La actividad agropecuaria es altamente vulnerable a las condiciones meteorológicas, especialmente a los eventos extremos (p.e. sequías). En los últimos años, se han observado cambios significativos en la región pampeana. La expansión de la agricultura hacia ambientes más frágiles, o marginales, ocasionó un incremento de las emergencias agropecuarias, especialmente en las nuevas áreas productivas. El uso combinado de herramientas en el estudio de las sequías (p.e. índices de sequía y humedad de suelo) permite cuantificar el impacto de los fenómenos hidrometeorológicos y reducir así la incertidumbre en los resultados de las estimaciones. El objetivo de este trabajo fue evaluar a nivel de cuenca la capacidad del modelo SWAT (The Soil and Water Assessment Tool) para generar una serie histórica de humedad de suelo simulada (HSS) en forma semidistribuida. Su aptitud, en la detección y caracterización de sequias, se analizó mediante la evaluación de la correlación entre la HSS y el índice de precipitación estandarizado (SPI) e índice de vegetación de normalizado (NDVI). El resultado de la calibración (R2 0,69 y NSE 0,67) y validación (R2 0,75 y NSE 0,72), a escala temporal mensual, indicó un buen desempeño del modelo. Se encontraron correlaciones positivas y significativas (0.52 ≤ r ≤0.83) entre HSS-SPI, y menos significativas (0.30 ≤ r ≤0.57) entre HSS-NDVI. La tesis mostró, por un lado, que SWAT es una herramienta válida para estimar la humedad del suelo y, por el otro, que la metodología implementada aporta una nueva herramienta para el monitoreo de las sequías agrícolas.
Agricultural activity is highly vulnerable to weather conditions, especially to extreme events (e.g. droughts). In the last years, there have been significant changes in agricultural systems of the Pampean region. The expansion of agriculture into fragile environments provoked an increase in agricultural emergencies, especially in new production areas. The combined use of different approaches in the study of drought (e.g. drought indices and soil moisture characterization), would allow quantify the impact of weather phenomena and reduce the uncertainty in the results. The aim of this study was to assess at level basin, the ability of “The Soil and Water Assessment Tool” (SWAT) to obtain a long term record of the semi-distributed simulated soil moisture (HSS). Its ability, as a tool for the detection and characterization of agricultural droughts, was analyzed by the assessment of the correlations between Standard Precipitation Index (SPI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with HSS. The results obtained in calibration (R2 0.69 and NSE 0.67), as well as in validation (R2 0.75 and NSE 0.72) were reasonable good. They showed a good performance of the model at the monthly time scale. They were positive and significant correlations (0.52 ≤ r ≤0.83) between HSS-SPI; and less significant (0.30 ≤ r ≤0.57) between HSS-NDVI. This thesis has showed that SWAT is a suitable to be applied in the Pampas region, as well as valid to estimate soil moisture. Also, the thesis has demonstrated that the implemented methodology provides a new tool for the monitoring of the agricultural drought.