indices de cambio climÁtico en el suelo de … · responsable: m.c. germán raúl vera alejandre...
TRANSCRIPT
PROGRAMA:
IMPACTO DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE EL SUELO DE CONSERVACIÓN DEL DISTRITO FEDERAL
PROYECTO:
INDICES DE CAMBIO CLIMÁTICO EN EL SUELO DE CONSERVACIÓN DEL SUR DEL DISTRITO FEDERAL
Responsable: M.C. Germán Raúl Vera Alejandre ([email protected])
Colaborador: LPDA Aurelio Amado Bernal Campos
México, D.F., Mayo 2013.
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL CENTRO INTERDISCIPLINARIO DE INVESTIGACIONES Y ESTUDIOS
SOBRE MEDIO AMBIENTE Y DESARROLLO
CIIEMAD
I P NI P N
CIIEMAD
I P NI P N
CVCCCM 3ª. Fase 1
INDICE
Resumen 3
Introducción 4
Objetivos 5
Metodología 6
Análisis de tendencias decadales de los Índices de Cambio Climático 14
I) Índices de precipitación 14
II) Índices de Temperatura Mínima y Máxima. 21
III) Temperaturas mínima (TMINmean) y máxima (TMAXmean) medias 30
Escenarios de cambio climático para el Suelo de Conservación del D.F. 32
I) Escenarios de precipitación mensual. 41
II) Escenarios de precipitación diaria 41
III) Escenarios de temperatura mínima. 45
IV) Escenarios de temperatura máxima 45
Índices y escenarios climático como apoyo para las políticas públicas 50
Bibliografía 54
CVCCCM 3ª. Fase 2
RESUMEN
Entre las amenazas para la permanencia de los bienes y servicios ambientales que ofrece el Suelo de Conservación del Distrito Federal, seguramente el Cambio Climático a pesar de sus posibles impactos es uno de los menos estudiados.
Como una contribución para tal conocimiento y con el fin de contar con argumentos técnicos que permitan guiar el desarrollo de políticas públicas locales, en este trabajo se presenta un análisis de la tendencias climáticas obtenido a partir de los denominados Índices de Cambio Climático utilizando para ello la información histórica disponible en 31 estaciones climatológicas ubicadas tanto dentro del polígono del SCDF como en el área circundante, así como la generación de escenarios climáticos al año 2030 utilizando para ello un generador estocástico de tiempo atmosférico asociado con las salidas de hasta 15 modelos climáticos globales bajo los escenarios de emisiones A1B, A2 y B1.
Los resultados muestran que en los últimos 50 años en el SCDF la precipitación y sus 10 índices asociados han registrado cambios importantes sobre todo en las delegaciones ubicadas al oriente de esta zona: Iztapalapa, Tláhuac, Milpa Alta y Xochimilco, donde la precipitación se ha reducido, incrementándose notablemente en las delegaciones al poniente del SC: Tlalpan, Magdalena Contreras, Álvaro Obregón y Cuajimalpa. El primero de los casos seguramente tiene impactos tanto en la recarga de los acuíferos como en la productividad de la zona agrícola del oriente (altamente vulnerable por ser de temporal), y en el segundo de los casos aun cuando no se han identificado impactos directos sobre los ecosistemas, el incremento en la duración y sobre todo intensidad de las lluvias puede representar un peligro para la población, sobre todo aquella ubicada en asentamientos irregulares.
Por su parte los escenarios climáticos generados hacia el año 2030 muestran que se espera poco cambio en las condiciones de precipitación con respecto al periodo base (1961-1990), tanto en términos de la precipitación media mensual como de la precipitación media diaria. Sin embargo, los mayores cambios esperados corresponderán a la temperatura, donde tanto los valores registros mínimos como los máximos (en menor magnitud) se espera se incrementen, incluso con ausencia de heladas en las partes altas del Suelo de Conservación.
Esto último tendrá fuertes implicaciones como son un incremento en la evapotranspiración y con ello la posibilidad de condiciones favorables para incendios forestales (naturales e inducidos) o bien restricciones para el control de plagas y enfermedades como es el gusano descortezador (Dendroctonus sp.) que bajo condiciones climáticas menos adversas puede incrementar su impacto sobre la masa forestal.
CVCCCM 3ª. Fase 3
INTRODUCIÓN
De acuerdo con el Programa de Ordenamiento Ecológico del Distrito Federal 2000-2003, el
funcionamiento natural de los ecosistemas y agroecosistemas del Suelo de Conservación del Distrito
Federal (SCDF) es fundamental para el mantenimiento del ciclo hidrológico de la Cuenca de México,
ya que en él se ubican las zonas más importantes para la recarga del acuífero y su vegetación natural
contribuye a regular los escurrimientos superficiales y a la protección del suelo de la erosión hídrica
y eólica (GDF, 2000). Asimismo el SCDF es una región prioritaria para la conservación de la diversidad
biológica, especialmente por la diversidad de tipos de vegetación que contiene y su riqueza de
vertebrados terrestres. En relación con las actividades productivas, la agricultura y la ganadería
abarcan las mayores extensiones y ocupan una proporción significativa de las actividades de la
población que habita las zonas rurales del D.F., en tanto que los bosques proveen recursos
maderables y no maderables a las comunidades rurales de la región. Además de ello, y no menos
importante, el SCDF provee diversas oportunidades de recreación a los habitantes de la Zona
Metropolitana de la Ciudad de México (ZMCM).
Sin embargo ésta zona al igual que otros espacios ya sean naturales o bien modificados por el
hombre, se encuentra sujeta a las afectaciones del cambio climático. En este sentido el Panel
Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC) señala que tanto en la agricultura como en los
sistemas forestales a pesar de ser altamente dependientes del clima, se tiene poca evidencia de
modificaciones asociadas a cambios en el clima regional, ello en parte debido probablemente a una
multitud de factores no-climáticos (Fischlin et al., 2007).
Ello no implica que las afectaciones no estén presentes, si no que el conocimiento que se tiene de
ellas es limitado, en tanto plantas y animales solo pueden desarrollarse bajo condiciones climáticas
y ambientales específicas, de otro modo cambian la temporalidad de algunos de los eventos que
desarrollan a lo largo de su ciclo de vida (apareamiento, migración, etc.), modifican su área de
distribución, cambian su morfología, reproducción o genética, pueden ser extirpados e incluso llegar
a la extinción.
En años recientes la relación existente entre los ecosistemas y los bienes y servicios ambientales (de
soporte, de aprovisionamiento, de regulación y culturales) que estos ofrecen ha sido un tema de
muy amplio análisis, sobre todo a raíz de la afectación que el cambio climático (CC) podría tener
CVCCCM 3ª. Fase 4
sobre ellos, donde los eventos extremos (ondas de calor, sequías, huracanes, lluvias extremas) son
algunos de los factores que ponen en riesgo su integridad.
A pesar de ello, a la fecha pocos estudios se han enfocado a establecer la vulnerabilidad del SCDF
ante cambios en las variables climáticas (precipitación y temperatura, principalmente) como
consecuencia del CC. En particular y como parte de los proyectos realizados en el marco del
CVCCCM, Ordoñez et al. (2009) presenta un análisis de la vulnerabilidad del SC y medidas de
adaptación ante el CC, en tanto que Vela et al. (2009) aborda esta problemática desde una
estimación del suelo de conservación como sumidero de carbono como una estrategia de
mitigación.
Considerando la mayor importancia que tiene el SCDF por los servicios ambientales que ofrece y su
relación con el cambio climático, es de gran interés identificar las modificaciones en los principales
factores climáticos en esta zona para así determinar las posibles afectaciones tanto a la vegetación
natural como a los agroecosistemas y en consecuencia a los servicios ambientales y con base en
ello establecer las Políticas Públicas de adaptación más apropiadas a los cambios esperados.
Objetivo.
Determinar el comportamiento que han tenido durante el último medio siglo las principales
variables climáticas (precipitación y temperatura) en el Suelo de Conservación del Distrito Federal,
particularmente en cuanto a eventos extremos, que sean de interés por su posible impacto tanto
sobre los ecosistemas naturales como sobre los agro-ecosistemas, así como la vulnerabilidad de los
mismos ante escenarios climáticos futuros.
Objetivos Específicos.
1. Análisis de tendencias de índices de cambio climático asociados con eventos extremos.
2. Generación de escenarios futuros (2030) para las variables climáticas precipitación y
temperatura máxima y mínima.
3. Identificación de aspectos relevantes a considerar como parte de las estrategias de
adaptación a ser incorporadas en las Políticas Públicas de adaptación ante los impactos que
se consideren de mayor relevancia.
CVCCCM 3ª. Fase 5
METODOLOGÍA
Estimación de índices y tendencias climáticas.
Desde hace más de una década el Grupo de Expertos en Detección e Índices de Cambio Climático
(ETCCDI, por sus siglas en inglés) en colaboración con la Comisión de Climatología de la Organización
Meteorológica Mundial (CCl/OMM), el proyecto sobre Predictibilidad y Variabilidad Climática
(CLIVAR) así como la Comisión Técnica de Oceanografía y Meteorología Marítima (JCOMM), han
formulado un conjunto de 27 índices de cambio climático (ICC) para detectar las modificaciones en
el comportamiento de los extremos del clima, particularmente temperatura máxima y mínima así
como precipitación, mismos que se han propuesto como un referente internacional, lo cual permite
que su cálculo sea realizado con la misma metodología a fin de integrar los índices de diferentes
regiones de manera comparable (Aguilar et al., 2005; Alexander et al., 2006; Alexander 2007).
Estos índices son fáciles de calcular así como de actualizar en la medida que se va disponiendo de la
información, son de interés y validez tanto a escala global como regional y local; fáciles de entender
y de comparar y tienen un claro significado físico, además de tener una alta relación señal/ruido, lo
que los hace importantes en los estudios de detección del CC (Brunet, 2010).
Algunos de los índices están basados en percentiles (umbrales relativos), otros en valores absolutos
y otros más en indicadores de duración. En particular aquellos basados en la distribución de los
percentiles que expresan la ocurrencia de eventos de baja probabilidad de ocurrencia (i.e.
percentiles 10, 90, 95 y 99) son los que presentan un alto grado de detectabilidad y comparabilidad
entre localidades y regiones ya que al estar basados en umbrales fijos (aunque relativos para cada
serie de datos registrados), su uso en estudios de detección es más generalizada a distintas escalas
espaciales (Brunet, 2010).
Para el caso del SCDF se estimaron 23 de los 27 índices (tabla 1), habiéndose excluido los
correspondientes a: número de días con hielo (ID0) y la duración de la estación de cultivo (GSL)
debido a que su aplicabilidad corresponde más a las altas latitudes donde la ocurrencia de
temperaturas bajas por periodos de tiempo amplios es frecuente; el índice de días con noches
tropicales (TR20, temperatura mínima > 20°C), aplicable principalmente para zonas de clima
CVCCCM 3ª. Fase 6
tropical; así como el índice de días con precipitación igual o mayor a un umbral determinado por el
usuario (Rnn), útil para situaciones particulares pero que limita la comparación entre regiones.
Adicionalmente aun cuando no son parte integral de los índices de cambio climático se
determinaron los valores de temperaturas máxima y mínima medias anuales.
El cálculo de los índices se realizó mediante el programa RClimdex, estructurado en lenguaje R
(Zhang y Yang., 2004), el cual ha sido ampliamente utilizado a nivel mundial para el cálculo de los
índices. En todos los casos la tendencia queda definida como la pendiente de ajuste lineal de los
índices anuales (Zhang y Yang, 2004), expresada en mm de precipitación, °C o días por década como
lo reportan Alexander et al. (2007), entre otros.
Tabla 1. Índices de cambio climático propuestos por el ETCCDI.
ID Nombre del Índice Definición Unidad RX1day Precipitación máxima en un
día Máximo mensual de precipitación en 1 día mm
Rx5day Precipitación máxima en 5 días Máximo mensual de precipitación en 5 días consecutivos mm R10 Días con precipitación intensa Número de días en un año en que PRCP≥10mm Días R20 Días con precipitación muy
intensa Número de días en un año en que PRCP≥20mm Días
CDD Días secos consecutivos Número máximo de días consecutivos con RR<1mm Días CWD Días húmedos consecutivos Número máximo de días consecutivos con RR≥1mm Días R95p Días muy húmedos Precipitación anual total en que RR>95 percentil mm R99p Días extremadamente
húmedos Precipitación anual total en que RR>99 percentil mm
PRCPTOT Precipitación total anual en los días húmedos
Precipitación anual total en los días húmedos (RR≥1mm) mm
SDII Índice simple de intensidad diaria
Precipitación anual total dividida para el número de días húmedos (PRCP≥1.0mm) en un año
mm/día
TNn Temperatura mínima mínima Valor mensual mínimo de temperatura mínima diaria °C TNx Temperatura mínima máxima Valor mensual máximo de temperatura mínima diaria °C TXn Temperatura máxima mínima Valor mensual mínimo de temperatura máxima diaria °C TXx Temperatura máxima máxima Valor mensual máximo de temperatura máxima diaria °C TN10p Noches frías Porcentaje de días cuando TN<10th percentil Días TN90p Noches cálida Porcentaje de días cuando TN>90th percentil Días TX10p Días fríos Porcentaje de días cuando TX<10th percentil Días TX90p Días cálidos Porcentaje de días cuando TX>90th percentil Días CSDI Indicador de la duración de
periodos fríos Conteo anual de días con por lo menos 6 días consecutivos en que TN<10th percentil
Días
WSDI Indicador de la duración de periodos cálidos
Conteo anual de días con por lo menos 6 días consecutivos en que TX>90th percentil
Días
FD0 Días con heladas Número de días en un año cuando TN (mínimo diario) <0°C Días SU25 Días de verano Número de días en un año cuando TX(máximo
diario)>25°C Días
DTR Rango diurno de temperatura Diferencia media mensual entre TX y TN °C TMAXmean Temperatura máxima media Media anual de las medias mensuales de temperatura
máxima °C
TMINmean Temperatura mínima media Media anual de las medias mensuales de temperatura mínima
°C
CVCCCM 3ª. Fase 7
La estimación de los ICC se efectuó a partir de la información climatológica registrada por el Servicio
Meteorológico Nacional (SMN), tal y como estaba disponible en su servidor ftp en marzo de 2012,
seleccionando para el análisis las estaciones con al menos 30 años de registros de precipitación
(Pcp), y temperaturas máxima (Tx) y mínima (Tn), preferentemente correspondientes al periodo
1961-1990, el cual se considerará en este estudio como el Periodo Base (BL), y con un máximo de
20% de datos faltantes.
Previo al cálculo de los índices a las series seleccionadas se realizó control de calidad consistente en
la identificación de registros diarios con Tx<Tn así como valores de precipitación negativos. En el
primer caso cuando ello fue posible se determinó si el error se podría deber a errores de
digitalización (valores de Tx negativos cuando deberían ser positivos) haciéndose la corrección
correspondiente; en caso de no identificarse la fuente del error se prefirió omitir ambos datos y
registrarse como dato faltante. También se realizó pruebas de no-homogeneidad mediante el
programa RHTest.
Generación de escenarios de cambio climático
Para la estimación de cambios en el clima en el SCDF bajo escenarios futuros se utilizó un generador
estocástico de tiempo meteorológico complementado con las salidas de los Modelos de Climáticos
Globales (CGM), calibrados con los propios datos climáticos disponibles (Semenov y Barrow, 1997;
Semenov y Stratonovitch, 2010). De acuerdo con Magaña (2010) los generadores estocásticos
tienen como ventajas entre otras la generación de series de tiempo ilimitadas así como obtener
series de tiempo en regiones de escasa información a partir de datos interpolados, en tanto que las
desventajas son que raramente se puede describir todos los aspectos del clima con precisión,
además de ser una técnica de reducción de escala de las salidas de los MCG.
Para la generación de las series estocásticas de tiempo se utilizó el programa LARS-WG 5.5
desarrollado por Mikhail Semenov (Rothamsted Research, UK) (disponible en
http://www.rothamsted.ac.uk/mas-models/larswg/download.php, y para la generación de
escenarios climáticos (2030) se consideraron tres escenarios de emisiones de gases de efecto
invernadero A1B, A2 y B1, descritos en el Reporte Especial sobre Escenarios de Emisiones
(Nakicenovic y Swart, 2000) cuyas características se describen en el Cuadro 1.
Con el fin de tener un estimado de la incertidumbre generada por los diferentes escenarios de
emisiones así como de los CGM utilizados, se generaron ensambles multimodelo partir de la
CVCCCM 3ª. Fase 8
información disponible de 4 estaciones climatológicas ubicadas en un transecto en dirección
aproximada E-W dentro del polígono del SCDF, en altitudes entre los 2400 a 3000 m.s.n.m., las
cuales por la duración y calidad de los registros se consideraron apropiadas y que corresponden en
buena medida a las características topográficas y climáticas presentes en la mayor parte del suelo
de conservación con excepción de las zonas más altas donde se carece de información o bien su
calidad no es adecuada.
Cuadro 1. Características de las familias de escenarios de emisiones utilizados en la generación de
escenarios de cambio climático. Tomado de Nakicenovic y Swart (2000) y Semenov y Stratonovitch
(2010)
Escenario A1B: Un Mundo Rico. En general la familia de escenarios A1 describen un mundo futuro
con un rápido crecimiento económico, una población mundial que alcanza su valor máximo hacia
mediados del siglo y disminuye posteriormente, y una rápida introducción de tecnologías nuevas y
más eficientes. Sus características distintivas más importantes son la convergencia entre regiones, la
creación de capacidad y el aumento de las interacciones culturales y sociales, acompañadas de una
notable reducción de las diferencias regionales en cuanto a ingresos por habitante.
La familia de escenarios A1 se integra por tres grupos de escenarios que se diferencian en su
orientación tecnológica: la utilización intensiva de combustibles de origen fósil (A1FI), utilización de
fuentes de energía no de origen fósil (A1T), o utilización equilibrada de todo tipo de fuentes (A1B)
Escenario A2: Un Mundo Separado. Describe un mundo muy heterogéneo. Sus características más
distintivas son la autosuficiencia y la conservación de las identidades locales. Las pautas de fertilidad
en el conjunto de las regiones convergen muy lentamente, con lo que se obtiene una población
mundial en continuo crecimiento. El desarrollo económico está orientado básicamente a las regiones,
y el crecimiento económico por habitante así como el cambio tecnológico están más fragmentados y
son más lentos que en otras líneas evolutivas.
Escenario B1: Un Mundo Sustentable. Describe un mundo convergente con una población mundial
que alcanza un máximo hacia mediados del siglo y desciende posteriormente, como en la línea
evolutiva A1, pero con rápidos cambios de las estructuras económicas orientados a una economía de
servicios y de información, acompañados de una utilización menos intensiva de los materiales y de la
introducción de tecnologías limpias con un aprovechamiento eficaz de los recursos. En ella se da
preponderancia a las soluciones de orden mundial encaminadas a la sostenibilidad económica, social
y medioambiental, así como a una mayor igualdad, pero en ausencia de iniciativas adicionales en
relación con el clima.
CVCCCM 3ª. Fase 9
Fuente de información climatológica.
El Servicio Meteorológico Nacional dispone en su servidor ftp de la base de datos CLICOM, la cual
es periódicamente actualizada. De acuerdo con ello, en el polígono que corresponde al SCDF se
tienen registradas la presencia de 17 estaciones meteorológicas, lamentablemente la mayoría de
ellas dejaron de funcionar (suspendidas) e incluso en algunos casos se carece totalmente de
registros, por ello únicamente fue posible contar con 8 estaciones ubicadas dentro del polígono y
que cumplieran el criterio de contar con al menos 30 años de registros y 80% de los datos
disponibles, de las cuales solo las ubicadas al oriente del SC están activas (fig. 1).
Tomando en cuenta este reducido número de estaciones, se determinó establecer un área de
influencia (buffer) a 5 y 10 km del polígono con lo cual se incorporaron estaciones ubicadas en el
Distrito Federal (10 estaciones) y en los Estados de México (10) y Morelos (4). Ello implicó
complementar la información de la estación 9050 Lomas de Chapultepec (periodo 1955-1975) con
los datos de la estación 15209 Presa San Joaquín (periodo 1975-1990), incrementar el margen de
datos faltantes (25%) de las estaciones 15039 Juchitepec y 15077 Presa Totolica por ser de las pocas
estaciones en condición de activas, así como utilizar 2 estaciones que solo cuentan con registros de
precipitación (estaciones 9004 Calvario 61 y 15053 Magdalena Chichicaspa), para dar un total de 31
estaciones (tabla 2), de las cuales alrededor de dos terceras partes se encuentran ubicadas en el
polígono del suelo de conservación y poblados aledaños de los estados de México y Morelos y una
tercera parte en la zona urbana al norte del SCDF, principalmente las delegaciones Iztapalapa,
Coyoacán y Miguel Hidalgo, así como norte de Tlalpan, Álvaro Obregón y Cuajimalpa.
En cuanto a los periodos con registros debe considerarse que no son iguales para todas las
estaciones, aun cuando con pocas excepciones se incluye la mayor parte del periodo base 1961-
1990. Destacan las estaciones 9032 Milpa Alta y 9034 Moyoguarda (Xochimilco), por contar con
registros desde los años 20’s de siglo pasado, desafortunadamente con un importante periodo de
registros faltantes entre 1930 y 1955 (fig. 2), a pesar de ello se uitilizaron en ambos casos las series
completas por ser las únicas disponibles para identificar tendencias de muy largo plazo (casi un siglo
de registros).
CVCCCM 3ª. Fase 10
Fig. 1. Ubicación de las estaciones climatológicas seleccionadas.
Control de Calidad y análisis de homogeneidad.
A todas las series se les aplicó análisis de calidad y cuando ello fue posible se hicieron las
correcciones correspondientes. En cuanto a pruebas de homogeneidad temporal solo la estación
9032 Milpa Alta mostró la presencia de una no homogeneidad en el año 1990 tanto en temperatura
máxima como mínima (fig. 1), sin embargo debido a que a la fecha no se cuenta con métodos para
ajustar las no-homogeneidades temporales de series de datos diarios (Klein et al., 2009) para el
análisis de tendencias se utilizó la serie completa.
CVCCCM 3ª. Fase 11
Tabla 2. Características de las estaciones climatológicas seleccionadas.
Estac. Nombre Deleg./Municipio Zonaa Lat. N Long. W msnm Iniciob Finb
9002 Ajusco Tlalpan SC 19.22 99.20 2900 1961-01 1988-05 9004 Calvario 61 Tlalpan SC 19.20 99.15 2726 1970-01 2010-05 9014 Colonia Santa Úrsula
Coapa Coyoacán 5 Km 19.30 99.15 2256 1971-01 2010-12
9019 Desierto de los Leones
Álvaro Obregón SC 19.31 99.31 2995 1961-01 1987-09
9020 Desviación Alta al Pedregal
Tlalpan 5 Km 19.30 99.18 2296 1952-01 2010-11
9022 El Guarda Tlalpan SC 19.13 99.17 2990 1961-01 2009-06 9026 Morelos 77 Iztapalapa 5 Km 19.37 99.08 2240 1955-07 1996-12 9030 La Venta Cuajimalpa Cuajimalpa De
Morelos SC 19.33 99.30 2850 1949-01 1985-12
9032 Milpa Alta Milpa Alta SC 19.19 99.02 2420 1929-10 2010-07 9034 Moyoguarda Xochimilco 5 Km 19.25 99.10 2260 1921-01 1988-10 9037 Presa Ansaldo La Magdalena
Contreras 5 Km 19.33 99.22 2363 1953-11 1988-12
9038 Presa Mixcoac Álvaro Obregón 5 Km 19.37 99.27 2576 1953-09 1988-12 9039 Presa Tacubaya Álvaro Obregón 10 Km 19.40 99.21 2340 1953-10 1988-12 9041 San Francisco
Tlalnepantla Xochimilco SC 19.20 99.13 2620 1961-01 2010-10
9045 Santa Ana Tlacotenco Milpa Alta SC 19.18 99.00 2595 1969-01 2010-10
9050c Lomas de Chapultepec
Miguel Hidalgo 10 Km 19.43 99.22 2314 1955-06 1975-10
9051 Tláhuac Tláhuac 5 Km 19.26 99.00 2240 1961-01 2010-10 9071 Colonia Educación Coyoacán 5 Km 19.33 99.13 2250 1982-01 2010-12
15020 Chalco -San Lucas Chalco 10 Km 19.26 98.9 2240 1961-01 2010-12 15033 Huixquilucan Huixquilucan 5 Km 19.37 99.35 2723 1961-01 1988-12 15039 Juchitepec Juchitepec 10 Km 19.09 98.88 2543 1969-01 2010-10 15045 La Marquesa Ocoyoacac 5 Km 19.31 99.39 2230 1969-01 2008-11 15050 Los Reyes La Paz 5 Km 19.36 98.99 2248 1961-01 2008-11 15053 Magdalena
Chichicaspa Huixquilucan 10 Km 19.42 99.32 3420 1961-01 1989-12
15077 Presa Totolica Naucalpan de Juárez
10 Km 19.45 99.28 2385 1963-04 2010-12
15094 San Luis Ameca Temamatla 10 Km 19.19 98.87 2285 1961-01 2010-12 15141 E.T.A. 032
Tlalpitzahuatl Ixtapaluca 10 Km 19.25 98.9 2340 1971-05 1998-09
15209c Presa San Joaquín Huixquilucan 10 Km 19.42 99.23 2574 1975-11 1990-09 17009 C.B.T.A.154 Huitzilac Huitzilac 10 Km 19.03 99.27 2550 1961-10 1987-11 17022 Tres Cumbres Huitzilac 10 Km 19.04 99.26 2639 1961-01 2011-06 17039 San Juan Tlacotenco Tepoztlán 5 Km 19.04 99.09 2836 1975-07 2011-05 17047 Huitzilac Huitzilac 10 Km 19.06 99.27 2801 1961-12 2011-12
a) SC=Suelo de Conservación, 5 km y 10 Km= buffer respectivo; b) Los registros de precipitación y temperatura no siempre están disponibles para todo el periodo o bien este puede ser más amplio.
CVCCCM 3ª. Fase 12
Estación
90
02
9004
90
14
9019
90
20
9022
90
26
9030
90
32
9034
90
37
9038
90
39
9041
90
45
9050
90
51
9071
15
020
1503
3 15
039
1504
5 15
050
1505
3 15
077
1509
4 15
141
1700
9 17
022
1703
9 17
047
Fig. 2. Periodos de registro de las variables precipitación (arriba) y temperatura (abajo).
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
2020
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
2020
CVCCCM 3ª. Fase 13
ANÁLISIS DE TENDENCIAS DECADALES DE LOS ÍNDICES DE CAMBIO CLIMÁTICO.
A continuación se presenta una breve descripción de los principales resultados del análisis de
tendencias decadales calculadas para 23 de los ICC, con énfasis en las tendencias registradas en el
Suelo de Conservación del Distrito Federal.
I) Índices de Precipitación
Índices de lluvia máxima en 1 (Rx1day) y 5 días (Rx5day). Estos índices se refieren a la lluvia máxima
acumulada en periodos de 1 y 5 días, muestran en ambos casos que la zona oriente del SC
(delegaciones Tláhuac, Milpa Alta y Xochimilco, principalmente), se tiene una tendencia negativa de
hasta 6 mm/década, en tanto que al poniente del SC (delegaciones Tlalpan, Magdalena Contreras,
Álvaro Obregón y Cuajimalpa), se observa una tendencia positiva hasta de 12 mm/década en la lluvia
máxima en 24 horas incrementándose al doble en el acumulado en 5 días, en ambos casos en la
Delegación Tlalpan, particularmente en la estación Ajusco (9002) (Fig. 3)
Índices de días con precipitación intensa (R10 mm) y muy intensa (R20mm). A diferencia de los
índices anteriores que son de intensidad, estos son de duración y con umbrales fijos, los cuales
muestran la misma zonificación que en los anteriores: tendencia negativa en las delegaciones al
oriente con una reducción de hasta 3 días con lluvia ≥ 10 mm por década y un 50% menor en el caso
de los días con precipitación ≥ 20 mm, en tanto que en la zona poniente domina la tendencia positiva
con valores hasta de 9 días/década en el primero de los índices y de 4.5 días/década en el segundo,
en ambos casos en la zona de Parres (estación 9022, El Guarda), al sur de la Delegación Tlalpan (Fig.
4).
Índices de días secos (CDD) y húmedos (CWD) consecutivos. Estos índices hacen referencia a los
periodos máximos anuales (en días) durante los cuales la precipitación es < 1 mm en el primer
caso o bien ≥1 mm en el segundo, pero a diferencia de los cuatro índices anteriores, la zonificación
presenta características distintas ya que al oriente del SC domina una tendencia positiva del índice
de días secos (hasta 24 días/década) y negativa en el caso de los días húmedos (hasta 3
días/década), en tanto que hacia el poniente del SC se presentan tendencias mixtas. Destaca
también el hecho que al norte del SC, en la zona urbana del DF el índice CDD presenta una
tendencia negativa y el CWD positiva, esto es inversas a lo observado al oriente del SC (Fig. 5).
CVCCCM 3ª. Fase 14
Índices de días húmedos (R95p) y extremadamente húmedos (R95p). Estos índices aun cuando
también se refieren a la intensidad de las lluvias, presentan umbrales relativos (percentiles), por lo
que son útiles para hacer comparaciones entre zonas con regímenes climáticos distintos1, que en el
caso del DF hacen más evidente las diferencias entre la zona oriental donde ambos índices tienen
tendencias negativas ya que la lluvia total acumulada anual de los días por encima del 95p muestra
una tendencia negativa hasta de 75 mm/década, en tanto que en la zona poniente domina
claramente la tendencia es positiva con incrementos en la precipitación hasta de 100 mm/década
aportados por los días por arriba de dicho umbral. Estas tendencias son similares en el caso del
índice de días extremadamente húmedos (R95p), aunque con magnitudes de precipitación
acumulada menor (Fig. 6).
Índice simple de intensidad de diaria (SDII) y de precipitación total (PRCPTOT). El primero de los
índices, que hace referencia a la precipitación media en los días que efectivamente se registró
precipitación (Pcp ≥ 1 mm) indica que la tendencia en la mayoría de las estaciones ubicadas al
oriente del SC es negativa, con reducciones hasta de 1.5 mm/década en la precipitación media en
los días con lluvia en la delegación Xochimilco, en tanto que en la zona poniente la tendencia general
es positiva con valores inferiores a 1 mm/década (Fig. 7 izq.).
Finalmente, en lo que respecta a los ICC relativos a la precipitación, el índice de precipitación total
es acorde con las tendencias anteriores y hace aún mas evidente la diferenciación de las tendencias
climáticas entre las zonas oriente y poniente del suelo de conservación, ya que en tanto en la
primera se tienen tendencias negativas con reducciones en la precipitación que llegan hasta los 75
mm/década (Xochimilco), al poniente los incrementos han sido de hasta 100 mm/década en la
mayoría de las delegaciones de esta zona (Fig. 7 der.).
1 En el SCDF se tienen desde clima Seco semiárido -BS1kw (w)- al nororiente del SC hasta el Semifrío -Cb’(w2)(w)- al surponiente, donde se localizan las mayores elevaciones, cercanas a los 4000 msnm.
Los Índices de Cambio Climático asociados con la precipitación (cantidad, intensidad y duración) en general presentan una tendencia negativa en las delegaciones ubicadas en la zona oriente del Suelo de Conservación del Distrito Federal (Tláhuac, Milpa Alta y Xochimilco), en tanto que en la zona poniente (Tlalpan, Magdalena Contreras, Álvaro Obregón y Cuajimalpa), las tendencias son generalmente positivas.
CVCCCM 3ª. Fase 15
Fig. 3. Índices de Precipitación máxima en 1 y 5 días. Tendencias en mm de precipitación/década.
CVCCCM 3ª. Fase 16
Fig.4. Índices de días con precipitación intensa (≥10 mm) y muy intensa (≥20 mm). Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 17
Fig. 5. Periodos máximos de días secos (CDD) y húmedos (CWD) consecutivos. Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 18
Fig. 6. Índices de días húmedos (R95p) y extremadamente húmedos (R95p). Tendencias en mm/ década.
CVCCCM 3ª. Fase 19
Fig. 7. Índices simple de intensidad de diaria (SDII) y de precipitación total (PRCPTOT). Tendencias en mm/década.
CVCCCM 3ª. Fase 20
II) Índices de Temperatura Mínima y Máxima.
Índices de temperatura mínima mínima (TNn) y mínima máxima (TNx)2. Para el caso en el caso del
primero de estos índices se tiene una tendencia positiva generalizada en el polígono del SCDF con
incrementos entre 2 y 3 °C/década en las estaciones Ajusco y El Guarda de la delegación Tlalpan así
como en la zona urbana al norte de éste, con incrementos entre 1 y 2 °C/década (Fig. 8 izq.).
En el caso del índice de temperatura mínima máxima, en el área del SCDF se presentan tendencias
mixtas (tanto positivas como negativas), destacando El Ajusco con una reducción en la temperatura
mínima máxima entre 0.5 y 1 °C/década en tanto que en la zona urbana domina la tendencia positiva
(Fig. 8 der.).
Índices de temperatura máxima mínima (TXn) y máxima máxima (TXx)3. El análisis de tendencias de
estos índices muestra que en el primero de los casos que la zona centro-sur del DF la tendencia ha
sido negativa con decrementos de hasta 1.0 a 1.5 °C/década, y tendencias positivas hacia la zona
oriente del DF y mixtas en la zona poniente, en ambos casos hasta de la misma magnitud. En cuanto
a la temperatura máxima máxima también se aprecian tendencias mixtas, aunque dominan la
tendencia negativa hacia el SC y positiva en la zona urbana al norte de esta, en ambos casos dentro
del rango antes señalado (Fig. 9).
Índices de noches frías (Tn10p) y noches cálidas (Tn90p). Ambos índices de duración presentan
tendencias mixtas en el área estudiada, esto es, no se aprecian zonas con dominancia clara de
tendencias positivas o negativas. Sin embargo comparando ambos índices estación por estación se
aprecia un comportamiento inverso, esto es, en la mayoría de las estaciones con una tendencia
positiva (negativa) del índice de noches frías (Tn10p) se tiene una tendencia negativa (positiva) en
el número de noches cálidas (Tn90p) (Fig. 10).
Índices de días fríos (Tx10p) y días cálidos (Tx90p). A diferencia de los índices anteriores, relativos a
los extremos de la temperatura mínima, en este caso se aprecia que al oriente domina una
tendencia negativa (positiva) de los días fríos (cálidos), en la zona poniente domina una tendencia
positiva (negativa), destacando por su magnitud la tendencia de los días cálidos de la zona oriente
la que llega a ser del orden de 10 a 15 días/década (fig. 11).
2 También denominados como temperatura mínima extrema y mínima más alta (Vázquez, 2010). 3 También denominados como temperatura máxima más baja y máxima extrema (Vázquez, 2010).
CVCCCM 3ª. Fase 21
Índices de duración de periodos fríos (CSDI) y periodos cálidos (WSDI). Estos índices de manera
combinada muestran resultados interesantes donde la tendencia dominante de la duración de los
periodos fríos en la zona oriente (poniente) del SCDF es positiva (negativa) en tanto que la duración
de los periodos cálidos domina una tendencia positiva tanto en el SCDF como en la zona urbana
(hasta 18 a 24 días/década), con excepción de las delegaciones al poniente del DF (M. Contreras, A.
Obregón, Cuajimalpa y M. Hidalgo) (Fig. 12).
Índices de días con heladas (FD0) y días de verano (SU25). Al igual que en los índices anteriores, en
estos dos se tiene que todo el área de estudio y particularmente en el SCDF presenta tendencias
generalizadas. Así, en el caso del número de días con heladas (días con Tn < 0°C) en la gran mayoría
de las estaciones se registran tendencias negativas en un rango inferior a los 10 días/década, en
tanto que para los días de verano (Tx > 25°C) domina una tendencia positiva (hasta 30 días/década),
con excepción nuevamente de las delegaciones M. Contreras, A. Obregón, Cuajimalpa y M. Hidalgo
(Fig. 13).
Índice de rango diurno de temperatura (DTR). Con respecto a éste último índice con el cual se
pueden sintetizar los resultados de los índices anteriores asociados con los registros de temperatura
mínima y máxima, se tiene una representación en donde destaca que con excepción de las
delegaciones M. Alta y Xochimilco, en el resto del territorio del SC así como en parte del que lo
rodea, domina una tendencia negativa, esto es, se registra una tendencia a reducirse el rango diurno
de temperaturas a una tasa de hasta 1.5 °C/década. (Fig. 14).
Los índices asociados con los registros de temperatura indican diferencias importantes entre las zonas oriente y poniente del SC, registrándose una tendencia a incrementarse la temperatura mínima y como consecuencia una reducción en el número de días con heladas, así como el incremento de la temperatura máxima sobre todo al oriente del SC, incluyendo la zona urbana y con ello la duración de los periodos cálidos.
CVCCCM 3ª. Fase 22
Fig. 8. Índices de temperatura mínima mínima (TNn) y mínima máxima (TNx). Tendencias en °C/década.
CVCCCM 3ª. Fase 23
Fig. 9. Índices de temperatura máxima mínima (TXn) y máxima máxima (TXx). Tendencias en °C/década.
CVCCCM 3ª. Fase 24
Fig. 10. Índices de noches frías (Tn10p) y noches cálidas (Tn90p). Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 25
Fig. 11. Índices de días fríos (Tx10p) y días cálidos (Tx90p). Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 26
Fig. 12. Índices de duración de periodos fríos (CSDI) y periodos cálidos (WSDI). Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 27
Fig. 13. Índices de días con heladas (FD0) y días de verano (SU25). Tendencias en días/década.
CVCCCM 3ª. Fase 28
Fig. 14. Índice de rango diurno de temperatura DTR). Tendencias en °C/década.
CVCCCM 3ª. Fase 29
III) Temperaturas mínima (TMINmean) y máxima (TMAXmean) medias.
Estos dos índices, aun cuando no forman parte del grupo de Índices de Cambio Climático propuestos
por el ETCCDI, los cuales como se señaló anteriormente hacen énfasis en los extremos del clima, sí
aportan información en cuanto a cambios en la tendencia central de la variable climática
temperatura, tanto mínima como máxima, lo que, junto con los anteriores índices, permite tener
una imagen con mayores detalles en cuanto a las tendencias climáticas en el Suelo de Conservación.
En el caso de la temperatura mínima media no se registra un patrón definido pero con dominancia
de estaciones con tendencia positiva donde la temperatura mínima media se ha incrementado a
razón de 0.01 a 0.1 °C/década en la mayoría de los casos. Una situación distinta se presenta en el
caso de la temperatura máxima media, donde con base en la tendencia se definen claramente dos
zonas: una amplia zona donde este índice se ha incrementado a razón de 0.1 a 1 °C/década y ocupa
principalmente el oriente del SC incluyendo la zona urbana (Iztapalapa y Coyoacán, principalmente),
y una segunda zona con clara tendencia negativa en las delegaciones ubicadas al poniente (Tlalpan
hasta Miguel Hidalgo) donde las reducción también han sido del orden de 0.1 a 1 °C/década (Fig.
15).
Las temperaturas mínima y máxima medias, aun cuando no son parte de los ICC, proporcionan información sobre la tendencia central de dichas variables climáticas, la cual en el caso de la temperatura máxima es claramente positiva en una amplia zona al oriente del SC incluyendo la zona urbana, en tanto que al poniente del SCDF se presenta una tendencia negativa.
CVCCCM 3ª. Fase 30
Fig. 15. Temperaturas mínima (TMINmean) y máxima (TMAXmean) medias. Tendencias en °C/década.
CVCCCM 3ª. Fase 31
ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO PARA EL SUELO DE CONSERVACIÓN DEL D.F.
Para la generación de escenarios de cambio climático en el Suelo de Conservación de acuerdo con
la propuesta de Semenov y Stratonovich (2010), se seleccionaron 4 estaciones ubicadas en un
transecto aproximadamente en dirección poniente-oriente dentro del polígono del SCDF, las cuales:
a) cuentan con registros de precipitación y temperatura en al menos 80% de los días para el periodo
1961-1990, el cual para este estudio se ha considerado como periodo base, con excepción de los
datos de temperatura en la estación 9041 que solo cubren el 75% de los días; b) su ubicación
altitudinal (2420 a 2995 msnm) es representativa de cerca de la mitad de la superficie del SCDF (GDF,
2012), quedando excluidas las mayores altitudes por inexistencia de información climática para las
mismas; y c) su ubicación corresponde con alguno de los diferentes tipos de uso del suelo presentes
en el SCDF y en consecuencia de los bienes y servicios generados por este (Fig. 15).
Fig. 15. Ubicación y perfil altitudinal de las estaciones seleccionadas para generación de escenarios de
cambio climático en el Suelo de Conservación del D.F.
Las estaciones seleccionadas se indican en la Tabla 3, ordenadas por su ubicación de poniente a
oriente, que será el orden en que en lo sucesivo se presentarán los resultados correspondientes.
9019DLeones
9002Ajusco
9041SFrancisco
9032MAlta
2,000
2,500
3,000
3,500
0 10 20 30 40 50 60
Altit
ud (m
snm
)
Km
CVCCCM 3ª. Fase 32
Tabla 3. Estaciones seleccionadas para estimación de escenarios de cambio climático.
Estación Nombre Delegación Altitud (msnm)
Inicio (aaaa-mm)
Fin (aaaa-mm)
9019 Desierto de los Leones Álvaro Obregón 2995 1961-01 1987-09
9002 Ajusco Tlalpan 2900 1961-01 1988-05
9041 San Francisco Tlalnepantla Xochimilco 2620 1961-01 1990-05
9032 Milpa Alta Milpa Alta 2420 1961-01 1990-12
A partir de estas series climáticas se generaron series sintéticas (300 años) estadísticamente
similares utilizando para ello el generador estocástico de tiempo (stochastic weather generator)
Lars-WG v.5.5, mismas que fueron comparadas con las series originales mediante gráficas cuantíl-
cuantíl (Q-Q) con el fin de mostrar de manera gráfica (adicional a las pruebas estadísticas
correspondientes) la calidad con que son capaces de describir tales series sintéticas los valores
observados (Fig. 16).
En dicha figura se aprecia que las series sintéticas correspondientes a las 4 estaciones seleccionadas
describen bastante bien los datos observados de precipitación y temperatura mínima y máxima,
sobre todo en las colas de las distribución (cuantiles inferior y superior) que son las zonas de mayor
interés para este estudio, con excepción de la estación 9002 Ajusco donde las series sintéticas sub-
estiman los valores observados de temperatura mínima máxima (poco más de 2 °C en el peor de los
casos) y máxima máxima (hasta en 4.5 °C), así como en la estación 9041 San Francisco donde las
series sintéticas sobre-estiman la temperatura mínima mínima (más de 2.5 °C en ambos casos).
CVCCCM 3ª. Fase 33
Tem
pera
tura
má´
xim
a (°
C)
Fig. 16. Gráfica Q-Q de los registros de precipitación y temperatura mínima y máxima durante el periodo base 1961-1990 (eje horizontal) y 300 años de series sintéticas (eje vertical) en 4 estaciones del SCDF.
Para la generación de escenarios climáticos, los parámetros de las series sintéticas son modificados
de acuerdo con las salidas de los Modelos Climáticos Globales (MCG) con el fin de determinar
cambios absolutos o relativos en las variables de interés, en este caso precipitación y temperaturas
mínima y máxima mensuales, mediante el programa LARS-WG y utilizando los 15 MCG señalados en
la Tabla 4 bajo los escenarios de emisiones A1B, A2 y B1 (v. Cuadro 1).
De este modo en total se generaron en total 140 escenarios de cambio climático, correspondientes
a los 15 MCG con los dos o tres escenarios de emisiones utilizados por cada uno, ello para cada una
de las 4 estaciones seleccionadas en el SCDF.
0
10
20
30
40
0 10 20 30 400
10
20
30
40
0 10 20 30 400
10
20
30
40
0 10 20 30 400
10
20
30
40
0 10 20 30 40
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Prec
ipita
ción
(mm
)
Tem
pera
tura
mín
im (°
C)
0
30
60
90
120
150
0 30 60 90 120 1500
30
60
90
120
150
0 30 60 90 120 1500
30
60
90
120
150
0 30 60 90 120 1500
30
60
90
120
150
0 30 60 90 120 150
-5
0
5
10
15
20
-5 0 5 10 15 20-5
0
5
10
15
20
-5 0 5 10 15 20-5
0
5
10
15
20
-5 0 5 10 15 20-5
0
5
10
15
20
-5 0 5 10 15 20
CVCCCM 3ª. Fase 34
Tabla 4. Modelos Climáticos Globales y escenarios de emisiones utilizados para la generación de escenarios
de cambio climático al año 2030 en el SCDF (Tomado de Semenov y Stratonovitch, 2010).
Centro de investigación País Modelo Climático Global Acrónimo Resolución Escenarios de
emisiones
Commonwealth Scientific and Industrial Research
Organisation Australia CSIRO-MK3.0 CSMK3 1.9 x 1.9°
SRA1B SRB1
Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis Canadá CGCM33.1 (T47) CGMR 2.8 x 2.8° SRA1B
Institute of Atmospheric Physics China FGOALS-g1.0 FGOALS 2.8 x 2.8°
SRA1B SRB1
Centre National de Recherches
Meteorologiques Francia CNRM-CM3 CNCM3 1.9 x1.9°
A1B A2
Institute Pierre Simon Laplace Francia IPSL-CM4 IPCM4 2.5 x 3.75°
SRA1B SRA2 SRB1
Max-Planck Institute for Meteorology Alemania ECHAM5-OM MPEH5 1.9 x1.9°
SRA1B SRA2 SRB1
National Institute for Environmental Studies Japón MRI-CGCM2.3.2 MIHR 2.8 x2.8°
SRA1B SRB1
Bjerknes Centre for Climate Research Noruega BCM2.0 BCM2 1.9 x1.9°
SRA1B SRB1
Institute for Numerical Mathematics Rusia INM-CM3.0 INCM3 4 x5°
SRA1B SRA2 SRB1
UK Meteorological Office UK HadCM3 HADCM3 2.5 x 3.75° SRA1B SRA2 SRB1
HadGEM1 HADGEM 1.3 x1.9° SRA1B SRA2
Geophysical Fluid Dynamics Lab
Estados Unidos GFDL-CM2.1 GFCM21 2.0 x2.5°
SRA1B SRA2 SRB1
Goddard Institute for Space Studies
Estados Unidos GISS-AOM GIAOM 3 x4°
SRA1B SRB1
National Centre for Atmospheric Research
Estados Unidos PCM NCPCM 2.8 x2.8°
SRA1B SRB1
CCSM3 NCCCS 1.4 x1.4° SRA1B SRA2 SRB1
CVCCCM 3ª. Fase 35
En la Tabla 5 se presenta el rango de valores de precipitación (relativos) y temperatura mínima y
máxima (absolutos) con que los MCG modifican en cada mes las series sintéticas bajo cada uno de
los escenarios de emisiones.
Tabla 5. Rango de cambio en la precipitación (relativo) y temperatura máxima y mínima mensuales medias (absoluto). Escenario 2030.
Escenario Emisiones Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Prec
ipitac
ión B1 0.69-1.03 0.59-1.08 0.56-1.22 0.66-1.27 0.74-1.24 0.78-1.06 0.76-1.05 0.78-1.01 0.79-1.05 0.80-1.15 0.74-1.23 0.73-1.21
A1B 0.65-1.18 0.62-1.16 0.66-1.18 0.68-1.35 0.77-1.40 0.84-1.10 0.78-1.09 0.76-1.15 0.87-1.18 0.84-1.14 0.85-1.20 0.72-1.27
A2 0.61-1.08 0.64-1.13 0.61-1.12 0.53-1.49 0.70-1.45 0.80-1.10 0.75-1.13 0.73-1.28 0.85-1.32 0.93-1.28 0.83-1.33 0.67-1.16
Temp
eratu
ra m
ínima
B1 0.48-1.53 0.45-1.59 0.23-2.04 0.30-1.85 0.11-1.51 0.45-1.60 0.44-2.14 0.40-2.34 0.26-1.99 0.32-1.49 0.58-1.54 0.61-1.32
A1B 0.13-1.55 0.15-1.41 0.38-1.48 0.15-1.56 -0.05a-1.61 0.50-1.59 0.59-1.95 0.39-1.97 0.12-1.67 0.34-1.59 0.29-1.52 0.21-1.48
A2 0.55-1.47 0.38-1.27 0.43-1.43 0.37-1.35 0.09-1.29 0.50-1.43 0.53-1.59 0.61-1.43 0.54-1.27 0.41-1.34 0.53-1.31 0.67-1.43
Temp
eratu
ra m
áxim
a B1 0.04-1.19 0.02-1.59 0.23-2.04 0.50-1.85 0.51-1.54 0.38-1.60 0.24-1.74 0.24-1.56 0.21-1.41 0.19-1.44 0.45-1.54 0.49-1.26
A1B 0.05-1.38 0.15-1.39 0.38-1.48 0.41-1.66 0.48-1.77 0.40-1.59 0.39-1.70 0.40-1.57 0.28-1.41 0.19-1.59 0.29-1.52 0.21-1.35
A2 0.54-1.21 0.38-1.27 0.43-1.43 0.79-1.72 0.65-1.71 0.50-1.43 0.53-1.59 0.61-1.43 0.54-1.45 0.41-1.51 0.53-1.40 0.67-1.26
aSolo el modelo INCM3 presenta cambios negativos en la temperatura mínima para mayo en las estaciones 9019 y 9032.
Con el fin de tener una idea del resultado obtenido en la generación de escenarios climáticos futuros
utilizando los diferentes escenarios de emisiones, en la figura 17 se presenta a manera de ejemplo
la distribución de frecuencias para las estaciones 9002 Ajusco y 9032 Milpa Alta que se genera
utilizando el modelo HadCM3 con los escenarios de emisiones A1B, A2 y B1 al año 2030 y su
comparativo con el periodo base. En ella se aprecia que en el caso de la precipitación la distribución
de frecuencias para el escenario 2030 es bastante similar al periodo base (en ambos casos solo se
muestran las frecuencias correspondientes a los valores de 1 mm ≤ Pcp ≤ 30 mm). En cuanto a la
temperatura mínima, los escenarios son notablemente distintos ya que en ambas estaciones los
escenarios presentan un desplazamiento de la distribución de frecuencias hacia la derecha, esto es,
de acuerdo con el modelo HadCM3 se reducirá la frecuencia de noches frías (Tn10p) y se
CVCCCM 3ª. Fase 36
incrementarán los días con noches cálidas (Tn90p), ello bajo las condiciones (umbrales) del periodo
base, o bien, visto de otra forma, se incrementarán los umbrales para ambos índices;
adicionalmente se observa una distribución de frecuencias aparentemente bimodal de esta variable
en el periodo base que el MCG replica bastante bien. Este desplazamiento hacia temperaturas más
cálidas también se presenta para la temperatura máxima.
9002 Ajusco 9032 Milpa Alta
Prec
ipita
ción
Tem
pera
tura
mín
ima
Tem
para
tura
máx
ima
Fig. 17. Distribución de frecuencias generadas con el modelo HADCM3 y los escenarios de emisiones A1B, A2
y B1 y su comparativo con el periodo base 1961-1990.
CVCCCM 3ª. Fase 37
La representación anterior se puede elaborar para la distribución de frecuencias que se generaría
con cada uno de los MCG y sus respectivos escenarios de emisiones así como para un los resultados
generados por todos los MCG utilizando un mismo escenario de emisiones.
Incertidumbre de las estimaciones de escenarios de cambio climático.
Las series generadas por los MCG permiten conocer los cambios mensuales esperados de las
variables climáticas que, cuando se integran utilizando graficas cajas (box & whisker)4, proporcionan
una representación del nivel de incertidumbre asociada con las predicciones climáticas generadas
por los modelos y en consecuencia de la incertidumbre de los impactos sobre los ecosistemas,
bienes y servicios ambientales.
Para el caso de los resultados generados por los 11 MCG bajo el escenario de emisiones B1 (ver tabla
4), en la figura 18 se presenta la incertidumbre asociada con las distintas estimaciones de cambio
en la precipitación (relativo) y temperatura mínima y máxima (absoluto) respecto del periodo base
(tabla 5).
En el caso de la precipitación destaca que durante el periodo lluvioso (junio-octubre) la mayoría de
los modelos sugieren que en el Suelo de Conservación se tendrá una reducción en la precipitación
total mensual de alrededor del 10% con un bajo grado de incertidumbre (cajas pequeñas), en tanto
que durante el periodo seco, principalmente en marzo y abril, la mayoría de los modelos muestran
un incremento relativo de precipitación, aunque con un alto grado de incertidumbre.
En cuanto a las temperaturas mínima y máxima, prácticamente todos los modelos sugieren
incrementos de temperatura de alrededor de 1 °C, sobre todo durante el verano, pero en todo caso
con un alto nivel de incertidumbre.
El análisis anterior puede elaborarse para los diferentes escenarios de emisiones pero en todo caso
solo se mostrarían los cambios esperados con respecto a las condiciones promedio del periodo base,
pero sin tener claridad de la importancia que representan de tales cambios respecto al periodo base.
Así en el ejemplo anterior, para el mantenimiento de los bienes y servicios ambientales del Suelo de
4 Este tipo de gráficas muestran de manera simultánea los valores mínimo y máximo (bigotes), cuartiles inferior y superior (25p y 75p) así como la mediana de un conjunto de valores.
CVCCCM 3ª. Fase 38
Conservación tiene mucho mayor impacto una posible reducción de 10% en la precipitación durante
los meses de junio a octubre (que por tratarse del periodo lluvioso puede implicar varios mm de
precipitación), que un incremento de la misma magnitud durante el periodo de secas que solo
representaría una fracción poco significativa de lluvia adicional.
Con el fin de comparar los cambios absolutos esperados (incluyendo su incertidumbre), a
continuación se presentan resultados de diferentes estadísticos mensuales estimados a partir de los
MCG mediante una representación multi-modelo y multi-escenario de emisiones, donde de manera
simultánea se muestran las estimaciones mensuales generadas con los MCG para cada uno los tres
escenarios de emisiones por separado, comparadas con los valores observados durante el periodo
base 1961-1990. De este modo para cada mes se presentan tres series (cajas) que corresponden, de
izquierda a derecha, a los resultados obtenidos con los escenarios de emisiones B1 (optimista), A1B
(intermedio) y A2 (pesimista), para cada una de las 4 estaciones.
CVCCCM 3ª. Fase 39
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_Malta Pr
ecip
itaci
ón (%
)
Tem
pera
tura
mín
ima
(°C)
Tem
pera
tura
máx
ima
(°C)
Fig. 18. Cambios mensuales estimados por los MCG en precipitación (relativos) y temperatura mínima y
máxima (absolutos) para el SCDF bajo el escenario de emisiones B1
CVCCCM 3ª. Fase 40
I) Escenarios de precipitación mensual.
Precipitación máxima. Esta condición correspondiente a los años con lluvias abundantes, todos los
modelos estiman que la precipitación total mensual será mayor a los máximos registrados en el
periodo base, con excepción de agosto, que a pesar de tener el mayor registro de precipitación
mensual (alrededor de 600 mm en el Desierto de los Leones), la mayoría de las estimaciones señalan
una reducción cercana a los 100 mm (Fig. 19).
Precipitación media. La mayoría de las estimaciones señalan que no habrá cambios importantes
respecto al periodo base, solo reducciones alrededor de 50 mm entre julio y agosto, sobre todo en
las partes altas (Desierto de los Leones y Ajusco). El nivel de incertidumbre está asociado con la
cantidad de precipitación observada-esperada (Fig. 20).
Variabilidad de la precipitación. Como una medida de la variabilidad de la precipitación mensual se
estimó la desviación estándar, la cual se espera será menor en la ápoca de lluvias, sobre todo en
las partes altas (Fig. 21).
II. Escenarios de precipitación diaria.
Precipitación diaria máxima. Con pocas excepciones no se esperan cambios importantes de
precipitación diaria máxima, con un bajo nivel de incertidumbre (Fig. 22).
Precipitación diaria media. Al igual que la precipitación diaria máxima, no se esperan cambios
importantes en este estadístico (Fig. 23).
Precipitación en días muy húmedos (95p). Solo en la zona más alta (Desierto de los Leones) se
espera un incremento en el umbral de precipitación de alrededor de 20 mm para los días
considerados como muy húmedos en los meses de junio y septiembre (Fig. 24).
CVCCCM 3ª. Fase 41
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.19. Precipitación mensual máxima (mm) observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_D. Leones 9002_Ajusco 9041_Sn. Francisco 9032_M. Alta
Fig.20. Precipitación mensual media (mm) observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 42
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.21. Desviación estándar de la precipitación mensual (mm) durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.22. Precipitación diaria máxima (mm) observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 43
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.23. Precipitación diaria media (mm) observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 24.. Precipitación (mm) en días muy húmedos (95p) observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 44
III. Escenarios de temperatura mínima.
Media mínima. En todos los casos se espera un incremento de la temperatura mínima mínima, con
ausencia de heladas (Tn < °C) que suelen ocurrir con frecuencia entre diciembre y febrero en las
partas altas; muy baja incertidumbre con tamaño de caja y “bigotes” pequeños (Fig. 25).
Media máxima. No se esperan cambios importantes, solo en el Ajusco se estima un decremento en
la temperatura mínima máxima entre abril y diciembre, adicionalmente se tiene que en Milpa Alta
las estimaciones hechas bajo el escenario A1B con en todos los casos alrededor de 1°C inferiores a
las generadas con los otros dos escenarios de emisiones (Fig. 26).
Mínima media. En todos los casos se espera un incremento en la temperatura mínima media de
alrededor de 1 °C con un bajo nivel de incertidumbre (Fig. 27).
Variabilidad. Se espera un importante decremento en la desviación estándar con una muy baja
incertidumbre (Fig. 28).
IV. Temperatura máxima.
Media máxima. Con baja incertidumbre no se esperan diferencias importantes respecto al periodo
base (Fig. 29).
Media mínima. Con una baja incertidumbre todas las estimaciones señalan un incremento en la
temperatura máxima mínima, sobre todo en las partes altas, donde se esperan incrementos de
unos 5 °C o mayores en invierno y primavera (Fig. 30).
Máxima media. Se espera un ligero incremento en la temperatura máxima media en todo el SC,
siendo mayor en la zona alta (Fig. 31).
Variabilidad. En todos los casos se espera que la desviación estándar de los registros de temperatura
máxima se reduzca notablemente, ello con muy poca incertidumbre (Fig. 32).
CVCCCM 3ª. Fase 45
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 25. Temperatura mínima mínima, media observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 26. Temperatura mínima máxima, media observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 46
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 27. Temperatura mínima media observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.28. Desviación estándar de la temperatura mínima durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 47
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 29. Temperatura máxima máxima (°C) durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 30. Temperatura máxima mínima (°C) durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y B1.
CVCCCM 3ª. Fase 48
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig. 31. Temperatura máxima media observada durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
9019_DLeones 9002_Ajusco 9041_SFrancisco 9032_MAlta
Fig.32. Desviación estándar de la temperatura máxima durante el periodo base (línea continua) y estimaciones bajo escenarios B1, A1B y A2 (cajas).
CVCCCM 3ª. Fase 49
ÍNDICES Y ESCENARIOS CLIMÁTICO COMO APOYO PARA LAS POLÍTICAS PÚBLICAS
Una adecuada evaluación de la vulnerabilidad de las áreas protegidas, en particular del Suelo de
Conservación, derivada del cambio climático, debe considerar entre otros aspectos la naturaleza y
magnitud de la variabilidad climática (CONANP, 2010) en tanto la exposición al CC (una de las tres
componentes de la vulnerabilidad), se relaciona con el grado en que una especie, o en este caso una
localidad, experimenta los impactos asociados con el CC y por tanto depende de la tasa y magnitud
de las anomalías ambientales por el cambio climático en hábitats o regiones como son cambios en
temperaturas y precipitación (CONANP, 2011), pero sobre todo, un conocimiento adecuado de los
cambios del clima extremo son esenciales para la gestión de los riesgos de las poblaciones, los
ecosistemas y la infraestructura, así como para el desarrollo de resilencia mediante estrategias de
adaptación (Klein, 2009).
A continuación se presenta un análisis de los resultados encontrados, del impacto que pueden tener
sobre los bienes y servicios ambientales que proporciona el Suelo de Conservación y sobre todo de
su vinculación con la formulación y puesta en práctica de políticas públicas.
Un elemento fundamental para realizar cualquier tipo de análisis climático, particularmente con
carácter local como es el objetivo de este estudio, es contar con información instrumental de calidad
por periodos amplios de tiempo (se recomiendan al menos 30 años) y con una densidad de
estaciones acorde con la diversidad de condiciones climáticas presentes en la zona.
Desafortunadamente estas son condiciones que solo parcialmente se cumplen en el SCDF ya que
aun cuando históricamente se tiene registrada la instalación de alrededor de 20 estaciones,
actualmente solo existen 5 estaciones operando dentro del polígono del SC, todas ubicadas en la
zona oriente del mismo. Ello implica falta de información actualizada sobre los cambios que
pudieran estarse dando en el clima al poniente del SC, al menos durante los últimos 25 años en el
mejor de los casos. Por ello ha sido necesario aceptar que las tendencias climáticas registradas en
las bases de datos disponibles se han mantenido hasta la fecha.
De acuerdo con los resultados aportados por los índices de cambio climático (ICC), el sur del Distrito
Federal, en particular la zona correspondiente al Suelo de Conservación, ha registrado durante las
últimas décadas cambios notables de las variables climáticas precipitación y temperatura.
CVCCCM 3ª. Fase 50
Se ha identificado que la mayoría de los índices de precipitación presentan una tendencia negativa
en las delegaciones del oriente del SCDF (Tláhuac, Iztapalapa, Xochimilco y Milpa Alta) lo que
impacta no solo en la disponibilidad de humedad del suelo sino que considerando que esta zona es
apta para para la infiltración (GDF, 2012), esto afecta la recarga de los mantos acuíferos. Si a ello se
agrega que históricamente en esta zona se ha favorecido la presencia de actividades agrícolas de
temporal, mismas que son altamente vulnerables a la variabilidad climática, esa tendencia
impactará también de forma negativa a este sector productivo, por lo que deberá evaluarse si ante
una reducción de la precipitación el mantenimiento de las actividades agrícolas será viable o bien
deberá promoverse la conversión de terrenos agrícolas a otro uso que promueva los bienes y
servicios ambientales.
En oposición a lo anterior, al poniente del SCDF la precipitación presenta una tendencia positiva,
lo cual favorece el mantenimiento de los ecosistemas ahí presentes, sin embargo debe prestarse
particular atención al impacto que las lluvias intensas pueden provocar al incrementarse el nivel de
riesgo producto del peligro por deslizamientos así como flujos intensos, sobre todo en la zona de
cañadas el sur-poniente del DF lo cual, agravado por la presencia de asentamientos humanos sobre
todo de carácter irregular, puede tener consecuencias importantes. En este sentido contar con
sistemas de alerta temprana debe considerarse como un objetivo de política pública a corto plazo,
sobre todo tomando en cuenta la deficiente red de estaciones meteorológicas en operación en esa
zona como se mencionó anteriormente.
En lo que respecta a la temperatura, se registra una tendencia generalizada a incrementarse la
temperatura mínima tanto en el SCDF como en la zona urbana adyacente del DF, lo cual ha
implicado entre otros aspectos la reducción del número de días con heladas y un incremento de los
periodos cálidos. Lo primero puede tener un fuerte impacto en las estrategias de conservación de
las zonas forestales, por ejemplo en el caso del escarabajo descortezador, Dendroctonus sp., el cual
desde hace décadas ha sido una amenaza constante para la zona Ajusco-Chichinautzin (Islas, 1980),
donde los eventos de temperatura extremos probablemente contribuyen a mantener bajo control
sus poblaciones (Salinas-Moreno et al., 2010).
Adicionalmente el incremento en la duración e intensidad de los periodos cálidos pueden generar
problemas importantes de salud (Jáuregui, 2009), lo cual no es exclusivo de la zona urbana ya que
las mayores tasas de incremento se han registrado en las estaciones ubicadas en el Suelo de
Conservación.
CVCCCM 3ª. Fase 51
Por su parte, los diferentes escenarios climáticos al año 2030 generados a partir de 15 MCG y tres
escenarios de emisiones (A1B, A2 y B1) muestran que, con referencia al periodo base (1961-1990),
se esperan pocos cambios en la precipitación mensual media, con una reducción durante los meses
más lluviosos cercana a los 50mm, sobre todo en las zonas altas al poniente del SC (incertidumbre
baja), en tanto que la precipitación diaria media se incrementará ligeramente en ese mismo periodo.
Lo anterior no supone grandes impactos a los bienes y servicios ambientales atribuibles a cambios
en el régimen de lluvias distintos a los ya considerados anteriormente.
Sin embargo, es en el régimen térmico esperado donde se prevén cambios y afectaciones
importantes sobre el Suelo de Conservación, sobre todo en lo que a la temperatura mínima media
se refiere ya que todos los modelos coinciden en un incremento de las medias de tanto de
temperatura mínima como máxima, esta última en menor medida (incertidumbre baja). Uno de los
impactos previsibles ocasionados por este desplazamiento hacia temperaturas mayores es el
incremento en la evapotranspitación lo cual, particularmente durante los periodos de sequías
(marzo-mayo) podrá no solo generar mayor estrés hídrico a los ecosistemas, sino incluso
incrementando la vulnerabilidad ante los incendios (naturales y/o provocados). En este sentido
deberán promoverse las acciones encaminadas a evitar la ocurrencia de tales amenazas o al menos
mantenerlas bajo control.
Por último, debe tomarse en consideración que el análisis anterior ha estado circunscrito al Suelo
de Conservación del Distrito Federal (y solo parcialmente a su área circundante), por corresponder
a una delimitación política más que ecológica, ello a pesar de que el SC guarda vínculos estrechos
con otras áreas protegidas como es el Corredor Biológico Chichinautzin, tanto por sus características
ecológicas como por las amenazas para su conservación, por lo que este estudio deberá extenderse
al menos a tal área lo que permitirá contar con mayor certidumbre tanto en lo eferente a las
tendencias del clima pasado como a los escenarios de clima futuro.
CVCCCM 3ª. Fase 52
Bibliografía.
Aguilar, E. Peterson, T.C. Obando, P.R. Frutos, R. Retana, J.A. Solera, M. Soley, J. Garcia, I.G. Araujo, R.M. Santos, A.R. Valle, V.E. Brunet, M. Aguilar, L. Alvarez, L. Bautista, M. Castanon, C. Herrera, L. Ruano, E. Sinay, J.J. Sanchez, E. Oviedo, G.I.H. Obed, F. Salgado, J.E. Vazquez, J.L. Baca, M. Gutierrez, M. Centella, C. Espinosa, J. Martinez, D. Olmedo, B. Espinoza, C.E.O. Nunez, R. Haylock, M. Benavides, H. Mayorga, R. 2005 Changes in precipitation and temperature extremes in Central America and northern South America, 1961-2003. Journal of Geophysical Research 110 D23107. DOI: 10.1029/2005JD006119.
Alexander, L, Zhang, X, Peterson, TC, Caesar, J, Gleason, B, Klein Tank , A, Haylock, M, Collins, D, Trewin, B, Rahimzadeh, F, Tagipour, A, Kumar Kolli, R, Revadekar, JV, Griffiths, G, Vincent, L, Stephenson, DB, Burn, J, Aguilar, E, Brunet, M, Taylor, M, New, M, Zhai, P, Rusticucci, M & Vazquez Aguirre , JL, 2006,. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation, Journal of Geophysical Research-Atmospheres, vol. 11, D05109, http://dx.doi.org/10.1029/2005JD006290
Alexander, V.L., P Hope, B. Trewin, A. Lynch y N. Nicholls. 2007. Trends in Australia’s climate means and extremes: a global context. Aust. Met. Mag. 56: 1-18
Brunet, M. 2010. Datos e indicadores para detector y atribuir eventos al cambio climático: los registros históricos del clima y su problemática. Realidad, Datos y Espacio. Revista Internacional de Estadística y Geografía. 1(1): 19-29.
CONANP. 2010. Estrategia de Cambio Climático para Áreas Protegidas, Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas, SEMARNAT. México.
CONANP. 2011. Guía para la elaboración de programas de adaptación al cambio climático en áreas naturales protegidas. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas-Fondo Mexicano para la Conservación de la Naturaleza A.C.-The Nature Conservancy. México.
Fischlin, A., G.F. Midgley, J.T. Price, R. Leemans, B. Gopal, C. Turley, M.D.A. Rounsevell, O.P. Dube, J. Tarazona, A.A. Velichko. 2007: Ecosystems, their properties, goods, and services. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. van der Linden and C.E. Hanson, Eds., Cambridge University Press, Cambridge, 211-272.
GDF. 2000. Programa General de Ordenamiento Ecológico del Distrito Federal 2000 - 2003. Secretaría de Medio Ambiente, Gobierno del Distrito Federal.
GDF. 2012. Atlas geográfico del suelo de conservación del Distrito Federal. Secretaría del Medio Ambiente, Procuraduría Ambiental y del Ordenamiento Territorial del Distrito Federal, México, D.F. 96 pp.
CVCCCM 3ª. Fase 53
Islas, F. 1980. Observaciones sobre la biología y el combate de los escarabajos descortezadores de los pinos: Dendroctonus adjunctus Blf; D. mexicanus Hpk. y D. frontalis Zimm., en algunas regiones de la república mexicana. Oficina de Protección Forestal, Sección de Entomología del INIF. Boletín técnico #66, Octubre 1980
Jáuregui, E. 2009. The heat spells of Mexico City. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía, UNAM. 70, 71-76.
Klein, A.M., F.W. Zwiers y X. Zhang. 2009. Guidelines on Analysis of extremes in a changing climate in support of informed decisions for adaptation. Climate Data and Monitoring, WCDMP-No. 72. World Meteorological Organization.
Magaña, V. 2010. Guía para generar y aplicar escenarios probabilísticos regionales de cambio climático en la toma de decisiones. INE-SEMARNAT. Disponible en: http://www.ine.gob.mx/estudios; fecha de consulta: febrero, 2011.
Ordoñez, J.A. (Coord.). 2009. Vulnerabilidad del suelo de conservación del Distrito Federal ante el Cambio Climático y posibles medidas de adaptación. Informe Final de Investigación. Pronatura y CVCCCM-UNAM. Disponible en: http://www.cvcccm-atmosfera.unam.mx/viewentry.php?id=6
Nakicenovic, N. y R. Swart (eds). 2000. Emissions scenarios. Special Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge
Salinas-Moreno, Y., A. Agerb, C.F. Vargasa, J.L. Hayesc, G. Zúñiga. 2010. Determining the vulnerability of Mexican pine forests to bark beetles of the genus Dendroctonus Erichson (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae). Forest Ecol. Manage. 260, 52–61.
Semenov, M.A. y E.M. Barrow, 1997. Use of a stochastic weather generator in the development of climate change scenarios. Climate Change, 35:397-414.
Semenov, M.A. y P. Stratonovitch, 2010. Use of multi-model ensambles from global climate models for assessment of climate change impacts. Climate Research, 41:1-14.
Vázquez, J.L. 2010. Guía para el cálculo y uso de índices de cambio climático en México. INE-SEMARNAT, México. Disponible en: http://www.ine.gob.mx/cpcc-estudios-cclimatico#2010. Fecha de consulta: Enero, 2011.
Wang, X. L. y Y. Feng, 2004: RHTest User Manual. Disponible en: http://etccdi.pacificclimate.org/software.shtml. Consulta: 15/mar/2012.
Zhang, X. y F. Yang. 2004. RClimDex (1.0) User Manual. Disponible en: http://etccdi.pacificclimate.org/software.shtml. Consulta 15/mar/2012.
CVCCCM 3ª. Fase 54