Mxico, 23 de noviembre de 2007 FI.C0.4.40.1

DETERMINACIN DE PERODOS DE SEQUA Y LLUVIA INTENSA

EN DIFERENTES REGIONES DE MXICO ANTE ESCENARIOS DE CAMBIO

CLIMTICO Nmero de Registro INE: INE/A1-056/2007

INFORME FINAL

Participantes: Dr. Martn Montero Martnez. Dr. Jorge Snchez Sesma. Dr. Waldo Ojeda.

Responsable del Proyecto: Dr. Ricardo Prieto Gonzlez. Especialista en Hidrulica IV.

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CONTENIDO

1 RESUMEN EJECUTIVO ..................................................................................................... 5

2 EXECUTIVE SUMMARY ................................................................................................... 6

3 INTRODUCCIN ................................................................................................................. 7

4 ANTECEDENTES EN MATERIA DE VARIABILIDAD Y CAMBIO CLIMTICO EN LOS REGMENES DE PRECIPITACIN ......................................................................... 8

5 COMPRENDIENDO Y DEFINIENDO LA SEQUA ..................................................... 105.1 CONCEPTO DE SEQUA ......................................................................................... 105.2 DEFINICIN CONCEPTUAL DE SEQUA ........................................................... 105.3 DEFINICIONES DE SEQUA OPERACIONAL .................................................... 115.4 SEQUA EN METEOROLOGIA .............................................................................. 115.5 SEQUA EN LA AGRICULTURA ........................................................................... 125.6 SEQUA EN HIDROLOGA ..................................................................................... 12

6 CONDICIONES HMEDAS ............................................................................................. 14

7 EL EFECTO INVERNADERO Y LOS ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMTICO 167.1 EMISIONES ANTROPOGNICAS DE DIXIDO DE CARBONO .................... 167.2 PROBLEMAS AMBIENTALES EL EFECTO INVERNADERO ...................... 187.3 LOS ESCENARIOS A1, A2 Y B1. ............................................................................ 19

8 CARACTERIZACIN PROBABILISTA DEL CLIMA ACTUAL Y DE LOS ESCENARIOS ............................................................................................................................. 20

9 METODOLOGA ................................................................................................................ 249.1 MODELOS CLIMTICOS A EMPLEAR ............................................................... 259.2 SELECCIN DE LAS REGIONES DE ESTUDIO ................................................. 259.3 COMPARACIN DE LOS MODELOS DEL IPCC CON OBSERVACIONES DURANTE PERODOS HISTRICOS ............................................................................... 27

10 EVALUACIN DEL CAMBIO CLIMTICO EN LAS REGIONES SELECCIONADAS .................................................................................................................... 31

10.1 REGIN DEL ESTADO DE CHIAPAS .................................................................. 3110.1.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa, perodos hmedos y temperaturas extremas en Chiapas ........................................................... 31

10.2 REGIN CENTRO .................................................................................................... 3610.2.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa y perodos hmedos en la Regin Centro ........................................................................................ 36

10.3 REGIN JALISCO .................................................................................................... 3910.3.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa y perodos hmedos en Jalisco ........................................................................................................ 39

10.4 COMPARACIN DEL NDICE DE PRECIPITACIN ESTANDARIZADO DE 6 MESES .................................................................................................................................. 43

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10.5 LAS VARIABLES DE EVAPORACIN Y HUMEDAD DEL SUELO ............... 44

11 REPERCUSIONES EN LA AGRICULTURA ............................................................ 4511.1 NDICES CLIMTICOS ................................................................................................... 4511.2 DESARROLLO DE LOS CULTIVOS .................................................................................. 4611.3 ADAPTACIN DE LA AGRICULTURA ............................................................................. 49

12 REPERCUSIONES EN BOSQUES, GANADERA Y DISPONIBILIDAD DE AGUA 49

13 RECOMENDACIONES PARA LA ADAPTACIN DE LOS SECTORES AFECTADOS POR EVENTOS DE SEQUA EXTREMA Y CONDICIONES HMEDAS

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14 DISCUSIN Y CONCLUSIONES ............................................................................... 52

BIBLIOGRAFA ......................................................................................................................... 55

15 ANEXO 1 GRFICOS PARA EL ESCENARIO A1B ............................................ 5815.1 A1B - REGIN CHIAPAS ........................................................................................ 5815.2 A1B - REGIN CENTRO ......................................................................................... 6015.3 A1B - REGIN JALISCO ......................................................................................... 62

16 ANEXO 2 GRFICOS PARA EL ESCENARIO B1 ............................................... 6416.1 B1 - REGIN CHIAPAS ........................................................................................... 6416.2 B1 - REGIN CENTRO ............................................................................................ 6616.3 B1 - REGIN JALISCO ............................................................................................ 68

17 ANEXO 3 CARACTERSTICAS DE LOS MODELOS UTILIZADOS ............... 7017.1 BCCR-BCM2.0 (MODELO CLIMTICO DE BERGEN VERSIN DOS - CENTRO DE INVESTIGACIN DEL CLIMA DE BJERKNES / UNIVERSIDAD DE BERGEN EN NORUEGA) .................................................................................................... 7017.2 CCCMA-CGCM3 (CENTRO CANADIENSE DE MODELACIN Y ANLISIS CLIMTICO) ......................................................................................................................... 7117.3 CNRM-CM3 (MODELO CLIMTICO DEL CENTRO NACIONAL DE INVESTIGACIN METEOROLGICA DE FRANCIA) ................................................ 7217.4 CSIRO-MK3.0 (MODELO CLIMTICO ACOPLADO MARK 3.0 DE LA ORGANIZACIN DE INVESTIGACIN INDUSTRIAL Y CIENTFICA) ................. 7317.5 ECHAM5/MPI-OM (MODELO CLIMTICO ACOPLADO DEL INSTITUTO DE METEOROLOGA MAX PLANCK) ............................................................................ 7417.6 MIUB ECHO G (UNIVERSIDAD DE ALEMANIA, INSTITUTO DE KMA EN COREA Y MODEL AND DATA GROUP) ......................................................................... 7517.7 GFDL-CM2.0 Y GFDL-CM2.1 (MODELO ACOPLADO DEL LABORATORIO DE FLUIDOS DINMICOS GEOFSICOS) ..................................................................... 7517.8 INMCM3.0 (INSTITUTO DE MATEMTICAS NUMRICAS DE LA ACADEMIA DE CIENCIAS RUSA) .................................................................................... 7617.9 IPSL-CM4 (INSTITUTO PIERRE SIMON LAPLACE DE FRANCIA) ............. 7617.10 CCSR/NIES-MIROC3.2 (MODELO DE INVESTIGACIN INTERDICIPLINARIA DEL CLIMA CENTRO PARA LA INVESTIGACIN DEL

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SISTEMA CLIMTICO / INSTITUTO NACIONAL PARA ESTUDIOS AMBIENTALES DE JAPN) ............................................................................................... 77 17.11 MRI-CGCM2.3.2 (MODELO DE CIRCULACIN GENERAL ACOPLADO DEL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES METEOROLGICAS DE JAPN) ....... 7817.12 NCAR_CCSM3.0 (MODELO DE COMUNIDAD DEL SISTEMA CLIMTICO - CENTRO NACIONAL DE INVESTIGACIN ATMOSFRICA DE EE.UU.) 7917.13 NCAR-PCM1 (MODELO CLIMTICO PARALELO - CENTRO NACIONAL DE INVESTIGACIN ATMOSFRICA DE EE.UU.) ............................... 8017.14 UKMO_HADCM3 (CENTRO HADLEY PARA LA INVESTIGACIN Y PREDICCIN CLIMTICA, REINO UNIDO) ................................................................. 81

18 ANEXO 4 DESCRIPCIN DE LAS REGIONES GEOGRFICAS CHIAPAS, CENTRO Y JALISCO UTILIZADAS EN EL ESTUDIO ..................................................... 82

18.1 REGIN CHIAPAS ................................................................................................... 8218.2 REGIN CENTRO .................................................................................................... 8818.3 REGIN JALISCO .................................................................................................... 97

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1 RESUMEN EJECUTIVO En este estudio se analiza la influencia que el cambio climtico y sus efectos tienen en los perodos de condiciones hmedas y sequas extremas. Para estudiar los efectos de estos fenmenos en el pas, se han seleccionado tres regiones de inters: la zona sureste (que incluye al estado de Chiapas), el centro del pas (Distrito Federal y Estado de Mxico) y la zona centro-poniente (Jalisco y sus alrededores). Se han considerado estas regiones por sus diversas actividades socioeconmicas, que se pueden ver afectadas de forma importante por el cambio climtico en reas tales como la agricultura, la ganadera, los bosques, la proteccin civil, la disponibilidad del agua para consumo humano y para uso industrial y de generacin elctrica. Se analizan futuros perodos de precipitacin y se determina el grado de reduccin o aumento en la precipitacin para las regiones de inters utilizando, de forma particular, el denominado ndice de Precipitacin Estandarizado. Con ello, se aportan valiosos elementos para la toma de las decisiones ms apropiadas en cuanto al manejo de la vulnerabilidad asociada al cambio climtico en el tema de la sequa y la precipitacin extrema. Los escenarios estudiados son el A2, A1B y B1, utilizando la informacin de los modelos climticos del 4 Informe de Evaluacin del Panel Intergubernamental de Cambio Climtico. La informacin de estos modelos fue llevada a una malla uniforme sobre territorio mexicano, que permite la comparacin de los datos para cada escenario. Los resultados obtenidos mostraron una tendencia a la reduccin de la precipitacin en las tres regiones estudiadas. La regin sureste present una disminucin considerable de precipitacin en la estacin hmeda (junio-noviembre), mientras que la reduccin ms marcada en la estacin seca (diciembre-mayo) se dio en la zona centro-poniente. Por otra parte, el promedio aritmtico de los modelos de clima utilizados por el IPCC observan condiciones ms hmedas en perodos trimestrales durante la ltima dcada simulada (2089-2098) para las regiones de Jalisco y del Centro. Dependiendo del escenario (A1B, A2 o B1), las condiciones proyectadas pueden variar considerablemente. Por ejemplo, en el escenario A2 sobre la regin de Chiapas se esperan temperaturas medias mensuales mximas para 2098 de alrededor de 32 C, mientras que para el escenario A1B y B1 estas temperaturas son de 31 y 30 C respectivamente. A modo de comparacin, mencionaremos que la temperatura modelada de la poca actual en esa regin se encuentra alrededor de los 28 C.

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2 EXECUTIVE SUMMARY On this study is analyzed the influence of climate change and its effects on the drought and extreme wet conditions. In order to accomplish a more detailed study, there have been selected three regions of Mexico: the southeast (which includes the Chiapas state), the centre of the country (Mexico City and the State of Mexico) and the central-west area (Jalisco state and its surroundings). These regions have been chosen because they can be affected by climate change in an important manner on their diversity of socioeconomic activities, such as agriculture, cattle rising, forests, civil protection, and water availability for human consumption, industrial use and hydroelectric power generation. Future periods of precipitation are analyzed and, with the use of the Standardized Precipitation Index (SPI), we document the degree of rainfall increase or reduction for the three regions described above. This information is valuable for appropriate decision making in the management of vulnerability associated with climate change and its effects on drought and extreme precipitation. The Intergovernmental Panel for Climate Change (IPCC) scenarios used on this study are A2, A1B and B1, using the data that came out from the Fourth Assessment Report. The information from the climate models has been taken to a uniform grid over Mexican territory, which allows a direct comparison among the data from each scenario. The results obtained for the three regions show a tendency for reduced precipitation. The southeast shows a considerable reduction in precipitation for the wet season (June-November), while the most marked reduction during the dry season (December-May) was over the central-west region. The average of the climate models used by the IPCC has wetter conditions on three-month periods during the last decade simulated (2089-2098) for the Jalisco and Centre regions. Depending on each scenario (A1B, A2 or B1), the projected conditions can change considerably. As an example, on the A2-scenario over the Chiapas the average of the models expect a maximum monthly temperature average of 32 C, while for the A1B and B1 scenarios the corresponding temperatures are 31 and 30 C respectively. For comparison, the modelled temperature for today is around 28 C.

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3 INTRODUCCIN La variabilidad climtica y el cambio climtico global estn afectando las actividades y sectores econmicos que dependen directa e indirectamente del clima. El Panel Intergubernamental sobre Cambio Climtico (IPCC) estima que regiones relativamente poco hmedas en Latinoamrica, sern susceptibles de desertificacin, lo que incluye tierra dedicada a la agricultura y ganadera, traducindose en un decremento importante de la productividad de estas regiones y en el encarecimiento y posible desabasto de alimentos. Los cambios en los patrones de precipitacin podran tambin afectar sensiblemente la disponibilidad de agua para consumo humano, la agricultura y la generacin de energa. En Mxico ha sido poco estudiado el impacto estimado del cambio climtico sobre la precipitacin, y las consecuencias que podra tener en los sectores vulnerables relacionados con la agricultura, la vegetacin y la disponibilidad del agua. Por otro lado, hay que mencionar que los esfuerzos que diversos pases estn realizando para adaptarse al cambio climtico an cuentan con poca efectividad, debido principalmente al reducido uso de la informacin climtica para la toma de decisiones, la escasa informacin sobre los impactos y la vulnerabilidad ante el cambio climtico, y la capacidad tecnolgica, entre otras mltiples razones. La informacin proporcionada por los modelos de circulacin global ante los escenarios de cambio climtico, permite el estudio de los perodos de precipitacin durante las dcadas modeladas. Esto puede ser utilizado con el objetivo de encontrar diversas situaciones de disminucin o ausencia de lluvias, determinando su extensin temporal: varios meses, aos, o incluso dcadas. Cuando una sequa ocurre, las plantas no crecen apropiadamente y la disponibilidad de agua a los hogares y la industria se ve limitada; los arroyos y los ros lentamente bajan su nivel, si las sequas se prolongan los animales pueden morir. En las reas donde hay poca vegetacin, el viento acarrea el suelo que ha quedado descubierto, llegando a producir aridez. Las consecuencias ltimas de la sequa son disminuciones en la disponibilidad de alimento para ganado, encarecimiento de los alimentos para las personas, y las sequas intensas y prolongadas pueden incluso llegar a producir hambrunas. Por el contrario, las lluvias tienen impactos que son positivos, como el mejoramiento en la disponibilidad del agua para consumo humano. Sin embargo, cuando se llegan a presentar condiciones de lluvias extremas, ya sea en intensidad, en duracin, o una sucesin de eventos a lo largo de varios das o semanas, las consecuencias para las actividades humanas y el medio ambiente pueden ser muy grandes: inundaciones, destruccin parcial o total de caminos, carreteras, puentes, presas, ecosistemas, etc. En este estudio se realiza una cuantificacin de la informacin sobre la precipitacin bajo escenarios de cambio climtico para las regiones de inters. Se ha propuesto el ndice de Precipitacin Estandarizado (IPE o SPI por sus siglas en ingls), como una forma de medir la sequa meteorolgica y las condiciones de humedad extrema. Este ndice es negativo para condiciones secas, y positivo para condiciones hmedas. Cuando las condiciones secas o hmedas se vuelven ms severas, el valor del ndice de Precipitacin Estandarizado se vuelve ms negativo o positivo, respectivamente. El IPE se calcula para varias escalas de tiempo,

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desde un mes hasta varios aos, con el fin de capturar las diversas escalas en las que se pueden presentar dficit en lluvias.

4 ANTECEDENTES EN MATERIA DE VARIABILIDAD Y CAMBIO CLIMTICO EN LOS REGMENES DE PRECIPITACIN

Las prdidas econmicas por desastres relacionados con el clima se han incrementado mucho ms rpido que el crecimiento poblacional o econmico, lo cual sugiere que ya se comienza a observar un impacto negativo del cambio climtico (Mills, 2005). Sin embargo no hay una evidencia clara de un cambio en las inundaciones de las ltimas dcadas (Kundzewicz et al., 2005; Schiermeier, 2006). Sin embargo, existen cambios climticos que han sido observados, Kron y Bertz (2007) reportan un incremento de los vientos del oeste sobre Europa en invierno que terminan produciendo sistemas de baja presin con lluvias importantes, lo que indica que el clima global puede estar teniendo ya un impacto en las inundaciones. stos mismos autores encontraron que globalmente el nmero de catstrofes durante el perodo 1996-2005 se ha duplicado comparado con el promedio decenal de las tres dcadas correspondientes al perodo 1950-1980, mientras que las prdidas econmicas se han incrementado en un factor de cinco. Las inundaciones han sido el desastre natural ms reportado en frica, Asia y Europa y ha afectado a ms personas (un promedio de 140 millones al ao en promedio) que cualquier otro desastre natural (WDR, 2003, 2004). Burke et al. (2006) realizaron proyecciones utilizando el modelo global HadCM3 en el escenario A2, mostrando que existen regiones que se vuelven ms secas, mientras otras tienden a ser ms hmedas, con una tendencia global hacia la sequa. Burke et al. (2006) reportan, por ejemplo, que la proporcin de superficie terrestre en sequa extrema se podra incrementar en un factor entre 10 y 30, pasando de entre 1 y 3% en la actualidad al 30% para 2090; el nmero de sequas extremas cada 100 aos y la duracin de las sequa se podra incrementar en un factor de 2 y 6 respectivamente para el 2090. Un decremento en la precipitacin del verano sobre Europa, acompaado de temperaturas ms elevadas, que incrementan la evaporacin, llevara inevitablemente a una reduccin de la humedad del suelo (Douville et al., 2002) y sequas ms intensas y ms frecuentes. Se proyectan problemas de sequa para regiones que dependen mayormente del agua producto del derretimiento de los glaciares (Barnett et al., 2005). Muchos glaciares pequeos, por ejemplo en Bolivia, Ecuador y Per (Coudrain et al., 2005), desaparecern dentro de unas cuantas dcadas, afectando adversamente a los habitantes y a los ecosistemas. El derretimiento rpido de glaciares pueden llevar a la formacin de lagos inestables que pueden producir inundaciones severas (Coudrain et al., 2005). Clculos realizados bajo el escenario IS92a que es similar al escenario A1, muestran cambios significativos en los riesgos de inundacin y sequa en muchas partes de Europa (Lehner et al., 2005b). Las regiones que pueden tener mayor frecuencia de inundaciones son el norte y noreste de Europa, mientras que en el sur y el sureste se pueden presentar aumentos en las frecuencias de las sequas. Dependiendo de qu modelo global de clima es utilizado, el impacto del cambio climtico en el rgimen de inundaciones (magnitud y frecuencia) puede tener efectos positivos o negativos, demostrando que existe una gran incertidumbre en los impactos del cambio climtico (Reynard et al., 2004).

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Palmer y Risnen (2002) analizaron las diferencias en la precipitacin de invierno modeladas por modelos de circulacin general entre una corrida de control y una corrida de doblamiento de CO2

. Los resultados de este estudio mostraron un incremento en la precipitacin de invierno en Europa y un monzn de Asia con mayores lluvias. Tambin se incrementa considerablemente (5 a 7 veces) la probabilidad de que la precipitacin del invierno boreal exceda dos desviaciones estndar la precipitacin normal para extensas reas de Europa.

Milly et al. (2002) demostraron que cuando se cuadriplica el CO2

, en algunas reas, lo que es conocido como inundaciones con perodo de retorno de 100 aos (en la corrida de control), ocurran mucho ms frecuentemente (cada 2 a 5 aos), sin embargo estas proyecciones tienen grandes niveles de incertidumbre.

Otros estudios relacionados consideran:

a) La humedad del suelo y el riesgo de inundacin (Sivapalan et al., 2005). En este artculo, se propone un modelo quasi-analtico para calcular la frecuencia de inundaciones, el cual es capaz de considerar la variabilidad estacional de las tormentas, y tambin la estacionalidad de la lluvia y evapotranspiracin, las cuales afectan las condiciones previas de los cuerpos de agua ante tormentas individuales.

b) Inundaciones fluviales y marea astronmica (Svensson and Jones, 2005). En este trabajo se concluy que en varios lugares del suroeste y noreste de las costas britnicas, se encontr un incremento significativo en la interdependencia entre las variables que provocan inundaciones, como la marea y la precipitacin pluvial en el perodo 2071-2100 del escenario A2, comparado con una corrida de control durante los aos 1961-1990

Por otra parte, cabe mencionar que los impactos de los fenmenos hidrometeorolgicos extremos en la poblacin pueden ser muy elevados en pases con una capacidad de adaptacin menor (Manabe et al., 2004a). En Mxico se han realizado tres Comunicaciones Nacionales ante la Convencin Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climtico. La Primera Comunicacin Nacional de Mxico (SEMARNAP, 1997) se present a la Convencin en 1997. Este informe incluy los avances y resultados de estudios, talleres, cursos, conferencias y publicaciones sobre vulnerabilidad e inventarios de emisiones de gases de efecto invernadero. En la Primera Comunicacin Nacional, se realizaron estudios de vulnerabilidad donde se consideraron los posibles efectos del cambio climtico sobre la desertificacin y la sequa meteorolgica, entre otros temas. Para la zona centro del pas se encontr que los climas hmedos y sub-hmedos tenderan a desaparecer, aumentando los secos y los clidos; la sequa y la desertificacin aumentaran y se agravaran los problemas de disponibilidad de agua. Los campos de cultivo de maz de temporal pasaran de ser medianamente aptos a no aptos. En la Tercera Comunicacin Nacional de Mxico ante la Convencin Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climtico (SEMARNAT, 2006), se encontr que con base en resultados de los escenarios climticos, generados con Modelos de Circulacin General (MCG) bajo escenarios de emisin A2 y B2, es muy probable que el clima de Mxico sea ms clido para el 2020, 2050 y 2080, principalmente en el norte del pas; se proyectan disminuciones en la lluvia, as como cambios en su distribucin temporal, con respectos al escenario base de 1961-1990. Por ejemplo, se esperan reducciones de hasta 15% en regiones del centro y de menos de 5% en la vertiente del Golfo de Mxico, principalmente entre enero y mayo; el ciclo hidrolgico se volver ms intenso, por lo que aumentar el nmero de tormentas severas y la intensidad de los periodos de sequa. Se realiz un compendio sobre los impactos por

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inundaciones en los sectores socioeconmicos del estado de Veracruz, mostrando que los costos de alterar el ciclo hidrolgico son altos. En un estudio de sequa meteorolgica realizado por Hernndez Cerda et al, 1999, se determinaron las reas de Mxico vulnerables a la sequa meteorolgica en el periodo de 1950-1980, mediante un ndice de severidad, en condiciones actuales y segn escenarios de cambio climtico utilizando los modelos climticos de circulacin general del Laboratorio de Fluidos Geofsicos (GFDL-R30) y el modelo canadiense CCC, se identificaron los porcentajes de superficie del pas vulnerables a este fenmeno a nivel nacional y estatal llegando a la conclusin de que en las condiciones actuales en el pas la mayora de las reas son afectadas por la sequa meteorolgica, por lo que de acuerdo con el modelo GFDL-R30, es mayor la superficie del pas en la cual aumenta el grado de severidad de la sequa, sin embargo con el modelo CCC, el cambio es ms drstico.

5 COMPRENDIENDO Y DEFINIENDO LA SEQUA 5.1 CONCEPTO DE SEQUA La sequa es una caracterstica normal y recurrente del clima, aunque muchos errneamente la consideran como un evento raro y azaroso. La sequa ocurre prcticamente en todas las zonas climticas, pero sus caractersticas varan significativamente de una regin a otra. La sequa es una anomala temporal, es diferente de la aridez la cual se restringe a zonas con poca lluvia y es una caracterstica permanente del clima. La sequa, aunque tiene distintas definiciones, se origina por un dficit en la precipitacin sobre un periodo de tiempo largo, usualmente una estacin o en perodos ms largos. Este dficit resulta en una escasez de agua para varias actividades, grupo o sectores ambientales. La sequa debe ser considerada en relacin a una condicin promedio de largo plazo del balance entre la precipitacin y la evapo-transpiracin (es decir, evaporacin ms transpiracin) en un rea particular, a menudo este balance es percibido como una condicin "normal". Se relaciona tambin al momento (por ejemplo, la estacin lluviosa, el retraso en el inicio de la estacin de lluvia, la ausencia de lluvias en las principales etapas de crecimiento de la cosecha, etc.) y a la eficacia (por ejemplo, la intensidad en la lluvia, el nmero de eventos de lluvia, etc.) de las lluvias. Se asocian a menudo a la sequa otros factores climticos como las temperaturas altas, vientos fuertes y la baja humedad relativa, y es distinto en varias regiones del mundo, lo que puede agravar significativamente su severidad. La sequa no debera ser vista como un simple fenmeno fsico o un evento natural. Sus impactos en la sociedad resultan de la interaccin entre un evento natural (menor precipitacin de lo esperado resultado de la variabilidad natural) y la demanda de agua de la poblacin. Los humanos frecuentemente incrementan los impactos de la sequa. Los impactos econmicos y ambientales de sequas recientes en pases en desarrollo y desarrollados, han puesto de manifiesto la vulnerabilidad de todas las sociedades ante este peligro natural. Hay dos clases principales de definiciones de sequa: conceptuales y operacionales. 5.2 DEFINICIN CONCEPTUAL DE SEQUA Las definiciones conceptuales son formuladas en trminos generales y ayudan a entender a la gente el concepto de sequa. Por ejemplo: la sequa en un perodo prolongado resulta de un

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dficit de precipitacin provocando un dao extenso a las cosechas, resultando en prdidas en la produccin. Las definiciones conceptuales pueden ser tambin importantes en el establecimiento de polticas para la reduccin de los impactos de las sequas. Por ejemplo, la incorporacin de polticas de sequa en Australia permite una comprensin de la variabilidad climtica en su definicin de sequa. El pas proporciona ayuda financiera a los granjeros nicamente bajo "condiciones de sequa" cuando las condiciones secas van ms all de lo considerado como normal en el manejo del riesgo. Las declaraciones de sequa se realizan basadas en asesoras cientficas. Anteriormente, cuando la sequa era definida con menor rigor y era menos entendida por los granjeros, algunos de ellos ubicados en la zona semirida de Australia demandaban ayuda para la sequa que es una condicin natural de esas regiones. 5.3 DEFINICIONES DE SEQUA OPERACIONAL Las definiciones operacionales ayudan a la gente a identificar el inicio, el fin y el grado de severidad de la sequa. Al determinar el inicio de la sequa, las definiciones operacionales especifican el grado de desviacin respecto al promedio de la precipitacin o alguna otra variable climtica sobre algn perodo de tiempo. Esto se hace para comparar la situacin actual con el promedio histrico, a menudo basado en un perodo de 30 aos. La primera seal para identificar el inicio de una sequa (por ejemplo, 75% de la precipitacin promedio sobre un perodo especifico de tiempo) es regularmente un poco arbitraria, en lugar de hacerlo con base en sus impactos especficos. Una definicin operacional para la agricultura puede comparar los valores diarios de precipitacin con los ndices de evapotranspiracin para determinar la reduccin en la humedad del suelo, luego se expresan estas relaciones en trminos de los efectos de la sequa en el desarrollo de la planta, en varias etapas de crecimiento de la cosecha. Una definicin como esta debera ser utilizada como una asesora operativa de la severidad de la sequa y los impactos por las variables meteorolgicas, humedad del suelo, y las condiciones de cosecha durante el inicio de la estacin, continuamente reevaluando el impacto potencial de estas condiciones en la produccin final. Las definiciones operacionales tambin pueden ser utilizadas para analizar la frecuencia de la sequa, su severidad y su duracin para un perodo histrico dado. Tales definiciones, sin embargo, requieren datos meteorolgicos horarios, diarios, mensuales o en otras escalas de tiempo y posiblemente datos de impactos (ejemplo produccin de cosechas), dependiendo de la naturaleza de la definicin a ser aplicada. El desarrollo de una climatologa de sequa para una regin determinada, proporciona un mayor conocimiento de sus caractersticas y de la probabilidad de recurrencia en varios niveles de severidad. Informacin de este tipo es extremadamente benfica en el desarrollo de respuestas y estrategias de adaptacin y preparacin de planes. 5.4 SEQUA EN METEOROLOGIA La sequa en Meteorologa se define usualmente con base a la falta de lluvia (en comparacin de la lluvia "normal" o su promedio) y la duracin del perodo seco. Las definiciones de la sequa en Meteorologa deben ser consideradas en regiones especficas, pues las condiciones atmosfricas que resultan en un dficit de precipitacin son muy variables de una regin a otra. Por ejemplo, algunas definiciones de sequa en Meteorologa identifican perodos de sequa con base al nmero de das de precipitacin menor que un lmite especfico. Estas medidas son nicamente apropiadas para regiones con caractersticas de rgimen de precipitacin de

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todo el ao, tales como selvas tropicales, climas subtropicales hmedos, o el clima hmedo de las latitudes medias. Localidades como Manaos, Nueva Orlens, y Londres, son algunos ejemplos. Otro rgimen climtico es caracterizado por patrones de precipitacin estacional, tales como el centro y sur de Mxico, centro de Estados Unidos, NE de Brasil, Oeste de frica, y el Norte de Australia. Los perodos prolongados sin lluvia son comunes en Nebraska, Fortaleza (Brasil) y Darwin (Australia), y una definicin basada en el nmero de das con precipitacin menor que un lmite especfico no es realista en estos casos. Otras definiciones pueden relacionar las desviaciones en la precipitacin actual, con los promedios mensuales, estacionales o anuales. 5.5 SEQUA EN LA AGRICULTURA La sequa en la agricultura tiene conexin con varias caractersticas de la sequa meteorolgica o hidrolgica, centrndose en la escasez de la precipitacin, las diferencias entre la evapo-transpiracin actual y la potencial, el dficit del agua en el suelo, reduccin del agua subterrnea o reduccin de los niveles en los lagos y lagunas. La demanda de agua de la vegetacin depende de las condiciones prevalecientes del tiempo, las caractersticas biolgicas de una planta especfica, su etapa de crecimiento y las propiedades fsicas y biolgicas del suelo. Una buena definicin de la sequa en la agricultura debe ser capaz de contemplar la susceptibilidad en las diferentes etapas de desarrollo de las cosechas, desde su aparicin hasta su madurez. El dficit de humedad en la tierra agrcola puede obstaculizar la germinacin de las plantas, llevando a una baja en el nmero de plantas por hectrea y una reduccin en la produccin final (Fig. 1). Sin embargo, si la humedad en la tierra agrcola es suficiente para las necesidades del crecimiento, las deficiencias de humedad en el subsuelo podran no afectar las primeras etapas, y si la humedad del subsuelo se recupera durante el proceso estacional de crecimiento o si la precipitacin resuelve las necesidades del agua en la planta durante las etapas finales, la produccin final tampoco es afectada.

Figura 1 Presencia de sequa en campos de agricultura. Imagen cortesa de

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5.6 SEQUA EN HIDROLOGA La sequa hidrolgica est asociada con los efectos de perodos bajos en la precipitacin y sus consecuencias en los cuerpos de agua en la superficie y en el subsuelo (por ejemplo, presas,

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lagos, lagunas, y agua subterrnea). La frecuencia y la severidad de la sequa hidrolgica se definen a menudo a escala de cuencas hidrolgicas. Aunque todas las sequas son originadas por un dficit de precipitacin, los hidrlogos se concentran en cmo esta se manifiesta en el sistema hidrolgico. La sequa hidrolgica tiene un retraso en su ocurrencia con respecto a la sequa meteorolgica y agrcola, pues toma un tiempo que el dficit de precipitacin se manifieste en las componentes del sistema hidrolgico, tales como la humedad del suelo, los flujos subterrneos, el agua subterrnea, las presas y lagos. Como resultado, estos impactos estn fuera de fase con los impactos en otros sectores econmicos. Por ejemplo un dficit en la precipitacin puede resultar en una rpida reduccin de la humedad del suelo que es casi inmediatamente discernible por los agricultores, pero los impactos de esta deficiencia en las presas y lagos pueden no afectar en la produccin hidroelctrica o usos recreacionales hasta dentro de varios meses. La competencia se incrementa por el agua que se encuentra en los grandes sistemas de almacenamiento (presas y lagos) cuando ocurren las sequas, y los conflictos entre los usuarios se incrementan significativamente. Por otra parte, un incremento en la frecuencia de sequas tiene un efecto considerable en la agricultura, ganadera y el incremento de riesgos de incendios forestales (Figs. 2 y 3),.

Figura 2 Incendios forestales asociados con temperaturas elevadas y dficit en la

precipitacin pluvial. Imagen cortesa de www.worldproutassembly.org

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Figura 3 Imagen de satlite que muestra las plumas de humo provocadas por incendios

forestales en Mxico y Centro Amrica. Imagen cortesa de NASA-EO.

6 CONDICIONES HMEDAS La lluvia constituye una variable meteorolgica importante y difcil de pronosticar por los especialistas que se dedican a esta actividad, para lo cual se han desarrollado diversas herramientas basadas en el conocimiento de los fenmenos atmosfricos y en los avances tecnolgicos, entre los que se encuentran los sistemas computacionales y la percepcin remota (fig. 4). A su vez, la precipitacin es un elemento importante dentro del clima, que influye directamente sobre el desenvolvimiento econmico y social de cualquier pas o regin en particular. Las condiciones hmedas puedan estar asociadas a lluvias intensas, debidas a la presencia de tormentas severas las cuales son perturbaciones atmosfricas usualmente caracterizadas por vientos intensos, combinados frecuentemente con lluvia, nieve, aguanieve, granizo, hielo, relmpagos e inundaciones repentinas, cuando las tormentas se producen sobre el ocano tienden a ocasionar oleaje alto y marejadas intensas. Esta definicin tambin incluye perturbaciones del tiempo inusuales como lo son los tornados. En complemento, cualquier precipitacin fuerte de nieve, lluvia, o granizo capaz de producir daos importantes o muertes es considerada como una tormenta severa. Las lluvias intensas pueden surgir bsicamente como consecuencia de la inestabilidad atmosfrica en las capas ms bajas de la troposfera, donde los mares se convierten en principales responsables del aporte de calor y humedad a las masas de aire, de igual forma existen varios procesos fsicos de origen martimo conducentes a episodios de gran pluviosidad.

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Un gran nmero de lluvias intensas o inundaciones repentinas tienen naturaleza propiamente convectiva. Entre ellos es comn encontrarse con pequeos sistemas nubosos que aunque sin presentar grandes desarrollos verticales, son tambin generadores de precipitaciones intensas. Es tambin destacable el hecho de que a veces la situacin presenta una naturaleza no esencialmente convectiva, como en los casos en que la presencia orogrfica se torna como hecho fundamental. Pero en resumidas cuentas, de lo que se trata es de lo mismo, aire hmedo que asciende, se condensa y produce cantidades importantes de precipitacin. La intensidad de las lluvias est muy relacionada con el tipo de nube que la origina. Las nubes de deslizamiento ascendente (nimbostratos, altostratos), debidas a los frentes, dan las lluvias continuas de intensidad moderada, caen sobre grandes reas del orden de centenares de miles de kilmetros cuadrados y durante decenas de horas. Los cumulonmbos, debidos a la conveccin, dan lugar a los aguaceros intensos, pero de corta duracin. Despus de comenzar pueden alcanzar intensidades elevadas, pero pueden tambin cesar bruscamente. En verano cuando los cumulonimbos son muy extensos y organizados, los aguaceros pueden durar varias horas. Las lluvias, cuando son intensas, pueden dejar de ser un elemento del clima favorable para la sociedad y la economa y se convertirse en un fenmeno meteorolgico peligroso, que entorpece el desenvolvimiento normal de las actividades humanas y en casos extremos llega a ser la causa de muertes y destrucciones, afectaciones a la infraestructura y economa del pas y principalmente a la sociedad (fig. 5).

Figura 4 (Izquierda) Imagen de satlite en canal visible que muestra intensos ncleos

convectivos asociados con precipitaciones intensas. Imagen cortesa de NASA. (Derecha) resultados del modelo MM5 que muestra el pronstico de lluvia acumulada de 24 a 48 horas.

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Figura 5 Consecuencias de la ocurrencia de lluvias intensas. Fuente: www.el-universal.com.mx

7 EL EFECTO INVERNADERO Y LOS ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMTICO 7.1 EMISIONES ANTROPOGNICAS DE DIXIDO DE CARBONO Los seres humanos emitimos y usamos el dixido de carbono de muchas formas diferentes. Un ejemplo claro es el uso en bebidas refrescantes y cerveza, para hacerlas gaseosas. Algunos extintores usan dixido de carbono porque es ms denso que el aire. El dixido de carbono tambin es usado en una tecnologa llamada extraccin de fluido supercrtico para descafeinar el caf. La forma slida del dixido de carbono, comnmente conocida como hielo seco, se usa en los teatros para crear nieblas en el escenario. El CO2

es emitido en la combustin producida en fbricas, vehculos de automotor, incendios, etc. De esas actividades la quema de combustibles fsiles para la generacin de energa provoca alrededor del 70-75% de las emisiones de dixido de carbono (fuente: http://www.lenntech.com). El resto del 25-30% de las emisiones son provocadas por el uso de vehculos (fig. 6). La mayor parte de las emisiones de dixido de carbono derivan de procesos industriales en pases desarrollados, tales como los Estados Unidos y Europa. Sin embargo, las emisiones de dixido de carbono de los pases subdesarrollados estn aumentando.

Debido a las actividades humanas, la cantidad de CO2 liberada a la atmsfera ha aumentado enormemente durante los ltimos 150 aos. Como resultado, ha excedido la cantidad que puede ser absorbida por la biomasa, los ocanos y otros sumideros. Los humanos han estado

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incrementando la cantidad de dixido de carbono en el aire debido a la quema de combustibles fsiles, produccin de cemento y cambio en el uso del suelo. Alrededor del 22% de la actual concentracin de CO2 en la atmsfera existe debido a estas actividades humanas, si se considera que no hay cambio en las cantidades naturales de dixido de carbono (fuente: http://www.lenntech.com).

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Figura 6 - Emisin de CO2

por actividades antropognicas. Imagen superior cortesa de prnewswire.com; imagen inferior cortesa de wordpress.com

7.2 PROBLEMAS AMBIENTALES EL EFECTO INVERNADERO La troposfera es la parte baja de la atmsfera, con una altura de 10 a 15 kilmetros. Dentro de la troposfera hay gases llamados de invernadero. Cuando la luz del Sol alcanza a la Tierra, una parte es transformada en calor y el resto es irradiada hacia el espacio. Los gases invernadero absorben parte del calor que emite La Tierra hacia el espacio y lo retienen cerca de la superficie terrestre, de forma que La Tierra se calienta, a este proceso se le conoce comnmente como efecto invernadero, proceso que se encarga de regular la temperatura del planeta. La cantidad de calor en la troposfera depende de las concentraciones de los gases invernadero y de la cantidad de tiempo que estos gases permanecen en la atmsfera, el dixido de carbono puede permanecer en la troposfera de 50 a 200 aos. Los gases invernaderos ms importantes son vapor de agua, dixido de carbono, CFCs (Cloro Fluoro Carbonos), xido nitroso y metano. Desde el inicio de la revolucin industrial en 1850, los procesos humanos han provocado emisiones de gases invernadero, con el consecuente aumento de la concentracin de dixido de carbono en la atmsfera de alrededor de 280 ppm en 1850 a 379 ppm en 2005 (IPCC, 4 Informe de Evaluacin) (fig. 7). Esta contribucin anti-natural al efecto invernadero da origen al fenmeno conocido como calentamiento global. Se sospecha que el calentamiento global puede provocar un aumento de la actividad de las tormentas y derretimiento de las placas de hielo de los polos, entre otros, lo que provocar

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inundaciones en las zonas costeras y el interior de los continentes habitados, y otros problemas ambientales. 7.3 LOS ESCENARIOS A1, A2 Y B1. Las emisiones de gases de efecto invernadero son el resultado de una dinmica muy compleja, determinada principalmente por el crecimiento demogrfico, el desarrollo socioeconmico y los avances tecnolgicos. El Panel Intergubernamental del Cambio Climtico (IPCC) en su Reporte especial de escenarios de emisiones, conocido como SRES por sus siglas en ingls (Special Report on Emissions Scenarios, Nakicenovic et al., 2000), se exploran las posibles emisiones futuras de los gases de efecto invernadero, las cuales contienen diferentes rangos en las condiciones socioeconmicas y las emisiones, con el fin de reflejar el conocimiento actual acerca de sus incertidumbres. Los escenarios consideran una variedad de posibles puntos de vista, pero explcitamente excluyen cualquier poltica global para reducir las emisiones y evitar el cambio climtico. Del SRES, se escogieron tres escenarios que fueron seleccionados para el uso de las proyecciones climticas y se encuentran en el tercer y cuarto reportes del IPCC. Los escenarios que se discuten en esta seccin son el A1B, el A2 y el B1 que se describen a continuacin. Escenario A1: Rpido Crecimiento Convergente.- Todos lo escenarios A1 describen a futuro un mundo de rpido crecimiento de la economa y de la poblacin global que alcanzan su mximo a mitad de siglo y declinan posteriormente, as como la rpida introduccin de nuevas y ms eficientes tecnologas. Los temas ms importantes son la convergencia entre las diferentes regiones, la capacidad constructora y el incremento de las interacciones culturales y sociales, con una reduccin substancial de la diferencia en los ingresos per capita en las diversas regiones. La diferencia entre los escenarios A1F1, A1B, A1T es principalmente la fuente de energa utilizada para conducir esta economa en expansin:

A1FI: Consumo intenso de combustible fsil, el carbn, el aceite, y el gas continan dominando el suministro de energa para el futuro previsible. A1B: Balance entre los combustibles fsiles y otras fuentes de energa. A1T: nfasis en una nueva tecnologa utilizando energa renovable en lugar del combustible fsil.

Escenario A2, un mundo fragmentado: El escenario A2 describe un mundo heterogneo, el tema principal es la dependencia y la preservacin de las identidades locales. Los patrones de fertilidad a travs de diversas regiones convergen muy lentamente, lo que resulta en un crecimiento continuo de la poblacin global. El desarrollo econmico est orientado principalmente de forma regional y el crecimiento econmico per capita y el cambio tecnolgico estn ms fragmentados y son ms lentos que en otros escenarios. Escenario B1: Convergencia con un nfasis ambiental global.- La familia de escenarios B1 describen a futuro un mundo convergente con la misma poblacin global que alcanza su mximo a mediados del siglo XXI y declina posteriormente, es parecido al escenario A1 pero con cambios rpidos en las estructuras econmicas hacia una economa de servicios e informacin, con reducciones en el uso de materias primas y la introduccin de tecnologas

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limpias y eficientes. El nfasis es en soluciones globales hacia la sustentabilidad econmica, social y ambiental, incluyendo una mayor equidad. Para la determinacin de los perodos de condiciones hmedas y sequas que se realiza en este trabajo, se consideran los escenarios A1B, A2 y B1, ya que estos escenarios cubren una gama bastante diversa y contrastante en cuanto a las posibles emisiones futuras de CO2, lo que permitir evaluar los posibles efectos de continuar con un ritmo acelerado de contaminacin, o llegar a un lmite a mediados del siglo XXI y reducir posteriormente el consumo de combustibles fsiles. La exploracin de las lluvias y sequas para el escenario B2 propuesto por el Instituto Nacional de Ecologa, no fue realizada debido a la insuficiencia a la fecha de elaboracin de este informe de los datos para el escenario B2, correspondiente a los modelos que participaron en el 4to Informe de Evaluacin del Panel Intergubernamental de Cambio Climtico. En la figura 7 se presenta una comparacin entre las emisiones de CO2

desde el ao 1850 al 2100 para los diversos escenarios de cambio climtico.

Figura 7 Comparacin de emisiones observadas y escenarios IPCC. Adaptado de Raupach, et al., 2007.

8 CARACTERIZACIN PROBABILISTA DEL CLIMA ACTUAL Y DE LOS ESCENARIOS

Se caracterizan, mediante distribuciones de probabilidad, las variaciones de lluvia observadas durante las ltimas dcadas para las regiones seleccionadas, as como las variaciones de lluvia bajo escenarios climticos en dos periodos 2010-2019 y 2080-2089 para las regiones seleccionadas. Para caracterizar las condiciones de sequa extrema se han utilizado diversos ndices. Algunos de ellos son: el porcentaje de la normal, los deciles, el ndice de Precipitacin Estandarizada

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(Standardized Precipitation Index SPI o IPE), y el ndice de Severidad de la Sequa de Palmer (PDSI). Actualmente, el ndice de Precipitacin Estandarizado es el ndice ms ampliamente utilizado en estudios de sequa para proporcionar buenas estimaciones sobre la intensidad, la magnitud y el grado espacial de la misma, lo cual tambin se puede hacer extensivo a las condiciones hmedas. La ventaja principal del IPE en comparacin con otros ndices es el hecho de que el IPE permite la determinacin de las condiciones de sequa y condiciones hmedas en diferentes escalas de tiempo y monitorea adems diferentes tipos de sequa. Por otro lado, la mayora de los ndices tienen una escala de tiempo fija. Por ejemplo, el ndice de Severidad de la Sequa de Palmer (Palmer, 1965) tiene una escala de tiempo de 9 meses (Guttman, 1998), por lo cual no permite la identificacin de sequas (o condiciones hmedas) en una escala de tiempo corto. Es ampliamente aceptado que las sequas de diferentes escalas de tiempo afectan a varios subsistemas en el ciclo hidrolgico, debido a la respuesta que tienen los diversos cuerpos de agua ante variaciones de precipitacin de perodo corto. A escalas de tiempo grandes el IPE es relacionado a sequas hidrolgicas (los flujos de los ros y el nivel de los lagos y presas). Por las razones expuestas en los dos prrafos anteriores, en este trabajo utilizamos el IPE (Edwards y McKee, 1997) que cuantifica el dficit o supervit pluviomtrico en periodos mltiples (1, 3, 6, 12, 24, 48, meses). Para ello en la funcin de probabilidad de la precipitacin se utiliz una funcin Gamma que se trasforma en una distribucin normal estandarizada (con media cero y varianza unitaria). El IPE nos indica el nmero de desviaciones estndar con que un evento particular se desva de la condicin de normalidad. Para cada escala temporal el IPE refleja el impacto de la sequa sobre la disponibilidad de los distintos recursos hdricos. Por ejemplo, mientras que la humedad del suelo responde a las anomalas de la precipitacin en escalas de tiempo ms cortos, el agua subterrnea y los ros tienden a responder en las escalas ms largas. El IPE se calcula teniendo en cuenta el desvo de las precipitaciones en comparacin con su valor medio sobre una determinada escala de tiempo, dividido por una medida de la desviacin estndar. Dado que la precipitacin no presenta una distribucin normal o Gaussiana, por lo menos en escalas de tiempo menores a un ao, se lleva a cabo un ajuste de la variable de modo que el IPE se representa con distribucin Gaussiana con media nula y desviacin media unitaria. El IPE es un ndice con la media y la varianza comunes lo que le permite comparar los valores calculados para las diferentes regiones. Adems, le permite considerar perodos hmedos y secos de la misma manera. Las ventaja del IPE son: a) es simple de calcular (slo requiere de la precipitacin), b) puede valorarse en todo lugar y c) es estandarizado (permite su comparacin, interpolacin y extrapolacin). Thom (1966) encontr que la funcin Gama describa bien a las variables climticas.

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Figura 8 Ejemplo de una Distribucin de probabilidad Gama.

La distribucin Gama se define por su funcin de densidad de probabilidad en la ec. 1.

(Ec. 1) donde > 0 es el parmetro de forma >0 es el parmetro de escala x > 0 x es la precipitacin

(Ec. 2)

donde es la funcin gama Despus de ajustar sus parmetros la distribucin de probabilidad de valores acumulados G se muestra en la ec. 3.

(Ec. 3)

Haciendo t =x/ , esta ecuacin se traduce en la funcin Gama incompleta (ec. 4).

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(Ec. 4) Como la funcin gama es indefinida para x=0 y una distribucin de lluvia puede contener ceros, la distribucin acumulada queda como la ec. 5.

(Ec. 5) Donde q es la probabilidad de lluvia nula. Finalmente la distribucin H es transformada a una variable Z con distribucin normal, con media cero y desviacin estndar unitaria (Abramovitz y Stegun, 1965).

Figura 9 Ejemplo de una Distribucin de probabilidad acumulada Gama y de su proyeccin

en una distribucin normal. La interpretacin que se tiene del ndice de Precipitacin Estandarizada est dada a partir de la probabilidad de que ocurra un cierto evento. En la Tabla 1 se tiene el valor del IPE asociado a su correspondiente probabilidad acumulada y la clasificacin propuesta del evento. Por ejemplo, la probabilidad de que ocurra un evento con un IPE por debajo de -4.5 es de 0.0003%, mientras que la probabilidad de que ocurra un evento con un IPE superior a -4.5 es de 99.9997%. Similarmente, la probabilidad de que ocurra un evento con un IPE por arriba o por debajo de 0, es de 50%.

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Valor del IPE

Probabilidad Acumulada (%)

1Probabilidad Acumulada (%) Clase Nominal del IPE

Categora del Evento

-4.5 0.0003 99.9997 Extremadamente seco Sequa extrema -4.0 0.0032 99.9968 Extremadamente seco Sequa extrema -3.5 0.0233 99.9767 Extremadamente seco Sequa extrema -3.0 0.1350 99.8650 Muy seco Sequa intensa -2.5 0.6210 99.3790 Muy seco Sequa intensa -2.0 2.2750 97.7250 Seco Sequa -1.5 6.6807 93.3193 Seco Sequa -1.0 15.8655 84.1345 Ligeramente seco Sequa ligera -0.5 30.8538 69.1462 Normal Normal 0.0 50.0000 50.0000 Normal Normal 0.5 69.1462 30.8538 Normal Normal 1.0 84.1345 15.8655 Ligeramente hmedo Humedad ligera 1.5 93.3193 6.6807 hmedo Humedad 2.0 97.7250 2.2750 hmedo Humedad 2.5 99.3790 0.6210 Muy hmedo Humedad intensa 3.0 99.8650 0.1350 Muy hmedo Humedad intensa 3.5 99.9767 0.0233 Extremadamente hmedo Humedad extrema 4.0 99.9968 0.0032 Extremadamente hmedo Humedad extrema 4.5 99.9997 0.0003 Extremadamente hmedo Humedad extrema

Tabla 1 Valor del IPE asociado a su correspondiente probabilidad acumulada y la clasificacin propuesta del evento.

De acuerdo con la tabla anterior, se consideran condiciones de sequa cuando el ndice de precipitacin estandarizado (IPE) est por debajo de -1.5, esta sequa es intensa cuando el IPE est entre -2.5 y -3.0, y la sequa es extrema cuando el IPE es menor de -3.5. De forma anloga, hay condiciones hmedas cuando el IPE es mayor a 1.5, muy hmedas cuando el IPE se encuentra entre 2.5 y 3.0, y extremadamente hmedas cuando el IPE es mayor a 4.0. Estos son los criterios que se utilizarn para considerar condiciones secas o hmedas en el resto de este estudio.

9 METODOLOGA Se presenta a continuacin la metodologa a emplear para estudiar el impacto hdrico de sequa y lluvias extremas en Mxico. Primero se presenta la evaluacin y seleccin de modelos para definir los escenarios. Despus se presenta la seleccin de las regiones de Mxico para ser estudiadas con detalle.

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9.1 MODELOS CLIMTICOS A EMPLEAR Los modelos usados son aquellos que fueron aplicados en el 4to

Informe de Evaluacin del IPCC y que, a la fecha de elaboracin de este estudio, publicaron los resultados de las proyecciones de temperatura y precipitacin. Estos modelos han creado confianza en los cientficos del IPCC pues proveen estimaciones cuantitativas crebles del clima futuro, particularmente a escalas espaciales comparables al tamao de los continentes y a escalas superiores. Esta confianza viene del hecho que los modelos estn basados en principios fsicos aceptados, adems de su habilidad para reproducir caractersticas observadas del clima actual y de los climas pasados. La confianza de los modelos es mayor para algunas variables climticas (por ejemplo la temperatura) que para otras (como la precipitacin). Sobre las dcadas que ha tomado el desarrollarlos, los modelos de clima han dado una imagen robusta y clara de un calentamiento global que responde al incremento de las concentraciones de los gases de efecto invernadero. En la tabla 2 se muestran los diferentes modelos climticos empleados.

No.

NOMBRE DEL MODELO

NOMENCLATURA

PAS

MALLA

1 BCCR-BCM2.0 BCCR2 NORUEGA 128 lons x 124 lats 2 CCCMA-CGCM3 CGC47 CANAD 96 lons x 48 lats 3 CNRM-CM3 CNRM3 FRANCIA 128 lons x 124 lats 4 CSIRO-MK3.5 CSIRO AUSTRALIA 192 lons x 96 lats 5 MPI_ECHAM5 ECHAM ALEMANIA 192 lons x 96 lats 6 MIUB_ECHO_G ECHOG ALEMANIA, KOREA 192 lons x 96 lats 7 GFDL-CM2.1 GFD21 ESTADOS UNIDOS 144 lons x 90 lats 8 GFDL-CM2.0 GFDL2 ESTADOS UNIDOS 144 lons x 90 lats 9 INMCM3.0 INMCM RUSIA 72 lons x 45 lats

10 IPSL-CM4 IPSL4 FRANCIA 96 lons x 72 lats 11 MIROC3_2_MEDRES MIROM JAPN 128 lons x 64 lats 12 MRI_CGCM2_3_2A MRICG JAPN 128 lons x 64 lats 13 NCAR_CCSM3_0 NCCSM ESTADOS UNIDOS 256 lons x 128 lats 14 NCAR_PCM1 NPCM1 ESTADOS UNIDOS 128 lons x 64 lats 15 UKMO_HADCM3 UHADC REINO UNIDO 96 lons x 73 lats

Tabla 2 Modelos climticos considerados. Los datos de precipitacin y de temperatura de cada uno de los 15 modelos climticos fueron llevados a una malla uniforme de 2 por 2 mediante interpolacin, ya que cada modelo presenta una resolucin diferente. Entonces se realiz el promedio aritmtico para cada nodo sobre la malla uniforme de los datos de precipitacin y de temperatura. La malla est delimitada por las coordenadas de 13 a 35 latitud Norte y de 119 a 85 longitud Oeste, e incluye a la Repblica Mexicana. 9.2 SELECCIN DE LAS REGIONES DE ESTUDIO Diversas regiones de Mxico son vulnerables a la sequa meteorolgica, tanto en lo que se refiere a sus efectos en la disponibilidad del agua para consumo humano y para la agricultura, as como la vulnerabilidad de los distintos ecosistemas ante la escasez de precipitacin pluvial. Sin embargo, los cambios esperados en las condiciones climticas pueden afectar de manera

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diferente a diversos sectores en Mxico, con efectos sociales y econmicos relacionados, sobre todo, en las regiones pobres del pas. Para poder definir mejor los escenarios climticos y de las vulnerabilidades asociadas, se seleccionaron tres regiones de Mxico para su estudio detallado, la superficie de cada regin es de 2 por 2, y su centro se ubica en las coordenadas siguientes (ver Figura 10):

Regin 1: Chiapas coordenadas 17 latitud Norte, 93 longitud Oeste. Regin 2: R. Centro coordenadas 19 latitud Norte, 99 longitud Oeste. Regin 3. Jalisco coordenadas 21 latitud Norte, 103 longitud Oeste.

Figura 10 Regin que muestra en lneas delgadas la malla de 2 por 2 donde se tienen las bases de datos de precipitacin y temperatura de los 15 modelos de clima. Las tres regiones

marcadas con cuadros azules corresponden a las regiones que sern referidas como (de derecha a izquierda), Chiapas, Centro y Jalisco.

La primera regin se seleccion bsicamente considerando la infraestructura energtica (hidroelctrica y petrolera) localizada en esa regin. Los criterios para seleccionar las otras dos regiones fueron los aspectos poblacionales, de infraestructura, industriales y agrcolas. En el Anexo 4 se presentan algunos aspectos importantes de la agricultura y la vegetacin de las regiones seleccionadas. Otro de los criterios para la seleccin de estas regiones, fue que son zonas donde se tiene una lluvia relativamente mayor a las regiones ms secas del norte y noroeste de la Repblica Mexicana, por lo cual sequas extremas pueden tener consecuencias muy importantes en las condiciones de la flora y fauna nativas. La base de datos de precipitacin se encuentra en formato de libro de Excel (figura 11), el cual contiene una breve introduccin y el promedio de las precipitaciones (mm/mes) y sus correspondientes desviaciones estndar para cada cuadro de la malla en los escenarios A1B, A2 y B1 del IPCC. El nombre de este archivo es Escenarios_lluvia_mesual.xls. Anlogamente, se prepar un archivo con el nombre Escenarios_temperatura_mesual.xls para la base de datos de temperatura. dichas bases de datos se adjuntan al presente informe.

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Figura 11 Vista del archivo de Excel que contiene los escenarios del promedio de la

precipitacin (mm/mes) y su desviacin estndar para la malla mostrada en la figura 10.

9.3 COMPARACIN DE LOS MODELOS DEL IPCC CON OBSERVACIONES DURANTE PERODOS HISTRICOS

El GPCP es el Global Precipitation Climatology Project (Proyecto de Climatologa de la Precipitacin Global) cuyo objetivo es el desarrollar un entendimiento ms completo de los patrones espaciales y temporales de la precipitacin global. Los datos provenientes de aproximadamente 6000 estaciones de medicin de lluvia, satlites estacionarios e infrarrojos de rbita baja, microondas pasivas y observaciones de radiosondeos han sido combinados para estimar lluvia mensual en una malla global de 2.5 grados desde el ao 1979 hasta el ao actual. La cuidadosa combinacin de la estimacin de lluvia por medio de satlite proporciona el anlisis ms completo de lluvia disponible hasta la fecha sobre los ocanos globales, y agrega detalles espaciales necesarios para anlisis de lluvia sobre tierra. Los datos de GPCP han revelado cambios en la precipitacin observada en escalas de tiempo interanual o estacional, y se han utilizado para validar la precipitacin de modelos generados de sistemas de reanlisis, como los de los National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (Centro Nacional para Pronstido Ambienta/Centro Nacional de Investigacin Atmosfrica, NCEP/NCAR por sus siglas en ingls) y European Centre for Medium-Range Weather Forecasting (Centro Europeo para Pronstico Meteorolgico a Mediano Plazo, ECMWF por sus siglas en ingls). GPCP tambin ofrece el potencial de estudiar cambios en la distribucin de la precipitacin en escalas de tiempo grandes como en las simulaciones de GCM, especialmente en el cambio de patrn de datos anteriormente escasos sobre reas ocenicas. GPCP puede estimar tanto los patrones espaciales y de magnitud de lluvia modelada, para deducir el error estimado respecto a las observaciones. Con el objetivo de tener una idea cuantitativa de cmo estn proyectando la temporada de lluvias los modelos del IPCC, se muestra en la figura 12 las regiones en las que se est comparando la climatologa de lluvia observada por el GPCP, con respecto a un promedio de modelos del IPCC:

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Figura 12 a) Promedio de los modelos de precipitacin del IPCC comparado con la base de datos del GPCP para las 11 zonas de Mxico marcadas en el mapa; la zona 12 corresponde al

promedio de las zonas 9, 10 y 11. Adaptado de Montero et al. (2007).

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Figura 12 a) Continuacin.

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Figura 12 b) Comparacin del rgimen de precipitacin de las regiones Jalisco, Centro y Chiapas (mostradas en la figura 10) de los modelos climticos globales del IPCC, contra el

reportado por el Servicio Meteorolgico Nacional para el periodo 1961 al 1990.

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Del anlisis de la figura 12 se puede decir que el promedio de los modelos del IPCC tienden a sobreestimar la precipitacin en la regin del estado de Jalisco y regin centro, mientras subestiman la precipitacin en la zona de Chiapas y Tabasco. Dado que esta comparacin entre los modelos y las observaciones slo la podemos hacer en perodos histricos y no es posible hacerla para perodos futuros, el ndice de Precipitacin Estandarizada y su evolucin temporal a lo largo del siglo XXI que se calcula en las siguientes secciones es una medida sugerida de comparar los resultados de los modelos en el perodo histrico (1949-1999), con los resultados de los mismos modelos durante el siglo XXI. Por otra parte, en forma general el ciclo anual de precipitacin de la figura 12 est bien representado por el promedio de los modelos del IPCC quienes capturan de forma aproximada el inicio y fin de la temporada de lluvias, as como la sequa intraestival en el caso de la regin correspondiente a los estados de Tabasco y Chiapas.

10 EVALUACIN DEL CAMBIO CLIMTICO EN LAS REGIONES SELECCIONADAS

Considerando el promedio aritmtico de los 15 modelos climticos (ver Tabla 2), se evaluaron los cambios en la climatologa en las tres regiones estudiadas. Para las diferentes regiones analizadas se obtienen una serie de resultados, a continuacin se describen los resultados de la regin de Chiapas: 10.1 REGIN DEL ESTADO DE CHIAPAS

10.1.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa, perodos hmedos y temperaturas extremas en Chiapas

Para la regin seleccionada del Estado de Chiapas, centrada en coordenadas 17 Norte, 93 Oeste, se graficaron los resultados de la precipitacin mensual para los distintos escenarios. En la figura 13 se muestra el promedio aritmtico de la precipitacin mensual en unidades de mm para cuatro dcadas distintas: 1980s, 2030s, 2080s y 2090s, las cuales pertenecen al escenario A2 del IPCC. A partir de estos resultados se pueden realizar las siguientes observaciones: 1) Los mximos de precipitacin mensual tienden a disminuir conforme se incrementa el tiempo, por ejemplo, a mediados de los aos 1980s se tienen mximos superiores a los 210 mm, mientras que conforme avanza el tiempo, los mximos descienden por debajo de esta cantidad; 2) Los mnimos relativos de la sequa de medio verano tambin descienden de unos 120 a 150 mm en los 1980s a cantidades inferiores a los 120 e incluso a los 90 mm en los aos 2080s y 2090s; 3) La variabilidad interanual en la precipitacin crece conforme nos acercamos al final del perodo simulado, donde coexisten meses con mximos de precipitacin entre 150 y 210 mm, mientras que al principio del perodo simulado se tiene una variabilidad entre 180 y 225 mm.

Mxico, 2007 FI.C0.4.41.1

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Figura 13 Series de tiempo para la precipitacin mensual, regin de Chiapas.

Se realiz una cuantificacin en perodos de 30 aos, del nmero de meses que se observaron precipitaciones de distintos intervalos (en mm/mes), dividiendo los resultados en la poca seca (diciembre a mayo) y en la hmeda (junio a noviembre). Los resultados se muestran en la figura 14 y permiten hacer un anlisis de probabilidades de que presenten perodos de sequa y condiciones hmedas. Durante el perodo diciembre a mayo (fig. 14a) se tiene, conforme avanza el tiempo, un incremento substancial del nmero de meses con precipitaciones acumuladas entre 0 y 30 mm/mes, pasando de 44% a 60% de meses; mientras que en los intervalos de precipitacin mayores a 30 mm/mes, en su mayor parte decrece el porcentaje de meses conforme se avanza en el tiempo. En contraste, para el perodo de junio a noviembre (fig. 14b), se tiene la mayor frecuencia de eventos en los intervalos de precipitacin que se encuentran alrededor de los 150 mm/mes. Se muestra una clara tendencia que las precipitaciones a la izquierda del mximo se incrementan con el tiempo, mientras que las que se encuentran a la derecha del mximo disminuyen conforme se avanza en el tiempo. Esto implica de una forma general y bajo el escenario A2, que las precipitaciones medias de verano y otoo para el estado de Chiapas disminuirn en magnitud de un modo considerable, por ejemplo, en el intervalo de 150 a 180 mm/mes pasan de un 29.4% de meses en 1950-1979 a un 10.34% de los meses en 2070-2098. Sin embargo, existe una posibilidad de 0.57% de que se presenten acumulaciones de lluvia mensuales que se pueden considerar extremas (240-270 mm/mes) a finales del siglo.

Mxico, 2007 FI.C0.4.41.1

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a)

DICIEMBRE A MAYO (Escenario A2, Chiapas)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1949-1979 1979-2009 2009-2039 2039-2069 2069-2098

b)

JUNIO A NOVIEMBRE (Escenario A2, Chiapas)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1950-1979 1980-2009 2010-2039 2040-2069 2070-2098

Figura 14 Histograma del porcentaje de meses que se observ una precipitacin mensual acumulada de acuerdo a los intervalos mostrados en el eje horizontal, para perodos de 30

aos desde 1949 a 2098, en el Escenario A2 para la regin de Chiapas: a) Meses de diciembre a mayo, y b) Meses de junio a noviembre.

La seal de cambio de temperatura para el perodo 1949-2098 en el estado de Chiapas se muestra en la figura 15. Existe un incremento gradual de temperatura, el cual es ms marcado a partir del ao 2010. En 1949 se tiene una temperatura mxima de 26.4C y en 2098 el mximo es de 32.6 C, mientras que la mnima para los mismos aos es de 20.1C y 24.4C respectivamente. Esto implica un incremento de 6.2C en las temperaturas mximas y 4.3C en las temperaturas mnimas, lo que significa una tendencia a mayor variacin intra-anual del rango de temperaturas, aunado a un incremento considerable de las mismas.

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Figura 15 Serie de tiempo para la temperatura mensual promedio bajo el escenario A2,

regin de Chiapas. Como se mencion en la seccin 5, se utiliza el ndice de Precipitacin Estandarizado (IPE) para caracterizar, mediante distribuciones de probabilidad, las variaciones de lluvia observadas durante las ltimas dcadas para las regiones seleccionadas. Realizando el clculo del IPE de 12 meses (enero-diciembre de cada ao) para el perodo de referencia (1949-1999) en el conjunto de 15 modelos del IPCC, se obtiene la serie de tiempo que muestra la figura 16. El valor promedio para la precipitacin en este perodo de referencia es de 1100 mm/ao, mientras que la desviacin estndar que representa la unidad de 1 IPE es igual a 45 mm/ao; el valor mximo es de 1201 mm/ ao y el mnimo es 998 mm/ao. La mxima variabilidad del perodo de referencia est entre -2.32 y +2.19 desviaciones estndar. La variabilidad interanual del IPE tiende a disminuir conforme nos acercamos al final del perodo de referencia (1949-1999), y no hay una tendencia clara hacia un incremento o disminucin del IPE en dicho perodo de tiempo.

IPE de 12 meses

-3

-2

-1

0

1

2

3

1949 1959 1969 1979 1989 1999

Ao

IPE

Figura 16 Comportamiento del ndice de Precipitacin Estandarizado de 12 meses para el

perodo de referencia (1949-1999), Regin Chiapas.

Mxico, 2007 FI.C0.4.41.1

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Utilizando como unidad de precipitacin la cantidad de 1 IPE = 45mm/ao, se calcul la variacin de la precipitacin anual (enero-diciembre) para el conjunto de los modelos en el perodo completo de simulacin (1949-2098), la cual se muestra en la figura 17. Existe una clara tendencia hacia una menor precipitacin, estimada por la lnea recta mostrada, la cual tiene una pendiente de -0.0271 (unidades de IPE)/ao, lo que significa que en el perodo mostrado de 150 aos se tiene una disminucin de 4.065 unidades de IPE, o 183 mm menos de lluvia anual. El ao 2039 es el ltimo ao en que la precipitacin se puede considerar por arriba del promedio respecto al perodo de referencia 1949-1999, y todos los aos posteriores a 2039 son aos por debajo del promedio. El ao ms seco es el de 2084 con -5.8 desviaciones estndar por debajo del promedio, lo cual significa 261 mm menos de lluvia ese ao (23.7% menos de lluvia). La variacin interanual tambin tiene cambios abruptos, por ejemplo, en dos aos consecutivos (2083 y 2084) se tiene un cambio de 4.8 unidades de IPE, cambio que rebasa considerablemente la mxima variacin de 2.86 unidades de IPE entre dos aos consecutivos (1976 y 1977) para el perodo de referencia (fig. 16).

Variac in de la P rec ipitac in AnualE s tado de C hiapas , E s c enario A2

-12-11-10

-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345

1949

1959

1969

1979

1989

1999

2009

2019

2029

2039

2049

2059

2069

2079

2089

2099

Ao

Un

ida

de

s d

e 1

IPE

Figura 17 Serie de tiempo para la variacin de la precipitacin en la regin de Chiapas,

Escenario A2. La escala de precipitacin est normalizada por unidades de IPE para el perodo de referencia (1949-1999), 1 IPE = 45 mm. Las lneas delgadas indican la desviacin estndar

asociada a la variabilidad de los modelos utilizados. En resumen, se tiene que para el escenario A2 en el Estado de Chiapas se espera una disminucin considerable de la precipitacin a lo largo de 150 aos, del orden de 4 desviaciones estndar de la precipitacin observada durante el perodo de referencia (1949-1999), lo que equivale a una reduccin de 180 mm/ao hacia la dcada de los 2090s. Se incrementar tambin de manera importante la variabilidad interanual en la precipitacin, lo que significa que tendremos aos normales y aos secos y muy secos mezclados en una sola dcada, haciendo muy difcil la planeacin uniforme de las actividades socioeconmicas en perodos de lustros o sexenios. Aproximadamente a partir del primer tercio del siglo XXI se tendrn una sucesin constante de aos secos con relacin a los observados en el clima actual. La distribucin de la precipitacin en el siglo XXI seguir conservando la forma actual, es decir, se continuar presentando una sequa intra-estival o de medio verano.

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A partir de la figura 17 se observa que es muy probable que la mayora de los aos despus del 2049 presenten condiciones de sequa (IPE < -1.5), lo que representara una reduccin en la lluvia mayor a 68 mm/ao, y existe la probabilidad de que se presenten aos con condiciones de sequa intensa (IPE < -2.5) a partir del 2069. Esto no descarta la posibilidad de que se presenten perodos cortos de lluvias extremas, sin embargo la resolucin espacial de los datos de los modelos climticos globales an no permiten realizar dicho anlisis. Tanto la poca del ao hmeda (junio-noviembre) como la seca (diciembre-mayo) presentan una tendencia a la disminucin en la frecuencia de meses hmedos relativamente. Los eventos ms hmedos (por arriba de 210 mm/mes) tienen una tendencia a la baja. 10.2 REGIN CENTRO

10.2.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa y perodos hmedos en la Regin Centro

Para la zona seleccionada como regin centro, centrada en coordenadas 19 Norte, 99 Oeste, se obtuvieron los resultados de la precipitacin mensual bajo distintos escenarios. En la figura 18 se presenta el acumulado de la precipitacin mensual en mm/mes, para el perodo de 1949 a 2098, perteneciendo al escenario A2 del IPCC. De lo anterior se puede percibir una cierta disminucin en la cantidad de lluvia acumulada mensualmente e inferir que probablemente se reducira el nmero de eventos que sobrepasan los 180 mm/mes, mientras que tambin se observan eventos intensos que sobrepasan los 250 mm/mes cerca del 2039 y 2089.

Figura 18 Serie de tiempo para la precipitacin mensual promedio bajo el escenario A2, de la

Regin Centro.

Mxico, 2007 FI.C0.4.41.1

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DICIEMBRE A MAYO (Escenario A2, R. Centro)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1949-1979 1979-2009 2009-2039 2039-2069 2069-2098

JUNIO A NOVIEMBRE (Escenario A2, R. Centro)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1950-1979 1980-2009 2010-2039 2040-2069 2070-2098

a) b)

Figura 19 - Histogramas del nmero de meses que se observ una precipitacin mensual acumulada de acuerdo a los intervalos mostrados en el eje horizontal, para perodos de 30

aos desde 1949 a 2098 para: a) Meses de diciembre a mayo, y b) Meses de junio a noviembre.

De la misma forma que para la regin del estado de Chiapas, se realiz una cuantificacin en perodos de 30 aos, del nmero de meses (en porcentajes) que se observaron precipitaciones de distintos intervalos (en mm/mes), dividiendo los resultados en la poca seca (diciembre a mayo) y en la hmeda (junio a noviembre). Los resultados se muestran en la figura 19a y 19b respectivamente y permiten hacer un anlisis de probabilidades de que presenten perodos de sequa y condiciones hmedas. Durante el perodo diciembre a mayo (fig. 19a) se observa que el nmero de meses en el que se registra una precipitacin de 0 a 30 mm y 90 a 120 mm aumenta considerablemente, mientras que los dems periodos de precipitacin muestran variabilidades mnimas o tendencias a la baja, como en el caso del nmero de meses que presenta precipitacin en el rango de 30 a 60 mm, donde el porcentaje se reduce conforme se avanza en el tiempo. En el periodo de junio a noviembre (fig. 19b) se perciben caractersticas distintas donde las tendencias del nmero de meses ms significativas a incrementarse y disminuir se presentan para los intervalos 120 a 150 mm y 180 a 210 mm respectivamente. Tambin se aprecia que se presentaran meses con lluvias promedio entre 240 y 270 mm/mes al final del perodo considerado (1949-2098) lo que sugiere que se podran presentar perodos hmedos potencialmente intensos a finales del siglo.

La serie de tiempo para la temperatura durante el perodo 1949-2098 en la regin centro se muestra en la figura 20, donde el incremento de temperatura es notable, sobre todo despus del ao 2009 hasta el periodo final de simulacin para el ao 2098, donde se pueden encontrar mximos cercanos a los 28 C con una diferencia aproximada de 6 C con los mximos indicados al principio del anlisis. Los mnimos parecen cumplir con la misma caracterstica de ir a la alza, ya que de 14 C que se tenan en 1949 se vislumbran en 2098 mnimos de 18 C lo que sealara un aumento en la variacin interanual debido a las diferencias entre la magnitud en el incremento de los mnimos y los mximos.

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Figura 20 - Serie de tiempo para la temperatura mensual promedio bajo el escenario A2,

Regin Centro.

Variac in de la P rec ipitac in Anual

R eg in C entro, E s c enario A2

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

1949

1959

1969

1979

1989

1999

2009

2019

2029

2039

2049

2059

2069

2079

2089

2099

Ao

Un

ida

de

s d

e 1

IPE

Figura 21 Serie de tiempo para la variacin de la precipitacin anual en la Regin Centro para

el Escenario A2. La escala de precipitacin est normalizada por unidades de IPE para el perodo de referencia (1949-1999), 1 IPE = 49 mm. La precipitacin promedio anual para el

perodo de referencia (1949-1999) es de 1251.9 mm. Las lneas delgadas indican la desviacin estndar asociada a la variabilidad de los modelos utilizados.

La figura 21 muestra el clculo de la variacin de precipitacin anual (enero-diciembre) realizado de la misma forma que para la regin de Chiapas. La grfica denota una clara tendencia de la precipitacin a disminuir, sealada por una lnea recta. Para el caso de la regin centro el ltimo ao en el que la precipitacin se encuentra por encima del promedio es cerca del 2059, respecto al periodo de referencia 1949-1999. El ao ms seco es el de 2088 con aproximadamente -4.3 desviaciones estndar por debajo del promedio.

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En conclusin, se seala que bajo el escenario A2, para la Regin Centro se espera una reduccin importante de la cantidad de precipitacin a lo largo de lo que comprende el periodo total del anlisis (150 aos).

10.3 REGIN JALISCO

10.3.1 Anlisis de probabilidad de que presenten perodos de sequa y perodos hmedos en Jalisco

Para la regin con centro en coordenadas 21 Norte, 103 Oeste, la cual corresponde al estado de Jalisco, se realizaron las grficas de la serie de tiempo de precipitacin mensual (Fig. 22) y los histogramas del porcentaje de meses que se dieron precipitaciones en diferentes intervalos (Fig. 23), estos histogramas permiten hacer un anlisis de probabilidades de que presenten perodos de sequa y perodos hmedos. Estas muestran un descenso importante en las lluvias de diciembre a mayo, especialmente en el intervalo de 60 a 90 mm/mes; tambin se observan descensos considerables en las lluvias de junio a noviembre, sobre todo en los intervalos de 210 a 240 y de 240 a 270 mm/mes. En contraste con el caso de Chiapas, en Jalisco se observa que en dcadas futuras se podran presentar eventos extremos de precipitacin, si se infiere que aumentara el porcentaje de meses con acumulados mensuales elevados, sobre todo en el intervalo de 270 a 300 mm/mes, lo que podra inferir una tendencia a incrementarse el nmero de eventos de precipitacin extrema en Jalisco.

Figura 22 Serie de tiempo para la precipitacin mensual acumulada ante el escenario A2,

regin de Jalisco.

a)

DICIEMBRE A MAYO (Escenario A2, Jalisco)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1949-1979 1979-2009 2009-2039 2039-2069 2069-2098

b)

JUNIO A NOVIEMBRE (Escenario A2, Jalisco)

0

20

40

60

0 a 30 30 a 60 60 a 90 90 a120

120 a150

150 a180

180 a210

210 a240

240 a270

270 a300

Intervalo de Prec. (mm/mes)

# de

mes

es (%

)

1950-1979 1980-2009 2010-2039 2040-2069 2070-2098

Figura 23 Histograma del porcentaje de meses que se observ una precipitacin mensual acumulada de acuerdo a los intervalos mostrados en el eje horizontal, para perodos de 30

aos desde 1949 a 2098, en el Escenario A2 para la regin de Jalisco: a) Meses de diciembre a mayo, y b) Meses de junio a noviembre.

Mxico, 2007 FI.C0.4.41.1

40

De acuerdo a la serie de tiempo de la temperatura mensual promedio (Fig. 24), se espera un incremento gradual en la temperatura bajo el escenario A2 en la regin del estado de Jalisco; las temperaturas mximas van de alrededor de 22 C en 1949 hasta los 28 C en 2098, lo que significa un incremento de cerca de 6 C en 150 aos. Las temperaturas mnimas van de 14 C hasta 18 C, lo que significa un incremento de 4 C. El incremento ms importante de temperatura se da a partir del ao 2024 y hasta el 2098.

Figura 24 Serie de tiempo para la temperatura mensual promedio en la zona del estado de

Jalisco para el Escenario A2.

De la misma forma en que se construy la grfica para la variacin de la precipitacin anual en la regin de Chiapas, se calcul la unidad de 1 IPE para Jalisco, la cual es de 53mm/ao. La variacin de la precipitacin anual (enero-diciembre) para el promedio de los modelos en el perodo completo de simulacin (1949-2098) en el escenario A2 se muestra en la figura 25. Existe una clara tendencia hacia una reduccin en la precipitacin, estimada por la lnea recta mostrada, la cual tiene una pendiente de -0.0238 (unidades de IPE)/ao, lo que significa que en el perodo mostrado de 150 aos se tiene un