Scielo RSS <![CDATA[Meteorologica]]> http://www.scielo.org.ar/rss.php?pid=1850-468X20140001&lang=en vol. 39 num. 1 lang. en <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.ar/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.ar <![CDATA[Regional flow frequency analysis of river basin with headwaters at the Andes cordillera]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-468X2014000100001&lng=en&nrm=iso&tlng=en El objetivo es determinar la magnitud del caudal anual y estacional, para periodos de retorno mucho mayores que los observados y obtener el cuantil correspondiente en sitios sin información, a partir del Análisis Regional de Frecuencias basadas en la estadística de momentos $L$ ($ARF-LM$). El área de estudio abarca las cuencas cordilleranas desde el río Bermejo hasta el río Santa Cruz. Los sitios analizados fueron 32 y se determinaron 5 variables: caudal anual ($Q_{a tilde{n}o}$) y caudales estacionales: invierno $Q_I$ (julio, agosto, setiembre), primavera $Q_P$ (octubre, noviembre, diciembre), verano $Q_V$ (enero, febrero, marzo) y otoño $Q_O$ (abril, mayo, junio), a partir del caudal medio diario observado. Se verificaron las condiciones de independencia, aleatoriedad, normalidad y homogeneidad. La normalidad es rechazada en el 60 % de los casos, particularmente en los caudales de verano y otoño; la ausencia de independencia y aleatoriedad ocurre en el 34 % de las series analizadas, destacándose el caudal de invierno y otoño, para un nivel de significancia de $ alpha=5 %$. Los ríos Los Patos, San Juan, Las Cuevas, Diamante, Atuel, Grande, Valenzuela, Poti Malal, Neuquén y Santa Cruz no mostraron tendencias significativas en ninguna de las variables. Se detectaron tendencia creciente significativa en variables y sitios del noroeste y centro-oeste argentino y tendencia decreciente en variables y sitios de Los Andes patagónicos. Los caudales $Q_a tilde{n}o$, $Q_I$ y $Q_V$ muestran cambios abruptos en el 65 % de los casos, el $Q_P$, en un 44 %. El salto en los valores medios generalmente se produce en la década del 70. Se identificaron las regiones homogéneas para las 5 variables analizadas. La homogeneidad se verificó mediante pruebas de Discordancia y Heterogeneidad y la adopción de la distribución de mejor ajuste por medio de la medida $Z^{DIST}$ y $PUM_T$. Las distribuciones empleadas son: Generalizada de Valores Extremos, Logística Generalizada, Generalizada Normal, Normal, Gumbel, Pareto Generalizada, Exponencial y Pearson III. En todos los casos, la región homogénea encontrada incluye solamente estaciones de Los Andes Centrales sur, desde el río Tunuyan al Colorado. La función Pearson III y Gumbel, son las que presentan el mejor ajuste.<hr/>The aim is to determine the magnitude of flow variables for return periods much longer than the observed and to obtain the correspondent quantil for sites with scarce data using a Regional Frequency Analysis approach based on $L-moment$ statistics ($ARF-LM$). The area under analysis comprises mountain basins between the Bermejo and the Santa Cruz rivers. Thirty-two gauging stations were analyzed and five variables were determined: annual flow ($Q_{a tilde{n}o}$) and seasonal flows: winter $Q_I$ (july, august, september), spring $Q_P$ (october, november, december), summer $Q_V$ (january, february, march) and autumn $Q_O$ (april, may, june), from the average daily flow observed. Independence, randomness, normalcy, and homogeneity conditions were verified. Normalcy is rejected in 60 % of the cases, summer and autumn flows being the variables with the least degree of normalcy. Lack of both independence and randomness occurs in 34 % of the series analyzed, notably the winter and autumn flows with a level of significance of 5 %. The Los Patos, San Juan, Cuevas, Diamante, Atuel, Grande, Valenzuela, Poti Malal, Neuquén and Santa Cruz rivers did not show any significant trends in the variables analyzed. A statistically significant increasing trend was detected in some variables and locations of northwestern and central-western of Argentina while a decreasing trend was observed in some variables and locations in the Patagonian Andes. Flows $Q_{a tilde{n}o}$), $Q_I$ and $Q_V$ show abrupt changes in over 65 % of the cases while $Q_P$ only in 44 %. In general, the jump in mean values took place in the 1970s.A homogeneous region was identified for each of the five variables. Homogeneity was verified by means of discordance and heterogeneity tests and the best-fit distribution through $Z^{DIST}$ and $PUM_T$ measures. The distributions used were: generalized extreme values, generalized logistic, generalized normal, normal, Gumbel, generalized Pareto, exponential, and Pearson III. In all cases the homogeneous region includes only stations in the southern Central Andes, from the Tunuyan to the Colorado river. The Pearson III and Gumbel distributions exhibit the best fit. <![CDATA[Meteorological variables and their incidence in respiratory diseases of children in greater Buenos Aires]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-468X2014000100002&lng=en&nrm=iso&tlng=en Este trabajo tiene como objetivo conocer la distribución de pacientes menores o iguales de 14 años con enfermedades respiratorias (N) en el gran Bs. As., en el periodo 08/2004 -08/2011 y realizar una primera aproximación de la relación existente entre las condiciones atmosféricas y dichas patologías. Se utilizaron los registros de pacientes de una empresa médica y los datos diarios de temperatura (temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura de rocío), presión y húmeda relativa de la Estación Meteorológica Ezeiza (34,49-58,32). El mayor número de pacientes se produce en menores de 1 año y en el rango de pacientes menores o iguales de 4 años. El análisis realizado arrojó una fuerte relación estacional, con un máximo en los meses de bajas temperaturas y un mínimo estival. Las variables que mejor se correlacionan con los datos diarios y mensuales de todas las edades de los pacientes son las temperaturas (media, máxima, mínima y de rocío). A través de las expresiones de correlación múltiple, obtenidas por el método de Stepwise, se pueden determinar valores esperados de pacientes diarios y mensuales, con un error entre 15.9-19.9 y entre 11,8-13.3, respectivamente. En el Gran Bs As y para los niños de edades menores o iguales a 4 años, los campos medios de alturas geopotenciales en 1000 hPa correspondientes a los días con menor número de pacientes (0 ó 1 paciente) presentan condiciones normales de presión, mientras que aquellos compuestos por los días con máximos registros de pacientes (mayores o iguales a 69) presentan anomalías de presión positivas de 20 a 60 mgp. Éstas últimas diferencias se van debilitando a medida que disminuye la frecuencia de pacientes diarios.<hr/>This paper aims at improving knowledge on the distribution of patients less or equal than 14 years with respiratory diseases (N) in the greater Buenos Aires in the period 08/04 -08/11, and providing a preliminary assessment of the relationship between atmospheric conditions and those pathologies. To this effect, medical records from a medical services firm were examined, as well as temperature data (daily, maximum, minimum, 2 dew point), pressure and relative humidity, measured at the meteorological station of Ezeiza (34,49-58,32). The largest number occurs in patients younger than 1 year and the range of patients less or equal than 4 years The analysis revealed a strong seasonal relationship, with a peak in winter (low temperatures) and a minimum in summer. The best correlations were observed between daily and monthly values of all ages of patients and temperature data (average, maximum, minimum, dew point). Multiple correlation equations obtained with the Stepwise method made it possible to estimate the expected number of patients on daily and monthly scales with errors between 15.9-19.9 and 11,8-13.3 respectively. Over the greater Buenos Aires and surrounding areas, and for children of up to 4 years of age, mean geopotential height fields at 1000 hPa corresponding to days with the lowest number of patients ( 0 or 1 patient) respond to the mean field, while the composite of the maximum registry of patients (greater or equal to 69) present a positive geopotential height anomalies between 20 and 60 mgp. These differences weaken as the frequency of daily patients decreases. <![CDATA[Calibration of an unidimensional hydrological model for Diamante and Paraná stations, Entre Ríos]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-468X2014000100003&lng=en&nrm=iso&tlng=en Dado el impacto que tiene el contenido de humedad en el suelo en meteorología y en distintas actividades como la agricultura y la ganadería, es de importancia desarrollar métodos que mejoren la estimación de la misma. Esta tarea puede llevarse a cabo mediante la ubicación de sensores de humedad en el terreno, a través del uso de información satelital o utilizando Modelos Hidrológicos. Este trabajo presenta los resultados de la calibración del modelo hidrológico CLASS U3M 1D para las estaciones de Diamante y Paraná, provincia de Entre Ríos. A partir de las cartas de suelo de Argentina y de las funciones de edafotransferencia, se estimaron algunos de los parámetros hidráulicos del modelo. Los resultados obtenidos fueron estadísticamente significativos al 99%, con valores de correlación entre la serie observada y simulada, en general, del orden de 0.6 y 0.7 para Diamante y entre 0.3 y 1 para Paraná. El Error Cuadrático Medio se mantuvo aproximadamente en 0.06 m³/m³ para Diamante y entre 0.03 m³/m³ y 0.18 m³/m³ para Paraná según la simulación. Al correlacionar las simulaciones de la humedad del suelo obtenidas a partir de modificar el método de estimación de la evapotranspiración, usada como variable de entrada al modelo hidrológico, se obtuvieron valores cercanos a 1. Esto permite utilizar métodos más sencillos en la estimación de la evapotranspiración con resultados igualmente robustos.<hr/>It is important to develop methods to improve the estimation of the soil moisture content, because of the impact in the weather and in various activities, such as agriculture and livestock. This task may be done by placing moisture instruments in the ground at different points and levels, through the use of remote sensing information, or running Hydrological Models. This work shows the results of the hydrological model CLASS U3M 1D calibration for Diamante and Parana stations in the province of Entre Rios. The hydraulic parameters were estimated through the information obtained from Argentina Soil Maps and the Pedotransfer Functions. The results were statistically significant at 99%, with correlation values between the observed series and the simulated series, in general, on the order of 0.6 and 0.7 for Diamante and between 0.3 y 1 for Parana. The root mean square error remained approximately in 0.06 m³/m³ for Diamante and between 0.03 m³/m³ and 0.18 m³/m³ for Parana depends on the simulation. After applying a variation in the evapotranspiration input variable, correlation values close to 1 were obtained when the models results were compared. <![CDATA[Description of hourly mean variation of pressure in Argentina and its application to pressure systems]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-468X2014000100004&lng=en&nrm=iso&tlng=en La presión atmosférica horaria media mensual presenta una variación semidiurna regular de unos pocos hectopascales (entre 4 y 2 hPa aproximadamente), efecto conocido como marea barométrica. Si bien la existencia de esta oscilación es ampliamente conocida, en este trabajo se la documenta en forma mensual para algunas estaciones de Argentina. La variación semidiurna es más importante durante los meses cálidos que fríos. Los máximos y mínimos principales tienen lugar entre las 12 y 14 UTC y 20 y 21 UTC, y presenta tres tipos de comportamientos. La región Centro y Este donde la amplitud disminuye con el aumento de la latitud y muestran un ciclo estacional marcado. La región Patagónica con menor amplitud pero con mayor diferencia entre verano e invierno que la región anterior. Y la región Oeste, que presenta la amplitud de onda más importante y además la mayor diferencia entre verano e invierno. La longitud de onda es 5 horas mayor en verano que invierno en las estaciones estudiadas. La amplitud de estas oscilaciones estaría modulada no sólo por el efecto de térmico del sol sino también por otros efectos locales. La marea barométrica afecta de distinta forma a la profundidad de los sistemas báricos según la hora en que ellos tengan lugar, por lo que este resultado debería ser tenido en cuenta en el momento de definir y caracterizar la profundidad de los ciclones/anticiclones para realizar cualquier estudio y/o pronóstico del tiempo.<hr/>The hourly monthly mean atmospheric pressure variation has a semidiurnal oscillation of few hectoPascals (between approximately 4 and 2 hPa), an effect known as barometric tide. The existence of this oscillation is well known but not well documented, so this work describes the monthly barometric tide for some synoptic stations from Argentina. The semidiurnal variation of pressure is more important during the warm months. The principal maximum and minimum take place between 12 and 14 UTC and 20 and 21 UTC and presents three types of behaviors. The Central and East regions, where the amplitude decreases as the latitude increase and show an important seasonal cycle. The Patagonia region, with smaller amplitude but showing a greater difference between summer and winter than the previous region. And the West region, which has the largest wave amplitude and also the largest difference between summer and winter. The wavelength is 5 hours greater in summer than in winter for the whole synoptic stations studied. The amplitude of these oscillations would modulated not only by the effect of heat from the sun but also for other local effects. Depending of the time of the day, the barometric tide affects in a different way the depth of pressure systems. So this result should be taken into account when defining and characterizing the depth of cyclones / anticyclones for the analyses and weather forecast.