reconstrucciÓn de clima introducciÓncuencavalledejovel.org/files/manejo de recursos cuenca...
TRANSCRIPT
73
RECONSTRUCCIÓN DE CLIMA
INTRODUCCIÓN
La dendrocronología en los últimos diez años ha mostrado un crecimiento importante en México, donde se ha logrado generar a la fecha alrededor de 100 series paleoclimáticas, un gran porcentaje de estas series, corresponden a la región norte y en su totalidad estas pertenecen al norte y centro del país.
La parte sur de México es una región en la que los trabajos dendrocronológicos han sido prácticamente nulos, siendo una de las principales razones, la dificultad para diferenciar los crecimientos anuales, sin embargo, a la fecha, se han detectado importantes áreas con potencial dendrocronológico, que incluyen la presencia de especies con un crecimiento anual definido como es el caso del sabino o ahuehuete (Taxodium mucronatum Ten.) y pino ocote (Pinus montezumae Lamb) en el estado de Chiapas.
El conocimiento de la variabilidad histórica del clima a través de anillos de crecimiento de especies que producen anillos anuales es una parte importante, para analizar la variabilidad ambiental regional y contribuir a extender la red de series paleoclimáticas en México. Ante este panorama, en el presente proyecto de investigación se planteó como objetivos principales: (1) desarrollar series dendrocronológicas en el estado de Chiapas, que permitieran determinar la presencia de eventos de baja frecuencia (aquellos que ocurren en períodos superiores a cinco años), como son períodos húmedos, secos y análisis de eventos de alta frecuencia (menores a cinco años) y (2), analizar la influencia de patrones atmosféricos de circulación general y su impacto en la variabilidad hidroclimática y por ende, en la disponibilidad de los recursos hídricos para esta región del país.
Para lo anterior, en esta etapa se realizaron cuatro muestreos dendrocronológicos en el estado de Chiapas (Figura 1). Las especies seleccionadas fueron sabino, en tres sitios de ellos (Figura 2) y un sitio de pino ocote (Figura 4). La ubicación geográfica de los sitios se muestra en el cuadro 1.
74
Cuadro 1. Coordenadas geográficas de la ubicación de cada una de las áreas de estudio en el estado de Chiapas.
Sitio de Muestreo Clave del sitio
Coordenadas Especie Latitud
(grad, min, seg) Longitud
(grad, min, seg) Altitud
(m) Río Sabinal, Tuxtla Gutiérrez TGZ 16o 45’ 45.7” 93o 11’ 38.1” 674 T. mucronatum
Soyaló SOY 16o 52’ 38.9” 92o 54’ 56.6” 1,213 T. mucronatum Lagunas de Montebello LMB 16o 08’ 41.8” 91o 49’ 09” 1,583 T. mucronatum Rancho Nuevo, San Cristobal RNV 16o 40’ 13.45” 92o 35’ 02.7” 2,314 P. montezumae
Figura 1. Ubicación geográfica de los sitios de estudio en el estado de Chiapas.
75
Figura 2. Sitio de sabino en el río Lagarteros, localizado en la frontera entre el estado de Chiapas y Guatemala, en el rumbo de Comitán de Domínguez.
Las colectas se procesaron mediante técnicas dendrocronologícas estándar y se logró desarrollar las series de índices de ancho de anillo de todos los sitios, estas series, permiten en primer instancia determinar la variabilidad ambiental en cada una de las regiones (Figura 3).
La cronología más extensa de 308 años (1702-2009), se desarrolló para la parte baja a 674 m de elevación, en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas (Figura 3). La serie indica una gran variabilidad interanual, donde las sequías más importantes observadas para la región de Tuxtla Gutiérrez se registraron en los períodos de 1772-1783, 1829-1841, 1902-1920 y 1954-1966. En los últimos 300 años, la sequía más intensa en esta región, se presentó en el período de 1772 a 1783 y la sequía más extensa se determinó para el período de 1902 a 1920 (Figura 3).
76
Figura 3. Cronologías de anillo total desarrolladas en el estado de Chiapas. Las series generadas para los sitios Tuxtla Gutiérrez, Lagos de Monte Bello y Soyaló, se obtuvieron con sabino y la de
Rancho Nuevo con pino ocote.
La cronología más cercana a San Cristobal de las Casas es la de “Rancho Nuevo”, ubicada en la ruta San Cristobal-Comitán a no más de 10 km de la periferia de la ciudad, por lo que esta cronología de Pinus montezumae es representativa de las condiciones climáticas que caracterizan a esta región (Figura 3 y 4). La cronología generada se extiende para el período 1865-2006 (142 años).
77
Figura 4. Rodal de Pinus montezumae en el sitio Rancho Nuevo, San Cristobal de las Casas, Chiapas. Árboles de pino se colectaron en este sitio para el desarrollo de la cronología.
En esta cronología se observa la presencia de períodos en los que los índices de ancho de anillo fueron inferiores al valor medio, lo que sugiere probables condiciones de precipitación por abajo de la media. Estos períodos se presentaron de 1873 a 1881, 1885 a 1896, 1905 a 1910, 1925 a 1947 y 1984 a 2000. Algunos períodos con índices superiores a la media, probablemente indicativos de precipitación superior a la normal, se presentaron en los períodos 1881-1883, 1897-1904, 1913-1918 y 1951-1981 (Figura 3). Los dos períodos más intensos de sequía para esta región se observan de 1925 a 1947 y de 1984 al 2000.
Las diversas cronologías generadas para el estado de Chiapas, no obstante de poseer una baja correlación entre ellas para el período común (Cuadro 2), se observó correspondencia para años o períodos específicos, donde las condiciones climáticas de baja precipitación parece que afectaron una área extensa; caso concreto los años de 1897, 1945, 1964, 1973, 1985, 1994 y 1998; algo similar ocurrió para años que aparentemente tuvieron una precipitación superior al promedio como ocurrió en 1899-1900, 1947, 1976, 1980, 1993 y 2009 (Figura 5).
78
Cuadro 2. Matriz de correlación entre las diferentes cronologías para el período común (1920-2006), ninguna correlación indicó significancia estadística (p>0.05).
CRONOLOGÍAS SOY LMB RNVO TGZ
SOY 1.000 .069 .090 .115 p= --- p=.522 p=.405 p=.291
LMB .069 1.000 .122 -.029 p=.522 p= --- p=.262 p=.787
RNVO .090 .122 1.000 -.039 p=.405 p=.262 p= --- p=.720
TGZ .115 -.029 -.039 1.000 p=.291 p=.787 p=.720 p= ---
Figura 5. Índices anuales de ancho de anillo para cronologías generadas en el estado de Chiapas. La cronología más extensa se generó en un sitio del Río Grijalva del municipio de Tuxtla Gutiérrez,
Chiapas.
Análisis de Componentes Principales
La comparación múltiple entre las series dendrocronológicas no mostró similitud significativa entre ellas, no obstante, si se observó una sincronía para años específicos, por lo que se optó por correr un Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en Inglés), que permitió determinar el porcentaje de variabilidad común entre las cronologías y de esta manera se procedió al desarrollo de de una cronología regional y representativa de las condiciones climáticas dominantes de la zona.
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
1700 1750 1800 1850 1900 1950 2000
Índi
ce d
e A
ncho
de
Ani
llo (I
AA
)
Año
TGZ LMB SOY Media RNV
79
El análisis de PCA determinó que las cronologías de Lagos de Montebello, Rancho Nuevo y Soyaló mostraron una variabilidad común, al agruparse en el primer componente, mientras que la cronología de Tuxtla Gutiérrez en un segundo componente, lo cual es indicativo de un comportamiento climático diferente. Con base en lo anterior, se planeó desarrollar una cronología regional al incluir las tres series de tiempo indicadas y trabajar por separado la cronología individual de Tuxtla Gutiérrez.
Dada la corta extensión de la cronología de Soyaló y presentar la correlación más baja entre las series, se optó por excluirla del análisis regional y trabajar únicamente con dos cronologías, para aumentar la variabilidad común. Las tres series explicaron el 29% de la variabilidad (Cuadro 3) y al considerar únicamente Lagos de Montebello y Rancho Nuevo este porcentaje se incrementó a 42 % (Cuadro 4). La cronología para Tuxtla Gutiérrez explicó el 57 % de la variabilidad en el primer caso y el 75 % en el segundo (Cuadros 3 y 4).
Cuadro 3. Varianza explicada en los CP al considerar las cuatro cronologías con 87 observaciones.
Componentes 1 2 Eigenvalues 1.192 1.092 Porcentaje 29.8 27.3
Porcentaje acumulado 29.8 57.1
Cuadro 4. Varianza explicada en los CP al considerar las tres cronologías con 123 observaciones.
Componentes 1 2 Eigenvalues 1.264 0.980 Porcentaje 42.146 32.661
Porcentaje acumulado 42.1 75.0
La correlación entre cronologías para los últimos 123 años fue variable a través del tiempo y esta se incrementó de 1960 a 2006, posiblemente por un mayor tamaño de muestra involucrado en su desarrollo. La mayor correlación se observó para las cronologías Rancho Nuevo y Lagos de Monte Bello, lo que implica, que factores climáticos similares han influenciado el desarrollo de los árboles en esta región y en especial en años particulares, que probablemente tengan una influencia significativa del fenómeno del Niño Oscilación del Sur (Figura 5).
En el caso de la región de Tuxtla Gutiérrez, esta mostró una variabilidad muy diferente. El PCA permite definir el desarrollo de dos series de tiempo una regional y una muy específica para Tuxtla Gutiérrez (Figura 6).
80
Figura 6. Análisis de Componentes Principales al involucrar las cronologías Tuxtla Gutiérrez, Lagos de Montebello y Rancho Nuevo. Se observa como las cronologías Lagos de Montebello y Rancho
Nuevo (primer componente) tienen un variabilidad climática común, mientras que la de Tuxtla Gutiérrez (segundo componente) fue diferente.
Análisis Espectral
Para determinar si las series analizadas, al trabajarlas tanto de manera individual como combinada (serie regional) captaban ciertos eventos climáticos importantes en las frecuencias de algunos patrones de circulación general, se corrió el Análisis Espectral de Coherencia de Ondelatas. Mediante este análisis fue factible determinar la frecuencia significativa de algunos de estos eventos, que en el gráfico, se observan como manchas de color rojo, delimitadas por una línea negra.
El espectro de ondeleta para la cronología de la región de Tuxtla Gutiérrez (Figura 7) muestra la presencia de áreas significativas (p<0.05) que corresponden a periodos de 1 a 9 años (1705 - 1730), de 1 a 4 años (1790 - 1800) y una de las periodicidades más importantes con promedio de 32 años y rangos de 20 a 50 años que se extiende desde inicios del siglo XVIII y hasta finales del siglo XIX.
81
Figura 7. Espectro de ondeleta para la cronología de Tuxtla Gutiérrez.
Por otra parte, el espectro de ondeleta para la cronología de Rancho Nuevo, serie más importante de la cronología regional (Figura 8), permitió apreciar una ciclicidad positiva de 16 años para el período de 1860 a 1905 y ciclicidad también positiva de 50 años a partir de 1880 hasta 2008.
De este análisis se infiere, que el fenómeno del Niño que tiene una frecuencia dominante entre 4 y 10 años, posiblemente sea el responsable de la variabilidad climática dominante observada antes de 1900 para la cronología de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas. Ciclos entre 20 y 30 años están más relacionados con la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO) y aparentemente también tuvieron un impacto significativo en el comportamiento climático de esta región. De 1900 a la fecha estos patrones no mostraron una influencia significativa en el clima de esta zona, excepto para años muy específicos e intensos de la presencia del Niño. La influencia de otros fenómenos como tormentas tropicales o huracanes posiblemente expliquen el clima de esta región en el último siglo, no obstante, todavía sería necesario el desarrollo de una red dendrocronológica más representativa de la región para un análisis climático más completo.
Por lo que respecta a la zona de San Cristobal de las Casas, la influencia del Niño fue menos evidente y las frecuencias observadas de 16 y 50 años, quizás estén más relacionadas con el efecto del PDO, situación que nuevamente evidencia la necesidad de integrar dicha red dendrocronológica, puesto que con la información generada es difícil realizar inferencias del impacto que pudieran tener otros fenómenos circulatorios.
82
Figura 8. Espectro de ondeleta para la cronología de Rancho Nuevo.
Actividades Futuras
En una segunda etapa, las actividades a desarrollarse implican ubicar las estaciones climáticas más importantes y seleccionar una red de estaciones en la parte de Tuxtla Gutiérrez y una más en el área de influencia que comprende la cronología regional (región de Lagos de Montebello). Mediante este procedimiento, se correlacionarán cada una de las cronologías con los datos observados, al detectar correlaciones significativas (p<0.05), se generará un modelo que permita reconstruir la precipitación para el período común de los datos observados. El modelo se validará estadísticamente mediante una prueba de calibración y otra de verificación para los datos observados y reconstruidos, validado el modelo, este se aplicará para reconstruir la variabilidad de la precipitación en los últimos 300 años para Tuxtla Gutiérrez y 140 años para la región de Lagos de Montebello.
Reconstruidas las series de precipitación, se analizará el impacto de patrones atmosféricos de circulación general como El Niño Oscilación del Sur, la Oscilación Decadal del Pacífico, entre otros, con el fin de determinar su influencia sobre la variabilidad de la precipitación y por ende, en la disponibilidad de los recursos hídricos para la región.
Actividades sinérgicas dentro del proyecto
Como parte del proyecto, se tuvo a la par colaboración nacional e internacional. En el ámbito nacional el INIFAP centro de Chiapas ha desarrollado mucha experiencia y trabaja intensamente en el manejo de cuencas hidrológicas con énfasis en la búsqueda de opciones que integren la recuperación de suelos forestales con sistemas agroforestales como opción productiva, donde participan activamente las comunidades indígenas. Si bien estas actividades no se han realizado dentro de la Cuenca de San Cristóbal, las acciones emprendidas benefician en su ámbito regional al Estado de Chiapas, siendo experiencias que pueden ser replicados dentro de la cuenca. Asimismo, el grupo de investigadores involucrados en manejo de cuencas tiene caracterizado desde el punto de vista hidrológico cuencas importantes para la producción de agua que comparte México y Guatemala (Figura 9).
83
Figura 9. Restauración de cuencas hidrológicas con sistemas de conservación de suelos y sistemas agroforestales en Chiapas, desarrollado por investigadores del INIFAP centro de Chiapas.
En el ámbito internacional se colabora intensamente con un profesor-investigador de la Universidad de Arkansas para la reconstrucción de datos paleoclimáticos con anillos de árboles en el estado de Chiapas y Guatemala. Al respecto, se han realizado colectas de anillo de sabino en diversos sitios del estado de Chiapas como Tzibol, Río Lagarteros, cerca de Cuahutémoc, Bochil y otros sitios del estado. La información que se genere permitirá un mejor conocimiento de la variabilidad hidroclimática de Chiapas y de la región fronteriza con Guatemala, con la cual Chiapas comparte parte importante de los recursos hídricos que se generan en esas cuencas y que llegan a territorio mexicano.
Otras colaboraciones involucran a personal investigador del ECOSUR con sede en San Cristobal de las Casas, colaboración enmarcada dentro de la Red Latinoamericana de PROAGUA, cuya idea fundamental es promover el pago de servicios hidrológicos, los cuales que constituye una opción viable para conservar sitios todavía con bosque y restaurar áreas degradadas de importancia en la producción de agua.
84
SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
INTRODUCCIÓN
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son un conjunto de procedimientos que se ejecutan sobre una base de datos no gráfica o descriptiva de objetos del mundo real que tienen una representación gráfica y son susceptibles a medición en forma y dimensión relativa a la superficie de la tierra. Además de la especificación no gráfica, los SIG cuentan también con una base de datos gráfica que incluye información georeferenciada o de tipo espacial y que tiene una estrecha relación con la base de datos descriptiva. Es importante señalar que cualquier información se considera “geográfica” si es mesurable y tiene localización. Para desarrollar un SIG se utilizan herramientas de gran capacidad de procesamiento gráfico y alfanumérico, dotadas de procedimientos y aplicaciones para captura, almacenamiento, análisis y visualización de la información.
Un SIG es útil para capturar, almacenar, procesar, analizar y desplegar en todas sus formas la información geográficamente referenciada con el fin de dimensionar, jerarquizar y resolver problemas complejos de planificación y gestión para el aprovechamiento integral de los recursos naturales (Alonso, 2004; Dueker y Kjerne, 1989), modelación de la realidad referido a un sistema de coordenadas terrestre (Theobald, 2000) o simplemente un sistema de cómputo capaz de mostrar y editar lugares en la superficie de la Tierra (ESRI, 1995). Los SIG se han venido desarrollando durante más de 20 años y se han aplicado en diversas ramas de la ciencia, comenzaron a utilizarse como herramienta de mapeo y análisis en geografía en la década de los 60s en Canadá (Clarke et al., 1996, Richards et al., 1999). A partir de los 70s se desarrollaron rápidamente debido al surgimiento, accesibilidad y bajo costo de las minicomputadoras, el desarrollo de programas en sistema Windows y la amplia disponibilidad de mapas digitales. A partir de los 90s, los SIG se convierten en un campo de estudio multidisciplinario que contribuye en la planificación del desarrollo territorial con base en estudios geológicos, geohidrológicos, de uso del suelo y condiciones climáticas, entre otros (Clarke et al., 1996).
Los SIG orientados al aprovechamiento integral de los recursos naturales deben integrar capas temáticas de información en el área de estudio (Thiruvengadachari, 2004 y Goodchild, 1993). Lo que permite referir las actividades a puntos administrativos y unidades de manejo ambiental, generar mapas sobre temas específicos, consulta de la base de datos y desarrollo de modelos dinámicos. Las capas temáticas consideradas en este estudio integran la información espacial relevante para la gestión de los recursos naturales en la Cuenca de San Cristóbal de las Casas (Figura 1).
85
Comunidades Áreas urbanas
Hidrología
Vías de comunicación
Edafología
Geología
Uso de suelo y vegetación
Topografía
Figura 1. Capas de datos principales para la construcción de un SIG propuestos por Thiruvengadachari, 2004.
El formato vector (shape) posibilita tres tipos de objetos gráficos: puntos, que representan un par de coordenadas; líneas, que constituyen un segmento limitado por dos pares de coordenadas y áreas o polígonos, constituidos por la unión de segmentos de líneas. Los archivos en formato vector se obtienen de la digitalización de mapas. El formato raster representa imágenes gráficas como una matriz de celdas que contienen información de un atributo. Los archivos raster pueden ser obtenidos de mapas escaneados, de fotografías aéreas y de imágenes de satélite (Molina, 2001).
Este trabajo tuvo como objetivo conformar imágenes y un conjunto de capas temáticas digitales, referidas geográficamente a la Cuenca de San Cristóbal de las Casas, que establezcan de manera solida una base para las demás disciplinas que se desarrollaron en el presente proyecto, abarcando temas relevantes para el manejo y gestión de los recursos naturales.
METODOLOGÍA
El procedimiento para construir el SIG del área de estudio se puede dividir en tres etapas fundamentales:
• Gestión de la información: búsqueda de información de acuerdo a diferentes criterios temáticos y espaciales.
86
• Análisis de la información: es el elemento característico de un SIG: posibilita el procesamiento de la base de datos inicial para generar información adicional.
• Salida: representación gráfica y cartográfica de la información, muestra los resultados de las operaciones analíticas en forma de gráficos, tablas y mapas.
La utilidad de un sistema de información geográfica está relacionada con la capacidad de éste para construir modelos o representaciones del mundo real a partir de bases de datos digitales, esto se logra con la aplicación de procedimientos específicos a la información inicial que permiten generan más información. Los modelos de simulación son herramientas útiles para identificar y cuantificar los fenómenos o procesos que influyen significativamente sobre una tendencia específica (Barredo, 2005).
En el desarrollo de las actividades para generar el SIG de la Cuenca de San Cristóbal, se recopiló, evaluó, generó, procesó y almacenó una cantidad considerable de información cartográfica; por lo que, fue necesario elaborar un procedimiento para la organización y documentación de la información que permitiera consultar de manera rápida y confiable las características de los datos contenidos en la cartografía digital del SIG a el cual se le denominó “metadato”.
Los metadatos son procedimientos altamente estructurados que describen el contenido, calidad, condición y otras características de la información. Generalmente son conocidos como la información de la información o "datos sobre datos” (INEGI, 2010a).
Los principales usos de los metadatos son:
• Organizar y mantener el acervo de datos de una organización.
• Proporcionar información para catálogos de datos y centros de distribución de metadatos.
• Proveer información necesaria para interpretar y procesar datos transferidos por otra organización.
Los elementos que conforman los metadatos se predeterminan por los usuarios que deseen compartirlos y deben tener un significado preciso de cada elemento (IIRBH, 2010). El contenido de los metadatos geoespaciales puede ser:
a) Identificación: título, área incluida, temas, actualidad, restricciones, etc.
b) Calidad de los datos: precisión, a qué nivel están completos, linaje, etc.
c) Organización de los datos espaciales: vector, raster, punto.
d) Referencia espacial: proyección, dátum, sistemas de coordenadas, etc.
e) Distribución: distribuidor, formatos, medios, estatus, precio, etc.
f) Referencia: nivel de actualización, institución o persona responsable, etc.
87
El SIG para la Cuenca de San Cristóbal de las Casas se construyó con el objetivo de contar con información válida, interactiva y de fácil acceso sobre el agua suelo y vegetación en apoyo a las instituciones y productores que participan en el manejo integral de estos recursos naturales. Adicionalmente se incluye información de la Cuenca San Lucas que se ubica al sur de San Cristóbal, siendo el principal usuario del agua que sale de la ciudad de San Cristóbal.
Generación de mapas
La construcción de la base de datos del SIG se llevó a cabo en el Centro Nacional de Investigación Disciplinaria Relación Agua-Suelo-Planta-Atmósfera del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias en Gómez Palacio, Durango, con el siguiente procedimiento: 1) Recopilación de información previamente generada, 2) Conversión digital de mapas, 3) Generación de mapas temáticos y 4) Adición de metadatos a las capas generadas. La proyección utilizada para este estudio fue Universal Transversa de Mercator (UTM) con datum NAD27, seleccionada por ser una proyección predeterminada en los programas utilizados ArcView, ArcGIS y AutoCAD.
Recopilación de información
En Chiapas, se cuenta con estudios realizados a escala 1:1´000,000 y 1:250,000 debido a que la información a escalas menores no se ha realizado por parte del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) en general para el sureste del país. Sin embargo, existen otras fuentes de información, mismas que se localizaron y clasificaron aquellas con suficiente sustento técnico y científico para ser consideradas como insumo para este trabajo. Se verificó la proyección con la cual se generó la información y en los casos en que no fue la misma que se utilizó en éste estudio se reproyectó en el programa ArcGIS versión 9.2.
Conversión digital de mapas Se utilizaron mapas impresos del Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI), los cuales fueron trasformados de formato físico (imagen en papel) a formato digital (imagen digital) con una definición de 400 – 600 puntos en formato tiff. Una vez teniendo las imágenes digitales, se localizaron 16 puntos de control en cada una para georeferenciar la imagen con base en las coordenadas UTM que en el caso de los mapas de INEGI ya están incluidas en las cartas. Con la georreferenciación realizada en el mapa, carta o imagen se digitalizaron los puntos, líneas o polígonos a través del programa ArcGIS versión 9.2 principalmente con el uso de la herramienta “Editor” en donde también se le agregaron los atributos necesarios para cada tema digitalizado (Glennon et al., 2004).
Generación de mapas temáticos Parte de la información recopilada fue generada en bases de datos referidos a coordenadas debido a que se obtuvieron de estudios de campo o investigaciones puntuales. Con esta información se generaron archivos de mapas electrónicos por medio del programa ArcGIS versión 9.2 una vez definida la proyección en la cual fueron tomadas las coordenadas de cada punto (Harlow y Vienneau, 2003; Jones y McCoy, 2001). Es importante considerar la precisión de los puntos, ya que
88
con frecuencia se obtienen con navegadores GPS (Global Positioninig System) con precisión de 3-5 m. Por este motivo, la información se consideró con esta observación.
Adición de metadatos a las capas generadas Los mapas, capas o imágenes digitales deben contar con información de origen y las modificaciones que se hayan hecho, debido a que estos pueden ser distintos al original o incluso haber sido modificados un sin número de veces y por tal motivo es necesario contar con metadatos que contengan: Fuente de información, fechas, ubicación espacial, origen e información de contacto (Harlow y Vienneau, 2003).
RESULTADOS
Sistema de información geográfica para el área de estudio
La información cartográfica digital como resultado de este trabajo se generó en formato de imagen para el caso de fotografías e imagen de satélite, y vectorial (puntos, líneas o polígonos) para la información temática, ambos generados a través del Sistema de Información Geográfica Arc Gis 9.2. La descripción del producto incluye la fuente de la información y escala de trabajo, cabe destacar que esta información y su metodología de obtención es respaldada por su metadato que está incluido en el archivo anexo en formato pdf. El contenido del sistema de información geográfica es el siguiente:
• Ortofotos digitales
• Imagen de satélite de alta resolución
• Modelo digital de elevación
• Delimitación del estado de Chiapas y municipios del estado
• Delimitación de áreas urbanas
• Vías de transporte y comunicación
• Aprovechamientos y descargas de aguas residuales
• Sitios de muestreo de agua superficial para estudio de calidad
• Delimitación de ejidos
• Comunidades e información censal
• Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE)
• Límites de región hidrológica, cuencas, subcuencas y microcuencas
• Cuerpos de agua y Conducción de agua
• Geología
89
• Edafología
• Uso del suelo y vegetación Serie I, II y III escala 1:250,000
• Uso de suelo y Vegetación escala 1:75,000
Ortofotos digitales
El Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI) a partir de fotografías aéreas con escala de 1:40,000 a 1:75,000, las procesa con auxilio de puntos de control geodésico para su georeferenciación y el Modelo Digital de Elevación para ortorectificarlas, generando así el producto denominado ortofotos digitales. Las ortofotos utilizadas en el área de estudio son las siguientes:
Carta: E15D51; sextos: f (1996) Carta: E15D52; sextos: d (1996) y e (2000) Carta: E15D61; sextos: c (1996) y f (1996)
Carta: E15D62; sextos: a (1996), b (1991), d (1996) y e (1991)
Figura 2. Mosaico de ortofotos delimitando con polígonos las cuencas San Cristóbal de las Casas y San Lucas.
90
Con dichas ortofotos se generó un mosaico, para desplegar la información en una sola imagen, que cubre el área de estudio de la cuenca de San Cristóbal de las Casas y la cuenca de San Lucas.
Imagen de satélite de alta resolución
Se adquirieron imágenes de alta resolución que cubren el área de la cuenca de San Cristóbal de las Casas y la cuenca de San Lucas con una superficie aproximada de 450 km2. Los sensores fueron Quickbird color con resolución de pixel de 60X60 cm y Worldwiew 1 blanco y negro a 50X50 cm de pixel. Estas imágenes se procesaron para generar un mosaico correspondiente al área de estudio que nos permite tener el estado actual de los recursos en el área de estudio y poder así estimar cambios en base a fotografías e imágenes de fechas anteriores en áreas de uso de suelo y vegetación, principalmente (Figura 3).
91
Figura 3. Mosaico de imágenes de satélite de alta resolución (2010) para las cuencas de San Cristóbal de las Casas y
San Lucas.
Modelo digital de elevación
El modelo digital de elevación (MDE) es un producto que genera el INEGI con base en las curvas a nivel de la carta topográfica 1:50,000 con intervalo de 50 m entre elevaciones. Para obtener el MDE del área de estudio se utilizaron las cartas topográficas E15D51, E15D52, E15D61 y E15D62. Los modelos fueron recortados en sus bordes debido a que en los metadatos proporcionados por el INEGI se considera un área de confiabilidad que no presenta información deformada. Posterior al recorte se integró el mosaico para obtener en una sola imagen del MDE del área de estudio (Figura 4). Las dimensiones de este modelo son: Columnas, 1,462; renglones, 1,151 altitudes: máxima 2,900 y mínima 390 msnm.
92
Figura 4. Mapa del modelo digital de elevación en código de colores que indica la altura en msnm para el área de
estudio.
Base de datos vectorial
Polígono de delimitación del estado de Chiapas y Municipios
Se utilizó el polígono generado por INEGI en base a los límites del estado y límites municipales de la cartas topográficas 1:50,000 que dan cobertura al estado. Esta capa aún cuando no tiene fines de análisis para el proyecto permite tener una referencia de la ubicación de la Cuenca de San Cristóbal de las Casas en el entorno del estado.
93
Figura 5. Polígonos de delimitación de los municipios del estado de Chiapas enmarcando el área de estudio.
Productos vectoriales de INEGI en base a la carta topográfica 1:50,000 de 1993-1994
Este producto cuenta con capas que describen, cada una, aspectos diferentes que forman parte de la carta topográfica escala 1:50,000 (INEGI, 2005a) con fecha de vuelo entre 1993 y 1994. Son 10 capas temáticas las que conforman este producto, las cuales fueron unidas y reclasificadas debido a que el área de estudio está conformada por cuatro cartas escala 1:50,000 que son E15D51, E15D52, E15D61 y E15D62. Destacan la información que corresponde a áreas urbanas y vías de comunicación por la impacto que representan en la economía de una región así como también son indicadores de desarrollo o en su caso rezago económico (Figura 6).
94
Áreas urbanas
Los polígonos de esta capa fueron corregidos debido a que en algunos de ellos faltaba superficie por digitalizar y también había polígonos no digitalizados, por lo tanto, se hizo un proceso de depuración a la información obtenida de INEGI generándose así una capa con el nombre de las principales poblaciones, así como la superficie del área y el tipo de área urbana.
Vías de transporte
La clasificación de las vías de trasporte, en esta capa, está determinada por el tipo de calle, camino, carretera, línea de comunicación, puente o vía férrea al que corresponda.
Figura 6. Mapa de productos vectoriales en las cuencas de San Cristóbal de las Casas y San Lucas.
Aprovechamientos y descargas de aguas residuales
La Comisión Nacional del Agua a través de su portal de internet (CNA, 2010) proporciona información sobre ubicación, No. de titulo, tipo de aprovechamiento, concesión (m3 anual), etc., de pozos concesionados (Figura 7) y descargas de agua residual (Figura 8), en este último también se incluye la información del lugar de descarga. Esta base de datos se incluye en el SIG para el área que comprende el acuífero de San Cristóbal de las Casas.
95
Figura 7. Localización de pozos profundos registrados en REPDA en el ámbito del área de estudio y el acuífero San Cristóbal de las Casas.
96
Figura 8. Localización de descargas registradas en REPDA en el ámbito del área de estudio y el acuífero San Cristóbal
de las Casas.
97
Sitios de muestreo de agua superficial para estudio de calidad
Se seleccionaron 17 sitios de muestreo en las 5 ríos que confluyen en la cuenca de San Cristóbal de las Casas: Fogótico, Amarillo, Chamula, San Felipe y Navajuelos. Los sitios se ubicaron en la parte alta y baja de cada uno de los ríos y en el transito del río Amarillo a través de la ciudad hasta llegar al sumidero, también se muestreo la salida en la cuenca San Lucas (Figura 9). Se realizaron dos muestreos en cada sitio para diferenciar la época de estiaje con la época de lluvias en la concentración de algunos indicadores de calidad del agua tales como DBO, DQO, SST, Coliformes totales y fecales, pH, conductividad eléctrica, etc., en función a los parámetros que establece la NOM-001-SEMARNAT-1996.
Figura 9. Ubicación de sitios de muestreo de los afluentes en la cuenca de San Cristóbal de las Casas.
98
Delimitación de los ejidos
La información de propiedad ejidal de los terrenos en donde se ubica la cuenca de estudio, se obtuvo a través de la digitalización de información generada a través del portal electrónico de INEGI “Mapa de México” (INEGI, 2010b). El proceso de extracción de la información fue en formato imagen en donde se establecieron puntos de control georreferenciados y posteriormente se digitalizaron como polígonos a través del programa ArcGis 9.2. Los atributos o información relacionada a cada ejidos son: nombre, municipio, superficie total, superficie de uso común, superficie parcelada, superficie de asentamientos humanos, entre otros (Figura 10).
Figura 10. Ejidos que se encuentran parcial o totalmente en el área de estudio.
99
Comunidades e información censal
La información sobre nombre de la comunidad, ubicación (longitud y latitud), población, fecundidad, mortalidad, migración, lenguaje indígena, religión, educación, servicios de salud, discapacidad, estado conyugal, empleo, hogares, vivienda, entre otros, se obtuvo del XII Censo General de Población y Vivienda 2000 y del Conteo de Población 2005 del INEGI (INEGI, 2010c). Esta información integra más de 130 indicadores socioeconómicos clasificados por comunidad y por área geoestadística básica (AGEB) para el área de estudio, además de una clasificación de rezago social de los pueblos indígenas (CDI, 2010) presentes en el área de estudio. Respecto a los AGEB’s (INEGI, 1992), esta información nos permite conocer como se ha dado la dinámica de población en el área urbana de San Cristóbal de las Casas y cuáles han sido los zonas de mayor incremento poblacional (Figura 11).
Figura 11. Comunidades y AGEB’s en las cuencas San Cristóbal de las Casas y San Lucas.
100
Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE)
A partir de julio de 2010, el INEGI publicó los resultados recabados en los Censos Económicos del 2009 a través de su portal de internet. Esta base de datos proporciona información sobre establecimientos de áreas urbanas, que en el caso de la cuenca de estudio corresponden a la ciudad de San Cristóbal de las Casas y San Juan Chamula. Esta capa, contiene datos de identificación como: nombre de la unidad económica, razón social, clase de actividad, estrato de personal ocupado y tipo de unidad. Además, se identifica a cada actividad con un código de clase de actividad, con base al Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (INEGI, 2008). En el siguiente cuadro se muestra un resumen de los establecimientos que se ubicaron en la Cuenca de San Cristóbal en 2009. De manera general, se puede observar en el siguiente cuadro, que destaca el comercio al por menor con 6,647 de un total de 12,649 establecimientos (52.5%), este tipo de actividad incluye abarrotes, misceláneas, farmacias y papelerías, entre otros.
Cuadro 1. Resumen de establecimientos presentes en las cuencas de San Cristóbal de las Casas y San Lucas.
Tipo de establecimiento No. de establecimientos
Actividades Legislativas, Gubernamentales, de Impartición de Justicia y de Organismos Internacionales y Extraterritoriales
175
Agricultura, Cría y Explotación de Animales, Aprovechamiento Forestal, Pesca y Caza. 1 Comercio al por Mayor 274 Comercio al por Menor 6647 Construcción 27 Generación, Transmisión y Distribución de Energía Eléctrica, Suministro de Agua y de Gas por Ductos al Consumidor Final
4
Industrias Manufactureras 984 Información en Medios Masivos 28 Instituciones Educativas 316 Minería 11 No Especificado 115 Otros Servicios Excepto Actividades Gubernamentales 1524 Servicios de Alojamiento Temporal y de Preparación de Alimentos y Bebidas 1377 Servicios de Apoyo a los Negocios y Manejo de Desechos y Servicios de Remediación 234 Servicios de Esparcimiento Culturales y Deportivos, y Otros Servicios Recreativos 162 Servicios de Salud y de Asistencia Social 320 Servicios Financieros y de Seguros 46 Servicios Inmobiliarios y de Alquiler de Bienes Muebles e Intangibles 112 Servicios Profesionales, Científicos y Técnicos 215 Transportes, Correos y Almacenamiento 77 Total general 12649
101
Límites de región hidrológica, cuencas, subcuencas y microcuencas
La información en estas capas se obtuvo a partir de los archivos electrónicos en formato .shp para la República Mexicana que fueron realizados por el Fideicomiso de Riesgo Compartido (FIRCO) en los que se encuentran delimitadas las Región Hidrológica, cuencas, subcuencas y microcuencas. En cada una de estas capas se tienen atributos de nombres, claves, superficie y perímetro de polígonos. Solamente en el caso de las microcuencas se tiene el código formado por las claves de la región hidrológica, cuenca, subcuenca y microcuenca. La delimitación de esta información de verificó y modificó con la información de topografía, específicamente con la capa de curvas de nivel.
Figura 12. Región hidrológica y cuenca a la que pertenece el área de estudio.
102
Cuerpos de agua
Debido a que forma parte de la hidrología superficial se incorporaron los polígonos de este tema, obteniéndose una capa con el nombre de los cuerpos de agua, que contiene los principales embalses del área de estudio.
Conducción de agua
Formado por una sola capa de líneas que contiene información que puede ser clasificada en las dos categorías siguientes:
Infraestructura hidráulica
Que como su nombre lo indica contiene información de infraestructura para conducción o almacenamiento de agua a diferentes volúmenes desde la presa como estructura para almacenamiento de agua hasta la conducción por medio de canales y acueductos.
Escurrimientos
Esta capa está conformada por las corrientes de agua intermitente y corrientes de agua perene, formando así la red de drenaje superficial del área de estudio.
Figura 13. Conducción y cuerpos de agua superficial del área de estudio.
103
Geología
La información de geología o tipos de roca fue obtenida a partir de productos temáticos digitales escala 1:250,000 del INEGI Serie II (INEGI, 1990b y 2005b) que originalmente tienen una proyección ITRF92 y fueron reproyectadas a datum WGS84, que corresponde a la información del SIG. El área de estudio corresponde a la superficie delimitada por la carta E15-11. La información geológica se representa en función de tres formas vectoriales: puntos, líneas y polígonos (Figura 14).
Puntos
Esta capa contiene localizaciones puntuales de bancos de material, manantiales, minas, catas, rumbos y echados de flujo de rocas ígneas y foliación.
Líneas
Para construir esta capa se digitalizaron las estructuras lineales que representan fracturas, diques y fallas naturales, considerando la longitud de cada una.
Polígonos
Esta capa clasifica las áreas con base en su origen y sucesión geológica, primaria y secundaria de acuerdo con la clasificación de INEGI.
Figura 14. Mapa geológico de las cuencas San Cristóbal de las Casas y San Lucas con tres formas vectoriales: puntos,
líneas y polígonos.
104
Edafología
Las superficies por tipo de suelo han sido clasificadas por INEGI en base a FAO/UNESCO/1968 y modificada por la Comisión de Estudios del Territorio Nacional (CETENAL) en 1970 (INEGI, 2001 y 2009), esta información se complementó con características de fase física (lítica, lítica profunda, pedregosa y pedregosa profunda), fase química (salinidad y sodicidad) y textura (fina, media o gruesa (INEGI, 1990), además de la superficie que comprende cada clasificación (Figura 15). La información fue obtenida a partir de productos temáticos digitales escala 1:250,000 del INEGI Serie II que originalmente tienen una proyección ITRF92 y fueron reproyectadas a datum WGS84, que corresponde a la información del SIG. El área de estudio corresponde a la superficie delimitada por la carta E15-11.
Figura 15. Mapa de de tipos de suelo en la Cuenca de San Cristóbal de las Casas.
105
Uso del suelo y vegetación Serie I, II y III escala 1:250,000 De la misma forma que la información anterior, los atributos que forman parte de esta capa temática corresponden a delimitaciones superficiales de uso de suelo y vegetación y asociaciones a estos usos con escala 1:250,000. La serie I corresponde a información de cubrimientos de fotografía aérea generada en la época de los 80´s, la serie III es información de imagen de satélite LANDSAT 1992 interpretando la información de uso de suelo y vegetación en 1994, y la serie III corresponde a información de satélite LANDSAT 2002 interpretada en 2004. Los atributos o información asociada a los polígonos de cada capa temática se interpretaron en base a la información del INEGI (2005a).
Figura 16. Mapa de uso de suelo y vegetación para Serie I, II y III en el área de estudio.
106
Uso de suelo y Vegetación escala 1:75,000 En el área de recursos naturales se realizó una comparación de uso de suelo y vegetación con información que tuvo mayor precisión que la anteriormente referida. Esta información tiene como origen la digitalización e interpretación monoscópica del mosaico de ortofotos a escala 1:75:000 con fechas de 1991 – 2000, considerándose como la imagen origen (Figura 17), en comparación con la digitalización e interpretación de la imagen de satélite, de alta resolución, con información de 2010 (Figura 18), haciendo referencia a la información actual. Las categorías utilizadas fueron vegetación, parcelas, pastizales, área desmontada, caminos y área urbana. A continuación se muestran capas temáticas resultantes de la interpretación y digitalización realizada para el área de estudio.
Figura 17. Mapa de uso de suelo y vegetación para el mosaico de Ortofotos del área de estudio.
107
Figura 18. Mapa de uso de suelo y vegetación de la imagen de alta resolución en el área de estudio.
108
Consideraciones finales
La información presentada en este estudio permite tener la dinámica espacial de la información geográfica temática existente (edafología, geología, uso de suelo y vegetación, etc.), a fin de proponerse como una herramienta para la gestión y manejo de los recursos naturales, ya que de manera virtual se puede manipular y editar capas temáticas para simular acciones encaminadas al manejo de estos recursos. En el caso específico de este estudio el SIG es una herramienta eficaz para ubicación de sitios de muestreo (áreas de dendrocronología y calidad de agua) ubicación de superficies que contengan características especificas para determinar acciones de manejo (área de recursos naturales y socioeconomía) por medio de la ubicación de características de suelo, pendiente, clima, delimitación de ejidos etc. que permitan el desarrollo óptimo de la especie seleccionada o tipo de suelo. Por lo anterior, esta herramienta constituye un apoyo a las demás áreas de trabajo del proyecto para mejorar la perspectiva del análisis de la información existente y generada a través de muestreos de campo. Es importante delimitar que esta información es válida en función de la periodicidad con que se actualice, debido a que corresponde a un diagnóstico de los recursos naturales al momento de realizarse el estudio, es decir, que las condiciones del recurso, principalmente por el cambio de uso de suelo, serán diferentes en el corto y mediano plazo, y esto puede derivar en una cambio de toma de decisión para un problema planteado.
109
Literatura citada
Alonso S., F. 2004. SIG aplicados al análisis y cartografía de riesgos climáticos. Métodos y técnicas de análisis de riesgos climáticos II curso de verano de la Asociación española de climatología 70 pp.
Barredo C., J. 2005. Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Editorial Ra - ma., Segunda edición. 304 pp.
Clarke K. C, L. S Mc Lafferty and B. J Tempalski. 1996. On Epidemiology and Geographic Information Systems: a review and discussion of future directions. Emerg Infect Dis. Apr-Jun; 2(2):85-92.
Comisión Nacional del Agua (CNA). 2010. Información revisada en http://www.cna.gob.mx/Contenido.aspx?id=a4e5bf84-4e9b-4e3a-8958-593f1a678578|Localizador de aprovechamientos|0|0|45|0|0 en octubre de 2010. La ruta para acceder al localizador REPDA es: ingresar a la página de CNA, trámites y servicio, derechos de agua (repda), localizador de aprovechamientos, acceso al sistema LOCREPDA.
Comisión Nacional para el desarrollo de los Pueblos Indígenas. 2010. Información revisada en http://www.cdi.gob.mx/ en agosto de 2010.
Dueker, K. and D. Kjerne, 1989. Multipurpose Cadastre: Terms and Definitions, In Technical Papers ASPRS/ACSM Annual Convention, American Congress on Surveying and Mapping, Bethesda, MD, April 2-7,1989, pp. 94-103.
Environmental System Research Institute, Inc. (ESRI). 1995. Understanding GIS. The ARC/INFO Method. Self –study workbook. USA pp 529.
Glennon R., B. Booth, J. Shaner, A. MacDonald and P. Sanchez. 2004. Editing GIS Features Tutorial. Environmental System Research Institute, Inc. (ESRI). Wilson. North Carolina. USA. pp 128.
Goodchild M. J. 1993. The state of GIS for Environmetal Problem-Solving en Goodchild, B.O. Parks & L.T. Steyaert Environmental Modeling with GIS Oxford University Press, New York, Oxford. pp. 8-15.
Harlow, M. and A. Vienneau, 2003. ArcCatalog Tutorial. Environmental System Research Institute, Inc. (ESRI). Wilson. North Carolina. USA. pp 29.
Instituto de Investigaciones de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt (IIRBAH). 2010. Información revisada en http://www.humboldt.org.co/humboldt/mostrarpagina.php?codpage=70004 en octubre de 2010.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 1992. XI Censo General de población y vivienda, 1990. Resultados definitivos por AGEB urbana. Aguascalientes, México.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 1990a. Guías para la interpretación de cartografía. Edafología. Aguascalientes, México. 48 pp
110
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 1990b. Guías para la interpretación de cartografía. Geología. Aguascalientes, México. 32 p.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2001. Diccionario de datos edafológicos (alfanumérico). Sistema Nacional de Información Geográfica. Aguascalientes, México. 48 pp
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2005a. Guías para la interpretación de cartografía. Topografía. Aguascalientes, México. 21 pp
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2005b. Guías para la interpretación de cartografía. Uso de suelo y vegetación. Aguascalientes, México. 89 pp
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2008. Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte. Tercera Edición. Aguascalientes, México. 648 pp
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2009. Diccionario de datos edafológicos. Serie II. Aguascalientes, México. 35 pp
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2010a. Información revisada en http://mapserver.inegi.gob.mx/geografia/espanol/normatividad/metadatos/Metadatos.cfm#i1 en julio de 2010.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2010b. Información revisada en http://gaiga.inegi.org.mx/mdm5/ en agosto de 2010.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2010c. Información revisada en www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/ccpv/default.aspx en octubre de 2010.
Jones, C. and McCoy J. 2001. Geoprocessing in ArcGIS Tutorial. Environmental System Research Institute, Inc. (ESRI). Wilson. North Carolina. USA. pp 63.
Molina SI. 2001. Los sistemas de información geográfica en epidemiología. En Revista salud Pública y Nutrición. Abril-Junio. 2(2).
Richards, T. B, C. M. Croner, G. Rushton, C.K Brown and L. Fowler. 1999. Geographic Information Systems and public health: mapping the future. Public Health Rep. Jul-Aug; 114(4):359-60
Theobald, M.D. 2000. GIS Concepts and Arc View methods. Colorado State University. USA. 133 pp.
Thiruvengadachari S. 2004. Spatial data sets in hydrology project. Hydrology Project, World Bank.
Cartografía consultada
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). s/f de publicación. Carta Geológica. E15-11. Tuxtla Gutiérrez. Escala 1:250,000. Serie II, 1984. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags. Producto digital.
111
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2001. Carta Edafologica. E15-11. Tuxtla Gutiérrez. Escala 1:250,000. Serie II, 1980. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags. Producto digital.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2002. Carta de Uso de suelo y vegetación. E15-11. Tuxtla Gutiérrez. Escala 1:250,000. Serie II, 1993. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags. Producto digital.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). 2005a. Carta de Uso de suelo y vegetación. E15-11. Tuxtla Gutiérrez. Escala 1:250,000. Serie III, 2002. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags. Producto digital.
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 2005b. Guías para la interpretación de cartografía geológica. Aguascalientes, México. 26 p.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2001. Carta Topográfica E15D51. Bochil Escala 1:50,000. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2002. Carta Topográfica E15D52. Oxchuc Escala 1:50,000. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2001. Carta Topográfica E15D61. Acala Escala 1:50,000. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags.
Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI). 2001. Carta Topográfica E15D62. San Cristóbal de las Casas. Escala 1:50,000. Estados Unidos Mexicanos, Aguascalientes, Ags.