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Spatial and temporal hydro-climatic variability in Durango, Mexico

IntroductionThe diminishing of water resources(recursos de agua) by an increasing population, agriculture and industry;the impairment by pollution; and the erratic but consistent shortages by drought spells areissues society is currently and will be certainly facing during the next 50 years (Shiklomanovand Rodda, 2003; Postel and Wolf, 2001; Vorosmarty et al., 2000; Nvar-Chidez, 2011;Nvar, 2012). Other current problems are due to: mismanagement, expansion of urban areas,economic development and poor decisions on water issues (CSIS, 2005). Therefore, in most ofthe arid and semi arid world or in places with a well defined wet-dry (mojado seco)season there is currentlya deficit between supply and demand that is critical for development.In general, Mexicos northern regions and in particular the State of Durango lies within theboreal hemisphere belt of arid and semi arid lands. Rivers of the state are currently runningdry in several stretches due to the prolonged drought spell of the 2010s, in addition toriver flow allocations to irrigated agricultura(agricultura de riego de regado ), industry, and public sectors. Groundwateris being heavily depleted resulting from increasing water demands and unsustainabledevelopment. At the present, in the region of Durango four aquifers are classified as overdrained(sobre agotado()(FAO, 2005). Moreover, drought spells of several temporal frequencies are furtherincreasing water scarcity in the region (Nvar, 2012); e.g. the present inter-annual droughtepisode that is striking northern Mexico is one of the most acute ever recorded over the last 90years (CNA, 2011).In spite of the long-term availability of fresh renewable per-capita water resources inthe State of Durango, Mexico, they are highly variable in space and time. The state has a rangeof discharge values between 13,000 to 15,000 M m3 (11 800 M m3 as surface flow and between1 000 and 3 000 M m3 as aquifer discharge) per 1.5 M inhabitants, which translates to closeto 10 000 m3 per inhabitant per year (Nvar,2008). This figure is well above the Mexican presentmean, which is close to 4 500-5 000 m3 per inhabitant per year. However, the easternportion of the State is arid and semi-arid with per-capita water resources(recursos de agua percapita ) well below thenational average, with a figure that compares with that of the poorest Middle East countries.Drought spells of different magnitudes and durations reduce per-capita availability bymore than one order of magnitude. The upper ridges of the Sierra Madre Occidental mountainrange(sierra mo), on the other hand, have the largest percapita water availability.In arid, semi-arid, sub-tropical, and tropical lands with a well defined dry season, Postel(2000) and CSIS (2005) stressed the need for the implementation of sustainable managementpractices of water resources to cope with spatial and temporal chronic water scarcity. Despite ofthese recommendations, there is a consistent lack of information publically available forthe development and implementation of hydrologic projects. Since spatial and temporalinformation on water resources are required to better understand potential inherent sourcesof variability, geographic information system, GIS, coupled with statistical analysis of hydroclimaticvariables are necessary for the display, management and forecasting of hydro-climaticdata. This information is useful to take the appropriate measures during the presence ofdrought spells in places with consistent wter shortages.In this paper, hydro-climatic information was statistically analyzed and compiled intoa GIS system for the sustainable management of water resources of the State of Durango,Mexico with the aim to manage water resources for the well being of present and futuregenerations. The aim of this research was: a) to geographically analyze hydro-climate variablesby fitting equations between precipitation, temperature, and evpotranspiration andcoordinates (latitude and longitude) as well as altitude above sea level; b) to fit severaldensity distribution functions, c) to statistically analyze whether hydro-climate(hidroclimatico ) (precipitationand river discharge) data shows consistent temporal trends and oscillations that could berelated to climate change and/or variability; and d) to discuss sources of inherent hydroclimaticpulses (pulsos hidroclimticos)and oscillations. The intrinsic null hypothesis was that hydro-climatevariables do not present spatial or temporal variability in the state of Durango, Mexico. Thespatial variability was tested by developing geographical equations to predict hydroclimatevariables. The temporal variability was evaluated by fitting autoregressive integratedmoving average, ARIMA, models as well as linear regression equations to statisticallyanalyze by monotonic trends in the first momentum.Materials and methodsLocation of the study reaThe State of Durango is located in Mexicos north-central portion covering an area ofapproximately 12.3 M ha (figure 1). It spans 22 35 NL and 104 50 WL; 24 44 NL and 22 58WL; 26 83 NL and 104 27 WL, and 23 52NL and 107 21 WL. It neighbors the States of Chihuahua and Coahuila to the north and east; Coahuila and Zacatecas to the east, Zacatecas and Nayarit to the south and Sinaloa and Nayarit to the west. Four main physiographic regions characterize the State; a) the western Plains of the Pacific Ocean, b) the Sierra Madre Occidental mountain range, c) the central valleys of Durango and Chihuahua, and d) the Chihuahuan Desert.

MethodsInstrumental climatic data for over 80 stations was available for the period of 1940-2004. Ofthese, 65 climatic stations are placed within the State of Durango and the rest within the Stateof Sinaloa, Mexico. In addition, daily discharge data was available for over 30 gauging stationsplaced most of them within the State and several of them just immediately outside theState of Durango.

Annual rainfall depthAnnual rainfall data fited the gamma density function with the aim to estimate annualprecipitation depth with probabilities of 20, 50 and 80%. The probabilistic density functionthat describes the gamma equation is given by the following model (Haan, 2002):

Where x is the random variable of interest; e is the exponential mathematical function, ; are the shape and scale parameters of the pdf; (h) is the gamma function and it has thefollowing properties:

In order to fit this probabilistic density function it is necessary to estimate the shapeand scale parameter values. They are quite frequently evaluated using the maximumlikelihood solution technique of Greenwood and Durand (1975) coupled with a correctionfactor with the use of the following equations:

Where ln is the natural logarithm, x isthe random variable of interest, e.g. monthly precipitation; l and h are the shape and scaleparameters of the pdf; FC = correction factor.

Rainfall depth-duration-frequency curvesThe Gumbel-Fisher-Tippet density function calculated rainfall depth for a 24-hour duration for the frequencies of 1, 2, 5, 10, 15, 25, 50 y 100 years. The pdf of the Extreme Value Type I is given by the next model (Haan, 2002):

Where u and a are parameters of the pdf; x isthe random variable of interest, e.g., mximum annual rainfall for a 24-hour duration; exp is the exponential mathematical function. The parameters of this pdf are estimated as follows:

where Sx is the Standard deviation of the random variable.where mx is the mean of the random variable.The average annual number of days with measurable precipitation was also calculatedfor each of approximately 80 climatic stations

Potential evapotranspirationAnnual potential evapotranspiration was preliminarily estimated using the Thornthwaite methodology. The empirical model developed by Thornthwaite to estimate potential evaporanspiration is given by the following equation, as follows (Dunne and Leopold, 1978):

Where Et = potential evapotranspiration(cm); Ta = mean air temperature (C); I = anual

Base flow and direct flowDaily base flow and direct flow were separated using the RORA software (Rutledge, 1998)for 33 gauging stations. Daily discharge data recorded in all gauging stations are reported inthe BANDAS program.

Maximum hydrologic valuesDaily peak flows were also estimated for several probabilities of occurrence using theLog Pearson Type III density function. The Log Pearson Type III pdf has been widelyrecommended for these purposes (USGS,2002). The pdf for this model is given by the next equation, as follows:

The equations that solve for the parameters of the Log Pearson pdf by the moments methodology are the following:

This set of equations is solved simultaneously with the aid of computer programs.

Reconstructed annual precipitation anddischarge dataAnnual precipitation and discharge data were related to the annual radial increment of trees used typically in dendrochronological analysis. The dendrochronologies of Banderas, Las Bayas and El Gato reported by Gonzlez-Elizondo et al. (2005) were used to relate theradial increment of trees to annual recipitation and discharge. Hence, regression equations reconstructed climate and discharge parameters beyond instrumental records using the past radial increment of trees (Stahle et al., 1999). In general hydrologic data was reconstructed back to 1860. That is, the reconstructed and instrumental time series dates from 1860 to 2004.

Testing for monotonic trendsIn this report, for the variables annual precipitation and discharge, it is assumedthat linear monotonic patterns coupled with oscillations are indications of climate changeand variability, respectively. That is, should annual precipitation or discharge be controlledby climate change, the time series data must not be stationary in the first momentum.Hence, a simple linear regression equation (e.g., P = a Bt) tests for the time series stationarity by setting the null hypothesis that B = 0.Second degree polynomial equations, e.g., quadratic patterns may be better indicators ofclimate variability. The argument against the null hypothesis could be that any linear orquadratic pattern is part of longer time scale climate variability.

However, at this time forinstrumental and reconstructed records there is no other statistical technique available forisolating the effects of climate change andclimate variability on hydro-climatic variables.ARIMA models with linear and quadratic tendencies fitted the smoothed and raw dataseries, respectively. In order to look more closely to long term tendencies, first and second degree polynomial equations were fitted to the raw reconstructed and instrumental data (1860- 2000). In addition, spectral density analysis and partial auto-correlogram functions improved our understanding on cycles and patterns of precipitation and discharge to be associatedto climate variability, climate change for the management of natural resources.

Geographical information systemHydrologic maps were developed using annual and monthly rainfall, temperature,evapotranspiration, rainfall depth for 24-hour duration for several frequencies by predictingthe spatial distribution of these values using the latitude and longitude coordinates and altitudeas independent variables. A set of prediction equations are preliminarily reported in this paper as the main input in future updating maps to spatially display this information.

ResultsGeographical modelsThe spatial hydro-climatic variability was observed in GIS maps. Examples of thegeographic models developed to predict hydro-climatic variables are reported in Table 1. Prediction equations were divided in two sets since the Sierra Madre Occidental mountain range divides the state in two major climatic provinces; the Pacific Ocean and the Central Valleys including the Chihuahuan Desert, each one with a unique set of climatic gradients.

Geographic maps at the state scale showed large variability, which was partially reduced by climatically dividing the state into two physiographic regions, where the upper ridges of the Sierra Madre Occidental mountain range are both the continental and the hydro-climatic divide. For the interior physiographic region, Et and temperature diminish with latitudeand altitude but increase with longitude. The thermal gradient is 1.1 C per each 1 000 meters, diminishing from the Chihuahuan Desert to the upper ridges of the SMW mountain range. All precipitation variables increase with latitude and altitude but diminish with longitude. That is, the interior northwestern upland watersheds are wetter in the upper ridges ofthe SMW mountain ranges.

For the Pacific Ocean physiographic region,Et and temperature diminish with longitude and altitude but increases with latitude. Theaverage thermal gradient is 6 C per each 1000 m; diminishing from the Pacific Ocean coasts to the upper ridges of the Sierra Madre Occidental mountain ranges by close to 12 C. All precipitation variables increase with longitude and altitude but diminish with latitude. That is, the wettest range is located in upland, upper ridges of the southeastern watersheds of the State of Durango. Mean annual precipitation is 645, 583, and 575 mm when evaluated by the arithmetic,Thiessen polygons (figure 2) and the isohyets methodologies, respectively. Summer monsoonal precipitation is typical in the regin since more than 65% of the annual rainfall is restricted to the period of July to September. The number of days with measurable precipitation is on the average 64 ( 4) but it increases to 94 (12) in the SMW mountain range and diminishes to 46 ( 9) in the Chihuahuan Desert (figure 3).

The average number of rainy days for the state of Durango, Mexico is depicted in figure 3.Raw annual precipitation, smoothed moving average data and fitted ARIMA models aredepicted in figures 4, 5 and 6. Although annual precipitation is monotonically diminishingin the Plains of the Pacific ocean, the Sierra Madre Occidental mountain range and theCentral Valleys of Durango, with the exception of the Chihuahuan Desert (figures 4, 5, and 6),the first degree polynomial equations do not have statistical significance.

That is, the time series are stationary in their first momentum. Second degree polynomial equations better fitted annual precipitation for the climatic stations Fco. I. Madero, Guanacev, Rosario,and Potrerillos.

The tendencies are to reduce (Fco. I. Madero, Rosario, and Potrerillos) andto increase (Guanacev) showing the lack of consistent climate change effects on annualprecipitation and appearing non-significant monotonic changes are most likely due tolonger time scale climatic variability. That is, climate variability appears to be the rule whenexplaining the quadratic trends since they are contrasting for these climatic stations.

The ARIMA models consistently had one single auto-regressive parameter forreconstructed and instrumental annual precipitation for most climatic stations withthe exception of those placed in or close to the Chihuahuan Desert (Cuencam, San Juan de Gudalupe, Simn Bolvar, Francisco I. Madero, Guanacev, Tepehuanes) that required twoautoregressive parameters to explain over 50% of the total annual precipitation variability.

Annual precipitation is hence more variable in the Chihuahuan Desert and the Central Valleys of Durango and Chihuahua and least variable in the Sierra Madre Occidental mountainrange and the Pacific Ocean physiographic regions.

ARIMA models with a single auto-regressive parameter are sufficient to predict the smoothed annual time series. Forecasts project cycles in a different time domain but spectral densityanalysis indicate the time series show peaks in the frequency bands of 2-yr; 3-6-yr; and 9-11yr cycles, respectively (figure 7). These cycles are consistent across physiographic regions indicating the similitude of large synoptic events controlling regional climate variability across physiographic regions.

The climatic stations Francisco I. Maderoand Guanacev (East Leeside) and Potrerillos, and Rosario (West ward side)present statistical significance on the fitted second degree polynomial equations.However, none of the climatic stations analyzed present statistical significance onthe first degree polinomial equation. That is, oscillations larger than 70 years appearto explain the quadratic equations with statistical significance. In USA, Knight et al.(2006) linked this long-term variability to the Atlantic Multidecadal Oscillation. Thepotential climate change monotonic effect on annual precipitation is missing from thisanalysis, since the first momentum of the time series changes in a quadratic fashion.

The ARIMA models for the reconstructed time series and the instrumental recordedannual precipitations depict four major drought episodes can be noted during the last century;a) in the 1900s, b) in the 1920s, c) in the 1950s, and d) in the 1990s; with an intermediate dry spell of a shorter duration in the 1980s.

Arithmetic air temperature has a mean (confidence intervals) value of 17.3 C ( 0.9 C).It increases to 19 C in the Chihuahuan Desert and the Pacific Ocean physiographic regionsbut diminishes to 13.2 C in the Sierra Madre Occidental mountain range (figure 8).

The thermal gradient approximates to 0.11C and to 0.60 C per every 100 m in altitudeabove sea level in the Pacific Ocean and the Chihuahuan Desert to the upper ridges ofthe Sierra Madre Occidental mountain range, respectively. The difference in both gradients is explained by the local effect of the Pacific Ocean on temperature of the western owlands of the Sierra Madre Occidental mountain range.

The temporal variations for mean annualtemperature for three physiographic regions of the state of Durango, Mexico are reported in figure 9. The mean annual temperatures are not transiently changing for the SMW province(maximum with p = 0.43, mean with p = 0.11, minimum with p = 0.83). That is, the monotonic tendencies are absent showing mean annual temperature time series are stationary as well in this physiographic region. That is, the effect of climate change on mean annual temperatura is missing. For the Pacific Ocean province, mean annual temperature is decreasing with statistical significance (p = 0.0001) although this observation requires additional evidence before it can be further discussed as one climatic station was relocated back in the 1990s. For the Chihuahuan Desert, mean annual maximumtemperature is statistically increasing (p = 0.009), mean annual temperature is also increasing(p = 0.001) but the mean minimum is not significantly changing (p = 0.99).

River dischargeThe annual discharge has mean and confidence interval values of 583 Mm3 and 220 Mm3, respectively according to river flow data for 25 gauging stations placed in the State.The long-term variation is close to 50% of the annual mean discharge stressing the effect ofdroughts and the presence of hurricanes or cyclones. It is clear that rivers draining into thePacific Ocean produce the largest and rivers draining into the interior Chihuahuan Desertproduce the smallest annual discharges (table2).

Gauging stations placed in rivers draining into the Pacific Ocean produce the largest andgauging stations placed on rivers discharging into the interior basins on the ChihuahuanDesert produce the smallest daily peak flows for most probabilities (table 3).

Hydrograph separation analysis using daily discharge data indicate base flow and directflow account on the average for 36 and 64%, respectively, for 17 gauging stations (table 4).Low base flow figures are the result of shallow perturbed soils and erratic and intense rainfallevents. Durango is a State with the largest and smallest rains since more than 65% of theannual rainfall is composed of small-depth rains that do not produce significant runoffand the remaining 35% is composed of rains that produce both aquifer recharge and Surface runoff.

Discharge data is not monotonically diminishing over time for most gaugingstations of the State of Durango (figures 10 and 11). The time series are stationary in thefirst momentum missing the effect of climate change on stream flow-producing variables. Infact, the tendency of annual discharge is highly erratic due to the presence-absence of runoffpromoting rains such as cyclones, hurricanes,tropical depressions and high un-seasonal precipitation events in the area that masks any potential climate-change control over this variable. Several human-induced practices that control river discharge such as the construction of dams & reservoirs; land use changes and overgrazing practices; increasing withdrawal of water resources from aquifers and rivers, and other sources of inherent climate variability are variables operating over time as well.

Fitted ARIMA models explain a littleover 50% of the smoothed (t = 3 yr) annual discharge data and these stochastic modelsinclude consistently two auto-regressive parameters for most gauging stations showingannual discharge is more variable than annual precipitation for the state of Durango, Mexico.

The first auto-regressive (Lag 1) parameter is positive demonstrating the potential twoyeareffect of annual variability of high rains and drought spells on annual discharge in thearea. However, the second (Lag 2) is negative showing that annual discharge restores to itsprevious conditions after the presence of interannual drought spells or inter-annual highdischarge rates.

Annual discharge cycles of 2-3-year; 4-6- year, and 9-10-year are also noted on the timeseries (1860-2004), correlograms, spectral density analysis and ARIMA models. Similarcycles were described earlier for annual precipitation.

DiscussionMexican climate spans from the dry conditions of the northwestern Sonoran Desert whereannual average rainfall is less than 100 mm to the wet tropical climates that characterizethe forest regions of southern Mexico, where average annual rainfall can reach over 2000mm (Livermann, 1999). The State of Durango lies right in the center of this hydro-climaticgradient. This strong rainfall gradient originates in latitudinal belts of atmosphericcirculation, which shift seasonally. The westerlies bring precipitation to northernMexico in winter (Cavazos and Hastenrath, 1990). The subtropical highs associatedwith stable conditions and the inter-tropical convergence zone and trade winds deliversummer rainfall to the central and southern regions of the country. Other key influenceson precipitation are the fall hurricanes on both the Caribbean and Pacific coasts, the summermonsoons in the north, and the summer high pressure that disrupts the flow of moist airand creates a period of dry conditions known as midsummer drought. The mountains andvaried topography of Mexico dominates other climatic influences.Most of the State of Durango, Mexico with the exception of the eastern-most tip lies within

the region called the monsoon region, which stretches along the Sierra Madre Occidentalin north western Mexico and follows the continental divide through eastern Arizona,most of New Mexico and extends into southern Colorado in the United States (Comrie andGlenn, 1998).

This area is characterized by the strong mid to late summer precipitationmaximum with considerable less precipitation during the rest of the year. The narrow southernboundary of the monsoon region most likely blends into the inter-tropical convergence zone,ITCZ, related rainfall of central and southern Mexico. Storms causing precipitation duringthe winter come from the west and progress north to south while summer precipitationtends to progress south to north as a true monsoon system (Dettinger et al., 1998; Higginset al., 1999). However, the area controlled by the monsoon is highly erratic and partiallyresponsible for the seasonal and potentially the inter-annual oscillations in precipitationand discharge in watersheds of the State of Durango, Mexico.

Several climatic trends and oscillations contributing to the monsoonal variability are:the El Nio- Southern Oscillation, ENSO, the Pacific Decadal Oscillation, PDO, the NorthAtlantic Oscillation, NAO, and the Little Ice Age. Reconstructed precipitation for Durango,Mexico using dendrochronological analysis (1380-2000) showed the tropical rainfall index(TRI) correlates well with instrumental and reconstructed winter precipitation (r = 0.49and 0.55, respectively), reflecting the strong ENSO modulation of cool season climate overnorthern Mexico (Cleaveland et al., 2003).

ENSO and PDO indices were statistically associated with long term hydro-climaticvariability over The Sierra Madre Occidental mountain range (Nvar, 2012). Due to the lackof long term information, the NAO and Little Ice Ages have not been tele-connected withhydro-climate variability in the region.

Long term studies stress that climate is more variableover northern Mexico due to all the sources and interactions of variability described above.Hence, northern and southern Mexico often show opposite climate signals. Lake sedimentanalysis from central Mexico showed that Late Pleistocene-Holocene wet climate conditionsprevailed about 6 000 yr BP, with large oscillations between 6 000 and 5000 yr BP anda period of marked aridity in Central Mexico about 1 000 yr BP (Metcalfe et al., 2000).

The El Nio/Southern Oscillation, the PDO, the NAO, and the Little Ice Ages have beenpreviously tele-connected with the monsoon variability (Cavazos and Hastenrath, 1990).However, to physically elucidate in more detail the potential controlling mechanisms of themonsoonal variability, the role of the Hadley circulation and the function of the inter-tropicalconvergence zone in the shape and strength of the subtropical circulation over the region,among others must be further studied (Comrie and Glenn, 1998).

Cavazos and Hastenrath(1990), and Woodhouse (1997) discussed also how the subtropical anticyclones and associatedupper-level ridges centered over the regin and adjacent Atlantic and Pacific oceans exert adominant influence year-round, modulated by the role of the mid-latitude westerly circulationin winter and the North American monsoon in summer.The monotonic climate change effect is missing because of the stationarity of thetime series, although modeling the effect of climate change on river flow and precipitationby the IPCC (2007) forecasts northern Mexico is supposedly to reduce discharge andprecipitation by 0-25% with global warming. Villers-Ruiz and Trejo-Vzquez (1997) alsomodeled the expansion of dry climates and consequently discharge on most Mexicanecosystems by climate change. Mulholland et al. (1997) and the IPCC (2007), using generalcirculation models, predicted northern Mexico, in particular the lower Rio Bravo/Rio Grandebelt, would receive 10% less rainfall with increasing temperatures by global warming.Further information in the near future would shed light on the potential effect of climatechange on hydro-climate variability in the studied region.

Other causes of discharge variability are the spatio-temporal abstraction of water resourcesdirectly from rivers and aquifers for irrigation of an expanding agriculture, population,and industry of the State of Durango. The mismanagement of natural resources, inspecific plant and soil resources leading to soil compaction and reduction of plant coverappears to play also a role in diminishing discharge over time since several springs areseeing reduced baseflows in the region.

ConclusionsHydro-climate is highly variable in the State of Durango, Mexico since most of the State is found within the region of monsoonal activity. This climate is characterized by erratic oscillations that have been associated with seasonal, inter-annual, ENSO, and PDO variability and potentially by NAO and Little Ice Ages as well. The role of the Hadley circulation, the intertropical convergence zone, the migration of the subtropical anticyclones and associated upperlevelridges, modulated by the role of the midlatitude westerly circulation appear to exert a strong influence on hydro-climate variability in winter and the North American monsoonin summer.

To preliminarily cope with this large variability, the sustainable management of water resources is an alternate practice that can meet economic growth, social stabilityand environmental compatibility and must be implemented to comply with the well being ofpresent and future generations. Other projects aiming to increase water availability in theregion are welcomed.

AcknowledgmentsThe author of this report wishes to thank the SIP fund for providing a grant through project 2011. GIS maps were drawn by Dr. Armando Cortes. The author is a COFAA scholar.Variabilidad hidroclimatica espacial y temporal en Durango, mexico

IntroduccinLa disminucin de los recursos de agua es debido al aumento de la poblacin, la agricultura y la industriaEl deterioro por la contaminacin y el errtico pero constante perodos de sequa son cuestiones actualmente de la sociedad y sin duda se enfrenta en los prximos 50 aos (Shiklomanov and Rodda, 2003; Postel and Wolf, 2001; Vorosmarty et al., 2000; Nvar-Chidez, 2011; Nvar, 2012) Otros problemas actuales se deben a: mala administracion, la expansin de las zonas urbanas, desarrollo econmico y malas decisiones en las cuestiones relacionadas con el agua (CSIS, 2005) Por lo tanto, en la mayora de las zonas ridas y semiridas del mundo o en lugarescon una Temporada mojado seco bien definida en la actualidad, existe un dficit entre la oferta y la demanda que es crucial para el desarrollo.

En general, las regiones del norte de Mxico y en particular del estado de Durango que se encuentra en el hemisferio boreal cinturn de zonas de tierras ridas y semiridas. Los ros del estado estn corriendo secos actualmente en varios tramos debido a la prolongada sequa del ao 2010, Adems de flujo del ro las asignaciones a la agricultura de riego, la industria y el sector pblico.Las aguas subterrneas se estn agotando Como resultado de la creciente demanda de agua y desarrollo insostenible. En la actualidad, en la regin de Durango hay cuatro acuferos se clasifican como sobre agotados (FAO, 2005).Adems, perodos de sequa de varias frecuencias temporales sonmas aumento de la escasez de agua en la regin (Nvar, 2012); e.g. El actual episodio de sequa anual en el norte de Mxico es impresionante es uno de los ms graves que ha registrado en los ltimos 90 aos (CNA, 2011).

A pesar de la disponibilidad a largo plazo de las energas renovables Los recursos hdricos per cpita del estado de Durango, Mxico, Son muy variables en el espacio y en el tiempo. El estado tiene una amplia gama valores de descarga entre 13,000 a 15,000 M m3 (11 800 M m3 Como flujo superficial y entre 1 000 y 3 000 M m3 Como acufero descarga Por 1,5 millones de habitantes Lo que se traduce en cerca de 10 000 m3 por habitante y ao (Nvar,2008).

Esta cifra est muy por encima del promedio Mexicano actual, Lo que est muy cerca de 4 500-5 000 m3 por habitante al ao. Sin embargo la parte estedel Estado es rido y semirido con recursos de agua per capita muy por debajo de la media nacional Con una cifra que se compara Con la de los ms pobres pases del Oriente Medio.

Perodos de Sequa de diferentes magnitudes y duraciones reducen la disponibilidad per cpita de ms de un orden de magnitud. La parte superior de la sierra madre occidental, por otra parte, tiene la mayor disponibilidad de agua per cpita.

En las zonas ridas, semiridas y sub-tropical, tropical y tierras con una estacin seca bien definida, Postel (2000) y CSIS (2005) Destac la necesidad de la implementacin de las prcticas de manejo sostenible de los recursos hdricos para hacer frente a la escasez crnica espacial y temporal del agua.A pesar de estas recomendaciones Hay una constante falta de informacindisponible pblicamente para el desarrollo y aplicacin de proyectos hidrolgicos.

Desde informacin espacial y temporal de los recursos hdricos son necesarios para comprender mejorel Potencial inherente de las fuentes de variabilidad, sistema de informacin geogrfica, GIS junto con anlisis estadstico de variables hidroclimticas son necesarios para la visualizacin, administracin y pronstico de datos hidro-climaticos

Esta informacin es til para tomar las medidas apropiadas durante la presencia de perodos de sequa en lugares con escasez de agua.En este documento, la informacin hidro-climatica se analizo estadsticamente y se recopilo dentro de un sistema de informacin geogrfica para la gestin sostenible de los recursos hdricos del estado de Durango.Mxico, con el objetivo de gestionar los recursos hdricos para el bienestar de las generaciones presentes y futuras.El objetivo de esta investigacin fue:A) Para analizar geogrficamente las variables hidro-climaticas ajustando ecuaciones entre la precipitacin, la temperatura, y evapotranspiracin y coordenadas (latitud, longitud ) as como el nivel sobre el nivel del marB) Para colocar varias funciones de distribucin de densidadC) Para analizar estadsticamente si los datos hidro-climaticos (precipitacin y descarga fluvial) Muestra constantes las tendencias temporales y las oscilaciones que podran estar relacionados con el cambio climtico y/o variabilidad; yD) Para analizar la causa medular de los impulsos hidroclimaticos y oscilaciones. La hiptesis esencial es que las variables hidro-climaticas no presenta variabilidad espacial o temporal del estado de Durango, Mxico. La variabilidad espacial fue probada por un Adaptador integrado auto regresivo de media mvil, ARIMA. Modelos, as como las ecuaciones de regresin lineal que estadsticamente analizaron por tendencias monoticas en el primer impulso.Materiales y mtodos de Ubicacin del rea de estudioEl estado de Durango se encuentra en la parte centro-norte con una superficie de aproximadamente 12,3 MILLONES DE hectreas. Abarca 22 35 NL and 104 50 WL; 24 44 NL and 22 58WL; 26 83 NL and 104 27 WL, and 23 52NL and 107 21 WL. Sus vecinos los estados de Chihuahua y Coahuila en el norte y el este; Coahuila y Zacatecas al este; Zacatecas, Nayarit para el sur y Sinaloa y Nayarit en el oesteCuatro principales regiones fisiogrficas caracterizar el estado:a) Los llanuras occidentales del Ocano Pacficob) La cadena montaosa Sierra Madre Occidentalc) Los valles centrales de Durango y Chihuahua, yd) El Desierto Chihuahuense.

Mtodos Datos de instrumentos climatolgicos de ms de 80 estaciones se encuentra disponible para el perodo de 1940-2004. De estos, 65 estaciones climticas se colocan dentro del estado de Durango y el resto en el estado de Sinaloa, Mxico. En adicin o adems Descarga diaria se dispona de datos Por ms de 30 estaciones de aforo. Coloc a la mayora de ellos en el estado y varios de ellos inmediatamente fuera del estado de Durango

Profundidad de precipitacin anualDatos de precipitacin anuales ajustaron la funcin gama de densidad con el objetivo de estimar la profundidad de precipitacin anual con las probabilidades de 20, 50 y el 80 %. La funcin de densidad probabilstica que describe la fucion gama es dada por (Haan, 2002):Donde x es la variable aleatoria de inters; la e es la funcin exponencial matemtica?;? son la forma y escalan los parmetros del pdf; (h) es la funcin gama y esto tiene las propiedades siguientes:

Para encajar esta densidad probable funcionan es necesario estimar la forma y valores de parmetro de escala. Ellos bastante con frecuencia son evaluados usando la tcnica de solucin de probabilidad mxima de Selva frondosa y Durand (1975) acoplado con un factor de correccin con el empleo de las ecuaciones siguientes:Donde ln es el logaritmo natural, x es la variable aleatoria de inters, la precipitacin p.ej. mensual; la l y la h son la forma y escalan los parmetros del pdf; FC = factor de correccinLa cirvas de precipitacin " frecuencia de duracin de profundidad " La densidad Gumbel-Fisher-Tippet funciona la profundidad de precipitacin deliberada para una duracin de 24 horas para las frecuencias de 1, 2, 5, 10, 15, 25, 50 y 100 aos. El pdf del Tipo de Valor Extremo el siguiente modelo me da (Haan, 2002):Donde la u y un es los parmetros del pdf; x es la variable aleatoria de inters, p.ej., mximum la precipitacin anual para una duracin de 24 horas; exp es la funcin exponencial matemtica. Los parmetros de este pdf son estimados as:donde Sx es la desviacin Estndar de la variable aleatoria. donde mx es el tacao de la variable aleatoria. El nmero medio anual de das con la precipitacin mensurable tambin fue calculado para cada una de aproximadamente 80 estaciones climticas

Potencial evapotranspirationEl potencial anual evapotranspiration preliminar fue estimado usando la metodologa Thornthwaite. La ecuacin siguiente da al modelo emprico desarrollado por Thornthwaite para estimar el potencial evaporanspiration, as (Dunne y Leopold, 1978):

Donde Et = potencial evapotranspiration (cm); Ta = tacao airean la temperatura (C); yo = anual

Flujo bajo y flujo directoDiariamente el flujo bajo y el flujo directo fueron separados usando el software de RORA (Rutledge, 1998) para 33 estaciones de calibracin. Diariamente los datos de descarga registrados con todas las estaciones de calibracin son relatados en el programa BANDAS.Valores mximos hidrolgicosDiariamente flujos mximos tambin fueron estimados para varias probabilidades de presencia que usa el Tronco Pearson Escriben III funcin de densidad. El Tronco Pearson Escribe III pdf extensamente ha recomendado para estos objetivos (USGS, 2002). La siguiente ecuacin da al pdf para este modelo, as:

Las ecuaciones que solucionan para los parmetros del Tronco Pearson pdf segn la metodologa de momentos son lo siguiente:

Este juego de ecuaciones es solucionado simultneamente con la ayuda de programas del ordenador.Precipitacin reconstruida anual y datos de descargaLa precipitacin anual y datos de descarga fueron relacionados con el incremento anual radial de rboles usados tpicamente en el anlisis dendrochronological. El dendrochronologies de Banderas, Las Bayas y Gato el-relatado por Gonzlez-Elizondo et al. (2005) fue usado relacionar el incremento radial de rboles a recipitation anual y descarga.De ah, las ecuaciones de regresin reconstruyeron el clima y parmetros de descarga ms all de registros instrumentales que usan el incremento radial pasado de rboles (Stahle et al., 1999). En datos generales hidrolgicos fue reconstruido atrs hasta 1860. Es decir la serie de tiempo reconstruida e instrumental pasa de moda a partir de 1860 hasta 2004.Pruebas para tendencias monotnicasEn este informe, para las variables la precipitacin anual y la descarga, es asumido que el modelo lineal monotnico acoplado con oscilaciones es las indicaciones de cambio climtico y variabilidad, respectivamente. Es decir debe la precipitacin anual o la descarga ser controlado por el cambio climtico, los datos de serie de tiempo no deben ser inmviles en el primer mpetu.De ah, una ecuacin de regresin simple lineal (p.ej., P = un Bt) prueba para la serie de tiempo stationarity por poniendo la hiptesis nula aquella B = 0.Segundas ecuaciones de polinomio de grado, p.ej., el modelo cuadrtico puede ser los mejores indicadores de variabilidad de clima. El argumento contra la hiptesis nula podra ser que cualquier modelo lineal o cuadrtico es la parte de variabilidad de clima de escala de tiempo ms larga.Sin embargo, en este tiempo para el instrumental y registros reconstruidos no hay ninguna otra tcnica estadstica disponible para aislar los efectos de cambio climtico andclimate la variabilidad sobre variables hidroclimticas.ARIMA modelos con tendencias lineales y cuadrticas encaj la serie de datos brutos y alisados, respectivamentePara mirar ms estrechamente a tendencias de largo plazo, primero y segundas ecuaciones de polinomio de grado fueron encajados a la materia prima datos reconstruidos e instrumentales (1860-2000).Adems, el anlisis de densidad espectral y funciones de auto-correlogram parciales mejoraron nuestra comprensin sobre ciclos y modelo de precipitacin y descarga para ser asociada a la variabilidad de clima, el cambio climtico para la direccin de recursos naturales.Sistema de informacin geogrficoMapas hidrolgicos fueron desarrollados usando la precipitacin anual y mensual, la temperatura, evapotranspiration, la profundidad de precipitacin para la duracin de 24 horas para varias frecuencias por prediciendo la distribucin espacial de estos valores que usan la latitud y coordenadas de longitud y variables altitudeas independientes. Un juego de ecuaciones de prediccin preliminar es relatado en este papel como la entrada principal en el futuro que pone al da mapas para espacialmente mostrar esta informacin.

Modelos geogrficosLa variabilidad espacial hidroclimtica fue observada en mapas de GIS. Los ejemplos de los modelos geogrficos desarrollados para predecir variables hidroclimticas son relatados en la Mesa 1.Las ecuaciones de prediccin fueron divididas en dos juegos ya que la sierra Sierra Madre Occidental se divide el estado en dos se especializa provincias climticas; Ocano Pacfico y los Valles Centrales incluyendo el Desierto de Chihuahuan, cada uno con un juego nico de gradientes climticos.

Mapas geogrficos en la escala estatal mostraron la variabilidad grande, que parcialmente redujeron climticamente dividiendo el estado en dos regiones physiographic, donde los cantos superiores de la sierra Sierra Madre Occidental son tanto los continentales como el hidroclimtico se dividen. Para el interior physiographic la regin Et y la temperatura se disminuyen con la altitud latitudeand, pero el aumento con la longitud. El gradiente termal es 1.1 C por cada 1000 metros, que se disminuyen del Desierto de Chihuahuan a los cantos superiores de la sierra SMW. Todas las variables de precipitacin aumentan con la latitud y la altitud, pero se disminuyen con la longitud. Es decir las lneas divisorias de aguas de meseta interiores de noroeste son ms mojadas en los cantos superiores de las sierras SMW.

Para Ocano Pacfico physiographic la regin Et y la temperatura se disminuyen con la longitud y la altitud, pero aumentos con la latitud. El gradiente medio termal es 6 C por cada 1000 m; la disminucin de Ocano Pacfico cursa a los cantos superiores de las sierras Sierra Madre Occidentales por cerca de 12 C. Todas las variables de precipitacin aumentan con la longitud y la altitud, pero se disminuyen con la latitud. Es decir la gama ms mojada es localizada en la meseta, los cantos superiores de las lneas divisorias de aguas del sudeste del Estado Durango.Signifique que la precipitacin anual es 645, 583, y 575 mm cuando evaluado por la aritmtica, Thiessen polgonos (la figura 2) y las metodologas isohyets, respectivamente. El verano monsoonal la precipitacin es tpico en el regin ya que ms del 65 % de la precipitacin anual es restringido al perodo de julio a septiembre. El nmero de das con la precipitacin mensurable est sobre el promedio 64 ( 4) pero esto aumenta a 94 (12) en la sierra SMW y se disminuye a 46 ( 9) en el Desierto de Chihuahuan (la figura 3).

El nmero medio de das lluviosos para el estado de Durango, Mxico es representado en la figura 3. La precipitacin cruda anual, datos alisados mviles medios y modelos de ARIMA empotrados son representados en figuras 4, 5 y 6. Aunque la precipitacin anual sea monotonically que disminuye en los Llanos de Ocano Pacfico, la sierra Sierra Madre Occidental y los Valles Centrales de Durango, a excepcin del Desierto de Chihuahuan (figuras 4, 5, y 6), las primeras ecuaciones de polinomio de grado no tienen la importancia estadstica.Es decir la serie de tiempo es inmvil en su primer mpetu. Segundas ecuaciones de polinomio de grado mejor encajaron la precipitacin anual para las estaciones climticas Fco. Yo. Madero, Guanacev, Rosario, y Potrerillos.Las tendencias son de reducir (Fco. Yo. Madero, Rosario, y Potrerillos) y aumentar (Guanacev) mostrando a la falta de efectos de cambio climtico constantes sobre la precipitacin anual y apareciendo cambios no significativos monotnicos son los ms probables debido a la escala de tiempo ms larga la variabilidad climtica. Es decir la variabilidad de clima aparece ser la regla explicando las tendencias cuadrticas ya que ellos contrastan para estas estaciones climticas.

Los modelos de ARIMA coherentemente tenan un parmetro solo autoregresivo para la precipitacin reconstruida e instrumental anual para la mayora de las estaciones climticas a excepcin de aquellos colocados en o cerca del Desierto de Chihuahuan ( Cuencam, San Juan de Gudalupe, Simn Bolvar, Francisco I. Madero, Guanacev, Tepehuanes) que requiri que parmetros twoautoregressive explicaran ms del 50 % de la variabilidad de precipitacin total anual.

La precipitacin anual es de ah ms variable en el Desierto de Chihuahuan y los Valles Centrales de Durango y Chihuahua y la menor parte de variable en mountainrange Sierra Madre Occidental y Ocano Pacfico physiographic regiones.

ARIMA modelos con un parmetro solo autoregresivo son suficiente para predecir la serie de tiempo alisada anual. Los ciclos de proyecto de previsiones en un dominio de tiempo diferente pero densityanalysis espectral indican los picos de espectculo de serie de tiempo en las cintas de frecuencia de 2 aos; 3 6 ao; y ciclos 9-11yr, respectivamente (la figura 7). Estos ciclos son constantes a travs de regiones physiographic que indican la similitud de acontecimientos grandes sinpticos que controlan la variabilidad de clima regional a travs de regiones physiographic.

Las estaciones climticas Francisco I. Madero y Guanacev (el Este Leeside) y Potrerillos, y Rosario (el lado de sala de Oeste) presentan la importancia estadstica sobre las segundas ecuaciones de polinomio de grado empotradas. Sin embargo, ninguna de las estaciones climticas analiz la importancia presente estadstica sobre el primer grado la ecuacin polinmica. Es decir las oscilaciones ms grande que 70 aos aparecen explicar las ecuaciones cuadrticas con la importancia estadstica. En EE.UU., Caballero et al. (2006) uni esta variabilidad a largo plazo para Atlntico Multidecadal la Oscilacin. El cambio climtico potencial el efecto monotnico sobre la precipitacin anual falla de este anlisis, desde el primer mpetu de los cambios de serie de tiempo de una manera cuadrtica.

Los modelos de ARIMA para la serie de tiempo reconstruida y el instrumental registraron precipitaciones anuales representan cuatro episodios de sequa principales puede ser notado durante el siglo pasado;a) en los aos 1900, b) en los aos 1920, c) en los aos 1950, y d) en los aos 1990; con un intermedio secan la ortografa de una duracin ms corta en los aos 1980. La temperatura de aire aritmtica tiene un tacao (confidence intervalos) el valor de 17.3 C ( 0.9 C). Esto aumenta a 19 C en el Desierto de Chihuahuan y Ocano Pacfico physiographic regiones, pero se disminuye a 13.2 C en la sierra Sierra Madre Occidental (la figura 8).

El gradiente termal se acerca a 0.11C y a 0.60 C por cada 100 m en la altitud encima del nivel de mar en Ocano Pacfico y el Desierto de Chihuahuan a los cantos superiores de la sierra Sierra Madre Occidental, respectivamente. La diferencia en ambos gradientes es explicada por el efecto local de Ocano Pacfico sobre la temperatura de owlands occidental de la sierra Sierra Madre Occidental.

Las variaciones temporales para la temperatura tacaa anual para tres regiones physiographic del estado de Durango, Mxico es relatado en la figura 9. Las temperaturas tacaas anuales transitoriamente no se cambian para la provincia SMW (el mximo con p = 0.43, tacao con p = 0.11, el mnimo con p = 0.83).Es decir las tendencias monotnicas son la exposicin ausente significan que la serie de tiempo anual de temperaturas es inmvil tambin en esta regin physiographic. Es decir el efecto de cambio climtico sobre temperatura tacao anual falla. Para la provincia de Ocano Pacfico, signifique que la temperatura anual se disminuye con la importancia estadstica (p = 0.0001) aunque esta observacin requiera pruebas adicionales antes de que ms lejos pueda ser hablado como una estacin climtica fue trasladada atrs en los aos 1990. Para el Desierto de Chihuahuan, signifique que la temperatura anual mxima estadsticamente aumenta (p = 0.009), la temperatura tacaa anual tambin aumenta (p = 0.001) pero el mnimo tacao considerablemente no se cambia (p = 0.99).

El ro descarga la descarga anual tiene tacao y los valores de intervalo de confianza de 583 Mm3 y 220 Mm3, respectivamente segn datos de flujo del ro para 25 estaciones de calibracin colocadas en el Estado

La variacin a largo plazo est cerca del 50 % de la descarga anual tacaa que acenta el efecto de sequas y la presencia de huracanes o ciclones. Es claro que la apuracin de ros en Ocano Pacfico produce el ms grande y la apuracin de ros en el interior Chihuahuan el Desierto produce las descargas anuales ms pequeas (table2).

La calibracin de estaciones colocadas en la apuracin de ros en Ocano Pacfico produce el ms grande y las estaciones de calibracin colocadas sobre ros que descargan en los baos interiores sobre el Desierto de Chihuahuan producen los flujos diarios mximos ms pequeos para la mayor parte de probabilidades (la mesa 3).

El anlisis de separacin de hidrogrfico que usa diariamente descarga los datos indican el flujo bajo y dirigen la cuenta de flujo sobre el promedio para 36 y el 64 %, respectivamente, para 17 estaciones de calibracin (la mesa 4). Bajo figuras de flujo bajas son el resultado de suelos bajos perturbados y acontecimientos de precipitacin errticos e intensos. Durango es un Estado con las lluvias ms grandes y ms pequeas ya que ms del 65 % de la precipitacin anual es compuesto de las lluvias de profundidad pequea que no producen la final significativa y el 35 % restante es compuesto de lluvias que producen tanto la capa acufera recarga como la final Superficial.

Los datos de descarga no son monotonically disminuyendo con el tiempo para la mayor parte de estaciones de calibracin del Estado Durango (figuras 10 y 11). La serie de tiempo es inmvil en el primer mpetu que omite el efecto de cambio climtico sobre variables de produccin de flujo de corriente. De hecho, la tendencia de descarga anual es sumamente errtica debido a la ausencia de presencia de lluvias de runoffpromoting como ciclones, huracanes, depresiones tropicales y altos acontecimientos de precipitacin inestacionales en el rea que enmascara cualquier control de cambio climtico potencial de esta variable. Varias prcticas inducidas por humano que controlan la descarga del ro como la construccin de presas y depsitos; consiga cambios de empleo y prcticas de sobreapacentamiento; la retirada creciente de recursos de agua de capas acuferas y ros, y otras fuentes de variabilidad de clima inherente es variables que manejan con el tiempo tambin.

Modelos de ARIMA empotrados explican un poco ms del 50 % del alisado (la t = 3 ao) datos de descarga anuales y estos modelos estocsticos incluyen coherentemente dos parmetros autoregresivos para la mayor parte de estaciones de calibracin mostrando a la descarga anual es ms variable que la precipitacin anual para el estado de Durango, Mxico. El primero autoregresivo (el Retraso 1) el parmetro es la demostracin positiva el potencial twoyear el efecto de variabilidad anual de altas lluvias y la ortografa de sequa sobre la descarga anual en el rea. Sin embargo, el segundo (el Retraso 2) es la exposicin negativa que la descarga anual restaura a sus condiciones anteriores despus de la presencia de ortografa de sequa interanual o altas tarifas de descarga interanuales.

Los ciclos de descarga anuales de 2 3 ao; 4-6-ao, y 9 10 ao tambin es notado sobre la serie de tiempo (1860-2004), correlograms, el anlisis de densidad espectral y modelos de ARIMA. Ciclos similares fueron descritos antes para la precipitacin anual.

DiscusinEl clima mexicano atraviesa de las condiciones secas del Desierto de Sonoran de noroeste donde la precipitacin anual media es menos de 100 mm a los climas mojados tropicales que caracterizan las regiones forestales de Mxico del sur, donde la precipitacin media anual puede alcanzar ms de 2000 mm (Livermann, 1999). El Estado Durango miente directamente en el centro de este gradiente hidroclimtico. Este gradiente de precipitacin fuerte proviene en los cinturones de latitudinal de circulacin atmosfrica, que cambian temporalmente. El westerlies trae la precipitacin a Mxico del norte en el invierno (Cavazos y Hastenrath, 1990). Los mximos subtropicales asociados con condiciones estables y la zona de convergencia intertropical y vientos comerciales entregan la precipitacin de verano a las regiones centrales y del sur del pas. Otras influencias claves sobre la precipitacin son los huracanes de cada tanto sobre las costas caribeas como sobre Pacficas, los monzones de verano en el norte, y la alta presin de verano que interrumpe el flujo de aire hmedo y crea un perodo de condiciones secas sabidas como la sequa de pleno verano. Las montaas y la topografa variada de Mxico dominan otras influencias climticas.La mayor parte del Estado Durango, Mxico a excepcin de la mentira de punta oriental dentro de la regin llam la regin de monzn, que se estira a lo largo el Sierra Madre Occidental en Mxico del norte occidental y sigue el continental se dividen por Arizona de Este, la mayor parte de Nuevo Mxico y se extiende en Colorado del sur en los Estados Unidos (Comrie y Glenn, 1998).

Este rea es caracterizada al mediados fuerte a finales del mximo de precipitacin de verano con menos precipitacin considerable durante el resto del ao.El lmite estrecho del sur de la regin de monzn ms probablemente se mezcla en la zona de convergencia intertropical, ITCZ, la precipitacin relacionada de Mxico central y del sur.

Las tormentas que causan la precipitacin durante el invierno vienen del oeste y el progreso al norte al sur mientras la precipitacin de verano tiende a progresar el sur al norte como un sistema de monzn verdadero (Dettinger et al., 1998; Higgins et al., 1999).Sin embargo, el rea controlada por el monzn es sumamente errtica y parcialmente responsable del estacional y potencialmente las oscilaciones interanuales en la precipitacin y la descarga en las lneas divisorias de aguas del Estado Durango, Mxico.Varias tendencias climticas y oscilaciones que contribuyen a la variabilidad monsoonal son: la Oscilacin el-nio-del Sur, ENSO, Ocano Pacfico Decadal Oscilacin, PDO, el Atlntico Norte Oscilacin, NAO, y la Pequea poca glacial. La precipitacin reconstruida para Durango, Mxico que usa dendrochronological el anlisis (1380-2000) mostr que el ndice de precipitacin tropical (TRI) tiene correlacin bien con la precipitacin instrumental y reconstruida de invierno (la r = 0.49 y 0.55, respectivamente), reflejando la modulacin fuerte ENSO de clima chulo de temporada sobre Mxico del norte (Cleaveland et al., 2003).ENSO e ndices PDO estadsticamente fueron asociados con la variabilidad hidroclimtica de largo plazo sobre la sierra Sierra Madre Occidental (Nvar, 2012). Debido a la falta de informacin de largo plazo, el NAO y Pequeas pocas glaciales no han sido tele-unidos con la variabilidad de hidroclima en la regin.

Estudios de largo plazo acentan que el clima est ms variable sobre Mxico del norte debido a todas las fuentes y las interacciones de variabilidad descrita encima. De ah, Mxico del norte y del sur a menudo muestra seales de clima de enfrente cEl anlisis de sedimento de lago de Mxico central mostr que Tarde Pleistocene-Holocene condiciones de clima mojadas prevaleci aproximadamente 6000 ao BP, con oscilaciones grandes entre 6000 y 5000 ao BP y un perodo de aridez marcada en Mxico Central aproximadamente 1000 ao BP (Metcalfe et al., 2000).

La Oscilacin el-Nio/Southern, el PDO, EL NAO, y las Pequeas pocas glaciales antes han sido tele-unidos con la variabilidad de monzn (Cavazos y Hastenrath, 1990).Sin embargo, para fsicamente aclarar ms detalladamente el potencial que controla los mecanismos de la variabilidad monsoonal, el papel de la circulacin de Hadley y la funcin de la zona de convergencia intertropical en la forma y la fuerza de la circulacin subtropical sobre la regin, entre otros ms lejos debe ser estudiado (Comrie y Glenn, 1998).

Cavazos y Hastenrath (1990), y la Leera (1997) hablaron tambin como de los anticiclones subtropicales y asociaron cantos de nivel superior centrados sobre el regin y Atlntico adyacente y Ocanos Pacficos ejercen una influencia dominante durante todo el ao, modulado por el papel del mediados de la latitud la circulacin del oeste en el invierno y el monzn norteamericano en el verano.

El efecto de cambio climtico monotnico falla debido al stationarity de la serie de tiempo, modelando el efecto de cambio climtico sobre el flujo del ro y la precipitacin por el IPCC (2007) previsiones Mxico del norte debe supuestamente reducir la descarga y la precipitacin en el 0-25 % con el calentamiento global.El Villers-Ruiz y el Trejo-Vzquez (1997) tambin modelaron la extensin de climas secos y por consiguiente descargar sobre la mayora de los ecosistemas mexicanos por el cambio climtico. Mulholland et al. (1997) y el IPCC (2007), usando modelos de circulacin generales, Mxico predicho del norte, en particular Ro inferior Bravo!/Ro Grande el cinturn, recibira el 10 % menos precipitacin con temperaturas crecientes por el calentamiento global. La informacin adicional en un futuro prximo se deshara la luz sobre el efecto potencial de cambio climtico sobre la variabilidad de hidroclima en la regin estudiada.

Otras causas de variabilidad de descarga son la abstraccin spatio-temporal de recursos de agua directamente de ros y capas acuferas para la irrigacin de una agricultura que se ampla, la poblacin, y la industria del Estado Durango. El mal manejo de recursos naturales, en la planta especfica y recursos de suelo que conducen a la consolidacin de suelo y la reduccin de cubierta de planta aparece jugar tambin un papel en la descarga que se disminuye con el tiempo ya que varias primaveras ven reducido baseflows en la regin

El hidroclima es sumamente variable en el estado de Durango, Mxico ya que la mayor parte del Estado es encontrado dentro de la regin de actividad monsoonal.Este clima es caracterizado por las oscilaciones errticas que han sido asociadas con estacional, interanual, ENSO, y la variabilidad PDO y potencialmente por NAO y Pequeas pocas glaciales tambin. El papel de la circulacin de Hadley, la zona de convergencia intertropical, la migracin de los anticiclones subtropicales y asociado upperlevel cantos, modulados por el papel del midlatitude la circulacin del oeste aparece ejercer una influencia fuerte sobre la variabilidad de hidroclima en el invierno y el verano norteamericano monsoonin.

Para preliminar enfrentarse con esta variabilidad grande, la direccin sostenible de recursos de agua es una prctica alterna que puede encontrar el crecimiento econmico, la estabilidad social y la compatibilidad ambiental y debe ser puesta en prctica para cumplir el bien ser de generaciones presentes y futuras. Otro apuntamiento de proyectos para aumentar la disponibilidad de agua en la regin es dado la bienvenida.

ReconocimientosEl autor de este informe desea agradecer al fondo de SORBO de proporcionar una subvencin por el proyecto 2011. GIS mapas fueron dibujados por el Doctor Armando Cortes. El autor es un erudito COFAA.