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Las inundaciones son los eventos hidrológicos que mayor impacto causan a nivel global, por tanto, su predicción es crucial para la prevención de desastres. Entre las causas que pueden dar origen a este fenómeno, las precipitaciones extremas son de las más importantes. De ahí que es necesario poder contar tanto con una buena red de observaciones como con la mejor representación posible de los eventos dentro de los modelos meteorológicos. Entre los objetivos del proyecto CORDEX Flagship Pilot Study in Southeastern South America: A comparative study of statistical and dynamical downscaling models in simulating daily extreme precipitation events el cuarto es producir simulaciones para ser utilizadas como datos de entrada a modelos hidrológicos y agrícolas para estudiar el impacto de los eventos de precipitación extrema en sistemas productivos. En el marco de este proyecto, el objetivo de este trabajo es evaluar el impacto en los caudales simulados al utilizar forzantes obtenidos a través de métodos de reducción de escala. Dentro del SE de Sudamérica (SESA) la región seleccionada para el estudio es la cuenca del Río Uruguay dado que es una de las más activas económicamente y con una alta densidad de población, creando una alta demanda del agua para la agricultura, generación de energía, industria y consumo de la población, entre otras actividades. Para la simulación de los caudales del Río Uruguay se utilizó el modelo hidrológico semi-distribuido Variable Infiltration Capacity (VIC) de la Universidad de Washington, calibrado y validado previamente con observaciones de estaciones meteorológicas en la región contrastando con observaciones de caudales en 7 puertos de la cuenca, pero mostraremos resultados para los puertos de Paso de los Libres y Concordia. Las simulaciones se realizaron a paso diario utilizando como variables de entrada precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima provenientes de aplicar métodos de reducción de escala por parte de 2 modelos climáticos regionales dinámicos (WRF-UCAN, REGCM4-USP) y 4 modelos estadísticos basados en tres técnicas: análogos, modelos lineales generalizados y redes neuronales (AN_LS, GLM_ST_PC , GLM_WT_PC y NN_ST_L16). Se seleccionó como rango temporal para el análisis del impacto el período cálido entre octubre 2009 y marzo 2010. Este período se caracteriza por tener un número récord de eventos de precipitación extrema en SESA lo que permite analizar el impacto de varios eventos sin demandar un alto costo computacional de los modelos dinámicos. De los resultados preliminares obtenidos no se destaca un método de reducción de escala por sobre otro. Existe una buena representación de los caudales pero surgen diferencias particularmente en la magnitud de los eventos extremos como en el momento en que se detecta el evento. Es probable que esto se deba a diferencias que surgen tanto en donde los modelos ubican la región donde se produce la precipitación como con la cantidad de precipitación generada por el modelo. Asimismo, no pareciera ser un error sistemático en todos los modelos ya que al mirar eventos puntuales la representación por parte de algunos modelos se modifica considerablemente.

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