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El análisis de observaciones hidro-climáticas provee información directa sobre cambios hidrológicos y por esto es crucial para estudiar el ciclo del agua y para mejorar el manejo de los recursos hídricos. A pesar de que dichas observaciones suelen ser no estacionarias y no lineales, su análisis suele realizarse con métodos diseñados para datos estacionarios y/o lineales. Este estudio investiga la posibilidad de analizar registros hidro-climáticos con una técnica que descompone datos no estacionarios y no lineales en modos (ciclos) y tendencias. Dicho método se denomina Descomposición Modal Empírica por Conjuntos Completa con Ruido Adaptativo (CEEMDAN, por sus siglas en inglés) y fue aplicado a una serie temporal (1904-2010) de caudal mensual del Río Paraná (Torres et al., 2011; Antico et al., 2014). Los resultados obtenidos se interpretaron con la ayuda de descomposiciones CEEMDAN de otros datos hidro-climáticos (e.g., índices de oscilaciones climáticas). Se encontró que los modos de caudal consisten en (i) ciclos anuales e intraanuales que reflejan ciclos estacionales de precipitación de distintos sectores de la cuenca del Paraná, y (ii) cambios interanuales e interdecadales asociados a oscilaciones del clima (e.g., El Niño/Oscilación del Sur). La tendencia no lineal de caudal reveló un aumento gradual que podría estar asociado al calentamiento global y a cambios en el uso del suelo. La separación espectral de modos obtenida con CEEMDAN es más clara que la alcanzada con la Descomposición Modal Empírica por Conjuntos. Esto permitió mejorar el análisis de la variabilidad hidro-climática en la cuenca del Paraná. Por lo tanto, se sugiere que CEEMDAN tiene un gran potencial para el análisis de datos hidro-climáticos.

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