Introducción
El clima es un factor de gran importancia para las actividades que se llevan a cabo en las comunidades (Charlton y Arnell, 2011; Murray et al, 2013). Evidencia científica ha demostrado que el cambio climático se empieza a manifestar en diversas formas, entre las que se mencionan la intensidad de las lluvias así como el incremento de temperatura y el nivel del mar por el deshile de los glaciares (Koutroulis et al, 2013; Dunn et al, 2012). Cuando se habla de cambio climático la temperatura y la precipitación son los componentes más importantes con alteraciones en patrones de comportamiento (Chaouche et al, 2010). Los impactos del cambio climático se pueden reflejar en cambios en los ecosistemas alterando la diversidad de plantas y animales (Ostendorf et al, 2001; Gian-Reto et al, 2002; Haines et al, 2006; Heubes et al, 2013).
Además, los cambios en la temperatura también pueden provocar efectos negativos en la salud humana, los incrementos de la misma pueden resultar en ondas de calor causando enfermedades e incluso la muerte en comunidades susceptibles (Paulin y Xiaogang 2005; Onoz y Bayazit, 2012). El aumento en las tendencias de la precipitación también puede resultar en un incremento de la frecuencia de inundaciones impactando de manera negativa la calidad del agua Dore, 2005; Lensing y Wise 2007; Arnell et al, 2011; Lal, 2013).
Se han realizado un gran número de investigaciones relacionadas con cambio climático en los países desarrollados los cuales han experimentado con herramientas de apoyo para el conocimiento oportuno de ciertos eventos. Por otro lado, es importante mencionar que son los países en desarrollo los que parecen más afectados por los cambios climáticos a nivel global. El afecto se ha observado en un contexto amplio que ha contribuido a cambios sociales (Gasper et al, 2011; Brugger y Crimmins, 2013). Los efectos del cambio climático sobre los recursos acuáticos en los Estados Unidos de Norteamérica han sido estudiados por diversos autores. McBean y Motiee (2008) utilizaron bases de datos de 70 años y analizaron las tendencias de la precipitación, temperatura y los flujos en los grandes lagos de Norte América, utilizando regresión y estadísticas de Mann-Kendall. Los resultados demostraron incrementos estadísticamente significativos en la precipitación en el período de tiempo correspondiente a 1930-2000.
En México, De La Mora-Orozco et al. (2011) estimaron el efecto del cambio climático en la concentracion del oxígeno disuelto (OD) en el lago de Chapala. Con base en datos de 1961-2003, se realizaron proyecciones para 2031-2014 y 2050-2060, utilizando el modelo de Thomas y Muller que incluye variables de altitud, coeficiente de reaireación, fotosíntesis y respiración. Los resultados de OD para 1961-2003 fueron homogéneos, sin embargo el modelo predice que el OD en el lago de Chapala será influenciado por el gradiente de temperatura y los patrones de circulación del agua en el lago de Chapala. Sin embargo el modelo no predice condiciones de anoxia en el lago para los años simulados.Además, Martínez-Austria (2007) menciona que los recursos hídricos en México ya se encuentran bajo gran presión debido principalmente al crecimiento poblacional, el desarrollo social y económico que han generado mayor demanda.
Los cambios en el clima pueden ocasionar un efecto negativo significativo en la calidad y cantidad de agua (Moghaddasi y Mushtaq, 2011; Luo et al, 2013) y los cuerpos de agua superficiales como es el caso de la presa La Vega no están exentos de los impactos negativos que éstos cambios puede ocasionar. Por lo mencionado anteriormente, el estudio de los impactos del cambio climático en el recurso agua es de importancia significativa. Este trabajo se enfocó en determinar las tendencias anuales de la temperatura y la precipitación en un periodo de 5 décadas (1961-2009), para determinar el impacto del cambio climático en los recursos hídricos de la presa La Vega, en Teuchitlán Jalisco, México.
Metodología
Área de estudio
La Presa de La Vega se localiza en el municipio de Teuchitlán al centro del estado de Jalisco, en las coordenadas geográficas 20° 33' 50'' y los 20° 47' 40'' de latitud norte; y 103° 47' 30'' a los 103° 51'20''de longitud oeste, a una altura de 1 300 msnm. Limita al norte con los municipios, Tequila y Amatitán; al sur, Tala, Ameca y San Martín Hidalgo; al este, Tala y Amatitán; y al oeste, Ahualulco de Mercado y Ameca fue construida con fines de riego y control de avenidas entre los años 1952 y 1956. La capacidad total del vaso es de 44 mm3 y el área correspondiente del embalse es de 1 950 hectáreas. Es de vital importancia el servicio que la presa otorga a los productores agrícolas del área, ya que la principal actividad en las comunidades circundantes al embalse, es la agricultura, especialmente el cultivo de caña de azúcar, maíz y trigo (De La Mora-Orozco et al, 2013). Los productores de caña de azúcar de los municipios de Teuchitlán, Ahualulco de Mercado y Ameca son los principales usuarios; sin embargo, los productores de Ameca en la parte baja de la presa ocupan la mayor extensión de cultivo de aproximadamente 10 000 hectáreas, siendo los principales usuarios y beneficiarios del embalse, la Figura 1 muestra el área de escurrimiento de la cuenca de la presa La Vega.
Recolección de datos
Las series de datos analizados incluidos en el trabajo, fueron recolectados de la estación meteorológica número 14089, siendo ésta la estación más cercana a la presa La Vega y que se localiza en las siguientes coordenadas: latitud 20° 35' 30'' y longitud 103° 51' 30'' a 1 260 msnm. La pérdida por evaporación fue calculada partiendo de los datos decades (1961-2009) meteorológicos. Los parámetros meteorológicos fueron; precipitación (mm), temperatura máxima y mínima (°C), evaporación (mm) y pérdida por evaporación en la presa La Vega (mm/año), en el periodo 1961-2009.
Análisis de datos
Todos los parámetros fueron sometidos a los siguientes análisis: análisis estadístico y análisis de Mann-Kendall. En el análisis estadístico se determinaron la media, mediana, desviación estándar y varianza, los parámetros se mencionan a continuación:
Media aritmética: la medida de tendencia central más conocida es la media aritmética. La media se obtiene sumando todas las observaciones divididas entre el número de n observaciones y se determina de la siguiente manera:
Mediana: la mediana de un conjunto finito de valores es aquel valor que divide al conjunto en dos partes iguales, de forma que el número de valores mayores o iguales a la mediana es igual al número de valores menores o iguales a ésta. La mediana del conjunto de datos es la (n+1)/2-ésima observación, cuando las observaciones han sido ordenadas.
Varianza: cuando los valores de un conjunto de observaciones se encuentran ubicadas cerca de su media, la dispersión es menor que cuando están esparcidos. En consecuencia, se puede medir la dispersión en función del esparcimiento de los valores alrededor de su media.
Desviación estándar: es una medida de la dispersión de los datos, para obtener la medida de dispersión simplemente se obtiene la raíz cuadrada de la varianza mediante la siguiente ecuación:
Coeficiente de variación: la desviación estándar es útil como medida de variación en un determinado conjunto de datos. El coeficiente de variación se expresa la desviación estándar como un porcentaje de la media. La ecuación es la siguiente:
Cálculo de la evaporación en la presa La Vega
Como no se cuenta con datos precisos de los afluentes a la presa La Vega para determinar la evaporación por balance de masas, se determinó utilizando los datos reales de temperatura y el cálculo de la radiación solar y humedad relativa. La evaporación se determinó utilizando la ecuación de Penman (1963) que se muestra a continuación:
Donde: H= radiación solar (cal/cm2); para Ea, Penman (1963) desarrollo una relación empírica.
Donde: Ea= 0.47 (0.5 + 0.01 u2) (ea' - e2) (mm/día); u2= velocidad del viento (mi/día); e2= la presión de vapor en la superficie del agua (mb); A=es en función a la temperatura.
Donde: Ea= 0.47 (0.5 + 0.01 u2) (ea' - e2) (mm/día); u2= velocidad del viento (mi/día); e2= la presión de vapor en la superficie del agua (mb); = Δ/ γ es en función a la temperatura.
Método estadístico de Mann-Kendall
El método estadístico de Mann Kendall es ampliamente utilizado para el análisis de tendencias climatológicas así como series hidrológicas de tiempo (Chaouche et al, 2010). Algunas ventajas del uso de esta metodología es que es un método no-paramétrico y por lo tanto no requiere que los datos tengan distribución normal. Otra ventaja es que tiene baja sensibilidad a los cambios bruscos debido a datos no homogéneos (Trajkovic y Gocic, 2013). Otra ventaja es que cualquier dato no detectado es incluido otorgándole un valor común menor al valor mas bajo medido en la serie de datos (Ay y Kisi, 2014). De acuerdo con este método la hipótesis nula H0 asume que no hay tendencia y ésta es analizada contra la hipótesis alternativa Hi, la cual asume que si existe tendencia (Ehsanzadeh et al., 2013).
El procedimiento para el análisis de Mann Kendall considera series de tiempo de un número n de sitios de datos y Ti y Tj como dos subgrupos donde:
i= 1, 2, 3,......., n -1 y j = i + 1, i+2, i+3,.....,n cada dato de
Ti es utilizado como punto de referencia y es comparado con todos los puntos Tj como:
La estadística de Mann-Kendall (S) está dada por:
Un valor positivo muy alto de S es un indicador de una tendencia al incremento, y un valor muy bajo es un indicador de una tendencia decreciente. Sin embargo, es muy necesario calcular la probabilidad asociada con S de un número n de muestras, para así cuantificar estadísticamente las tendencias significativas (Hamed, 2008).
La varianza de S y o se calculó con la siguiente ecuación:
Donde= n corresponde a un dato; g es el número de grupos unificado (un grupo unificado es un grupo de datos que tienen el mismo valor); y tp es el número de datos en el grupo pth.
En la secuencia (2,3, no detectado, 3, no detectado, 3), entonces se tienen n= 6, g= 2, t= 2 para los no detectados, y t= 3 para los 3 valores unificados.
El análisis normalizado de Zs se calculó como sigue:
El análisis estadístico Zs es utilizado como una medida de significancia de la tendencia. De hecho, este análisis estadístico es utilizado para el análisis de la hipótesis nula, Ho; no existen tendencia en los datos. Si Zs es mayor que Za/2, donde a representa el nivel de significancia elegida (usualmente 5% con Z0025= 1.96) entonces la hipótesis se declara nula, esto significa que la tendencia es significativa, por lo tanto la causa de la tendencia no ocurre al azar u ocasionalmente si no que existe un factor que la ocasiona.
Resultados y discusión
El Cuadro 1 muestra los resultados del análisis estadístico de la temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación y evaporación para la serie de datos obtenidos de la estación meteorológica 14089, estación localizada en el área de influencia de la presa La Vega de 1961-2009. Se observó que el valor más alto correspondió a los años 1961-1969 con 31.3 °C y el valor más bajo de 30.2 °C correspondiente al promedio de la década 2000-2009. El rango de la desviación estándar varió entre 3.54-3.93 °C. Ruíz et al. (2012) reportaron valores similares de temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación y evaporación promedio para la misma estación climatológica. El valor máximo y mínimo para los promedios de temperatura mínima correspondieron a la década de 1980-1989 y 2000-2009, con valores de 13.4 °C y 11.7 °C respectivamente. El rango de la desviación estándar correspondió a valores entre 4.93-7.89 (Cuadro 1). El promedio de la precipitación (mm) para las 5 décadas analizadas mostró que el promedio más alto observado correspondió al periodo de 1961-1969 con 2.63 mm, mientras que el valor más bajo correspondió a la década de 1980-1989 con 2.42 mm. La desviación estándar se presentó en un rango de 7.32-7.89.
El valor máximo de evaporación se presentó en el periodo de 1961-1969 con 4.97 mm, y el valor mínimo observado correspondió al periodo de 2000-2009 con 4.08 mm. El rango de la desviación estándar fluctuó entre 4.60-3.85. El Cuadro 1, muestra también la media de la evaporación de la presa La Vega para los años 1961-2009. El valor más alto se presentó en el periodo de 1980-1989, con un valor de 144 mm, mientras que el valor más bajo se presentó en los años 2000-2009. La desviación estándar fluctuó en un rango de 6.46-2.64.
Los resultados de la estadística de Mann-Kendall (S) y Zs para el periodo de 1961-1969 se presentan en el Cuadro 2. Los resultados mostraron un valor positivo de S de 24 y Zs de 2.4, para el caso de la precipitación en este periodo de tiempo, con un coeficiente de correlación de 0.7015. Estos valores indican un incremento significativo en la tendencia en la evaporación de la presa La Vega entre 1961 y 1969. Esta tendencia se muestra gráficamente en la Figura 2. La temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación y evaporación no mostraron tendencia.
En el periodo que comprende de 1970-1979, se observó tendencia significativa al incremento de la temperatura máxima, con un valor S de 24 y Zs de 2.06, con un coeficiente de correlación de 0.4613. Mientras que la evaporación mostró una tendencia significativa a disminuir con un valor S negativo de -25 y Zs de -2.15. La precipitación y la evaporación del reservorio no presentaron tendencia, los resultados se muestran en el Cuadro 3.
El Cuadro 4 muestra la tendencia de las diferentes variables meteorológicas incluidas en el análisis en el periodo 1980-1989. La precipitación presentó tendencia significativa negativa, lo cual indica disminución de la precipitación en este periodo. La estadistica de Mann-Kendall mostró un valor S negativo de -27 y Zs de -2.33 con un coeficiente de correlación de 0.5324. Las variables de temperatura máxima, temperatura minima, evaporación y evaporación del reservorio no presentaron tendencia.
En el Cuadro 5 se muestran las tendencias de todas las variables analizadas para el periodo de 1990-1999. En este periodo se obtuvo valores positivos de S para la temperatura máxima y la evaporación del reservorio 25 y 29 respectivamente con valor de Zs de 2.15 para la temperatura máxima y 2.50 para la evaporación del reservorio. Con coeficiente de correlación de 0.5447 para temperatura máxima y 0.6404 para la evaporación del reservorio. La tendencia se presentó como significativa al incremento para la temperatura máxima y la pérdida por evaporación del reservorio. La Figura 3 muestra gráficamente la tendencia de la evaporación del reservorio para este periodo. La temperatura minima, precipitación y evaporación no presentaron tendencia.
El Cuadro 6 muestra las tendencias de las variables meteorológicas en el periodo 2000-2009. Se presentó similitud en las tendencias con el periodo de 1990-1999, donde solo la temperatura máxima y la evaporación del reservorio presentaron valor positivo de S de 24 y 25 respectivamente. Con coeficiente de correlación de 0.6684 en la temperatura máxima y 0.5870 para la evaporación del reservorio. Las dos variables presentaron tendencia significativa al incremento. La temperatura minima, precipitación y evaporación no presentaron tendencia. La Figura 4 muestra la tendencia de pérdida por evaporación de la presa La Vega para el periodo 2000-2009.
Es importante mencionar que no obstante en algunos casos los resultados mostraron un valor positivo de S, la tendencia no fue significativa, estos resultados coinciden con los encontrados por (Nalley et al, 2013), al utilizar la metodología de Mann-Kendall para analizar las tendencias en la temperatura superficial en Ontario y Quebec Canadá. Por otro lado, Hamed (2008) mencionó que un valor alto de S es un indicador de una tendencia al incremento, por el contrario un valor bajo de S representa una tendencia a disminuir. Esta teoría se confirma en esta investigación, ya que los valores de S por encima de 24 correspondieron a las tendencias significativas al incremento. Por el contrario las variables que presentaron un valor de S por debajo de 20 no presentaron tendencia.
Aunque los resultados obtenidos del análisis de la tendencia de la evaporación en la presa La Vega en esta investigación mostraron tendencia significativa a incrementar, Badawy (2009) menciona que la evaporación es también determinada por otras variables como la temperatura del aire y la humedad, asi como la velocidad del viento. Badawy aplicó un modelo de predicción para 2050 y concluye que si bien se espera que la evaporación en 2050 aumente como resultado del incremento de la temperatura, sus resultados mostraron un incremento negativo de la evaporación. Por otro lado, Liu y Yang (2010) mencionan que la precipitación juega un papel determinante en la evapotranspiración.
Conclusiones
La utilización del método Mann-Kendall permitió identificar las tendencias en la serie de datos de 1961-2009 de temperatura máxima, temperatura minima, precipitación, evaporación y evaporación de la presa La Vega. Los resultados mostraron que los periodos comprendidos entre 1961-1989 no presentaron tendencias claras en las variables analizadas, sin embargo se observó comportamiento diferente en el periodo de 1990-2009, donde las tendencias al incremento de la temperatura máxima se determinaron como significativas. Según los resultados obtenidos en esta investigación en el análisis de Mann-Kendall la pérdida por evaporación en la presa La Vega se incrementó en el periodo 1990-2009 al aumentar la temperatura máxima. Se recomienda la medición en campo de variables como velocidad del viento, humedad relativa y radiación solar para su utilización como variables dinámicas, lo cual aumentará la certeza de las tendencias asi como los modelos de predicción en futuras investigaciones. Por otro lado, el incremento en la temperatura afecta directamente la evaporación de los cuerpos de agua superficiales por lo tanto, el aumento de la evaporación como respuesta es una condición esperada. En general, de acuerdo con los resultados obtenidos los incrementos de temperatura pueden afectar de manera negativa a la evaporación en la presa La Vega.