Resumen

Uno de los problemas climáticos que causa mayor impacto ambiental a nivel mundial es la tendencia creciente de ocurrencia de eventos de temperatura máxima extrema, señalados por indicadores como los extremos calientes (EC) y la temperatura máxima maximórum (máxima más alta, TmM). Estos eventos pueden causar condiciones que van desde sequías severas hasta golpes de calor, que pueden causar la muerte de cualquier población. Se calcularon indicadores de temperatura máxima extrema en una de las zonas agrícolas más importantes del noroeste de México, con base en tendencias significativas (TS) y periodos de retorno ajustados (PRA). Para calcular las tendencias de temperatura máxima extrema, frecuencia (FR), duración media anual (DMA), duración diaria anual (DDA), intensidad (IN) de EC y TmM, a datos obtenidos para 19 estaciones meteorológicas de la base de datos CLImate COMputing para el período 1982–2014, se le aplicaron las pruebas de Mann-Kendall y pendiente de Sen. Se calcularon los PRA para cada indicador de temperatura máxima extrema mediante el ajuste de una función de distribución de probabilidad. Para el área de estudio, las TS y la temperatura máxima extrema muestran una tendencia predominante de enfriamiento. Esto puede deducirse observando la proporción de TS negativas en comparación con las TS positivas. Las mayores magnitudes positivas de TS se registraron en las estaciones CUL (FR = 3.44 EC dec^–1), GUT (DMA = 6.15 día EC^–1 dec^–1 e IN = 13.62 °C dec^–1), IXP (DDA = 35.00 día dec^–1) y POT (TmM = 2.50 °C día^–1 dec^–1). Para PRA, la estimación de la frecuencia promedio de ocurrencia de eventos extremos por cada 100 años son: FR = 6.11 EC dec^–1 (1 vez), DMA = 6.64 día EC^–1 dec^–1 (4 veces), DDA = 38.68 día dec^–1 (1 vez), IN = 39.09 °C dec^–1 (6 veces) y TmM = 41.95 °C día^–1 dec^–1 (1 vez). Estos hallazgos son de vital importancia para los sectores económicos relacionados con la producción agrícola, en el estado conocido, al menos hasta la fecha, como “el granero de México” (Sinaloa). Los resultados ayudarán a desarrollar medidas de adaptación/prevención ante los próximos desastres socioeconómicos e hidrológicos.

1. Introducción

De acuerdo con Flores et al. (2012), la zona del estado de Sinaloa se clasifica predominantemente como subtropical-intertropical, con zonas de bajo relieve topográfico cerca del Océano Pacífico y elevaciones extremas en el sistema montañoso conocido como Sierra Madre Occidental. La variabilidad-aleatoriedad climática de esta zona puede modelarse numéricamente utilizando criterios basados en tendencias significativas (TS), periodos de retorno ajustados (ARP) y funciones de distribución de probabilidad ajustadas (Cohen et al., 2012; Rustom 2012; Franzke 2015; Kienzle 2018; Chapman et al., 2019; Garry et al., 2019; Latif & Mustafa 2020; Alves et al., 2021). Estas herramientas matemáticas se utilizaron para caracterizar la variabilidad climática (Llanes et al., 2022b; Llanes, 2023) y aleatoriedad de Sinaloa; es decir, indicadores de extremos cálidos (HE, Llanes et al., 2022a), ya que la determinación de los HE puede ser útil para identificar zonas donde ocurren cambios climáticos extremos, y se ha demostrado que el conocimiento de dichos cambios es muy útil para diseñar estrategias de adaptación/prevención para enfrentar desastres naturales (Blanco et al., 2014).

• Materias:Temperatura atmosférica Control de la temperatura Cambio climático
• Subjects:Atmospheric temperature Temperature control Climate change
• Palabras claves:Temperatura máxima extrema; Funciones de distribución de probabilidad ajustadas; Desastres hidrológicos; Tendencias significativas
• Keywords:Extreme maximum temperature; Fitted probability distribution functions; Hydrological disasters; Significant trends