Medio Ambiente

El norte de Salta tendrá hasta 36 días más de calor tropical en los próximos años

E Ministerio de Ambiente de la Nación presentó una plataforma interactiva en donde se puede observar, según dos de los escenarios proyectados por los científicos, cuáles son las regiones con más riesgo y vulnerabilidad frente al fenómeno,

4 Oct 2017

En el norte de Salta habrá hasta 36 noches más de calor tropical que las registradas hasta el momento; Santa Fe, Córdoba y el noroeste de Buenos Aires aparecen como las más afectadas por inundaciones provocadas por lluvias intensas y en Cuyo las variaciones muestran más recurrencia de olas de calor pero también de precipitaciones.

En la proyeccción se habla que el Departamento San Martín tendrá hasta 36 días más de noches tropicales; Orán 32; y en el Departamento Rivadavia también hasta 36; en cambio Salta Capital tendrá hasta 5 noches más tropicales, según se indica del estudio ralizado por científicos.

Estos son algunos de los resultados que arroja un mapa interactivo presentado por el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación en el que se pueden cruzar los riesgos de cada región del país con la vulnerabilidad de las poblaciones, según los datos del último censo.

La herramienta permite visualizar dos escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero y cómo impactarán en nuestra población. "Una vez que sucede una catástrofe lo que queda es la emergencia. Lo que la herramienta se propone es predecir estos escenarios para que las políticas de respuesta sean más eficientes", explicó el subsecretario de Cambio Climático y Desarrollo Sustentable, Carlos Gentile.

El sitio muestra mapas de riesgo del cambio climático (que pueden ser descargados) a partir del cruce de diversas capas de información socioeconómica (vulnerabilidad) como son grupos etáreos, población sin cloacas o sin acceso al agua potable, con las amenazas del clima proyectadas según diferentes escenarios climáticos y horizontes temporales (2.039 y 2.100). A partir de estos, se pueden identificar a escala de departamentos aquellos lugares con mayor modificación de la variable climática seleccionada y con mayor vulnerabilidad social.

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