Rol de la precipitación y la evapotranspiración sobre los cambios de la aridez en Argentina

Abstract

El objetivo es cuantificar la contribución de la precipitación y la evapotranspiración a los cambios de la aridez en Argentina durante el perı́odo 1961-2020. Se utilizaron datos mensuales de temperatura media y precipitación de la base de datos CRU 4.06 para la Argentina continental durante el perı́odo de estudio. Con la temperatura media se calculó la evapotranspiración potencial con el método de Thornthwaite, para luego estimar el ı́ndice de aridez (IA) como el cociente entre la precipitación (P) y la evapotranspiración potencial (ETP). Se analizaron las contribuciones de la P y ETP al cambio del IA. En general, las áreas con aumento (disminución) de P coinciden con aquellas que muestran aumentos (disminuciones) del IA. Sin embargo, ETP intensifica la disminución o atenúa el aumento del IA. A nivel anual, en el paı́s predominan condiciones climáticas más áridas durante el perı́odo histórico, pero esta caracterı́stica varı́a según la estación del año debido al ciclo estacional de las variables.

The geal is to quantify the contribution of precipitation and evapotranspiration to changes in aridity in Argentina during the 1961-2020 period. Monthly data of mean temperature and precipitation from the CRU 4.06 database for continental Argentina were used. Potential evapotranspiration was calculated using mean temperature with Thornthwaite's method, to then estimate the aridity index (AI) as the ratio between precipitation (P) and potential evapotranspiration (PET). The equation by Feng and Fu (2013) was used to analyze the contributions of P and PET to the change in AI. In general, areas with an increase (decrease) in P coincide with those showing increases (decreases) in AI. However, PET intensifies the decrease or attenuates the increase in AI. On an annual level, more arid climatic conditions prevail in the country during the historical period, but this characteristic varies according to the season of the year due to the seasonal cycle of the variables.