Capítulo 6
Escenarios de cambio climático y tendencias en la zona del Golfo de México
Víctor Magaña Rueda (Baldemar Méndez Antonio, Ernesto Caetano dos Santos, Juan Matías Méndez Pérez, Edgar Pérez Pérez)
Boris Graizbord (Emelina Nava García, Anabel Martínez Guzmán, Jaime Ramírez Muñoz, Raúl Lemus Pérez)
Jacinto Buenfil Friedman
Leticia Gómez Mendoza (Daniel Ocaña Nava, Carolina Neri Vidaurri)
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6.1.1 introduCCión
El Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) define el cambio cli-mático como “una variación estadísticamente significativa, ya sea de las condiciones climáticas medias o de su variabilidad, que se mantiene durante un periodo pro-longado (generalmente durante decenios o por más tiempo)”. El cambio del clima puede deberse a procesos naturales internos o a un forzamiento externo, a cambios duraderos en la composición de la atmósfera o modificaciones en el uso del suelo, resultado de las actividades humanas. La Convención Marco sobre el Cambio Climá-tico (CMNUCC), en su artículo 1, define el cambio climático como “cambio del clima atribuido directa o indirectamente a actividades humanas que alteran la composición de la atmósfera mundial, y que viene a añadirse a la variabilidad natural del clima observada durante periodos de tiempo comparables”. La CMNUCC hace pues una distinción entre “cambio climático”, atribuible a actividades humanas que alteran la composición de la atmósfera, y “variabilidad del clima”, atribuible a causas naturales.
Como país en desarrollo, México tiende a ser más vulnerable al cambio climático que muchos países desarrollados. Las proyecciones del IPCC y otros grupos de cien-tíficos dedicados al análisis de los impactos del cambio climático sugieren que aun con aumentos pequeños de la temperatura, el cambio climático podría traducirse en impactos negativos serios sobre diversos sectores, principalmente aquellos relacio-nados con el recurso agua. Los escenarios de cambio climático son “una descripción
6.1 Escenarios de cambio climático para México Víctor Magaña et al. Boris Graizbord et al.
572 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
coherente, internamente consistente y plausible de un posible estado futuro del mun-do”. No son pronósticos, ya que cada escenario es una alternativa de cómo se puede comportar el clima futuro. Una proyección puede servir como material fuente para un escenario, pero los escenarios en general requieren de información adicional; por ejemplo, condiciones de emisiones de gases de efecto invernadero o de un escenario base. Un conjunto de escenarios se adopta para reflejar, de la mejor manera posible, el rango de incertidumbre en las proyecciones.
Los escenarios socioeconómicos pueden ser construidos como lo ha hecho el IPCC en el Informe Especial de Escenarios de Emisiones (Special Report on Emis-sions Scenarios o SRES). Estos escenarios se realizaron para explorar el desarrollo futuro del medio ambiente global, con especial énfasis en la producción de gases de efecto invernadero1 (GEI). La emisión de estos gases a la atmósfera depende en gran medida del nivel de desarrollo de los países a futuro, de su población y del uso de hidrocarburos como fuente principal de abastecimiento de energía. Para poder hablar de escenarios, primero se debe conocer la terminología:
• Líneaevolutiva(Storyline): Descripción narrativa de un escenario (o familia de es-cenarios) que resalta sus principales características, las relaciones entre las fuerzas determinantes fundamentales y la dinámica de su evolución.
• Escenario:proyeccionesdeunfuturopotencial,conbaseenunalógicaclarayunalínea evolutiva cuantificada.
• Familia de escenarios: escenarios que tienen una línea evolutiva similar en lo querespecta a sus características demográficas, sociales, económicas y de cambio tecno-lógico. La serie de escenarios del SRES consta de cuatro familias: A1, A2, B1 y B2.
En el Informe Especial del IPCC sobre Escenarios de Emisiones se elaboraron cua-tro líneas evolutivas (A1, A2, B1 y B2), donde se describen las fuerzas determinantes en las emisiones de gases de efecto invernadero y aerosoles2, así como su evolución
1 Gases cuya presencia en la atmósfera contribuye al efecto invernadero. El efecto invernadero tiene que ver con la capacidad de la atmósfera terrestre para retener las radiaciones emitidas por el Sol y ocurre en todos los planetas que tienen atmósfera. El consenso científico actual es que el incremento en la concentración de ciertos gases como el dióxido de carbono (CO2) y el metano (CH4), así como de los aerosoles, está aumentando este efecto.
2 Conjunto de partículas sólidas o líquidas en suspensión en el aire, cuyo tamaño oscila generalmente entre 0.01 y 10 mm, y que permanecen en la atmósfera como mínimo durante varias horas. Los aerosoles pueden ser de origen natural (volcanes, incendios) o antropogénico (quema de combustibles). Los aerosoles pueden influir en el clima de dos maneras: directamente, mediante la dispersión y la absorción de la radiación, e indirectamente, al actuar como núcleos de condensación para la formación de nubes, o al modificar las propiedades ópticas y el periodo de vida de las nubes.
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 573
durante el siglo XXI tanto en términos globales como de distintas regiones. Cada línea evolutiva representa un nivel de desarrollo divergente en cuestiones demográficas, sociales, económicas y tecnológicas.
Figura 1. Ilustración esquemática de los escenarios del SRES.
Escenarios SRES
Económico
Fuerzas motoras
AmbientalAmbiental
RegionalGlobal
A1 A2
B1 B2
EconomíaTecnología
Energía
Agricultura(uso de suelo)
Población
Las cuatro familias de escenarios se muestran, de manera muy simplista, como ramas de un árbol bidimensional. En realidad, estas cuatro familias de escenarios comparten un espacio dimensional mucho más amplio, dadas las nume-rosas suposiciones necesarias para definir cada escenario dentro de cada modelo. El diagrama esquemático ilustra las principales fuerzas motoras que rigen las emisiones de GEI. Cada familia de escenarios se basa en especificaciones comunes de estas fuerzas motoras.
Fuente: Nakicenovic et al., 2000.
En términos simples, las cuatro líneas evolutivas combinan dos series de ten-
dencias divergentes: una serie desarrolla las variaciones entre valores económicos y
ambientales; la otra serie explora las variaciones entre mayor globalización y regiona-
lización. Estas líneas evolutivas pueden resumirse de la siguiente forma3:
3 Nakicenovic et al., 2000.
574 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
• Línea evolutiva y familia de escenariosA1: presentaunmundo futuro concrecimiento económico muy rápido; la población mundial llega a su punto máximo a mediados del siglo y decrece desde entonces. Se asume una rápida introducción de tecnología nueva y más eficiente.
• LíneaevolutivayfamiliadeescenariosA2:suponeunmundomuyheterogé-neo, con la población global en constante aumento y el crecimiento económi-co orientado regionalmente; éste es más lento y fragmentado que en las otras líneas evolutivas.
• LíneaevolutivayfamiliadeescenariosB1:muestraunmundoconvergentecon los mismos patrones de población que la familia A1, pero con cambios rápidos en las estructuras económicas hacia una economía de servicios e in-formación. Esto supone una reducción en la intensidad del uso de materiales, y la introducción de tecnologías limpias y eficientes en el uso de recursos.
• Línea evolutiva y familia de escenariosB2: planteaunmundoendondeelénfasis se concentra en soluciones locales para la sustentabilidad económica, social y ambiental. Asume una población en continuo crecimiento (menor al de la familia A2) y un nivel de desarrollo económico intermedio.
A partir de estas líneas evolutivas se desarrollaron cuarenta escenarios que caben dentro de cada una de las cuatro familias. Es importante recalcar que todos los esce-narios se consideran como válidos y no tienen asignada una probabilidad de ocurren-cia. De las cuatro familias se tomaron seis grupos de escenarios: uno para cada una de las familias A2, B1 y B2, y tres para la familia A1. Estos últimos caracterizan los desarrollos alternativos de tecnologías energéticas: A1F1 (uso intensivo de recursos fósiles), A1T (uso predominante de recursos alternativos a los fósiles) y A1B (asume un balance de las fuentes energéticas).
Se puede decir, en resumen, que los escenarios del SRES consideran diferentes
condiciones del desarrollo global para los próximos cien años y son, en un sentido
más amplio, escenarios del estado, y crecimiento de la población y la economía. Las
dos grandes familias de escenarios conllevan a estimar las emisiones globales de ga-
ses de efecto invernadero. Los escenarios “A” describen un mundo futuro con alto
crecimiento económico, mientras que en los “B” ese crecimiento es más moderado.
Los escenarios A1 y B1 suponen que habrá una globalización tal que las economías
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 575
convergerán en su desarrollo. En los A2 y B2 se considera que el desarrollo se dará
más en un nivel regional. Estos escenarios parten de un conjunto de suposiciones
acerca de la evolución de los forzantes (población, tecnología, economía, uso del
suelo, agricultura y energía) tanto en el ámbito global como regional.
Entre las suposiciones inherentes a los escenarios mencionados, se estima que
las reservas petroleras y de carbono serán la fuente principal de energía por lo menos
para los próximos cien años. El año 1990 se toma como marco de referencia para
evaluar las condiciones futuras. Así, para ese año, la población mundial constaba de
5 300 millones de habitantes, el producto interno bruto mundial era de 12 billones
de dólares por año y la tasa del ingreso era de $16.1 per cápita. La población mundial,
según los escenarios A1 y B1, crecerá a 7 mil y 7 100 millones de habitantes, respec-
tivamente; mientras que los escenarios A2 y B2 consideran que ésta aumentará a 15
100 y 10 400 millones, respectivamente. La tasa de ingreso personal será semejante
en los escenarios A, mientras que en el escenario B2 aumentará a casi el doble. Por úl-
timo, las emisiones de gases de efecto invernadero proyectadas por el IPCC, respecto
a los escenarios elaborados, pueden resumirse de la siguiente manera:
• Emisionesaltas A1B• Emisionesmedia-alta A2• Emisionesmedia-baja B2• Emisionesbajas B1
6.1.2 reduCCión de esCala
Los experimentos numéricos con modelos de circulación general de la atmósfe-ra (General Circulation Models o GCM) permiten concluir que el aumento en las concentraciones de gases de efecto invernadero tendrá impactos significativos en el clima global y regional. Sin embargo, es menos claro en qué medida se modificarán las condiciones climáticas en sitios particulares. Las llamadas técnicas de reducción de escala o downscaling se han desarrollado como puentes para ligar la información generada en los experimentos de cambio climático con los posibles impactos que pueden producirse a escalas regionales. La información requerida para estudios de
576 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
impacto del cambio climático debe tener escalas espaciales mucho más finas que las generadas por los GCM. Dichos modelos tienen resoluciones espaciales de cientos de kilómetros, mientras que los estudios de impacto a menudo se realizan en zonas de tan sólo unos cuantos kilómetros. La baja resolución espacial de los GCM no permite considerar los forzantes del clima local como topografía o uso de suelo. Algunas veces, los impactos de las variaciones globales del clima cobran características particulares en lugares de topografía marcada, islas o regiones de contrastes en el uso de suelo. Esto se debe a que dichos factores generan circulaciones de mesoescala4. De ahí el interés por aplicar técnicas de reducción de escala.
También existen algunos modelos llamados de clima regional que tienen resolu-ción de decenas de kilómetros y pueden ser alimentados con información de los mo-delos de baja resolución espacial, como los GCM. Estos modelos contienen una mejor representación de, por ejemplo, la topografía o el uso de suelo de la región de interés que es considerada en el dominio del modelo. Sin embargo, los modelos regionales son susceptibles a los errores sistemáticos en los campos del modelo global y pueden incluso exacerbarlos, generando así una pobre simulación del clima regional.
La forma más directa de obtener escenarios locales de cambio climático es utili-zando los cambios del clima proyectados por los modelos de baja resolución espacial y sumarlos al clima considerado como base. Este método se utiliza generalmente cuando no existe posibilidad de aplicar modelos de clima regional o para estimar la incertidumbre que surge de los numerosos modelos y experimentos de cambio cli-mático.
Sin embargo, algunos escenarios de cambio climático también pueden obtenerse a través de técnicas estadísticas. Estas técnicas tienen la ventaja de ser económicas en términos computacionales y por lo tanto pueden aplicarse rápidamente. Además, pueden proveer información puntual, lo cual es importante para los estudios de im-pacto del cambio climático. El esquema tiene como hipótesis fundamental que las relaciones construidas con el clima actual se mantienen aun bajo cambio climático. Para las décadas por venir (2010-2030), la hipótesis no es mala, pues la incertidum-
4 La mesoescala en meteorología es el estudio de sistemas del tiempo atmosférico más pequeños que la escala sinóptica meteorológica, pero más grandes que la microescala y la escala de tormenta de los sistemas de nubes cúmulos. Sus dimensiones horizontales generalmente oscilan de cerca de 9 km a varios centenares de kilómetros (brisas de mar).
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 577
bre dada por los diferentes escenarios de emisiones es mínima. Por ello, generalmente se presta más atención a periodos en los que el cambio climático proyectado será más notable; es decir hacia finales de siglo. Ahí, las diferencias entre escenarios cobran importancia y se utilizan como uno de los factores de incertidumbre de la magnitud de los cambios esperados.
Figura 2. Precipitación promedio anual en la costa del Golfo de México.
Fuente: Magaña et al., 2007.
6.1.3 inCertidumbre en las proyeCCiones del Cambio ClimátiCo
Hay dos fuentes fundamentales de incertidumbre en los escenarios de cambio climá-
tico regional que deben considerarse en los estudios de impacto:
1. La incertidumbre acerca de las emisiones futuras de GEI y aerosoles. Los gases como dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) y los aerosoles afectan el for-zamiento radiativo5 del sistema climático; es decir, rompen el equilibrio entre la
5 Se denomina forzamiento radiativo al cambio en el flujo neto de energía radiativa hacia la superficie de la Tierra medido en el borde superior de la troposfera (a unos 12 000 m sobre el nivel del mar) como resultado de cambios internos en la composición de la atmósfera, o cambios en el aporte externo de energía solar. Se expresa en W/m2.
578 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 3. Cascada de incertidumbre en la relación entre emisiones e impactos.
Escenariosde emisiones
Respuesta delciclo del carbono
Sensibilidad del clima global
Escenarios de cambioclimático regional
Rango deposibles impactos
radiación solar que incide en la Tierra y la que es reflejada por el planeta. El Infor-me Especial sobre Escenarios de Emisiones provee una estimación de la incerti-dumbre en dichas emisiones. Este elemento es importante, pues los cambios en temperatura y precipitación, incluso a escala regional, pueden variar de acuerdo con las concentraciones proyectadas.
2. La incertidumbre en la sensibilidad global del clima y los cambios de patrones de circulación a escala regional que simulan los modelos del clima. Las diferencias en la formulación de los modelos de circulación general de la atmósfera llevan a que se generen diferencias entre escenarios, incluso para un mismo forzante. Así, mientras un modelo proyecta un cambio de 1 ºC, otro puede indicar un cambio de 2 ºC. Por estas mismas razones, algunos modelos predicen incrementos en la precipitación, mientras que otros sugieren una disminución.
La incertidumbre se propaga de una estimación a otra; es decir, la incertidumbre
de los escenarios produce incertidumbre en el ciclo del carbono para los modelos, y
ésta se propaga en los climas globales y regionales proyectados en los modelos que,
a su vez, generan incertidumbre cuando se estiman los impactos en una región o
localidad (figura 3).
Una fuente adicional de duda se encuentra en la variabilidad natural del sistema climático, que en gran medida es el resultado de inestabilidades propias, o forzamien-tos externos, como los que resultan de la actividad volcánica o la actividad solar. Para analizar los impactos y las medidas de adaptación se han utilizado escenarios de
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 579
cambio climático, cuya selección, en la mayoría de los casos, ha sido arbitraria y con poca consistencia en términos de manejo de sesgos de los modelos.
6.1.4 tendenCias de la temperatura y el Clima en los últimos Cien años
Para la región de México casi no se dispone de experimentos con modelos de clima
regional que permitan estimar directamente los cambios en parámetros meteoro-
lógicos y por ello se usan técnicas de reducción de escala. Existen dos fuentes de
información de escenarios de cambio climático generados con modelos dinámicos de
clima regionales. Uno de ellos es el Modelo Japonés desarrollado por el Meteorolo-
gical Research Institute (MRI), con el cual se han generado proyecciones de cambio
de clima con escalas espaciales de 22 x 22 km. Dicha información ha sido de gran
utilidad para analizar algunos de los procesos que resultarán en México bajo un clima
más cálido. También se dispone de una salida construida con el modelo PRECIS para
la región de México, Centroamérica y el Caribe, desarrollada con información del
modelo Hadley Centre. Ambas proyecciones con modelos de clima regional han sido
analizadas y sus resultados son comparables con algunos de los obtenidos con técni-
cas estadísticas. En la figura 4 se ilustran los pasos para obtener escenarios locales a
partir de la información generada en modelos globales.
Figura 4. Secuencia de acciones para generar escenarios locales de cambio climático.
580 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Las tendencias de la temperatura en los últimos cien años, de acuerdo con el
análisis de temperatura de superficie, indican que en la mayor parte de México han
ocurrido aumentos que varían de región en región (figura 5). Los cambios observados
en temperatura media anual varían de -0.5 °C, en ciertas partes del noreste, a cerca
de 1.5 °C, en el noroeste. Las tendencias en la temperatura en gran parte del país
podrían estar influenciadas por el efecto de la urbanización de las estaciones con las
que se construye el campo de datos. Sin embargo, es probable que dicho efecto sólo
sea perceptible en el Valle de México.
Figura 5. Tendencias de la temperatura media anual (°C/100 años) en México de acuerdo con los datos del Climate Research Unit (CRU).
Fuente: Magaña et al., 2007.
De acuerdo con los datos del Climate Research Unit (CRU), las tendencias de la
precipitación de los últimos cien años sugieren una especie de dipolo: incremento en
el sur y disminución en el norte. Al comparar las tendencias de los últimos cien años
con las de los últimos cincuenta años, se encuentra que la precipitación en la región
del Golfo de México parece disminuir. Aún no es claro si se trata sólo de una forma de
variabilidad de la precipitación de muy baja frecuencia (ver figuras 6 y 7).
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 581
Figura 6. Tendencias de la precipitación media anual (mm/100 años) en México de acuerdo con los datos del Climate Research Unit (CRU).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Fuente: Magaña et al., 2007.
Figura 7. Tendencias de la precipitación para los últimos cien años y para los últimos cincuenta años de acuerdo con los datos del Centro de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM.
582 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
La figura 7 ilustra las tendencias en precipitación de los últimos cien y cincuenta
años, y ha sido elaborada al volver a analizar los patrones de precipitación construidos
en el Centro de Ciencias de la Atmósfera, con una base de datos de estaciones más
completa que la serie utilizada por CRU.
Se puede concluir que los cambios registrados en la precipitación son relativa-
mente pequeños, si se comparan con los cambios porcentuales experimentados por
la temperatura.
6.1.5 esCenarios de Cambio ClimátiCo para méxiCo
El presente análisis se basa en los resultados de modelos numéricos de simulación
del clima. En él se presenta una visión de las condiciones actuales y futuras de la
región del Golfo de México en su conjunto, utilizando campos de precipitación y
temperatura tanto observados como simulados con modelos para la condición actual
y futura. Se pone especial énfasis en el modelo del Simulador de la Tierra (Earth
Simulator) del Instituto de Investigaciones Meteorológicas de Japón, ya que cuenta
con alta resolución espacial. Sin embargo, debemos mantener en mente que se trata
de un solo escenario (A1F) y que el periodo de tiempo con el que se cuenta para
este estudio es 2080-2099. Si bien el modelo arroja información sobre procesos
físicos que consideran la topografía con detalle, debe considerarse en un contexto
probabilístico, en el cual otros escenarios son posibles.
Los modelos de circulación general utilizados para el 4º Informe del IPCC inclu-
yen a los grandes centros de pronóstico como NCAR, Hadley Centre, Centro Europeo
(ECHAM), el MRI de Japón y otros. Generalmente se utiliza el valor ensamble para
reflejar el promedio de los modelos. Además, se presenta la dispersión entre modelos
para tener una estimación de la incertidumbre en las proyecciones. No se considera que
haya un modelo superior a otro, por lo que todos, en principio, tienen el mismo peso. La
resolución promedio de los modelos es del orden de 300 x 300 km. Sin embargo, dan
una primera aproximación de las tendencias del clima para la república mexicana.
Las proyecciones de los modelos globales en forma de ensamble han sido pre-
sentadas en la Tercera Comunicación Nacional de México ante la Convención Marco
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 583
de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático6 y han servido para analizar la vul-
nerabilidad, y los potenciales impactos en los distintos sectores y regiones del país.
Los resultados de las proyecciones con modelos de circulación general dependen
del escenario de emisiones utilizado. Como ya se mencionó, una de las fuentes de
incertidumbre proviene de los escenarios utilizados y la otra, de las diferencias entre
modelos.
Una climatología se construye utilizando el promedio de las condiciones en
treinta años. Por ello, ha sido costumbre analizar los periodos 2010-2039, 2040-
2069 y 2070-2099, refiriéndose a cada uno de ellos como climatologías de 2020,
2050 y 2080, respectivamente. Si se considera un ensamble de las proyecciones
de los modelos de circulación general, así como la dispersión entre las proyecciones
de temperatura y precipitación para los climas 2020, 2050 y 2080, se encuentra
que, en general, el clima de México será más cálido (de 2 a 4 °C). Los resultados
indican que la parte más continental en el norte de México será la que experimente
mayores incrementos de temperatura. Durante las primeras décadas del siglo XXI no
se distinguen marcadas diferencias si las emisiones siguen el escenario A2 o el B2
(figura 8), pero después del clima del 2050, las diferencias serán marcadas. De ahí
la importancia de promover estrategias globales de mitigación y medidas locales de
adaptación.
La figura 8 muestra claramente que para las proyecciones en las próximas décadas
no existe gran diferencia entre los escenarios A2 y B2, con los mayores incrementos
en la temperatura hacia la zona norte de México. En casi todo el país, los aumentos
en temperatura fluctúan entre 1 y 1.5 °C tanto en invierno (enero) como en verano
(julio).
Cuando las proyecciones se realizan para la parte final del presente siglo (figura
9), las diferencias de magnitud del calentamiento se vuelven evidentes. Mientras que
los aumentos promedio proyectados para la república mexicana bajo el escenario
B2 oscilan entre 1.5 y 4 °C, el incremento bajo el escenario A2 es de entre 2.5 y 5
°C. Los mayores aumentos se proyectan hacia la parte norte de México y la mayor
dispersión entre modelos (incertidumbre en la magnitud del cambio) se da hacia la
6 INE-SEMARNAT, 2006.
584 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 8. Escenarios de cambio en temperatura en el clima 2010-2039 (2020) para enero y julio (colores), correspondiente a los escenarios de emisiones A2 y B2. La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
zona noroeste y sureste de México. Tal diferencia en la magnitud del calentamiento
de un escenario a otro demuestra la importancia que tendrá la mitigación en los años
por venir.
En el caso de la precipitación, la incertidumbre entre modelos es aún mayor que la
incertidumbre entre escenarios de emisiones. La magnitud de la incertidumbre en la
precipitación es, en general, del mismo orden de magnitud que el cambio proyectado
para el clima alrededor de 2020. En México, tanto en los meses de invierno (enero)
como de verano (julio), existen sólo algunas señales en el promedio de los modelos
que sugieren una disminución en la precipitación (figura 10).
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 585
Figura 9. Escenarios de cambio en temperatura en el clima 2070-2099 (2080) para enero y julio (colores), correspondiente a los escenarios de emisiones A2 y B2. La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
.
Fuente: Magaña et al., 2007
Las proyecciones del clima al año 2080 parecen amplificar los cambios tanto en
los modelos que indican disminuciones en las lluvias como en aquellos que sugieren
aumentos. La dispersión entre modelos y escenarios se amplifica cuando las proyec-
ciones de cambios en la precipitación se hacen para finales del presente siglo. Las
proyecciones promedio de los modelos a 2080 (figura 11) sugieren que el centro
occidente de México experimentará las mayores disminuciones en precipitación tan-
to de invierno como de verano. La zona del Golfo de México experimentará pocos
cambios en las lluvias de verano.
586 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 10. Proyecciones de cambios en la precipitación (mm/día) para el clima de 2020, resultado de promediar diversos GCM para un mes de invierno (enero) y de verano (julio) (colores). La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
Un elemento a considerar es que las presentes simulaciones no incluyen eventos
extremos como ciclones tropicales y por lo tanto su efecto en las lluvias no está
representado. Dicho elemento resulta en una importante fuente de incertidumbre
que hasta el momento no ha sido cuantificada, pues requiere de estudios específicos
para zonas de ciclones tropicales, los cuales involucran el análisis de modelos con alta
resolución espacial.
Los cambios para las lluvias de invierno indican una disminución de entre 0 y
0.6 mm/día. Ese valor significa reducciones de menos de 10 o 15% en regiones del
esCenarios de CamBio ClimátiCo para méxiCo 587
centro de México, y de menos del 5% en la zona costera del Golfo de México. Las
menores reducciones en precipitación se estiman bajo el escenario A2 en los plazos
del clima alrededor de 2080. Sin embargo, es necesario mencionar que los cambios
proyectados son del mismo orden de magnitud que la incertidumbre resultante de la
dispersión entre modelos. Evidencia de ello es que algunos modelos proyectan ligeros
aumentos en precipitación, mientras otros proyectan disminuciones drásticas.
Los eventos extremos, como huracanes y “nortes”, requieren consideración es-
pecial en las proyecciones de precipitación para México. Es posible que los “nortes”
Figura 11. Proyecciones de cambios en la precipitación (mm/día) para el clima de 2080, resultado de promediar diversos GCM para un mes de invierno (enero) y de verano (julio) (colores). La dispersión entre modelos (líneas) corresponde a una medida de la incertidumbre en las proyecciones.
Fuente: Magaña et al., 2007.
588 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
se vuelvan menos frecuentes. Es incierto en qué medida dicha disminución podría
afectar las precipitaciones, pero de acuerdo con ciertos escenarios éstas tenderán a
bajar principalmente en la vertiente del Golfo de México. En el caso de los ciclones
tropicales, se espera que, en promedio, su intensidad aumente. En efecto, se estima
una aminoración en la presión central promedio de estos sistemas de alrededor de
14%, un incremento de 6% en la velocidad de los vientos más intensos y una inten-
sificación en las precipitaciones de alrededor del 18%, en un radio de 100 km con
respecto al centro del huracán. Finalmente, puesto que el ciclo hidrológico se volverá
más intenso, las teorías sugieren un aumento en el número de tormentas severas,
así como periodos de sequía más severos y prolongados. Las observaciones de los
últimos años en México parecen coincidir con tal planteamiento.
589
A continuación se presenta una serie de análisis de salidas de modelos regionales del
clima, que permiten dar más detalle de los cambios en sitios específicos de la zona del
Golfo de México y el mar Caribe. Hasta hoy sólo se cuenta con salidas de los modelos
MRI de Japón, conocido como el Simulador de la Tierra, para el escenario A1F y
para el periodo 2080-2099. Los resultados de este modelo se comparan con los del
modelo PRECIS del Centro Hadley del Reino Unido para el escenario A2. PRECIS es
un modelo de menor resolución espacial (la mitad) que el MRI1. Las proyecciones en
ambos casos se hacen para finales del siglo XXI y se comparan con el escenario base
de finales del siglo XX. La razón de concentrarse en finales del presente siglo radica en
que para este periodo los cambios y su tendencia se vuelven mucho más claros.
6.2.1 temperatura media anual, modelo MRI de Japón
En la primera parte se tiene el campo de temperatura media actual2, construido con
observaciones de 1979 a 1998 (figura 1a), y se compara con el campo simulado
para el mismo periodo con el modelo MRI (figura 1b). La proyección para el periodo
2080-2099 con el modelo, bajo el escenario de emisiones A1F, muestra el mismo
1 El modelo PRECIS tiene una resolución espacial de 50 km, mientras que la del MRI es de 22 km.2 CCA-UNAM.
6.2 Escenarios de cambio climático para el Golfo de México
Víctor Magaña et al.
590 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
patrón de temperatura que el observado, pero con valores más elevados (figura 1c).
Las anomalías se pueden encontrar cuando se obtiene la diferencia entre el clima
simulado actual y la proyección hecha por el mismo modelo (figura 1d). El escenario
de emisiones A1F es algo intermedio entre A2 y B2.
Figura 1. a) Temperatura media anual (°C) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro (2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Los cambios proyectados con el modelo japonés de alta resolución espacial bajo
el escenario A1F indican que el calentamiento en la región del Golfo de México será
mayor a 2 °C, pero menor a 2.8 °C hacia finales del presente siglo. Esto coincide con
las proyecciones promedio obtenidas con los GCM. Los mayores aumentos parecen
ocurrir en Tamaulipas, Campeche y Yucatán.
golFo de méxiCo 591
6.2.2 preCipitaCión media anual, modelo MRI de Japón
En el caso de la precipitación, se ha seguido la misma estrategia de comparar el clima
actual observado con el simulado por el modelo, para así poder analizar las proyeccio-
nes de las lluvias hacia finales del presente siglo (figura 2).
El modelo japonés bajo el escenario A1F proyecta que la precipitación anual
cambiará muy poco hacia finales del presente siglo, y que quizá los mayores cambios
ocurrirán en la península de Yucatán. Cabe recalcar que ésta es una de las zonas en
Figura 2. a) Precipitación media anual (en mm/día) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro (2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
592 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
donde los huracanes tienen gran importancia dentro del balance de la precipitación
anual.
6.2.3 temperatura y preCipitaCión media anual, modelo PRECIS del hadley Centre
Cuando los cambios se comparan con otro modelo de clima regional (PRECIS), pero
bajo un escenario de emisiones distinto (A2), se encuentra que es también hacia la
parte sureste del país donde se proyectan los mayores aumentos en temperatura
(figura 3). PRECIS proyecta que para finales del presente siglo, la temperatura sobre
Campeche podrá aumentar hasta en 4 °C. Por otro lado, las proyecciones de precipita-
ción indican una disminución máxima cercana al 10% en la zona del Golfo de México.
Los resultados son consistentes con el hecho de que el escenario A2 implica mayores
concentraciones de gases de efecto invernadero que el A1F. Debe mencionarse, sin
embargo, que el GCM que alimenta a PRECIS (el modelo del Hadley Centre) tiende a
producir uno de los mayores calentamientos de todos los GCM usados por el IPCC.
6.2.4 temperatura mínima, modelo MRI de Japón
Los cambios en la temperatura mínima proyectados por el modelo japonés son si-
milares a los encontrados para la temperatura media (figura 4). Sólo en Yucatán, la
disminución en precipitación podría reducir la humedad en la atmósfera y con ello el
efecto invernadero local sería menor.
6.2.5 temperatura máxima, modelo MRI de Japón
La disminución en precipitación, como lo proyecta el modelo japonés, produce menor
nubosidad sobre Yucatán y con ello los aumentos en temperatura máxima pueden ser
mayores incluso que los de la temperatura media o mínima, alcanzando localmente
golFo de méxiCo 593
Figura 3. a) Diferencia entre la temperatura media anual (en °C) simulada por PRECIS para el periodo actual (1961-1990) y el escenario futuro A2 (2071-2100); b) diferencia entre la precipitación (mm/día) simulada por PRECIS para el periodo actual (1961-1990) y el escenario futuro A2 (2071-2100).
Fuente: Magaña et al., 2007.
hasta 3.2 °C para finales del presente siglo (figura 5). Para el resto de la zona del
Golfo de México, los cambios son en general menores a 2.8 °C.
594 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 4. a) Temperatura mínima media anual (en °C) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro (2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
6.2.6 ondas de Calor, periodos seCos y ondas de frío, modelo MRI de Japón
El contar con valores diarios de los parámetros meteorológicos permite calcular al-
gunas variables derivadas, como la duración media de las ondas de calor o periodos
secos. De acuerdo con el modelo japonés, las ondas de calor y los periodos secos
aumentarán en duración (figura 6).
golFo de méxiCo 595
Figura 5. a) Temperatura máxima media anual (en °C) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección del clima futuro (2080-2099) bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre el clima presente y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Los valores extremos de temperatura aumentarán en menos de un grado; es
decir, cuando se presenten valores extremos de temperatura máxima, éstos serán en
promedio casi 3 °C más elevados de lo que son en la actualidad. Por ejemplo, en el
norte de Tamaulipas, la temperatura máxima en un evento extremo de calor podría
alcanzar los 43 °C a finales de siglo.
De manera opuesta a las ondas de calor, la duración de las ondas de frío disminuirá
de acuerdo con las proyecciones hechas con el modelo japonés de alta resolución
596 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 6. a) Duración media anual de ondas de calor (días) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección para el periodo 2080-2099 bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre la duración media anual simulada para el periodo actual y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
(figura 7). Éstas tendrían, en promedio, alrededor de un día menos de duración que
las actuales.
6.2.7 ConClusiones
Los modelos numéricos del clima proyectan que la temperatura en la zona del Golfo
de México aumentará. Tanto los modelos de circulación general como los de cli-
ma regional proyectan cambios en temperatura menores a los 3 °C para finales del
golFo de méxiCo 597
Figura 7. a) Duración media anual de ondas de frío (días) observada (1979-1998); b) clima presente (1979-1998) simulado por el modelo MRI (AJ); c) proyección para el periodo 2080-2099 bajo el escenario de emisiones A1F (AK); d) diferencia entre la duración media anual simulada para el periodo actual y el escenario futuro (AK-AJ).
Fuente: Magaña et al., 2007.
presente siglo. Sin embargo, es claro que los mayores incrementos resultan de los
escenarios de emisiones altas como el A2. Los escenarios de emisiones medias (A1F)
proyectan, sin embargo, que el aumento de temperatura en las regiones de mayor
cambio, como el sureste de México, no será mayor a 2.8 °C.
En cuanto a la precipitación, los cambios en promedio apuntan hacia muy ligeras
disminuciones, de menos del 10%, para finales del presente siglo. Algunas de las
proyecciones regionales sugieren que es hacia el sur y sureste de México donde se
producirán los mayores decrementos de precipitación. Debe mencionarse, sin embar-
go, que la dispersión entre modelos de circulación es grande, casi del mismo orden
598 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
de magnitud que la variación de las proyecciones, con algunos modelos indicando
posibles aumentos en la precipitación. Adicionalmente, la inadecuada representación
del efecto de los ciclones tropicales puede influir en la proyección de los cambios en
precipitación, pues ante ciclones tropicales más intensos podrían esperarse eventos
de precipitación abundante que modifiquen el balance hacia anomalías positivas.
599
6.3.1 introduCCión
Un escenario no es una predicción, sino una descripción coherente de un posible es-
tado del futuro del mundo. En su construcción influyen las fuerzas que determinan el
crecimiento, la tasa de cambios en la tecnología, los precios, el comercio internacional
y otras variables económicas o naturales. Los escenarios pueden constituir futuros
alternativos, con posibilidades de ocurrir o no, dado que no se elaboran con simples
extrapolaciones de tendencias históricas en una o varias variables1. Lo importante a
destacar es que los escenarios se elaboran asumiendo trayectorias posibles de emisio-
nes contaminantes y sus probables efectos en el cambio del clima, lo cual es útil para
la determinación de medidas de adaptación y políticas de mitigación.
Como se expuso en la sección 6.1, las “Líneas evolutivas” consisten en cuadros
coherentes del futuro, dentro de los cuales ciertas tendencias tienen sentido; también
se les conoce como familias de escenarios, las cuales divergen tanto cualitativa como
cuantitativamente. Las líneas evolutivas que se elaboraron en el Informe Especial
de Escenarios de Emisiones (SRES, por sus siglas en inglés) contienen contextos
demográficos, sociales, políticos y tecnológicos, pero no incluyen políticas explícitas
para limitar emisiones de gases de efecto invernadero o de adaptación al cambio
1 Carter et al., 1994.
6.3 Escenarios socioeconómicos
Boris Graizbord et al.
600 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
esperado. Por lo tanto, no constituyen propiamente pronósticos de las variables antes
citadas, pero es fundamental definirlas para saber cómo, a partir de ello, representar el
futuro; saber bajo qué criterios se asumen los cambios, y conocer su efecto en datos
trascendentales para los modelos tanto económicos como sociales.
Las líneas evolutivas describen progresos en dimensiones diversas: económicas,
técnicas, ambientales y sociales. Es por ello que ocupan un espacio multidimensional,
bajo el que se requieren asumir dos direcciones de análisis:
• Elgradodeconvergenciaeconómica,einteraccionessocialesyculturalesatravés
de las regiones (globalización).
• El grado de equilibrio entre los objetivos económicos y ambientales
(sustentabilidad).
Los escenarios del SRES son descriptivos, no predictivos, dado que sólo pode-
mos interpretar sus resultados como deseables o indeseables. Su utilidad deriva de
la necesidad de ver cómo los cambios del clima afectan las actividades económicas
(y viceversa), y con ello, determinar las implicaciones de las emisiones de gases de
efecto invernadero y aerosoles en el diseño de estrategias de respuesta2. El Informe
Especial de Escenarios de Emisiones incluye información sobre las principales fuerzas
impulsoras de las emisiones de GEI (como crecimiento de la población y desarrollo
económico), expresada generalmente en términos del PIB, del consumo de energía
y del uso del suelo. Para este estudio se utilizó el Producto Interno Neto Ecológico
(PINE), el cual se construye a partir del PIB, ajustado con distintas depreciaciones: del
capital manufacturero, del capital natural, y del costo por agotamiento y degradación.
De esta forma se intentó contabilizar el impacto de las actividades económicas sobre
los recursos naturales. Los cuadros 1 y 2 muestran las variables sugeridas para la
elaboración de escenarios socioeconómicos y su función.
2 Reporte Stern, 2004.
esCenarios soCioeConómiCos 601
Cuadro 1. Variables sugeridas para elaborar los escenarios socioeconómicos.
Variables SRESPoblación Emisiones
cumulativas de CO2
Consumo de energía primaria: petróleo
Emisiones de CH4
PIB Secuestro de carbono
Consumo de energía primaria: gas
Emisiones de NO2 1
PIB ajustado al poder de paridad de compra
Uso de suelo para cultivos
Consumo de energía primaria: nuclear
Emisiones de SOx
2
Consumo final de energía no comercial
Uso de suelo para pastizales
Consumo de energía primaria: eléctrica, no fósil
Emisiones de SO2
Consumo final de energía de sólidos
Uso de suelo para biomasa energética
Consumo de energía primaria: biomasa
Emisiones de CFC y HFC 3
Consumo final de energía de líquidos
Uso de suelo de selvas
Consumo de energía primaria: otras fuentes renovables
Emisiones de PFC 4
Consumo final de energía de gas
Otros usos de suelo Consumo total de energía primaria
Emisiones de SF6
5
Consumo final de energía eléctrica
Uso de suelo total Uso cumulativo de carbón Emisiones de CO
Consumo final de energía: otros
Emisiones de CO2 provenientes de energía
Uso cumulativo de petróleo Emisiones de NMVOC 6
Consumo final de energía total
Emisiones de CO2 provenientes de “otros”
Uso cumulativo de gas Emisiones de NOx 7
Consumo de energía primaria: carbón
Emisiones de CO2
1 Dióxido de nitrógeno.
2 Óxidos de azufre (incluye SO2).
3 Clorofluorocarbonos e hidrofluorocarbonos.
4 Perfluorocarbonos.
5 Hexafluoruro de azufre.
6 Compuestos orgánicos volátiles distintos del metano.
7 Óxidos de nitrógeno (incluye NO y NO2).
Fuente: Reporte Stern, 2004.
602 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
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esCenarios soCioeConómiCos 603
6.3.2 ConstruCCión de esCenarios
Los escenarios considerados asumen que ninguna localidad puede actuar indepen-
dientemente de las otras, dada la gran dependencia económica que existe entre los
municipios, los estados y sus regiones. Además, los municipios funcionan bajo la
estructura de las políticas socioeconómicas elaboradas en México en el ámbito de
estado y país. Entre las consideraciones necesarias para la construcción de escenarios
destacan los impactos climáticos y los factores socioeconómicos que influyen en la
economía local (actividades como extracción y procesamiento de petróleo, agricultu-
ra, pesca y turismo, entre otras).
El objetivo del desarrollo de un escenario es explorar alternativas futuras, tanto
cualitativa como cuantitativamente, de forma que se puedan evaluar las implica-
ciones de las decisiones actuales y las políticas a largo plazo sobre vulnerabilidad y
adaptación al cambio climático. De acuerdo con Lim y Moss (2001), la identificación
de los escenarios debe considerar los siguientes elementos:
1. Representar los factores importantes de la economía y la sociedad.2. Contabilizar los efectos de la variabilidad climática, y el cambio en la sociedad y la
economía.3. Ser coherente a escala global, nacional y regional, así como entre los sectores; es
decir, apoyar la exploración de al menos dos direcciones diferentes y coherentes para el futuro (por ejemplo, diferentes líneas evolutivas).
Estos puntos dirigen la elaboración de escenarios, considerando que deben ser
representativos de la economía y la sociedad local, además de incorporar adecuada-
mente las variaciones del clima y sus efectos. Por otra parte, su desarrollo debe ser
coherente con los cambios estimados a escala global y nacional en, al menos, dos
direcciones opuestas y extremas.
Puesto que la evaluación de capacidad adaptativa y grado de vulnerabilidad no es
fácil de medir, para determinar los valores relativos entre los municipios de la región
se utilizaron variables de aproximación o proxies. El ejemplo más común del uso de
este tipo de herramientas es el PIB per cápita como indicador de bienestar. Para que
604 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
exista una correlación importante entre las variables y el indicador de interés, éstas
deben contar con las siguientes características:
1. Resumir o simplificar la información relevante existente. 2. Hacer visible o perceptible un fenómeno de interés.3. Cuantificar, medir y comunicar dicha información relevante.
En este sentido, primero se caracterizaron las condiciones actuales y, a partir de
ello, se identificaron las variables que describieran de la manera más adecuada la vul-
nerabilidad actual y futura3. Para la elaboración de los escenarios socioeconómicos en
la región del Golfo de México se consideraron las variables presentadas en el cuadro
2.
Para utilizar los modelos que permiten estimar los efectos del cambio climático
sobre las variables socioeconómicas primero es indispensable proyectarlas o predecir
su comportamiento a futuro en intervalos determinados. En este caso, las proyec-
ciones se realizaron para los años 2010, 2020, 2030 y 2040. El estudio que a
continuación se presenta es una primera estimación sobre la progresión de dichas
variables, la forma en que están relacionadas entre sí y el efecto probabilístico del
cambio climático en ellas.
Debido a la carencia de datos sociodemográficos estadísticos en series de tiempo
prolongadas para la región del Golfo de México fue necesario utilizar valores determi-
nados de manera aleatoria a través del método de Monte Carlo. Para el año 2010, la
tendencia histórica de las variables reportadas en los censos de 1980 a 2000 fungió
como valor “semilla”. Para la determinación de las emisiones de carbono (CO2) se
usó como valor semilla la varianza de las emisiones per cápita nacionales, compa-
rada con los puntos máximos y mínimos entre 1992 y 2002, que aparecen en la
Tercera Comunicación Nacional sobre el Cambio Climático. A partir de numerosas
iteraciones (diez mil) se obtuvo la probabilidad de ocurrencia de cada una de las
variables, con resultados relativamente confiables. Podemos decir que la proyección
3 Lim y Moss, 2001.
esCenarios soCioeConómiCos 605
de las condiciones actuales denota la tendencia de “seguir como vamos” o business
as usual y construir, a partir de esta línea base, las distintas líneas evolutivas a consi-
derar (asumiendo que todos los datos proyectados tienen una probabilidad entre cero
(0) y uno (1) de ser escogidos). El análisis detallado fue realizado para dos variables
bien definidas en el ámbito municipal (población y PINE), así como para las emisiones
de CO2.
En este estudio combinamos los métodos de extrapolación histórica con la con-
tinuación de las tendencias en el corto plazo. Adicionalmente, consideramos que las
dos líneas evolutivas con más probabilidades de desarrollarse en la región costera
del Golfo de México son la A2, que enfatiza autoconfianza y conservación de las
identidades locales, y la B1, que enfatiza las soluciones globales para la estabilidad
económica, social y ambiental. De esta manera, las condiciones del mundo hetero-
géneo contrastan con las del mundo convergente. El cuadro 3 retoma, en términos
generales, algunas de las consideraciones para cada escenario.
Cuadro 3. Escenarios del SRES para la zona costera del Golfo de México.
Escenarios Población
Productividad media de los sectores no agrícolas
Productividad media del sector primario*
Eficiencia en las inversiones
Términos de intercambio
Escenario A1 Alta Alta Baja Alta Alto
Escenario A2 Baja Alta Baja Baja Bajo
Escenario B1 Alta Alta Alta Alta Alto
Escenario B2 Alta Alta Baja Alta Alto
* Agricultura, ganadería pesca y silvicultura.
En términos generales, las zonas de influencia de los ocho sitios piloto que com-
prenden el área de estudio fueron delimitadas con base en lo propuesto por los planes
de desarrollo estatal de las seis entidades costeras del Golfo de México: Tamaulipas,
Veracruz, Tabasco, Campeche, Yucatán y Quintana Roo. Dichas zonas comprenden
606 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
102 municipios, pertenecientes a cinco entidades federativas4, que albergaban en
1990 una población de 4 976 468 habitantes. Esto representa el 40.22% del total
que habita en la zona costera del Golfo de México. La tendencia calculada por el
CONAPO para 2030 contabiliza 8 095 245 habitantes. La figura 1 muestra los mu-
nicipios pertenecientes a la zona de influencia de los sitios piloto.
Figura 1. Municipios en la zona de estudio.
Fuente: elaboración propia.
Es importante aclarar que los efectos del cambio climático se pueden contabilizar
en el plano nacional; pero a la escala de los sitios piloto, las imprecisiones y errores
acarreados son muy grandes. Esto se debe a los vacíos de información existentes
para extrapolar algunas de las variables, sobre todo las relacionadas con emisiones
energéticas. Además de la carencia de datos municipales sobre emisiones a la atmós-
fera, no es posible presuponer que el comportamiento de las emisiones nacionales de
CO2 pueda aplicarse en el ámbito municipal.
4 Ningún sitio piloto fue seleccionado en Yucatán.
esCenarios soCioeConómiCos 607
6.3.3 proyeCCiones de poblaCión
Las proyecciones de población para la zona de influencia de los ocho sitios piloto se
estimaron con base en los escenarios del SRES propuestos para América Latina, y
cuyas tasas de crecimiento por decenio se presentan en el cuadro 4. Esta decisión
fue tomada al notar que las tasas de crecimiento calculadas con las proyecciones
del CONAPO parecían modestas. El cuadro 5, por su parte, muestra las tasas de
crecimiento estimadas a partir de las tendencias sugeridas para América Latina en el
SRES, utilizando el modelo MINICAM. Finalmente, el cuadro 6 y la figura 2 resumen
las estimaciones de población para la zona de estudio.
Cuadro 4. Porcentaje que aumenta y decrece la población de América Latina, desde 1990 hasta 2100, con base en los escenarios del SRES.
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Escenario A1 24 51 81 104 124 141 148 150 147 135 123
Escenario A2 26 58 94 133 172 212 248 281 309 329 349
Escenario B1 24 51 81 104 124 141 148 150 147 135 123
Escenario B2 25 55 88 120 151 180 202 219 232 236 239
Fuente: Nakicenovic et al., 2000.
Cuadro 5. Tasas de crecimiento promedio anual para los sitios piloto, considerando el crecimiento poblacional estimado por MINICAM para América Latina, de acuerdo con los escenarios del SRES.
2010 2020 2030 2040 2050
Escenario A1 14.01% 16.83% 18.80% 20.77% 22.21%
Escenario A2 14.84% 18.77% 21.67% 24.56% 26.91%
Escenario B1 14.01% 16.83% 18.80% 20.77% 22.21%
Escenario B2 15.40% 20.01% 22.60% 25.18% 27.16%
Fuente: estimaciones propias utilizando el método de MonteCarlo y usando como variables semilla los datos reportados por Nakicenovic et al., 2000.
608 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuadro 6. Proyecciones de población en la zona de influencia de los humedales costeros del Golfo de México, de 2010 a 2050, usando los escenarios del SRES para América Latina.
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Escenario A1 6 010 837 6 913 064 7 022 461 8 342 684 10 075 459 12 313 218
Escenario A2 6 010 837 6 902 603 8 198 045 9 974 218 12 424 305 15 768 261
Escenario B1 6 010 837 6 852 993 8 006 125 9 511 296 11 487 154 14 038 633
Escenario B2 6 010 837 6 936 778 8 325 017 10 206 371 12 776 832 16 246 511
Fuente: estimaciones propias utilizando el método de MonteCarlo con datos del cuadro 5 y datos de INEGI, 2005, por municipio.
En el cuadro 6 se puede apreciar que la diferencia entre los dos escenarios con-
siderados como viables para la zona costera del Golfo de México hacia el año 2050
(A2 y B1) es de poco más de un millón y medio de personas. Por otro lado, en la
figura 2 se observa la tendencia de mayor crecimiento poblacional bajo el escenario
B1, con respecto al A2.
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 6.
Figura 2. Resumen de las tendencias de la población de la zona de influencia de los humedales costeros del Golfo de México, primera aproximación.
Escenario A1
Escenario B1
Escenario A2
Escenario B2
18 000 000
16 000 000
14 000 000
12 000 000
10 000 000
8 000 000
6 000 000
4 000 000
2 000 000
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Pob
laci
ón
Año
esCenarios soCioeConómiCos 609
6.3.4 proyeCCiones del pib y del pine
La variable económica más importante en los escenarios del SRES es el crecimiento
del PIB per cápita. El cuadro 7 muestra la tendencia esperada de la relación entre
el Producto Nacional Bruto (PNB) y el PIB generado por toda la región de América
Latina. Para hacer las proyecciones esperadas de cómo va a crecer el PIB en México,
se consideraron varios aspectos generales:
a) Tendencia histórica del PIB nacional y las proyecciones existentes hasta 2030. Las más aventuradas eran para 2015.
b) Selección de variables altamente correlacionadas con el PIB y que sirvan para evaluar su tendencia.
c) Estimaciones del PIB municipal, pues este dato no se obtiene tan desagregado en el país.
d) Estimaciones del PINE para los municipios, así como de los términos de intercam-bio supuestos.
Cuadro 7. Porcentaje de aumento en la relación PNB/PIB para la región de América Latina,
desde el año 1990, con base en las proyecciones del MINICAM y por escenario.
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Escenario A1 47 147 289 710 1 331 2 142 3 426 4 852 6 410 8 068 9 915
Escenario A2 47 126 226 421 673 989 1 452 1 978 2 578 3 284 4 073
Escenario B1 47 147 289 657 1 147 1 773 2 636 3 510 4 405 5 242 6 152
Escenario B2 47 136 257 521 868 1 310 1 926 2 589 3 300 4 052 4 884
Fuente: Lim y Moss, 2001.
Cabe recordar que el cálculo del PINE se basa en el Producto Interno Neto5, pero
toma en cuenta los costos de agotamiento de recursos naturales y de degradación del
5 Es el total de bienes y servicios producidos en el interior de un país (PIB) menos los bienes y servicios utilizados en el proceso productivo. Se obtiene restando el consumo de capital fijo del producto interno bruto. Este concep-to permite conocer el valor de la nueva producción final, al suprimirse la parte de la formación de capital destinada a sustituir el acervo de capital que dejó de tener utilidad económica.
610 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
ambiente. Se evaluaron los costos por agotamiento de los yacimientos y los gastos de
mitigación de PEMEX en la zona. También hubo que considerar en términos económi-
cos la tala de bosques maderables y la pérdida de árboles cuando el suelo cambia de uso.
La erosión del suelo y la contaminación tanto de agua como de aire fueron, a su vez,
incorporadas en el análisis. Así, el PINE ajustado a través de la óptica de la producción
incluye los efectos correspondientes del agotamiento del petróleo y la deforestación, y
refleja, asimismo, el deterioro y la degradación del aire, agua y suelo.
Para las proyecciones del PIB (y por lo tanto del PINE) fue necesario considerar
las condiciones que influyen en el desarrollo de esta variable. Una de las formas de
hacer crecer el PIB per cápita es aumentando la participación laboral de la población.
En efecto, reducir el desempleo es una manera muy directa y eficiente de aumentar la
participación laboral de la población y con ello el PIB per cápita. Las tasas de desem-
pleo en la región de los humedales son altas y evidencian la pérdida de productividad
en el sector industrial. El aumento en la participación laboral está limitado físicamente
por la cantidad de personas disponibles para trabajar.
La otra manera de incrementar el PIB per cápita es aumentando la productividad
media laboral. La productividad media laboral depende de dos factores: el acervo del
capital físico a disposición de cada trabajador y la eficiencia. El primero corresponde
a las inversiones necesarias para una óptima producción y el segundo al óptimo uso
que los trabajadores hacen del capital físico. El aumento de estos factores fomenta la
productividad. Sin embargo, dicho incremento tiene costos. Por ejemplo, presuponer
aumentos en la productividad del petróleo en la zona implicaría asumir una progresión
en la degradación ambiental y en los gastos de mitigación. Aun así, el aumento de la
productividad media laboral puede, en teoría, garantizar un crecimiento sostenido en
el largo plazo, lo que no ocurre con la participación laboral.
Los escenarios de crecimiento del PIB (y del PINE) se realizaron bajo las siguientes
suposiciones:
• Eldesempleosemantienemásomenosestableconeltiempo.• Laeficienciacreceatasasdelordendel1.7%poraño.Estorepresentaríaungran
cambio en la tendencia de la región, cuyo promedio anual desde 1990 hasta 2004 es de -5.6%.
esCenarios soCioeConómiCos 611
• Elacervodecapitalportrabajadorcrecea2%poraño.Estoimplicaríaunniveldeinversión de alrededor de 23% del PIB regional.
• Laparticipación laboral crece en el tiempodebido al incrementopromedio de0.85% anual de la población mayor de 15 años y el aumento en los niveles de al-fabetismo de 3.23% entre 1990 y 2000. Se asume que la fuerza laboral crecerá a la misma tasa que la población en edad laboral. Así, la participación laboral de la población pasa de 36.8% en el año 2000 a 42.6% en 2030.
Bajo estos supuestos, el PIB per cápita crecería a 2.9% en promedio durante el
periodo, mientras que el PIB total crecería en promedio a 4.3%. De esta forma, en el
año 2030, los municipios de la zona de influencia de los sitios piloto6 aumentarían su
producción a tasas superiores al 15% como promedio anual, bajo escenarios optimis-
tas de incrementos en productividad e inversión.
El cuadro 8 contiene las estimaciones por escenario del crecimiento esperado en
el PINE, valuado en términos de intercambio base 2005 para la región de influencia
de los sitios piloto. El cuadro 9 resume las proyecciones de los valores esperados
para el PINE en la zona de estudio. La figura 3 muestra gráficamente la tendencia de
crecimiento.
Cuadro 8. Porcentaje de crecimiento del PINE para la región de influencia de los humedales costeros del Golfo de México.
2010 2020 2030 2040 2040-2050Escenario A1 21.31% 31.81% 39.04% 46.27% 51.70%
Escenario A2 18.29% 25.44% 30.79% 36.14% 40.51%
Escenario B1 21.31% 30.86% 37.25% 43.64% 48.59%
Escenario B2 19.86% 28.03% 33.86% 39.70% 44.48%
Fuente: estimaciones propias.
6 En la figura 1 de esta sección se pueden apreciar los municipios comprendidos en el área estudio. El cuadro 2 de la sección 8.4 presenta los municipios en cuestión.
612 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuadro 9. Estimaciones del PINE para la región de influencia de los humedales costeros del Golfo de México (dólares base 2005).
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Escenario A1 11 664 661 14 150 141 18 651 386 25 933 373 37 933 940 57 545 086
Escenario A2 11 664 661 13 797 768 17 308 418 22 638 408 30 821 015 43 308 088
Escenario B1 11 664 661 14 150 141 18 517 179 25 414 676 36 504 676 54 243 886
Escenario B2 11 664 661 13 981 043 17 899 447 23 960 564 33 472 316 48 362 374
Fuente: estimaciones propias usando como base el cuadro 9.
Figura 3. Resumen de las tendencias del crecimiento del PINE en la región de influencia de los humedales costeros del Golfo de México (primera aproximación).
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 9.
Escenario A1 Escenario A2 Escenario B1 Escenario B2
70 000 000
60 000 000
50 000 000
40 000 000
30 000 000
20 000 000
10 000 000
2000 2010 2020 2030 2040 2050
PIN
E (
dóla
res
base
200
5)
Año
esCenarios soCioeConómiCos 613
6.3.5 estimaCiones de las emisiones de Carbono (Co2)Las estimaciones de emisiones de carbono y de otras variables que contribuyen a la generación de GEI son necesarias para la construcción de los escenarios socioeconó-micos. De acuerdo con la Tercera Comunicación Nacional sobre el Cambio Climático, las emisiones de CO2 equivalentes al PIB en el 2002 para el país fueron de 0.34 kg por peso PIB. Ello representó un incremento del 8% con respecto a 1990. Debido a la inexistencia de datos para los municipios por sector generador se usó esta cifra para obtener aproximaciones de lo que sería el porcentaje del PINE municipal, evaluado a términos de paridad de compra, bajo las siguientes suposiciones:
• LaparticipacióndelasemisionesdeCO2 con respecto al PINE municipal es de 0.34 kg por dólar generado de producción. La razón de usar la tendencia nacional, pero en dólares, se debe a que la presencia de PEMEX y del sector de petroquí-mica básica en la región tiene un impacto mayor en la zona costera del Golfo de México que si se considera todo el país.
• Lademandadeenergíadeloshogaresruralesyurbanosenlaregióncreceatasassu-periores a la media nacional como consecuencia del desarrollo económico y turístico.
• Enlosescenariosmásviablesparalaregión(A2yB1),PEMEXtieneuncreci-miento económico significativo y el número de pozos petroleros en Campeche aumenta en los próximos diez años. Al correlacionar las variables de producción del sector con viviendas y producción eléctrica en los años pasados y futuros se obtienen las tasas de crecimiento del cuadro 10. Dichas tasas fueron usadas para proyectar las emisiones de CO2 en la zona de influencia de los humedales costeros del Golfo de México.
Cuadro 10. Coeficientes de correlación entre demanda de energía eléctrica por vivienda y producción de PEMEX.
Escenarios 2010 2020 2030
B1 0.108 0.068 0.136
A2 0.190 0.250 0.290
Fuente: estimaciones propias con datos de PEMEX, 2007.
El comportamiento de las emisiones de carbono puede apreciarse en la figura 4
para los escenarios A2 y B1. Estos datos están expresados en kilogramos de CO2 por
614 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
habitante entre 2010 y 2030. Bajo este esquema se observa un comportamiento
claramente divergente, según el escenario escogido. Las medidas de mitigación juga-
rán, por lo tanto, un papel determinante en el futuro de las emisiones de CO2 y demás
gases de efecto invernadero.Con base en lo expuesto anteriormente se realizó un resumen del comporta-
miento esperado de las tres variables estudiadas bajo los escenarios A2 y B1 (cuadro 11). Dicho cuadro sintetiza los supuestos considerados para la población, el PINE municipal ajustado al poder de paridad de compra y las emisiones de CO2, además de la tendencia esperada.
En el cuadro 12 se presentan las estimaciones obtenidas, con base en las supo-siciones realizadas durante el análisis, para las variables clave de población, PINE y emisiones de CO2 en los ocho sitios piloto.
Fuente: elaboración propia usando como base el cuadro 12.
Figura 4. Estimaciones de las emisiones por habitante/dólar en kilogramo de carbono (CO2) para la zona de influencia de los humedales costeros del Golfo de México.
2000 2010 2020 2030
0.450.4
0.350.3
0.250.2
0.150.1
0.050
Año
Emis
ione
s de
car
bono
(kg
de C
O2/h
abita
nte-
dóla
r) Escenario A2
Escenario B1
esCenarios soCioeConómiCos 615
Fuente: elaboración propia.
Cuadro 11. Escenarios A2 y B1 en la región de influencia de los humedales costeros del Golfo de México y las tendencias esperadas en las variables de 2010 a 2030.
Variables Tendencia A2 Tendencia B1
PoblaciónAumento de la pobla-ción a tasas de 15% en 2010, 27% en 2050.
Aumento moderado de la población a tasas de 14% en 2010, 22% en 2050.
Indicadores de salud (esperanza de vida, acceso a servicios médicos, educativos, pobreza y marginación)
Se trataría de una situación business as usual. Históricamente, los estados del sur de México tienen altos índices de marginación y pobreza, que no se reducirían dramáticamente en al menos treinta años.
Rápido crecimiento en los servicios de salud pública y educativos en la zona, reducción del indice de marginación y de la pobreza extrema en 10%.
PINE municipal
Sectores en declive: la agricultura y la manufactura (Tamaulipas y Vereacruz).
Sectores clave favorecidos con políticas emergentes:agricultura y silvicultura.
Sectores en ascenso: el petrolero y el turismo (Campeche y Quintana Roo).
Reducción de la producción petrolera e incremento sostenido del turismo ambientalmente sustentable.
TemperaturaAumento de la temperatura de 1.5 a 2°C.
Aumento de la temperatura de 1.5 a 2°C.
Precipitaciones Disminuyen en la zona. Siguen su tendencia histórica sin cambios.
Emisiones de carbono
Crecimiento alto de emisiones superior al registrado en el país, que puede llegar a los 0.64 kilogramos por peso del PIB en 2030.
Crecimiento medio. En el país, la tendencia fue de 0.34 kilogramos por peso del PIB en 2002.
Ámbito internacional
No hay reducción voluntaria de emisiones.
Emisión de bonos de carbono en los estados con vocación forestal (Veracruz).
PEMEX no invierte en mitigación ambiental en los estados petroleros.
Reducción voluntaria de emisiones.
PEMEX invierte en resolver conflictos ambientales en la zona, propiciado por una reforma fiscal orientada a reconvertir el sector petrolero; estado favorecido: Campeche.
616 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuad
ro 1
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A2
Esce
nario
B1
2000
2010
2020
2030
2010
2020
2030
2000
2010
2020
2030
2010
2020
2030
2000
2010
2020
2030
2010
2020
2030
1 08
4 05
1
1 24
4 88
0
1 47
8 51
3
1 79
8 84
4
1 23
5 93
3
1
443
900
1
715
357
1
993
264
2 35
7 77
1
2
957
672
3 86
8 46
4
2
417
984
3 16
4 22
6
4
342
874
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
539
143
619
130
735
325
894
639
614
680
71
8 11
1
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3 11
7
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8
1 10
7 71
9
1
389
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1 81
7 46
8
1
136
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1 48
6 60
5
2
040
354
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
575
382
660
745
784
750
954
773
655
997
76
6 37
9
91
0 46
0
1
952
751
2 30
9 84
9
2
897
558
3 78
9 83
8
2
368
839
3 09
9 91
3
4
254
606
0.03
0.03
0.03
0.
04
0.03
0.03
0.02
1 30
0 28
0
1 49
3 18
9
1 77
3 42
2
2 15
7 64
9
1 48
2 45
7
1 73
1 90
6
2 05
7 50
8
1 67
3 51
1
1 97
9 54
5
2 48
3 21
2
3 24
7 89
8
2 03
0 09
9
2 65
6 63
1
3 64
6 20
5
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
1 50
4 89
1
1 72
8 15
6
2 05
2 48
7
2 49
7 17
5
1 71
5 73
6
2 00
4 43
7
2 38
1 27
6
1 99
1 00
7
2 35
5 10
1
2 95
4 32
3
3 86
4 08
4
2 41
5 24
6
3 16
0 64
3
4 33
7 95
7
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.
02
91 4
17
104
980
124
682
151
695
104
225
121
763
144
654
234
397
277
260
347
805
454
909
284
341
372
095
510
697
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
548
034
629
340
747
451
909
393
624
817
729
953
867
186
856
421
1 01
3 03
4
1 27
0 78
7
1 66
2 11
6
1 03
8 90
6
1 35
9 53
4
1
865
950
0.03
0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
367
639
422
182
501
415
610
050
419
148
489
676
581
737
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6 84
2
2 39
7 48
9
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7
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4 41
6 03
3
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0.03
0.03
0.04
0.03
0.03
0.02
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18
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14 1
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18
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0.25
0.26
0.27
0.29
0.23
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2010
2020
2030
2010
2020
2030
39 8
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49 9
34
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16
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24
39 1
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44
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12
18 9
60
19 4
57
21 1
46
26 5
03
34 0
92
19 2
22
20 2
35
20 7
65
47 7
87
59
893
77 0
42
43 4
39
45 7
28
46 9
25
55 3
07
69 3
18
89 1
65
50 2
75
52 9
24
54 3
09
3 36
0
4 21
1
5 41
6
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618 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
6.3.6 esCenarios probabilístiCos de los efeCtos del Cambio ClimátiCo en la eConomía
Hasta ahora hemos realizado un análisis de los posibles cambios en tres variables rele-
vantes para la formulación de escenarios. Sin embargo, el cambio climático repercute
en la economía de diversas formas, a través de múltiples variables, y es necesario
caracterizar tal impacto para formular medidas de adaptación. A continuación trata-
mos de estimar, en términos probabilísticos, el efecto del aumento de temperatura
(1 a 2 °C por década) en 35 variables socioeconómicas, de acuerdo con las líneas
evolutivas del SRES y una tendencia de “seguir como vamos”. Los resultados sólo
pueden ocurrir si se cumplen los supuestos realizados con el método de Monte Carlo
para los años de 2010 a 2040. El cuadro 13 presenta las variables de estudio y las
abreviaturas utilizadas en los demás cuadros de este apartado.
Cuadro 13. Variables SRES proyectadas por zona de influencia de los sitios piloto.
Nombre de la variable Concepto Unidad
Población Población municipal proyectada a 2030 personas
Sup_has Superficie municipal por hectárea ha
Ind_dep Índice de dependencia, 2000 %
Ind_ractv Índice de reemplazo en actividad, 2000 %
Tot_emp Empleo total en 2004 personas
Viv_comb Viviendas particulares que usan combustible para cocinar, 2000
unidades por municipio
Viv_len Viviendas particulares que usan leña o carbón, 2000 unidades por municipio
Ind_urb Índice de urbanización, 2000 %
Tc_90_00 Tasa de crecimiento, 1990-2000 %
Cs_90_00 Tasa de crecimiento social, 1990-2000 %
Hog_rem Hogares con remesas, 2000 unidades por municipio
Prpistec_12 Porcentaje de población con instrucción superior tecnológica, 2000 %
Tmorinf Tasa de mortalidad infantil %
Insobinf Índice de supervivencia infantil %
Innivesc Índice de nivel de escolaridad %
esCenarios soCioeConómiCos 619
Nombre de la variable Concepto Unidad
IDH Índice de Desarrollo Humano %
Prind Porcentaje de población indígena, 2000 %
Prnoind Porcentaje de población no indígena, 2000 %
Cere Producción de cereales, 1991 toneladas
Sup_pest Superficie con uso de pesticidas, 1991 ha
Prgresc Porcentaje de escolaridad, 2000 %
Gra_adap Grado de adaptación %
Gra_sens Grado de sensibilidad %
VP Primario Valor bruto de la producción del sector primario, 2004 pesos
VP Secundario Valor bruto de la producción del sector secundario, 2004 pesos
VP Terciario Valor bruto de la producción del sector terciario, 2004 pesos
Producción Producción volumen toneladas volumen
PINE Producto interno neto ecológico entre términos de intercambio pesos
Sup_bosq Superficie de bosque en ha, 2000 ha
CO2 Estimación de CO2, 2002 toneladas
CH4 Estimación de CH4, 2000 toneladas
NO2 Estimación de NO2, 2000 toneladas
Vprefr Valor de la producción de refrigeradores, 2000 pesos
Otros elec Valor de la producción de otros electrónicos, 2000 pesos
Vpauto Valor de la producción de autos, 2000 pesos
Fuente: elaboración propia.
La parte central de este estudio consistió en determinar qué variables estaban
correlacionadas entre sí para agruparlas y poder generar una tendencia de los po-
sibles efectos del clima sobre ellas. El método utilizado fue el de análisis factorial
y de componentes principales. Se obtuvieron ocho componentes, que en conjunto
explicaron el 88.5% de la varianza total. A partir de este análisis se obtuvieron los
cambios marginales que miden el efecto del cambio de una unidad de temperatura en
el resto de las variables. Los valores positivos se encuentran por arriba de la media y
los negativos son datos inferiores a ella. El cuadro 14 resume los resultados.
Cuadro 13. Variables SRES proyectadas por zona de influencia de los sitios piloto (continuación).
620 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuadro 14. Magnitud marginal del efecto del cambio climático en las variables SRES7 cuando la temperatura aumenta en 1 °C.
VariableMagnitud del cambio
VariableMagnitud del cambio
Población -0.151 Cere 0.428
Sup_has -0.02 Sup_pest 0.502
Ind_dep 0.062 Prgresc -0.046
Ind_ractv 0.489 Gra_adap 0.242
Tot_emp 0.533 Gra_sens 0.212
Viv_comb -0.167 VP Primario 0.33
Viv_len -0.006 VP Secundario 0.426
Ind_urb 0.253 VP Terciario -0.568
Tc_90_00 0.089 Producción -0.392
Cs_90_00 0.276 PINE -0.574
Hog_rem -0.644 Sup_bosq -0.428
Prpistec_12 -0.408 CO2 -0.097
Tmorinf -0.448 CH4 -0.103
Insobinf -0.216 NO2 0.321
Innivesc -0.227 Vprefr 0.295
IDH -0.062 Otros elec 0.427
Prind -0.132 Vpauto -0.3Prnoind 0.384
Fuente: estimaciones propias con el paquete SPSS versión 12.
Las variaciones marginales indican el cambio porcentual que sufre determinada
variable ante un aumento en una unidad de temperatura, con respecto al año en que
la variable fue establecida (ver cuadro 14). Por ejemplo, el incremento de tempera-
tura en una unidad produce un cambio en la población de -0.15%, posiblemente
como consecuencia de los desastres naturales o por enfermedades relacionadas con
el cambio climático, como el dengue. Esto nos indica el tamaño de la externalidad.
Al comparar las tasas marginales de las variables porcentaje de población indíge-
7 El cambio es con respecto al año de determinación de la variable (ver cuadro 14).
esCenarios soCioeConómiCos 621
na y porcentaje de población no indígena vemos que la primera tiene un valor de
-0.132% y la segunda de 0.384%. Esto demuestra que la población indígena es
más vulnerable ante el cambio climático en la zona de estudio. Lo mismo sucede
con la población infantil, pues el índice de su supervivencia tiene un cambio negativo
(-0.216%).
Según estos resultados, el aumento de temperatura aumenta el grado de sensibili-
dad en la población en 0.212%, pero también su grado de adaptabilidad en 0.242%.
Este aumento positivo significa que, conforme aumenta la temperatura, las poblacio-
nes se vuelven más sensibles, pero se adaptan gradualmente. Una forma de explicar
la adaptación es a través del incremento de viviendas con refrigeradores y el uso de
aparatos eléctricos, con variaciones de 0.295% y 0.427%, respectivamente.
Sin embargo, no podemos aventurarnos a decir que esto ocurrirá en cuarenta años,
dado que los resultados sólo tienen validez si ocurren las predicciones elaboradas con
el modelo de Monte Carlo. Si dichas predicciones son correctas de 2010 a 2040,
el sector económico más afectado sería el terciario, con un cambio de -0.568%,
y el PINE tendría una disminución de 0.574% por el incremento en degradación
ambiental a causa del cambio climático.
El efecto del cambio climático en el sector primario no está debidamente repre-
sentado, pues el análisis no incluye estimaciones del estrés hídrico, del número de
huracanes o de precipitación; la pesca tampoco fue incorporada en los componentes
principales. El índice de sequía puede ser sumamente importante, desde el punto de
vista energético, porque da una idea de la competencia que se establecería entre el
sector energético y el agrícola. Posiblemente la inclusión de la predicción de estas
variables cambiaría la magnitud de las externalidades que estos sectores generan en
todo el sistema.
El último paso del análisis consistió en proyectar las 36 variables de acuerdo con
cada escenario del SRES. A partir de los resultados obtenidos se pueden alimentar
modelos como el MINICAM y así contar con imágenes del posible estado futuro del
clima y el desarrollo socioeconómico de la zona costera del Golfo de México, al igual
que la manera en que los dos sistemas se relacionan. El cuadro 15 muestra los valores
obtenidos.
622 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuadro 15. Cambios en las variables SRES para las cuatro líneas evolutivas posibles hacia el año 2040.
A1 A2 B1 B2
2000 2040 2040 2040 2040Población 6 010 837 8 232 974 5 799 730 6 762 169 4 115 066
Ind_dep 74.00 100.00 81.38 79.52 52.24
Ind_ractv 40.13 69.03 48.40 43.42 36.93
Tot_emp 911 417 1 362 847 930 297 990 675 593 843
Viv_comb 1 985 881 3 027 260 2 028 626 2 177 710 948 997
Viv_len 599 413 1 096 182 688 142 665 731 491 357
Ind_urb 88.90 100.00 95.02 97.43 39.60
Tc_90_00 1.72 3.10 1.84 1.94 1.03
Cs_90_00 -0.77 -1.39 -0.83 -0.87 -0.46
Hog_rem 2.01 3.24 2.22 2.20 1.23
Prpistec_12 9.55 13.89 10.67 10.67 3.44
Tmorinf 29.04 47.95 34.66 31.36 23.22
Insobinf 0.80 1.36 0.91 0.89 0.59
Innivesc 1.78 2.79 2.16 1.90 1.61
IDH 74 943 124 081 86 340 83 036 49 884
Prind 70.38 100.00 70.28 79.78 89.19
Prnoind 29.62 - 30.71 31.43 10.81
Cere 40 567 70 921 47 173 44 688 29 727
Sup_pest 4 260 6 774 4 362 4 860 2 005 Prgresc 6 9 6 6 2
Gra_adap 4 6 4 4 2
Gra_sens 3 5 3 3 2
VP Primario 2 169 462 3 198 230 2 296 677 2 327 503 1 381 433
VP Secundario 122 169 921 186 832 293 134 443 654 138 025 616 78 818 097
VP Terciario 297 181 851 452 868 219 315 472 344 338 508 506 145 159 596
Producción 422 024 961 718 249 521 468 787 283 475 406 698 266 717 168
Sup_bsq 1 872 646 3 156 652 2 069 671 2 074 452 1 417 276
PINE 11 664 661 20 101 459 13 673 673 12 846 694 8 318 106
CO2 23 40 27 26 18
CH4 0 0 0 0 0
NO 18 31 18 20 10
Vprefr 886 042 1 576 551 981 111 1 000 110 562 243 Otros elec 3 881 524 7 044 303 3 994 577 4 417 945 1 995 626 Vpauto 319 881 590 903 351 928 360 451 215 411
Fuente: elaboración propia.
esCenarios soCioeConómiCos 623
Tras la realización e interpretación del análisis factorial llegamos a la conclusión
parcial de que los sectores más vulnerables de la población ante los efectos del
cambio climático son los niños, ancianos e indígenas. Aunque el sector productivo
tradicionalmente afectado por este fenómeno es el primario, también observamos
impactos en los sectores secundario y terciario. El turismo y la extracción petrolera
son de particular interés por su vulnerabilidad ante eventos hidrometeorológicos ex-
tremos en el corto plazo. En efecto, si los ocho sitios piloto son considerados como
un todo, el humedal de Cancún aporta el 36.24% del total del empleo afectado
por el cambio climático, mientras que el Sistema Lagunar Carmen-Pajonal-Machona
genera el 78.44% del total del valor de la producción. Las medidas de adaptación que
se diseñen e implementen deberán tomar en cuenta este dipolo para prevenir serios
daños económicos.
624
6.4 Tendencias en el uso del agua
Jacinto Buenfil Friedman1
Víctor Magaña et al.
6.4.1 introduCCión
En México, los cambios en la disponibilidad de agua representan un problema de gran importancia, pues se ha vuelto recurrente el paso de periodos de sequía a periodos de inundaciones. El ciclo sequías-exceso de lluvia, reflejo de la variabilidad climática natural, frecuentemente se traduce en desastres y manifiesta nuestra alta vulnera-bilidad. Parte del problema radica en que la información climática actualmente sólo se utiliza para explicar desastres y no se ha implementado un esquema donde se use para prevenirlos. La mayor parte de los escenarios de cambio climático sugieren un ciclo hidrológico más intenso2, con efectos negativos para el desarrollo del país, en caso de no reducirse la vulnerabilidad. Sin duda, en una atmósfera más cálida habrá mayor variabilidad del clima, por lo que se requerirá de medidas de adaptación, entre las cuales se encuentra el aprovechamiento sistemático de la información del clima. Ya se comienzan a dar algunos pasos en esta dirección, pero el mayor reto sigue siendo la generación de capacidades para interpretar diagnósticos y pronósti-cos climáticos entre científicos, autoridades de gobierno y usuarios de información climática en general.
1 Con base en la publicación Prospectiva de la demanda de agua en México, 2000-2030, Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación Javier Barros Sierra, A.C., 2004.
2 Un ciclo hidrológico más intenso se relaciona, entre otras cosas, con sequías más agudas y prolongadas, y un mayor número de eventos de precipitación fuerte.
6.4 Tendencias en el uso del agua
Jacinto Buenfil Friedman1
Víctor Magaña et al.
tendenCias en el uso del agua 625
Los cambios en el ciclo hidrológico, así como el grado de desarrollo que adquiera
nuestro país en el presente siglo, determinarán en gran medida la disponibilidad de
agua en regiones sensibles como la zona costera del Golfo de México. En efecto,
lluvias de mayor intensidad implican menor cantidad de agua infiltrada y, por lo tanto,
un incremento en los escurrimientos superficiales. La mayor demanda de superfi-
cie irrigada, la intensificación de la ganadería, la generación de energía, el aumento
poblacional y el crecimiento del sector industrial, entre otros factores, tienen una
repercusión directa en la cantidad y calidad de agua disponible para sostener a las
poblaciones humanas y los ecosistemas naturales.
El futuro del agua dependerá en gran medida de las decisiones que se tomen
desde ahora, pero también de factores externos que alterarán el ciclo hidrológico en
nuestro país. Específicamente, el cambio climático será un elemento de suma impor-
tancia a considerar.
6.4.2 esCenarios de demanda de agua 2000-2030 para la zona Costera del golfo de méxiCo
El siguiente análisis toma como base la publicación Prospectiva de la demanda de
agua en México, 2000-20303, pero se enfoca en las regiones hidrológicas de la
CONAGUA que comparten la zona costera del Golfo de México. Las proyecciones
se complementan con la integración de los efectos del cambio climático4 en el grado
de presión para el área de estudio. En el documento de referencia se estima la de-
manda de agua futura en los tres principales usos consuntivos (servicios municipales,
agricultura e industria) por región hidrológica. Para ello, los autores seleccionaron las
siguientes variables:
• Lapoblación,total,urbanayrural.• ElcrecimientodelPIB,sectorialyregional.• Laeficienciaenelusodelaguamunicipal,agrícolaeindustrial.• Elconsumodeaguaporpersona.
3 Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación Barros Sierra, A.C, 2004. En lo subsiguiente FGRA-FJBS, 2004. 4 Víctor Magaña en INE-SEMARNAT, 2006.
626 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
• Lademandadealimentosporpersona.• Lasuperficiecosechada,decicloanualydeperennes,tantoderiegocomode
temporal.• Laimportacióndeproductosagropecuarios.• Lasextraccionesregionalesdeagua.• Ladisponibilidadregionaldeagua.
La figura 1 muestra esquemáticamente las relaciones de las variables estudiadas
con la demanda de agua.
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
Figura 1. Esquema de relación entre variables de la demanda de agua.
tendenCias en el uso del agua 627
Los escenarios futuros de demanda de agua hacia 2030 fueron creados a partir de un análisis histórico retrospectivo de 1970 a 2000 de las variables antes mencionadas y de acuerdo con los datos disponibles. A partir de ello se delinearon las tendencias de crecimiento y distribución poblacional, del incremento en el PIB y de los posibles escenarios en el uso agrícola, público-municipal e industrial. La conjunción de todos estos elementos permite obtener un panorama aproximado de las demandas mínimas y máximas de agua que pueden esperarse en el año 2030.
Uno de los principales indicadores de disponibilidad de agua es el grado de presión sobre el recurso hídrico, que se estima de la siguiente manera:
Grado de presión sobreel recurso hídrico
Volumen total concesionado de agua
Disponibilidad natural media de agua=
En la figura 2 se muestran los grados de presión estimados por la CONAGUA en 2004 en las distintas regiones hidrológicas del país. Se puede observar que la zona costera del Golfo de México tiene grados variados de presión: fuerte en la región VI, moderado en la región IX y escaso en el resto.
Fuente: Magaña, 2006, en INE-SEMARNAT, 2006, con datos de CONAGUA, 2006.
Figura 2. Grado de presión sobre el recurso hídrico en las 13 regiones administrativas de México.
628 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
6.4.2.1 Escenarios de población
Con base en los registros históricos de población del CONAPO (cuadro 1) y las ta-
sas de crecimiento registradas en el último censo, se obtuvieron las proyecciones
de población hacia el año 2030 (cuadro 2) para las regiones administrativas de la
CONAGUA en la zona de estudio.
Cuadro 1. Población histórica 1950-2000 (número de habitantes).
Región administrativa 1950 1960 1970 1980 1990 1995 2000
VI Río Bravo 2 082 339 3 042 915 4 357 142 5 979 120 7 448 754 8 580 927 9 417 492
IX Golfo Norte 1 787 486 2 193 267 2 815 351 3 647 222 4 195 261 4 531 204 4 691 707
X Golfo Centro 2 896 320 3 749 484 4 974 620 6 718 458 8 044 471 8 710 954 9 121 672
XI Frontera Sur 1 286 008 1 727 875 2 362 691 3 178 791 4 748 097 5 374 240 5 853 616
XIIPenínsula de
Yucatán658 983 826 109 1 090 597 1 702 175 2 384 240 2 894 771 3 215 461
Total 8 711 136 11 539 650 15 600 401 21 225 766 26 820 823 30 092 096 32 299 948
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004 (datos en el CD-ROM). Estimaciones de la Fundación Javier Barros Sierra,
A.C.
Cuadro 2. Proyecciones de población 2005-2030 (número de habitantes).
Región administrativa 2005 2010 2015 2020 2025 2030
VI Río Bravo 10 643 902 11 553 928 12 422 716 13 248 691 14 016 019 14 695 950
IX Golfo Norte 5 041 345 5 209 377 5 351 249 5 468 399 5 553 301 5 596 296
X Golfo Centro 9 749 239 9 973 443 10 157 947 10 305 177 10 401 217 10 428 228
XI Frontera Sur 6 530 819 6 929 218 7 304 903 7 656 370 7 968 443 8 226 073
XIIPenínsula de
Yucatán3 665 642 4 035 189 4 401 284 4 757 519 5 092 851 5 396 079
Total 35 630 947 37 701 155 39 638 099 41 436 156 43 031 831 44 342 626
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004 (datos en el CD-ROM). Estimaciones de la Fundación Javier Barros Sierra, A.C., con datos del CONAPO, 2006.
En los cuadros 1 y 2 se puede apreciar que las regiones administrativas con el
incremento de población más acelerado son Río Bravo (VI), Frontera Sur (XI) y Pe-
nínsula de Yucatán (XII).
tendenCias en el uso del agua 629
6.4.2.2 Escenarios del producto interno bruto regional
Para estimar el desarrollo económico de la región hacia 2030 se utilizaron tres alter-
nativas de crecimiento del producto interno bruto por habitante, con tasas anuales de
2.1, 3.3 y 4.7%. La primera suposición parte de las proyecciones realizadas a partir
de la evolución histórica del PIB en México desde hace casi dos siglos. Las dos alter-
nativas restantes asumen que el PIB del año 2000 se multiplicará en los próximos
treinta años por factores de dos y tres, respectivamente.
El cuadro 3 presenta el PIB y el PIB por habitante para estos tres posibles escena-
rios de crecimiento y distribución de riqueza en la región de estudio.
6.4.2.3 Escenarios de la demanda agropecuaria
Las actividades agropecuarias consumen la mayor cantidad de agua, por lo que repercuten de manera sustancial en la disponibilidad de la misma. Cabe destacar que dichas actividades y su creciente expansión constituyen la principal fuerza motora del cambio de uso de suelo en la zona costera del Golfo de México. Los escenarios propuestos utilizan datos históricos de las variables determinantes en la demanda agropecuaria de agua: la superficie de riego, la lámina promedio de riego y la producción de carne en canal. También se evaluaron los cambios en la superficie de agricultura de temporal, la eficiencia de los sistemas de riego y el rendimiento de la producción.
Los resultados obtenidos para el escenario tendencial muestran que la extracción para usos agropecuarios se mantendrá relativamente constante, pues el abatimiento de los acuíferos (sobre todo en el norte y centro del país) se ha traducido en un menor uso de agua. Por su parte, la lámina de agua requerida para riego indica una tendencia decreciente debido, entre otros factores, al incremento en los rendimientos. Estas dos tendencias neutralizan el incremento en la cantidad de agua requerida por la apertura de mayores extensiones para cultivo y ganado.
Considerando la producción de forrajes y el uso pecuario directo, la producción
de carne es una de las actividades que más agua demanda: aproximadamente 20%
del total extraído en el sector. La tendencia sugiere un crecimiento sostenido en los
630 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Regi
ón
2000
PIB
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030
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del
PIB
/hab
en
2030
.
tendenCias en el uso del agua 631
si guientes treinta años. En el cuadro 4 se pueden observar las extracciones históricas
y futuras asociadas con las distintas actividades del sector agropecuario.
Cuadro 4. Escenario tendencial. Extracciones de agua a 2030 requeridas por las actividades agropecuarias.
AñoSuperficie de riego,
ha
Lámina de riego
promedio, cm
Extracciones para la
agricultura, hm3
Producción de carne en canal,
ton
Extracciones para uso pecuario
específico, hm3
Extracciones totales hm3
Datos históricos; promedios
1981 5 170 145 121 56 448 2 767 675 986 57 434
1985 5 284 715 110 58 132 2 920 860 1 040 59 172
1990 4 943 443 124 61 299 2 682 494 956 62 254
1995 4 979 706 103 51 291 3 685 344 1 313 52 604
2000 4 679 720 120 56 210 4 359 457 1 553 57 810
Tendencia
2010 4 923 686 114 55 934 5 984 664 2 132 58 066
2020 4 878 631 113 54 992 7 615 256 2 713 57 705
2030 4 833 576 112 54 058 9 245 847 3 293 57 352
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
A diferencia de la superficie de riego, la de temporal tiende a aumen tar. La su-
perficie de temporal en el país pasaría, según las estimaciones del documento de
referencia, de 14 a 19.8 millones de hectáreas entre 2000 y 2030. Los dos cultivos
más importan tes para el consumo alimenticio (cereales y forrajes) tienen una clara
tendencia al aumento de los rendimientos tanto en las tierras de rie go como en las
de temporal. De cumplirse estas tendencias, la producción de cereales se multiplicaría
por un factor de 1.5 entre 2000 y 2030, y la de forrajes aumentaría 1.7 veces.
Sin embargo, estos incrementos serían insuficientes para abastecer la demanda de
cereales y carne en 2030, por lo que las importaciones de ambos crecerían.
En cuanto a la demanda de alimentos, los factores que más influyen son el tama-
ño de la población y la tendencia a modificar los patrones de consumo. En la medida
que se incrementa el ingreso de las personas, también aumenta su capacidad de com-
pra y por lo tanto los productos consumidos. Uno de los principales indicadores del
632 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
crecimiento económico es el aumento en el consumo de carne, lo que implica mayor
demanda de agua para su producción. Los escenarios mostrados por las fundaciones
Río Arronte y Barros Sierra (2004) muestran que, con sólo los aumentos tendencia-
les de la superficie cosechada, el incremento en los rendimientos de los cultivos no
sería suficiente para atender la demanda nacional en la medida en que la economía
crezca a tasas mayores del 3% anual.
6.4.2.4 Escenarios de la demanda municipal urbana
En los escenarios de la demanda municipal urbana se utilizaron los tres factores más
influyentes para servicios municipales y domésticos: el tamaño de la población, el
ingreso promedio por habitante y las pérdidas en los sistemas de abastecimiento. El
documento asume que para el año 2030 toda la población contará con servicio de
agua potable. La relación entre consumo de agua e ingresos per cápita se obtuvo
utilizando los datos de población y las extracciones del año 2000, pero tomando en
cuenta las eficiencias regionales5, para obtener el consumo neto por habitante. La
eficiencia en los sistemas de distribución de agua se calcula como el cociente entre el
agua facturada y el agua producida.
Los escenarios del sector se estimaron bajo las siguientes hipótesis:
• Laspoblacionesregionalesevolucionaránsegúnlosescenariosdeloscuadros1y2.
• ElPIB/habencadaregiónvaríasegúnlomuestraelcuadro3;larelaciónentreconsumo de agua e ingresos sigue la tendencia de la figura 3.
• Laeficienciadelossistemasdeabastecimientoseguirácomoestáactualmente(demanda máxima) o mejorará hasta llegar a 0.75 en todo el país (demanda mí-nima).
5 En el documento de referencia, las eficiencias se estimaron distribuyendo las poblaciones urbanas estatales de 2000 (XII Censo General de Población y Vivienda, 2000) en las regiones de CONAGUA, ponderándolas según las eficiencias estatales (I Censo de Captación, Tratamiento y Suministro de Agua, Censos Económicos, 1999), INEGI, 2000a.
tendenCias en el uso del agua 633
l/hab/ día
PlB/hab
350
300
250
200
150
100
50
00 50 000 100 000 150 000 200 000
y = 50.604Ln(x) - 306 5
R2 = 0.4612
Figura 3. Relación entre el ingreso por habitante y la demanda neta de agua para uso público-urbano.
A partir de este análisis resulta claro que, demás de atender la mayor demanda por
el incremento poblacional y el aumento en el PIB/hab, el sector público-urbano debe
afrontar el reto de mejorar las eficiencias. En el cuadro 5 se presentan las eficiencias
estimadas en las regiones administrativas de estudio en el año 2000. Se puede ob-
servar que los valores de este parámetro son en general bajos, con mejores resultados
en las zonas de mayor estrés hídrico.
Cuadro 5. Eficiencia de los sistemas de abastecimiento de agua para uso municipal-urbano en 2000.
Región administrativa EficienciaVI Río Bravo 0.67IX Golfo Norte 0.53X Golfo Centro 0.61XI Frontera Sur 0.49XII Península de Yucatán 0.58
Fuente: estimaciones de la Fundación Javier Barros Sierra, A.C., 2000b, basadas en INEGI, 2000b, I Censo de Captación, Tratamiento y Suministro de Agua, 1999.
Con base en los escenarios de referencia para el crecimiento del PIB y la población,
y a partir de las eficiencias mostradas en el cuadro anterior, se determinó la demanda
Fuente: FGRA-FBS, 2004.
634 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuad
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345
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04.
tendenCias en el uso del agua 635
del sector público urbano hacia el año 2030 (cuadro 6). Para poner en relieve la
importancia de mejorar las eficiencias, el cuadro 6 también muestra las extracciones
esperadas si se adoptan medidas para incrementar las eficiencias hasta lograr 75% en
los sistemas de distribución.
Como lo muestra el cuadro 6 para la demanda municipal, el promedio de consu-
mo de agua per cápita en la zona del Golfo de México se estimó, para el año 2000 en
236.4 l/hab-día. Ello es equivalente al promedio nacional estimado en la publicación
de referencia para ese año de 233 l/hab-día. Bajo los escenarios tendenciales, sin
mejora de eficiencias, el consumo promedio neto aproximado en el área de estudio
se incrementaría a 260, 288 o 311 litros por habitante por día. Por su lado, las ex-
tracciones en el año 2000 para toda la región ascendían a cerca de 2 800 hm3, y
podrían aumentar en 2 030 a 4 200 hm3 como mínimo, y hasta más de 5 000 hm3.
Bajo el supuesto de que las eficiencias en las redes de abastecimiento aumentaran
a 0.75, las extracciones totales aproximadas del sector variarían de 3 400 a 4 000
hm3. Este punto pone de manifiesto la necesidad imperante de invertir para mejorar
la operación del servicio, pues con las medidas empleadas se podrían ahorrar hasta
1 000 hm3 en la región.
6.4.2.5 Escenarios de demanda industrial
La distribución de los sectores productivos en el país muestra una tendencia hacia el
aumento del sector terciario, y la disminución de los sectores primario y secundario.
Sin embargo, a pesar de su menor aportación porcentual, el sector secundario incre-
mentará su volumen de producción entre dos y cuatro veces más con respecto al
2000, si se cumplen los escenarios de crecimiento propuestos. El cuadro 7 muestra
la distribución de cada sector en la zona de estudio en el año 2000 y las proyecciones
para 2030.
En lo que concierne al consumo de agua, la tendencia nacional en el perfil de las
manufacturas se ha inclinado hacia industrias de menor demanda en sus procesos
productivos. Industrias que requieren de una gran cantidad de agua, como la produc-
ción de alimentos, textiles y papel, han disminuido su participación en el PIB. Por su
636 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
parte, divisiones de sustancias químicas y productos de plástico han sido más diná-
micas que el conjunto manufacturero y se han expandido hacia ramas de consumo
bajo. El cuadro 8 muestra las diferencias porcentuales entre 1970 y 2000 de ambos
Cuadro 7. Distribución porcentual sectorial del PIB regional en los años 2000 y 2030.
Región administrativa
2000 Escenarios en 2030
Primario Secundario Terciario Primario Secundario TerciarioVI Río Bravo 2.1 32.2 65.7 0.6 31.9 67.5IX Golfo Norte 9.3 29.6 61.1 3.3 35.5 61.2X Golfo Centro 8.6 30.1 61.3 3.3 32.1 64.6XI Frontera Sur 8.1 25.6 66.4 2.0 21.8 76.2
XIIPenínsula de
Yucatán2.9 29.0 68.1 0.6 26.8 72.6
Fuente: modificado de FGRA-FJBS, 2004.
tipos de empresas.
Cuadro 8. Cambios en la distribución porcentual del PIB manufacturero entre 1970 y 2000 (ámbito nacional).
Industria manufacturera 1970 (%) 2000 (%)Industrias de alto consumo de agua 54.23 45.27
Beneficio y molienda de cereales 3.68 1.47Molienda de nixtamal y fabricación de tortillas 3.52 1.06Industria textil de fibras duras y cordelería de todo tipo 5.59 2.35Industria básica del hierro y acero 4.52 2.21Industria azucarera 1.69 0.58
Industrias de bajo consumo de agua 45.77 54.73Petroquímica básica 0.63 2.53Elaboración de productos de plástico 1.42 3.35Fundición y moldeo de piezas metálicas ferrosas y no ferrosas
11.52 14.04
Industria automotriz 4.7 10.14
Fuente: FGRA-FJBS, 2004.
tendenCias en el uso del agua 637
Con las consideraciones anteriores, los escenarios de demanda industrial de agua
se construyeron mediante las siguientes hipótesis:• LatasadecrecimientoanualdelPIBentre2000y2030seguirálosescenarios
propuestos.• ElPIBde lazonacosteradelGolfodeMéxicosedistribuirádeacuerdocon lo
expuesto en el cuadro 7.• La eficiencia del uso del agua en las manufacturas mejorará 1% anualmente
(como se está logrando actualmente en los países desarrollados) o 2% (si se asume que el cambio será mayor en México, porque los procesos industriales se modernizarán a partir de niveles de tecnología inferior).
Los escenarios de la demanda de agua industrial pueden observarse en el cuadro
9. Al analizar dicho cuadro se puede inferir la importancia de promover, mediante
tarifas u otra clase de incentivos, el mejoramiento de la eficiencia en el uso industrial
del agua, sobre todo en la región Río Bravo y ciudades manufactureras como Coat-
zacoalcos y Tampico-Madero.
6.4.2.6 Escenarios de demanda total de agua
Al sumar las proyecciones de demanda de agua de cada uso consuntivo, se pueden
deducir los posibles escenarios en el año 2030 para la zona costera del Golfo de
México. En el cuadro 10 se incluyen las demandas mínimas y máximas esperadas
de los tres principales usos. Como la industria se multiplicaría por un factor de 3.6 y
la población por 1.9, en la región Golfo Norte el aumento de la eficiencia en el uso
agrícola no alcanzaría para cubrir las otras demandas. A causa de ello, el grado de
presión aumentaría cinco puntos en el caso de un desarrollo del PIB alto.
638 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
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640 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
La figura 4 fue construida al tomar en cuenta los escenarios de mayor demanda
de agua para el uso agrícola, y bajo las tendencias propuestas en el crecimiento del
PIB y la población. Dicha figura permite visualizar los grados de presión para el año
2030 en las distintas regiones: la región Río Bravo se encontrará bajo muy fuerte
presión; la región Golfo Norte, bajo presión moderada, y el resto de las regiones en la
zona de estudio tendrá grados escasos.
Fuente: Magaña, 2006 en INE-SEMARNAT 2006, con datos de la Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación Javier Barros Sierra, A.C. 2004.
Figura 4. Escenario de grado de presión (máxima) sobre el recurso agua al 2030, considerando sólo las tendencias en población, PIB y agricultura.
6.4.3 efeCto del Cambio ClimátiCo en los esCenarios tendenCiales
Los resultados de los párrafos anteriores sobre la demanda futura de agua se ven modificados cuando se agrega el efecto del cambio climático. Tomando los escena-
tendenCias en el uso del agua 641
rios para la climatología de 2020, se considera que la disponibilidad natural del agua disminuye por el aumento en la temperatura y evapotranspiración, además de por una ligera disminución en la precipitación anual. Esto lleva a una reducción anual de aproximadamente 10%, con respecto a la disponibilidad de 2000. En dicho escena-rio se aumenta además la demanda de agua en el sector agrícola en un 10%, pues al disminuir la humedad en el suelo (como se proyecta), se tendrá que extraer más agua para riego.
Los escenarios con cambio climático para 2030 muestran que la región Río Bravo continuará con grados fuertes de presión; pero el cambio más significativo sucede en las regiones Golfo Norte, Golfo Centro y Península de Yucatán, las cuales podrían experimentar una presión de media a fuerte. Lo anterior indica que los aumentos en el grado de presión sobre el recurso agua por efectos del cambio climático pueden ser tan importantes como los de orden socioeconómico para las próximas dos décadas.
También cabe recalcar que aunado a los factores de presión en los recursos hídri-cos aquí expuestos, la contaminación del agua reduce aún más su disponibilidad para los distintos usos.
Fuente: Magaña, 2006 en INE-SEMARNAT 2006, con datos de la Fundación Gonzalo Río Arronte-Fundación Javier Barros Sierra, A.C., 2004.
Figura 5. Grado de presión cuando se consideran las proyecciones socioeconómicas para el 2030 y se incluyen los escenarios de cambio climático como moduladores de la disponibilidad natural de agua.
642
6.5.1 introduCCión
El uso que tiene el suelo es uno de los factores determinantes de la vulnerabilidad al cambio climático. Cambios como la deforestación, la expansión de la frontera agro-pecuaria, el dragado y relleno de humedales, al igual que la urbanización, aumentan la vulnerabilidad, pues acarrean modificaciones en la mayoría de los procesos naturales que sustentan y protegen la vida (pensemos en el ciclo hidrológico). Sin embargo, la vulnerabilidad ante dicho fenómeno se reduce implementando medidas de sanea-miento del agua, conservación de suelos, reforestación y restauración de ecosistemas, entre otras. Por lo tanto, la intensidad de los efectos del cambio climático en la zona de estudio dependerá de la dirección que tomen las modificaciones en el uso del sue-lo. El punto anterior destaca la importancia de contar con ordenamientos territoriales o ecológicos, y de hacerlos respetar.
En las regiones tropicales, el cambio de uso de suelo contribuye sustancialmente a la alteración de los ecosistemas, pues es el principal responsable de, al menos, los siguientes problemas:
• Pérdidadebiodiversidad1.
• Cambiosenladistribuciónespacialdelostiposdevegetación2.
1 Sala et al., 2001.2 Velázquez et al., 2003.
6.5 Tendencias en el uso de suelo
Leticia Gómez et al. Víctor Magaña et al.
tendenCias en el uso de suelo 643
• Emisiones“naturales”deCO2 a la atmósfera3.
• Alteracióndelciclohidrológico4.
La diversidad y heterogeneidad de los procesos de uso del suelo debe ser analizada
detalladamente debido a sus efectos diferenciales sobre el ambiente. La mayor degra-
dación ambiental se alcanza cuando la magnitud de los daños sobrepasa la capacidad
de los mecanismos naturales del ambiente (resistencia y resiliencia5) para regenerar
las estructuras y los procesos ecológicos que favorecen la permanencia del potencial
natural y de los servicios ambientales asociados con los ecosistemas6.
El efecto del cambio de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las zonas de recar-
ga de agua y las regiones de humedales aún no ha sido considerado en México. Por su
parte, el cambio climático a escala regional también puede influir en el funcionamiento
de los ecosistemas costeros, al modificar la cantidad y los ciclos anuales de precipi-
tación, en igual o mayor grado que el propio cambio de uso de suelo; por ejemplo,
la disminución de la precipitación conllevaría a un cambio en la productividad de la
vegetación, haciéndola aún más vulnerable a la deforestación actual por actividades
humanas7. En este sentido, si se evalúan paralelamente el cambio de uso de suelo y el
cambio climático como dos de los principales procesos de presión sobre los recursos
hídricos en el largo plazo, se puede estar en condición de proponer políticas de adap-
tación o mitigación desde hoy, y lograr disminuir sus efectos en el futuro.
Los principales mecanismos controladores de los cambios de uso de suelo son
de carácter demográfico, político-económico y biofísico8. Estos alteradores han sido
integrados en diversos modelos globales, regionales y locales mediante el uso de
sistemas de información geográfica9 (SIG) para entender los patrones espaciales y
temporales del cambio. Los resultados pueden integrarse en la construcción de esce-
3 INE-SEMARNAT, 2001.4 Magaña et al., 2007, para este estudio. Ver apartado 6.5.4.5 La propiedad de los ecosistemas para regresar a su estado original después de un evento que altera el estado de
equilibrio. La resiliencia es mayor conforme hay mayor diversidad dentro del ecosistema.6 Galicia et al., 2007.7 Gerhardt y Foster, 2002.8 Veldkamp y Lambin, 2001.9 Galicia et al., 2007.
644 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
narios futuros, y en la confección de políticas de desarrollo sustentable y de reducción
de la degradación ambiental.
6.5.2 proyeCCiones del uso de suelo al 2020 para la Vertiente del golfo de méxiCo
En las siguientes páginas se presentan las proyecciones elaboradas para las coberturas
de uso de suelo en la zona costera del Golfo de México hacia el año 2020. Los
resultados se elaboraron a partir de modelos probabilísticos (módulo de Markov),
alimentados con el uso de suelo del año 2000 (figura 1) y las tendencias encontradas
en los cambios entre 1976 y 200010 (cuadro 1). El módulo de Markov aplicado en
IDRISI produce una matriz de probabilidades de transición entre todas las categorías
de uso de suelo y cobertura vegetal. También se obtiene una matriz de áreas de tran-
sición que indica el número de píxeles con probabilidades de sufrir una transformación
de una categoría a otra. Finalmente el sistema da como salida una serie de mapas de
probabilidad condicional (con valores entre 0 y 1) para cada una de las categorías en
el tiempo 2020, como proyección desde el periodo 1976-2000. Para ello se asume
una evolución lineal de los usos de suelo. Es claro que, de implementarse medidas para
revertir dichas tendencias, los cambios aquí proyectados serían de menor magnitud.
En el análisis de las tendencias se identificaron dos grandes controladores del cam-
bio de uso de suelo: la expansión de zonas agrícolas y el crecimiento de la actividad
ganadera, mediante la expansión de potreros, pastizales inducidos y cultivados. En
efecto, el mapa de uso de suelo para el año 2020 indica un aumento en la actividad
agrícola, tanto de riego como de temporal, al igual que las actividades de ganadería en
las partes más planas de la zona. Se observa también un deterioro en las regiones de
humedales costeros, debido a la expansión espacial del sector agropecuario. Las re-
giones de selva baja y selva mediana, situadas en las zonas de pie de monte, disminui-
rán su extensión debido al aumento de la frontera agrícola. En las regiones más altas
(cabeceras de cuenca), las zonas de bosques templados disminuirán drásticamente.
10 Para un análisis detallado de los cambios aquí presentados entre 1976 y 2000, referimos al lector a la sección 4.4 “Diagnóstico del uso de suelo en la zona costera del Golfo de México”.
tendenCias en el uso de suelo 645
Es importante señalar que, de acuerdo con el modelo utilizado, si se considera
un escenario tendiente a la conservación tanto de áreas naturales protegidas como
del Corredor Biológico Mesoamericano, y otro que permitiera la introducción de
actividades agropecuarias en dichas zonas, las disminuciones de cobertura vegetal
natural serían menos drásticas en el primero. Sin embargo, dada la complejidad del
método, no puede aseverarse que exista deforestación dentro de las áreas naturales
protegidas.
Figura 1. Mapa de uso de suelo y vegetación del año 2000.
Fuente: Gómez et al., 2007.
646 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Cuadro 1. Cambios en el uso de suelo observados entre 1976 y 2000.
Cobertura o uso de suelo1976(ha)
2000(ha)
Cambio%
Urbano 1 455 752 11 210 855 670Pastizal inducido, cultivado, agricultura de temporal y riego
2 212 785 879 5 088 148 997 130
Pastizal natural (incluye pastizal-huizachal) 8 555 252 8 907 085 4
Matorral espinoso tamaulipeco 153 878 176 137 716 807 -11
Vegetación secundaria arbustiva y herbácea (de los tipos de vegetación arbórea)
1 209 962 697 220 034 163 -82
Sabana 54 742 922 3 219 102 -94Selvas bajas caducifolias, bosques de encino, selvas medianas y vegetación espinosa
607 069 095 204 038 342 -66
Selvas perennifolias y subperennifolias 2 384 270 754 1 730 875 851 -27Bosques de pino, oyamel, ayarín y encino 73 599 347 49 881 833 -32Cuerpo de agua 280 525 587 12 171 279 -96Popal-tular 371 284 317 44 982 737 -88
Vegetación de galería (incluye bosque de galería, selva de galería y vegetación de galería, manglar y comunidades inundables)
112 745 332 6 812 623 -94
Área sin vegetación aparente 14 765 234 277 302 -98
Nota: en el proceso de homologación de las coberturas se crean inconsistencias que deben considerarse a la hora de interpretar los resultados.
Fuente: Gómez et al., 2007.
6.5.3 proyeCCiones para algunos tipos de Cobertura releVantes
De acuerdo con los resultados del modelo, a continuación se describen los cambios
que experimentarán algunos usos de suelo y tipos de cubierta vegetal para la región
del Golfo de México hacia el año 2020, en términos de probabilidad (con valores
entre 0 y 100%). En las figuras 3 a 8 se describen los rangos de probabilidad de
tendenCias en el uso de suelo 647
que el estado del suelo actual pase a ser un uso de suelo dado, por ejemplo urbano,
pastizal o agricultura. Para los tipos de vegetación que están perdiendo superficie de
manera importante se habla de probabilidad de permanencia para la cobertura en
particular. La probabilidad para 2020 obedece a la dinámica del cambio de uso de
suelo observado de 1976 a 2000; por ello, algunas clases de uso de suelo dominarán
sobre otras.
6.5.3.1 Uso de suelo urbano
El uso de suelo urbano presentará una probabilidad máxima de 1% de aumento,
localizado en los alrededores de las actuales zonas urbanas. Las regiones de mayor
Figura 2. Proyecciones de uso de suelo en 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
648 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
probabilidad se ubican en la porción noreste de la península de Yucatán, posiblemente
debido a la concentración de poblaciones rurales y la expansión del corredor turístico
de la Riviera Maya. Sin embargo, las probabilidades de cambio son muy bajas.
6.5.3.2 Pastizal inducido y agricultura de temporal
Los valores de probabilidad de cambio hacia este tipo de vegetación van de 2 a 39%
en toda la región. Estos usos de suelo dominarán en la península de Yucatán, en
regiones costeras y regiones de las estribaciones11 de las cabeceras de las cuencas.
Será el uso de suelo dominante para la región (figura 3).
Figura 3. Probabilidad de cambio a pastizal inducido y agricultura de temporal para 2020.
6.5.3.3 Pastizal cultivado y agricultura de riego
Las probabilidades de cambio hacia este uso de suelo van del 8 al 43% y los valores
más elevados se localizan a lo largo de las costas, en los humedales definidos para
11 Estribación: estribo o ramal de montaña que deriva de una cordillera.
Fuente: Gómez et al., 2007.
tendenCias en el uso de suelo 649
este estudio. Tal hecho debe activar la señal de alerta para implementar medidas de
conservación. Las probabilidades intermedias (22 a 33%) se observan en regiones
que actualmente presentan uso de suelo de agricultura de riego y pastizales inducidos
(figura 4). El cambio de uso de suelo a actividades agropecuarias indica una alta
intensificación y mayor tecnificación de las actuales zonas abiertas para cultivo en la
región.
Figura 4. Probabilidad de cambio a pastizal cultivado y agricultura de riego para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
6.5.3.4 Matorral espinoso tamaulipeco
A diferencia de otros usos de suelo, este tipo de cubierta vegetal, predominante en las
zonas de pie de monte de las cabeceras de cuenca, se presentará para 2020 princi-
palmente en la Sierra de San Carlos, Sierra de Tamaulipas, en las cabeceras de los ríos
Tuxpan, y Jamapa, y en las zonas secas de los Altos de Chiapas. Todas estas regiones
con valores de probabilidad de cambio de entre 36 y 44%.
650 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
6.5.3.5 Vegetación secundaria
En el estudio se consideró a la vegetación secundaria como la correspondiente a
todas las coberturas de tipo herbáceo y arbustivo, de acuerdo con la clasificación del
INEGI. El modelo indica baja probabilidad de cambio de estos tipos. El estado de la
vegetación secundaria es un indicativo tanto del deterioro de la vegetación como de
su regeneración.
6.5.3.6 Selvas bajas y vegetación espinosa
La probabilidad de permanencia de estos tipos de vegetación para 2020 es muy baja
(entre 1 y 11%). En la figura 5, la superficie de permanencia, cuyo rango de valores
se ubica entre 0.09 y 0.11, corresponde a las regiones que van a ser sustituidas por
pastizal inducido y agricultura de temporal, con probabilidades de entre 25 y 35% de
la figura 3. Esto sugiere que la actividad agrícola tradicional sustituirá a la vegetación
espinosa y de selvas bajas.
Figura 5. Probabilidad de cambio a selvas bajas, bosques espinosos, selvas medianas y vegetación espinosa para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
tendenCias en el uso de suelo 651
6.5.3.7 Cuerpos de agua, popal-tular y vegetación de galería
La permanencia de esta cobertura será muy baja (0 a 1%). La probabilidad de perma-
nencia en las regiones de humedales sólo es de cerca del 1% (figura 6). Por otro lado,
la permanencia de vegetación representativa de lagos y zonas riparias también pre-
senta bajas probabilidades (0 a 1%). Para los sitios piloto de este estudio se identifica
una probabilidad de permanencia de sólo el 1% para popal y tular, que predominará
sobre los actuales cuerpos de agua (figura 7). La vegetación de galería presenta una
probabilidad de permanencia de entre 0 y 0.4%, predominando en actuales zonas
riparias, principalmente en el noroeste de Campeche y en Quintana Roo (figura 8).
6.5.4 uso de suelo e hidrología
Figura 6. Probabilidad de presencia de popal y tular para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
652 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 7. Probabilidad de presencia de cuerpos de agua para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
Figura 8. Probabilidad de presencia de vegetación de galería para 2020.
Fuente: Gómez et al., 2007.
tendenCias en el uso de suelo 653
El suelo juega un papel importante dentro de la fase terrestre del ciclo hidrológi-
co, pues dependiendo de su grado de permeabilidad determina la fracción del agua
precipitada que se infiltra hacia los acuíferos o escurre hacia los océanos. Una parte
del agua también es retenida en la superficie antes de llegar al mar, formando lagos,
lagunas y humedales. Si se aprovechan de manera sustentable, estos ecosistemas
pueden beneficiar a la economía de las zonas aledañas y proveer sustento a la vida
silvestre. La alteración del uso de los suelos modifica el balance hídrico y altera los
frágiles ecosistemas dependientes del recurso agua.
Al comparar el mapa de uso de suelo del 2000 (figura 1) con el de proyecciones
para 2020 (figura 2), se puede observar la reducción de las áreas con mayor densidad
de vegetación, como los diferentes tipos de selva, la desaparición de los manglares
y un aumento en las áreas con vegetación rala, como los pastizales. Este cambio es
muy importante, ya que una vegetación más pobre ocasiona una menor infiltración
y el aumento de los escurrimientos. También disminuye la fricción entre el escurri-
miento y la superficie del suelo, aumentando la velocidad de las corrientes. Si se toma
en cuenta que la vegetación rala tiene menor capacidad para retener tanto el suelo
como el agua, el cambio a este tipo de vegetación aumenta la erosión. Una de las
consecuencias es el mayor arrastre de sedimentos hacia las partes bajas de la cuenca,
azolvando humedales y bocas de lagunas y esteros. Así, los humedales van reducien-
do su capacidad de almacenamiento del líquido, lo que afecta a todo el ecosistema.
El aumento del porcentaje de escurrimiento debido al cambio del uso del suelo se
observa principalmente en la península de Yucatán y en Tamaulipas (figuras 9 y 10),
así como en los humedales que se encuentran a la salida de estas cuencas. De acuer-
do con el balance hídrico de una cuenca, si se tienen mayores escurrimientos con
lluvias intensas debido a los cambios en el uso del suelo, las infiltraciones se reducen,
y en temporadas de secas los acuíferos no serían capaces de mantener la humedad
suficiente como para alimentar los humedales. En otras palabras, la existencia de los
humedales depende de un frágil equilibrio que mantiene el balance hídrico adecuado
entre las diversas etapas del ciclo hidrológico; el cambio de uso del suelo es la variable
que más afecta este balance.
654 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
El uso de suelo aquí proyectado tendrá los mayores impactos en el balance hídrico
regional. Las alteraciones en el uso de suelo, principalmente por pérdida de bosques, Figura 9. Porcentaje de lluvia que escurre con una precipitación de 100 cm. Situación actual (izquierda) y proyecciones a futuro (derecha).
Fuente: Magaña et al., 2007.
Figura 10. Porcentaje de lluvia que escurre con una precipitación de 50 cm. Situación actual (izquierda) y futura (derecha).
Fuente: Magaña et al., 2007.
tendenCias en el uso de suelo 655
resultarán en mayores escurrimientos y menor infiltración. Estas alteraciones en el
ciclo hidrológico regional repercutirán en la salud de los humedales costeros del Golfo
de México. Por ello, es necesario que las medidas de adaptación consideren como
fundamental un reordenamiento territorial y ecológico en toda la zona de estudio.
656
6.6.1 introduCCión
Como se vio en las secciones 6.1 y 6.2, para obtener estimaciones locales de los
cambios futuros en el clima, se realizan reducciones de escala a partir de las proyec-
ciones obtenidas de los modelos generales de circulación de la atmósfera. Uno de los
esquemas de reducción de escala espacial más útil en materia de generación de es-
cenarios de cambio climático se basa en procedimientos estadísticos de regresión. El
Modelo de Reducción de Escala Espacial Estadístico (Stastistical Downscaling Model
o SDSM) constituye una de las herramientas más fáciles de usar y que aporta gran
cantidad de valiosa información para el estudio de impactos del cambio climático1.
La aplicación del SDSM requiere de información diaria de precipitación y temperatura
para construir relaciones estadísticas entre los valores observados locales y los valores
del modelo de circulación general, a partir de un arreglo en malla con baja resolución
espacial.
En el presente análisis se utilizó la información meteorológica disponible en la
base de datos conocida como ERIC III, que compila datos de más de tres mil esta-
ciones durante un periodo promedio de cuarenta años. Para estimar las tendencias
locales en los sitios piloto, se buscaron estaciones cercanas, que reflejaran el clima
1 Wilby y Wigley, 1997; Wilby y Dawson, 2004.
6.6 Escenarios de cambios locales
Víctor Magaña et al.
esCenarios de CamBios loCales 657
puntual de la zona (figura 1). Los escenarios de cambio climático generados con el
SDSM complementan la información obtenida con modelos regionales y permiten
obtener un espectro más amplio de las proyecciones. De esta forma se puede estimar
la incertidumbre (dispersión) entre ellas.
En prácticamente todas las zonas de estudio se encontraron estaciones meteoro-
lógicas, excepto alrededor de la parte costera media de Quintana Roo (figura 1). Se
construyeron proyecciones de cambio climático para el periodo 2010-2099, a partir
de los datos del modelo de circulación general del centro Hadley. Recordemos que el
modelo conocido como HadCM3 genera algunos de los valores de cambio climático
más elevados, comparado con cualquier otro modelo utilizado por el IPCC. De esta
forma, los escenarios obtenidos pueden considerarse como una cota superior de los
cambios esperados en temperatura y precipitación. Para los escenarios puntuales se
utilizaron dos escenarios de emisiones: A2 y B2.
Figura 1. Regiones de humedales de estudio (zonas en negro) y estaciones meteorológicas (número) utilizadas para el análisis de cambios locales.
658 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Las proyecciones se realizaron para una de las estaciones en cada región de los
sitios piloto para las variables temperatura y precipitación, utilizando datos diarios. En
general, la construcción de relaciones entre los valores locales (en la estación) y los
valores modelados resulta más sencilla para la temperatura que para la precipitación
diaria local. La humedad relativa local y la dirección del viento resultaron clave en la
mayoría de los casos para construir escenarios de cambios en la precipitación.
Las estaciones utilizadas para el presente análisis se enlistan en el cuadro 1.
Cuadro 1. Estaciones meteorológicas usadas para determinar las condiciones locales de los sitios piloto.
Número de estación
Nombre Sitios pilotos correspondientes
28086 San Fernando, TamaulipasRío San Fernando-Laguna La Nacha.Río Pánuco-Altamira.
30056 El Tejar Medellín, VeracruzRio Papaloapan-Laguna de Alvarado.Río Coatzacoalcos-Laguna El Colorado.Sistema Lagunar Carmen-Pajonal-Machona.
04012 Champotón, Campeche Reserva de la Biosfera Los Petenes.
23019 La Lagunita, Quintana RooSistema Lagunar Nichupté (Cancún).Sistema Lagunar Boca Paila (Punta Allen).
A continuación se presentan las comparaciones del modelo con la climatología
actual observada, los cambios proyectados en la climatología hacia 2010-2030, así
como los cambios que se esperan hacia 2070-2099, ambos bajo el escenario A2. Fi-
nalmente, se presenta una comparación de la evolución del clima ante los escenarios
A2 y B2, utilizando el modelo Hadley. Como este modelo es el que predice mayores
cambios, y el escenario A2 es uno de los de mayores emisiones, los resultados corres-
ponden a uno de los valores más extremos de cambios. Esto nos permite tener una
idea de la condición de mayor presión climática esperada. El análisis se realiza para
cuatro de los ocho sitios de estudio.
esCenarios de CamBios loCales 659
6.6.2 humedales de tamaulipas, estaCión san fernando (28086)
Al comparar la simulación del clima actual para San Fernando con los datos observa-
dos en la estación 28086, podemos notar que la reconstrucción de la temperatura de
superficie entrega muy buenos resultados para el clima de 1961-1990.
Figura 2. Condiciones de temperatura media mensual para el clima 1961-1990, con observaciones en San Fernando, Tamaulipas, y con el modelo SDSM, usando los resultados del HadCM3, bajo el escenario A2.
Con base en la confianza de que el modelo logra reproducir el ciclo anual de la
temperatura media, es posible generar escenarios de cambio en la temperatura para
este sitio piloto y extrapolarlos a otros humedales de la zona. Las proyecciones se
realizan para finales del presente siglo, pues en este periodo se vuelve más claro el
cambio en la temperatura. Como es de esperarse, los cambios de temperatura media
proyectados bajo el escenario A2 son en general superiores a los proyectados con el
B2 (figuras 3 y 4).
660 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 3. Condiciones de cambio en la temperatura media mensual para el clima 2070-2099, con respecto al periodo 1961-1990 en San Fernando, Tamaulipas, a partir del esquema SDSM, usando datos del modelo HadCM3 bajo el escenario A2.
Nótese cómo, en general, se puede esperar un aumento cercano a los 3 °C para los humedales de Tamaulipas .
Figura 4. Condiciones de cambio en la temperatura media mensual para el clima 2070-2099, con respecto al periodo 1961-1990 en San Fernando, Tamaulipas, a partir del esquema SDSM, usando datos del modelo HadCM3 bajo el escenario B2.
Nótese un menor aumento promedio con respecto al escenario A2, cercano a 2 °C.
esCenarios de CamBios loCales 661
Recordemos que los aumentos en la temperatura no son constantes en el tiempo.
De acuerdo con las proyecciones de modelos numéricos, los incrementos en las dos
próximas décadas no serán mayores a 1 °C. Sin embargo, para la segunda mitad
del presente siglo, la temperatura aumentará más rápidamente y los cambios para
finales del mismo alcanzarán incluso los 4 °C en el noreste del país. De este modo,
las diferencias entre los escenarios A2 y B2 se harán más evidentes. Esta es la misma
conclusión que se alcanza cuando se analiza el ensamble de modelos GCM o las
salidas del modelo japonés. La figura 5 ilustra los cambios esperados para los sitios
piloto San Fernando-La Nacha y Pánuco-Altamira.
Figura 5. Series de tiempo de la temperatura media en la estación San Fernando, Tamaulipas, entre 1961 y 2099, bajo los escenarios A2 y B2 del modelo Hadley.
Uno de los aspectos interesantes de los cambios en la temperatura está relacionado
con las ondas de calor. Si definimos las ondas de calor como las veces que se rebasa
la temperatura media umbral de 30 °C durante el año, encontramos que después
de 2030, dicha situación se volverá más frecuente. Esto significa que los valores de
temperatura máxima podrían ser muy superiores a los 30 °C más frecuentemente.
662 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 6. Simulación con el modelo HadCM3 del número de veces al año que se rebasa la temperatura media de 30 °C (T>30 °C) en San Fernando, Tamaulipas, bajo los escenarios A2 y B2 entre 1961 y 2099.
En cuanto a la precipitación, la construcción del ciclo anual de las lluvias a partir
de variables meteorológicas de gran escala es una tarea complicada, principalmente
en los trópicos, donde las características de los sistemas nubosos están determinadas
en gran medida por campos de vientos, transportes de humedad y condiciones de
estabilidad atmosférica. Todos ellos son sensibles a las características del modelo. En
el presente análisis, la precipitación se simuló utilizando datos de humedad relativa y
de dirección de viento, debido a que los sistemas de norte, o los vientos alisios, son
los principales generadores de episodios de lluvias en el Golfo de México. Para el
caso de San Fernando, el modelo estadístico sobreestima las precipitaciones para el
periodo 1961-1990 (figura 7). Sin embargo, reproduce el ciclo anual con lluvias más
intensas en el verano, lo cual reduce el problema de sobreestimación de lluvias a un
error sistemático.
Las proyecciones para finales del presente siglo, usando técnicas de reducción
de escala estadísticas con datos del modelo de circulación global HadCM3 y bajo el
escenario A2, sugieren que los cambios en la precipitación serán mínimos en estos
esCenarios de CamBios loCales 663
sitios (figura 8). Hacia los meses de octubre y noviembre, los resultados sugieren un
ligero aumento en la precipitación. Bajo tal esquema, las reducciones en precipitación
anual para finales del presente siglo serían de menos del 5%.
Figura 7. Simulación de la precipitación acumulada mensual para el periodo 1961-1990, bajo el esquema SDSM en San Fernando, Tamaulipas, y comparación con valores observados.
Figura 8. Cambios en la precipitación en San Fernando, Tamaulipas, para 2070-2099 en relación con 1979, y de acuerdo con los datos HadCM3 A2 reducidos con el esquema SDSM.
664 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
6.6.3 humedales de VeraCruz y tabasCo, estaCión el teJar (30056)
En la estación El Tejar, en Medellín, Veracruz, el modelo simula adecuadamente la
temperatura promedio anual, al igual que su varianza. El modelo es capaz, incluso,
de simular los periodos y el número de veces que se producen episodios de calor, los
cuales ocurren esencialmente a mitad del verano (figura 9). Bajo cambio climático se espera que en esta región los mayores aumentos en
temperatura ocurran en los meses de junio y julio, alcanzando incrementos de tem-peratura de entre 3 y 4 °C. Con ello, el número de episodios de calor (T>30 °C) en esos meses prácticamente se cuadruplicaría para finales del presente siglo (figura 10). Tal amenaza eleva el riesgo por golpe de calor, principalmente entre la población más vulnerable: adultos mayores y niños. El número de episodios con temperaturas superiores a 30 °C será mucho mayor si las emisiones globales siguen el escenario A2 en lugar del B2 (figura 11).
Figura 9. Simulación y comparación con observaciones del número de episodios de temperaturas medias superiores a los 30 °C (T>30 °C) en Medellín, Veracruz, para el periodo 1961-1990, con datos del modelo HadCM3, bajo el escenario A2.
esCenarios de CamBios loCales 665
Figura 10. Proyecciones de número de episodios de T>30 °C en Medellín, Veracruz, bajo el escenario A2 con el modelo HadCM3, reducido con el esquema SDSM.
Figura 11. Proyecciones de episodios con temperatura media anual T>30 °C en Medellín, Veracruz, entre 1961 y 2099, con el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
Esta figura ilustra las diferencias que los distintos escenarios de emisiones tienen sobre las ondas de calor. Como es de esperarse, el escenario A2 proyecta ondas mucho más frecuentes para finales del siglo.
666 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
La temperatura promedio anual para finales del presente siglo en la región de los
humedales de Veracruz y Tabasco podrá incrementarse hasta en 2.5 °C, siendo el
escenario A2 de mayores aumentos que el B2 (figura 12).
Figura 12. Proyecciones de temperatura media anual en Medellín, Veracruz, entre 1961 y 2099, con el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
En cuanto a la precipitación, el SDSM es capaz de reproducir el comportamiento
estacional de las lluvias, aunque en ciertos meses subestima el acumulado mensual.
Sin embargo, su capacidad de capturar el patrón anual de precipitación permite tener
confianza en las proyecciones futuras, al menos para el modelo Hadley bajo el escena-
rio A2. En general, la proyección estima un aumento de entre 10 y 15% en las lluvias
en los meses de verano (figura 13). Sin embargo, existen otras proyecciones, con
otros modelos, que sugieren disminuciones en las lluvias. Como se explicó anterior-
mente, las proyecciones de precipitación acarrean diversos grados de incertidumbre,
que se ven reflejados en los resultados de los distintos modelos.
esCenarios de CamBios loCales 667
Figura 13. Proyecciones de cambios en la precipitación en Medellín, Veracruz, de acuerdo con el modelo HadCM3, bajo el escenario A2, y procesado con el SDSM.
Al contrario de la temperatura, cuando se alimenta el modelo Hadley con los escenarios de emisiones A2 y B2, la precipitación no muestra contrastes marcados. Los cambios más evidentes en los humedales veracruzanos y tabasqueños ocurrirán hacia finales del presente siglo (figura 14).
Figura 14. Series de tiempo de cambios de la precipitación en Medellín, Veracruz, entre 1961 y 2099 para el modelo HadCM3, bajo los escenarios A2 y B2.
668 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
6.6.4 humedales de la Costa noroCCidental de la península de yuCatán, estaCión Champotón (04012), CampeChe
La estación Champotón se utilizó como referencia para proyectar los posibles cam-
bios en la costa noroccidental de la península de Yucatán. La reducción de escala
de las salidas del modelo Hadley muestra que, bajo el escenario A2, los cambios de
temperatura serán ligeramente menores a 2 °C en los meses de primavera e inicios
del verano (figura 15).
Figura 15. Proyecciones de la temperatura media mensual en Champotón, Campeche, para los periodos 1961-1990 y 2070-2099, de acuerdo con el modelo Hadley,bajo el escenario A2.
Estos cambios son menores comparados con los de regiones al norte de México.
Sin embargo, uno de los efectos asociados con el calentamiento es que la distribución
de probabilidades de la temperatura se desplaza hacia valores mayores. Esto quiere
decir que un mayor número de observaciones a lo largo del año se encuentra entre los
valores superiores de temperatura. Como se refleja en la figura 16, el valor del percen-
esCenarios de CamBios loCales 669
til 95%2 en la distribución aumenta en más de dos grados en los meses de primavera
bajo cambio climático. Dicha condición se reflejará de forma aún más marcada en
las temperaturas máximas. Por ello, si se combina el incremento de temperatura en
la región de Campeche con las prácticas tradicionales de roza-tumba-quema en la
agricultura, se hace evidente el grave riesgo en que se encuentra la zona en cuanto al
aumento en incendios forestales y pérdida de bosque tropical.
Figura 16. Valores de temperatura media para el percentil 95% en Champotón, Campeche, de acuerdo con el modelo Hadley, bajo el escenario A2 para 1961-1990 y 2070-2099.
El percentil 95% indica que el 95% de las observaciones se encuentran por debajo de ese valor. Así, la figura 16 muestra que para el mes de junio durante el periodo 1961-1990 el 95% de las proyecciones del modelo estuvieron por debajo de 30.6 °C; mientras que para el periodo 2070-2099, el modelo proyecta que el 95% de las observaciones se encontrará por debajo de 31.8 °C.
Como en otros casos, la variable más difícil de reducir en escala mediante técnicas
estadísticas es la precipitación. Sin embargo, su reconstrucción a partir de paráme-
tros de gran escala consigue mostrar las características del ciclo anual, incluyendo
2 El percentil 95% indica que el 95% de las observaciones se encuentran por debajo de ese valor.
670 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
un periodo de canícula3 o sequía intraestival en julio. Al igual que en la parte media
de Veracruz, la proyección hacia finales del presente siglo sugiere un aumento en las
precipitaciones de entre 15 y 20% para los meses de verano (figura 17).
Uno de los aspectos interesantes es que la forma de llover en la región también
cambia. El número de eventos de precipitación intensa, caracterizados por lluvias su-
periores a los 50 mm/día, se duplicará y quizá será aún mayor. En efecto, en la zona
de Campeche, las lluvias extremas ocurren generalmente en los meses de verano y,
de acuerdo con las proyecciones realizadas por el modelo Hadley bajo el escenario
A2, durante el mes de agosto estos eventos serán casi tres veces más frecuentes
hacia finales de siglo que en la actualidad (figura 18). Lo anterior tendría impactos
importantes en la erosión sobre regiones deforestadas.
3 Periodo del año en que es más fuerte el calor.
Figura 17. Precipitación acumulada mensual simulada con el modelo Hadley, bajo el escenario A2, para Champotón, Campeche, entre 1961-1990 y 2070-2099.
esCenarios de CamBios loCales 671
Figura 18. Proyecciones del número de eventos de precipitación muy intensa (pcp > 50 mm/día) en Campeche (Champotón), bajo el escenario A2, con el modelo Hadley.
6.6.5 humedales del Caribe, estaCión la lagunita (23019), Quintana roo
En la parte del Caribe superior de la península de Yucatán, alrededor de Cancún, los
cambios en la temperatura media proyectados por los modelos representan adecua-
damente los observados en la estación. Como en los casos anteriores, se proyectan
cambios para finales de siglo bajo el escenario A2 con el modelo Hadley del orden de
2.5 °C. Los cambios se reflejarán en una mayor frecuencia de episodios de ondas de
calor (T>30 °C), que pasarán del promedio actual de ocho, entre julio y agosto, a casi
el doble para finales del siglo XXI (figura 19).
Los aumentos en temperatura y ondas de calor proyectados con el modelo Ha-
dley, reducido espacialmente con la técnica SDSM, son mayores bajo el escenario A2
que bajo el escenario B2, principalmente después de la segunda mitad del presente
siglo (figura 20).
672 esCenarios de CamBio ClimátiCo y tendenCias
Figura 19. Proyecciones con el modelo HadCM3, bajo el escenario A2, del número de veces en que T>30 °C en periodos de treinta años, entre 1961-1990 y 2070-2099, en el noreste de la península de Yucatán.
Figura 20. Proyecciones con el modelo HadCM3 de temperaturas medias anuales en La Lagunita, Quintana Roo, bajo los escenarios de cambio climático A2 y B2.
Como se ha visto a lo largo del análisis, a finales del siglo XXI, el escenario A2 arroja temperaturas superiores a las esperadas con el B2.
esCenarios de CamBios loCales 673
Para esta región del Caribe mexicano se proyectan ligeras disminuciones en la
precipitación de entre 5 y 10% mensual bajo el escenario A2. Dicha tendencia hacia
una disminución de las lluvias es menor bajo el escenario B2 (figura 21). Tal situación
se presenta en otros puntos de la costa Caribe de Mesoamérica. Debe recordarse,
sin embargo, que los ciclones tropicales afectan con frecuencia esta zona y no están
debidamente representados en los modelos. Por lo tanto, incluso bajo la considera-
ción de que los cambios en las precipitaciones sean menores, los huracanes de mayor
intensidad constituyen el factor de mayor incremento del riesgo en la región.
Figura 21. Escenarios de precipitación en el noreste de Quintana Roo bajo los escenarios A2 y B2.
Con lo anterior, se tiene una primera aproximación de los cambios que experimen-
tarán las regiones donde se localizan los sistemas de humedales bajo un aumento de
temperatura y cambios en la precipitación. Es claro que aún será necesario estimar a
futuro los cambios previstos en las demandas de agua y de servicios ambientales para
poder realizar los escenarios completos de los humedales y mejorar las estimaciones
de riesgo, como función de la amenaza y la vulnerabilidad.