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<journal-title><![CDATA[Madera y bosques]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Modelación del contenido de agua de los suelos y su relación con los incendios forestales en la Sierra Madre Occidental de Durango, México]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Modeling of the water content of soils and its relation with wild fires in the Mountain Sierra Madre range of Durango, Mexico]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Mathematical techniques that predict the risk of forest fires use a hydro-climatic sub-model, which is generally fed with simple climatic variables such as rainfall, potential evapotranspiration, or the air relative humidity. In this research we report the effect of rainfall, pan evaporation (Et), and potential evapotranspiration (Etp), and the soil moisture content (&#952;), were related with the number of annual forest fires and the area annually burned by forest fires in the state of Durango, Mexico. A hydrologic, mass balance, physically-based model that feeds on climate, soil and plant cover variables as well as weighting factors was employed to calculate Etp and &#952;. In addition, the El Niño index was statistically related to the forest fire variables described above. The &#952; variable resulted to be better related than the simple climatic variables to the number of forest fires and the area burned by forest fires. El Niño index expressed during the November-December phase of the year t-1 explains above 30% of the total burned area variation during the dry season of January-May of temperate forests. It is recommended to use the soil moisture content estimated by the water balance as predictor variable in the fire risk assessment of temperate forests.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Balance hídrico de suelos]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos de investigaci&oacute;n</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Modelaci&oacute;n del contenido de agua de los suelos y su relaci&oacute;n con los incendios forestales en la Sierra Madre Occidental de Durango, M&eacute;xico</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Modeling of the water content of soils and its relation with wild fires in the Mountain Sierra Madre range of Durango,</b> <b>Mexico</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Jos&eacute; de Jes&uacute;s N&aacute;var Ch&aacute;idez<sup>1</sup></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>1</sup> CIIDIR&#45;IPN Unidad Durango. Sigma s/n Col. 20 de Noviembre II. Durango, Dgo. 34220. M&eacute;xico.</i> <a href="mailto:jnavar@ipn.mx">jnavar@ipn.mx</a>.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Manuscrito recibido el 7 de enero de 2009.    <br> 	Aceptado el 28 de mayo de 2010.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las t&eacute;cnicas que predicen el riesgo de incendios forestales utilizan un submodelo hidroclim&aacute;tico. En esta investigaci&oacute;n se probaron los efectos de la precipitaci&oacute;n, de la evaporaci&oacute;n medida en tanques (Et), de la evapotranspiraci&oacute;n potencial estimada, Etp) y del contenido de humedad del suelo (&#952;), con el n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada del estado de Durango, M&eacute;xico. Para el c&aacute;lculo de Etp y de &#952; se aplic&oacute; un modelo f&iacute;sicamente basado en la estimaci&oacute;n del balance del agua de los suelos forestales que se alimenta con variables clim&aacute;ticas, de cobertura forestal, edafol&oacute;gicas y de ponderaci&oacute;n. Adem&aacute;s, se relacion&oacute; el fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o con las variables de los incendios forestales previamente se&ntilde;alados. La humedad del suelo estimada con el modelo hidrol&oacute;gico result&oacute; ser mejor predictora del n&uacute;mero de incendios y de la superficie forestal incendiada que los factores clim&aacute;ticos simples. El &iacute;ndice del fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o, expresado durante noviembre&#45;diciembre del a&ntilde;o inmediatamente anterior, explica por arriba del 30% en la superficie forestal incendiada durante la etapa seca de enero&#45;mayo de los bosques templados. Se recomienda emplear el modelo f&iacute;sico de suelos forestales como par&aacute;metro hidrol&oacute;gico porque se encuentra estrechamente relacionado con la humedad de los combustibles en la estimaci&oacute;n del riesgo de incendios forestales en los bosques templados.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave</b>: Balance h&iacute;drico de suelos, distribuci&oacute;n binomial negativa, modelos f&iacute;sicamente basado, n&uacute;mero de incendios, superficie forestal incendiada, regresi&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mathematical techniques that predict the risk of forest fires use a hydro&#45;climatic sub&#45;model, which is generally fed with simple climatic variables such as rainfall, potential evapotranspiration, or the air relative humidity. In this research we report the effect of rainfall, pan evaporation (Et), and potential evapotranspiration (Etp), and the soil moisture content (&#952;), were related with the number of annual forest fires and the area annually burned by forest fires in the state of Durango, Mexico. A hydrologic, mass balance, physically&#45;based model that feeds on climate, soil and plant cover variables as well as weighting factors was employed to calculate Etp and &#952;. In addition, the El Ni&ntilde;o index was statistically related to the forest fire variables described above. The &#952; variable resulted to be better related than the simple climatic variables to the number of forest fires and the area burned by forest fires. El Ni&ntilde;o index expressed during the November&#45;December phase of the year t&#45;1 explains above 30% of the total burned area variation during the dry season of January&#45;May of temperate forests. It is recommended to use the soil moisture content estimated by the water balance as predictor variable in the fire risk assessment of temperate forests.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words</b>: Water balance of soils, negative binomial distribution, physically based model, numbers and area burned by forest fires, regression.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El c&aacute;lculo del &aacute;rea incendiada futura, la intensidad y comportamiento del fuego y otras caracter&iacute;sticas de los incendios forestales son fen&oacute;menos complejos. Los principios b&aacute;sicos indican que para que exista un incendio forestal se necesita de: <i>a)</i> combustibles con bajo contenido de humedad, <i>b)</i> ox&iacute;geno provisto por el aire, <i>c)</i> la fuente de ignici&oacute;n (Johnson y Miyanishi, 2001).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estos componentes han sido compilados en las nuevas tecnolog&iacute;as de predicci&oacute;n del n&uacute;mero y superficie forestal incendiada, de tal manera que actualmente existen diversos modelos en la literatura universal para predecir el riesgo de incendios forestales, dentro de los cuales destacan: <i>a)</i> el Canadian Forest Fire Danger Rating System (<a href="http://fire.cfs.nrcan.gc.ca" target="_blank">http://fire.cfs.nrcan.gc.ca</a>); <i>b)</i> el Sistema Integrado de Italia (Fiorucci <i>et al.,</i> 2004); <i>c)</i> el Instituto Meteorol&oacute;gico Portugu&eacute;s (Bugalho y Pessanha, 2007), <i>d)</i> el Sistema CFS&#45;Conafor para M&eacute;xico (Conafor, 2008), entre otros. Todos los sistemas incluyen generalmente dos componentes, el &iacute;ndice meteorol&oacute;gico y el sistema de previsi&oacute;n del comportamiento del fuego.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El &iacute;ndice meteorol&oacute;gico incluye generalmente los par&aacute;metros de humedad de los combustibles ligeros, del humus y de sequ&iacute;a, entre otros par&aacute;metros que generalmente se integran en uno solo. Estos valores de manera normal se extrapolan de datos climatol&oacute;gicos provenientes de registros instrumentales, dentro de los cuales se incluyen: mediciones diarias de temperatura, la humedad relativa del aire, la velocidad y direcci&oacute;n del viento y la precipitaci&oacute;n acumulada durante 24 horas (<a href="http://fire.cfs.nrcan.gc.ca" target="_blank">http://fire.cfs.nrcan.gc.ca</a>). Sin embargo, pocos estudios consideran los balances hidrol&oacute;gicos con componentes o submodelos f&iacute;sicamente basados como variables de entrada en el subsistema clim&aacute;tico para predecir el riesgo de incendios forestales en un bosque determinado (Lawson <i>et al.,</i> 1997). Por esta raz&oacute;n, la investigaci&oacute;n tuvo los siguientes objetivos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Objetivos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Probar si las variables Etp y &#952;, provenientes de un balance hidrol&oacute;gico, proveen mejores estimadores del n&uacute;mero de incendios y de la superficie forestal incendiada, que los factores clim&aacute;ticos convencionalmente empleados.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Probar el efecto clim&aacute;tico de El Ni&ntilde;o, en las variables de incendios se&ntilde;aladas anteriormente para el estado de Durango, M&eacute;xico.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Materiales y m&eacute;todos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El estudio se realiz&oacute; en el estado de Durango, M&eacute;xico. Se localiza en la porci&oacute;n centro&#45;norte de M&eacute;xico (<a href="#f1">Fig. 1</a>), dentro de las coordenadas extremas, en su posici&oacute;n septentrional, 22&deg;35' LN y 104&deg;50' LW; en su zona oriental 24&deg;44' LN y 22&deg;58' LW; en su posici&oacute;n m&aacute;s al norte 26&deg;83' LN y 104&deg;27' LW y en su posici&oacute;n occidental 23&deg;52' LN y 107&deg;21' LW. Colinda por el norte con los estados de Chihuahua y Coahuila; al este con Coahuila y Zacatecas, al sur con Zacatecas y Nayarit y al oeste con Sinaloa y Nayarit. Se encuentra dentro de tres regiones fisiogr&aacute;ficas: <i>a)</i> la vertiente del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, <i>b)</i> la Sierra Madre Occidental y <i>c)</i> el desierto chihuahuense (INEGI, 2010).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f1"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5f1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por su posici&oacute;n geogr&aacute;fica, su ubicaci&oacute;n central en el pa&iacute;s, la cercan&iacute;a del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico y la presencia de la Sierra Madre Occidental y el Altiplano Mexicano, el estado de Durango posee una variedad de climas que van desde los &aacute;ridos (BS) al centro&#45;este del estado, los semi&aacute;ridos (BS) en la regi&oacute;n de los valles centrales y en la vertiente del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, los semic&aacute;lidos ((A)C) en la regi&oacute;n del desierto chihuahuense y la vertiente del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, hasta los templados (C) en la Sierra Madre Occidental, de acuerdo con la clasificaci&oacute;n clim&aacute;tica de K&ouml;ppen (Garc&iacute;a, 1987).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los tipos de vegetaci&oacute;n dominantes son los bosques templados (4 700 000 ha) seguido de los matorrales (2 900 000 ha), los pastizales (1 000 000 ha), la agricultura (1 300 000 ha), las selvas bajas (500 000 ha) y la superficie restante (2 000 000 ha) de otros tipos de vegetaci&oacute;n. Los suelos predominantes son los litosoles (37%), los regosoles (30%) y los xerosoles (12%). Esto se debe fundamentalmente a la topograf&iacute;a accidentada del territorio, a la geolog&iacute;a y a la aridez del clima.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>El balance h&iacute;drico</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se calcularon los cambios de agua para los suelos forestales de la Sierra Madre Occidental. Estos se pueden estimar por diversas metodolog&iacute;as, aqu&iacute; se utiliz&oacute; un ejemplo de un m&eacute;todo f&iacute;sico indirecto, clasificado como T&eacute;cnica del Balance de Masas (Viessman <i>et al.,</i> 2007). La entrada del agua por la lluvia que se almacena en el suelo es el excedente de la precipitaci&oacute;n que logra traspasar la barrera de la intercepci&oacute;n. El agua excedente se utiliza para humedecer el suelo y cuando &eacute;ste se satura, el agua por arriba de la capacidad de campo puede escurrir s&uacute;per o sub&#45;superficialmente y una parte puede percolarse hacia el acu&iacute;fero. Las p&eacute;rdidas del agua precipitada fueron clasificadas en este estudio por: <i>a)</i> la intercepci&oacute;n y <i>b)</i> la evapotranspiraci&oacute;n, aunque en algunos casos la intercepci&oacute;n es tratada como parte de la evapotranspiraci&oacute;n. La precipitaci&oacute;n excedente, menos las p&eacute;rdidas por escorrent&iacute;a superficial y subterr&aacute;nea resulta en <i>c)</i> los cambios en el almacenamiento del agua del suelo. El suelo posee un almac&eacute;n de agua dado por el sistema poroso; el exceso de agua o el agua gravitacional es aquella que se encuentra entre la capacidad de campo y el punto de saturaci&oacute;n o con menos de 33,3 kPa (menos de 1/3 de bar) de presi&oacute;n; puede escurrir sub&#45;superficialmente hacia el r&iacute;o o se percola hacia las capas profundas del suelo por la presencia de estructuras macroporosas para contribuir a la recarga de acu&iacute;feros. La ecuaci&oacute;n del balance de masas dentro del suelo se presenta en los modelos &#91;1&#93;, &#91;2&#93;, &#91;3&#93;, &#91;4&#93; y &#91;5&#93;.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5fo1.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La precipitaci&oacute;n, P, es la entrada del agua, E, al ecosistema y se registra normalmente en pluvi&oacute;metros. La salida del agua fuera del suelo, S, se da por la interceptaci&oacute;n, I, la evapotranspiraci&oacute;n, Et, que es la suma de la evaporaci&oacute;n del agua del suelo, Ev, y la transpiraci&oacute;n, Tr, y la escorrent&iacute;a superficial, Qs, y la percolaci&oacute;n profunda que llega al acu&iacute;fero, fuera de la zona de las ra&iacute;ces, Qp. La interceptaci&oacute;n, I, es el agua que se utiliza en humedecer la vegetaci&oacute;n y el mantillo y regresa a la atm&oacute;sfera sin haber contribuido al aumento de la humedad del suelo. Esta es una p&eacute;rdida de agua y en este caso se estima con el modelo modificado de Gash <i>et al.</i> (1995), cuya ecuaci&oacute;n se presenta en el modelo &#91;6&#93;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5fo6.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">c= proporci&oacute;n del suelo sin cobertura forestal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ec= la tasa de evaporaci&oacute;n del agua interceptada.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">R= la intensidad de la lluvia sobre la cobertura.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P'<sub>G</sub>= cantidad de lluvia necesaria para iniciar la redistribuci&oacute;n de la lluvia sobre el suelo.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Q= la precipitaci&oacute;n de lluvias que no sobrepasan P'<sub>G</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">S<sub>c</sub>= la cantidad de agua necesaria para saturar la cobertura.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P<sub>t</sub>= la proporci&oacute;n de la lluvia que es escorrent&iacute;a cortical.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los detalles de este modelo se pueden revisar en N&aacute;var y Bryan (1994) y N&aacute;var <i>et al.</i> (1999 y 1999a) y los par&aacute;metros para bosques mixtos, bosques de encino y bosques de pino se pueden consultar en N&aacute;var (2011; 2011a).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un estimador de Et se calcula midiendo convencionalmente la evaporaci&oacute;n en evapor&iacute;metros y la ponderaci&oacute;n (Etp), se calcula con un factor de evaporaci&oacute;n en tanques (Et), un factor clim&aacute;tico (Fc), un factor de cobertura forestal (Ftv) y finalmente con el almac&eacute;n de agua del suelo dado por los contenidos iniciales de agua del suelo (&#952;i), el contenido de agua del suelo al punto de marchitamiento permanente (&#952;<sub>pmp</sub>) y el contenido del agua del suelo a la capacidad de campo (&#952;<sub>cc</sub>), a partir del modelo &#91;7&#93;:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5fo7.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo &#91;7&#93; estima la evapotranspiraci&oacute;n potencial, la cual est&aacute; regulada por el contenido del agua del suelo y el tipo de cobertura forestal. Los detalles y factores de ponderaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n &#91;7&#93; se pueden encontrar en libros b&aacute;sicos de f&iacute;sica de suelos (Hillel, 1980). Las formas de estimar estos par&aacute;metros son tambi&eacute;n parte de la f&iacute;sica de suelos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El contenido final del agua del suelo, en forma proporcional, se estima a partir del balance h&iacute;drico, donde &#952;<sub>i</sub> = &#952;<sub>i&#45;1</sub> &plusmn; &#91;Precipitaci&oacute;n<sub>i&#45;1</sub> &#45; Interceptaci&oacute;n<sub>i&#45;1</sub> &#45; Etp&#93;; i&#45;1 se refiere al tiempo inmediato anterior, que para este prop&oacute;sito en la escala temporal diaria es del d&iacute;a anterior.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo se aliment&oacute; con los siguientes par&aacute;metros del suelo: profundidad del suelo = 30 cm, contenido del agua del suelo al punto de marchitamiento permanente (&#952;<sub>pmp</sub>) = 0,15; contenido del agua del suelo al punto de la capacidad de campo (&#952;<sub>cc</sub>,) = 0,45, y contenido del agua del suelo al punto de saturaci&oacute;n de la porosidad del suelo (&#952;<sub>s</sub>) = 0,50; con el par&aacute;metro clim&aacute;tico de factor de conversi&oacute;n de Etp a Etr, Fc, = 0,95; el par&aacute;metro de vegetaci&oacute;n (Ftv) = 1,25; y los par&aacute;metros de la interceptaci&oacute;n (c) = 0,058; E<sub>c</sub> = 2,64; R = 12,66; P'<sub>G</sub> = 0,25; q = 0,058; S<sub>c</sub> = 0,135; P<sub>t</sub> = 0,039.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos de la superficie y n&uacute;mero de incendios forestales para el periodo de 1992 a 2006 se encontraron disponibles para relacionarlos con los par&aacute;metros resultantes, espec&iacute;ficamente con el n&uacute;mero de d&iacute;as que &#952; se encuentra por debajo de cierto l&iacute;mite, como un indicador de la sequ&iacute;a o del contenido de agua de los suelos y por lo tanto de la vegetaci&oacute;n y del mantillo o combustibles que se encuentran en contacto con el suelo. Se utiliz&oacute; la variable n&uacute;mero de d&iacute;as con un &#952; por debajo de cierto umbral x durante los meses de enero, febrero, marzo, abril y mayo. Este periodo es el de mayor presencia de incendios en Durango, dada una combinaci&oacute;n de bajas precipitaciones acompa&ntilde;adas por fuertes vientos secos que reducen la humedad de los &aacute;rboles, mantillo y suelos muy r&aacute;pidamente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El n&uacute;mero y superficie forestal incendiada se relacionaron con el valor de &#952;, con ecuaciones lineales y no lineales para determinar la ecuaci&oacute;n de mejor ajuste. Se describen las ecuaciones y los estad&iacute;sticos de ajuste coeficiente de determinaci&oacute;n, error est&aacute;ndar y nivel de significancia probabil&iacute;stica.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ful&eacute; y Covington (1997) reportaron datos sobre el n&uacute;mero de incendios para los bosques templados del centro de Durango, M&eacute;xico, para el periodo de 1945 a 1993. Esta informaci&oacute;n se utiliz&oacute; tambi&eacute;n en la prueba de bondad de ajuste del valor estimado de &#952; por el balance h&iacute;drico. Los datos de Ful&eacute; y Covington (1997) presentaron n = n&uacute;mero de incendios forestales = 15, 12 y 9 que quemaron: <i>a)</i> al menos un &aacute;rbol, <i>b)</i> al menos 10% del arbolado y <i>c)</i> al menos 25% de los &aacute;rboles presentes en un rodal. Se utiliz&oacute; la distribuci&oacute;n binomial negativa para estimar el n&uacute;mero de a&ntilde;os en los cuales existen incendios forestales para varios niveles de humedad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La distribuci&oacute;n binomial negativa</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El n&uacute;mero X de ensayos realizados para producir k aciertos o &eacute;xitos, en un experimento binomial negativo se denomina variable aleatoria con una distribuci&oacute;n binomial negativa. Si una repetici&oacute;n de eventos independientes resultan en un acierto o &eacute;xito, con una probabilidad p o en un fallo o fracaso con una probabilidad q = 1&#45;p, entonces la distribuci&oacute;n de probabilidad de la variable aleatoria X, descrita como el n&uacute;mero del intento en el cual ocurre el k&#45;&eacute;simo &eacute;xito o acierto es:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5fo8.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La esperanza matem&aacute;tica y la varianza de la distribuci&oacute;n binomial negativa nb(x; 1, p) est&aacute;n dadas por:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5fo9.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La distribuci&oacute;n binomial negativa estima los a&ntilde;os en los cuales se presentan los incendios forestales con variantes en la variable &#952; proveniente del modelo h&iacute;drico. Los datos estimados por la distribuci&oacute;n y los observados por Ful&eacute; y Covington (1997) sirvieron para determinar si &#952; explica parte de la variaci&oacute;n aleatoria de los incendios forestales presentados en la fracci&oacute;n de la Sierra Madre Occidental de Durango, M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s, se ajustaron regresiones lineales y no lineales a los datos del n&uacute;mero de incendios forestales y la superficie forestal incendiada con los factores clim&aacute;ticos simples (precipitaci&oacute;n total anual, precipitaci&oacute;n estacional acumulada (enero&#45;mayo), evaporaci&oacute;n, evapotranspiraci&oacute;n y evapotranspiraci&oacute;n ponderada estacional). Los datos de precipitaci&oacute;n provienen generalmente de pluvi&oacute;metros y los datos de evaporaci&oacute;n provienen de evapor&iacute;metros de la estaci&oacute;n clim&aacute;tica El Salto, Durango, M&eacute;xico. Los datos de Et y Etp provienen del modelo h&iacute;drico del balance de masas. Se utilizaron los datos clim&aacute;ticos de la estaci&oacute;n de El Salto, Durango, M&eacute;xico, porque se encuentra dentro de los bosques templados de la Sierra Madre Occidental de Durango, M&eacute;xico. Los datos clim&aacute;ticos de la estaci&oacute;n El Salto son representativos para todos los bosques templados de Durango, como se observar&aacute; en los resultados. Esto sucede parcialmente porque las lluvias como las temperaturas que ocasionan la evapotranspiraci&oacute;n ocurren principalmente por fen&oacute;menos clim&aacute;ticos de orden sin&oacute;ptico, a escalas globales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s, se relacion&oacute; la superficie y el n&uacute;mero de incendios con los eventos El Ni&ntilde;o &#45; Oscilaci&oacute;n del Sur (ENSO por sus siglas en ingl&eacute;s: El Ni&ntilde;o&#45;Southern Oscilation) para el periodo de referencia se&ntilde;alado. Se ajustaron tambi&eacute;n ecuaciones de regresi&oacute;n para detectar c&oacute;mo la presencia de este fen&oacute;meno clim&aacute;tico ejerce una influencia en estos fen&oacute;menos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados anuales de la corrida del modelo con datos diarios se presentan en la <a href="#t1">tabla 1</a>.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="t1"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5t1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados muestran que la precipitaci&oacute;n promedio anual para la regi&oacute;n del Salto, Pueblo Nuevo, Durango, para el periodo de 1945 a 2003 es de 858 mm, de los cuales, en promedio, 94 se interceptan, 603 se evapotranspiran y 146 mm producen caudales superficiales, subsuperficiales y subterr&aacute;neos. Si se consideran los caudales totales como fuentes de salida de agua de los suelos, la descarga total que sale por los r&iacute;os se aproxima a 17% de la precipitaci&oacute;n total. Este porcentaje es consistente con aquellos valores reportados por N&aacute;var (2008) en su balance h&iacute;drico para el estado de Durango, quien calcul&oacute; que los caudales superficiales explican, en promedio, 15,5% de la precipitaci&oacute;n promedio anual para el estado. De acuerdo con estimaciones realizadas por el autor de esta investigaci&oacute;n, entre 20% y 30% es caudal base y el restante es caudal directo. El contenido promedio del agua del suelo es de 0,28 cm cm<sup>&#45;1</sup> cuando el punto de saturaci&oacute;n es de 0,50 cm cm<sup>&#45;1</sup> o el contenido del agua a la capacidad de campo es de 0,45 cm cm<sup>&#45;1</sup>. Del balance h&iacute;drico se extrae que los suelos permanecen la mayor parte del tiempo semisecos, con &#9633; cercanos al punto de marchitamiento; lo que explica la alta incidencia de incendios forestales y la falta de agua en el suelo como un factor limitante en la productividad forestal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados de las relaciones entre el valor de &#952; proveniente del modelo del balance hidrol&oacute;gico expresado como sequedad del suelo para la &eacute;poca de incendios forestales y del n&uacute;mero de incendios forestales para el estado para el periodo 1990&#45;2002 se presentan en la <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f2.jpg" target="_blank">figura 2</a>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De la informaci&oacute;n de la <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f2.jpg" target="_blank">figura 2</a> se extrae que el valor de &#952; explica entre 75% y 93% de la variaci&oacute;n existente en el n&uacute;mero de incendios forestales que se presentan en el estado. Esto demuestra la bondad del balance h&iacute;drico del suelo como estimador de este tipo de eventos. De las ecuaciones regresivas se extrae que el n&uacute;mero de incendios crece exponencialmente en suelos demasiado secos (&#952; &lt;0,16 cm cm<sup>&#45;1</sup>) y linealmente en suelos poco h&uacute;medos (&#952; &gt; 0,30 cm cm<sup>&#45;1</sup>). En suelos demasiado secos la ecuaci&oacute;n alcanza una as&iacute;ntota r&aacute;pidamente, dada por los exponentes menores que 1,0 y se explica parcialmente por la falta de combustibles o de sistemas de ignici&oacute;n para continuar generando un mayor n&uacute;mero de incendios forestales en estas condiciones de sequ&iacute;a. Otros factores que est&aacute;n dominando la as&iacute;ntota pueden ser las variaciones del suelo que conllevan a mayores almacenamientos de agua que, eventualmente, necesitan de un mayor n&uacute;mero de d&iacute;as con sequedad para generar un mayor n&uacute;mero de incendios forestales. Entre estos factores se encuentran la profundidad por arriba de los 30 cm, la cantidad de rocas dentro del suelo que produce cambios importantes en los balances h&iacute;dricos de los mismos, la exposici&oacute;n que genera tasas diferenciales de evapotranspiraci&oacute;n, la diversidad de especies de &aacute;rboles que se encuentran en el rodal y que generan tambi&eacute;n tasas diferenciales de interceptaci&oacute;n y de transpiraci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La superficie forestal incendiada y su relaci&oacute;n con el contenido de humedad del suelo se presentan en la <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f3.jpg" target="_blank">figura 3</a>. La variaci&oacute;n en la superficie forestal incendiada explicada por los modelos de regresi&oacute;n vari&oacute; desde 42% hasta 94%. Estos modelos fueron significativos al 0,05 para suelos con humedades promedio por arriba de 0,25 cm cm<sup>&#45;1</sup> y al 0,10 para suelos por debajo de 0,25 cm cm<sup>&#45;1</sup>. La superficie forestal incendiada aumenta linealmente con el n&uacute;mero de d&iacute;as por debajo de la humedad x. Las l&iacute;neas se desplazan hacia la derecha con el aumento en la humedad promedio del suelo, explicando que se requiere de mayor n&uacute;mero de d&iacute;as para incendiar una misma superficie forestal anual. Por ejemplo, para alcanzar las 20 000 hect&aacute;reas incendiadas, se requiere de 50, 70, 80 y 100 d&iacute;as con humedades del suelo promedio por debajo de (0,16; 0,20; 0,25 y 0,30) cm cm<sup>&#45;1</sup>, respectivamente. Los modelos casi convergen cuando se incendian las 40 000 hect&aacute;reas, indicando que el contenido del agua del suelo en este rango de valores (0,20 &lt; &#952; &lt; 0,30) cm cm<sup>&#45;1</sup>, es irrelevante en estas situaciones. Otros fen&oacute;menos operando individual o colectivamente explican en conjunto con humedades del suelo por debajo de 0,30 cm cm<sup>&#45;1</sup> la superficie forestal incendiada. Por ejemplo, durante 1998, cuando ocurrieron estos fen&oacute;menos que incendiaron por arriba de las 40 000 hect&aacute;reas de bosques en el estado de Durango, se present&oacute; una combinaci&oacute;n de fuertes vientos secos provenientes del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, combinado con una alta mortalidad de arbustos y &aacute;rboles de algunas especies que sucumbieron a las fuertes heladas del 12 de diciembre de 1997.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados del modelo h&iacute;drico conjuntado con los datos sobre incendios forestales observados por Ful&eacute; y Covington (1997), para los diferentes contenidos de humedad del suelo, se presentan en la <a href="#t2">tabla 2</a>. La probabilidad de la presencia de incendios con r=n&uacute;mero de aciertos y x n&uacute;mero de intentos necesarios para alcanzar el n&uacute;mero de aciertos se presentan en la segunda parte de la <a href="#t2">tabla 2</a>.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="t2"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5t2.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo binomial negativo explica que el n&uacute;mero de intentos para alcanzar el n&uacute;mero de convergencia de incendios (observados y modelados) es claramente mayor (12&#45;25) que el n&uacute;mero de intentos observados por el modelo h&iacute;drico de predicci&oacute;n de la humedad del suelo (817). Por esta raz&oacute;n, probabil&iacute;sticamente el modelo hidrol&oacute;gico explica por arriba de 66% (8/12 y 17/25) de la variaci&oacute;n en el n&uacute;mero de incendios forestales en Durango, M&eacute;xico. La consistencia del modelo se observa porque el n&uacute;mero de d&iacute;as con humedad del suelo menores que 0,16 explican una mayor variaci&oacute;n de la presencia de incendios (8/15; 7/12; y 5/9) que a medida que el suelo se encuentra con un mayor contenido de humedad, q&lt;0,20, (4/15; 4/12; y 2/9) o q&lt;0,25, (5/15; 4/12; y 2/9).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada no se encuentran estad&iacute;sticamente relacionados con la precipitaci&oacute;n anual o estacional, ni con la evapotranspiraci&oacute;n anual, estacional o ponderada (<a href="#t3">Tabla 3</a>). La escasa variaci&oacute;n explicada por los modelos de regresi&oacute;n y la falta de significancia probabil&iacute;stica para las relaciones entre los factores del clima y el n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada, indican que se requiere de mayor informaci&oacute;n para poder calibrar estas asociaciones correctamente y poder justificar su presencia dentro de los modelos de riesgo de incendios forestales. Los valores anuales pueden no representar adecuadamente las condiciones clim&aacute;ticas presentes durante la &eacute;poca de incendios.</font></p>  	    <p align="center"><a name="t3" id="t3"></a></p> 	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/mb/v17n3/a5t3.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las teleconexiones con el efecto clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o, sobre la superficie forestal incendiada y el n&uacute;mero de incendios es clara pero con una fuerte variaci&oacute;n no explicada por las ecuaciones de regresi&oacute;n (<a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f4.jpg" target="_blank">Fig. 4</a>). Los modelos lineales explican entre 15% y 38% de la variaci&oacute;n total en el n&uacute;mero de incendios y en la superficie forestal incendiada, respectivamente. Estad&iacute;sticamente se predice de modo adecuado la superficie forestal incendiada por el fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o (p=0,03) pero no el n&uacute;mero de incendios forestales (p=0,28). Si embargo, ambas ecuaciones poseen pendientes negativas; es decir, a medida que las aguas del Pac&iacute;fico Sur Oriental se calientan por arriba de lo normal, el n&uacute;mero y la superficie forestal incendiada disminuyen notoriamente hasta en un 50% del promedio. Estas condiciones resultan en teleconexiones de El Ni&ntilde;o. En contraste, cuando se presenta un efecto La Ni&ntilde;a, fuerte, la superficie forestal y el n&uacute;mero de incendios forestales aumenta a las 50 000 ha y los 400 incendios forestales anuales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados de este estudio demuestran que el c&aacute;lculo de la humedad del suelo a trav&eacute;s de un balance h&iacute;drico es un indicador clim&aacute;tico m&aacute;s efectivo que la misma precipitaci&oacute;n, la evaporaci&oacute;n y la evapotranspiraci&oacute;n, que se utilizan generalmente como par&aacute;metros de entrada en la mayor&iacute;a de los modelos de riesgo de incendios forestales. El uso de este par&aacute;metro incrementa la precisi&oacute;n en la proyecci&oacute;n del n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada en el estado de Durango. El balance de masas, por ser un modelo f&iacute;sico puede extenderse a otros bosques con el simple cambio en los par&aacute;metros del suelo, de la vegetaci&oacute;n, los factores clim&aacute;ticos y los factores de ponderaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f2.jpg" target="_blank">figura 2</a> muestra que a medida que aumenta el n&uacute;mero de d&iacute;as donde el suelo se encuentra m&aacute;s seco, 0 &lt; 0,16 cm cm<sup>&#45;1</sup>, el n&uacute;mero de incendios aumenta r&aacute;pidamente hasta alcanzar una constante o as&iacute;ntota. En contraste, a medida que el n&uacute;mero de d&iacute;as donde la humedad promedio del suelo aumenta, 0 &lt; 0,16 cm cm<sup>&#45;1</sup>, se requiere de un mayor n&uacute;mero de d&iacute;as con estas caracter&iacute;sticas para que se presenten incendios forestales importantes en n&uacute;mero y superficie. Sin embargo, la superficie forestal incendiada presenta una tendencia lineal para casi todos los rangos de humedad descritos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las ecuaciones de las <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f2.jpg" target="_blank">figuras 2</a> y <a href="/img/revistas/mb/v17n3/a5f3.jpg" target="_blank">3</a> predicen el n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada, casi convergen en aproximadamente 400 incendios por a&ntilde;o y por las 40 000 ha incendiadas anualmente. La consistencia en la convergencia en las ecuaciones explica que existen otros factores m&aacute;s all&aacute; del rango de la humedad del suelo que controlan el n&uacute;mero y la superficie forestal afectada por incendios de alta envergadura. Es posible que una vez que el 0 entre por debajo de la capacidad de campo o 33,3 kPa (1/3 de bar) de succi&oacute;n (0 = 0,45 cm cm<sup>&#45;1</sup>) el suelo y el mantillo org&aacute;nico o los combustibles que se encuentran sobre el suelo se desequen a tasas diferenciales. Si esto es as&iacute;, entonces las ecuaciones muestran solo la relaci&oacute;n entre el contenido del agua del suelo&#45;planta y la superficie y n&uacute;mero de incendios forestales y no de los combustibles que se encuentran sobre el suelo. Por esta raz&oacute;n, parte de la variaci&oacute;n inexplicable de los modelos de regresi&oacute;n puede encontrarse en el tipo de incendio forestal; es decir, una clasificaci&oacute;n m&aacute;s estricta de incendios de copa y de mantillo del suelo podr&iacute;a eventualmente mejorar la bondad de ajuste de estas relaciones estad&iacute;sticas. Es posible adem&aacute;s que la humedad del suelo sea una variable que pronostica el n&uacute;mero de incendios y la superficie forestal incendiada potencialmente. Entonces, en rodales con presencia de combustibles forestales sobre el suelo, los incendios de mantillo ser&iacute;an m&aacute;s frecuentes y posiblemente actuar&iacute;an como quemas controladas en suelos relativamente h&uacute;medos. En rodales con contenido alto de combustibles forestales con suelos extremadamente secos, los incendios de copa, y por supuesto de suelo, ser&iacute;an los de mayor ocurrencia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las ecuaciones de regresi&oacute;n que predicen el n&uacute;mero de incendios forestales son no lineales, en esencia, en contraste con aquellas que predicen la superficie forestal siniestrada. Es por ello importante clasificar las funciones que predicen cualquiera de estas dos variables importantes en la toma de decisiones sobre la prevenci&oacute;n, el control y el manejo del fuego. La no linealidad de las ecuaciones es un hallazgo importante en este tipo de relaciones, ya que es un contraste a la suposici&oacute;n b&aacute;sica de linealidad de la mayor&iacute;a de los modelos que predicen el riesgo de incendios forestales, utilizando valores clim&aacute;ticos en el submodelo (Aguado <i>et al.,</i> 2003; &Aacute;lvarez <i>et al.,</i> 2006; Sebasti&aacute;n <i>et al.,</i> 1999, 2000, 2007).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El balance h&iacute;drico puede utilizarse como un submodelo preliminar para la prevenci&oacute;n de incendios forestales en la Sierra Madre Occidental. Este incluye todas las variables de entrada, salida y cambios en el almacenamiento del agua de los suelos. Es un adelanto en contraste con los modelos utilizados en la estimaci&oacute;n del riesgo de incendios forestales, los cuales utilizan generalmente solo variables como la precipitaci&oacute;n y la humedad relativa del aire (Sebasti&aacute;n <i>et al.,</i> 2000; <a href="http://fire.cfs.nrcan.gc.ca" target="_blank">http://fire.cfs.nrcan.gc.ca</a>; Hern&aacute;ndez&#45;Leal <i>et al.,</i> 2005). Aunque existen algunos otros modelos que incorporan otros componentes del balance h&iacute;drico, como es la evapotranspiraci&oacute;n (Sebasti&aacute;n <i>et al.,</i> 1999), estos adolecen muy probablemente de falta de precisi&oacute;n en la estimaci&oacute;n final del riesgo de incendios forestales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El efecto del fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o se ha explicado por su influencia en la precipitaci&oacute;n y la temperatura de varias regiones de la Tierra. Cuando &eacute;ste se presenta en los &uacute;ltimos meses del a&ntilde;o anterior y en los primeros meses del presente, generalmente durante el invierno y parte de la primavera, el norte de M&eacute;xico es m&aacute;s fr&iacute;o y m&aacute;s lluvioso de lo normal (Cavazos y Hastenrath, 1990; M&eacute;ndez&#45;Gonz&aacute;lez <i>et al.,</i> 2008). Swetnam y Betancourt (1989) en California y Arizona y Drury y Veblen (2007) en Durango, M&eacute;xico, observaron que los incendios de mayor variaci&oacute;n espacial estuvieron sincronizados con eventos clim&aacute;ticos extremos y estos se presentaron desfasadamente con el fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o. De tal manera que durante la fase c&aacute;lida del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico oriental, el balance h&iacute;drico de los suelos es m&aacute;s positivo y ben&eacute;volo para la productividad forestal (Gonz&aacute;lez&#45;Elizondo <i>et al.,</i> 2005; Arreola&#45;Ortiz y N&aacute;var&#45;Ch&aacute;idez, 2010) y consecuentemente en la reducci&oacute;n del n&uacute;mero y superficie que afectan los incendios forestales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El Ni&ntilde;o, en su fase alta, trae consigo altas precipitaciones durante el oto&ntilde;o del a&ntilde;o anterior y el invierno y la primavera del presente a&ntilde;o en muchas partes del sudoeste de Estados Unidos (Andrade y Sellers, 1988) y norte de M&eacute;xico (Cavazos y Hastenrath, 1990; M&eacute;ndez&#45;Gonz&aacute;lez <i>et al.,</i> 2008) que resulta de una fase intensa y profunda del Bajo Aleutiano (un desplazamiento hacia el sur de la ruta de tormentas del Pac&iacute;fico Norte), en combinaci&oacute;n con una fuerte corriente del chorro subtropical que trae humedad directamente de la zona de convergencia intertropical en el Pac&iacute;fico centrooriental (Andrade y Sellers, 1988). Como ejemplo, estas condiciones prevalecieron en Durango a finales de 1996 y principios de 1997 durante la fase m&aacute;s intensa de El Ni&ntilde;o del siglo pasado, cuando se registraron inclusive aguanieves en la Sierra Madre Occidental, a principios de mayo de 1997, y se han presentado en el 2010. Despu&eacute;s de esta etapa el clima var&iacute;a a seco y c&aacute;lido con ondas de fr&iacute;o extremo, de tal manera que, por ejemplo, para fines de 1997 se presentaron las heladas m&aacute;s intensas del siglo pasado, con temperaturas por debajo de los &#45;25<sup>0</sup>C, lo que ocasion&oacute; la mortalidad de numerosas especies ex&oacute;ticas y algunas nativas dentro de los bosques templados, aumentando la cantidad de combustibles sobre el suelo. Vientos fuertes y secos provenientes del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, una primavera seca, desfasada un a&ntilde;o de El Ni&ntilde;o, combinado con cantidades importantes de combustibles propiciaron los incendios forestales m&aacute;s intensos de los &uacute;ltimos 50 a&ntilde;os, en n&uacute;mero y superficie incendiada en Durango, M&eacute;xico. Una combinaci&oacute;n del balance h&iacute;drico para suelos forestales con las proyecciones del fen&oacute;meno clim&aacute;tico El Ni&ntilde;o, podr&iacute;a eventualmente mejorar las estimaciones del &iacute;ndice de riesgo de incendios forestales en muchos bosques de M&eacute;xico. Aqu&iacute; se presenta un avance dentro del conocimiento de la presencia de incendios de alta envergadura y en combinaci&oacute;n con t&eacute;cnicas estad&iacute;sticas convencionales, como los c&aacute;lculos de su probabilidad de ocurrencia (Alvarado <i>et al.,</i> 1998) podr&iacute;an eventualmente mejorar sus predicciones en tiempo y espacio. Es por esta raz&oacute;n que se recomienda hacer uso de estas tecnolog&iacute;as con la finalidad de desarrollar estrategias importantes en la prevenci&oacute;n de incendios forestales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este reporte de investigaci&oacute;n enfatiza la necesidad de incorporar variables clim&aacute;ticas y edafol&oacute;gicas provenientes de balances h&iacute;dricos en la proyecci&oacute;n del n&uacute;mero y superficie forestal incendiada en Durango. Estas variables proveen mayor informaci&oacute;n en la predicci&oacute;n del n&uacute;mero y superficie forestal incendiada que las variables clim&aacute;ticas simples convencionalmente utilizadas en los modelos de predicci&oacute;n del riesgo de incendios forestales. Estas variables se expresan adecuadamente en fen&oacute;menos clim&aacute;ticos como El Ni&ntilde;o&#45;Oscilaci&oacute;n Sur, y una combinaci&oacute;n de la proyecci&oacute;n de esta anomal&iacute;a con las variables de los modelos hidrol&oacute;gicos, como es el balance del agua de suelos forestales, proveer&iacute;an t&eacute;cnicas m&aacute;s adecuadas para la predicci&oacute;n de estos siniestros en los bosques templados del planeta.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aguado, I., E. Chuvieco, P. Martin y F.J. Salas. 2003. Assessment of forest fire danger conditions in southern Spain from NOAA images and meteorological indices. International Journal Remote Sensing 24:1653&#45;1668.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168665&pid=S1405-0471201100030000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Alvarado, E., D.V. Sandberg y S.G. Pickford. 1998. Modelling large forest fires as extreme events. Northwest Science 72:66&#45;75.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168667&pid=S1405-0471201100030000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Andrade, A.R. y W.D. Sellers. 1988. El Ni&ntilde;o and its effect on precipitation in Arizona and Western New Mexico. Journal of Climatology 8:403&#45;410.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168669&pid=S1405-0471201100030000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&Aacute;lvarez, E., C. de la Fuente y M.A. Garc&iacute;a. 2006. &Iacute;ndice de riesgo de incendios forestales para Arag&oacute;n. <i>In:</i> 'V Simposio Nacional de Predicci&oacute;n'. INM. <a href="http://www.inm.es/web/sup/ciencia/divulga/vsimposio/trabajos/pdf/C3&#45;ZAR_Incendios.pdf" target="_blank">http://www.inm.es/web/sup/ciencia/divulga/vsimposio/trabajos/pdf/C3&#45;ZAR_Incendios.pdf</a>. 15/11/2007.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168671&pid=S1405-0471201100030000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Arreola&#45;Ortiz, M. y J.J. N&aacute;var&#45;Ch&aacute;idez. 2010. An&aacute;lisis de sequ&iacute;as y productividad con cronolog&iacute;as de <i>Pseudotsuga menziesii</i> Rob &amp; Fern y su asociaci&oacute;n con El Ni&ntilde;o en el nordeste de M&eacute;xico. Investigaciones Geogr&aacute;ficas 71:7&#45;20.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168673&pid=S1405-0471201100030000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Bugalho, L. y L. Pessanha. 2007. The forest fire risk index (ICRIF) operational process and validation. <i>In:</i> '4a Conferencia Internacional sobre Incendios Forestales'. Organismo Aut&oacute;nomo de Parques Nacionales. Ministerio del Medio Ambiente. Sevilla, Espa&ntilde;a, p. 8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168675&pid=S1405-0471201100030000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cavazos, T. y S. Hastenrath. 1990. Convection and rainfall over Mexico and their modulation by the Southern Oscillation. International Journal of Climatology 10:377&#45;386.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168677&pid=S1405-0471201100030000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Conafor (Comisi&oacute;n Nacional Forestal). 2008. Estad&iacute;sticas de los incendios forestales en M&eacute;xico. M&eacute;xico, D.F.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168679&pid=S1405-0471201100030000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Drury, S.A. y T.T. Veblen. 2007. Spatial and temporal variability in fire ocurrent within the Las Bayas Forestry Reserve, Durango, Mexico. Plant Ecology 197:299&#45;316.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168681&pid=S1405-0471201100030000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Fiorucci, P., F. Gaetani y R. Minciardi. 2004. Sistema integrado para evaluar el riesgo est&aacute;tico y din&aacute;mico a nivel nacional de incendios forestales. <i>In:</i> '2nd Symposium on fire, Economics, Planning and Policy: A Global View'. C&oacute;rdoba, Espa&ntilde;a, pp. 1&#45;20.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168683&pid=S1405-0471201100030000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ful&eacute;, P.Z. y W.W. Covington. 1997. Fire regimes and forest structure in the Sierra Madre Occidental, Durango, Mexico. Acta Bot&aacute;nica Mexicana 41:43&#45;79.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168685&pid=S1405-0471201100030000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Garc&iacute;a, E. 1987. Modificaciones al sistema de clasificaci&oacute;n clim&aacute;tica de K&ouml;ppen (para adaptarlo a las condiciones de la Rep&uacute;blica Mexicana). 4<sup>a</sup> ed. Instituto de Geograf&iacute;a, UNAM. M&eacute;xico, 217 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168687&pid=S1405-0471201100030000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gash, J.H.C., C.R. Lloyd y G. Lachaud. 1995. Estimating sparse forest rainfall interception with an analytical model. Journal of Hydrology 170:79&#45;86.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168689&pid=S1405-0471201100030000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gonz&aacute;lez&#45;Elizondo, M., E. Jurado, J. N&aacute;var, M.S. Gonz&aacute;lez&#45;Elizondo, J. Villanueva, O. Aguirre y J. Jim&eacute;nez. 2005. Tree&#45;rings and climate relationships for Douglas&#45;fir chronologies from the Sierra Madre Occidental, M&eacute;xico: a 1681&#45;2001 rain reconstruction. Forest Ecology and Management 213:39&#45;53.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168691&pid=S1405-0471201100030000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hillel, D. 1980. Fundamentals of Soil Physics. Academic Press. Londres, Reino Unido, 320 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168693&pid=S1405-0471201100030000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hern&aacute;ndez&#45;Leal, P.A., M. Arbelo y A. Gonz&aacute;lez&#45;Calvo. 2005. fire risk assessment using satellite data. Advances in Space research 37:741746.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168695&pid=S1405-0471201100030000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2"><a href="http://fire.cfs.nrcan.gc.ca" target="_blank">http://fire.cfs.nrcan.gc.ca</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168697&pid=S1405-0471201100030000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">INEGI (Instituto Nacional de Geograf&iacute;a Estad&iacute;stica e Inform&aacute;tica). 2010. Censo de Poblaci&oacute;n y Vivienda. Durango, Dgo., M&eacute;xico. 540 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168698&pid=S1405-0471201100030000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Johnson, E.A. y K. Miyanishi. 2001. Forest fires. Behaviour and ecological effects. San Diego, Academic Press. EUA, 412 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168700&pid=S1405-0471201100030000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Lawson, B.D., G.N. Dalrymple y B.C. Hawkes. 1997. Predicting forest floor moisture contents from Duff Moisture Code values. Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Victoria, BC. Technology Transfer Note 6.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168702&pid=S1405-0471201100030000500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">M&eacute;ndez&#45;Gonz&aacute;lez, J., J. N&aacute;var y O.V. Gonz&aacute;lez. 2008. An&aacute;lisis de tendencias de la precipitaci&oacute;n (1920&#45;2004) en M&eacute;xico. Investigaciones Geogr&aacute;ficas 65:38&#45;55.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168704&pid=S1405-0471201100030000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J. y R. Bryan. 1994. Fitting the analytical model of rainfall interception of Gash to semi&#45;arid shrubs in northeastern Mexico. Agricultural and Forest Meteorology 68:133&#45;143.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168706&pid=S1405-0471201100030000500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J., E. Carlyle&#45;Moses y A.M. Mart&iacute;nez. 1999. Interception loss from the Tamaulipan matorral thornscrub of northeastern Mexico: an application of the gash analytical interception loss model. Journal of Arid Environments 40:1&#45;10.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168708&pid=S1405-0471201100030000500023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J., F. Charles y E. Jurado. 1999a. Spatial variations of interception loss components by Tamaulipan thornscrub in northeastern Mexico. Forest Ecology and Management 124:231&#45;239.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168710&pid=S1405-0471201100030000500024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J. 2008. Atlas Hidrol&oacute;gico del Estado de Durango. In&eacute;dito, 180 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168712&pid=S1405-0471201100030000500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J. 2011. The performance of Gash's revised interception loss model in Mexico's northeastern temperate forests. Aceptado con revisiones en Hydrological Processes.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168714&pid=S1405-0471201100030000500026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&aacute;var, J. 2011a. Stemflow variation in Mexico's northeastern forest communities: its contribution to soil moisture content and aquifer recharge. Journal of Hydrology 408: 35&#45;42.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168716&pid=S1405-0471201100030000500027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sebasti&aacute;n L.A., R.E. Burgan, A. Calle y A. Palacios&#45;Orueta. 2007. Calibration of the fire potential index in different seasons and bioclimatic regions of southern Europe. <i>In:</i> '4a Conferencia Internacional sobre Incendios Forestales'. Organismo Aut&oacute;nomo de Parques Nacionales. Ministerio del Medio Ambiente. Sevilla, Espa&ntilde;a.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168718&pid=S1405-0471201100030000500028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sebasti&aacute;n L.A., J. San Miguel&#45;Ayanz y G. Libert&aacute;. 2000. An integrated forest fire risk index for Europe. <i>In:</i> '20th EARSeL Symp: Remote Sensing in the 21st Century: A decade of trans European remote sensing cooperation'. Dresden, Alemania, pp. 137&#45;142.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168720&pid=S1405-0471201100030000500029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sebasti&aacute;n L.A., G. Libert&aacute; y J. San Miguel&#45;Ayanz. 1999. An integrated forest fire risk index for European regions. Fire Potential Index. Joint Research Centre. <a href="http://www.etsea2.ud1.es" target="_blank">www.etsea2.ud1.es</a><a href="http://www.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168722&pid=S1405-0471201100030000500030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->etsea2.ud1.es"></a>.</font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Swetnam, T.W. y J.L. Betancourt. 1989. El Ni&ntilde;o&#45;Southern Oscillation (ENSO) phenomena and forest fires in the Southwestern United States. <i>In:</i> J.L. Betancourt y A.M. MacKay (eds.). 1990. Proceedings of the Sixth Annual Pacific Climate (PACLIM) Workshop. March 5&#45;8, 1989. California Department of Water Resources, Interagency Ecological Studies Program. Technical Report 23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168724&pid=S1405-0471201100030000500031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Viessman, W.J., G.L. Lewis y J.W. Knapp. 2007. Introduction to Hydrology. 4a. ed. Harper &amp; Row. Nueva York, EUA, 780 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5168726&pid=S1405-0471201100030000500032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Nota</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este documento se debe citar como: N&aacute;var Ch&aacute;idez, J.J. Modelaci&oacute;n del contenido de agua de los suelos y su relaci&oacute;n con los incendios forestales en la Sierra Madre Occidental de Durango, M&eacute;xico. <i>Madera y Bosques</i> 17(3):65&#45;81.</font></p>      ]]></body><back>
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