;s importantes del pa&iacute;s. En este trabajo se analiza la variabilidad espacial de las sequ&iacute;as&#45;meteorol&oacute;gicas en la regi&oacute;n de estudio mediante el &iacute;ndice estandarizado de precipitaciones (SPI) para sub&aacute;reas y en el &aacute;mbito regional, teniendo en cuenta, adem&aacute;s, la influencia del fen&oacute;meno clim&aacute;tico ENSO. Para identificar sub&aacute;reas de influencia de los fen&oacute;menos de d&eacute;ficit hidrometeorol&oacute;gico, se aplicaron criterios y t&eacute;cnicas estad&iacute;sticas de an&aacute;lisis sobre la variable lluvia media anual (la cual se adopta a priori como representativa de los procesos que se estudian en este trabajo debido a su mayor disponibilidad espacial y temporal) de 15 localizaciones en la regi&oacute;n de estudio. Se utilizaron series de datos pluviom&eacute;tricos mensuales de estaciones ubicadas en las provincias de C&oacute;rdoba, Santa Fe y Entre R&iacute;os, para el periodo 1980&#45;2009. Se lograron identificar tres grupos de estaciones con comportamiento similar en lo que se refiere a los procesos pluviom&eacute;tricos y, en particular, aquellos relacionados con las sequ&iacute;as intensas, lo que permite identificar escalas espaciales o sub&aacute;reas de influencia de los fen&oacute;menos de d&eacute;ficit hidrometeorol&oacute;gico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> regi&oacute;n central Argentina, sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas, an&aacute;lisis multivariado, SPI.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Varying degrees of droughts repeatedly affect several regions in Argentina. Given the agricultural&#45;livestock character of central Argentina, the analysis and assessment of droughts in that region is economically and strategically important. This situation is even more relevant since some of the largest cities in the country are located in this area. The present work analyzes the spatial variability of the meteorological droughts in the study area using the standardized precipitation index (SPI) for sub&#45;areas and the region, while also taking into account the influence of ENSO. To identify the sub&#45;areas affected by hydrometeorological deficits, annual mean rainfall was analyzed in 15 locations in the study area. Because of its widespread spatial and temporal availability, this variable was adopted a priori as representative of the processes studied by the present work. Criteria and statistical techniques were applied to this variable and monthly rain gauge series were used from stations in the provinces of Cordoba, Santa Fe and Entre Rios for the period 1980&#45;2009. Three groups of stations with similar pluviometric behavior were identified, particularly behaviors related to intense droughts, thereby identifying spatial scales or sub&#45;areas of influence corresponding to the hydrometeorological deficit.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Keywords:</b> Central region of Argentina, meteorological droughts, multivariate analysis, SPI.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La escasez de precipitaciones (valores observados menores a los esperados o medios) en un &aacute;rea y en un periodo de tiempo determinado constituye un proceso hidrol&oacute;gico extremo denominado "sequ&iacute;a". Todos los lugares del planeta est&aacute;n sujetos a la eventual ocurrencia de tales procesos, incluso las &aacute;reas t&iacute;picamente lluviosas (Dracup, Lee, &amp; Paulson, 1980). Estos fen&oacute;menos pueden ser detectados utilizando informaci&oacute;n de diversas variables. Al respecto, Wilhite y Glantz (1985) han definido cuatro categor&iacute;as de sequ&iacute;as: a) meteorol&oacute;gicas: basadas en datos clim&aacute;ticos, es una expresi&oacute;n de la desviaci&oacute;n de la precipitaci&oacute;n respecto del valor promedio durante un periodo de tiempo determinado; b) agr&iacute;colas: cuando no hay suficiente humedad en el suelo para permitir el normal desarrollo de un determinado cultivo en cualquiera de sus fases de crecimiento; c) hidrol&oacute;gicas: es una deficiencia en el caudal o volumen de aguas superficiales o subterr&aacute;neas (r&iacute;os, lagos, vertientes, etc.), y d) socioecon&oacute;micas: se produce cuando la disponibilidad de agua disminuye hasta el punto de producir da&ntilde;os (econ&oacute;micos o personales) a la poblaci&oacute;n de una zona afectada por la escasez de lluvias.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cuando se inicia un periodo de sequ&iacute;a, generalmente el sector agr&iacute;cola es el primero en ser afectado debido a su alta dependencia de la cantidad de humedad en el suelo. No obstante, un periodo de sequ&iacute;a agr&iacute;cola en una regi&oacute;n es consecuencia de la ocurrencia previa de un periodo de sequ&iacute;a meteorol&oacute;gica y, a su vez, es posiblemente precedente a la ocurrencia de un periodo de sequ&iacute;a hidrol&oacute;gica, seg&uacute;n la extensi&oacute;n en el tiempo, de una o m&aacute;s de sus caracter&iacute;sticas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las sequ&iacute;as se tratan de eventos inevitables, todav&iacute;a poco predecibles (Kim, Vald&eacute;s, &amp; Aparicio, 2002) debido al comportamiento ca&oacute;tico de los procesos meteorol&oacute;gicos, por lo que para su caracterizaci&oacute;n se utilizan herramientas estad&iacute;sticas. En particular, para caracterizar y describir estad&iacute;sticamente las sequ&iacute;as, se tienen en cuenta sus principales variables, como la probabilidad de ocurrencia, duraci&oacute;n e intensidad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En ese &aacute;mbito, es necesario estudiar y analizar, para una mejor comprensi&oacute;n de los par&aacute;metros de la sequ&iacute;a, los umbrales espec&iacute;ficos de estos procesos seg&uacute;n la regi&oacute;n hidroclim&aacute;tica (Mishra &amp; Singh, 2010). El an&aacute;lisis de los periodos secos (con sequ&iacute;as) es requerido para realizar la planificaci&oacute;n y el manejo de los recursos h&iacute;dricos en aquellas zonas donde gran parte de la actividad econ&oacute;mica depende del aprovechamiento de esos recursos h&iacute;dricos (Ortiz&#45;G&oacute;mez, Barrag&aacute;n&#45;Barrios, &amp; Alvarado&#45;Medellin, 2010). Dado el car&aacute;cter agr&iacute;cola&#45;ganadero de la regi&oacute;n central pampeana de la Rep&uacute;blica Argentina y su relevancia en la econom&iacute;a territorial, es indispensable analizar las sequ&iacute;as en esa regi&oacute;n, que provocan importantes p&eacute;rdidas econ&oacute;micas en la agricultura y ganader&iacute;a (Ravelo, 2009). En particular, los efectos de las sequ&iacute;as se ven reflejados en la provincia de C&oacute;rdoba, donde las condiciones h&iacute;dricas de los suelos del sur provincial y, por consecuencia, de los cultivos, han comenzado a deteriorarse r&aacute;pidamente por la sequ&iacute;a (Ravelo, Planchuelo, Zanvettor, Barbeito, &amp; Marraco, 2008).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El estudio de las sequ&iacute;as en &aacute;reas de llanura (como las que se incluyen en la zona de estudio) son limitados, debido en parte a las pocas estaciones pluviom&eacute;tricas disponibles y su escasa densidad espacial (Ovalles, Cortez, Rodr&iacute;guez, Rey, &amp; Cabrera&#45;Bisbal, 2007). Vicario (2008) recomienda que para favorecer el desarrollo de estudios certeros sobre el tema de la sequ&iacute;a y debido a la escasez de registros hidrometeorol&oacute;gicos e hidrol&oacute;gicos en la zona de estudio, es necesario implementar una red hidrometeorol&oacute;gica que permita conformar una base de datos completa. Mientras la situaci&oacute;n de escasez de informaci&oacute;n est&eacute; presente, se destaca la importancia de efectuar un an&aacute;lisis regional, como el que se desarrolla en este trabajo, de la informaci&oacute;n de estaciones de superficie disponible, para identificar zonas hidrometeorol&oacute;gicamente homog&eacute;neas y optimizar la informaci&oacute;n existente para minimizar las incertidumbres en los resultados.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el an&aacute;lisis de los resultados del an&aacute;lisis regional de sequ&iacute;as se debe tener en cuenta que si bien los procesos de sequ&iacute;as son ca&oacute;ticos y se analizan estad&iacute;sticamente, existen procesos clim&aacute;ticos de diferentes escalas temporales que podr&iacute;an afectar sus probabilidades de ocurrencia e intensidad. En la zona de estudio, la escasez de precipitaciones puede estar relacionada con el fen&oacute;meno climatol&oacute;gico denominado ENSO (El Ni&ntilde;o&#45;Southern Oscillation), el cual es el resultado de un ciclo de calentamiento y enfriamiento de la superficie del oc&eacute;ano en el Pac&iacute;fico Central y Oriental. Para determinados periodos, esta regi&oacute;n presenta un enfriamiento inusual para su ubicaci&oacute;n cercana al Ecuador debido a los vientos del noreste, a la subida de agua fr&iacute;a en la costa de Per&uacute; y por una corriente oce&aacute;nica fr&iacute;a que llega desde la costa de Chile. Cuando dicho enfriamiento es m&aacute;s intenso de lo normal se conoce como el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a, lo que provoca efectos clim&aacute;ticos extremos en distintas macro&#45;regiones del planeta, como periodos de sequ&iacute;a en Am&eacute;rica del Sur y lluvias intensas asociadas con inundaciones en Australia oriental. Por el contrario, cuando el enfriamiento disminuye de forma notoria, se conoce como el fen&oacute;meno de El Ni&ntilde;o, provocando efectos inversos a los mencionados previamente. Por esta raz&oacute;n, es de inter&eacute;s analizar la relaci&oacute;n de los periodos de sequ&iacute;a en la regi&oacute;n central de Argentina con la ocurrencia de los ciclos del fen&oacute;meno ENSO (La Ni&ntilde;a y El Ni&ntilde;o), lo que permitir&iacute;a realizar un pron&oacute;stico inicial de la posible ocurrencia de periodos de sequ&iacute;a.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El objetivo general del presente trabajo es estudiar la variabilidad espacial de las precipitaciones y de las sequ&iacute;as en la regi&oacute;n central de la Rep&uacute;blica Argentina. En la regi&oacute;n de estudio, la principal componente de precipitaci&oacute;n es la lluvia, por lo tanto ambos t&eacute;rminos se utilizar&aacute;n en forma indiferente. Para cumplir con el objetivo general se desarrollaron los siguientes objetivos espec&iacute;ficos: (1) identificar zonas hidrometerol&oacute;gicamente homog&eacute;neas mediante un an&aacute;lisis regional; (2) caracterizar las sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas de las zonas identificadas; (3) analizar la relaci&oacute;n de los periodos de sequ&iacute;a observados con el fen&oacute;meno climatol&oacute;gico ENSO.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Materiales y m&eacute;todos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>Informaci&oacute;n utilizada</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se utilizaron datos de lluvias mensuales registradas en el periodo 1980&#45;2009, pertenecientes a estaciones hidrometeorol&oacute;gicas de superficie de la regi&oacute;n pampeana central de la Argentina. Los datos fueron registrados por el Servicio Meteorol&oacute;gico Nacional (SMN) de la Rep&uacute;blica Argentina, y est&aacute;n disponibles en el Sistema Integrado de Informaci&oacute;n Agropecuaria (SIIA, sitio web: <a href="http://www.siia.gov.ar/" target="_blank">http://www.siia.gov.ar/</a>). Se incluyeron aquellas estaciones con datos para el periodo de estudio y con un porcentaje m&aacute;ximo de datos faltantes de 5%. Los datos faltantes para cada mes se completaron con los valores promedios hist&oacute;ricos de ese mes para la estaci&oacute;n analizada, a fin de minimizar los efectos de esta discontinuidad sobre la media de la serie y sobre el posterior c&aacute;lculo del &iacute;ndice de sequ&iacute;a. As&iacute;, se seleccionaron 15 estaciones pluviom&eacute;tricas (cuyas localizaciones se detallan en el <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9c1.jpg" target="_blank">cuadro 1</a>), de las cuales siete se encuentran ubicadas en la provincia de C&oacute;rdoba, Argentina (en las localidades de C&oacute;rdoba, Laboulaye, Marcos Ju&aacute;rez, Pilar, R&iacute;o Cuarto, Villa Dolores y Villa Mar&iacute;a de R&iacute;o Seco); cinco en la provincia de Santa Fe (en las localidades de Ceres, El Tr&eacute;bol, Rosario, Sauce Viejo y Venado Tuerto), y tres en la provincia de Entre R&iacute;os (en las localidades de Gualeguaych&uacute;, Paran&aacute; y Concordia). Dado que el periodo de estudio incluye 30 a&ntilde;os, se trabaj&oacute; en cada estaci&oacute;n con una serie de 360 valores de lluvia, correspondientes a los 12 meses de los 30 a&ntilde;os incluidos en el periodo de estudio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>An&aacute;lisis regional: identificaci&oacute;n de zonas hidrometeorol&oacute;gicamente homog&eacute;neas</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para definir subgrupos de estaciones pluviom&eacute;tricas que caractericen zonas homog&eacute;neas respecto a sus caracter&iacute;sticas hidrometereo&#45;l&oacute;gicas que permitan realizar un an&aacute;lisis regional de las sequ&iacute;as, se implementaron dos metodolog&iacute;as que fueron utilizadas de forma complementaria: a) basada en la similitud de las caracter&iacute;sticas f&iacute;sicas de las localizaciones donde est&aacute;n instaladas las estaciones (Pierre&#45;humbert, 1977) y b) basada en la similitud del comportamiento de las series de datos de lluvia anual precipitada (mediante an&aacute;lisis estad&iacute;sticos multivariados). Para la primera opci&oacute;n metodol&oacute;gica se identificaron grupos seg&uacute;n el criterio definido por Pierrehumbert (1977), el cual establece que los datos de una estaci&oacute;n pluviom&eacute;trica se pueden suponer representativos de otros sitios si se cumplen las siguientes condiciones:</font></p>  	    <blockquote> 		    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">a) El terreno es similar en un radio de 5 km de la localizaci&oacute;n de cada estaci&oacute;n.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">b) Los sitios est&aacute;n ubicados en la misma vertiente hidrol&oacute;gica.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">c) La diferencia de nivel topogr&aacute;fico entre sitios es menor que 200 m.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">d) Los sitios se encuentran a una distancia no mayor a 150 km.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">e) La diferencia de lluvia media anual entre sitios es menor a 100 mm, si &eacute;sta es menor a 1 000 mm.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">f) La diferencia de lluvia media anual es menor que un 10% en zonas m&aacute;s h&uacute;medas.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para implementar la segunda alternativa metodol&oacute;gica se construyeron series de lluvia media anual para cada estaci&oacute;n y se realiz&oacute; un an&aacute;lisis de componentes principales (ACP). Esta t&eacute;cnica permite explorar las relaciones existentes entre las observaciones multi&#45;dimensionales mediante ordenaciones de las mismas sobre planos que son &oacute;ptimos para ordenar las observaciones y analizar interdependencias. En esencia, en el ACP se extraen sucesivos componentes desde una matriz de similitudes (o distancias) entre las observaciones calculadas a partir de m&uacute;ltiples variables. Esos componentes son usados como ejes para la representaci&oacute;n gr&aacute;fica de los objetos. En la ordenaci&oacute;n, cada unidad de estudio se ubica sobre uno o m&aacute;s ejes, tal que su posici&oacute;n relativa refleja las similitudes y/o distancias entre ellos (Gabriel, 1971). En el presente trabajo, el ACP se realiz&oacute; sobre una matriz de 15 &times; 30, correspondiente a las 15 estaciones pluviom&eacute;tricas (observaciones) y a los 30 valores de lluvias anuales en el periodo de estudio (variables). La ordenaci&oacute;n de las estaciones pluviom&eacute;tricas resultante del ACP se analiz&oacute; mediante un gr&aacute;fico de dispersi&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s, para identificar grupos de estaciones, se realiz&oacute; un an&aacute;lisis de conglomerados utilizando como variables los 30 valores de lluvias anuales durante el periodo de estudio. Esta t&eacute;cnica permite asociar las observaciones de un conjunto en un n&uacute;mero determinado de grupos, basada en el concepto de distancia o similitud entre las observaciones. En este trabajo se utiliz&oacute; la distancia eucl&iacute;dea (d) debido a que es un m&eacute;todo sencillo y recomendable para los casos en los que las variables est&eacute;n medidas en las mismas unidades y sean homog&eacute;neas. Se utiliz&oacute; el m&eacute;todo de encadenamiento promedio (Sokal &amp; Michener, 1958), ya que es uno de los m&eacute;todos m&aacute;s simples y que ha presentado resultados eficaces en numerosos casos en los que se ha aplicado. Este m&eacute;todo consiste en, dados dos conglomerados, promediar todas las distancias entre pares de objetos en los que cada uno de estos objetos pertenezca al otro conglomerado del de su par. Es posible representar los resultados con las distintas etapas de agrupamiento a trav&eacute;s de un gr&aacute;fico, denominado dendrograma. Ambos an&aacute;lisis se realizaron con el programa <i>Infostat</i> (Di Rienzo <i>et al,</i> 2011).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>An&aacute;lisis de sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas</i></b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez identificadas las sub&aacute;reas pluvio&#45;m&eacute;tricamente homog&eacute;neas, para evaluar el comportamiento de las sequ&iacute;as observando la variabilidad interanual del proceso, se calcul&oacute; el &iacute;ndice de precipitaci&oacute;n estandarizado (SPI) (McKee, Doesken, &amp; Kliest, 1993) de cada serie temporal y luego se promedi&oacute; en el nivel de sub&aacute;rea. Se utiliz&oacute; este &iacute;ndice, ya que el SPI es el &iacute;ndice actual que sintetiza de forma m&aacute;s apropiada las caracter&iacute;sticas de la sequ&iacute;a como fen&oacute;meno natural, partiendo del principio de que la precipitaci&oacute;n pluvial (lluvia), como parte del ciclo hidrol&oacute;gico, define si existe abundancia o d&eacute;ficit de agua en relaci&oacute;n con las condiciones medias de la escala o periodo que se considere (Velasco &amp; Aparicio, 2004). Este &iacute;ndice considera las probabilidades de ocurrencia de precipitaci&oacute;n pluvial para un periodo dado y su c&aacute;lculo consiste en ajustar una serie hist&oacute;rica de precipitaci&oacute;n mensual con la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n probabil&iacute;stica gamma, ya que es la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n que mejor ajusta a la variable precipitaci&oacute;n (Thom, 1966; Young, 1992). El &iacute;ndice SPI permite realizar la medici&oacute;n de la sequ&iacute;a en distintas escalas temporales, dependiendo del objetivo de estudio. En este caso, con el fin de observar y caracterizar el comportamiento plurianual de las sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas, a nivel mensual, a trav&eacute;s de varias estaciones en una amplia regi&oacute;n y en un periodo prolongado de tiempo (30 a&ntilde;os), se considera pertinente utilizar la escala temporal de 12 meses para su estimaci&oacute;n. Se considera sequ&iacute;a (situaci&oacute;n de d&eacute;ficit) cuando el valor del &iacute;ndice es igual o menor a &#45;1. McKee <i>et al.</i> (1993) definen los valores del SPI y las caracter&iacute;sticas de los periodos asociados con esos valores, los cuales se presentan en el <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9c2.jpg" target="_blank">cuadro 2</a>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, con la finalidad de observar la variabilidad del &iacute;ndice de sequ&iacute;a SPI y representar de manera adecuada su tendencia, se calcularon los promedios m&oacute;viles, con intervalos constantes de 12 periodos mensuales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para analizar la relaci&oacute;n de los periodos de sequ&iacute;a observados con el fen&oacute;meno climatol&oacute;gico ENSO, previa evaluaci&oacute;n gr&aacute;fica, se utiliza el m&eacute;todo estad&iacute;stico denominado Coeficiente de Correlaci&oacute;n entre los Valores Mensuales del SPI Regional Promedio (calculado a partir de los respectivos &iacute;ndices SPI de todas las estaciones de la regi&oacute;n de estudio) y los valores del &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica, representativo de las distintas fases del fen&oacute;meno ENSO, dentro del periodo de tiempo del presente estudio. El coeficiente de correlaci&oacute;n entre dos variables aleatorias <i>X</i> e <i>Y</i> es el cociente entre la covarianza de (<i>X, Y</i>) y el producto de las desviaciones t&iacute;picas de cada una de las variables. De esta manera se mide la fuerza de la relaci&oacute;n lineal entre dos series de datos, donde mientras mayor sea el valor absoluto de la correlaci&oacute;n, m&aacute;s fuerte es la relaci&oacute;n lineal entre las dos variables y viceversa. Los valores l&iacute;mite del coeficiente son los siguientes: 1, que indica una dependencia total entre las dos variables denominada relaci&oacute;n directa; 0, no existe relaci&oacute;n lineal; y &#45;1 indica una dependencia total entre las dos variables, llamada relaci&oacute;n inversa. A partir de estos umbrales se eval&uacute;an los valores intermedios de dicho coeficiente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados y discusi&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>An&aacute;lisis regional: identificaci&oacute;n de zonas hidrometeorol&oacute;gicamente homog&eacute;neas</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n el criterio de Pierrehumbert (1977), la estaci&oacute;n de Villa Dolores no es agrupable a ninguna de las estaciones seleccionadas para este trabajo debido a que no cumple con la condici&oacute;n de la diferencia en nivel topogr&aacute;fico, ni con la condici&oacute;n de diferencia en la pluviometr&iacute;a anual. Esto es coherente, ya que dicha estaci&oacute;n est&aacute; emplazada en la zona serrana. De igual manera, se estima que la estaci&oacute;n de Concordia no es representativa de ning&uacute;n subgrupo, ya que presenta una diferencia notable en la variable de precipitaci&oacute;n respecto de las estaciones consideradas. La evaluaci&oacute;n del resto de las caracter&iacute;sticas f&iacute;sicas sugeridas por Pierrehumbert (1977) se realiz&oacute; de manera complementaria al an&aacute;lisis estad&iacute;stico multivariado de la variable de lluvia media anual, a fin de validar la coherencia en los agrupamientos de estaciones realizados. La <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f1.jpg" target="_blank">figura 1</a> muestra el ordenamiento de las estaciones pluviom&eacute;tricas de la regi&oacute;n central de Argentina en el plano definido por las dos primeras componentes principales obtenidas del ACP realizado sobre los datos de lluvia anual entre 1980 y 2009. Los distintos colores corresponden a estaciones ubicadas en distintas provincias. Los dos primeros ejes obtenidos mediante el an&aacute;lisis de componentes principales explican un 75.1% de la variabilidad observada entre estaciones respecto a las medias pluviom&eacute;tricas anuales, siendo el primer eje (CP1) el m&aacute;s importante para visualizar variabilidad entre observaciones, ya que explica un 67% de la variabilidad total. Este eje est&aacute; asociado con mayores valores de precipitaciones medias anuales, en particular de los a&ntilde;os 2002 y 2009. Es decir, altos valores de CP1 indican mayores precipitaciones anuales durante el periodo de estudio, en particular en los a&ntilde;os 2002 y 2009. En la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f1.jpg" target="_blank">figura 1</a> se observa que las estaciones de la provincia de C&oacute;rdoba presentan lluvias medias anuales inferiores respecto de las estaciones de la provincia de Entre R&iacute;os y en algunos casos se acercan al comportamiento de las estaciones de Santa Fe. En la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f1.jpg" target="_blank">figura 1</a> se observa adem&aacute;s que las estaciones de Villa Dolores y Concordia est&aacute;n alejadas del resto de los casos del conjunto en relaci&oacute;n con sus caracter&iacute;sticas pluviom&eacute;tricas, lo cual concuerda con los resultados obtenidos mediante el criterio de Pierrehumbert (1977). Por esta raz&oacute;n, ambas estaciones fueron descartadas en los an&aacute;lisis posteriores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dado el n&uacute;mero de estaciones y seg&uacute;n las caracter&iacute;sticas f&iacute;sicas y pluviom&eacute;tricas de las mismas, se defini&oacute; que la cantidad &oacute;ptima de zonas o sub&aacute;reas homog&eacute;neas es tres. El an&aacute;lisis de conglomerados identific&oacute; los siguientes tres grupos: el grupo 1 est&aacute; conformado por las estaciones de Sauce Viejo, Rosario, Paran&aacute; y Gualeguaych&uacute;; el grupo 2 por las estaciones de Villa Mar&iacute;a de R&iacute;o Seco, Pilar y C&oacute;rdoba, y por &uacute;ltimo, el grupo 3, conformado por las estaciones de R&iacute;o Cuarto, Laboulaye, Venado Tuerto, Marco Ju&aacute;rez, el Tr&eacute;bol y Ceres. En la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f2.jpg" target="_blank">figura 2</a> se muestra el dendrograma obtenido mediante el an&aacute;lisis de conglomerados, y en la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f3.jpg" target="_blank">figura 3</a> se ubica la regi&oacute;n de estudio dentro de un mapa de la Rep&uacute;blica Argentina y se identifican las estaciones que conforman cada una de las agrupaciones o sub&aacute;reas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>An&aacute;lisis de sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas</i></b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez agrupadas las estaciones representativas en cada sub&aacute;rea, se analizaron las sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas de manera conjunta para cada uno de los tres grupos definidos. Se observa que las estaciones que conforman cada uno de los grupos detallados presentan similar comportamiento entre s&iacute; en cuanto a la ocurrencia de periodos secos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso del grupo 1 (Sauce Viejo, Rosario, Paran&aacute; y Gualeguaych&uacute;), todas presentaron periodos de sequ&iacute;a severas y/o extremas en los a&ntilde;os 1989 y 2008&#45;2009. Adem&aacute;s se registraron dos eventos extremos de consideraci&oacute;n para el caso de la estaci&oacute;n de Rosario en el a&ntilde;o 1983 y en la estaci&oacute;n de Paran&aacute; en 1997. Dentro del grupo 2 (Villa Mar&iacute;a de R&iacute;o Seco, Pilar y C&oacute;rdoba) se observaron periodos de sequ&iacute;a severas y/o extremas entre los a&ntilde;os 1988&#45;1990 y 2008&#45;2009 para todos los casos, tambi&eacute;n en los a&ntilde;os 1994 a 1996 y 2003&#45;2004, con excepci&oacute;n de la estaci&oacute;n de C&oacute;rdoba, que present&oacute; sequ&iacute;as moderadas a severas. En cuanto a las estaciones que conforman el grupo 3 (R&iacute;o Cuarto, Laboulaye, Venado Tuerto, Marcos Ju&aacute;rez, El Tr&eacute;bol y Ceres), se observaron, como en el resto de la regi&oacute;n de estudio, periodos con sequ&iacute;as severas y/o extremas alrededor de los a&ntilde;os 1989 y 2008&#45;2009 en todas las estaciones; desde 1996 hasta 2006 se registraron distintos eventos de sequ&iacute;as intensas en algunas de las estaciones que conforman el grupo. En la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f4.jpg" target="_blank">figura 4</a> se muestran los valores promedio del &iacute;ndice SPI de cada grupo de estaciones. Cabe destacar que en los tres grupos de estaciones pluviom&eacute;tricas dentro del &aacute;rea de estudio se observaron sequ&iacute;as severas o extremas alrededor de los a&ntilde;os 1989, 1995/1997 y 2008, lo que indicar&iacute;a un importante d&eacute;ficit hidrometeorol&oacute;gico (sequ&iacute;a) en la regi&oacute;n en la segunda mitad de cada d&eacute;cada.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por otro lado, se observ&oacute;, a trav&eacute;s del an&aacute;lisis del &Iacute;ndice SPI promedio de cada grupo de estaciones, que en el &aacute;mbito regional y a partir del a&ntilde;o 1998, aproximadamente, los ciclos h&uacute;medos son m&aacute;s importantes en cuanto a su intensidad. Para identificar con m&aacute;s claridad esta situaci&oacute;n, se graficaron las l&iacute;neas de tendencia obtenidas a partir de la media m&oacute;vil de 12 meses de las series de datos de valores promedio del &iacute;ndice SPI de cada grupo de estaciones, tambi&eacute;n mostradas en la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f4.jpg" target="_blank">figura 4</a>. Se observa que hasta el a&ntilde;o 1997, aproximadamente, los grupo 1 y 3 se comportaban de manera similar. No obstante, a partir del a&ntilde;o 1998 hasta el final de la serie, las tendencias de los tres grupos son compatibles entre s&iacute; en cuanto a la ocurrencia de ciclos h&uacute;medos, normales o secos; pero se destaca que el grupo 1 presenta ciclos h&uacute;medos m&aacute;s intensos que el resto. A partir de este an&aacute;lisis de tendencias, se realiza el an&aacute;lisis estad&iacute;stico descriptivo de los valores SPI promedios de cada grupo, en primera instancia de la serie completa y luego de la serie dividida en dos muestras: 1980&#45;1997 y 1998&#45;2009. Los resultados se presentan, respectivamente, en los <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9c3.jpg" target="_blank">cuadros 3</a> y <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9c4.jpg" target="_blank">4</a>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es posible observar que, en efecto, en el primer periodo analizado (1980&#45;1997), el grupo 2 posee sus valores caracter&iacute;sticos por encima del resto de los valores de los grupos 1 y 3. Sin embargo, a partir del a&ntilde;o 1998, el grupo 1 posee un valor de la media mayor y positiva respecto del primer periodo y del resto de los grupos, lo que indicar&iacute;a ciclos h&uacute;medos m&aacute;s intensos o bien mayor cantidad de meses con registros de lluvia en las estaciones que lo conforman.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><i>An&aacute;lisis de la relaci&oacute;n entre sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas observadas y el fen&oacute;meno ENSO</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f5.jpg" target="_blank">figura 5</a> muestra el &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica (NOAA, 2012) para el periodo 1982&#45;2012, el cual indica la ocurrencia de eventos El Ni&ntilde;o (valores del &iacute;ndice mayor que cero) o La Ni&ntilde;a (valores del &iacute;ndice menores a cero), si las diferencias de temperaturas (con respecto a su valor normal) son superiores o inferiores a cero, respectivamente. Del contraste de esta figura con la <a href="/img/revistas/tca/v6n1/a9f4.jpg" target="_blank">figura 4</a> es posible observar que dentro del periodo de estudio coinciden los a&ntilde;os donde se suceden sequ&iacute;as intensas en los tres grupos de estaciones representativas del &aacute;rea de estudio, con la ocurrencia del fen&oacute;meno La Ni&ntilde;a. Sin embargo, dentro del periodo que abarca el presente trabajo, ocurrieron otros periodos de La Ni&ntilde;a, tales como en los a&ntilde;os 1984&#45;1986 y 1999&#45;2001, entre otros eventos menores, que no tuvieron efectos notables en cuanto a la intensidad de las sequ&iacute;as. A partir de esto se aplica el Coeficiente de Correlaci&oacute;n entre las Series Completas de los Valores Mensuales del SPI Regional Promedio y los valores del &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica. En este caso se observa una falta de correlaci&oacute;n total entre los &iacute;ndice analizados, ya que el valor del coeficiente es aproximado a cero. Mientras que, si s&oacute;lo se correlacionan los periodos definidos por el &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica, como La Ni&ntilde;a, con los respectivos valores del SPI en el mismo periodo, el coeficiente asciende a 0.14. A pesar de esto, no se considera un valor aceptable para definir alg&uacute;n tipo de relaci&oacute;n directa entre la ocurrencia de los periodos La Ni&ntilde;a del ENSO con la ocurrencia de sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas en la regi&oacute;n. Esto denota que si bien en la regi&oacute;n central de Argentina el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a es una causa fundamental de la escasez de lluvias, la identificaci&oacute;n de los factores y la interacci&oacute;n de los mismos para la determinaci&oacute;n de las caracter&iacute;sticas de los periodos de sequ&iacute;a es complejo. Al respecto, Cicero (2005) destaca que en la Rep&uacute;blica Argentina, el fen&oacute;meno denominado ENSO afecta de manera diferenciada y sus efectos var&iacute;an seg&uacute;n la regi&oacute;n. Tal es as&iacute;, que en algunas zonas del centro del pa&iacute;s y del litoral, los periodos de El Ni&ntilde;o pueden provocar una disminuci&oacute;n de las precipitaciones y, en otros casos, los ciclos de La Ni&ntilde;a pueden generar lluvias por encima de lo normal. Por otra parte, Coronel y Sacchi (2006) observaron que en una localidad del sur santafesino, los eventos secos y h&uacute;medos pueden ocurrir tanto en situaciones de El Ni&ntilde;o, La Ni&ntilde;a o neutralidad, e infieren la necesidad de analizar en el &aacute;mbito local las relaciones existentes entre la precipitaci&oacute;n y las anomal&iacute;as atmosf&eacute;ricas de gran escala.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este trabajo se analiza la variabilidad espacial de las sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas en la regi&oacute;n Central de Argentina (extensa regi&oacute;n donde predominan los llanos). Se lograron identificar grupos de estaciones o localizaciones con comportamiento similar en cuanto a los procesos pluviom&eacute;tricos y, en particular, a aquellos relacionados con las sequ&iacute;as intensas, lo que permite identificar escalas espaciales o sub&aacute;reas de influencia de los fen&oacute;menos de d&eacute;ficit hidrometeorol&oacute;gico.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para agrupar las estaciones, se implement&oacute; un criterio de clasificaci&oacute;n en el cual se complementa un an&aacute;lisis que tiene en cuenta las caracter&iacute;sticas f&iacute;sicas del lugar donde se localizan las estaciones pluviom&eacute;tricas y an&aacute;lisis estad&iacute;sticos multivariados sobre la variable lluvia media anual en cada localizaci&oacute;n. En primera instancia se descartaron como representativas de la regi&oacute;n de estudio las estaciones de Villa Dolores (provincia de C&oacute;rdoba) y Concordia (Entre R&iacute;os), ya que no tienen correspondencia con el resto de las estaciones de la regi&oacute;n. Se conformaron finalmente tres sub&aacute;reas homog&eacute;neas estad&iacute;sticamente (grupos). Considerando su comportamiento pluviom&eacute;trico y las estaciones representativas de cada una son las siguientes: grupo 1: estaciones de Sauce Viejo, Rosario, Paran&aacute; y Gualeguaych&uacute;; grupo 2: estaciones de Villa Mar&iacute;a de R&iacute;o Seco, Pilar y C&oacute;rdoba; grupo 3: estaciones de R&iacute;o Cuarto, Laboulaye, Venado Tuerto, Marco Ju&aacute;rez, el Tr&eacute;bol y Ceres.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tomando como referencia el &iacute;ndice SPI (12 meses), se corrobora que las estaciones pertenecientes a cada uno de los grupos conformados poseen un comportamiento similar en cuanto a los periodos de sequ&iacute;a.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Espec&iacute;ficamente, en los tres grupos se observaron periodos de sequ&iacute;a severas y/o extremas alrededor de los a&ntilde;os 1989 y 20082009 en todas las estaciones, adem&aacute;s de eventos puntuales de sequ&iacute;as intensas en algunas de ellas a fines de la d&eacute;cada de 1990. Esto indicar&iacute;a un posible d&eacute;ficit hidrometeorol&oacute;gico regional en la segunda mitad de cada d&eacute;cada. Adem&aacute;s, se observ&oacute; que hacia el este del &aacute;rea de estudio y a partir de fines de la d&eacute;cada de 1990, los periodos h&uacute;medos son m&aacute;s intensos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A trav&eacute;s del an&aacute;lisis de la evoluci&oacute;n del &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica, durante estos a&ntilde;os con d&eacute;ficit ocurrieron periodos del fen&oacute;meno La Ni&ntilde;a. Sin embargo, dentro del periodo de estudio sucedieron otros ciclos de La Ni&ntilde;a que no tuvieron efectos notables en cuanto a las sequ&iacute;as en la regi&oacute;n. Aplicando el Coeficiente de Correlaci&oacute;n, se observa que no existe relaci&oacute;n entre los valores mensuales del SPI promedio de la regi&oacute;n de estudio y los valores del &Iacute;ndice Hist&oacute;rico de Temperatura Oce&aacute;nica. Mientras que, si s&oacute;lo se correlacionan los periodos La Ni&ntilde;a con los respectivos valores del SPI, el coeficiente se incrementa levemente, pero no se considera un valor aceptable para definir alg&uacute;n tipo de relaci&oacute;n directa entre la ocurrencia de los periodos la Ni&ntilde;a del ENSO con la ocurrencia de sequ&iacute;as meteorol&oacute;gicas en la regi&oacute;n. Esto muestra que si bien en la regi&oacute;n central de Argentina el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a podr&iacute;a ser una causa de la escasez de lluvias, la determinaci&oacute;n de las caracter&iacute;sticas de los periodos de sequ&iacute;a es m&aacute;s compleja.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cicero, A. R. (2005). <i>Evaluaci&oacute;n agrometeorol&oacute;gica de indicadores de sequ&iacute;a en la provincia de Mendoza.</i> Tesis de Mag&iacute;ster en Ciencias Agropecuarias. Menci&oacute;n Agrometeorolog&iacute;a. C&oacute;rdoba, Argentina: Escuela para Graduados, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de C&oacute;rdoba.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766150&pid=S2007-2422201500010000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Coronel, A., &amp; Sacchi, O. (2006). Climatolog&iacute;a de eventos secos y h&uacute;medos en el sur santafesino. <i>Revista de Investigaciones de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario, 9,</i> 15&#45;24.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766152&pid=S2007-2422201500010000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Di Rienzo, J. A., Casanoves, F., Balzarini, M. G., Gonzalez, L., Tablada, M., &amp; Robledo, C. W. (2011). <i>InfoStat versi&oacute;n 2011</i>. C&oacute;rdoba, Argentina: Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de C&oacute;rdoba, Argentina. Recuperado de <a href="http://www.infostat.com.ar" target="_blank">http://www.infostat.com.ar</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766154&pid=S2007-2422201500010000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dracup, J. A., Lee, K. S., &amp; Paulson, E. G. Jr. (1980). On the Definitions of Drought. WRR, 16(2), 297&#45;302.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766155&pid=S2007-2422201500010000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">ESRL&#45;NOAA (2012). Earth System Research Laboratory, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Recuperado de <a href="http://www.esrl.noaa.gov/" target="_blank">http://www.esrl.noaa.gov/</a>.</font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gabriel, K. R. (1971). Biplot Display of Multivariate Matrices with Application to Principal Components Analysis. <i>Biometrika, 58,</i> 453&#45;467.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766158&pid=S2007-2422201500010000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kim, T., Vald&eacute;s, J. B., &amp; Aparicio, J. (September, 2002). Frequency and Spatial Characteristics of Droughts in the Conchos River Basin, M&eacute;xico. <i>Water International,</i> 27(3), 420&#45;430.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766160&pid=S2007-2422201500010000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">McKee, T. B., Doesken, N. J., &amp; Kliest, J. (1993). The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales (pp. 179&#45;184). In <i>Proceedings of the 8th Conference of Applied Climatology,</i> 17&#45;22 January, Anaheim, CA. American Meterological Society, Boston.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766162&pid=S2007-2422201500010000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mishra, A. K., &amp; Singh, V. P. (2010). A Review of Drought Concepts. <i>Journal of Hydrology, 391,</i> 202&#45;216.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766164&pid=S2007-2422201500010000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ortiz&#45;G&oacute;mez, R., Barrag&aacute;n&#45;Barrios, M. C., &amp; Alvarado&#45;Medellin, P. (noviembre, 2010). <i>Evaluaci&oacute;n de la sequ&iacute;a meteorol&oacute;gica a escala regional en la cuenca Lerma Chapala.</i> XXIV Congreso Latinoamericano de Hidr&aacute;ulica, Punta del Este, Uruguay.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766166&pid=S2007-2422201500010000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ovalles, F., Cortez, A., Rodr&iacute;guez, M., Rey, J., &amp; Cabrera&#45;Bisbal, E. (2007). <i>Variaci&oacute;n geogr&aacute;fica del impacto del cambio clim&aacute;tico en el sector agr&iacute;cola en Venezuela.</i> I Congreso Venezolano de Agrometeorolog&iacute;a y V Reuni&oacute;n Latinoamericana de Agrometeorolog&iacute;a. Maracay, Venezuela.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766168&pid=S2007-2422201500010000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Pierrehumbert, C. L. (1977). Rainfall Intensity&#45;Frequency&#45;Duration Estimation. Chapter 2. In <i>Australian Rainfall and Runoff.</i> Canberra, Australy: The Institution of Engineers.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766170&pid=S2007-2422201500010000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ravelo, A. C. (2009). <i>Monitoreo y evaluaci&oacute;n de las sequ&iacute;as en Argentina.</i> Seminario Internacional sobre Sequ&iacute;as y Gesti&oacute;n del Riesgo Clim&aacute;tico. Chile: CAZALAC.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766172&pid=S2007-2422201500010000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ravelo, A. C., Planchuelo, A., Zanvettor, R., Barbeito, A., &amp; Marraco, G. (2008). Monitoreo, evaluaci&oacute;n e impacto de la sequ&iacute;a en la provincia de C&oacute;rdoba. <i>Bolet&iacute;n Agroclim&aacute;tico de la Provincia de C&oacute;rdoba.</i> Periodo septiembre, 5 pp.</font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sokal, R. R., &amp; Michener, C. D. (1958). A Statistical Methods for Evaluating Systematic Relationships. <i>University of Kansas Science Bulletin, 38,</i> 1409&#45;1438.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766175&pid=S2007-2422201500010000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Thom, H. (1966). <i>Some Methods of Climatological Analysis</i> (53 pp.). WMO Technical Note Number 81. Geneva, Switzerland: Secretariat of the World Meteorological Organization.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766177&pid=S2007-2422201500010000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Velasco, I., &amp; Aparicio, J. (julio&#45;septiembre, 2004). Evaluaci&oacute;n de &iacute;ndices de sequ&iacute;a en las cuencas de afluentes del r&iacute;o Bravo/Grande. <i>Ingenier&iacute;a Hidr&aacute;ulica en M&eacute;xico,</i> 19(3), 3753.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766179&pid=S2007-2422201500010000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Vicario, L. (2008). <i>Evaluaci&oacute;n de las sequ&iacute;as hidro&#45;meteorol&oacute;gicas en la cuenca del dique San Roque, C&oacute;rdoba.</i> Tesis de maestr&iacute;a. C&oacute;rdoba, Argentina: FCEFyN, Universidad Nacional de C&oacute;rdoba.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766181&pid=S2007-2422201500010000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wilhite, D. A., &amp; Glantz, M. H. (1985). Understanding the Drought Phenomenon: The Role of Definitions. <i>Water International, 10,</i> 111&#45;120.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766183&pid=S2007-2422201500010000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Young, K. C. (1992). A Three&#45;Way Model for Interpolating for Monthly Precipitation Values. <i>Monthly Weather Review,</i> 120, 2561&#45;2569.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9766185&pid=S2007-2422201500010000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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