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Revista de Geografía • Número 20 • Año 2016 • Vol. XX • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
INVENTARIO DE GLACIARES DELA CUENCA DEL
ARROYO AGUA NEGRA Y FLUCTUACION DEL HIELO
DESCUBIERTO
[ FECHA ENTREGA 23/02/2016 - FECHA APROBADO 03/03/2016 ]
Zulma E. Menna
Instituto de investigaciones Hidráulicas – F.I. – UNSJ
zemenna@unsj.edu.ar
Roberto O. del Castillo
Instituto de investigaciones Hidráulicas – F.I. – UNSJ
omardelcast@unsj.edu.ar
1. RESUMEN
2. ABSTRAC
3. INTRODUCCIÓN
En este artículo se presentan los resultados del in-
ventario de glaciares de la cuenca “Arroyo Agua Ne-
gra”, ubicada al noroeste de la provincia de San Juan,
en una porción de la Cordillera de los Andes.
El inventario de glaciares se elaboró mediante téc-
nicas de teledetección satelital, información de campo y
software de procesamiento, todas ellas integradas por
un Sistema de Información Geográca (SIG) que facilitó
la extracción, análisis y edición de la información carto-
gráca y temática.
Para la delimitación de glaciares descubiertos se
utilizó el método del Índice de Diferencia Normalizada
de Hielo y Nieve (NDSI) sobre imágenes satelitales óp-
ticas Landsat TM, y para la delimitación de glaciares de
escombro y cubiertos se utilizó el método de interpre-
This article presents the results of Glacier Inventory
in “Arroyo Agua Negra” basin, located northwest of
San Juan province, in a portion of Andes Monutain.
Glacier inventory was made by satellite remote sen-
sing, Field Information and processing software, all inte-
grated in a Geographic Information System (GIS) which
facilitated the extraction, analysis and editing of carto-
graphic and thematic information.
Index Normalized Difference Ice and Snow (NDSI)
was used for delimitation of glaciers discovered on op-
tical satellite images of Landsat TM. For rock glacier and
covered glacier delimitation visual interpretation was
En la región montañosa de los Andes áridos de la
provincia de San Juan, la escorrentía supercial por fu-
sión de nieve y deshielo de glaciares es la fuente de agua
dulce de mayor importancia para el desarrollo económi-
co de la población, que utiliza el recurso tanto para la
tación visual en imágenes ópticas SPOT 5HRG2 de alta
resolución. Por medio de un modelo digital de elevación
(MDE) de 25 m se extrajo automáticamente los pará-
metros de cada glaciar como son la orientación, altitud,
pendiente, entre otros.
Adicionalmente se determinó la reducción super-
cial sufrida por los glaciares descubiertos y campos de
nieve entre los años 1976 y 2012, contrastando 2 imá-
genes satelitales Landsat MSS y TM respectivamente.
Como resultado del inventario de la cuenca en es-
tudio, se obtuvo un total de 84 geoformas que cubren
una supercie de 27,74 km2, todos superiores a 0,01
km2. Además se comprobó que los glaciares descubier-
tos y campos de nieve en la cuenca redujeron 8.39 km2
de su supercie en un periodo de 37 años.
used in optical imaging SPOT 5 HRG2. Some parame-
ters like orientation, altitude, slope were automatically
extracted from digital elevation model (DEM) of 25 m.
Additionally discovered glacier and snowelds sur-
face reduction between 1976 and 2012, comparing 2
satellite images Landsat MSS and TM respectively was
determined.
Inventory’s results has showed that there are 84 for-
ms covering an area of 27.74 km2, all greater than 0.01
km2 .In addition it was found that surface of discovered
glaciers and snowelds in the basin fell 8.39 km2 of its
surface over a period of 37 years.
agricultura, el consumo humano y la industria.
Un glaciar se dene como una masa de hielo en la
supercie terrestre, que uye pendiente abajo por defor-
mación interna y deslizamiento en la base, y restringida
por la topografía del entorno, por ejemplo las laderas de
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un valle o las cumbres que lo rodean. La topografía del
lecho es la mayor inuencia en la dinámica y la pendien-
te de la supercie del glaciar (GTOS (2007) de Naciones
Unidas). El glaciar se mantiene por la acumulación de
nieve en las cotas altas, balanceada por la fusión a cotas
bajas o por la descarga al mar (IPCC, 2001). UNESCO
(1970) agrega que para ser reconocido como glaciar, el
mismo debe poseer una supercie superior a 0,01 km2,
o sea una hectárea.
Los glaciares pueden clasicarse según su conteni-
do de detrito, cuando tienen cantidades imperceptibles
de dicho material (impurezas) y que, por lo tanto, se
aprecian esencialmente blancos, se denominan “glaciares
descubiertos” (Foto 1), mientras que se denominan “cu-
biertos” si subyace sobre el mismo una capa de espesor
variable de detritos rocoso. Los glaciares denominados de
“roca o escombro” (Foto 2), están compuestos por una
masa de fragmentos o bloques de roca y material no
que yace en una pendiente y contiene hielo intersticial o
partes con hielo macizo (Trombotto et al., 2014).
Foto 1: Glaciar Descubierto Agua Negra Foto 2: Glaciar de Escombro El Paso
Otro aspecto importante de los glaciares de mon-
taña es su papel como indicadores sensibles del cambio
climático a escala decenal. Los avances y retrocesos de
los glaciares de montaña son uno de los signos más vi-
sibles de los efectos del cambio climático (Lemkeet al.,
2007), por esta causa se les suele denominar “centine-
las del clima”.
Estas razones justican en demasía la necesidad de
un estudio actualizado que identique, liste y caracte-
rice (inventario), las masas de hielo con el n de obte-
ner una visión general de la extensión presente de los
glaciares y sus uctuaciones en la cuenca Arroyo Agua
Negra.
Un inventario de glaciares es una recopilación de-
tallada de información topográca y morfométrica de
estas unidades en una zona, que incluye datos como
tamaño, longitud, altitud y orientación de los glaciares
individuales en una región determinada (Paul, 2011).
Esta necesidad de inventariar los cuerpos de hielo
se acrecienta aún más considerando que la zona de es-
tudio forma parte del proyecto “Corredor Bioceánico
Central” donde se emplazará el Túnel de Agua Negra,
una obra estratégica de integración del Mercosur. Di-
cho proyecto requiere del conocimiento de la posición y
estados de las geoformas en la cuenca para situar sus
obras de ingeniería.
El primer antecedente de inventario de glaciares en
la provincia de San Juan fue realizado por Aguado a -
nes de la década del 70, pero el sector mapeado no cu-
brió la zona norte de la cuenca del rio Jáchal. Posterior-
mente se elaboró un inventario aplicando técnicas de
fotointerpretación, en el sector norte de la Cordillera de
Mendoza, y parte de la Cordillera de San Juan (Bottero,
2002). En 2002 se elaboraron los primeros estudios en
glaciares de escombro y cubiertos en la zona del Paso de
Agua Negra de los Andes semiáridos (Karl-Heinz Scholl,
2002). A nales del 2010 se presentó el relevamiento
inicial de glaciares descubiertos de toda la provincia de
San Juan aplicando técnicas de mapeo con sensores re-
motos (Milana et al., 2010).
A tal n, el uso de técnicas de sensores remotos
con imágenes satelitales ópticas permite la cartografía
semiautomática de contornos glaciares, por lo que en
este inventario los glaciares se han mapeado con el uso
de diferentes metodologías aplicadas a dos tipos de
imágenes satelitales.
Este inventario contribuye al Inventario Nacional
de Glaciares y Ambiente Periglacial llevado cabo por el
Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias
Ambientales (IANIGLA) que está abocado desde 2010 a
la individualización y relevamiento de todos los glacia-
res y geoformas periglaciares que actúan como reservas
hídricas existentes en el territorio nacional, en cumpli-
miento con lo establecido por la Ley 26.639 de Presu-
puestos Mínimos para la Preservación de los Glaciares y
del Ambiente Periglacial.
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La zona de estudio es la cuenca del Arroyo de Agua
Negra, la cual se localiza en el corazón de la cordillera
frontal de los andes desérticos, al oeste de la provincia
de San Juan, en la jurisdicción del Departamento Iglesia.
La cuenca posee una supercie de 1360 km2 y se
extiende aproximadamente 80 kilómetros desde el lími-
te internacional con la Republica de Chile al oeste, hasta
llegar al valle de Iglesia-Rodeo, una depresión tectónica
entre la Cordillera de los Andes y la Pre cordillera al este.
Al sur la cuenca limita con la gran cuenca del río San Juan
y la cuenca del arroyo de Iglesia, compartiendo el cordón
de Olivares,y al norte limita con la cuenca quebrada de
Figura 1: Detalle de la Zona de Estudio
Tabla 1: Parámetros Moroógi-
cos de la Cuenca Arroyo Agua
Negra
4. DATOS Y MÉTODOS
4.1. ZONA DE ESTUDIO
Romo separándolo el cordón de Las Minitas (Figura 1).
La cuenca posee un desnivel de 4735 metros que
va desde una altitud mínima de 1523 msnm en el dique
Cuesta del Viento (Rodeo) hasta una cota máxima de
6258 msnm en el cordón de Olivares.
El arroyo Agua Negra es el cauce principal y es el
más importante de los cursos permanentes que posee
la cuenca. Su origen es el glaciar homónimo ubicado a
4730 m.s.n.m., y sus tributariosprincipales son los arroyos
San Lorenzo, San Javier, Arrequintín y Agua Blanca; mu-
chos de éstos se congelan total o parcialmente durante
los meses de invierno.
La cuenca posee una forma alargada y sus laderas
son abruptas con pendientes que llegan a superarlos
40° (Tabla 1), su vegetación es escasa, tendiendo a nula, en-
contrando pequeñas vegas ubicadas en la periferia de los cauces
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Desde el punto de vista morfológico, en la cuen-
ca puede apreciarse un relieve árido, modelado por un
típico sistema morfoclimático glaciar, que es propio de
estas zonas montañosas donde se aprecian valles con la
típica forma de “U” y cavidades de los circos que solo el
hielo puede modelar.
La zona posee una gran amplitud térmica que da
origen a la fragmentación de la roca en ciclos continuos
de congelamiento y descongelamiento. La intensidad de
radiación solar es extrema durante todo el año y las pre-
cipitaciones ocurren por sobre los 4000 m durante los
meses de invierno en forma de nieve o graupel (Schrott,
2002).
Los límites topográcos de la cuenca y su red hidro-
lógica se elaboraron a partir del uso de un modelo digi-
tal de terreno ASTER GDEM 2, procesado con software
de sistemas de información geográcos (SIG) tipo open
source. A tal n, se utilizó el módulo Grass que trabaja
en conjunto con en el modelo QGIS y que permite visua-
lizar información espacial, documentar características de
la cuenca, realizar análisis espaciales y delinear cuencas
y ríos (Menna et al., 2010).
El sistema de proyección cartográco adoptado
para este estudio fue el Universal Transversal Mercator
(UTM), zona 19 - Sur con datum WGS 84, de acuerdo a
lineamientos de inventarios internacionales.
4.2. DELIMITACIÓN DE GLACIARES DESCUBIERTO Y MANCHONES DE NIEVE
El mapeo de glaciares descubiertos para el inven-
tario se llevó a cabo por medio del procesamiento de
imágenes satelitales Landsat 5 Thematic Mapper (TM)
utilizando el paquete de análisis automatizado geoes-
pacial TNT lite.
Se cuenta con diferentes métodos semi-automa-
tizados para la delimitación de glaciares descubiertos
con imágenes satelitales, tales como la clasicación su-
pervisada (Sidjak et al. 1999), umbrales en relación de
bandas espectrales (Paul et al., 2002) y el método del
Índice de Diferencia Normalizada de Hielo y Nieve (NDSI)
(Racoviteanu et al., 2008).
Se seleccionó para este estudio el método NDSI
que es un enfoque sólido y ecaz en cuanto al tiempo
de procesamiento para áreas extensas y también per-
mite la identicación de nieve y hielo en sombra (Paul
et al., 2005), sin embargo tiene la desventaja al igual
que el resto de los métodos semi-automatizados que la
reexión de los cuerpos de agua es similar a la del hielo,
debiendo extraerse posteriormente por otra metodolo-
gía.
Para aplicar el método, las imágenes satelitales fue-
ron convertidas a valores de reectividad mediante un
algoritmo simplicado de correcciones atmosféricas que
incluye un ajuste por la refracción en las longitudes de
onda menores, especialmente en la Bandas 1 y 2 (Cha-
vez, 1996).
El NDSI está denido como la diferencia de reexión
observada en una de las bandas del espectro visible y la
banda infrarroja de onda corta, dividido por la suma de
las dos reexiones, que para imágenes LANDSAT queda
expresada en la ecuación (1).
Se evaluaron diferentes valores de umbral de cor-
te, aceptando como el más apropiado un índice NDSI
≥0.53. Esto se denió mediante la visualización de la
imagen satelital con la combinación de bandas en falso
color (Menna et al., 2013).
Para enmascarar y extraer los cuerpos de agua se
utilizó el método del umbral de corte en la banda 4, apli-
cando un valor límite de 0.11 (Racoviteanu et al., 2008).
Se realizó un análisis multi-temporal de las imáge-
nes satelitales con el n de descartar nieve estacional.
La nieve estacional es la nieve que se acumula sobre y
en los márgenes de un glaciar durante el período de
acumulación, pero desaparece paulatinamente duran-
te el período de ablación. A medida que transcurre la
estación estival, lo normal es que la cantidad de nieve
estacional se reduzca hasta un mínimo o desaparezca.
Por lo tanto las imágenes satelitales fueron obtenidas
sobre el nal del período de ablación y muestran el ma-
yor potencial con nes de un inventario de glaciares,
evitando la inclusión de nieve estacional como parte del
área permanentemente englazada que sobreestime la
supercie de un determinado glaciar.
Se seleccionaron 3 imágenes satelitales Landsat 5
TM (Tabla 2) que cubren un periodo de 8 años, sobre las
cuales se procesaron y extrajeron con el método NDSI
los polígonos de cada geoforma, posteriormente se
compararon elemento a elemento descartando el polí-
gono de mayor dimensión (Figura 2).
Figura 2: Delimitación de Glaciares Descubiertos, método NDSI.
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4.3. DELIMITACIÓN DE GLACIARES CUBIERTO Y DE ESCOMBRO
4.4. DELIMITACIÓN DE GLACIARES PARA ANÁLISIS DE FLUCTUACIÓN
El mapeo de los glaciares cubiertos y de escom-
bro se realizó manualmente por medio de la inter-
pretación visual en imágenes satelitales de alta re-
solución. Si bien existen en la actualidad diferentes
metodologías automatizadas o predictores que utili-
zan parámetros de modelos de elevación, pendiente,
curvatura e insolación (Brenning et al., 2006), estos
tienen la dicultad de ser aplicados a zonas muy es-
pecícas o en otros casos requieren necesariamente
de la validación de cada resultado en campo (Pitte et
al., 2013).
Las imágenes satelitales de alta resolución reve-
lan claramente los quiebres de pendiente, las líneas
de curvatura, las pequeñas vías de drenaje y el resto
de los elementos del relieve que pueden ser cartogra-
ados sin inconvenientes (Scholl, 2002)
La delimitación de cada glaciar rocoso se realizó
con la aplicación QGIS tomando como base de mapeo
las imágenes satelitales pancromáticas SPOT 5 HRG2
(Tabla 2) de 2.5 metros de resolución espacial apor-
tadas por la comisión Nacional de Actividades Espa-
ciales (CONAE), requiriendo una mejora en su calidad
visual por medio de ltros especiales de realce tipo li-
neal (Figura 3). Se utilizó también como apoyo visual
en zonas críticas de difícil comprensión las imágenes
de alta resolución del software Google earth.
Tabla 2: Características de las imágenes utilizadas
Posteriormente a cada polígono de glaciar ob-
tenido,de las diferentes tipologías, se le asoció in-
formación geoespacial, llegando a obtener una base
de datos con atributos elaborados a partir de los cri-
terios que establecen los proyectos internacionales,
entre los que se destacan las características geomé-
tricas de cada glaciar, los detalles de su ubicación,
identificadores por códigos locales e internacionales
y las fuentes de origen de mapeo entre otras carac-
terísticas.
A n de establecer la dinámica de los glaciares des-
cubiertos de la cuenca en las últimas décadas, se estudió
la uctuación de estas geoformas tomando como base
los resultados obtenidos en el inventario y comparán-
dolos con polígonos resultantes de una imagen Landsat
MMS del 04 de Marzo del año 1975.
Las imágenes satelitales Landsat MMS solo con-
tienen 4 bandas de reectancia, todas en el espectro
visible, por lo tanto para el procesamiento se aplicó el
método de clasicación supervisada de polígonos.
Se utilizó la clasicación por regiones u objetos, la
cual utiliza además de la información espectral de cada
píxel, la información espacial que envuelve la relación
entre esos píxeles y sus vecinos. Este tipo de clasicado-
res intentan imitar el comportamiento de un fotointér-
prete al reconocer áreas homogéneas de las imágenes
Figura 3: Delimitación de Glaciares de Escombro
Figura 4: Muestras patrones, método de Clasicación Supervisada
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5. DESARROLLO Y DISCUSIÓN
basándose en las propiedades espectrales y espaciales
de las mismas (IANIGLA-CONICET, 2010).
Sobre la imagen satelital, en un cuadro de 14 x 18
km ubicado en el cordón de Olivares, se seleccionaron
los 4 glaciares descubiertos de mayor dimensión y sobre
cada uno de ellos se trazó un polígono denominado re-
gión de interés (ROI), cubriendo un total de 1377 pixel
que funcionan como el patrones de decisión para la cla-
sicación (Figura 4).
Se aplicó el método automático de clasicación Pa-
rallelepiped para la extracción de polígonos, aplicando
una desviación estándar media igual a 2, respecto a los
valores espectrales medios determinados en cada ROI,
obteniendo así la cobertura glaciar de toda la imagen,
de la cual nalmente se extrajeron los polígonos de la
cuenca de estudio, descartando aquellos pequeños ban-
cos de nieve estacional.
5.1. INVENTARIO DE GLACIARES
A partir de la aplicación del método del Índice de Di-
ferencia Normalizada de Hielo y Nieve (NDSI) para la deli-
mitación de glaciares descubiertos y manchones de nieve
y el método de interpretación visual en imágenes de alta
resolución para el mapeo de glaciares cubiertos y de escom-
bro, se obtuvo un total de 85 geoformas en la cuenca del
Arroyo Agua Negra (Figura 5), de las cuales 29 correspon-
den a glaciares descubiertos, 26 a manchones de nieve y los
restante 30 a glaciares cubiertos y de escombro (Tabla 3).
Tabla 3: Resultado del Inventario de Glaciares
Figura 5: Inventario de Glaciares de la Cuenca Arroyo Agua Negra
Los 29 glaciares descubiertos cubren una supercie
de 21.57 km2 que representa el 1,59% del área cubier-
ta por hielo supercial en la cuenca del Arroyo Agua
Negra.
El conjunto de datos está dominado por los glacia-
res pequeños, en el rango de tamaño de 0.01 a 0.7 km2
(85%, 24 unidades), contribuyendo en un 0.36% de la
supercie total de la cuenca (Figura 6).
El glaciar descubierto más grande identicado en
el inventario corresponde al glaciar Pircas Negras con
10.05 km2.
Se mapearon 26 polígonos clasicados como man-
chones de nieve o glaciaretes, que cubren 1.94 km2 de
la supercie de la cuenca (0.14% del total). Su tamaño
promedio es de 0.07 km2, siendo el más grande de 0.85
km2, sin embargo el 92% son menores de 0.1 km2.
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Figura 6: Variación de la cobertura de área glacial en la cuenca
Figura 7: Distribución de los glaciares en altura Figura 8: Orientación de los glaciares
La distribución altitudinal media del total de glacia-
res identicados va desde aproximadamente los 4160
msnm a los 5970 msnm, observando una mayor con-
centración entre los 4400 y los 5600 msnm (Figura 7).
Los glaciares pequeños se encuentran en todas las
elevaciones, pero para glaciares superiores a 1 km2,
como era de esperar, poseen una tendencia a una ma-
yor elevación donde es menor el régimen térmico.
En los glaciares descubiertos predomina la orienta-
ción hacia el Este y el Sureste, mientras que en el caso
de los glaciares de escombro y cubiertos predomina la
orientación Noreste (Figura 7 y 8).
El elevado número de glaciares descubiertos que
tienen orientación este y sur-este tiene su justicación
por la dirección de las tormentas frontales y a la direc-
ción del viento predominante que favorecen la acumu-
lación de nieve en estas laderas, y por la proyección de
los rayos solares en estas latitudes.
Los glaciares se encuentran connados a laderas de
montaña con una clara tendencia a ubicarse en pen-
dientes bastante pronunciadas (en general superiores
al 20% de inclinación), especialmente los glaciares pe-
queños que vienen remontando laderas cada vez más
elevadas (Figura 9).
5.2. FLUCTUACIÓN DE GLACIARES
Se estudió la reducción de la supercie que cubren
los glaciares y manchones de nieve de la cuenca compa-
rando 45 elementos entre los años 1975 a 2013.
La reducción de los glaciares observados está en lí-
nea con los resultados de muchas otras cordilleras del
mundo (Barry, 2006; WGMS / PNUMA, 2008).
Algunos de los glaciares más pequeños fueron ex-
cluidos de la comparación para evitar incertidumbres re-
lacionadas con la identicación, ya que algunos glacia-
res al reducirse su supercie, se han separado en partes
más pequeñas.
La comparación mostró que el área total de los 45
glaciares y manchones de nieve se redujo de 31.9 km2
en 1976 a 23.51 km2 en 2013. La reducción total fue
de 8.39 km2 que representan un 26.3% para un perío-
do de 37 años (Figura 10).
Al excluir los manchones de nieve, se determinó
una pérdida de 21% de la supercie cubierta de los gla-
ciares descubiertos, que se condice con estudios aplica-
dos a glaciares en particular (del Castillo et. al., 2013).
Además de la ubicación, la reducción de los glacia-
res depende también de la topografía y las diferencias
en el clima regional. No se encontró una recesión nota-
ble de los glaciares más pequeños (inferior a 0.3 km2),
siendo más acentuada en aquellos glaciares de gran
extensión considerando que los mismos poseen mayor
supercie de insolación (Andreassen et. al., 2012), (Fi-
gura 11).
pág. 62
Figura 10: Reducción de
supercie
Figura 11: Cambio porcentual en cada glaciar respecto de su
supercie
Cabe señalar que puede existir incertidumbres en
las evaluaciones de los cambios de las geoformas al
comparar áreas de glaciares derivados de imágenes sa-
telitales con resoluciones espaciales diferentes y de los
métodos de procesamiento aplicados.
6. CONCLUSIONES
7. BIBLIOGRAFÍA
Las diferentes técnicas de percepción remonta en
áreas donde las mediciones de terreno son complejas,
como es en la Cordillera de los Andes, son herramientas
valiosas e imprescindibles para estudios de delimitación
de glaciares de diferentes tipologías, aunque se requie-
ren tareas de campo para validar los métodos utilizados.
Las tres metodologías aplicadas, tal es el caso del
NDSI para delimitar glaciares descubiertos y mancho-
nes de nieve, interpretación visual en imágenes de alta
resolución para glaciares de escombro y cubiertos, y
clasicación supervisada para análisis de la uctuación
temporal fueron exitosas, permitiendo obtener buenos
resultados en forma rápida y precisa.
La aplicación del método del índice NDSI sobre
las imágenes satelitales LANDSAT 5 TM aplicado en la
cuenca Agua Negra de los Andes Desérticos con un um-
bral 0.53 permitió identicar 55 glaciares descubiertos
y manchones de nieve que cubren una supercie total
de 23.51 km2, que representa el 1.73% del área total
de la cuenca.
A partir de la interpretación visual en imágenes
SPOT 5 HRG2 se identicaron 30 glaciares cubiertos y de
escombros que cubren una supercie total de 4.23 km2,
que representa el 0.32% del área total de la cuenca.
Los glaciares se distribuyen en altitudes que va-
rían de los 4160 a 5970 msnm, en pendientes bastante
abruptas (> 20% de declive) y laderas con orientación
al sur-este y este. En el 85% de los casos, son glaciares
predominantemente pequeños (menor o igual a 1Km2),
sin embargo, el aporte más relevante en la supercie
glaciar total, es de aquellos que superan el 1Km2.
En las últimas décadas la cuenca Arroyo Agua Ne-
gra ha experimentado una intensa dinámica e impor-
tantes procesos físicos que han contribuido a la pérdida
progresiva de su supercie glaciar en el orden del 26%
(8.39 km2).
AndreassenLiss M. and Solveig H. Winsvold(2012). Inventory of Norwe-
gian Glaciers. Norwegian Water Resources and Energy Directorate.
Barry, R. G. (2006). The status of research on glaciers and global glacier
recession: A review. Progress in PhysicalGeography, 30(3), 285−306
Bottero, R. (2002). Inventario de Glaciares de la provincia de Mendoza y
San Juan. Libro 30 Años de Investigación Básica y Aplicada en Ciencias
Ambientales. IANIGLA. Pp 165 – 169.
Brenning, A. y D. Trombotto. 2006. Logistic regression modeling of rock
glacier and glacier distribution: Topographic and climatic controls in
the semi-arid Andes. Geomorphology 81: 141-154
Chavez, P.S. 1996. Image-based atmospheric corrections - revisited and
improved. Photogrametic Engineering & Remote Sensing 62: 1025-
1036
del Castillo R., Menna Z, Paz Meissl (2013). Estudio multitemporal glaciar
agua negra utilizando imágenes satelitales y fotos aéreas - Instituto de
Investigaciones Hidráulicas.
IANIGLA. Inventario Nacional de Glaciares y Ambiente Periglacial: Fun-
damentos y Cronograma de Ejecución, (2010) Instituto Argentino de
Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA), Centro Cien-
tíco Tecnológico – CONICET Mendoza.
Lemke, P.: Climate change 2007: the physical science basis: contribution
of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Inte go-
Z. Menna - R. del Castillo| INVENTARIO DE GLACIARES DELA CUENCA DEL ARROYO AGUA NEGRA Y FLUCTUACION DEL HIELO...P P. 55-63
pág. 63
Revista de Geografía • Número 20 • Año 2016 • Vol. XX • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
vernmental Panel on Climate Change, Cambridge Univ. Pr., 2007.
Menna Z., María E. Paz y Miriam Oropel (2010). Delimitación de cuencas
a partir de un modelo digital de terreno, XXIV Congreso latinoameri-
cano de hidráulica - Punta del Este, Uruguay.
Menna Z., Paz, del Castillo, Oropel, Salmuni. (2013). Identicación de gla-
ciares descubiertos en la provincia de san juan utilizando imágenes
satelitales, Congreso Nacional del Agua 2013.
Milana, J.P. 1998. Predicción de caudales de ríos alimentados por deshielo
mediante balances de energía: Aplicación en los Andes Centrales. Re-
vista de la Asociación Argentina de Sedimentología 5(2): 53-69
Paul Frank, Department of Geography, University of Zurich, Zurich, Swit-
zerland (2011) - Encyclopedia of Snow, Ice and Glaciers, Springer-Ver-
lag, Dordrecht, The Netherlands. 650 - 652
Paul, F., &Andreassen, A. (2009). A new glacier inventory for the Svartisen
region,ay, from Landsat ETM+data: challenges and change assess-
ment.Journal ofGlaciology,55(192), 607−618.
Paul, F., &Kääb, A. (2005). Perspectives on the production of a glacier
inventory from multispectral satellite data in Arctic Canada: Cumber-
land Peninsula, Bafn Island. Annals of Glaciology, 42, 59−66.
Paul, F., Kääb,A., Maisch,M., Kellenberger, T.,&Haeberli,W. (2002). The
newremote sensing derived Swiss Glacier Inventory: I. Methods. An-
nals of Glaciology, 34, 355−361.
Racoviteanu, A. E., Arnaud, Y., Williams, M. W., & Ordonez, J. (2008). De-
cadal changes in glacier parameters in the Cordillera Blanca, Peru, de-
rived from remote sensing. Journal of Glaciology, 54(186), 499−510.
Schrott L., 2002 hidrología del permafrost de montaña y su relación con
la radiación solar. estudio de una cuenca colectora en agua negra,
altos andes de San Juan (Argentina), in Trombotto D et
Villalba R., IANIGLA, 30 years of basic and appliedresearchonenvironmen-
talsciences, Mendoza, IANIGLA, p. 83-87.
Sidjak, R. W., &Wheate, R. D. (1999). Glacier mapping of the Illecillewaet
Iceeld, British Columbia, Canada, using Landsat TM and digital ele-
vation data. International Journal of Remote Sensing, 20, 273−284.
Trombotto Liaudat, D., P. Wainstein y L. U. Arenson. 2014. Guía Termino-
lógica de la Geocriología Sudamericana / TerminologicalGuide of the
South American Geocryology. Vázquez Mazzini Editores,128 páginas,
Buenos Aires.
pág. 64
