en Model Builder

Figura 9. Proceso de cálculo de P(i) y de Tr(i) usando Empirical Bayesian Krigging en Model Builder.

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3.4.3.3 Escenario de vulnerabilidad a partir de las capas de peligro de CT y periodo de retorno usando AHP para la zona de distribución de pastos marinos en la península de Yucatán

La aplicación del método se hizo usando el complemento para QGIS 2.18 de Easy AHP para obtener la WLC. Previamente, se reclasifcaron las capas interpoladas de P(i) asignando a 9 clases. Lo anterior de cuerdo a la escala de Saaty, el valor de 9 a 1 dependiendo de las preferencias o priorización del objetivo propuesto (ver Tabla 3).

El objetivo de los escenarios de vulnerabilidad de los pastos marinos que fue encontrar las áreas menos susceptibles a los CT de mayores intensidades, para ello se reclasifcaron los mapas interpolados donde la preferencia mayor (9) es sobre las bajas intensidades y disminuye a 1 para las probabilidades de CT de intensidades cercanas a 7.

La sobre posición ponderada se hizo mediante el Raster Calculator de ArcGIS Pro 2.2 con las 7 capas reclasifcadas de P(i) de acuerdo a las ponderaciones obtenidas con el Easy AHP. A partir de ello se generaron los escenarios de vulnerabilidad identifcando las zonas donde pueden ocurrir los mayores peligros de impactos de CT en el golfo de México. Para conocer la coincidencia espacial entre el escenario de vulnerabilidad generado y los pastos marinos, se sobrepuso con la capa de áreas de distribución de especies de pastos marinos en la península de Yucatán.

3.4.3.3.1 Integración de P(i) y Tr(i) y escenarios de riesgo

La integración consistió en combinar los mapas interpolados de P(i) y de la Tr(i) usando criterios sencillos mediante los cuales se propusieron categorías en función del grado de riesgo. Las amenazas son las capas de Tr(i) y la vulnerabilidad son las capas de P(i). La regla general de los criterios propuestos se basa en que a mayor peligro de P(i) y menor periodo de retorno (Tr(i)) mayor es el riesgo de que ocurran CT de esas intensidades; de manera recíproca a menor peligro de P(i) y mayor Tr(i) entonces se presentará un menor riesgo. Para aplicar lo anterior, se reclasifcaron

las capas de P(i) en 10 clases, puesto que el peligro va 0 a 1 y en 6 clases para Tr(i) por la distribución de valores sesgada a la izquierda. Sin embargo, se debe ser cuidadoso con las categorías de huracanes de H1 a H5, puesto que su periodo de retorno es relativamente bajo comparado con depresiones y tormentas tropicales, pero por la velocidad de sus vientos máximos y velocidad de movimiento pueden ser fenómenos que generen grandes perturbaciones y daños. Lo anterior se considera en los criterios aplicados. El proceso consistió en hacer una combinación pareada para cada una de las capas de P(i) y Tr(i) reclasifcadas y asignar un atributo en función de la amenaza y vulnerabilidad. Las categorías usadas son: muy alto (5), alto (4), medio (3), bajo (2), muy bajo (1). La aplicación de los criterios se realizó a las 7 intensidades de P(i) y Tr(i). Una vez obtenidas las combinaciones pareadas se procedió a combinarlas en una sola capa que contiene a las siete peligrosidades (P(i)) y siete periodos de retorno (Tr(i)) (ver subcapítulo 4.5). Al obtener todas las combinaciones pareadas en una sola capa, se generó un mapa de unidades que muestra el riesgo de la vulnerabilidad y las amenazas por el periodo de retorno de los CT.

En el subcapítulo 4.3 se presenta la frecuencia de CT en el golfo de México. En los subcapítulos 4.3.1 a 4.3.3 las capas ráster de P(i), Tr(i) y los resultados de la aplicación de AHP para el P(i) para el golfo de México. Los resultados de AHP en las áreas de distribución de PM y la integración de P(i) y Tr(i) se presentan en los subcapítulos 4.4 y 4.5.

3.4.4 Descripción de la ocurrencia de CT e infuencia por ENSO para el golfo de México

Se aplicó el análisis estadístico descriptivo con estadísticas de tendencia central a partir de la frecuencia de CT. Esto se realizó usando una hoja de cálculo que fue generada de acuerdo con el proceso que se muestra en la Figura 6. Mediante una consulta de base de datos se obtuvo el número de CT por estación (año) de ocurrencia desde 1957 a 2018. Debido a las variaciones Inter decadales que se presentan en el número de CT se hizo un resumen por décadas completas para el periodo considerado que permitieran visualizarlas, es decir que se consideraron 5 décadas completas de 1960 a 2010.

Los datos usados de ENSO6 que se relaciona frecuentemente a la supresión o incremento en la actividad ciclónica y cambios climáticos a nivel global, como se hace referencia en el marco teórico, se obtuvieron de CPC-NWS-NOAA (2020). Esta serie de tiempo que muestra los eventos El Niño, La Niña y Neutro desde 1950 los obtuvieron y analizaron a partir de los ERSST en su versión 5 (Huang et al., 2017). Para ver un mayor detalle revisar las bases teóricas en el subcapítulo 2.1.3. La presencia de los eventos de El Niño y La Niña se establecen usando los datos de anomalías de las SST en las zonas de monitoreo del ENSO que se designaron como 1+2, 3, 4 y 3+4. Cuando la anomalía de SST medida en la zona de monitoreo es mayor a +0.5 °C, se considera un evento El Niño, si la anomalía de SST menor que -0.5°C, se considera un evento La Niña. Las anomalías de SST que varían entre -0.5°C a +0.5°C se consideran eventos Neutros.

Los resultados de la descripción de la ocurrencia de CT para el periodo de 1957 a 2018 y la infuencia que la presencia que eventos de El Niño tiene para el golfo de México se presenta en el subcapítulo 4.6.

6 http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php

CAPÍTULO 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1 Cobertura de pastos marinos

Las comunidades de pastos marinos tienen una distribución extendida pero discontinua en las costas de la península de Yucatán. De la Laguna de Términos en el estado de Campeche a Cabo Catoche en Quintana Roo. Abarcan una superfcie de 3,375 km2 (Mapa 4). El 71% de esa superfcie se encuentra en el estado de Campeche, el 23% en Yucatán y sólo el 6% en Quintana Roo (Figura 10).

En la distribución de los pastos marinos se encuentran declaratorias de ANP lo cual es favorable para su conservación. El 91% de las ADEPM se encuentran bajo alguna categoría de ANP y solo el 9% no lo está (Figura 11). La categoría de ANP de Reserva de la Biosfera es en donde se encuentra la mayor superfcie de pastos marinos con aproximadamente 2,000 km2. La siguiente categoría de ANP es la de Área de Protección de Flora y Fauna (APFyF) con casi 700 km2. Las reservas estatales ocupan aproximadamente 390 km2. El 9% del área de estudio se encuentra sin protección, con una superfcie son 300 km2 .

Las especies de pastos marinos que dominan en el golfo de México son Thalassia testudinum (Tt), Syringodom fliforme (Sf) y Halodule wrightii (Hw) mismas que se encuentran en sus áreas de distribución en las zonas costeras de aguas someras de la península de Yucatán. Estas especies de pastos marinos se encuentran frecuentemente asociadas a varias especies de macroalgas (A) marinas, formando comunidades diversas y con diferentes especies dominantes (ver Figura 1). La asociación entre pastos marinos y A se le denomina VAS. En este trabajo no se hace una descripción detallada de la composición forística de esas comunidades. La asociación entre las especies Tt, Sf, Hw y A, se presentó como dominante ya que se extiende un 62% de la superfcie de la ADEPM (Figura 12). Esta superfcie se encuentra en categorías de conservación de RB y en APFyF (Tabla 5, Figura 11). Las asociaciones entre Tt, Sf con Hw o con A corresponde con el 27% de la superfcie en la ADEPM. La asociación entre Tt, Sf y A corresponden con el 11% de la superfcie y se encuentran en RE (Figura 12 y Tabla 5).

Mapa 4. Distribución de los pastos marinos y de la VAS en la zona costera de la península de Yucatán.

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