Predictibilidad de las anomalías de precipitación durante el ciclo de los cultivos de verano en la Región Pampeana, Argentina
Diversos antecedentes han demostrado que el fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) influye sobre el clima regional. La respuesta atmosférica asociada a la ocurrencia de sus diferentes fases (El Niño y La Niña)altera la magnitud y distribución de las precipitaciones en la Región Pampeana de la Argentina, provocando anomalías de rendimiento en los cultivos agrícolas. El objetivo de este trabajo es determinar el grado de asociación entre el ENOS y las anomalías de precipitación en la Región Pampeana, de modo de identificar patrones característicos que puedan ser utilizados para predecir esas anomalías. Para este trabajo se analizaron series de datos de precipitación mensual del período 1950-2011 y la serie mensual de un índice del ENOS (BEST - Bivariate ENSO Time Series) del mismo período. Se aplicaron técnicas estadísticas de correlación sobre las series desfasadas en distintos intervalos de tiempo. Como resultado, se obtuvo que a partir del mes de junio el índice BEST permite predecir potenciales anomalías de precipitación a producirse durante octubre, noviembre y diciembre del mismo año.
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Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
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snrd:2013zalazar2021-10-15T16:56:07Z Zalazar, Stella Maris Fernanda Hurtado, Rafael H. Serio, Leonardo Ariel 2013 Diversos antecedentes han demostrado que el fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) influye sobre el clima regional. La respuesta atmosférica asociada a la ocurrencia de sus diferentes fases (El Niño y La Niña)altera la magnitud y distribución de las precipitaciones en la Región Pampeana de la Argentina, provocando anomalías de rendimiento en los cultivos agrícolas. El objetivo de este trabajo es determinar el grado de asociación entre el ENOS y las anomalías de precipitación en la Región Pampeana, de modo de identificar patrones característicos que puedan ser utilizados para predecir esas anomalías. Para este trabajo se analizaron series de datos de precipitación mensual del período 1950-2011 y la serie mensual de un índice del ENOS (BEST - Bivariate ENSO Time Series) del mismo período. Se aplicaron técnicas estadísticas de correlación sobre las series desfasadas en distintos intervalos de tiempo. Como resultado, se obtuvo que a partir del mes de junio el índice BEST permite predecir potenciales anomalías de precipitación a producirse durante octubre, noviembre y diciembre del mismo año. mapas application/pdf 2314-2243 http://ri.agro.uba.ar/collection/raya/document/2013zalazar spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía info:eu-repo/semantics/openAccess openAccess http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4 Agronomía y ambiente : Revista de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires Vol.33, no.1-2 p.9-20 http://agronomiayambiente.agro.uba.ar/index.php/AyA REGION PAMPEANA RENDIMIENTO DE CULTIVOS PRECIPITACION ATMOSFERICA CAMBIO CLIMATICO MODELOS ESTADISTICOS PRONOSTICO DEL RENDIMIENTO Predictibilidad de las anomalías de precipitación durante el ciclo de los cultivos de verano en la Región Pampeana, Argentina article info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion publishedVersion |
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Diversos antecedentes han demostrado que el fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) influye sobre el clima regional. La respuesta atmosférica asociada a la ocurrencia de sus diferentes fases (El Niño y La Niña)altera la magnitud y distribución de las precipitaciones en la Región Pampeana de la Argentina, provocando anomalías de rendimiento en los cultivos agrícolas. El objetivo de este trabajo es determinar el grado de asociación entre el ENOS y las anomalías de precipitación en la Región Pampeana, de modo de identificar patrones característicos que puedan ser utilizados para predecir esas anomalías. Para este trabajo se analizaron series de datos de precipitación mensual del período 1950-2011 y la serie mensual de un índice del ENOS (BEST - Bivariate ENSO Time Series) del mismo período. Se aplicaron técnicas estadísticas de correlación sobre las series desfasadas en distintos intervalos de tiempo. Como resultado, se obtuvo que a partir del mes de junio el índice BEST permite predecir potenciales anomalías de precipitación a producirse durante octubre, noviembre y diciembre del mismo año. |
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