Detección, evaluación y pronóstico de las sequías en la región del Organismo de Cuenca Pacífco Norte, México

Las cuencas hidrológicas en la región del Organismo de Cuenca Pacífico Norte en México son afectadas por recurrentes sequías que impactan negativamente a la agricultura y a todas las actividades socio-económicas en general. Para el estudio de las sequías se consideró el período 1978-2012. Se utilizaron datos de precipitación, evapotranspiración potencial, satelitales de MODIS y capacidad edáfica de retención hídrica de 54 estaciones meteorológicas de la región. Se calcularon los siguientes índices: estandarizado de precipitación, de severidad de sequía de Palmer y de diferencia normalizada de vegetación . Estos índices permitieron la detección, la evaluación y el pronóstico de la intensidad de las deficiencias hídricas en períodos con sequías o sin éstas. El pronóstico de las sequías fue realizado con redes neuronales y validado estadísticamente. La cartografía de los índices fue automatizada mediante el desarrollo de un programa de computación específico (SOS). Se consideraron dos períodos con condiciones hídricas extremas: 2004-2005, cuando los índices señalaron condiciones de exceso hídrico, y 2011-2012 cuando se presentaron sequías severas que afectaron las reservas de las represas, los caudales de los ríos y la disponibilidad de agua en zonas urbanas y agrícolas. Estas condiciones fueron verificadas con informes oficiales del gobierno y periodísticos.

The watersheds in the region of the North Pacific Watershed Organism in Mexico are affected by recurring droughts which impact negatively the agriculture and every socio-economic activity. The drought study considered the period 1978-2012 and used data of rainfall, potential evapotranspiration, MODIS satellite and soil water holding capacity for 54 weather stations of the region. Several drought indices were computed: Standard precipitation index, Palmer drought severity index, and the normalized difference vegetation index. These indices allowed the detection, assessment and forecasting of intensity of the hydrological deficits during drought or not drought periods. A neural network was used for the drought forecasting and statistically validated. The mapping of indices was done automatically with a computer program (SOS). Two periods with opposite extreme hydrological conditions were considered: 2004-2005 when the indices indicated water excesses and 2011-2012 when severe droughts affected the water reservoirs, river fows and water availability in urban and rural areas. These conditions were verifed with government and newspaper reports.