REVISTA DEL CENTRO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y DE EDUCACIÓN SUPERIOR DE ENSENADA,
UNIDAD ACADÉMICA LA PAZ
GRUPO DE OCEANOGRAFÍA TROPICAL Y LABORATORIO DE SENSORES REMOTOS Y VEHÍCULOS
AUTÓNOMOS NO TRIPULADOS (SERVANT)
Fotografía de portada: Romeo Saldívar Lucio. Vista a la Ensenada de La Paz, después de la lluvia. Septiembre de 2025.
BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS
DIRECTORIO
Boletín Climático del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
Unidad Académica La Paz https://ulp.cicese.mx/BoletinClimBCS/
Coordinación
Armando Trasviña Castro trasvi@cicese.mx
Eduardo González Rodríguez egonzale@cicese.edu.mx
Cotsikayala Pacheco Ramírez
Editor
Alfredo Aguirre Estrada
Editor Técnico
ELABORACIÓN
Dr. Armando Trasviña Castro - Laboratorio SERVANT-CICESE-UALP
Dr. Eduardo González - Rodríguez CICESE-UALP
Dr. Romeo Saldívar-Lucio Investigador por México - SECIHTI-CICESE-UALP
Dr. Jorge Cortés Ramos Investigador por México - SECIHTI-CICESE-UALP
Dr. José Denis Osuna Amador - Investigador Campo Experimental Todos Santos INIFAP
Dr(c). Cotsikayala Pacheco-Ramírez - Est. de Doc. en Ciencias de la Vida-CICESE
Dr. Hugo Herrera Cervantes - CICESE-UALP
Dr. Luis Manuel Farfán Molina - CICESE-UALP
Dr. Carlos Robinson M. - Instituto de Ciencias del Mar y Limnología UNAM
Dr. José Alejandro Ramos Rodríguez - SECIHTI-CICESE-UABCS
BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS
Año 1| Número 10 | octubre 2025
DOI: pendiente
Novedades del clima regional
Contenido
Presentación 4
1. Introducción 5
2. Nivel del mar absoluto 7
Armando Trasviña Castro
3. Temperatura Superficial del Mar, Productividad
Primaria y Altimetría satelital 15
Eduardo González Rodríguez
4. Paisaje Pelágico 23
Romeo Saldívar-Lucio
5. Ondas de calor marinas 29
Alejandro Ramos-Rodríguez
6. Monitoreo satelital de florecimientos algales 35
Cotsikayala Pacheco Ramìrez
7. Viento (VTO) in situ 40
Jorge Cortés Ramos
8. Condiciones meteorológicas en la Bahía de la Paz 45
Hugo Herrera Cervantes
9. Clima en el Valle de Santo Domingo 50
José Denis Osuna Amador
10. Ciclones tropicales 56
Luis Manuel Farfán Molina
11. Temperatura del aire en el Golfo de California 61
Carlos Robinson M.
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Presentación
El Grupo de Oceanografía Tropical incluye al Laboratorio de Sensores Remotos y
Vehículos Autónomos no Tripulados (SERVANT) y ambos forman parte de la Unidad
Académica del CICESE en La Paz (ULP), Baja California Sur, del CICESE. El grupo de
Oceanografía Tropical inició en 1998, y el laboratorio SERVANT inició formalmente en
marzo de 2016. Realizamos investigación oceanográfica y climática de la zona costera
buscando contribuir al bienestar de las pequeñas comunidades costeras del NW de
México. Conjuntamos capacidades de monitoreo, análisis e investigación oceanográfica y
climática. Un aspecto poco convencional es que integramos una visión de los cambios
ambientales y climáticos en escalas espaciales y temporales múltiples. Incluyendo el
monitoreo e investigación de la dinámica costera, combinado con información satelital y
de baja altura desde drones.
Premio INNOVADORES REGIONALES 2025, otorgado al Grupo de Oceanografía Tropical
y laboratorio SERVANT por Legacy Workgroup, San José del Cabo, febrero de 2025.
Nuestros objetivos incluyen realizar investigación oceanográfica y climática de la zona
costera, buscando contribuir al bienestar de las pequeñas comunidades de nuestra región.
Este es un esfuerzo colaborativo e interinstitucional de investigación y observación de
perturbaciones naturales y antrópicas del océano costero.
4
1. Introducción y resumen
Este boletín tiene como objetivo mostrar el estado del océano en el mes anterior a su
publicación, en particular en las costas de Baja California Sur (BCS).
En el Océano Pacífico Ecuatorial las condiciones de La Niña surgieron en septiembre de
2025, según indicado por la expansión de temperaturas de superficie oceánicas (SSTs, por
sus siglas en inglés) a través del este y centro del Océano Pacífico ecuatorial
(https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/ensodisc
_Sp.shtml). Al mismo tiempo, el indice decadal del Pacífico (PDO,
https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/elnino/decadal/pdo.html) se encuentra en
fase fría desde antes de 2019.
Aquí incluimos artículos dedicados a diferentes variables de interés. A menudo elegimos
tres sitios específicos para describir su variabilidad (Figura 1.1): San Juanico (costa
occidental de BC, océano pacífico), Bahía de La Paz (costa del golfo de California) y parque
nacional Cabo Pulmo (Entrada al Golfo de California). En estas localidades reportamos
series de tiempo obtenidas de datos satelitales, reanálisis (modelos que incorporan
observaciones satelitales) y en algunos casos observaciones in situ.
El área de estudio corresponde al océano costero del estado de BCS (Figura 1.1). Los
círculos de colores en la Figura 1.1 indican los sitios de interés en donde presentamos
análisis de series de tiempo de diferentes variables, de sur a norte: Entrada al Golfo de
California (Parque Nacional Cabo Pulmo), Bahía de La Paz y Golfo de Ulloa (San Juanico).
El análisis de los últimos años del nivel del mar absoluto exhibe los efectos de la Niña
2022, El Niño 2023 y La Niña 2024. En particular, destacamos la transición hacia La
Niña del 2024 que precede a las condiciones frías de los primeros meses de 2025. Los
primeros meses de 2025 son claramente anómalos en términos de nivel del mar,
temperatura del mar y otras variables oceanográficas. A nivel de cuenca también hay
cambios significativos. En septiembre de 2025 nos encontramos ya con el Pacífico
Ecuatorial en fase fría (La Niña). La Oscilación Decadal del Pacífico alcanzó un valor
récord en 75 años (de 1950 a 2025). Es la PDO más fría del período (Carlos Robinson,
com. pers.)
(https://climateimpactcompany.com/daily-feature-record-strong-pdo-observed-in-july-2
/?utm_source=chatgpt.com). Esto se refleja en las anomalías negativas de temperatura y
positivas tanto de clorofila como de productividad primaria neta (Capítulo 3 de este
5
boletín), con las anomalías más elevadas en la costa occidental. En particular, en la costa
occidental (San Juanico, Figura 3.6) la productividad primaria neta presenta anomalías
positivas persistentes desde 2024. Al mismo tiempo, San Juanico registró concentraciones
de 3 grupos del fitoplancton por debajo del promedio climatológico (Figura 6.3), a
diferencia de bahía de La Paz (Figura 6.2) y Cabo Pulmo (Figura 6.1), donde se
mantuvieron elevadas. En la bahía de La Paz el 4 de abril de 2025 se dio la alerta de un
evento FAN (capítulo 5 de este boletín). En mayo de 2025 se siguieron recibiendo reportes
de ocurrencia de especies marinas en sitios inusuales, además de la mortalidad de
cetáceos. En julio de 2025 se reportan eventos intensos de viento del Pacífico (vientos del
Coromuel) y un florecimiento algal nocivo que se prolonga por varias semanas en la Bahía
de La Paz, causando mortalidad de peces. Los cambios en la distribución de la megafauna
marina y su mortalidad inusual coinciden con las anomalías oceanográficas que
reportamos en este boletín. Por ejemplo, este invierno de 2025 hay reportes de la
ocurrencia de especies en sitios inesperados, particularmente hay reportes de Ballena Gris
desde Cabo Pulmo hasta el Parque Nacional Bahía de Loreto. Abajo destaco dos noticias
Presencia de ballena gris en el Parque Nacional Cabo Pulmo
https://oem.com.mx/elsudcaliforniano/local/sorprendente-avistamiento-de-ballenas-gris
es-en-cabo-pulmo-21790056
La mortalidad de ballenas en las costas de BCS en 2025 se elevó a 91 individuos:
https://www.msn.com/es-mx/noticias/mexico/aumenta-el-n%C3%BAmero-de-ballenas-
grises-muertas-en-el-oc%C3%A9ano-pac%C3%ADfico-milenio-h%C3%A1bitat/vi-AA1EIJj
d?ocid=socialshare
3. Los avisos de marea roja se pueden consultar en el sitio web del Sistema de Alerta
Temprana de Florecimientos Algales Nocivos para toda la Península de Baja California
(https://siat-cicese.mx/#situacion-actual).
En este verano los huracanes y tormentas tropicales se mantuvieron relativamente
alejados de la costa en la Península de Baja California, aunque contribuyeron al flujo de
humedad para la convección en la región. En consecuencia, la precipitación acumulada en
el mes de septiembre de 2025 fue más elevada a lo normal en varias localidades de los
municipios de Los Cabos, La Paz y Mulegé. Durante esas lluvias los aportes de los arroyos
tienen un impacto importante en el océano costero al enriquecer las concentraciones de
clorofila. Esto es detectable en las imágenes RGB (ver Figura 6.4).
Hasta el momento, se han registrado 9 ondas de calor en la ciudad de La Paz, BCS, siendo
la última la que tuvo lugar del 2 al 4 de octubre, con temperaturas superiores a 36 °C. En
cuanto a las precipitaciones, se han registrado 11 días de lluvia con precipitación superior a
6
los 7 mm. Las más fuertes ocurrieron el 25 y el 26 de septiembre (> 24 mm), sin atribución
directa a algún ciclón tropical. Lo anterior con base en las observaciones registradas en la
estación La Paz (DGE) de la CONAGUA.
Figura 1.1: Océano costero de Baja California Sur, dentro de la región oceanográfica del
Pacífico Tropical Oriental y de la Corriente de California. Los círculos de colores marcan
sitios donde presentamos series de tiempo de diferentes variables.
7
2. Nivel del mar absoluto
Armando Trasviña Castro
trasvi@cicese.mx
Resumen | El análisis de los últimos años del nivel del mar absoluto exhibe los efectos de la Niña
2022, El Niño 2023 y La Niña 2024. En particular, destacamos la transición hacia La Niña del 2024
que precede a las condiciones frías de los primeros meses de 2025. Los primeros meses de 2025 son
claramente anómalos en términos de nivel del mar, temperatura del mar y otras variables
oceanográficas. A nivel de cuenca también hay cambios significativos. En septiembre de 2025 nos
encontramos ya con el Pacífico Ecuatorial en fase fría (La Niña). La Oscilación Decadal del Pacífico
alcanzó un valor récord en 75 años (de 1950 a 2025). Es la PDO más fría del período (Carlos Robinson,
com. pers.)
(https://climateimpactcompany.com/daily-feature-record-strong-pdo-observed-in-july-2/?utm_sourc
e=chatgpt.com).
Introducción
En esta sección presentamos la variación del nivel del mar absoluto (NMA). Esta es la
variación determinada con referencia al geoide, es decir, al nivel del mar en reposo. A
diferencia de las anomalías de nivel del mar, el NMA contiene las variaciones estacionales
e interanuales y la tendencia de largo período debida al calentamiento global.
El NMA se determina a partir de misiones de altimetría satelital múltiples, desde 1993 al
presente.
Esta variable permite visualizar la variación debida a la expansión y contracción del nivel
del mar debidas al calentamiento y enfriamiento estacional. Se aprecian las variaciones
interanuales debidas a fenómenos tipo El Niño/La Niña, y la tendencia de largo período
debida al calentamiento global. Desde luego también incluye la influencia en el nivel del
mar de eventos transitorios, como el paso de huracanes o tormentas.
Área de estudio
El área de estudio es el océano costero alrededor de la Península de Baja California, con
énfasis en el sur de la península.
Los diagramas de evolución en el tiempo (tiempo vs latitud, también conocidos como
diagramas de Hovmoller), abarcan desde la entrada al Golfo de California (23 latitud N)
hasta el Alto Golfo de California, mientras que por la costa del Pacífico, llegan hasta el
8
puerto de Ensenada (30 latitud N).
Seleccionamos 3 sitios para las series de tiempo: uno en la entrada al Golfo de California (el
Parque Nacional Cabo Pulmo), el segundo en la Bahía de La Paz y uno más en la costa del
Pacífico, en un lugar representativo del Golfo de Ulloa (San Juanico, BCS, Figura 1.1).
Metodología
Los datos que presentamos aquí provienen de un reanálisis del nivel del mar. Se basa en
mediciones de altimetría satelital de múltiples misiones entre 1993 y el presente. Es un
producto global, libre de huecos y cuenta con una resolución temporal diaria y espacial de
~12.5 x 12.5 km.
Esta información se descarga de dos bases de datos:
Global Ocean Gridded L 4 Sea Surface Heights And Derived Variables Reprocessed 1993
Ongoing
Product ID SEALEVEL_GLO_PHY_L4_MY_008_047
https://data.marine.copernicus.eu/product/SEALEVEL_GLO_PHY_L4_MY_008_047/d
escription
Las fuentes son observaciones de altimetría satelital, globales, desde latitud -89.94° a
89.94°, y longitud -179.94° a 179.94° con resolución espacial de 0.125° × 0.125°. Desde 31
dic 1992 hasta 30 dic 2023. Resolución temporal diaria.
Y los datos más recientes se descargan del análisis en casi-tiempo real (NRT):
1. Global Ocean Gridded L 4 Sea Surface Heights And Derived Variables Nrt
Product ID SEALEVEL_GLO_PHY_L4_NRT_008_046
https://data.marine.copernicus.eu/product/SEALEVEL_GLO_PHY_L4_NRT_008_046/
description
Las fuentes son observaciones de altimetría satelital, globales, desde latitud -89.94° a
89.94° y longitud -179.94° a 179.94° con resolución espacial de 0.125° × 0.125°. Desde 31
dic 2021 hasta el presente. Resolución temporal diaria.
Resultados
9
Figura 2.1: Evolución del nivel del mar (NM absoluto) a lo largo de las dos costas de la
península de BC desde enero de 1993 hasta noviembre de 2025. Arriba: costa occidental;
abajo: costa del Golfo de California.
Estos diagramas muestran la evolución del nivel del mar absoluto (NMA) a lo largo de la
costa (Figura 2.1). Las unidades son metros (m) y destacan los máximos que corresponden
a eventos de elevacion/depresión (cálidos/fríos) del nivel del mar en tonos
amarillos/azules. El mapa de la izquierda muestra las estaciones (puntos rojos) y el nivel
del mar para el 1 de agosto de 2025. La figura de arriba corresponde a la Costa Occidental
y la de abajo al Golfo de California. Muestran el cambio del nivel del mar a lo largo de la
costa (puntos rojos) desde 1993 al presente (32 años). Cada año muestra la variación
estacional debida a la elevación del verano (el agua cálida se expande, tonos amarillos) a la
depresión del invierno (el agua fría se contrae, tonos azules). Y por eso el gráfico muestra
alternancia de tonos amarillos y azules. El cambio estacional tiene un rango de unos 50 cm
(0.5 m), aunque existen claras diferencias año con año. Los años de mayor elevacion
(amarillos intensos) corresponden casi siempre a años Niño, por ejemplo 1997-1998 o
2015-2016. También hay diferencias claras entre la Costa occidental y el Golfo de
California. En la costa del golfo (panel inferior) el nivel del mar invernal desciende más que
en la costa occidental (panel superior), por esto el panel inferior muestra tonos azules más
intensos. También podemos observar que en Alto Golfo de California (parte alta del panel
inferior) los máximos extremos (> 0.85 en amarillo) se vuelven más comunes de 2014 a la
fecha.
La variabilidad interanual destaca por los eventos cálidos (en amarillo) El Niño de
1997-1998, El Blob cálido de 2014, El Niño de 2015 y El Niño de 2023 (Peng et al., 2024).
Es importante destacar, que el evento de 2023 alcanza elevaciones comparables con las del
10
2015. El año de 2023, fue más intenso (más amarillo) y alcanzó latitudes mas altas en el
interior del Golfo de California (panel inferior) que en la Costa Occidental (panel superior).
A partir de 2024 y hasta el presente, el nivel del mar se ha mantenido por debajo de lo
esperado debido a un verano menos cálido de lo normal, asociado a La Niña 2024. Además
en estos años la Oscilación Decadal del Pacífico alcanzó un récord en 75 años. Es la PDO
más fría de 1950 a 2025 (Carlos Robinson, com. pers.)
(https://climateimpactcompany.com/daily-feature-record-strong-pdo-observed-in-july-2/?utm_sourc
e=chatgpt.com).
Figura 2.2: Los últimos años de la evolución del nivel del mar (NM absoluto) a lo largo de
las dos costas de la península de BC desde enero de 2020 hasta noviembre de 2025. Arriba:
costa occidental; abajo: costa del Golfo de California.
La Figura 2.2 muestra el comportamiento del nivel del mar del año 2020 al presente. En el
semestre de invierno ambas costas experimentan descenso del nivel del mar (tonos azules),
aunque siempre es mayor la depresión (azules más intensos) dentro del Golfo de California.
Es en el mes de julio es cuanto ocurre el máximo de verano (tonos amarillos). Y se
intensifica en años cálidos, por ejemplo, en el verano de 2023 el máximo es muy intenso
debido al fenómeno del Niño. Esto precede a un verano débil en 2024, auspiciado por
condiciones menos cálidas asociadas al evento de La Niña 2024-2025. El verano de 2025
exhibe una señal débil de ascenso del nivel del mar.
11
Figura 2.3: Nivel del mar absoluto (m) en Cabo Pulmo, BCS. Inicia en enero de 1993 y
termina en noviembre de 2025. Incluye el nivel del mar con referencia al geoide y la
tendencia de largo período debida al calentamiento global. Este sitio representa la
variabilidad de la entrada al Golfo de California.
La Figura 2.3 contiene la serie de tiempo del nivel del mar absoluto (m) en Cabo Pulmo,
desde enero de 1993 hasta noviembre de 2025. La variación estacional consiste en la
elevación del nivel del mar en verano y el descenso en invierno. Sin embargo, destacan los
máximos de 1997-1998, asociado a un evento de El Niño, el de 2014 debido al Blob cálido, y
el de 2015 debido a otro evento El Niño. El año 2023 se encuentra entre los máximos del
registro por 2 razones: a) el evento El Niño que calentó el Pacífico Tropical Oriental y, b) el
incremento del nivel del mar por calentamiento global. Ambos fenómenos contribuyen a la
elevación del nivel del mar que se reporta aquí. El incremento del nivel del mar debido al
calentamiento global en esta localidad tiene una tendencia de 2.6 mm/año, para un total de
84 mm en los 32 años de registro. Es importante notar que durante el verano de 2024 sólo
se alcanza un máximo débil. Uno de los más débiles del registro. Y a esto le sigue una débil
caída estacional de invierno. En julio de 2025 se registra el primer máximo de este año del
nivel del mar por la llegada del verano, pero en octubre de 2025 hay un 2o pico de nivel del
mar. La respuesta que observamos aquí no es exclusiva de la zona costera, este sitio es
representativo de lo que sucede en gran parte de la Entrada al Golfo de California.
La Figura 2.4 contiene la serie de tiempo del nivel del mar absoluto (m) en Bahía de la Paz,
desde enero de 1993 hasta noviembre de 2025. Su variación estacional típica consiste en la
elevación del nivel del mar en verano y el descenso en invierno. Destacan los máximos de
asociado al evento de El Niño 1997- 1998, el de 2014 debido al Blob cálido, y el de 2015
debido a otro evento El Niño. El año 2023 se encuentra entre los máximos del registro por
2 razones: a) el evento El Niño que calentó el Pacífico Tropical Oriental y, b) el incremento
del nivel del mar por calentamiento global. Ambos fenómenos contribuyen a la elevación
del nivel del mar que se reporta aquí. El incremento del nivel del mar debido al
calentamiento global en esta localidad tiene una tendencia de 2.8 mm/año, para un total de
89 mm en los 32 años de registro. En julio de 2024 el nivel del mar alcanza un débil
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máximo de verano, mucho menor que el verano de 2023 y comparable solamente con el
verano de 2010 en los 32 años del registro. Aquel año de 2010 también experimentó los
efectos de un evento frío (La Niña en el Ecuador). En octubre de 2025 la elevación del nivel
del mar alcanzó el máximo anual de este verano.
Figura 2.4: Nivel del mar absoluto (m) en la bahía de La Paz, BCS. Inicia en enero de 1993
y termina en noviembre de 2025. Incluye el nivel del mar con referencia al geoide y la
tendencia de largo período debida al calentamiento global.
Figura 2.5: Nivel del mar absoluto (m) en la San Juanico, BCS, costa pacífico norte de
BCS. Inicia en enero de 1993 y termina en noviembre de 2025. Incluye el nivel del mar con
referencia al geoide y la tendencia de largo período debida al calentamiento global. Este
sitio representa la variabilidad del Golfo de Ulloa.
La Figura 2.5 contiene la serie de tiempo del nivel del mar absoluto (m) en San Juanico, en
la costa del Pacífico de Baja California, desde enero de 1993 hasta noviembre de 2025. La
variación estacional típica aquí también consiste en la elevación del nivel del mar en verano
y el descenso en invierno. Destacan los máximos de 1997-1998, asociado a un evento El
Niño, el de 2014 debido al Blob cálido, y el de 2015 debido a otro evento El Niño. En esta
localidad, a diferencia de La Paz y Cabo Pulmo, el año 2023 no destaca como uno de los
máximos del registro. Esto se debe a que el evento El Niño no ejerció tanta influencia a esta
latitud de la costa occidental de Baja California. El incremento del nivel del mar debido al
calentamiento global en esta localidad tiene una tendencia de 2.7 mm/año, para un total de
86 mm en los 32 años de registro. El mes de julio de 2024 registra un débil máximo de
verano, con los máximos de nivel del mar absoluto no superan elevaciones de 0.6 m,
excepto por un evento aislado. El mes de julio de 2025 registra el máximo ascenso del
13
verano aunque inicia un poco más tarde que en los otros dos sitios y el aumento es aún
menor al de 2024. En octubre de 2025 se registra un claro descenso del nivel del mar hacia
el invierno. El año 2024 sigue destacando por su comportamiento muy diferente al
estacional típico de esta región.
Discusión
En el primer semestre de 2025 los máximos de verano del nivel del mar se alcanzan en
octubre en el Golfo de California (La Paz y Cabo Pulmo) y en julio en la Costa Occidental
(San Juanico). Esto es acompañado por anomalías negativas de temperatura y positivas de
clorofila y productividad primaria neta (Capítulo 3 de este boletín), con máximos en la
costa occidental representado en este boletín por San Juanico. En la bahía de La Paz el 4
de abril se dio la alerta de un evento FAN (Capítulo 5 de este boletín). En mayo de 2025 se
siguieron recibiendo reportes de ocurrencia de especies marinas en sitios inusuales y de la
mortalidad de cetáceos. Las últimas noticias sobre
mortalidad de ballenas en 2025 se elevó
a 91 individuos en las costas de BCS:
https://www.msn.com/es-mx/noticias/mexico/aumenta-el-n%C3%BAmero-de-ballenas-g
rises-muertas-en-el-oc%C3%A9ano-pac%C3%ADfico-milenio-h%C3%A1bitat/vi-AA1EIJjd
?ocid=socialshare
Los cambios en la distribución de la megafauna marina y su mortalidad inusual coinciden
con las anomalías oceanográficas que reportamos en este boletín y con cambios extremos a
nivel de cuenca que se reflejan en el mínimo histórico del índice de la oscilación decadal del
Pacífico (Carlos Robinson, com pers.).
En julio de 2025 la bahía de La Paz registró vientos intensos del Pacifico, un reporte de
FAN acompañado de mortalidad de peces, tal como lo puede consultarse en el sitio web del
Sistema de Alerta Temprana de Florecimientos Algales Nocivos para toda la Península de
Baja California (https://siat-cicese.mx/#situacion-actual).
Agosto de 2025 se caracteriza por un descenso atípico del nivel del mar el que, aunado al
comportamiento de la cuenca (índice de PDO con valor récord negativo), parece indicar un
cambio hacia condiciones más frías en la región. El resto del verano, de septiembre a
noviembre inclusive, aunque formalmente otoño, destacó por la alta humedad y la
precipitación más elevada del año.
Referencias
Peng, Q., Xie, S. P., Passalacqua, G. A., Miyamoto, A., and Deser, C.: The 2023 extreme
coastal El Niño: Atmospheric and air-sea coupling mechanisms, Sci. Adv., 10, eadk8646,
https://doi.org/10.1126/sciadv.adk8646, 2024.
14
3. Temperatura Superficial del Mar,
Productividad Primaria y Altimetría
satelital
Eduardo González Rodríguez
egonzale@cicese.mx
Resumen | En este artículo se describen las condiciones mensuales de productividad primaria,
temperatura superficial del mar, altura del océano y corrientes, derivadas a partir de información
satelital. Adicionalmente, se hace un análisis de series de tiempo de estas variables a lo largo del
tiempo, desde 2002 a la fecha (octubre de 2025), para los sitios Cabo Pulmo, Bahía de La Paz y San
Juanico (Figura 1.1). Los resultados sinópticos se presentan como mapas mensuales de distribución de
las condiciones promedio y de sus anomalías, mientras que las variaciones de largo plazo sobre las tres
regiones seleccionadas se muestran con sus valores de climatologías mensuales, valores del mes, y
series de tiempo con sus anomalías.
Introducción
Las mediciones satelitales del océano iniciaron desde la década de los 80 del siglo pasado,
inicialmente con datos de temperatura superficial del mar (TSM), posteriormente en los 90
se midió el denominado color del océano, que incluye principalmente estimaciones de
clorofila, de igual manera en esa misma década se comenzó a medir la altura del océano y
las corrientes geostróficas derivadas. En la actualidad, las mediciones de TSM son muy
confiables y con el desarrollo de mejores satélites y modelos se tienen datos con una
resolución temporal diaria y espacial de 1 km. Behrenfeld y Falkowski (1997) propusieron
un modelo para tener estimaciones de productividad primaria neta (PPN) a partir de datos
satelitales, sin embargo, los datos de PPN no son ampliamente utilizados. Por otro lado, las
mediciones de altimetría satelital proporcionan información sobre la altura del mar (ADT)
y sus anomalías (SLA), así como de las corrientes geostróficas (CORR); sin embargo, los
datos cercanos a la costa, no habían tenido la resolución suficiente, pero a partir de
noviembre de 2024 la resolución espacial aumentó a 12 km, lo que da la oportunidad de
utilizarlas en esta región. Es a partir de estas variables que se hace una descripción de las
condiciones mensuales (mapas), así como de sus anomalías, estimadas con una base
mensual. Adicionalmente, se presentan series de tiempo de las anomalías mensuales a
partir de 2002 de los sitios mencionados en la Figura 1.1.
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las aguas oceánicas frente a las costas del estado de BCS,
comprendidas en el cuadrante -120 a -108 de longitud y 22 29 de latitud (Figura 1.1). Los
15
círculos de color cian indican los sitios donde se hicieron análisis de series de tiempo para
la PP, TSM y Altimetría, parque nacional Cabo Pulmo, La Paz y en San Juanico (sur-norte).
Metodología
Temperatura Superficial del Mar (TSM). El término TSM se refiere a la capa o piel
del océano y representa la temperatura de la capa subsuperficial a una profundidad entre
10–20 µm. La TSM es un producto proporcionado por el laboratorio de oceanografía de
propulsión a chorro de la agencia espacial de los Estados Unidos (JPL y NASA,
respectivamente, por sus siglas en inglés). Es un producto global que no presenta huecos
por nubosidad con una resolución temporal diaria y espacial de 1x1 km (Chin et al., 2017)
(
https://doi.org/10.5067/GHGMR-4FJ04), accedido el 10 de noviembre de 2025.
Productividad Primaria(PP). La PP es el producto de la fijación de carbono por parte
de las plantas a través de la fotosíntesis, es el resultado del total del carbono producido
(bruto) menos el utilizado para la respiración. La PP utilizada es derivada de información
satelital y está basada en el modelo generalizado de producción vertical propuesto por
Behrenfeld y Falkowski (1997) y está basado en las estimaciones de clorofila satelital. Es un
producto mensual proporcionado por el Copernicus Marine Environment Monitoring
Service (CMEMS, https://doi.org/10.48670/moi-00281, Garnesson et al., 2019) con una
resolución espacial de 4x4 km, accedido el 1o de noviembre de 2025.
Altimetría satelital. La altimetría proporciona información sobre la altura del océano
(ADT), su anomalía (SLA) y sobre las corrientes (CORR). Los datos de CORR están
compuestos por los componentes zonal y meridional (u y v) con los que se construyen los
vectores correspondientes, que indican la velocidad y dirección de las corrientes. Estos
productos son estimados por medio una interpolación de diversas misiones (varios
satélites) y son proporcionadas por el CMEMS (https://doi.org/10.48670/moi-00149). Es
un producto global, libre de huecos y cuenta con una resolución temporal diaria y espacial
de ~12.5x12.5 km, accedido el 10 de noviembre de 2025.
En vista de que las variables seleccionadas son globales, fue necesario hacer una extracción
de los datos, para utilizar solo los contenidos dentro del cuadrante definido por los límites
de la zona de estudio.
Análisis de series de tiempo
Para el análisis de series de tiempo se seleccionaron, el parque nacional Cabo Pulmo
(-109.41, 23.435), Bahía de La Paz (-110.41, 24.25) y San Juanico, BCS (-112.43, 26.17). Las
series resultantes corresponden a los valores mensuales a partir de 2002 y hasta
16
septiembre de 2025, así como las anomalías de las variables a lo largo del tiempo.
Adicionalmente, para identificar si hay una la relación interanual de las variables un índice
de temperatura de escala más global, se descargaron los datos mensuales para el periodo
2002-2025 del índice oceánico de El Niño (ONI, por sus siglas en inglés,
https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php) y
se superpusieron a las series de tiempo de cada variable.
Las anomalías, tanto para los mapas como para las series de tiempo, fueron estimadas de la
misma forma, primero se estimó la climatología mensual (12 valores resultantes) y
posteriormente se le restó el valor del mes correspondiente al valor climatológico mensual:
𝑎𝑛𝑜𝑚𝑎𝑙í𝑎 = 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 − 𝑐𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡𝑜𝑙𝑜𝑔í𝑎𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙
Todo el procesado de la información, recorte, generación de series de tiempo, cálculo de
climatologías y anomalías, generación de mapas se hizo en Matlab R2024a.
Resultados
Mapas mensuales de distribución
Temperatura Superficial del Mar (TSM). Las condiciones de TSM durante el mes de
octubre de 2025 se muestran en la Figura 3.1. El mapa del panel A muestra la TSM
promedio registrada durante el mes de octubre, su rango se ubicó entre 19.8 y 30.66 °C,
valores menores a los de septiembre (21.3 y 31.6 °C). El panel B muestra las anomalías
con respecto al promedio climatológico (2002-2025), el rango de octubre estuvo entre -1.83
y 20.6 °C, rango de 3.9 °C mayor en comparación a los 2.92 °C (-0.34 y 2.58 °C) del mes
anterior. En términos generales, octubre fue un mes menos cálido que septiembre,
dominado mayormente por anomalías positivas, las más intensas en el Golfo de Ulloa,
costa occidental de la península; durante este mes no se presentaron anomalías negativas.
Figura 3.1. Condiciones mensuales de TSM durante el mes de octubre de 2025. Panel A,
promedio y panel B, anomalías.
17
Productividad Primaria (PP). Las condiciones de PP durante octubre de 2025 se
presentan en la Figura 3.2. El mapa del panel A muestra la PP promedio registrada, cuyo
rango de 6428 mg C m
-2
d
-1
(302 a 6730 mg C m
-2
d
-1
), es menor respecto a los 6864 mg C
m
-2
d
-1
de septiembre (304 a 7168 mg C m
2
d). El panel B muestra las anomalías con
respecto al promedio climatológico (2002-2005), el rango de octubre fue de 3215 mg C m
-2
d
-1
, con valores de, -1023 a 2192 mg C m
-2
d
-1
, rango menor a los 4336 mg C m
-2
d
-1
respecto
a los valores de septiembre de -867 y 3468 mg C m
-2
d
-1
. En términos generales, octubre fue
un mes con una disminución en los niveles de PP y de anomalías negativas en comparación
con septiembre. Las anomalías negativas dominan toda la región del Golfo de California y
toda la región costera de la costa occidental de la península de Baja California; las
anomalías positivas dominaron la región oceánica en el Pacífico.
Figura 3.2: Condiciones mensuales de PP durante el mes de octubre de 2025. Panel A,
condiciones promedio y panel B, anomalías.
Altimetría (ADT, SLA y CORR). Las condiciones de altimetría durante octubre de 2025
se presentan en la Figura 3.3. El mapa del panel A muestra el promedio de la denominada
altura dinámica (ADT), su rango fue de 0.26 m y se ubicó entre 0.62 y 0.87 m, ligeramente
mayor que el de septiembre de 0.20 m con límites de 0.61 y 0.81 m. El panel B muestra las
anomalías del nivel del mar (SLA) con respecto al promedio climatológico, sus valores se
ubicaron entre 0.024 y 0.26 m, con un rango de 0.24 m, valores diferentes en comparación
de los 0.02 y 0.21 m y rango de 0.19 m de septiembre. Las corrientes se pueden observar,
en los paneles A y B, ya que están superpuestas a la ADT y la SLA; su velocidad se ubicó
entre 0.001 y 0.5 m s
-1
,
valores similares a los del mes anterior de 0.003 y 0.5 m s
-1
. En la
costa occidental de la península, la circulación es de sur a norte, principalmente pegada a la
costa hasta Bahía Magdalena; al norte de este punto no hay un patrón claro. Dentro del
golfo, como en la región oceánica, se observan estructuras tipo remolinos. En términos
generales, la SLA es anómalamente positiva, prácticamente en toda la región.
18
Figura 3.3: Condiciones mensuales de altimetría durante el mes de octubre de 2025.
Panel A, altura del mar (ADT) promedio y panel B, anomalías del nivel del mar (SLA), en
ambos casos con el promedio mensual de las corrientes geostróficas (CORR) superpuestas
en forma de flechas.
Series de tiempo
El análisis mensual de series de tiempo (2002-2025) sobre los tres sitios seleccionados,
Cabo Pulmo, La Paz y San Juanico se describe a continuación:
Cabo Pulmo. Las condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PP y SLA a lo largo
del tiempo (2002- 2025) se muestran en la Figura 3.4. En octubre de 2025 (panel A, círculo
verde), la TSM tuvo un valor promedio de 30.2 °C, ligeramente por encima de su valor
climatológico de 29.7 °C, -0.5 °C respecto a los 30.7 °C de septiembre. Las anomalías (panel
B), fueron negativas desde noviembre de 2024 hasta abril de 2025, mayo fue el primer mes
con anomalía positiva, situación que se mantiene hasta octubre, aunque las anomalías son
apenas ligeramente por encima del promedio. Al parecer, los valores del ONI, negativos
desde hace 13 meses, pero ubicados en zona neutral, no tienen un efecto en la temperatura,
con valores muy cercanos a su climatología. La PP presentó un valor de 685 mg C m
-2
d
-1
,
por debajo de su valor climatológico de 691 mg C m
-2
d
-1
(panel C, círculo verde); mayor en
comparación con septiembre, que tuvo un valor de 599 mg C m
-2
d
-1
. Desde julio de 2024
las anomalías fueron positivas hasta mayo de 2025 (paneles C y D), especialmente los
meses de diciembre a marzo, con valores muy altos. A partir de junio, se han presentado
anomalías negativas. Al parecer, las anomalías positivas de TSM, aunque marginales, sí
están afectando las concentraciones de PP, a pesar de los valores negativos del ONI. En
octubre de 2025, las anomalías del nivel del Mar (SLA), registraron un valor de 0.18 m, por
encima de su valor climatológico de 0.16 m, ligeramente por encima del valor de
septiembre (0.16 m); octubre es el sexto mes consecutivo con anomalías positivas (Figura
3.4, paneles E y F).
19
Figura 3.4: Condiciones climatológicas y de anomalías para TSM, PP y SLA a lo largo del
tiempo (2002-2025) en Cabo Pulmo. Las barras en los paneles A, C y E, muestran las
climatologías mensuales, las líneas negras con círculos indican los valores de los últimos 12
meses (hasta octubre de 2025, círculo verde), los valores debajo de los meses en el eje x
corresponden a los valores climatológicos. Los paneles B, D y F muestran las anomalías a lo
largo del tiempo, la línea negra indica los datos del ONI (Índice Oceánico de El Niño).
La Paz. Las condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PP y SLA a lo largo del
tiempo (2002-2025) se muestran en la Figura 3.5. En octubre de 2025 (panel A, círculo
verde), la TSM tuvo un valor promedio de 29.7 °C, por encima de su valor climatológico de
28.9 °C, menor respecto a los 30.3 °C de septiembre. Las anomalías (panel B), se
mantuvieron negativas desde julio de 2024 hasta mayo de 2025, aunque de forma
marginal, con valores muy cercanos a los climatológicos, en junio de 2025 se presentó la
primera anomalía positiva en más de 12 meses, hasta octubre se continúa con esta
tendencia. Al parecer, los valores del ONI, cuyo valor reportado en octubre fue de -0.45 °C,
dentro del rango de lo normal, no están afectando mayormente la temperatura. La PP
presentó un valor de 845 mg·C m
-2
d
-1
, menor a su valor climatológico de 973 mg·C m
-2
d
-1
(panel C, círculo verde), menor que septiembre, que tuvo un valor de 903 mg·C m
-2
d
-1
.
Desde julio de 2024 hasta abril de 2025 las anomalías fueron positivas (paneles C y D), en
mayo de 2025 se presentó una anomalía negativa, nuevamente desde junio de 2025 se
presentaron anomalías positivas, septiembre y octubre presentaron anomalías negativas. Al
parecer, el efecto de anomalías positivas en la TSM ya afectó negativamente a la PP en la
región. Las anomalías del nivel del Mar (SLA), en octubre de 2025, tuvieron un valor de
0.21 m, por encima de su climatología de 0.17 m, (Figura 3.5, paneles E y F), mayor en
comparación con septiembre (0.17 m), décimo valor consecutivo en doce meses sin
20
anomalías negativas, con una aparente tendencia al aumento del nivel del mar desde marzo
de 2025 (Figura 3.5, panel F).
Figura 3.5: Condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PP y SLA a lo largo del
tiempo (2002- 2025) en Bahía de La Paz. Las barras en los paneles A, C y E, muestran las
climatologías mensuales, las líneas negras con círculos indican los valores de los últimos 12
meses (hasta octubre de 2025, círculo verde), los valores debajo de los meses en el eje x
corresponden a los valores climatológicos. Los paneles B, D y F muestran las anomalías a lo
largo del tiempo, la línea negra indica los datos del ONI (Índice Oceánico de El Niño).
San Juanico. Las condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PP y SLA a lo largo
del tiempo (2002- 2025) se muestran en la Figura 3.6. En octubre de 2025 (Figura 3.6A,
círculo verde), la TSM tuvo un valor promedio de 25 °C, ligeramente por encima de su
valor climatológico de 24.8 °C, menor respecto a los 28.2 °C de septiembre. Las anomalías
(Figura 3.6B), se habían mantenido negativas desde abril de 2024 (14 meses), sin embargo,
a partir de junio de 2025 se han presentado anomalías positivas. La PP presentó un valor
de 1917 mg·C m
-2
d
-1
, menor a su valor climatológico de 1994 mg·C m
-2
d
-1
(Figura 3.6C,
círculo verde); menor en comparación con septiembre, que tuvo un valor de 2370 mg·C m
-2
d
-1
. Desde mayo de 2024 las anomalías se habían mantenido positivas, este es el segundo
mes con anomalía negativa en 17 meses (Figura 3.6D), al parecer el efecto de los valores
positivos de TSM tuvieron un efecto negativo en la PP. En octubre de 2025, las anomalías
del nivel del Mar (SLA), fueron positivas con un valor de 0.16 m, respecto a su valor
climatológico de 0.14 m (Figura 3.6, paneles E y F), ligeramente menor en comparación con
agosto (0.17 m). A lo largo del tiempo, los últimos seis meses, desde mayo, han presentado
anomalías positivas, pero es difícil establecer un patrón a lo largo del año. En septiembre
de 2025 se presentó el máximo valor en 12 meses.
21
Figura 3.6: Condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PP y SLA a lo largo del
tiempo (2002- 2025) en San Juanico. Las barras en los paneles A, C y E, muestran las
climatologías mensuales, las líneas negras con círculos indican los valores de los últimos 12
meses (hasta octubre de 2025, círculo verde), los valores debajo de los meses en el eje x
corresponden a los valores climatológicos. Los paneles B, D y F muestran las anomalías a lo
largo del tiempo, la línea negra indica los datos del ONI (Índice Oceánico de El Niño).
Discusión
Tanto los resultados de los mapas de distribución de TSM, PP y SLA como los análisis de
series de tiempo indican que las condiciones de la región son de tendencia a condiciones
ligeramente y anómalamente positivas, con temperaturas por encima de condiciones
normales. Esto repercute en una disminución en los niveles de PP, con anomalías negativas
en las tres regiones. En noviembre se aprecia una ligera disminución en los valores de las
tres variables en comparación con octubre.
Referencias
Behrenfeld, MJ, PG Falkowski. 1997. A consumer's guide to phytoplankton primary
productivity models. Limnology and Oceanography. Volume 42: 1479-1491.
Chin, T.M, J. Vazquez-Cuervo, and E.M. Armstrong. 2017. A multi-scale high-resolution
analysis of global sea surface temperature, Remote Sensing of Environment , 200.
https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2017.07.029.
22
4. Paisaje Pelágico
Romeo Saldívar-Lucio
rsaldivar@cicese.edu.mx
Resumen | Este artículo describe los cambios registrados en el Paisaje Pelágico de tres localidades
alrededor de Baja California Sur. El Paisaje Pelágico representa un traslado conceptual de la ecología
del paisaje en tierra y el paisaje marino tradicional (ej. arrecifes de coral), con el atributo particular de
capturar la complejidad y dinámica del ambiente pelágico. Para ello se clasifican diversos hábitats
pelágicos considerando que el ambiente físico en el océano se compone de múltiples capas
superpuestas que se reconfiguran en parches tridimensionales, modificando constantemente sus
características físicas, químicas y biológicas.
Introducción
El traslado conceptual de la ecología del paisaje hacia el dominio pelágico conduce a la
incorporación de los organismos planctónicos que contribuyen a la formación de parches
en diferentes escalas, en coherencia con la física y la dinámica de los procesos
oceanográficos (Kavanaugh et al., 2016). Por lo tanto, la reconfiguración dinámica de los
parches o hábitats pelágicos responde a la hidrología, la turbulencia y la respuesta primaria
de los microorganismos fotosintetizadores y sus variaciones en el espacio, el tiempo y la
profundidad, donde radica la diferencia fundamental entre el Paisaje Pelágico y los paisajes
marinos convencionales (Kavanaugh et al., 2016; Scales, 2017).
Si bien el Paisaje Pelágico tiene un respaldo conceptual y metodológico robusto, y apunta
hacia una investigación creciente con múltiples aplicaciones, aún se encuentra en fase de
exploración pues no se conocen los rasgos distintivos de su variación en el contexto de los
cambios físicos y biológicos conocidos para las diferentes regiones marinas del planeta. De
aquí que el objetivo de este trabajo es analizar los principales rasgos de variación del Paisaje
Pelágico en la región. De continuar confirmándose su utilidad, la caracterización de hábitats
que configuran el Paisaje Pelágico podría impulsar el desarrollo de herramientas
operacionales para la descripción del estado y pronóstico de los recursos marinos a escala
regional y local (e.g. Alvarez-Berastegui et al., 2014; Montes et al., 2020).
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las aguas oceánicas frente a las costas del estado de BCS,
comprendidas en el cuadrante -120 a -108 de longitud y 22 29 de latitud (Figura 1.1). Los
círculos de colores en la Figura 1.1 indican los sitios para los cuáles se realiza la descripción
de los cambios en el Paisaje Pelágico; parque nacional Cabo Pulmo, La Paz y el Golfo de
23
Ulloa.
Metodología
Los datos de entrada para clasificar cada hábitat pelágico se derivan de campos dinámicos
de datos satelitales y modelados con el objetivo de proporcionar un marco biogeográfico
para describir los hábitats oceánicos dinámicos alrededor del mundo a través de una gama
de 33 categorías de hábitat. El servicio CoastWatch proporciona acceso regular a
compuestos mensuales y de 8 días con una resolución de 5 km:
https://coastwatch.noaa.gov/cwn/products/seascape-pelagic-habitat-classification.html.
El archivo de datos original fue descargado en formato *.nc, con resolución temporal
mensual, desde enero de 2003 hasta la actualización más reciente del producto. El archivo
se reestructura como un objeto satin de clase 4, para posteriormente realizar la extracción y
visualización de datos con el apoyo de la biblioteca satin (Villalobos y González-Rodríguez,
2022) en el lenguaje de programación R (R Core Team, 2025). El área recortada para cada
localidad se considera como el 100%, para posteriormente calcular la cobertura relativa de
los hábitats presentes mediante el conteo automatizado de píxeles por clase (Figura 4.1.1,
4.2.2, 4.3.2).
Resultados
El paisaje pelágico en Cabo Pulmo y zonas adyacentes, muestran una estacionalidad bien
definida (Figura 4.1.1). De enero a agosto, la categoría H15 suele disminuir del 80 al 16 %,
para volver a extenderse hasta casi el 70 % hacia diciembre. El predominio de H15 indica
temperatura superficial promedio cercana a 25.35 °C, salinidad de 35.4 ups, y
concentración de clorofila de 0.32 mg·m
-3
. En sentido opuesto, H3 se expande de febrero
(<5 %) a agosto (60 %) y se define por una temperatura superficial cercana a los 24.12 °C,
salinidad de 35.34 ups y 0.15 mg·m
-3
de clorofila.
En el periodo enero-marzo de 2025, se observa que H15 cubre hasta 40% menos del área
considerada bajo condiciones promedio, aunque se recupera hacia el mes de abril y alcanza
su valor promedio cercano al 80%. (Figura 4.1.1 y Figura 4.1.2). Espacialmente se observa
que la categoría más productiva H21, se mantiene replegada a la costa, cubriendo cerca del
15%. Si bien dicho valor es bajo, se presenta ligeramente expandido respecto a las
condiciones promedio cuando suele ser menor al 5% durante el mismo mes. En sentido
opuesto, el parche oceánico de H3 se mantuvo ligeramente expandido en un 20% en
febrero y marzo, pero se contrajo en abril hasta prácticamente desaparecer. Finalmente,
H11 se observa disperso en áreas oceánicas pero con coberturas promedio (<10%; Figura
4.1.2).
24
Figura 4.1: Paisaje Pelágico frente a Cabo Pulmo. 4.1.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional del hábitat dominante H15 (2003-2025). 4.1.2) Panel derecho: Distribución
espacial promedio de los hábitats pelágicos durante abril de 2025.
El hábitat pelágico H15 es dominante en la Bahía de La Paz, presentando dos expansiones
en el año, la primera en abril-mayo y la segunda en octubre-diciembre cuando puede
ocupar hasta más del 90 % del área de la bahía y la zona adyacente (Figura 4.2.1). La
categoría H15 se conforma en torno a condiciones de temperatura superficial de 25.35 °C,
salinidad de 35.4 ups, y concentración de clorofila de 0.32 mg·m
-3
.
Entre enero y marzo, H15 redujo en cerca del 15% su área promedio, al parecer cediendo
espacio a H21 que se extendió por encima de sus valores climatológicos en una proporción
similar, para finalmente reducir su cobertura entre marzo y abril hasta sus valores
promedio (10%; Figura 4.2.1). En el primer trimestre, la presencia de H21 se restringió a la
franja costera, indicando el predominio de aguas más frías y más productivas en
comparación con las aguas oceánicas circundantes Figura 4.2.2).
25
Figura 4.2: Paisaje Pelágico en la Bahía de La Paz. 4.2.1) Panel izquierdo:
Comportamiento estacional del hábitat H3 (2003-2025). 4.2.2) Panel derecho:
Distribución espacial promedio de los hábitats pelágicos en abril de 2025.
El paisaje pelágico del Golfo de Ulloa se caracteriza por su diversidad de hábitats a lo largo
del año. La categoría H17, ocupa la mayor área entre enero y abril (35-40%); se define por
una temperatura superficial de 20.89 °C, salinidad de 33.59 ups y una concentración de
clorofila de 0.17 mg·m
-3
. Por su parte, H21 crece gradualmente de menos del 10% hasta el
30-40% en junio-julio. En condiciones promedio, H15 se expande del 16% en mayo-junio,
al 40% en septiembre-octubre (Figura 4.3.1).
Las variaciones históricas de H17 indican que en el pasado ya se han presentado otros
colapsos del área de este hábitat pelágico, un tanto similares en porcentaje a los de
2006-2007, 2014-2015 y 2015-2016, cuando incluso llegó a desaparecer brevemente
(Figura 4.3.2). En la porción más oceánica, la reducción de H17, ha sido acompañada por la
expansión de otras categorías asociadas a aguas más frías, de mayor salinidad y menor
concentración de clorofila (~0.28-0.84 mg·m
-3
).
Desde diciembre de 2024 se observó en el Golfo de Ulloa un gradiente de aguas más frías y
más productivas de la costa hacia mar adentro, mismo que se ha mantenido hasta abril
2025, cubriendo un área importante de hasta el 40% del total (Figura 4.3.2). Las
condiciones más productivas, representadas por H21, cubren aproximadamente 10% extra
por encima del promedio, mientras que, en aguas oceánicas, el resto de hábitats pelágicos
se observa sin anomalías relevantes (Figura 4.3.2).
26
Figura 4.3: Paisaje Pelágico en el Golfo de Ulloa. 4.3.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional (2003-2025) del hábitat H21 en el Golfo de Ulloa. 4.3.2) Panel derecho:
Distribución espacial promedio de los hábitats pelágicos durante abril de 2025.
Referencias
Alvarez-Berastegui, D., Ciannelli, L., Aparicio-Gonzalez, A., Reglero, P., Hidalgo, M.,
Lopez-Jurado, J. L., Tintoré, J., et al. 2014. Spatial scale, means and gradients of
hydrographic variables define pelagic seascapes of bluefin and bullet tuna
spawning distribution. PloS one, 9: e109338.
Montes, E., Djurhuus, A., Muller-Karger, F. E., Otis, D., Kelble, C. R., & Kavanaugh, M. T.
2020. Dynamic satellite seascapes as a biogeographic framework for understanding
phytoplankton assemblages in the Florida Keys National Marine Sanctuary, United
States. Frontiers in Marine Science, 7, 575.
Kavanaugh, M. T., Oliver, M. J., Chavez, F. P., Letelier, R. M., Muller-Karger, F. E., &
Doney, S. C. (2016). Seascapes as a new vernacular for pelagic ocean monitoring,
management and conservation. ICES Journal of Marine Science, 73(7), 1839-1850.
NOAA CoastWatch (2025). Pelagic Seascape Habitat Classification
https://coastwatch.noaa.gov/cwn/products/seascape-pelagic-habitat-classification
.html.
R Core Team (2025). R: A Language and Environment for Statistical Computing_. R
Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
https://www.R-project.org/.
27
Scales, K. L., Alvarez-Berastegui, D., Embling, C., & Ingram, S. (2017). Pelagic seascapes.
Seascape Ecology.
Wolter, K., and M. S. Timlin, 1998: Measuring the strength of ENSO events - how does
1997/98 rank? Weather, 53, 315-324. DOI: 10.1002/j.1477-8696.1998.tb06408.x.
Villalobos H, González-Rodríguez E (2022). satin: Visualisation and Analysis of Ocean Data
Derived from Satellites. R package version 1.2.0,
<https://github.com/hvillalo/satin>.
28
5. Ondas de calor marinas
Alejandro Ramos-Rodríguez
jaramos@cicese.mx
Resumen | Este artículo describe la cantidad de días registrados con ondas de calor por categoría
para el mes de octubre de 2025, acorde a la clasificación propuesta por Hobday et al. (2018). Durante
octubre, a lo largo de la costa del Pacífico en la península de Baja California Sur, se observó una
ausencia de ondas de calor. La mayor cantidad de días con ondas de calor marino se registraron dentro
del Golfo de California, en particular la porción aledaña a Santa Rosalía, y Bahía de La Paz. Aunque
también se observan en la porción sur de Sinaloa y la costa de Nayarit. Para las tres regiones
consideradas a detalle, la cantidad de días de onda de calor fue mayor para la Bahía de la Paz (12 a 24
días de ondas de calor marinas), seguida de Cabo Pulmo (2 a 12 días) y San Juanico (sin días de ondas
de calor en la región costera).
Introducción
Se ha comenzado a comprender las consecuencias e impactos del cambio climático
antropogénico a largo plazo. Sin embargo, los eventos discretos, como ciclones, huracanes y
ondas de calor también afectan significativamente ambientes regionales y a especies
animales, incluyendo a las poblaciones humanas. De hecho, se prevé que el cambio
climático intensifique dichos eventos, exacerbando sus consecuencias. Dichos eventos
también ocurren en el océano, y en décadas recientes se han registrado eventos de aguas
anómalamente cálidas, que pueden durar meses y extenderse por miles de kilómetros
cuadrados, recibiendo el nombre de ondas de calor marinas (Hobday et al., 2018;
McGregor, 2024).
Las ondas de calor marinas son un fenómeno que está cobrando cada vez mayor relevancia,
dado que están teniendo impactos de largo plazo en los ecosistemas, con consecuencias
económicas subsecuentes. Se ha registrado que de 1925 a 2016, la frecuencia de ondas de
calor marinas tuvo un incremento del 34% en la frecuencia y del 17% en duración.
Resultando en un incremento del 54% en días de ondas de calor marinas globalmente
(Oliver et al., 2018). Los efectos producidos por las ondas de calor marinas dependen de la
intensidad y la duración de estas. Pero, por ejemplo, la onda de calor conocida como Warm
Blob, acaecida en 2013-2015, produjo a lo largo de la costa de Norteamérica occidental,
cambios de distribución de especies como atún, cangrejos o copépodos; cierre de pesquerías
comercialmente importantes y mortalidades masivas de mamíferos y aves marinas. Ello ha
dejado gran incertidumbre respecto a cambios físicos y ecológicos en comunidades y
ecosistemas (Cavole et al., 2016). Asimismo, estudios recientes empiezan a mostrar que las
ondas de calor, no solo repercuten en la parte marina, sino que comienzan a alterar la salud
29
humana, incluyendo aceleraciones en estrés y envejecimiento (Chen et al., 2025).
Las ondas de calor se pueden definir como periodos prolongados de temperatura superficial
del mar (TSM) anómalamente elevada. De hecho, son anomalías o desviaciones de la TSM
categorizadas comparadas con un umbral diario de TSM, de largo plazo elevado (Hobday et
al., 2018).
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las aguas oceánicas frente a las costas del estado de BCS,
comprendidas en el cuadrante -120 a -108 de longitud y 22 29 de latitud (Figura 1.1).
Asimismo, se realizaron análisis para las regiones del parque nacional Cabo Pulmo, La Paz,
B.C.S. y San Juanico, B.C.S.
Metodología
Se utilizaron datos diarios, globales de 5k de resolución del producto Marine Heatwave
Watch (MHW), disponible en la página
https://coralreefwatch.noaa.gov/product/marine_heatwave. Dicho producto provee una
descripción del estrés térmico oceánico que puede ocurrir en cualquier momento del año,
en una localidad dada, y que es probable que impacte a un rango amplio de la vida marina.
Dicho producto deriva de aplicar el algoritmo denominado Marine Heatwave de Hobday et
al. (2018) a datos de TSM satelitales globales diarios de 5km de resolución. Tiene
observaciones en tiempo casi real y componentes históricos que van de 1985 al presente,
clasificando, además, las ondas de calor en 4 categorías dependiendo su intensidad.
Para cada región mencionada en el área de estudio, se descargaron los datos
correspondientes a los días del mes de octubre. Como se mencionó, estos son archivos
globales, diarios en formato NetCDF, y se procesaron en MATLAB ver. 2025b. Primero se
recortó solo el área de interés; posteriormente, se contabilizaron los días con ondas de calor
por categoría para la región, y graficando las subregiones mencionadas: Parque Nacional
Cabo Pulmo, Bahía de La Paz y San Juanico.
Resultados
Ondas de calor en el área de estudio
Las ondas de calor marinas para el mes de octubre fueron casi en su totalidad categoría 1,
sólo unas pocas categoría 2 en regiones oceánicas, y ninguna registrada categoría 3 o 4. En
caso de las ondas de calor categoría 1, en la porción del Pacífico, no se registran ondas en la
30
zona costera, únicamente en la porción oceánica. Esta última observa mayormente entre 4
y 8 días de ondas de calor, con excepción de un par de parches, uno cercano a la punta sur
de la península y otro por encima de los 25
o
N, cerca de los 115
o
O, ambos con 14-16 días de
ondas de calor (Figura 5.1). Para el golfo de California, se registran ondas de calor dentro
de toda la región, yendo de 4 a 28 días de presencia. Mayormente en la zona de la bahía de
La Paz y la región central del mismo, centrado mayormente en la inmediaciones de Santa
Rosalía
Figura 5.1: Días con ondas de calor categoría 1 en el área de estudio.
En caso de las ondas de calor para la zona aledaña al Parque Nacional Cabo Pulmo para el
mes de octubre (Figura 5.2). En la zona aledaña al mismo, en la franja costera, se observan
entre 4 y 10 días de ondas de calor durante el mes. La cantidad máxima de días fue de 12 al
sur del parque. Hacia la región oceánica la cantidad de ondas de calor mostró un
decremento hacia el oriente, yendo de 6 hasta parches sin ondas de calor registradas. En el
caso de las categorías 2, 3 y 4, no se registraron ondas de calor para las mismas en esta
región.
31
Figura 5.2: Cantidad de días con ondas de calor categoría 1 para la región aledaña al
Parque Nacional Cabo Pulmo.
La región comprendida entre Isla Cerralvo, la bahía de La Paz e Isla San José (Figura 5.3),
fue la que para el mes de octubre registró la mayor cantidad de días con ondas de calor de
las tres regiones analizadas. La región costera observó entre 8 y 26 días registrando ondas
de calor. La mayor cantidad se observó desde Isla Espíritu Santo hasta el norte de la bahía,
así como el norte de isla San José (más de 18 días con ondas de calor). La región aledaña a
isla Cerralvo fue la región costera con la menor cantidad de días con ondas de calor de la
zona (8 a 12 días). La porción hacia el centro del golfo muestra un decremento paulatino de
las ondas de calor, yendo de 12 a 4. Al igual que la región de Cabo Pulmo, no se registraron
ondas de calor categorías 2 a 4 durante el mes.
Para la región aledaña a San Juanico (Figura 5.4), no se registraron días con ondas de
calor, ni en la zona costera. La única región que registró la presencia de ondas fue la
porción sur, al frente de Bahía Magdalena (entre 2 a 10 días con ondas de calor). Estas
aumentan en duración en dirección sur. Esta región no mostró días con ondas de calor con
categorías superiores a la categoría 1.
32
Figura 5.3: Cantidad de días con ondas de calor categoría 1 para la región comprendida
entre Isla Cerralvo a isla San José, incluyendo la bahía de La Paz. Esta fue la región con la
mayor cantidad de días de onda de calor para el mes de octubre.
Figura 5.4: Paisaje Pelágico en el Golfo de Ulloa. 4.3.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional (2003-2025) del hábitat H21 en el Golfo de Ulloa. 4.3.2) Panel derecho:
Distribución espacial promedio de los hábitats pelágicos durante abril de 2025.
33
Referencias
Cavole, L.M., A.M. Demko, R.E. Diner, A. Giddings, I. Koester, C.M.L.S. Pagniello, M.-L.
Paulsen, A. Ramirez-Valdez, S.M. Schwenck, N.K. Yen, M.E. Zill, and P.J.S. Franks.
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Pacific: Winners, losers, and the future. Oceanography 29(2):273–285,
http://dx.doi.org/10.5670/oceanog.2016.32.
Chen, S., Liu, Y., Yi, Y. et al. Long-term impacts of heatwaves on accelerated ageing. Nat.
Clim. Chang. 15, 1000–1007 (2025).
https://doi.org/10.1038/s41558-025-02407-w
Hobday, A.J., E.C.J. Oliver, A. Sen Gupta, J.A. Benthuysen, M.T. Burrows, M.G. Donat,
N.J. Holbrook, P.J. Moore, M.S. Thomsen, T. Wernberg, and D.A. Smale. 2018.
Categorizing and naming marine heatwaves. Oceanography 31(2):162–173,
https://doi.org/10.5670/oceanog.2018.205.
McGregor, G. 2024. Heatwaves: Causes, consequences and responses. Springer Nature,
Switzerland
Oliver, E.C.J., Donat, M.G., Burrows, M.T. et al. Longer and more frequent marine
heatwaves over the past century. Nat Commun 9, 1324 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41467-018-03732-9
34
6. Monitoreo satelital de
florecimientos algales
Cotsikayala Pacheco-Ramírez
cotsi.pacheco@gmail.com
Resumen | En esta sección, pretendo dar a conocer parte de mi tesis doctoral sobre la teledetección
de grupos funcionales fitoplanctónicos expresados en la clorofila del mar. Diatomeas y dinoflagelados
son grupos que integran algunas especies con el potencial de formar florecimientos algales nocivos y
están en vigilancia continua. En octubre de 2025 el promedio mensual de diatomeas, dinoflagelados y
cocolitofóridos ha disminuido respecto al promedio climatológico de agosto en Cabo Pulmo, bahía de
La Paz y San Juanico.
Introducción
Global Ocean Colour es una de las más importantes series temporales a largo plazo del
color del mar, desarrollada a partir de datos de multisensores del Servicio de Monitoreo del
Medio Marino de COPERNICUS (CMEMS). Los datos de Grupos funcionales
fitoplanctónicos (PFT en inglés), incluyendo diatomeas y dinoflagelados, se derivan
principalmente del algoritmo PHYSAT (Alvain et al. 2005, 2008) y sus actualizaciones para
CMEMS, con resolución temporal diaria y espacial de 4 km, (IOCCG 2014). Los cuales
clasifican las comunidades fitoplancton con base a sus firmas ópticas específicas
observadas por sensores multiespectrales como MERIS y OLCI. Este producto además de
proporcionar estimaciones precisas de la presencia y distribución de diatomeas,
dinoflagelados y haptofitas, permite obtener información detallada sobre su abundancia en
el océano.
Diatomeas y dinoflagelados son grupos fitoplanctónicos que integran especies capaces de
generar florecimientos algales nocivos (FAN) y pueden causar daño físico a diversas
especies locales (Nuñez-Vázquez et al. 2016). Pseudo-nitzschia spp. es una diatomea que
produce neurotoxinas (ácido domoico) y Gymnodinium catenatum es un dinoflagelado que
produce toxinas paralizantes; especies en vigilancia permanente
(siat-cicese.mx/especies-nocivas). Por otro lado, las haptofitas no producen afectaciones,
pero se relacionan con altas concentraciones de carbón inorgánico particulado, porque
están formados de placas externas de calcita (cocolitos), nombrados cocolitofóridos, la
especie más abundante es Emiliania huxleyi, puede proliferar fácilmente en aguas costeras
enriquecidas de nutrientes (Weeks et al. 2004).
Baja California Sur (BCS) es uno de los estados más afectados por problemas de salud
pública relacionados por florecimientos algales tóxicos, de acuerdo con la Base de Datos de
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Eventos de Algas Nocivas (http://haedat.iode.org/). La bahía de La Paz es la región más
estudiada en la porción sur de BCS debido a su importancia económica. Esto es
especialmente preocupante debido a la presencia constante de toxinas en moluscos
comercializados en la entidad, lo que resalta la necesidad de un monitoreo continuo para
garantizar la seguridad en el consumo de mariscos en la región (Leyva-Valencia et al.
2021). En este sentido, las capacidades sinópticas que ofrecen los sensores remotos
satelitales contribuirán a mejorar las labores de monitoreo.
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las aguas frente a las costas del estado de Baja California
Sur (BCS), en un principio para tres regiones del estado: Cabo Pulmo, Bahía de La Paz y
San Juanico (Figura 1.1).
Metodología
Entre julio de 2002 y septiembre de 2025 se obtuvieron datos del producto
Copernicus-GlobColour, el cual cuenta con resolución diaria. A partir de estos registros
diarios, se calcularon promedios mensuales de la concentración de diatomeas, los
dinoflagelados y cocolitofóridos para tres regiones de BCS. Datos disponibles
en:https://data.marine.copernicus.eu/product/OCEANCOLOUR_GLO_BGC_L3_MY_00
9_103/. La concentración de los grupos fitoplanctónicos se muestra como una
representación visual de la información estimada por el modelo PHYSAT de
COPERNICUS.
El procesamiento satelital, incluyendo la gestión de datos se realizó con la herramienta
Copernicus Marine versión 2.0, porque acelera el procesamiento satelital de los productos
COPERNICUS. Es utilizada para el análisis de datos e integrarlos fácil y eficientemente, con
bibliotecas para el aprendizaje automatizado y generar modelos. Todos los procesos se
llevaron a cabo desde el entorno Júpiter en lenguaje de programación Python.
Resultados
Grupos fitoplanctónicos
La Figura 6.1, Figura 6.2 y Figura 6.3 muestran los promedios mensuales de dinoflagelados
(parte superior), diatomeas (centro) y cocolitofóridos (parte inferior) para Cabo Pulmo, la
bahía de La Paz y San Juanico respectivamente. En los tres sitios, las concentraciones de
estos grupos fitoplanctonicos fueron inferiores al promedio climatológico correspondiente
al mes de octubre. En la bahía de La Paz los cocolitofóridos se han mantenido superiores al
promedio desde julio. Las barras azules representan las climatologías mensuales de enero a
36
diciembre para el periodo 2002-2024, mientras que los puntos negros indican los
promedios mensuales de enero a octubre de 2025.
Figura 6.1: Estas climatologías representan la concentración de grupos fitoplanctónicos,
expresada en CLO en el agua de mar en Cabo Pulmo durante octubre de 2025.
Figura 6.2: Estas climatologías representan la concentración de grupos fitoplanctónicos,
expresada en CLO en el agua de mar en la bahía de La Paz durante octubre de 2025.
37
Figura 6.3: Estas climatologías representan la concentración de grupos fitoplanctónicos,
expresada en CLO en el agua de mar en San Juanico durante octubre de 2025.
Eventos locales
1. La Figura 6.4 muestra las descargas fluviales observadas frente a San José del Cabo, el 9
de octubre de 2025 se presentó un cambio en la coloración asociado a sedimentación tras
los eventos de lluvia registrados en septiembre, en esos mismos días usuarios de las playas
reportaron oleaje elevado y mar de fondo. Esta sedimentación es evidente por el cambio en
la coloración del agua costera, visible en la imagen Sentinel-2 en composición RGB.
Figura 6.4: Imagen RGB del área frente a San José del Cabo, obtenida por Sentinel-2 el 9
de octubre de 2025 (resolución espacial: 10 m), que muestra las descargas fluviales
posteriores a eventos de lluvia.
38
Referencia
IOCCG. 2014. Phytoplankton Functional Types from Space. Pp: 100-120 In:
Sathyendranath, S. (ed.), Reports of the International Ocean-Colour Coordinating
Group, No. 15, IOCCG, Dartmouth, Canada.
Nuñez-Vázquez, E.J., Band-Schmidt, C.J., Hernández-Sandoval, F.E., Bustillos-Guzmán,
J.J., López-Cortés, D.J., Cordero-Tapia, A., Heredia-Tapia, A., García-Mendoza, E.,
Peña-Manjarréz, J.L., M.C. Ruíz de la Torre & Medina-Elizalde, J. 2016. Impactos de los
FAN en la salud pública y animal (silvestres y de cultivo) en el Golfo de California. Pp:
197-211 En: Florecimientos Algales Nocivos en México. García-Mendoza, E., Quijano-
Sandoval, M., C. Parada & Torres R. 2018. CICESE. 438 p.
Leyva-Valencia, I., J.E. Hernández-Castro, C.J. Band-Schmidt, A.D. Turner, A. O’Neill, E.
Núñez-Vázquez, D.J. López-Cortés, J.J. Bustillos-Guzmán y F.E., Hernández-Sandoval.
2021. Lipophilic toxins in wild bivalves from the southern Gulf of California, Mexico.
Marine Drugs 19 (2): 1-19.
Weeks, S.J., G.C. Pitcher & S. Bernard. 2004. Satellite Monitoring of the Evolution of a
Coccolithophorid Bloom in the Southern Benguela Upwelling System. Oceanography
17(1): 83-89.
39
7. Viento (VTO) in situ
Jorge Cortés Ramos
jorgecr@cicese.mx
Resumen | En esta sección se incluyen datos in-situ de viento colectados a partir de estaciones
meteorológicas ubicadas en la zona costera de Cabo Pulmo, La Paz y San Juanico. Estas estaciones
registran cada 10 minutos las principales variables meteorológicas y los transmiten a las centrales de
recepción del Servicio Meteorológico Nacional. Se mostrarán los patrones de viento para cada mes en
cada sitio con base en la climatología mensual y las anomalías correspondientes al mes de interés. Para
hacer más evidentes los cambios atípicos y destacar los fenómenos asociados, se calcularon los gráficos
de cada distribución de los vientos, correspondientes a cada mes, comparados con el mismo mes en los
años previos disponibles. Se enfatiza la disponibilidad, acceso y completitud de los datos transmitidos
al SMN que en ocasiones imposibilitan este análisis.
Introducción
Las regiones costeras de México experimentan fenómenos de viento significativos que
impactan la productividad biológica y el clima. Particularmente, en Baja California Sur, los
patrones estacionales de viento crean surgencias costeras durante la primavera y el verano,
trayendo aguas ricas en nutrientes a la superficie y mejorando la productividad (Valdez y
Díaz, 2018). Otros procesos similares ocurren en la Bahía de Concepción, Chile, fertilizando
los sistemas costeros y generando áreas de alta producción (Ahumada, 1989). En la Bahía
de La Paz, la red de monitoreo establecida en la zona reveló vientos predominantes del
noroeste en invierno (5-10 m/s) y del sureste en verano (4-6 m/s), influyendo en la
productividad biológica (Herrera-Cervantes et al., 2017). Estos patrones de vientos
costeros, incluidas las brisas marinas, juegan un papel crucial en el bioclima de las áreas
costeras de México, afectando la ventilación natural y el confort en los edificios
(Morillón-Gálvez et al., 2020). Comprender los fenómenos promovidos por el viento es
esencial para la gestión costera sustentable, la prevención de riesgos y el desarrollo de
energía renovable en las zonas costeras de México.
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las aguas oceánicas frente a las costas del estado de BCS
(Figura 1.1). Los círculos de colores en la Figura 1.1 indican los sitios de interés en donde se
hicieron los análisis de series de tiempo de la dirección e intensidad del viento, de sur a
norte, parque nacional Cabo Pulmo, La Paz y San Juanico.
40
Metodología
Los datos de viento se obtienen de la red de Estaciones Meteorológicas Automáticas
(EMAs) del servicio meteorológico nacional (SMN). Su registro es cada 10 minutos y la
forma de almacenamiento es en centrales de observación con comunicación satelital,
internet o vía radio (véase:
https://smn.conagua.gob.mx/es/observando-el-tiempo/estaciones-meteorologicas-automa
ticas-ema-s). Los datos se pre-procesan mediante código Python para identificar los valores
espurios contenidos en la serie de tiempo y los vacíos de información. Estos huecos se
dejan en blanco para evitar errores sistemáticos en su llenado dejando periodos de tiempo
con cero observaciones. Existen algunos periodos de tiempo donde las observaciones nulas
son mayores a un año. Estos periodos los atribuimos a daños en la estación, cambios o
fallos en la telemetría.
Con los datos de velocidad y dirección del viento sostenido medido en las EMAs, se
calcularon las normales climatológicas de la dirección e intensidad del viento mediante el
método gráfico de la rosa de los vientos. Con este método podemos observar alguna
distribución de valores atípicos del viento (magnitud y dirección) sin la necesidad de
realizar algún filtrado para remover la variabilidad de alta frecuencia. Con un análisis de
cajas (boxplots) se despliegan los valores anómalos (outliers) correspondientes a la
intensidad del viento sostenido en cada mes. Con este análisis de cajas se pueden resaltar
algunos fenómenos meteorológicos que promueven el aumento atípico en la intensidad de
los vientos, tales como los ciclones tropicales.
VTO in situ en Cabo Pulmo, BCS
Durante el mes de octubre de 2025 se puede observar que el patrón característico de los
vientos en la región de Cabo Pulmo, BCS, no cambió radicalmente de acuerdo con la
climatología dada en la región (2014-2024) (Figura 7.1). Sin embargo, se observa que los
vientos provenientes del Sur-Suroeste se reducen en frecuencia, así como la aportación de
los vientos provenientes del Noreste desaparece. La intensidad de los vientos provenientes
del Sur y Sureste disminuye sin embargo su aportación sigue presente. Como se verá a
continuación hay algunas rachas atípicas de viento que podrían estar asociadas con los
eventos de ciclones tropicales cercanos durante el mes.
41
Figura 7.1: Climatología vs. observaciones de la dirección e intensidad de los vientos en la
estación Cabo Pulmo durante el mes de octubre de 2025.
La intensidad del viento in situ registrada durante el mes de octubre de 2025, en Cabo
Pulmo, muestra una distribución de intensidades con más valores atípicos (outliers) en
comparación con la del año anterior (2024) Figura 7.2. Se puede observar que los vientos
atípicos superiores a los 40 km/h fueron menores en comparación con el 2023 donde el
paso del huracán Norma promovió vientos sostenidos mayores a los 60 y 70 km/h. Los
rangos intercuartiles también son ligeramente más reducidos a los documentados desde
2023 (ver bigotes del boxplot, Figura 7.2). El valor mediano de la rapidez del viento en este
sitio permanece estable de acuerdo con años previos (~10 km/h) (Figura 7.2).
Figura 7.2: Análisis de cajas de la intensidad de los vientos en la estación Cabo Pulmo
durante el mes de octubre de 2025. Los valores de viento atípico están dados en el gráfico de
cajas por los outliers (círculos en negro).
42
VTO in situ en la ciudad de La Paz, BCS
Se observa que durante el mes de octubre de 2025 en el patrón característico de los vientos,
dentro de la ciudad de La Paz, se acentúan más los vientos provenientes del Noroeste y del
Sur-Sureste, lo cual marca una ligera diferencia con el patrón de vientos dado por la
climatología (2016-2024) Figura 7.3. Es notable que la aportación de los vientos
provenientes del Norte se atenua. En cuanto a la intensidad de los vientos, vista desde este
gráfico, no se aprecian vientos intensos que rebasen los 20 km/h.
Figura 7.3: Climatología vs. observaciones de la dirección e intensidad de los vientos en la
estación ESIME de La Paz durante octubre de 2025.
La intensidad del viento registrada in situ en este punto de la ciudad de La Paz durante el
mes de octubre de 2025 sólo muestra algunos valores atípicos que no superan a los
ocurridos durante el mismo mes en 2022 y 2020, donde los vientos atípicos rebasaron los
25 km/h (Figura 7.4, outliers). En términos del valor mediano, la intensidad del viento en
este sitio disminuyó ligeramente en comparación con los años previos (2020-2024) en los
cuales el valor mediano de la distribución ronda los 10 km/h (Figura 7.4).
43
Figura 7.4: Análisis de cajas de la intensidad de los vientos en la ciudad de La Paz, BCS,
durante el mes de octubre de 2025. Los valores de viento atípico u outliers se muestran con
círculos en negro en la figura.
Referencia
Ahumada, R. (1989). Producción y destino de la Biomasa fitoplanctónica en un sistema de
bahías en Chile Central: una hipótesis. Biología Pesquera, (18), 53-66.
Herrera-Cervantes, H., Beier, E., & Balart, E. (2017). Red de Monitoreo Ambiental para el
estudio de la variabilidad Océano-Atmósfera en la Bahía de La Paz, BCS, México.
Recursos Naturales y Sociedad, 2017. Vol. 3 (2): 32-44. Doi:
https://doi.org/10.18846/renaysoc.2017.03.03.02.0003
Morillón Gálvez, D., Silva Casarín, R., Rosas Flores, J. A., Felix Delgado, A. , García Kerdan,
I. (2020). Impacto de la brisa marina y el viento en el Bioclima de México.
CEMIE-Océano, Universidad Autónoma de Campeche. 167 p.
Valdez, M.M., & Díaz, G.P. (2018). Estudio del potencial pesquero y acuícola de Baja
California Sur. Geography.
44
8. Condiciones meteorológicas en la Bahía
de la Paz
Hugo Herrera Cervantes
hherrera@cicese.mx
Resumen | La Bahía de La Paz (BLPZ), es una región impactada por diferentes eventos meteorológicos
e hidrometeorológicos severos, incluyendo frentes fríos en invierno, periodos prolongados de sequía y
el monzón mexicano asociado al impacto de tormentas tropicales en verano. CICESE-UALP,
implementó en 2015 un programa de monitoreo de variables ambientales en la BLPZ bajo el Proyecto
Interno 691-109 “Laboratorio Ambiental para el estudio de la variabilidad
Océano-Atmósfera en la Bahía de La Paz, B.C.S”. Dicho monitoreo se basa en el registro de
Estaciones Meteorológicas Autónomas (EMAs) y sensores marinos cuya información se publica en la
página: https://ulp.cicese.mx/condiciones-ambientales-observadas-en-la-Bahia-de-la-paz/. Durante el
período analizado (septiembre-octubre, 2025), se registraron valores máximos de Temperatura del aire
(Tair) de 38.4° C, con un valor promedio de 30.7° y mínimos de 24.8° C.Los valores de Hum. Rel.,
mostraron el efecto de las precipitaciones observadas en el período de análisis, con valores máximos
(93%) durante los días 6 al 13 de octubre, asociada con el paso de las tormentas tropicales Lorena y
Mario en septiembre y Pricilla y Raymond en octubre por B. C. S. Las rachas de viento máximas de >12
m s
-1
(06-13 de octubre) se asocian principalmente al efecto de T. Tropicales, canales de baja presión y
circulación ciclónica asociadas con el monzón mexicano de verano (https://smn.conagua.gob.mx/).
Introducción
Para este boletín Oceanográfico se utilizan los datos sinópticos correspondientes al final del
verano y comienzos del otoño de 2025 (septiembre-octubre), obtenidos de la Estación
Meteorológica Autónoma (EMA), ubicada al sur de la Bahía de La Paz (BLPZ). Esta sección
analiza la evolución de las variables atmosféricas (Temperatura del aire, Humedad relativa,
velocidad, rachas y dirección del viento y su relación con eventos climatológicos del período
analizado (https://smn.conagua.gob.mx/), principalmente durante el verano con el paso de
ciclones tropicales. Durante el período analizado se observaron eventos nubosos asociados
con trayectorias de tormentas tropicales cerca de la punta de la península de Baja
California, estas junto con canales de baja presión, generan inestabilidades atmosféricas
que se desplazan hacia Baja California Sur.
Área de estudio
La BLPZ se localiza en el suroeste del Golfo de California entre las coordenadas 24° a 25°
Norte y de 110 °-111° Oeste. La bahía es afectada por el paso de frentes fríos en invierno
(vientos fuertes a moderados del Noroeste) y del sur y sureste durante la primavera y el
verano (asociados al monzón mexicano), con precipitaciones de ligeras a fuertes asociadas
al paso de ciclones tropicales durante el verano (Turrent y Zaitzev, 2014). La bahía presenta
45
un importante intercambio de agua con el Golfo de California a través de la boca grande en
el norte y el canal de San Lorenzo al sur (Obeso-Nieblas et al., 2004), generando los
patrones de circulación durante un ciclo anual. Dentro de la BLPZ se localiza el Parque
Nacional Archipiélago de la Isla Espíritu Santo, perteneciente a las reservas de la biósfera
de la UNESCO designada como Área Marina Prioritaria (SEMARNAT, 2014).
Metodología
Los datos crudos asociados a las variables analizadas (Temp. aire, Hum relativa, dirección,
velocidad y rachas de viento) registrados cada 2 horas por la EMA (12 valores diarios de
cada variable), se almacenan en archivos los cuales sufren un preprocesado para la
detección de datos erróneos, huecos en las series, y conversión de direcciones del viento a
valores en radianes, posteriormente los datos se suavizan utilizando un promedio corrido
(de 24 horas = 12 datos) para su graficado en forma de series de tiempo. Se calcula su
estadística básica. Los datos de viento se grafican en forma de Rosa de los vientos, tanto la
velocidad como la dirección (Rosa de Vectores). Se incluyen gráficos y valores mínimos,
promedio y máximos de cada variable, y la máxima y mínima varianza de los vectores del
viento. En algunas ocasiones incluimos el mapa sinóptico utilizado por el servicio
Meteorológico Nacional (SMN) asociado a la región noroeste de México para interpretar los
diferentes fenómenos que inciden sobre el clima de la BLPZ durante el período analizado,
así como imágenes del satélite Aqua MODIS de Temperatura Superficial y Chl-a superficial
(Environmental Resarch Division’s Data Acces Programm (ERDDAP) de la NOAA).
Resultados
La Figura 8.1 muestra las series de tiempo cubriendo el período Septiembre-octubre. La
Temperatura del aire (Taire) muestra valores máximos del ~38° C, con un valor promedio
de ~ 30 °C y temperaturas mínimas de 20 °C durante septiembre, se muestran valores altos
de Taire (>38° C). En (b) se observan los valores de Hum. Rel., con un comportamiento
inverso al de la Taire con valores máximos, promedio y mínimos, de 93, 68 and 28%
respectivamente, asociados a la intensa actividad ciclónica del período (barras en amarillo),
asociado con eventos de precipitación en el sur de la península de Baja California. La
velocidad y rachas de viento (c, d) mostró durante septiembre y octubre valores máximos
asociados a T. Tropicales, con rachas de viento del noroeste y suroeste >12 m s
-1
).
46
Figura 8.1: Series de tiempo de variables atmosféricas registradas en la Estación La Paz,
desde el 01 de septiembre al 31 de octubre: (a) Temperatura del aire máximas (en negro),
(b) Humedad Relativa, (c) Rachas del viento y (d) la dirección del vector del viento (de
donde viene el viento). Las líneas en rojo indican las series suavizadas a partir del promedio
corrido de 24 hrs., de cada variable analizada. Las barras en amarillo indican los periodos
asociados al paso de T. Tropicales.
La Figura 8.2 muestra en: (a) Rosa de los vientos y (b) Rosa de vectores, los datos de
velocidad y dirección del viento registrados durante el período septiembre-octubre del
2025: La velocidad y dirección predominante, fue del 1er., 2do., y 4to., cuadrantes. La
cercanía de ciclones tropicales a la región de B.C.S, canales de baja presión y el monzón
mexicano propios del verano, se asocian con velocidades de viento mayores a 5 m s
-1
, con
direcciones predominantes proveniente del noroeste y sureste con el correspondiente
ingreso de aire húmedo y cálido del Pacifico y Golfo de California generadores de
precipitaciones Algunos eventos de viento del este-sureste (6 - 10 m s
-1
) representan un 5%
de la ocurrencia del viento. Los vectores en rojo en (b), indican los ejes principales de la
dirección de máxima y mínima varianza (1er., y 4to. Cuadrante) en los datos analizados.
47
Figura 8.2: Velocidad y dirección (16 direcciones) del viento registradas durante el
período de septiembre-octubre, 2025 (verano) en la BLPZ graficados como: a) Rosa del
viento (dirección y velocidad) y (b) vectores del viento que indica la frecuencia y el número
de vectores calculados (cada 10 grados). Los vectores en rojo indican los ejes principales
promedio de la máxima y mínima varianza de La dirección del viento registrado durante el
período analizado.
La Figura 8.3 muestra imágenes del satélite geoestacionario GOES correspondientes a los
días 08 al 13 de octubre donde se observan los eventos nubosos asociados con el paso de las
tormentas Pricilla y Raymond afectando el sur de la península de Baja California. En dichas
imágenes se observan grandes zonas nubosas generadoras de intensas precipitaciones que
afectaron la punta de la península de Baja California Sur y que influyeron en el clima del
noroeste de México (incluyendo a la bahía de La Paz) generando una amplia zona de
inestabilidad, eventos nubosos, acompañada de circulación ciclónica (baja presión). El
ingreso de humedad proveniente de tormentas tropicales originó precipitaciones
considerables y altos valores de humedad registradas en el sur de la península de Baja
California.
48
Figura 8.3: En las imágenes del satélite geoestacionario GOES del día 08 al 13 de octubre
se observan los eventos nubosos asociados a las Tormentas Pricilla y Raymond afectando el
sur de la península de Baja California. Las imágenes son proporcionadas por el Servicio
Meteorológico Nacional (SMN) publicadas por el SMN, Gobierno de México,
(https://smn.conagua.gob.mx/es/pronosticos/pronosticossubmenu/imagen-interpretada).
Referencias
Herrera-Cervantes, et al., 2023. Anomalous thermal and wind conditions drove low surface
chlorophyll-a in La Paz Bay during the 2015–2016 El Niño event. Estuarine, Coastal and
Shelf Science. 284, 1–12 pp. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2023.108280.
Obeso-Nieblas, M., Shirisago, B., Sánchez-Velasco, L., Gaviño-Rodriguez, J.H., 2004.
Hydrographic variability in bahía de La Paz, B. C. S, México, during the 1997–1998 El
Niño. Deep-Sea Research II 51, 689–710. https://doi.org/10.1016/j. dsr2.2004.05.005.
Turrent, C., Zaitsev, O., 2014. Seasonal cycle of the near-surface diurnal wind field over the
Bay of La Paz, Mexico. Bound. Meteorol. 151, 353–371. http://doi:10.1007/s10
546-014-9908-4.
SEMARNAT, 2014. Programa de manejo: Programa de manejo del Parque Nacional Zona
Marina-Archipiélago Espíritu Santo. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos
Naturales, México.
49
9. Clima en el Valle de Santo Domingo
José Denis Osuna Amador
osuna.jose@inifap.gob.mx
Resumen | Con el propósito de analizar las variables de clima del mes de octubre de 2025 y revisar su
comportamiento con respecto a datos históricos, se utilizaron registros proporcionados por el
observatorio meteorológico no. 3132 localizado en Ciudad Constitución, Baja California Sur, México.
Los resultados mostraron una temperatura promedio para el mes de octubre de 26.0 °C, mientras que
los promedios mensuales de las temperatura máxima y mínima alcanzaron los 34.2 y 17.8 °C,
respectivamente. Se presentaron anomalías positivas en la temperatura promedio mensual (0.5 °C) y
en el promedio de la temperatura mínima (1.0 °C). Para el caso del promedio de la temperatura
máxima del mes, presentó el mismo valor del promedio histórico. La evapotranspiración potencial
(ETo) promedio para el mes de octubre fue de 5.3 mm/día, lo que fue equivalente a una pérdida de
agua desde la superficie vegetal de referencia de 53 metros cúbicos por hectárea por día. La
precipitación acumulada en el mes de octubre de 2025 fue de 32.1 mm.
Introducción
El monitoreo de variables climáticas en una región es relevante para múltiples actividades,
entre estas, la agricultura. Al conocer el comportamiento del clima se puede optimizar la
producción de cultivos de interés. Tener acceso a los registros del clima permite identificar
fechas adecuadas de siembra que favorezcan el desarrollo de las plantas, además de ser un
insumo valioso en la toma de decisiones de manejo como la aplicación del riego, la
aplicación de controles de plagas, enfermedades y malezas. Lograr lo anterior, contribuye al
incremento de la productividad y rentabilidad de la agricultura. Citamos la frase popular
“Lo que no se estudia no se conoce, y lo que no se conoce no se puede gestionar”, como una
reflexión valiosa que puede perfectamente aplicar como justificante del estudio del
comportameinto de variables climáticas y la aplicación posible del conocimiento resultante
a la gestión de la producción agropecuaria. Con base en lo anterior, esta sección del boletín
climático muestra el comportamiento de variables climáticas registradas en el mes de
octubre de 2025 por el observatorio meteorológico no. 3132 ubicado en Ciudad
Constitución, Baja California Sur, México.
Área de estudio
Los valores de las variables fueron proporcionados por el observatorio meteorológico no.
3132 del Servicio Meteorológico Nacional - Comisión Nacional del Agua localizado en el
Valle de Santo Domingo (25.00 ° Latitud N, -111.64° Longitud Oeste, a 48.3 msnm), Ciudad
Constitución, Comondú, México. En esta área se ubica el Valle de Santo Domingo, principal
zona agrícola de la entidad en la cual se establecen 29,000 hectáreas de diversos cultivos,
50
tales como, espárrago, alfalfa, maíz, trigo, naranja, tomate, papa, además de desarrollarse
ganadería enfocada en la producción de carne y leche de bovinos, caprinos, ovinos y
porcinos (SIAP, 2024a; SIAP, 2024b).
Metodología
Para el presente análisis, se utilizaron los registros diarios de temperaturas máximas y
mínimas, así como la humedad relativa, insolación, velocidad del viento y valores de
precipitación correspondientes al mes de octubre de 2025. Con la información descrita, se
estimaron las temperaturas promedios para el mes, a la par de identificar los días en el que
se presentaron la temperatura más alta y la más baja. Adicionalmente, se realizó una
comparativa entre las temperaturas presentadas en octubre de 2025 con respecto a
registros históricos del mismo mes (periodo 1982-2023), reportados en el inventario de
registros por década de la misma estación. Asimismo, se estimó la evapotranspiración
potencial (ETo) para cada día del mes de octubre de 2025. La ETo representa la máxima
cantidad de agua que puede perderse desde una superficie vegetal de referencia, cuando la
cantidad de agua suministrada al suelo es ilimitada (Kirkham, 2005). El tomar en cuenta la
ETo puede contribuir a la optimización del riego en cultivos agrícolas y de la producción de
alimentos, además de generar una idea clara del volumen de agua que potencialmente se
puede perder desde una superficie vegetal de referencia en función del comportamiento del
clima (Cherlinka, 2025). Para el cálculo de la ETo se utilizó el software ETo Calculator
versión 3.12 (FAO, 2025). Las variables empleadas en el cálculo de la ETo fueron los datos
diarios de temperatura máxima y mínima (en °C), humedad relativa máxima y mínima (en
%), insolación (en horas/día), así como la velocidad promedio del viento (m/s).
Resultados
Comportamiento de la temperatura y humedad en el mes de octubre de 2025
La Figura 9.1 muestra el comportamiento diario de la temperatura y humedad relativa en lo
que va del año 2025; aunque en este análisis nos enfocamos a lo suscitado en estas variables
en el mes de octubre. El día 02 de octubre de 2025 se presentó la temperatura más alta con
un registro de 39.0 °C, mientras que el 25 de octubre se registró la temperatura más baja
con 13.2 °C. En cuanto al promedio de la humedad relativa máxima del mes fue de 96.8 %;
el promedio de la humedad relativa mínima fue de 39.3 %.
51
Figura 9.1: Comportamiento de la temperatura y humedad relativa al mes de octubre de
2025. Tmax= Temperatura máxima. Tmin= Temperatura mínima. HRmax= Humedad
relativa máxima. HRmin= Humedad relativa mínima. Los valores en rojo y azul dentro de
cada mes, indican el valor más alto y el más bajo de las temperaturas máxima y mínima,
respectivamente.
52
Comportamiento de las temperaturas en octubre de 2025 vs registros
históricos
El mes de octubre de 2025 presentó una temperatura promedio de 26.0 °C (Figura 9.2a),
valor que se ubicó 0.5 °C por arriba del promedio histórico (datos 1982-2023) del mes.
Asimismo, al comparar los promedios mensuales de las temperaturas máximas y mínimas
con respecto a los promedios históricos, la primera coincidió con el promedio histórico,
mientras el promedio de la temperatura mínima presentó una anomalía positiva (1.0 °C).
(Figura 9.2b).
Figura 9.2: a) Comparativo de los promedios mensuales de la temperatura media
(periodo 1982-2023) con respecto al registrado al mes de octubre de 2025. b) Comparativo
entre los promedios de temperaturas máximas y mínimas históricas (1982-2023) con
respecto a los promedios presentados al mes de octubre de 2025. Tmax= Temperatura
máxima. Tmin= Temperatura mínima.
53
Evapotranspiración potencial (ETo) en el mes de octubre de 2025
La Figura 9.3a muestra el comportamiento de las variables a partir de las cuales se calculó
la ETo para cada día de octubre de 2025, mientras que la Figura 9.3b muestra los valores
de ETo para cada día del mismo mes; el valor promedio de esta variable para octubre de
2025 fue de 5.3 mm/día con una desviación estándar de 1.18 mm/día. Considerando que
un mm equivale a un volumen de 10 metros cúbicos por hectárea, entonces la cantidad
promedio por día de agua que pudo perderse desde la superficie vegetal de referencia en el
mes de octubre de 2025 fue de 53 ± 11.8 metros cúbicos por hectárea; volumen que habría
que reponer a través del riego considerando un ajuste ligado al tipo de cultivo, etapa
fenológica, eficiencia del sistema de riego utilizado, así como al intervalo de riego definido
en días relacionado al nivel de abatimiento de la humedad aprovechable propio de cada
tipo de suelo.
Figura 9.3: a) Comportamiento de la temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima
(Tmin), humedad relativa máxima (HRmax) y mínima (HRmin), velocidad del viento e
insolación en el mes de octubre de 2025. b) Comportamiento de la evapotranspiración
potencial (ETo) para el mes de octubre de 2025.
54
Precipitación acumulada en el mes de octubre de 2025
Durante el mes de octubre de 2025 se registraron dos días con precipitación acumulándose
en el mes un total de 32.1 mm (Figura 9.4). Dado que el promedio histórico de la estación
para el mes de octubre es de 7.8 mm (Ruíz et al., 2006), el mes presentó una anomalía
positiva de 24.3 mm.
Figura 9.4: Precipitación acumulada por mes hasta octubre de 2025.
Referencias
Cherlinka, V. 2025. Evapotranspiration process and methods of measuring. Disponible en:
https://eos.com/blog/evapotranspiration/
FAO (Food and Agriculture Organization). 2025. ETo Calculator. Disponible en:
https://www.fao.org/land-water/databases-and-software/eto-calculator/es/
Kirhkam, M.B. 2005. Potential evapotranspiration. Principles of Soil and Plant Water
Relations. Academic Press. Pages 455-468.
https://doi.org/10.1016/B978-012409751-3/50026-8
Ruíz C., J. A., Medina G., G., Meza S., R., Díaz P., G., Serrano A., V. 2006. Estadísticas
climatológicas del estado de Baja California Sur (periodo 1961-2003). CIRNO-INIFAP.
267p.
SIAP (Sistema de Información Agroalimentaria y Pesquera). 2024a. Histórico de avance de
siembras y cosechas. Disponible en: https://nube.siap.gob.mx/avance_agricola/
SIAP (Sistema de Información Agroalimentaria y Pesquera). 2024b. Producción ganadera.
Disponible en: https://www.gob.mx/siap/acciones-y-programas/produccion-pecuaria
55
10. Ciclones tropicales
Luis Manuel Farfán Molina
farfan@cicese.edu.mx
Resumen | En esta sección del boletín se ilustran patrones de trayectoria e intensidad de los ciclones
tropicales que se presentaron durante el mes de septiembre con énfasis en su aproximación e impacto
en Baja California Sur.
El mes de octubre es uno de los últimos más activos en la cuenca del Océano Pacífico oriental (e.g.,
Blake et al., 2009), además de presentar algunos casos en que los ciclones tropicales cruzan la costa
occidental de México. En ciertos casos se logra cruzar la costa para internarse en el noroeste del país
mediante trayectorias con recurvatura (Farfán et al., 2012).
Introducción
Los ciclones tropicales son eventos meteorológicos que se presentan durante los meses
cálidos del año (junio-octubre) sobre el Océano Pacífico. Regularmente, inician al sur de
México y después de varios días se organizan en circulaciones más intensas en la que la
velocidad máxima de viento es mayor a 120 km/h. Su radio de influencia es variable pero
pueden llegar a cubrir varios cientos de kilómetros tanto en su campo de viento así como en
el de humedad del aire y precipitación. La cercanía de un ciclón tropical a la costa puede
representar un riesgo relevante para la población, la infraestructura y para el medio
ambiente. Aunque también puede ser de beneficio en las actividades agrícolas y ganaderas
entre otras ramas de la economía productiva. Esta es una de las razones por lo que es
importante y necesario documentar el comportamiento espacial y temporal de los ciclones
tropicales.
Área de estudio
El Centro Nacional de Huracanes en Estados Unidos (CNH. https://www.nhc.noaa.gov) y
el Servicio Meteorológico Nacional de México (SMN, https://smn.conagua.gob.mx)
mantienen un monitoreo de forma constante en el Océano Pacífico oriental que está
limitado por 140°W así como por la costa occidental de Centroamerica, México y Estados
Unidos (https://www.nhc.noaa.gov/pdf/tracking_chart_epacific.pdf).
No hay límite al norte y sur pero la mayor parte de los ciclones tropicales inician al norte de
5°N y raramente se desplazan al norte de 30°N. También, en algunos casos se llegan a
desplazar al oeste de 140°W dentro de la región que se denomina el Océano Pacífico central
(e.g., https://www.nhc.noaa.gov/pdf/tracking_chart_cpacific.pdf).
56
Metodología
Se utiliza la base de datos Automated Tropical Cyclone Forecasting System (ATCF,
https://science.nrlmry.navy.mil/atcf/docs/html/ATCF_UM_ToC.html) desarrollada por el
gobierno de Estados Unidos como una aplicación basada en computadoras que permiten la
automatización y optimización de los procesos de pronóstico en los centros regionales e
internacionales de alertamiento.
En particular, se utiliza la versión de acceso a ATCF por medio del paquete gráfico IDV
(
Integrated Data Viewer, https://www.unidata.ucar.edu/software/idv) desarrollada por
Unidata. Esta versión permite graficar trayectorias e intensidades observadas así como los
pronósticos oficiales emitidos cada 6 horas mientras el ciclón tropical se encuentra activo.
De forma complementaria, se utilizan los reportes elaborados por el CNH
(https://www.nhc.noaa.gov/data/tcr/index.php?season=2025&basin=epac) así como los
reportes de lluvia acumulada observada por la red de estaciones del SMN
(https://smn.conagua.gob.mx/es/ciclones-tropicales/lluvias-asociadas-a-ciclones-tropicale
s).
Resultados
El monitoreo del CNH y SMN determinó que solamente cuatro ciclones tropicales (Kiko,
Lorena, Mario, Narda y Octave) se desplazaron por el Océano Pacífico oriental durante el
mes de octubre; ninguno de ellos tuvo un impacto directo en la costa occidental de México
ni en Baja California Sur. Como parte de su ciclo de desarrollo, Octave inició su desarrollo
desde el 30 de septiembre y se mantuvo activo hasta el 9 de octubre alcanzando intensidad
máxima de 130 km/h (huracán categoría 1, Figura 9.1). El centro del siguiente ciclón
tropical (Priscilla, Figura 10.1) llegó a estar a 300 kilómetros de Cabo San Lucas y durante
varios días consecutivos proporcionó lluvias moderadas en localidades al sur del estado
principalmente con cantidades acumuladas de hasta 85.5 mm en Cabo San Lucas. Un
análisis del campo de temperatura de agua de mar en octubre indica que Priscilla se
desplazó sobre regiones en las que las isotermas tenían valores mayores entre 25-27°C al
aproximarse al estado (Figura 10.1).
57
Figura 10.1: Trayectorias de cuatro ciclones tropicales seleccionados del mes de octubre
de 2025 en el Océano Pacífico oriental. El nombre con asterisco se indica tanto en la
posición final de cada caso. Los datos para elaborar la figura se tomaron del Centro
Nacional de Huracanes, ftp://ftp.nhc.noaa.gov/atcf. Se incluyen contornos de temperatura
de superficie del mar (25─30°C), a partir del reanálisis ERA5, con el promedio de octubre
de 2025.
El último ciclón tropical que se aproximó, a menos de 100 kilómetros de la costa del estado,
fue la tormenta tropical Raymond. Las acumulaciones de lluvia durante el periodo de
aproximación (9–11 de octubre) se muestran en la Figura 10.2. El valor más alto (57 mm) se
presentó en localidades al este del municipio de Los Cabos (Cabo San Lucas) durante dos
días consecutivos. Durante este mismo periodo Ciudad Constitución, Loreto y Mulegé
reportaron 28.0 mm y 18.0 mm en tan sólo un periodo de 24 horas, respectivamente.
58
Figura 10.2: Trayectoria de la tormenta tropical Raymond que se presentó durante el mes
de octubre de 2025 en el Océano Pacífico oriental. La imagen se tomó del sitio
https://smn.conagua.gob.mx/tools/RESOURCES/com_mapas_lluvias/Raymond-2025.jpe
g. Contornos en color representan la lluvia acumulada (mm) en la red de estaciones del
SMN.
Un aspecto notable en el desarrollo de Raymond fue la observación mediante el radar del
Servicio Meteorológico Nacional en Cabo San Lucas (Figura 10.3). De esta forma fue posible
determinar la distribución espacial e intensidad del campo de lluvia así como la estructura
mientras la circulación asociada a Raymond mientras se debilitaba en la costa del estado.
Figura 10.3: Imagen del radar del Servicio Meteorológico Nacional en Cabo San Lucas, 11
de octubre (16:44 hora local); los colores indican una aproximación a la cantidad de lluvia
en la que los tonos amarillo y naranja son los de mayor intensidad. La imagen fue generada
en equipo del Departamento de Cómputo en Ensenada, Baja California.
59
Referencias
Blake, E. S., Gibney E. J., Brown D. P. , Mainelli M. , Franklin J. L. , Kimberlain T. B. , and
Hammer G. R. , 2009: Tropical cyclones of the eastern north Pacific basin, 1949-2006.
Historical Climatology Series 6-5, National Climatic Data Center, 162 pp.
Farfán, L. M., R. Romero-Centeno, and G. B. Raga, 2012: Observations and forecasts from
the landfall of tropical cyclones John, Lane, and Paul (2006) over northwestern Mexico.
Weather and Forecasting, 27, 1373–1393, https://doi.org/10.1175/WAF-D-11-00108.1.
60
11. Temperatura del aire en el Golfo de
California
Carlos Robinson M.
robmen@unam.mx
Resumen | Animación del patrón promedio mensual (2000-2024) de la temperatura superficial del
mar, concentración superficial de clorofila-a y vectores de viento contrastando el Golfo de California y
costa oeste de la península de Baja California. La temperatura del aire a 10 metros es un indicador
importante para entender cómo interactúan el océano y la atmósfera en las zonas costeras. Este valor
refleja tanto el calor que proviene del mar como los efectos del clima regional, por ejemplo, los vientos
y otros patrones atmosféricos. Además, ayuda a reconocer cómo estas regiones responden a
fenómenos climáticos de gran escala, como el PDO o El Niño. Por ello, analizar la temperatura del aire
a esta altura permite tener una idea más clara de los cambios estacionales y de la variabilidad del clima
en el Pacífico y el Golfo de California. En el noroeste de México, el océano Pacífico y el Golfo de
California presentan contrastes marcados debido a diferencias en dinámica oceánica, ventilación y
capacidad de almacenamiento térmico. Este análisis emplea datos mensuales de la reanálisis
MERRA‑2 durante el periodo1980-2025.
Metodología
Se utilizaron datos mensuales de temperatura del aire a 10 m (T10M) del reanálisis
MERRA‑2 (M2TMNXSLV v5.12.4). Se definieron dos regiones de estudio: el Pacífico frente
a la península de Baja California en su parte centro-sur, y el Golfo de California (Figura
11.1). Se generaron climatologías, promedios mensuales regionales y anomalías mensuales.
61
Figura 11.1: Ubicación de las celdas de MERRAS en el Golfo de California y la costa Oeste
de la Península de Baja California.
Resultados
La comparación mensual muestra que el Golfo de California presenta temperaturas
consistentemente más elevadas que el Pacífico durante todo el año, con máximos en verano
(Figura 11.2). El Pacífico presenta un ciclo térmico moderado influenciado por la Corriente
de California y el afloramiento costero. Así también el Pacífico muestra mayor dispersión
térmica, es decir, desviaciones estándar más grandes.
Al analizar la evolución de las anomalías de temperatura del aire a 10 m en el Pacífico y el
Golfo de California, se distinguen tres fases predominantes a lo largo del periodo analizado
(Figura 11.3a).
Etapa de temperaturas medias y variabilidad moderada (1980–1997)
Durante esta primera etapa, ambas regiones presentan oscilaciones térmicas amplias, pero
el Pacífico muestra picos mucho más pronunciados. En la serie se observan anomalías que
alcanzan valores superiores a +1.5°C y descensos por debajo de –1.5°C, evidenciando una
variabilidad intensa. Aunque las anomalías alternan entre valores positivos y negativos sin
62
una tendencia definida, el sistema no es estable. El Pacífico muestra variaciones abruptas y
recurrentes, con varios máximos y mínimos intensos. El Golfo de California también oscila,
pero con amplitudes ligeramente menores. En conjunto, esta etapa se caracteriza por alta
variabilidad interanual, especialmente en el Pacífico. Cambios frecuentes y de gran
amplitud, falta de una tendencia clara, pero con fluctuaciones dinámicas y energéticas.
Figura 10.1: Animación de (izq) temperatura superficial del mar (SST) y viento; (der)
clorofila y viento. Temperatura media por mes y desviación estándar en ambas regiones.
Etapa fría y persistente (1998–2013)
A partir de 1998 inicia un periodo prolongado caracterizado por anomalías principalmente
negativas. Tanto el Pacífico como el Golfo presentan valores más bajos que en la etapa
anterior, y aunque siguen ocurriendo fluctuaciones, predominan las condiciones más frías.
Esta fase se distingue por su duración y porque el enfriamiento se mantiene de forma
constante en ambas regiones.
Etapa de calentamiento abrupto seguida de un descenso gradual (2014–2025)
A partir de 2014 ocurre un incremento rápido y notable de la temperatura del aire,
alcanzando valores muy superiores a los observados previamente en la serie. Este aumento
es simultáneo en ambas regiones. Tras este máximo, las temperaturas comienzan a
63
disminuir de manera paulatina, aunque sin regresar completamente a los niveles de la
etapa fría previa. La respuesta del Pacífico y del Golfo es muy similar, mostrando un
patrón coherente en toda la región.
64
65
Figura 11.3: anomalías mensuales de temperatura del aire a 10 m (promedio móvil 4
meses) en el Pacifico y en el Golfo de California de enero de 1980 octubre 2025 , (b)
Diferencia entre la temperatura entre el pacífico y el Golfo de California, (c) índice de PDO
(d) El Niño índice.
Diferencia entre las anomalías Pacífico – Golfo de California
Diferencia mayormente positiva — el Pacífico fue más cálido (1980–1997)
Durante esta primera fase, la serie de diferencias muestra valores predominantemente
positivos, con amplitudes que en varios intervalos superan +0.5 °C e incluso alcanzan
picos cercanos a +1.5 °C. Esto indica claramente que el Pacífico fue sistemáticamente más
cálido que el Golfo de California durante gran parte de este periodo. El contraste térmico
favorece al Pacífico, lo cual es notable porque en términos absolutos el Golfo suele ser más
cálido. La variabilidad existe, pero ocurre alrededor de valores positivos, lo que confirma
un dominio térmico del Pacífico. El sistema muestra oscilaciones moderadas, pero siempre
con el Pacífico por encima del Golfo en la mayor parte del intervalo.
Diferencias negativas — el Pacífico se enfría más que el Golfo (1998–2013)
Aquí, las diferencias caen de manera sostenida a valores negativos, algunos muy
profundos. Esto refleja el predominio claro de un Pacífico más frío, con valores típicos
entre –0.5 y –1.5 °C. Mayor persistencia de anomalías negativas y episodios de
enfriamiento intenso. Es el periodo con mayor separación térmica negativa entre ambas
regiones.
Repunte cálido seguido de retorno a valores negativos (2014–2025)
A partir de 2014 la diferencia vuelve a ser positiva (Pacífico más cálido). Se observan picos
de +1.0 a +1.5 °C. Después La serie retorna progresivamente a valores negativos. En los
últimos años predominan diferencias entre –0.5 y –1.5 °C.
Relación entre el PDO y la diferencia de temperatura Pacífico–Golfo
Al comparar la evolución del índice PDO con la diferencia de temperatura entre el Pacífico
y el Golfo de California, se aprecia una correspondencia notable entre ambos registros
(Figura 11.3b,c). Cuando el PDO toma valores positivos, la diferencia Pacífico–Golfo tiende
a ser menos negativa o incluso cercana a cero, lo que coincide con periodos en los que el
Pacífico muestra temperaturas relativamente más altas respecto al Golfo. En cambio,
cuando el PDO se mantiene en valores negativos, la diferencia se vuelve claramente más
negativa, reflejando fases en las que el Pacífico es más frío que el Golfo durante intervalos
66
prolongados.
Esta relación sugiere que la temperatura del aire a 10 m en el Pacífico está influenciada —o
al menos sincronizada— con las variaciones del PDO. En periodos positivos del índice, el
contraste térmico entre ambas regiones se reduce, mientras que en sus fases negativas este
contraste se amplía. La correspondencia temporal entre ambas curvas indica que el PDO
actúa como un modulador de fondo en el comportamiento térmico regional, especialmente
sobre el Pacífico, cuya variabilidad es más amplia que la del Golfo de California.
Relación entre el índice Niño y la variabilidad regional
Al comparar el índice Niño con la evolución de las temperaturas del aire en el Pacífico y el
Golfo de California, se observa que este indicador muestra una secuencia de eventos
cálidos y fríos a lo largo del periodo (Figura 11.3d), pero su relación con las variaciones
regionales no es tan evidente ni tan consistente como en el caso del PDO.
Aunque algunos eventos intensos del índice Niño coinciden con fluctuaciones destacadas
en las anomalías de temperatura, la correspondencia no se mantiene de forma clara
durante todo el registro. Existen periodos en los que el índice Niño presenta cambios
bruscos o extremos, pero estos no siempre se reflejan con igual intensidad en las series
regionales, ni en la diferencia de temperatura entre ambas zonas.
En conjunto, la figura sugiere que el índice Niño influye en la temperatura del aire en la
región, pero su impacto no es tan directo ni persistente. Más bien, parece actuar como un
modulador adicional, cuyos efectos se suman a otros factores de mayor escala temporal.
Esto contrasta con el comportamiento del PDO, cuya variabilidad muestra una relación
más estrecha y sostenida con el contraste térmico entre el Pacífico y el Golfo de California.
Conclusión
El análisis revela que la temperatura del aire en el Pacífico y el Golfo de California ha
experimentado variabilidad significativa en los últimos 45 años, organizada en tres etapas
principales. La diferencia térmica entre ambas regiones está fuertemente sincronizada con
el PDO, mientras que el impacto del ENSO es secundario. El calentamiento abrupto
posterior a 2014 representa un cambio importante en la dinámica climática regional, con
implicaciones para procesos oceánicos, atmosféricos y ecosistémicos
Referencia
Gutiérrez-Cárdenas, G. S., Morales-Acuña, E., Tenorio-Fernández, L., Gómez-Gutiérrez,
67
J., Cervantes-Duarte, R., & Aguíñiga-García, S. (2024). El Niño–Southern Oscillation
Diversity: Effect on Upwelling Center Intensity and Its Biological Response. Journal of
Marine Science and Engineering, 12(7), 1061.
Heras-Sánchez, M. del C., Valdez-Holguín, J. E., Garatuza-Payán, J., Cisneros-Mata, M.
Á., Díaz-Tenorio, L. M., & Robles-Morua, A. (2019). Regiones del Golfo de California
determinadas por la distribución de temperatura superficial del mar y concentración de
clorofila-a. Biotecnia, 21(1), 13-21.
68
BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS
AÑO 1| NÚMERO 10 | OCTUBRE 2025
C O N T E N I D O
PRESENTACIÓN
ARMANDO TRASVIÑA CASTRO
NOVEDADES
NIVEL DEL MAR
TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL
MAR PRODUCTIVIDAD PRIMARIA Y
ALTIMETRÍA SATELITAL
PAISAJES PELÁGICOS
ONDAS DE CALOR MARINAS
MONITOREO SATELITAL DE
FLORECIMIENTOS ALGALES
VIENTO (VTO) IN SITU
CONDICIONES METEOROLÓGICAS
EN LA BAHÍA DE LA PAZ
CLIMA EN EL VALLE DE SANTO
DOMINGO
CICLONES TROPICALES
TEMPERATURA DEL AIRE EN EL
GOLFO DE CALIFORNIA
FOTOGRAFÍA DE CONTRAPORTADA:
Romeo Saldívar Lucio