Novedades del Clima Regional
BOLETÍN CLIMÁTICO DE
BCS
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: Hugo Herrera (fotógrafo), Hernando Torres, Alfredo Aguirre, Raúl Ochoa. Punta Coyote. FUJIFILM
XP, 6m/20ft wáter proof, 1.5m/5ft shock proof, 16 MP.
Año 1 | Núm. 4 | abril 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/BoletinOcBCS/
Coordinación
Armando Trasviña Castro trasvi@cicese.mx
Eduardo González Rodríguez egonzale@cicese.mx
Cotsikayala Pacheco Ramírez
Editor
Alfredo Aguirre Estrada
Editor Técnico
ELABORACIÓN
Dr. Armando Trasviña Castro - Laboratorio SERVANT-CICESE-ULP
Dr. Eduardo González - Rodríguez CICESE-ULP
Dr. Romeo Saldívar-Lucio Investigador por México - SECIHTI-CICESE-ULP
Dr. Jorge Cortés Ramos Investigador por México - SECIHTI-CICESE-ULP
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-ULP
Dr. Luis Manuel Farfán Molina - CICESE-ULP
Dr. Carlos Robinson M. - Instituto de Ciencias del Mar y Limnología UNAM
Laboratorio
SERVANT
BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS, año 1, núm. 4, abril 2025, es una publicación
mensual electrónica, editada por el Centro de Investigación Científica y
de Educación Superior de Ensenada, Baja California. Unidad Académica La
Paz, BCS, Miraflores No. 334 e/ Mulegé y La Paz. C.P. 23050. La Paz, BCS,
México, cicese.ulp@gmail.com, (612) 121-3031. <https://ulp.cicese.mx/>.
Editor responsable: Armando Trasviña Castro. ISSN pendiente. Responsable
de la última actualización de este número: Cotsikayala Pacheco-Ramírez.
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BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS
Año 1| Número 4 | abril 2025
DOI: pendiente
Novedades del clima regional
Contenido
Presentación 3
1. Introducción 4
2. Nivel del mar absoluto
Armando Trasviña Castro 5
3. Temperatura superficial del mar, productividad primaria y
altimetría satelital
Eduardo González Rodríguez 12
4. Paisaje pelágico
Romeo Saldivar-Lucio 20
5. Monitoreo satelital de florecimientos algales
Cotsikayala Pacheco-Ramírez 26
6. Viento (VTO) in situ
Jorge Cortés Ramos 32
7. Condiciones meteorológicas en la Bahía de La Paz: período: enero -
febrero, 2025
Hugo Herrera Cervantes 37
8. Temperatura, humedad relativa y evapotranspiración potencial (ETo)
en el Valle de Santo Domingo
José Denis Osuna Amador 43
9. Condiciones meteorológicas en aeropuertos
Luis Manuel Farfán Molina 49
10. Temperatura del aire en el Golfo de California
Carlos Robinson M. 52
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Año 1, número 4, abril 2025
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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.
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Año 1, número 4, abril 2025
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1. Introducción
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).
El boletín contiene artículos especializados según la variable de interés. Además en muchos
de los artículos se eligieron tres sitios específicos para describir su variabilidad (Figura 1.1):
San Juanico (costa occidental, 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 a partir 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 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).
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.
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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. Esto se refleja en las anomalías negativas de temperatura y positivas de clorofila y
productividad primaria neta (Capítulo 3 de este boletín), con las anomalías más elevadas en la costa
occidental. En la bahía de La Paz el 4 de abril se dio la alerta de un evento FAN ( capítulo 5 de este
boletín). Y en mayo de 2025 se siguieron recibiendo reportes de ocurrencia de especies marinas en sitios
inusuales y de la mortalidad de cetáceos. Los cambios en la distribución de la megafauna marina y su
mortalidad inusual son consecuencia de 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.
1. Presencia de ballena gris en el Parque Nacional Cabo Pulmo
https://oem.com.mx/elsudcaliforniano/local/sorprendente-avistamiento-de-ballenas-grises-en-cabo-
pulmo-21790056
2. Ausencia de tiburón ballena en la Bahía de La Paz
https://www.diarioelindependiente.mx/2025/03/continuan-suspendidas-las-actividades-recreativas-
con-el-tiburon-ballena-en-la-bahia-de-la-paz
3. Las 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-
AA1EIJjd?ocid=socialshare
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
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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 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. G
lobal Ocean Gridded L 4 Sea Surface Heights And Derived Variables Nrt
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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
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 elevación/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 14 de
mayo de 2025. La figura de arriba corresponde a la Costa Occidental y la de abajo al Golfo de
California.
Estos diagramas de latitud VS tiempo, 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 elevación
(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.
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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 mayo de 2025. Arriba: costa occidental; abajo:
costa del Golfo de California.
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
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).
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 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.
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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 mayo de 2025. Arriba: costa
occidental; abajo: costa del Golfo de California.
Figura 2.3: Nivel del mar absoluto (m) en Cabo Pulmo, BCS. Inicia en enero de 1993 y
termina en mayo 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 mayo 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 que ya en mayo empieza a elevarse rumbo al verano. Este sitio es representativo
de la Entrada al Golfo de California. por lo que la respuesta que observamos aquí no es
exclusiva de la zona costera.
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Figura 2.4: Nivel del mar absoluto (m) en la bahía de La Paz, BCS. Inicia en enero de 1993
y termina en mayo de 2025. Incluye el nivel del mar con referencia al geoide y la tendencia
de largo período debida al calentamiento global.
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 mayo de 2025. Su variación estacional 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 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 2.8 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 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 Niña en el
Ecuador. Mayo de 2025 es el segundo mes en el que el nivel del mar se eleva hacia el verano.
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 mayo 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 mayo de 2025. La variación
estacional consiste en la elevación del nivel del mar en verano y el descenso en invierno. Sin
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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. 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. En el mes de mayo el nivel del mar apenas inicia su ascenso hacia el verano, semanas
después que en los otros dos sitios.
Discusión
Estos primeros meses de 2025 son claramente anómalos en términos de nivel del mar,
temperatura del mar y otras variables oceanográficas (Figura 3.4, Figura 3.5 y Figura 3.6).
Esto se refleja en las anomalías negativas de temperatura y positivas de clorofila y
productividad primaria neta (Capítulo 3 de este boletín), con las anomalías más elevadas en
la costa occidental. En la bahía de La Paz el 4 de abril se dio la alerta de un evento FAN (
capítulo 5 de este boletín). Y 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-
grises-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 son
consecuencia de las anomalías oceanográficas que reportamos en este boletín.
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.
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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, para los sitios Cabo Pulmo, Bahía de La Paz y San Juanico (figura 1.1). Los
resultados sinópticos se presentan como mapas mensuales 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
círculos de color cian en la figura 1 indican los tres sitios de interés en donde se hicieron
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análisis de series de tiempo para las variables PP, TSM y Altimetría, de sur a norte, parque
nacional Cabo Pulmo, La Paz y en San Juanico.
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 9 de mayo 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 9 de mayo 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 9 de mayo de 2025.
En vista de que las variables seleccionadas son globales, fue necesario hacer una extracción
del cuadrante definido en 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 hasta la fecha (abril de
2025), así como las anomalías de las variables a lo largo del tiempo.
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Adicionalmente, se descargaron los datos mensuales para el periodo 2002-2024 del índice
multivariado de El Niño versión 2 (MEI V2, https://psl.noaa.gov/enso/mei/) con la
intención de ver una posible relación de este índice y las series de las variables.
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 llevó a cabo con el lenguaje de
programación Matlab 2024a.
Resultados
Mapas mensuales de distribución
Temperatura Superficial del Mar (TSM). Las condiciones de TSM durante el mes de
abril de 2025 se muestran en la Figura 3.1. El mapa del panel A muestra las temperaturas
promedio registradas durante el mes, su rango se ubicó entre 14.91 y 24.26 °C, valores
ligeramente mayores respecto a los de marzo (14.5 y 22.9 °C). El panel B muestra las
anomalías con respecto al promedio histórico o climatológico desde 2002, el rango de abril
estuvo entre -2.36 y 0.73 °C, rango ligeramente mayor en comparación a los valores de -2.31
y 0.35 °C del mes anterior. En términos generales, abril fue un mes dominado por anomalías
negativas en toda la región del pacífico y la costa occidental de la península, la parte central
del golfo presentó condiciones cercanas al promedio o ligeramente positivas. Destacan las
anomalías negativas menores a -3 °C en la región cercana a la costa occidental, al sur de los
24 °N.
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Figura 3.1. Condiciones de TSM durante el mes de abril de 2025. Panel A, condiciones
mensuales promedio y panel B, anomalías mensuales.
Productividad Primaria (PP). Las condiciones de PP durante abril de 2025 se presentan
en la Figura 3.2. El mapa del panel A muestra la PP promedio registrada, cuyo rango estuvo
entre 333 y 5390 mg C m
2
d, valores mayores respecto a los de marzo (330 y 5181 mg C m
2
d). El panel B muestra las anomalías con respecto al promedio histórico o climatológico
desde 2002, el rango de abril estuvo entre -496 y 2370 mg C m
2
d, rango mayor en
comparación a los valores de -379 y 2279 mg C m
2
d del mes anterior. En términos generales,
abril fue un mes con anomalías positivas, dominando toda la región, principalmente toda la
región costera.
Figura 3.2. Condiciones de PPN durante el mes de abril de 2025. Panel A, condiciones
mensuales promedio y panel B, anomalías mensuales.
Altimetría (ADT, SLA y CORR). Las condiciones de altimetría durante abril 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 se ubicó entre 0.46 y 0.74 m, valores similares respecto a los de
marzo de 0.43 y 0.74 m. El panel B muestra las anomalías del nivel del mar (SLA) con
respecto al promedio climatológico, sus valores se ubicaron entre -0.07 y 0.12 m, similar a
los -0.9 y 0.13 m de marzo. Las corrientes se pueden observar, tanto en el panel A como en
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16
el B, ya que están superpuestas a la ADT y la SLA, su velocidad se ubicó entre 0.0006 y 0.5
m s
-1
.
En la costa occidental, la circulación es de norte a sur, paralela a la costa, mientras que
dentro del golfo, se observan estructuras tipo remolinos. En términos generales, la ADT es
negativa dentro del Golfo de California y en la costa occidental, mayormente positiva en la
región oceánica.
Figura 3.3. Condiciones de altimetría durante el mes de abril de 2025. Panel A, condiciones
promedio de altura del mar (ADT) y panel B, anomalías del nivel del mar (SLA), en ambos
casos con las corrientes geostróficas (CORR) superpuestas.
Series de tiempo
El análisis de series de tiempo 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 abril de 2025 (panel A, círculo
verde), la TSM tuvo un valor promedio de 21 °C, por debajo de su valor climatológico de 23
°C, medio grado mayor respecto a los 20.5 °C de marzo. Las anomalías (panel B), se han
mantenido negativas desde noviembre de 2024, al parecer como una respuesta a los valores
negativos del MEI, cuyo valor a abril de 2025 es de -0.4. La PP presentó un valor de 1156
mg·C m
-2
d
-1
, por encima de su valor climatológico de 1043 mg·C m
-2
d
-1
(panel C, círculo
verde); menor en comparación con marzo, que tuvo un valor de 1701 mg·C m
-2
d
-1
. Desde
julio de 2024 las anomalías se han mantenido positivas (paneles C y D), pero especialmente
los meses de diciembre a marzo, con valores muy altos. Al parecer, el efecto de los valores
negativos del MEI por nueve meses seguidos (típicos de La Niña) se reflejan en un aumento
de los niveles de PP. En abril de 2025, las anomalías del nivel del Mar (SLA), registraron un
valor de -0.024 m, igual a su valor climatológico de -0.02 m (Figura 3.4, paneles E y F),
ligeramente menor en comparación con marzo (-0.015 m)a.
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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 abril 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 MEI V2 (Índice Multivariado de El Niño,
versión 2).
La Paz. Las condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PPN y SLA a lo largo del
tiempo (2002- 2025) se muestran en la Figura 3.5. En abril de 2025 (panel A, círculo verde),
la TSM tuvo un valor promedio de 20.7 °C, por debajo de su valor climatológico de 22.1 °C,
menor respecto a los 20.2 °C de marzo. Las anomalías (panel B), se han mantenido negativas
desde julio de 2024, al parecer como una respuesta a los valores negativos del MEI, cuyo
valor a abril de 2025 es de -0.4. La PP presentó un valor de 1508 mg·C m
-2
d
-1
, mayor a su
valor climatológico de 1356 mg·C m
-2
d
-1
(panel C, círculo verde); inferior al de marzo de 1786
mg·C m
-2
d
-1
. Desde julio de 2024 las anomalías se han mantenido positivas (paneles C y D)
Al parecer, el efecto de los valores negativos del MEI por más de nueve meses seguidos
(típicos de La Niña) ya se reflejan en un aumento de los niveles de PP. En abril de 2025, las
anomalías del nivel del Mar (SLA), tuvieron un valor marginalmente positivo de 0.018 m,
mayor respecto a su valor climatológico de -0.03 m (Figura 3.5, paneles E y F), mayor en
comparación con marzo (0.0062 m), cuarto valor positivo en nueve meses, continuando con
la tendencia negativa que se asocia con La Niña.
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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 abril 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 MEI V2 (Índice Multivariado de El Niño,
versión 2).
San Juanico. Las condiciones climatológicas y de anomalías de TSM, PPN y SLA a lo largo
del tiempo (2002- 2025) se muestran en la Figura 3.6. En abril de 2025 (panel A, círculo
verde), la TSM tuvo un valor promedio de 16.4 °C, por debajo de su valor climatológico de
17.7 °C, menor respecto a los 16.9 °C de marzo. Las anomalías (panel B), se han mantenido
negativas desde abril de 2024, al parecer como una respuesta a los valores negativos del MEI,
cuyo valor a enero de 2025 es de -0.4. La PP presentó un valor de 3543 mg·C m
-2
d
-1
, mayor
a su valor climatológico de 2783 mg·C m
-2
d
-1
(panel C, círculo verde); mayor en comparación
con marzo, que tuvo un valor de 3203 mg·C m
-2
d
-1
. Desde mayo de 2024 las anomalías se
han mantenido positivas (paneles C y D) Al parecer, el efecto de los valores negativos del
MEI por nueve meses seguidos (típicos de La Niña) ya se reflejan en un aumento de los
niveles de PP. En abril de 2025, las anomalías del nivel del Mar (SLA), fueron negativas con
un valor de -0.016 m, pero positiva respecto a su valor climatológico de -0.03 m (Figura 3.6,
paneles E y F), menor en comparación con marzo (0.0002 m). A lo largo del tiempo, los
últimos valores, tanto negativos como positivos se han ido acercando a los valores
climatológicos.
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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 abril 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 MEI V2 (Índice Multivariado de El Niño,
versión 2).
Discusión
Tanto los resultados de los mapas de distribución de TSM, PP y Altimetría como los análisis
de series de tiempo indican que las condiciones de la región son de tendencia a condiciones
anómalamente frías, con temperaturas por debajo de condiciones normales. Esto repercute
en un aumento en los niveles de PP y en una disminución del nivel del mar. Los datos del MEI
V2 indican que desde 2024 se han presentado condiciones del tipo La Niña, que sería la razón
del enfriamiento detectado en la región. Sin embargo, el valor más reciente del MEI V2 de -
0.4, aunque negativo, está dentro del rango (-0.5 a 0.5) de condiciones normales, al parecer
las condiciones tipo La Niña ya están llegando a su fin.
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
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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 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 Ulloa.
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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 (fig. 4.1.2, 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-octubre de 2024, se observan procesos alternados de contracción y
expansión de H15 respecto a las condiciones promedio, con variaciones de alrededor del
20%. H15 llegó a sus valores más bajos entre agosto y octubre, representando una
contracción del 30%. H15 prácticamente desapareció en los últimos meses y se le observa
cerca de la costa en octubre pero desapareció por completo en noviembre y diciembre, muy
distinto a lo que suele suceder bajo condiciones promedio cuando llega a cubrir cerca del
60% (Figura 4.1.1 y 4.1.2). En diciembre de 2024 se observa que las aguas más frías y más
productivas representadas en H21, se acercan por el norte y van cediendo espacio a aguas
menos productivas hacia el sur y hacia la porción más oceánica (H3, H11). Ambos hábitats
presentan expansiones anómalas, H3 en el periodo de septiembre a diciembre superando
hasta en 40% al promedio, mientras que H11 lo rebasó hasta en 50% en noviembre y
diciembre (Figura 4.1.2).
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Figura 4.1: Paisaje Pelágico frente a Cabo Pulmo. 4.1.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional del hábitat dominante H15 (2003-2024). 4.1.2) Panel derecho: Distribución
espacial promedio de los hábitats pelágicos durante diciembre de 2024.
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.
En febrero y marzo, H15 presentó expansiones importantes, superando hasta en 50% al
promedio, sin embargo se acercó a las condiciones habituales entre abril y agosto, para
posteriormente contraerse hasta casi desaparecer de la zona, una condición sin precedentes
(Figura 4.2.1). La contracción de H15 fue ocupada por H3 y H11, ambos con importantes
crecimientos por encima del promedio, lo que se traduce en la entrada de aguas de menor temperatura.
De agosto a octubre se aprecia la expansión anómala de H3 (24.12 °C, 35.34 ups, y 0.15 mg·m−3 de
clorofila), alcanzando a cubrir cerca del 70% del área considerada, muy por encima del 10% que
suele ocupar bajo condiciones promedio (Figura 4.2.1). Durante diciembre las aguas más
productivas cubrieron todo el interior de la bahía, mientras que una mayor diversidad de
condiciones se observó en la zona adyacente, con valores de clorofila cercanos al promedio
pero de considerable menor temperatura (Figura 4.2.2).
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Figura 4.2: Paisaje Pelágico en la Bahía de La Paz. 4.2.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional del hábitat H3 (2003-2024). 4.2.2) Panel derecho: Distribución espacial promedio
de los hábitats pelágicos en diciembre de 2024.
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).
En diciembre de 2024 se observa en el Golfo de Ulloa un gradiente de aguas más frías y más
productivas de la costa hacia mar adentro (Figura 4.3.2). Particularmente la categoría más
productiva de todas, H21, se mantiene replegada a la costa, ocupando poco más del 15% del área total,
y se aprecia que de junio a noviembre ha ocupado un área mayor al promedio. Asimismo, H2 fue la
categoría más dominante con aguas configuradas en torno a los 12.93 °C, 34.43ups y 0.12 mg·m−3,
cubriendo áreas mucho más grandes que el promedio (Figura 4.3.2). Categorías como H11 y H21,
retornaron a sus áreas promedio, después de haberse expandido considerablemente entre
junio y noviembre (Figura 4.3.2).
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Figura 4.3: Paisaje Pelágico en el Golfo de Ulloa. 4.3.1) Panel izquierdo: Comportamiento
estacional (2003-2024) del hábitat H21 en el Golfo de Ulloa. 4.3.2) Panel derecho:
Distribución espacial promedio de los hábitats pelágicos durante diciembre de 2024.
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/.
Scales, K. L., Alvarez-Berastegui, D., Embling, C., & Ingram, S. (2017). Pelagic seascapes.
Seascape Ecology.
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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>.
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5. 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 abril de 2025 el promedio mensual de dinoflagelados, diatomeas y
cocolitofóridos han disminuido. En abril ocurrieron eventos locales que afectaron la coloración del mar,
discoloración en el Estero de La Bocana, Punta Abreojos y parches de coloración marrón en la bahía de
La Paz.
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 con resolución temporal diaria y
espacial de 4 km del Servicio de Monitoreo del Medio Marino de COPERNICUS (CMEMS).
Es un producto de Clorofila clasificado por grupos funcionales fitoplanctónicos, entre estos
grupos están las diatomeas, dinoflagelados y haptofitas. 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) tóxicos y pueden causar daño físico a diversas
especies locales (Núñez-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 en términos de problemas de
salud pública, por florecimientos algales tóxicos, de acuerdo con la Base de Datos de Eventos
de Algas Nocivas (http://haedat.iode.org/). La bahía de La Paz es la región mejor estudiada
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de la porción sur de BCS, debido a su importancia económica, en este sentido, las
capacidades sinópticas que ofrecen los sensores remotos satelitales ayudarán a mejorar estas
capacidades de monitoreo. Esto es de particular preocupación debido a la presencia
constante de toxinas en moluscos comercializados en BCS, resaltando la importancia de un
monitoreo continuo para garantizar la seguridad del consumo de mariscos en la región
(Leyva-Valencia et al. 2021).
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
Durante julio de 2002 y febrero de 2025 se obtuvieron imágenes satelitales de CMEMS
COPERNICUS, el producto Global Ocean Colour (Copernicus-GlobColour), Bio-Geo-
Chemical L3, con resolución diaria de observaciones satelitales. Mensualmente fue calculado
el promedio, utilizando los registros diarios de las diatomeas, los dinoflagelados y haptofitas,
para tres regiones de BCS. Datos disponibles en:
https://data.marine.copernicus.eu/product/OCEANCOLOUR_GLO_BGC_L3_MY_009_1
03/.
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 Jupyter en lenguaje de programación Phyton.
Resultados
Grupos fitoplanctónicos
En Cabo Pulmo los resultados indican que el promedio mensual de las concentraciones de
diatomeas y dinoflagelados han disminuido, fue menor que el promedio climatológico del
mes de abril. Las climatologías de los grupos fitoplanctónicos representativos: diatomeas,
dinoflagelados y cocolitofóridos, se presentan en la Figura 5.1. Las barras azules indican las
climatologías de enero a diciembre del periodo 2002-2024, mientras que los puntos negros
muestran el promedio mensual de abril de 2025.
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Figura 5.1: Climatologías de la concentración de grupos fitoplanctónicos expresada en CLO
en el agua de mar en Cabo Pulmo durante el mes de abril de 2025.
En la bahía de La Paz los resultados indican que el promedio mensual de las concentraciones
de los tres grupos fue menor que el promedio climatológico del mes de abril. Las
climatologías de los grupos fitoplanctónicos representativos, diatomeas, dinoflagelados y
cocolitofóridos, se presentan en la Figura 5.2. Las barras azules indican las climatologías de
enero a diciembre del periodo 2002-2024, mientras que los puntos negros muestran el
promedio mensual de abril de 2025.
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Figura 5.2: Climatologías de la concentración de grupos fitoplanctónicos expresada en CLO
en el agua de mar en la bahía de La Paz durante el mes de abril de 2025.
En San Juanico los resultados indican que el promedio mensual de las concentraciones de
dinoflagelados, diatomeas y cocolitofóridos han disminuido, fue menor que el promedio
climatológico del mes de abril. Las climatologías de los grupos fitoplanctónicos
representativos: diatomeas, dinoflagelados y cocolitofóridos, se presentan en la Figura 5.3.
Las barras azules indican las climatologías de enero a diciembre del periodo 2002-2024,
mientras que los puntos negros muestran el promedio mensual de abril de 2025.
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Figura 5.3: Climatologías de la concentración de grupos fitoplanctónicos expresada en
CLO en el agua de mar en la bahía de San Juanico durante el mes de abril de 2025.
Eventos locales
1. Un parche de coloración verde oscuro a marrón fue observado entre Punta El León y El
Mogote el 5 y 10 de marzo (Figura 5.4). El 3 de abril se detectó un florecimiento algal de una
rafidoficiae del género Chattonella sp. con una abundancia de 541 600 Cél/L (https://siat-
cicese.mx/avisos/).
Figura 5.4: Parches de coloración verde oscuro a marrón en la playas desde Punta El León
hasta El Mogote. Imagen Sentinel 2 RGB.
2. El día 8 de abril una discoloración se formó frente al Estero de la Bocana, Punta Abreojos
(Figura 5.4). Entre el 8 y el 11 de abril la COFEPRIS implementó un cierre precautorio en La
Bocana, Estero el Coyote y Estero el Cardón derivado de la presencia de saxitoxina en
muestras de ostión (https://www.gob.mx/cofepris/).
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Figura 5.4: Punta Abreojos, resaltando el Estero de la Bocana en la parte derecha. Imagenes
Sentinel 2 RGB.
Referencias
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.
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6. 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.
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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-automaticas-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 abril de 2025 se pueden observar cambios notables en el patrón
característico de los vientos en la región de Cabo Pulmo, BCS, principalmente en la
contribución de los vientos provenientes del Norte, en comparación con el patrón normal
dado por la climatología (2014-2025). Se observa que los vientos provenientes del Noroeste
se debilitaron y no fueron evidentes en comparación con los vientos del Norte que son los
más intensos rebasando los 40 km/h (Figura 6.1).
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Figura 6.1: Climatología vs. observaciones de la dirección e intensidad de los vientos en la
estación Cabo Pulmo durante el mes de abril de 2025.
La intensidad del viento in situ registrada durante el mes de abril de 2025, en Cabo Pulmo,
muestra una distribución de intensidades bastante atípica en relación a otros años tal y como
lo muestra la Figura 6.2. Se puede observar que los vientos superiores a los 40 km/h, en
comparación con 2024, no entraron dentro de los cuartiles más concurrentes de acuerdo al
gráfico de cajas; los valores de vientos intensos en 2025 quedaron como atípicos según la
distribución de los datos. El valor mediano de la rapidez del viento en este sitio esta alrededor
de los 10 km/h para este mes, el cual permanece estable de acuerdo con años previos. Años
como 2025 rebasan los registros históricos de los valores atípicos, siendo cercanos a los 5o
km/h (Figura 6.2).
Figura 6.2: Análisis de cajas de la intensidad de los vientos en la estación Cabo Pulmo
durante el mes de abril de 2025. Los valores de viento atípico están dados en el gráfico de
cajas por los outliers (círculos en negro).
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VTO in situ en la ciudad de La Paz, BCS
Se observa que durante el mes de abril de 2025, en el patrón característico de los vientos
dentro de la ciudad de La Paz se acentúan aquellos vientos provenientes del Noroeste en
comparación con el patrón dado por la climatología (2016-2025) Figura 6.3. En cuanto a la
intensidad de los vientos, vista desde este gráfico, no rebasa los 25 km/h.
Figura 6.3: Climatología vs. observaciones de la dirección e intensidad de los vientos en la
estación ESIME de La Paz durante abril de 2025.
La intensidad del viento registrada in situ en este punto de la ciudad de La Paz durante el
mes de marzo de 2025 muestra varios valores atípicos mayores a los ocurridos durante el
mismo mes en 2024. Sin embargo, este patrón de intensidades no se aproxima a los vientos
intensos ocurridos en abril de 2022, donde los vientos atípicos rebasaron los 35 km/h (Figura
6.4, outliers). En términos del valor mediano, la intensidad del viento en este sitio para este
mes no rebasa significativamente los 10 km/h (Figura 6.4, boxplots).
Figura 6.4: Análisis de cajas de la intensidad de los vientos en la ciudad de La Paz, BCS,
durante el mes de abril de 2025. Los valores de viento atípico u outliers se muestran con
círculos en negro en la figura.
Referencias
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36
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.
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7. Condiciones meteorológicas en la Bahía
de la Paz: período: Enero-abril, 2025
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 periodos prolongados de sequía. CICESE-
UALP, implementó desde 2015 un 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”, en base a observaciones generadas por Estaciones Meteorológicas Autónomas (EMAs)
y sensores marinos (https://ulp.cicese.mx/condiciones-ambientales-observadas-en-la-Bahia-de-la-
paz/). Para este boletín Oceanográfico se utilizan los datos sinópticos del mes de abril obtenidos de una
EMA ubicada al sur de la bahía de La Paz. Durante abril se registraron valores máximos de Temperatura
del aire (Tair) (36.4° C) a mediados de abril, continuando con un incremento paulatino de la Tair (02 al
17 de abril) con un valor promedio de 21.3°. Los valores de Hum. Rel. Mostraron un patrón similar al del
periodo de marzo (87 % max, 52 prom., and 11% min.), asociado periodos prolongados de estabilidad en
la atmósfera (ingreso de humedad proveniente del Pacífico asociada con el viento del suroeste). El viento
mostró valores máximos de rachas de viento de ~12 m s-1 principalmente durante los últimos frentes
fríos de la temporada invierno-primavera y a la presencia de la corriente en chorro subtropical
(https://smn.conagua.gob.mx/).
Introducción
En esta sección del Boletín Oceanográfico, se presenta un breve análisis de las condiciones
atmosféricas que se están observando desde enero al mes de abril, 2025 en la BLPZ
utilizando la información generada por la EMA (Davis Vantage Pro II), ubicadas al sur de la
Bahía. La sección analiza mensualmente la evolución de las variables atmosféricas
(Temperatura del aire, Humedad relativa, velocidad y dirección del viento) y su relación con
eventos climatológicos como frentes fríos, la corriente en chorro subtropical
(https://smn.conagua.gob.mx/), el monzón de Norte América y el paso de ciclones tropicales
durante el verano (Herrera-Cervantes y Aguirre, 2023), y en algunas ocasiones con la
productividad biológica de la bahía observada a partir de imágenes de satélite publicadas por
la NOAA (https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/index.html).
Área de estudio
La BLPZ se ubica en el suroeste del Golfo de California entre las coordenadas 24° a 25° Norte
y de 110 °-111° Oeste. La bahía presenta un importante intercambiando agua con el Golfo de
California a través de la boca grande ubicada en la parte norte de la bahía y del canal de San
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Lorenzo al sur (Obeso-Nieblas, et al., 2004). La BLPZ está delimitada en el norte por la Isla
San José y al este por el Parque Nacional Archipiélago de la Isla Espíritu Santo, perteneciente
a la red mundial de reservas de la biósfera de la UNESCO y recientemente designada como
Área Marina Prioritaria (SEMARNAT, 2014).
Metodología
Los datos crudos de las variables atmosféricas analizadas (Tair, Hum, vel y rach. de viento)
son registrados por la EMA cada 2 horas. Los datos se almacenan en archivos mensuales los
cuales sufren un pre-procesado (detección de datos erróneos, huecos, etc.) para su posterior
graficado en forma de series de tiempo, estadística básica y rosa de los vientos,
posteriormente los datos se suavizan utilizando un promedio corrido (de 24 horas). 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 incluiremos imágenes del
satélite Aqua MODIS de Chl-a superficial (Environmental Resarch Division’s Data Acces
Programm (ERDDAP) de la NOAA), o el mapa sinóptico utilizado por el servicio
Meteorológico Nacional (SMN) para interpretar los diferentes fenómenos que inciden sobre
el clima de la región noroeste del territorio nacional.
Resultados
La Figura 7.1 muestra las series de tiempo cubriendo el período enero a abril (recuadro en
amarillo corresponde a abril) de: (a) TAir, con valores máximos de 36.4° C con un valor
promedio de 21.3° y temperaturas mínimas de 11.4 °C durante febrero, mostrando un
incremento paulatino de la Temperatura del aire a partir de marzo (inicio de la primavera).
En (b) se observan los valores de Hum. Rel. (máximos, promedio y mínimos, 86 %, 56 and
11%), mostraron un periodo inestable durante abril, asociado a con el inicio de la primavera.
El viento (c, d) mostró durante abril viento del oeste y suroeste (5 -9 m s-1), principalmente
asociados con aire húmedo y frío proveniente del Pacífico asociado a la presencia de la
corriente en chorro subtropical. La dirección predominante del viento durante abril fue
alternada, cambiando del noreste al oeste-suroeste.
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Figura 7.1: Series de tiempo de variables atmosféricas registradas en la Estación La Paz, del
01 de enero al 30 de abril (el recuadro en amarillo indica el periodo correspondiente al mes
de abril): (a) Temperatura del aire, (b) Humedad Relativa, (c) Rachas del viento y (d) la
dirección del vector del viento (de donde viene el viento). Se incluye la serie suavizada de
cada variable generada a partir del promedio corrido de 24 hrs. de los datos.
La Figura 7.2 muestra los datos de velocidad y dirección del viento registrados durante el
período enero a abril del 2025 en forma de: (a) rosa de los vientos y (b) rosa de vectores. La
dirección predominante, fue del 1er. 2do y 3er. cuadrante (período enero-abril, 2025). Los
últimos frentes fríos de la temporada se asocian con velocidades de viento mayores a 4 m s-
1 direcciones predominantes proveniente del noroeste (>20%) con el correspondiente
ingreso de aire frío. Eventos de viento del suroeste (2.5-3.0 m s-1, del 3er, cuadrante)
representan un porcentaje mayor (20% de la ocurrencia del viento). Los vectores en rojo en
(b), indican los ejes principales de la dirección de máxima (3er., cuadrantes) y mínima (2do.
Cuadrante) varianza en los datos analizados.
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Figura 7.2. Velocidad y dirección (16 direcciones) predominante del viento registradas
durante el período enero-abril, 2025 en la bahía de La Paz: 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 del viento registrado durante el período analizado.
La Figura 7.3 muestra la imagen interpretada por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN),
fuente oficial del Gobierno de México,
(https://smn.conagua.gob.mx/es/pronosticos/pronosticossubmenu/imagen-interpretada)
de los diferentes fenómenos que influyeron en el clima de la región noroeste de México
(incluyendo a la bahía de La Paz) a finales del mes de abril y que se reflejaron en las diferentes
variables analizadas en la Fig. 1 y Fig. 2, asociada con el efecto de los últimos frentes fríos (#
40, 41) y al ingreso de aire frío y húmedo del Pacífico durante el mes de abril (barra en
amarillo, de la Fig. 1). Se observa la influencia de la corriente en chorro polar en el norte del
área acompañado por una baja presión, así como el efecto de la corriente en chorro
subtropical en el sur, acompañada de una amplia circulación anticiclónica y el ingreso de
humedad proveniente del Pacífico que originaron lluvias en el noroeste del país y descenso
de la temperatura asociados a los últimos frentes fríos (# 40 y 41) de la temporada.
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Figura 7.3. Imagen interpretada por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) para el 25
de abril. El reporte se emitió a las 18:00 horas (tiempo del centro de México) del día 25 de
abril. Tomado de la página principal del Servicio Meteorológico Nacional
(https://smn.conagua.gob.mx/es/pronosticos/pronosticossubmenu/imagen-interpretada)
Referencias
Herrera-Cervantes, H.. y A. Aguirre, 2023. Interacción de ciclones tropicales y la
productividad primaria en la bahía de La Paz. Recursos Naturales y Sociedad. 9 (2), 107–
120. http://doi: 10.20937/ATM.2019.32.01.03.
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.
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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.
SEMARNAT, 2014. Programa de manejo: Programa de manejo del Parque Nacional Zona
Marina-Archipiélago Espíritu Santo. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales,
México.
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8. Temperatura, humedad relativa y
evapotranspiración potencial (ETo) en el
Valle de Santo Domingo
José Denis Osuna Amador
mailto:osuna.jose@inifap.gob.mx
Resumen | Con el propósito de analizar las variables de clima del mes de abril 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 que la temperatura promedio del mes de abril de 2025 alcanzó los 20.0 °C,
mientras que los promedios mensuales de las temperaturas máximas y mínimas tuvieron valores de 29.8
y 10.2 °C, respectivamente; las anomalías en las temperaturas con respecto a los registros históricos para
estas variables fueron negativas (1.3 °C). La evapotranspiración potencial (ETo) promedio para el mes
de abril de 2025 resultó en 6.6 mm/día, lo que fue equivalente a una pérdida de agua desde la superficie
vegetal de referencia de 66 metros cúbicos por hectárea por día.
Introducción
El monitoreo de variables climáticas en una región es relevante en múltiples actividades, por
ejemplo, en la agricultura al conocer el comportamiento del clima se puede optimizar la
producción de cultivos, establecer fechas adecuadas de siembra que favorezcan el desarrollo
de las plantas, reducir la incidencia de plagas, enfermedades y malezas, incrementar la
productividad de agua, así como inferir potencial productivo. Citamos la frase del filósofo de
la administración Peter Ferdinand Drucker “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 comportamiento 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 abril 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
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zona agrícola de la entidad en la cual se establecen 29,000 hectáreas de diversos cultivos,
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
Se utilizaron los registros diarios de temperaturas máximas y mínimas, así como de humedad
relativa correspondientes al mes de abril de 2025, para estimar la temperatura promedio
para el mes, a la par de identificar el día en el que se presentaron la temperatura más alta y
la más baja. Adicionalmente, se realizó una comparativa entre las temperaturas presentadas
en abril de 2025 con respecto a registros históricos del mismo mes. Los valores promedios
históricos utilizados fueron del periodo 1981-2017, reportados en el inventario de registros
por década de la misma estación. También fue estimada la evapotranspiración potencial
(ETo) para cada día del mes de abril 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 abril de 2025. La
Figura 8.1 muestra el comportamiento diario de la temperatura y humedad relativa al mes de
abril de 2025. Los días 08 y 09 de abril de 2025 se presentaron las temperaturas más altas,
ambos días con un registro de 38.2 °C, mientras que el 05 de abril se registró la temperatura
más baja con 5.0 °C. En cuanto a la humedad relativa máxima del mes en análisis, el promedio
mensual fue de 90.4 %; el promedio de la humedad relativa mínima fue de 27.3 %.
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Figura 8.1: Comportamiento de la temperatura y humedad relativa al mes de abril de 2025.
Tmax= Temperatura máxima. Tmin= Temperatura mínima. HRmax= Humedad relativa
máxima. HRmin= Humedad relativa mínima.
Comportamiento de las temperaturas en abril de 2025 vs registros históricos.
El mes de abril de 2025 presentó una temperatura promedio de 20.0 °C (Figura 8.2a), valor
que se ubicó 1.3 °C por debajo del promedio histórico (datos 1981-2017) del mes. Asimismo,
al comparar los promedios mensuales de las temperaturas máximas y mínimas con respecto
a los promedios históricos, se registró una anomalía negativa de 1.3 °C, tanto en la
temperatura máxima promedio como en la temperatura mínima promedio (Figura 8.2b).
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Figura 8.2. a) Comparativo de los promedios mensuales de la temperatura media (periodo
1981-2017) con respecto al registrado al mes de abril de 2025. b) Comparativo entre los
promedios de temperaturas máximas y mínimas históricas (1981-2017) con respecto a los
promedios presentados al mes de abril de 2025. Tmax= Temperatura máxima. Tmin=
Temperatura mínima.
Evapotranspiración potencial (ETo) en el mes de abril de 2025.
La Figura 8.3a muestra el comportamiento de las variables a partir de las cuales se calculó
la ETo para cada día de abril de 2025, mientras que la Figura 8.3b muestra los valores de
ETo para cada día del mismo mes; el valor promedio de esta variable para abril de 2025 fue
de 6.6 mm/día con una desviación estándar de 0.94 mm/día. Considerando que un mm
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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 para el mes de
abril de 2025 fue de 66 ± 9.4 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 8.3. 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 abril de 2025. b) Comportamiento de la evapotranspiración potencial
(ETo) para el mes de abril de 2025.
Referencias
Boletín Climático de BCS
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Año 1, número 4, abril 2025
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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
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
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9. Condiciones Meteorológicas en
aeropuertos
Luis Manuel Farfán Molina
mailto:farfan@cicese.edu.mx
Resumen | En esta sección del boletín se ilustran los patrones de condiciones diarias y mensuales
de la temperatura extrema (mínima y máxima) del aire así como del viento y humedad en los tres
aeropuertos internacionales que operan en Baja California Sur. El mes de febrero es, frecuentemente, el
primer o segundo mes más frío del año en el estado con poca lluvia y algunos días con viento de
moderado a intenso por diferentes causas entre ellas los frentes fríos.
Introducción
Los aeropuertos son sitios que operan equipos de transporte que viajan a velocidades
relativamente altas (cientos de kilómetros por hora) y manejan cantidades moderadas de
personas (decenas a cientos) por lo que requiere de conocer las condiciones del tiempo
durante la llegada, salida y permanencia de los aviones en el aeropuerto. Además, cada
aeropuerto tiene instrumentación meteorológica para contar con observaciones que de
forma inmediata sean proporcionadas a los empleados de las aerolíneas. Se reportan tanto
la temperatura del aire, humedad, velocidad de viento y condiciones especiales tal como
niebla, lluvia y visibilidad entre otras.
Área de estudio
Los aeropuertos del estado se encuentran retirados, entre 10–20 kilómetros, de los centros
de población correspondientes. Entonces, se les puede considerar como sitios aislados y
alejados de influencia urbana que pudieran alterar las observaciones. Las posiciones
aproximadas de los aeropuertos son: San José del Cabo (23.15°N, 109.70°W), La Paz
(24.07°N, 110.37°W) y Loreto (26.02°N, 111.35°W). Además, cada uno de ellos se encuentra
a menos de 10 kilómetros de la costa occidental del Golfo de California.
Metodología
Todos los días del año, los reportes de los aeropuertos se emiten cada hora
aproximadamente. En CICESE, los reportes se adquieren por medio de un sistema que
automática y continuamente los recibe por medio de internet en equipo de cómputo de alto
rendimiento; los reportes contienen datos de más de cinco mil aeropuertos de todo el mundo,
aunque alrededor de 40 son de aeropuertos en México. Al final del día se elaboran
resúmenes para una selección de 15 aeropuertos del noroeste y centro de México; se
almacenan diariamente para ser analizados al final de cada mes. Los datos se utilizan para
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calcular estadísticas (promedios, máximos, mínimos, etc.) aunque en este boletín solamente
se muestran las estadísticas correspondientes a los tres aeropuertos internacionales en Baja
California Sur.
Resultados
Durante el mes de abril (Figura 9.1), el aeropuerto de San José del Cabo tuvo temperaturas
mínimas que durante todo el periodo oscilaron en el rango de 12–23°C mientras que las
máximas fueron desde 23°C hasta 35°C; el promedio de temperaturas mínimas y máximas
fue de 17.1 y 30.0°C respectivamente. Con respecto a los promedios climatológicos de los
cinco años anteriores (marzo 2020–2024), el promedio de mínimas en marzo de 2025 fue
0.1°C más cálido (anomalía positiva) que el promedio de los años anteriores. También, el
promedio de las temperaturas máximas fue mayor al de los años anteriores por 0.7°C.
Recordar que una anomalía negativa (positiva) representa un valor menor (mayor) al ser
comparado con el promedio de referencia utilizado, los cinco años desde abril de 2020 a
2024 en este caso. Los reportes matutinos de este mes indicaron la presencia de niebla
solamente por la mañana del 28 de abril.
En La Paz, las temperaturas mínimas (máximas) oscilaron en el rango 9–19°C (24–38°C)
con un promedio mensual de 14.3°C (31.1°C) mientras que hubo una anomalía ligeramente
positiva (+0.6°C) con respecto al promedio de mínimas respecto a los cinco años anteriores.
También, la anomalía fue positiva (+1.6°C) con respecto al promedio de máximas en años
anteriores. Revisando los reportes individuales de este aeropuerto, se encuentra que hubo
reportes de niebla el 22 y 23 de abril entre las 6-7 de la mañana.
En Loreto el promedio mensual fue de 20.8°C (15–28°C rango) y 27.2°C (20–33°C) para
temperaturas mínimas máximas respectivamente; prácticamente, en ambos casos no hubo
anomalías con respecto al promedio de años anteriores. El viento máximo (mayor a 30 km/h)
ocurrió nueve veces en Loreto con un valor de hasta 48 km/h el día 6.
Durante este mes, el Servicio Meteorológico Nacional reportó un total de 4 frentes fríos (37,
38, 39 y 40) aunque ninguno de ellos se consideró tener un impacto directo en el cambio
abrupto de las condiciones del tiempo en Baja California Sur.
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Figura 9.1: Temperatura (°C) mínima y máxima del aire en tres aeropuertos de Baja
California Sur: a) San José del Cabo, b) La Paz y c) Loreto desde el 1 al 30 de abril de 2025.
Se incluyen los reportes diarios de temperatura máxima (°C, línea roja), mínima (°C, línea
azul), punto de rocío (°C, línea verde) y magnitud del viento máximo (km/h, círculo
amarillo). La línea gruesa representa el promedio de valores diarios de temperatura. Los
valores a la derecha de cada eje vertical son promedios del mes, mientras que sus anomalías
(respecto a 2020–2024) se indican en paréntesis.
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10. 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.
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 5 de enero de 2025.
Resultados
La temperatura (SST) y concentración de clorofila-a (Chl-a) superficial del mar en el Golfo
de California y la costa oeste de Baja California presentan una marcada variabilidad
estacional parcialmente influenciada por la dirección y velocidad de los vientos. Cambios de
celdas de presión atmosféricas movilizan la atmósfera en patrones de viento que fluyen de
regiones de mayor a menor presión atmosférica regulando así los procesos de mezcla de la
columna de agua, el transporte de masas superficiales de agua y los eventos de surgencias
costeras. Diversos estudios han documentado previamente esta variabilidad estacional de
estas (Heras-Sánchez et al., 2019; Gutiérrez-Cárdenas et al., 2024). Calcular y conceptualizar
un patrón promedio de variabilidad y espacio temporal permite tener un marco de referencia
para calcular anomalías explícitas para inferir cambio climático permitiendo comparar de
manera simultánea miles de sitios (píxeles) a través de una serie de tiempo.
La presente investigación calcula los valores promedio de datos mensuales temperatura
concentración de Chl-a superficial del mar y los vectores de dirección y velocidad del viento
del periodo 2000-2024 del noroeste de México con énfasis en contrastar diferencias entre
las condiciones prevalecientes en la costa occidental de la península de Baja California y el
Golfo de California y son mostradas en una animación (Figura 10.1). La orografía de la
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extensa península de Baja California modifica la dirección y velocidad promedio de los
vectores de viento en el Golfo de California que es el golfo más grande del Océano Pacífico.
Es necesario entender que estas condiciones mensuales promedio no necesariamente
pudieran caracterizar un año promedio debido a las relaciones no lineales y multivariadas
que influencian a estas tres variables ambientales. Es decir, no existe un año en la serie de
tiempo en el que todos los meses tengan valores mensuales promedio. Los datos de SST y
concentración de Chl-a superficial del mar provienen de los sensores MODIS (Moderate
Resolution Imaging Spectroradiometer) con una resolución espacial de 4 km y los vectores
de viento de MERRA (Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications)
con una resolución de 16 km para los vectores de viento.
Se calculó una animación que permite visualizar claramente los cambios promedio de estas
tres variables a lo largo del año. La animación muestra cómo la velocidad y dirección del
viento cambia estacionalmente. Los vientos del noroeste se alinean casi paralelamente al
Golfo de California y a la costa del Pacífico (con reducida fricción con la orografía de la
península) entre octubre y abril aumentando su velocidad y manteniendo una dirección
relativamente constante hasta abril, momento en que los vectores de viento comienzan a
girar hacia el este dentro del Golfo que inicia un desacoplamiento de lo que ocurre en ambos
lados de la península de Baja California. Durante mayo los vientos mantienen una dirección
constante del noroeste. De marzo a abril, se observa claramente el cambio de dirección del
viento hacia el este en el Golfo. Entre mayo y junio (junio es la transición de temporada fría-
cálida), esta tendencia hacia el este se intensifica en el Golfo disminuyendo la velocidad del
viento, mientras que en la costa occidental de la península de Baja California los vientos
permanecen predominantemente del noroeste. Desde mayo hasta septiembre, los vientos en
el Golfo son débiles y no muestran un patrón definido por lo que la surgencia en la parte
continental del golfo desaparecen y causan estratificación de la columna de agua, pero los
vientos vuelven a alinearse provenientes del noroeste en noviembre que es considerado la
transición estacional cálida-fría.
La temperatura y concentración de Chl-a superficial del mar presentan patrones inversos
entre ambas variables en función de la velocidad y dirección del viento. A partir de noviembre
(transición cálida-fría), la temperatura superficial del mar comienza a disminuir hasta
marzo, que era considerado el periodo cuando la TSM está por debajo del promedio anual,
alcanzando su mínima temperatura promedio en febrero, con un gradiente térmico
relativamente más cálido hacia el interior del Golfo. En la costa occidental de la península de
Baja California, la temperatura continúa debajo del promedio de todo el año hasta mayo y
posteriormente en junio (transición) aumenta hasta octubre que caracteriza la temporada
cálida con temperaturas por encima del promedio anual de cada sitio (pixel). La
concentración de clorofila-a superficial del mar tiene un patrón opuesto empieza a aumentar
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en noviembre en el Golfo de California alcanzando sus máximas concentraciones en marzo y
disminuye considerablemente entre junio u octubre con las menores concentraciones en
agosto. En la costa occidental de la península de Baja California, la concentración superficial
de Chl-a presenta un desacoplamiento y retraso con respecto al Golfo de California con un
incremento significativo que inicia en febrero y continúa hasta junio, reduciéndose
nuevamente durante el verano (julio-octubre).
Esta animación representa los patrones de cambios promedio mensuales de la variabilidad
estacional típica de estas tres variables ambientales. Procesos climáticos como las ondas
marina de calor de estacional, semanal-mensual, el Niño Oscilación de Sur (fase fría La Niña,
neutral, o cálida El Niño) o variabilidad decadal (Oscilación decadal del Pacífico) modificar
temporalmente estos patrones promedio y son los responsables de las anomalías observadas
en la climatología de esta serie de 25 años que va a ser mostrada en una animación de un
reporte futuro.
Figura 10.1 Animación de (izq.) temperatura superficial del mar (SST) y viento; (der)
clorofila y viento.
Referencias
Gutiérrez-Cárdenas, G. S., Morales-Acuña, E., Tenorio-Fernández, L., Gómez-Gutiérrez, J.,
Cervantes-Duarte, R., & Aguiñaga-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.
BOLETÍN CLIMÁTICO DE BCS
AÑO 1| NÚMERO 3 | MARZO 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
MONITOREO SATELITAL DE FLORECIMIENTOS ALGALES
VIENTO (VTO) IN SITU
CONDICIONES METEOROLÓGICAS
TEMPERATURA DEL VALLE
TEMPERATURA DE AEROPUERTOS
TEMPERATURA DEL GOLFO DE CALIFORNIA
FOTOGRAFÍA DE CONTRAPORTADA:
SERVANT