Análisis de la frecuencia de inundaciones en el Parque Provincial San Cayetano (Corrientes, Argentina)

In northeastern Argentina, extreme flooding events are  the main cause of socioenvironmental conflicts, both due to the surface areas affected, as well as their recurrence. Within this framework, and with the purpose of mitigating the adverse effects generated by the manifestation of these phenomena, Geographic Information Systems provide key tools that allow the generation of basic information for the management and early warning of flood risks. Therefore, the objective of this work is to generate basic information about the recurrence of floods in the San Cayetano Provincial Park (Corrientes), which is a natural reserve located on the left bank of the Riachuelo stream. In this sense, different cartographies associated with flood hazards have been generated using Google Earth Engine tools, to know which are the most affected areas of the park and thus contribute with basic knowledge that will allow correct decision making and measures to minimize the risk of flooding in this natural space.En el nordeste argentino los eventos extremos de inundación son la principal causa de conflictos socioambientales, tanto por las extensiones superficiales afectadas, como así también debido a la frecuencia de estos. En este marco, y con la finalidad de mitigar los efectos adversos que genera la manifestación de estos fenómenos, los Sistemas de Información Geográfica son herramientas clave, que permiten generar información de base para la gestión y alerta temprana de riesgos de inundaciones. Es por ello, que el objetivo de este trabajo es generar información de base acerca de la recurrencia de las inundaciones en el Parque Provincial San Cayetano (Corrientes), el cual constituye una reserva natural ubicada sobre la margen izquierda del arroyo Riachuelo. En este sentido, se han generado diferentes cartografías asociadas a las amenazas de inundaciones aplicado herramientas de Google Earth Engine, a modo de conocer cuáles son las áreas del parque más afectadas y con ello aportar con conocimientos que permitan la correcta toma de decisiones y medidas para disminuir al mínimo, el riesgo de inundaciones en este espacio natural

Analysis of flood frequency in San Cayetano Provincial Park (Corrientes, Argentina)

En el nordeste argentino los eventos extremos de inundación son la principal causa de conflictos socioambientales, tanto por las extensiones superficiales afectadas, como así también debido a la frecuencia de estos. En este marco, y con la finalidad de mitigar los efectos adversos que genera la manifestación de estos fenómenos, los Sistemas de Información Geográfica son herramientas clave, que permiten generar información de base para la gestión y alerta temprana de riesgos de inundaciones. Es por ello, que el objetivo de este trabajo es generar información de base acerca de la recurrencia de las inundaciones en el Parque Provincial San Cayetano (Corrientes), el cual constituye una reserva natural ubicada sobre la margen izquierda del arroyo Riachuelo. En este sentido, se han generado diferentes cartografías asociadas a las amenazas de inundaciones aplicado herramientas de Google Earth Engine, a modo de conocer cuáles son las áreas del parque más afectadas y con ello aportar con conocimientos que permitan la correcta toma de decisiones y medidas para disminuir al mínimo, el riesgo de inundaciones en este espacio natural.In northeastern Argentina, extreme flooding events are the main cause of socioenvironmental conflicts, both due to the surface areas affected, as well as their recurrence. Within this framework, and with the purpose of mitigating the adverse effects generated by the manifestation of these phenomena, Geographic Information Systems provide key tools that allow the generation of basic information for the management and early warning of flood risks. Therefore, the objective of this work is to generate basic information about the recurrence of floods in the San Cayetano Provincial Park (Corrientes), which is a natural reserve located on the left bank of the Riachuelo stream. In this sense, different cartographies associated with flood hazards have been generated using Google Earth Engine tools, to know which are the most affected areas of the park and thus contribute with basic knowledge that will allow correct decision making and measures to minimize the risk of flooding in this natural space.Fil: Contreras, Félix Ignacio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estacion Experimental Agropecuaria Corrientes. Agencia de Extension Rural Corrientes.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Smichowski, Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; Argentin

Analysis of flood frequency in San Cayetano Provincial Park (Corrientes, Argentina)

En el nordeste argentino los eventos extremos de inundación son la principal causa de conflictos socioambientales, tanto por las extensiones superficiales afectadas, como así también debido a la frecuencia de estos. En este marco, y con la finalidad de mitigar los efectos adversos que genera la manifestación de estos fenómenos, los Sistemas de Información Geográfica son herramientas clave, que permiten generar información de base para la gestión y alerta temprana de riesgos de inundaciones. Es por ello, que el objetivo de este trabajo es generar información de base acerca de la recurrencia de las inundaciones en el Parque Provincial San Cayetano (Corrientes), el cual constituye una reserva natural ubicada sobre la margen izquierda del arroyo Riachuelo. En este sentido, se han generado diferentes cartografías asociadas a las amenazas de inundaciones aplicado herramientas de Google Earth Engine, a modo de conocer cuáles son las áreas del parque más afectadas y con ello aportar con conocimientos que permitan la correcta toma de decisiones y medidas para disminuir al mínimo, el riesgo de inundaciones en este espacio natural.In northeastern Argentina, extreme flooding events are the main cause of socioenvironmental conflicts, both due to the surface areas affected, as well as their recurrence. Within this framework, and with the purpose of mitigating the adverse effects generated by the manifestation of these phenomena, Geographic Information Systems provide key tools that allow the generation of basic information for the management and early warning of flood risks. Therefore, the objective of this work is to generate basic information about the recurrence of floods in the San Cayetano Provincial Park (Corrientes), which is a natural reserve located on the left bank of the Riachuelo stream. In this sense, different cartographies associated with flood hazards have been generated using Google Earth Engine tools, to know which are the most affected areas of the park and thus contribute with basic knowledge that will allow correct decision making and measures to minimize the risk of flooding in this natural space.Fil: Contreras, Félix Ignacio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estacion Experimental Agropecuaria Corrientes. Agencia de Extension Rural Corrientes.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Smichowski, Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; Argentin

Multitemporal analysis of land cover in El Impenetrable National Park, Province of El Chaco

Las imágenes satelitales provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información, ya que al ser analizadas mediante técnicas de procesamiento digital permiten detectar y medir cambios en el territorio de forma periódica. El presente trabajo tiene como objetivo analizar la dinámica en las coberturas de la tierra en el Parque Nacional El Impenetrable para los años 2000 y 2019. Para ello se utilizaron imágenes de la plataforma Landsat-7 ETM+ y Landsat-8 OLI, que fueron reproyectadas a un sistema local -POSGAR 2007 faja 5-, luego se realizó la composición de bandas entre el visible e infrarrojo para resaltar la vegetación y el recorte del límite del área de estudio. En base al sistema de clasificación propuesto por Chen et al., (2015) se identificaron las coberturas y se clasificaron las imágenes a través de un sistema supervisado, usando el algoritmo de máxima probabilidad. Como resultado final se obtuvieron los respectivos mapas temáticos, a partir de los cuales se extrajeron las superficies de cambio en las distintas coberturas de la tierra.Satellite imagery from remote sensing is an important source of information. Since when analyzed using digital processing techniques, it is possible to detect and measure the changes in the territory periodically. The main objective of this paper is to analyze the dynamics of land cover in El Impenetrable National Park for the years 2000 and 2019. To do that, images of the Landsat-7 ETM + and Landsat-8 OLI platforms were used, which were projected to a local system -POSGAR 2007, 5-, then the composition of bands between the visible and infrared was made to highlight the vegetation and the boundaries of the study area. Based on the classification system proposed by Chen et al., (2015), coverages were identified, and the images were classified through a supervised system, using the maximum likelihood algorithm. As a result, the thematic maps were obtained, from which the surfaces of change from the different land cover were extracted.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano.; ArgentinaFil: Bondar, Carlos Esteban. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentin

Comparison of areas covered by water in the Paraná River in different hydrological periods

Este trabajo buscó cuantificar las superficies cubiertas de agua por el río Paraná en diferentesperiodos hidrológicos (húmedo, normal y seco). El cálculo se realizó en el área correspondiente al curso superior sur, el curso medio y el delta superior del río Paraná. Para ello se utilizaron imágenes del satélite Landsat-5 TM, Landsat-8 OLI y Sentinel-2A que fueron procesadas en la plataforma Google Earth Engine, se realizaron los mosaicos y el recorte por el límite del área en estudio. Posteriormente, se calculó el Índice de Agua Normalizado Modificado (MNDWI) a partir del cual se extrajo las superficies cubiertas por agua y se elaboraron los respectivos mapas temáticos para los años 1998, 2013, 2020 y 2021. La información generada es de gran utilidad para la planificación de medidas de adaptación a fenómenos extremos.This work sought to quantify the surfaces covered with water by the Paraná River in different hydrological periods (humid, normal and dry). The calculation was made in the area corresponding to the upper south course, the middle course and the upper delta of the Paraná River. For this, images from the Landsat-5 TM, Landsat-8 OLI and Sentinel-2A satellite were used, which were processed on the Google Earth Engine platform, mosaics were made and the cutout was carried out at the limit of the area under study. Subsequently, the Modified Normalized Water Index (MNDWI) was calculated from which the surfaces covered by water were extracted and the respective thematic maps were prepared for the years 1998, 2013, 2020 and 2021. The information generated is very useful for planning adaptation measures to extreme events.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estacion Experimental Agropecuaria Corrientes. Agencia de Extension Rural Corrientes.; ArgentinaFil: Contreras, Félix Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentin

Land cover in Almirante Brown (Chaco): a comparative study between 2000 and 2016

Este trabajo tiene como objetivo identificar y clasificar coberturas de la tierra en el departamento Almirante Brown (Provincia del Chaco) para detectar cambios ocurridos entre los años 2000 y 2016, principalmente del bosque nativo. Se utilizaron un total de seis imágenes satelitales de la plataforma Landsat, tres del sensor ETM+ para el año 2000 y tres del OLI 8 para 2016. Se realizaron correcciones radiométricas, composición de bandas entre el visible e infrarrojo para resaltar la vegetación presente, y el mosaiqueo para unificar las imágenes. En base al sistema LCCS de la FAO, se identificaron las coberturas y clasificaron las imágenes mediante el método supervisado y el algoritmo de máxima probabilidad. Los resultados muestran que la cobertura de monte predomina sobre las demás en ambos años, y que las áreas desnudas avanzaron sobre espacios antes ocupados por el bosque nativo.The study has the aim of identify and classify land cover in Almirante Brown (Chaco Province). To control change between 2000 and 2016, mainly on native forest. Six Landsat's satellite images were used, from which three were from ETM + sensor for 2000 and the other three from OLI 8 sensor for 2016. I was made the radiometric corrections, bands composition (between visible and IF) to show up the current vegetation and mosaic to join the images. The cover identify and image classification were based on FAO’s LCCS. The used method was the supervised and the algorithm of maximum probability. The results show the woods are the main cover in both years and bare soil sprawl on areas in where native forest were before.Fil: Arias, Federico Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Saucedo, Griselda Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano.; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentin

The causes of early 2022 fires in Corrientes province

El fuego es una herramienta de manejo del pastizal natural en la provincia de Corrientes; se utiliza regularmente para eliminar la biomasa muerta en pie, con el fin de promover un mayor crecimiento estival. Sin embargo, y aunque no existen estadísticas sobre el uso estacional del fuego, a principios de 2022, los incendios naturales o inducidos afectaron más de 10000 km2, en el pico de la temporada de crecimiento. Este trabajo cuantifica las áreas afectadas por los incendios en esa provincia durante enero y febrero de 2022, y analiza la contribución de factores naturales y antrópicos a la extensión del área que afectó el fuego. Usamos la plataforma Google Earth Engine para identificar y clasificar el área quemada usando imágenes satelitales Sentinel. Además, mediante análisis de regresión simple y múltiple evaluamos la relación entre factores naturales y antrópicos y el área afectada por los incendios. Las áreas quemadas representaron ~12% de toda la provincia. La cobertura del suelo más afectada fueron los humedales. Las evidencias indicaron que la disminución de la superficie de agua y la proporción de áreas protegidas se relacionaron directa y positivamente con la extensión de las áreas quemadas. Por otra parte, la carga animal y la red vial se relacionaron de forma inversa y negativa con el área quemada. La predicción de los patrones de fuego es esencial para desarrollar políticas de gestión para prevenir o morigerar eventos catastróficos similares.Fire is a natural grassland management tool, often used to eliminate the standing dead biomass and promote growth before the growing season. However, while there is a lack of data on the seasonal use of fire in the province of Corrientes, natural and induced fires in early 2022 affected over 10000 km2 at the peak of the growing season. This paper quantifies the extent of the fire-affected area in Corrientes during January and February 2022 and analyzes the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. We used the Google Earth Engine platform to identify and classify burnt areas using Sentinel satellite images, and applied simple and multiple regression analysis to investigate the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. Results show that 12% of Corrientes was affected by fire during the study period, with wetlands being the most affected land cover type. This study provides evidence of the relationship between natural and anthropogenic factors and the fires that affected Corrientes at the beginning of 2022. The results show that the reduction of water area and protected areas was positively and directly related to the extent of burnt areas, while the road network and livestock density were inversely and negatively related to the burned area size. Predicting fire patterns is essential to develop management policies to prevent or reduce the impact of future catastrophic events.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Perucca, Alba R.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin

Validation of satellite-estimated rainfall for the province of Corrientes

La precipitación desempeña un papel fundamental en el ciclo hidrológico, así como en diversas actividades humanas que dependen de su medición. Su gran variabilidad espacial y temporal sumada a las limitaciones de la red pluviométrica y a la falta de continuidad en la recopilación de datos representan un gran desafío. Por lo tanto, son imprescindibles modelos que permitan estimar esta variable y proporcionar información con un cierto grado de confianza. En este trabajo se validan las precipitaciones estimadas por las misiones Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y Global Precipitation Measurement (GPM) con mediciones realizadas en las estaciones meteorológicas ubicadas en Bella Vista y Mercedes de la provincia de Corrientes, entre los años 2000 y 2019. Para cada producto, considerando datos anuales de precipitaciones, se analizaron los Coeficientes de Correlación y de Determinación. También, se calculó el Error Medio Absoluto y el Error Porcentual Absoluto Medio. Los resultados obtenidos indican que las misiones GPM y TRMM presentan un buen desempeño en las estimaciones de precipitaciones, con un grado de concordancia mayor al 83 %, una bondad de ajuste superior al 70% y un Error Porcentual Absoluto Medio inferior al 10 %. Estos hallazgos evidencian su utilidad como una fuente de datos complementaria a la red de estaciones meteorológicas existentes.Precipitation plays a key role in the hydrological cycle, as well as in various human activities that depend on its measurement. The great spatial and temporal variability of this variable, together with the limitations of the pluviometric network and the lack of continuity in data collection, represent a great challenge. Therefore, models that allow estimating this variable and providing information with a certain degree of confidence are essential. This paper validates the precipitation estimated by the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) and Global Precipitation Measurement (GPM) missions with measurements taken at weather stations located in Bella Vista and Mercedes in the province of Corrientes, between 2000 and 2019. For each product, considering annual precipitation data, Correlation and Determination Coefficients analysis was performed, as well as the Mean Absolute Error and the Mean Absolute Percentage Error were calculated. The results obtained indicate that the GPM and TRMM missions have a degree of agreement higher than 83 %, a goodness of fit higher than 70% and a Mean Absolute Percentage Error lower than 10 %. These findings demonstrate their usefulness as a complementary data source to the existing network of meteorological stations.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Contreras, Félix Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentin

Multitemporal analysis of land cover in El Impenetrable National Park, Province of El Chaco

Las imágenes satelitales provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información, ya que al ser analizadas mediante técnicas de procesamiento digital permiten detectar y medir cambios en el territorio de forma periódica. El presente trabajo tiene como objetivo analizar la dinámica en las coberturas de la tierra en el Parque Nacional El Impenetrable para los años 2000 y 2019. Para ello se utilizaron imágenes de la plataforma Landsat-7 ETM+ y Landsat-8 OLI, que fueron reproyectadas a un sistema local -POSGAR 2007 faja 5-, luego se realizó la composición de bandas entre el visible e infrarrojo para resaltar la vegetación y el recorte del límite del área de estudio. En base al sistema de clasificación propuesto por Chen et al., (2015) se identificaron las coberturas y se clasificaron las imágenes a través de un sistema supervisado, usando el algoritmo de máxima probabilidad. Como resultado final se obtuvieron los respectivos mapas temáticos, a partir de los cuales se extrajeron las superficies de cambio en las distintas coberturas de la tierra.Satellite imagery from remote sensing is an important source of information. Since when analyzed using digital processing techniques, it is possible to detect and measure the changes in the territory periodically. The main objective of this paper is to analyze the dynamics of land cover in El Impenetrable National Park for the years 2000 and 2019. To do that, images of the Landsat-7 ETM + and Landsat-8 OLI platforms were used, which were projected to a local system -POSGAR 2007, 5-, then the composition of bands between the visible and infrared was made to highlight the vegetation and the boundaries of the study area. Based on the classification system proposed by Chen et al., (2015), coverages were identified, and the images were classified through a supervised system, using the maximum likelihood algorithm. As a result, the thematic maps were obtained, from which the surfaces of change from the different land cover were extracted.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano.; ArgentinaFil: Bondar, Carlos Esteban. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentin