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En Argentina, la evapotranspiración (ET) es la variable hidrológica de mayor relevancia en la Pampa Subhúmeda-Húmeda donde cerca del 85% del agua que precipita se pierde a través de dicho proceso, y en un sentido más amplio, este término hidrológico cobra mayor relevancia si se tiene en cuenta que la productividad primaria de la región es función del agua disponible para evaporar, por lo que se torna totalmente necesario determinar la ET en esta zona. Con el propósito de evaluar el producto MOD16_A2 de ET logrado a partir de datos captados por el sensor MODIS Terra, se lo compara con datos de ET medidos in situ, tanto la evapotranspiración real (ETr), con un lisímetro de pesada ubicado en la ciudad de Tandil (provincia de Buenos Aries), como la evapotranspiración potencial (ETp), con datos obtenidos por la Oficina de Riesgo Agropecuario, en estaciones ubicadas en Azul, Pigüé, Bolívar, Junín (provincia de Buenos Aires) y General Pico (provincia de La Pampa). La importancia de evaluar este producto en la zona de la Pampa Húmeda (Argentina) radica en que mediante el proceso de ET se pierde la mayor parte del agua que precipita. En un primer paso se determinó la representatividad de la escala de las imágenes del producto MOD16_A2, calculando el NDVI mediante el uso del producto de reflectividad proveniente de Landsat 7, lo que indicó que para las zonas de Azul y Bolívar, la escala es más representativa que para las demás zonas utilizadas, debido a que se obtuvo una desviación estándar menor. Una vez comprobado esto, se relacionaron los valores de ETr entre los estimados por MODIS y los medidos con el Lisímetro, cuyo coeficiente de determinación (R2) toma el valor de 0,69, la mediana de las diferencias entre MODIS y los datos in situ (Me), es de -0,7 mm/día y el R-RMSE (error cuadrático medio robusto) para el año 2012 es de ±0,7 mm/día, para el 2013, la Me es de -0,36 mm/día y el R-RMSE es ±0,4 mm/día. La desviación estándar robusta (RSD) varía en el orden de ±0,3 mm/día en 2012 y ±0,2 mm/día en 2013. En general, se observó que el producto MOD16_A2 subestima los valores de ETr. En lo que respecta a la ETp, se tomaron datos del año 2012 y 2013 para todas las estaciones, las medidas tomadas in situ muestran valores significativamente menores que los que presenta el producto de MODIS, lo que implica que éste sobreestima la ETp. Los valores de R2 obtenidos para Azul son cercanos a 0,80 para ambos años, para Pigüé es de 0,93 en 2012 y 0,87 en 2013, en el caso de Bolívar, aumenta considerablemente en el 2013, pasando de 0,58 a 0,92, en Junín es de alrededor de 0,70 en ambos años y en General Pico toma el valor de 0,60. Los valores de Me son positivos, indicando sobreestimación del producto MOD16_A2, y los valores de RSD son mayores para el año 2012 que para el 2013. Tanto la distribución de los datos para ORA como para los de MOD16_A2, determinan que la ETp aumenta hacia los meses de primavera/verano, sucediendo lo contrario en otoño/invierno. Los resultados de este trabajo refuerzan las conclusiones obtenidas por Mu et al., 2011; Kim et al., 2012, Ruhoffet et al., 2013, Nadzri y Hashim, 2014; Ramoelo et al., 2014, Barraza Bernardas, 2015, Hu et al., 2015, Autovino et al.,2016, quienes han mostrado que el producto MOD16_A2 presenta problemas de subestimación y sobreestimación de ETr y ETp, respectivamente, en diversas zonas, y remarcan que deben realizarse mejoras del modelo. Por tanto, hay que tener mucha cautela a la hora de utilizar datos de ET del producto MOD16_A2 en la zona de la Pampa Húmeda Argentina.

Jovic, Nicolás. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Investigaciones Geológicas. Grupo de geohidrología y medioambiente. Programa "Evaluación de la calidad química del agua subterránea frente a problemáticas puntuales de contaminación en establecimientos tamberos y con ganadería intensiva de los partidos de Punta Indio, Magdalena y Coronel Brandsen aplicada al Diseño de pautas de manejo del recurso hídrico". Proyectos de investigación básica y aplicada

La explotación intensiva, la falta de estudios de evaluación que apoyen la planificación y gestión de los recursos, la falta de redes de monitoreo son rasgos comunes en distintos acuíferos costeros a nivel mundial. Además el agua subterránea en las regiones litorales presenta características particulares en relación a la génesis y a su comportamiento hidrológico. Esta situación general es aplicable a la costa oriental de la Provincia de Buenos Aires, donde se desarrolla un cordón costero que almacena la única fuente disponible de agua dulce para satisfacer la demanda hídrica de la población. El objetivo de este trabajo fue precisamente evaluar dicha fuente en el Partido de Pinamar, incluyendo a sus condiciones naturales y a las modificaciones antrópicas. Con esta finalidad se ha generado información básica para alcanzar aportes que permitan avanzar en el conocimiento geohidrológico de la región. Se destaca que entre septiembre de 2011 y marzo de 2015, las tareas realizadas incluyeron, entre otras, la ejecución de 47 perforaciones de estudio mediante técnicas manuales y rotativas, tanto someras (hasta 15 m) como profundas (hasta 50 m); se instaló una red monitora de aguas subterráneas que consta de 63 pozos; se determinaron los parámetros T, K, S, T’ y K’ a partir de ensayos de bombeo en distintos niveles acuíferos y se realizaron sondeos eléctricos verticales y tomografías eléctricas para complementar la caracterización hidrogeológica. Además se confeccionaron perfiles litológicos que posibilitaron la obtención de un modelo geológico 3D, se llevaron a cabo campañas de relevamiento topográfico, se instalaron dos estaciones meteorológicas en Pinamar y Cariló, se obtuvieron registros mensuales de niveles en la red de monitoreo y se emplearon registradores automáticos para obtener las variaciones en escalas de tiempo menores (horaria). La caracterización hidroquímica e isotópica incluyó muestreos periódicos y perfilajes en los pozos más profundos. A partir de ello, de la elaboración de los datos generados, de la información de imágenes de satélite y de antecedentes asociados a la problemática se formuló un modelo conceptual del comportamiento de las aguas subterráneas. El sistema geohidrológico de mayor interés aplicado y ambiental se desarrolla hasta una profundidad del orden de los 50 m. Geológicamente incluye unidades del Pleistoceno superior y Holoceno asociadas a procesos transgresivos y regresivos presentando fuertes variaciones laterales tanto en espesores como en su composición litológica. Este esquema desde un punto de vista hidrogeológico permite diferenciar en orden de profundidad distintos niveles, uno acuífero superior que contiene a la zona no saturada y a la capa freática (hidrofacies A: arena fina con conchilla); uno acuitardo (hidrofacies B: arcilla gris con intercalaciones arenosas); uno acuífero intermedio (hidrofacies C: arenas medias); uno acuitardo (hidrofacies D: limos arcillosos con carbonatos), con intercalaciones de un acuífero (hidrofacies E: lentes arenosas muy finas). El sistema se caracteriza por su continuidad hidráulica, con una conexión variable entre los niveles acuíferos, la cual es función de las variaciones laterales y de espesor en los niveles acuitardos. La única fuente de recarga natural del sistema son las precipitaciones, a través de la infiltración directa de los excesos de agua. La recarga de las unidades profundas es por filtración vertical en forma indirecta desde la capa freática. El flujo subterráneo de la capa freática (hidrofacies A) se produce hacia el este (mar) y hacia al oeste (continente) a partir de una divisoria de agua subterránea que tiende a coincidir con las máximas alturas topográficas del cordón costero. El sistema descripto se caracteriza por su alta sensibilidad a cualquier modificación antrópica, así como también por su alta vulnerabilidad frente a los procesos que ocurren en superficie. La forestación, urbanización y médanos con escasa vegetación imponen distintas condiciones de infiltración que se reflejan en el flujo freático. La explotación de agua subterránea provoca conos de depresión que se manifiestan en las fluctuaciones de los niveles freáticos y los niveles más profundos. La planta de tratamiento de líquidos cloacales genera una recarga artificial que también se evidencia en el flujo subterráneo. Las características hidroquímicas e isotópicas confirman las condiciones de recarga y flujo subterráneo. Las actividades antrópicas relacionadas con la explotación del agua subterránea, la recarga desde la planta de tratamiento y la urbanización carente de servicios de saneamiento tienen implicancias en la composición química e isotópica del agua. Otro de los efectos asociados a la explotación se verifica a partir del avance de un frente salino identificado por cambios significativos de la conductividad eléctrica en profundidad en Pinamar, Valeria del Mar y Cariló. La disminución de las reservas de agua dulce en los sitios de mayor uso del recurso, asociado a la profundización de los niveles someros y profundos, a una incipiente salinización en la zona costera y a los indicios de afectación de la calidad química del agua subterránea, indican la necesidad de definir pautas de manejo del agua tendientes a un uso sustentable del recurso hídrico. Ello incluye, entre otras pautas, definir caudales de extracción, fijar distanciamientos óptimos entre perforaciones, definir perímetros de protección y operar el sistema de monitoreo hidrodinámico e hidroquímico. Por otra parte se requiere una planificación racional del uso del suelo y la protección ambiental de las reservas de agua dulce con la delimitación de áreas de seguridad en las zonas de captación que eviten los procesos de urbanización y otras actividades que puedan afectar al sistema de aguas subterráneas.

En la actividad agrícola existen muchos factores de riesgo que condicionan la producción, algunos pueden ser tratados por el hombre, como por ejemplo enfermedades o plagas pero también existen otros que no pueden ser controlados y que de suceder ponen en peligro la seguridad de las personas y producen grandes trastornos económicos. Este conjunto de factores de riesgo tienen que ver con el comportamiento de la atmósfera y los eventos extremos que surgen de ella. En particular, la ocurrencia de granizo constituye uno de los fenómenos meteorológicos capaces de infligir daños cuantiosos al deteriorar seriamente cultivos, construcciones y medios de transporte. Con el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad, se procesaron 168 fechas del año 2015 donde hubo caída de granizo. Se utilizó la red de radares de INTA para la determinación de las áreas con desarrollo convectivo y esta informaci ón fue utilizada como target para la construcción de modelos de pronóstico. También se utilizaron datos del pronóstico operativo GFS de donde se extrajeron unas 60 variables de diferentes horarios a partir de las cuales se calcularon índices atmosféricos como Total Totals, K-Index, Showalter, SWEAT Index, entre otros. A partir de los índices y utilizando técnicas de agrupamiento como Modelos de Mezclas Gaussianas se realizaron clusters por fechas y horarios de pronósticos. Cruzando los clusters obtenidos con GFS y utilizando la información de los radares se etiquetaron los grupos como positivos o negativos según puedan o no desarrollar convección. Luego se verificó el comportamiento de los índices dentro de los clusters a partir de su condición de positivo o negativo y el comportamiento de estos fue adecuado con los umbrales de peligrosidad vistos en la bibliografía. Se ajustaron diferentes modelos de regresiones utilizando Support Vector Regression y regresiones regularizadas (Ridge y LASSO) para modelar el comportamiento de la probabilidad acumulada para valores mayores a 50 y 60 dBZ a partir de los índices atmosféricos. Los resultados de estos experimentos no fueron buenos y no fue posible modelar la densidad de dBZ a partir de los índices. También se ajustaron clasificadores con Random Forest a partir de los datos etiquetados con los clusters, estos resultados fueron muy buenos logrando un muy buen ajuste en testing. Con los modelos obtenidos se pronosticaron varias fechas y se mapearon las probabilidades de con que las celdas fueron clasificadas como positivas. Estos pronósticos se validaron con puntos de campo y los resultados mostraron una buena correlación espacial entre los puntos y las celdas con probabilidades mayor a 0.5 de ser positivas. Para cumplir con este trabajo se desarrolló una arquitectura de procesamiento compuesta por diferentes módulos que preparan los datos de cada uno de los proveedores. Esta plataforma modular fue implementada para que escale horizontalmente.