Introducción
Los términos calentamiento global y cambio climático son conceptos estrechamente relacionados, a tal grado que en ocasiones suelen ser confundidos o utilizados como sinónimos. Según el IPCC (2007), el calentamiento global hace referencia al aumento gradual observado o previsto de la temperatura mundial en la superficie, como una de las consecuencias del forzamiento radiativo provocado por las emisiones antropogénicas, mientras que cambio climático es una variación del estado del clima, que puede deberse a procesos internos naturales, a forzamientos externos o a cambios antropogénicos persistentes de la composición de la atmósfera.
La variabilidad del clima es un hecho constatado (IPCC, 2013). Los retos ambientales, sociales y de gestión del territorio y los recursos surgen ante el deterioro ambiental; las consecuencias del cambio climático tendrán efectos diferentes en cada zona geográfica. De acuerdo con el informe IPCC (2007), las consecuencias del cambio climático en Latinoamérica previsiblemente se traducirán en modificaciones en las pautas de precipitación y en los regímenes de escurrimiento del caudal de los ríos; mayor número de incendios forestales; menor rendimiento de los cultivos, y afectación en la disponibilidad de agua para consumo humano, agricultura y generación de energía hidroeléctrica. Por ello, el cambio climático es motivo de un apasionado debate científico y plantea una acusada incertidumbre temporal, espacial y de magnitud; no obstante, hay un importante consenso en su veracidad y en las consecuencias que se irán manifestando cada vez más en los ecosistemas y sistemas económicos (IPCC, 2013).
En este sentido, la precipitación y temperatura del aire son dos de las más importantes variables en el campo de la hidrología y climatología. La precipitación es un componente crítico en el proceso lluvia-escurrimiento y tiene influencia directa en las inundaciones, así como en los períodos de sequía. La temperatura, por otra parte, juega un prominente y bien conocido rol en la evaporación, transpiración y demanda de agua tanto de animales como de humanos; de igual forma, tiene efectos significativos para el suministro de agua y su disponibilidad. En consecuencia, las implicaciones de cambios en la precipitación y temperatura son cruciales para los planificadores en relación con la evaluación exacta de su comportamiento e impacto de las variables hidrológicas.
Una manera de medir estos fenómenos climáticos es a través de indicadores, los cuales ilustran y comunican de forma sencilla un proceso complejo, que incluye tendencias y progresión a lo largo del tiempo; estas mediciones, por lo general, son cuantitativas. La Organización Meteorológica Mundial (OMM) y el Grupo de Expertos en Detección de Cambio Climático eÍndices (ETCCDI, por sus siglas en inglés), han formulado y definido un conjunto de 27 índices para estudiar situaciones climáticas, aplicando una metodología que garantiza que los resultados puedan analizarse globalmente; dichos índices se detallan en el cuadro 1.
Código | Nombre | Definición |
SU25 | Días de verano | Número de días en un año en que TX > 25 °C |
ID0 | Días con hielo | Número de días en un año en que TX < 0 °C |
TR20 | Noches tropicales | Número de días en un año en que TN > 20 °C |
FD0 | Días con helada | Número de días en un año en que TN < 0 °C |
GSL | Duración de la estación de crecimiento | Número de días en un año entre la primera racha de, como mínimo, seis días con TG > 5 °C y la primera racha después del 1° de julio con, como mínimo, seis días con TG < 5 °C |
TXx | Temperatura máxima extrema | Valor máximo anual de la temperatura máxima diaria |
TXn | Temperatura máxima más baja | Valor mínimo anual de la temperatura máxima diaria |
TNx | Temperatura mínima más alta | Valor máximo anual de la temperatura mínima diaria |
TNn | Temperatura mínima extrema | Valor mínimo anual de la temperatura mínima diaria |
Tx10p | Frecuencia de días frescos | Porcentaje de días en que TX < percentil 10 |
Tx90p | Frecuencia de días calurosos | Porcentaje de días en que TX > percentil 90 |
Tn10p | Frecuencia de noches frías | Porcentaje de días en que TN < percentil 10 |
Tn90p | Frecuencia de noches cálidas | Porcentaje de días en que TN > percentil 90 |
WSDI | Duración de los periodos cálidos | Número de días en un año que, como mínimo, hay seis días consecutivos con TX > percentil 90 |
CSDI | Duración de los periodos fríos | Número de días en un año que, como mínimo, hay seis días consecutivos con TN < percentil 90 |
DTR | Rango diurno de temperatura | Media anual de la diferencia entre TX y TN |
Rx1day | Precipitación máxima en un día | Valor máximo anual de la PPT diaria |
Rx5day | Precipitación máxima en cinco días | Máxima anual de la PPT registrada en cinco días consecutivos |
SDII | Índice simple de intensidad diaria | PPT total anual dividida entre el número de días con PPT ≥ 1 mm |
R10 | Días con lluvia mayor a 10 mm | Número anual de días en que PPT ≥ 10 mm |
R20 | Días con lluvia mayor a 20 mm | Número anual de días en que PPT ≥ 20 mm |
R25 | Días con lluvia mayor a 25 mm | Número anual de días en que PPT ≥ 25 mm |
CDD | Días secos consecutivos | Máximo número en un año de días consecutivos con PPT < 1 mm |
CWD | Días húmedos consecutivos | Máximo número en un año de días consecutivos con PPT ≥ 1 mm |
R95p | Días muy húmedos | PPT total anual (en días en que PPT ≥ 1 mm) cuando la PPT diaria acumulada es superior al percentil 95 |
R99p | Días extremadamente húmedos | PPT total anual (en días en que PPT ≥ 1 mm) cuando la PPT diaria acumulada es superior al percentil 99 |
PRCPTOT | Precipitación total | PPT total anual en días en que PPT ≥ 1 mm |
Nota: donde TN es la temperatura mínima, TX la temperatura máxima, TG la temperatura media y PPT la precipitación; el cálculo de percentiles, si corresponde, se realiza tomando como periodo de referencia el trentenio 1961-1990. Fuente: Vázquez (2010).
Estudios de búsqueda de tendenciasclimáticas en la temperatura
Se han consultado diversos estudios relacionados con las tendencias climáticas en distintas regiones del planeta, con el objetivo de contar con un panorama global sobre la situación del tema; así, el estudio desarrollado por Arora, Goel y Singh (2005) analiza los registros de temperatura ―media, máxima y mínima― de 125 estaciones climatológicas de la India; producto de ese análisis, los investigadores identifican que la temperatura en el país ascendió en el periodo de 1941 a 1999. Igualmente, Singh, Kumar, Thomas y Arora (2008) realizan una investigación que examina los datos concernientes a 100 años de temperatura en la India ―media, máxima y mínima―, con base en los registros de 43 estaciones climatológicas y siete cuencas, en los que identifican una tendencia ascendente en la temperatura media.
Por su parte, Martínez, Maleski y Miller (2012) llevan a cabo un estudio para encontrar tendencias en las temperaturas medias, máximas y mínimas del estado de Florida, Estados Unidos; los resultados de la investigación exponen que en referencia a la temperatura máxima, ésta muestra tendencias ascendentes en algunas de las estaciones estudiadas, y descendentes en el resto de las mismas. Campos-Aranda (2015) analiza 16 estaciones climatológicas del estado de Zacatecas, México, con más de 50 años de registro de temperatura máxima del mes de mayo, y encuentra que cuatro de las ocho estaciones climatológicas de la Región Hidrológica 12 Parcial (Río Santiago) presentan tendencia ascendente significativa.
De igual manera, Chattopadhyay y Edwards (2016) estudian 42 estaciones con datos de temperatura del Estado de Kentucky, Estados Unidos, e identifican que sólo tres estaciones presentaron tendencia ascendente de la temperatura media anual; finalmente, el estudio realizado por Gil y López (2011) encuentra evidencias de una ligera tendencia al aumento de temperaturas y disminución de precipitaciones en la cuenca del río Quípar, España.
Materiales y métodos
Esta investigación tiene por objetivo contribuir al conocimiento de la variabilidad climática, en el marco del cambio global, al analizar la evolución de las precipitaciones y temperaturas que permiten explicar los posibles patrones de cambio a través de los índices climáticos del ETCCDI, en una pequeña cuenca hidrológica del sureste mexicano, la del Río Grande, Chiapas.
El área de estudio es la subcuenca RD30Gl-Río Grande Comitán (figura 1) en cuatro municipios: Comitán, La Independencia, La Trinitaria y Las Margaritas en el estado de Chiapas, México, con una extensión de 6 212.51 km2. Esta subcuenca, a su vez, se encuentra en la cuenca del río Lacantún, en la región hidrográfica Grijalva-Usumacinta (INEGI, 2010). El área de estudio es una región que se caracteriza por su importancia biológica y turística, pues ahí se encuentra el Parque Nacional Lagunas de Montebello, uno de los atractivos turísticos nacionales, sobresaliente por su belleza.
La Región Hidrográfica RD30Gl forma parte de las regiones fisiográficas Altos de Chiapas, Montañas de Oriente y Depresión Central; el relieve del terreno está formado principalmente de sierras, lomeríos y mesetas. La altura del relieve varía entre 160 y 2 614 m sobre el nivel del mar.
En esta región se presentan climas de los grupos semicálidos y cálidos. Predomina el semicálido húmedo, con lluvias abundantes de verano, seguido por el clima semicálido subhúmedo, con lluvias de verano.
Durante los meses de mayo a octubre, la temperatura mínima promedio va de 9 a 22.5 °C. En este mismo periodo, la temperatura máxima promedio oscila entre 18 y 34.5 °C. La precipitación pluvial en estos meses oscila de 700 a 3 000 mm.
En el periodo de noviembre a abril, la temperatura mínima promedio va de 3 a 19.5 °C, y la máxima promedio va de 15 a 33°C. La precipitación pluvial durante este periodo va de 50 a 700 mm (INEGI, 2010).
Según Ramos (2010), las tendencias climatológicas previstas en el estado de Chiapas se relacionan con el incremento en la temperatura media proyectada, simuladas con el modelo japonés TL959 bajo el escenario SRES A1B. Para el periodo 2075-2079, para la zona en estudio se espera un decremento en la precipitación; se proyecta un incremento en la temperatura máxima entre 3 y 3.6°C, y para la temperatura mínima entre 2.5 y 2.8 °C, respectivamente.
Dentro y cercanas a la cuenca existen ocho estaciones climatológicas, mostradas en la figura 1 y el cuadro 2, en donde sólo las estaciones 07062, 07104 y 07205 cuentan con más de cincuenta años de registros; por ello, exclusivamente se consideran los datos de estas tres estaciones en los análisis del presente trabajo.
Estación | Latitud | Longitud | Elevación |
07047 El Jabalí, La Independencia | 16.1333 | -91.3667 | 360 msnm |
07062 Finca La Soledad, Las Margaritas | 16.3881 | -91.8625 | 1 469 msnm |
07092 La Esperanza, La Trinitaria | 16.1542 | -91.8681 | 1 500 msnm |
07096 La Pimienta, Las Margaritas | 16.3167 | -91.7833 | 1 120 msnm |
07099 Zapaluta, La Trinitaria | 16.0364 | -92.0889 | 720 msnm |
07104 Las Margaritas, Las Margaritas | 16.3106 | -91.9747 | 1 512 msnm |
07190 La Trinitaria, La Trinitaria | 16.1178 | -92.0517 | 1 540 msnm |
07205 Comitán, Comitán de Domínguez | 16.2511 | -921342 | 1 630 msnm |
Fuente: SMN (2016).
Metodología
Tal como lo establece Vázquez (2010), el cálculo de índices climáticos del ETCCDI es una herramienta útil para caracterizar el clima, presentar los patrones climáticos históricos y detectar los cambios.
El cálculo de los índices del ETCCDI es relativamente directo si se realiza con alguna de las herramientas de software, como RClimdex y RHTest, diseñadas para el propósito (Wang & Feng, 2013). Primero se deben seleccionar los datos diarios de lluvia, temperatura máxima y temperatura mínima, a partir de los cuales se calcularán los índices, a fin de que sólo las series de observaciones más completas, continuas y libres de errores se analicen. Una vez que se ha seleccionado un conjunto de datos adecuado para el análisis, se requiere que éste sea sometido a un procedimiento de control de calidad, supeditando valores poco comunes a procedimientos estadísticos de verificación (típicamente cuatro desviaciones estándar) y de escrutinio experto con base en conocimientos de la climatología física de cada región.
Por último, cuando los datos han pasado el proceso de control de calidad, deben ser sujetos a prueba y análisis de homogeneidad, aplicando la prueba “t” de máxima penalización o la prueba “F” de máxima penalización, ambas con sus intervalos de confianza del 95%, dejando para el análisis sólo las series de datos razonablemente homogéneas. Idealmente, la serie no debería contener ningún tipo de cambio significativo para poder utilizarla en el cálculo de índices de cambio climático, a menos de que dicho cambio estuviera bien documentado y fuera debido sólo al clima y no a ningún factor artificial del proceso de medición. Las series homogéneas son entonces utilizadas para calcular los índices de cambio climático de cada estación individual, para después integrar la zona regional del área en estudio y analizar tendencias.
Resultados
De los 27 índices climáticos definidos por el ETCCDI y calculados con los datos de 1961 a 2014 de las estaciones climatológicas 07205 (Comitán), 07104 (Las Margaritas) y 07062 (Finca La Soledad), las únicas con series de más de 50 años, se encuentra que sólo se ha obtenido la misma tendencia estadísticamente significativa en seis índices relacionados con la temperatura del aire en dos estaciones (cuadro 3). Este resultado pone de manifiesto la incertidumbre y dependencia regional de las variables climáticas.
Índice | ¿Tendencia estadísticamente significativa? (nivel de confianza de 95%) | ||||||
Código | Nombre | Comitán | Pendiente estimada | Las Margaritas | Pendiente estimada | Finca La Soledad |
Pendiente estimada |
SU25 | Días de verano | Sí | 2.743 | Sí | 2.816 | No | --- |
TXx | Temperatura máxima extrema | Sí | 0.047 | Sí | 0.109 | No | --- |
Tx10p | Frecuencia de días frescos | Sí | -0.174 | Sí | -0.146 | No | --- |
Tx90p | Frecuencia de días calurosos | Sí | 0.628 | Sí | 0.784 | Sí | -0.19 |
Tn10p | Frecuencia de noches frías | Sí | -0.195 | Sí | -0.099 | No | --- |
Tn90p | Frecuencia de noches cálidas | Sí | 0.282 | No | --- | No | --- |
WSDI | Duración de los periodos cálidos | Sí | 0.622 | No | --- | No | --- |
DTR | Rango diurno de temperatura | Sí | 0.028 | Sí | 0.054 | No | --- |
Rx1day | Precipitación máxima en un día | No | --- | No | --- | Sí | 0.525 |
SDII | Índice simple de intensidad diaria | No | --- | No | --- | Sí | 0.054 |
R10 | Días con lluvia mayor a 10 mm | No | --- | No | --- | Sí | 0.403 |
R20 | Días con lluvia mayor a 20 mm | No | --- | No | --- | Sí | 0.264 |
R25 | Días con lluvia mayor a 25 mm | Sí | 0.08 | No | --- | Sí | 0.258 |
CWD | Días húmedos consecutivos | No | --- | No | --- | Sí | 0.101 |
R95p | Días muy húmedos | No | --- | No | --- | Sí | 7.846 |
R99p | Días extremadamente húmedos | No | --- | No | --- | Sí | 3.602 |
PRCPTOT | Precipitación total | No | --- | No | --- | Sí | 14.914 |
Fuente: elaboración propia (2016).
Las estaciones 07104 (Las Margaritas) y 7205 (Comitán) reportan tendencias ascendentes estadísticamente significativas a nivel de confianza de 95% en los índices Días de verano (SU25), Temperatura máxima extrema (TXx), Frecuencia de días calurosos (Tx90p) y Rango diurno de temperatura (DTR); tendencias descendentes estadísticamente significativas a nivel de confianza de 95% en los índices Frecuencia de días frescos (Tx10p) y Frecuencia de noches frías; la estación 07062 (Finca La Soledad) reporta tendencias ascendentes estadísticamente significativas a nivel de confianza de 95%, en los índices Precipitación máxima en un día (Rx1day), Índice simple de intensidad diaria (SDII), Días con lluvia mayor a 10 mm (R10), Días con lluvia mayor a 20 mm (R20), Días húmedos consecutivos (CWD), Días muy húmedos (R95p), Días extremadamente húmedos (R99p) y Precipitación total (PRCPTOT), y tendencias descendentes estadísticamente significativas de 95% en el índice Frecuencia de días calurosos(Tx90p); las estaciones 07205 (Comitán) y 07062 (Finca La Soledad) presentan tendencias ascendentes estadísticamente significativas a 95% en el índice Días con lluvia mayor a 25 mm (R25).
Conclusiones
Para las estaciones 07205 (Comitán) y 07104 (Las Margaritas), el número de días en un año en que la temperatura máxima es mayor a 25 °C ha tenido incremento de 2.743 y 2.816 días/año; el valor máximo anual de la temperatura máxima diaria se ha incrementado en 0.047 y 0.109 °C/ año, y la media anual de la diferencia entre temperatura máxima y temperatura mínima tiene incrementos de 0.028° y 0.054 °C/año; así, por lo que se puede concluir, las temperaturas mínima y máxima presentan una tendencia ascendente significativa, que muestra coincidencia con lo reportado por Campos-Aranda (2015) para el estado de Zacatecas, y con las tendencias previstas para el estado de Chiapas reportadas por Ramos (2010). Cabe destacar que los resultados expuestos se limitan a las áreas geográficas de donde proceden los registros y es difícil extrapolarlos a otras zonas.
Aunque en la región se cuenta con pocas estaciones con registros de más de 50 años, es necesario realizar este tipo de análisis en otras cuencas, a fin de poder establecer si las tendencias aquí detectadas son generalizadas y se puedan establecer medidas orientadas a redimensionar los sistemas de abastecimiento de todo tipo, pues la evaporación sin duda estará aumentando, disminuyendo la disponibilidad de agua e incrementando las necesidades.