Capítulo 6. Escenarios de cambio climático y tendencias en la zona

Capítulo 6
Escenarios de cambio
climático y tendencias
en la zona del Golfo de
México
Víctor Magaña Rueda
(Baldemar Méndez Antonio, Ernesto Caetano dos Santos,
Juan Matías Méndez Pérez, Edgar Pérez Pérez)
Boris Graizbord
(Emelina Nava García, Anabel Martínez Guzmán,
Jaime Ramírez Muñoz, Raúl Lemus Pérez)
Jacinto Buenfil Friedman
Leticia Gómez Mendoza
(Daniel Ocaña Nava, Carolina Neri Vidaurri)
6.1 Escenarios de cambio climático para México
Víctor Magaña et al.
Boris Graizbord et al.
6.1.1 Introducción
El Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) define el cambio climático como “una variación estadísticamente significativa, ya sea de las condiciones
climáticas medias o de su variabilidad, que se mantiene durante un periodo prolongado (generalmente durante decenios o por más tiempo)”. El cambio del clima
puede deberse a procesos naturales internos o a un forzamiento externo, a cambios
duraderos en la composición de la atmósfera o modificaciones en el uso del suelo,
resultado de las actividades humanas. La Convención Marco sobre el Cambio Climático (CMNUCC), en su artículo 1, define el cambio climático como “cambio del clima
atribuido directa o indirectamente a actividades humanas que alteran la composición
de la atmósfera mundial, y que viene a añadirse a la variabilidad natural del clima
observada durante periodos de tiempo comparables”. La CMNUCC hace pues una
distinción entre “cambio climático”, atribuible a actividades humanas que alteran la
composición de la atmósfera, y “variabilidad del clima”, atribuible a causas naturales.
Como país en desarrollo, México tiende a ser más vulnerable al cambio climático
que muchos países desarrollados. Las proyecciones del IPCC y otros grupos de científicos dedicados al análisis de los impactos del cambio climático sugieren que aun
con aumentos pequeños de la temperatura, el cambio climático podría traducirse en
impactos negativos serios sobre diversos sectores, principalmente aquellos relacionados con el recurso agua. Los escenarios de cambio climático son “una descripción
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coherente, internamente consistente y plausible de un posible estado futuro del mundo”. No son pronósticos, ya que cada escenario es una alternativa de cómo se puede
comportar el clima futuro. Una proyección puede servir como material fuente para
un escenario, pero los escenarios en general requieren de información adicional; por
ejemplo, condiciones de emisiones de gases de efecto invernadero o de un escenario
base. Un conjunto de escenarios se adopta para reflejar, de la mejor manera posible,
el rango de incertidumbre en las proyecciones.
Los escenarios socioeconómicos pueden ser construidos como lo ha hecho el
IPCC en el Informe Especial de Escenarios de Emisiones (Special Report on Emissions Scenarios o SRES). Estos escenarios se realizaron para explorar el desarrollo
futuro del medio ambiente global, con especial énfasis en la producción de gases de
efecto invernadero1 (GEI). La emisión de estos gases a la atmósfera depende en gran
medida del nivel de desarrollo de los países a futuro, de su población y del uso de
hidrocarburos como fuente principal de abastecimiento de energía. Para poder hablar
de escenarios, primero se debe conocer la terminología:
• Línea evolutiva (Storyline): Descripción narrativa de un escenario (o familia de escenarios) que resalta sus principales características, las relaciones entre las fuerzas
determinantes fundamentales y la dinámica de su evolución.
• Escenario: proyecciones de un futuro potencial, con base en una lógica clara y una
línea evolutiva cuantificada.
• Familia de escenarios: escenarios que tienen una línea evolutiva similar en lo que
respecta a sus características demográficas, sociales, económicas y de cambio tecnológico. La serie de escenarios del SRES consta de cuatro familias: A1, A2, B1 y B2.
En el Informe Especial del IPCC sobre Escenarios de Emisiones se elaboraron cuatro líneas evolutivas (A1, A2, B1 y B2), donde se describen las fuerzas determinantes
en las emisiones de gases de efecto invernadero y aerosoles2, así como su evolución
1 Gases cuya presencia en la atmósfera contribuye al efecto invernadero. El efecto invernadero tiene que ver con la
capacidad de la atmósfera terrestre para retener las radiaciones emitidas por el Sol y ocurre en todos los planetas
que tienen atmósfera. El consenso científico actual es que el incremento en la concentración de ciertos gases
como el dióxido de carbono (CO2) y el metano (CH4), así como de los aerosoles, está aumentando este efecto.
2 Conjunto de partículas sólidas o líquidas en suspensión en el aire, cuyo tamaño oscila generalmente entre 0.01
y 10 mm, y que permanecen en la atmósfera como mínimo durante varias horas. Los aerosoles pueden ser de
origen natural (volcanes, incendios) o antropogénico (quema de combustibles). Los aerosoles pueden influir en
el clima de dos maneras: directamente, mediante la dispersión y la absorción de la radiación, e indirectamente,
al actuar como núcleos de condensación para la formación de nubes, o al modificar las propiedades ópticas y el
periodo de vida de las nubes.
572 E scenarios
de cambio climático y tendencias
durante el siglo XXI tanto en términos globales como de distintas regiones. Cada línea
evolutiva representa un nivel de desarrollo divergente en cuestiones demográficas,
sociales, económicas y tecnológicas.
Figura 1. Ilustración esquemática de los escenarios del SRES.
Escenarios SRES
Económico
A1
A2
Global
Regional
B1
B2
Ambiental
Población
Economía
Tecnología
Energía
Agricultura
(uso de suelo)
Fuerzas motoras
Las cuatro familias de escenarios se muestran, de manera muy simplista, como ramas de un árbol bidimensional. En
realidad, estas cuatro familias de escenarios comparten un espacio dimensional mucho más amplio, dadas las numerosas suposiciones necesarias para definir cada escenario dentro de cada modelo. El diagrama esquemático ilustra las
principales fuerzas motoras que rigen las emisiones de GEI. Cada familia de escenarios se basa en especificaciones
comunes de estas fuerzas motoras.
Fuente: Nakicenovic et al., 2000.
En términos simples, las cuatro líneas evolutivas combinan dos series de tendencias divergentes: una serie desarrolla las variaciones entre valores económicos y
ambientales; la otra serie explora las variaciones entre mayor globalización y regionalización. Estas líneas evolutivas pueden resumirse de la siguiente forma3:
3 Nakicenovic et al., 2000.
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de cambio climático para
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• Línea evolutiva y familia de escenarios A1: presenta un mundo futuro con
crecimiento económico muy rápido; la población mundial llega a su punto
máximo a mediados del siglo y decrece desde entonces. Se asume una rápida
introducción de tecnología nueva y más eficiente.
• Línea evolutiva y familia de escenarios A2: supone un mundo muy heterogéneo, con la población global en constante aumento y el crecimiento económico orientado regionalmente; éste es más lento y fragmentado que en las otras
líneas evolutivas.
• Línea evolutiva y familia de escenarios B1: muestra un mundo convergente
con los mismos patrones de población que la familia A1, pero con cambios
rápidos en las estructuras económicas hacia una economía de servicios e información. Esto supone una reducción en la intensidad del uso de materiales,
y la introducción de tecnologías limpias y eficientes en el uso de recursos.
• Línea evolutiva y familia de escenarios B2: plantea un mundo en donde el
énfasis se concentra en soluciones locales para la sustentabilidad económica,
social y ambiental. Asume una población en continuo crecimiento (menor al
de la familia A2) y un nivel de desarrollo económico intermedio.
A partir de estas líneas evolutivas se desarrollaron cuarenta escenarios que caben
dentro de cada una de las cuatro familias. Es importante recalcar que todos los escenarios se consideran como válidos y no tienen asignada una probabilidad de ocurrencia. De las cuatro familias se tomaron seis grupos de escenarios: uno para cada una
de las familias A2, B1 y B2, y tres para la familia A1. Estos últimos caracterizan los
desarrollos alternativos de tecnologías energéticas: A1F1 (uso intensivo de recursos
fósiles), A1T (uso predominante de recursos alternativos a los fósiles) y A1B (asume
un balance de las fuentes energéticas).
Se puede decir, en resumen, que los escenarios del SRES consideran diferentes
condiciones del desarrollo global para los próximos cien años y son, en un sentido
más amplio, escenarios del estado, y crecimiento de la población y la economía. Las
dos grandes familias de escenarios conllevan a estimar las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Los escenarios “A” describen un mundo futuro con alto
crecimiento económico, mientras que en los “B” ese crecimiento es más moderado.
Los escenarios A1 y B1 suponen que habrá una globalización tal que las economías
574 E scenarios
de cambio climático y tendencias
convergerán en su desarrollo. En los A2 y B2 se considera que el desarrollo se dará
más en un nivel regional. Estos escenarios parten de un conjunto de suposiciones
acerca de la evolución de los forzantes (población, tecnología, economía, uso del
suelo, agricultura y energía) tanto en el ámbito global como regional.
Entre las suposiciones inherentes a los escenarios mencionados, se estima que
las reservas petroleras y de carbono serán la fuente principal de energía por lo menos
para los próximos cien años. El año 1990 se toma como marco de referencia para
evaluar las condiciones futuras. Así, para ese año, la población mundial constaba de
5 300 millones de habitantes, el producto interno bruto mundial era de 12 billones
de dólares por año y la tasa del ingreso era de $16.1 per cápita. La población mundial,
según los escenarios A1 y B1, crecerá a 7 mil y 7 100 millones de habitantes, respectivamente; mientras que los escenarios A2 y B2 consideran que ésta aumentará a 15
100 y 10 400 millones, respectivamente. La tasa de ingreso personal será semejante
en los escenarios A, mientras que en el escenario B2 aumentará a casi el doble. Por último, las emisiones de gases de efecto invernadero proyectadas por el IPCC, respecto
a los escenarios elaborados, pueden resumirse de la siguiente manera:
•
•
•
•
Emisiones altas Emisiones media-alta Emisiones media-baja Emisiones bajas
A1B
A2
B2
B1
6.1.2 Reducción de escala
Los experimentos numéricos con modelos de circulación general de la atmósfera (General Circulation Models o GCM) permiten concluir que el aumento en las
concentraciones de gases de efecto invernadero tendrá impactos significativos en el
clima global y regional. Sin embargo, es menos claro en qué medida se modificarán
las condiciones climáticas en sitios particulares. Las llamadas técnicas de reducción
de escala o downscaling se han desarrollado como puentes para ligar la información
generada en los experimentos de cambio climático con los posibles impactos que
pueden producirse a escalas regionales. La información requerida para estudios de
E scenarios
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575
impacto del cambio climático debe tener escalas espaciales mucho más finas que las
generadas por los GCM. Dichos modelos tienen resoluciones espaciales de cientos de
kilómetros, mientras que los estudios de impacto a menudo se realizan en zonas de
tan sólo unos cuantos kilómetros. La baja resolución espacial de los GCM no permite
considerar los forzantes del clima local como topografía o uso de suelo. Algunas veces,
los impactos de las variaciones globales del clima cobran características particulares
en lugares de topografía marcada, islas o regiones de contrastes en el uso de suelo.
Esto se debe a que dichos factores generan circulaciones de mesoescala4. De ahí el
interés por aplicar técnicas de reducción de escala.
También existen algunos modelos llamados de clima regional que tienen resolución de decenas de kilómetros y pueden ser alimentados con información de los modelos de baja resolución espacial, como los GCM. Estos modelos contienen una mejor
representación de, por ejemplo, la topografía o el uso de suelo de la región de interés
que es considerada en el dominio del modelo. Sin embargo, los modelos regionales
son susceptibles a los errores sistemáticos en los campos del modelo global y pueden
incluso exacerbarlos, generando así una pobre simulación del clima regional.
La forma más directa de obtener escenarios locales de cambio climático es utilizando los cambios del clima proyectados por los modelos de baja resolución espacial
y sumarlos al clima considerado como base. Este método se utiliza generalmente
cuando no existe posibilidad de aplicar modelos de clima regional o para estimar la
incertidumbre que surge de los numerosos modelos y experimentos de cambio climático.
Sin embargo, algunos escenarios de cambio climático también pueden obtenerse
a través de técnicas estadísticas. Estas técnicas tienen la ventaja de ser económicas
en términos computacionales y por lo tanto pueden aplicarse rápidamente. Además,
pueden proveer información puntual, lo cual es importante para los estudios de impacto del cambio climático. El esquema tiene como hipótesis fundamental que las
relaciones construidas con el clima actual se mantienen aun bajo cambio climático.
Para las décadas por venir (2010-2030), la hipótesis no es mala, pues la incertidum4 La mesoescala en meteorología es el estudio de sistemas del tiempo atmosférico más pequeños que la escala
sinóptica meteorológica, pero más grandes que la microescala y la escala de tormenta de los sistemas de nubes
cúmulos. Sus dimensiones horizontales generalmente oscilan de cerca de 9 km a varios centenares de kilómetros
(brisas de mar).
576 E scenarios
de cambio climático y tendencias
bre dada por los diferentes escenarios de emisiones es mínima. Por ello, generalmente
se presta más atención a periodos en los que el cambio climático proyectado será más
notable; es decir hacia finales de siglo. Ahí, las diferencias entre escenarios cobran
importancia y se utilizan como uno de los factores de incertidumbre de la magnitud
de los cambios esperados.
Figura 2. Precipitación promedio anual en la costa del Golfo de México.
Fuente: Magaña et al., 2007.
6.1.3 Incertidumbre en las proyecciones del cambio
climático
Hay dos fuentes fundamentales de incertidumbre en los escenarios de cambio climático regional que deben considerarse en los estudios de impacto:
1. La incertidumbre acerca de las emisiones futuras de GEI y aerosoles. Los gases
como dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) y los aerosoles afectan el forzamiento radiativo5 del sistema climático; es decir, rompen el equilibrio entre la
5 Se denomina forzamiento radiativo al cambio en el flujo neto de energía radiativa hacia la superficie de la Tierra
medido en el borde superior de la troposfera (a unos 12 000 m sobre el nivel del mar) como resultado de cambios
internos en la composición de la atmósfera, o cambios en el aporte externo de energía solar. Se expresa en W/m2.
E scenarios
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radiación solar que incide en la Tierra y la que es reflejada por el planeta. El Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones provee una estimación de la incertidumbre en dichas emisiones. Este elemento es importante, pues los cambios en
temperatura y precipitación, incluso a escala regional, pueden variar de acuerdo
con las concentraciones proyectadas.
2. La incertidumbre en la sensibilidad global del clima y los cambios de patrones de
circulación a escala regional que simulan los modelos del clima. Las diferencias
en la formulación de los modelos de circulación general de la atmósfera llevan a
que se generen diferencias entre escenarios, incluso para un mismo forzante. Así,
mientras un modelo proyecta un cambio de 1 ºC, otro puede indicar un cambio
de 2 ºC. Por estas mismas razones, algunos modelos predicen incrementos en la
precipitación, mientras que otros sugieren una disminución.
La incertidumbre se propaga de una estimación a otra; es decir, la incertidumbre
de los escenarios produce incertidumbre en el ciclo del carbono para los modelos, y
ésta se propaga en los climas globales y regionales proyectados en los modelos que,
a su vez, generan incertidumbre cuando se estiman los impactos en una región o
localidad (figura 3).
Figura 3. Cascada de incertidumbre en la relación entre emisiones e impactos.
Escenarios
de emisiones
Respuesta del
ciclo del carbono
Sensibilidad del
clima global
Escenarios de cambio
climático regional
Rango de
posibles impactos
Una fuente adicional de duda se encuentra en la variabilidad natural del sistema
climático, que en gran medida es el resultado de inestabilidades propias, o forzamientos externos, como los que resultan de la actividad volcánica o la actividad solar.
Para analizar los impactos y las medidas de adaptación se han utilizado escenarios de
578 E scenarios
de cambio climático y tendencias
cambio climático, cuya selección, en la mayoría de los casos, ha sido arbitraria y con
poca consistencia en términos de manejo de sesgos de los modelos.
6.1.4 Tendencias de la temperatura y el clima en los
últimos cien años
Para la región de México casi no se dispone de experimentos con modelos de clima
regional que permitan estimar directamente los cambios en parámetros meteorológicos y por ello se usan técnicas de reducción de escala. Existen dos fuentes de
información de escenarios de cambio climático generados con modelos dinámicos de
clima regionales. Uno de ellos es el Modelo Japonés desarrollado por el Meteorological Research Institute (MRI), con el cual se han generado proyecciones de cambio
de clima con escalas espaciales de 22 x 22 km. Dicha información ha sido de gran
utilidad para analizar algunos de los procesos que resultarán en México bajo un clima
más cálido. También se dispone de una salida construida con el modelo PRECIS para
la región de México, Centroamérica y el Caribe, desarrollada con información del
modelo Hadley Centre. Ambas proyecciones con modelos de clima regional han sido
analizadas y sus resultados son comparables con algunos de los obtenidos con técnicas estadísticas. En la figura 4 se ilustran los pasos para obtener escenarios locales a
partir de la información generada en modelos globales.
Figura 4. Secuencia de acciones para generar escenarios locales de cambio climático.
E scenarios
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579
Las tendencias de la temperatura en los últimos cien años, de acuerdo con el
análisis de temperatura de superficie, indican que en la mayor parte de México han
ocurrido aumentos que varían de región en región (figura 5). Los cambios observados
en temperatura media anual varían de -0.5 °C, en ciertas partes del noreste, a cerca
de 1.5 °C, en el noroeste. Las tendencias en la temperatura en gran parte del país
podrían estar influenciadas por el efecto de la urbanización de las estaciones con las
que se construye el campo de datos. Sin embargo, es probable que dicho efecto sólo
sea perceptible en el Valle de México.
Figura 5. Tendencias de la temperatura media anual (°C/100 años) en México de acuerdo
con los datos del Climate Research Unit (CRU).
Fuente: Magaña et al., 2007.
De acuerdo con los datos del Climate Research Unit (CRU), las tendencias de la
precipitación de los últimos cien años sugieren una especie de dipolo: incremento en
el sur y disminución en el norte. Al comparar las tendencias de los últimos cien años
con las de los últimos cincuenta años, se encuentra que la precipitación en la región
del Golfo de México parece disminuir. Aún no es claro si se trata sólo de una forma de
variabilidad de la precipitación de muy baja frecuencia (ver figuras 6 y 7).
580 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 6. Tendencias de la precipitación media anual (mm/100 años) en México de acuerdo
con los datos del Climate Research Unit (CRU).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Figura 7. Tendencias de la precipitación para los últimos cien años y para los últimos
cincuenta años de acuerdo con los datos del Centro de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM.
Fuente: Magaña et al., 2007.
E scenarios
de cambio climático para
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581
La figura 7 ilustra las tendencias en precipitación de los últimos cien y cincuenta
años, y ha sido elaborada al volver a analizar los patrones de precipitación construidos
en el Centro de Ciencias de la Atmósfera, con una base de datos de estaciones más
completa que la serie utilizada por CRU.
Se puede concluir que los cambios registrados en la precipitación son relativamente pequeños, si se comparan con los cambios porcentuales experimentados por
la temperatura.
6.1.5 Escenarios de cambio climático para México
El presente análisis se basa en los resultados de modelos numéricos de simulación
del clima. En él se presenta una visión de las condiciones actuales y futuras de la
región del Golfo de México en su conjunto, utilizando campos de precipitación y
temperatura tanto observados como simulados con modelos para la condición actual
y futura. Se pone especial énfasis en el modelo del Simulador de la Tierra (Earth
Simulator) del Instituto de Investigaciones Meteorológicas de Japón, ya que cuenta
con alta resolución espacial. Sin embargo, debemos mantener en mente que se trata
de un solo escenario (A1F) y que el periodo de tiempo con el que se cuenta para
este estudio es 2080-2099. Si bien el modelo arroja información sobre procesos
físicos que consideran la topografía con detalle, debe considerarse en un contexto
probabilístico, en el cual otros escenarios son posibles.
Los modelos de circulación general utilizados para el 4º Informe del IPCC incluyen a los grandes centros de pronóstico como NCAR, Hadley Centre, Centro Europeo
(ECHAM), el MRI de Japón y otros. Generalmente se utiliza el valor ensamble para
reflejar el promedio de los modelos. Además, se presenta la dispersión entre modelos
para tener una estimación de la incertidumbre en las proyecciones. No se considera que
haya un modelo superior a otro, por lo que todos, en principio, tienen el mismo peso. La
resolución promedio de los modelos es del orden de 300 x 300 km. Sin embargo, dan
una primera aproximación de las tendencias del clima para la república mexicana.
Las proyecciones de los modelos globales en forma de ensamble han sido presentadas en la Tercera Comunicación Nacional de México ante la Convención Marco
582 E scenarios
de cambio climático y tendencias
de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático6 y han servido para analizar la vulnerabilidad, y los potenciales impactos en los distintos sectores y regiones del país.
Los resultados de las proyecciones con modelos de circulación general dependen
del escenario de emisiones utilizado. Como ya se mencionó, una de las fuentes de
incertidumbre proviene de los escenarios utilizados y la otra, de las diferencias entre
modelos.
Una climatología se construye utilizando el promedio de las condiciones en
treinta años. Por ello, ha sido costumbre analizar los periodos 2010-2039, 20402069 y 2070-2099, refiriéndose a cada uno de ellos como climatologías de 2020,
2050 y 2080, respectivamente. Si se considera un ensamble de las proyecciones
de los modelos de circulación general, así como la dispersión entre las proyecciones
de temperatura y precipitación para los climas 2020, 2050 y 2080, se encuentra
que, en general, el clima de México será más cálido (de 2 a 4 °C). Los resultados
indican que la parte más continental en el norte de México será la que experimente
mayores incrementos de temperatura. Durante las primeras décadas del siglo XXI no
se distinguen marcadas diferencias si las emisiones siguen el escenario A2 o el B2
(figura 8), pero después del clima del 2050, las diferencias serán marcadas. De ahí
la importancia de promover estrategias globales de mitigación y medidas locales de
adaptación.
La figura 8 muestra claramente que para las proyecciones en las próximas décadas
no existe gran diferencia entre los escenarios A2 y B2, con los mayores incrementos
en la temperatura hacia la zona norte de México. En casi todo el país, los aumentos
en temperatura fluctúan entre 1 y 1.5 °C tanto en invierno (enero) como en verano
(julio).
Cuando las proyecciones se realizan para la parte final del presente siglo (figura
9), las diferencias de magnitud del calentamiento se vuelven evidentes. Mientras que
los aumentos promedio proyectados para la república mexicana bajo el escenario
B2 oscilan entre 1.5 y 4 °C, el incremento bajo el escenario A2 es de entre 2.5 y 5
°C. Los mayores aumentos se proyectan hacia la parte norte de México y la mayor
dispersión entre modelos (incertidumbre en la magnitud del cambio) se da hacia la
6 INE-SEMARNAT, 2006.
E scenarios
de cambio climático para
M éxico
583
zona noroeste y sureste de México. Tal diferencia en la magnitud del calentamiento
de un escenario a otro demuestra la importancia que tendrá la mitigación en los años
por venir.
Figura 8. Escenarios de cambio en temperatura en el clima 2010-2039 (2020) para enero
y julio (colores), correspondiente a los escenarios de emisiones A2 y B2. La dispersión entre
modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
En el caso de la precipitación, la incertidumbre entre modelos es aún mayor que la
incertidumbre entre escenarios de emisiones. La magnitud de la incertidumbre en la
precipitación es, en general, del mismo orden de magnitud que el cambio proyectado
para el clima alrededor de 2020. En México, tanto en los meses de invierno (enero)
como de verano (julio), existen sólo algunas señales en el promedio de los modelos
que sugieren una disminución en la precipitación (figura 10).
584 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 9. Escenarios de cambio en temperatura en el clima 2070-2099 (2080) para enero
y julio (colores), correspondiente a los escenarios de emisiones A2 y B2. La dispersión entre
modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
.
Fuente: Magaña et al., 2007
Las proyecciones del clima al año 2080 parecen amplificar los cambios tanto en
los modelos que indican disminuciones en las lluvias como en aquellos que sugieren
aumentos. La dispersión entre modelos y escenarios se amplifica cuando las proyecciones de cambios en la precipitación se hacen para finales del presente siglo. Las
proyecciones promedio de los modelos a 2080 (figura 11) sugieren que el centro
occidente de México experimentará las mayores disminuciones en precipitación tanto de invierno como de verano. La zona del Golfo de México experimentará pocos
cambios en las lluvias de verano.
E scenarios
de cambio climático para
M éxico
585
Figura 10. Proyecciones de cambios en la precipitación (mm/día) para el clima de 2020,
resultado de promediar diversos GCM para un mes de invierno (enero) y de verano (julio)
(colores). La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre
en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
Un elemento a considerar es que las presentes simulaciones no incluyen eventos
extremos como ciclones tropicales y por lo tanto su efecto en las lluvias no está
representado. Dicho elemento resulta en una importante fuente de incertidumbre
que hasta el momento no ha sido cuantificada, pues requiere de estudios específicos
para zonas de ciclones tropicales, los cuales involucran el análisis de modelos con alta
resolución espacial.
Los cambios para las lluvias de invierno indican una disminución de entre 0 y
0.6 mm/día. Ese valor significa reducciones de menos de 10 o 15% en regiones del
586 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 11. Proyecciones de cambios en la precipitación (mm/día) para el clima de 2080,
resultado de promediar diversos GCM para un mes de invierno (enero) y de verano (julio)
(colores). La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre
en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
centro de México, y de menos del 5% en la zona costera del Golfo de México. Las
menores reducciones en precipitación se estiman bajo el escenario A2 en los plazos
del clima alrededor de 2080. Sin embargo, es necesario mencionar que los cambios
proyectados son del mismo orden de magnitud que la incertidumbre resultante de la
dispersión entre modelos. Evidencia de ello es que algunos modelos proyectan ligeros
aumentos en precipitación, mientras otros proyectan disminuciones drásticas.
Los eventos extremos, como huracanes y “nortes”, requieren consideración especial en las proyecciones de precipitación para México. Es posible que los “nortes”
E scenarios
de cambio climático para
M éxico
587
se vuelvan menos frecuentes. Es incierto en qué medida dicha disminución podría
afectar las precipitaciones, pero de acuerdo con ciertos escenarios éstas tenderán a
bajar principalmente en la vertiente del Golfo de México. En el caso de los ciclones
tropicales, se espera que, en promedio, su intensidad aumente. En efecto, se estima
una aminoración en la presión central promedio de estos sistemas de alrededor de
14%, un incremento de 6% en la velocidad de los vientos más intensos y una intensificación en las precipitaciones de alrededor del 18%, en un radio de 100 km con
respecto al centro del huracán. Finalmente, puesto que el ciclo hidrológico se volverá
más intenso, las teorías sugieren un aumento en el número de tormentas severas,
así como periodos de sequía más severos y prolongados. Las observaciones de los
últimos años en México parecen coincidir con tal planteamiento.
588 E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.2 Escenarios de cambio climático para el Golfo de México
Víctor Magaña et al.
A continuación se presenta una serie de análisis de salidas de modelos regionales del
clima, que permiten dar más detalle de los cambios en sitios específicos de la zona del
Golfo de México y el mar Caribe. Hasta hoy sólo se cuenta con salidas de los modelos
MRI de Japón, conocido como el Simulador de la Tierra, para el escenario A1F y
para el periodo 2080-2099. Los resultados de este modelo se comparan con los del
modelo PRECIS del Centro Hadley del Reino Unido para el escenario A2. PRECIS es
un modelo de menor resolución espacial (la mitad) que el MRI1. Las proyecciones en
ambos casos se hacen para finales del siglo XXI y se comparan con el escenario base
de finales del siglo XX. La razón de concentrarse en finales del presente siglo radica en
que para este periodo los cambios y su tendencia se vuelven mucho más claros.
6.2.1 Temperatura media anual, modelo MRI de
Japón
En la primera parte se tiene el campo de temperatura media actual2, construido con
observaciones de 1979 a 1998 (figura 1a), y se compara con el campo simulado
para el mismo periodo con el modelo MRI (figura 1b). La proyección para el periodo
2080-2099 con el modelo, bajo el escenario de emisiones A1F, muestra el mismo
1 El modelo PRECIS tiene una resolución espacial de 50 km, mientras que la del MRI es de 22 km.
2 CCA-UNAM.
589
patrón de temperatura que el observado, pero con valores más elevados (figura 1c).
Las anomalías se pueden encontrar cuando se obtiene la diferencia entre el clima
simulado actual y la proyección hecha por el mismo modelo (figura 1d). El escenario
de emisiones A1F es algo intermedio entre A2 y B2.
Figura 1. a) Temperatura media anual (°C) observada (1979-1998); b) clima presente
(1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro (2080-2099)
bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente y el escenario
futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Los cambios proyectados con el modelo japonés de alta resolución espacial bajo
el escenario A1F indican que el calentamiento en la región del Golfo de México será
mayor a 2 °C, pero menor a 2.8 °C hacia finales del presente siglo. Esto coincide con
las proyecciones promedio obtenidas con los GCM. Los mayores aumentos parecen
ocurrir en Tamaulipas, Campeche y Yucatán.
590
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 2. a) Precipitación media anual (en mm/día) observada (1979-1998); b) clima
presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro
(2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre
el clima presente y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
6.2.2 Precipitación media anual, modelo MRI de
Japón
En el caso de la precipitación, se ha seguido la misma estrategia de comparar el clima
actual observado con el simulado por el modelo, para así poder analizar las proyecciones de las lluvias hacia finales del presente siglo (figura 2).
El modelo japonés bajo el escenario A1F proyecta que la precipitación anual
cambiará muy poco hacia finales del presente siglo, y que quizá los mayores cambios
ocurrirán en la península de Yucatán. Cabe recalcar que ésta es una de las zonas en
G olfo
de
M éxico
591
donde los huracanes tienen gran importancia dentro del balance de la precipitación
anual.
6.2.3 Temperatura y precipitación media anual,
modelo PRECIS del Hadley Centre
Cuando los cambios se comparan con otro modelo de clima regional (PRECIS), pero
bajo un escenario de emisiones distinto (A2), se encuentra que es también hacia la
parte sureste del país donde se proyectan los mayores aumentos en temperatura
(figura 3). PRECIS proyecta que para finales del presente siglo, la temperatura sobre
Campeche podrá aumentar hasta en 4 °C. Por otro lado, las proyecciones de precipitación indican una disminución máxima cercana al 10% en la zona del Golfo de México.
Los resultados son consistentes con el hecho de que el escenario A2 implica mayores
concentraciones de gases de efecto invernadero que el A1F. Debe mencionarse, sin
embargo, que el GCM que alimenta a PRECIS (el modelo del Hadley Centre) tiende a
producir uno de los mayores calentamientos de todos los GCM usados por el IPCC.
6.2.4 Temperatura mínima, modelo MRI de Japón
Los cambios en la temperatura mínima proyectados por el modelo japonés son similares a los encontrados para la temperatura media (figura 4). Sólo en Yucatán, la
disminución en precipitación podría reducir la humedad en la atmósfera y con ello el
efecto invernadero local sería menor.
6.2.5 Temperatura máxima, modelo MRI de Japón
La disminución en precipitación, como lo proyecta el modelo japonés, produce menor
nubosidad sobre Yucatán y con ello los aumentos en temperatura máxima pueden ser
mayores incluso que los de la temperatura media o mínima, alcanzando localmente
592
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 3. a) Diferencia entre la temperatura media anual (en °C) simulada por PRECIS para
el periodo actual (1961-1990) y el escenario futuro A2 (2071-2100); b) diferencia entre
la precipitación (mm/día) simulada por PRECIS para el periodo actual (1961-1990) y el
escenario futuro A2 (2071-2100).
Fuente: Magaña et al., 2007.
hasta 3.2 °C para finales del presente siglo (figura 5). Para el resto de la zona del
Golfo de México, los cambios son en general menores a 2.8 °C.
G olfo
de
M éxico
593
Figura 4. a) Temperatura mínima media anual (en °C) observada (1979-1998); b) clima
presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro
(2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente
y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
6.2.6 Ondas de calor, periodos secos y ondas de frío,
modelo MRI de Japón
El contar con valores diarios de los parámetros meteorológicos permite calcular algunas variables derivadas, como la duración media de las ondas de calor o periodos
secos. De acuerdo con el modelo japonés, las ondas de calor y los periodos secos
aumentarán en duración (figura 6).
594
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 5. a) Temperatura máxima media anual (en °C) observada (1979-1998); b) clima
presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro
(2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente
y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Los valores extremos de temperatura aumentarán en menos de un grado; es
decir, cuando se presenten valores extremos de temperatura máxima, éstos serán en
promedio casi 3 °C más elevados de lo que son en la actualidad. Por ejemplo, en el
norte de Tamaulipas, la temperatura máxima en un evento extremo de calor podría
alcanzar los 43 °C a finales de siglo.
De manera opuesta a las ondas de calor, la duración de las ondas de frío disminuirá
de acuerdo con las proyecciones hechas con el modelo japonés de alta resolución
G olfo
de
M éxico
595
Figura 6. a) Duración media anual de ondas de calor (días) observada (1979-1998); b) clima
presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección para el periodo
2080-2099 bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre la duración media
anual simulada para el periodo actual y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
(figura 7). Éstas tendrían, en promedio, alrededor de un día menos de duración que
las actuales.
6.2.7 Conclusiones
Los modelos numéricos del clima proyectan que la temperatura en la zona del Golfo
de México aumentará. Tanto los modelos de circulación general como los de clima regional proyectan cambios en temperatura menores a los 3 °C para finales del
596
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 7. a) Duración media anual de ondas de frío (días) observada (1979-1998); b) clima
presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección para el periodo
2080-2099 bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre la duración media
anual simulada para el periodo actual y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
presente siglo. Sin embargo, es claro que los mayores incrementos resultan de los
escenarios de emisiones altas como el A2. Los escenarios de emisiones medias (A1F)
proyectan, sin embargo, que el aumento de temperatura en las regiones de mayor
cambio, como el sureste de México, no será mayor a 2.8 °C.
En cuanto a la precipitación, los cambios en promedio apuntan hacia muy ligeras
disminuciones, de menos del 10%, para finales del presente siglo. Algunas de las
proyecciones regionales sugieren que es hacia el sur y sureste de México donde se
producirán los mayores decrementos de precipitación. Debe mencionarse, sin embargo, que la dispersión entre modelos de circulación es grande, casi del mismo orden
G olfo
de
M éxico
597
de magnitud que la variación de las proyecciones, con algunos modelos indicando
posibles aumentos en la precipitación. Adicionalmente, la inadecuada representación
del efecto de los ciclones tropicales puede influir en la proyección de los cambios en
precipitación, pues ante ciclones tropicales más intensos podrían esperarse eventos
de precipitación abundante que modifiquen el balance hacia anomalías positivas.
598
E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.3 Escenarios socioeconómicos
Boris Graizbord et al.
6.3.1 Introducción
Un escenario no es una predicción, sino una descripción coherente de un posible estado del futuro del mundo. En su construcción influyen las fuerzas que determinan el
crecimiento, la tasa de cambios en la tecnología, los precios, el comercio internacional
y otras variables económicas o naturales. Los escenarios pueden constituir futuros
alternativos, con posibilidades de ocurrir o no, dado que no se elaboran con simples
extrapolaciones de tendencias históricas en una o varias variables1. Lo importante a
destacar es que los escenarios se elaboran asumiendo trayectorias posibles de emisiones contaminantes y sus probables efectos en el cambio del clima, lo cual es útil para
la determinación de medidas de adaptación y políticas de mitigación.
Como se expuso en la sección 6.1, las “Líneas evolutivas” consisten en cuadros
coherentes del futuro, dentro de los cuales ciertas tendencias tienen sentido; también
se les conoce como familias de escenarios, las cuales divergen tanto cualitativa como
cuantitativamente. Las líneas evolutivas que se elaboraron en el Informe Especial
de Escenarios de Emisiones (SRES, por sus siglas en inglés) contienen contextos
demográficos, sociales, políticos y tecnológicos, pero no incluyen políticas explícitas
para limitar emisiones de gases de efecto invernadero o de adaptación al cambio
1 Carter et al., 1994.
599
esperado. Por lo tanto, no constituyen propiamente pronósticos de las variables antes
citadas, pero es fundamental definirlas para saber cómo, a partir de ello, representar el
futuro; saber bajo qué criterios se asumen los cambios, y conocer su efecto en datos
trascendentales para los modelos tanto económicos como sociales.
Las líneas evolutivas describen progresos en dimensiones diversas: económicas,
técnicas, ambientales y sociales. Es por ello que ocupan un espacio multidimensional,
bajo el que se requieren asumir dos direcciones de análisis:
• El grado de convergencia económica, e interacciones sociales y culturales a través
de las regiones (globalización).
• El grado de equilibrio entre los objetivos económicos y ambientales
(sustentabilidad).
Los escenarios del SRES son descriptivos, no predictivos, dado que sólo podemos interpretar sus resultados como deseables o indeseables. Su utilidad deriva de
la necesidad de ver cómo los cambios del clima afectan las actividades económicas
(y viceversa), y con ello, determinar las implicaciones de las emisiones de gases de
efecto invernadero y aerosoles en el diseño de estrategias de respuesta2. El Informe
Especial de Escenarios de Emisiones incluye información sobre las principales fuerzas
impulsoras de las emisiones de GEI (como crecimiento de la población y desarrollo
económico), expresada generalmente en términos del PIB, del consumo de energía
y del uso del suelo. Para este estudio se utilizó el Producto Interno Neto Ecológico
(PINE), el cual se construye a partir del PIB, ajustado con distintas depreciaciones: del
capital manufacturero, del capital natural, y del costo por agotamiento y degradación.
De esta forma se intentó contabilizar el impacto de las actividades económicas sobre
los recursos naturales. Los cuadros 1 y 2 muestran las variables sugeridas para la
elaboración de escenarios socioeconómicos y su función.
2 Reporte Stern, 2004.
600 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Cuadro 1. Variables sugeridas para elaborar los escenarios socioeconómicos.
Variables SRES
Población
Emisiones
Consumo de energía primaria: Emisiones de CH4
cumulativas de CO2 petróleo
PIB
Secuestro de
carbono
Uso de suelo para
cultivos
Uso de suelo para
pastizales
Consumo de energía primaria:
gas
Consumo de energía primaria:
nuclear
Consumo de energía primaria:
eléctrica, no fósil
Emisiones de
NO2 1
Emisiones de
SOx 2
Emisiones de SO2
Uso de suelo para
biomasa energética
Uso de suelo de
selvas
Otros usos de suelo
Consumo de energía primaria:
biomasa
Consumo de energía primaria:
otras fuentes renovables
Consumo total de energía
primaria
Uso cumulativo de carbón
Emisiones de CFC
y HFC 3
Emisiones de
PFC 4
Emisiones de
SF6 5
Emisiones de CO
Uso cumulativo de petróleo
Emisiones de
NMVOC 6
Uso cumulativo de gas
Emisiones de
NOx 7
 
 
PIB ajustado al poder
de paridad de compra
Consumo final de
energía no comercial
Consumo final de
energía de sólidos
Consumo final de
energía de líquidos
Consumo final de
energía de gas
Consumo final de
energía eléctrica
Consumo final de
energía: otros
Consumo final de
energía total
Consumo de energía
primaria: carbón
Uso de suelo total
Emisiones de CO2
provenientes de
energía
Emisiones de CO2
provenientes de
“otros”
Emisiones de CO2
1 Dióxido de nitrógeno.
2 Óxidos de azufre (incluye SO ).
2
3 Clorofluorocarbonos e hidrofluorocarbonos.
4 Perfluorocarbonos.
5 Hexafluoruro de azufre.
6 Compuestos orgánicos volátiles distintos del metano.
7 Óxidos de nitrógeno (incluye NO y NO ).
2
Fuente: Reporte Stern, 2004.
E scenarios
socioeconómicos
601
Índice de
especialización
de cambio climático y tendencias
Permite determinar el
grado de globalización
de los municipios
y su dependencia
económica con
ciudades principales.
El PIB sirve para hacer
comparaciones entre
países y para determinar
si la riqueza crece o
decrece en el largo plazo.
En este estudio es una
variable de aproximación
de la riqueza municipal.
Esta variable es
limitada para evaluar la
desigualdad de ingresos o
los efectos de una sequía
o una inundación.
Producto Interno Es una variable de
Neto Ecológico
aproximación para medir
Municipal (PINE) la riqueza municipal,
incluyendo los activos
económicos no
producidos por el hombre
(por ejemplo, forestales y
petroleros). La limitación
es que el PINE municipal
es una variable estimada
a partir del PIB estatal.
Poder de
Indica el grado de
paridad de
integración de los
compra
municipios y su poder
de compra.
Variables de
mercado
PIB municipal
Función
Permite conocer el
grado de integración
con la región y entre
los sitios piloto.
Es un indicador
del poder
adquisitivo de
los habitantes.
Indica el acceso
a mercados de
crédito.
Puede aumentar o
Índice de Gini.
disminuir conforme lo
haga el PIB.
Aumenta si el
ingreso disminuye.
Este indicador
Nuevas variedades de
aumenta conforme
semillas resistentes a
lo hacen la población humedad y sequías.
y el PIB. Disminuye
si la distribución del
ingreso se concentra.
La capacidad de
adaptación aumenta si
este indicador lo hace.
Su vínculo con
los mercados es
a través del PIB
y las variables
económicas que lo
integran.
La capacidad adaptativa Índice de
se incrementa conforme Desarrollo
el PINE lo hace. Este
Humano.
indicador tiene la
ventaja de incluir los
costos de mitigación y
gasto ambiental.
Relación funcional
Variables
tecnológicas
Indica el crecimiento Existe una relación
Introducción de
del poder de compra inversa entre la
nuevas tecnologías
de los lugareños, su marginación y el PIB: la que sustituyan a los
nivel de pobreza y el marginación disminuye hidrocarburos.
acceso que tienen a cuando crece el PIB
mercados de bienes per cápita.
y servicios.
La capacidad de
adaptación aumenta
conforme lo hace el
nivel de ingresos.
Función
Variables
sociales
La capacidad adaptativa Índice de
aumenta conforme el
marginación.
PIB per cápita lo hace.
Relación funcional
Cuadro 2. Variables utilizadas en la construcción de los escenarios socioeconómicos.
602 E scenarios
Indica el
mejoramiento
genético y de las
condiciones de
participación de
los productores.
Es una medida
de adaptación al
cambio climático.
Indica la creación
de mercados
limpios. Es
una medida de
mitigación de GEI.
Función
Aumenta la capacidad
de adaptación; reduce
la incertidumbre en la
seguridad alimentaria.
Aumenta la capacidad
de adaptación de las
sociedades. El costo
para la sociedad es alto
cuando se introduce la
medida, pero a largo
plazo el efecto se
suaviza.
Relación funcional
6.3.2 Construcción de escenarios
Los escenarios considerados asumen que ninguna localidad puede actuar independientemente de las otras, dada la gran dependencia económica que existe entre los
municipios, los estados y sus regiones. Además, los municipios funcionan bajo la
estructura de las políticas socioeconómicas elaboradas en México en el ámbito de
estado y país. Entre las consideraciones necesarias para la construcción de escenarios
destacan los impactos climáticos y los factores socioeconómicos que influyen en la
economía local (actividades como extracción y procesamiento de petróleo, agricultura, pesca y turismo, entre otras).
El objetivo del desarrollo de un escenario es explorar alternativas futuras, tanto
cualitativa como cuantitativamente, de forma que se puedan evaluar las implicaciones de las decisiones actuales y las políticas a largo plazo sobre vulnerabilidad y
adaptación al cambio climático. De acuerdo con Lim y Moss (2001), la identificación
de los escenarios debe considerar los siguientes elementos:
1. Representar los factores importantes de la economía y la sociedad.
2. Contabilizar los efectos de la variabilidad climática, y el cambio en la sociedad y la
economía.
3. Ser coherente a escala global, nacional y regional, así como entre los sectores; es
decir, apoyar la exploración de al menos dos direcciones diferentes y coherentes
para el futuro (por ejemplo, diferentes líneas evolutivas).
Estos puntos dirigen la elaboración de escenarios, considerando que deben ser
representativos de la economía y la sociedad local, además de incorporar adecuadamente las variaciones del clima y sus efectos. Por otra parte, su desarrollo debe ser
coherente con los cambios estimados a escala global y nacional en, al menos, dos
direcciones opuestas y extremas.
Puesto que la evaluación de capacidad adaptativa y grado de vulnerabilidad no es
fácil de medir, para determinar los valores relativos entre los municipios de la región
se utilizaron variables de aproximación o proxies. El ejemplo más común del uso de
este tipo de herramientas es el PIB per cápita como indicador de bienestar. Para que
E scenarios
socioeconómicos
603
exista una correlación importante entre las variables y el indicador de interés, éstas
deben contar con las siguientes características:
1. Resumir o simplificar la información relevante existente.
2. Hacer visible o perceptible un fenómeno de interés.
3. Cuantificar, medir y comunicar dicha información relevante.
En este sentido, primero se caracterizaron las condiciones actuales y, a partir de
ello, se identificaron las variables que describieran de la manera más adecuada la vulnerabilidad actual y futura3. Para la elaboración de los escenarios socioeconómicos en
la región del Golfo de México se consideraron las variables presentadas en el cuadro
2.
Para utilizar los modelos que permiten estimar los efectos del cambio climático
sobre las variables socioeconómicas primero es indispensable proyectarlas o predecir
su comportamiento a futuro en intervalos determinados. En este caso, las proyecciones se realizaron para los años 2010, 2020, 2030 y 2040. El estudio que a
continuación se presenta es una primera estimación sobre la progresión de dichas
variables, la forma en que están relacionadas entre sí y el efecto probabilístico del
cambio climático en ellas.
Debido a la carencia de datos sociodemográficos estadísticos en series de tiempo
prolongadas para la región del Golfo de México fue necesario utilizar valores determinados de manera aleatoria a través del método de Monte Carlo. Para el año 2010, la
tendencia histórica de las variables reportadas en los censos de 1980 a 2000 fungió
como valor “semilla”. Para la determinación de las emisiones de carbono (CO2) se
usó como valor semilla la varianza de las emisiones per cápita nacionales, comparada con los puntos máximos y mínimos entre 1992 y 2002, que aparecen en la
Tercera Comunicación Nacional sobre el Cambio Climático. A partir de numerosas
iteraciones (diez mil) se obtuvo la probabilidad de ocurrencia de cada una de las
variables, con resultados relativamente confiables. Podemos decir que la proyección
3 Lim y Moss, 2001.
604 E scenarios
de cambio climático y tendencias
de las condiciones actuales denota la tendencia de “seguir como vamos” o business
as usual y construir, a partir de esta línea base, las distintas líneas evolutivas a considerar (asumiendo que todos los datos proyectados tienen una probabilidad entre cero
(0) y uno (1) de ser escogidos). El análisis detallado fue realizado para dos variables
bien definidas en el ámbito municipal (población y PINE), así como para las emisiones
de CO2.
En este estudio combinamos los métodos de extrapolación histórica con la continuación de las tendencias en el corto plazo. Adicionalmente, consideramos que las
dos líneas evolutivas con más probabilidades de desarrollarse en la región costera
del Golfo de México son la A2, que enfatiza autoconfianza y conservación de las
identidades locales, y la B1, que enfatiza las soluciones globales para la estabilidad
económica, social y ambiental. De esta manera, las condiciones del mundo heterogéneo contrastan con las del mundo convergente. El cuadro 3 retoma, en términos
generales, algunas de las consideraciones para cada escenario.
Cuadro 3. Escenarios del SRES para la zona costera del Golfo de México.
Escenarios
Productividad
media de los
Población
sectores no
agrícolas
Productividad
Eficiencia
media del
en las
sector
inversiones
primario*
Términos de
intercambio
Escenario A1
Alta
Alta
Baja
Alta
Alto
Escenario A2
Baja
Alta
Baja
Baja
Bajo
Escenario B1
Alta
Alta
Alta
Alta
Alto
Escenario B2
Alta
Alta
Baja
Alta
Alto
* Agricultura, ganadería pesca y silvicultura.
En términos generales, las zonas de influencia de los ocho sitios piloto que comprenden el área de estudio fueron delimitadas con base en lo propuesto por los planes
de desarrollo estatal de las seis entidades costeras del Golfo de México: Tamaulipas,
Veracruz, Tabasco, Campeche, Yucatán y Quintana Roo. Dichas zonas comprenden
E scenarios
socioeconómicos
605
102 municipios, pertenecientes a cinco entidades federativas4, que albergaban en
1990 una población de 4 976 468 habitantes. Esto representa el 40.22% del total
que habita en la zona costera del Golfo de México. La tendencia calculada por el
CONAPO para 2030 contabiliza 8 095 245 habitantes. La figura 1 muestra los municipios pertenecientes a la zona de influencia de los sitios piloto.
Figura 1. Municipios en la zona de estudio.
Fuente: elaboración propia.
Es importante aclarar que los efectos del cambio climático se pueden contabilizar
en el plano nacional; pero a la escala de los sitios piloto, las imprecisiones y errores
acarreados son muy grandes. Esto se debe a los vacíos de información existentes
para extrapolar algunas de las variables, sobre todo las relacionadas con emisiones
energéticas. Además de la carencia de datos municipales sobre emisiones a la atmósfera, no es posible presuponer que el comportamiento de las emisiones nacionales de
CO2 pueda aplicarse en el ámbito municipal.
4 Ningún sitio piloto fue seleccionado en Yucatán.
606 E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.3.3 Proyecciones de población
Las proyecciones de población para la zona de influencia de los ocho sitios piloto se
estimaron con base en los escenarios del SRES propuestos para América Latina, y
cuyas tasas de crecimiento por decenio se presentan en el cuadro 4. Esta decisión
fue tomada al notar que las tasas de crecimiento calculadas con las proyecciones
del CONAPO parecían modestas. El cuadro 5, por su parte, muestra las tasas de
crecimiento estimadas a partir de las tendencias sugeridas para América Latina en el
SRES, utilizando el modelo MINICAM. Finalmente, el cuadro 6 y la figura 2 resumen
las estimaciones de población para la zona de estudio.
Cuadro 4. Porcentaje que aumenta y decrece la población de América Latina, desde 1990
hasta 2100, con base en los escenarios del SRES.
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Escenario A1
24
51
81
104
124
141
148
150
147
135
123
Escenario A2
26
58
94
133
172
212
248
281
309
329
349
Escenario B1
24
51
81
104
124
141
148
150
147
135
123
Escenario B2
25
55
88
120
151
180
202
219
232
236
239
Fuente: Nakicenovic et al., 2000.
Cuadro 5. Tasas de crecimiento promedio anual para los sitios piloto, considerando el
crecimiento poblacional estimado por MINICAM para América Latina,
de acuerdo con los escenarios del SRES.
 
2010
2020
2030
2040
2050
Escenario A1
14.01%
16.83%
18.80%
20.77%
22.21%
Escenario A2
14.84%
18.77%
21.67%
24.56%
26.91%
Escenario B1
14.01%
16.83%
18.80%
20.77%
22.21%
Escenario B2
15.40%
20.01%
22.60%
25.18%
27.16%
Fuente: estimaciones propias utilizando el método de MonteCarlo y usando como variables semilla los datos
reportados por Nakicenovic et al., 2000.
E scenarios
socioeconómicos
607
Cuadro 6. Proyecciones de población en la zona de influencia de los humedales costeros del
Golfo de México, de 2010 a 2050, usando los escenarios del SRES para América Latina.
 
Escenario A1
Escenario A2
Escenario B1
Escenario B2
2000
2010
6 010 837
6 010 837
6 010 837
6 010 837
6 913 064
6 902 603
6 852 993
6 936 778
2020
2030
7 022 461 8 342 684
8 198 045 9 974 218
8 006 125 9 511 296
8 325 017 10 206 371
2040
2050
10 075 459
12 424 305
11 487 154
12 776 832
12 313 218
15 768 261
14 038 633
16 246 511
Fuente: estimaciones propias utilizando el método de MonteCarlo con datos del cuadro 5 y datos de INEGI, 2005,
por municipio.
En el cuadro 6 se puede apreciar que la diferencia entre los dos escenarios considerados como viables para la zona costera del Golfo de México hacia el año 2050
(A2 y B1) es de poco más de un millón y medio de personas. Por otro lado, en la
figura 2 se observa la tendencia de mayor crecimiento poblacional bajo el escenario
B1, con respecto al A2.
Figura 2. Resumen de las tendencias de la población de la zona de influencia de los
humedales costeros del Golfo de México, primera aproximación.
18 000 000
16 000 000
Población
14 000 000
12 000 000
10 000 000
8 000 000
6 000 000
4 000 000
2 000 000
2000
2010
2020
2030
Año
Escenario A1
Escenario A2
Escenario B1
Escenario B2
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 6.
608 E scenarios
de cambio climático y tendencias
2040
2050
6.3.4 Proyecciones del PIB y del PINE
La variable económica más importante en los escenarios del SRES es el crecimiento
del PIB per cápita. El cuadro 7 muestra la tendencia esperada de la relación entre
el Producto Nacional Bruto (PNB) y el PIB generado por toda la región de América
Latina. Para hacer las proyecciones esperadas de cómo va a crecer el PIB en México,
se consideraron varios aspectos generales:
a) Tendencia histórica del PIB nacional y las proyecciones existentes hasta 2030.
Las más aventuradas eran para 2015.
b) Selección de variables altamente correlacionadas con el PIB y que sirvan para
evaluar su tendencia.
c) Estimaciones del PIB municipal, pues este dato no se obtiene tan desagregado en
el país.
d) Estimaciones del PINE para los municipios, así como de los términos de intercambio supuestos.
Cuadro 7. Porcentaje de aumento en la relación PNB/PIB para la región de América Latina,
desde el año 1990, con base en las proyecciones del MINICAM y por escenario.
2000 2010 2020
2030
2040
2050
2060
2070
2080
2090
2100
Escenario A1
47
147
289
710
Escenario A2
47
126
226
421
989 1 452 1 978 2 578 3 284
4 073
Escenario B1
47
147
289
657
1 147 1 773 2 636 3 510 4 405 5 242
6 152
Escenario B2
47
136
257
521
868 1 310 1 926 2 589 3 300 4 052
4 884
1 331 2 142 3 426 4 852 6 410 8 068
673
9 915
Fuente: Lim y Moss, 2001.
Cabe recordar que el cálculo del PINE se basa en el Producto Interno Neto5, pero
toma en cuenta los costos de agotamiento de recursos naturales y de degradación del
5 Es el total de bienes y servicios producidos en el interior de un país (PIB) menos los bienes y servicios utilizados
en el proceso productivo. Se obtiene restando el consumo de capital fijo del producto interno bruto. Este concepto permite conocer el valor de la nueva producción final, al suprimirse la parte de la formación de capital destinada
a sustituir el acervo de capital que dejó de tener utilidad económica.
E scenarios
socioeconómicos
609
ambiente. Se evaluaron los costos por agotamiento de los yacimientos y los gastos de
mitigación de PEMEX en la zona. También hubo que considerar en términos económicos la tala de bosques maderables y la pérdida de árboles cuando el suelo cambia de uso.
La erosión del suelo y la contaminación tanto de agua como de aire fueron, a su vez,
incorporadas en el análisis. Así, el PINE ajustado a través de la óptica de la producción
incluye los efectos correspondientes del agotamiento del petróleo y la deforestación, y
refleja, asimismo, el deterioro y la degradación del aire, agua y suelo.
Para las proyecciones del PIB (y por lo tanto del PINE) fue necesario considerar
las condiciones que influyen en el desarrollo de esta variable. Una de las formas de
hacer crecer el PIB per cápita es aumentando la participación laboral de la población.
En efecto, reducir el desempleo es una manera muy directa y eficiente de aumentar la
participación laboral de la población y con ello el PIB per cápita. Las tasas de desempleo en la región de los humedales son altas y evidencian la pérdida de productividad
en el sector industrial. El aumento en la participación laboral está limitado físicamente
por la cantidad de personas disponibles para trabajar.
La otra manera de incrementar el PIB per cápita es aumentando la productividad
media laboral. La productividad media laboral depende de dos factores: el acervo del
capital físico a disposición de cada trabajador y la eficiencia. El primero corresponde
a las inversiones necesarias para una óptima producción y el segundo al óptimo uso
que los trabajadores hacen del capital físico. El aumento de estos factores fomenta la
productividad. Sin embargo, dicho incremento tiene costos. Por ejemplo, presuponer
aumentos en la productividad del petróleo en la zona implicaría asumir una progresión
en la degradación ambiental y en los gastos de mitigación. Aun así, el aumento de la
productividad media laboral puede, en teoría, garantizar un crecimiento sostenido en
el largo plazo, lo que no ocurre con la participación laboral.
Los escenarios de crecimiento del PIB (y del PINE) se realizaron bajo las siguientes
suposiciones:
• El desempleo se mantiene más o menos estable con el tiempo.
• La eficiencia crece a tasas del orden del 1.7% por año. Esto representaría un gran
cambio en la tendencia de la región, cuyo promedio anual desde 1990 hasta
2004 es de -5.6%.
610 E scenarios
de cambio climático y tendencias
• El acervo de capital por trabajador crece a 2% por año. Esto implicaría un nivel de
inversión de alrededor de 23% del PIB regional.
• La participación laboral crece en el tiempo debido al incremento promedio de
0.85% anual de la población mayor de 15 años y el aumento en los niveles de alfabetismo de 3.23% entre 1990 y 2000. Se asume que la fuerza laboral crecerá
a la misma tasa que la población en edad laboral. Así, la participación laboral de la
población pasa de 36.8% en el año 2000 a 42.6% en 2030.
Bajo estos supuestos, el PIB per cápita crecería a 2.9% en promedio durante el
periodo, mientras que el PIB total crecería en promedio a 4.3%. De esta forma, en el
año 2030, los municipios de la zona de influencia de los sitios piloto6 aumentarían su
producción a tasas superiores al 15% como promedio anual, bajo escenarios optimistas de incrementos en productividad e inversión.
El cuadro 8 contiene las estimaciones por escenario del crecimiento esperado en
el PINE, valuado en términos de intercambio base 2005 para la región de influencia
de los sitios piloto. El cuadro 9 resume las proyecciones de los valores esperados
para el PINE en la zona de estudio. La figura 3 muestra gráficamente la tendencia de
crecimiento.
Cuadro 8. Porcentaje de crecimiento del PINE para la región de influencia
de los humedales costeros del Golfo de México.
 
Escenario A1
Escenario A2
Escenario B1
Escenario B2
2010
2020
2030
21.31%
18.29%
21.31%
31.81%
25.44%
30.86%
39.04%
30.79%
37.25%
46.27%
36.14%
43.64%
2040
51.70%
40.51%
48.59%
2040-2050
19.86%
28.03%
33.86%
39.70%
44.48%
Fuente: estimaciones propias.
6 En la figura 1 de esta sección se pueden apreciar los municipios comprendidos en el área estudio. El cuadro 2 de
la sección 8.4 presenta los municipios en cuestión.
E scenarios
socioeconómicos
611
Cuadro 9. Estimaciones del PINE para la región de influencia
de los humedales costeros del Golfo de México (dólares base 2005).
 
2000
2010
2020
2030
2040
2050
Escenario A1
11 664 661
14 150 141
18 651 386
25 933 373
37 933 940
57 545 086
Escenario A2
11 664 661
13 797 768
17 308 418
22 638 408
30 821 015
43 308 088
Escenario B1
11 664 661
14 150 141
18 517 179
25 414 676
36 504 676
54 243 886
Escenario B2
11 664 661
13 981 043
17 899 447
23 960 564
33 472 316
48 362 374
Fuente: estimaciones propias usando como base el cuadro 9.
Figura 3. Resumen de las tendencias del crecimiento del PINE en la región de influencia de los
humedales costeros del Golfo de México (primera aproximación).
70 000 000
PINE (dólares base 2005)
60 000 000
50 000 000
40 000 000
30 000 000
20 000 000
10 000 000
2000
Escenario A1
2010
2020
Escenario A2
Año
2030
Escenario B1
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 9.
612 E scenarios
de cambio climático y tendencias
2040
2050
Escenario B2
6.3.5 Estimaciones de las emisiones de carbono (CO2)
Las estimaciones de emisiones de carbono y de otras variables que contribuyen a la
generación de GEI son necesarias para la construcción de los escenarios socioeconómicos. De acuerdo con la Tercera Comunicación Nacional sobre el Cambio Climático,
las emisiones de CO2 equivalentes al PIB en el 2002 para el país fueron de 0.34 kg
por peso PIB. Ello representó un incremento del 8% con respecto a 1990. Debido a
la inexistencia de datos para los municipios por sector generador se usó esta cifra para
obtener aproximaciones de lo que sería el porcentaje del PINE municipal, evaluado a
términos de paridad de compra, bajo las siguientes suposiciones:
• La participación de las emisiones de CO2 con respecto al PINE municipal es de
0.34 kg por dólar generado de producción. La razón de usar la tendencia nacional,
pero en dólares, se debe a que la presencia de PEMEX y del sector de petroquímica básica en la región tiene un impacto mayor en la zona costera del Golfo de
México que si se considera todo el país.
• La demanda de energía de los hogares rurales y urbanos en la región crece a tasas superiores a la media nacional como consecuencia del desarrollo económico y turístico.
• En los escenarios más viables para la región (A2 y B1), PEMEX tiene un crecimiento económico significativo y el número de pozos petroleros en Campeche
aumenta en los próximos diez años. Al correlacionar las variables de producción
del sector con viviendas y producción eléctrica en los años pasados y futuros se
obtienen las tasas de crecimiento del cuadro 10. Dichas tasas fueron usadas para
proyectar las emisiones de CO2 en la zona de influencia de los humedales costeros
del Golfo de México.
Cuadro 10. Coeficientes de correlación entre demanda de energía eléctrica
por vivienda y producción de PEMEX.
Escenarios
B1
A2
2010
0.108
2020
0.068
2030
0.136
0.190
0.250
0.290
Fuente: estimaciones propias con datos de PEMEX, 2007.
El comportamiento de las emisiones de carbono puede apreciarse en la figura 4
para los escenarios A2 y B1. Estos datos están expresados en kilogramos de CO2 por
E scenarios
socioeconómicos
613
2
Emisiones de carbono
(kg de CO /habitante-dólar)
Figura 4. Estimaciones de las emisiones por habitante/dólar en kilogramo de carbono (CO2)
para la zona de influencia de los humedales costeros del Golfo de México.
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
Escenario A2
Escenario B1
2000
2010
2020
2030
Año
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 12.
habitante entre 2010 y 2030. Bajo este esquema se observa un comportamiento
claramente divergente, según el escenario escogido. Las medidas de mitigación jugarán, por lo tanto, un papel determinante en el futuro de las emisiones de CO2 y demás
gases de efecto invernadero.
Con base en lo expuesto anteriormente se realizó un resumen del comportamiento esperado de las tres variables estudiadas bajo los escenarios A2 y B1 (cuadro
11). Dicho cuadro sintetiza los supuestos considerados para la población, el PINE
municipal ajustado al poder de paridad de compra y las emisiones de CO2, además de
la tendencia esperada.
En el cuadro 12 se presentan las estimaciones obtenidas, con base en las suposiciones realizadas durante el análisis, para las variables clave de población, PINE y
emisiones de CO2 en los ocho sitios piloto.
614 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Cuadro 11. Escenarios A2 y B1 en la región de influencia de los humedales costeros del Golfo
de México y las tendencias esperadas en las variables de 2010 a 2030.
Variables
Tendencia
A2
Tendencia
B1
Población
Aumento de la población a tasas de 15% en
2010, 27% en 2050.
Aumento moderado de la
población a tasas de 14% en
2010, 22% en 2050.
Indicadores de
salud (esperanza
de vida, acceso a
servicios médicos,
educativos, pobreza y
marginación)
Se trataría de una
situación business as
usual. Históricamente,
los estados del sur
de México tienen
altos índices de
marginación y pobreza,
que no se reducirían
dramáticamente en al
menos treinta años.
Rápido crecimiento en los
servicios de salud pública
y educativos en la zona,
reducción del indice de
marginación y de la pobreza
extrema en 10%.
Sectores en declive:
la agricultura y
la manufactura
(Tamaulipas y
Vereacruz).
Sectores clave
favorecidos con políticas
emergentes:agricultura y
silvicultura.
Sectores en ascenso: el
petrolero y el turismo
(Campeche y Quintana
Roo).
Reducción de la producción
petrolera e incremento
sostenido del turismo
ambientalmente sustentable.
Temperatura
Aumento de la
temperatura de 1.5 a
2°C.
Aumento de la temperatura
de 1.5 a 2°C.
Precipitaciones
Disminuyen en la zona.
Siguen su tendencia histórica
sin cambios.
Emisiones de carbono
Crecimiento alto de
emisiones superior al
registrado en el país, que
puede llegar a los 0.64
kilogramos por peso del
PIB en 2030.
Crecimiento medio. En el
país, la tendencia fue de
0.34 kilogramos por peso
del PIB en 2002.
No hay reducción
voluntaria de emisiones.
Emisión de bonos de
carbono en los estados con
vocación forestal (Veracruz).
PINE municipal
Reducción voluntaria de
emisiones.
Ámbito internacional
PEMEX invierte en resolver
conflictos ambientales en
la zona, propiciado por una
reforma fiscal orientada
a reconvertir el sector
petrolero; estado favorecido:
Campeche.
PEMEX no invierte en
mitigación ambiental en
los estados petroleros.
Fuente: elaboración propia.
E scenarios
socioeconómicos
615
616 E scenarios
de cambio climático y tendencias
2010
2020
501 415
422 182
367 639
610 050
909 393
151 695
16 664
Río PapaloapanLaguna de
Alvarado
Sistema Lagunar
33 507
19 814
39 840
Escenario A2
2010
2000
Río Coatzacoalcos
-Laguna El
Colorado
Humedales
24 834
49 934
2020
Emisiones de CO2
6 010 837 6 902 603 8 198 045 9 974 218
747 451
124 682
629 340
104 980
548 034
91 417
Fuente: elaboración propia.
Totales
Los Petenes
Río San
Fernando-Laguna
La Nacha
Sistema Lagunar
Boca Paila (Punta
Allen)
2 157 649
954 773
894 639
1 504 891 1 728 156 2 052 487 2 497 175
784 750
735 325
Sistema Lagunar
Carmen-PajonalMachona
660 745
619 130
1 300 280 1 493 189 1 773 422
575 382
539 143
2030
2030
766 379
718 111
910 460
853 117
1 443 900 1 715 357
2020
489 676
729 953
121 763
31 944
64 230
2030
18 012
36 216
18 960
38 124
Escenario B1
2010
2020
(kilogramos/dólar base 2005)
19 457
39 122
2030
9 511 296
581 737
867 186
144 654
2 004 437 2 381 276
6 852 993 8 006 125
419 148
624 817
104 225
1 715 736
1 482 457 1 731 906 2 057 508
655 997
614 680
1 235 933
Escenario B1
2010
(habitantes)
1 798 844
Población
1 084 051 1 244 880 1 478 513
Escenario A2
2000
Río Pánuco
-Altamira
Sistema Lagunar
Nichupté
(Cancún)
Río PapaloapanLaguna de
Alvarado
Río Coatzacoalcos
-Laguna El
Colorado
Humedales
2 397 489
1 013 034
277 260
2 355 101
1 979 545
2 309 849
1 107 719
2 357 771
2010
PINE
3 007 497
1 270 787
347 805
2 954 323
2 483 212
2 897 558
1 389 563
2 957 672
2020
0.03
0.03
Escenario A2
2000
0.03
0.03
2010
2 458 717
1 038 906
284 341
2 415 246
2 030 099
2 368 839
1 136 009
2 417 984
Escenario B1
2010
22 638 408 14 150 141
3 933 631
1 662 116
454 909
3 864 084
3 247 898
3 789 838
1 817 468
3 868 464
2030
(dólares base 2005)
18 517 179
3 217 530
1 359 534
372 095
3 160 643
2 656 631
3 099 913
1 486 605
3 164 226
2020
0.03
0.03
2020
0.04
0.04
2030
0.03
0.03
Escenario B1
2010
0.03
0.03
2020
Emisiones por habitante (kilogramos/dólar base 2005/hab)
11 664 661 13 797 768 17 308 418
2 026 842
856 421
234 397
1 991 007
1 673 511
1 952 751
936 468
1 993 264
Escenario A2
2000
Cuadro 12. Proyecciones de y emisiones de CO2 por sitio piloto y el total de la zona de influencia.
Datos obtenidos por extrapolación y tendencias históricas de variables proxies.
0.02
0.02
2030
25 414 676
4 416 033
1 865 950
510 697
4 337 957
3 646 205
4 254 606
2 040 354
4 342 874
2030
422 182
367 639
501 415
747 451
610 050
909 393
489 676
729 953
6 852 993 8 006 125
419 148
624 817
9 511 296
581 737
867 186
2 397 489
1 013 034
3 007 497
1 270 787
11 664 661 13 797 768 17 308 418
2 026 842
856 421
211 388 216 921
200 809
185 790
Fuente: elaboración propia.
Totales
16 934
13 511
11 363
Los Petenes
21 783
32 471
25 244
20 141
5 416
89 165
16 939
4 211
69 318
77 042
34 092
31 944
64 230
Río San
Fernando-Laguna
La Nacha
3 360
55 307
59 893
26 503
24 834
49 934
2 826
46 515
Sistema Lagunar
Carmen-PajonalMachona
47 787
21 146
19 814
39 840
2030
12 929
19 273
3 215
52 924
45 728
20 235
18 960
38 124
13 267
19 778
3 299
54 309
46 925
20 765
19 457
39 122
2030
200 809 211 388 216 921
12 282
18 309
3 054
50 275
43 439
19 222
18 012
36 216
Escenario B1
2010
2020
(kilogramos/dólar base 2005)
Sistema Lagunar
Boca Paila (Punta
Allen)
40 190
Río Pánuco
-Altamira
17 785
16 664
Río PapaloapanLaguna de
Alvarado
Sistema Lagunar
Nichupté
(Cancún)
33 507
2020
Emisiones de CO2
Escenario A2
2010
2000
Río Coatzacoalcos
-Laguna El
Colorado
Humedales
0.03
0.03
0.26
0.03
0.25
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
2010
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
Escenario A2
2000
2 458 717
1 038 906
22 638 408 14 150 141
3 933 631
1 662 116
18 517 179
3 217 530
1 359 534
0.27
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
2020
0.29
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
2030
0.23
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
Escenario B1
2010
0.21
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
2020
Emisiones por habitante (kilogramos/dólar base 2005/hab)
Cuadro 12. Proyecciones de emisiones de CO2 por sitio piloto y el total de la zona de influencia.
Datos obtenidos por extrapolación y tendencias históricas de variables proxies (continuación).
6 010 837 6 902 603 8 198 045 9 974 218
Los Petenes
Totales
629 340
548 034
La Nacha
E scenarios
socioeconómicos
617
0.18
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
2030
25 414 676
4 416 033
1 865 950
6.3.6 Escenarios probabilísticos de los efectos del
cambio climático en la economía
Hasta ahora hemos realizado un análisis de los posibles cambios en tres variables relevantes para la formulación de escenarios. Sin embargo, el cambio climático repercute
en la economía de diversas formas, a través de múltiples variables, y es necesario
caracterizar tal impacto para formular medidas de adaptación. A continuación tratamos de estimar, en términos probabilísticos, el efecto del aumento de temperatura
(1 a 2 °C por década) en 35 variables socioeconómicas, de acuerdo con las líneas
evolutivas del SRES y una tendencia de “seguir como vamos”. Los resultados sólo
pueden ocurrir si se cumplen los supuestos realizados con el método de Monte Carlo
para los años de 2010 a 2040. El cuadro 13 presenta las variables de estudio y las
abreviaturas utilizadas en los demás cuadros de este apartado.
Cuadro 13. Variables SRES proyectadas por zona de influencia de los sitios piloto.
Nombre de la
variable
Población
Sup_has
Ind_dep
Ind_ractv
Tot_emp
Concepto
Viv_comb
Población municipal proyectada a 2030
Superficie municipal por hectárea
Índice de dependencia, 2000
Índice de reemplazo en actividad, 2000
Empleo total en 2004
Viviendas particulares que usan combustible para
cocinar, 2000
Viv_len
Viviendas particulares que usan leña o carbón, 2000
Ind_urb
Tc_90_00
Cs_90_00
Índice de urbanización, 2000
Tasa de crecimiento, 1990-2000
Tasa de crecimiento social, 1990-2000
Hog_rem
Hogares con remesas, 2000
Prpistec_12
Tmorinf
Insobinf
Innivesc
618 E scenarios
Porcentaje de población con instrucción superior
tecnológica, 2000
Tasa de mortalidad infantil
Índice de supervivencia infantil
Índice de nivel de escolaridad
de cambio climático y tendencias
Unidad
personas
ha
%
%
personas
unidades por
municipio
unidades por
municipio
%
%
%
unidades por
municipio
%
%
%
%
Cuadro 13. Variables SRES proyectadas por zona de influencia de los sitios piloto
(continuación).
Nombre de la
variable
IDH
Índice de Desarrollo Humano
%
Prind
Porcentaje de población indígena, 2000
%
Prnoind
Porcentaje de población no indígena, 2000
%
Cere
Sup_pest
Prgresc
Gra_adap
Gra_sens
VP Primario
toneladas
ha
%
%
%
pesos
Sup_bosq
CO2
CH4
NO2
Vprefr
Producción de cereales, 1991
Superficie con uso de pesticidas, 1991
Porcentaje de escolaridad, 2000
Grado de adaptación
Grado de sensibilidad
Valor bruto de la producción del sector primario, 2004
Valor bruto de la producción del sector secundario,
2004
Valor bruto de la producción del sector terciario, 2004
Producción volumen toneladas
Producto interno neto ecológico entre términos de
intercambio
Superficie de bosque en ha, 2000
Estimación de CO2, 2002
Estimación de CH4, 2000
Estimación de NO2, 2000
Valor de la producción de refrigeradores, 2000
ha
toneladas
toneladas
toneladas
pesos
Otros elec
Valor de la producción de otros electrónicos, 2000
pesos
Vpauto
Valor de la producción de autos, 2000
pesos
VP Secundario
VP Terciario
Producción
PINE
Concepto
Unidad
pesos
pesos
volumen
pesos
Fuente: elaboración propia.
La parte central de este estudio consistió en determinar qué variables estaban
correlacionadas entre sí para agruparlas y poder generar una tendencia de los posibles efectos del clima sobre ellas. El método utilizado fue el de análisis factorial
y de componentes principales. Se obtuvieron ocho componentes, que en conjunto
explicaron el 88.5% de la varianza total. A partir de este análisis se obtuvieron los
cambios marginales que miden el efecto del cambio de una unidad de temperatura en
el resto de las variables. Los valores positivos se encuentran por arriba de la media y
los negativos son datos inferiores a ella. El cuadro 14 resume los resultados.
E scenarios
socioeconómicos
619
Cuadro 14. Magnitud marginal del efecto del cambio climático en las variables SRES7 cuando
la temperatura aumenta en 1 °C.
Variable
Población
Sup_has
Ind_dep
Ind_ractv
Tot_emp
Viv_comb
Viv_len
Ind_urb
Tc_90_00
Cs_90_00
Hog_rem
Prpistec_12
Tmorinf
Insobinf
Innivesc
IDH
Prind
Prnoind
Magnitud
del cambio
-0.151
-0.02
0.062
0.489
0.533
-0.167
-0.006
0.253
0.089
0.276
-0.644
-0.408
-0.448
-0.216
-0.227
-0.062
-0.132
0.384
Variable
Cere
Sup_pest
Prgresc
Gra_adap
Gra_sens
VP Primario
VP Secundario
VP Terciario
Producción
PINE
Sup_bosq
CO2
CH4
NO2
Vprefr
Otros elec
Vpauto
 
Magnitud
del cambio
0.428
0.502
-0.046
0.242
0.212
0.33
0.426
-0.568
-0.392
-0.574
-0.428
-0.097
-0.103
0.321
0.295
0.427
-0.3
 
Fuente: estimaciones propias con el paquete SPSS versión 12.
Las variaciones marginales indican el cambio porcentual que sufre determinada
variable ante un aumento en una unidad de temperatura, con respecto al año en que
la variable fue establecida (ver cuadro 14). Por ejemplo, el incremento de temperatura en una unidad produce un cambio en la población de -0.15%, posiblemente
como consecuencia de los desastres naturales o por enfermedades relacionadas con
el cambio climático, como el dengue. Esto nos indica el tamaño de la externalidad.
Al comparar las tasas marginales de las variables porcentaje de población indíge7 El cambio es con respecto al año de determinación de la variable (ver cuadro 14).
620 E scenarios
de cambio climático y tendencias
na y porcentaje de población no indígena vemos que la primera tiene un valor de
-0.132% y la segunda de 0.384%. Esto demuestra que la población indígena es
más vulnerable ante el cambio climático en la zona de estudio. Lo mismo sucede
con la población infantil, pues el índice de su supervivencia tiene un cambio negativo
(-0.216%).
Según estos resultados, el aumento de temperatura aumenta el grado de sensibilidad en la población en 0.212%, pero también su grado de adaptabilidad en 0.242%.
Este aumento positivo significa que, conforme aumenta la temperatura, las poblaciones se vuelven más sensibles, pero se adaptan gradualmente. Una forma de explicar
la adaptación es a través del incremento de viviendas con refrigeradores y el uso de
aparatos eléctricos, con variaciones de 0.295% y 0.427%, respectivamente.
Sin embargo, no podemos aventurarnos a decir que esto ocurrirá en cuarenta años,
dado que los resultados sólo tienen validez si ocurren las predicciones elaboradas con
el modelo de Monte Carlo. Si dichas predicciones son correctas de 2010 a 2040,
el sector económico más afectado sería el terciario, con un cambio de -0.568%,
y el PINE tendría una disminución de 0.574% por el incremento en degradación
ambiental a causa del cambio climático.
El efecto del cambio climático en el sector primario no está debidamente representado, pues el análisis no incluye estimaciones del estrés hídrico, del número de
huracanes o de precipitación; la pesca tampoco fue incorporada en los componentes
principales. El índice de sequía puede ser sumamente importante, desde el punto de
vista energético, porque da una idea de la competencia que se establecería entre el
sector energético y el agrícola. Posiblemente la inclusión de la predicción de estas
variables cambiaría la magnitud de las externalidades que estos sectores generan en
todo el sistema.
El último paso del análisis consistió en proyectar las 36 variables de acuerdo con
cada escenario del SRES. A partir de los resultados obtenidos se pueden alimentar
modelos como el MINICAM y así contar con imágenes del posible estado futuro del
clima y el desarrollo socioeconómico de la zona costera del Golfo de México, al igual
que la manera en que los dos sistemas se relacionan. El cuadro 15 muestra los valores
obtenidos.
E scenarios
socioeconómicos
621
Cuadro 15. Cambios en las variables SRES para las cuatro líneas evolutivas posibles hacia el
año 2040.
 
 
A1
A2
B1
B2
 
2000
2040
2040
2040
2040
Población
6 010 837
8 232 974
5 799 730
6 762 169
4 115 066
Ind_dep
74.00
100.00
81.38
79.52
52.24
Ind_ractv
40.13
69.03
48.40
43.42
36.93
Tot_emp
911 417
1 362 847
930 297
990 675
593 843
1 985 881
3 027 260
2 028 626
2 177 710
948 997
Viv_len
599 413
1 096 182
688 142
665 731
491 357
Ind_urb
88.90
100.00
95.02
97.43
39.60
Tc_90_00
1.72
3.10
1.84
1.94
1.03
Cs_90_00
-0.77
-1.39
-0.83
-0.87
-0.46
Hog_rem
2.01
3.24
2.22
2.20
1.23
Prpistec_12
9.55
13.89
10.67
10.67
3.44
Tmorinf
29.04
47.95
34.66
31.36
23.22
Insobinf
0.80
1.36
0.91
0.89
0.59
Innivesc
1.78
2.79
2.16
1.90
1.61
IDH
74 943
124 081
86 340
83 036
49 884
Prind
70.38
100.00
70.28
79.78
89.19
29.62
40 567
70 921
30.71
47 173
31.43
44 688
10.81
29 727
Sup_pest
Prgresc
4 260
6
6 774
9
4 362
6
4 860
6
2 005
2
Gra_adap
4
6
4
4
2
Gra_sens
3
5
3
3
2
2 169 462
3 198 230
2 296 677
2 327 503
1 381 433
Viv_comb
Prnoind
Cere
VP Primario
VP Secundario
122 169 921
186 832 293
134 443 654
138 025 616
78 818 097
VP Terciario
297 181 851
452 868 219
315 472 344
338 508 506
145 159 596
Producción
422 024 961
718 249 521
468 787 283
475 406 698
266 717 168
1 872 646
3 156 652
2 069 671
2 074 452
1 417 276
PINE
CO2
11 664 661
23
20 101 459
40
13 673 673
27
12 846 694
26
8 318 106
18
CH4
NO
0
18
0
31
0
18
0
20
0
10
886 042
3 881 524
319 881
1 576 551
7 044 303
590 903
981 111
3 994 577
351 928
1 000 110
4 417 945
360 451
562 243
1 995 626
215 411
Sup_bsq
Vprefr
Otros elec
Vpauto
Fuente: elaboración propia.
622 E scenarios
de cambio climático y tendencias
Tras la realización e interpretación del análisis factorial llegamos a la conclusión
parcial de que los sectores más vulnerables de la población ante los efectos del
cambio climático son los niños, ancianos e indígenas. Aunque el sector productivo
tradicionalmente afectado por este fenómeno es el primario, también observamos
impactos en los sectores secundario y terciario. El turismo y la extracción petrolera
son de particular interés por su vulnerabilidad ante eventos hidrometeorológicos extremos en el corto plazo. En efecto, si los ocho sitios piloto son considerados como
un todo, el humedal de Cancún aporta el 36.24% del total del empleo afectado
por el cambio climático, mientras que el Sistema Lagunar Carmen-Pajonal-Machona
genera el 78.44% del total del valor de la producción. Las medidas de adaptación que
se diseñen e implementen deberán tomar en cuenta este dipolo para prevenir serios
daños económicos.
E scenarios
socioeconómicos
623
6.4 Tendencias
en el uso del
6.4 Tendencias
en agua
el uso
del agua1
Jacinto Buenfil Friedman
Víctor Magaña et al.
Jacinto Buenfil Friedman1
Víctor Magaña et al.
6.4.1 Introducción
En México, los cambios en la disponibilidad de agua representan un problema de gran
importancia, pues se ha vuelto recurrente el paso de periodos de sequía a periodos
de inundaciones. El ciclo sequías-exceso de lluvia, reflejo de la variabilidad climática
natural, frecuentemente se traduce en desastres y manifiesta nuestra alta vulnerabilidad. Parte del problema radica en que la información climática actualmente sólo
se utiliza para explicar desastres y no se ha implementado un esquema donde se
use para prevenirlos. La mayor parte de los escenarios de cambio climático sugieren
un ciclo hidrológico más intenso2, con efectos negativos para el desarrollo del país,
en caso de no reducirse la vulnerabilidad. Sin duda, en una atmósfera más cálida
habrá mayor variabilidad del clima, por lo que se requerirá de medidas de adaptación,
entre las cuales se encuentra el aprovechamiento sistemático de la información del
clima. Ya se comienzan a dar algunos pasos en esta dirección, pero el mayor reto
sigue siendo la generación de capacidades para interpretar diagnósticos y pronósticos climáticos entre científicos, autoridades de gobierno y usuarios de información
climática en general.
1 Con base en la publicación Prospectiva de la demanda de agua en México, 2000-2030, Fundación Gonzalo Río
Arronte-Fundación Javier Barros Sierra, A.C., 2004.
2 Un ciclo hidrológico más intenso se relaciona, entre otras cosas, con sequías más agudas y prolongadas, y un
mayor número de eventos de precipitación fuerte.
624
Los cambios en el ciclo hidrológico, así como el grado de desarrollo que adquiera
nuestro país en el presente siglo, determinarán en gran medida la disponibilidad de
agua en regiones sensibles como la zona costera del Golfo de México. En efecto,
lluvias de mayor intensidad implican menor cantidad de agua infiltrada y, por lo tanto,
un incremento en los escurrimientos superficiales. La mayor demanda de superficie irrigada, la intensificación de la ganadería, la generación de energía, el aumento
poblacional y el crecimiento del sector industrial, entre otros factores, tienen una
repercusión directa en la cantidad y calidad de agua disponible para sostener a las
poblaciones humanas y los ecosistemas naturales.
El futuro del agua dependerá en gran medida de las decisiones que se tomen
desde ahora, pero también de factores externos que alterarán el ciclo hidrológico en
nuestro país. Específicamente, el cambio climático será un elemento de suma importancia a considerar.
6.4.2 Escenarios de demanda de agua 2000-2030
para la zona costera del Golfo de México
El siguiente análisis toma como base la publicación Prospectiva de la demanda de
agua en México, 2000-20303, pero se enfoca en las regiones hidrológicas de la
CONAGUA que comparten la zona costera del Golfo de México. Las proyecciones
se complementan con la integración de los efectos del cambio climático4 en el grado
de presión para el área de estudio. En el documento de referencia se estima la demanda de agua futura en los tres principales usos consuntivos (servicios municipales,
agricultura e industria) por región hidrológica. Para ello, los autores seleccionaron las
siguientes variables:
•
•
•
•
La población, total, urbana y rural.
El crecimiento del PIB, sectorial y regional.
La eficiencia en el uso del agua municipal, agrícola e industrial.
El consumo de agua por persona.
3 Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación Barros Sierra, A.C, 2004. En lo subsiguiente FGRA-FJBS, 2004.
4 Víctor Magaña en INE-SEMARNAT, 2006.
Tendencias
en el uso del agua
625
• La demanda de alimentos por persona.
• La superficie cosechada, de ciclo anual y de perennes, tanto de riego como de
temporal.
• La importación de productos agropecuarios.
• Las extracciones regionales de agua.
• La disponibilidad regional de agua.
La figura 1 muestra esquemáticamente las relaciones de las variables estudiadas
con la demanda de agua.
Figura 1. Esquema de relación entre variables de la demanda de agua.
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
626
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Los escenarios futuros de demanda de agua hacia 2030 fueron creados a partir de
un análisis histórico retrospectivo de 1970 a 2000 de las variables antes mencionadas
y de acuerdo con los datos disponibles. A partir de ello se delinearon las tendencias
de crecimiento y distribución poblacional, del incremento en el PIB y de los posibles
escenarios en el uso agrícola, público-municipal e industrial. La conjunción de todos
estos elementos permite obtener un panorama aproximado de las demandas mínimas
y máximas de agua que pueden esperarse en el año 2030.
Uno de los principales indicadores de disponibilidad de agua es el grado de presión
sobre el recurso hídrico, que se estima de la siguiente manera:
Volumen total concesionado de agua
Grado de presión sobre
=
el recurso hídrico
Disponibilidad natural media de agua
En la figura 2 se muestran los grados de presión estimados por la CONAGUA en
2004 en las distintas regiones hidrológicas del país. Se puede observar que la zona
costera del Golfo de México tiene grados variados de presión: fuerte en la región VI,
moderado en la región IX y escaso en el resto.
Figura 2. Grado de presión sobre el recurso hídrico en las
13 regiones administrativas de México.
Fuente: Magaña, 2006, en INE-SEMARNAT, 2006, con datos de CONAGUA, 2006.
Tendencias
en el uso del agua
627
6.4.2.1 Escenarios de población
Con base en los registros históricos de población del CONAPO (cuadro 1) y las tasas de crecimiento registradas en el último censo, se obtuvieron las proyecciones
de población hacia el año 2030 (cuadro 2) para las regiones administrativas de la
CONAGUA en la zona de estudio.
Cuadro 1. Población histórica 1950-2000 (número de habitantes).
Región administrativa
1950
VI
Río Bravo
2 082 339
1960
3 042 915
1970
4 357 142
1980
5 979 120
1990
7 448 754
1995
8 580 927
2000
9 417 492
1 787 486
2 193 267
2 815 351
3 647 222
4 195 261
4 531 204
4 691 707
IX
Golfo Norte
X
Golfo Centro
2 896 320
3 749 484
4 974 620
6 718 458
8 044 471
8 710 954
9 121 672
XI
Frontera Sur
Península de
Yucatán
1 286 008
1 727 875
2 362 691
3 178 791
4 748 097
5 374 240
5 853 616
658 983
826 109
1 090 597
1 702 175
2 384 240
2 894 771
3 215 461
Total
8 711 136
XII
 
11 539 650 15 600 401 21 225 766 26 820 823 30 092 096 32 299 948
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004 (datos en el CD-ROM). Estimaciones de la Fundación Javier Barros Sierra,
A.C.
Cuadro 2. Proyecciones de población 2005-2030 (número de habitantes).
Región administrativa
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Río Bravo
10 643 902
11 553 928
12 422 716
13 248 691
14 016 019
14 695 950
IX
Golfo Norte
5 041 345
5 209 377
5 351 249
5 468 399
5 553 301
5 596 296
X
Golfo Centro
9 749 239
9 973 443
10 157 947
10 305 177
10 401 217
10 428 228
XI
Frontera Sur
Península de
Yucatán
Total
6 530 819
6 929 218
7 304 903
7 656 370
7 968 443
8 226 073
3 665 642
4 035 189
4 401 284
4 757 519
5 092 851
5 396 079
35 630 947
37 701 155
39 638 099
41 436 156
43 031 831
44 342 626
VI
XII
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004 (datos en el CD-ROM). Estimaciones de la Fundación Javier Barros
Sierra, A.C., con datos del CONAPO, 2006.
En los cuadros 1 y 2 se puede apreciar que las regiones administrativas con el
incremento de población más acelerado son Río Bravo (VI), Frontera Sur (XI) y Península de Yucatán (XII).
628
E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.4.2.2 Escenarios del producto interno bruto regional
Para estimar el desarrollo económico de la región hacia 2030 se utilizaron tres alternativas de crecimiento del producto interno bruto por habitante, con tasas anuales de
2.1, 3.3 y 4.7%. La primera suposición parte de las proyecciones realizadas a partir
de la evolución histórica del PIB en México desde hace casi dos siglos. Las dos alternativas restantes asumen que el PIB del año 2000 se multiplicará en los próximos
treinta años por factores de dos y tres, respectivamente.
El cuadro 3 presenta el PIB y el PIB por habitante para estos tres posibles escenarios de crecimiento y distribución de riqueza en la región de estudio.
6.4.2.3 Escenarios de la demanda agropecuaria
Las actividades agropecuarias consumen la mayor cantidad de agua, por lo que
repercuten de manera sustancial en la disponibilidad de la misma. Cabe destacar
que dichas actividades y su creciente expansión constituyen la principal fuerza
motora del cambio de uso de suelo en la zona costera del Golfo de México. Los
escenarios propuestos utilizan datos históricos de las variables determinantes en la
demanda agropecuaria de agua: la superficie de riego, la lámina promedio de riego y
la producción de carne en canal. También se evaluaron los cambios en la superficie
de agricultura de temporal, la eficiencia de los sistemas de riego y el rendimiento
de la producción.
Los resultados obtenidos para el escenario tendencial muestran que la extracción
para usos agropecuarios se mantendrá relativamente constante, pues el abatimiento
de los acuíferos (sobre todo en el norte y centro del país) se ha traducido en un menor
uso de agua. Por su parte, la lámina de agua requerida para riego indica una tendencia
decreciente debido, entre otros factores, al incremento en los rendimientos. Estas dos
tendencias neutralizan el incremento en la cantidad de agua requerida por la apertura
de mayores extensiones para cultivo y ganado.
Considerando la producción de forrajes y el uso pecuario directo, la producción
de carne es una de las actividades que más agua demanda: aproximadamente 20%
del total extraído en el sector. La tendencia sugiere un crecimiento sostenido en los
Tendencias
en el uso del agua
629
630
E scenarios
de cambio climático y tendencias
255
141
196
1 501
X Golfo Centro
XI Frontera Sur
XII Península de Yucatán
Suma
49.4
100
13.1
9.4
17
11.2
46.5
61
24
28
36
79
PIB/hab.,
miles de
pesos
1 567
557
265
464
281
1 586
2 226
791
376
660
399
2 252
6 706
1185
563
988
597
3 373
100
17.7
8.4
14.7
8.9
50.3
PIB en 2030 (miles de millones de pesos de 2000)
Crecimien- Crecimiento
Crecimiento
% (para creto anual
anual 3.3%
anual 4.7%
cimiento de
2.1%
4.7%)
Nota: la “suma” en las columnas de PIB/hab. es el promedio ponderado.
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004.
168
VI Río Bravo
IX Golfo Norte
Región
PIB,
miles de
millones
de pesos
741
2000
%
Cuadro 3. Tres escenarios del PIB y del PIB/hab en 2030.
35.3
103
32
45
50
108
50.2
147
46
63
71
153
151.2
220
68
95
107
229
PIB/hab en 2030 (miles de pesos de 2000)
Crecimiento
Crecimiento
Crecimiento
anual 2.1%
anual 3.3%
anual 4.7%
si­guientes treinta años. En el cuadro 4 se pueden observar las extracciones históricas
y futuras asociadas con las distintas actividades del sector agropecuario.
Cuadro 4. Escenario tendencial. Extracciones de agua a 2030 requeridas
por las actividades agropecuarias.
Año
Superficie
de riego,
ha
Lámina
de riego
promedio,
cm
1981
1985
1990
1995
2000
5 170 145
5 284 715
4 943 443
4 979 706
4 679 720
121
110
124
103
120
2010
2020
2030
4 923 686
4 878 631
4 833 576
114
113
112
Extracciones
para la
agricultura,
hm3
Producción de
carne en canal,
ton
Datos históricos; promedios
56 448
2 767 675
58 132
2 920 860
61 299
2 682 494
51 291
3 685 344
56 210
4 359 457
Tendencia
55 934
5 984 664
54 992
7 615 256
54 058
9 245 847
Extracciones
para uso
pecuario
específico,
hm3
Extracciones
totales hm3
986
1 040
956
1 313
1 553
57 434
59 172
62 254
52 604
57 810
2 132
2 713
3 293
58 066
57 705
57 352
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
A diferencia de la superficie de riego, la de temporal tiende a aumen­tar. La superficie de temporal en el país pasaría, según las estimaciones del documento de
referencia, de 14 a 19.8 millones de hectáreas entre 2000 y 2030. Los dos cultivos
más importan­tes para el consumo alimenticio (cereales y forrajes) tienen una clara
tendencia al aumento de los rendimientos tanto en las tierras de rie­go como en las
de temporal. De cumplirse estas tendencias, la producción de cereales se multiplicaría
por un factor de 1.5 entre 2000 y 2030, y la de forrajes aumentaría 1.7 veces.
Sin embargo, estos incrementos serían insuficientes para abastecer la demanda de
cereales y carne en 2030, por lo que las importaciones de ambos crecerían.
En cuanto a la demanda de alimentos, los factores que más influyen son el tamaño de la población y la tendencia a modificar los patrones de consumo. En la medida
que se incrementa el ingreso de las personas, también aumenta su capacidad de compra y por lo tanto los productos consumidos. Uno de los principales indicadores del
Tendencias
en el uso del agua
631
crecimiento económico es el aumento en el consumo de carne, lo que implica mayor
demanda de agua para su producción. Los escenarios mostrados por las fundaciones
Río Arronte y Barros Sierra (2004) muestran que, con sólo los aumentos tendenciales de la superficie cosechada, el incremento en los rendimientos de los cultivos no
sería suficiente para atender la demanda nacional en la medida en que la economía
crezca a tasas mayores del 3% anual.
6.4.2.4 Escenarios de la demanda municipal urbana
En los escenarios de la demanda municipal urbana se utilizaron los tres factores más
influyentes para servicios municipales y domésticos: el tamaño de la población, el
ingreso promedio por habitante y las pérdidas en los sistemas de abastecimiento. El
documento asume que para el año 2030 toda la población contará con servicio de
agua potable. La relación entre consumo de agua e ingresos per cápita se obtuvo
utilizando los datos de población y las extracciones del año 2000, pero tomando en
cuenta las eficiencias regionales5, para obtener el consumo neto por habitante. La
eficiencia en los sistemas de distribución de agua se calcula como el cociente entre el
agua facturada y el agua producida.
Los escenarios del sector se estimaron bajo las siguientes hipótesis:
• Las poblaciones regionales evolucionarán según los escenarios de los cuadros 1 y
2.
• El PIB/hab en cada región varía según lo muestra el cuadro 3; la relación entre
consumo de agua e ingresos sigue la tendencia de la figura 3.
• La eficiencia de los sistemas de abastecimiento seguirá como está actualmente
(demanda máxima) o mejorará hasta llegar a 0.75 en todo el país (demanda mínima).
5 En el documento de referencia, las eficiencias se estimaron distribuyendo las poblaciones urbanas estatales de
2000 (XII Censo General de Población y Vivienda, 2000) en las regiones de CONAGUA, ponderándolas según
las eficiencias estatales (I Censo de Captación, Tratamiento y Suministro de Agua, Censos Económicos, 1999),
INEGI, 2000a.
632
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 3. Relación entre el ingreso por habitante y la demanda
neta de agua para uso público-urbano.
l/hab/ día
350
300
250
200
y = 50.604Ln(x) - 306 5
150
R2 = 0.4612
100
50
0
0
50 000
100 000
PlB/hab
150 000
200 000
Fuente: FGRA-FBS, 2004.
A partir de este análisis resulta claro que, demás de atender la mayor demanda por
el incremento poblacional y el aumento en el PIB/hab, el sector público-urbano debe
afrontar el reto de mejorar las eficiencias. En el cuadro 5 se presentan las eficiencias
estimadas en las regiones administrativas de estudio en el año 2000. Se puede observar que los valores de este parámetro son en general bajos, con mejores resultados
en las zonas de mayor estrés hídrico.
Cuadro 5. Eficiencia de los sistemas de abastecimiento de agua
para uso municipal-urbano en 2000.
Región administrativa
VI
Río Bravo
IX
Golfo Norte
X
Golfo Centro
XI
Frontera Sur
XII
Península de Yucatán
Eficiencia
0.67
0.53
0.61
0.49
0.58
Fuente: estimaciones de la Fundación Javier Barros Sierra, A.C., 2000b, basadas en INEGI, 2000b, I Censo de
Captación, Tratamiento y Suministro de Agua, 1999.
Con base en los escenarios de referencia para el crecimiento del PIB y la población,
y a partir de las eficiencias mostradas en el cuadro anterior, se determinó la demanda
Tendencias
en el uso del agua
633
634
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Río Bravo
Golfo Norte
Golfo Centro
Frontera Sur
Península de
Yucatán
260.4
175
177
236.4
176
146
141
128
2030
(2.1%)
185
108
119
112
2000
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004.
Total Región Golfo
XII
VI
IX
X
XI
Región
administrativa
284
189
190
160
155
141
2030
(3.3%)
Consumo l/hab/día
311.4
205
207
176
171
158
2030
(4.7%)
588
4 214
2
787
1 409
558
884
775
2030
(2.1%)
356
948
348
650
485
2000
4 597
635
1 521
611
971
859
2030
(3.3%)
5 040
689
1 649
673
1 072
957
2030
(4.7%)
Extracciones, hm3/año, eficiencias
de 2000
3 345
459
1 262
397
716
511
2030
(2.1%)
3 645
495
1 362
435
787
566
2030
(3.3%)
3 993
538
1 477
478
869
631
2030
(4.7%)
Extracciones, hm3/año,
eficiencias de 0.75
Cuadro 6. Escenarios de la demanda de agua municipal y urbana en 2030, con las eficiencias de 2000 y con eficiencias de 0.75, de
acuerdo con las hipótesis propuestas de crecimiento del PIB y población.
del sector público urbano hacia el año 2030 (cuadro 6). Para poner en relieve la
importancia de mejorar las eficiencias, el cuadro 6 también muestra las extracciones
esperadas si se adoptan medidas para incrementar las eficiencias hasta lograr 75% en
los sistemas de distribución.
Como lo muestra el cuadro 6 para la demanda municipal, el promedio de consumo de agua per cápita en la zona del Golfo de México se estimó, para el año 2000 en
236.4 l/hab-día. Ello es equivalente al promedio nacional estimado en la publicación
de referencia para ese año de 233 l/hab-día. Bajo los escenarios tendenciales, sin
mejora de eficiencias, el consumo promedio neto aproximado en el área de estudio
se incrementaría a 260, 288 o 311 litros por habitante por día. Por su lado, las extracciones en el año 2000 para toda la región ascendían a cerca de 2 800 hm3, y
podrían aumentar en 2 030 a 4 200 hm3 como mínimo, y hasta más de 5 000 hm3.
Bajo el supuesto de que las eficiencias en las redes de abastecimiento aumentaran
a 0.75, las extracciones totales aproximadas del sector variarían de 3 400 a 4 000
hm3. Este punto pone de manifiesto la necesidad imperante de invertir para mejorar
la operación del servicio, pues con las medidas empleadas se podrían ahorrar hasta
1 000 hm3 en la región.
6.4.2.5 Escenarios de demanda industrial
La distribución de los sectores productivos en el país muestra una tendencia hacia el
aumento del sector terciario, y la disminución de los sectores primario y secundario.
Sin embargo, a pesar de su menor aportación porcentual, el sector secundario incrementará su volumen de producción entre dos y cuatro veces más con respecto al
2000, si se cumplen los escenarios de crecimiento propuestos. El cuadro 7 muestra
la distribución de cada sector en la zona de estudio en el año 2000 y las proyecciones
para 2030.
En lo que concierne al consumo de agua, la tendencia nacional en el perfil de las
manufacturas se ha inclinado hacia industrias de menor demanda en sus procesos
productivos. Industrias que requieren de una gran cantidad de agua, como la producción de alimentos, textiles y papel, han disminuido su participación en el PIB. Por su
Tendencias
en el uso del agua
635
parte, divisiones de sustancias químicas y productos de plástico han sido más dinámicas que el conjunto manufacturero y se han expandido hacia ramas de consumo
bajo. El cuadro 8 muestra las diferencias porcentuales entre 1970 y 2000 de ambos
Cuadro 7. Distribución porcentual sectorial del PIB regional en los años 2000 y 2030.
Región
administrativa
VI
IX
X
XI
XII
2000
Primario
2.1
9.3
8.6
8.1
2.9
Río Bravo
Golfo Norte
Golfo Centro
Frontera Sur
Península de
Yucatán
Secundario
32.2
29.6
30.1
25.6
29.0
Escenarios en 2030
Terciario
65.7
61.1
61.3
66.4
68.1
Primario
0.6
3.3
3.3
2.0
0.6
Secundario
31.9
35.5
32.1
21.8
26.8
Terciario
67.5
61.2
64.6
76.2
72.6
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004.
tipos de empresas.
Cuadro 8. Cambios en la distribución porcentual del PIB manufacturero entre 1970 y 2000
(ámbito nacional).
Industria manufacturera
1970 (%)
2000 (%)
Industrias de alto consumo de agua
54.23
45.27
3.68
3.52
5.59
4.52
1.69
1.47
1.06
2.35
2.21
0.58
Industrias de bajo consumo de agua
45.77
54.73
Petroquímica básica
Elaboración de productos de plástico
Fundición y moldeo de piezas metálicas ferrosas
y no ferrosas
Industria automotriz
0.63
1.42
11.52
2.53
3.35
14.04
4.7
10.14
Beneficio y molienda de cereales
Molienda de nixtamal y fabricación de tortillas
Industria textil de fibras duras y cordelería de todo tipo
Industria básica del hierro y acero
Industria azucarera
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
636
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Con las consideraciones anteriores, los escenarios de demanda industrial de agua
se construyeron mediante las siguientes hipótesis:
• La tasa de crecimiento anual del PIB entre 2000 y 2030 seguirá los escenarios
propuestos.
• El PIB de la zona costera del Golfo de México se distribuirá de acuerdo con lo
expuesto en el cuadro 7.
• La eficiencia del uso del agua en las manufacturas mejorará 1% anualmente
(como se está logrando actualmente en los países desarrollados) o 2% (si se
asume que el cambio será mayor en México, porque los procesos industriales se
modernizarán a partir de niveles de tecnología inferior).
Los escenarios de la demanda de agua industrial pueden observarse en el cuadro
9. Al analizar dicho cuadro se puede inferir la importancia de promover, mediante
tarifas u otra clase de incentivos, el mejoramiento de la eficiencia en el uso industrial
del agua, sobre todo en la región Río Bravo y ciudades manufactureras como Coatzacoalcos y Tampico-Madero.
6.4.2.6 Escenarios de demanda total de agua
Al sumar las proyecciones de demanda de agua de cada uso consuntivo, se pueden
deducir los posibles escenarios en el año 2030 para la zona costera del Golfo de
México. En el cuadro 10 se incluyen las demandas mínimas y máximas esperadas
de los tres principales usos. Como la industria se multiplicaría por un factor de 3.6 y
la población por 1.9, en la región Golfo Norte el aumento de la eficiencia en el uso
agrícola no alcanzaría para cubrir las otras demandas. A causa de ello, el grado de
presión aumentaría cinco puntos en el caso de un desarrollo del PIB alto.
Tendencias
en el uso del agua
637
638
E scenarios
de cambio climático y tendencias
187
4 374
1 453
286
108
2 999
Golfo
Centro
Frontera
Sur
Península
de
Yucatán
Suma
X
XI
XII
 
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004.
324
1 875
916
541
Golfo
Norte
IX
1072
611
Si no mejora
la eficiencia
Río Bravo
2000
VI
Región
administrativa
 
 
3 236
139
240
1 387
677
793
2.1 %
Si
mejora la
eficiencia
1% anual
266
6 210
2 387
460
2 662
1 300
1 522
102
177
1 023
500
585
4 594
197
340
1 969
962
1 126
3 387
145
251
1 452
709
830
Escenarios de crecimiento del PIB
3.3 %
Si
Si
Si mejora la
Si no
mejora la mejora la
eficiencia
mejora la
eficiencia eficiencia
2% anual
eficiencia
1% anual 2% anual
9 301
398
689
3 987
1 947
2 280
Si no
mejora la
eficiencia
Cuadro 9. Escenarios de la demanda industrial en 2030 (hm3), de acuerdo con las posibles mejoras de eficiencia
y los escenarios de crecimiento económico propuestos.
6 880
295
510
2 949
1 440
1 686
4.7 %
Si
mejora la
eficiencia
1% anual
5 074
217
376
2 175
1 062
1 244
Si
mejora la
eficiencia
2% anual
Tendencias
en el uso del agua
639
20 321
6
3 345
459
511
5 040
689
957
1 072
673
2 387
102
9 301
398
689
3 987
1
023
177
1 947
2
280
Máxima
500
585
Mínima
12 516
726
921
1 587
3 727
5 555
Mínima
42 665
3 528
12
443
17
412
3 727
5 555
Máxima
1 609
3 326
4 624
7 402
Demanda
total
mínima
6
5
1
3
19
52
Grado de
presión
mínimo,
%
57 006
4 615
19 058
17 502
6 347
9 484
Demanda
total
máxima
18
17
12
17
26
67
Grado de
presión
máximo,
%
5 Las cantidades de la demanda agropecuaria corresponden a los valores mínimos y máximos según los escenarios Agr 1, Agr 2, Agr 3 y Agr 4, elaborados por FGRA-FJBS,
2004 y que son demasiado extensos para incluir en esta sección.
Fuente: modificado de FGRA-FJS, 2004.
323 635
5
1
716
397
1 649
Máxima
1 287
1 841
155 906
4
21
1 262
Mínima
Demanda total y grado de presión
18 248
3 946
102 633
1 307
5 217
24 339
26 496
8 010
14 261
56
Grado de
presión en
2000 %
 2030
Demanda
agropecuaria5
Suma
 
Extracciones
2000
Disponibilidad
2000
Región
Demanda municipal- Demanda industrial
urbana
VI Río
Bravo
IX Golfo
Norte
X Golfo
Centro
XI Frontera
Sur
XII
Península
de Yucatán
2000
 
 
Cuadro 10. Resumen de escenarios de la demanda en 2030 (hm3).
La figura 4 fue construida al tomar en cuenta los escenarios de mayor demanda
de agua para el uso agrícola, y bajo las tendencias propuestas en el crecimiento del
PIB y la población. Dicha figura permite visualizar los grados de presión para el año
2030 en las distintas regiones: la región Río Bravo se encontrará bajo muy fuerte
presión; la región Golfo Norte, bajo presión moderada, y el resto de las regiones en la
zona de estudio tendrá grados escasos.
Figura 4. Escenario de grado de presión (máxima) sobre el recurso agua al 2030,
considerando sólo las tendencias en población, PIB y agricultura.
Fuente: Magaña, 2006 en INE-SEMARNAT 2006, con datos de la Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación
Javier Barros Sierra, A.C. 2004.
6.4.3 Efecto del cambio climático en los escenarios
tendenciales
Los resultados de los párrafos anteriores sobre la demanda futura de agua se ven
modificados cuando se agrega el efecto del cambio climático. Tomando los escena640
E scenarios
de cambio climático y tendencias
rios para la climatología de 2020, se considera que la disponibilidad natural del agua
disminuye por el aumento en la temperatura y evapotranspiración, además de por
una ligera disminución en la precipitación anual. Esto lleva a una reducción anual de
aproximadamente 10%, con respecto a la disponibilidad de 2000. En dicho escenario se aumenta además la demanda de agua en el sector agrícola en un 10%, pues
al disminuir la humedad en el suelo (como se proyecta), se tendrá que extraer más
agua para riego.
Los escenarios con cambio climático para 2030 muestran que la región Río Bravo
continuará con grados fuertes de presión; pero el cambio más significativo sucede
en las regiones Golfo Norte, Golfo Centro y Península de Yucatán, las cuales podrían
experimentar una presión de media a fuerte. Lo anterior indica que los aumentos en
el grado de presión sobre el recurso agua por efectos del cambio climático pueden ser
tan importantes como los de orden socioeconómico para las próximas dos décadas.
También cabe recalcar que aunado a los factores de presión en los recursos hídricos aquí expuestos, la contaminación del agua reduce aún más su disponibilidad para
los distintos usos.
Figura 5. Grado de presión cuando se consideran las proyecciones socioeconómicas para el
2030 y se incluyen los escenarios de cambio climático como moduladores de la disponibilidad
natural de agua.
Fuente: Magaña, 2006 en INE-SEMARNAT 2006, con datos de la Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación
Javier Barros Sierra, A.C., 2004.
Tendencias
en el uso del agua
641
6.5 Tendencias en el uso de suelo
Leticia Gómez et al.
Víctor Magaña et al.
6.5.1 Introducción
El uso que tiene el suelo es uno de los factores determinantes de la vulnerabilidad al
cambio climático. Cambios como la deforestación, la expansión de la frontera agropecuaria, el dragado y relleno de humedales, al igual que la urbanización, aumentan la
vulnerabilidad, pues acarrean modificaciones en la mayoría de los procesos naturales
que sustentan y protegen la vida (pensemos en el ciclo hidrológico). Sin embargo, la
vulnerabilidad ante dicho fenómeno se reduce implementando medidas de saneamiento del agua, conservación de suelos, reforestación y restauración de ecosistemas,
entre otras. Por lo tanto, la intensidad de los efectos del cambio climático en la zona
de estudio dependerá de la dirección que tomen las modificaciones en el uso del suelo. El punto anterior destaca la importancia de contar con ordenamientos territoriales
o ecológicos, y de hacerlos respetar.
En las regiones tropicales, el cambio de uso de suelo contribuye sustancialmente
a la alteración de los ecosistemas, pues es el principal responsable de, al menos, los
siguientes problemas:
•
•
Pérdida de biodiversidad1.
Cambios en la distribución espacial de los tipos de vegetación2.
1 Sala et al., 2001.
2 Velázquez et al., 2003.
642
•
•
Emisiones “naturales” de CO2 a la atmósfera3.
Alteración del ciclo hidrológico4.
La diversidad y heterogeneidad de los procesos de uso del suelo debe ser analizada
detalladamente debido a sus efectos diferenciales sobre el ambiente. La mayor degradación ambiental se alcanza cuando la magnitud de los daños sobrepasa la capacidad
de los mecanismos naturales del ambiente (resistencia y resiliencia5) para regenerar
las estructuras y los procesos ecológicos que favorecen la permanencia del potencial
natural y de los servicios ambientales asociados con los ecosistemas6.
El efecto del cambio de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las zonas de recarga de agua y las regiones de humedales aún no ha sido considerado en México. Por su
parte, el cambio climático a escala regional también puede influir en el funcionamiento
de los ecosistemas costeros, al modificar la cantidad y los ciclos anuales de precipitación, en igual o mayor grado que el propio cambio de uso de suelo; por ejemplo,
la disminución de la precipitación conllevaría a un cambio en la productividad de la
vegetación, haciéndola aún más vulnerable a la deforestación actual por actividades
humanas7. En este sentido, si se evalúan paralelamente el cambio de uso de suelo y el
cambio climático como dos de los principales procesos de presión sobre los recursos
hídricos en el largo plazo, se puede estar en condición de proponer políticas de adaptación o mitigación desde hoy, y lograr disminuir sus efectos en el futuro.
Los principales mecanismos controladores de los cambios de uso de suelo son
de carácter demográfico, político-económico y biofísico8. Estos alteradores han sido
integrados en diversos modelos globales, regionales y locales mediante el uso de
sistemas de información geográfica9 (SIG) para entender los patrones espaciales y
temporales del cambio. Los resultados pueden integrarse en la construcción de esce-
3 INE-SEMARNAT, 2001.
4 Magaña et al., 2007, para este estudio. Ver apartado 6.5.4.
5 La propiedad de los ecosistemas para regresar a su estado original después de un evento que altera el estado de
equilibrio. La resiliencia es mayor conforme hay mayor diversidad dentro del ecosistema.
6 Galicia et al., 2007.
7 Gerhardt y Foster, 2002.
8 Veldkamp y Lambin, 2001.
9 Galicia et al., 2007.
Tendencias
en el uso de suelo
643
narios futuros, y en la confección de políticas de desarrollo sustentable y de reducción
de la degradación ambiental.
6.5.2 Proyecciones del uso de suelo al 2020 para la
vertiente del Golfo de México
En las siguientes páginas se presentan las proyecciones elaboradas para las coberturas
de uso de suelo en la zona costera del Golfo de México hacia el año 2020. Los
resultados se elaboraron a partir de modelos probabilísticos (módulo de Markov),
alimentados con el uso de suelo del año 2000 (figura 1) y las tendencias encontradas
en los cambios entre 1976 y 200010 (cuadro 1). El módulo de Markov aplicado en
IDRISI produce una matriz de probabilidades de transición entre todas las categorías
de uso de suelo y cobertura vegetal. También se obtiene una matriz de áreas de transición que indica el número de píxeles con probabilidades de sufrir una transformación
de una categoría a otra. Finalmente el sistema da como salida una serie de mapas de
probabilidad condicional (con valores entre 0 y 1) para cada una de las categorías en
el tiempo 2020, como proyección desde el periodo 1976-2000. Para ello se asume
una evolución lineal de los usos de suelo. Es claro que, de implementarse medidas para
revertir dichas tendencias, los cambios aquí proyectados serían de menor magnitud.
En el análisis de las tendencias se identificaron dos grandes controladores del cambio de uso de suelo: la expansión de zonas agrícolas y el crecimiento de la actividad
ganadera, mediante la expansión de potreros, pastizales inducidos y cultivados. En
efecto, el mapa de uso de suelo para el año 2020 indica un aumento en la actividad
agrícola, tanto de riego como de temporal, al igual que las actividades de ganadería en
las partes más planas de la zona. Se observa también un deterioro en las regiones de
humedales costeros, debido a la expansión espacial del sector agropecuario. Las regiones de selva baja y selva mediana, situadas en las zonas de pie de monte, disminuirán su extensión debido al aumento de la frontera agrícola. En las regiones más altas
(cabeceras de cuenca), las zonas de bosques templados disminuirán drásticamente.
10 Para un análisis detallado de los cambios aquí presentados entre 1976 y 2000, referimos al lector a la sección
4.4 “Diagnóstico del uso de suelo en la zona costera del Golfo de México”.
644
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 1. Mapa de uso de suelo y vegetación del año 2000.
Fuente: Gómez et al., 2007.
Es importante señalar que, de acuerdo con el modelo utilizado, si se considera
un escenario tendiente a la conservación tanto de áreas naturales protegidas como
del Corredor Biológico Mesoamericano, y otro que permitiera la introducción de
actividades agropecuarias en dichas zonas, las disminuciones de cobertura vegetal
natural serían menos drásticas en el primero. Sin embargo, dada la complejidad del
método, no puede aseverarse que exista deforestación dentro de las áreas naturales
protegidas.
Tendencias
en el uso de suelo
645
Cuadro 1. Cambios en el uso de suelo observados entre 1976 y 2000.
Cobertura o uso de suelo
Urbano
Pastizal inducido, cultivado, agricultura de
temporal y riego
Pastizal natural (incluye pastizal-huizachal)
Matorral espinoso tamaulipeco
Vegetación secundaria arbustiva y herbácea (de
los tipos de vegetación arbórea)
Sabana
Selvas bajas caducifolias, bosques de encino,
selvas medianas y vegetación espinosa
Selvas perennifolias y subperennifolias
Bosques de pino, oyamel, ayarín y encino
Cuerpo de agua
Popal-tular
Vegetación de galería (incluye bosque de
galería, selva de galería y vegetación de galería,
manglar y comunidades inundables)
Área sin vegetación aparente
1976
(ha)
1 455 752
2000
(ha)
11 210 855
Cambio
%
670
2 212 785 879
5 088 148 997
130
8 555 252
8 907 085
4
153 878 176
137 716 807
-11
1 209 962 697
220 034 163
-82
54 742 922
3 219 102
-94
607 069 095
204 038 342
-66
2 384 270 754
73 599 347
280 525 587
371 284 317
1 730 875 851
49 881 833
12 171 279
44 982 737
-27
-32
-96
-88
112 745 332
6 812 623
-94
14 765 234
277 302
-98
Nota: en el proceso de homologación de las coberturas se crean inconsistencias que deben considerarse a la hora de
interpretar los resultados.
Fuente: Gómez et al., 2007.
6.5.3 Proyecciones para algunos tipos de cobertura
relevantes
De acuerdo con los resultados del modelo, a continuación se describen los cambios
que experimentarán algunos usos de suelo y tipos de cubierta vegetal para la región
del Golfo de México hacia el año 2020, en términos de probabilidad (con valores
entre 0 y 100%). En las figuras 3 a 8 se describen los rangos de probabilidad de
646
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 2. Proyecciones de uso de suelo en 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
que el estado del suelo actual pase a ser un uso de suelo dado, por ejemplo urbano,
pastizal o agricultura. Para los tipos de vegetación que están perdiendo superficie de
manera importante se habla de probabilidad de permanencia para la cobertura en
particular. La probabilidad para 2020 obedece a la dinámica del cambio de uso de
suelo observado de 1976 a 2000; por ello, algunas clases de uso de suelo dominarán
sobre otras.
6.5.3.1 Uso de suelo urbano
El uso de suelo urbano presentará una probabilidad máxima de 1% de aumento,
localizado en los alrededores de las actuales zonas urbanas. Las regiones de mayor
Tendencias
en el uso de suelo
647
probabilidad se ubican en la porción noreste de la península de Yucatán, posiblemente
debido a la concentración de poblaciones rurales y la expansión del corredor turístico
de la Riviera Maya. Sin embargo, las probabilidades de cambio son muy bajas.
6.5.3.2 Pastizal inducido y agricultura de temporal
Los valores de probabilidad de cambio hacia este tipo de vegetación van de 2 a 39%
en toda la región. Estos usos de suelo dominarán en la península de Yucatán, en
regiones costeras y regiones de las estribaciones11 de las cabeceras de las cuencas.
Será el uso de suelo dominante para la región (figura 3).
Figura 3. Probabilidad de cambio a pastizal inducido y agricultura de temporal para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
6.5.3.3 Pastizal cultivado y agricultura de riego
Las probabilidades de cambio hacia este uso de suelo van del 8 al 43% y los valores
más elevados se localizan a lo largo de las costas, en los humedales definidos para
11 Estribación: estribo o ramal de montaña que deriva de una cordillera.
648
E scenarios
de cambio climático y tendencias
este estudio. Tal hecho debe activar la señal de alerta para implementar medidas de
conservación. Las probabilidades intermedias (22 a 33%) se observan en regiones
que actualmente presentan uso de suelo de agricultura de riego y pastizales inducidos
(figura 4). El cambio de uso de suelo a actividades agropecuarias indica una alta
intensificación y mayor tecnificación de las actuales zonas abiertas para cultivo en la
región.
Figura 4. Probabilidad de cambio a pastizal cultivado y agricultura de riego para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
6.5.3.4 Matorral espinoso tamaulipeco
A diferencia de otros usos de suelo, este tipo de cubierta vegetal, predominante en las
zonas de pie de monte de las cabeceras de cuenca, se presentará para 2020 principalmente en la Sierra de San Carlos, Sierra de Tamaulipas, en las cabeceras de los ríos
Tuxpan, y Jamapa, y en las zonas secas de los Altos de Chiapas. Todas estas regiones
con valores de probabilidad de cambio de entre 36 y 44%.
Tendencias
en el uso de suelo
649
6.5.3.5 Vegetación secundaria
En el estudio se consideró a la vegetación secundaria como la correspondiente a
todas las coberturas de tipo herbáceo y arbustivo, de acuerdo con la clasificación del
INEGI. El modelo indica baja probabilidad de cambio de estos tipos. El estado de la
vegetación secundaria es un indicativo tanto del deterioro de la vegetación como de
su regeneración.
6.5.3.6 Selvas bajas y vegetación espinosa
La probabilidad de permanencia de estos tipos de vegetación para 2020 es muy baja
(entre 1 y 11%). En la figura 5, la superficie de permanencia, cuyo rango de valores
se ubica entre 0.09 y 0.11, corresponde a las regiones que van a ser sustituidas por
pastizal inducido y agricultura de temporal, con probabilidades de entre 25 y 35% de
la figura 3. Esto sugiere que la actividad agrícola tradicional sustituirá a la vegetación
espinosa y de selvas bajas.
Figura 5. Probabilidad de cambio a selvas bajas, bosques espinosos, selvas medianas y
vegetación espinosa para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
650
E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.5.3.7 Cuerpos de agua, popal-tular y vegetación de galería
La permanencia de esta cobertura será muy baja (0 a 1%). La probabilidad de permanencia en las regiones de humedales sólo es de cerca del 1% (figura 6). Por otro lado,
la permanencia de vegetación representativa de lagos y zonas riparias también presenta bajas probabilidades (0 a 1%). Para los sitios piloto de este estudio se identifica
una probabilidad de permanencia de sólo el 1% para popal y tular, que predominará
sobre los actuales cuerpos de agua (figura 7). La vegetación de galería presenta una
probabilidad de permanencia de entre 0 y 0.4%, predominando en actuales zonas
riparias, principalmente en el noroeste de Campeche y en Quintana Roo (figura 8).
6.5.4 Uso de suelo e hidrología
Figura 6. Probabilidad de presencia de popal y tular para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
Tendencias
en el uso de suelo
651
Figura 7. Probabilidad de presencia de cuerpos de agua para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
Figura 8. Probabilidad de presencia de vegetación de galería para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
652
E scenarios
de cambio climático y tendencias
El suelo juega un papel importante dentro de la fase terrestre del ciclo hidrológico, pues dependiendo de su grado de permeabilidad determina la fracción del agua
precipitada que se infiltra hacia los acuíferos o escurre hacia los océanos. Una parte
del agua también es retenida en la superficie antes de llegar al mar, formando lagos,
lagunas y humedales. Si se aprovechan de manera sustentable, estos ecosistemas
pueden beneficiar a la economía de las zonas aledañas y proveer sustento a la vida
silvestre. La alteración del uso de los suelos modifica el balance hídrico y altera los
frágiles ecosistemas dependientes del recurso agua.
Al comparar el mapa de uso de suelo del 2000 (figura 1) con el de proyecciones
para 2020 (figura 2), se puede observar la reducción de las áreas con mayor densidad
de vegetación, como los diferentes tipos de selva, la desaparición de los manglares
y un aumento en las áreas con vegetación rala, como los pastizales. Este cambio es
muy importante, ya que una vegetación más pobre ocasiona una menor infiltración
y el aumento de los escurrimientos. También disminuye la fricción entre el escurrimiento y la superficie del suelo, aumentando la velocidad de las corrientes. Si se toma
en cuenta que la vegetación rala tiene menor capacidad para retener tanto el suelo
como el agua, el cambio a este tipo de vegetación aumenta la erosión. Una de las
consecuencias es el mayor arrastre de sedimentos hacia las partes bajas de la cuenca,
azolvando humedales y bocas de lagunas y esteros. Así, los humedales van reduciendo su capacidad de almacenamiento del líquido, lo que afecta a todo el ecosistema.
El aumento del porcentaje de escurrimiento debido al cambio del uso del suelo se
observa principalmente en la península de Yucatán y en Tamaulipas (figuras 9 y 10),
así como en los humedales que se encuentran a la salida de estas cuencas. De acuerdo con el balance hídrico de una cuenca, si se tienen mayores escurrimientos con
lluvias intensas debido a los cambios en el uso del suelo, las infiltraciones se reducen,
y en temporadas de secas los acuíferos no serían capaces de mantener la humedad
suficiente como para alimentar los humedales. En otras palabras, la existencia de los
humedales depende de un frágil equilibrio que mantiene el balance hídrico adecuado
entre las diversas etapas del ciclo hidrológico; el cambio de uso del suelo es la variable
que más afecta este balance.
Tendencias
en el uso de suelo
653
El uso de suelo aquí proyectado tendrá los mayores impactos en el balance hídrico
regional. Las alteraciones en el uso de suelo, principalmente por pérdida de bosques,
Figura 9. Porcentaje de lluvia que escurre con una precipitación de 100 cm.
Situación actual (izquierda) y proyecciones a futuro (derecha).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Figura 10. Porcentaje de lluvia que escurre con una precipitación de 50 cm.
Situación actual (izquierda) y futura (derecha).
Fuente: Magaña et al., 2007.
654
E scenarios
de cambio climático y tendencias
resultarán en mayores escurrimientos y menor infiltración. Estas alteraciones en el
ciclo hidrológico regional repercutirán en la salud de los humedales costeros del Golfo
de México. Por ello, es necesario que las medidas de adaptación consideren como
fundamental un reordenamiento territorial y ecológico en toda la zona de estudio.
Tendencias
en el uso de suelo
655
6.6 Escenarios de cambios locales
Víctor Magaña et al.
6.6.1 Introducción
Como se vio en las secciones 6.1 y 6.2, para obtener estimaciones locales de los
cambios futuros en el clima, se realizan reducciones de escala a partir de las proyecciones obtenidas de los modelos generales de circulación de la atmósfera. Uno de los
esquemas de reducción de escala espacial más útil en materia de generación de escenarios de cambio climático se basa en procedimientos estadísticos de regresión. El
Modelo de Reducción de Escala Espacial Estadístico (Stastistical Downscaling Model
o SDSM) constituye una de las herramientas más fáciles de usar y que aporta gran
cantidad de valiosa información para el estudio de impactos del cambio climático1.
La aplicación del SDSM requiere de información diaria de precipitación y temperatura
para construir relaciones estadísticas entre los valores observados locales y los valores
del modelo de circulación general, a partir de un arreglo en malla con baja resolución
espacial.
En el presente análisis se utilizó la información meteorológica disponible en la
base de datos conocida como ERIC III, que compila datos de más de tres mil estaciones durante un periodo promedio de cuarenta años. Para estimar las tendencias
locales en los sitios piloto, se buscaron estaciones cercanas, que reflejaran el clima
1 Wilby y Wigley, 1997; Wilby y Dawson, 2004.
656
puntual de la zona (figura 1). Los escenarios de cambio climático generados con el
SDSM complementan la información obtenida con modelos regionales y permiten
obtener un espectro más amplio de las proyecciones. De esta forma se puede estimar
la incertidumbre (dispersión) entre ellas.
Figura 1. Regiones de humedales de estudio (zonas en negro) y estaciones meteorológicas
(número) utilizadas para el análisis de cambios locales.
En prácticamente todas las zonas de estudio se encontraron estaciones meteorológicas, excepto alrededor de la parte costera media de Quintana Roo (figura 1). Se
construyeron proyecciones de cambio climático para el periodo 2010-2099, a partir
de los datos del modelo de circulación general del centro Hadley. Recordemos que el
modelo conocido como HadCM3 genera algunos de los valores de cambio climático
más elevados, comparado con cualquier otro modelo utilizado por el IPCC. De esta
forma, los escenarios obtenidos pueden considerarse como una cota superior de los
cambios esperados en temperatura y precipitación. Para los escenarios puntuales se
utilizaron dos escenarios de emisiones: A2 y B2.
E scenarios
de cambios locales
657
Las proyecciones se realizaron para una de las estaciones en cada región de los
sitios piloto para las variables temperatura y precipitación, utilizando datos diarios. En
general, la construcción de relaciones entre los valores locales (en la estación) y los
valores modelados resulta más sencilla para la temperatura que para la precipitación
diaria local. La humedad relativa local y la dirección del viento resultaron clave en la
mayoría de los casos para construir escenarios de cambios en la precipitación.
Las estaciones utilizadas para el presente análisis se enlistan en el cuadro 1.
Cuadro 1. Estaciones meteorológicas usadas para determinar las condiciones
locales de los sitios piloto.
Número de
estación
Nombre
Sitios pilotos correspondientes
28086
San Fernando, Tamaulipas
Río San Fernando-Laguna La Nacha.
Río Pánuco-Altamira.
30056
El Tejar Medellín, Veracruz
Rio Papaloapan-Laguna de Alvarado.
Río Coatzacoalcos-Laguna El Colorado.
Sistema Lagunar Carmen-Pajonal-Machona.
04012
Champotón, Campeche
Reserva de la Biosfera Los Petenes.
23019
La Lagunita, Quintana Roo
Sistema Lagunar Nichupté (Cancún).
Sistema Lagunar Boca Paila (Punta Allen).
A continuación se presentan las comparaciones del modelo con la climatología
actual observada, los cambios proyectados en la climatología hacia 2010-2030, así
como los cambios que se esperan hacia 2070-2099, ambos bajo el escenario A2. Finalmente, se presenta una comparación de la evolución del clima ante los escenarios
A2 y B2, utilizando el modelo Hadley. Como este modelo es el que predice mayores
cambios, y el escenario A2 es uno de los de mayores emisiones, los resultados corresponden a uno de los valores más extremos de cambios. Esto nos permite tener una
idea de la condición de mayor presión climática esperada. El análisis se realiza para
cuatro de los ocho sitios de estudio.
658
E scenarios
de cambio climático y tendencias
6.6.2 Humedales de Tamaulipas, estación San
Fernando (28086)
Al comparar la simulación del clima actual para San Fernando con los datos observados en la estación 28086, podemos notar que la reconstrucción de la temperatura de
superficie entrega muy buenos resultados para el clima de 1961-1990.
Figura 2. Condiciones de temperatura media mensual para el clima 1961-1990, con
observaciones en San Fernando, Tamaulipas, y con el modelo SDSM, usando los resultados
del HadCM3, bajo el escenario A2.
Con base en la confianza de que el modelo logra reproducir el ciclo anual de la
temperatura media, es posible generar escenarios de cambio en la temperatura para
este sitio piloto y extrapolarlos a otros humedales de la zona. Las proyecciones se
realizan para finales del presente siglo, pues en este periodo se vuelve más claro el
cambio en la temperatura. Como es de esperarse, los cambios de temperatura media
proyectados bajo el escenario A2 son en general superiores a los proyectados con el
B2 (figuras 3 y 4).
E scenarios
de cambios locales
659
Figura 3. Condiciones de cambio en la temperatura media mensual para el clima 2070-2099,
con respecto al periodo 1961-1990 en San Fernando, Tamaulipas, a partir del esquema
SDSM, usando datos del modelo HadCM3 bajo el escenario A2.
Nótese cómo, en general, se puede esperar un aumento cercano a los 3 °C para los humedales de Tamaulipas .
Figura 4. Condiciones de cambio en la temperatura media mensual para el clima 2070-2099,
con respecto al periodo 1961-1990 en San Fernando, Tamaulipas, a partir del esquema
SDSM, usando datos del modelo HadCM3 bajo el escenario B2.
Nótese un menor aumento promedio con respecto al escenario A2, cercano a 2 °C.
660
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Recordemos que los aumentos en la temperatura no son constantes en el tiempo.
De acuerdo con las proyecciones de modelos numéricos, los incrementos en las dos
próximas décadas no serán mayores a 1 °C. Sin embargo, para la segunda mitad
del presente siglo, la temperatura aumentará más rápidamente y los cambios para
finales del mismo alcanzarán incluso los 4 °C en el noreste del país. De este modo,
las diferencias entre los escenarios A2 y B2 se harán más evidentes. Esta es la misma
conclusión que se alcanza cuando se analiza el ensamble de modelos GCM o las
salidas del modelo japonés. La figura 5 ilustra los cambios esperados para los sitios
piloto San Fernando-La Nacha y Pánuco-Altamira.
Figura 5. Series de tiempo de la temperatura media en la estación San Fernando, Tamaulipas,
entre 1961 y 2099, bajo los escenarios A2 y B2 del modelo Hadley.
Uno de los aspectos interesantes de los cambios en la temperatura está relacionado
con las ondas de calor. Si definimos las ondas de calor como las veces que se rebasa
la temperatura media umbral de 30 °C durante el año, encontramos que después
de 2030, dicha situación se volverá más frecuente. Esto significa que los valores de
temperatura máxima podrían ser muy superiores a los 30 °C más frecuentemente.
E scenarios
de cambios locales
661
Figura 6. Simulación con el modelo HadCM3 del número de veces al año que se rebasa la
temperatura media de 30 °C (T>30 °C) en San Fernando, Tamaulipas, bajo los escenarios
A2 y B2 entre 1961 y 2099.
En cuanto a la precipitación, la construcción del ciclo anual de las lluvias a partir
de variables meteorológicas de gran escala es una tarea complicada, principalmente
en los trópicos, donde las características de los sistemas nubosos están determinadas
en gran medida por campos de vientos, transportes de humedad y condiciones de
estabilidad atmosférica. Todos ellos son sensibles a las características del modelo. En
el presente análisis, la precipitación se simuló utilizando datos de humedad relativa y
de dirección de viento, debido a que los sistemas de norte, o los vientos alisios, son
los principales generadores de episodios de lluvias en el Golfo de México. Para el
caso de San Fernando, el modelo estadístico sobreestima las precipitaciones para el
periodo 1961-1990 (figura 7). Sin embargo, reproduce el ciclo anual con lluvias más
intensas en el verano, lo cual reduce el problema de sobreestimación de lluvias a un
error sistemático.
Las proyecciones para finales del presente siglo, usando técnicas de reducción
de escala estadísticas con datos del modelo de circulación global HadCM3 y bajo el
escenario A2, sugieren que los cambios en la precipitación serán mínimos en estos
662
E scenarios
de cambio climático y tendencias
sitios (figura 8). Hacia los meses de octubre y noviembre, los resultados sugieren un
ligero aumento en la precipitación. Bajo tal esquema, las reducciones en precipitación
anual para finales del presente siglo serían de menos del 5%.
Figura 7. Simulación de la precipitación acumulada mensual para el periodo 1961-1990, bajo
el esquema SDSM en San Fernando, Tamaulipas, y comparación con valores observados.
Figura 8. Cambios en la precipitación en San Fernando, Tamaulipas, para 2070-2099 en
relación con 1979, y de acuerdo con los datos HadCM3 A2 reducidos con el esquema SDSM.
E scenarios
de cambios locales
663
6.6.3 Humedales de Veracruz y Tabasco, estación El
Tejar (30056)
En la estación El Tejar, en Medellín, Veracruz, el modelo simula adecuadamente la
temperatura promedio anual, al igual que su varianza. El modelo es capaz, incluso,
de simular los periodos y el número de veces que se producen episodios de calor, los
cuales ocurren esencialmente a mitad del verano (figura 9).
Bajo cambio climático se espera que en esta región los mayores aumentos en
temperatura ocurran en los meses de junio y julio, alcanzando incrementos de temperatura de entre 3 y 4 °C. Con ello, el número de episodios de calor (T>30 °C)
en esos meses prácticamente se cuadruplicaría para finales del presente siglo (figura
10). Tal amenaza eleva el riesgo por golpe de calor, principalmente entre la población
más vulnerable: adultos mayores y niños. El número de episodios con temperaturas
superiores a 30 °C será mucho mayor si las emisiones globales siguen el escenario A2
en lugar del B2 (figura 11).
Figura 9. Simulación y comparación con observaciones del número de episodios de
temperaturas medias superiores a los 30 °C (T>30 °C) en Medellín, Veracruz, para el periodo
1961-1990, con datos del modelo HadCM3, bajo el escenario A2.
664
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 10. Proyecciones de número de episodios de T>30 °C en Medellín, Veracruz, bajo el
escenario A2 con el modelo HadCM3, reducido con el esquema SDSM.
Figura 11. Proyecciones de episodios con temperatura media anual T>30 °C en Medellín,
Veracruz, entre 1961 y 2099, con el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
Esta figura ilustra las diferencias que los distintos escenarios de emisiones tienen sobre las ondas de calor. Como es
de esperarse, el escenario A2 proyecta ondas mucho más frecuentes para finales del siglo.
E scenarios
de cambios locales
665
La temperatura promedio anual para finales del presente siglo en la región de los
humedales de Veracruz y Tabasco podrá incrementarse hasta en 2.5 °C, siendo el
escenario A2 de mayores aumentos que el B2 (figura 12).
Figura 12. Proyecciones de temperatura media anual en Medellín, Veracruz, entre 1961 y
2099, con el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
En cuanto a la precipitación, el SDSM es capaz de reproducir el comportamiento
estacional de las lluvias, aunque en ciertos meses subestima el acumulado mensual.
Sin embargo, su capacidad de capturar el patrón anual de precipitación permite tener
confianza en las proyecciones futuras, al menos para el modelo Hadley bajo el escenario A2. En general, la proyección estima un aumento de entre 10 y 15% en las lluvias
en los meses de verano (figura 13). Sin embargo, existen otras proyecciones, con
otros modelos, que sugieren disminuciones en las lluvias. Como se explicó anteriormente, las proyecciones de precipitación acarrean diversos grados de incertidumbre,
que se ven reflejados en los resultados de los distintos modelos.
666
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 13. Proyecciones de cambios en la precipitación en Medellín, Veracruz, de acuerdo con
el modelo HadCM3, bajo el escenario A2, y procesado con el SDSM.
Al contrario de la temperatura, cuando se alimenta el modelo Hadley con los
escenarios de emisiones A2 y B2, la precipitación no muestra contrastes marcados.
Los cambios más evidentes en los humedales veracruzanos y tabasqueños ocurrirán
hacia finales del presente siglo (figura 14).
Figura 14. Series de tiempo de cambios de la precipitación en Medellín, Veracruz, entre 1961
y 2099 para el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
E scenarios
de cambios locales
667
6.6.4 Humedales de la costa noroccidental de la
Península de Yucatán, estación Champotón
(04012), Campeche
La estación Champotón se utilizó como referencia para proyectar los posibles cambios en la costa noroccidental de la península de Yucatán. La reducción de escala
de las salidas del modelo Hadley muestra que, bajo el escenario A2, los cambios de
temperatura serán ligeramente menores a 2 °C en los meses de primavera e inicios
del verano (figura 15).
Figura 15. Proyecciones de la temperatura media mensual en Champotón, Campeche, para
los periodos 1961-1990 y 2070-2099, de acuerdo con el modelo Hadley,
bajo el escenario A2.
Estos cambios son menores comparados con los de regiones al norte de México.
Sin embargo, uno de los efectos asociados con el calentamiento es que la distribución
de probabilidades de la temperatura se desplaza hacia valores mayores. Esto quiere
decir que un mayor número de observaciones a lo largo del año se encuentra entre los
valores superiores de temperatura. Como se refleja en la figura 16, el valor del percen668
E scenarios
de cambio climático y tendencias
til 95%2 en la distribución aumenta en más de dos grados en los meses de primavera
bajo cambio climático. Dicha condición se reflejará de forma aún más marcada en
las temperaturas máximas. Por ello, si se combina el incremento de temperatura en
la región de Campeche con las prácticas tradicionales de roza-tumba-quema en la
agricultura, se hace evidente el grave riesgo en que se encuentra la zona en cuanto al
aumento en incendios forestales y pérdida de bosque tropical.
Figura 16. Valores de temperatura media para el percentil 95% en Champotón, Campeche,
de acuerdo con el modelo Hadley, bajo el escenario A2 para 1961-1990 y 2070-2099.
El percentil 95% indica que el 95% de las observaciones se encuentran por debajo de ese valor. Así, la figura
16 muestra que para el mes de junio durante el periodo 1961-1990 el 95% de las proyecciones del modelo
estuvieron por debajo de 30.6 °C; mientras que para el periodo 2070-2099, el modelo proyecta que el 95% de las
observaciones se encontrará por debajo de 31.8 °C.
Como en otros casos, la variable más difícil de reducir en escala mediante técnicas
estadísticas es la precipitación. Sin embargo, su reconstrucción a partir de parámetros de gran escala consigue mostrar las características del ciclo anual, incluyendo
2 El percentil 95% indica que el 95% de las observaciones se encuentran por debajo de ese valor.
E scenarios
de cambios locales
669
un periodo de canícula3 o sequía intraestival en julio. Al igual que en la parte media
de Veracruz, la proyección hacia finales del presente siglo sugiere un aumento en las
precipitaciones de entre 15 y 20% para los meses de verano (figura 17).
Figura 17. Precipitación acumulada mensual simulada con el modelo Hadley, bajo el escenario
A2, para Champotón, Campeche, entre 1961-1990 y 2070-2099.
Uno de los aspectos interesantes es que la forma de llover en la región también
cambia. El número de eventos de precipitación intensa, caracterizados por lluvias superiores a los 50 mm/día, se duplicará y quizá será aún mayor. En efecto, en la zona
de Campeche, las lluvias extremas ocurren generalmente en los meses de verano y,
de acuerdo con las proyecciones realizadas por el modelo Hadley bajo el escenario
A2, durante el mes de agosto estos eventos serán casi tres veces más frecuentes
hacia finales de siglo que en la actualidad (figura 18). Lo anterior tendría impactos
importantes en la erosión sobre regiones deforestadas.
3 Periodo del año en que es más fuerte el calor.
670
E scenarios
de cambio climático y tendencias
Figura 18. Proyecciones del número de eventos de precipitación muy intensa (pcp > 50 mm/
día) en Campeche (Champotón), bajo el escenario A2, con el modelo Hadley.
6.6.5 Humedales del Caribe, estación La Lagunita
(23019), Quintana Roo
En la parte del Caribe superior de la península de Yucatán, alrededor de Cancún, los
cambios en la temperatura media proyectados por los modelos representan adecuadamente los observados en la estación. Como en los casos anteriores, se proyectan
cambios para finales de siglo bajo el escenario A2 con el modelo Hadley del orden de
2.5 °C. Los cambios se reflejarán en una mayor frecuencia de episodios de ondas de
calor (T>30 °C), que pasarán del promedio actual de ocho, entre julio y agosto, a casi
el doble para finales del siglo XXI (figura 19).
Los aumentos en temperatura y ondas de calor proyectados con el modelo Hadley, reducido espacialmente con la técnica SDSM, son mayores bajo el escenario A2
que bajo el escenario B2, principalmente después de la segunda mitad del presente
siglo (figura 20).
E scenarios
de cambios locales
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Figura 19. Proyecciones con el modelo HadCM3, bajo el escenario A2, del número de veces
en que T>30 °C en periodos de treinta años, entre 1961-1990 y 2070-2099, en el noreste de
la península de Yucatán.
Figura 20. Proyecciones con el modelo HadCM3 de temperaturas medias anuales en La
Lagunita, Quintana Roo, bajo los escenarios de cambio climático A2 y B2.
Como se ha visto a lo largo del análisis, a finales del siglo XXI, el escenario A2 arroja temperaturas superiores a las
esperadas con el B2.
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E scenarios
de cambio climático y tendencias
Para esta región del Caribe mexicano se proyectan ligeras disminuciones en la
precipitación de entre 5 y 10% mensual bajo el escenario A2. Dicha tendencia hacia
una disminución de las lluvias es menor bajo el escenario B2 (figura 21). Tal situación
se presenta en otros puntos de la costa Caribe de Mesoamérica. Debe recordarse,
sin embargo, que los ciclones tropicales afectan con frecuencia esta zona y no están
debidamente representados en los modelos. Por lo tanto, incluso bajo la consideración de que los cambios en las precipitaciones sean menores, los huracanes de mayor
intensidad constituyen el factor de mayor incremento del riesgo en la región.
Figura 21. Escenarios de precipitación en el noreste de Quintana Roo
bajo los escenarios A2 y B2.
Con lo anterior, se tiene una primera aproximación de los cambios que experimentarán las regiones donde se localizan los sistemas de humedales bajo un aumento de
temperatura y cambios en la precipitación. Es claro que aún será necesario estimar a
futuro los cambios previstos en las demandas de agua y de servicios ambientales para
poder realizar los escenarios completos de los humedales y mejorar las estimaciones
de riesgo, como función de la amenaza y la vulnerabilidad.
E scenarios
de cambios locales
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