En algunas regiones las observaciones de temperatura mínima de superficie son escasas y la calidad de medición histórica cuestionable. En el caso particular de la Cuenca del Plata, de gran extensión, la distribución espacial de estaciones meteorológicas es heterogénea, poco densa y de registro ocasionalmente discontinuo en el tiempo, por lo que contar con una cobertura espacialmente continua de una variable agrometeorológica tan sensible como la temperatura mínima y, en particular, de su comportamiento temporal, es de gran apoyo para realizar estudios en el área. El objetivo de este trabajo es evaluar la tendencia temporal en la temperatura mínima absoluta en la Cuenca del Plata para el periodo 1980-2015 a partir de datos de temperatura mínima del reanálisis ERA-Interim del ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) con una resolución espacial de 0.125° utilizando dos técnicas diferentes. El área en estudio está situada en el sudeste de Sudamérica entre 10ºS y 36°S y entre 42°W y 66°W y constituye uno de los sistemas hidrográficos más importantes del mundo, siendo la segunda cuenca más grande de América del Sur, con una superficie de 3.1 millones de km2. Los análisis se realizaron con los mínimos de temperatura mínima registrados para cada mes para cada punto de grilla. La estacionalidad de cada punto se sintetizó mediante tres parámetros anuales: TMin media anual (A0), diferencia entre la TMin máxima y TMin media anual (A1) y posición de la onda estacional (F1). Para cada parámetro se evaluaron las tendencias interanuales a partir del estimador Theil Sen, calculando su significancia con los tests no paramétricos: Mann Kendall (MK) y Mann Kendall Contextual (MKC). Los principales cambios significativos en TMin se registraron en el valor medio (≈58.0% de la cuenca), con una dominancia de las tendencias positivas en todos los parámetros evaluados. La utilización de ambas técnicas no aumentó sustancialmente el porcentaje del área con tendencias significativas (menor a 1.2% en los 3 parámetros de estacionalidad evaluados; p<0.1), sin embargo, el test MKC eliminó la detección de tendencias espúreas o píxeles aislados, presentando resultados geográficamente más coherentes.Eje: Ciencias de la Atmósfera y los Océanos.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas