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The identification of suitable models for predicting daily water flow is important for planning and management of water storage in reservoirs of Argentina. Long-term prediction of water flow is crucial for regulating reservoirs and hydroelectric plants, for assessing environmental protection and sustainable development, for guaranteeing correct operation of public water supply in cities like Catriel, 25 de Mayo, Colorado River and potentially also Bahía Blanca. In this paper, we analyze in Buta Ranquil flow time series upstream reservoir and hydroelectric plant in order to model and predict daily fluctuations. We compare results obtained by using a three-layer artificial neural network (ANN), and an autoregressive (AR) model, using 18 years of data, of which the last 3 years are used for model validation by means of the root mean square error (RMSE), and measure of certainty (Skill). Our results point out to the better performance to predict daily water flow or refill them of the ANN model performance respect to the AR model. La identificación de modelos adecuados para predecir caudales diarios es importante para la planificación y la gestión de almacenamiento de agua en los embalses de la Argentina. La predicción a largo plazo del caudal es crucial para la regulación de los embalses y centrales hidroeléctricas, evaluar la protección del medio ambiente y el desarrollo sostenible, garantizar el correcto funcionamiento del abastecimiento público de agua en ciudades como Catriel, 25 de Mayo, río Colorado y también, eventualmente, en Bahía Blanca. En este trabajo, se analizan series de tiempo de caudales de agua, arriba del embalse y de la planta hidroeléctrica en Buta Ranquil, para modelar y predecir las fluctuaciones diarias. Se comparan los resultados obtenidos mediante el uso de una red neuronal artificial (ANN) de tres capas y un modelo autoregresivo (AR), con 18 años de datos, cuyos últimos 3 años se utilizan para la validación del modelo por medio de la raíz del error cuadrado medio (RMSE) y medida de certeza (Skill). Para predecir o rellenar el caudal diario, los resultados indican que el mejor desempeño es del ANN con respecto al modelo AR. Fil: Pierini, Jorge Omar. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional; Argentina Fil: Telesca, Luciano. Istituto di Metodologie per l’Analisi Ambientale; Italia

The Fisher-Shannon (FS) information plane, defined by the Fisher information measure (FIM) and the Shannon entropy power (Nx), was robustly used to investigate the complex dynamics of 8 long monthly rainfall time series in central Argentina, recorded from 1860 to 2006. In the FS plane, the rainfall series seem to aggregate into three different clusters corresponding to three different climatological regimes in central Argentina. Our findings suggest the use of the statistical quantity defined by the FS information plane as a tool to discriminate among different climatological regimes. Fil: Pierini, Jorge Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina Fil: Scian, Beatriz Viviana. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Lovallo, M.. ARPAB; Italia Fil: Telesca L. Institute of Methodologies for Environmental Analysis; Italia

In recent years, the availability of accurate ocean tide models has become increasingly important, as tides are the main contributor to disposal and movement of sediments, tracers and pollutants, and also due to a wide range of offshore applications in engineering, environmental observations, exploration and oceanography. Tides can be conventionally predicted by harmonic analysis, which is the superposition of many sinusoidal constituents with amplitudes and frequencies determined by a local analysis of the measured tide. However, accurate predictions of tide levels could not be obtained without a large number of tide measurements by the harmonic method. An application of the back-propagation artifcial neural network using long-term and short-term measuring data is presented in this paper. On site tidal level data at Ingeniero White harbor in the inner part of Bahia Blanca estuary, Argentina, will be used to test the performance of the present model. Comparison with conventional harmonic methods indicates that the back-propagation neural network model also predicts accurately the long-term tidal levels. Fil: Pierini, Jorge Omar. Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnologica; Chile. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina

La carencia de datos y el posterior rellenado de estos faltantes en campos heterogéneos es un proceso que forma parte de los estudios costeros por tanto es necesario implementar técnicas de interpolación que se ajusten al dato original y minimicen el error lo más posible. Los campos obtenidos siempre están involucrados dentro de procesos que evalúan otras variables y parámetros y estos pueden ser utilizados para resolver sistemas de ecuaciones donde la propagación de errores puede ser significativa. El Análisis Objetivo es un procedimiento de interpolación basado en el mapeo de Gauss-Markov que puede dar respuesta a las necesidades presentes. En este trabajo se propone analizar una implementación de la técnica de interpolación aplicada a dos grupos de datos costeros de diferente índole espacial: mediciones de topografía en una planicie de marea y temperatura superficial del mar extraído de una imagen satelital. La reconstrucción realizada con este método se compara con el método Inverso de la Distancia a través de la estimación de una curva de error. Los resultados indican que las curvas de error para los dos grupos de datos obtenidas con el método basado en el Análisis Objetivo siempre son menores que con la Inversa de la Distancia. De las estimaciones podemos inferir que el método basado en Análisis Objetivo representa mejor el comportamiento de los datos originales y su distribución espacial. Lack of data and filling of gaps in heteroge nic fields is a common procedure in c oastal studies for that is necessary to implement interpolation techniques that minimize the involved error. Usually, the derived fields are used to evaluate other variables and parameters and the results are improved to solve systems of equations that could propagate significative errors. The Objective Analysis is an interpolation procedure based on the Gauss-Markov mapping that can provide answers to these needs. In this article we propose to analyze an implementation of this interpolation technique applied to tw o datasets of a different spatial c haracter in coastal regions: topographic measurement from a tidal marsh and sea surface temperat ure from satellite imagery. Field reconstructions with this method are compared with the Inverse Distance method trough the estimation of an error curve. The results suggest that the error curves for the two datasets using the Objective Analysis is always less than the Inverse Distance method. From the estimations we can infer that the Objective Analysis method represents in a better way the behavior of the original data and its spatial distribution. Fil: Sassi, Maximiliano Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Pierini, Jorge Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina

El análisis espectral ha sido convencionalmente utilizado como un método útil y eficiente para evaluar series de tiempo. Especialmente cuando el espectro sigue la ley de la potencia, su exponente es considerado como el índice que representa la irregularidad de la serie de tiempo. En tal sentido se evaluaron datos de corrientes y olas obtenidos en una marisma en Villa del Mar y en el Canal La Lista, ambos sitios en el estuario de Bahía Blanca. En el primer caso, los datos fueron adquiridos con un correntómetro acústico que mide las tres componentes del flujo a 25 Hz y, en el segundo, con otro correntómetro (ADP) que mide perfiles verticales de velocidad con una frecuencia de 9 Hz. El análisis se efectuó sobre extensas series de datos asumiendo que las fluctuaciones son estadísticamente estacionarias; sin embargo, se sabe que en ambientes dominados por marea, estas características varían en un intervalo corto de tiempo. Ello condiciona la longitud de la serie y la interpretación de los resultados. La investigación cuantitativa de series de tiempo no lineales basadas en teorías de caos determinísticas o estocásticas son una herramienta poderosa en el conocimiento de sistemas turbulentos y no periódicos, principalmente, en datos observacionales. En particular pueden proveer descripciones e interpretaciones en series de tiempo irregulares, las cuales no podrían ser gobernadas por un proceso físico estocástico ni tampoco empleando un método lineal. Por lo tanto, el trabajo presenta un análisis de un conjunto de datos oceanográficos, explica el método empleado, discute puntos críticos en la determinación de la dimensión fractal como índice para describir la irregularidad de las series temporales oceanográficas e incorpora una herramienta diferente para el análisis de este tipo de series. The spectral analysis has been conventionally used as a useful and efficient method for analyzing a time series. Especially when the spectrum follows the power law, your exponent is considered to be the index for representing the irregularity of the time series. The quantitative investigation of a nonlinear time series based in deterministic or stochastic chaos theories are a powerful tool to understand turbulent and no periodic systems, mainly in observational data. In particular it can provide descriptions and interpretations for irregular time series, which nevertheless might not be governed by a stochastic physical process and which are only poorly understood by linear methods. The present study considers oceanographic data measured in a experimental flume using a ADV Field Sontek and La Lista channel with a Acoustic Doppler Profiler Sontek equipments, which were analyzed using spectral analysis who show noise fluctuations over the power spectrum. The spectrum was calculated over a large series data assuming fluctuations statistically stationarity; however, since the statistical characteristics of fluctuations often vary for a short time interval, which conditions the number of the data used and the interpretation of the results. Therefore, this paper present a oceanographic data analysis, explain the method employed and discuss critical points in the determination of fractal dimension, like the index to describe the oceanographic time series irregularity and also incorporates a different tool to analyze this type of series. Fil: Pierini, Jorge Omar. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Física; Argentina. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; Argentina

Puerto Rosales is the most external port in the Bahía Blanca harbour system, but it could never be fully developed as other ports of the system because an abnormally high siltation rate. Trying to diminish the harbour sediment income but not based on previous studies, in 1995 some modifications were introduced into the environment, increasing the siltation rate by about 600%. Suspended sediment concentration (SSC) profiles carried out through different wind conditions indicated that the source for the excessive SSC is the erosion of the neighboring tidal flats by locally generated waves. Also locally generated waves are responsible for an inward estuary littoral drift of sand about 4 m depth, exceeding the opposite net sediment transport rate caused by tidal currents. The more economically way to reduce the harbour excessive siltation rate would be to prevent the passage of water from where high SSC generates by constructing an eastward continuous barrier through the entire intertidal area. In order to avoid negative interactions between this barrier and tidal currents, a hydrodynamic mathematical model evaluated by field measurements is applied under different wind conditions. Three barrier lengths are tested, recognizing which one better behaves in order to prevent the passage of water from the intertidal areas and the growth of deposits of the sand transported by the littoral drift and/or the inward income of sand harbour by residual currents. Fil: Cuadrado, Diana Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina Fil: Pierini, Jorge Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina Fil: Federici, Gisela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina

Paste one version of a text here.The circulation pattern of two docks at Puerto Galván (Bahía Blanca Estuary, Argentina) have been studied in relation to dredging operations. Even though both docks have different designs, the study shows that they are prone to import material. During the measure- ments, a fluid mud layer at the docks and in the Canal Principal was first detected in the estuary. The authors wish to thank the authorities of the Con- sorcio de Gestión del Puerto de Bahía Blanca (CGPBB) for the authorisation to use their data for the present article as well to its personnel for their support during the cruises and pre- and postprocessing of the informa- tion. Thanks go also to Mr Jurgen Nieuwenhoven and HAM Dredging for logistic support during the study. Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Pierini, Jorge Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina Fil: Perez, Daniel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina