La precipitación es una variable esencial para caracterizar el clima y el ciclo hidrológico de una región. Pero a pesar de su importancia, existen vastas regiones, como Patagonia sur, con redes pluviométricas poco densas que no permiten una adecuada representación de la precipitación a escala regional. El objetivo de este trabajo fue generar una base de datos de precipitación reticulada para la provincia de Santa Cruz. Para ello se realizó un control de calidad y homogeneidad de las series de precipitación disponibles y se utilizó la técnica de Kriging Ordinario para la interpolación, generando un producto de precipitación reticulada anual y estacional para el periodo 1995-2014 con una resolución de 20 km. Esta base de datos de precipitación reticulada para Santa Cruz (BPRSC) mostró un buen desempeño en sus estimaciones al realizar una validación independiente con estaciones pluviométricas no utilizadas en el modelo, además de representar en forma satisfactoria la interacción con la topografía, la circulación atmosférica y la proximidad a los océanos. Por consiguiente, esta nueva base de datos representa una herramienta útil para utilizarla como insumo en modelos hidrológicos y ecológicos. Por otro lado, se utilizaron diferentes estadísticos para evaluar cinco bases de datos globales respecto de estaciones de validación. Los resultados mostraron un mejor desempeño en el producto anual y el promedio de los estacionales para BPRSC, mientras que ERA5 mostro mejor desempeño en la estación de verano y un resultado levemente mejor que BPRSC en la estación de otoño.

Climate regionalization is essential for characterizing spatial and temporal climatic variability, producing meteorological forecasts, analyzing trends at different scales and, determining the climatic impact on human activities. The aim was to propose a climatic regionalization for Santa Cruz province, based on gridded data of rainfall and temperature (period 1995 to 2014), and subsequent characterization. To achieve this goal, we applied the non-hierarchical k-means clustering method to monthly accumulated rainfall and monthly average temperature databases. The Thornthwaite classification modified by Feddema was used to classify each cluster. Results from this study showed that Santa Cruz province is divided into 11 climatic regions based on rainfall and temperature. The driest and warmest regions are located in the center and northeast of the province and the most humid and coldest ones in the south and southwest. Regionalization is an important component of many applied climate studies and it can be used in other studies related to agriculture, energy production, water resource management, extreme weather events, and climate change, among others. This regionalization in particular can be used to examine the impacts of climate change in regional studies of climatic scale reduction in Santa Cruz province. As well as this tool can be essential in the study of drought and its impacts and contributes to a better understanding of the climatic phenomena that condition drought.