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1

ESTRATEGIA NACIONAL DE CAMBIO CLIMÁTICO

VISIÓN 10-20-40

GOBIERNO DE LA REPÚBLICA

ANEXO I:

Anexo Metodológico del Diagnóstico de Adaptación

2

Contenido Aspectos generales ................................................................................................................. 3

Nota sobre las proyecciones climáticas usadas ................................................................................ 4

Municipalización de las proyecciones ............................................................................................. 5

Alcance .......................................................................................................................................... 5

Metodología .............................................................................................................................. 8

Identificar y clasificar la exposición por sector de análisis ............................................................... 9

Calcular y clasificar la vulnerabilidad a eventos climáticos ............................................................ 10

Índice de vulnerabilidad agrícola por temperatura .................................................................... 11

Índice de vulnerabilidad agrícola por precipitación ................................................................... 13

Índice de vulnerabilidad pecuaria .............................................................................................. 14

Índice de vulnerabilidad de salud .............................................................................................. 14

Índice de vulnerabilidad social .................................................................................................. 15

Clasificar el riesgo con base en la exposición y vulnerabilidad ...................................................... 16

Calcular la probabilidad y periodos de retorno de eventos críticos ............................................... 17

Disminución de rendimientos agrícolas por temperatura y precipitación ................................. 17

Sequías ...................................................................................................................................... 18

Ondas de Calor ......................................................................................................................... 19

Transmisión de enfermedades por vectores .............................................................................. 20

Inundaciones y deslaves ............................................................................................................. 20

Analizar el riesgo de desastre y establecer alertas .......................................................................... 21

Presentación de resultados ............................................................................................................ 22

Conclusiones .......................................................................................................................... 23

Bibliografía .............................................................................................................................. 24

3

Aspectos generales

La metodología desarrollada para este trabajo busca estimar el riesgo de un municipio, de manera histórica y proyectada, ante la ocurrencia de un desastre por un evento climático. Se identificó el impacto de estos eventos en el sector agrícola, pecuario, salud, de infraestructura estratégica y de asentamientos urbanos. Finalmente, se determinaron los municipios donde se espera que ocurran desastres de manera frecuente y donde se espera que haya un cambio significativo en el riesgo de desastre. Esto con la finalidad de establecer soluciones de adaptación al cambio climático para aquellos municipios que resulten más susceptibles ante estos eventos.

Para lograr esto, se definió un marco conceptual basado en el reporte especial del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (PICC), titulado Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation (PICC, 2012).

Figura 1. Conceptos de adaptación del IPCC

Los conceptos adoptados del reporte son los mostrados en la figura 1:

• Evento climático es aquél que se puede considerar peligroso si las condiciones de vulnerabilidad y exposición lo convierten en una amenaza.

• Exposición es la presencia de personas, vidas, servicios y recursos ambientales, infraestructura o activos económicos, sociales o culturales en lugares que pueden ser afectados de manera adversa.

• Vulnerabilidad es la propensión o predisposición a ser afectado de manera adversa. • Riesgo de desastre es la probabilidad de que ocurran alteraciones severas al funcionamiento

normal de una sociedad debido al clima o a eventos climáticos que interactúan con condiciones de vulnerabilidad. El riesgo es considerado cuando existe alguna exposición y vulnerabilidad al evento climático correspondiente.

Figura 1. Conceptos de cambio climático

Riesgo de desastre

Vulnerabilidad

Evento climático

Exposición

Figura 1. Conceptos de adaptación del IPCC

4

La metodología requiere, a nivel municipal, 6 pasos: identificar la exposición por sector incluido en el alcance; determinar la vulnerabilidad a cada evento climático considerado; mezclar la exposición y la vulnerabilidad para definir categorías de riesgo; establecer las características que definen un evento climático crítico; calcular la probabilidad de ocurrencia de los eventos críticos así como su variación proyectada bajo distintos escenarios; establecer criterios para levantar alertas por cambios en riesgo de desastre y por frecuencia en la ocurrencia de eventos. Alineados a estos pasos, la figura 2 muestra el proceso metodológico aplicado en el estudio.

Figura 2. Proceso metodológico

Nota sobre las proyecciones climáticas usadas Derivados de los escenarios de vías de concentración representativas del PICC, hay 15 modelos globales de circulación general para determinar las proyecciones de temperatura y precipitación en función de forzamiento radiativo1, para los periodos de tiempo 2015-2039 y 2075-2099. Estas proyecciones se encuentran a una escala de 50 x 50 Km.

La Red Mexicana de Modelación del Clima, compuesta por el CICESE, IMTA, CCA-UNAM y SMN, bajo la coordinación del INECC, generó a partir de los 15 modelos un solo modelo de proyecciones para el país: el Proyecto Actualización de Escenarios de Cambio Climático para México (Cavazos, et al., 2013). Con base en tres escenarios, el modelo deriva tres proyecciones o vías de cambio climático:

• Una vía elevada, con un forzamiento radiativo que supere los 8.5 W/m2 hasta el 2100 y que siga aumentando durante un tiempo.

• Dos vías de estabilización intermedias en las que el forzamiento radiativo se estabilice en 6 W/m2 y 4.5 W/m2 a partir del 2100.

Las proyecciones tienen un grado de incertidumbre derivado de:

• La incertidumbre propia de cualquier modelo de pronóstico climático. • Los supuestos de emisiones y actividad humana que componen cada escenario, así como su

efecto en la intensidad radiativa e incremento global de temperatura. • La modelación de efectos locales basada en modelos de simulación global.

1 Forzamiento radiativo es el cambio en el flujo neto de energía radiativa hacia la superficie de la tierra, en 2007, el nivel de forzamiento radiativo fue de 1.6 ±0.8 W/m2, (IPCC).



Identificar y clasificar la exposición por sector de análisis

Calcular y clasificar la vulnerabilidad a eventos climáticos

Clasificar el riesgo con base en la exposición y vulnerabilidad

Calcular la probabilidad y periodos de retorno de eventos críticos

Analizar el riesgo de desastre y establecer alertas

5

Los modelos de cambio climático generan proyecciones a nivel mensual. Esto puede generar la falsa impresión de que son pronósticos climáticos, cuando en realidad sólo representan una tendencia de clima.

Municipalización de las proyecciones Se extrajo información de 2 bases de datos distintas, ambas proporcionadas por el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). Las variables de interés fueron:

• Precipitación promedio mensual, medida en milímetros promedio diarios. • Temperatura máxima mensual, medida en grados centígrados. • Temperatura promedio mensual, medida en grados centígrados. • Temperatura mínima mensual, medida en grados centígrados.

La primera base tiene datos de 1901 hasta 2009 del Climatic Research Unit (CRU), de University of East Anglia 2. La segunda base contiene datos históricos y proyectados, modelados a partir del Proyecto Actualización de Escenarios de Cambio Climático para México (Cavazos, et al., 2013). En ambos casos, los datos históricos no son observaciones directas de lo ocurrido, sino estimaciones con base en ciertos modelos de proyecciones climáticas.

A partir de datos de INEGI, se obtuvieron las latitudes y longitudes de todas las localidades del país (INEGI, 2013). A cada localidad se le asignó el dato de temperatura y precipitación correspondiente a su retícula. Posteriormente, se ponderaron las localidades por población total del municipio, para obtener el dato de temperatura y precipitación “promedio” del mismo.

Para fines de este estudio, se consideraron constantes las variables de temperatura y precipitación en todas las localidades pertenecientes a la misma retícula (v. gr. no se hizo interpolación alguna entre latitudes ni periodos). Los datos se tomaron como dados y no se llevaron a un mayor nivel de granularidad.

Una vez municipalizada la información, se calcularon las variaciones porcentuales entre los promedios históricos y los datos proyectados en los escenarios del proyecto de actualización. Estas variaciones porcentuales se aplicaron a los datos del CRU, para obtener datos proyectados sobre dicha base. De esta forma se disminuyen ciertos sesgos de los modelos de los escenarios (v.gr. la inexactitud con que se modela el sureste del país). Estas últimas proyecciones fueron las usadas a lo largo del trabajo.

Alcance

Para efectos de este trabajo sólo se consideran como eventos climáticos aquellos indicados en la figura 3. No se incluyen todos los eventos definidos por el PICC. Aquellos marcados como “Impactos en el entorno socioeconómico” no los considera el PICC como eventos climáticos, sino

2 La información de las bases de datos del Climatic Research Unit of the University of East Anglia se usan mediante la licencia abierta de base de datos (ODbL) disponible en http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/

6

como impactos relacionados a eventos climáticos. En este trabajo, ambos términos se manejan de forma indistinta.

Figura 3. Eventos climáticos considerados Para evaluar la vulnerabilidad, se consideró el Índice de Vulnerabilidad Social que calcula el CENAPRED (CENAPRED, 2006) y se definieron índices propios. Estos índices se determinaron por sector a analizar: agrícola (uno en relación a la temperatura y otro a la precipitación), pecuario y salud. Los principales componentes de los índices de vulnerabilidad se muestran en la figura 4.

Variables(no exhaustivas)

Incluido en el alcance

Cambios climáticos

Temperatura Sí

Precipitación Sí

Viento No

Eventos climáticos(no exhaustivos)

Incluido en el

alcance

Impactos en el

entorno físico

Sequías Sí

Inundaciones Sí

Deslaves Sí

Impactos costeros No

Biodiversidad No

Impactos en el

entorno socio-‐

económico1

Reducción de rendimientos agropecuarios2

Sí

Transmisión de enfermedades2 Sí

Ondas de calor3 Sí

Fenómenos(no exhaustivos)

Incluido en el alcance

Cambios climáticos graduales

Incrementos de temperatura Sí

Disminución de precipitación Sí

Fenómenos relacionados a

extremos climáticos

Ciclones tropicales Sí

Heladas No

Fenómenos climáticos cíclicos

El Niño NoLa Niña No

Figura 5. Índices de vulnerabilidad considerados

Índice de vulnerabilidad social Concepto Fuente

Índice de Vulnerabilidad Social (IVS) • Condiciones sociales y económicas• Capacidad de prevención y respuesta• Percepción local

del riesgo

CENAPRED

Índices de vulnerabilidad sectoriales Concepto Fuente

Índice de Vulnerabilidad Agrícola a la Precipitación (IVAP)

Índice de Vulnerabilidad Agrícola a la Temperatura (IVAT)

• Estructura de la producción agrícola• Resistencia de la producción agrícola• Estructura de la población

INEGICONAGUAINIFAPSAGARPACENAPRED

Índice de Vulnerabilidad Pecuaria (IVP) • Resistencia de la producción pecuaria• Estructura de la población

SEMARNATINEGICONAGUACENAPRED

Índice de Vulnerabilidad en Salud (IVSA) • Población vulnerable por rango de edad• Población con enfermedades crónicas y

desnutrición

SINAIS (SALUD)INEGICENAPRED

Figura 5. Índices de vulnerabilidad considerados

7

Figura 4. Índices de vulnerabilidad considerados Con relación a la exposición, se incluyeron en el análisis valores referentes a población y vivienda, valor de la producción agropecuaria y presencia de infraestructura estratégica, tanto social como económica. En la figura 4 se detallan las variables utilizadas en el estudio.

Figura 5. Exposición considerada Con estos elementos, se analizó el cambio en la incidencia de eventos climáticos, derivados de las proyecciones de temperatura y precipitación. Además, se estimó el incremento del riesgo de desastre por alteraciones en la naturaleza, analizando la severidad y la frecuencia de los eventos climáticos. La figura 6 ilustra este objetivo.

Figura 4. Exposición considerada

Exposición Valor total en el país Sectores donde se veafectada la exposición Fuentes

Población y viviendas

• 112,336,538 habitantes• 28,614,991 viviendas

• Todos INEGI

Valor de la producción agrícola

• $331.8 mil millones de pesos • Agrícola INEGI

Valor de la producción pecuaria

• $242.4 mil millones de pesos • Pecuario INEGI

Presencia de infraestructura estratégica

• 73 aeropuertos• 117 puertos y plataformas• 328 mil km de carretera federal• 22,135 unidades médicas• 131,466 planteles de

infraestructura educativa• 578,390 cuartos registrados de

hospedaje• 78 centrales de abastos

• Infraestructura estratégica y asentamientos urbanos

INEGIDirección General de Puertos

Figura 4. Exposición considerada

8

Figura 6. Objetivo de la metodología

Aun cuando la exposición y vulnerabilidad cambian a través del tiempo, para fines de este estudio se mantienen constantes. Únicamente se analizan cambios en el perfil de riesgo derivados del cambio en la incidencia de eventos causados por el cambio climático para evitar distorsiones por efectos cruzados.

Metodología

Para estimar el riesgo de un municipio ante los eventos climáticos, se hace una identificación de la exposición y una valoración de su vulnerabilidad ante dichos eventos. Con estos elementos, se procede a analizar los datos históricos y proyectados para determinar probabilidades de ocurrencia de estos eventos. Dichas probabilidades serán útiles para levantar alertas en los casos donde los eventos climáticos proyectados sean muy frecuentes o donde la ocurrencia de dichos eventos incremente de manera significativa.

Figura 6. Objetivos de análisis

Vulnerabilidad

Evento climático

Exposición

Riesgo de desastre

Figura 6. Objetivo de la metodología

9


Identificar y clasificar la exposición por sector de análisis Primero se identifican las características municipales y las exposiciones antes referidas. Se clasifican los municipios, según su exposición, en tres clases: alta, media y baja. En la clase alta se incluyen los municipios que, al ordenar sus exposiciones de forma descendiente, acumulan el 50% de la exposición nacional, la clase media incluye los municipios que acumulan el 30% de la exposición nacional subsecuente y la clase baja acumula el 20% restante de los municipios. La tabla 1 muestra estas clasificaciones.



Identificar y clasificar la exposición por sector de análisis

Calcular y clasificar la vulnerabilidad a eventos climáticos

Clasificar el riesgo con base en la exposición y vulnerabilidad

Calcular la probabilidad y periodos de retorno de eventos críticos

Analizar el riesgo de desastre y establecer alertas

• Identificar las características municipales y exposiciones definidas

• Ordenando los municipios de mayor a menor exposición, clasificar el mismo en alto, medio o bajo

• La infraestructura estratégica se considera como exposición alta por su naturaleza intrínseca

• Calcular los índices de vulnerabilidad (social, agrícola por temperatura, agrícola por precipitación, pecuario y salud)

• Ordenando los municipios de mayor a menor índice, clasificar la vulnerabilidad de los municipios de acuerdo a clasificaciones alta, media y baja

• La vulnerabilidad de la infraestructura estratégica se define con base en sus criterios de diseño particulares

• Establecer tres clasificaciones de riesgo con base en las clasificaciones correspon-‐dientes de exposición y vulnerabilidad

• Definir para cada tipo de evento climático el concepto de evento crítico y los umbrales de precipitación o temperatura que detonan su ocurrencia

• Realizar un conteo de ocurrencia de eventos, tanto históricos como proyectados, para determinar:– Probabilidad de

ocurrencia– Periodo de

retorno– Probabilidad

incremental bajo escenarios de cambio climático

• Identificar la frecuencia de eventos críticos, medida en periodos de retorno

• Determinar alertas por frecuencia de eventos críticos

• Determinar alertas por cambios en la probabilidad de ocurrencia del evento cuando haya un cambio significativo en las clasificaciones de riesgo

• Hacer explícita la situación del municipio en términos de riesgo de desastre

10

Tabla 1. Clasificación de la exposición

Calcular y clasificar la vulnerabilidad a eventos climáticos En general, se usaron los siguientes datos para el cálculo de los índices:

• General – Población2 – Hogares2

• Sector Agropecuario

– Población rural2 – Superficie sembrada total (ha) 3 – Porcentaje de superficie de temporal2 – Porcentaje de superficie de riego2 – Volumen de agua concesionada por región hidrológica-administrativa (miles de m3)

4 – Disponibilidad de agua en la cuenca por región hidrológica-administrativa (miles de

m3) 3 – Coeficiente de agostadero (ha/UA año) 5 – Precipitación histórica otoño – invierno (mm3/ciclo) – Precipitación histórica primavera – verano (mm3/ciclo) – Temperatura histórica otoño – invierno (°C) – Temperatura histórica primavera – verano (°C ) – Superficie sembrada promedio de maíz otoño – invierno (ha) 2 – Superficie sembrada promedio de maíz primavera – verano (ha) 2 – Superficie sembrada promedio de otros cultivos otoño – inverno (ha) 2

3INEGI 4 Comisión Nacional del Agua: CONAGUA 5 Comisión Técnico Consultiva de Coeficientes de Agostadero: COTECOCA

37

Clasificación de la exposición nacional

Clasificación Población y vivienda


Valor de la producción pecuaria

Presencia de infraestructura estratégica

Alta(50%)

• 56 millones de habitantes en 98 municipios (4%)• 15 millones de viviendas

• $166 mmdp en 145 municipios (6%)


• 73 aeropuertos• 117 puertos y plataformas• 328 mil Km de carretera federal• 22,135 unidades médicas• 131,466 planteles de infraestructura educativa• 578,390 cuartos registrados de hospedaje• 78 centrales de abastos

Media(30%)

• 34 millones de habitantes en 412 municipios (17%)• 7 millones de viviendas



Baja(20%)

• 22 millones de habitantes en 1,946 municipios (79%)• 7 millones de viviendas

• $66 mmdp en 1,947 municipios (79%)

• $48 mmdp en 2,048 municipios (83%)

Fuente: INEGI

11

– Superficie sembrada promedio de otros cultivos primavera – verano (ha) 2 – Rango óptimo de cultivo del maíz/precipitación ((min-max) mm3/ciclo) 6 – Rango óptimo de cultivo del frijol/precipitación ((min-max) mm3/ciclo) 5 – Rango óptimo de cultivo del sorgo/precipitación ((min-max) mm3/ciclo) 5 – Rango óptimo de cultivo del trigo/precipitación ((min-max) mm3/ciclo) 5 – Rango óptimo de cultivo del maíz/temperatura ((min-max) °C ) 5 – Rango óptimo de cultivo del frijol/temperatura ((min – max) °C) 5 – Rango óptimo de cultivo del sorgo/temperatura ((min – max) °C) 5 – Rango óptimo de cultivo del trigo/temperatura ((min – max) °C) 5

• Sector Salud

– Población menor a 5 años2 – Población mayor a 65 años2 – Egresos hospitalarios por desnutrición6 – Egresos hospitalarios por diabetes6 – Egresos hospitalarios por VIH6 – Egresos hospitalarios por hipertensión6 – Egresos hospitalarios por obesidad7

El cálculo de los índices es explicado en las figuras 8-11. Las elipses con porcentajes muestran la ponderación asignada a cada concepto. El IVS no es considerado para la clasificación de vulnerabilidad, sólo el índice correspondiente determina dicha clasificación.

Índice de vulnerabilidad agrícola por temperatura La metodología para el cálculo del índice de vulnerabilidad agrícola por temperatura se muestra en la figura 8.

El índice de resistencia del cultivo a la temperatura se obtiene con:

𝐼! = 1 +𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑃𝑉 − 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎

𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑃𝑉

donde PV es la temporada primavera-verano.

6 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias: INIFAP 7 Sistema Nacional de Información en Salud: SINAIS

12

Figura 8. Índice de vulnerabilidad agrícola por temperatura

Para establecer la clasificación, se determinó un municipio de referencia con vulnerabilidad alta. La definición del municipio de referencia busca acotar la vulnerabilidad únicamente al incremento de temperatura con las componentes de estructura de la producción y población en niveles sanos. La temperatura promedio de este municipio se determinó a través del promedio ponderado de los límites máximos de temperatura del INIFAP con base en la proporción de cultivos a nivel nacional menos el diferencial de temperatura de un evento crítico. Es decir, un evento crítico llevaría a este municipio a una situación productiva estresada. El municipio de referencia cumple con las siguientes características:

• Superficie de riego = 100% • Volumen concesionado de agua/disponibilidad = 0.5 • Temperatura promedio en PV = 28.6°C • Proporción de cultivos:

– Maíz = 66%8 – Frijol = 3%7 – Trigo = 10%7 – Sorgo = 20%7

• Población rural = 29%7

Dicho municipio tiene un índice de 0.578, por lo que se tomó este número como umbral de vulnerabilidad alta. Los municipios con un índice de vulnerabilidad mayor al municipio de referencia se clasificaron como municipios con grado de vulnerabilidad alto. Como umbral de vulnerabilidad media, se definió el valor 0.3. 8 Promedio nacional


Estructura de la producción

Resistencia de la producción

TrigoSorgoFrijol

Índice de resistencia del maíz a temperatura

% de población rural

% de superficie sembrada de temporal

(Volumen concesionado de agua/ disponibilidad media natural de la región hidrológica administrativa) x % de superficie de riego

Índice de vulnerabilidad social CENAPRED

33%

33%

IVAP

Índice de vulnerabilidad agrícola y social por temperatura

+

X

33%

50%

TrigoSorgoFrijol

Ponderación de producción de maíz

Índice de vulnerabilidad agrícola por temperatura

50%


13

Índice de vulnerabilidad agrícola por precipitación La metodología de cálculo del índice de vulnerabilidad por precipitación se muestra en la figura 9.

Figura 9. Índice de vulnerabilidad agrícola por precipitación

El índice de resistencia del cultivo a la temperatura se obtiene con:

𝐼! = 1 +𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑃𝑉 − 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎

𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑃𝑉

Para establecer la clasificación, se determinó un municipio de referencia con vulnerabilidad alta. La definición del municipio de referencia busca acotar la vulnerabilidad únicamente al incremento de precipitación con las componentes de estructura de la producción y población en niveles sanos. La precipitación promedio de este municipio se determinó a través del promedio ponderado de los límites mínimos de precipitación del INIFAP con base en la proporción de cultivos a nivel nacional más el diferencial de precipitación de un evento crítico. Es decir, un evento crítico llevaría a este municipio a una situación productiva estresada. Los municipios con un índice de vulnerabilidad mayor al municipio de referencia se clasificaron como municipios con grado de vulnerabilidad alto. El municipio de referencia cumple con las siguientes características:

• Superficie de riego = 100% • Precipitación promedio por ciclo = 470.5 mm • Volumen concesionado de agua/disponibilidad = 0.87

Tomamos un 75% de consumo agrícola, más un 20% de incremento (para compensar la ocurrencia de un evento crítico en precipitación).

• Proporción de cultivos: – Maíz = 66%7


Estructura de la producción


TrigoSorgoFrijol

Índice de resistencia del maíz a precipitación


% de superficie sembrada de temporal

(Volumen concesionado de agua/ disponibilidad media natural de la región hidrológica administrativa) x % de superficie de riego


33%

33%

IVAP

Índice de vulnerabilidad agrícola y social por precipitación

+

X

33%

50%

TrigoSorgoFrijol

Ponderación de producción de maíz

Índice de vulnerabilidad agrícola por precipitación

50%


14

– Frijol = 3%7 – Trigo = 10%7 – Sorgo = 20%7


Dicho municipio arroja un índice de 0.65, por lo que tomamos este número como umbral de vulnerabilidad alta. El umbral de vulnerabilidad media se definió en 0.35.

Índice de vulnerabilidad pecuaria La metodología de cálculo del índice de vulnerabilidad pecuaria se muestra en la figura 10.

Figura 10. Índice de vulnerabilidad pecuaria

Para establecer la clasificación, se determinó un municipio de referencia con vulnerabilidad alta. Los municipios con un índice de vulnerabilidad mayor al municipio de referencia se clasificaron como municipios con grado de vulnerabilidad alto. El municipio de referencia cumple con las siguientes características:

• Coeficiente de agostadero = 10.83 Promedio nacional ponderado por producción pecuaria.

• Volumen concesionado de agua/disponibilidad = 0.87 Tomamos un 75% de consumo agrícola, más un 20% de incremento (para compensar la ocurrencia de un evento crítico en precipitación).


Dicho municipio arroja un índice de 0.39, por lo que tomamos este número como umbral de vulnerabilidad alta. El umbral de vulnerabilidad media se definió en 0.2.

Índice de vulnerabilidad de salud La metodología de cálculo del índice de vulnerabilidad de salud se muestra en la figura 11.


Figura 10. Índice de vulnerabilidad pecuaria

Índice de vulnerabilidad pecuaria y social

IVP

50%




50%

50%

(Volumen concesionado de agua/ disponibilidad media natural de la región hidrológica administrativa)

(1/Coeficiente de agostadero)Superficie (ha) requerida para sostener una unidad animal (UA) al año

50%

50%Índice de vulnerabilidad pecuario

50%

15

Figura 11. Índice de vulnerabilidad de salud

Para establecer la clasificación, se determinó un municipio de referencia con vulnerabilidad alta. Los municipios con un índice de vulnerabilidad mayor al municipio de referencia se clasificaron como grado de vulnerabilidad alta. El municipio de referencia cumple con las siguientes características:

• Población en riesgo = 20%7 • Personal de salud por cada mil habitantes = 2.289 • Enfermeras y parteras por médico = 1.317 • Médicos de salud mínimos por cada 1000 habitantes = 0.987

Este municipio de referencia tiene ~203 personas en riesgo por médico disponible. Este número se determinó como umbral para definir vulnerabilidad alta. El umbral de vulnerabilidad media se definió en 100 personas en riesgo por médico disponible.

Índice de vulnerabilidad social Este índice lo calcula CENAPRED tomando en cuenta elementos de 5 sectores distintos: salud, educación, vivienda, empleo e ingresos y población. Toma también los datos de dos cuestionarios, uno aplicado a la población y otro llenado por expertos del CENAPRED. La metodología de cálculo se encuentra en la segunda parte del documento antes citado (CENAPRED, 2006). Para su clasificación, se tomaron los grados determinados por CENAPRED de “alto” y “muy alto” como vulnerabilidad alta.

7Promedio nacional 9Recomendación de la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2008)


Figura 11. Índice de vulnerabilidad social

+Población mayor a 65 años

Población menor a 5 años

Población con diabetes

Población con VIH

Población con hipertensión

Población desnutrida

Población obesa

Población en riesgo

+

+

+

+

+

Médicos

÷

Prorrateados por población municipal con base en egresos hospitalarios estatales

IVSA

Índice de vulnerabilidad salud y social

Índice de vulnerabilidad de salud/Máx{IVSA}


50%

50%

16

Clasificar el riesgo con base en la exposición y vulnerabilidad Se cruzaron las clasificaciones de exposición y vulnerabilidad como lo muestra la figura 12. Los índices y las exposiciones cruzadas son las indicadas en la tabla 2.

Figura 12. Clasificación de riesgo Se definió la clase riesgo de los municipios de la siguiente manera,

• Alto, aquellos que caen en la intersección de vulnerabilidad alta y exposición media, vulnerabilidad alta y exposición alta o vulnerabilidad media y exposición alta.

• Medio son aquellos que caen en la intersección de vulnerabilidad alta y exposición baja, vulnerabilidad media y exposición media o vulnerabilidad baja y exposición alta.

• Bajo son aquellos que caen en la intersección de vulnerabilidad baja y exposición baja, vulnerabilidad baja y exposición media o vulnerabilidad media y exposición baja.

En el caso de inundaciones y deslaves y la exposición de infraestructura económica estratégica, los municipios con más del 50% de su superficie con grado de peligro alto o muy alto de inundaciones o deslaves se clasificaron con riesgo alto.

Figura 6. Clasificación de riesgo

Vulnerabilidad

Expo

sición

Alto

Medio

Bajo

Baja Media Alta

Alta

Med

iaBa

ja


17

Tabla 2. Eventos, exposiciones y vulnerabilidades asociadas

Calcular la probabilidad y periodos de retorno de eventos críticos Se definieron, para cada tipo de evento climático, el concepto de evento crítico (severo y extremo), con base en umbrales de precipitación y/o temperatura que detonan su ocurrencia. Se realizó un conteo de ocurrencia de eventos, tanto históricos como proyectados, para determinar:

• Probabilidad de ocurrencia, definida como el número de eventos ocurridos en un periodo entre el total de años o meses (según sea definido en el evento) del periodo.

• Periodo de retorno, que es el número de años esperados que tardará en repetirse un evento. Es igual al recíproco de la probabilidad de ocurrencia.

• Probabilidad incremental bajo escenarios de cambio climático, que es el aumento porcentual de probabilidad de ocurrencia, con respecto a la información histórica, de los eventos climáticos considerados.

El detalle de los umbrales se describe a continuación.

Disminución de rendimientos agrícolas por temperatura y precipitación Los principales factores climáticos que afectan al rendimiento agrícola son temperatura y precipitación. A pesar de que la afectación por precipitación y temperatura es específica de cada cultivo, la mayoría de ellos presenta que, a mayor temperatura y/o menor precipitación, hay un


Evento climático Exposición asociada Índice de vulnerabilidad asociado

Disminución de rendimientos agrícolas por precipitación


IVAP

IVATDisminución de rendimientos agrícolas por temperatura

Sequías agrícolas IVAP

Sequías pecuarias Valor de la producción pecuaria IVP

Ondas de calor

Población

IVSA

Enfermedades diarreicas y transmitidas por vectores IVSA

Inundaciones PoblaciónInfraestructura estratégicaAsentamientos urbanos

IVS

Deslaves IVS

18

menor rendimiento. Un análisis de los principales cultivos10 muestra que la disminución de rendimientos por un aumento de 0.6°C es similar a la disminución causada por un déficit del 10% de precipitación (Lobell & Field, 2007).

Para déficits de precipitación, se utilizaron los umbrales que utiliza CENAPRED para definir sequía (Jiménez Espinosa, Baeza Ramírez, Matías Ramírez, & Eslava Morales, Mapas de índices de riesgo a escala municipal por fenómenos hidrometeorológicos, 2012). Estos umbrales se aplican por temporada agrícola de acuerdo a la definición de SAGARPA: primavera-verano, de abril a septiembre, y otoño-invierno, de octubre a marzo.

La tabla 3 muestra los umbrales estimados para eventos críticos.

Tabla 3. Clasificación de eventos y umbrales que determinan una disminución de rendimientos agrícolas

Sequías Existen varias definiciones de sequía. La que utiliza Escalante Sandoval (Escalante Sandoval, 2005) para determinar el peligro de sequía se basa en el déficit promedio de lluvia respecto a la media anual y duración, medida en número de años con déficit de lluvia. Este estudio define 12 categorías de evento en función de estos parámetros. Se acotaron las categorías para capturar solo aquellas que, a nuestro criterio, corresponden a un evento crítico. La tabla 4 muestra las categorías consideradas eventos críticos.

10 Maíz, trigo, cebada, sorgo, arroz y soya.


Tabla 1. Clasificación de eventos y umbrales que determinan disminución de rendimientos agrícolas

Clasificación Déficit de precipitación

Leve <10%

Moderada 10-‐20%

Severa 20-‐30%

Extrema 30-‐40%

Disminución de rendimientos por precipitación

Clasificación Incremento en la temperatura media

Leve +0.4°C

Moderada +1.0°C

Severa +1.6°C

Extrema +2.2°C

Disminución de rendimientos por temperatura

Eventos críticos

Tabla 2. Clasificación de eventos y umbrales que determinan sequías

1 ≤ a ≤ 2 2 ≤ a ≤ 3 3 ≤ a ≤ 4

0 < µa ≤ 10%

10% < µa ≤ 20% Severa

20% < µa ≤ 30% Severa Extrema

30% < µa ≤ 40% Severa Extrema Extrema

Duración de la sequía (a = años)

Déficit de

precipitación

respecto a m

edia histórica

(µa = de

ficit med

io anu

al)

Tabla 3. Clasificación de eventos y umbrales que determinan ondas de calor

Clasificación Umbral

Moderada Temperatura máxima > 26°C

Severa Temperatura promedio > 26°C

Extrema Temperatura mínima > 26°C

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Ondas de Calor En el mismo estudio de CENAPRED, se determina que existe una onda de calor cuando se supera el umbral de temperatura durante tres días continuos, de acuerdo a la tabla 5. En este ejercicio, el umbral tomado fue el más bajo, de 26°C.

Tabla 5. Límites de temperatura para emitir alertas por ondas de calor (CENAPRED) Debido a la inexistencia de datos a nivel diario, en el histórico y en las proyecciones, se definió evento crítico con base en la temperatura mínima, máxima y promedio mensual, como lo muestra la tabla 6. Estos umbrales se utilizan a nivel mensual para determinar los eventos críticos.





Leve <10%

Moderada 10-‐20%

Severa 20-‐30%

Extrema 30-‐40%



Leve +0.4°C

Moderada +1.0°C

Severa +1.6°C

Extrema +2.2°C


Eventos críticos


1 ≤ a ≤ 2 2 ≤ a ≤ 3 3 ≤ a ≤ 4

0 < µa ≤ 10%

10% < µa ≤ 20% Severa




Déficit de

precipitación

respecto a m

edia histórica

(µa = de

ficit med

io anu

al)







Tabla 5. Clasificación de eventos y umbrales que determinan climas tropicales


Severa 6 meses en el año con temperatura mayor a 18°C y precipitación mayor a 60 mm/mes

Extrema 10 meses en el año con temperatura mayor a 18°C y precipitación mayor a 60 mm/mes

Tabla 6. Clasificación de eventos y umbrales que determinan inundaciones y deslaves


Severa Mínima del 1.67% de meses mas lluviosos históricos (periodo de retorno de 5 años)

Extrema Mínima del 0.83% de meses mas lluviosos históricos (periodo de retorno de 10 años)

Eventos críticos

Umbral de temperatura

Severidad

26°C 1

30°C 2

34°C 3

40°C 4





Leve <10%

Moderada 10-‐20%

Severa 20-‐30%

Extrema 30-‐40%



Leve +0.4°C

Moderada +1.0°C

Severa +1.6°C

Extrema +2.2°C


Eventos críticos


1 ≤ a ≤ 2 2 ≤ a ≤ 3 3 ≤ a ≤ 4

0 < µa ≤ 10%

10% < µa ≤ 20% Severa




Déficit de

precipitación

respecto a m

edia histórica

(µa = de

ficit med

io anu

al)






20

Transmisión de enfermedades por vectores Según varios estudios (Colón González, Lake, & Bentham, 2011) (Johansson, Dominici, & Glass, 2009) y (Méndez Pérez, Tejeda Martínez, & Salvador Ramírez, 2010), las enfermedades transmitidas por vectores y enfermedades diarreicas tienen mayor incidencia en climas cálidos y húmedos. Los vectores que transmiten tanto el virus del dengue como el de la malaria se reproducen mayormente en climas tropicales y sub-tropicales. Se ha mostrado estadísticamente que las infecciones provocadas en el aparato intestinal se ven influenciadas por las temperaturas de los climas tropicales que favorecen la viabilidad de los parásitos causantes de las mismas.

En las clasificaciones de Terawartha y Koppen, los climas tropicales y subtropicales se definen por dos cosas: todos los meses presentan temperaturas promedio superiores a los 18°C y no hay más de 2 meses con precipitación acumulada menor a los 60 mm/mes. Con base en esta definición y en los estudios antes mencionados, definimos un evento crítico en función del número de meses al año que tienen temperatura mayor a 18°C y precipitación mensual mayor a 60 mm/mes, como lo muestra la tabla 7. Estos umbrales se utilizan a nivel anual.


Inundaciones y deslaves Las inundaciones y deslaves por eventos climáticos se detonan por precipitaciones extremas puntuales. Estos eventos requieren condiciones locales no relacionadas al clima (v.gr., posición en la cuenca hidrológica, tipo de suelo, relieve, etc.) y en general los municipios están adaptados para las precipitaciones normales de la localidad.











Eventos críticos


Severidad

26°C 1

30°C 2

34°C 3

40°C 4











Eventos críticos


Severidad

26°C 1

30°C 2

34°C 3

40°C 4


21

Debido a la inexistencia de datos a nivel diario en el histórico y en las proyecciones, definimos evento crítico con base en las precipitaciones mensuales extremas, definidas en función de su periodo de retorno de las lluvias locales. El umbral para determinar un evento crítico es definido de acuerdo a las recomendaciones de diseño de drenaje pluvial en zonas residenciales unifamiliares y multifamiliares respectivamente (Cabrera Delgadillo & Méndez Hernández, 2012); estos lineamientos se muestran en la tabla 8. Los umbrales se utilizan a nivel mensual y se definen municipalmente.

Analizar el riesgo de desastre y establecer alertas Se identificó la frecuencia de eventos críticos, medida a través de los periodos de retorno. Determinamos dos tipos de alertas: por frecuencia alta de eventos críticos y por cambios grandes en la frecuencia de los mismos.

La primera se levanta cuando de acuerdo a las probabilidades proyectadas, hay periodos de retorno de algún evento climático menores a 5 años. Además, se toma en cuenta la información histórica para establecer una alerta; es decir, si en el pasado hubo eventos al menos cada 5 años (en promedio), se levanta una alerta aunque las proyecciones no muestren dicho comportamiento. Esta alerta reconoce la probabilidad de recurrencia de eventos y las limitantes de las proyecciones.

Es importante identificar los municipios en los que existen cambios importantes como mecanismo de prevención, por ello el segundo tipo de alertas se emite cuando hay cambios en la probabilidad de ocurrencia del evento. La magnitud que debe tener este cambio depende de su clasificación de riesgo. El propósito es buscar cambios porcentuales equivalentes entre las clasificaciones, cuando éstos son multiplicados por el valor y la exposición correspondiente a cada sector. Esto se ve reflejado en la ecuación:

𝐸!𝑉!∆𝑃! = 𝐸!𝑉!∆𝑃! = 𝐸!𝑉!∆𝑃!

donde:

• E: exposición del sector (valor de los cultivos para el sector agrícola, valor de la producción pecuaria, para el sector pecuario y población para sector salud e infraestructura estratégica/asentamientos urbanos)

• V: vulnerabilidad del sector • ∆𝑃: cambio en probabilidad • Los subíndices A, M y B se refieren a la clasificación de riesgo alta media y baja,

respectivamente.

La exposición y los valores se calcularon con base en las siguientes fórmulas,

Sea

𝐸!𝑉! =𝑒!!𝑣!!

!!!!!

𝑛!

con 𝑛! el número de municipios en la clase de riesgo i, 𝑖 ∈ {𝐴𝑙𝑡𝑜,𝑀𝑒𝑑𝑖𝑜,𝐵𝑎𝑗𝑜}.

22

Entonces, el cambio en probabilidad equivalente está dado por la fórmula:

∆𝑃! =𝐸!𝑉!∆𝑃!𝐸!𝑉!

𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑖 ∈ {𝑀𝑒𝑑𝑖𝑜,𝐵𝑎𝑗𝑜}

Se determinó un cambio del 10% en la clase alta como detonante de alertas. Este porcentaje se definió bajo el criterio de identificar cambios pequeños en municipios que son altamente susceptibles, sin fijar un umbral tan pequeño que pueda mandar falsas alarmas, dada la incertidumbre de las proyecciones. Los resultados de esta ecuación se muestran en la tabla 9.

Tabla 9. Estimación de cambios equivalentes entre sectores

Presentación de resultados Los resultados muestran municipios con riesgo de desastre donde:

• Existe un peligro alto, esto es, eventos críticos con periodos de retorno menores a 5 años, ya sea en los datos históricos o en las proyecciones

• Que el municipio tenga una alta vulnerabilidad climática al evento climático en cuestión • Para el caso de inundaciones y deslaves, se presentan los resultados del CMM (Centro

Mario Molina para Estudios Estratégicos sobre Energía y Medio Ambiente) – En relación a las afectaciones a población e infraestructura social, se definieron

como municipios de peligro alto a aquellos en los que más del 20% de la población del municipio se encuentre dentro de zonas clasificadas con peligro alto o muy alto al evento correspondiente

– Para la infraestructura económica se definieron como municipios de peligro alto a aquellos donde al menos 50% de la superficie del municipio esté clasificada como zona de peligro alto o muy alto al evento correspondiente

Sector ∆pA ∆pM ∆pB

Agrícola (Precipitación)

10%

92% 152%

Agrícola (Temperatura) 106% 135%

Pecuario 146% 195%

Salud 67% 145%

Infraestructura estratégica y asentamientos

urbanos

91% 231%

23

Conclusiones

El presente diagnóstico es solo un punto de partida para las acciones de adaptación. La labor de entendimiento del impacto del cambio climático en los sistemas sociales y económicos no puede darse por concluida. Es necesario complementar la lista de eventos climáticos, entender la exposición de ecosistemas y otros sectores. Es importante considerar con mayor detalle las condiciones e impactos regionales involucrando a estados y municipios.

Conforme mejore la capacidad de entender patrones futuros de precipitación, viento y otros fenómenos relacionados al clima, se debe incorporar este nuevo conocimiento en un diagnóstico de mayor amplitud.

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