1. Introducción

Las condiciones microclimáticas de los entornos urbanos influyen en el confort y la salud humana, el consumo energético y la calidad del aire (^{Oke et al., 2017}; ^{Huang et al., 2021}). La planificación de ciudades habitables y confortables es fundamental en el marco de las políticas internacionales ligadas al Desarrollo Sostenible. En consecuencia, durante las últimas décadas ha tomado relevancia en el campo del urbanismo el estudio del clima urbano y los patrones microclimáticos ^{(Organización de las Naciones Unidas, 2015}; ^{Picone y Campo, 2019}).

El clima urbano responde a un conjunto de factores que influyen en los valores de los elementos climáticos (temperatura del aire, humedad, velocidad del viento, entre otras) a escala local, los que abarcan i) el clima regional; ii) efectos del paisaje como el relieve, las infraestructuras verdes y la presencia de cuerpos de agua; y iii) las actividades humanas y los efectos urbanos (^{Oke et al., 1989}; ^{Oke et al., 2017}). Las variaciones en el paisaje pueden influir en las variables meteorológicas a escala local y microlocal ^{(Oke, 2002}). A nivel nacional e internacional existe un importante cuerpo de investigación que intenta comprender la influencia del paisaje en los procesos atmosféricos y climáticos a tal escala espacial (^{Hathway y Sharples, 2012}). Los patrones microclimáticos están ligados a múltiples factores que inciden en los intercambios de materia y energía entre la superficie y el aire. Entre ellos, diversos autores han estudiado patrones topográficos (^{Cogliati, 2001}; ^{Oke, 2002}; ^{Cogliati et al., 2006}; ^{Palese et al., 2008}; ^{Palese y Cogliati, 2010}; ^{Mahrt, 2017}; ^{Gentili et al., 2020a}), antrópicos (cobertura, estructura y tejido urbano) y metabólicos (distancia a espejos y/o cursos de agua, calor antrópico y contaminantes) (^{Ragheb et al., 2016}; ^{Ferrelli et al., 2018}; ^{Boyero et al., 2019}; ^{Castillo et al., 2019}; ^{Tapia et al., 2019}; ^{Gentili et al., 2020b}; ^{Boyero et al., 2021}; ^{Fernández et al., 2021a}; ^{Fernández et al., 2021b}; ^{Fernández et al., 2021c}). Asimismo, otros autores se han centrado en la identificación de climatopos y de Zonas Climáticas Locales (ZCL) ^{(Castillo et al., 2019}; ^{Liu et al., 2020}; ^{Picone y Campo, 2019}; ^{Zambrano Loor et al., 2019}).

A su vez, existe un creciente interés por los efectos microclimáticos de la infraestructura verde urbana (^{Aminipouri et al., 2019}; ^{Devia y Torres, 2019}; ^{Abdi et al., 2020}; ^{Liu et al., 2021}) y de la Infraestructura Verde y Azul (IVyA). Los cinturones verdes pueden reducir la temperatura del aire por evapotranspiración y de la superficie por atenuación de la radiación solar mediante el sombreo. Además, el dosel arbóreo modifica la rugosidad superficial y altera el flujo de los vientos (^{Wu et al., 2019}). Los grandes cuerpos y cursos de agua, como océanos, lagos y ríos desempeñan un papel importante en la mejora del entorno térmico urbano (^{Yan et al., 2018}; ^{Cheng et al., 2019}). En comparación con otros objetos físicos, el agua tiene una capacidad calorífica específica muy alta y una entalpía de vaporización elevada. La alta inercia térmica le atribuye el papel de amortiguador térmico en tanto modera las temperaturas y sus variaciones temporales (^{Oke, 2002}).

^{Hathway y Sharples (2012}) señalan que existe un reducido número de estudios relacionados puntualmente a la influencia de los corredores fluviales en los patrones microclimáticos. Un corredor fluvial integra el conjunto del espacio fluvial, es decir, el curso de agua en su canal de estiaje, la vegetación de ribera o riparia y la superficie que ocupa el agua durante las crecidas (^{Neiff et al., 2005}; ^{LIFE fluvial, 2020}). ^{Hathway y Sharples (2012}) recopilaron datos de estaciones meteorológicas fijas para analizar el efecto enfriador del río Don en Sheffield (Inglaterra). Los resultados indicaron un nivel medio de enfriamiento diurno de más de 1,5 °C en el entorno circundante del río en primavera, efecto que se redujo en verano, y una distancia de enfriamiento que se extendía hasta 30 m desde las orillas. Por su parte, ^{Murakawa et al. (1991}) hallaron que el efecto de enfriamiento del río Ota en Hiroshima (Japón) alcanzó hasta 5 °C en las orillas del río, y se propagó a casi 100 metros de distancia. ^{Huang et al. (2008}) analizaron patrones microclimáticos en la ciudad de Nanjing (China) y evidenciaron el efecto enfriador del río Yangtze. ^{Vásquez (2016}) evaluó la influencia del río Mapocho en Santiago de Chile (Chile), mediante transectos móviles y estaciones de medición fijas. El rol positivo del río sólo se observó en ciertas secciones que tenían alto grado de naturalidad. Estudios más recientes han abordado las relaciones entre corredores fluviales y elementos climáticos mediante estudios de temperatura superficial basados en sensores remotos (^{Du et al., 2016}; ^{Cai et al., 2018}; ^{Jiang et al., 2021}). Al respecto, ^{Gunawardena et al. (2017}) señalan que los monitoreos de la temperatura del aire son limitados en comparación con los estudios de la temperatura de la superficie mediante dichas técnicas.

En el contexto actual de variabilidad y cambio climático, las proyecciones regionales señalan para del Área Metropolitana de Neuquén (AMN) -Norpatagonia, Argentina-, un calentamiento moderado de +0,5 °C a +1 °C para el escenario RCP4.5 y un aumento en el riesgo por Olas de Calor (OC) ^{(Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación, 2015}). En este sentido, el Grupo Intergubernamental de Expertos Sobre Cambio Climático (IPCC, según sus siglas en inglés) expuso tendencias positivas en la frecuencia, intensidad y duración de OC en la mayoría de las regiones del mundo desde 1950 e indicó una disminución en la frecuencia y la intensidad de extremos fríos ^{(IPCC, 2021}). A su vez, se estima una reducción en las precipitaciones y un escenario de mayor aridez, lo que configura una sucesión de los complejos esteparios del monte hacia pastos y arbustos más xerófilos, así como pérdida de mallines y fajas ribereñas ^{(Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación, 2015}).

La ciudad de Neuquén se ubica en la región biogeográfica de “Monte de Llanuras y Mesetas” (^{Morello, 1995}) y parte de ella se encuentra asentada sobre los valles fluviales de los ríos Neuquén y Limay. Los corredores fluviales representan islas biogeográficas que contienen la mayor proporción de biodiversidad local en la matriz árida circundante (^{Lopez et al., 2019}; ^{Boyero et al., 2021}). Para la ciudad de Neuquén, ^{Lopez y Gentili (2022}) hallaron tendencias positivas estadísticamente significativas de las temperaturas mínima, media y máxima en el período histórico 19712020. Asimismo, existen tendencias positivas en la ocurrencia, intensidad y duración de eventos extremos térmicos por temperaturas elevadas, y una disminución en la ocurrencia y duración de eventos extremos térmicos por temperaturas bajas ^{(Lopez et al., 2022}). Por lo expuesto, el objetivo de este trabajo es comparar el comportamiento de elementos climáticos y eventos térmicos extremos entre dos unidades de paisaje de la ciudad de Neuquén (Argentina) para el período 2013-2020. Si bien a nivel local diversos autores han descripto la variabilidad de elementos climáticos en virtud de patrones topográficos, antrópicos y metabólicos, los estudios son incipientes en el corredor fluvial. En el escenario tanto global como local, el estudio de la influencia de corredores fluviales en la variación de elementos climáticos y de eventos térmicos extremos constituye un instrumento para la identificación y el ordenamiento de áreas de alto valor de conservación en término de servicios ecosistémicos de regulación climática.

2. Área de estudio

La ciudad de Neuquén se ubica en la Patagonia Norte argentina, sobre la confluencia de los ríos Limay y Neuquén (figura N° 1). Es capital de la provincia homónima y cabecera del departamento Confluencia. El área de estudio se encuentra en una zona de clima árido y semi-árido mesotermal (^{Capua y Jurio, 2011}). La temperatura media anual es de 14,7 °C, con veranos e inviernos bien diferenciados. El mes más frío es julio y el más caluroso enero (temperaturas medias de 6,1 °C y 23,3 °C respectivamente) (^{Laurencena et al., 2017}). El balance hídrico anual es deficitario, dado que las precipitaciones medias anuales son menores a 200 mm y la tasa de evapotranspiración potencial es elevada ^{(Capua y Jurio, 2011}; ^{Laurencena et al., 2017}). En la época estival las precipitaciones son de origen convectivo y en invierno resultan de sistemas frontales asociados a centros de baja presión que ingresan desde el océano Pacífico y tienen dirección Suroeste - Noreste ^{(Capua y Jurio, 2011}). El área se caracteriza por la constancia e intensidad moderada a fuerte del viento, con direcciones prevalecientes del Oeste y Suroeste (^{Cogliati y Mazzeo, 1999}).

El ejido se extiende sobre dos unidades de paisaje (^{Capua y Jurio, 2011}) con notorias diferencias topográficas: la meseta, a mayor altura y los valles de los ríos Limay y Neuquén. Respecto del nivel de la meseta patagónica norte, los valles presentan diferencias de altura de una media de aproximadamente 55 m por debajo en el valle del río Neuquén y de 68 m por debajo en el valle del río Limay (^{Cogliati y Mazzeo, 1999}). La meseta o “barda” corresponde a antiguas terrazas fluviales, que presenta una superficie plana en su parte superior y un escarpe expuesto a procesos erosivos eólicos e hídricos. Los materiales resultantes de erosión forman conos de deyección, y la coalescencia de esas geoformas da lugar a la formación de taludes o laderas. Entre los anteriores y los valles fluviales se desarrolla el piedemonte donde se ubica la mayor densidad urbana de la ciudad ^{(Capua y Jurio, 2011}).

En cuanto a la matriz ecológica, el Monte se caracteriza por la predominancia de vegetación xerófila y arbustiva (^{Morello, 1995}), rala y dispersa, con alto porcentaje de suelo desnudo. La cobertura total raramente supera el 40 % (^{Zuleta y Reichmann, 2013}). La superficie mesética se encuentra representada por la comunidad climáxica de jarillal (Larrea), dominada por jarilla hembra (Larrea divaricata) (^{Castro et al., 2013}). Por su parte, la costa ribereña representa una isla biogeográfica conformada por parches alargados de vegetación azonal. El bosque ripario contiene una gran cantidad de especies asociadas a las geoformas fluviales y especies arbóreas exóticas introducidas durante el siglo XX (^{Datri y Maddio, 2010}). Predominan las especies arbóreas de la familia salicáceas, específicamente de los géneros Populus y Salix.

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 a) Área de estudio; b) Perfiles topográficos transversales entre la meseta y el río Limay para el sitio de las estaciones meteorológicas Neuquén Aero y Paseo de la Costa 

3. Materiales y métodos

Para dar respuesta al objetivo propuesto se compararon datos diarios de elementos climáticos de interés (temperatura mínima, temperatura máxima y humedad relativa) de dos estaciones meteorológicas (“Neuquén Aero” y “Paseo de la Costa”) para el período 2013-2020 -elemento climáticos y rango de datos disponibles para ambas estaciones meteorológicas, con excepción de 2015 y 2016-.

La estación meteorológica “Neuquén Aero” (NA) pertenece al Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Se encuentra en el extremo oeste de la ciudad de Neuquén (lat. 38° 57’.09 S, long. 68°08’O) a 271 m.s.n.m, sobre el sector del valle. El entorno circundante corresponde a un área periurbana, de baja densidad edilicia y zonas productivas (chacras) próximas (figura N° 2a). La estación “Paseo de la Costa” (PC) compete a la Autoridad Interjurisdiccional de las Cuencas de los ríos Limay, Neuquén y Negro (AIC) y se encuentra en servicio desde el año 2013. Está ubicada sobre bosque ripario en la Isla 132 (lat. 38° 58’ 39.22” S, long. 68° 2’ 51.52” O), una isla sobre el río Limay a 263 m.s.n.m., caracterizada por intervenciones urbanísticas como parquización, rambla y edificaciones (figura N° 2b). Las distancias (en línea recta) de las estaciones hasta el río Limay corresponden a 2,7 km para la estación NA y 6 metros para la estación costera (PC).

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Situación y sitio de las estaciones meteorológicas a) Neuquén Aero y b) Paseo de la Costa 

Se analizó la influencia del corredor fluvial en las temperaturas mínimas y máximas durante episodios de temperaturas extremas en la estación NA. Para tal fin, en principio, se identificaron Olas de Calor (OC) y Olas de Frío (OF) mediante la metodología propuesta por el SMN. Una OC corresponde a un período de por lo menos 3 días consecutivos y en forma simultánea en el cual las temperaturas máximas y mínimas igualan o superan el percentil 90 de la localidad, calculado en función de los registros diarios de temperatura correspondientes al semestre cálido en el hemisferio sur (octubre a marzo) del período 1961-2010 (^{Herrera et al., 2018}). Una OF se define como un período de por lo menos 3 días consecutivos y en forma simultánea en el cual las temperaturas máximas y mínimas son inferiores al percentil 10 de la localidad, calculado a partir de los datos diarios durante los meses de abril a septiembre (semestre frío en el hemisferio sur) del período 1961-2010 (^{Veiga et al., 2015}). En la ciudad de Neuquén el percentil 90 (10) de las Tmin y Tmax durante el semestre cálido (frío) corresponde a 17,6 °C (-3,1 °C) y 34,4 °C (9,7 °C), respectivamente.

En función de los datos de Tmin y Tmax diarias de la estación meteorológica NA se describieron los eventos en función de su frecuencia (número de eventos por unidad de tiempo), intensidad (temperatura extrema del evento) y duración (extensión en días del fenómeno) (^{Lopez et al, 2022}). Tras su identificación y caracterización, se observó el comportamiento de las temperaturas máximas y mínimas en la estación costera durante los días de ocurrencia de los eventos térmicos extremos registrados en NA. Además, se establecieron relaciones entre la ocurrencia de OC y la variabilidad de elementos climáticos en PC (Tmin y Tmax diarias y dirección predominante del viento) a escala microlocal. Para tal fin se utilizaron los registros de Tmin y Tmax diarias y dirección predominante del viento de las estaciones meteorológicas NA y PC, para conocer sus valores durante los días que se registraron eventos térmicos.

El procesamiento de los datos climáticos, el análisis estadístico descriptivo del conjunto de parámetros a resolución anual, estacional y mensual y la identificación de extremos térmicos se realizaron mediante los software InfoStat y Excel. El diseño y desarrollo cartográfico fue realizado mediante el software QGIS.

4. Resultados

4.1. Análisis de las diferencias de elementos climáticos entre NA y PC

La comparación de los promedios anuales de las temperaturas máximas en las estaciones meteorológicas exhibió valores mayores en el valle que en el bosque ribereño (figura N° 3a). Las diferencias de Tmax medias anuales entre estaciones variaron entre 1,3 °C para el año 2017 y 2,6 °C en 2013, con un valor promedio de 1,8 °C para el período analizado. En contraposición, las Tmin medias anuales mostraron valores mayores en la estación PC (figura N° 3b). Las diferencias de Tmin medias anuales tomaron valores entre 0,6 °C en el año 2019 y 1,1 °C para 2013, con una media de 0,8 °C.

Fuente: Elaboración propia

Figura 3 Temperaturas anuales medias: a) máximas y b) mínimas de las estaciones meteorológicas Neuquén Aero y Paseo de la Costa correspondientes al período 2013-2020 

Para todas las estaciones del año, las temperaturas máximas medias fueron superiores en NA y las temperaturas mínimas medias fueron superiores en PC. Las diferencias de las medias de temperatura máxima fueron mayores en verano y primavera (2,3 °C y 2,1 °C). Dichas diferencias aproximadamente duplican las diferencias halladas en invierno y otoño (1,4° C y 1,3 °C). Por su parte, los contrastes en la media de la temperatura mínima resultaron superiores en las estaciones de otoño e invierno (1,5 °C y 1,2 °C). Dichas diferencias superaron ampliamente las diferencias halladas en verano y primavera (0,4°C y 0,2°C) (figura N° 4).

Los resultados evidencian también diferencias entre los promedios mensuales de las temperaturas máximas y mínimas para los sitios analizados. Para el período 2013-2020 las medias mensuales de las temperaturas máximas fueron mayores en la estación meteorológica Neuquén Aero para los doce meses del año (figura N° 5a). Las diferencias variaron desde 0,9

Fuente: Elaboración propia

Figura 4 a) Temperaturas estacionales máximas medias; b) Temperaturas estacionales mínimas medias y c) Valores mensuales medios de Tmax y Tmin y diferencias estacionales de las temperaturas máximas y mínimas medias de las estaciones meteorológicas Neuquén Aero y Paseo de la Costa para el período 2013-2020 

°C en el mes de mayo a 2,6 °C en el mes de noviembre (figura N° 5c). Las diferencias son opuestas para los valores medios de temperaturas mínimas, donde fueron mayores para todos los meses del año en la estación meteorológica Paseo de la Costa (figura N° 5b), con diferencias inferiores a la décima de grado en el mes de noviembre hasta 1,4 °C en el mes de junio (figura N° 5c). El valor medio de la diferencia de Tmax para el período analizado fue mayor que la media de la diferencia de Tmin (1,8°C y 0,8°C, respectivamente). La diferencia entre máximas y mínimas medias resultó mayor en la estación meteorológica más alejada del curso fluvial para todos los meses del año (figura N° 5c). En términos generales, las diferencias medias mensuales entre estaciones fueron más marcadas para los meses correspondientes al semestre cálido, con excepción del mes de diciembre. En promedio, la diferencia de la amplitud térmica media anual entre ambas estaciones fue de 2,9 °C durante el período de estudio abordado.

Fuente: Elaboración propia

Figura 5 a) Temperaturas mensuales máximas medias; b) Temperaturas mensuales mínimas medias y c) Valores mensuales medios de Tmax y Tmin y diferencia entre las estaciones meteorológicas Paseo de la Costa y Neuquén Aero correspondientes al período 2013-2020 

En cuanto a la humedad relativa, se observó una variabilidad interanual similar en ambas estaciones meteorológicas, a excepción de los años 2017 y 2018 en los que los valores anuales promedio en la estación meteorológica PC fueron menores (figura N° 6a). Estacionalmente, los valores máximos correspondieron a los meses de otoño e invierno (figura N° 6b). Por su parte, el análisis evidenció que para el período 2013-2020 las medias mensuales de la humedad relativa fueron mayores en la estación meteorológica Neuquén Aero para todos los meses del año excepto en el mes de octubre (figura N° 6c). Las diferencias variaron desde 1,9 % en el mes de marzo a 6,3 % en el mes de junio a favor de la estación Neuquén Aero (figura N° 6d). En octubre la diferencia fue de 0,2 % a favor de la estación Paseo de la Costa.

Figura 6 a) Valores anuales; b) Valores estacionales, c) Valores mensuales y d) Valores y diferencias mensuales de humedad relativa media de las estaciones meteorológicas Neuquén Aero y Paseo de la Costa para el período 2013-2020 

4.2. Eventos térmicos extremos en NA: ¿qué sucede en PC?

En el período histórico 2013-2020 se registraron 14 OC en la estación meteorológica Neuquén Aero. Durante los años 2013, 2014, 2017 y 2018 se hallaron dos OC anuales en NA, mientras que en 2015 y 2016 se registró una sola OC anual. En 2019 no se identificaron eventos, en tanto que en el año 2020 ocurrieron 4. La duración media de las OC fue de 4,3 días (figura N° 7a). Por su parte, la intensidad media de los eventos fue de 38,8 °C (figura N° 7b). Por otro lado, durante el período de análisis se registró solo una OF en Neuquén Aero. El evento ocurrió entre el 13 y 15 de junio de 2018, con una duración de 3 días y una intensidad de -5,3 °C.

Figura 7 a) Duración e b) intensidad de OC en Neuquén Aero correspondientes al período 2013-2020 

El análisis de la influencia del corredor fluvial en las Tmin y Tmax diarias en el transcurso de los eventos extremos evidenció que existe una atenuación del fenómeno a escala microlocal (figura N° 8). Durante 6 eventos, acaecidos en los años 2013, 2014, febrero 2017 y febrero 2018, se observó que hasta el tercer o cuarto día de iniciada las OC, las Tmin y Tmax en el PC fueron inferiores a los valores umbrales definidos por el SMN para la ciudad de Neuquén. No obstante, una vez excedidos, las Tmin y Tmax se mantuvieron por encima de los valores umbrales 3 días consecutivos o más (media de 3,2 días). Durante esas ocasiones, la temperatura extrema media alcanzada fue de 36,8 °C. Además, al finalizar las OC en NA, en el corredor se mantuvieron las temperaturas por encima de los valores umbrales un día más durante 4 ocasiones.

Por otra parte, en la OC de enero de 2018 y las 4 OC de 2020, las Tmin y Tmax en el humedal también superaron los valores umbrales al tercer o cuarto día de iniciado el evento. Sin embargo, las condiciones no se mantuvieron por tres días consecutivos. Por último, se destaca que tanto entre el 29 y 31 de enero de 2017 así como entre el 16 y 19 de febrero de 2019, se registraron en el corredor fluvial temperaturas mínimas y máximas que superaron los valores umbrales por tres días consecutivos o más, mientras que en NA no se hallaron OC.

Fuente: Elaboración propia

Figura 8 Fechas de ocurrencia de las OC registradas en NA (amarrillo) y días en los que simultáneamente Tmin y Tmax superaron los valores umbrales en PC (rosa) 

Se encontró una correlación entre los 6 eventos durante los que se superaron los valores umbrales por tres días consecutivos en PC y las direcciones de viento predominantes diarias. Se observó que al segundo día de excedidos los valores umbrales en el corredor fluvial, se registraron direcciones de viento predominantes de SE; S y S-SE en el PC. Mientras que en los casos en los que los valores de Tmin y Tmax superaron simultáneamente los valores en el humedal un solo día, se advirtió que al siguiente día prevalecieron direcciones de viento S-SO y O (figura N° 9).

Fuente: Elaboración propia

Figura 9 Dirección predominante de viento diaria durante los días de ocurrencia de eventos en NA (color amarrillo) y PC (color rosa). En rojo se señala el primer día en que se superan las Tmin y Tmax umbrales en PC. En estilo tipográfico negrilla se señalan los segundos días de eventos en PC en que las direcciones de viento predominantes fueron S, SE, S-E 

5. Discusión

Se observó un efecto moderador ribereño de las temperaturas. Las medias de las temperaturas máximas resultaron menores en la estación PC que sobre la estación más alta del valle. Estudios anteriores también evidenciaron un efecto refrescante de áreas litorales (^{Murakawa et al., 1991}; ^{Giampietri y Piccolo, 2000}; ^{Anderson et al., 2007}; ^{Rykken et al., 2007}; ^{Huang et al., 2008}; ^{Hathway y Sharples, 2012}; ^{Tsai et al., 2017}; ^{Wang et al., 2022}). No obstante, otros autores como ^{Brooks y Kyker-Snowman (2009}), ^{Giannakis et al. (2016}) y ^{Vásquez (2016}) no hallaron diferencias significativas entre las temperaturas de sitios ribereños y no ribereños.

Puntualmente ^{Brooks y Kyker-Snowman (2009}) plantearon que posiblemente tal resultado se debiera a que las diferencias topográficas entre ambos sitios fueran pequeñas. Sin embargo, en la ciudad de Neuquén las diferencias de altura entre las estaciones NA y PC también son mínimas, pudiendo atribuirse las diferencias térmicas al efecto del corredor fluvial. En consecuencia, el papel del corredor como regulador térmico parece responder a una multiplicidad de elementos asociados no solo a la topografía, sino también a la presencia del curso de agua, a su tamaño y dinámica, el dosel arbóreo del bosque ripario y al diseño del paisaje circundante (^{Giannakis et al. (2016}), ^{Vásquez (2016}); ^{Park et al., 2017}; ^{Wang et al., 2022}).

La mayoría de los estudios se han centrado en el análisis de la regulación climática en verano. Sin embargo, autores que han examinado el papel de cuerpos y cursos de agua en escalas temporales mayores evidenciaron que dicho efecto enfriador ocurre en todas las estaciones del año ^{(Giampetri y Piccolo, 2000}; ^{Tsai et al., 2017}). Lo anterior coincide con lo observado en la ciudad de Neuquén. Tanto el análisis interanual como el estacional y el mensual mostraron temperaturas máximas medias superiores en NA para el período de análisis, aunque con diferencias mayores entre estaciones en verano y primavera.

Este estudio también reveló un efecto regulador de las riberas sobre las temperaturas mínimas medias en las tres resoluciones temporales de estudio abordadas. Las Tmin medias mostraron valores mayores en la estación PC que en NA, con diferencias mayores en invierno y otoño. Lo mismo observaron en sus trabajos ^{Giampetri y Piccolo (2000}) y ^{Tsai et al. (2017}). También autores como ^{Hathway y Sharples (2012}) y ^{Wang et al. (2022}), quienes evaluaron el efecto regulador del agua con resolución horaria, observaron que la regulación térmica era mucho más débil durante la noche que durante el día. Esto puede estar relacionado con la capacidad calorífica relativamente alta del agua, así como a la inestabilidad térmica de los ambientes litorales resultantes de un aumento de flujo de calor sensible en las zonas urbanas (^{Steeneveld et al., 2014}; ^{Tsai et al., 2017}). Además, otros estudios sugieren también la existencia de un efecto de la cobertura arbórea. La vegetación retiene radiación durante la noche en contraste con la rápida liberación de radiación de onda larga en áreas urbanas de escasa cobertura (^{Bustos et al., 2016}; ^{Boyero et al., 2021}).

Respecto a la humedad relativa, ^{Geletič et al. (2018}) y ^{Wang et al. (2022}) han reportado mayores valores en sitios litorales que en lugares alejados de fuentes de agua. No obstante, ^{Giampetri y Piccolo (2000}) en la ciudad de Mar del Plata no encontraron diferencias significativas entre la humedad relativa entre estaciones ubicadas en cercanía y lejanía del mar. Puntualmente en este trabajo si bien se observaron mayores valores medios en NA que sobre PC, la diferencia media fue de 3,4 %. Es importante señalar que, si bien la zona donde está emplazada la estación meteorológica NA configura un pastizal, en su entorno existen diversos usos del suelo entre los que se encuentran chacras bajo riego intensivo y un humedal perteneciente a un paleocauce (^{Datri et al., 2019}).

Por último, el análisis del comportamiento del bosque ribereño durante períodos de OC también exhibió un efecto amortiguador de las temperaturas mínimas y máximas diarias en la ciudad de Neuquén. Estudios anteriores han demostrado que bajo condiciones de OC, tanto zonas urbanas como áreas verdes y espacios próximos a fuentes de agua aumentan sus temperaturas. No obstante, dichas áreas verdes y costeras atenúan las temperaturas extremas (^{Li et al., 2015}; ^{Founda y Santamouris, 2017}; ^{Herbel et al., 2018}; ^{Ao et al.; 2019}; ^{Khan et al, 2020}; ^{Hirsch et al., 2021}; ^{Li et al., 2021}; ^{Huang et al., 2022}). Por su parte, ^{Fernández García y Rasilla (2008}) y ^{Li et al. (2015}) señalaron que las áreas urbanas experimentan condiciones de calor más prolongadas como resultado de un mayor almacenamiento de calor. En consecuencia, el efecto urbano durante OC se manifiesta en un incremento de la duración de los eventos más que en aumento de la intensidad del calor. Ello coincide con los resultados hallados en este trabajo.

El efecto amortiguador de áreas verdes y costeras responde a múltiples y complejos mecanismos físicos. ^{Li et al (2021}) y ^{Huang et al. (2022}) concluyeron que existe una fuerte y significativa correlación entre la vegetación y las temperaturas, asociada con la partición de la energía superficial en flujos de calor sensible y calor latente. Por su parte ^{Khan et al. (2020}) exhibieron que en ciudades costeras el flujo de calor advectivo es una de las principales razones de sobrecalentamiento urbano y enfriamiento costero durante extremos térmicos. El impacto de la velocidad y dirección del viento (brisa terrestre - brisa costera) influyen tanto en las temperaturas como en la humedad, y, en consecuencia, en los flujos de calor latente y sensible. ^{Founda y Santamouris (2017}), ^{Ao et al. (2019}) y ^{Hirsch et al. (2021}) coincidieron con lo anterior. A su vez, ^{Li et al. (2015}) y ^{Ao et al. (2019}) hallaron en sus estudios que los flujos de calor sensible y de radiación neta (resultado de la radiación entrante y saliente de onda corta, onda larga y antropogénica) son superiores en sitios urbanos, mientras que el flujo de calor latente es mayor en áreas suburbanas.

6. Conclusiones

Este trabajo comparó el comportamiento de elementos climáticos y eventos térmicos extremos entre dos unidades de paisaje de la ciudad de Neuquén, el valle y el sector ribereño, para el período 2013-2020. Se halló un efecto moderador ribereño de los elementos climáticos. Las temperaturas máximas medias, a resolución anual, estacional y mensual, resultaron menores en la estación PC. Las diferencias se acentuaron entre estaciones en verano y primavera. Por su parte, las temperaturas mínimas medias mostraron valores mayores en la estación PC que en NA para las tres escalas temporales abordadas, con diferencias superiores en invierno y otoño. En consecuencia, la diferencia media mensual resultó mayor en la estación meteorológica del valle para todos los meses del año. Las diferencias medias mensuales entre estaciones fueron más marcadas para los meses correspondientes al semestre cálido, con excepción del mes de diciembre.

En cuanto a la humedad relativa, el análisis evidenció que para el período 2013-2020 los valores medios fueron mayores en la estación meteorológica Neuquén Aero. La diferencia media entre estaciones fue de 3,4 %. Las condiciones de contorno de la estación meteorológica pueden influir en los valores de dicha variable climática.

Respecto a los extremos térmicos, durante el período de análisis se identificaron 14 OC y 1 OF en la ciudad de Neuquén en función de la metodología propuesta por el SMN. La duración media de las OC fue de 4,3 días y la intensidad media de 38,8 °C. Por su parte, la OF tuvo una duración de 3 días y una intensidad de -5,3 °C. El análisis de la influencia del corredor fluvial en las Tmin y Tmax diarias en el transcurso de los eventos extremos evidenció que existe una atenuación del fenómeno a escala microlocal. Durante las OC se exhibió un efecto regulador respecto a la cantidad de días que excedieron los valores umbrales de manera consecutiva en el sector costero. Si bien se observaron relaciones con la dirección predominante diaria de viento, en la discusión se plasmó la complejidad de diversos mecanismos físicos que influyen en la ocurrencia y evolución de las OC.

En base a los resultados hallados y a las tendencias climáticas globales y regionales, se alienta el ordenamiento de corredores fluviales desde un marco de integración de servicios ecosistémicos de regulación al proceso de planificación territorial. Lo anterior se alinea con la Agenda 2030, elaborada en el marco de la Cumbre de las Naciones Unidas para el Desarrollo Sostenible celebrada en Nueva York (Estados Unidos) en el año 2015. En particular con sus Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) N° 11 y N° 15, que plantean la gestión sostenible de hábitats naturales con base en sus valores y contribuciones ecosistémicas a la planificación local. Esto implica la necesidad de continuar ahondando en el estudio de los fundamentos sociales, ecológicos y espaciales de los servicios ecosistémicos para su incorporación en procesos de toma de decisiones