Ajuste de valores de precipitaciones mensuales estimados por satélites TRMM y GPM en seis estaciones climáticas de las provincias de Jujuy y Salta

El objetivo del presente trabajo fue comparar diferentes modelos lineales por mínimos cuadrados generalizados para ajustar los valores de precipitaciones mensuales estimados por 2 modelos generados por algoritmos predictivos a partir de datos de sensores remotos pertenecientes a los proyectos TRMM (Misión de Medición de Lluvias Tropicales) y GPM (Medición Global de Precipitación) disponibles en el entorno web Giovanni NASA. Para el estudio se emplearon las precipitaciones mensuales registradas en seis estaciones climáticas de Jujuy y Salta durante 18 años (datos provistos y consistidos por el Servicio Meteorológico Nacional), y las precipitaciones correspondientes estimadas por los sistemas TRMM y GPM en esos puntos. Para ello, a través de la técnica bootstrap o de re-muestreo con reposición, se evaluaron diferentes modelos alternativos en los que la variable respuesta fue la precipitación mensual observada superficie, y la variable regresora fue la precipitación mensual estimada (por sistema TRMM y GPM), pudiendo incluir o no los factores Mes y/o Estación Climática dentro de los efectos fijos. No se detectó auto-correlación en las observaciones, pero sí heterocedasticidad (método Breusch-Pagan), motivo por el cual los modelos comparados presentaron un ajuste ponderado por varianzas heterogéneas. Para cada modelo, se calculó su valor de AIC, el error cuadrático medio (RMSE) y el sesgo (MBE), los cuales fueron comparados para la selección del mejor modelo de ajuste. Los modelos que incluyeron únicamente la variable regresora precipitación mensual estimada dentro de los efectos fijos con ajuste de heterocedasticidad por mes y/o por estación climática, fueron los que mejor ajustaron las estimaciones. Como criterio adicional, el modelo con ajuste de heterocedasticidad por mes únicamente (sin incluir la estación climática) fue considerado el más óptimo, ya que permite la versatilidad de ajustar valores estimados de precipitaciones mensuales por los sistemas TRMM y GPM en sitios próximos a las estaciones climáticas.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina

Temporary analysis of climate precipitation indices in Jujuy and Salta Provinces

En la actualidad existe un amplio consenso científico de que el cambio climático es un hecho inequívoco, y se ha convertido en uno de los temas más analizados, principalmente a causa de los numerosos eventos extremos que provoca. El objetivo del trabajo es evaluar índices de precipitación y analizar sus tendencias en 6 estaciones de las provincias de Jujuy y Salta, Argentina, en los periodos 1957-2017; 1968-2017 y 1987-2017. A partir de series de precipitación diaria se estimaron los índices climáticos mediante el programa R-Climdex, cuya tendencia y significancia se determinó mediante el test no paramétrico de Mann-Kendall. Las tendencias positivas de los índices cantidad máxima de lluvia en 1 día en un año (Rx1day) y Cantidad máxima de lluvia en 5 días consecutivos en un año (Rx5day) en el periodo 1957-2017, resultaron significativas en las estaciones Orán Aero y La Quiaca Aero, respectivamente. Los valores esperados de acuerdo Rx5day y Rx1day son 0,289 mm/año y 0,489 mm/año, respectivamente.Currently there is a broad scientific consensus that climate change is an unequivocal fact, and it has become one of the most discussed topics, mainly because of the many extreme events it causes. The objective of the work is to evaluate climatic precipitation indices and to analyse their linear trends in 6 stations in Jujuy and Salta provinces, Argentina, in the 1957- 2017; 1968-2017 and 1987-2017 periods. Climatic indices were estimated from daily precipitation series, using the R-Climdex program, whose trend and significance were determined using the Mann-Kendall non-parametric test. The positive trends of the maximum amount of rain in 1 day in a year (Rx1day) and Maximum amount of rain in 5 consecutive days in a year (Rx5day) indices in the 1957-2017 period were significant at the Oran Aero and La Quiaca Aero stations, respectively. Increases of 0,289 mm / year in Rx5day and 0,489 mm / year in Rx1day are expected.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Moreno, Carla Andrea. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Heat waves in san salvador de Jujuy, Argentina

Las olas de calor (OC) consideradas como días calurosos consecutivos,representan una amenaza significativa no sólo para la salud humana sinotambién para los diferentes sistemas biológicos, produciendo alteraciones,modificaciones y hasta mortandad.Los criterios para definir las OC varíande acuerdo a la forma de estimarlas. El Servicio Meteorológico Nacionalconsidera, que una ola de calor ocurre cuando las temperaturas máximas(TM) y temperaturas mínimas (tm) superan o igualan, por lo menos durante3 días consecutivos, el percentil 90 para el semestre octubre - marzo. Elobjetivo de este trabajo es determinar eventos de OC en la ciudad deSan Salvador de Jujuy y realizar la descripción temporal de su ocurrencia,considerando umbrales climáticos diarios tanto en el semestre cálido comofrío de la serie 1987 - 2022 de la estación climática Augusto M. Romain.La metodología utilizada permite monitorear las OC para las diferentesestaciones del año, las que han aumentado e intensificado durante lasúltimas décadas en todo el mundo con una mayor recurrencia en el sitio enestudio. Se observa desde el sexenio 1993-1998 al 2017-2022, una tendenciaen aumento muy importante. Las mayores frecuencias de efecto Foëhnse dan en junio, pero las más altas temperaturas en septiembre, lo quepermite concluir que no es el único fenómeno de variabilidad climáticaque provoca este aumento. Debe sumarse el efecto urbano que altera através del balance radiativo, los valores de temperatura aumentando losextremos térmicos en el ámbito urbano y rural, lo que debe ser consideradopor los tomadores de decisiones. Como comentario final resulta evidenteque, el aumento temporal de las OC constituye una amenaza emergentemás del Cambio Climático.Heat waves (HW), considered as consecutive hot days, represent a significant threat not only to human health but also to different biological systems, producing alterations, modifications and even mortality. The criteria for defining HW vary according to the way to estimate them. The National Meteorological Service considers that a heat wave occurs when the maximum temperatures (MT) and minimum temperatures (mt) exceed or equal, for at least 3 consecutive days, the 90th percentile for the October - March semester. The objective of this work is to determine HW events in the city of San Salvador de Jujuy and make a temporal description of their occurrence, considering daily climatic thresholds in both the warm and cold semesters of the 1987 - 2022 series of Augusto M. Romain weather station. The methodology used allows monitoring the HW for the different seasons of the year, which have increased and intensified during the last decades throughout the world with a greater recurrence in the site under study. A very important increasing trend is observed from the six-year period 1993-1998 to 2017-2022. The highest frequencies of the Foëhn effect occur in June, but the highest temperatures in September, which allows us to conclude that it is not the only climate variability phenomenon causing this increase. In addition, the urban effect, which alters temperature values through the radiative balance, increasing thermal extremes in urban and rural areas, must be considered by decision makers. As a final comment, it is evident that the temporary increase in HW constitutes another emerging threat from climate change.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Moreno, Carla. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Rivera Funes, María del Carmen. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Vera, Matías. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Extreme maximum and minimum temperature events in northwestern Argentina

Este estudio analiza las tendencias espaciales y temporales en los índices de temperaturas extremas en el Noroeste Argentino (NOA). Los índices de percentiles se calcularon a partir de datos de temperatura mínima y máxima diarios recientemente homogeneizados para el período que posee cada estación y para el periodo 1988-2020, en nueve estaciones del NOA. Los índices que describen las características de los extremos calientes y fríos se calculan con el software RClimDex. Las tendencias anuales y estacionales en estos índices se obtienen usando el ajuste de mínimos cuadrados ordinarios y la significancia estadística probada usando la prueba de Mann-Kendall. Examinando las características de estos índices para toda la región se observa que los patrones espaciales y temporales de las tendencias en los índices indican que se ha experimentado un aumento en la frecuencia de eventos extremos calientes y una disminución en los eventos extremos fríos. Aunque la mayoría de las estaciones tienen tendencias significativas en días cálidos y noches cálidas, la tendencia anual es mayor en noches cálidas. Además, la tendencia anual de las temperaturas máximas y mínimas solo son negativas si se considera todo el periodo de datos para Santiago del Estero y Jujuy Aero para este último índice. Mientras que para el último periodo en estudio todas tienen tendencia positiva. El mayor incremento de los valores extremos se da en La Quiaca con la mayor tasa de incremento en las temperaturas máximas.This study analyzes the spatial and temporal trends in extreme temperature indices in Northwest Argentina (NOA). The percentile indices were calculated from recently homogenized daily minimum and maximum temperature data for the period that each station has and for the period 1988-2020, in nine stations in the NOA. Indices describing the characteristics of hot and cold extremes are calculated using RClimDex software. Annual and seasonal trends in these indices are obtained using the ordinary least squares fit and statistical significance tested using the Mann-Kendall test. Examining the characteristics of these indices for the entire region, it is observed that the spatial and temporal patterns of the trends in the indices indicate that there has been an increase in the frequency of extreme hot events and a decrease in extreme cold events. Although most seasons have significant trends in warm days and warm nights, the annual trend is greater for warm nights. In addition, the annual trend of maximum and minimum temperatures are only negative if the entire data period for Santiago del Estero and Jujuy Aero is considered for this last index. While for the last period under study all have a positive trend. The greatest increase in extreme values occurs in La Quiaca with the highest increase rate in maximum temperatures.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Moreno, Carla. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Arias, Mónica Patricia. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Leaño, Marta Celia. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Extreme maximum and minimum temperature events in northwestern Argentina

Este estudio analiza las tendencias espaciales y temporales en los índices de temperaturas extremas en el Noroeste Argentino (NOA). Los índices de percentiles se calcularon a partir de datos de temperatura mínima y máxima diarios recientemente homogeneizados para el período que posee cada estación y para el periodo 1988-2020, en nueve estaciones del NOA. Los índices que describen las características de los extremos calientes y fríos se calculan con el software RClimDex. Las tendencias anuales y estacionales en estos índices se obtienen usando el ajuste de mínimos cuadrados ordinarios y la significancia estadística probada usando la prueba de Mann-Kendall. Examinando las características de estos índices para toda la región se observa que los patrones espaciales y temporales de las tendencias en los índices indican que se ha experimentado un aumento en la frecuencia de eventos extremos calientes y una disminución en los eventos extremos fríos. Aunque la mayoría de las estaciones tienen tendencias significativas en días cálidos y noches cálidas, la tendencia anual es mayor en noches cálidas. Además, la tendencia anual de las temperaturas máximas y mínimas solo son negativas si se considera todo el periodo de datos para Santiago del Estero y Jujuy Aero para este último índice. Mientras que para el último periodo en estudio todas tienen tendencia positiva. El mayor incremento de los valores extremos se da en La Quiaca con la mayor tasa de incremento en las temperaturas máximas.This study analyzes the spatial and temporal trends in extreme temperature indices in Northwest Argentina (NOA). The percentile indices were calculated from recently homogenized daily minimum and maximum temperature data for the period that each station has and for the period 1988-2020, in nine stations in the NOA. Indices describing the characteristics of hot and cold extremes are calculated using RClimDex software. Annual and seasonal trends in these indices are obtained using the ordinary least squares fit and statistical significance tested using the Mann-Kendall test. Examining the characteristics of these indices for the entire region, it is observed that the spatial and temporal patterns of the trends in the indices indicate that there has been an increase in the frequency of extreme hot events and a decrease in extreme cold events. Although most seasons have significant trends in warm days and warm nights, the annual trend is greater for warm nights. In addition, the annual trend of maximum and minimum temperatures are only negative if the entire data period for Santiago del Estero and Jujuy Aero is considered for this last index. While for the last period under study all have a positive trend. The greatest increase in extreme values occurs in La Quiaca with the highest increase rate in maximum temperatures.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Moreno, Carla. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Arias, Mónica Patricia. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Leaño, Marta Celia. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Adjustment of hargreaves and samani evotranspiration estimate to the penman-monteith methodology (fao, 56), for locations in Northwestern Argentina

La evapotranspiración potencial (ETP) es un parámetro fundamental en el balance de energía tierra-atmósfera e indispensable para la suplementación del agua en el suelo. La metodología más precisa que se reconoce como un estándar es de Penman-Monteith (PM) modificada en FAO 56(PM-FAO 56), pero una limitante son los numerosos parámetros necesarios para su cálculo. En el noroeste argentino existe dificultad a la hora de estimar la ETP, por escasez de registros. Para éste trabajo se utilizaron siete estaciones meteorológicas, tres de la provincia de Jujuy (La Quiaca, Jujuy Aero y Augusto Romain), tres de Salta (Orán, Tartagal y Salta Aero) y una de Tucumán (Tucumán Aero), para estimar la ETP por PM-FAO 56, Thornthwaite, Thornthwaite-Camargo y, Hargreaves y Samani (H-S). El objetivo, es comparar PM-FAO 56, con las demás metodologías, encontrar la que mejor ajusta y obtener una función general para estaciones que no poseen datos suficientes para estimarla por el método de referencia. Los resultados muestran que la ecuación de H-S es la más satisfactoria, con un valor de coeficiente de determinación de 0,88. La distribución espacial de los valores ajustados con la nueva expresión de ETP, aumenta de oeste a este en forma mensual y anual.Potential evapotranspiration (PET) is a fundamental parameter in the balance of Earth-Atmosphere energy and essential for water supplementation in the soil. The most accurate methodology is Penman-Monteith (PM) modified in FAO 56 4-(PM-FAO 56), which is recognized as a standard but a limitation is the numerous parameters necessary for its calculation. In the Argentine northwest there is difficulty when estimating the ETP, due to a lack of records. For this work seven meteorological stations were used, three from the province of Jujuy (La Quiaca, Jujuy Aero and Augusto Romain), three from Salta (Oran, Tartagal and Salta Aero) and one from Tucumán (Tucumán Aero), to estimate the ETP by PM-FAO 56, Thornthwaite, Thornthwaite-Camargo and, Hargreaves and Samani (HS). The objective is to compare PM-FAO 56, with the other methodologies, to find out the one that best fits and to obtain a general function for stations that do not have enough data to be calculated by the reference method. The results show that the H-S equation is the most satisfactory, with a coefficient of determination value of 0.88. The spatial distribution of the adjusted values with the new expression of ETP, increases from west to east on a monthly and annual basis.Fil: Moreno, Carla Andrea. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Portal, Maria Rosa. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Riquelme Guzman, Adolfo. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Mayo, Horacio Francisco. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Changes in the potential distribution of valuable tree species based on their regeneration in the Neotropical seasonal dry forest of north-western Argentina

The distribution of regeneration makes it possible to assess whether populations of tree species will maintain or change their distributions. For Neotropical dry forests there is little information on the potential changes in the distribution of tree species. Here, we evaluate the potential distributions of adults and seedlings of eight timber tree species of the Piedmont Forest of north-western Argentina by recording the presence of seedlings and adults in plots and modelling with MaxEnt software using three bioclimatic variables. The potential distribution areas of seedlings and adults and the percentage of overlap of seedlings with respect to adults were calculated. The potential distribution for adults was 694 457 ± 62 535 ha, and this figure was 656 564 ± 194 769 ha for seedlings. The potential distribution of seedlings of Calycophyllum multiflorum covered the smallest area (184 496 ha) and had the least overlap with the adults (18%). The difference in the overlap of the potential distribution areas between adults and seedlings suggests that there could be changes in the future distribution of this tree species and C. multiflorum should therefore be the focus of conservation strategies so that the species can follow its bioclimatic niche as the climate changes.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Politi, Natalia. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Názaro, María Paula. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Amoroso, Mariano Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Rivera, Luis Osvaldo. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentin

Rainfall validation estimated by TRMM and GPM In 6 Stations in Jujuy and Salta provinces (Argentina)

Las estimaciones de precipitación de los proyectos: la Misión de Mediciónde Lluvias Tropicales (TRMM, en sus siglas en inglés) y de la MediciónGlobal de Precipitación (GPM) proveen información para aplicacionesagroclimáticas en sitios sin datos de superficie. Este estudio tiene comoobjetivo evaluar el desempeño de las estimaciones de precipitacionesmensuales y anuales de TRMM y GPM a través de los intervalos de confianzade cuatro indicadores, en seis estaciones climáticas de las provincias deJujuy y Salta. El desempeño de los indicadores de precipitación de ambosproyectos varía según la estación en estudio y escala temporal considerada.Los datos provenientes de TRMM y GPM tienen que ser corregidos previoa su utilización. Las ecuaciones de ajustes para mejorar las estimacionesfuturas deben considerar la gran variación altitudinal de la región.The precipitation estimates from the projects: the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) and the Global Precipitation Measurement (GPM) provide information for agroclimatic applications at sites without surface data. The objective of this study is to evaluate the performance of the monthly and annual rainfall estimates of TRMM and GPM through the confidence intervals of four indicators, in six climatic stations of Jujuy and Salta provinces. The performance of the precipitation indicators of both projects varies according to the station under study and the time scale considered. Data from TRMM and GPM must be corrected prior to use. The adjustment equations to improve future estimates must take into account the large altitude variation of the region.Fil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Valdiviezo Corte, Monica Beatriz. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Hurtado, Rafael Horacio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Preliminary assessment of the conservation status of timber species in the threatened piedmont dry forest of northwestern Argentina

The piedmont dry forest of northwestern Argentina has been under intensive and unplanned forest logging focused on 12 tree species, without any attempts having been made to ensure their regeneration or long-term conservation. In this study, we assessed the conservation status of these timber species in the piedmont dry forest of northwestern Argentina and compared our results with the IUCN assessment. We considered an inadequate conservation status if the species: (1) occurred in less than 50 % of the sampled plots, (2) had a density of large trees (more than 40 cm DBH) lower than one in. ha− 1 , or (3) had a density of saplings (more than 30 cm in height and less than 9.9 cm in DBH) lower than 30 in. ha− 1 . Our results showed an inadequate conservation status for eight of the 12 studied timber tree species. Additionally, only seven species were previously assessed and categorized on the IUCN Red List, with our categorization agreeing with only four of them. The data provided in this work can serve as a baseline to monitor the population trends of these species; information can also help to prioritize conservation efforts, which is essential considering the high number of tree species that have potential extinction risk in the short-term.Fil: Názaro, María Paula. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Rivera, Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Alabar, Fabio David. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Politi, Natalia. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentin