Sequías agrícolas repentinas en el sudeste de Sudamérica: impactos, predicción y proyecciones futuras

Abstract

Las sequías agrícolas repentinas (SAR) se caracterizan por una rápida intensificación en la desecación del suelo. Este proyecto se propone contribuir a la generación de conocimientos científicos sobre las SARs en el sudeste de Sudamérica (SESA), para lograr identificarlas y caracterizarlas, determinar sus potenciales impactos en los agroecosistemas, y generar herramientas para su predicción. Los objetivos específicos son: (1) detectar las regiones del SESA propensas a SARs, (2) analizar los procesos de retroalimentación suelo-atmósfera en la formación y el desarrollo de SARs, (3) determinar los impactos de las SARs en los agroecosistemas, (4) investigar la capacidad de predicción de las SARs en SESA a mediano plazo a través de forzantes climáticos de macroescala y a corto plazo a través de un modelo de pronóstico climático, y (5) evaluar las proyecciones de SARs en escenarios futuros combinados de desarrollo socioeconómico y de emisiones de gases de efecto invernadero. Se aplicará un novedoso enfoque para identificar SARs basado en la humedad del suelo en la zona de raíces junto con propiedades del suelo, capaz de reflejar el rápido déficit de humedad del suelo acoplado con el estrés hídrico de la vegetación. Los datos hidroclimáticos de reanálisis, satelitales y modelados aportarán información fundamental para la región, complementaria a las observaciones. Las regiones propensas a SARs se estudiarán mediante la distribución espacial de la frecuencia anual y estacional de estos eventos. Se estudiarán los forzantes atmosféricos y de superficie mediante el análisis conjunto de la precipitación, humedad del suelo, evapotranspiración y temperatura media. Se analizarán los efectos del acoplamiento suelo-atmósfera mediante los índices de acoplamiento terrestre y atmosférico. Se investigará el impacto de las SARs en los ecosistemas agrícolas a través de la evolución de indicadores representativos del estado de la vegetación construidos a partir de datos satelitales. Se evaluarán precursores de macroescala en el desarrollo de SARs y la capacidad predictiva de estos eventos con el modelo WRF para, luego, desarrollar un sistema de pronóstico de SARs. Para determinar los cambios futuros, se usarán simulaciones históricas y futuras de modelos de circulación general de la fase 6 del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP6). Se evaluará la habilidad de las simulaciones históricas para reconocer SARs y se estudiarán los cambios proyectados.

Agricultural flash droughts (AFDs) are characterized by a rapid intensification of soil desiccation. This project aims to contribute to the generation of scientific knowledge about AFDs in Southeastern South America (SESA) to identify and characterize them, determine their potential impacts on agroecosystems, and develop tools for their prediction. The specific objectives are: (1) to detect regions in SESA prone to AFDs, (2) to analyze the soil-atmosphere feedback processes in the formation and development of AFDs, (3) to determine the impacts of AFDs on agroecosystems, (4) to investigate the medium-term prediction capability of AFDs in SESA through large-scale climate forcings and short-term through a climate forecasting model, and (5) to assess AFD projections under future scenarios of socioeconomic development and greenhouse gas emissions. A novel approach will be applied to identify AFDs based on root zone soil moisture along with soil properties, capable of reflecting the rapid soil moisture deficit coupled with vegetation water stress. Hydroclimatic reanalysis, satellite, and modeled data will provide fundamental information for the region, complementing observations. Regions prone to AFDs will be studied through the spatial distribution of the annual and seasonal frequency of these events. Atmospheric and surface forcings will be studied through the joint analysis of precipitation, soil moisture, evapotranspiration, and mean temperature. Soil-atmosphere coupling effects will be analyzed using terrestrial and atmospheric coupling indices. The impact of AFDs on agricultural ecosystems will be investigated through the evolution of representative indicators of vegetation state constructed from satellite data. Macroscale forcings contributing in the development of AFDs and the predictive capability of these events will be evaluated with the WRF model to then develop an AFD forecasting system. To determine future changes, historical and future simulations from general circulation models of the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) will be used. The ability of historical simulations to recognize AFDs will be evaluated, and projected changes will be studied.