Índices de riesgo de eventos extremos climáticos para la...
TRANSCRIPT
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1353
Índices de riesgo de eventos extremos climáticos para la zona conurbada Guadalupe-
Zacatecas.
Extreme climate events risk indices for the Guadalupe-Zacatecas urban area.
§1Luis Felipe Pineda Martínez, 4Dora Adela Herrera Jara, 2Jorge Bluhm Gutiérrez, 2Baudelio
Rodríguez González, 2Felipe de Jesús Escalona Alcázar, 2Santiago Valle Rodríguez, 3Josefina
Huerta García.
1Docente Investigador de la Unidad Académica de Ciencias Sociales. 2Docente Investigador de la
Unidad Académica de Ciencias de la Tierra. 3Docente Investigador de la Unidad Académica de
Ciencias Biológicas. 4LCA. Universidad Autónoma de Zacatecas. Domicilio Institucional:
Universidad Autónoma de Zacatecas. Calzada de la Universidad No. 108, Zacatecas, Zac. México
C. P. 98058 teléfono y fax (492) 92 26470. §Autor para correspondencia: [email protected]
RESUMEN. El estudio de eventos extremos climáticos ha tomado importancia en los
últimos años debido al impacto que ellos tienen sobre la sociedad en general así como en el
medio ambiente. México por su ubicación y características geográficas cada año es
afectado con la presencia de múltiples fenómenos climáticos que van desde inundaciones,
sequías, tormentas extremas, nevadas e impacto de tornados. El estado de Zacatecas cuenta
con registros de eventos extremos principalmente en temperatura y precipitaciones. En este
trabajo se analiza el impacto generado de los fenómenos extremos climáticos como lo son:
precipitaciones extremas, temperaturas extremas (máximas y mínimas), heladas y nevadas,
para la zona conurbada Zacatecas-Guadalupe. Para el cálculo se utilizó índices que a su vez
consideraron valores de rezago y marginación dentro de la vulnerabilidad social asociada a
los eventos climáticos. Los resultados muestran valores altos del índice de riesgo a eventos
de temperaturas extremas, principalmente las mínimas. Aunque la zona conurbada
Zacatecas-Guadalupe presenta valores bajos de rezago y marginación, si tiene un alto
impacto por tormentas, fríos extremos y nevadas, lo que hace susceptible a la población de
algún grado de afectación.
Palabras claves: Extremos Climáticos, Índice de Riesgo, Zona Conurbada Zacatecas-
Guadalupe
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1354
INTRODUCCIÓN
El estudio de eventos extremos climáticos ha tomado importancia en los últimos años
debido al impacto que ellos tienen sobre la sociedad en general así como en el medio
ambiente. Los cambios en la continuidad y magnitud de valores en eventos extremos han
sido sugeridos como una posible consecuencia del calentamiento global establecido y es
probable que aumente la frecuencia en olas de calor, así como precipitaciones intensas
(IPCC, 2007).
México tiene una gran variedad de climas; áridos en el norte del territorio, cálidos húmedos
y subhúmedos en el sur, sureste y climas fríos o templados en las regiones geográficas
elevadas (Pineda-Martínez y Carbajal, 2017; INEGI, 2012). Además de una alta diversidad
de características biológicas, con fenómenos geológicos (sísmicas, volcánicas y otras,
causando terremotos) y fenómenos Hidrometeorológicos o Climáticos (temperaturas
extremas, causando inundaciones, huracanes y/o lluvias extraordinarias), generando varias
zonas climáticas y de esta forma, en la misma época del año se pueden presentar eventos
tan contrastantes como una sequía extraordinaria en el norte del país, mientras que en el
sur-sureste impactos de tormentas e inundaciones.
La variabilidad climática se ve afectada por el cambio climático global acelerado y dicho
cambio viene por la emisión de gases de efecto invernadero desde la revolución industrial
(IPCC, 2012; Cavazos, 2015). Esto hace más complejo el problema de los desastres
asociados a eventos hidrometeorológicos y climáticos ya que el aumento de temperatura y
de la variabilidad climática genera nuevos patrones de distribución de enfermedades
infecciosas, impacta a las economías locales y nacionales, e incide de manera importante en
el bienestar social (IPCC, 2012). El cambio climático afectará mayormente a la zona de los
trópicos a nivel Global (Cavazos, 2015). El estado de Zacatecas se encuentra en la franja de
las zonas semiáridas del mundo, donde se espera que la variabilidad climática aumente por
efecto del calentamiento del planeta (García, 2003; IPCC, 2012; Pineda-Martínez y
Carbajal, 2017).
En esta investigación se analizan los fenómenos extremos climáticos de precipitaciones
extremas, temperaturas extremas (máximas y mínimas) y se calcularon los índices de
riesgo a eventos extremos climáticos de la zona conurbada Zacatecas-Guadalupe. Para
realizar este tipo de análisis e identificar los eventos extremos y zonas de mayor riesgo de
ocurrencia de desastres se tiene la base de datos diarios de diez estaciones del Sistema
Meteorológico Nacional (SMN) de la CONAGUA (Comisión Nacional del Agua). El
análisis es para un periodo de 21 años (1990-2010), se utilizan las variables climáticas de
precipitación acumulada y temperatura diaria en 24 horas.
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1355
METODOLOGÍA
Área de estudio
El estado de Zacatecas se localiza en la región centro-norte de la República Mexicana, y
está rodeado por los estados de: Jalisco, Aguascalientes, San Luis Potosí, Coahuila,
Durango y Nayarit, y cuenta con una extensión territorial de 75,040 km². (28.9576 m²)
(INEGI 2012). En este trabajo hicimos la delimitación de un polígono que incluye a la zona
conurbada Zacatecas-Guadalupe y se eligieron las 10 estaciones más cercanas con datos
confiables para identificar los sitios afectados y con mayor frecuencia de fenómenos
climáticos (Figura 1). En esta área viven más cerca del 50% de la población del estado. Las
personas en esta área están expuestas a desastres que afectan sus viviendas, su entorno el
capital productivo y en ocasiones sus vidas.
Figura 1. Mapa de localización del área conurbada Zacatecas-Guadalupe. Se muestra la ubicación
de las estaciones climáticas y las localidades, así como el listado de las estaciones usadas en este
estudio.
Clave Nombre/Municipio Longitud Latitud Altitud
32003 Víctor Rosales, Calera -102.683 22.950 1153
32031 La Bufa, Zacatecas (SMN) -102.583 22.783 2612
32041 Ojocaliente, Ojocaliente -102.233 22.583 2114
32047 San Antonio Del Ciprés -102.517 22.950 2240
32058 Trancoso. Guadalupe -102.333 22.733 2200
32086 Zacatecas, Zacatecas -102.567 22.767 2496
32099 Malpaso, Villanueva -102.783 22.600 2077
32120 G. Codina, Cuauhtémoc -102.450 22.483 2130
32121 Guadalupe, Guadalupe -102.517 22.750 2265
32126 Palmillas, Ojo Caliente -102.350 22.650 2205
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1356
Índices y bases de datos Climáticos
Con el fin de cuantificar los cambios y la frecuencia en la que los eventos climáticos
extremos que impactan directa e indirectamente al ser humano el Grupo de Expertos en
Detección e Índices de Cambio Climático (ETCCDI), el proyecto de variabilidad climática
(CLIVAR) y la Comisión Conjunta de Oceanografía y Meteorología Marítima (JCOMM),
han propuesto un conjunto de índices de cambio climático útiles en la detección y
monitoreo de cambios en los extremos del clima (Karl y col., 1995; Peterson, 2005). En
este trabajo incluimos aquellos índices relacionados con los valores más extremos de
precipitación y temperatura. Así, usamos cuatro de estos índices, dos para la precipitación y
dos para temperatura: R95p (Días muy húmedos), R99p (Días extremadamente húmedos),
TXx (Temperatura máxima extrema) y TNn (Temperatura mínima extrema).
La obtención de información climática en México está a cargo del Servicio Meteorológico
Nacional (SMN) de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Los datos son
registrados y almacenados de acuerdo a los lineamientos de la Organización Meteorológica
Mundial (OMM) (SMN, 2014). Las observaciones son diarias representa datos registrados
durante 24 horas, finalizando a las 08:00 am para las variables de temperatura (°C) y
precipitación (mm). Estos datos se encuentran integrados en la base de datos CLICOM para
las diferentes estaciones del país (disponible en línea http://clicom-mex.cicese.mx/). En este
estudio se trabajan una serie de tiempo con los datos de 1990 al 2010 con 10 estaciones
cercanas sobre la zona de estudio (Figura 1). El control de calidad se realizó mediante el
procedimiento descrito por Zhu y col., (2007) para datos climáticos CLICOM de México.
El proceso consiste en eliminar datos erróneos o dudosos relacionados con problemas en la
medición realizada por el observador meteorológico y/o errores de digitalización o
transcripción de la información. Básicamente se filtran datos con signos negativos en
precipitación, para el caso de temperaturas máximas valores mayores menores a las
mínimas y viceversa, y registros con tres dígitos en temperatura. Se eliminan también días
que no contaban con un registro y su valor era -0.999 (N/D). Se utilizaron datos de un
periodo de 21 años, del 1 de enero de 1990 al 31 de diciembre de 2010.
Índice de Riesgo
La gestión de riesgos de desastre y la adaptación al cambio climático se centran en la
reducción de la exposición y la vulnerabilidad y el aumento de la resiliencia a los posibles
impactos adversos de los fenómenos climáticos extremos, a pesar de que los riesgos no
pueden eliminarse completamente (IPCC, 2012). Para calcular el Índice de Riesgo (R) se
requiere información sobre el peligro, así como de la exposición y la vulnerabilidad de una
población. Para una mejor evaluación del riesgo, es importante conocer el peligro al que se
está expuesto, así como estudiar y conocer a detalle el fenómeno perturbador. Por lo
anterior, el riesgo es entendido como el producto del peligro (agente perturbador), la
vulnerabilidad (propensión a ser afectado) y la exposición (valor del sistema afectable).
De esta forma podemos resumir que el análisis de riesgo se define con la siguiente fórmula:
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1357
Riesgo=f(Peligro, Vulnerabilidad, Exposición)
R=P*(V+E) Ec. 1 𝑅 = 𝑃 ∗ (𝑉 + 𝐸) 𝐸𝑐. 1
Donde:
P = Peligro asociado a extremos, calculados de índices (ETCCDI)
V= Vulnerabilidad, Índice de Rezago Social (CONEVAL, 2015)
E= Exposición, Índice de Marginación (CONAPO, 2017)
El riesgo se considera como el producto del peligro (índices temperaturas y precipitaciones
extremas) por la suma de la vulnerabilidad y la exposición, siendo utilizados los valores de
los índices de marginación y rezago social para estos últimos. El cálculo del R permite crear
una categoría de caracterización del riesgo, generando datos categorizados para crear las
estrategias de prevención de desastres específicos a una zona. Además de dar a conocer las
zonas más vulnerable a ocurrencia de desastres. Para calcular el R, se eligen el Índice de
Marginación de la CONAPO (2017) y el Índice de Rezago Social de la Consejo Nacional
de Evaluación de la Política de desarrollo social (CONEVAL, 2015).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Precipitación
Se analizaron los fenómenos causados por los eventos extremos a partir de las de series
diarias de las bases de datos de las 10 estaciones climáticas del CLICOM. Las series de
tiempo de precipitación mensual se muestran en la Figura 2. En las series de tiempo de
precipitación mensual se pueden identificar los eventos de lluvia extrema en el periodo de
estudio. De los registros en las 10 estaciones se han identificado una serie de eventos
históricos de lluvia extrema que han generado afectaciones en la población así como a la
infraestructura pública. También es interesante notar que varios de estos eventos se
registran en todos los sitios de las estaciones seleccionadas en este estudio. Por otro lado,
también es importante notar, que algunos de los eventos de gran intensidad solo son
registrados en solo algunos de los sitios, lo que indican lluvias espacialmente aisladas, o
bien una tormenta extrema en ese lugar. Los datos de precipitación acumulada dan
información sobre los periodos de mayor lluvia, aunque no de la intensidad. El primer
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1358
análisis mensual se realiza para observar los periodos de lluvias máximas. De un análisis
climático de los datos de la región (no mostrado) se puede definir un inicio de lluvias
máximas a partir del mes de junio, terminando en el mes de septiembre.
Figura 2. Precipitación mensual para las 10 estaciones seleccionadas. Se muestran las series de
tiempo para el periodo de estudio donde se indican los máximos de lluvia mensual, que son
registrados en todas las estaciones.
Temperaturas
Las temperaturas máximas y mínimas tienen un comportamiento espacial más uniforme
que la precipitación. Es decir los valores de un registro histórico extremos regularmente se
registran a lo largo de la zona de estudio. No obstante, existen picos en las temperaturas que
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1359
se registran como el máximo o mínimo histórico para cada una de las estaciones en función
de su serie de tiempo. En la Tabla 1 se muestran los datos para los índices de temperatura
máxima, el promedio y el máximo histórico. Los datos de temperatura histórica indican la
temperatura máxima registrada para cada estación y la fecha en que ocurrió.
Tabla 1. Índices y temperaturas máximas históricas en el periodo de 1990-2010.
ESTACIÓN TXx TXn T máx
promedio (°C)
T máx
histórica (°C)
Fecha
32003 27.4 17.7 23 37.5 05-may-1991
32031 23 13.8 19 29.3 23-may-2006
32041 29.5 19.6 25.4 38.5 21-may-2008
32047 28.7 17 23.7 39 11-jul-1998
32058 28 15.6 22.7 36 26-may-1996
32086 26.7 16.1 22.2 36 15-jun-1992
32099 29.6 19.7 25.4 32.5 03-jun-1990
32120 29 18.4 24.6 38.5 14-may-2010
32121 28.4 18.4 24.4 37 21-ago-2009
32126 27.7 17.8 23.7 35 07-abr-1999
Los días con extremos de temperaturas altas aparecen fundamentalmente en los meses de
mayo a julio, aunque se tienen también registros para el mes abril en la estación palmillas –
Ojocaliente en el año 1999 y agosto de la estación Guadalupe en el año de 2009. La
máxima temperatura registrada en la zona de estudio fue de 39° en San Antoni del Ciprés.
El gradiente de elevación en la región muestra un patrón en las temperaturas máximas
registradas, siendo las menos extremas en la estación La Bufa con una máxima de 29.3°C y
con registros más altos hacia las partes más bajas en Genaro Codina (2130 m.s.n.m.m) y
Ojocaliente (2130 m.s.n.m.m) con 38.5°C.
Los valores de los índices TXx y TXn muestran los rangos promedios de las temperaturas
máximas diarias en promedio. Los índices representan, respectivamente, a los “días
calurosos” y en contraste TXn representa los “días frescos” es decir las temperaturas
mínimas de las máximas. Para este estudio nos enfocaremos en el índice TXx ya que nos
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1360
interesa poner en evidencia periodos de temperaturas extremas, las máximas más altas
(maximorum).
En la Tabla 2 muestra los datos de temperaturas mínimas extremas. Los datos muestran un
evento de temperatura mínimas en el año de 1997 en el mes de diciembre, donde se
muestran 6 estaciones con extremas de -7, -9, -12 y -12.2 coincidiendo el día 13 y 14 de
diciembre de 1997. Este fue el registro de temperaturas más bajo para nuestro periodo de
estudio, que además se presentó con caída de nieve. Los valores de los índices TNx y TNn
muestran que el área es vulnerable a eventos de temperaturas por debajo de 0°C,
principalmente durante los meses de invierno. Por la configuración topográfica de la zona
conurbada existe una mayor exposición de la población a las temperaturas bajas extremas.
Tabla 2. Índices y temperaturas mínimas históricas en el periodo de 1990-2010.
ESTACIÓN TNx TNn T mín
promedio (°C)
T mín
histórica (°C)
Fecha
32003 12.4 2.5 8.2 -7.5 09-dic-1990
32031 13.8 5.2 9.9 -12.2 13-dic-1997
32041 11.3 1.3 6.4 -12 14-dic-1997
32047 12.9 3.6 8.4 -7.5 03-nov-2003
32058 12.5 3.8 8.3 -13 13-dic-1997
32086 12.7 5.4 9.4 -11 13-dic-1997
32099 11.1 2.6 7 -7 14-dic-1997
32120 10.6 1.6 6.2 -9 08-feb-1998
32121 13.1 4.6 9.2 -9 14-dic-1997
32126 11.8 3.3 7.8 -9 06-dic-1999
Índices de riesgo
El cálculo de los índices climáticos se muestra en la Tabla 3. Para los casos de índices de
precipitación (RP99, RP95) se normalizaron en función del número de eventos anuales
promedio, representando un cociente que varía de 0 a 1. Esto para definir como un factor de
incidencia de lluvias fuertes y tormentas extremas para poder ser usado dentro del índice de
riesgo. De esta forma podemos aplicar la Ecuación 1 directamente con los índices de rezago
y marginación. Para las temperaturas se procedió de forma similar solo que se usaron
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1361
valores extremos para normalizar el índice de peligro. Es decir, del valor de promedio de
temperaturas correspondiente a los valores de los índices de temperatura y se normalizó
para las máximas con el valor máximo de TXx y las mínimas con el valor más bajo de
TNn.
Tabla 3. Valores de índices de riesgo (R), y valores de los índices de rezago (V) y
marginación (E). Los valores de los índices climáticos son normalizados para el periodo de
estudio.
Estación RP95* RP99* TXx* TNx* E V R_RP95 R_RP99 R_TXx R_TNn
32003 0.21 0.08 0.73 2.76 -1.2 -1.08 -0.48 -0.17 -1.65 0.52
32031 0.15 0.1 0.79 1.98 -1.9 -1.61 -0.53 -0.36 -2.73 1.47
32041 0.16 0.1 0.77 5.63 -0.7 -0.88 -0.25 -0.15 -1.22 0.17
32047 0.15 0.07 0.74 2.15 -0.4 -0.5 -0.14 -0.07 -0.67 0.44
32058 0.15 0.07 0.78 2.5 -0.9 -0.72 -0.25 -0.12 -1.27 0.47
32086 0.12 0.06 0.74 2.11 -1.9 -1.61 -0.4 -0.21 -2.57 1.69
32099 0.09 0.04 0.72 4.45 -0.8 -0.84 -0.14 -0.07 -1.16 0.59
32120 0.15 0.1 0.75 -0.2 -0.3 -0.26 -0.08 -0.05 -0.38 5.44
32121 0.15 0.05 0.77 0.65 -1.7 -1.53 -0.48 -0.16 -2.5 1.66
32126 0.13 0.04 0.79 -0.4 -0.7 -0.88 -0.2 -0.07 -1.26 0.59
Mapas del índice R
Usando los valores de R se elaboraron mapas interpolados espacialmente en el área de
estudio. Cada mapa representa los valores asociados a los puntos de cada estación usando
loa información de la localidad donde está ubicada para valores de marginación y rezago.
De esta forma, los valores asocian la magnitud del fenómeno perturbador (precipitación y
temperatura) con el grado de exposición y vulnerabilidad de esa población. La figura 3
muestra los mapas del índice de riesgo asociados a precipitaciones fuertes (RP95 y RP99) y
a extremos de temperatura (TXx y TNn).
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1362
Figura 3. Valores del índice de riesgo R en el área de estudio para: a) Precipitación fuerte RP95, b)
precipitaciones muy fuertes RP99, c) temperaturas máximas extremas TXx, y d) temperaturas
mínimas extremas TNn.
A pesar que un fenómeno perturbador como una masa de aire frío puede afectar a una
amplia región, el impacto social que tendrá ésta será en función de las condiciones
socioeconómicas de la población. Los mapas de riesgo indican donde existe un mayor
impacto de cada fenómeno, en términos tanto del propio fenómeno como de las condiciones
de las localidades. Es decir, para algunos sitios existe una mayor vulnerabilidad a eventos
de temperaturas mínimas extremas más que al resto de los factores climáticos, por ejemplo
en la región de la zona conurbada Zacatecas-Guadalupe. También debido al grado de
marginación y rezago se observa que sitios como Genaro Codina presentan un índice de
riesgo para todos los eventos. Para el caso de TXx se observa que el índice de mayor
peligro es en la región de Ojocaliente, Palmillas y Trancoso. Esto indica que existe una
tendencia a temperaturas máximas en esa región, correlacionado con índices de
marginación media. Aunque los índices de rezago y marginación están en el nivel medio la
población tiene riesgo ante eventos extremos de temperatura por las condiciones de
vivienda de mala calidad, generando un mayor riesgo social. En esta zona un porcentaje de
11.5% (5,093 personas) reportaron habitar en dichas viviendas con mala calidad de
materiales y espacio insuficiente y 70.9% (31,497) se encontraban en pobreza extrema a
moderada (CONEVAL, 2015).
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1363
Estos resultados pueden servir como una guía en planes de acción y de acertamiento para
los tomadores de decisiones así como a los sistemas municipales de Protección Civil.
Aunque, la interpolación espacial depende del método y de los datos incluidos, puede
indicar lugares que requieren de atención de Protección Civil en función del índice riesgo, a
pesar de no contar con datos específicos de ese sitio.
CONCLUSIONES
La región del centro y norte de México presenta características climáticas y fisiográficas
complejas lo que genera una distribución heterogénea de la población en diversos
gradientes climáticos y topográficos. Los fenómenos climáticos de la región presentan un
patrón interesante en función de la estacionalidad de las lluvias y de las temperaturas. Esto
genera que la región donde se ubica el área conurbada Zacatecas-Guadalupe sea vulnerable
tanto a periodos de sequía pero también a eventos de lluvia fuerte y muy fuerte. En nuestro
periodo de estudio se identificaron eventos de lluvia extrema en año de 1992 y 1997, que
han tenido afectaciones a la población y a la infraestructura pública. Por otro lado, si bien
las temperaturas máximas no se presentaron con mayor frecuencia, existen datos que
registran valores altos de temperaturas muy por arriba de la media registrada en algunos
sitios como en San Antonio del Ciprés y Trancoso. Por la disposición topográfica del área
urbana que se ubica en una elevación superior a los 2,000m es más vulnerable a eventos
fríos principalmente en invierno. De esta forma podemos decir que el fenómeno que
mayormente afecta son las temperaturas mínimas extremas, alcanzando valores por debajo
de los 0°C, con registros históricos de -13°C en diciembre de 1997 en la estación La Bufa ,
temperaturas que se mantuvieron por tres días consecutivos. Aunque los valores de rezago
y marginación ubican a la mayoría de las localidades en un grado medio, debido a la
intensidad de algunos eventos, el índice de riesgo presenta valores altos para algunas
regiones de la zona de estudio.
BIBLIOGRAFÍA
Cavazos, T. (Ed.), (2015). Conviviendo con la Naturaleza: El problema de los desastres
asociados a fenómenos hidrometeorológicos y climáticos en México. Ediciones ILCSA,
Pp. 10-40. REDESClim, México.
Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 9(21):1353 – 1364 2018
Memoria en extenso. XVII Congreso Internacional XXIII Congreso Nacional de Ciencias Ambientales
1364
Consejo Nacional de Población (CONAPO) (2017). Índice Absoluto De Marginación
2000–2010. Documento electrónico. Fecha de consulta: 10/09/2017. Disponible en:
http://www.conapo.gob.mx/en/CONAPO/
Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social. (CONEVAL). (2015).
Índice de rezago social 2010 a nivel municipal y por localidad. Disponible en:
http://www.coneval.gob.mx/Medicion/IRS/Paginas/Índice-de-Rezago-social-2010.aspx.
García Amaro de Miranda E., 2003. Distribución de la precipitación en la República
Mexicana. Investigaciones geográficas 50, 67-76.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía, (2013). Anuario estadístico de Zacatecas
2012. Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Gobierno del Estado de Zacatecas.
México: INEGI, 2013
IPCC 2007: Cambio climático 2007: Base de las ciencias físicas. Contribución del Grupo
de Trabajo I al Cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio
Climático. Vol. I. Cambridge University Press, 164 pp.
IPCC 2012, Resumen para responsables de políticas en el Informe especial sobre la gestión
de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos y desastres para mejorar la
adaptación al cambio climático. [edición a cargo de C. B. Field, C. B., V. Barros, T. F.
Stocker, D. Qin, D. J. Dokken, K. L. Ebi, M. D. Mastrandrea, K. J. Mach, G. -K. Plattner,
S. K. Allen, M. Tignor, y P. M. Midgley]. Informe especial de los Grupos de trabajo I y II
del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, Cambridge
University Press, Cambridge, Reino Unido y Nueva York, Nueva York, Estados Unidos de
América, págs. 32.
Karl, T.R.; Nicholls, N; Ghazi, A. (1999): CLIVAR/GCOS/WMO workshop on índices and
indicators for climate extremes: Workshop summary. Climatic Change, 42, 3-7.
Peterson, T.C. (2005): Climate Change Indices. WMO Bulletin, 54 (2), 83-86
Pineda-Martínez, L. F., Carbajal, N. (2017). Climatic analysis linked to land vegetation
cover of Mexico by applying multivariate statistical and clustering analysis. Atmósfera,
30(3), 233-242.
Servicio Meteorológico Nacional (SMN). 2014. Bases de datos meteorológicos del sistema
de clima computarizado (CLICOM). Disco compacto. México, DF
Zhu C, Dennis P. Lettenmaier, (2007). Long-Term Climate and Derived Surface Hydrology
and Energy Flux Data for Mexico: 1925–2004. Journal of Climate, 20, 1936–1946.