Scielo RSS <![CDATA[Investigaciones geográficas]]> http://www.scielo.org.mx/rss.php?pid=0188-461120130003&lang=en vol. num. 82 lang. en <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.mx/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.mx <![CDATA[<b>Editorial</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300001&lng=en&nrm=iso&tlng=en <![CDATA[<b>Morphotectonic and structural analysis of the municipalities of San Cristóbal and Candelaria, Western Cuba</b>: <b>contribution to seismic hazard studies of Pinar Fault</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300002&lng=en&nrm=iso&tlng=en La investigación se enfoca en revelar las principales expresiones morfotectónicas del relieve, como contribución al estudio de la sismicidad moderada del territorio. El análisis morfoestructural se combina con resultados del análisis de estructuras a escala mesoscópica, para aportar elementos sobre la dirección preferencial de los esfuerzos tectónicos que determinaron el relieve contemporáneo. En total se describieron 44 afloramientos y se midieron 686 elementos estructurales (fracturas de extensión, de cizalla e híbridas, ejes y planos axiales de pliegues). Las interpretaciones morfotectónicas y de índices geomorfológicos permitieron revelar la diferenciación morfoestructural en bloques, transversales a la falla sinestral Pinar, de potencial carácter sismogénico y, además, concluir sobre las direcciones principales y subordinadas de los esfuerzos tectónicos que generaron las mesoestructuras del substrato y las morfoestructuras del relieve, parámetros significativos en la caracterización sismotectónica regional. Atención especial merece el "lomo de presión" generado sobre la traza de la falla Pinar, al norte de la localidad La Conchita, el que presenta una diferenciación en microbloques escalonados y desplazados horizontalmente, indicando una notable deformación, cuya geodinámica sugiere una amenaza sísmica para los pueblos de San Cristóbal y Candelaria.<hr/>The research focuses on revealing the main morphotectonic expressions of relief, as a contribution to the study of moderate seismicity of territory. Morphostructural analysis combined with results of analysis of structures, to mesoscopic scale, provide elements of the preferred direction of the tectonic forces that determined the contemporary relief. A total of 44 outcrops were described and 686 structural elements measured (extension fracture, shear and hybrid fracture, axes and axial planes of folds). Morphotectonics interpretations and geomorphological indexes allowed to reveal morphostructural block differentiation, transverse to Pinar transcurrent fault, with potential seismogenic character and also conclude on the main and subordinate directions of tectonic efforts which generated the substrate's mesostructures and the relief 's morphostructures, significant parameters in characterizing regional seismotectonics. Special attention deserves the "back pressure" generated on the Pinar fault trace, located to north of La Conchita, which present a differentiation in stepped microblocks and displaced horizontally, indicating a remarkable deformation with characteristics seismic hazard for San Cristóbal and Candelaria towns. <![CDATA[<b>Geosites, geomorphosites and geoparks</b>: <b>importance, actual situation and perspectives in Mexico</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300003&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los geositios, geomorfositios y geoparques son estrategias encaminadas a la conservación, educación y desarrollo sustentable. Durante las últimas dos décadas, y particularmente en el presente siglo, las redes internacionales sobre estos temas se han incrementado notablemente, lo que ha favorecido su reconocimiento por parte de los organismos internacionales que regulan su funcionamiento. Si bien en diversos países del mundo estas estrategias han probado su efectividad, en México su desarrollo es aún incipiente, no obstante existir algunos grupos e individuos que han elaborado trabajos al respecto y de que las condiciones del país parecen favorables para su desarrollo. Entre las razones que explican la ausencia de estudios relativos a estos temas se encuentran: la falta de un marco jurídico que reconozca y valore de manera explícita la importancia de la geología y la geomorfología enfocada a la conservación, educación y desarrollo sustentable y el aparente sesgo hacia los aspectos bióticos plasmados en la legislación ambiental de nuestro país. La contribución de estas estrategias al desarrollo local se lleva a cabo principalmente a partir de actividades como el Geoturismo, cuyo impacto en diversos casos reportados es sobresaliente. Se concluye que estas estrategias son potencialmente aplicables en México y compatibles con otras figuras encaminadas a la conservación del ambiente, reconocidas en la legislación ambiental en México.<hr/>Geosites, Geomorphosites and Geoparks are strategies for conservation, education and sustainable development. During the past two decades, and particularly in this century, international networks on these issues have increased significantly, which has led to its recognition by international bodies that regulate their operation. While in many countries worldwide these strategies have proven effective, in Mexico its development is still in its infancy, despite the existence of some groups and individuals who have made work about it and that country conditions appear favorable for their development. Among the reasons for the lack of studies on these issues are: the lack of a legal framework that recognizes and values explicitly the importance of geology and geomorphology focused on conservation, education and sustainable development and the apparent bias towards biotic environmental legislation embodied in our country. The contribution of these strategies to local development takes place mainly from activities like Geotourism, whose positive impact in several reported cases is outstanding. We conclude that these strategies are potentially applicable in Mexico and compatible with other figures aimed at environmental conservation. <![CDATA[<b>Droughts and floods in Buenos Aires province (Argentina) and their space and temporal distribution</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300004&lng=en&nrm=iso&tlng=en La provincia de Buenos Aires, importante productora agropecuaria argentina, ha sido escenario de eventos hidrológicos extremos (sequías e inundaciones) de distinto grado de gravedad a lo largo del tiempo. Muchos de ellos ocasionaron catástrofes mientras que otros solo alteraron las condiciones normales de algunas áreas. Investigadores de distintas ramas científicas han estudiado estos eventos, principalmente en sus impactos económico-sociales, pero no desde una mirada que contemple las variaciones que experimenta el contenido de agua en el suelo. En este trabajo, primero, se analiza la evolución de eventos húmedos y secos aproximadamente desde el año 1600 (época colonial) hasta 2008. Por otro lado, se aplicó un modelo de balance de agua en el suelo utilizando datos diarios de precipitación y constantes hidrológicas de los suelos (basados en datos obtenidos in situ); con lo que se obtuvo la distribución de los excesos y deficiencias de agua en el suelo, considerados como desencadenantes de los eventos hidrológicos extremos. Por último, se analizan la suma de los excesos y las deficiencias anuales de agua en el suelo desde 1969 a 2008, en 16 sectores determinados según sus cuencas y se exponen los resultados en mapas con su distribución espacio-temporal.<hr/>Buenos Aires province, major producer in argentine agriculture, has been the scene of extreme hydrological events (droughts and floods) of varying severity over time. Many of them caused disasters while others only alter the normal conditions of some areas. The events have been studied from different disciplines and so, different scales of time and space; despite this, there is a lack of studies that take into account the soil water content. In this paper, first, we analyze the evolution of wet and dry events around since the year 1600 (colonial era) to 2008. Furthermore, we applied a soil water balance model using daily data of precipitation and soil hydrological constants (based on data obtained in situ). The result was the distribution of the soil water surplus and deficit, considered as triggers of the extreme hydrological events. Finally, the annual values of soil water surplus and deficit were analyzed from the period 1969-2008 in 16 sectors of the province, determined according their basins, and there were exposed the results in maps with the spatial-temporal distribution. <![CDATA[<b>Between climate risk and productive changes</b>: <b>irrigated agriculture as a form of adaptation in Río Segundo, Córdoba, Argentina</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300005&lng=en&nrm=iso&tlng=en En los sistemas agrarios, los riesgos asociados al clima definen la actividad productiva por estar directamente vinculada a los procesos naturales. Este trabajo se centra en uno de los aspectos considerados como central en el manejo de los riesgos climáticos en los entornos agrícolas, el de la percepción social que los actores tienen de dichos riesgos (variabilidad o eventos extremos e incluso normalidad). Esta percepción respondería en primer término a la influencia de diferentes procesos socio-históricos en los que participaron (circunstancias económicas dependientes del contexto internacional y nacional), además de los cambios registrados en el clima en los últimos tiempos que influyeron en las condiciones físicas preexistentes. Dicha percepción se plasmó en modificaciones productivas en Río Segundo (provincia de Córdoba, Argentina), al incorporar la tecnología del riego. La principal estrategia puesta en marcha por estos productores, tomados como caso de estudio, para enfrentar el principal riesgo climático (la inestabilidad y escasez de lluvias), es la aplicación de riego complementario por pivotes centrales con agua subterránea. Los datos concretos disponibles sobre las precipitaciones no justificarían la incorporación del riego. Sin embargo, si lo hace la resignificación del riesgo de escasez de precipitaciones que han hecho estos productores "de punta", al considerarla como algo inaceptable en la actividad agrícola moderna.<hr/>In agricultural systems, the risks associated with climate define productive activity by being directly linked to natural processes. This paper makes focus on one aspect considered central to climate risks management in agricultural environments. That is the social perception of risks (especially variability or extreme and normal events). This perception responds primarily to different socio-historical influences (such as economic circumstances in the international and national context) and also to changes in climate that in recent decades have affected pre-existing physical conditions. The perception of climate was reflected in productive practices in Río Segundo (province of Córdoba, Argentina) such as irrigation technology adoption. The application of supplementary central pivot irrigation with groundwater is the main strategy implemented by Río Segundo's farmers to address the major climate risk (unstable and low rainfall). The available empirical evidence on precipitation would not be enough to justify the investment in irrigation. However, this "cutting edge" farmers make technology adoption reasonably re-signifying the rainfall risk as beyond acceptable for modern farming. <![CDATA[<b>Update of Bioclimatic <i>Atlas of Jalisco State</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300006&lng=en&nrm=iso&tlng=en En esta nueva versión del Atlas Bioclimático del estado de Jalisco, se hace una descripción más detallada de las condiciones climáticas por municipios del estado, obtenidas a partir de una metodología más actualizada y con una mayor base de datos meteorológicos, que en la versión anterior, realizada por Gómez Amador en SEMADES (2009). Se utilizaron los datos procesados de las Normales Climatológicas de 1971-2000 del Servicio Meteorologico Nacional (SMN) de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Los mapas fueron elaborados en el sistema de información geográfica (SIG) ArcGis 9.3, con temporalidad mensual y anual. Se observa que en los meses de enero a mayo el bioclima predominante en la mayoría del estado es el seco extremoso, seguido del templado y frío, pero a partir del mes de junio el dominante cambia a cálido, seguido del templado. El mes de julio vuelve a cambiar predominando el templado, seguido de los cálidos, y agosto se caracteriza por tener bioclimas cálidos; posteriormente, de septiembre a octubre se vuelven a presentar los templados seguidos de los cálidos. Finalmente en noviembre y diciembre reaparece el seco extremoso como dominante y resurgen los templados y frío. En cuanto a la distribución anual, dado que los promedios equilibran los valores extremos, la mayoría del estado presenta bioclima templado.<hr/>In this new version of the bioclimatic Atlas of Jalisco State, we present a more detailed description of bioclimate conditions for municipalities in the state, obtained using the most current methodology and larger meteorological database, than used in the previous version, by Amador SEMADES (2009). Processed data were used from 1971-2000 from the Climatological Normal data of the National weather Service belonging to the National Water Commission. The maps were developed using the ArcGIS Geographic Information System 9.3, with monthly and annual seasonality. It is observed that in the months of January to May the predominant bioclimate in most of the state is dry extremes, with lesser occurrence of warm and cold, but from June, the bioclimate changes to warm, with occurrence temperate days. In July temperate bioclimate predominates with lesser occurrence of warm and August is characterized by warm; then from September to October temperate dominates again, followed by warm bioclimate. Finally in November and December extremely dry is dominant again and followed by temperate and cold. As for the annual distribution, since the average bioclimate is a balance of extremes, most of the state has temperate bioclimate. <![CDATA[<b>Anthropogenic pressure on groundwater in Mexico</b>: <b>a geographical approach</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300007&lng=en&nrm=iso&tlng=en En este estudio se identifican las regiones con mayor presión antropogénica sobre el agua subterránea en México. La información para identificar estas áreas corresponde a los registros georreferenciados de 314 292 derechos de agua subterránea que especifican el volumen concesionado por la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). En este estudio se construyeron tres indicadores, representados en mapas de densidad de tipo Kernel, que muestran la distribución espacial a partir de los registros puntuales de los derechos de agua. Los indicadores obtenidos: a) densidad geográfica según la cantidad de pozos, b) volumen concesionado y c) profundidad de perforación, describen por separado diferentes componentes de la presión antropogénica sobre las aguas subterráneas y permiten generar en conjunto una cartografía de la presión ejercida sobre los acuíferos del país. Los resultados requieren complementarse con estudios hidrogeológicos regionales que indiquen con precisión el grado de afectación de los acuíferos por la extracción de agua subterránea; sin embargo, los resultados por sí mismos dejan ver una presión muy alta en las regiones del Bajío, la Comarca Lagunera y el Centro-Oeste del estado de Chihuahua. Estos hallazgos se discuten desde una perspectiva geográfica, demostrando la utilidad de incorporar indicadores ambientales para evaluar la presión ejercida sobre los recursos hídricos del país.<hr/>In this study we identified regions with the highest anthropogenic pressure on groundwater in Mexico. The information used to identify these areas was based on the 314,292 groundwater rights specified by the National Water Commission (CONAGUA). In the research we calculated three indicators, represented as Kernel density maps, which show the spatial distribution of the groundwater rights. The indicators: a) geographic density of wells, b) concessioned volume, and c) drilling depth, describe separately different components of human pressure on groundwater and allow to generate a combined pressure mapping on the aquifers of Mexico. The results of this work must be complemented with regional hydrogeological studies that indicate accurately the disturbance of aquifers by groundwater extraction, however, the results reveal themselves a very high pressure in the regions of El Bajio, la Comarca Lagunera and the midwest of Chihuahua. These findings are discussed from a geographic perspective, demonstrating the usefulness of incorporating environmental indicators to assess the pressure on water resources in the country. <![CDATA[<b>Spatial dependence model applied to the analysis of the distribution of alcohol consumption in the CU campus, UNAM</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300008&lng=en&nrm=iso&tlng=en El objetivo de este trabajo es analizar la distribución del consumo de alcohol dentro del campus de Ciudad Universitaria (CU) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), en un periodo de cuatro años, a través del estudio de sus relaciones espaciales. Tomando como base a la Primera Ley de Tobler que explica que: "todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que lo lejano", se puede decir que la distribución del consumo de alcohol que se extiende dentro de CU se encuentra determinada por la dependencia espacial de las áreas de consumo, y de las relaciones espaciales que éstas presentan con su entorno. Para lograr este objetivo se emplearon conceptos de Geografía del Crimen, Dependencia y Análisis Espacial, así como del Modelado, que a través de los sistemas de información geográfica (SIG) proporcionan una herramienta que ayuda a tener un mejor entendimiento del espacio para luego integrar una solución al problema de estudio. Los resultados de la aplicación del modelo permitieron determinar las posibles áreas de consumo dentro de la zona en estudio, datos que son importantes para la implementación de mejores planes de vigilancia dentro del campus.<hr/>The aim of this paper is to analyze the distribution of alcohol consumption occurred within the main campus (CU) of the National Autonomous University of Mexico (UNAM), in a period of four years, through the study of their spatial relationships. Based on Tobler's First Law which explains that "everything is related to everything else, but near things are more related than distant ones", one can say that the distribution of alcohol consumption that extends into CU is determined by the spatial dependence of consumption areas, and spatial relationships that they have with their environment. To achieve this goal we used concepts of Geography of Crime, Spatial Dependency, Spatial Analysis and Modeling which through geographical information systems, provide a tool to help gain a better understanding of space and then integrate a solution study problem. The results of applying the model allowed determining possible areas of consumption within the study area, data that is important for the implementation of improved monitoring plans within the campus. <![CDATA[<b>Evaluation and comparison of deterministic and probabilistic interpolation methods for digital elevation model generation</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300009&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b>En torno al trabajo de campo bajo techo</b>: <b>la consulta de archivos y la geografía histórica</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300010&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b><i>El lugar común. Una historia de las figuras de paisaje en el Río de la Plata</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300011&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b><i>La institucionalización de la Geografía en Córdoba</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300012&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b><i>Territorios de la incertidumbre. Apuntes para una geografía social</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300013&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b>Coloquio</b>: <b>Las ecologías de la ciudad y el campo. La historia ambiental de México</b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300014&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b>Wilbur Zelinsky</b>: <b><i>In Memoriam</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300015&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b>40 años de <i>Social Justice and the City</i></b>: <b><i>Un simposio en torno a un clásico de la geografía crítica</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300016&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies. <![CDATA[<b><i>XV Encuentro Internacional Humboldt</i></b>]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112013000300017&lng=en&nrm=iso&tlng=en Los modelos digitales de elevación (MDE) son la forma más común y eficaz de representar la superficie terrestre. Desafortunadamente, al igual que la mayoría de la información geográfica en formato digital, los MDE contienen errores de forma inherente, por lo que es necesario evaluar la magnitud de dichos errores e informar de su existencia a los usuarios de MDE. Uno de los factores que introduce errores en los MDE es el método de interpolación y diferentes estudios previos han presentado conclusiones que discrepan entre sí en cuanto a la idoneidad de diferentes métodos de interpolación para la generación de MDE. Con el objetivo de contribuir a dicha discusión y de mejorar el entendimiento del error introducido por métodos de interpolación en los MDE, en este trabajo se evalúa y compara la precisión de MDE generados utilizando métodos de interpolación determinísticos (IDW, ANUDEM) y probabilísticos (OK, KT). Los resultados sugieren que KT genera MDE más precisos que el resto de los métodos de interpolación aquí evaluados y sin la presencia de errores sistemáticos, como ocurre en los MDE generados usando IDW, ANUDEM y OK. Dichos resultados concuerdan con algunos estudios previos, pero discrepan al mismo tiempo con otros estudios similares.<hr/>Digital elevation models (DEM) are the most common and effective representation of the land surface. Unfortunately, similarly to most digital geographic information, DEM inherently contain errors, which magnitude should be assessed and informed to DEM users. One factor that introduces errors in DEM is the interpolation method and several previous studies have presented findings that disagree among them regarding the suitability of several interpolation methods for DEM generation. With the aim of contributing to this discussion and of improving the understanding of errors introduced in DEM by interpolation methods, in this paper we evaluate and compare the accuracy of DEM generated using both deterministic (IDW, ANUDEM) and probabilistic (OK, KT) interpolation methods. Our results suggest that KT produces more accurate DEM than the other interpolation methods evaluated in this paper and that it produces DEM without systematic errors, which occur in DEM generated using IDW, ANUDEM and OK. These results are consistent with some previous studies, but at the same time disagree with other similar studies.