Diversas enfermedades no endémicas transmitidas por vectores como es el caso del dengue en el Noroeste Argentino, presentan gran variabilidad interanual en el tamaño de sus epidemias. Tomando como referencia la serie temporal de casos de dengue para el departamento de Orán Provincia de Salta entre los años 2009-2016, se estudiaron los distintos ingredientes que se deben incluir en un modelo matemático para poder reproducir el patrón observado de casos.En una primera etapa se estudió el efecto de la inclusión de la estacionalidad en el término de transmisión y el agregado de casos importados en un modelo determinístico tipo Susceptible- Infectado-Recuperado (S.I.R). Para una temporada se vio que ambos factores son necesarios para reproducir parcialmente el patrón de casos de dengue observado en Orán. Extendiendo la formulación de campo medio con integrales de Volterra, se calculó el número reproductivo efectivo R*, un parámetro que permite monitorear probabilidad de producirse una epidemia en el tiempo. Dado el bajo número de casos observado, el enfoque determinístico no resultó adecuado para reproducir la variabilidad interanual de las epidemias. Luego, mediante un enfoque estocástico y la inclusión de la estacionalidad y el flujo de casos importados en la transmisión, se logró reproducir cualitativamente la variabilidad interanual observada en los casos de dengue. Sin embargo la primer epidemia siempre resulto mayor que las subsiguientes, patrón que se rompe con la inclusión de la espacialidad. Se estudió un modelo metapoblacional que permitió reproducir mejor aún la variabilidad de las epidemias de dengue observadas en Orán. Introduciendo una nueva definición para el cálculo del número reproductivo efectivo a tasa de transmisión constante, se obtuvo un valor de parámetro que es capaz de explicar la probabilidad de ocurrencia de las epidemias en sistemas espacialmente explícitos.Finalmente mediante un ejemplo sencillo se estudió el efecto de sincronización que se produciría teniendo en cuenta la movilidad de agentes entre parches de la metapoblación.Fil: Gutiérrez, Javier Armando. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.