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<article-id pub-id-type="doi">10.5154/r.rchscfa.2010.09.069</article-id>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Mapeo del índice de aridez y su distribución poblacional en México]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The arid and humid zones of Mexico were delimited using the Aridity Index (AI) adopted by the United Nations Environment Programme (AI = Map / Evt). Mean annual precipitation (Map) and evaporation (Ev) data were obtained from the records of 2,165 and 1,750 SMN (Mexico's weather service) stations, respectively. Potential evapotranspiration (Evt) was calculated using the expression Evt = Ev * 0.8. Both variables (Map and Evt) were interpolated with a resolution of 90 m. and a map algebra was used to obtain the AI, which was classified according to UNEP classes and its population quantified. There were no significant differences between the Evt calculated and the Evt recorded at 30 CLIMWAT-FAO stations (P=0.489). It was found that hyper-arid, arid and semi-arid zones occupy 1, 27 and 35 % of the country's total area and are inhabited by 1, 7 and 33 % of the population, respectively. The dry-subhumid, moist-subhumid and humid zones occupy 11, 16 and 15 % of the country's landbase and are inhabited by 27, 15 and 16 5 % of Mexico's inhabitants. This means that 63 % of the country has some level of dryness and is inhabited by 41 % of the nation's population.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Mapeo del &iacute;ndice de aridez y su distribuci&oacute;n poblacional en M&eacute;xico</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Mapping of the aridity index and its population distribution in Mexico</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Gabriel D&iacute;az&#45;Padilla<sup>1</sup>; Ignacio S&aacute;nchez&#45;Cohen<sup>2</sup>; Rafael A. Guajardo&#45;Panes<sup>1&#182;</sup>; Ana L. Del &Aacute;ngel&#45;P&eacute;rez<sup>1</sup>; Ariel Ru&iacute;z&#45;Corral<sup>4</sup>; Guillermo Medina&#45;Garc&iacute;a<sup>5</sup>; Daniel Ibarra&#45;Castillo<sup>6</sup>.</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>1</i></sup> <i>CE Cotaxtla&#45;INIFAP. km 34 Carr. Veracruz&#45;C&oacute;rdoba. C. P. 94270. Medell&iacute;n de Bravo, Ver., M&Eacute;XICO.</i> Correo: <a href="mailto:guajardo.rafael@inifap.gob.mx">guajardo.rafael@inifap.gob.mx</a> <i>(<sup>&#182;</sup>Autor para correspondencia)</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>2</sup> CENID&#45;RASPA&#45;INIFAP. Km. 6.5 Margen derecha del Canal Sacramento. C.P. 35140. G&oacute;mez Palacio, Dur., M&eacute;xico.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>4</sup> CE Altos de Jalisco&#45;INIFAP. Km. 8 Carr. Tepatitl&aacute;n&#45;Lagos de Moreno. C.P. 47600. Jalisco, Jal., M&eacute;xico.</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>5</sup> CE Zacatecas. Km. 24.5 Carr. Zacatecas&#45;Fresnillo. C.P. 98500. Calera de V&iacute;ctor Rosales, Zac., M&eacute;xico.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido: 6 de septiembre, 2010    <br> 	Aceptado: 25 de junio, 2011</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">Se delimitaron las zonas &aacute;ridas y h&uacute;medas de M&eacute;xico, mediante el &Iacute;ndice de Aridez (<i>IA</i>) de la UNEP (IA <i>= Pma /Evt</i>). La Precipitaci&oacute;n Media Anual (Pma) y la Evaporaci&oacute;n (Ev), provienen de registros de 2,165 y 1,750 estaciones del SMN, respectivamente. La Evapotranspiraci&oacute;n Potencial (Evt) se calcul&oacute; mediante la expresi&oacute;n <i>Evt = Ev * 0.8.</i> Se interpolaron las variables <i>Pma</i> y <i>Evt</i> con resoluci&oacute;n de 90 m. y mediante &aacute;lgebra de mapas se obtuvo el IA, clasific&aacute;ndolo de acuerdo a la UNEP y cuantificando su poblaci&oacute;n. No se observaron diferencias significativas entre los valores calculados de <i>Evt</i> y los registrados en 30 estaciones del CLIMWAT&#45;FAO (P= <i>0,489).</i> Se encontr&oacute; que las <i>zonas hiper&aacute;ridas,</i> &aacute;ridas y <i>semi&aacute;ridas</i> ocupan el 1, 27 y 35 % del territorio nacional y son habitadas por el 1, 7 y 33 % de la poblaci&oacute;n nacional, respectivamente. Las zonas <i>subh&uacute;medas&#45;secas, subh&uacute;medas&#45;h&uacute;medas</i> y <i>h&uacute;medas,</i> ocupan el 11, 16 y 15 % del territorio nacional, y son habitadas por el 27, 15 y 16 % de los habitantes del pa&iacute;s. Esto implica que 63 % del territorio nacional presenta alg&uacute;n nivel de aridez y que lo habita el 41 % de la poblaci&oacute;n del pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Desertificaci&oacute;n, GIS, evapotranspiraci&oacute;n, precipitaci&oacute;n, zonas &aacute;ridas.</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>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">The arid and humid zones of Mexico were delimited using the Aridity Index (<i>AI</i>) adopted by the United Nations Environment Programme (AI = <i>Map</i> / Evt). Mean annual precipitation (Map) and evaporation (Ev) data were obtained from the records of 2,165 and 1,750 SMN (Mexico's weather service) stations, respectively. Potential evapotranspiration <i>(Evt)</i> was calculated using the expression <i>Evt</i> = <i>Ev</i> * 0.8. Both variables (Map and Evt) were interpolated with a resolution of 90 m. and a map algebra was used to obtain the AI, which was classified according to UNEP classes and its population quantified. There were no significant differences between the <i>Evt</i> calculated and the <i>Evt</i> recorded at 30 CLIMWAT&#45;FAO stations (P=0.489). It was found that hyper&#45;arid, arid and semi&#45;arid zones occupy 1, 27 and 35 % of the country's total area and are inhabited by 1, 7 and 33 % of the population, respectively. The dry&#45;subhumid, moist&#45;subhumid and humid zones occupy 11, 16 and 15 % of the country's landbase and are inhabited by 27, 15 and 16 5 % of Mexico's inhabitants. This means that 63 % of the country has some level of dryness and is inhabited by 41 % of the nation's population.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> Desertification, GIS, evapotranspiration, precipitation, arid zones.</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">Uno de los m&aacute;s graves problemas que impacta amplias extensiones de la superficie terrestre es la degradaci&oacute;n de la tierra, que puede referirse como la reducci&oacute;n temporal o permanente en la capacidad productiva de &eacute;sta, como resultado de la acci&oacute;n humana (Bot <i>et al.,</i> 2000). Dicha degradaci&oacute;n ocurre en cualquier parte de la superficie terrestre, pero s&oacute;lo es definida como "desertificaci&oacute;n" cuando ocurre en las tierras secas (LEAN, 2008 y Gnacadja, 2009). Este problema afecta a una sexta parte de la poblaci&oacute;n mundial, al 70 % de las tierras &aacute;ridas y a alrededor del 25 % de la superficie total del planeta, y de acuerdo con Shah (2010) y Aldamo (2003), las limitaciones medioambientales son consideradas como una de las principales causas del movimiento de poblaciones, especialmente en zonas secas, donde el agua y no la tierra es el principal factor limitante. En tierras secas, se conjugan cuatro de los m&aacute;s graves problemas que enfrenta la humanidad: baja disponibilidad de agua, degradaci&oacute;n de la tierra, inseguridad alimentaria y migraci&oacute;n. De acuerdo con Gnacadja (2009), conservar la tierra y el agua es igual a seguridad en un futuro com&uacute;n. Si bien el problema es complejo y de dif&iacute;cil soluci&oacute;n, el primer paso es cuantificarlo y delimitarlo. Como lo acota Dregne (1985), "...La evaluaci&oacute;n de la desertificaci&oacute;n en un pa&iacute;s es crucial para la comprensi&oacute;n y correcci&oacute;n del problema..." Por ello, los mapas nacionales de evaluaci&oacute;n son necesarios para los planificadores y tomadores de decisiones.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Uno de los productos m&aacute;s importantes al respecto es el Atlas Mundial de Desertificaci&oacute;n, desarrollado por el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP, por sus siglas en ingl&eacute;s) y publicado en 1992 y 1997, en el cual se implementa una metodolog&iacute;a sencilla y pr&aacute;ctica para desarrollar un &iacute;ndice clasificatorio de la aridez, donde se describe que las tierras secas son aquellas zonas &aacute;ridas, semi&aacute;ridas y subh&uacute;medas secas cuyo cociente <i>P/PET</i> est&aacute; comprendido entre 0.05 y 0.65, en el que <i>P</i> es la precipitaci&oacute;n anual media y <i>PET</i> la evapotranspiraci&oacute;n potencial del cultivo de referencia, ambas expresadas en mil&iacute;metros (UNEP, 1997) y en la cual la evapotranspiraci&oacute;n se estim&oacute; a partir del m&eacute;todo de Thornthwaite, encontrando que para M&eacute;xico 61 % de su territorio presenta alg&uacute;n grado de aridez (Hiper&aacute;rida 0.53 %, &aacute;rida 22.9 % y semi&aacute;rida 37.9 %). Mercado <i>et al.</i> (2010) realizaron un trabajo cuyo objetivo fue adaptar y calibrar el modelo de aridez hidroclim&aacute;tica propuesto por De Martonne mediante una modificaci&oacute;n del mismo, para adecuarlo al estudio del balance h&iacute;drico en zonas &aacute;ridas y semi&aacute;ridas en las cuencas de La Paz y Comund&uacute;, ubicadas en el estado de Baja California Sur, en donde se determin&oacute; un &iacute;ndice promedio mensual de aridez para ambas zonas. Salinas <i>et al.</i> (1998) estudian las condiciones de aridez de la regi&oacute;n del noroeste mexicano, formado por los estados que rodean el Golfo de California, definiendo un &Iacute;ndice de Cobertura &Aacute;rida Anual (ICAA), el cual es utilizado para describir las variaciones de la extensi&oacute;n y localizaci&oacute;n de las zonas de aridez extrema entre los a&ntilde;os 1950 y 1990, y mediante un an&aacute;lisis espacial de las zonas &aacute;ridas se encontr&oacute; que en la zona que comprende el Desierto de Altar y la porci&oacute;n meridional de la Pen&iacute;nsula de Baja California, las condiciones de aridez son m&aacute;s persistentes que en el resto de la regi&oacute;n estudiada. La SEMARNAT, en el a&ntilde;o 2006, gener&oacute; un mapa de las zonas secas de M&eacute;xico, encontrando zonas muy &aacute;ridas, &aacute;ridas, semi&aacute;ridas y subh&uacute;medas secas en 65 % del territorio nacional, en donde 29 % corresponde a las zonas semi&aacute;ridas y 22 % a las zonas subh&uacute;medas secas. En un estudio exhaustivo y bien documentado del estado del arte de la desertificaci&oacute;n, sequ&iacute;a y pobreza, Winslow <i>et al.</i> (2004) resaltan la necesidad de incrementar el entendimiento de la naturaleza, extensi&oacute;n y severidad de la desertificaci&oacute;n, sequ&iacute;a y degradaci&oacute;n de las zonas &aacute;ridas para el desarrollo de m&eacute;todos m&aacute;s efectivos para medirla y monitorearla. En este sentido, el Centro del Agua para Zonas &Aacute;ridas y Semi&aacute;ridas de Am&eacute;rica Latina y El Caribe (CAZALAC), contempla la elaboraci&oacute;n de un mapa de zonas &aacute;ridas, semi&aacute;ridas y subh&uacute;medas de esta regi&oacute;n, para lo cual en 2004 se elabor&oacute; una metodolog&iacute;a unificada, fundamentada en la planteada por la UNEP. La UNESCO public&oacute; en 2007, el Atlas de Zonas &Aacute;ridas de Am&eacute;rica Latina y el Caribe; en su informe indica que el n&uacute;mero total de estaciones clim&aacute;ticas utilizadas en el caso de M&eacute;xico fue de 934 con informaci&oacute;n registrada entre los a&ntilde;os de 1970 y 1996, de las cuales s&oacute;lo 19 disponen de datos completos; en sus conclusiones indican que la disponibilidad y calidad de los datos deber&aacute; mejorarse a nivel nacional. Tal es el caso en Cuba, donde V&aacute;zquez <i>et al.</i> (2007) mejoraron dicho mapa agregando mayor informaci&oacute;n, m&aacute;s actualizada y mapas de mejor resoluci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es por lo anterior que se resalta la necesidad de conocer de manera m&aacute;s precisa la situaci&oacute;n de las zonas &aacute;ridas en M&eacute;xico, apoy&aacute;ndose para ello en la metodolog&iacute;a propuesta por la UNEP (1992) y CAZALAC (2006), mejorando la cantidad y calidad de la informaci&oacute;n climatol&oacute;gica, as&iacute; como la resoluci&oacute;n de los mapas y la interpolaci&oacute;n espacial de los resultados puntuales.</font></p>  	    <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">Se evaluaron los registros hist&oacute;ricos de 5,088 estaciones meteorol&oacute;gicas de la red de monitoreo clim&aacute;tico del Servicio Meteorol&oacute;gico Nacional (SMN&#45;CNA, 2004); se seleccionaron solo las estaciones que conten&iacute;an un m&iacute;nimo 20 a&ntilde;os con registro de informaci&oacute;n, sin datos at&iacute;picos y con al menos 75 % de &eacute;sta, dentro del periodo 19612003 sin haber suspendido labores antes de 1990 (D&iacute;az, 2009; D&iacute;az <i>et al.,</i> 2007). Para su validaci&oacute;n se emple&oacute; el programa de c&oacute;mputo R&#45;CLIMDEX (Zhang y Yang, 2004), y para completar la informaci&oacute;n faltante, el CLIMGEM, desarrollado por Nelson (2003).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Acorde a G&oacute;mez <i>et al.</i> (2008), en muchas regiones del planeta no siempre es posible incorporar factores en el an&aacute;lisis ecol&oacute;gico, debido, entre otras causas, a la escasez de estaciones climatol&oacute;gicas, por lo cual es necesario desarrollar procedimientos para extrapolar una peque&ntilde;a cantidad de datos disponibles a una regi&oacute;n completa. En este sentido, se evaluaron diferentes t&eacute;cnicas y programas de interpolaci&oacute;n para generar mapas de precipitaci&oacute;n pluvial y evaporaci&oacute;n, y finalmente se decidi&oacute; utilizar el programa Anusplin 4.3, el cual emplea la t&eacute;cnica de <i>thin plate smoothing spline</i> (Hutchinson, 2004), que correlaciona los datos clim&aacute;ticos hist&oacute;ricos frente a los datos de altitud tomados del modelo de elevaci&oacute;n digital, dando como resultado un mapa con mayor precisi&oacute;n frente a los modelos generados por otras t&eacute;cnicas evaluadas por D&iacute;az <i>et al.</i> (2008), en donde obtuvo buenos resultados al interpolar precipitaci&oacute;n en zonas de barlovento y sotavento del Golfo de M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La resoluci&oacute;n de los mapas procesados fue de 90 m. El modelo de evapotranspiraci&oacute;n media anual se obtuvo a partir de la multiplicaci&oacute;n del mapa raster de evaporaci&oacute;n media anual por el factor 0.8 (Garc&iacute;a, 1979; Villalpando <i>et al.,</i> 1993 y Espitia <i>et al.,</i> 2001). Posteriormente, y con base en la metodolog&iacute;a de la UNEP, se obtuvo un mapa con los &iacute;ndices de aridez provenientes de la divisi&oacute;n de la precipitaci&oacute;n y la evapotranspiraci&oacute;n; dicho mapa se clasific&oacute; en seis rangos de aridez (<a href="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a>). Luego se realiz&oacute; una prueba gr&aacute;fica y exploratoria de los datos para valorar la clasificaci&oacute;n de las superficies delimitadas para cada clase. Se analiz&oacute; la informaci&oacute;n existente de bases clim&aacute;ticas de la FAO a trav&eacute;s del software CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a) y se extrajeron las series hist&oacute;ricas clim&aacute;ticas de 54 estaciones en M&eacute;xico, mismas que se procesaron con el software CROPWAT 8.0 (FAO, 2010b) para obtener los promedios de precipitaci&oacute;n y de evapotranspiraci&oacute;n; el m&eacute;todo empleado fue el de Penman&#45;Monteith (Zotarelli <i>et al.,</i> 2010).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se integr&oacute; una tabla con la informaci&oacute;n de precipitaci&oacute;n media anual, multiplicando la evapotranspiraci&oacute;n por 365 con el fin de obtener un estimador medio anual; se identific&oacute; su &iacute;ndice de aridez y la clase de acuerdo a la clasificaci&oacute;n de la UNEP. Posteriormente cada estaci&oacute;n se integr&oacute; al Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica ArcView 3.2 y se les delimit&oacute; un &aacute;rea buffer de 5 kil&oacute;metros de radio, dado que las condiciones biof&iacute;sicas m&aacute;s pr&oacute;ximas a un punto central tienen una misma analog&iacute;a clim&aacute;tica; el objetivo fue obtener indicadores a partir de los pixeles tomando como referencia estos c&iacute;rculos conc&eacute;ntricos de 9,691 pixeles integrando unidades de evaluaci&oacute;n de 78.5 km<sup>2</sup>, esto para obtener los promedios de sus &iacute;ndices de aridez modelados y confrontarlos posteriormente contra los &iacute;ndices de aridez obtenidos a partir de la informaci&oacute;n que presentan Allen <i>et al.</i> (1998), en donde estiman la evapotranspiraci&oacute;n con el m&eacute;todo Penman&#45;Monteith. Un segundo an&aacute;lisis consisti&oacute; en realizar una prueba de hip&oacute;tesis y de an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal para verificar la semejanza de ambos indicadores utilizando Minitab&reg; Release 14. En lo referente a la prueba de hip&oacute;tesis, se emple&oacute; una prueba de <i>t</i> para comprobar diferencias por parejas <i>(&#956;</i><sub><i>1</i></sub> <i>&#956;<sub>2</sub>) = &#956;<sub>d</sub></i>. La hip&oacute;tesis a probar fue <i>H<sub>0</sub>: &#956;<sub>d</sub></i> &#8800; 0 <i>vs. H<sub>a</sub>: &#956;<sub>d</sub></i> = 0, empleando el estad&iacute;stico</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24i1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>n</i> es el n&uacute;mero de diferencias por parejas y</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24i2.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS Y DISCUSI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En relaci&oacute;n con la precipitaci&oacute;n media anual, se observ&oacute; que las precipitaciones m&aacute;s abundantes se presentan en regiones del sureste del estado de Chiapas, entre el sur de Tabasco y el norte de Chiapas, as&iacute; como en el norte de Oaxaca, donde se llegan a registrar precipitaciones que oscilan entre los 3,000 y 3,800 mm. Caso contrario sucede en el norte del pa&iacute;s, donde se registran precipitaciones por debajo de los 250 mm, en las que sobresale la regi&oacute;n sur de Coahuila, el noroeste de Sonora y la mayor parte de la pen&iacute;nsula de Baja California (<a href="#f1">Figura 1</a>).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f1"></a></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24f1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En cuanto a la evaporaci&oacute;n media anual, se observ&oacute; que las regiones con mayores niveles corresponden a estados que se ubican al norte del pa&iacute;s. En ellos, se registran valores por encima de los 2,250 mm, en contraste con al sureste de M&eacute;xico y regiones aisladas en el sur de Chihuahua y la franja este de Durango, as&iacute; como el centro de Nuevo Le&oacute;n, en los que se registran entre 1,000 y 1,250 mm de evaporaci&oacute;n promedio al a&ntilde;o (<a href="#f2">Figura 2</a>).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f2"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24f2.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Posteriormente se realiz&oacute; &aacute;lgebra de mapas para obtener un mapa nacional de evapotranspiraci&oacute;n. El mapa resultante muestra que los rangos de oscilaci&oacute;n de evapotranspiraci&oacute;n potencial en el pa&iacute;s se encuentran entre los 500 y los 2,250 mm (<a href="#f3">Figura 3</a>).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f3"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24f3.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para Analizar, se calcul&oacute; un mapa de &iacute;ndices de aridez, que result&oacute; del cociente de dividir la precipitaci&oacute;n pluvial entre la evaporaci&oacute;n potencial, y posteriormente fue reclasificado tomando las clases de aridez propuestas por la UNEP (1992); el resultado de dicho mapa se muestra en la <a href="#f4">Figura 4</a>.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f4"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24f4.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Del mapa anterior y de la informaci&oacute;n desagregada en el <a href="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a>, se observa que la clase semi&aacute;rida es la de mayor extensi&oacute;n en el pa&iacute;s, al contar con 69.2 millones de hect&aacute;reas (35 % de la superficie total del pa&iacute;s), y en la que habitan cerca de 33.5 millones de personas; en orden de extensi&oacute;n, sigue la regi&oacute;n &aacute;rida, con una superficie que supera por poco los 43 millones de hect&aacute;reas (22 % de la superficie nacional), y en ella habitan poco m&aacute;s de 7.6 millones de personas. Cabe destacar que en las zonas hiper&aacute;ridas se encuentran establecidas poco m&aacute;s de un mill&oacute;n de personas, distribuidas a lo largo de 2.5 millones de hect&aacute;reas cuyas condiciones de adaptaci&oacute;n al clima son, sin lugar a duda, dif&iacute;ciles.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente, en zonas del Sur&#45;sureste de M&eacute;xico, costas de la Sierra Madre del Sur, Sierra Madre Occidental, Eje Neovolc&aacute;nico as&iacute; como en las Llanuras de la Costa del Pac&iacute;fico y del Golfo de M&eacute;xico, se registran condiciones subh&uacute;medas secas, subh&uacute;medas h&uacute;medas y h&uacute;medas, que cubren 42 % del territorio nacional y en el que habita cerca del 59 % de la poblaci&oacute;n de nuestro pa&iacute;s (<a href="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para verificar los resultados de los <i>IA</i> calculados, se confront&oacute; la informaci&oacute;n hist&oacute;rica proveniente de la FAO y se encontr&oacute; que en 37 de las 54 estaciones hubo correspondencia con el mapa de &iacute;ndice de aridez presentado en la <a href="#f4">Figura 4</a>. En lo referente a las 17 estaciones restantes se observ&oacute; que en siete de ellas no hubo semejanza, pues el dato se encontraba sub o sobrecalculado en precipitaci&oacute;n media anual, provocando que hubiera variaci&oacute;n de la categor&iacute;a de aridez; esto motiv&oacute; que se consideraran las precipitaciones medias anuales provenientes de la Comisi&oacute;n Nacional del Agua (CONAGUA) procesadas y depuradas (LADIGS, 2010) para ese punto o alg&uacute;n otro m&aacute;s cercano. Al recalcular el &iacute;ndice de aridez de estas siete estaciones, se ubicaron correctamente en la clase correspondiente al mapa modelado. De las restantes 10 estaciones, ocho de ellas se encuentran a una distancia entre 1 y 5 km de la clase que se obtuvo en el mapa, posiblemente resultado de las referencias espaciales tomadas del programa CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a), ya que s&oacute;lo definen dos posiciones decimales en su ubicaci&oacute;n geogr&aacute;fica; sin embargo, dada la cercan&iacute;a a la clase modelada de aridez, se pueden considerar como buena estimaci&oacute;n y por lo tanto v&aacute;lidas. Finalmente, las dos estaciones restantes est&aacute;n calificadas en diferentes clases con respecto al mapa de la <a href="#f4">Figura 4</a>; por lo anterior, se puede concluir que 52 de las 54 estaciones provenientes de CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a), y en las cuales se calcul&oacute; la evapotranspiraci&oacute;n mediante el m&eacute;todo de Penman&#45;Monteith, en el CROPWAT 8.0 (FAO, 2010b), poseen una correspondencia aceptable respecto al &Iacute;ndice de Aridez modelado en el presente trabajo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En lo relacionado con la prueba de <i>t</i> para probar diferencia entre los valores del &iacute;ndice de aridez calculado con la informaci&oacute;n del CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a) (IA&#45;Cropwat) y los calculados con la informaci&oacute;n del Servicio Meteorol&oacute;gico Nacional (IA&#45;SMN), se observ&oacute; que no existe evidencia estad&iacute;stica para rechazar <i>H<sub>0</sub>:&#956;<sub>d</sub> = 0</i> dado que p=0.489.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Lo anterior permite concluir que no existe diferencia entre el &Iacute;ndice de Aridez que se obtuvo de los datos meteorol&oacute;gicos del SMN (2004), donde se consider&oacute; que la <i>Etp</i> es el 0.8 de la evaporaci&oacute;n y el &Iacute;ndice de Aridez a partir de la informaci&oacute;n de CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a), donde se considera que la <i>Etp</i> fue estimada mediante el m&eacute;todo Penman&#45;Monteith. Subsecuentemente, con an&aacute;lisis de regresi&oacute;n entre el &Iacute;ndice de Aridez derivado de la informaci&oacute;n de CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a) (IA&#45;Cropwat) y el del SMN (IA&#45;SMN), se detectaron observaciones at&iacute;picas, las cuales se eliminaron, y en un an&aacute;lisis posterior se observ&oacute; un valor de <i>r=0.9572</i> (<a href="#f5">Figura 5</a>).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f5"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rcscfa/v17nspe/a24f5.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El uso de la prueba de <i>t,</i> y el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n permitieron realizar una validaci&oacute;n de los resultados obtenidos entre modelo desarrollado y la informaci&oacute;n generada por CLIMWAT 2.0 (FAO, 2010a), lo que permite establecer que la precisi&oacute;n de este trabajo es aceptable y puede considerarse como una actualizaci&oacute;n de la zonificaci&oacute;n de zonas &aacute;ridas en M&eacute;xico, dado que tambi&eacute;n se emple&oacute; una mayor cantidad de informaci&oacute;n clim&aacute;tica en un periodo temporal m&aacute;s amplio, generando informaci&oacute;n cartogr&aacute;fica de mejor precisi&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con base en los resultados obtenidos, se observ&oacute; que si bien la CONAZA, la UNEP, y la SEMARNAT cuentan con procesos metodol&oacute;gicos para la estimaci&oacute;n de superficies en condiciones de aridez, el presente trabajo desarroll&oacute; una metodolog&iacute;a sencilla y de f&aacute;cil aplicaci&oacute;n mediante el empleo de informaci&oacute;n de libre acceso tanto en la FAO como en el SMN. De acuerdo a los resultados generados de este trabajo comparado con el llevado a cabo por CONAZA/UACh (2004) se observa que las zonas con alg&uacute;n grado de aridez aumentaron en casi 11 %. Cabe se&ntilde;alar que en dichas &aacute;reas incide un total de 77,103 localidades con poco m&aacute;s de 42 millones de habitantes (41.1 % de la poblaci&oacute;n total), de &eacute;stas el 98 % son localidades rurales, con una poblaci&oacute;n que asciende a poco m&aacute;s de 8 millones de habitantes (9 % de la poblaci&oacute;n nacional) donde las afectaciones por condiciones de sequ&iacute;a son severas y se carece de la infraestructura hidr&aacute;ulica necesaria para subsistir.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este trabajo permiti&oacute; contar con un mapa actualizado que delimita zonas que se encuentran bajo alg&uacute;n nivel de condici&oacute;n de aridez en M&eacute;xico, considerando que el 80 % de la evaporaci&oacute;n se convierte en evapotranspiraci&oacute;n y este indicador se puede considerar como una aproximaci&oacute;n al planteado por la FAO basado en el c&aacute;lculo de Penman&#45;Monteinth. En este mapa se observa que el 63 % de la superficie nacional se encuentra bajo alg&uacute;n tipo de aridez y que en ella habita el 41 % de la poblaci&oacute;n nacional, poco menos de la mitad; lo anterior permite establecer que es necesario considerar el incremento de obras destinadas para la captaci&oacute;n y almacenaje de agua tanto para uso dom&eacute;stico como para actividades agropecuarias, las cuales son vitales para el sustento de los residentes de las zonas en cuesti&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este orden hay que considerar lo planteado por S&aacute;nchez <i>etal.</i> (2008), quien se&ntilde;ala que el estudio de las variaciones clim&aacute;ticas del pasado es de gran importancia para prever el futuro y de esta manera estar en mejores posibilidades de tomar decisiones adecuadas, las cuales permitir&aacute;n disminuir el riesgo impl&iacute;cito en los cambios del clima.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>LITERATURA CITADA</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ALDAMO, S. B. 2003. Vulnerable people in fragile lands: Migration and desertification in the drylands of Argentina. The case of the department of Jachal. PhD thesis. The University of Texas, Austin. 313 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=6614468&pid=S2007-4018201100050002400001&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">ALLEN, R. G.; PEREIRA L. S.; RAES, D.; SMITH, M. 1998. Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements. FAO. Rome, Italy. 322 p. (Irrigation and Drainage Papers 56).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614470&pid=S2007-4018201100050002400002&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">BOT, A. J.; NACHTERGAELE, F.; YOUNG, A. 2000. Land resource potential and constraints at regional and country levels. FAO. Rome, Italy. 122 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=6614472&pid=S2007-4018201100050002400003&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">CAZALAC. 2006. (Centro del Agua para Zonas &Aacute;ridas y Semi&aacute;ridas de Am&eacute;rica Latina y el Caribe). Zonaci&oacute;n de los Reg&iacute;menes H&iacute;dricos de Am&eacute;rica Latina y el Caribe desde una Perspectiva Clim&aacute;tica. IV Foro Mundial del Agua con sede en M&eacute;xico. PHI&#45;UNESCO&#45;Flemish Government. 24 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=6614474&pid=S2007-4018201100050002400004&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">CONAZA/UACh. 2004. (Comisi&oacute;n Nacional de Zonas &Aacute;ridas/Universidad Aut&oacute;noma Chapingo). Escenarios Climatol&oacute;gicos de la Rep&uacute;blica Mexicana ante el Cambio Clim&aacute;tico. Departamento de Suelos. Universidad Aut&oacute;noma Chapingo. M&eacute;xico. 169 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=6614476&pid=S2007-4018201100050002400005&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">D&Iacute;AZ, P. G. 2009. Variaci&oacute;n espacio&#45;temporal de la precipitaci&oacute;n pluvial en M&eacute;xico: Una aproximaci&oacute;n a la evaluaci&oacute;n de impactos. Tesis doctoral. Instituto Tecnol&oacute;gico de Sonora. Ciudad Obreg&oacute;n, Sonora. 152 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=6614478&pid=S2007-4018201100050002400006&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">D&Iacute;AZ, P. G.; S&Aacute;NCHEZ, C. I.; QUIROZ, R.; GARATUZA, P. J.; WATTS, T. C.; CRUZ, M. R. 2008. Interpolaci&oacute;n espacial de la precipitaci&oacute;n pluvial en la zona de barlovento y sotavento del Golfo de M&eacute;xico. Agricultura T&eacute;cnica en M&eacute;xico 34(3): 279&#45;287 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614480&pid=S2007-4018201100050002400007&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">D&Iacute;AZ, P. G.; S&Aacute;NCHEZ, C. I. 2007. Sistema de consulta y procesamiento de informaci&oacute;n climatol&oacute;gica de M&eacute;xico. <i>In:</i> S&aacute;nchez, C. I.; Chebhouni, G. (eds.). Procesos Hidrol&oacute;gicos en Zonas &Aacute;ridas y Semi&aacute;ridas&#45;De la investigaci&oacute;n a la Acci&oacute;n. INIFAP. G&oacute;mez Palacio, Durango, M&eacute;xico. 22&#45;39 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614482&pid=S2007-4018201100050002400008&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">DREGNE, H. E. 1985. Desertification of arid lands. 2<sup>nd</sup>. ed. Harwood Academic Publishers. 242 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=6614484&pid=S2007-4018201100050002400009&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">ESPITIA, E. L.; SANTAMAR&Iacute;A, E. C.; CASTRO, F. R. 2001.Generaci&oacute;n, calibraci&oacute;n y evaluaci&oacute;n de modelos emp&iacute;ricos para estimar la evapotranspiraci&oacute;n potencial en la Comarca Lagunera. Revista Chapingo, Serie Zonas &Aacute;ridas 2(2): 114&#45;118.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614486&pid=S2007-4018201100050002400010&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">FAO. 2010a. (Food and Agriculture Organization). CLIMWAT (Version 2) &#91;Software de c&oacute;mputo de libre acceso&#93;. Water Development and Management Unit and the Climate Change and Bioenergy Unitof. FAOWATER. <a href="http://www.fao.org/nr/water/infores_databases_climwat.html" target="_blank">http://www.fao.org/nr/water/infores_databases_climwat.html</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=6614488&pid=S2007-4018201100050002400011&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">FAO. 2010b. (Food and Agriculture Organization). CROPWAT (Version 8) &#91;Software de c&oacute;mputo de libre acceso&#93;. Land and Water Development Division of FAO. <a href="http://www.fao.org/nr/water/infores_databases_cropwat.html" target="_blank">http://www.fao.org/nr/water/infores_databases_cropwat.html</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=6614489&pid=S2007-4018201100050002400012&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">GARC&Iacute;A, B. J. 1979. Estructura metodol&oacute;gica para la caracterizaci&oacute;n agroecol&oacute;gica de &aacute;reas por procedimientos cuantitativos de an&aacute;lisis y su posterior zonificaci&oacute;n. Tesis doctoral. Colegio de Postgraduados, Chapingo, M&eacute;xico. 401 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=6614490&pid=S2007-4018201100050002400013&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">GNACADJA, L. 2009. Conserving land and water for a secure future. <i>Environmental Policy and Law</i> 39(3): 328&#45;330.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614492&pid=S2007-4018201100050002400014&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">G&Oacute;MEZ, J. D; ETCHEVERS, J. D.; MONTERROSO, A. I.; GAY, C.; CAMPO, J.; MARTINEZ M. 2008. Spatial estimation of mean temperature and precipitation in areas of scarce meteorological information. Atm&oacute;sfera 21(1): 35&#45;56.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614494&pid=S2007-4018201100050002400015&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">HUTCHINSON, M. F. 2004. Anuspline (Versi&oacute;n 4.3) &#91;Software de c&oacute;mputo&#93;. Center for Resource and Environment Studies. The Australian National University. Canberra, Australia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614496&pid=S2007-4018201100050002400016&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">INEGI. 2010. (Instituto Nacional de Estad&iacute;stica y Geograf&iacute;a). Marco geoestad&iacute;stico 2010 versi&oacute;n 5.0. Extra&iacute;do el 10 de febrero de 2010 desde <a href="http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/geoestadistica/M_Geoestadistico.aspx" target="_blank">http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/geoestadistica/M_Geoestadistico.aspx</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=6614498&pid=S2007-4018201100050002400017&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">LADIGS. 2010. (Laboratorio de Agromapas Digitales). Estad&iacute;sticas climatol&oacute;gicas b&aacute;sicas de los estados de la Rep&uacute;blica mexicana: (Periodo 1961&#45;2003). INIFAP. Xalapa, Veracruz. 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Bonn, Germany. 36 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=6614501&pid=S2007-4018201100050002400019&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">MERCADO M., G; TROYO D., E.; AGUIRRE G., A; MURILLO A., B.; BELTR&Aacute;N M., L. F.; GARC&Iacute;A H., J. L. 2010. Calibraci&oacute;n y aplicaci&oacute;n del &iacute;ndice de aridez De Martonne para el An&aacute;lisis del d&eacute;ficit h&iacute;drico como estimador de la aridez y desertificaci&oacute;n en zonas &aacute;ridas. Universidad y Ciencia 26(1): 51&#45;64.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614503&pid=S2007-4018201100050002400020&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">NELSON, R. 2003. ClimGen: Weather Generator (Version 4.01.05). &#91;Software de c&oacute;mputo de libre acceso&#93;. Washington State University. <a href="http://www.bsyse.wsu.edu/climgen" target="_blank">http://www.bsyse.wsu.edu/climgen</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=6614505&pid=S2007-4018201100050002400021&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">SALINAS Z., C.A.; LLUCH B., D; HERN&Aacute;NDEZ V., S. y LLUCH C., D.B. 1998. La aridez en el noreste de M&eacute;xico. Un an&aacute;lisis de su variabilidad espacial y temporal. Atm&oacute;sfera 11(1): 29&#45;44.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614507&pid=S2007-4018201100050002400022&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">S&Aacute;NCHEZ C., I.; D&Iacute;AZ P., G.; ESTRADA A., J. y CUETO W., J. A. 2008. Incertidumbre clim&aacute;tica y toma de decisiones. Consideraciones de riesgo y vulnerabilidad social. CENID&#45;RASPA&#45;INIFAP. G&oacute;mez Palacio, Durango. 55 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=6614509&pid=S2007-4018201100050002400023&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">SEMARNAT. 2006. (Secretar&iacute;a del Medio Ambiente y Recursos Naturales). Informe de la situaci&oacute;n del medio ambiente en M&eacute;xico: Compendio de estad&iacute;sticas ambientales. SEMARNAT. M&eacute;xico D.F. 134&#45;144 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614511&pid=S2007-4018201100050002400024&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">SERVICIO METEOROL&Oacute;GICO NACIONAL&#45;COMISI&Oacute;N NACIONAL DEL AGUA. 2004. (SMN&#45;CNA). Base de datos clim&aacute;ticos diarios de estaciones climatol&oacute;gicas de la Rep&uacute;blica Mexicana.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614513&pid=S2007-4018201100050002400025&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">SHAH, A. 2010. Land degradation and migration in a dry land region in India: extent, nature and determinants. Environment and Development Economics 15(2): 173&#45;196.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614515&pid=S2007-4018201100050002400026&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">UNEP. 1997. (United Nations Environment Programme). World Atlas of Desertification. 2nd. ed. Oxford University Press. 182 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=6614517&pid=S2007-4018201100050002400027&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">UNEP. 1992. (United Nations Environment Programme). World Atlas of Desertification. Oxford University Press. 69 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=6614519&pid=S2007-4018201100050002400028&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">UNESCO, 2007. (Organizaci&oacute;n de las Naciones Unidas para la Educaci&oacute;n, la Ciencia y la Cultura). Zonaci&oacute;n de los Reg&iacute;menes H&iacute;dricos de Am&eacute;rica Latina y el Caribe desde una Perspectiva Clim&aacute;tica: Dentro del marco del proyecto "Elaboraci&oacute;n del Mapa de Zonas &Aacute;ridas, Semi&aacute;ridas y Subh&uacute;medas de Am&eacute;rica Latina y el Caribe". PHI&#45;LAC. Montevideo, Uruguay. 32 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=6614521&pid=S2007-4018201100050002400029&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">V&Aacute;ZQUEZ, R.; FERN&Aacute;NDEZ, A.; SOLANO, O. 2007. Mapa de aridez de Cuba. Zonas &Aacute;ridas. 11(1). 101&#45;109 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6614523&pid=S2007-4018201100050002400030&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">VILLALPANDO F.; GARC&Iacute;A, E. 1993. Agroclimatolog&iacute;a del estado de Jalisco. Universidad de Guadalajara. Centro Universitario de Ciencias Biol&oacute;gicas y Agropecuarias. Laboratorio Bosque La Primavera. Guadalajara, Jalisco. M&eacute;xico. 40 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=6614525&pid=S2007-4018201100050002400031&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">WINSLOW, M.; SHAPIRO, B. I.; THOMAS, R.; SHETTY, S. V. R. 2004. Desertification, drought, poverty and agriculture: research lessons and opportunities. Aleppo, Syria; Patancheru, India; and Rome, Italy: International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA), and the International Crops Research Institute for the Semi&#45;Arid Tropics (ICRISAT), and the UNCCD Global Mechanism (GM). 52 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=6614527&pid=S2007-4018201100050002400032&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">ZHANG, X.; YANG, F. 2004. RClimDex 1.0. Departamento de Investigaci&oacute;n Clim&aacute;tica del Servicio Meteorol&oacute;gico de Canad&aacute;. <a href="http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software.html" target="_blank">http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software.html</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=6614529&pid=S2007-4018201100050002400033&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">ZOTARELLI, L.; DUKES, M. D.; ROMERO, C. C.; MIGLIACCIO K. W.; MORGAN, K. T. 2010. Step by step calculation of the Penman&#45;Monteith Evapotranspiration (FAO&#45;56 Method). Institute of Food and Agricultural Sciences. University of Florida. 12 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=6614531&pid=S2007-4018201100050002400034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
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