Abstract

PAZ, Fernando et al. Diseño de seguros ganaderos paramétricos satelitales de tipo catastrófico: implementación operacional en México. Terra Latinoam [online]. 2018, vol.36, n.2, pp.141-152. ISSN 2395-8030.  https://doi.org/10.28940/terra.v36i2.231.

La implementación operacional de esquemas de gestión de riesgos climáticos, principalmente seguros, es una opción para mitigar los efectos del cambio climático y hacer un uso eficiente de los recursos financieros a escala regional y de país. En el presente trabajo se presenta la experiencia operativa en la implementación de seguros en México, misma que se fundamenta en el desarrollo conceptual-teórico de su marco de implementación. El diseño de seguros ganaderos paramétricos satelitales se basa en la relación Bm = kIV, donde Bm es la biomasa aérea total, IV es un índice espectral de la vegetación y k es una constante empírica. Para lograr esta relación, se utiliza una relación lineal entre el índice espectral NDVIcp y la Bm, la cual se transforma en el índice IVCP (en función de 1/NDVIcp). La ventaja de usar el índice transformado 1/NDVIcp es que tiene patrones lineales en el tiempo, los cuales se pueden usar para su parametrización en términos operacionales. Este desarrollo se discute mediante el uso de un enfoque algorítmico que considera la parametrización de curvas de crecimiento de la vegetación, índice 1/NDVIcp, para el sensor AVHRR. Se presenta, también, la experiencia operacional de la implementación en México y se incluyen las campañas de validación. De la experiencia operativa se concluye que, en un ciclo completo, aún cuando el esquema que se desarrolló reduce los riesgos de base que se asocian al uso de periodos cortos del seguro, permanece el problema de ciclos del crecimiento desfasados, lo que constituye una restricción inherente al considerar una fecha inicial y final de vigencia del seguro paramétrico. En esta perspectiva se proponen modificaciones para desarrollos futuros.

Keywords : NDVIcp; IVCP; modelo paramétrico; sensor AVHRR; transformaciones lineales.