La investigación, se realizó con el objetivo de analizar el comportamiento multitemporal del espejo de agua de la laguna Chacas empleando imágenes satelitales Landsat en el periodo 1984 – 2022. Como metodología, se usó el modelo Random Forest, para la realizar la clasificación e identificación de cuerpos de agua. Luego la evaluación de tendencias del comportamiento de la laguna Chacas con el test de Mann-Kendal y pruebas de correlación entre precipitación, temperatura y las variaciones superficiales del espejo de agua de la laguna Chacas. Los resultados mostraron que, el modelo Random Forest identifica los cuerpos de agua de manera eficiente. Según el coeficiente Kappa =1 mostro una concordancia “casi perfecta”. El test de Mann-Kendall mostro un Z = -0.338, representa una disminución de tasa anual de -0.013 km2/año de la laguna Chacas. El test de Spearman entre el área de espejo de agua y la precipitación mostró una “correlación baja” de (r = 0.38). Sin embargo, las temperaturas mostraron una “poca correlación” inversa negativa con respecto al comportamiento del área del espejo de agua. En conclusión, el modelo Random Forest acompañado de los índices normalizados como NDWI y NDVI empleada en Google Earth Engine, clasificaron las coberturas de Agua Suelo y vegetación de manera eficiente, dando así resultados coherentes a la realidad. La disminución de cuerpos de agua, tienen un efecto directo con la precipitación, generando así la disminución y las variaciones superficiales del área de espejo de agua. Sin embargo, las temperaturas se comportan como moduladores de la disminución del área de espejo de agua de la laguna Chacas.

El área de estudio se encuentra en el sur de la provincia de Buenos Aires (Argentina) y forma parte de la región pampeana Argentina. Se caracteriza por el predominio de un clima templado. El objetivo de este trabajo fue cuantificar los efectos de los eventos climáticos extremos en el estado de la vegetación y la extensión del área cubierta por agua, en una cuenca hidrográfica de clima templado (cuenca del arroyo Napostá Chico). El período de estudio fue 2000-2013. La metodología incluyó el análisis de serie de datos del Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración (SPEI) a escala 1, 3 y 12 meses, para la detección de eventos climáticos extremos. Mediante interpretación visual de imágenes satelitales, se determinaron las diferentes coberturas de la cuenca y se calculó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (en inglés, NDVI). Además, se delinearon los cuerpos de agua del área de estudio mediante procesamiento digital de imágenes satelitales Landsat 5 TM y 7 ETM+ correspondientes a los eventos extremos definidos mediante la aplicación del SPEI. Los mismos fueron definidos para 2001 y 2004 (eventos húmedos), 2008 y 2009 (eventos secos) y 2007 (evento normal). El estado de la vegetación así como también las extensiones cubiertas por los cuerpos de agua, presentaron variaciones a lo largo de los diferentes eventos climáticos extremos. La vulnerabilidad climática de la cuenca y el conocimiento de los eventos de precipitación extremos es fundamental para la gestión de los recursos hídricos y de las actividades agroeconómicas que allí se desarrollan. | The study area is located in the south of the Buenos Aires province (Argentina) and it is included in the “Región Pampeana” argentina. It is characterized by a template climate. The aim of this work was quantify the extreme climatic events effects on vegetation state and area covered by water, in a watershed of a template climate (Napostá Chico creek). The study period was 2000-2013. The methodology included the analysis of Standardized Precipitation- Evapotranspiration Index (SPEI) in 3 temporal scales (1, 3 and 12 months) in order to detect the extreme climatic events. Several land covers were defined by visual interpretation of satellite image and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) application. Landsat 5 TM and 7 ETM+ satellite images were processed for water bodies delineation. The extreme events were defined during 2001 and 2004 (wet years), 2008 and 2009 (dry years) and 2007 (normal year). As a result, state of vegetation and area covered by water showed variations among extreme events. Knowledge about climatic vulnerability of the watershed and the extreme events occurrence is essential for the hydric resources management and economic activities of the study region. | Fil: Brendel, Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina | Fil: Bohn, Vanesa Yael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina | Fil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina

La determinación de la calidad del agua por medio de parámetros fisicoquímicos y su relación con la presencia de organismos bioindicadores en ríos, es una metodología que permite evaluar el estado de los ecosistemas de una forma integral, además de generar alternativas sostenibles y apropiadas para la evaluación de la calidad de los ecosistemas por las comunidades. El presente estudio se llevó a cabo en una sección de 4,0381 km pertenecientes a la subcuenca del río Cane-Iguaque, considerando que el Parque Natural Nacional Santuario de Flora y Fauna de Iguaque ocupa un 17,77% dentro de la subcuenca, y está localizada entre los municipios de Arcabuco, Chíquiza, Gachantivá y Villa de Leyva. En este estudio, inicialmente se realizó la caracterización de la zona de estudio teniendo en cuenta los cambios de cobertura vegetal, los usos del suelo y las condiciones del agua para lograr la integración de distintos factores ambientales que afectan la calidad de la misma. Durante el año 2021 se llevaron a cabo tres monitoreos durante los meses de junio, septiembre y diciembre; en cada uno de los meses se evaluaron tres puntos diferentes del río según la selección del área de muestreo. En ellos se realizó aforo de caudales, recolección de macroinvertebrados, análisis de parámetros fisicoquímicos in situ y se tomaron muestras de agua para el análisis en laboratorio. Con esta información se calcularon varios índices de calidad de agua superficial; unos basados en los parámetros fisicoquímicos: Índice de calidad del agua en corrientes superficiales (ICA IDEAM); National Sanitation Foundation (NSF) y el Índice de Calidad del Agua (ICA) basado en estándares europeos; y otros en los macroinvertebrados recolectados: índice Biological Monitoring Working Party (BMWP) y el índice ETP (Ephemeroptera, Plecóptera y Trichoptera). Estos índices se compararon para establecer la relación entre los organismos bioindicadores y su grado de tolerancia a la contaminación, obteniendo una buena correlación entre los índices ICA IDEAM y BMWP/Col; demostrando que este índice biológico es una buena herramienta para el diagnóstico de esta cuenca que tienen como particularidad estar en una zona de preservación y amortiguación. De esta manera se implementó por primera vez en esta cuenca este tipo de indicadores, lo cual contribuye al conocimiento de técnicas de bajo costo y alternativas para la evaluación de la calidad del agua. | The determination of water quality by means of physicochemical parameters and their relationship with the presence of bioindicator organisms in rivers is a methodology that allows evaluating the state of ecosystems in an integral manner, in addition to generating sustainable and appropriate alternatives for the evaluation of ecosystem quality by the communities. The present study was carried out in a section of 4.0381 km belonging to the Cane-Iguaque River sub-basin, considering that the Iguaque Flora and Fauna Sanctuary National Natural Park occupies 17.77% of the sub-basin, and is located between the municipalities of Arcabuco, Chíquiza, Gachantivá and Villa de Leyva. In this study, initially the characterization of the study area was carried out considering changes in vegetation cover, land use and water conditions to achieve the integration of different environmental factors that affect water quality. During the year 2021, three monitoring activities were carried out during the months of June, September and December; in each of the months three different points of the river were evaluated according to the selection of the sampling area. Flow gauging, macroinvertebrate collection, in situ analysis of physicochemical parameters and water samples were taken for laboratory analysis. With this information, several surface water quality indices were calculated; some based on physicochemical parameters: Water Quality Index in Surface Streams (ICA IDEAM); National Sanitation Foundation (NSF) and the Water Quality Index (ICA) based on European standards; and others on the macroinvertebrates collected: Biological Monitoring Working Party (BMWP) index and the ETP index (Ephemeroptera, Plecoptera and Trichoptera). These indexes were compared to establish the relationship between the bioindicator organisms and their degree of tolerance to contamination, obtaining a good correlation between the ICA IDEAM and BMWP/Col indexes; demonstrating that this biological index is a good tool for the diagnosis of this basin, which is located in a preservation and buffer zone. Thus, this type of indicators was implemented for the first time in this basin, which contributes to the knowledge of low-cost and alternative techniques for the evaluation of water quality. | Ingeniero Ambiental | Pregrado

El ananá es una bromeliácea que se cultiva a nivel mundial por el valor comercial de su fruto. En la argentina su cultivo se limita a la zona norte del país, por ser un cultivo que no tolera las bajas temperaturas, por ende, para obtener buenos rindes se requiere cobertura y el correcto manejo del riego. Conocer la disponibilidad de agua en el suelo es indispensable para el manejo del cultivo bajo invernáculo, para ello existen diversos instrumentos para el control de la humedad del suelo, pero generan mediciones localizadas por lo que identificar alternativas de control de humedad del suelo que abarquen mayor área de influencia impulsó este trabajo. Con el objetivo de estimar en el cultivo de ananá en invernáculo el consumo del agua en el suelo, se realizó un modelado mediante la regresión lineal múltiple, usando indicadores no destructivos como el índice de vegetación diferencial normalizada (NDVI), el contenido relativo de agua (CRA) y variables climáticas. El área experimental se encuentra ubicado en el Campo didáctico de la Facultad de Ciencias Agrarias UNNE. El suministro de agua fue por medio de un sistema de riego por goteo, con un emisor por planta de 4 l h-1 situado a 10 cm del tallo. El área experimental consistió en 12 parcelas de 3.3 m largo x 0.6 m de ancho. Para el armado de estas se removió el suelo hasta los 0.5 m de profundidad y se agregó una cubierta de polietileno alrededor de cada parcela que eliminó el movimiento horizontal del agua y sin fondo para permitir el drenaje. El material estudiado fueron plantas de Ananas comosus (L.) Merr. de la variedad Cayena lisa, de igual tamaño (28 cm de altura y 30 cm de ancho promedio) al inicio del experimento. El ensayo se realizó con un diseño en bloque completo al azar con 3 tratamientos y 4 repeticiones. Los tratamientos consistieron en riegos hasta capacidad de campo: cada 3 días (T1), cada 7 días (T2) y cada 15 días (T3). Cada 3 días se midió la tasa de consumo diario del agua en el suelo (Agsuelo diario, mm día-1) con sensores de humedad SCH-20 conectados a un datalogger de 8 canales. Se ubicaron 2 sensores a 0.3 m de profundidad por parcela registro. Se estimó el consumo del agua en el suelo (Agsuelo, mm) usando la fórmula: Agsuelo = (thetad – thetaa) × E; donde thetad: Lectura después del riego (m3 m-3); thetaa: Lectura antes del riego (m3 m-3); E: Espesor enraizable (mm). Se tomó como thetad la lectura a las 6 horas después del riego, y thetaa a la lectura previa al riego. Para estimar Agsuelo diario se aplicó la 1er derivada a la función del Agsuelo acumulado en el tiempo. Cada 15 días se midió: El CRA (%) de las plantas mediante el método gravimétrico relacionando el peso de la hoja fresca y el peso de la hoja turgente. Se realizaron mediciones de NDVI (GreenSeeker® Trimble, USA) individualmente en plantas al azar en cada unidad experimental. Se estimó la duración del día (Ddiurna, horas) a través de la cuantificación de las horas de registro de radiación diaria a lo largo del ensayo. Se promediaron las duraciones diurnas diarias obtenidos antes de cada muestreo. Se registró cada 30 minutos la humedad relativa (máxima - mínima; HR - Hr, %) y temperatura ambiente (máxima - mínima; T°máx - T°mín, °C) mediante un datalogger. Se utilizó el entorno R a través del R studio para el modelado de los datos y validación. Se determinó con el coeficiente de Pearson winzorizado la asociación entre las variables predictoras-respuesta. Se realizaron 3 modelos para la regresión lineal múltiple usando los métodos backward stepwise selection y shrinkage (RIDGE y LASSO, respectivamente). Se utilizaron el 70% de los datos para ajustar los modelos y el 30% para estimar la precisión de las predicciones. Se comparó las medias de los valores predichos y observados con una prueba de t. Para el modelado, se tomó a Agsuelo diario como la variable respuesta y se consideraron como predictores las variables climáticas HR, Hr, T°máx, T°mín y Ddiurna; el CRA como variable indicadora del estado hídrico del ananá y el NDVI como variable vinculada al estado nutricional. Se realizó la prueba de correlación y se observó que fueron significativos, pero con baja correlación. Luego de la elección y validación de los predictores se determinó que el modelo obtenido por el método de LASSO fue el más apto, con un MSE de 0.8587 y 6 variables predictoras. Agsuelo diario = 2.4916 + CRA × (-0.0313) + Ddiurna × (0.1218) + HR × 0.0102 + T2 × (-0.5482) + T3 × (-1.3415). La prueba t indicó igualdad de medias entre los valores predichos y observados para los T1 y T2, no así para el T3, lo que indicaría que el modelo no respondió cuando la planta permaneció en un estado de estrés hídrico alcanzado con el T3. Se concluye que las variables no destructivas evaluadas son potencialmente útiles para la predicción del agua en el suelo en el cultivo de ananá en invernadero, sin embargo, son necesarias más determinaciones y pruebas para alcanzar algún modelo más concluyente.

Se analizaron las tendencias de cambio de manglares del sistema lagunar Teacapán-Agua Brava a través de análisis multitemporales con imágenes MSS, TM y ETM+ del satélite Landsat, para los años 1973 al 2000. Se produjeron mapas temáticos de los humedales del sistema, con exactitudes totales del 82 al 94% y de 0.77 a 0.93 para el estimador del coeficiente de Kappa (K’). Individualmente, el manglar fue clasificado con exactitudes del productor de 70 al 93%. Para la imagen del 2000 se estimó una cobertura de 75 042 ha de manglar (70% estaba presente en 1973) y adicionalmente se calculó una extensión de 8 349 ha de mangle muerto. La tasa de deforestación media anual de 1973 al 2000 se calculó en 0.64%, con una reducción del 30% del manglar caracterizado como dosel cerrado. Se asocian evidencias de perturbación de la cobertura de manglar con la apertura del canal de Cuautla en 1971 y el posterior proceso de erosión, pero las mayores tasas de deforestación y disminución del dosel coinciden con el incremento en la presencia de infraestructura tal como canales, bordes, estanquería y caminos construidos sobre los humedales.

Se analizaron las tendencias de cambio de manglares del sistema lagunar Teacapán-Agua Brava a través de análisis multitemporales con imágenes MSS, TM y ETM+ del satélite Landsat, para los años 1973 al 2000. Se produjeron mapas temáticos de los humedales del sistema, con exactitudes totales del 82 al 94 % y de 0.77 a 0.93 para el estimador del coeficiente de Kappa (K’). Individualmente, el manglar fue clasificado con exactitudes del productor de 70 al 93 %. Para la imagen del 2000 se estimó una cobertura de 75 042 ha de manglar (70 % estaba presente en 1973) y adicionalmente se calculó una extensión de 8 349 ha de mangle muerto. La tasa de deforestación media anual de 1973 al 2000 se calculó en 0.64 %, con una reducción del 30 % del manglar caracterizado como dosel cerrado. Se asocian evidencias de perturbación de la cobertura de manglar con la apertura del canal de Cuautla en 1971 y el posterior proceso de erosión, pero las mayores tasas de deforestación y disminución del dosel coinciden con el incremento en la presencia de infraestructura tal como canales, bordes, estanquería y caminos construidos sobre los humedales.