Actualización y divulgación de los nuevos escenarios de cambio climático aplicados a México para fortalecer las capacidades nacionales

José Antonio Salinas Prieto Gabriela Colorado Ruiz Martín José Montero Martínez María Eugenia Maya Magaña MAURA GONZALEZ ROBLES (2014, [Documento de trabajo])

El objetivo del proyecto fue generar material didáctico para implementar un programa de capacitación y asesoría vinculada con escenarios de cambio climático en México. En este informe de describen estos materiales, sintetizando la información asociada a: conceptos generales; problemática nacional; alcances y limitaciones de las proyecciones de cambio climático; alcances y limitaciones de los modelos numéricos globales; integración e interpretación de resultados (guiones para videos y presentaciones); descripción de los métodos de evaluación de modelos numéricos (métricas); descripción del método REA y análisis de resultados a la luz de procesos atmosféricos que afectan México.

Cambio climático Impacto ambiental Capacitación CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008, [Artículo])

La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Seguimiento al impacto del cambio climático en el ensalitramiento de los suelos en un módulo de riego

Leonardo Pulido-Madrigal Heber Saucedo LUIS ARTURO BRIZUELA MUNDO (2013, [Documento de trabajo])

El objetivo del proyecto fue monitorear y analizar las variables relacionadas con la medición del impacto del cambio climático en la salinidad del suelo en un módulo de riego. El resultado final fue un documento sobre el impacto del cambio climático en el ensalitramiento de los suelos en un distrito de riego y un video sobre seguimiento del impacto del cambio climático en el ensalitramiento de los suelos.

Distritos de riego Suelos salitrosos Cambio climático Impacto ambiental Informes de proyectos Sonora CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Calibrated multi-model ensemble seasonal prediction of Bangladesh summer monsoon rainfall

Nachiketa Acharya Carlo Montes Timothy Joseph Krupnik (2023, [Artículo])

Bangladesh summer monsoon rainfall (BSMR), typically from June through September (JJAS), represents the main source of water for multiple sectors. However, its high spatial and interannual variability makes the seasonal prediction of BSMR crucial for building resilience to natural disasters and for food security in a climate-risk-prone country. This study describes the development and implementation of an objective system for the seasonal forecasting of BSMR, recently adopted by the Bangladesh Meteorological Department (BMD). The approach is based on the use of a calibrated multi-model ensemble (CMME) of seven state-of-the-art general circulation models (GCMs) from the North American Multi-Model Ensemble project. The lead-1 (initial conditions of May for forecasting JJAS total rainfall) hindcasts (spanning 1982–2010) and forecasts (spanning 2011–2018) of seasonal total rainfall for the JJAS season from these seven GCMs were used. A canonical correlation analysis (CCA) regression is used to calibrate the raw GCMs outputs against observations, which are then combined with equal weight to generate final CMME predictions. Results show, compared to individual calibrated GCMs and uncalibrated MME, that the CCA-based calibration generates significant improvements over individual raw GCM in terms of the magnitude of systematic errors, Spearman's correlation coefficients, and generalised discrimination scores over most of Bangladesh areas, especially in the northern part of the country. Since October 2019, the BMD has been issuing real-time seasonal rainfall forecasts using this new forecast system.

Multi-Model Ensemble Seasonal Forecasting CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE SERVICES FORECASTING MONSOONS

Sistemas agroalimentarios sustentables: aumento de rentabilidad con uso eficiente de insumos y preservación del medio ambiente

Jelle Van Loon (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRIFOOD SYSTEMS SUSTAINABLE INTENSIFICATION COVID-19 CONFLICTS CLIMATE CHANGE

Carbon credits from AFOLU projects in Kodagu

A G ADEETH CARIAPPA (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CARBON AGRICULTURE CLIMATE CHANGE METHODOLOGY

Worldwide selection footprints for drought and heat in bread wheat (Triticum aestivum L.)

Ana Luisa Gómez Espejo Carolina Sansaloni Juan Burgueño Fernando Henrique Toledo Adalberto Benavides-Mendoza M. Humberto Reyes-Valdés (2022, [Artículo])

Genome–Environment Associations Climatic Variables Hormonal Elicitors CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ADAPTATION DROUGHT STRESS HEAT STRESS LANDRACES TRITICUM AESTIVUM

Women, economic resilience, gender norms in a time of climate change: what do we know?

Cathy Farnworth Anne Rietveld Rachel Voss Angela Meentzen (2023, [Artículo])

This literature delves into 82 research articles, published between 2016 and 2022, to develop a deep understanding of how women manage their lives and livelihoods within their agrifood systems when these systems are being affected, sometimes devastatingly, by climate change. The Findings show that four core gender norms affect the ability of women to achieve economic resilience in the face of climate change operate in agrifood production systems. Each of these gender norms speaks to male privilege: (i) Men are primary decision-makers, (ii) Men are breadwinners, (iii) Men control assets, and (iv) Men are food system actors. These gender norms are widely held and challenge women’s abilities to become economically resilient. These norms are made more powerful still because they fuse with each other and act on multiple levels, and they serve to support other norms which limit women’s scope to act. It is particularly noteworthy that many institutional actors, ranging from community decision-makers to development partners, tend to reinforce rather than challenge gender norms because they do not critically review their own assumptions.

However, the four gender norms cited are not hegemonic. First, there is limited and intriguing evidence that intersectional identities can influence women’s resilience in significant ways. Second, gender norms governing women’s roles and power in agrifood systems are changing in response to climate change and other forces, with implications for how women respond to future climate shocks. Third, paying attention to local realities is important – behaviours do not necessarily substantiate local norms. Fourth, women experience strong support from other women in savings groups, religious organisations, reciprocal labour, and others. Fifth, critical moments, such as climate disasters, offer potentially pivotal moments of change which could permit women unusually high levels of agency to overcome restrictive gender norms without being negatively sanctioned. The article concludes with recommendations for further research.

Economic Resilience Intersectional Identities Women Groups Support CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ECONOMICS RESILIENCE CLIMATE CHANGE GENDER NORMS AGRIFOOD SYSTEMS WOMEN

Unsupervised segmentation and clustering time series approach to Southern Africa rainfall regime changes

Lovemore  Chipindu Walter Mupangwa Isaiah Nyagumbo Mainassara Zaman-Allah (2023, [Artículo])

Autoregressive Integrated Moving Average Facebook Prophet Hidden Markov Model Regression Regression with Hidden Logistic Process CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA COASTAL AREAS SEMIARID ZONES SUBHUMID ZONES RAINFALL CLIMATE CHANGE

Sequía y cambio climático en México

ISRAEL VELASCO VELASCO (2012, [Libro])

La caracterización de la sequía con base en el comportamiento temporal y espacial de la lluvia, confirma la complejidad del fenómeno y su cualidad de "evento raro", en el sentido de que es poco modelable, impredecible, inevitable, progresivo e ineludible. Sus daños potenciales en el sector primario, la agricultura, superan con mucho los de todos los demás fenómenos naturales juntos. Con los valores meteorológicos de lluvia histórica estimada para una malla de 0.5x0.5º para todo el país, se obtuvieron los mapas de isoyetas medias y para años selectos permiten detectar y evaluar las características básicas del fenómeno: duración, intensidad, severidad y extensión.

Sequía Cambio climático Historia México CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA