Propuesta Metodológica para la Predictibilidad de las Inundaciones Lagunares en Llanuras (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

Abstract

El objetivo de la presente investigación es desarrollar un método de trabajo integrando datos climáticos y satelitales para la predictibilidadde inundaciones lagunares en regiones de llanura. Se analizaron 2 índices climáticos: Índice Oceánico de El Niño (ONI) e Índice Estandarizadode Precipitación y Evapotranspiración (SPEI) en relación a las extensiones (km2) de agua superficial del área de estudio durante un período de 18años. Las series de datos climáticos y satelitales se obtuvieron de manera modelada y mediante procesamiento digital, respectivamente y fueronanalizadas mediante matrices de correlación y covarianza. Como resultado se obtuvo que el índice SPEI, en relación a las variaciones de la coberturade agua, mostró un mayor ajuste a una escala de 18 meses mientras que no se halló relación significativa entre los datos satelitales y el índice ONI.Dicha determinación fue validada mediante la comparación de las extensiones de la cobertura de agua en el área de estudio durante períodos categorizados como normal y muy húmedo (según el SPEI, a escala 18 meses). Como resultado se obtuvo que, efectivamente, el área cubierta por agua fue superior (~ 51 %) durante el período húmedo. De este modo se concluye en que las variaciones de las áreas de las lagunas así como el desarrollo de nuevos cuerpos de agua intermitentes presentan un tiempo de respuesta de 18 meses al índice climático analizado. Estas determinaciones, teniendo en cuenta que las series de datos de SPEI requieren sólo de la disponibilidad de datos de precipitación y temperatura y están disponibles a nivel global (de manera modelada), constituyen una herramienta eficaz para la predictibilidad de inundaciones lagunares.

O objetivo desta pesquisa é desenvolver um método de trabalho através da integração de dados climáticos e por satélite para a previsibilidade de inundações das lagoas nas regiões de planície. Foram analisados dois índices climáticos: O Índice Oceânico do El Niño (ONI) e Índice de precipitação padronizada e Evapotranspiração (SPEI) em relação às extensões (km2) de água de superfície na área de estudo durante um período de 18 anos. A série de dados climáticos e por satélite foram obtidos de forma modelada e através de processamento digital, respectivamente, e foram analisadas utilizando matrizes de correlação e covariância. Como resultado obteve-se que o índice SPEI, em relação às alterações na cobertura de água, apresenta maior ajuste em uma escala de 18 meses, enquanto não houve relação significativa entre os dados do satélite e o índice de ONI. Essa determinação foi validada comparando-se as extensões de cobertura de água na área estudada durante os períodos categorizados como normais e muito úmidos (de acordo com o SPEI, aos 18 meses de escala). Como resultado, obteve-se que, de fato, a área coberta por água foi maior (~51%) durante o período úmido. Isso conclui que as variações nas áreas da lagoa, bem como o desenvolvimento de novos corpos de água intermitente, têm um tempo de resposta de 18 meses para o índice climático analisado. Essas determinações, tendo em conta que a série de dados SPEI exigem apenas a disponibilidade de dados de precipitação e temperatura e estão disponíveis globalmente (de forma modelada), constituem uma ferramenta eficaz para a previsibilidade de inundações em lagoas

This work aimed to integrate climatological and satellite data to predict floods and the areal increase of shallow lakes in a plain region (Buenos Aires province, Argentina). Two climatological indexes were analyzed: Oceanic Niño Index (ONI) and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) in relation with areal extensions (km2) of surface water in the study area during a period of 18 years. The climatological and satellite data series were obtained from published databases and by satellite image processing, respectively. They were analyzed by correlation and covariance matrix. As a result, there was obtained that the SPEI index showed the highest correlation with the surface water, in 18 months temporal scale whereas there was not a significant relation between satellite and ONI data. This determination was validated by the comparison between the waters covers, for the same LANDSAT scene, during regular and wet periods (by SPEI, 18 months temporal scale). As a result, there was obtained that, effectively, the area covered by water was higher (~ 51 %) during the extremely wet period for all the study area. As a conclusion, we found that the areal shallow lake variations, as well as the development of new water bodies, showed a response time of 18 months concerning the climatological variables. Those determinations are a successful tool for the predictability of floods in the area, adding the advantage of the calculation of the climatological index (only we need the precipitation and temperature values).