Las poblaciones de anfibios están amenazadas a nivel mundial por factores estresantes, incluyendo la disminución de la disponibilidad de sitios de reproducción en humedales adecuados, regímenes hídricos alterados impulsados por patrones climáticos cambiantes y la exposición a contaminantes. La evaluación de riesgos ecológicos debe abarcar escalas espaciales y temporales que capturen procesos ecológicos influyentes y respuestas demográficas. Siguiendo el marco de PopGUIDE para el desarrollo de modelos poblacionales para la evaluación de riesgos, utilizamos modelos de población en matriz, junto con predicciones existentes de regímenes hídricos, bajo un escenario de cambio climático para evaluar los efectos de la estocasticidad ambiental y la exposición a pesticidas acuáticos en anfibios que dependen de humedales efímeros. Usando sapos del sur como ejemplo, simulamos la dinámica poblacional con éxito reproductivo dependiente de la idoneidad del régimen hídrico. Los años se definieron como óptimos, marginales o insuficientes para el reclutamiento exitoso de sapos, basándose en la duración de su potencial temporada de reproducción y la tasa de desarrollo larval hasta la metamorfosis. Simulamos proyecciones poblacionales tanto probabilísticas como cronológicamente específicas, incluyendo fecundidad anual variable, basada en la idoneidad del régimen hídrico y la reducción de la supervivencia larval por exposición a carbaryl. En nuestras simulaciones, las poblaciones se vieron más negativamente afectadas por sequías prolongadas, y en consecuencia múltiples años secuenciales de fracaso reproductivo, que por la exposición a pesticidas acuáticos. Estos resultados destacan la necesidad de proyecciones climáticas confiables para representar con precisión los efectos de los regímenes hídricos alterados en las poblaciones de anfibios. Los enfoques de evaluación de riesgos podrían mejorarse con modificaciones flexibles que permitan la inclusión de varios factores estresantes extrínsecos e identificación de vulnerabilidades demográficas y ecológicas cuando faltan datos precisos.