UNIVERSIDAD VERACRUZANA FACULTAD DE

UNIVERSIDAD VERACRUZANA
FACULTAD DE INTRUMENTACIÓN
ELECTRÓNICA Y CIENCIAS ATMOSFÉRICAS
Variabilidad espacio-temporal de la sequía meteorológica
en el estado de Veracruz
T ES I S
QUE PARA EVALUAR LA EXPERIENCIA EDUCATIVA EXPERIENCIA RECEPCIONAL (MEIF)
DEL PROGRAMA EDUCATIVO
LICENCIATURA EN CIENCIAS ATMOSFÉRICAS
P
R
E
S
E
N
T
A
Tania Angélica Reyes Jiménez
Director
Dr. Juan Matías Méndez Pérez
XALAPA, VER.
MARZO, 2014
A mi mamá y mi papá, por apoyarme en todo momento
y creer en mi hasta el final.
A mi hermano, por estar conmigo y ser mi gemelo
en todos los sentidos.
A mi abuela, tíos y primos, por ser la mejor familia.
A mis amigos, por animarme y acompañarme en este viaje;
en especial al que, además, compartió desvelos conmigo.
A mi director de tesis, por su confianza y apoyo
durante la realización de este trabajo.
Y a mis hermanitos y hermanitas pequeños, en especial
a Toulouse, por alegrarme todos los días.
I
RESUMEN
La sequía meteorológica se presenta cuando la precipitación durante un cierto
periodo de tiempo es significativamente menor que el promedio a largo plazo o por
debajo de un valor crítico. Se caracteriza por la presencia de altas temperaturas,
baja humedad en el ambiente y vientos fuertes. Con el fin de definir y comparar las
características de las sequías se han propuesto un conjunto de índices de sequía
a partir de registros de precipitación.
En la presente tesis se presenta una primera aproximación al estudio de la sequía
meteorológica en el estado de Veracruz. Se pretende caracterizar la variabilidad
espacio-temporal de la sequía meteorológica en el estado de Veracruz a través del
Índice de Precipitación Estandarizada (SPI, por sus siglas en inglés). Así como se
identifican los posibles mecanismos moduladores, tales como El Niño Oscilación
del Sur (ENSO, por sus siglas en inglés), la Oscilación Multidecadal del Atlántico
(AMO, por sus siglas en inglés) y la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO, por sus
siglas en inglés).
A partir de datos mensuales de precipitación de la base CLICOM del periodo
1960-2008, se construyeron las series del SPI para diferentes escalas temporales,
(3, 6, 12 y 24 meses) pero se seleccionó la que mejor se adaptó a los fenómenos
del estado (6meses). A partir de los mapas regionales de SPI se identifican los
periodos de sequía prolongada, frecuencia, duración y tendencia. Así mismo, se
determinan los patrones característicos de las sequías mediante de la técnica de
funciones empíricas ortogonales (EOF, por sus siglas en inglés).
II
ÍNDICE
CAPÍTULO 1.
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
CAPÍTULO 2.
2.1
2.2
CAPÍTULO 3.
3.1
3.2
CAPÍTULO 4.
4.1
4.2
INTRODUCCIÓN
Preámbulo
Sequía
1.2.1 Índices de sequía
1.2.2 Monitor de sequía de Norteamérica
Revisión histórica de sequías en la región
Hipótesis
Antecedentes
Justificación
Objetivos
1
2
4
7
9
13
13
14
15
ZONA DE ESTUDIO
Ubicación
17
Climatología
18
2.2.1 Lluvias en verano
20
2.2.2 Lluvias en invierno
21
2.2.3 Teleconexiones
23
2.2.3.1 Oscilación del Sur (ENSO) 24
2.2.3.2 Oscilación Decadal del Pacífico
(PDO)
25
2.2.3.3 Oscilación Multidecadal del
Atlántico (AMO)
26
DATOS Y METODOLOGÍA
Datos
Metodología
3.2.1 Índice de Precipitación Estandarizada (SPI)
3.2.1.1 Cálculo de SPI
3.2.2 Funciones Empíricas Ortogonales (EOF’s)
3.2.2.1 Cálculo de las EOFs
29
30
30
31
35
36
RESULTADOS
Análisis de tendencia de precipitación
Análisis de la sequía a través del índice SPI
4.2.1 Sequías del periodo 1961-1969
4.2.2 Sequías del periodo 1970-1979
III
39
39
40
41
4.3
4.4
4.5
4.2.3 Sequías del periodo 1980-1989
42
4.2.4 Sequías del periodo 1990-1999
43
4.2.5 Sequías del periodo 2000-2008
44
Modos de variabilidad de la sequía meteorológica
45
Mecanismos moduladores en el sequía meteorológica
48
4.4.1 Mecanismos modulares de la sequía en la región
norte
49
4.4.2 Mecanismos modulares de la sequía en la región
sur
50
4.4.3 Mecanismos modulares de la sequía en la región
sur y húmedo en el norte
51
4.4.4 Mecanismos modulares de la sequía en todo el
estado
52
4.4.5 Mecanismos modulares de periodo húmedo en
todo el estado
53
Comparación con el Monitor de Sequía de América del
Norte
54
CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
5.1
5.2
Conclusiones
Trabajo futuro
57
58
REFERENCIAS
59
IV
ÍNDICE DE FIGURAS
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1
1.2
1.3
1.4
Características de los tipos de sequía (NMDC, 2006)
4
Mapa del Monitor de Sequía de América del Norte (NA-DM) de
junio de 2013. (Fuente:
http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm201306-sp.jpg)
9
Serie de PDSI reconstruida con dendrocronología para un
punto del estado de Veracruz (Cook et al., 2004)
10
Serie de PDSI reconstruida con dendrocronología para un
punto del estado de Veracruz solo en el periodo 1960 a 2008
(Cook et al., 2004)
11
CAPÍTULO 2. ZONA DE ESTUDIO
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
Zona de estudio (topografía en metros)
17
Precipitación acumulada anual para la zona de estudio
(Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013)
19
Precipitación promedio mensual en tres puntos del estado de
Veracruz (Fuente de datos: CLICOM, 2010)
20
Precipitación en la región de estudio en los meses de verano:
a. junio, b. julio y c. agosto (Fuente de datos: CLICOM
CICESE, 2013)
21
Precipitación en la región en los meses de invierno: a.
diciembre, b. enero y c. febrero (Fuente de datos: CLICOM
CICESE, 2013)
22
Precipitación acumulada para la región: a. meses de verano y
b. meses de invierno (Fuente de datos: CLICOM CICESE,
2013)
23
Anomalía de temperatura sobre el Pacífico durante un evento
a. de Niña y b. de Niño (Fuente de datos: Smith et al., 2008)..
25
Anomalía de temperatura sobre el Pacífico durante a. fase
negativa y b. positiva de la PDO (Fuente de datos: Smith et al.,
2008)
26
Anomalía de temperatura sobre el Atlántico durante AMO en
a. fase negativa y b. fase positiva (Fuente de datos: Smith et
al., 2008)
28
V
CAPÍTULO 3. DATOS Y METODOLOGÍA
3.1
3.2
Función de distribución de probabilidad Gamma (Tomado de:
Méndez, 2010)
32
SPI-06 de julio de 1998
35
CAPÍTULO 4. RESULTADOS
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
4.14
4.15
4.16
4.17
4.18
Tendencia de la precipitación (mm/año)
39
SPI-06 para el periodo 1961-1969
40
Como la figura 4.2 pero para 1970-1979
41
Como la figura 4.2 pero para 1980-1989
42
Como la figura 4.2 pero para 1990-1999
43
Como la figura 4.2 pero para 2000-2008
44
Primeros cuatro modos de variabilidad de SPI-06 de verano..
45
Series de tiempo de los coeficientes Pcs de los primeros
cuatro modos de SPI-06
46
Comparación de SPI-06 de 1998, EOF1 y EOF2
47
Comparación de SPI-06 de 1976 y EOF2
47
Correlación SPI-06 con índices a. Niño 3.4, b. PDO y c. AMO
..
48
Anomalía de temperatura del mar y viento durante periodos
secos en el norte del estado
49
Anomalía de temperatura del mar y viento durante periodos
secos en el sur del estado
50
Anomalía de temperatura del mar y viento durante periodos
secos en el sur y húmedos en el norte del estado
51
Anomalía de temperatura del mar y viento durante periodos
secos en todo el estado
52
Anomalía de temperatura del mar y viento durante periodos
húmedos en todo el estado
53
Monitor de Sequía de América del Norte, junio de 2005
(Fuente:
http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm200707.pdf)
55
SPI-06 de 2007
55
VI
ÍNDICE DE TABLAS
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1
1.2
Índices utilizados para caracterizar las sequías (Basada en:
Heim, 2002 Y Keyanatash et al., 2002)
5
Eventos históricos de sequía en la región del Estado de
Veracruz. (Fuente: Florescano, 1995; García et al., 2002) 11
CAPÍTULO 3. DATOS Y METODOLOGÍA
3.1
Clasificación del SPI en periodos húmedos y secos
(Escalante-Sandoval et al., 2005)
33
CAPÍTULO 4. RESULTADOS
4.1
Fases de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO durante las
diferentes condiciones del estado
54
VII
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1 Preámbulo
Las sequías son manifestaciones de las fluctuaciones climáticas asociadas con las
anomalías de gran escala de los patrones de circulación atmosférica, la
deforestación, el cambio de uso de suelo, la desertificación y las actividades
humanas. Esencialmente, las sequías provocan la disminución o ausencia de
precipitación sobre una región por largos periodos de tiempo (Escalante-Sandoval,
et al., 2005).
En el mundo, el fenómeno de sequía ha venido incrementándose, tanto en
magnitud espacial como en intensidad, y las regiones que las padecen sufren
fuertes pérdidas económicas y favorecen la migración de gran parte de su fuerza
de trabajo hacia otras zonas. Las sequías afectan grandes extensiones de terreno
de cultivo y pueden provocar la muerte de numerosas cabezas de ganado.
Disminuyen la disponibilidad de agua para la producción industrial y pueden
afectar el uso doméstico de los habitantes (García-Acosta et al., 2003).
México es un país que padece sequías desde tiempos ancestrales. Recientemente
se ha visto que la duración de las sequías y que sus áreas de afectación han ido
en aumento. Los estudios del comportamiento de las sequías pueden ayudar a
disminuir sus efectos negativos. Son fundamentales para establecer las políticas
adecuadas de uso del agua antes y durante los períodos de sequía (GarcíaAcosta et al., 2003).
La sequía meteorológica se presenta cuando la precipitación durante un cierto
periodo de tiempo es significativamente menor que el promedio a largo plazo o
que un valor crítico. Se caracteriza por la presencia de altas temperaturas, baja
humedad en el ambiente y vientos fuertes (Escalante-Sandoval et al., 2005). Es el
intervalo de tiempo, generalmente con una duración del orden de meses o años,
durante el cual el aporte de humedad en un determinado lugar cae
1
consistentemente por debajo de lo climatológicamente esperado o del aporte de
humedad climatológicamente apropiado.
Existen siete parámetros con los que se caracteriza a las sequías: la magnitud, la
duración, la frecuencia, la velocidad de implantación, el espaciamiento temporal, la
extensión y la dispersión espacial (Valiente, 2001).
Sequía y aridez se asocian frecuentemente, debido a que las regiones más secas
son usualmente aquellas donde la variabilidad de precipitación es más alta. Pero
no deben confundirse, ya que la aridez es un estado climático permanente. La
mayor parte de las características hidrológicas para las zonas definidas como
áridas y semiáridas son similares a las que presenta una región con sequía ya que
todas ellas presentan bajo nivel de humedad en la región, valores altos de
insolación, variación extrema de temperatura, alta variabilidad en la precipitación
en tiempo y espacio. Por otro lado, un escenario común en las zonas clasificadas
como semiáridas es que el 90% de la precipitación total anual ocurre tan solo en el
10% del periodo de lluvias de la región (Escalante-Sandoval et al., 2005).
La sequía es un fenómeno que produce impactos que abarcan sectores
económicos, sociales y en el medio ambiente, tales como la reducción en la
producción de cultivos, incremento de peligro de incendios forestales, reducidos
niveles de agua e incremento en la mortalidad de vida silvestre y ganadera y con
ello una reducción en los ingresos para campesinos y comerciantes (EscalanteSandoval et al., 2005), por ello es necesario conocer y entender su
comportamiento de manera regional.
1.2 Sequía meteorológica; definiciones, conceptos y tipos
La
Organización Meteorológica Mundial (OMM) define a la sequía como “la
ausencia prolongada o déficit notable de precipitación”. Sin embargo, la ausencia
de lluvia es relativa y depende de factores naturales y socioeconómicos. Con base
en ello, se ha considerado a la sequía como un fenómeno meteorológico que se
2
presenta cuando la lluvia o el escurrimiento natural en un periodo dado es menor
al valor normal, y cuando esta deficiencia es lo suficientemente importante y
prolongada para provocar efectos en las actividades humanas. Para la población
existe sequía cuando tiene que reducir su consumo de agua y considerar la
cantidad de agua de reserva y sus necesidades de uso. En general, se puede
decir que no existe una definición universal de sequía, debido a que sus efectos se
dejan sentir en los sectores económicos y sociales, y ocurre en casi todas las
regiones del mundo; por ello estos eventos tienen diferentes significados para las
distintas sociedades por lo que no se ha logrado un criterio uniforme (Cerda et al.,
2007).
Debido a esto, se han dividido las definiciones de sequía en dos grandes grupos:
conceptuales y operativas. Las definiciones conceptuales son las que se formulan
en términos generales y ayudan a entender el concepto de sequía. Son útiles para
describir el fenómeno. Por otro lado, las definiciones operativas ayudan a
identificar el inicio, final y grado de severidad de la sequía. El criterio más conocido
de este grupo es aquel que agrupa a las definiciones por tipos: meteorológica,
hidrológica, agrícola y socioeconómica, cada uno proporciona una definición de
caracterización distinta (Cerda et al., 2007).
En la figura 1.1 se muestra como a lo largo del tiempo, por la variabilidad natural
del clima, se originan la sequía meteorológica, agrícola e hidrológica, qué es lo
que cada una de ellas origina y con ellos se llega al impacto económico, social y
ambiental.
La sequía meteorológica es comúnmente una reducción de la precipitación
respecto a la normal en un periodo de tiempo. La sequía agrícola ocurre cuando
no hay suficiente humedad en el suelo para satisfacer las necesidades de un
cultivo en particular en un tiempo específico (Cerda et al., 2007).
3
Figura 1.1 Características de los tipos de sequía (NMDC, 2006).
La sequía hidrológica ocurre cuando existe un déficit de agua en los
escurrimientos superficial y subterráneo con respecto a la media mensual (o
anual) de los valores que se han presentado en la zona (García-Jiménez et al.,
2002).
Y por último, la socioeconómica que se presenta cuando la escasez física del
agua empieza a afectar a la población (Cerda et al., 2007).
1.2.1 Índices de sequía
Con el fin de definir y comparar las características de las sequías se han
propuesto los llamados índices de sequía. Los más simples hacen uso únicamente
de la precipitación media anual. Otros utilizan adicionalmente otras variables.
Algunos de ellos son: porcentaje de la normal, coeficiente de la variación de
precipitación anual, deciles de la precipitación, índice de sequía de Palmer e
índice de precipitación estandarizada (Escalante-Sandoval et al., 2005).
4
La Organización Meteorológica Mundial (OMM, por sus siglas en inglés) define un
índice de sequía como un índice que está relacionado con algunos de los efectos
acumulativos de una prolongada y anormal deficiencia de humedad (OMM, 1992),
otra definición puede ser, aquella variable derivada de registros meteorológicos
(precipitación, humedad del suelo, temperatura, etc.) o hidrológicos (escurrimiento
o caudal de ríos, almacenamiento de presas, etc.), cuyo valor refleja la severidad
de la sequía y en cierta medida la disponibilidad de agua (Méndez-Pérez, 2010).
Se identifican cinco criterios básicos que todo índice de sequía debe satisfacer
(Heim, 2002):
1. La escala de tiempo debe ser apropiada al problema.
2. Dar una medida cuantitativa de las condiciones de la sequía.
3. Ser aplicable al problema que está siendo estudiado.
4. Tener un método computacional para aplicarlo a tiempo real.
5. Poder calcularse sobre una base de tiempo casi real.
La tabla 1.1 resume algunos de los índices más relevantes para el análisis de
sequías a lo largo de la historia. En un principio eran sencillos, solo requería de
registros de precipitación, como el de Munger y SPI. Con el tiempo, fueron
desarrollando otros en los cuales añadían variables como temperatura y humedad,
para hacerlos más precisos, aunque más complejos, como el Índice de Palmer.
Los más recientes involucran tecnologías más sofisticadas como imágenes de
satélite, tal es el caso del VegDRI.
Tabla 1.1 Índices utilizados para caracterizar las sequías (Basada en: Heim., 2002 y
Keyantash et al., 2002).
Índice
Año
Variable utilizada
Índice de Munger
1916
Duración de periodo con 24 Medida diaria del riesgo de
5
Aplicación
h con precipitación menor a incendios forestales.
1.67 mm.
Índice de Kincer
1919
30
días
o
más
con Mapas
de
distribución
precipitación menor a 6.35 estacional.
mm en 24 h.
Índice de Marcovitch
1930
Temperatura y precipitación. Requerimientos climáticos del
escarabajo de frijol.
Índice de Blumenstock
1942
Duración de sequía en días Sequía de corto plazo.
(48 h con 2.54 mm).
Índice
de
precipitación 1954
Precipitación.
Un índice de sequía inverso
antecedente
para
el
pronóstico
de
avenidas.
Índice de adecuación de 1957
Precipitación y humedad del Sequía agrícola.
humedad
suelo.
Índice de Palmer (PDSI)
1965
Precipitación y temperatura.
Comparación
de
sequía
hidrológica y meteorológica a
través del tiempo y espacio.
Índice de humedad en la 1968
Precipitación y temperatura.
Sequía agrícola.
cosecha
Índice de sequía Keetch- 1968
Precipitación y humedad del Utilizado para el control de
Byram
suelo.
Índice de suministro de 1981
Nieve,
agua superficial
caudal.
incendios forestales.
precipitación
y Se utiliza para cuencas de ríos
del oeste, con estadísticas no
muy bien analizadas.
Índice
de
precipitación 1993
Precipitación.
estandarizada (SPI)
Permite hacer una medición de
sequías y periodos húmedos
en
diferentes
tiempo.
6
escalas
de
Índice de condiciones de 1995
Imágenes de satélite (visible Mide
vegetación
e infrarroja).
encuentra la vegetación
Índice de respuesta de la 2008
Imágenes de satélite.
Combina varios índices (SPI,
que
tan
sana
se
vegetación a la sequía
PDSI, etc) e imágenes de
(VegDRI)
satélites
para
caracterizar
diversos tipos de sequía y su
impacto en la vegetación.
Monitor de sequía
1999
Incluye varios índices de Distingue la severidad de los
sequía.
diferentes tipos de sequía en
las áreas analizadas.
Índice
del
Palmer 2004
Precipitación y temperatura.
modificado (SC-PDSI)
Reporta
eventos
(húmedos
y
extremos
secos)
para
condiciones anómalas.
Índice de precipitación- 2010
Precipitación y temperatura.
Al considerar el efecto de la
evapotranspiración
evapotranspiración
estandarizada (SPEI)
identificar diferentes tipos de
sequía
contexto
e
impactos
de
en
el
calentamiento
global.
1.2.2 Monitor de Sequía de Norteamérica
El Monitor de Sequía de América del Norte (NA-DM, por sus siglas en inglés) fue
creado en abril del 2002 con el fin de unificar el Monitor de Sequía de Estados
Unidos (USDM, por sus siglas en inglés) a todo Norteamérica, para obtener
definiciones consistentes de sequía a lo largo de dicho territorio utilizando un
método unificado, en este caso el DM, así como crear bases de datos confiables y
disponibles en tiempo real (Lawrimore et al., 2002). La finalidad de crear este
monitor es planificar, preparar y mitigar los efectos que tiene actualmente la
sequía a nivel nacional, regional y local, debido a que dicho fenómeno presenta
grandes pérdidas económicas a nivel continental e incluso mundial. En él,
7
puede
participan Estados Unidos, México y Canadá, así como instituciones y expertos de
la Administración Nacional de Océano y Atmósfera (NOAA’s, por sus siglas en
inglés), el Centro Nacional de Datos Climáticos, el Centro de Predicción Climática,
el Departamento de Agricultura de E.U. y el Centro Nacional de Mitigación de
Sequías de la Universidad de Nebraska, por parte de Estados Unidos, el Servicio
Meteorológico de Canadá (MSC, por sus siglas en inglés) y el Servicio
Meteorológico Nacional (SMN) por parte de México.
Este Monitor genera un mapa mensual de las condiciones de sequía a partir de
una mezcla de diversos índices de tipo meteorológico, edafológico, hidrológico y
biológico, que muestra las partes afectadas por distintos niveles de sequía de la
región a analizar. Es el monitor más utilizado en los últimos tiempos, además de
que sus productos son de libre acceso vía internet. Los siete parámetros que se
utilizan para elaborar un mapa del monitor son: Índice de Palmer, Índice de
Humedad del Cultivo, Modelo de Humedad del Suelo CPC (percentiles), Caudal
Diario USGS (percentiles), Porcentaje de Precipitación Normal, Humedad de la
Capa Superficial del Suelo USDA/NASS e Índice de Salud de Vegetación por
satélite.
Tras el cálculo de los índices individuales, los resultados se cruzan en una tabla
para definir cinco tipos de situaciones de sequía, cada una de las cuales lleva
asociados una serie de impactos (Valiente, 2001):

D0-Seco: impactos menores.

D1-Sequía: algunos daños a cultivos y alto riesgo de incendios.

D2-Sequía severa: pérdidas moderadas de cultivos y pastos, riesgo de
incendio muy alto y restricciones de agua.

D3-Sequía extrema: graves pérdidas de cultivos, riesgo extremo de
incendios y restricciones de agua extensiva.

D4-Sequía excepcional: pérdidas de cultivos excepcionales, riesgo de
incendios a gran escala y escases de agua en ríos y pozos.
8
Figura 1.2 Mapa del Monitor de Sequía de América del Norte (NA-DM) de junio de 2013.
(Fuente: http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm-201306-sp.jpg).
1.3 Revisión histórica de las sequías en la región del estado de Veracruz
Desde tiempos antiguos se han presentado las sequías sobre todo el territorio
mexicano, pero no se cuenta con información suficiente para hacer un recuento de
ellas, cuando han ocurrido ni los daños que han originado. Existen varias técnicas
para realizar un investigación acerca de cuando ocurrieron eventos en el pasado,
como son la dendrocronología, que es el estudio de los anillos de crecimiento de
los árboles, la fenología que es parte de la meteorología que investiga la
variaciones atmosféricas en su relación con la vida de animales y plantas, la
glaciología que es el estudio de los glaciares, palinología que es el estudio del
polen, el análisis de bióxido de carbono, entre otros (Florescano et al., 1995).
Cook et al., (2004) desarrollaron una malla con los registros anuales de los
cambios en los anillos de los árboles (dendrocronología) para observar los
periodos secos y húmedos con ayuda del Índice de Severidad de Sequía de
Palmer (PDSI) (Palmer, 1965) en la época de verano. Esta malla tiene una
resolución de 2.5° abarcando gran parte de Norte América.
9
De dicha malla, se extrajo en el punto de latitud 20°N y 97.5°O, un punto cercano
al estado de Veracruz, debido a que la malla no contaba con otros puntos. Se
observa (Fig. 1.3) que se han presentado algunas sequías severas desde 1347 a
2008, siendo las más intensas en 1550, 1840, 1895 y 1970 aproximadamente.
También se ve que, al menos para este punto, son más recurrentes e intensos los
periodos húmedos que los periodos secos.
Figura 1.3 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronología (línea verde) para un punto
del estado de Veracruz (media móvil en línea azul) (Cook et al., 2004).
Para el final del periodo (1960-2008) (Fig. 1.4) se ve que hay una tendencia al
incremento de los periodos secos, principalmente a partir de la década de los 90.
10
Figura 1.4 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronología (línea verde) para un punto
del estado de Veracruz solo en el periodo 1960 a 2008 (media móvil en línea azul)(Cook et
al., 2004).
En la tabla 1.2 se muestran las principales sequías que han afectado a la región a
lo largo de la historia, las cuales fueron más frecuentes en la primera parte del
siglo diecinueve. Las pérdidas más importantes se presentan en el sector agrícola,
debido a que se pierden las cosechas por la escasez de agua.
Tabla 1.2 Eventos históricos de sequía en la región del Estado de Veracruz. (Fuente:
Florescano et al., 1995; García-Jiménez et al., 2002)
Año
Mes
Características
Efectos
1843
Julio
Posible sequía
Se pierde cosecha de algodón.
1868
Mayo-Julio
Escasez de lluvia Peligro de epidemias.
y calor excesivo
1877
Octubre
Escasez de lluvia
Casi no hay existencia de maíz, frijol y
trigo en los graneros.
1877
Noviembre
Escasez
lluvias
de El monto de las cosechas es de tan solo
durante una cuarta parte del promedio normal.
todo el año
1891
Marzo-
Escasez de lluvia Malas cosechas, milpas raquíticas y
11
Agosto
1894
todo el año
muerte de ganado.
Enero-Julio Escasez de lluvia
Crisis agrícola desde el año anterior y
muerte en ganado.
1932
Junio
La
sequía
es La temperatura a la sombra llega a los
intensa
1933
Junio
Intensa
en
39°C.
sequía Se calcula en 4 millones de pesos la
la
zona pérdida de los cosecheros de plátano.
platanera
Hay
desempleo,
las
compañías
extranjeras se niegan a comprar el
producto por su reducido tamaño. Se
pierden el maíz y el frijol con la
consecuente alza de su precio.
1935
1935
Marzo
Mayo
Prolongada
La cosecha de maíz se pierda casi en su
sequía
totalidad.
Sequía intensa
La población carece de agua y el ganado
muere.
1935
Junio
Prolongada
En la región cerealera lo poco que se
sequía, escasez sembró crece con deficiencias. El ganado
1943
Agosto
de lluvia.
muere de sed y bajan sus precios.
Sequía
Las lluvias y las siembras son escasas.
generalizada
1951
Febrero
Sequía intensa
El ganado no tiene agua, escasea la
energía eléctrica.
1962
1977
Junio
Abril
Sequía
Pérdidas en ganadería superiores a los
prolongada.
15 mil cabezas de ganado vacuno.
Sequía
prolonga
que
se Escasez de ganado en engorda, 300
seis animales muertos. Aumento de precios
meses
1977
Agosto
Solo
en el ganado.
llueve Pérdidas de 39 mil hectáreas de cultivos
irregularmente
1977
Septiembre Sequía intensa
de maíz.
Habrá una alza de 250% en los precios
12
de los productos agrícolas con relación al
año anterior.
1998
Mayo
Sequía intensa
8 municipios afectados, 21 mil hectáreas
de cultivos dañados perjudicando a 6500
campesinos.
1998
Junio
Sequía intensa
4 muertos por las altas temperaturas y
escasez de agua, 10 mil cabezas de
ganado perecieron, se afectaron 200 mil
hectáreas cultivos de temporal. Se redujo
en un 15% la producción de leche.
1.4 Hipótesis
Las oscilaciones climáticas moduladas por el océano determinan la frecuencia,
intensidad y duración de las sequías meteorológicas que ocurren en el Estado de
Veracruz.
1.5 Antecedentes
Se han realizado diversos estudios acerca de la distribución espacial y temporal
de la precipitación en el estado de Veracruz modulada por fenómenos
atmosféricos tales como la sequía intraestival o canícula, huracanes y frentes
fríos, y algunas oscilaciones climáticas como la de El Niño Oscilación del Sur
(ENSO, por sus siglas en inglés), Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO, por
sus siglas en inglés) y Oscilación Decadal del Pacífico (PDO, por sus siglas en
inglés).
Pereyra-Díaz et al., (2009), hacen un análisis del efecto del ENSO sobre la
canícula y encuentra que el déficit de lluvia es menor o desaparece en años de El
Niño para casi todo el estado, excepto la región montañosa. En 1995, PereyraDíaz y Sánchez encuentran que El Niño es capaz de inducir sequías multianuales
13
sobre Veracruz. También observan que durante el evento de El Niño en las partes
marítimas aumenta la precipitación, mientras que en zonas continentales
disminuye considerablemente, principalmente en las zonas montañosas.
Magaña et al., (1999) y Vázquez-Aguirre (2007), encontraron que en inviernos de
El Niño las lluvias disminuyen a lo largo del territorio veracruzano, mientras que en
periodos de La Niña se observa un aumento sobre la mitad sur del territorio. Para
el verano, sobre Veracruz se observa un déficit de precipitación tanto en años de
El Niño como de La Niña, siendo más marcado el déficit en años Niño.
Vázquez-Aguirre (2007), observa que la fase positiva de la AMO se relacionaría
con anomalías positivas de la lluvia sobre Veracruz, con el mayor impacto sobre la
parte central del estado.
En cuanto a la PDO aún no se encuentra una modulación muy clara, Pavia et al.,
(2006), analizan cuando la PDO se superpone a eventos de ENSO y observa que
El Niño y la PDO en su fase fría durante el verano propician un déficit de
precipitación en el centro de Veracruz y las lluvias se incrementan en invierno si la
PDO está en su fase cálida sobre la misma región.
Sobre estudios de sequía y usos de índices para caracterizarla, Rivera del Río et
al., (2007), hacen un estudio espacio temporal de la sequía en el estado de
Durango, comparando el SPI y el PDSI. Encuentran que para dicho estado el
método del índice de Palmer (PDSI) permite definir con mayor claridad inicio, final,
duración y frecuencia de un periodo seco o húmedo.
1.6 Justificación
El sector agrícola y ganadero es una parte muy importante dentro de la economía
del estado de Veracruz.
En cuanto a la agricultura, el estado ocupa el primer lugar del país como productor
de caña de azúcar, chayote, naranja, piña, limón persa, vainilla y hule; el segundo
14
lugar en café, jícama y tabaco; y es un importante productor de maíz, frijol, soya,
pepino, sandía, mango, toronja, papaya y plátano. Es el segundo productor
nacional de café, aportando el 25.2% (INEGI, 2010).
Mientras que en la cuestión ganadera, es el primer productor de bovinos del país,
y entre los primeros abastecedores de carne de bovino en canal (aporta el 14.4%
de la producción nacional) y en pie de la Ciudad de México. Asimismo, la entidad
se ubica entre los primeros productores de aves y de miel (Gobierno del Estado,
2013).
Por ello, es importante hacer un estudio del comportamiento de las sequías en
Veracruz, ya que si el estado se ve afectado por un evento de sequía intenso, los
impactos que causa repercuten en pérdidas económicas de gran importancia y
principalmente en la sociedad.
1.7 Objetivos
El objetivo general de la presente tesis es caracterizar la variabilidad espaciotemporal de la sequía meteorológica en el estado de Veracruz
El objetivo particular del trabajo es determinar los posibles mecanismos
modulares, tales como El Niño Oscilación del Sur (ENSO, por sus siglas en
inglés), la Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO, por sus siglas en inglés) y la
Oscilación Decadal del Pacífico (PDO, por sus siglas en inglés) (Mantúa et al.,
1997); todo ello con el fin de prevenir a la sociedad y minimizar los impactos de la
sequía en medida de lo posible.
15
La presente tesis se divide en cuatro capítulos. En este primer capítulo se
presenta una introducción del tema, así como antecedentes y eventos históricos
de la sequía en el estado de Veracruz. En el capítulo 2 se describen los aspectos
climáticos de la región de estudio. Los datos y metodología implementada se
exponen en el capítulo 3. Por último, los resultados, conclusiones y trabajo futuro
se exponen en los capítulos 4 y 5.
16
CAPÍTULO 2. ZONA DE ESTUDIO
2.1 Ubicación
El estado de Veracruz se localiza en la región del Golfo de México, entre los 22°
28' O y 17° 9' N y 93° 36„ y 98° 39‟ O (INEGI, 2011). Está comprendido en la
región climática del Golfo de México, donde se encuentra la Sierra Madre Oriental,
la Llanura Costera del Golfo de México principalmente.
Figura 2.1 Zona de estudio (topografía en metros).
Debido a su ubicación y complejidad orográfica el estado de Veracruz cuenta con
una multitud de climas, zonas semiáridas, tropicales y hasta nieves perpetuas, en
la cima del Pico de Orizaba. La mayor parte del territorio se encuentra a menos de
300 msnm (Fig. 2.1). La zona montañosa incluye la Sierra Madre Oriental que se
une con el Eje Volcánico Transversal en el centro de Veracruz. Además, abarca
sistemas montañosos aislados, como la Sierra de Los Tuxtlas y la de Tantima.
Asimismo, los sistemas montañosos del norte de Oaxaca colindan con Veracruz.
La planicie costera nororiental ocupa una franja de tierras bajas que se extiende
hasta el centro de Veracruz. Este territorio también cuenta con una considerable
17
cantidad de ríos que provenientes de la Sierra Madre Oriental, en su mayoría
siguen una ruta que va de suroeste a noreste, hacia el Golfo de México (RuízBarradas, et al., 2005).
2.2 Climatología
En términos generales el estado de Veracruz puede ser regionalizado de acuerdo
a sus climas en muy caluroso (llanura costera sur), caluroso (llanura costera
norte), templado (faldas de las sierras) y frío solo en los picos de las montañas
(Ruíz-Barradas et al., 2005).
El estado de Veracruz se encuentra situado en latitudes tropicales, pero su parte
norte se encuentra cercana al Trópico de Cáncer, por lo que habrá de esperarse
que también se vea afectado por fenómenos extratropicales (Ruíz-Barradas et al.,
2005).
En cuanto a precipitación, el Estado se ve influenciado por las masas de aire
marítimo que mueven los vientos alisios y debido al ascenso orográfico generan
lluvias. También se ve afectado por las perturbaciones tropicales en los meses de
verano. Durante el invierno los “nortes” pueden llegar a provocar precipitaciones
abundantes en ciertas zonas del estado, principalmente en el sur. Los meses de
menor precipitación son marzo y abril, donde solo las zonas montañosas
mantienen cierta presencia de lluvia (Vidal-Zepeda, 2004).
La temporada de lluvias es en el verano, con los máximos de precipitación sobre
las sierras a barlovento y los mínimos a sotavento. El periodo menos lluvioso es el
invierno (diciembre a febrero) en las zonas montañosas, y la primavera (marzo a
mayo) en las zonas costeras. El mes más lluvioso es septiembre para el norte y el
sur, mientras que para el centro es julio (Ruíz-Barradas et al., 2005).
La zona de mayor precipitación se localiza en el sur del estado (Fig. 2.2), donde se
registran valores acumulados anuales de 3600 mm, y disminuye hacia el norte,
18
con 1050 mm. En la zona montañosa los valores también son altos, de 1950 mm
por año.
Figura 2.2 Precipitación acumulada anual para la zona de estudio (Fuente de datos:
CLICOM CICESE, 2013).
A manera de análisis, se tomaron tres puntos del estado, y con ellos se calculó la
precipitación promedio mensual. Estos puntos se encuentran en el norte
(Chicontepec), centro (Huatusco) y sur (Ángel R. Cabada) del Estado.
Se observa que en los meses de verano las zonas más lluviosas son el centro y
sur del estado (Fig. 2.3). Para los meses de invierno llueve más en el sur.
Para la región norte, las lluvias siempre son menos intensas durante el año,
excepto en febrero y marzo.
19
600
Precipitación (mm)
500
400
Chicontepec
300
Huatusco
200
Ángel R. Cabada
100
Dic
Nov
Oct
Sep
Ago
Jul
Jun
May
Abr
Mar
Feb
Ene
0
Figura 2.3 Precipitación promedio mensual en tres puntos del estado de Veracruz (Fuente
de datos: CLICOM, 2010).
2.2.1 Lluvias de Verano
En verano, el efecto combinado de la orografía y las diversas formas de
circulación tropical hacen que para esta región la lluvia en esta época (mayooctubre) represente alrededor del 80% anual (Tejeda et al., 1989). Entre las
formas de circulación tropical se encuentran los vientos alisios que soplan del
Golfo de México hacia el continente provocan lluvias orográficas, y las ondas del
este que ocasionan inestabilidad atmosférica y nubes de gran desarrollo vertical
(Ruíz-Barradas et al., 2005).
Las ondas del este tienen su frecuencia máxima entre agosto y septiembre. Se
forman en el Atlántico e ingresan al territorio continental después de cruzar la
Península de Yucatán, y el paso de una de ellas deja una secuela de 3 o 4 días
con lluvia seguidos de días despejados (Ruíz-Barradas et al., 2005).
Cuando estas ondas han alcanzado el nivel de depresión o tormenta tropical y
llegan a chocar o a pasar cerca del territorio, dejan tras de sí cantidades
considerables de lluvia en la vertiente del Golfo. Su máxima ocurrencia es en
septiembre, aunque pueden presentarse desde mayo hasta noviembre (RuízBarradas et al., 2005).
20
Existe un evento que se presenta durante el verano y que interfiere en la
precipitación del Estado que es la canícula o sequía intraestival. Este fenómeno es
un descenso en la actividad convectiva que produce un comportamiento bimodal
en la precipitación. Ocurre un primer máximo de lluvia en el mes de junio, después
en julio y agosto se reduce la precipitación, y se registra un segundo máximo en la
precipitación en septiembre. Para Veracruz, el fenómeno se presenta en estas
fechas y a lo largo de todo el estado (Fig. 2.4). Cuando ocurre un evento de El
Niño, aumenta significativamente el efecto de canícula sobre el estado (Pereyra et
al., 1994).
Figura 2.4 Precipitación en la región de estudio en los meses de verano: a. junio, b. julio y
c. agosto (Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013).
En el sur el máximo en la precipitación ocurre en el mes de agosto con 600 mm, y
el mínimo en junio con 400 mm. Mientras que para el norte, el máximo se da junio
y el mínimo en agosto con menos de 200 mm (Fig. 2.4).
2.2.2 Lluvias de invierno
En invierno, la presencia de aire polar de octubre a mayo genera frentes fríos, lo
que puede asociarse con descenso en la temperatura y nublados que afectan
21
principalmente a la zona montañosa.
Por el contrario, cuando se presentan
vaguadas polares el enfriamiento también abarca el altiplano (Tejeda et al., 1989).
El término local dado es Norte que alude al viento dominante del norte. Las
características asociadas a este fenómeno son el descenso de temperatura en
superficie y presencia de nublados. En una situación típica de Norte, los vientos
más intensos se observan en la costa suroeste del Golfo de México, entre Nautla y
Coatzacoalcos, es decir, casi toda la costa del Estado, siendo máximos entre la
zona de Laguna Verde y el Puerto de Veracruz (Ruíz-Barradas et al., 2005).
Puesto que a la planicie costera y a la vertiente oriental de la sierra llega
fácilmente humedad proveniente del Golfo, las inversiones de aire frío provocan
nublados y lluvias ligeras, que apenas representan el 10% de la lluvia anual. En
las partes más altas (a partir de los 1800 m) durante inviernos muy severos
pueden provocar nevadas.
Durante la época de invierno (Fig. 2.5) el mes menos lluvioso es febrero, y las
zonas donde se registra menos precipitación es el centro y norte, con hasta 5 mm
de precipitación. El mes más lluvioso es diciembre, con los valores más altos en el
sur, que alcanzan los 180 mm.
Figura 2.5 Precipitación en la región en los meses de invierno: a. diciembre, b. enero y c.
febrero (Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013).
22
Se observa como la estación de verano es más lluviosa que la de invierno por
mucho (Fig. 2.6). Los acumulados en invierno alcanzan los 100 mm en el norte y
700 mm en el sur, mientras que en verano se alcanzan los 1000 mm en el norte y
los 1800 mm en el sur.
Figura 2.6 Precipitación acumulada para la región: a. meses de verano y b. meses de
invierno (Fuente de datos: CLICOM CICESE,2013).
2.2.3 Teleconexiones
El clima de la región se ve influenciado por las llamadas teleconexiones, que
pueden definirse como la relación que existe entre anomalías del clima, a cierta
distancia una de otra. Generalmente las teleconexiones se asocian con ondas
atmosféricas de gran escala o patrones de circulación, cuya estructura e
intensidad cambian con la estación del año, la variable y la altitud (a que se mide
dicha variable) (Ruíz Barradas et al., 2009).
Las teleconexiones pueden durar varias semanas, meses o inclusive años,
reflejando así la variabilidad climática interanual o interdecadal de la atmósfera.
Algunos de esos patrones o modos de variabilidad pueden abarcar las cuencas
oceánicas enteras y los continentes, y por su estructura pueden influir en el tiempo
y clima sobre el territorio nacional.
23
A continuación se describen los patrones de teleconexión que han sido
identificados como moduladores del clima de México.
2.2.3.1 El Niño Oscilación del Sur (ENSO)
La Oscilación del Sur fue primeramente descubierta por Walker, al notar que la
presión en la superficie de Australia era en promedio más baja que lo normal y en
la isla de Tahití era más alta, a lo que denominó Oscilación del Sur, y años más
tarde Bjerknes (1969) estableció que la Oscilación del Sur y la corriente de El Niño
son parte de un mismo fenómeno climático que involucra interacciones entre la
atmósfera y el Océano Pacífico Tropical. Durante su fase cálida, El Niño, el
Pacífico ecuatorial central presenta anomalías positivas de la temperatura de la
superficie del océano y se extienden un par de cientos de metros debajo de la
superficie del mar y las anomalías se propagan hacia el este.
La consecuencia de tal calentamiento es la alteración del tiempo meteorológico,
no sólo en la zona de las anomalías sino también sobre las áreas continentales:
lluvias intensas se presentan en las regiones donde climáticamente no llueve
mucho, y la lluvia escasea sobre áreas donde climáticamente la lluvia cae en
abundancia. En la fase fría de ENSO, La Niña, los patrones anómalos del tiempo
meteorológico se invierten nuevamente. ENSO es una oscilación irregular que
tarda de 3 a 7 años para pasar de un evento cálido a uno frío, y viceversa (Ruiz
Barradas et al., 2009).
Durante El Niño (Fig. 2.7b) se observa como la “lengua de agua caliente” se
extiende por casi todo el pacífico tropical, desde las costas de América del Sur
hasta Oceanía, donde la anomalía de temperatura alcanza los 0.8°C. En La Niña,
esta lengua se vuelve de agua fría (Fig. 2.7a), alcanzando valores de 0.4°C por
debajo de la normal.
24
Figura 2.7 Anomalía de temperatura sobre el Pacífico durante un evento a. de La Niña y b.
de El Niño (Fuente de datos: Smith et al., 2008).
Para Veracruz, los inviernos de El Niño son más fríos y secos, mientras que en
inviernos de La Niña son más cálidos y más lluviosos. En el estado, los veranos
más cálidos y con menos lluvias tanto en fenómeno de El Niño como de La Niña
(Ruíz-Barradas et al., 2005).
2.2.3.2 Oscilación Decadal del Pacífico (PDO)
La Oscilación Decadal del Pacífico (PDO, por sus siglas en inglés) es un patrón de
variabilidad climática del Pacífico similar a El Niño, tienen características similares
en cuanto a las condiciones espaciales del clima, pero diferente comportamiento
en el tiempo. Fue estudiada por primera vez por Nathan Mantua y Steven Hare
(1997), mientras investigaban la relación entre los ciclos de producción del salmón
en Alaska y las condiciones del clima en el Pacífico. Esta oscilación tiene periodos
que van de los 20 a 30 años.
Existe la evidencia de dos fases o ciclos de este fenómeno. La fase positiva que
presenta anomalías de temperatura positiva en las costas de Alaska y negativas
sobre el resto del Pacífico Norte. La fase negativa presenta características
25
contrarias, es decir, anomalías negativas en las costas de Alaska y positivas en el
resto del Pacífico Norte.
Durante la fase negativa de AMO (Fig. 2.8a) la anomalía de temperatura negativa
se localiza en las costas de Canadá y Alaska con 0.6°C por debajo de la normal,
mientras que en su fase positiva (Fig. 2.8b) en esta misma zona los valores son de
0.4°C por arriba de la normal.
Figura 2.8 Anomalía de temperatura sobre el Pacífico durante a. fase negativa y b.
positiva de la PDO (Fuente de datos: Smith et al., 2008).
2.2.3.3 Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO)
La Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO, por sus siglas en inglés) es una
variación en la temperatura de la superficie del océano Atlántico Norte de larga
duración, ya que se presenta en periodos de 20 a 40 años, y ha venido ocurriendo
desde los últimos 1000 años (Enfield et al., 2001). Al igual que las oscilaciones
mencionadas anteriormente tiene dos fases, una positiva y una negativa,
26
dependiendo el signo de la anomalía de temperatura de superficie del mar. En la
región de las costas de Groenlandia, durante la fase negativa de AMO se registra
una disminución en la temperatura superficial del océano, mientras que en su fase
positiva esta zona se encuentra más caliente que lo normal. Se observa la
anomalía en su fase negativa (Fig. 2.9a) con un valor de -0.6°C en esta zona del
Atlántico norte, mientras que en la fase positiva (Fig. 2.9b) se alcanzan los 0.6°C
por arriba de la normal.
También se ha vinculado la actividad de huracanes en éste océano con la fase
que se encuentre la AMO, un mayor número de tormentas tropicales se convierte
en huracanes mayores durante la fase cálida de la AMO que durante su fase fría
(MetEd, 2011).
Las fluctuaciones de actividad ciclónica entre mayor (1880-1900, 1945-1970) o
menor (1900-1940, 1970-1995) sea coinciden con las fases frías o cálidas de esta
oscilación, lo que sugiere una amplia relación entre la variabilidad multidecadal de
temperaturas del océano con los periodos de variación multidecadal de huracanes
en el océano Atlántico (Wang et al., 2008). También se ha encontrado que cuando
dicha oscilación es positiva, más huracanes impactan en el norte del Golfo de
México que en su fase negativa (Change, 2011).
27
Figura 2.9 Anomalía de temperatura sobre el Atlántico durante AMO en a. fase negativa y
b. fase positiva (Fuente de datos: Smith et al., 2008).
28
CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA Y DATOS
3.1 Datos
En este estudio, la caracterización de la sequía se realizó a través del llamado
SPI, por lo que fue necesaria una base de datos de precipitación mensual. Se
utilizó la base de datos de precipitación diaria en una malla regular con resolución
de 1/8 de grado (Zhu y Lettenmaier, 2007; Muñoz-Arriola et al., 2009). Esta malla
fue construida mediante la interpolación de datos diarios de precipitación tomados
de la base de datos CLICOM del Servicio Meteorológico Nacional (SMN).
La malla fue elaborada con datos diarios de precipitación para aproximadamente
5000 estaciones de todo el territorio mexicano. Estos datos se sometieron a un
control de calidad para eliminar los datos erróneos, y se interpolaron mediante el
sistema SYMAP (Shepard, 1984; Maurer et al., 2002) que utiliza el promedio
ponderado de los datos registrados en las estaciones vecinas a una resolución
espacial de 1/8°(aproximadamente 12.5 km). Solo se utilizaron estaciones con no
más de 50 días sin registros.
El periodo analizado fueron 49 años, de 1960 a 2008, para el dominio de la región
del estado de Veracruz y sus alrededores.
Con las series de datos diarios se calcularon los acumulados mensuales, a partir
de los cuales se construyeron las series de SPI para la escala temporal de 6
meses, la cual se expresará como SPI-06. Se decidió esta escala temporal debido
a que de acuerdo a estudios previos las sequías que se registran en la región han
sido de corta duración.
Para el análisis de la relación entre los periodos de sequía identificados y los
posibles mecanismos moduladores en el océano, es necesario el uso de datos
mensuales de temperatura superficial desarrollados por Smith et al., (2008). Estos
29
datos son una reconstrucción extendida desde 1854 hasta la actualidad, para una
malla regular de 2° de resolución1.
Adicionalmente, se obtuvieron las series de tiempo mensuales de los índices
climáticos2 El Niño 3.4, PDO y AMO.
Finalmente, se utilizaron datos mensuales de viento a 925 mb de reanálisis 1
(Kalnay et al., 1996), para los meses de junio-septiembre para el periodo de 19612008, con la finalidad de determinar los campos de viento que caracterizan a los
periodos secos en la región de estudio.
3.2 Metodología
3.2.1 Índice de Precipitación Estandarizada (SPI)
En este estudio se utiliza el Índice de Precipitación Estandarizada (SPI, por sus
siglas en inglés), el cual fue desarrollado por McKee et al., (1993) para
caracterizar la lluvia observada en diferentes escalas de tiempo (meses) con
respecto a la función de probabilidad de precipitación. Es decir, compara la
cantidad de precipitación para cierto periodo de tiempo (en meses) en un sitio con
el registro de precipitación a largo plazo (climatología) para el mismo periodo, y
este se ajusta a una distribución de probabilidad normalizada (Giddings et al.,
2005).
Se utiliza dicho índice debido a sus tres principales características (Méndez-Pérez,
2010):
1. Simplicidad, dado que está basado únicamente en registros de precipitación
y requiere de tan solo dos parámetros (de forma y escala).
1
ftp://podaac.jpl.nasa.gov/allData/avhrr/L4/reynolds_er/docs/ersstv3.html obtenidos en
septiembre de 2013.
2
http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/ consultada en agosto 2013.
30
2. Versatilidad temporal, siendo útil para el análisis de la dinámica de la
sequía, que permite describir las condiciones importantes de la sequía para
un rango de aplicaciones en diferentes escalas de tiempo.
3. Es de forma estandarizada, lo que permite que la frecuencia de eventos
extremos (sequías o anomalías húmedas) en cualquier sitio y escala de
tiempo sean consistentes.
También cuenta con algunas desventajas; ante una limitada cantidad y calidad de
los datos usados para ajustar la función de distribución de probabilidad, puede
resultar en valores de SPI no confiables, no permite identificar regiones
extremadamente secas o húmedas para escalas de tiempo muy prolongadas,
debido a que las sequías ocurren con la misma frecuencia en todos los sitios y en
escalas de tiempo muy cortas, en ocasiones se obtienen valores de SPI muy
grandes (positivos o negativos) que se generan debido a anomalías relativamente
pequeñas cuando el régimen normal para la región analizada se caracteriza por
poca lluvia (Méndez-Pérez, 2010).
3.2.1.1 Cálculo de SPI
Se utiliza un ajuste a los datos de precipitación a través de la función de
distribución de probabilidad tipo Gamma, ya que es la que va más acorde con la
distribución de la lluvia. Se debe utilizar una serie de datos de 30 años o más y la
función se define por la siguiente expresión (Méndez-Pérez, 2010):
1
𝑓 𝑥 =
𝑥
𝑥 𝛼 exp −𝛽
𝛽
𝛽𝛤 (𝛼 )
(1)
Donde α y β son los llamados parámetros de forma y escala, respectivamente.
Mientras que Γ es la función Gamma, definida por la integral
Γ(α) =
∞ α −1 −t
t e dt
0
31
(2)
La función Gamma puede ser evaluada numéricamente o aproximada utilizando
valores en tablas (Wilks, 2005). La función Gamma satisface la siguiente relación
de recurrencia:
Γ α + 1 = α Γ(α)
(3)
El parámetro de forma α, es adimensional y dependiendo de su valor, la función
Gamma toma una gran variedad de formas (figura 3.1). Para valores de α<1 la
distribución está muy sesgada hacia la derecha, mientras que para α>1, el sesgo
es menor y la distribución se desplaza hacia la derecha. Para valores de α muy
grandes, la función Gamma se aproxima en la forma a la distribución Normal.
Figura 3.1 Función de distribución de probabilidad Gamma (Tomada de: Méndez-Pérez,
2010)
Por otro lado, el parámetro de escala β, tiene la función de “alargar” la distribución
Gamma hacia la derecha o a la izquierda, dependiendo de los valores de los datos
representados. Conforme los valores de β aumentan, la distribución se alarga
hacia la derecha y su altura debe disminuir para satisfacer (1). Conforme la
distribución Gamma se alarga hacia la izquierda, su altura debe aumentar. Estos
ajustes en altura de la distribución se deben al parámetro β del denominador de
(1). Un buen modo de determinar los parámetros α y β, es mediante dos
aproximaciones simples en las que se emplea el estadístico de muestra D:
32
1
𝐷 = 𝐿𝑛 𝑥 − 𝑛
𝑛
𝑖=1 𝐿𝑛
(𝑥𝑖 )
(4)
La primera de las dos aproximaciones de los parámetros α y β, fue propuesta por
Thom (1958). El estimador de Thom para el parámetro α es:
α=
4D
3
1+ 1+
(5)
4D
Mientras que se β obtiene mediante la relación:
x
β=α
(6)
La segunda aproximación, es usando una expresión polinomial en términos del
estadístico de muestra D:
𝛼=
0.5000876 +0.1648852 𝐷+0.0544274 𝐷 2
𝛼=
𝐷
8.898919+9.059950𝐷+0.9775373𝐷 2
17.79728𝐷+11.968477𝐷 2 +𝐷 3
; 0<D<0.5772, ó
; 0.5772<D<17.0
Este ajuste a una distribución Gamma se realiza para precipitación acumulada en
diversas escalas de tiempo (1, 3, 6, 12, 24, 48 meses). Esto se realiza para cada
mes y para cada sitio de la región de estudio. Posteriormente, la función es
transformada en una distribución normal estandarizada y el valor obtenido
corresponde al SPI. De acuerdo al valor de este índice se le asocia una categoría
de severidad de sequía, como se muestra en la tabla 3.2.
Tabla 3.1 Clasificación del SPI en periodos húmedos y secos (Escalante-Sandoval et al.,
2005).
SPI
Clase
2.00 o más
Extremadamente húmedo
1.50 a 1.99
Muy húmedo
33
1.00 a 1.49
Moderadamente húmedo
-0.99 a 0.99
Humedad cercana a la normal
-1.00 a -1.49
Moderadamente seco
-1.50 a 1.99
Severamente seco
-2.00 o menos
Extremadamente seco
El SPI puede ser calculado y analizado usando una escala de tiempo (meses) de
interés:
1. SPI-1 refleja las condiciones a corto plazo y cuya aplicación puede estar
relacionada a la humedad del suelo;
2. SPI-3 provee una estimación estacional de la precipitación;
3. SPI-6 y SPI-9 indica tendencias a mediano plazo en los patrones de
precipitación;
4. SPI-12 refleja los patrones de precipitación a largo plazo, usualmente
relacionado a caudales de ríos, niveles de almacenamiento de presas, etc.
5. SPI-24 captura la variabilidad de baja frecuencia, evitando el ciclo anual
explícito.
A manera de ejemplo de este índice, se muestra la figura 3.2, corresponde al
mes de julio de 1998.
Se observa cómo fue muy intensa la sequía,
principalmente para la zona norte y sur del estado, alcanzando valores de SPI 3.5, mientras que la zona central y montañosa obtuvo valores cercanos a la
normal.
34
Figura 3.2 SPI-06 de julio de 1998.
3.2.2 Funciones Empíricas Ortogonales (EOFs)
El análisis de las Funciones Empíricas Ortogonales (EOF, por sus siglas en inglés)
busca estructuras que expliquen la mayor cantidad de la varianza contenida en un
conjunto de datos bidimensionales. Puede haber varios tipos de matrices o
arreglos
bidimensionales
(espacio-tiempo,
parámetro-tiempo
y
parámetro-
espacio). Generalmente el conjunto de estructuras obtenidas en la dimensión
espacial se les conoce como las EOFs, mientras que al conjunto complementario
de estructuras en la dimensión temporal se les conoce como componentes
principales. Ambos conjuntos de estructuras son ortogonales en su propia
dimensión (Zavala, 2004).
El objetivo de esta técnica es proporcionar una descripción compacta de la
variabilidad espacial y temporal de series de datos en un pequeño número de
nuevas variables no correlacionadas más de la variación total de un gran número
de variables altamente inter-correlacionadas. Estas nuevas variables son
combinaciones lineales de las originales y son elegidas para representar la
35
máxima fracción posible de la variabilidad contenida en los datos originales. Esta
técnica de reducción pueda llevar a un mejor entendimiento e interpretación de los
datos (Méndez-Pérez, 2010).
El método de EOFs utiliza el concepto de eigenvalores (valores propios o
característicos) y eigenvectores (vectores propios o característicos).
La terminología de EOF se atribuye a Lorenz (1956), quien las aplicó a un
proyecto de pronóstico en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, desde
entonces se han vuelto una herramienta muy utilizada en el análisis climático.
3.2.2.1 Cálculo de las EOFs
Se considera un conjunto de N mapas en los tiempos t = 1,..., n; donde cada mapa
contiene mediciones en los sitios m = 1,…, p. Con ellos se forma la matriz F. Se
puede interpretar cada una de las p columnas de F como una serie de tiempo para
un sitio dado. Mientras que cada uno de los n renglones representa un mapa para
un tiempo dado. Esta forma de ordenar los datos en una matriz (tiempo, posición)
es referida como un análisis del modo S.
Se asume que la media ha sido removida a cada una de las p series de tiempo
(anomalías) en F, así que cada columna tiene una media de cero. Se forma la
matriz de covarianza de la matriz de datos F mediante R = F tF y entonces se
realiza una solución de un problema de eigenvalor:
RC = CΛ
(7)
donde Λ es una matriz diagonal que contiene los eigenvalores λi de R. Los
vectores columnas ci de C son los eigenvectores de R correspondiente a los
eigenvalores λi.
Para cada eigenvalor λi elegido, encontramos el correspondiente eigenvector c i.
Cada uno de estos eigenvectores puede ser desplegado como un mapa. Estos
eigenvectores son los EOFs que estamos buscando. Cada eigenvalor λi da una
medida de la fracción de la varianza total en R explicada por el modo. Esta
36
fracción es encontrada al dividir por λi la suma de todos los otros eigenvalores. Un
uso común de EOFs es reconstruir una versión “más limpia" de los datos (Méndez,
2010).
La experiencia con variables que poseen un significado físico ha mostrado que en
general bastan no más de 2 o 3 modos para explicar más del 95% de la varianza
total (Peña, 1983).
El patrón obtenido cuando un EOF es trazado como un mapa, representa la
oscilación estacionaria. La evolución en el tiempo de un EOF muestra como este
patrón oscila en el tiempo. Para ver como EOF1 evoluciona en el tiempo
calculamos:
𝑎1 = 𝐹 𝑐1
(8)
Las n componentes del vector a1 son las proyecciones de los mapas en F sobre
EOF1, y el vector es una serie de tiempo para la evolución del EOF1. En general,
para cada EOFj calculado podemos encontrar un correspondiente aj. Estos son las
series de tiempo de las Componentes Principales (PCs, por sus siglas en inglés) o
coeficientes de expansión de las EOFs. Así como las EOFs están no
correlacionadas en el espacio, los coeficientes de expansión están no
correlacionados en el tiempo.
Se pueden reconstruir los datos a partir de las EOFs y los coeficientes de
expansión, mediante la relación:
𝐹=
𝑝
𝑗 =1 𝑎𝑗 (𝐸𝑂𝐹𝑗 )
(9)
En resumen, un procedimiento simple para el análisis de EOFs es el siguiente:

Forma una matriz F de las observaciones, y se remueve la media en cada
serie de tiempo

Encontrar la matriz de covarianza R = FtF.

Encontrar los eigenvalores y eigenvectores de R al resolver RC = CΛ.
37

Encontrar los eigenvalores y sus correspondientes eigenvectores, las
EOFs.

Encontrar los coeficientes de expansión al calcular 𝑎𝑗 = 𝐹𝑥𝐸𝑂𝐹𝑗 (la
proyección de F sobre el j-ésimo EOF).
38
CAPÍTULO 4. RESULTADOS
4.1 Análisis de tendencia de precipitación
Se analizó la precipitación en la zona de estudio (Fig. 4.1) para el periodo 19602008 y se encontró que en el norte del estado hay una tendencia a disminuir con
valores aproximados a los 10 mm/año. Por otro lado, en la zona sur se ve una
tendencia al aumento de precipitación de aproximadamente 15 mm/año, mientras
que en la parte central también se observa que la tendencia es a disminuir, con
valores máximos en la zona de montaña, que alcanzan hasta los 25 mm/año.
Figura 4.1 Tendencia de la precipitación anual (mm/año) durante el periodo 1960-2008.
4.2 Análisis de la sequía a través del índice SPI
Debido a que la mayor parte de la precipitación ocurre durante los meses de
verano (junio-septiembre), se decidió analizar la sequía para ese periodo. Se eligió
39
utilizar el SPI para seis meses (SPI-06) debido a que las sequías en la región de
estudio no son tan prolongadas como en el resto del país. A continuación se
describen los eventos secos y húmedos, de acuerdo al SPI-06, para el periodo de
estudio.
4.2.1 Sequías en el periodo 1961-1969
Figura 4.2 SPI-06 para el periodo 1961-1969.
Para la década de los sesentas (Fig. 4.2) se observa que no ocurrieron sequías
severas en el estado. Los valores de SPI-06 más elevados se registraron en el sur
del estado. La zona montañosa presenta valores que corresponden a condiciones
40
ligeramente húmedas o cercanas a lo normal, mientras que el norte del estado
casi siempre se encuentra cercano a la normal. El año donde se observan los
valores más altos de SPI-06 es 1962.
4.2.2 Sequías en el periodo 1970-1979
Figura 4.3 Como la figura 4.2 pero para 1970-1979.
En la década de los setentas (Fig. 4.3) se puede observar algunos eventos de
sequía más intensos, como es el caso de 1977 donde los valores de SPI-06
alcanzan -3 en la zona sur y centro del estado. Ese año fue el inicio de un evento
41
intenso de El Niño. Se observa que en el norte, al igual que en la zona montañosa,
prevalecieron condiciones de normal a húmeda.
4.2.3 Sequías en el periodo 1980-1989
Figura 4.4 como la figura 4.2 pero para 1980-1989.
La década de los ochentas (Fig. 4.4) fue similar a la anterior, se encontraron años
secos y algunos húmedos, pero en 1980 se observa una sequía en el norte del
estado, lo que no había ocurrido anteriormente, indicando valores de -2.5; y el año
siguiente (1981) fue muy húmedo para toda la región, con valores de 2 en la zona
42
montañosa. Se siguen observando sequías intensas y frecuentes en la región sur,
que alcanzan valores de -2, como en 1983, el cual coincide con evento de El Niño.
4.2.4 Sequías en el periodo 1990-1999
Figura 4.5 Como la figura 4.2 pero para 1990-1999.
La década de los noventas (Fig. 4.5) destaca porque se encontraron las sequías
más intensas y con mayor frecuencia. En los veranos de 1990, 1991, 1994 y 1998
se presentaron sequías en todo el estado, con mayor intensidad en la zona sur,
43
alcanzando valores de -3.5. El verano de 1998, durante el evento de El Niño
intenso, destaca por su severidad y se encuentra documentada como una de las
más severas dentro de las sequías históricas para la región.
4.2.5 Sequías en el periodo 2000-2008
Figura 4.6 Como la figura 4.2 pero para 2000-2008.
En la última década analizada, la primera del siglo XXI (Fig. 4.6), se observan
periodos húmedos. Se siguen registrando sequías con mayor frecuencia en la
44
zona sur, y la más intensa ocurrió en el año 2007. Para la zona montañosa, centro
y sur se observan valores ligeramente húmedos y cercanos a la normal, pero en el
año 2003 se ve un aumento al llegar a valores de 2.5 en la zona montañosa, lo
que nos muestra que existió un periodo húmedo en ese año para esa zona.
4.3 Modos de variabilidad de la sequía meteorológica
Para entender el comportamiento de las sequías, se hizo el análisis de las
Funciones Empíricas Ortogonales (EOF, por sus siglas en inglés). A continuación
se muestran los mapas de los primero cuatro modos de la sequía en el estado de
Veracruz.
Figura 4.7 Primeros cuatro modos de variabilidad de SPI-06 de verano.
45
El primer modo (EOF1) (Fig. 4.7) muestra que todo el estado se comporta con el
mismo signo de SPI-06, es decir, si se presenta sequía, esta se va a notar a lo
largo de todo el territorio, con mayor intensidad en el norte. Este explica un 23%
de la variabilidad de las sequías.
El segundo modo (EOF2) se caracteriza por un patrón norte-sur, en el que si en el
norte se presenta una sequía el sur estará más húmedo, o viceversa. Este modo
representa un 16.4% de la variabilidad.
El tercer (EOF3) y cuarto modo (EOF4) muestran patrones menos extensos y no
organizados como los dos primeros modos. En el tercer modo destaca la zona
montañosa, la cual se comportará de manera más positiva y en el cuarto una
región en el sur, cerca de los límites con Oaxaca. Estos dos modos explican
14.1% y 11.6%, respectivamente, de la variabilidad de la sequía.
Figura 4.8 Series de tiempo de los coeficientes Pcs de los primeros cuatro modos de SPI06.
La interpretación y significado de las EOFs, a continuación se presenta mediante
unos ejemplos. Para el primer modo (EOF1), se muestra el año 1998 (Fig. 4.9).
Este año puede ser reconstruido por dicho modo, pero también se observa que
necesita combinarse con el segundo modo para que esté completo, con ayuda de
46
sus componentes principales, que para esta año tienen un valor de -2.5 y 0.3 (Fig.
4.8). Esto indica que toda la zona marcada en azul (EOF1) tendría un valor
negativo, mientras que en la zona sur aumentaría este valor negativo, debido a la
combinación con el EOF2, como se ve en el SPI-06 de 1998.
Figura 4.9 Comparación de SPI-06 de 1998, EOF1 y EOF2.
Para el caso del segundo modo, se puede considerar como ejemplo el año 1976
(Fig. 4.10). En este año el coeficiente PC del segundo modo EOF2 tiene un valor
de 1.5 (Fig. 4.8), lo que significa que para reconstruir este año en el norte habría
condiciones más húmedas y en el sur más secas, así como se ve en el SPI-06 de
1976.
Figura 4.10 Comparación de SPI-06 de 1976 y EOF2.
47
4.4 Mecanismos moduladores de la sequía meteorológica
Una vez identificados los patrones característicos de la sequía en la región de
estudio, se procedió a identificar los posibles mecanismos que modulan a la
sequía. Para esto se calculó la correlación entre las series estacionales de SPI-06
y los índices de El Niño 3.4, PDO y AMO.
Figura 4.11 Correlación SPI-06 con índices a. Niño 3.4, b. PDO y c. AMO.
Se observa que la correlación más alta se tiene con el índice de AMO (Fig. 4.11c)
en el norte del estado, es decir que cuando AMO se encuentra en fase positiva
(Atlántico del norte cálido) corresponde a una disminución de las lluvias y un
incremento en las lluvias corresponden cuando AMO se encuentra en fase
negativa. Para el sur del estado la correlación con esta oscilación es menor.
Con respecto al índice Niño 3.4 (Fig. 4.11a), el comportamiento espacial de las
lluvias con dicha oscilación es similar al que se presenta con AMO, aunque la
correlación es menor; sin embargo la correlación más alta se registra en la zona
montañosa del estado, es decir, un aumento de lluvia corresponde durante la fase
negativa (La Niña) y disminuirían en su fase positiva (El Niño). También es un
poco más clara en la zona sur, donde el comportamiento sería similar al de la zona
montañosa.
En cuanto a PDO (Fig. 4.11b) se observa una correlación más negativa con el
norte del estado, donde se ve que si la oscilación se encuentra en su fase positiva
48
disminuirán las lluvias, mientras que aumentarán con PDO en fase negativa.
Existe una zona de correlación alta en los límites con Oaxaca, donde aumentarían
las lluvias en fase positiva y disminuirían en fase negativa.
Para tener una idea más clara de la relación de dichas oscilaciones y el
comportamiento de las lluvias en el estado y campos de viento en superficie, en
algunos eventos, se elaboraron los mapas siguientes.
4.4.1 Mecanismos moduladores de la sequía en la región norte
Figura 4.12 Anomalía de temperatura del mar (°C) y viento a 925 mb(m/s) durante
periodos secos en el norte del estado en los meses de verano (junio-septiembre).
Para los periodos secos que ocurrieron en el norte del estado (Fig.
4.12) se
observa que el Atlántico norte se encontraba más caliente (0.8°C) de lo normal. Al
49
igual que el Pacífico ecuatorial, pero con valores menores (0.4°C). Mientras que la
zona de la PDO se encontraba más fría de lo normal (-0.6°C). En cuanto al viento,
la dirección que predomina en el estado es de componente oeste y noroeste, y se
hace más intenso, lo que implica que el flujo de aire sobre esta zona sea seco, ya
que es continental.
4.4.2 Mecanismos moduladores de la sequía en la región sur
Figura 4.13 Anomalía de temperatura del mar (°C) y viento a 925 mb (m/s) durante
periodos secos en el sur del estado en los meses de verano (junio-septiembre).
Durante los periodos secos en el sur del estado (Fig. 4.13), las anomalías de
temperatura en el océano fueron positivas solo para la región de PDO, pero con
50
valores no muy altos (0.2°C). En las regiones de ENSO las temperaturas se
encontraban por debajo de lo normal (-0.4°C), al igual que en la región de AMO,
aunque en esta zona no es muy clara la fase de esta oscilación. Para el
comportamiento del viento, se ve que se encuentra muy cercano a su condición
normal en magnitud, sin embargo, para la zona sur cambia la componente, ahora
es del sur, los que nos indica que el flujo es seco.
4.4.3 Mecanismos moduladores de la sequía en la región sur y húmedo en el
norte
Figura 4.14 Anomalía de temperatura del mar (°C) y viento a 925 mb (m/s) durante
periodos secos en el sur y húmedos en el norte del estado en los meses de verano (junioseptiembre).
51
Cuando se presentaron periodos secos en el sur y húmedos en el norte del estado
(Fig. 4.14) se observa una anomalía muy marcada negativa (mayor a -1°C) en la
zona de ENSO, con forma característico de La Niña. En la región de PDO se
presentan valores negativos pero con valores de -0.3°C, mientras que la zona de
AMO se encuentra más fría que lo normal. Con respecto al viento, el flujo en el
norte del estado se comporta similar en magnitud, pero cambia a componente
norte-noroeste; sin embargo para la zona sur el flujo ahora se vuelve de
componente norte-noreste, pero se debilita, es decir, no entraría el mismo
contenido de humedad a esta parte del estado.
4.4.4 Mecanismos moduladores de la sequía en todo el estado
Figura 4.15 Anomalía de temperatura del mar (°C) y viento a 925 mb (m/s) durante
periodos secos en todo el estado en los meses de verano (junio-septiembre).
52
En los periodos secos que abarcaron todo el estado de Veracruz (Fig. 4.15), se
observaron temperaturas mayores a las normales en la zona de PDO, mientras
que en las regiones de AMO y ENSO al parecer se encontraban en condiciones
cercanas a la normal. En el caso del comportamiento del viento para estos
periodos, se observa cómo ahora cambió a ser de componente sur, lo que implica
que el flujo que entra al estado es continental, es decir, con escaso contenido de
humedad.
4.4.5 Mecanismos moduladores de periodo húmedo en todo el estado
Figura 4.16 Anomalía de temperatura del mar (°C) y viento a 925 mb (m/s) durante
periodos húmedos en todo el estado en los meses de verano (junio-septiembre).
53
Durante los periodos húmedos en todo el estado de Veracruz (Fig. 4.16), se ve
claramente una anomalía positiva en la región de ENSO, así como una anomalía
negativa, no tan intensa en la región de AMO. Para la región de PDO se ven tanto
temperaturas más altas como más bajas a la temperatura normal del océano. Para
estos periodos, se observa que el flujo es de componente este y muy intensos, es
decir, aumentaría la entrada de aire marítimo con gran contenido de humedad
hacia toda la región.
Una vez analizando los índices de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO, se pudo
elaborar la siguiente tabla.
Tabla 4.1 Fases de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO (positiva, negativa y neutra NE)
durante las diferentes condiciones del estado.
Condición
ENSO
PDO
AMO
NE
+
+
Sur seco
-
-
-
Norte húmedo y sur seco
-
-
-
Todo el estado seco
+/-
+
+
Todo el estado húmedo
+
+
-
Norte seco
Con ayuda de las figuras de mecanismos modulares de eventos en el estado (Fig.
4.12-4.16) y del análisis de los índices (Tabla 4.1) se pudo determinar que para las
sequías en el norte es AMO en su fase positiva (Atlántico norte cálido), mientras
que para las regiones sur, montañosa y centro es una combinación de todas ellas,
en sus diferentes fases (positiva, negativa y neutra).
4.5 Comparación con el Monitor de Sequia de América del Norte
Se hizo una comparación entre los resultados de este análisis del SPI-06 y el
Monitor de Sequía de América del Norte (NA-DM, por sus siglas en inglés). Se
seleccionó el mes de julio de 2007 (Fig. 4.18) debido a que el NA-DM solo tiene
54
mapas a partir de octubre de 2003, y con ayuda de los mapas de SPI-06 se
encontró una sequía intensa en esa fecha para el dominio.
Figura 4.17 Monitor de Sequía de América del Norte, junio de 2005 (Fuente:
http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm-200707.pdf).
Figura 4.18 SPI-06 de 2007.
55
Comparando las figuras 4.17 y 4.18, se observa que tanto en el NA-DM (figura
4.18) como el SPI-06 (Fig. 4.19) registraron sequía para el estado de Veracruz.
Aunque el NADM la marca más intensa (D1 sequía-moderada y D2 sequía-severa)
y a lo largo de todo el estado, coincide con el SPI-06 en que es más intensa sobre
la región sur, donde SPI-06 marca valores de 3. En general se observa que los
dos sí registraron la sequía en el estado.
56
CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
5.1 Conclusiones
En general, en este estudio se observa que el índice SPI da una buena
aproximación al comportamiento de las sequías que han ocurrido a lo largo de la
historia del estado de Veracruz.
Se observa que la tendencia de la precipitación en los últimos años es al aumento
en el sur del estado, mientras que en el centro y norte se ve una disminución anual
de esta variable, principalmente en la zona montañosa.
Para todo el estado de Veracruz y en el periodo analizado, en general, se puede
ver que los periodos húmedos son más intensos que los periodos secos, aunque
estos dos tienen en promedio la misma duración, aproximadamente un año, es
decir, no son muy prolongados. Los periodos secos se presentan con mayor
frecuencia en la zona sur. Los periodos húmedos tienen mayor frecuencia en la
zona norte y la zona montañosa y tienen una extensión espacial más amplia, y
solo en estas zonas su intensidad no es tan grande como la de los periodos secos.
En el análisis por década, destaca la de los noventas debido a que tuvo mayor
frecuencia de sequías, siendo de mayor intensidad en la zona sur. La sequía más
intensa del periodo se observa en 1998, mientras que el año más húmedo es
1971.
Analizando la correlación de los índices de ENSO, PDO y AMO y SPI-06 se
observa que, en general, las lluvias disminuyen cuando estas oscilaciones se
encuentran en fase positiva y aumentan en fases negativas, principalmente para el
norte del estado y en la zona montañosa. En dichas zonas la correlación es mayor
con ENSO y AMO. En la zona centro y sur no es tan marcada dicha correlación, a
excepción de PDO, que muestra una correlación directa en una pequeña porción
en los límites con Oaxaca, es decir, en esta zona la precipitación aumenta con
fases positivas y disminuye con negativas.
57
Observando los compuestos de anomalías de temperatura en el océano y
analizando los índices de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO, se puede concluir
que el comportamiento de la precipitación en el estado se ve más influenciado por
AMO y principalmente para la zona norte. Para la zona sur, centro y de montañas
no se encuentra una relación muy marcada, sin embargo se observa que si existe
una relación entre las fases y su intensidad con el comportamiento de las lluvias
en estas zonas.
Se puede ver que las zonas donde han ocurrido más periodos secos son la zona
sur y centro del estado, mientras que la zona montañosa y norte ha tenido mayor
frecuencia de periodos húmedos; a pesar de ello, todo el estado marca una ligera
tendencia al aumento de periodos húmedos, excepto en la zona sur, donde la
tendencia es a continuar ocurriendo periodos secos. Coinciden en las cuatro
zonas en un periodo seco intenso en 1998 y uno húmedo en 1981.
Comparando el NA-DM con los resultados del SPI-06 se puede ver que se
generan de manera similar los resultados en ambos métodos, aunque no sea con
igual intensidad.
5.2 Trabajo futuro
Con este trabajo, se concluye que el SPI da una buena aproximación al
comportamiento de las sequías en Veracruz, pero no se logra explicar del todo su
distribución espacial y temporal, por lo que se debe seguir analizando más a fondo
el comportamiento de la precipitación y la relación que pudiera existir con otras
oscilaciones no analizadas aquí, así como otros índices de sequía (por ejemplo
SPEI) que se pudieran implementar en la zona, que involucren otras variables.
También se espera que este trabajo sirva de pauta para elaborar pronóstico y
predicción de sequías, ya que aquí se muestra una primera aproximación de este
fenómeno en la zona.
58
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