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The suspended sediment contribution arising from the bioturbation activity of Neohelice granulata at intertidal sites of the Bahía Blanca estuary was analysed using several approaches, ranging from field experiments to numerical modelling. Crabs from the mudflat remove, trap and erode more sediment from their burrows per unit area than those from saltmarshes, as a consequence of the high population density and the mobility of cohesive sediments. The results obtained through the MOHID simulations showed that the sediments that were bioavailable in the intertidal of Puerto Cuatreros were maintained in the water column much longer than sediments in Villa del Mar. This longer residence time in the area could be because of the geomorphological and hydrodynamic characteristics of the internal area of the estuary, where numerous tidal channels coexist and phenomena of “retention” occur before entry into the main channel. By contrast, in Villa del Mar, located in the middle of the estuary, the sediments are affected by a greater water depth and higher tidal current speeds. In addition, the waves caused by the winds can be a determining factor in the spatio-temporal evolution of the bioavailable sediment in the water column of the study areas., La contribución del sedimento en suspensión debido a la actividad de bioturbación de Neohelice granulata en diferentes sitios intermareales del estuario de Bahía Blanca, se analizó utilizando diferentes enfoques. Estos enfoques van desde experimentos de campo hasta modelos numéricos. Los cangrejos de la planicie de marea remueven, atrapan y erosionan más sedimentos de sus galerías por unidad de área que los de las marismas, como consecuencia de la alta densidad de población y la movilidad de los sedimentos cohesivos. Los resultados obtenidos a través de las simulaciones MOHID mostraron que aquellos sedimentos biodisponibles en la zona intermareal de Puerto Cuatreros se mantuvieron en la columna de agua mucho más tiempo que los sedimentos de Villa del Mar. Este tiempo de residencia más prolongado en la zona podría deberse a la geomorfología y características hidrodinámicas del área interna del estuario, donde numerosos canales de mareas coexisten y se producen fenómenos de “retención” antes de ingresar al Canal Principal. Por el contrario, en Villa del Mar, ubicado en el medio del estuario, los sedimentos se ven afectados por una mayor profundidad de agua y mayores velocidades de corriente de marea. Además, las olas causadas por los vientos pueden ser un factor determinante en la evolución espacio-temporal del sedimento biodisponible en la columna de agua de las áreas de estudio.

El trabajo desarrollado hasta el dia de hoy se halla enmarcado en el análisis de los parámetros meteo-oceanográficos de la ría de Bahia Blanca con el objeto de incorporarlos en una herramienta para la toma de decisión. Especificamente la implementación de modelos numéricos (hidrodinámicos, oleaje y atmosféricos) en la zona. Para ello, se emplearon análisis de datos estadísticos, series de tiempo y modelado numérico, a escala regional y local, de las distintos parámetros oceanográficos teniendo en cuenta los diferentes aportes continentales (calidad de agua, lluvia y caudales). Por otro lado, viendo la falta de información en las series temporales, como por ejemplo la marea, se implementaron métodos de análisis específicos para completar la información faltante. También se analizó la importancia del aporte de sedimento por procesos de bioturbación en el área de estudio y la evaluación de los tiempos de residencia, análisis fundamental para el desarrollo de los procesos intervinientes en la ría. Todo lo mencionado se encuentra avalado por las publicaciones indicadas. Cabe destacar que se esta implementando un modelo biogeoquímico en la ría con la información disponible y que en poco tiempo se tendrán resultados publicados. Además, nos encontramos desarrollando un estudio sobre la cuenca del Río Colorado y su aporte sobre la costa atlántica, con fondos otorgados por la CIC (Res:801/18).

Proyectos de investigacion en los cuales colabora: a) Determinación y mitigación del impacto ambiental antropogénico en el estuario de Bahía Blanca”. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, PICT-2008-1878 b) Desarrollo de modelos y herramientas de análisis de series de tiempo para análisis y predicción de parámetros oceanográficos. Programa Bianual CNR-CONICET

The simulated droplet trajectories of the 3-D model at the Caribbean platform showed that droplets with a diameter of 50mmformed a distinct subsurface plume, which was transported horizontally and could remain below the surface. This plume could have a very restricted area of impact because the dispersion is only controlled by the ocean currents which, at 1000 m depth, have a low intensity and are quite turbulent. In this case, the formed plume stayed trapped at 1000 m depth, not posing a risk to the Caribbean Coast. In contrast, droplets with diameters of 250mm, 1 and 10mm rose rapidly to the surface, even with different velocities (6, 10, 20 ms-1). Las trayectorias de las gotas simuladas con el modelo 3-D de dispersión de petróleo en la plataforma del mar Caribe colombiano mostraron que las gotas con diámetro de 50mm, forman una pluma subsuperficial, la cual es transportada horizontalmente y puede permanecer debajo de la superficie por largo tiempo. Esta pluma podría tener un impacto muy restringido, porque la dispersión es controlada solamente por las corrientes oceánicas, las cuales a 1000 metros de profundidad, tienen baja intensidad y son poco turbulentas. En este caso, la pluma formada permanece atrapada a 1000 metros de profundidad, no poniendo en riesgo la costa Caribe. En contraste, las gotas con diámetros de 250mm, 1mm y 10 mm, se elevaron rápidamente a la superficie, aun con diferentes velocidades (6, 10, 20 ms-1).

Proyectos de Investigación en los que colabora: a) Determinación y mitigación del impacto ambiental antropogénico en el estuario de Bahía Blanca”. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, PICT-2008-1878. b) Desarrollo de modelos y herramientas de análisis de series de tiempo para análisis y predicción de parámetros oceanográficos. Programa Bianual CNR-CONICET.

Proyectos de investigación en los cuales colabora: a) Determinación y mitigación del impacto ambiental antropogénico en el estuario de Bahía Blanca”. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, PICT-2008-1878. b) Desarrollo de modelos y herramientas de análisis de series de tiempo para análisis y predicción de parámetros oceanográficos. Programa Bianual CNR-CONICET.

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 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 anos de datos, cuyos últimos 3 anos 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 desempeno es del ANN con respecto al modelo AR.

The need for techniques and appropriated sites for sewage discharge has been long time acknowledged. The most common place to discharge wastewater treated or not, is usually a nearby body of water. In September 2008 began operating a sewage treatment plant in Bahía Blanca that dumps poorly treated wastewater in the area near Municipal public recreational pool (Balneario Maldonado). Due to proximity, there is a potential health risk because a significant part of this sewage could reach the Municipal pool. The purpose of this study is to assess the health of the marine water bodies along the inner part of Bahía Blanca estuary using a numerical model (MOHID), with special attention to a specific indicator of faecal contamination, Escherichia coli. We validated the dispersion model of faecal contamination, so that we can use it as a decision support tool in coastal areas. MOHID model used the concept of lagrangian tracers to evaluate the spatial-temporal evolution of the pollution plume, determined by tidal regime, winds and local circulation. The fate models accurately predicted both variability and means indicator organism counts at most stations (r > 0.9) and show the environmental impact over the Municipal pool. It is expected that the model results described herein be a useful tool and thereby generate an effort by environmental authorities to reduce pollution in the Bahía Blanca estuary. Es conocida la necesidad de contar con técnicas y sitios adecuados para la eliminación de efluentes cloacales. El lugar más utilizado para la descarga de los mismos, tratados o no, es un cuerpo de agua cercano. En Bahía Blanca en septiembre de 2008 comenzó a operar una planta de tratamiento de efluentes cloacales que vuelca los líquidos insuficientemente tratados en el área cercana a una pileta Municipal (Balneario Maldonado). Debido a la proximidad, una parte importante de las aguas residuales podría alcanzar dicha pileta con el correspondiente riesgo sanitario. La finalidad de este estudio fue evaluar la salud de las aguas de la parte interna del estuario de Bahía Blanca, aplicando un modelo numérico (MOHID), utilizando como indicador de contaminación fecal la bacteria Escherichia coli. Se validó el modelo de dispersión de contaminación fecal, de modo de poder utilizarlo como una herramienta integral de gestión. El MOHID utilizó el concepto de trazadores lagrangianos para evaluar la evolución espacio-temporal de la pluma de contaminación, determinada por el régimen de mareas, vientos y la circulación local. El modelo predijo con precisión la variabilidad y los recuentos medios de los microorganismos indicadores en la mayoría de los sitios muestreados (r > 0,9) y muestran el impacto ambiental sobre la pileta Municipal. Se espera que las simulaciones del modelo MOHID descritas en este documento sean una herramienta útil y de esta manera generar un esfuerzo por parte de las autoridades competentes para reducir la contaminación en el estuario de Bahía Blanca.

En los últimos años, la utilización de dispositivos ópticos (e.g. Optical Backscatter Sensor, OBS) y acústicos (e.g. Acoustic Doppler Current Profiler-ADCP) ha permitido monitorear con mayor resolución la variabilidad temporal y espacial de la concentración de sedimentos en suspensión (CSS) en ambientes costeros y estuarinos. Sin embargo, la aplicación de estas técnicas en ambientes tropicales ha tenido un desarrollo incipiente. En el presente trabajo se implementó un procedimiento de calibración para un dispositivo OBS-3A, tomando como patrón de calibración sedimento seco y desagregado de la zona de estudio. Además, se presentan las correcciones a las que se debe someter la señal de respuesta del ADCP, debido a la dispersión geométrica, la atenuación del sonido por el agua y las partículas en suspensión, para que sea útil en la estimación de CSS. El ADCP y el OBS-3A se utilizaron para realizar mediciones de CSS en el sistema deltaico del río Mira (isla del Morro y desembocadura principal), ubicado sobre la costa del Pacífico colombiano, un ambiente costero tropical donde algunos factores oceanográficos y estuarinos son determinantes en la señal de respuesta de los equipos. In recent years, the use of optical (Optical Backscatter Sensor, OBS) and acoustic (Acoustic Current Doppler Profiler, ADCP) instruments has allowed monitoring the temporal and spatial variation of the suspended sediment concentration (SSC) in coastal and estuarine environments with greater resolution. However, the development of the application of those techniques in tropical environments is incipient. For this study, an OBS-3A calibration procedure was implemented, taking dry and desegregated sediment from the study zone as a calibrating pattern. Moreover, we present the corrections required for the ADCP signal to be useful in the estimation of SSC due to geometrical spreading, the attenuation of sound by water, and the particles in suspension. The ADCP and OBS-3A were used to measure SSC in the Mira River delta system (Morro Island and principal river mouth), located on the Pacific coast of Colombia, a coastal tropical environment where some oceanographic and estuarine factors determine the signal response of the instruments.

Proyectos de investigación en los cuales colabora: a) Determinación y mitigación del impacto ambiental antropogénico en el estuario de Bahía Blanca. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, PICT-2008-1878 b) Desarrollo de modelos y herramientas de análisis de series de tiempo para análisis y predicción de parámetros oceanográficos. Programa Bianual CNR-CONICET

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 artificial 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. Durante los últimos años, la disponibilidad de modelos oceánicos cada vez más exactos han aumentado en importancia, por ser las mareas el principal contribuyente para la disposición y movimiento de trazadores, sedimentos y contaminantes, y por una amplia variedad de aplicaciones en ingeniería, observaciones ambientales, exploración y oceanografía. Las mareas pueden ser pronosticadas mediante análisis armónico, que es la superposición de funciones sinusoidales con amplitudes y frecuencias determinadas en un análisis local de registros mareográficos. Sin embargo, la exactitud de las predicciones del nivel de marea por el método armónico no puede obtenerse sin un gran número de mediciones. En este trabajo se presenta una aplicación del método propagación hacia atrás (back-propagation) de redes neuronales empleando datos de corto y de largo plazo. Para medir la precisión del presente modelo se utilizan mediciones de nivel de marea correspondientes al Puerto Ingeniero White, en la parte interna del estuario de Bahia Blanca, Argentina. La comparación con métodos armónicos convencionales indica que las redes neuronales empleando back-propagation también predicen eficientemente los niveles de mareas a largo plazo. Durante os últimos anos, a disponibilidade de modelos oceânicos cada vez mais exatos têm aumentado em importância, por ser as marés o principal contribuinte para a disposição e movimento de traçadores, sedimentos e contaminantes, e por uma ampla variedade de aplicações em engenharia, observações ambientais, exploração e oceanografia. As marés podem ser prognosticadas mediante análise armônico, que é a superposição de funções sinusoidais com amplitudes e frequências determinadas em uma análise local de registros maregráficos. Entretanto, a exatidão das previsões do nível da maré pelo método armônico não pode obter-se sem um grande número de medições. Neste trabalho se apresenta uma aplicação do método propagação para atrás (back-propagation) de redes neuronais empregando dados de curto e de longo prazo. Para medir a precisão do presente modelo se utilizam medições de nível de maré correspondentes ao Puerto Ingeniero White, na parte interna do estuario de Bahia Branca, Argentina. A comparação com métodos armônicos convencionais indica que as redes neuronais empregando back-propagation também predizem eficientemente os níveis de marés a longo prazo.

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

La estimación de la dimensión fractal determina la complejidad de características naturales que exhiben las distintas estructuras fractales. Las imágenes satelitales y las grandes bases de datos digitalizadas representan en detalle las grandes zonas costeras de nuestro país. Las diferencias en la complejidad de la costa entre las diversas regiones pueden obtenerse mediante la estimación de la dimensión fractal. En este estudio se ha determinado la dimensión fractal en distintas regiones e islas de la costa Atlántica. Además presenta un estudio comparativo entre algunos métodos importantes de estimación de este parámetro, observando su implementación y exactitud. Los resultados son importantes en la interpretación de patrones costeros, principalmente en el conocimiento de las diversas características naturales y su posterior clasificación., Fractal dimensions estimate the complexity ofcertain natural characteristics which have fractal structures. Satellite images and large digital data bases can be employed to represent in detail theArgentina coastline. Differences in complexity ofthe various regions have been obtained based on fractal dimension. We also present a comparative study among the various methods of estimating the fractal dimension considering the implementation and accuracy. Results show important criteria to interpret coastal patterns and following classification., Material digitalizado en SEDICI gracias a la colaboración de la Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas (UNLP)., Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas

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 oceanógraficos, explica el método empleado, discute puntos críticos en la determinación de la dimensión fractal como índice para describir la irregularidad de las series temporales oceanógraficas 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 ofthe 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 offluctuations often vary for a short time interval, which conditions the number ofthe data used and the interpretation ofthe 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 ofseries., Material digitalizado en SEDICI gracias a la colaboración de la Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas (UNLP)., Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas

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