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Pérez-Muelas, P. (2023). Homo Viator. El descubrimiento del mundo a través de los viajeros Pérez-Muelas, P. (2023).Homo Viator.通过旅行者发现世界

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60869

María Fernanda Martínez Muñoz

Pérez-Muelas, P. (2023). Homo Viator. El descubrimiento del mundo a través de los viajeros. España: Siruela. Biblioteca de ensayo 136. (Serie mayor). 451 pp. ISBN 978-84-19744-43-2

Pérez-Muelas, P. (2023).Homo Viator.通过旅行者发现世界。西班牙：Siruela.Biblioteca de ensayo 136（主要系列）。451 pp.ISBN 978-84-19744-43-2

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Alcántara Onofre, S. (2021). El Paisaje Alcántara Onofre, S. (2021).景观

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60874

Raquel Urroz

Alcántara Onofre, S. (2021). El Paisaje. México: Semillero-Seminario de Cultura Mexicana. 104 pp. ISBN 978-607-97908-6-8

Alcántara Onofre, S. (2021). El Paisaje.墨西哥：Semillero-Seminario de Cultura Mexicana。104 pp.ISBN 978-607-97908-6-8

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Covarrubias, J. E. y Toledo García, I. (Coords.: 2023). La modernización porfiriana vista por los viajeros Covarrubias, J. E. and Toledo García, I. (Coords.: 2023).La modernización porfiriana vista por los viajeros.

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60870

Paulina Millán Vargas

Covarrubias, J. E. y Toledo García, I. (Coords.: 2023). La modernización porfiriana vista por los viajeros. (Serie Historia Moderna y Contemporánea: 79). México: Instituto de Investigaciones Históricas, Universidad Nacional Autónoma de México. 236 pp., ISBN 978-607-30-7389-9

Covarrubias, J. E. and Toledo García, I. (Coords.: 2023).La modernización porfiriana vista por los viajeros (Serie Historia Moderna y Contemporánea: 79).墨西哥：墨西哥国立自治大学历史研究所。236 pp.，ISBN 978-607-30-7389-9。

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Ramírez Velázquez, B. R. (2023). Encuentros disciplinarios y debates metodológicos. La investigación crítica sobre las relaciones espacio / territorio Ramírez Velázquez, B. R. (2023).Disciplinary encounters and methodological debates.空间/领土关系批判研究。

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60866

Luis Felipe Cabrales Barajas

Ramírez Velázquez, B. R. (2023). Encuentros disciplinarios y debates metodológicos. La investigación crítica sobre las relaciones espacio / territorio. México: Universidad Autónoma Metropolitana-Unidad Xochimilco. 336 pp. ISBN 978-607-28-2791-2

Ramírez Velázquez, B. R. (2023).Disciplinary encounters and methodological debates.La investigación crítica sobre las relaciones espacio / territorio.Mexico: Universidad Autónoma Metropolitana-Unidad Xochimilco.336 pp.ISBN 978-607-28-2791-2

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Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023). The Black geographic: praxis, resistance, futurity Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023).黑色地理：实践、抵抗、未来

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60868

Gerónimo Barrera de la Torre

Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023). The Black geographic: praxis, resistance, futurity. Durham, North Carolina: Duke University Press. 344 pp. ISBN: 1-4780-2515-8

Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023).The Black geographic: praxis, resistance, futurity.Durham, North Carolina：杜克大学出版社。344 pp.ISBN: 1-4780-2515-8

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Trayectoria de la cubierta vegetal de la Sierra de Guadalupe, Valle de México (1994-2019) 墨西哥山谷瓜达卢佩山脉植被覆盖轨迹（1994-2019 年）

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60784

Erick Eduardo Mendoza Ruiz, Dante Arturo Rodríguez-Trejo, Diódoro Granados Sánchez, Alejandro Corona Ambriz

La Sierra de Guadalupe es el último reducto forestal al norte de la Ciudad de México. Para restaurar su cubierta vegetal, o al menos manejarla, es necesario conocer su desarrollo. Es un sistema con unidad por donde transita la energía en formas diferentes según la vegetación, que es el resultado más evidente de condiciones litológicas, edafológicas, climáticas, geográficas e históricas con intervención humana de diferentes tipos.Se describe el comportamiento de cubierta vegetal en la Sierra de Guadalupe en las últimas décadas a partir de la comparación del área y el perímetro de los mosaicos. También se aplicaron cuatro índices paisajísticos: un enfoque matriz-parche-corredor (Puyravaud, 2003), que expresa el cambio de la cobertura vegetal a partir de la ecuación del interés compuesto (Mikels, 2003), la detección de la fragmentación por la cercanía entre los centros de los mosaicos de cada tipo de vegetación; la relación de la disección de un paisaje, a partir de la similitud de los mosaicos, con círculos de la misma área (Bowen y Burgess, 1981), expresada por la posibilidad de que un organismo se encuentre a otro de su especie estando en sitios aleatorios del paisaje (Jaeger, 2000). Con el análisis de la matriz de transición de Markov se observa la sucesión ecológica de algunos mosaicos y también el cambio de uso de suelo forestal a urbano en la mayor parte de la Sierra. El índice de autocorrelación de Moran permite evaluar qué tan agrupados están los parches, o, dicho de otra manera, qué tan constante es el flujo de energía a través del paisaje.Para determinar los mosaicos se compraron imágenes de 1994 y 2019 de la Sierra de Guadalupe, trazando a mano alzada el perímetro de cada mosaico. Se hicieron visitas de campo a la zona de estudio para relacionar la textura y posición de cada mosaico.Se definió la Sierra de Guadalupe como un conjunto de microcuencas con una extensión de 16 813 ha. En 1994, estaban urbanizadas 8698 ha, para 2019 el concreto había cubierto 1741 ha más. Se han establecido 540 ha de bosque y plantaciones, además de las que 1670 ha que ya existían. El bosque de encino se ha extendido por las cañadas sobre 74 ha. La comunidad vegetal más importante en cuanto a extensión hacia 1994 era el matorral xerófilo, cuando representaba 16.8% de la Sierra. En 2019, el matorral xerófilo con pastizal tenía una extensión de 12.7% del total. El encinar cerrado o abierto, ecosistema más conservado y de crecimiento maduro, cubría 334 ha en 1994 y para 2019 alcanzó 410 ha. En cuanto a las masas forestales artificiales, las plantaciones de eucalipto han sido las más extendidas, pues en 1994 representaban 3.7% y 5.2% en 2019.El índice de Puyvaraud (2003) reveló un incremento de la masa forestal de 1.05% por año. Por supuesto, el dosel de la masa forestal no aumenta realmente a ese ritmo, más bien dichas masas se establecieron hasta que fueron visibles en imagen satelital como un dosel establecido. El índice de cohesión de Jaeger (2000) indica

瓜达卢佩山脉是墨西哥城以北最后的森林堡垒。要恢复其植被，或至少对其进行管理，就必须了解其发展情况。瓜达卢佩山脉是一个统一的系统，能量通过该系统以不同的形式传输，这取决于植被，而植被是岩性、水文、气候、地理和历史条件以及不同类型的人为干预的最明显结果。同时还采用了四种景观指数：矩阵-斑块-走廊方法（Puyravaud，2003 年），该方法根据复利方程（Mikels，2003 年）来表示植被覆盖度的变化；通过每种植被类型的镶嵌中心之间的距离来检测破碎化；基于马赛克的相似性，景观剖面与相同面积的圆圈之间的关系（Bowen 和 Burgess，1981 年），表现为一种生物在景观的随机地点遇到另一种同类生物的可能性（Jaeger，2000 年）。马尔科夫转换矩阵分析表明了一些镶嵌区的生态演替，以及大部分山脉从森林到城市用地的变化。莫兰自相关指数（Moran's autocorrelation index）使我们能够评估斑块的集群程度，或者换句话说，整个地貌的能量流的恒定程度。为了确定马赛克，我们购买了 1994 年和 2019 年瓜达卢佩山脉的图像，并徒手绘制了每个马赛克的周长。对研究区域进行了实地考察，以确定每个马赛克的纹理和位置，并将瓜达卢佩山脉定义为一组面积为 16 813 公顷的微型流域。1994 年，8698 公顷的土地被城市化，到 2019 年，混凝土又覆盖了 1741 公顷的土地。在已有的 1670 公顷森林和种植园基础上，又增加了 540 公顷。霍尔姆橡树林沿着峡谷蔓延了 74 公顷。就范围而言，1994 年最重要的植物群落是旱生灌丛，占山脉面积的 16.8%。2019 年，带草地的旱生灌丛占总面积的 12.7%。封闭或开放的霍尔姆栎林地是保存最完好、生长最成熟的生态系统，1994 年的面积为 334 公顷，到 2019 年达到 410 公顷。在人工林方面，桉树种植面积最大，1994 年占 3.7%，2019 年占 5.2%。 Puyvaraud 指数（2003 年）显示，森林面积每年增加 1.05%。当然，林分树冠实际上并没有以这个速度增加，而是在卫星图像上可以看到这些林分已经形成了成熟的树冠。Jaeger（2000 年）的内聚力指数表明（1994 年和 2019 年）景观中假设随机排列的两个同种生物相遇的概率为零。剖面指数（Bowen 和 Burgess，1981 年）在 1994 年的数值为 5.84%，在 2019 年为 8.42%，这表明与所有斑块面积相同的圆的相似度相比，景观的稀疏程度增加了 3.42%，即变得更加细腻。草地变成了旱生灌丛地；灌丛地变成了杂木林和冬青栎林地；旱生灌丛地变成了桉树种植园；灌丛地和草地变成了灌木林；灌丛地和草地变成了松树、杜松和白雪松人工林。总体而言，植被覆盖几乎完全受到人为因素的影响，要么对环境产生负面影响，如建造殖民地，要么产生正面影响，如重新造林。景观指数表明，除桉树种植园外，大多数森林群落已成为小而分散的镶嵌体，核心区面积很小，形成了细粒度景观，而森林边界的后撤则进一步加剧了破碎化。

{"title":"Trayectoria de la cubierta vegetal de la Sierra de Guadalupe, Valle de México (1994-2019)","authors":"Erick Eduardo Mendoza Ruiz, Dante Arturo Rodríguez-Trejo, Diódoro Granados Sánchez, Alejandro Corona Ambriz","doi":"10.14350/rig.60784","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60784","url":null,"abstract":"La Sierra de Guadalupe es el último reducto forestal al norte de la Ciudad de México. Para restaurar su cubierta vegetal, o al menos manejarla, es necesario conocer su desarrollo. Es un sistema con unidad por donde transita la energía en formas diferentes según la vegetación, que es el resultado más evidente de condiciones litológicas, edafológicas, climáticas, geográficas e históricas con intervención humana de diferentes tipos.\u0000Se describe el comportamiento de cubierta vegetal en la Sierra de Guadalupe en las últimas décadas a partir de la comparación del área y el perímetro de los mosaicos. También se aplicaron cuatro índices paisajísticos: un enfoque matriz-parche-corredor (Puyravaud, 2003), que expresa el cambio de la cobertura vegetal a partir de la ecuación del interés compuesto (Mikels, 2003), la detección de la fragmentación por la cercanía entre los centros de los mosaicos de cada tipo de vegetación; la relación de la disección de un paisaje, a partir de la similitud de los mosaicos, con círculos de la misma área (Bowen y Burgess, 1981), expresada por la posibilidad de que un organismo se encuentre a otro de su especie estando en sitios aleatorios del paisaje (Jaeger, 2000). Con el análisis de la matriz de transición de Markov se observa la sucesión ecológica de algunos mosaicos y también el cambio de uso de suelo forestal a urbano en la mayor parte de la Sierra. El índice de autocorrelación de Moran permite evaluar qué tan agrupados están los parches, o, dicho de otra manera, qué tan constante es el flujo de energía a través del paisaje.\u0000Para determinar los mosaicos se compraron imágenes de 1994 y 2019 de la Sierra de Guadalupe, trazando a mano alzada el perímetro de cada mosaico. Se hicieron visitas de campo a la zona de estudio para relacionar la textura y posición de cada mosaico.\u0000Se definió la Sierra de Guadalupe como un conjunto de microcuencas con una extensión de 16 813 ha. En 1994, estaban urbanizadas 8698 ha, para 2019 el concreto había cubierto 1741 ha más. Se han establecido 540 ha de bosque y plantaciones, además de las que 1670 ha que ya existían. El bosque de encino se ha extendido por las cañadas sobre 74 ha. La comunidad vegetal más importante en cuanto a extensión hacia 1994 era el matorral xerófilo, cuando representaba 16.8% de la Sierra. En 2019, el matorral xerófilo con pastizal tenía una extensión de 12.7% del total. El encinar cerrado o abierto, ecosistema más conservado y de crecimiento maduro, cubría 334 ha en 1994 y para 2019 alcanzó 410 ha. En cuanto a las masas forestales artificiales, las plantaciones de eucalipto han sido las más extendidas, pues en 1994 representaban 3.7% y 5.2% en 2019.\u0000El índice de Puyvaraud (2003) reveló un incremento de la masa forestal de 1.05% por año. Por supuesto, el dosel de la masa forestal no aumenta realmente a ese ritmo, más bien dichas masas se establecieron hasta que fueron visibles en imagen satelital como un dosel establecido. El índice de cohesión de Jaeger (2000) indica ","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"214 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140782714","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Neocolonialismo anarco-capitalista 无政府资本主义新殖民主义

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60876

Raymond B. Craib

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Una aproximación geoespacial para la estimación de la generación de energía fotovoltaica en Sonora 估算索诺拉州光伏发电量的地理空间方法

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60765

Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña

A nivel internacional existe acuerdo en que la energía fotovoltaica (EF) es un pilar de la transición energética requerida para mitigar los efectos del calentamiento global. El presente artículo tiene por objetivo general aportar una primera aproximación geoespacial para estimar la proporción de territorio y la cantidad de electricidad factible de ser generada mediante el proceso fotovoltaico en el estado de Sonora. Para cumplir con esto, primero es necesario plantear que método es el más apto para identificar estos sitios. En la literatura se identificó que el proceso analítico jerárquico (AHP, por sus siglas en inglés) es una de las metodologías más empleadas para la selección de sitios para la producción de diferentes tipos de energías solares, incluyendo mayoritariamente a la fotovoltaica (Suprova et al., 2020; Malemnganbi y Shimray, 2020; Al Garni y Awasthi, 2017; Solangi et al., 2019). Una mezcla de GIS y AHP es uno de los submétodos más apto para identificar estos sitios y aplicarles condiciones específicas (Chandio et al., 2012), en este caso en particular a través de la aplicación de ecuaciones, usando algebra de mapas, para estimar la producción teórica de electricidad para toda la entidad federativa con el proceso fotovoltaico. Ya que los sistemas de información geográfica (GIS-AHP permiten espacializar objetivos específicos.De aquí que la primera tarea fuera espacializar las variables determinísticas del proceso fotovoltaico, así como los sitios donde no es posible producir esta energía. En este caso, se obtuvieron las variables meteorológicas gracias a datos de las estaciones de CESAVE-SIAFESON (2020). Por cuestiones de disponibilidad de datos y consistencia de estos en las estaciones, se emplearon 97 estaciones en total. Estas registran diferentes medidores. Como estos datos son geográficamente puntuales, se requirió utilizar técnicas de interpolación espacial para hacerlos continuos.El resto de los criterios de selección se obtiene de diferentes fuentes de información. En el caso de la elevación del terreno del Continuo de Elevaciones Mexicano de INEGI (s.f.), la inclinación y la orientación del terreno se estimaron a partir de los datos de elevación con la técnica geodésica de su método respectivo en el software Arcmap. Las vialidades se tomaron de la Red Nacional de Caminos, obtenida de INEGI (2020), las manchas urbanas y rurales respectivas de INEGI (2016) y las líneas de transmisión eléctrica de CENACE (2016). El método de proximidad empleado para estas tres variables fue el de camino-distancia del software Arcmap.Los criterios de exclusión son las líneas de transmisión (CENACE, 2016), los patrimonios de la humanidad (CONANP, 2021a), las áreas naturales protegidas (CONANP, 2021), los sitios de vegetación nativa y vida (INEGI, 2017), los cuerpos de agua (INEGI, 2009), las manchas urbanas y rurales (INEGI, 2016), la propiedad social que se encuentra en la carta catastral de Sonora (INEGI, 2016a), la red vial (INEGI, 2020c), lu

国际社会一致认为，光伏能源是减缓全球变暖影响所需的能源转型的支柱。本文的总体目标是提供第一个地理空间近似值，以估算索诺拉州可通过光伏工艺发电的领土比例和发电量。为此，首先需要考虑哪种方法最适合确定这些地点。在文献中，分析层次过程（AHP）被认为是最广泛应用于不同类型太阳能（主要包括光伏）生产选址的方法之一（Suprova 等人，2020 年；Malemnganbi 和 Shimray，2020 年；Al Garni 和 Awasthi，2017 年；Solangi 等人，2019 年）。GIS 和 AHP 的混合使用是确定这些地点并对其应用特定条件的最合适的子方法之一（Chandio 等人，2012 年），在本特定案例中，通过应用方程，使用地图代数，估算出整个联邦实体光伏发电过程的理论发电量。第一项任务是将光伏发电过程中的确定性变量以及无法生产这种能源的地点空间化。在这种情况下，气象变量是通过 CESAVE-SIAFESON 站（2020 年）的数据获得的。出于数据可用性和站点数据一致性的考虑，共使用了 97 个站点。这些站点记录了不同的测量值。由于这些数据在地理位置上有时间间隔，因此有必要使用空间插值技术使其连续，其余的选择标准则来自不同的信息来源。地形高程取自墨西哥国家地理和地理研究所的《墨西哥高程连续图》（注），地形的坡度和方位是通过 Arcmap 软件中各自方法的大地测量技术从高程数据中估算出来的。道路取自 INEGI（2020 年）中的国家道路网，城市和农村补丁分别取自 INEGI（2016 年），输电线路取自 CENACE（2016 年）。这三个变量使用的邻近方法是 Arcmap 软件的路径距离法。排除标准为输电线路（CENACE，2016 年）、世界遗产（CONANP，2021a）、自然保护区（CONANP，2021 年）、原生植被和生命遗址（INEGI，2017 年）、水体（INEGI，2009 年）、城市和农村斑块（INEGI，2016 年）、索诺拉州地籍图中的社会财产（INEGI，2016 年 a）、道路网（INEGI，2020 年 c）、坡度大于 10 度的地点（INEGI，n.f.）以及旅游、宗教、机场和其他场所（INEGI，2020c），这些都提供了不适合安装太阳能发电站的确定性变量和场所。类似的研究也被用于确定确定性变量的相对重要性，如 Sánchez-Lozano 等人（2013 年）、Chen 等人（2014 年）、Noorollahi 等人（2016 年）、Zoghi 等人（2017 年）、Doljak 等人（2017 年）、S.(然后将 AHP 方法应用于空间数据，以生成符合光伏发电目标的地点排序。对结果和整个索诺拉州都应用了特定方程（Obukhov 等人，2017 年；Ropp 等人，2018 年）、研究发现，墨西哥 35.85% 的国土可用来生产这种能源，而只需用 0.58% 的国土（相当于 1081 平方公里）就能满足墨西哥 2020 年的总用电量（Expansión，n.d.）。因此，墨西哥的光伏能源是实现能源转型的基本资源，具有很高的可行性。

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Comparación entre siete capas climáticas digitales para identificar áreas con alta precipitación anual en México (al menos 1,500 mm en promedio) 比较七个数字气候图层，以确定墨西哥年降水量较高的地区（平均至少 1500 毫米）。

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60779

Armando Rincón-Gutiérrez, Martin Ricker, Jean-François Mas

El modelaje espacial de la precipitación es fundamental para entender la distribución de la vegetación silvestre, el crecimiento de las plantas y las consecuencias del cambio climático. Aquí comparamos, para el territorio continental de México, la estimación de alta precipitación anual (≥ 1,500 mm en promedio) de siete capas climáticas digitales disponibles en internet. ¿Es relevante con qué capa se identifican las áreas con alta precipitación? ¿Es recomendable usar una capa de precipitación elaborada con datos satelitales en lugar de pluviómetros terrestres? Resultó que hay enormes diferencias entre las estimaciones de las siete capas digitales: la superficie con promedios de precipitación anual ≥ 1500 mm varía, según la capa seleccionada, entre 143 964 km2 (“Cuervo”) y 232 439 km2 (“Satelital”), o de 7.4% a 11.9% de la superficie terrestre de México. La segunda superficie es 1.6 veces la primera. La superficie total, donde al menos una de las siete capas estima un promedio de precipitación anual ≥ 1500 mm, es de 287 042 km2 (14.7% de la superficie de nuestro país). El coeficiente de variación para la precipitación anual estimada entre las siete capas varía de 1.8 a 60.9%. La categoría con un coeficiente de variación relativamente bajo abarca 74.7% de los 287 042 km2, la categoría intermedia 24.1%, y la que tiene mayor variación 1.2%. Todas las capas, excepto la “Satelital”, se basan en los datos de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Para ninguna capa es posible rastrear cuáles estaciones climatológicas se usaron para su elaboración, y solo para algunas capas se indica el número de estaciones utilizadas. Otras limitaciones para el análisis de las capas fueron la imposibilidad de encontrar la siguiente información: ¿cuáles correcciones estadísticas se efectuaron a los datos crudos? ¿Cómo se manejaron los datos faltantes sobre precipitación (que son comunes en los datos de la CONAGUA)? ¿Cuáles son las especificaciones precisas para la metodología que se empleó para la interpolación espacial? ¿Cuáles factores ambientales se tomaron en cuenta? ¿Cuáles parámetros de exactitud estadística se pueden reportar? Por otra parte, utilizamos 504 estaciones climatológicas de la CONAGUA donde, para los años de 1951 a 2010 (o dos periodos de “normales” de 30 años), se habían medido en promedio ≥ 1500 mm. Tomando en cuenta los datos faltantes, las 504 estaciones climatológicas cubrieron, en promedio, solo 32.7 años para este intervalo de 60 años. Para los datos de las estaciones climatológicas tampoco encontramos información metodológica adecuada: ¿cuáles instrumentos de medición se emplearon y qué exactitud tienen? ¿A qué se debe el gran número de datos faltantes? ¿Hubo algún proceso de corrección y mejora de los datos? Analizamos las diferencias entre la precipitación medida en las 504 estaciones climatológicas y la estimada por la capa, determinando el promedio (“sesgo”) y el intervalo entre los cuantiles de 10% y 90% de las diferencias (“dispersión 1”)

首先，必须改进墨西哥降水量和其他气候变量经验数据的科学基础，今后应减少数据缺失，说明方法和质量指标，如有可能，应在降水量大的地区增加气候站的数量；其次，在气候层的描述中应包括可重复的方法；第三，最好在相应的地表（此处估计占墨西哥地表的 14.7%）上建立高降水量特定层模型，其中详细考虑地形。

{"title":"Comparación entre siete capas climáticas digitales para identificar áreas con alta precipitación anual en México (al menos 1,500 mm en promedio)","authors":"Armando Rincón-Gutiérrez, Martin Ricker, Jean-François Mas","doi":"10.14350/rig.60779","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60779","url":null,"abstract":"El modelaje espacial de la precipitación es fundamental para entender la distribución de la vegetación silvestre, el crecimiento de las plantas y las consecuencias del cambio climático. Aquí comparamos, para el territorio continental de México, la estimación de alta precipitación anual (≥ 1,500 mm en promedio) de siete capas climáticas digitales disponibles en internet. ¿Es relevante con qué capa se identifican las áreas con alta precipitación? ¿Es recomendable usar una capa de precipitación elaborada con datos satelitales en lugar de pluviómetros terrestres? Resultó que hay enormes diferencias entre las estimaciones de las siete capas digitales: la superficie con promedios de precipitación anual ≥ 1500 mm varía, según la capa seleccionada, entre 143 964 km2 (“Cuervo”) y 232 439 km2 (“Satelital”), o de 7.4% a 11.9% de la superficie terrestre de México. La segunda superficie es 1.6 veces la primera. La superficie total, donde al menos una de las siete capas estima un promedio de precipitación anual ≥ 1500 mm, es de 287 042 km2 (14.7% de la superficie de nuestro país). El coeficiente de variación para la precipitación anual estimada entre las siete capas varía de 1.8 a 60.9%. La categoría con un coeficiente de variación relativamente bajo abarca 74.7% de los 287 042 km2, la categoría intermedia 24.1%, y la que tiene mayor variación 1.2%. Todas las capas, excepto la “Satelital”, se basan en los datos de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Para ninguna capa es posible rastrear cuáles estaciones climatológicas se usaron para su elaboración, y solo para algunas capas se indica el número de estaciones utilizadas. Otras limitaciones para el análisis de las capas fueron la imposibilidad de encontrar la siguiente información: ¿cuáles correcciones estadísticas se efectuaron a los datos crudos? ¿Cómo se manejaron los datos faltantes sobre precipitación (que son comunes en los datos de la CONAGUA)? ¿Cuáles son las especificaciones precisas para la metodología que se empleó para la interpolación espacial? ¿Cuáles factores ambientales se tomaron en cuenta? ¿Cuáles parámetros de exactitud estadística se pueden reportar? Por otra parte, utilizamos 504 estaciones climatológicas de la CONAGUA donde, para los años de 1951 a 2010 (o dos periodos de “normales” de 30 años), se habían medido en promedio ≥ 1500 mm. Tomando en cuenta los datos faltantes, las 504 estaciones climatológicas cubrieron, en promedio, solo 32.7 años para este intervalo de 60 años. Para los datos de las estaciones climatológicas tampoco encontramos información metodológica adecuada: ¿cuáles instrumentos de medición se emplearon y qué exactitud tienen? ¿A qué se debe el gran número de datos faltantes? ¿Hubo algún proceso de corrección y mejora de los datos? Analizamos las diferencias entre la precipitación medida en las 504 estaciones climatológicas y la estimada por la capa, determinando el promedio (“sesgo”) y el intervalo entre los cuantiles de 10% y 90% de las diferencias (“dispersión 1”)","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"181 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140760331","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Geoformas litorales como indicadores del estado morfodinámico de las playas arenosas del litoral nororiental de Cubao indicadores del estado morfodinámico modal de las playas arenosas del litoral nororiental de Cuba 作为古巴东北海岸沙滩形态动力状态指标的沿岸地貌古巴东北海岸沙滩形态动力状态模式指标

Investigaciones Geográficas

Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60837

Rider Rodríguez Paneque

Los modelos de clasificación de playa son ampliamente usados para describir el estado de la playa en respuesta a las condiciones ambientales reinantes y han establecido las bases teóricas sobre los modelos de perfil de equilibrio y en planta de una playa y sus diversas aplicaciones. En el estudio se determina el estado morfodinámico en 54 playas biogénicas arenosas del litoral nororiental de Cuba, a partir de la identificación de las geoformas litorales encontradas en trabajos de terrenos, para el periodo comprendido entre agosto de 2018 y marzo del año 2022, y las geoformas identificadas en imágenes satelitales de alta resolución de Google Earth Pro (CNES/Airbus, Maxar Technologies). Además, se comprobó en 12 playas representativas del litoral nororiental, si las geoformas litorales observadas en los trabajos de campo, indicativas de ciertos estados morfológicos, se corresponden con las pronosticadas mediante el parámetro adimensional Ω o Índice de Dean, que permite clasificar las playas en disipativas, reflejantes e intermedias. Como rasgos geomorfológicos fundamentales destacan un ancho medio de la playa superior a 50 m, una cara de 11 m de ancho y bermas estrechas o ausentes, con altura media de 1.35 m, sin la presencia de cúspides y topografías rítmicas, excepto en el 26% de las playas y únicamente en la etapa invernal. En la parte sumergida aparece una barra de arena de poca altura, sin la presencia de corrientes de resaca. La presencia de arrecifes coralinos que protegen las playas del oleaje de mayor altura, en el 93% de los casos, constituye el rasgo geomorfológico más significativo de las playas objeto de estudio. El cálculo del parámetro adimensional confirmó que las playas del litoral nororiental de Cuba corresponden a estados morfodinámicos de tipo intermedio y tienden más a estados modales reflejantes que disipativos, resultados que se corresponden con las geoformas litorales y la granulometría de los sedimentos encontrados en las playas objetos de estudio. Aun cuando las características reportadas por investigadores australianos, para playas intermedias coincidan con los valores pronosticados mediante el cálculo del parámetro adimensional Ω y con las características sedimentarias de las playas, las geoformas reportadas por estos, para playas intermedias, no fueron encontradas en las playas objeto de estudio. En ellas no aparecen corrientes de retorno, cadenas de surcos litorales, terrazas de bajamar, marcada topografía rítmica y cúspides. Otros estudios también han señalado que no siempre se cumple la clasificación de las playas, que tiene en cuenta las características de las olas y la velocidad de caída de los sedimentos, propuestas por investigadores australianos, debido particularmente a la presencia de arrecifes coralinos cercanos a la costa, la baja energía del oleaje y el control geológico. A ello habría que añadir el predominio del transporte longitudinal de arena sobre el transporte transversal en el área de estudio. Los re

海滩分类模型被广泛用于描述海滩对当时环境条件的反应状态，并为海滩的平衡和平面剖面模型及其各种应用奠定了理论基础。本研究根据对 2018 年 8 月至 2022 年 3 月期间实地工作中发现的海岸地貌的识别，以及谷歌地球专业版（CNES/Airbus，Maxar Technologies）高分辨率卫星图像中识别的地貌，确定了古巴东北海岸 54 个沙质生物海滩的形态动力学状态。此外，还对东北海岸的 12 个代表性海滩进行了测试，以了解实地观察到的表明某些形态状态的海岸地貌是否与无量纲参数 Ω 或迪恩指数（可将海滩分为耗散型、反射型和中间型）预测的地貌相符。主要的地貌特征是海滩平均宽度超过 50 米，滩面宽 11 米，护堤窄或无护堤，平均高度 1.35 米，除 26% 的海滩外（仅在冬季），没有尖顶和有节奏的地形。水下部分有一个低沙洲，没有暗流。在 93% 的情况下，珊瑚礁的存在可以保护海滩免受大浪的侵袭，这是所研究海滩最重要的地貌特征。无量纲参数的计算证实，古巴东北海岸的海滩属于中间形态动力学状态，更倾向于反射模态，而不是耗散模态，这些结果与所研究海滩的海岸地貌和沉积物的粒度相吻合。虽然澳大利亚研究人员报告的中间滩的特征与无量纲参数 Ω 的计算值和海滩沉积物特征的预测值相吻合，但他们报告的中间滩的地貌在所研究的海滩上并没有发现。它们缺乏裂流、沿岸沟槽链、低潮阶地、明显的韵律地形和尖顶。其他研究也指出，澳大利亚研究人员提出的考虑波浪特征和沉积物下落速度的海滩分类方法并不总能得到遵守，特别是由于近岸珊瑚礁的存在、低波能和地质控制。此外，在研究区域内，纵向输沙比横向输沙更占优势。研究结果证实，根据海滩的形态动力学状态对海滩进行分类，对于了解海滩上发生的水动力过程的时空动态以及更好地了解当地和区域情况至关重要。此外，这些研究还再次证明，在推断海滩平衡剖面模型以及由此推导出的侵蚀控制行动方程之前，有必要对每条海岸线的水动力和沉积特征进行具体研究。

{"title":"Geoformas litorales como indicadores del estado morfodinámico de las playas arenosas del litoral nororiental de Cubao indicadores del estado morfodinámico modal de las playas arenosas del litoral nororiental de Cuba","authors":"Rider Rodríguez Paneque","doi":"10.14350/rig.60837","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60837","url":null,"abstract":"Los modelos de clasificación de playa son ampliamente usados para describir el estado de la playa en respuesta a las condiciones ambientales reinantes y han establecido las bases teóricas sobre los modelos de perfil de equilibrio y en planta de una playa y sus diversas aplicaciones. En el estudio se determina el estado morfodinámico en 54 playas biogénicas arenosas del litoral nororiental de Cuba, a partir de la identificación de las geoformas litorales encontradas en trabajos de terrenos, para el periodo comprendido entre agosto de 2018 y marzo del año 2022, y las geoformas identificadas en imágenes satelitales de alta resolución de Google Earth Pro (CNES/Airbus, Maxar Technologies). Además, se comprobó en 12 playas representativas del litoral nororiental, si las geoformas litorales observadas en los trabajos de campo, indicativas de ciertos estados morfológicos, se corresponden con las pronosticadas mediante el parámetro adimensional Ω o Índice de Dean, que permite clasificar las playas en disipativas, reflejantes e intermedias. Como rasgos geomorfológicos fundamentales destacan un ancho medio de la playa superior a 50 m, una cara de 11 m de ancho y bermas estrechas o ausentes, con altura media de 1.35 m, sin la presencia de cúspides y topografías rítmicas, excepto en el 26% de las playas y únicamente en la etapa invernal. En la parte sumergida aparece una barra de arena de poca altura, sin la presencia de corrientes de resaca. La presencia de arrecifes coralinos que protegen las playas del oleaje de mayor altura, en el 93% de los casos, constituye el rasgo geomorfológico más significativo de las playas objeto de estudio. El cálculo del parámetro adimensional confirmó que las playas del litoral nororiental de Cuba corresponden a estados morfodinámicos de tipo intermedio y tienden más a estados modales reflejantes que disipativos, resultados que se corresponden con las geoformas litorales y la granulometría de los sedimentos encontrados en las playas objetos de estudio. Aun cuando las características reportadas por investigadores australianos, para playas intermedias coincidan con los valores pronosticados mediante el cálculo del parámetro adimensional Ω y con las características sedimentarias de las playas, las geoformas reportadas por estos, para playas intermedias, no fueron encontradas en las playas objeto de estudio. En ellas no aparecen corrientes de retorno, cadenas de surcos litorales, terrazas de bajamar, marcada topografía rítmica y cúspides. Otros estudios también han señalado que no siempre se cumple la clasificación de las playas, que tiene en cuenta las características de las olas y la velocidad de caída de los sedimentos, propuestas por investigadores australianos, debido particularmente a la presencia de arrecifes coralinos cercanos a la costa, la baja energía del oleaje y el control geológico. A ello habría que añadir el predominio del transporte longitudinal de arena sobre el transporte transversal en el área de estudio. Los re","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"305 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140771832","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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