Modelización distribuida del impacto del cambio climático en componentes del ciclo hidrológico a escala mensual

[SPA]La situación geográfica y características socioeconómicas de la España Peninsular, la hacen vulnerable al cambio y variabilidad climática. El aumento de la población y los usos consuntivos intensos, generan presiones sobre los recursos hídricos en cuencas del Sureste español. Tal es el caso de la cuenca del río Segura, donde se prevé un escenario futuro de escasez hídrica, en el que la generación de recursos desde fuentes no tradicionales (como la desalación), y la optimización en su uso en los sectores más demandantes (como la agricultura de regadío), serán opciones vitales para el sostenimiento de la economía regional y el bienestar de la comunidad. El objetivo del presente trabajo es evaluar el impacto futuro del cambio climático en las escorrentías en una cuenca de cabecera de la cuenca del río Segura. Se suele utilizar para ello modelos de simulación hidrológica continua, y distribuida para permitir el procesamiento de distribuciones espacio-temporales de entradas, procesos, parámetros y resultados. En base a una revisión bibliográfica realizada, se seleccionó en el presente trabajo el modelo hidrológico de Témez (Témez, 1977). El mismo se incorporó a una plataforma de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que permitió simular los flujos medios mensuales, en cualquier punto de una red hidrográfica. Se trabajó para ello, tanto con bases de datos meteorológicas observadas, como simuladas por Modelos Climáticos Regionales (RCMs por sus siglas en inglés) provistos por el Proyecto Europeo ENSEMBLES. Los RCMs constituyen una valiosa herramienta para analizar, comprender y predecir las tendencias a medio y largo plazo de variables meteorológicas que influyen significativamente en el ciclo hidrológico. Las metodologías de combinación de múltiples RCMs, aumentan la confiabilidad de las proyecciones. En el presente trabajo se construyeron los escenarios de entrada al modelo hidrológico seleccionado a escala mensual, para la cuenca hidrográfica de aporte al embalse de Fuensanta (localizada en la cabecera del río Segura). Se parametrizó el modelo en base a distribuciones espaciales de características de la cuenca. Desde los resultados obtenidos, contrastando el período 2021-2050 con el período de control 1961-1990, se identificaron tendencias divergentes entre los RCMs considerados. Se concluye por tanto que deben generarse combinaciones multimodelo climáticas regionales, como entrada a los modelos hidrológicos, en orden a aumentar la confiabilidad de las predicciones. Finalmente, se debe destacar que aumentar el conocimiento sobre los impactos plausibles en las componentes del ciclo hidrológico a escala de cuenca, haciendo uso del estado del arte en modelización climática es un paso en el objetivo de construir capacidad adaptativa a los impactos. Los gestores y responsables de la toma de decisión en planificación y gestión del uso del agua, requieren de mensajes claros de la comunidad científica para lograr un uso sostenible de los recursos. [ENG]The geographic situation and socioeconomic characteristics of Spain, making it vulnerable to change and climatic variability. The growth population and intense consumptive uses, generate pressures on water resources of river basins of the Spanish Southeastern. This is the case of the Segura River Basin, where a future scenario of water shortage is projected, therefore the generation of resources from non-traditional sources (such as desalination), and optimization in use in the sectors with the higher demands (as irrigated agriculture), are vital options for the support of the regional economy and the well-being of the community. The aim of this study is to assess the future impact of climate change on runoff, at basin scale in the headwater of the Segura River. Distributed hydrologic models of continuous simulation allow to capture the spatiotemporal distributions of inputs, processes, parameters and results. Based on the state-of-the-art, the Témez hydrological model (Témez, 1977), at monthly level, was selected. The incorporation of algorithms of Témez Model below a Geographic Information System (GIS) platform, allowed the simulation of monthly average flows at any point in a river network. Observed meteorological data as well as simulated by Regional Climate Models (RCMs for its acronym in English) provided by the European project ENSEMBLES, were considered. The RCMs are a valuable tool to analyze, understand and predict trends in the medium and long term of environmental variables that significantly influence the hydrological cycle. The building of RCMs ensembles, increases the reliability of the projections. In this work, a historical climate-land use scenario was built as input to hydrological, for Fuensanta Reservoir’s basin (located in the headwaters of the River Segura). The model was parameterized based on spatial distributions of basin characteristics, and some parameters were defined on calibration phase. From the results, comparing the period 2021-2050 with the control period 1961-1990, divergent trends among the RCMs considered were identified. Finally, it is remarked that increasing knowledge about plausible impacts on components of the hydrological cycle at basin scale, using state of the art in climate modeling is a step in the objective of building adaptive capacity to the impacts. Managers and decision making responsible in planning and management of water use, require clear messages from the scientific community to achieve a sustainable use of resources.Escuela Técnica superior de Ingeniería AgronómicaUniversidad Politécnica de Cartagen

Evaluación de la variabilidad hidroclimática desde modelos climáticos regionales a escala de cuenca

[ESP] La situación geográfica y las características socioeconómicas de la España Peninsular, la hacen vulnerable al cambio y variabilidad climática. Estudios recientes identifican el Mediterráneo como una región particularmente vulnerable al cambio climático. El aumento de la población y los usos consuntivos intensos, generan presiones sobre los recursos hídricos de muchas cuencas. Tal es el caso de la cuenca del río Segura, una cuenca que se puede considerar deficitaria, donde el 85 % de sus recursos totales de agua están orientados a la agricultura. Los Modelos Climáticos Regionales (RCMs por sus siglas en inglés) constituyen una valiosa herramienta para analizar, comprender y predecir las tendencias a medio y largo plazo de los plausibles impactos del cambio climático en los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, las proyecciones divergentes obtenidas a partir de diferentes RCMs implican que los resultados tienen muchas incertidumbres asociadas. Las metodologías de combinación (o ensemble en inglés) de múltiples RCMs, permiten la cuantificación y reducción de incertidumbres en las proyecciones. Considerando que la precipitación es la entrada principal al ciclo hidrológico, se debe tener una atención especial en su estimación. Por lo tanto aumentar la confiabilidad en las proyecciones de la precipitación es un requisito previo en la obtención de proyecciones hidrológicas precisas. En este trabajo, se ha realizado un análisis de sensibilidad con la precipitación ensemble de RCMs considerando dos formulaciones diferentes del factor de confiabilidad (Ri), basadas en el método REA (Reliability Ensemble Average). Las formulaciones propuestas se basan en Funciones de Distribución Acumulativas (CDFs por sus siglas en inglés) de la variable (precipitación por ejemplo), a escala estacional y anual en un caso; o CDFs mensuales en el otro caso. El análisis de sensibilidad también ha considerado el impacto del uso de dos métricas distintas al construir el ensemble. De este análisis se ha obtenido cual es el método más robusto en la representación de la variable seleccionada para el periodo histórico 1961-1990 en la España Peninsular. Se ha trabajado para ello, tanto con bases de datos meteorológicas observadas, como simuladas por RCMs provistos por el Proyecto Europeo ENSEMBLES. Se han considerado mallas de datos observados meteorológicos de alta resolución, para evaluar las habilidades de los RCMs en la simulación de las variables seleccionadas y aumentar así la confiabilidad de las proyecciones climáticas e hidrológicas. Ensembles de RCMs de las variables temperatura máxima, mínima y media, así como de precipitación se han generado. Desde las proyecciones climáticas, se han discernido las tendencias espacio-temporales de las diferentes variables estudiadas al horizonte 2021-2050, considerando como periodo de control 1961-1990. Adicionalmente, se ha estudiado la influencia en las proyecciones debido a la selección del periodo de contraste o de control, considerando como periodo de referencia el 1971-2000. Desde los resultados obtenidos para el horizonte 2021-2050, se identifican las tendencias espacio-temporales de las precipitaciones, con aumentos en la mayor parte de la España Peninsular, mientras que en zonas como el Suroeste de Andalucía o Galicia, se esperan reducciones de precipitación. En el caso de la temperatura, se identificaron tendencias crecientes usando ambos periodos de referencia. Un aumento de las temperaturas máximas y mínimas es previsto para el periodo 2021-2050 de forma generalizada. En orden a no generar más incertidumbre en las proyecciones hidrológicas a escala de cuenca, se ha seleccionado un modelo hidrológico de simulación continua a escala mensual distribuido espacialmente, que destaca por su reducido número de parámetros. El modelo hidrológico se ha forzado con los ensembles de variables meteorológicas desde los RCMs. Las ecuaciones que definen el modelo se aplican a escala de celda en que se discretiza la cuenca, realizando así una modelización espacio-temporal de entradas, procesos y parámetros en un entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG), lo que ha permitido simular los flujos medios mensuales en cualquier punto de la red hidrográfica. Para realizar la modelización hidrológica, se ha seleccionado la cuenca de aporte al embalse de Fuensanta (en adelante cuenca de la Fuensanta), localizada en la cabecera del río Segura. La misma se trata de una de las principales cuencas generadoras de recursos hídricos en la cuenca del río Segura, de allí el carácter estratégico de conocer y mejorar las proyecciones de sus aportaciones, dado el impacto en la economía y medios de vida de la Región. En consecuencia, se han identificado las proyecciones de escorrentía de la cuenca de la Fuensanta para el período 2021-2050 en contraste con los períodos de control 1961-1990 y 1971-2000. Los resultados se han visto fuertemente afectados por la selección del período de control de contraste. Para el horizonte 2021-2050, las proyecciones hidrológicas demuestran una disminución de la escorrentía del 20 % si se contrasta con el período 1961-1990, que está motivada por una disminución de las precipitaciones y un aumento de la evapotranspiración potencial. Mientras que si el periodo de contraste corresponde al 1971-2000, se proyecta un incremento en la escorrentía del 2 % basado en un aumento importante de las precipitaciones. La selección del periodo observacional para el contraste es un tema importante debido a la variabilidad natural. En conclusión, el uso de modelos hidrológicos distribuidos forzados por ensembles de RCMs constituye un enfoque válido y sólido para aumentar la confiabilidad tanto de las proyecciones climáticas como hidrológicas. El aumentar el conocimiento sobre los impactos plausibles en las distintas variables, especialmente con las distribuciones espaciales, haciendo uso del estado del arte en modelización climática e hidrológica, ayudará a construir capacidad adaptativa en la Región, para hacer frente al cambio climático. Los gestores y responsables de la toma de decisión en planificación y gestión del uso del agua, requieren de mensajes claros de la comunidad científica para alcanzar un uso sostenible de los recursos. [ENG] The geographic situation and socioeconomic characteristics of Spain make it vulnerable to climate change and variability. Recent studies have identified the Mediterranean as a region particularly vulnerable to climate change. The growth in population and intense consumptive uses generate pressures on the water resources of many river basins. This is true of the Segura River Basin, a basin that can be considered deficient, where 85 % of its total water resources are orientated to agriculture. The Regional Climate Models (RCMs) are a valuable tool to analyze, understand and predict trends of plausible impacts of climate change on the components of the hydrological cycle in the medium and long term. However, divergent projections obtained from different RCMs imply that the results have a great deal of associated uncertainties. Methodologies combining multiple RCMs (or ensemble) allow the quantification and reduction of uncertainty in the projections. Considering that the rainfall is the principal input to the hydrological cycle, special attention should be taken in its estimation. Therefore, increasing the confidence in projections of rainfall is a prerequisite for obtaining precise hydrological projections. In this paper, a sensitivity analysis with rainfall ensemble of RCMs has been carried out, considering two different formulations of the reliability factor (Ri), based in the REA (Reliability Ensemble Average) method. The proposed formulations are based on Cumulative Distribution Functions (CDFs), of the variable (e. g. precipitation), to seasonal and annual scale in one case; or monthly CDFs in the other case. The sensitivity analysis has also considered the impact of using two different metrics to build the ensemble. The most robust method in the representation of the selected variable for the historical period 1961-1990 in mainland Spain has been obtained from this analysis. Observed meteorological data as well as that simulated by Regional Climate Models provided by the European project ENSEMBLES were considered. High resolution meteorological observed data grids were considered to evaluate the skills of RCMs in the simulation of the selected variables and increase the reliability of climate and hydrological projections. The ensemble of different RCMs has been generated for the variables of maximum, minimum and mean temperature, and rainfall. From climate projections, the spatio-temporal trends have been discerned from different variables studied for the horizon 2021-2050, considering the control period of 1961-1990. In addition, the influence on projections due to the selection period or contrast control has been studied, considering the 1971-2000 reference period. From the results obtained for the 2021-2050 horizon, spatio-temporal precipitation trends are identified, with increases in most of mainland Spain, while in areas such as the Southwest of Andalusia and Galicia, reductions in precipitation are expected. Regarding temperature, increasing trends were identified using the two reference periods. An increase in the maximum and minimum temperatures is expected across the board for the future period 2021-2050. In order to not create more uncertainty in hydrological projections at basin scale, a hydrological model of continuous simulation which is spatially distributed on a monthly scale that is remarkable for its low number of parameters has been selected. The hydrological model has been forced with ensembles of meteorological variables from RCMs. The equations defining the model are applied to cell scale in which the basin is discretized, making a spatio-temporal modeling of inputs, processes and parameters in an environment of Geographic Information Systems; this allowed average monthly flows at any point of the hydrological network to be simulated. To carry out the hydrological modeling, the Fuensanta Reservoir’s basin (hereinafter Fuensanta basin) located in the headwaters of the River Segura was selected. It is one of the main generator basins of water resources in the Segura River basin; hence the strategic importance of knowing and improving projections of its runoff, given its impact on the economy and livelihood of the region. Consequently, runoff projections have been identified in the Fuensanta basin for the 2021-2050 period in contrast to the 1961-1990 and 1971-2000 control periods. The results have been strongly affected by the selection of the contrast control period. For the 2021-2050 horizon, hydrological projections show a decrease in runoff of 20 % if contrasted with the period 1961-19990, which is motivated by a decrease in rainfall and an increase in potential evapotranspiration. However, if the contrast period corresponds to 1971-2000, then an increase of 2 % in runoff is projected based on a significant increase in precipitation.The selection of the observational period for contrast is an important issue, due to natural variability. In conclusion, the use of distributed hydrological models forced by ensembles of RCMs is a valid and strong approach to increase the reliability of both climate as well as hydrological projections. Increasing knowledge about plausible impacts on the different variables, especially spatial distributions, using state of the art climate and hydrological modeling will help to build the adaptive capacity in the Region to deal with climate change. Managers and decision makers responsible for the planning and management of water use require clear messages from the scientific community to achieve a sustainable use of resources.Universidad Politécnica de Cartagen

La aplicación de las IDEs en la enseñanza en ingeniería

Las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEs) cada vez más cobran relevancia como recurso docente en la enseñanza en carreras técnicas. Las IDEs permiten a los estudiantes acceder vía Web a información geográfica que les es de utilidad en el desarrollo de supuestos prácticos, así como refuerza sus habilidades. Tras la publicación de la Directiva Europea INSPIRE es obligatoria su instalación. Ello ha supuesto un desafío en la formación de personal especializado en temática. Dada las características de la información a la que se refiere, el desarrollo de recursos didácticos para introducir esta formación en carreras técnicas se considera crucial. En el presente trabajo, se desarrolla una experiencia piloto que expone las fortalezas y debilidades de su utilización como recurso docente

Assessing regional climate models (RCMs) ensemble-driven reference evapotranspiration over Spain

The present work applies a novel methodology of combining multiple Regional Climate Models (RCMs) (or ensemble) that are based on the seasonal and annual variability of temperatures over Spain, which allows for the quantification and reduction of uncertainty in the projections of temperature based-potential evapotranspiration. Reference evapotranspiration (ETo) is one of the most important variables in water budgets. Therefore, the uncertainties in the identification of reliable trends of reference evapotranspiration should be taken into account for water planning and hydrological modeling under climate change scenarios. From the results over Spain, the RCMs ensemble reproduces well the yearly and seasonal temperature observed dataset for the time reference period 1961–1990. An increase in the ensemble-driven ETo for time period 2021–2050 over Spain is expected, which is motivated by an increase in maximum and minimum temperature, with the consequent negative impacts on water availability.The authors acknowledge the financial support of Fundación Séneca grant number 19527/PI/14, Agency of Science and Technology of Murcia Region in the framework of PCTIRM 2011–2014, Comunidad Autónoma de la Región de Murcia (Spain)

Probabilistic assessment of the influence of metrics and RCMs combination on rainfall projections in Spain

[SPA] Los modelos hidrológicos exhiben gran sensibilidad a la precipitación. Esta es una de las principales razones para intentar mejorar las proyecciones de precipitación provistas por los Modelos Climáticos Regionales (RCMs en inglés). En el presente trabajo, se han desarrollado metodologías innovadoras para la generación de combinaciones o ensemble multimodelo de RCMs, permitiendo reducir las incertidumbres asociadas al cambio climático. Se realizó un análisis de sensibilidad a partir de multimodelos de precipitación, teniendo en cuenta dos formulaciones diferentes del factor de fiabilidad (R). La primera formulación se basa en funciones de distribución estacionales y anuales, mientras que la segunda considera funciones de distribución mensuales. Se ha evaluado la bondad del ajuste mediante dos métricas diferentes. Desde los resultados obtenidos, se ha identificado el método más robusto en la construcción probabilística de ensembles de precipitación para el período 1961-1990. Desde las proyecciones, se vislumbran plausibles disminuciones de las precipitaciones medias anuales para el periodo 2021-2050 en la España Peninsular. En conclusión, el método desarrollado facilita el estudio de los cambios en el patrón espacio-temporal de precipitaciones proyectadas para regiones de gran extensión. [ENG] Hydrologic models are recognised to be highly sensitive to rainfall. It is one of the main reasons to improve the projections of rainfall provided by Regional Climate Models (RCMs). In the present work, innovative methodologies are developed to build RCMs ensemble as a way for reducing the involved uncertainties of climate change. A sensitivity exercise from multimodel rainfall ensemble, considering two different formulations of the reliability factor (R), is performed. The first method is based on seasonal and yearly cumulative distribution functions (CDFs), while the second one relies on monthly CDFs. The goodness of fit is evaluated considering two different metrics. The most robust method for building rainfall CDFs of rainfall PDF ensemble, for time period 1961-1990, is identified. The results indicate that a widespread decrease throughout continental Spain of the mean annual rainfall, for 2021-2050 period, is projected. In conclusion, the proposed tool appears to provide more confidence in the RCM-projections related to the spatio-temporal changes in rainfall over extended regions.Se agradece el soporte recibido desde el proyecto CGL2012-39895-C02-01 Evaluación de variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM), financiado por la Secretaría de Estado de Investigación del Ministerio de Economía y Competitividad (España), y fondos FEDER

Análisis de sensibilidad en la construcción de ensembles de RCMs de variables meteorológicas

España, por su situación geográfica y características, es uno de los países europeos con mayores problemas ambientales relacionados a la escasez hídrica y las sequías, los cuales se pueden agravar debido al impacto de los usos del suelo y del calentamiento global. En particular, diversos estudios evidencian cambios del ciclo hidrológico en cuencas semiáridas, con tendencias crecientes en las temperaturas, y decrecientes en las precipitaciones, asociadas a una mayor variabilidad climática. Los Modelos Climáticos Regionales (o RCMs por sus siglas en inglés) constituyen una valiosa herramienta para analizar, comprender y predecir las tendencias a medio y largo plazo de las componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, las proyecciones divergentes obtenidas a partir de diferentes RCMs demuestran las muchas incertidumbres asociadas. Las metodologías de combinación de múltiples RCMs (o ensemble en inglés), permiten la cuantificación y reducción de incertidumbres en las proyecciones. En este trabajo se presenta una versión mejorada del método REA (Reliability Ensemble Averaging) diseñado para generar información probabilística sobre el cambio climático a partir de conjuntos de simulaciones de RCMs, en el que el criterio de convergencia se ha eliminado. Se presentan resultados del análisis de sensibilidad de la metodología aplicada para la generación de ensembles, principalmente en temperaturas, en la España Peninsular. Desde los mismos se demuestra que se mejora la fiabilidad de las proyecciones climáticas, y al considerarlas como input a modelos hidrológicos se espera una mayor robustez en las proyecciones hidrológicas.Se agradece el soporte recibido desde el proyecto del Plan Nacional CGL2012‐39895‐C02‐01, "Evaluación de la variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM)", financiado por la Secretaría de Estado de Investigación del Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO), y fondos FEDER

I Jornada de Aulas Abiertas: Encuentro de Docentes de la Facultad de Ciencias Económicas

La Jornada de Aulas Abiertas quiere ser una oportunidad para que los docentes de la Facultad de Ciencias Económicas nos encontremos en un espacio de reflexión y revisión de nuestras prácticas, distendido, cálido y respetuoso, que nos permita compartir nuestras experiencias cotidianas en las aulas, tanto presenciales como virtuales. Es la posibilidad de conocernos, intercambiar, aprender y contagiarnos de las inquietudes y el entusiasmo que muchos docentes ponen en juego cotidianamente. En el marco de propuestas de enseñanza, se analizaron recursos multimediales, materiales de estudio, aulas virtuales, redes sociales, aplicaciones web, juegos y actividades de evaluación y coevaluación originales; también se abordaron problemáticas y propuestas para favorecer vinculaciones con la práctica profesional. Estas fueron algunas de las cuestiones abordadas y compartidas en las presentaciones de nuestros colegas. Distintas propuestas, pero siempre con el propósito de favorecer las oportunidades de aprendizaje de nuestros estudiantes. Esta publicación pretende ampliar el alcance de esta actividad. Es una invitación para que los y las docentes que participaron puedan revisar nuevamente aquellas actividades que les parecieron valiosas, o las que no pudieron presenciar. Y para aquellos/as que no tuvieron la posibilidad de estar presentes, puedan descubrir cuánto podemos hacer para que nuestros estudiantes aprendan más y mejor, y se animen a iniciar sus propios recorridos. Esperamos repetir este evento para seguir aprendiendo de las iniciativas de los/las docentes de nuestra Facultad, poder hablar de lo que nos preocupa y nos enorgullece, en particular de las propuestas que desarrollamos en el aula para favorecer la comprensión, promover el entusiasmo, abordar temas complejos y errores frecuentes de nuestros estudiantes. Desde el Área de Formación Docente y Producción Educativa queremos agradecer a las autoridades de nuestra Facultad por acompañarnos en este desafío y a los/las docentes que estuvieron presentes compartiendo sus experiencias.Fil: Sabulsky, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Margaría, Oscar A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Iturralde, Ivan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Domenech, Roberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torrico, Julieta. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Estigarribia, Lucrecia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Gohlke, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosenfeld, Valeria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montenjano, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Atienza, Bárbara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Becerra, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Alonso, Micaela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tomatis, Karina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saunders, Shirley. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: David, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Verónica Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Heckmann, Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vega, Juan José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Trucchi, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ferro, Flavia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretto, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López, Sonia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Beltrán, Natacha. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Russo, Paulo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rocha Vargas, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Norma. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arévalo, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pacheco, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Delmonte, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caminos, Ana Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bravino, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Siria Miriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Perona, Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cuttica, Mariela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: García, Gladys Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cohen, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tapia, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Erazu, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torres, César. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casini, Rosanna Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosales, Julio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Infante, Roberto Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ricci, María Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Römer, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Goyeneche, Noel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Marzo, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Olmos, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bottino, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cacciagiú, Victor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Scidá, María Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guajardo Molina, Vanesa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Batistella, Silvana del V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Huanchicay, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Jones, Carola. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cassutti, Marcela Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Juan Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arónica, Sandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortega, Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretti, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tagle, María Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Asís, Gloria Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz Figueroa, Ana María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Miriam Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Magnano, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arias, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

Improvement of Hydroclimatic Projections over Southeast Spain by Applying a Novel RCM Ensemble Approach

Climate model outputs can be used as climate forcing for hydrological models to study the impact of climate change on the water cycle. This usually propagates cumulative uncertainties, transferring the errors from the climate models to the hydrological models. Then, methodologies are needed to evaluate the impact of climate change at basin scale by reducing the uncertainties involved in the modeling chain. The paper aims to assess the impact of climate change on the runoff, considering a novel approach to build a Regional Climate Model (RCM) ensemble as climate forcing for a parsimonious spatially distributed hydrological model. A semiarid basin of southeast of Spain was selected for the study. The RCM ensembles were built based on seasonal and annual variability of rainfall and temperature. If the runoff projections for 2021–2050 are compared to the 1961–1990 observed period, a significant decrease in runoff equal to −20% (p-value t-test 0.05) was projected. However, by changing the observed period to 1971–2000, a despicable change (2.5%) is identified. This fact demonstrates that trends based on short records are very sensitive to the beginning and end dates, due to the natural variability. Special attention should be paid to the selection of the period for impact studies

I Jornadas de aulas abiertas : encuentro de docentes de la Facultad de Ciencias Económicas

La Jornada de Aulas Abiertas quiere ser una oportunidad para que los docentes de la Facultad de Ciencias Económicas nos encontremos en un espacio de reflexión y revisión de nuestras prácticas, distendido, cálido y respetuoso, que nos permita compartir nuestras experiencias cotidianas en las aulas, tanto presenciales como virtuales. Es la posibilidad de conocernos, intercambiar, aprender y contagiarnos de las inquietudes y el entusiasmo que muchos docentes ponen en juego cotidianamente. En el marco de propuestas de enseñanza, se analizaron recursos multimediales, materiales de estudio, aulas virtuales, redes sociales, aplicaciones web, juegos y actividades de evaluación y coevaluación originales; también se abordaron problemáticas y propuestas para favorecer vinculaciones con la práctica profesional. Estas fueron algunas de las cuestiones abordadas y compartidas en las presentaciones de nuestros colegas. Distintas propuestas, pero siempre con el propósito de favorecer las oportunidades de aprendizaje de nuestros estudiantes. Esta publicación pretende ampliar el alcance de esta actividad. Es una invitación para que los y las docentes que participaron puedan revisar nuevamente aquellas actividades que les parecieron valiosas, o las que no pudieron presenciar. Y para aquellos/as que no tuvieron la posibilidad de estar presentes, puedan descubrir cuánto podemos hacer para que nuestros estudiantes aprendan más y mejor, y se animen a iniciar sus propios recorridos. Esperamos repetir este evento para seguir aprendiendo de las iniciativas de los/las docentes de nuestra Facultad, poder hablar de lo que nos preocupa y nos enorgullece, en particular de las propuestas que desarrollamos en el aula para favorecer la comprensión, promover el entusiasmo, abordar temas complejos y errores frecuentes de nuestros estudiantes. Desde el Área de Formación Docente y Producción Educativa queremos agradecer a las autoridades de nuestra Facultad por acompañarnos en este desafío y a los/las docentes que estuvieron presentes compartiendo sus experiencias.Fil: Sabulsky, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Margaría, Oscar A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Iturralde, Ivan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Domenech, Roberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torrico, Julieta. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Estigarribia, Lucrecia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Gohlke, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosenfeld, Valeria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montenjano, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Atienza, Bárbara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Becerra, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Alonso, Micaela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tomatis, Karina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saunders, Shirley. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: David, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Verónica Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Heckmann, Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vega, Juan José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Trucchi, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ferro, Flavia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretto, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López, Sonia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Beltrán, Natacha. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Russo, Paulo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rocha Vargas, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Norma. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arévalo, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pacheco, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Delmonte, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caminos, Ana Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bravino, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Siria Miriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Perona, Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cuttica, Mariela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: García, Gladys Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cohen, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tapia, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Erazu, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torres, César. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casini, Rosanna Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosales, Julio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Infante, Roberto Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ricci, María Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Römer, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Goyeneche, Noel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Marzo, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Olmos, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bottino, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cacciagiú, Victor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Scidá, María Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guajardo Molina, Vanesa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Batistella, Silvana del V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Huanchicay, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Jones, Carola. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cassutti, Marcela Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Juan Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arónica, Sandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortega, Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretti, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tagle, María Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Asís, Gloria Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz Figueroa, Ana María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Miriam Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Magnano, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arias, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina