Investigaciones Geográficas最新文献_第3页

Pérez-Muelas, P. (2023). Homo Viator. El descubrimiento del mundo a través de los viajeros Pérez-Muelas, P. (2023).Homo Viator.通过旅行者发现世界

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60869

María Fernanda Martínez Muñoz

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Alcántara Onofre, S. (2021). El Paisaje Alcántara Onofre, S. (2021).景观

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60874

Raquel Urroz

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Covarrubias, J. E. y Toledo García, I. (Coords.: 2023). La modernización porfiriana vista por los viajeros Covarrubias, J. E. and Toledo García, I. (Coords.: 2023).La modernización porfiriana vista por los viajeros.

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60870

Paulina Millán Vargas

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Ramírez Velázquez, B. R. (2023). Encuentros disciplinarios y debates metodológicos. La investigación crítica sobre las relaciones espacio / territorio Ramírez Velázquez, B. R. (2023).Disciplinary encounters and methodological debates.空间/领土关系批判研究。

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60866

Luis Felipe Cabrales Barajas

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Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023). The Black geographic: praxis, resistance, futurity Hawthorne, C. y Scott Lewis, J. (Eds.: 2023).黑色地理：实践、抵抗、未来

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60868

Gerónimo Barrera de la Torre

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Trayectoria de la cubierta vegetal de la Sierra de Guadalupe, Valle de México (1994-2019) 墨西哥山谷瓜达卢佩山脉植被覆盖轨迹（1994-2019 年）

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60784

Erick Eduardo Mendoza Ruiz, Dante Arturo Rodríguez-Trejo, Diódoro Granados Sánchez, Alejandro Corona Ambriz

{"title":"Trayectoria de la cubierta vegetal de la Sierra de Guadalupe, Valle de México (1994-2019)","authors":"Erick Eduardo Mendoza Ruiz, Dante Arturo Rodríguez-Trejo, Diódoro Granados Sánchez, Alejandro Corona Ambriz","doi":"10.14350/rig.60784","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60784","url":null,"abstract":"La Sierra de Guadalupe es el último reducto forestal al norte de la Ciudad de México. Para restaurar su cubierta vegetal, o al menos manejarla, es necesario conocer su desarrollo. Es un sistema con unidad por donde transita la energía en formas diferentes según la vegetación, que es el resultado más evidente de condiciones litológicas, edafológicas, climáticas, geográficas e históricas con intervención humana de diferentes tipos.\u0000Se describe el comportamiento de cubierta vegetal en la Sierra de Guadalupe en las últimas décadas a partir de la comparación del área y el perímetro de los mosaicos. También se aplicaron cuatro índices paisajísticos: un enfoque matriz-parche-corredor (Puyravaud, 2003), que expresa el cambio de la cobertura vegetal a partir de la ecuación del interés compuesto (Mikels, 2003), la detección de la fragmentación por la cercanía entre los centros de los mosaicos de cada tipo de vegetación; la relación de la disección de un paisaje, a partir de la similitud de los mosaicos, con círculos de la misma área (Bowen y Burgess, 1981), expresada por la posibilidad de que un organismo se encuentre a otro de su especie estando en sitios aleatorios del paisaje (Jaeger, 2000). Con el análisis de la matriz de transición de Markov se observa la sucesión ecológica de algunos mosaicos y también el cambio de uso de suelo forestal a urbano en la mayor parte de la Sierra. El índice de autocorrelación de Moran permite evaluar qué tan agrupados están los parches, o, dicho de otra manera, qué tan constante es el flujo de energía a través del paisaje.\u0000Para determinar los mosaicos se compraron imágenes de 1994 y 2019 de la Sierra de Guadalupe, trazando a mano alzada el perímetro de cada mosaico. Se hicieron visitas de campo a la zona de estudio para relacionar la textura y posición de cada mosaico.\u0000Se definió la Sierra de Guadalupe como un conjunto de microcuencas con una extensión de 16 813 ha. En 1994, estaban urbanizadas 8698 ha, para 2019 el concreto había cubierto 1741 ha más. Se han establecido 540 ha de bosque y plantaciones, además de las que 1670 ha que ya existían. El bosque de encino se ha extendido por las cañadas sobre 74 ha. La comunidad vegetal más importante en cuanto a extensión hacia 1994 era el matorral xerófilo, cuando representaba 16.8% de la Sierra. En 2019, el matorral xerófilo con pastizal tenía una extensión de 12.7% del total. El encinar cerrado o abierto, ecosistema más conservado y de crecimiento maduro, cubría 334 ha en 1994 y para 2019 alcanzó 410 ha. En cuanto a las masas forestales artificiales, las plantaciones de eucalipto han sido las más extendidas, pues en 1994 representaban 3.7% y 5.2% en 2019.\u0000El índice de Puyvaraud (2003) reveló un incremento de la masa forestal de 1.05% por año. Por supuesto, el dosel de la masa forestal no aumenta realmente a ese ritmo, más bien dichas masas se establecieron hasta que fueron visibles en imagen satelital como un dosel establecido. El índice de cohesión de Jaeger (2000) indica ","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"214 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140782714","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Neocolonialismo anarco-capitalista 无政府资本主义新殖民主义

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60876

Raymond B. Craib

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Una aproximación geoespacial para la estimación de la generación de energía fotovoltaica en Sonora 估算索诺拉州光伏发电量的地理空间方法

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60765

Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña

{"title":"Una aproximación geoespacial para la estimación de la generación de energía fotovoltaica en Sonora","authors":"Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña","doi":"10.14350/rig.60765","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60765","url":null,"abstract":"A nivel internacional existe acuerdo en que la energía fotovoltaica (EF) es un pilar de la transición energética requerida para mitigar los efectos del calentamiento global. El presente artículo tiene por objetivo general aportar una primera aproximación geoespacial para estimar la proporción de territorio y la cantidad de electricidad factible de ser generada mediante el proceso fotovoltaico en el estado de Sonora. Para cumplir con esto, primero es necesario plantear que método es el más apto para identificar estos sitios. En la literatura se identificó que el proceso analítico jerárquico (AHP, por sus siglas en inglés) es una de las metodologías más empleadas para la selección de sitios para la producción de diferentes tipos de energías solares, incluyendo mayoritariamente a la fotovoltaica (Suprova et al., 2020; Malemnganbi y Shimray, 2020; Al Garni y Awasthi, 2017; Solangi et al., 2019). Una mezcla de GIS y AHP es uno de los submétodos más apto para identificar estos sitios y aplicarles condiciones específicas (Chandio et al., 2012), en este caso en particular a través de la aplicación de ecuaciones, usando algebra de mapas, para estimar la producción teórica de electricidad para toda la entidad federativa con el proceso fotovoltaico. Ya que los sistemas de información geográfica (GIS-AHP permiten espacializar objetivos específicos.\u0000De aquí que la primera tarea fuera espacializar las variables determinísticas del proceso fotovoltaico, así como los sitios donde no es posible producir esta energía. En este caso, se obtuvieron las variables meteorológicas gracias a datos de las estaciones de CESAVE-SIAFESON (2020). Por cuestiones de disponibilidad de datos y consistencia de estos en las estaciones, se emplearon 97 estaciones en total. Estas registran diferentes medidores. Como estos datos son geográficamente puntuales, se requirió utilizar técnicas de interpolación espacial para hacerlos continuos.\u0000El resto de los criterios de selección se obtiene de diferentes fuentes de información. En el caso de la elevación del terreno del Continuo de Elevaciones Mexicano de INEGI (s.f.), la inclinación y la orientación del terreno se estimaron a partir de los datos de elevación con la técnica geodésica de su método respectivo en el software Arcmap. Las vialidades se tomaron de la Red Nacional de Caminos, obtenida de INEGI (2020), las manchas urbanas y rurales respectivas de INEGI (2016) y las líneas de transmisión eléctrica de CENACE (2016). El método de proximidad empleado para estas tres variables fue el de camino-distancia del software Arcmap.\u0000Los criterios de exclusión son las líneas de transmisión (CENACE, 2016), los patrimonios de la humanidad (CONANP, 2021a), las áreas naturales protegidas (CONANP, 2021), los sitios de vegetación nativa y vida (INEGI, 2017), los cuerpos de agua (INEGI, 2009), las manchas urbanas y rurales (INEGI, 2016), la propiedad social que se encuentra en la carta catastral de Sonora (INEGI, 2016a), la red vial (INEGI, 2020c), lu","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"408 17","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140791674","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Comparación entre siete capas climáticas digitales para identificar áreas con alta precipitación anual en México (al menos 1,500 mm en promedio) 比较七个数字气候图层，以确定墨西哥年降水量较高的地区（平均至少 1500 毫米）。

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60779

Armando Rincón-Gutiérrez, Martin Ricker, Jean-François Mas

{"title":"Comparación entre siete capas climáticas digitales para identificar áreas con alta precipitación anual en México (al menos 1,500 mm en promedio)","authors":"Armando Rincón-Gutiérrez, Martin Ricker, Jean-François Mas","doi":"10.14350/rig.60779","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60779","url":null,"abstract":"El modelaje espacial de la precipitación es fundamental para entender la distribución de la vegetación silvestre, el crecimiento de las plantas y las consecuencias del cambio climático. Aquí comparamos, para el territorio continental de México, la estimación de alta precipitación anual (≥ 1,500 mm en promedio) de siete capas climáticas digitales disponibles en internet. ¿Es relevante con qué capa se identifican las áreas con alta precipitación? ¿Es recomendable usar una capa de precipitación elaborada con datos satelitales en lugar de pluviómetros terrestres? Resultó que hay enormes diferencias entre las estimaciones de las siete capas digitales: la superficie con promedios de precipitación anual ≥ 1500 mm varía, según la capa seleccionada, entre 143 964 km2 (“Cuervo”) y 232 439 km2 (“Satelital”), o de 7.4% a 11.9% de la superficie terrestre de México. La segunda superficie es 1.6 veces la primera. La superficie total, donde al menos una de las siete capas estima un promedio de precipitación anual ≥ 1500 mm, es de 287 042 km2 (14.7% de la superficie de nuestro país). El coeficiente de variación para la precipitación anual estimada entre las siete capas varía de 1.8 a 60.9%. La categoría con un coeficiente de variación relativamente bajo abarca 74.7% de los 287 042 km2, la categoría intermedia 24.1%, y la que tiene mayor variación 1.2%. Todas las capas, excepto la “Satelital”, se basan en los datos de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Para ninguna capa es posible rastrear cuáles estaciones climatológicas se usaron para su elaboración, y solo para algunas capas se indica el número de estaciones utilizadas. Otras limitaciones para el análisis de las capas fueron la imposibilidad de encontrar la siguiente información: ¿cuáles correcciones estadísticas se efectuaron a los datos crudos? ¿Cómo se manejaron los datos faltantes sobre precipitación (que son comunes en los datos de la CONAGUA)? ¿Cuáles son las especificaciones precisas para la metodología que se empleó para la interpolación espacial? ¿Cuáles factores ambientales se tomaron en cuenta? ¿Cuáles parámetros de exactitud estadística se pueden reportar? Por otra parte, utilizamos 504 estaciones climatológicas de la CONAGUA donde, para los años de 1951 a 2010 (o dos periodos de “normales” de 30 años), se habían medido en promedio ≥ 1500 mm. Tomando en cuenta los datos faltantes, las 504 estaciones climatológicas cubrieron, en promedio, solo 32.7 años para este intervalo de 60 años. Para los datos de las estaciones climatológicas tampoco encontramos información metodológica adecuada: ¿cuáles instrumentos de medición se emplearon y qué exactitud tienen? ¿A qué se debe el gran número de datos faltantes? ¿Hubo algún proceso de corrección y mejora de los datos? Analizamos las diferencias entre la precipitación medida en las 504 estaciones climatológicas y la estimada por la capa, determinando el promedio (“sesgo”) y el intervalo entre los cuantiles de 10% y 90% de las diferencias (“dispersión 1”)","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"181 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140760331","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Geoformas litorales como indicadores del estado morfodinámico de las playas arenosas del litoral nororiental de Cubao indicadores del estado morfodinámico modal de las playas arenosas del litoral nororiental de Cuba 作为古巴东北海岸沙滩形态动力状态指标的沿岸地貌古巴东北海岸沙滩形态动力状态模式指标

Investigaciones Geográficas Pub Date : 2024-04-01 DOI: 10.14350/rig.60837

Rider Rodríguez Paneque

{"title":"Geoformas litorales como indicadores del estado morfodinámico de las playas arenosas del litoral nororiental de Cubao indicadores del estado morfodinámico modal de las playas arenosas del litoral nororiental de Cuba","authors":"Rider Rodríguez Paneque","doi":"10.14350/rig.60837","DOIUrl":"https://doi.org/10.14350/rig.60837","url":null,"abstract":"Los modelos de clasificación de playa son ampliamente usados para describir el estado de la playa en respuesta a las condiciones ambientales reinantes y han establecido las bases teóricas sobre los modelos de perfil de equilibrio y en planta de una playa y sus diversas aplicaciones. En el estudio se determina el estado morfodinámico en 54 playas biogénicas arenosas del litoral nororiental de Cuba, a partir de la identificación de las geoformas litorales encontradas en trabajos de terrenos, para el periodo comprendido entre agosto de 2018 y marzo del año 2022, y las geoformas identificadas en imágenes satelitales de alta resolución de Google Earth Pro (CNES/Airbus, Maxar Technologies). Además, se comprobó en 12 playas representativas del litoral nororiental, si las geoformas litorales observadas en los trabajos de campo, indicativas de ciertos estados morfológicos, se corresponden con las pronosticadas mediante el parámetro adimensional Ω o Índice de Dean, que permite clasificar las playas en disipativas, reflejantes e intermedias. Como rasgos geomorfológicos fundamentales destacan un ancho medio de la playa superior a 50 m, una cara de 11 m de ancho y bermas estrechas o ausentes, con altura media de 1.35 m, sin la presencia de cúspides y topografías rítmicas, excepto en el 26% de las playas y únicamente en la etapa invernal. En la parte sumergida aparece una barra de arena de poca altura, sin la presencia de corrientes de resaca. La presencia de arrecifes coralinos que protegen las playas del oleaje de mayor altura, en el 93% de los casos, constituye el rasgo geomorfológico más significativo de las playas objeto de estudio. El cálculo del parámetro adimensional confirmó que las playas del litoral nororiental de Cuba corresponden a estados morfodinámicos de tipo intermedio y tienden más a estados modales reflejantes que disipativos, resultados que se corresponden con las geoformas litorales y la granulometría de los sedimentos encontrados en las playas objetos de estudio. Aun cuando las características reportadas por investigadores australianos, para playas intermedias coincidan con los valores pronosticados mediante el cálculo del parámetro adimensional Ω y con las características sedimentarias de las playas, las geoformas reportadas por estos, para playas intermedias, no fueron encontradas en las playas objeto de estudio. En ellas no aparecen corrientes de retorno, cadenas de surcos litorales, terrazas de bajamar, marcada topografía rítmica y cúspides. Otros estudios también han señalado que no siempre se cumple la clasificación de las playas, que tiene en cuenta las características de las olas y la velocidad de caída de los sedimentos, propuestas por investigadores australianos, debido particularmente a la presencia de arrecifes coralinos cercanos a la costa, la baja energía del oleaje y el control geológico. A ello habría que añadir el predominio del transporte longitudinal de arena sobre el transporte transversal en el área de estudio. Los re","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"305 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140771832","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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