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En el Capítulo 1 se provee el marco teórico y los objetivos planteados en este estudio. En elCapítulo 2 se presentan las grillas de precipitación y temperatura hechas a partir de unarecopilación de datos mensuales en la región. Se compilaron 218 y 114 registros deprecipitaciónytemperaturarespectivamente,provenientesdeinstitucionesgubernamentales y privadas de la región. Estos datos fueron interpolados mediante latécnica de co-kriging para obtener grillas de precipitación y temperatura de 20 km x 20 kmcubriendo el norte de la Patagonia desde 63° a 75° longitud Oeste y 35° a 45° latitud Sur.Estas nuevas grillas (Grillado Climático para Patagonia Norte, o GCPN) representan lasvariaciones de los rasgos espaciales en los campos medios de temperatura y precipitaciónde una manera más realista que las grillas climáticas globales disponibles en la actualidad.También se comparó el desempeño de estas grillas con otras grillas climáticas globales deuso común en la región. A partir del trabajo realizado en este capítulo se ha publicado unartículo científico en una revista indexada (DOI:10.1007/s13351-015-5058-y).En el capítulo 3 se analizó la variabilidad espacial y temporal de la precipitación y latemperatura (utilizando las grillas presentadas en el capítulo 2) y su relación con fenómenosclimáticos de gran escala. La variabilidad espacio-temporal de los campos de precipitacióny temperatura a escala regional fue establecida aplicando un Análisis de ComponentesPrincipales (ACP) a los datos grillados. Una vez determinados los patrones dominantes, seexploraron los forzantes del sistema climático a escala hemisférica y global asociados a lavariabilidad en la temperatura y precipitación en el norte de la Patagonia. A grandes rasgos,el análisis de componentes principales aplicado a las series de precipitación y temperaturaidentificó cuatro grandes patrones de variabilidad temporal en la región. El patrón asociadoal sector noroeste de la región presenta un clima tipo mediterráneo. El patrón asociado alsector Este y Noreste coincide con el clima frio semiárido. El patrón asociado al sector Sury Sudeste coincide con el clima árido frio, mientras que el patrón asociado a la región Sur ySudoeste coincide con la región de clima oceánico. La comparación de estos patrones dominantes de variabilidad en la temperatura y laprecipitación sobre el norte de la Patagonia con índices de circulación océano/atmosferaarrojó algunas relaciones de interés. Por ejemplo, existe una relación negativa entre laprecipitación en el Oeste de la región de estudio (clima tipo Mediterráneo) durante laprimavera, el verano y el otoño y la Oscilación Antártica (AAO). El fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) está relacionado, en su fase cálida, a un aumento deprecipitación sobre la Cordillera de los Andes, particularmente al Oeste de esta durante laprimavera. En el invierno, los eventos cálidos ENOS están asociados a mayoresprecipitaciones en el sector Este de la región. Los índices del Océano Atlántico (SAODI yTSA) solo muestran una relación negativa con la precipitación en el Este de la regióndurante el invierno. La AAO resulta ser el principal forzante de las variaciones en latemperatura en el norte de la Patagonia. Muestra relaciones positivas con esta variable en elSur de la región durante el verano, el otoño y la primavera; y en el Este de la región duranteel invierno.En el capítulo 4 se analiza la variabilidad espacial y temporal del Índice de VegetaciónNormalizado (IVN) mediante el análisis de componentes principales, y se comparan lasregiones que resultan de este análisis con clasificaciones previas de la vegetación en laregión que tienen en cuenta atributos estructurales o funcionales de la misma. Lavariabilidad espacio-temporal del IVN derivado de sensores remotos fue analizada tanto anivel de Región Ecológica Homogénea o Tipo Forestal , como a escala regional aplicandoel Análisis de Componentes Principales (ACP). La variabilidad temporal se analizó a nivelintra-anual e interanual, filtrando el ciclo anual mediante el cálculo de los desvíosestandarizados. Se pudieron reconocer, a grandes rasgos, cuatro regiones donde lavariabilidad temporal del IVN se comporta de manera relativamente homogénea: 1) Regiónde Clima Mediterráneo, que se corresponde con los Tipos Forestales Araucaria, Coihue ?Raulí ? Roble, las Regiones Ecológicas de Pastizales Subandinos y de Sierras y Mesetas(en transición con el clima Frio Semiárido), y el Tipo Forestal Lenga, en transición con elclima Templado Oceánico; 2) Región de clima Semiárido Frío y Árido Frío, quecomprende a las Regiones Ecológicas de Sierras y Mesetas, Distrito central de Chubut yDistrito del Golfo (que a su vez conforman la Provincia Fitogeográfica Patagónica); 3) Región de climas Templado Oceánico y Subpolar Oceánico, que comprende a los TiposForestales Alerce, Siempreverde Valdiviano y Lenga adyacentes; 4) Región de Clima Friosemiárido, representada principalmente por la Provincia Fitogeográfica del Monte (MonteAustral y Monte Oriental). A grandes rasgos, se puede observar que el ciclo anual es elrasgo predominante de la variabilidad del IVN hacia el Noroeste de la región (zona declima mediterráneo). El ciclo anual pierde su amplitud hacia el Sur y hacia el Este, amedida que adquieren mayor importancia los ciclos intra- e inter-anuales.En el capítulo 5 se analiza la relación entre la variabilidad en el IVN y las variaciones en lasprecipitaciones y la temperatura, considerando diferentes escalas temporales en las que sepueden manifestar estas relaciones. La temperatura, particularmente al comienzo de laestación de crecimiento, parece ser el factor climático determinante del crecimiento de losBosques Templados y de algunas regiones ecológicas pertenecientes a la ProvinciaFitogeográfica de la Patagonia (Distritos del Golfo y Central de Chubut). Para la regiónecológica del Monte Oriental, la precipitación de verano es el factor determinante de ladinámica del IVN a escala intra-anual. Este acoplamiento entre la precipitación y el IVN enesta región no ha sido reportado en trabajos anteriores. Esta relación pareciera estarasociada a la mayor abundancia relativa de especies C4 en esta región. Las especies C4 sonparticularmente eficientes para aprovechar los eventos esporádicos de lluvia durante elverano. Este acoplamiento entre el IVN y la precipitación es evidente a diferentesfrecuencias temporales, particularmente en la escala interanual.En el capítulo 6 se abordó el estudio de la relación entre la variabilidad del IVN y lasvariaciones climáticas de gran escala. Los índices muestran diferentes asociaciones con lospatrones de IVN según la región y la época del año. En líneas generales, la AAO influenciatodos los patrones de IVN. Esto probablemente se deba a que su influencia en laprecipitación y la temperatura abarcan casi la totalidad de la región estudiada. El fenómenoEl Niño-Oscilación del Sur también muestra asociaciones con tres patrones, pero surelación más notoria con el IVN se observa en los Bosques Siempreverde y de Alercedurante la primavera y el verano. Por su parte, tanto los índices asociados a la circulacióndel Océano Atlántico, así como las TSM del Atlántico tropical, influyen las variaciones en los patrones que corresponden a las Regiones Ecológicas del Monte Austral y MonteOriental y la Provincia Fitogeográfica de la Patagonia. ; This doctoral dissertation is organized in seven chapters. Chapter 1 provides the theoretical framework and the main goals of this thesis. In Chapter 2, 218 and 114 precipitation and temperature records, respectively, were compiled from different governmental and private institutions to develop a gridded climatic data base across northern Patagonia. Based on a co-kriging methodology, these precipitation and temperature records were interpolated into 20 x 20 km-resolution grids covering northern Patagonia from 63º to 75º W longitude (from Atlantic to Pacific coast) and from 35º to 45º S latitude. These new grids (Northern Patagonia Climate Grids, NPCG) represent spatial variations of both temperature and precipitation fields in a more realistic manner than other global climate grids currently available for the region. The performance of NPCG was contrasted with other global climate grids commonly used in northern Patagonia. This work has already been published in an international, indexed journal (DOI:10.1007/s13351-015-5058-y). In Chapter 3, spatial and temporal variations in temperature and precipitation, based on NPCG (chapter 2) were analyzed, along with their relationships with large-scale climate forcings. The dominant modes of spatial and temporal variability in temperature and precipitation were determined by applying a Principal Component Analysis (PCA) to the gridded data sets. Once that the main patterns of temperature and precipitation variability were identified, they were compared with large-scale (continental, hemispheric to global) climatic drivers. Overall, the PCA analyses of the temperature and precipitation grids identified four different patterns of spatio-temporal variability in northern Patagonia. The northwestern Patagonia pattern shows the classical features related to the Mediterranean climate across Central Chile and the adjacent Cordillera de los Andes. The pattern associated with the cold semiarid climate prevails in the eastern and northeastern sectors of northern Patagonia. The spatial pattern related to the south-southeastern region in northern Patagonia encompass the dominant cold arid climate, whereas the southern and southwestern sectors in the study region coincides with the Pacific oceanic climate. The dominant patterns of variability in temperature and precipitation showed interesting links with several atmosphere/ocean circulation indexes. For example, negative relationships were recorded between precipitation in the Mediterranean sector during spring, summer and fall and the Antarctic Oscillation index (AAO). In contrast, the warm events of El Niño/Southern Oscillation (ENSO) are associated with positive rainfall anomalies west of the Andes range during spring. In winter, warm ENSO events are related to above-mean rainfalls anomalies in the Eastern sector of the study area. The indices associated with the tropical and subtropical Atlantic Ocean (SAODI and TSA) are negatively related to precipitation in the Eastern sector during winter. The AAO seems to be the main driver of temperature variability in northern Patagonia. The AAO shows positive relationships with temperature in the southern sector of northern Patagonia during summer, autumn and spring, and in the eastern sector during winter. The establishment of the spatio-temporal variations in the Normalized-Difference Vegetation Index (NDVI), based on Principal Component Analysis, was the main goal of Chapter 4. The NDVI-based regions identified were compared with vegetation classifications based on structural or functional features of vegetation across northern Patagonia. The spatio-temporal variability in NDVI was estimated based on previously established ecosystems (from forests to dry steppe) and similarities in NDVI according to PCA analysis). Temporal variations were analyzed in both intra and inter-annual scales. The annual cycle in NDVI was removed from the original time series by computing the standard deviations in relations to the period 2001-2010. Four regions with relativehomogeneous temporal behaviors were identified: 1) The Mediterranean climate region, which shows similarities with the Coihue – Rauli – Roble, Lenga and Araucaria forest types, and the Pastizales Subandinos and Sierras y Mesetas grassland-upper steppe types; 2) The region with cold semiarid and arid climate, which spatially overlaps with the Sierras y Mesetas, Distrito Central de Chubut and Distrito del Golfo steppe regions; 3) The region of temperate and subantartic oceanic climates, which is associated with the Alerce, Siempreverde Valdiviano and Lenga forest types; and 4) The region of cold semiarid climate related to the Monte Austral and Monte Oriental ecological regions. Overall, a dominant annual cycle is the main feature of the temporal evolution of the NDVI in the Mediterranean climate zone. The amplitude of the annual cycle diminishes towards the south and the east where intra- and inter-annual cycles gain importance. In Chapter 5, the relationships between the variability of NDVI and temperature and precipitation are documented, taking into consideration the different temporal scales in which interactions between these variables occur. Temperature, mainly at the beginning of the growing season, seems to be the determinant factor for the growth of the temperate forests and the Distritos del Golfo and Central de Chubut grassland-steppe regions. For the Monte Oriental ecological region, summer rainfall is the most important factor related to the inter-annual dynamic in the NDVI. This strong temporal coupling between summer rainfall and NDVI in the Monte oriental has not been previously reported. This relationship seems to be associated with the abundance of C4 species in this ecological region. C4 species take advantages of the sporadic summer rainfalls more efficiently than C3 plants. This coupling between rainfall and NDVI is present at different timescales, particularly at the inter-annual scale. Relationships between NDVI variability and large-scale climate forcings were documented in Chapter 6. Linkages between NDVI and large-scale atmospheric circulation indices vary according to the seasons and different vegetation regions across northern Patagonia. Overall, the AAO influences most patterns of NDVI variability, in response to the pervasive influences of the AAO on temperature and precipitation regimens over most northern Patagonia. ENSO shows linkages with the Siempreverde Valdiviano and Alerce forest types during spring and summer. Finally, the indices associated with variations in the circulation of the Atlantic Ocean and Sea Surface Temperatures (SST) across the tropical Atlantic Ocean are related to NDVI patterns in the Monte Austral and Monte Oriental ecological regions. Finally, Chapter 7 discuss the results and provides directions for further research. ; Fil: Bianchi, Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina