Autores: Pablo Ruiz Salcines y Christian M. Appendini
El estudio desarrollado por especialistas del Instituto de Ingeniería UNAM, Pablo Ruiz Salcines y Christian M. Appendini, analiza cómo el cambio climático podría modificar la intensidad de las lluvias asociadas a ciclones tropicales en el noreste de la Península de Yucatán, una región particularmente vulnerable a fenómenos hidrometeorológicos extremos.
A partir del uso de modelos climáticos avanzados y bases de datos especializadas, la investigación evalúa escenarios futuros de precipitación extrema vinculada a ciclones tropicales, permitiendo estimar qué tan intensos podrían volverse estos eventos bajo condiciones climáticas cambiantes. Los resultados sugieren que el aumento en la temperatura global podría favorecer lluvias más fuertes, lo que incrementaría riesgos como inundaciones, afectaciones a infraestructura, alteraciones en ecosistemas costeros y presiones adicionales sobre los sistemas hídricos de la región. Uno de los principales aportes del trabajo es la generación de bases de datos de precipitación asociadas a ciclones tropicales con consistencia física y estadística, lo que constituye una herramienta clave para diversas áreas del conocimiento. Esta información puede emplearse en estudios de hidrología, gestión del acuífero, geomorfología costera, ecología e ingeniería ambiental, contribuyendo a comprender mejor la dinámica de la lluvia extrema y sus impactos territoriales.
Además, el estudio establece una base científica y metodológica sólida para diseñar estrategias de adaptación al cambio climático, mejorar la planeación territorial y fortalecer la gestión integral del riesgo en el sureste mexicano. Actualmente, este esfuerzo de investigación se está ampliando al resto del país, con el objetivo de caracterizar los patrones de lluvia extrema en todas las zonas costeras de México afectadas por ciclones tropicales, favoreciendo una comprensión más amplia de estos fenómenos en el contexto del cambio climático y apoyando la toma de decisiones basada en evidencia científica.
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