reyesjimenezangelica.pdf

UNIVERSIDAD VERACRUZANA

FACULTAD DE INTRUMENTACIN ELECTRNICA Y CIENCIAS ATMOSFRICAS

Variabilidad espacio-temporal de la sequa meteorolgica en el estado de Veracruz

T ES I S

QUE PARA EVALUAR LA EXPERIENCIA EDUCATIVA EXPERIENCIA RECEPCIONAL (MEIF) DEL PROGRAMA EDUCATIVO

LICENCIATURA EN CIENCIAS ATMOSFRICAS

P R E S E N T A

Tania Anglica Reyes Jimnez

Director

Dr. Juan Matas Mndez Prez

XALAPA, VER. MARZO, 2014

I

A mi mam y mi pap, 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, tos y primos, por ser la mejor familia.

A mis amigos, por animarme y acompaarme en este viaje;

en especial al que, adems, comparti desvelos conmigo.

A mi director de tesis, por su confianza y apoyo

durante la realizacin de este trabajo.

Y a mis hermanitos y hermanitas pequeos, en especial

a Toulouse, por alegrarme todos los das.

II

RESUMEN

La sequa meteorolgica se presenta cuando la precipitacin durante un cierto

periodo de tiempo es significativamente menor que el promedio a largo plazo o por

debajo de un valor crtico. Se caracteriza por la presencia de altas temperaturas,

baja humedad en el ambiente y vientos fuertes. Con el fin de definir y comparar las

caractersticas de las sequas se han propuesto un conjunto de ndices de sequa

a partir de registros de precipitacin.

En la presente tesis se presenta una primera aproximacin al estudio de la sequa

meteorolgica en el estado de Veracruz. Se pretende caracterizar la variabilidad

espacio-temporal de la sequa meteorolgica en el estado de Veracruz a travs del

ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI, por sus siglas en ingls). As como se

identifican los posibles mecanismos moduladores, tales como El Nio Oscilacin

del Sur (ENSO, por sus siglas en ingls), la Oscilacin Multidecadal del Atlntico

(AMO, por sus siglas en ingls) y la Oscilacin Decadal del Pacfico (PDO, por sus

siglas en ingls).

A partir de datos mensuales de precipitacin 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 seleccion la que mejor se adapt a los fenmenos

del estado (6meses). A partir de los mapas regionales de SPI se identifican los

periodos de sequa prolongada, frecuencia, duracin y tendencia. As mismo, se

determinan los patrones caractersticos de las sequas mediante de la tcnica de

funciones empricas ortogonales (EOF, por sus siglas en ingls).

III

NDICE

CAPTULO 1. INTRODUCCIN

1.1 Prembulo 1

1.2 Sequa 2

1.2.1 ndices de sequa 4

1.2.2 Monitor de sequa de Norteamrica 7

1.3 Revisin histrica de sequas en la regin 9

1.4 Hiptesis 13

1.5 Antecedentes 13

1.6 Justificacin 14

1.7 Objetivos 15

CAPTULO 2. ZONA DE ESTUDIO

2.1 Ubicacin 17

2.2 Climatologa 18

2.2.1 Lluvias en verano 20

2.2.2 Lluvias en invierno 21

2.2.3 Teleconexiones 23

2.2.3.1 Oscilacin del Sur (ENSO) 24

2.2.3.2 Oscilacin Decadal del Pacfico

(PDO) 25

2.2.3.3 Oscilacin Multidecadal del

Atlntico (AMO) 26

CAPTULO 3. DATOS Y METODOLOGA

3.1 Datos 29

3.2 Metodologa 30

3.2.1 ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI) 30

3.2.1.1 Clculo de SPI 31

3.2.2 Funciones Empricas Ortogonales (EOFs) 35

3.2.2.1 Clculo de las EOFs 36

CAPTULO 4. RESULTADOS

4.1 Anlisis de tendencia de precipitacin 39

4.2 Anlisis de la sequa a travs del ndice SPI 39

4.2.1 Sequas del periodo 1961-1969 40


IV




4.3 Modos de variabilidad de la sequa meteorolgica 45

4.4 Mecanismos moduladores en el sequa meteorolgica 48

4.4.1 Mecanismos modulares de la sequa en la regin

norte 49


sur 50


sur y hmedo en el norte 51

4.4.4 Mecanismos modulares de la sequa en todo el

estado 52

4.4.5 Mecanismos modulares de periodo hmedo en

todo el estado 53

4.5 Comparacin con el Monitor de Sequa de Amrica del

Norte 54

CAPTULO 5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO

5.1 Conclusiones 57

5.2 Trabajo futuro 58

REFERENCIAS 59

V

NDICE DE FIGURAS


1.1 Caractersticas de los tipos de sequa (NMDC, 2006) 4

1.2 Mapa del Monitor de Sequa de Amrica del Norte (NA-DM) de

junio de 2013. (Fuente:

http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm-

201306-sp.jpg) 9

1.3 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronologa para un

punto del estado de Veracruz (Cook et al., 2004) 10

1.4 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronologa para un

punto del estado de Veracruz solo en el periodo 1960 a 2008

(Cook et al., 2004) 11


2.1 Zona de estudio (topografa en metros) 17

2.2 Precipitacin acumulada anual para la zona de estudio

(Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013) 19

2.3 Precipitacin promedio mensual en tres puntos del estado de

Veracruz (Fuente de datos: CLICOM, 2010) 20

2.4 Precipitacin en la regin de estudio en los meses de verano:

a. junio, b. julio y c. agosto (Fuente de datos: CLICOM

CICESE, 2013) 21

2.5 Precipitacin en la regin en los meses de invierno: a.

diciembre, b. enero y c. febrero (Fuente de datos: CLICOM

CICESE, 2013) 22

2.6 Precipitacin acumulada para la regin: a. meses de verano y

b. meses de invierno (Fuente de datos: CLICOM CICESE,

2013) 23

2.7 Anomala de temperatura sobre el Pacfico durante un evento

a. de Nia y b. de Nio (Fuente de datos: Smith et al., 2008)..

25

2.8 Anomala de temperatura sobre el Pacfico durante a. fase

negativa y b. positiva de la PDO (Fuente de datos: Smith et al.,

2008) 26

2.9 Anomala de temperatura sobre el Atlntico durante AMO en

a. fase negativa y b. fase positiva (Fuente de datos: Smith et

al., 2008) 28

VI


3.1 Funcin de distribucin de probabilidad Gamma (Tomado de:

Mndez, 2010) 32

3.2 SPI-06 de julio de 1998 35


4.1 Tendencia de la precipitacin (mm/ao) 39

4.2 SPI-06 para el periodo 1961-1969 40

4.3 Como la figura 4.2 pero para 1970-1979 41




4.7 Primeros cuatro modos de variabilidad de SPI-06 de verano..

45

4.8 Series de tiempo de los coeficientes Pcs de los primeros

cuatro modos de SPI-06 46

4.9 Comparacin de SPI-06 de 1998, EOF1 y EOF2 47

4.10 Comparacin de SPI-06 de 1976 y EOF2 47

4.11 Correlacin SPI-06 con ndices a. Nio 3.4, b. PDO y c. AMO

.. 48

4.12 Anomala de temperatura del mar y viento durante periodos

secos en el norte del estado 49


secos en el sur del estado 50


secos en el sur y hmedos en el norte del estado 51


secos en todo el estado 52


hmedos en todo el estado 53

4.17 Monitor de Sequa de Amrica del Norte, junio de 2005

(Fuente:

http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/drought/nadm/nadm-

200707.pdf) 55

4.18 SPI-06 de 2007 55

VII

NDICE DE TABLAS


1.1 ndices utilizados para caracterizar las sequas (Basada en:

Heim, 2002 Y Keyanatash et al., 2002) 5

1.2 Eventos histricos de sequa en la regin del Estado de

Veracruz. (Fuente: Florescano, 1995; Garca et al., 2002) 11


3.1 Clasificacin del SPI en periodos hmedos y secos

(Escalante-Sandoval et al., 2005) 33


4.1 Fases de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO durante las

diferentes condiciones del estado 54

1


1.1 Prembulo

Las sequas son manifestaciones de las fluctuaciones climticas asociadas con las

anomalas de gran escala de los patrones de circulacin atmosfrica, la

deforestacin, el cambio de uso de suelo, la desertificacin y las actividades

humanas. Esencialmente, las sequas provocan la disminucin o ausencia de

precipitacin sobre una regin por largos periodos de tiempo (Escalante-Sandoval,

et al., 2005).

En el mundo, el fenmeno de sequa ha venido incrementndose, tanto en

magnitud espacial como en intensidad, y las regiones que las padecen sufren

fuertes prdidas econmicas y favorecen la migracin de gran parte de su fuerza

de trabajo hacia otras zonas. Las sequas afectan grandes extensiones de terreno

de cultivo y pueden provocar la muerte de numerosas cabezas de ganado.

Disminuyen la disponibilidad de agua para la produccin industrial y pueden

afectar el uso domstico de los habitantes (Garca-Acosta et al., 2003).

Mxico es un pas que padece sequas desde tiempos ancestrales. Recientemente

se ha visto que la duracin de las sequas y que sus reas de afectacin han ido

en aumento. Los estudios del comportamiento de las sequas pueden ayudar a

disminuir sus efectos negativos. Son fundamentales para establecer las polticas

adecuadas de uso del agua antes y durante los perodos de sequa (Garca-

Acosta et al., 2003).

La sequa meteorolgica se presenta cuando la precipitacin durante un cierto

periodo de tiempo es significativamente menor que el promedio a largo plazo o

que un valor crtico. 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 duracin del orden de meses o aos,

durante el cual el aporte de humedad en un determinado lugar cae

2

consistentemente por debajo de lo climatolgicamente esperado o del aporte de

humedad climatolgicamente apropiado.

Existen siete parmetros con los que se caracteriza a las sequas: la magnitud, la

duracin, la frecuencia, la velocidad de implantacin, el espaciamiento temporal, la

extensin y la dispersin espacial (Valiente, 2001).

Sequa y aridez se asocian frecuentemente, debido a que las regiones ms secas

son usualmente aquellas donde la variabilidad de precipitacin es ms alta. Pero

no deben confundirse, ya que la aridez es un estado climtico permanente. La

mayor parte de las caractersticas hidrolgicas para las zonas definidas como

ridas y semiridas son similares a las que presenta una regin con sequa ya que

todas ellas presentan bajo nivel de humedad en la regin, valores altos de

insolacin, variacin extrema de temperatura, alta variabilidad en la precipitacin

en tiempo y espacio. Por otro lado, un escenario comn en las zonas clasificadas

como semiridas es que el 90% de la precipitacin total anual ocurre tan solo en el

10% del periodo de lluvias de la regin (Escalante-Sandoval et al., 2005).

La sequa es un fenmeno que produce impactos que abarcan sectores

econmicos, sociales y en el medio ambiente, tales como la reduccin en la

produccin 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 reduccin en los ingresos para campesinos y comerciantes (Escalante-

Sandoval et al., 2005), por ello es necesario conocer y entender su

comportamiento de manera regional.

1.2 Sequa meteorolgica; definiciones, conceptos y tipos

La Organizacin Meteorolgica Mundial (OMM) define a la sequa como la

ausencia prolongada o dficit notable de precipitacin. Sin embargo, la ausencia

de lluvia es relativa y depende de factores naturales y socioeconmicos. Con base

en ello, se ha considerado a la sequa como un fenmeno meteorolgico que se

3

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 poblacin

existe sequa 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 definicin universal de sequa, debido a que sus efectos se

dejan sentir en los sectores econmicos 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 sequa en dos grandes grupos:

conceptuales y operativas. Las definiciones conceptuales son las que se formulan

en trminos generales y ayudan a entender el concepto de sequa. Son tiles para

describir el fenmeno. Por otro lado, las definiciones operativas ayudan a

identificar el inicio, final y grado de severidad de la sequa. El criterio ms conocido

de este grupo es aquel que agrupa a las definiciones por tipos: meteorolgica,

hidrolgica, agrcola y socioeconmica, cada uno proporciona una definicin de

caracterizacin 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 sequa meteorolgica, agrcola e hidrolgica, qu es lo

que cada una de ellas origina y con ellos se llega al impacto econmico, social y

ambiental.

La sequa meteorolgica es comnmente una reduccin de la precipitacin

respecto a la normal en un periodo de tiempo. La sequa agrcola ocurre cuando

no hay suficiente humedad en el suelo para satisfacer las necesidades de un

cultivo en particular en un tiempo especfico (Cerda et al., 2007).

4

Figura 1.1 Caractersticas de los tipos de sequa (NMDC, 2006).

La sequa hidrolgica ocurre cuando existe un dficit de agua en los

escurrimientos superficial y subterrneo con respecto a la media mensual (o

anual) de los valores que se han presentado en la zona (Garca-Jimnez et al.,

2002).

Y por ltimo, la socioeconmica que se presenta cuando la escasez fsica del

agua empieza a afectar a la poblacin (Cerda et al., 2007).

1.2.1 ndices de sequa

Con el fin de definir y comparar las caractersticas de las sequas se han

propuesto los llamados ndices de sequa. Los ms simples hacen uso nicamente

de la precipitacin media anual. Otros utilizan adicionalmente otras variables.

Algunos de ellos son: porcentaje de la normal, coeficiente de la variacin de

precipitacin anual, deciles de la precipitacin, ndice de sequa de Palmer e

ndice de precipitacin estandarizada (Escalante-Sandoval et al., 2005).

5

La Organizacin Meteorolgica Mundial (OMM, por sus siglas en ingls) define un

ndice de sequa como un ndice que est relacionado con algunos de los efectos

acumulativos de una prolongada y anormal deficiencia de humedad (OMM, 1992),

otra definicin puede ser, aquella variable derivada de registros meteorolgicos

(precipitacin, humedad del suelo, temperatura, etc.) o hidrolgicos (escurrimiento

o caudal de ros, almacenamiento de presas, etc.), cuyo valor refleja la severidad

de la sequa y en cierta medida la disponibilidad de agua (Mndez-Prez, 2010).

Se identifican cinco criterios bsicos que todo ndice de sequa debe satisfacer

(Heim, 2002):

1. La escala de tiempo debe ser apropiada al problema.

2. Dar una medida cuantitativa de las condiciones de la sequa.

3. Ser aplicable al problema que est siendo estudiado.

4. Tener un mtodo computacional para aplicarlo a tiempo real.

5. Poder calcularse sobre una base de tiempo casi real.

La tabla 1.1 resume algunos de los ndices ms relevantes para el anlisis de

sequas a lo largo de la historia. En un principio eran sencillos, solo requera de

registros de precipitacin, como el de Munger y SPI. Con el tiempo, fueron

desarrollando otros en los cuales aadan variables como temperatura y humedad,

para hacerlos ms precisos, aunque ms complejos, como el ndice de Palmer.

Los ms recientes involucran tecnologas ms sofisticadas como imgenes de

satlite, tal es el caso del VegDRI.

Tabla 1.1 ndices utilizados para caracterizar las sequas (Basada en: Heim., 2002 y

Keyantash et al., 2002).

ndice Ao Variable utilizada Aplicacin

ndice de Munger 1916 Duracin de periodo con 24 Medida diaria del riesgo de

6

h con precipitacin menor a

1.67 mm.

incendios forestales.

ndice de Kincer 1919 30 das o ms con

precipitacin menor a 6.35

mm en 24 h.

Mapas de distribucin

estacional.

ndice de Marcovitch 1930 Temperatura y precipitacin. Requerimientos climticos del

escarabajo de frijol.

ndice de Blumenstock 1942 Duracin de sequa en das

(48 h con 2.54 mm).

Sequa de corto plazo.

ndice de precipitacin

antecedente

1954 Precipitacin. Un ndice de sequa inverso

para el pronstico de

avenidas.

ndice de adecuacin de

humedad

1957 Precipitacin y humedad del

suelo.

Sequa agrcola.

ndice de Palmer (PDSI) 1965 Precipitacin y temperatura. Comparacin de sequa

hidrolgica y meteorolgica a

travs del tiempo y espacio.

ndice de humedad en la

cosecha

1968 Precipitacin y temperatura. Sequa agrcola.

ndice de sequa Keetch-

Byram

1968 Precipitacin y humedad del

suelo.

Utilizado para el control de

incendios forestales.

ndice de suministro de

agua superficial

1981 Nieve, precipitacin y

caudal.

Se utiliza para cuencas de ros

del oeste, con estadsticas no

muy bien analizadas.

ndice de precipitacin

estandarizada (SPI)

1993 Precipitacin. Permite hacer una medicin de

sequas y periodos hmedos

en diferentes escalas de

tiempo.

7

ndice de condiciones de

vegetacin

1995 Imgenes de satlite (visible

e infrarroja).

Mide que tan sana se

encuentra la vegetacin

ndice de respuesta de la

vegetacin a la sequa

(VegDRI)

2008 Imgenes de satlite. Combina varios ndices (SPI,

PDSI, etc) e imgenes de

satlites para caracterizar

diversos tipos de sequa y su

impacto en la vegetacin.

Monitor de sequa 1999 Incluye varios ndices de

sequa.

Distingue la severidad de los

diferentes tipos de sequa en

las reas analizadas.

ndice del Palmer

modificado (SC-PDSI)

2004 Precipitacin y temperatura. Reporta eventos extremos

(hmedos y secos) para

condiciones anmalas.

ndice de precipitacin-

evapotranspiracin

estandarizada (SPEI)

2010 Precipitacin y temperatura. Al considerar el efecto de la

evapotranspiracin puede

identificar diferentes tipos de

sequa e impactos en el

contexto de calentamiento

global.

1.2.2 Monitor de Sequa de Norteamrica

El Monitor de Sequa de Amrica del Norte (NA-DM, por sus siglas en ingls) fue

creado en abril del 2002 con el fin de unificar el Monitor de Sequa de Estados

Unidos (USDM, por sus siglas en ingls) a todo Norteamrica, para obtener

definiciones consistentes de sequa a lo largo de dicho territorio utilizando un

mtodo unificado, en este caso el DM, as 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

sequa a nivel nacional, regional y local, debido a que dicho fenmeno presenta

grandes prdidas econmicas a nivel continental e incluso mundial. En l,

8

participan Estados Unidos, Mxico y Canad, as como instituciones y expertos de

la Administracin Nacional de Ocano y Atmsfera (NOAAs, por sus siglas en

ingls), el Centro Nacional de Datos Climticos, el Centro de Prediccin Climtica,

el Departamento de Agricultura de E.U. y el Centro Nacional de Mitigacin de

Sequas de la Universidad de Nebraska, por parte de Estados Unidos, el Servicio

Meteorolgico de Canad (MSC, por sus siglas en ingls) y el Servicio

Meteorolgico Nacional (SMN) por parte de Mxico.

Este Monitor genera un mapa mensual de las condiciones de sequa a partir de

una mezcla de diversos ndices de tipo meteorolgico, edafolgico, hidrolgico y

biolgico, que muestra las partes afectadas por distintos niveles de sequa de la

regin a analizar. Es el monitor ms utilizado en los ltimos tiempos, adems de

que sus productos son de libre acceso va internet. Los siete parmetros que se

utilizan para elaborar un mapa del monitor son: ndice de Palmer, ndice de

Humedad del Cultivo, Modelo de Humedad del Suelo CPC (percentiles), Caudal

Diario USGS (percentiles), Porcentaje de Precipitacin Normal, Humedad de la

Capa Superficial del Suelo USDA/NASS e ndice de Salud de Vegetacin por

satlite.

Tras el clculo de los ndices individuales, los resultados se cruzan en una tabla

para definir cinco tipos de situaciones de sequa, cada una de las cuales lleva

asociados una serie de impactos (Valiente, 2001):

D0-Seco: impactos menores.

D1-Sequa: algunos daos a cultivos y alto riesgo de incendios.

D2-Sequa severa: prdidas moderadas de cultivos y pastos, riesgo de

incendio muy alto y restricciones de agua.

D3-Sequa extrema: graves prdidas de cultivos, riesgo extremo de

incendios y restricciones de agua extensiva.

D4-Sequa excepcional: prdidas de cultivos excepcionales, riesgo de

incendios a gran escala y escases de agua en ros y pozos.

9

Figura 1.2 Mapa del Monitor de Sequa de Amrica 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 Revisin histrica de las sequas en la regin del estado de Veracruz

Desde tiempos antiguos se han presentado las sequas sobre todo el territorio

mexicano, pero no se cuenta con informacin suficiente para hacer un recuento de

ellas, cuando han ocurrido ni los daos que han originado. Existen varias tcnicas

para realizar un investigacin acerca de cuando ocurrieron eventos en el pasado,

como son la dendrocronologa, que es el estudio de los anillos de crecimiento de

los rboles, la fenologa que es parte de la meteorologa que investiga la

variaciones atmosfricas en su relacin con la vida de animales y plantas, la

glaciologa que es el estudio de los glaciares, palinologa que es el estudio del

polen, el anlisis de bixido 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 rboles (dendrocronologa) para observar los

periodos secos y hmedos con ayuda del ndice de Severidad de Sequa de

Palmer (PDSI) (Palmer, 1965) en la poca de verano. Esta malla tiene una

resolucin de 2.5 abarcando gran parte de Norte Amrica.

10

De dicha malla, se extrajo en el punto de latitud 20N y 97.5O, 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 sequas severas desde 1347 a

2008, siendo las ms intensas en 1550, 1840, 1895 y 1970 aproximadamente.

Tambin se ve que, al menos para este punto, son ms recurrentes e intensos los

periodos hmedos que los periodos secos.

Figura 1.3 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronologa (lnea verde) para un punto

del estado de Veracruz (media mvil en lnea 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 dcada de los 90.

11

Figura 1.4 Serie de PDSI reconstruida con dendrocronologa (lnea verde) para un punto

del estado de Veracruz solo en el periodo 1960 a 2008 (media mvil en lnea azul)(Cook et

al., 2004).

En la tabla 1.2 se muestran las principales sequas que han afectado a la regin a

lo largo de la historia, las cuales fueron ms frecuentes en la primera parte del

siglo diecinueve. Las prdidas ms importantes se presentan en el sector agrcola,

debido a que se pierden las cosechas por la escasez de agua.

Tabla 1.2 Eventos histricos de sequa en la regin del Estado de Veracruz. (Fuente:

Florescano et al., 1995; Garca-Jimnez et al., 2002)

Ao Mes Caractersticas Efectos

1843 Julio Posible sequa Se pierde cosecha de algodn.

1868 Mayo-Julio Escasez de lluvia

y calor excesivo

Peligro de epidemias.

1877 Octubre Escasez de lluvia Casi no hay existencia de maz, frijol y

trigo en los graneros.

1877 Noviembre Escasez de

lluvias durante

todo el ao

El monto de las cosechas es de tan solo

una cuarta parte del promedio normal.

1891 Marzo- Escasez de lluvia Malas cosechas, milpas raquticas y

12

Agosto todo el ao muerte de ganado.

1894 Enero-Julio Escasez de lluvia Crisis agrcola desde el ao anterior y

muerte en ganado.

1932 Junio La sequa es

intensa

La temperatura a la sombra llega a los

39C.

1933 Junio Intensa sequa

en la zona

platanera

Se calcula en 4 millones de pesos la

prdida de los cosecheros de pltano.

Hay desempleo, las compaas

extranjeras se niegan a comprar el

producto por su reducido tamao. Se

pierden el maz y el frijol con la

consecuente alza de su precio.

1935 Marzo Prolongada

sequa

La cosecha de maz se pierda casi en su

totalidad.

1935 Mayo Sequa intensa La poblacin carece de agua y el ganado

muere.

1935 Junio Prolongada

sequa, escasez

de lluvia.

En la regin cerealera lo poco que se

sembr crece con deficiencias. El ganado

muere de sed y bajan sus precios.

1943 Agosto Sequa

generalizada

Las lluvias y las siembras son escasas.

1951 Febrero Sequa intensa El ganado no tiene agua, escasea la

energa elctrica.

1962 Junio Sequa

prolongada.

Prdidas en ganadera superiores a los

15 mil cabezas de ganado vacuno.

1977 Abril Sequa que se

prolonga seis

meses

Escasez de ganado en engorda, 300

animales muertos. Aumento de precios

en el ganado.

1977 Agosto Solo llueve

irregularmente

Prdidas de 39 mil hectreas de cultivos

de maz.

1977 Septiembre Sequa intensa Habr una alza de 250% en los precios

13

de los productos agrcolas con relacin al

ao anterior.

1998 Mayo Sequa intensa 8 municipios afectados, 21 mil hectreas

de cultivos daados perjudicando a 6500

campesinos.

1998 Junio Sequa intensa 4 muertos por las altas temperaturas y

escasez de agua, 10 mil cabezas de

ganado perecieron, se afectaron 200 mil

hectreas cultivos de temporal. Se redujo

en un 15% la produccin de leche.

1.4 Hiptesis

Las oscilaciones climticas moduladas por el ocano determinan la frecuencia,

intensidad y duracin de las sequas meteorolgicas que ocurren en el Estado de

Veracruz.

1.5 Antecedentes

Se han realizado diversos estudios acerca de la distribucin espacial y temporal

de la precipitacin en el estado de Veracruz modulada por fenmenos

atmosfricos tales como la sequa intraestival o cancula, huracanes y frentes

fros, y algunas oscilaciones climticas como la de El Nio Oscilacin del Sur

(ENSO, por sus siglas en ingls), Oscilacin Multidecadal del Atlntico (AMO, por

sus siglas en ingls) y Oscilacin Decadal del Pacfico (PDO, por sus siglas en

ingls).

Pereyra-Daz et al., (2009), hacen un anlisis del efecto del ENSO sobre la

cancula y encuentra que el dficit de lluvia es menor o desaparece en aos de El

Nio para casi todo el estado, excepto la regin montaosa. En 1995, Pereyra-

Daz y Snchez encuentran que El Nio es capaz de inducir sequas multianuales

14

sobre Veracruz. Tambin observan que durante el evento de El Nio en las partes

martimas aumenta la precipitacin, mientras que en zonas continentales

disminuye considerablemente, principalmente en las zonas montaosas.

Magaa et al., (1999) y Vzquez-Aguirre (2007), encontraron que en inviernos de

El Nio las lluvias disminuyen a lo largo del territorio veracruzano, mientras que en

periodos de La Nia se observa un aumento sobre la mitad sur del territorio. Para

el verano, sobre Veracruz se observa un dficit de precipitacin tanto en aos de

El Nio como de La Nia, siendo ms marcado el dficit en aos Nio.

Vzquez-Aguirre (2007), observa que la fase positiva de la AMO se relacionara

con anomalas positivas de la lluvia sobre Veracruz, con el mayor impacto sobre la

parte central del estado.

En cuanto a la PDO an no se encuentra una modulacin muy clara, Pavia et al.,

(2006), analizan cuando la PDO se superpone a eventos de ENSO y observa que

El Nio y la PDO en su fase fra durante el verano propician un dficit de

precipitacin en el centro de Veracruz y las lluvias se incrementan en invierno si la

PDO est en su fase clida sobre la misma regin.

Sobre estudios de sequa y usos de ndices para caracterizarla, Rivera del Ro et

al., (2007), hacen un estudio espacio temporal de la sequa en el estado de

Durango, comparando el SPI y el PDSI. Encuentran que para dicho estado el

mtodo del ndice de Palmer (PDSI) permite definir con mayor claridad inicio, final,

duracin y frecuencia de un periodo seco o hmedo.

1.6 Justificacin

El sector agrcola y ganadero es una parte muy importante dentro de la economa

del estado de Veracruz.

En cuanto a la agricultura, el estado ocupa el primer lugar del pas como productor

de caa de azcar, chayote, naranja, pia, limn persa, vainilla y hule; el segundo

15

lugar en caf, jcama y tabaco; y es un importante productor de maz, frijol, soya,

pepino, sanda, mango, toronja, papaya y pltano. Es el segundo productor

nacional de caf, aportando el 25.2% (INEGI, 2010).

Mientras que en la cuestin ganadera, es el primer productor de bovinos del pas,

y entre los primeros abastecedores de carne de bovino en canal (aporta el 14.4%

de la produccin nacional) y en pie de la Ciudad de Mxico. 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 sequas en

Veracruz, ya que si el estado se ve afectado por un evento de sequa intenso, los

impactos que causa repercuten en prdidas econmicas de gran importancia y

principalmente en la sociedad.

1.7 Objetivos

El objetivo general de la presente tesis es caracterizar la variabilidad espacio-

temporal de la sequa meteorolgica en el estado de Veracruz

El objetivo particular del trabajo es determinar los posibles mecanismos

modulares, tales como El Nio Oscilacin del Sur (ENSO, por sus siglas en

ingls), la Oscilacin Multidecadal del Atlntico (AMO, por sus siglas en ingls) y la

Oscilacin Decadal del Pacfico (PDO, por sus siglas en ingls) (Manta et al.,

1997); todo ello con el fin de prevenir a la sociedad y minimizar los impactos de la

sequa en medida de lo posible.

16

La presente tesis se divide en cuatro captulos. En este primer captulo se

presenta una introduccin del tema, as como antecedentes y eventos histricos

de la sequa en el estado de Veracruz. En el captulo 2 se describen los aspectos

climticos de la regin de estudio. Los datos y metodologa implementada se

exponen en el captulo 3. Por ltimo, los resultados, conclusiones y trabajo futuro

se exponen en los captulos 4 y 5.

17


2.1 Ubicacin

El estado de Veracruz se localiza en la regin del Golfo de Mxico, entre los 22

28' O y 17 9' N y 93 36 y 98 39 O (INEGI, 2011). Est comprendido en la

regin climtica del Golfo de Mxico, donde se encuentra la Sierra Madre Oriental,

la Llanura Costera del Golfo de Mxico principalmente.

Figura 2.1 Zona de estudio (topografa en metros).

Debido a su ubicacin y complejidad orogrfica el estado de Veracruz cuenta con

una multitud de climas, zonas semiridas, 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 montaosa incluye la Sierra Madre Oriental que se

une con el Eje Volcnico Transversal en el centro de Veracruz. Adems, abarca

sistemas montaosos aislados, como la Sierra de Los Tuxtlas y la de Tantima.

Asimismo, los sistemas montaosos 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 tambin cuenta con una considerable

18

cantidad de ros que provenientes de la Sierra Madre Oriental, en su mayora

siguen una ruta que va de suroeste a noreste, hacia el Golfo de Mxico (Ruz-

Barradas, et al., 2005).

2.2 Climatologa

En trminos 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 fro solo en los picos de las montaas

(Ruz-Barradas et al., 2005).

El estado de Veracruz se encuentra situado en latitudes tropicales, pero su parte

norte se encuentra cercana al Trpico de Cncer, por lo que habr de esperarse

que tambin se vea afectado por fenmenos extratropicales (Ruz-Barradas et al.,

2005).

En cuanto a precipitacin, el Estado se ve influenciado por las masas de aire

martimo que mueven los vientos alisios y debido al ascenso orogrfico generan

lluvias. Tambin 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 precipitacin son marzo y abril, donde solo las zonas montaosas

mantienen cierta presencia de lluvia (Vidal-Zepeda, 2004).

La temporada de lluvias es en el verano, con los mximos de precipitacin sobre

las sierras a barlovento y los mnimos a sotavento. El periodo menos lluvioso es el

invierno (diciembre a febrero) en las zonas montaosas, y la primavera (marzo a

mayo) en las zonas costeras. El mes ms lluvioso es septiembre para el norte y el

sur, mientras que para el centro es julio (Ruz-Barradas et al., 2005).

La zona de mayor precipitacin se localiza en el sur del estado (Fig. 2.2), donde se

registran valores acumulados anuales de 3600 mm, y disminuye hacia el norte,

19

con 1050 mm. En la zona montaosa los valores tambin son altos, de 1950 mm

por ao.

Figura 2.2 Precipitacin acumulada anual para la zona de estudio (Fuente de datos:

CLICOM CICESE, 2013).

A manera de anlisis, se tomaron tres puntos del estado, y con ellos se calcul la

precipitacin promedio mensual. Estos puntos se encuentran en el norte

(Chicontepec), centro (Huatusco) y sur (ngel R. Cabada) del Estado.

Se observa que en los meses de verano las zonas ms lluviosas son el centro y

sur del estado (Fig. 2.3). Para los meses de invierno llueve ms en el sur.

Para la regin norte, las lluvias siempre son menos intensas durante el ao,

excepto en febrero y marzo.

20

Figura 2.3 Precipitacin 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 orografa y las diversas formas de

circulacin tropical hacen que para esta regin la lluvia en esta poca (mayo-

octubre) represente alrededor del 80% anual (Tejeda et al., 1989). Entre las

formas de circulacin tropical se encuentran los vientos alisios que soplan del

Golfo de Mxico hacia el continente provocan lluvias orogrficas, y las ondas del

este que ocasionan inestabilidad atmosfrica y nubes de gran desarrollo vertical


Las ondas del este tienen su frecuencia mxima entre agosto y septiembre. Se

forman en el Atlntico e ingresan al territorio continental despus de cruzar la

Pennsula de Yucatn, y el paso de una de ellas deja una secuela de 3 o 4 das

con lluvia seguidos de das despejados (Ruz-Barradas et al., 2005).

Cuando estas ondas han alcanzado el nivel de depresin o tormenta tropical y

llegan a chocar o a pasar cerca del territorio, dejan tras de s cantidades

considerables de lluvia en la vertiente del Golfo. Su mxima ocurrencia es en

septiembre, aunque pueden presentarse desde mayo hasta noviembre (Ruz-

Barradas et al., 2005).

0

100

200

300

400

500

600

Ene

Feb

Mar

Ab

r

May Jun

Jul

Ago Se

p

Oct

No

v

Dic

Pre

cip

ita

ci

n (m

m)

Chicontepec

Huatusco

ngel R. Cabada

21

Existe un evento que se presenta durante el verano y que interfiere en la

precipitacin del Estado que es la cancula o sequa intraestival. Este fenmeno es

un descenso en la actividad convectiva que produce un comportamiento bimodal

en la precipitacin. Ocurre un primer mximo de lluvia en el mes de junio, despus

en julio y agosto se reduce la precipitacin, y se registra un segundo mximo en la

precipitacin en septiembre. Para Veracruz, el fenmeno se presenta en estas

fechas y a lo largo de todo el estado (Fig. 2.4). Cuando ocurre un evento de El

Nio, aumenta significativamente el efecto de cancula sobre el estado (Pereyra et

al., 1994).

Figura 2.4 Precipitacin en la regin de estudio en los meses de verano: a. junio, b. julio y

c. agosto (Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013).

En el sur el mximo en la precipitacin ocurre en el mes de agosto con 600 mm, y

el mnimo en junio con 400 mm. Mientras que para el norte, el mximo se da junio

y el mnimo 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 fros, lo

que puede asociarse con descenso en la temperatura y nublados que afectan

22

principalmente a la zona montaosa. Por el contrario, cuando se presentan

vaguadas polares el enfriamiento tambin abarca el altiplano (Tejeda et al., 1989).

El trmino local dado es Norte que alude al viento dominante del norte. Las

caractersticas asociadas a este fenmeno son el descenso de temperatura en

superficie y presencia de nublados. En una situacin tpica de Norte, los vientos

ms intensos se observan en la costa suroeste del Golfo de Mxico, entre Nautla y

Coatzacoalcos, es decir, casi toda la costa del Estado, siendo mximos entre la

zona de Laguna Verde y el Puerto de Veracruz (Ruz-Barradas et al., 2005).

Puesto que a la planicie costera y a la vertiente oriental de la sierra llega

fcilmente humedad proveniente del Golfo, las inversiones de aire fro provocan

nublados y lluvias ligeras, que apenas representan el 10% de la lluvia anual. En

las partes ms altas (a partir de los 1800 m) durante inviernos muy severos

pueden provocar nevadas.

Durante la poca de invierno (Fig. 2.5) el mes menos lluvioso es febrero, y las

zonas donde se registra menos precipitacin es el centro y norte, con hasta 5 mm

de precipitacin. El mes ms lluvioso es diciembre, con los valores ms altos en el

sur, que alcanzan los 180 mm.

Figura 2.5 Precipitacin en la regin en los meses de invierno: a. diciembre, b. enero y c.

febrero (Fuente de datos: CLICOM CICESE, 2013).

23

Se observa como la estacin de verano es ms 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 Precipitacin acumulada para la regin: a. meses de verano y b. meses de

invierno (Fuente de datos: CLICOM CICESE,2013).

2.2.3 Teleconexiones

El clima de la regin se ve influenciado por las llamadas teleconexiones, que

pueden definirse como la relacin que existe entre anomalas del clima, a cierta

distancia una de otra. Generalmente las teleconexiones se asocian con ondas

atmosfricas de gran escala o patrones de circulacin, cuya estructura e

intensidad cambian con la estacin del ao, la variable y la altitud (a que se mide

dicha variable) (Ruz Barradas et al., 2009).

Las teleconexiones pueden durar varias semanas, meses o inclusive aos,

reflejando as la variabilidad climtica interanual o interdecadal de la atmsfera.

Algunos de esos patrones o modos de variabilidad pueden abarcar las cuencas

ocenicas enteras y los continentes, y por su estructura pueden influir en el tiempo

y clima sobre el territorio nacional.

24

A continuacin se describen los patrones de teleconexin que han sido

identificados como moduladores del clima de Mxico.

2.2.3.1 El Nio Oscilacin del Sur (ENSO)

La Oscilacin del Sur fue primeramente descubierta por Walker, al notar que la

presin en la superficie de Australia era en promedio ms baja que lo normal y en

la isla de Tahit era ms alta, a lo que denomin Oscilacin del Sur, y aos ms

tarde Bjerknes (1969) estableci que la Oscilacin del Sur y la corriente de El Nio

son parte de un mismo fenmeno climtico que involucra interacciones entre la

atmsfera y el Ocano Pacfico Tropical. Durante su fase clida, El Nio, el

Pacfico ecuatorial central presenta anomalas positivas de la temperatura de la

superficie del ocano y se extienden un par de cientos de metros debajo de la

superficie del mar y las anomalas se propagan hacia el este.

La consecuencia de tal calentamiento es la alteracin del tiempo meteorolgico,

no slo en la zona de las anomalas sino tambin sobre las reas continentales:

lluvias intensas se presentan en las regiones donde climticamente no llueve

mucho, y la lluvia escasea sobre reas donde climticamente la lluvia cae en

abundancia. En la fase fra de ENSO, La Nia, los patrones anmalos del tiempo

meteorolgico se invierten nuevamente. ENSO es una oscilacin irregular que

tarda de 3 a 7 aos para pasar de un evento clido a uno fro, y viceversa (Ruiz

Barradas et al., 2009).

Durante El Nio (Fig. 2.7b) se observa como la lengua de agua caliente se

extiende por casi todo el pacfico tropical, desde las costas de Amrica del Sur

hasta Oceana, donde la anomala de temperatura alcanza los 0.8C. En La Nia,

esta lengua se vuelve de agua fra (Fig. 2.7a), alcanzando valores de 0.4C por

debajo de la normal.

25

Figura 2.7 Anomala de temperatura sobre el Pacfico durante un evento a. de La Nia y b.

de El Nio (Fuente de datos: Smith et al., 2008).

Para Veracruz, los inviernos de El Nio son ms fros y secos, mientras que en

inviernos de La Nia son ms clidos y ms lluviosos. En el estado, los veranos

ms clidos y con menos lluvias tanto en fenmeno de El Nio como de La Nia


2.2.3.2 Oscilacin Decadal del Pacfico (PDO)

La Oscilacin Decadal del Pacfico (PDO, por sus siglas en ingls) es un patrn de

variabilidad climtica del Pacfico similar a El Nio, tienen caractersticas 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 relacin entre los ciclos de produccin del salmn

en Alaska y las condiciones del clima en el Pacfico. Esta oscilacin tiene periodos

que van de los 20 a 30 aos.

Existe la evidencia de dos fases o ciclos de este fenmeno. La fase positiva que

presenta anomalas de temperatura positiva en las costas de Alaska y negativas

sobre el resto del Pacfico Norte. La fase negativa presenta caractersticas

26

contrarias, es decir, anomalas negativas en las costas de Alaska y positivas en el

resto del Pacfico Norte.

Durante la fase negativa de AMO (Fig. 2.8a) la anomala de temperatura negativa

se localiza en las costas de Canad y Alaska con 0.6C por debajo de la normal,

mientras que en su fase positiva (Fig. 2.8b) en esta misma zona los valores son de

0.4C por arriba de la normal.

Figura 2.8 Anomala de temperatura sobre el Pacfico durante a. fase negativa y b.

positiva de la PDO (Fuente de datos: Smith et al., 2008).

2.2.3.3 Oscilacin Multidecadal del Atlntico (AMO)

La Oscilacin Multidecadal del Atlntico (AMO, por sus siglas en ingls) es una

variacin en la temperatura de la superficie del ocano Atlntico Norte de larga

duracin, ya que se presenta en periodos de 20 a 40 aos, y ha venido ocurriendo

desde los ltimos 1000 aos (Enfield et al., 2001). Al igual que las oscilaciones

mencionadas anteriormente tiene dos fases, una positiva y una negativa,

27

dependiendo el signo de la anomala de temperatura de superficie del mar. En la

regin de las costas de Groenlandia, durante la fase negativa de AMO se registra

una disminucin en la temperatura superficial del ocano, mientras que en su fase

positiva esta zona se encuentra ms caliente que lo normal. Se observa la

anomala en su fase negativa (Fig. 2.9a) con un valor de -0.6C en esta zona del

Atlntico norte, mientras que en la fase positiva (Fig. 2.9b) se alcanzan los 0.6C

por arriba de la normal.

Tambin se ha vinculado la actividad de huracanes en ste ocano con la fase

que se encuentre la AMO, un mayor nmero de tormentas tropicales se convierte

en huracanes mayores durante la fase clida de la AMO que durante su fase fra

(MetEd, 2011).

Las fluctuaciones de actividad ciclnica entre mayor (1880-1900, 1945-1970) o

menor (1900-1940, 1970-1995) sea coinciden con las fases fras o clidas de esta

oscilacin, lo que sugiere una amplia relacin entre la variabilidad multidecadal de

temperaturas del ocano con los periodos de variacin multidecadal de huracanes

en el ocano Atlntico (Wang et al., 2008). Tambin se ha encontrado que cuando

dicha oscilacin es positiva, ms huracanes impactan en el norte del Golfo de

Mxico que en su fase negativa (Change, 2011).

28

Figura 2.9 Anomala de temperatura sobre el Atlntico durante AMO en a. fase negativa y

b. fase positiva (Fuente de datos: Smith et al., 2008).

29

CAPTULO 3. METODOLOGA Y DATOS

3.1 Datos

En este estudio, la caracterizacin de la sequa se realiz a travs del llamado

SPI, por lo que fue necesaria una base de datos de precipitacin mensual. Se

utiliz la base de datos de precipitacin diaria en una malla regular con resolucin

de 1/8 de grado (Zhu y Lettenmaier, 2007; Muoz-Arriola et al., 2009). Esta malla

fue construida mediante la interpolacin de datos diarios de precipitacin tomados

de la base de datos CLICOM del Servicio Meteorolgico Nacional (SMN).

La malla fue elaborada con datos diarios de precipitacin para aproximadamente

5000 estaciones de todo el territorio mexicano. Estos datos se sometieron a un

control de calidad para eliminar los datos errneos, 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 resolucin

espacial de 1/8(aproximadamente 12.5 km). Solo se utilizaron estaciones con no

ms de 50 das sin registros.

El periodo analizado fueron 49 aos, de 1960 a 2008, para el dominio de la regin

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 expresar como SPI-06. Se decidi esta escala temporal debido

a que de acuerdo a estudios previos las sequas que se registran en la regin han

sido de corta duracin.

Para el anlisis de la relacin entre los periodos de sequa identificados y los

posibles mecanismos moduladores en el ocano, es necesario el uso de datos

mensuales de temperatura superficial desarrollados por Smith et al., (2008). Estos

30

datos son una reconstruccin extendida desde 1854 hasta la actualidad, para una

malla regular de 2 de resolucin1.

Adicionalmente, se obtuvieron las series de tiempo mensuales de los ndices

climticos2 El Nio 3.4, PDO y AMO.

Finalmente, se utilizaron datos mensuales de viento a 925 mb de reanlisis 1

(Kalnay et al., 1996), para los meses de junio-septiembre para el periodo de 1961-

2008, con la finalidad de determinar los campos de viento que caracterizan a los

periodos secos en la regin de estudio.

3.2 Metodologa

3.2.1 ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI)

En este estudio se utiliza el ndice de Precipitacin Estandarizada (SPI, por sus

siglas en ingls), el cual fue desarrollado por McKee et al., (1993) para

caracterizar la lluvia observada en diferentes escalas de tiempo (meses) con

respecto a la funcin de probabilidad de precipitacin. Es decir, compara la

cantidad de precipitacin para cierto periodo de tiempo (en meses) en un sitio con

el registro de precipitacin a largo plazo (climatologa) para el mismo periodo, y

este se ajusta a una distribucin de probabilidad normalizada (Giddings et al.,

2005).

Se utiliza dicho ndice debido a sus tres principales caractersticas (Mndez-Prez,

2010):

1. Simplicidad, dado que est basado nicamente en registros de precipitacin

y requiere de tan solo dos parmetros (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.

31

2. Versatilidad temporal, siendo til para el anlisis de la dinmica de la

sequa, que permite describir las condiciones importantes de la sequa para

un rango de aplicaciones en diferentes escalas de tiempo.

3. Es de forma estandarizada, lo que permite que la frecuencia de eventos

extremos (sequas o anomalas hmedas) en cualquier sitio y escala de

tiempo sean consistentes.

Tambin cuenta con algunas desventajas; ante una limitada cantidad y calidad de

los datos usados para ajustar la funcin de distribucin de probabilidad, puede

resultar en valores de SPI no confiables, no permite identificar regiones

extremadamente secas o hmedas para escalas de tiempo muy prolongadas,

debido a que las sequas 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 anomalas relativamente

pequeas cuando el rgimen normal para la regin analizada se caracteriza por

poca lluvia (Mndez-Prez, 2010).

3.2.1.1 Clculo de SPI

Se utiliza un ajuste a los datos de precipitacin a travs de la funcin de

distribucin de probabilidad tipo Gamma, ya que es la que va ms acorde con la

distribucin de la lluvia. Se debe utilizar una serie de datos de 30 aos o ms y la

funcin se define por la siguiente expresin (Mndez-Prez, 2010):

=

1

exp

() (1)

Donde y son los llamados parmetros de forma y escala, respectivamente.

Mientras que es la funcin Gamma, definida por la integral

() = t1etdt

0 (2)

32

La funcin Gamma puede ser evaluada numricamente o aproximada utilizando

valores en tablas (Wilks, 2005). La funcin Gamma satisface la siguiente relacin

de recurrencia:

+ 1 = () (3)

El parmetro de forma , es adimensional y dependiendo de su valor, la funcin

Gamma toma una gran variedad de formas (figura 3.1). Para valores de 1, el sesgo

es menor y la distribucin se desplaza hacia la derecha. Para valores de muy

grandes, la funcin Gamma se aproxima en la forma a la distribucin Normal.

Figura 3.1 Funcin de distribucin de probabilidad Gamma (Tomada de: Mndez-Prez,

2010)

Por otro lado, el parmetro de escala , tiene la funcin de alargar la distribucin

Gamma hacia la derecha o a la izquierda, dependiendo de los valores de los datos

representados. Conforme los valores de aumentan, la distribucin se alarga

hacia la derecha y su altura debe disminuir para satisfacer (1). Conforme la

distribucin Gamma se alarga hacia la izquierda, su altura debe aumentar. Estos

ajustes en altura de la distribucin se deben al parmetro del denominador de

(1). Un buen modo de determinar los parmetros y , es mediante dos

aproximaciones simples en las que se emplea el estadstico de muestra D:

33

= 1

()

=1 (4)

La primera de las dos aproximaciones de los parmetros y , fue propuesta por

Thom (1958). El estimador de Thom para el parmetro es:

=1+ 1+

4D

3

4D (5)

Mientras que se obtiene mediante la relacin:

=x

(6)

La segunda aproximacin, es usando una expresin polinomial en trminos del

estadstico de muestra D:

=0.5000876 +0.1648852+0.05442742

; 0

34

1.00 a 1.49 Moderadamente hmedo

-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

inters:

1. SPI-1 refleja las condiciones a corto plazo y cuya aplicacin puede estar

relacionada a la humedad del suelo;

2. SPI-3 provee una estimacin estacional de la precipitacin;

3. SPI-6 y SPI-9 indica tendencias a mediano plazo en los patrones de

precipitacin;

4. SPI-12 refleja los patrones de precipitacin a largo plazo, usualmente

relacionado a caudales de ros, niveles de almacenamiento de presas, etc.

5. SPI-24 captura la variabilidad de baja frecuencia, evitando el ciclo anual

explcito.

A manera de ejemplo de este ndice, se muestra la figura 3.2, corresponde al

mes de julio de 1998. Se observa cmo fue muy intensa la sequa,

principalmente para la zona norte y sur del estado, alcanzando valores de SPI -

3.5, mientras que la zona central y montaosa obtuvo valores cercanos a la

normal.

35

Figura 3.2 SPI-06 de julio de 1998.

3.2.2 Funciones Empricas Ortogonales (EOFs)

El anlisis de las Funciones Empricas Ortogonales (EOF, por sus siglas en ingls)

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, parmetro-tiempo y parmetro-

espacio). Generalmente el conjunto de estructuras obtenidas en la dimensin

espacial se les conoce como las EOFs, mientras que al conjunto complementario

de estructuras en la dimensin temporal se les conoce como componentes

principales. Ambos conjuntos de estructuras son ortogonales en su propia

dimensin (Zavala, 2004).

El objetivo de esta tcnica es proporcionar una descripcin compacta de la

variabilidad espacial y temporal de series de datos en un pequeo nmero de

nuevas variables no correlacionadas ms de la variacin total de un gran nmero

de variables altamente inter-correlacionadas. Estas nuevas variables son

combinaciones lineales de las originales y son elegidas para representar la

36

mxima fraccin posible de la variabilidad contenida en los datos originales. Esta

tcnica de reduccin pueda llevar a un mejor entendimiento e interpretacin de los

datos (Mndez-Prez, 2010).

El mtodo de EOFs utiliza el concepto de eigenvalores (valores propios o

caractersticos) y eigenvectores (vectores propios o caractersticos).

La terminologa de EOF se atribuye a Lorenz (1956), quien las aplic a un

proyecto de pronstico en el Instituto Tecnolgico de Massachusetts, desde

entonces se han vuelto una herramienta muy utilizada en el anlisis climtico.

3.2.2.1 Clculo 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, posicin)

es referida como un anlisis del modo S.

Se asume que la media ha sido removida a cada una de las p series de tiempo

(anomalas) en F, as 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 solucin de un problema de eigenvalor:

RC = C (7)

donde es una matriz diagonal que contiene los eigenvalores i de R. Los

vectores columnas ci de C son los eigenvectores de R correspondiente a los

eigenvalores i.

Para cada eigenvalor i elegido, encontramos el correspondiente eigenvector ci.

Cada uno de estos eigenvectores puede ser desplegado como un mapa. Estos

eigenvectores son los EOFs que estamos buscando. Cada eigenvalor i da una

medida de la fraccin de la varianza total en R explicada por el modo. Esta

37

fraccin es encontrada al dividir por i la suma de todos los otros eigenvalores. Un

uso comn de EOFs es reconstruir una versin ms limpia" de los datos (Mndez,

2010).

La experiencia con variables que poseen un significado fsico ha mostrado que en

general bastan no ms de 2 o 3 modos para explicar ms del 95% de la varianza

total (Pea, 1983).

El patrn obtenido cuando un EOF es trazado como un mapa, representa la

oscilacin estacionaria. La evolucin en el tiempo de un EOF muestra como este

patrn oscila en el tiempo. Para ver como EOF1 evoluciona en el tiempo

calculamos:

1 = 1 (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 evolucin 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 ingls) o

coeficientes de expansin de las EOFs. As como las EOFs estn no

correlacionadas en el espacio, los coeficientes de expansin estn no

correlacionados en el tiempo.

Se pueden reconstruir los datos a partir de las EOFs y los coeficientes de

expansin, mediante la relacin:

= ( )=1 (9)

En resumen, un procedimiento simple para el anlisis 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 = C.

38

Encontrar los eigenvalores y sus correspondientes eigenvectores, las

EOFs.

Encontrar los coeficientes de expansin al calcular = (la

proyeccin de F sobre el j-simo EOF).

39


4.1 Anlisis de tendencia de precipitacin

Se analiz la precipitacin en la zona de estudio (Fig. 4.1) para el periodo 1960-

2008 y se encontr que en el norte del estado hay una tendencia a disminuir con

valores aproximados a los 10 mm/ao. Por otro lado, en la zona sur se ve una

tendencia al aumento de precipitacin de aproximadamente 15 mm/ao, mientras

que en la parte central tambin se observa que la tendencia es a disminuir, con

valores mximos en la zona de montaa, que alcanzan hasta los 25 mm/ao.

Figura 4.1 Tendencia de la precipitacin anual (mm/ao) durante el periodo 1960-2008.

4.2 Anlisis de la sequa a travs del ndice SPI

Debido a que la mayor parte de la precipitacin ocurre durante los meses de

verano (junio-septiembre), se decidi analizar la sequa para ese periodo. Se eligi

40

utilizar el SPI para seis meses (SPI-06) debido a que las sequas en la regin de

estudio no son tan prolongadas como en el resto del pas. A continuacin se

describen los eventos secos y hmedos, de acuerdo al SPI-06, para el periodo de

estudio.

4.2.1 Sequas en el periodo 1961-1969

Figura 4.2 SPI-06 para el periodo 1961-1969.

Para la dcada de los sesentas (Fig. 4.2) se observa que no ocurrieron sequas

severas en el estado. Los valores de SPI-06 ms elevados se registraron en el sur

del estado. La zona montaosa presenta valores que corresponden a condiciones

41

ligeramente hmedas o cercanas a lo normal, mientras que el norte del estado

casi siempre se encuentra cercano a la normal. El ao donde se observan los

valores ms altos de SPI-06 es 1962.


Figura 4.3 Como la figura 4.2 pero para 1970-1979.

En la dcada de los setentas (Fig. 4.3) se puede observar algunos eventos de

sequa ms intensos, como es el caso de 1977 donde los valores de SPI-06

alcanzan -3 en la zona sur y centro del estado. Ese ao fue el inicio de un evento

42

intenso de El Nio. Se observa que en el norte, al igual que en la zona montaosa,

prevalecieron condiciones de normal a hmeda.


Figura 4.4 como la figura 4.2 pero para 1980-1989.

La dcada de los ochentas (Fig. 4.4) fue similar a la anterior, se encontraron aos

secos y algunos hmedos, pero en 1980 se observa una sequa en el norte del

estado, lo que no haba ocurrido anteriormente, indicando valores de -2.5; y el ao

siguiente (1981) fue muy hmedo para toda la regin, con valores de 2 en la zona

43

montaosa. Se siguen observando sequas intensas y frecuentes en la regin sur,

que alcanzan valores de -2, como en 1983, el cual coincide con evento de El Nio.



La dcada de los noventas (Fig. 4.5) destaca porque se encontraron las sequas

ms intensas y con mayor frecuencia. En los veranos de 1990, 1991, 1994 y 1998

se presentaron sequas en todo el estado, con mayor intensidad en la zona sur,

44

alcanzando valores de -3.5. El verano de 1998, durante el evento de El Nio

intenso, destaca por su severidad y se encuentra documentada como una de las

ms severas dentro de las sequas histricas para la regin.



En la ltima dcada analizada, la primera del siglo XXI (Fig. 4.6), se observan

periodos hmedos. Se siguen registrando sequas con mayor frecuencia en la

45

zona sur, y la ms intensa ocurri en el ao 2007. Para la zona montaosa, centro

y sur se observan valores ligeramente hmedos y cercanos a la normal, pero en el

ao 2003 se ve un aumento al llegar a valores de 2.5 en la zona montaosa, lo

que nos muestra que existi un periodo hmedo en ese ao para esa zona.

4.3 Modos de variabilidad de la sequa meteorolgica

Para entender el comportamiento de las sequas, se hizo el anlisis de las

Funciones Empricas Ortogonales (EOF, por sus siglas en ingls). A continuacin

se muestran los mapas de los primero cuatro modos de la sequa en el estado de

Veracruz.

Figura 4.7 Primeros cuatro modos de variabilidad de SPI-06 de verano.

46

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 sequa, 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 sequas.

El segundo modo (EOF2) se caracteriza por un patrn norte-sur, en el que si en el

norte se presenta una sequa el sur estar ms hmedo, 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

montaosa, la cual se comportar de manera ms positiva y en el cuarto una

regin en el sur, cerca de los lmites con Oaxaca. Estos dos modos explican

14.1% y 11.6%, respectivamente, de la variabilidad de la sequa.

Figura 4.8 Series de tiempo de los coeficientes Pcs de los primeros cuatro modos de SPI-

06.

La interpretacin y significado de las EOFs, a continuacin se presenta mediante

unos ejemplos. Para el primer modo (EOF1), se muestra el ao 1998 (Fig. 4.9).

Este ao puede ser reconstruido por dicho modo, pero tambin se observa que

necesita combinarse con el segundo modo para que est completo, con ayuda de

47

sus componentes principales, que para esta ao tienen un valor de -2.5 y 0.3 (Fig.

4.8). Esto indica que toda la zona marcada en azul (EOF1) tendra un valor

negativo, mientras que en la zona sur aumentara este valor negativo, debido a la

combinacin con el EOF2, como se ve en el SPI-06 de 1998.

Figura 4.9 Comparacin de SPI-06 de 1998, EOF1 y EOF2.

Para el caso del segundo modo, se puede considerar como ejemplo el ao 1976

(Fig. 4.10). En este ao el coeficiente PC del segundo modo EOF2 tiene un valor

de 1.5 (Fig. 4.8), lo que significa que para reconstruir este ao en el norte habra

condiciones ms hmedas y en el sur ms secas, as como se ve en el SPI-06 de

1976.

Figura 4.10 Comparacin de SPI-06 de 1976 y EOF2.

48

4.4 Mecanismos moduladores de la sequa meteorolgica

Una vez identificados los patrones caractersticos de la sequa en la regin de

estudio, se procedi a identificar los posibles mecanismos que modulan a la

sequa. Para esto se calcul la correlacin entre las series estacionales de SPI-06

y los ndices de El Nio 3.4, PDO y AMO.

Figura 4.11 Correlacin SPI-06 con ndices a. Nio 3.4, b. PDO y c. AMO.

Se observa que la correlacin ms alta se tiene con el ndice de AMO (Fig. 4.11c)

en el norte del estado, es decir que cuando AMO se encuentra en fase positiva

(Atlntico del norte clido) corresponde a una disminucin de las lluvias y un

incremento en las lluvias corresponden cuando AMO se encuentra en fase

negativa. Para el sur del estado la correlacin con esta oscilacin es menor.

Con respecto al ndice Nio 3.4 (Fig. 4.11a), el comportamiento espacial de las

lluvias con dicha oscilacin es similar al que se presenta con AMO, aunque la

correlacin es menor; sin embargo la correlacin ms alta se registra en la zona

montaosa del estado, es decir, un aumento de lluvia corresponde durante la fase

negativa (La Nia) y disminuiran en su fase positiva (El Nio). Tambin es un

poco ms clara en la zona sur, donde el comportamiento sera similar al de la zona

montaosa.

En cuanto a PDO (Fig. 4.11b) se observa una correlacin ms negativa con el

norte del estado, donde se ve que si la oscilacin se encuentra en su fase positiva

49

disminuirn las lluvias, mientras que aumentarn con PDO en fase negativa.

Existe una zona de correlacin alta en los lmites con Oaxaca, donde aumentaran

las lluvias en fase positiva y disminuiran en fase negativa.

Para tener una idea ms clara de la relacin 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 sequa en la regin norte

Figura 4.12 Anomala 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 Atlntico norte se encontraba ms caliente (0.8C) de lo normal. Al

50

igual que el Pacfico ecuatorial, pero con valores menores (0.4C). Mientras que la

zona de la PDO se encontraba ms fra de lo normal (-0.6C). En cuanto al viento,

la direccin que predomina en el estado es de componente oeste y noroeste, y se

hace ms 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 sequa en la regin sur

Figura 4.13 Anomala 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 anomalas de

temperatura en el ocano fueron positivas solo para la regin de PDO, pero con

51

valores no muy altos (0.2C). En las regiones de ENSO las temperaturas se

encontraban por debajo de lo normal (-0.4C), al igual que en la regin de AMO,

aunque en esta zona no es muy clara la fase de esta oscilacin. Para el

comportamiento del viento, se ve que se encuentra muy cercano a su condicin

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 sequa en la regin sur y hmedo en el

norte


periodos secos en el sur y hmedos en el norte del estado en los meses de verano (junio-

septiembre).

52

Cuando se presentaron periodos secos en el sur y hmedos en el norte del estado

(Fig. 4.14) se observa una anomala muy marcada negativa (mayor a -1C) en la

zona de ENSO, con forma caracterstico de La Nia. En la regin de PDO se

presentan valores negativos pero con valores de -0.3C, mientras que la zona de

AMO se encuentra ms fra 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 entrara el mismo

contenido de humedad a esta parte del estado.

4.4.4 Mecanismos moduladores de la sequa en todo el estado


periodos secos en todo el estado en los meses de verano (junio-septiembre).

53

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 cmo ahora cambi 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 hmedo en todo el estado


periodos hmedos en todo el estado en los meses de verano (junio-septiembre).

54

Durante los periodos hmedos en todo el estado de Veracruz (Fig. 4.16), se ve

claramente una anomala positiva en la regin de ENSO, as como una anomala

negativa, no tan intensa en la regin de AMO. Para la regin de PDO se ven tanto

temperaturas ms altas como ms bajas a la temperatura normal del ocano. Para

estos periodos, se observa que el flujo es de componente este y muy intensos, es

decir, aumentara la entrada de aire martimo con gran contenido de humedad

hacia toda la regin.

Una vez analizando los ndices 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.

Condicin ENSO PDO AMO

Norte seco NE + +

Sur seco - - -

Norte hmedo y sur seco - - -

Todo el estado seco +/- + +

Todo el estado hmedo + + -

Con ayuda de las figuras de mecanismos modulares de eventos en el estado (Fig.

4.12-4.16) y del anlisis de los ndices (Tabla 4.1) se pudo determinar que para las

sequas en el norte es AMO en su fase positiva (Atlntico norte clido), mientras

que para las regiones sur, montaosa y centro es una combinacin de todas ellas,

en sus diferentes fases (positiva, negativa y neutra).

4.5 Comparacin con el Monitor de Sequia de Amrica del Norte

Se hizo una comparacin entre los resultados de este anlisis del SPI-06 y el

Monitor de Sequa de Amrica del Norte (NA-DM, por sus siglas en ingls). Se

seleccion el mes de julio de 2007 (Fig. 4.18) debido a que el NA-DM solo tiene

55

mapas a partir de octubre de 2003, y con ayuda de los mapas de SPI-06 se

encontr una sequa intensa en esa fecha para el dominio.

Figura 4.17 Monitor de Sequa de Amrica 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.

56

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 sequa para el estado de Veracruz.

Aunque el NADM la marca ms intensa (D1 sequa-moderada y D2 sequa-severa)

y a lo largo de todo el estado, coincide con el SPI-06 en que es ms intensa sobre

la regin sur, donde SPI-06 marca valores de 3. En general se observa que los

dos s registraron la sequa en el estado.

57

CAPTULO 5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO

5.1 Conclusiones

En general, en este estudio se observa que el ndice SPI da una buena

aproximacin al comportamiento de las sequas que han ocurrido a lo largo de la

historia del estado de Veracruz.

Se observa que la tendencia de la precipitacin en los ltimos aos es al aumento

en el sur del estado, mientras que en el centro y norte se ve una disminucin anual

de esta variable, principalmente en la zona montaosa.

Para todo el estado de Veracruz y en el periodo analizado, en general, se puede

ver que los periodos hmedos son ms intensos que los periodos secos, aunque

estos dos tienen en promedio la misma duracin, aproximadamente un ao, es

decir, no son muy prolongados. Los periodos secos se presentan con mayor

frecuencia en la zona sur. Los periodos hmedos tienen mayor frecuencia en la

zona norte y la zona montaosa y tienen una extensin espacial ms amplia, y

solo en estas zonas su intensidad no es tan grande como la de los periodos secos.

En el anlisis por dcada, destaca la de los noventas debido a que tuvo mayor

frecuencia de sequas, siendo de mayor intensidad en la zona sur. La sequa ms

intensa del periodo se observa en 1998, mientras que el ao ms hmedo es

1971.

Analizando la correlacin de los ndices 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 montaosa. En dichas zonas la correlacin es mayor

con ENSO y AMO. En la zona centro y sur no es tan marcada dicha correlacin, a

excepcin de PDO, que muestra una correlacin directa en una pequea porcin

en los lmites con Oaxaca, es decir, en esta zona la precipitacin aumenta con

fases positivas y disminuye con negativas.

58

Observando los compuestos de anomalas de temperatura en el ocano y

analizando los ndices de las oscilaciones ENSO, PDO y AMO, se puede concluir

que el comportamiento de la precipitacin en el estado se ve ms influenciado por

AMO y principalmente para la zona norte. Para la zona sur, centro y de montaas

no se encuentra una relacin muy marcada, sin embargo se observa que si existe

una relacin entre las fases y su intensidad con el comportamiento de las lluvias

en estas zonas.

Se puede ver que las zonas donde han ocurrido ms periodos secos son la zona

sur y centro del estado, mientras que la zona montaosa y norte ha tenido mayor

frecuencia de periodos hmedos; a pesar de ello, todo el estado marca una ligera

tendencia al aumento de periodos hmedos, 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 hmedo 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 mtodos, aunque no sea con

igual intensidad.

5.2 Trabajo futuro

Con este trabajo, se concluye que el SPI da una buena aproximacin al

comportamiento de las sequas en Veracruz, pero no se logra explicar del todo su

distribucin espacial y temporal, por lo que se debe seguir analizando ms a fondo

el comportamiento de la precipitacin y la relacin que pudiera existir con otras

oscilaciones no analizadas aqu, as como otros ndices de sequa (por ejemplo

SPEI) que se pudieran implementar en la zona, que involucren otras variables.

Tambin se espera que este trabajo sirva de pauta para elaborar pronstico y

prediccin de sequas, ya que aqu se muestra una primera aproximacin de este

fenmeno en la zona.

59

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