El nordeste de Argentina, con su alta población y producción agrícola-ganadera, es vulnerable a eventos extremos. La provincia de Santa Fe, importante en economía, se enfoca en este estudio. El objetivo es analizar eventos extremos de precipitación y sus efectos en zonas no saturadas y acuíferos en Santa Fe. Se usan índices estandarizados (SPI, SSI, SGI) entre 1979-2016, evaluando respuesta a lluvias extremas. Se emplean Análisis por Componentes Principales (ACP) y Análisis Espectral Singular (SSA) para evaluar variabilidad espacio-temporal.
Se analizan extremos diarios de precipitación (Rx1, Rx5, CDD) y su relación con humedad del suelo (HS). Modelos de Circulación General (MCG) se usan para estudiar eventos extremos históricos (1980-2005) y proyecciones futuras (2006-2035). Resultados muestran 9 eventos húmedos y 5 secos entre 1979-2016. Interacción entre lluvias extremas y subsistemas se observa, con máxima correlación entre SPI y SSI. ACP y SSA identifican periodicidades en eventos extremos, con variabilidad interanual y decadal. En el período 1901-2016, se notan eventos secos hasta 1970 y húmedos después. No hay tendencias claras en índices entre 1979-2016.
Rx1 y Rx5 aumentan en norte y centro desde 1960, mientras que CDD aumenta en centro y norte. Eventos máximos de Rx1, Rx5, CDD afectan HS en intervalos posteriores. MCG reconocen eventos húmedos históricos, pero subestiman duración e intensidad. Dificultan identificar sequías. Modelos CanESM2, CCSM4 e INM-CM4 tienen mayor precisión. Ensamble reduce variabilidad, dificultando representación de extremos. Proyecciones no son bien reflejadas por modelos.
Northeastern Argentina, with its high population and agricultural-livestock production, is susceptible to extreme events. The province of Santa Fe, significant in terms of the economy, is the focus of this study. The objective is to analyze extreme precipitation events and their effects on unsaturated zones and aquifers in Santa Fe. Standardized indexes (SPI, SSI, SGI) are used between 1979-2016, evaluating the response to extreme rainfall. Principal Component Analysis (PCA) and Singular Spectral Analysis (SSA) are employed to assess spatiotemporal variability.
Daily precipitation extremes (Rx1, Rx5, CDD) and their relationship with soil moisture (SM) are analyzed. General Circulation Models (GCMs) are used to study historical extreme events (1980-2005) and future projections (2006-2035). Results show 9 wet events and 5 dry events between 1979-2016. Interaction between extreme rainfall and subsystems is observed, with maximum correlation between SPI and SSI. PCA and SSA identify periodicities in extreme events, with interannual and decadal variability. In the period 1901-2016, dry events are noted until 1970, followed by wet events. No clear trends are observed in the indexes between 1979-2016.
Rx1 and Rx5 increase in the north and center from 1960, while CDD increases in the center and north. Maximum events of Rx1, Rx5, CDD affect SM in subsequent intervals. GCMs recognize historical wet events but underestimate duration and intensity. They struggle to identify droughts. Models like CanESM2, CCSM4, and INM-CM4 are more accurate. The ensemble reduces variability, making extreme event representation challenging. Projections are not well captured by the models