Maestría en Gestión de Riesgos y Cambio Climático

La geodiversidad como indicador de paisajes de alto patrimonio natural asociado al agrosistema forestal SAF cacaotal de las cuencas Ribera El Cerro 1era y 2da sección, municipio de Pichucalco, Chiapas.

2026-04-13T18:30:55Z

La geodiversidad como indicador de paisajes de alto patrimonio natural asociado al agrosistema forestal SAF cacaotal de las cuencas Ribera El Cerro 1era y 2da sección, municipio de Pichucalco, Chiapas. Flores Hernández, Luis Enrique El objetivo de esta investigación es conocer las relaciones espaciales entre la heterogeneidad del paisaje y la distribución de la diversidad biológica en dos microcuencas presentes en el municipio de Pichucalco; con el fin de determinar si los paisajes asociados al ASF pueden ser considerados como aquellos de mayor patrimonio natural. Este resultado podría posicionar a los agrosistemas como componentes clave en estrategias de conservación de la biodiversidad y preservación del conocimiento tradicional asociado. La propuesta de trabajo planteada se estructuró en cuatro etapas principales: (1) recopilación de información bibliográfica y cartográfica para generar insumos iniciales; (2) elaboración del mapa de paisajes y formulación de una hipótesis cartográfica; (3) corroboración en campo mediante levantamientos florísticos; y (4) corrección del mapa, cálculo de índices de heterogeneidad, análisis estadístico y generación de cartogramas. Derivado del mapa de paisajes, en la zona de estudio se contabilizaron cinco localidades, siete parajes complejos y 34 parajes simples. En cuanto al inventario florístico, se registraron 194 especies, agrupadas en 173 géneros y 71 familias botánicas. El cálculo de los índices de heterogeneidad y correlación respalda la hipótesis inicial, al evidenciar una relación significativa entre la heterogeneidad del paisaje y la riqueza de plantas vasculares, con siete de los diez indicadores seleccionados resultando estadísticamente significativos. Asimismo, se determinó que los paisajes más idóneos para el desarrollo de los SAF cacaotales corresponden a los complejos de laderas y barrancos de montañas y lomeríos, donde la mayor complejidad del relieve y la presencia de pendientes contribuyen tanto a la reconfiguración de la vegetación como a la conservación de remanentes de selva y cultivos de cacao. Estos hallazgos resaltan la relevancia de los agrosistemas cacaotales como paisajes de alto valor natural en zonas con fuerte influencia antropogénica.

Análisis de los registros sísmicos del CMVS

2026-03-23T18:33:15Z

Análisis de los registros sísmicos del CMVS Séneca Falcón, Omar El objetivo de este proyecto fue evaluar el desempeño de una red de estaciones sísmicas de bajo costo (Raspberry Shake), implementada por el Centro de Monitoreo Vulcanológico y Sismológico (CMVS) en Chiapas, México, a través de la detección y caracterización de sismicidad de baja magnitud (M < 3.5) en una región que presenta diversas fuentes sismogénicas, lo que la hace importante para el monitoreo sísmico. El trabajo empleó un enfoque metodológico integral que combinó algoritmos tradicionales de detección automática, basados en STA/LTA (Short-Term Average/Long-Term Average), con algoritmos modernos de aprendizaje automático (PhaseNet y EQTransformer) estos últimos a través del entorno de desarrollo de SeisBench. Para ello, se descargaron los datos correspondientes al periodo del 18 de enero del 2021 al 28 de febrero del 2021, los cuales fueron segmentados en ventanas de 3600 segundos, para optimizar el análisis, normalizados y filtrados por un pasa bandas entre 1.0 a 9.0 Hz, rango optimo para la detección de sismos locales según pruebas preliminares. La detección automática de los eventos se realizo mediante la implementación comparativa de cuatro variantes del algoritmo STA/LTA (Clásica, Recursiva, Retardada y Z-Detector). Cada algoritmo fue calibrado para optimizar su sensibilidad a eventos de baja magnitud, determinando parámetros clave como la duración de las ventanas de análisis y los umbrales de activación y desactivación. Posteriormente, se aplicaron los modelos de aprendizaje profundo PhaseNet y EQTransformer, cuyos umbrales de probabilidad fueron configurados para la identificación de fases sísmicas de eventos de baja intensidad. Los resultados demostraron que el algoritmo STA/LTA Clásico presentó un mejor desempeño teniendo un balance entre sensibilidad y precisión superior a las demás variantes, detectando 132 nuevos eventos no reportados por el Servicio Sismológico Nacional, cuyas magnitudes oscilaron entre los 1.0 <= Mc <= 3.2. Por otro lado, los modelos de PhaseNet y EQTransformer mostraron mayor precisión en la identificación de fases sísmicas, permitiendo la detección de 192 nuevos eventos en conjunto, 139 de PhaseNet y 53 de EQTransformer, a costa de una sensibilidad menor en comparación con los métodos tradicionales. The objective of this project was to evaluate the performance of a low-cost seismic station network (Raspberry Shake) deployed by the Volcanological and Seismological Monitoring Center (CMVS) in Chiapas, Mexico. The study focused on detecting and characterizing low-magnitude seismicity (M < 3.5) in a region with diverse seismogenic sources, making it critical for seismic monitoring. The methodology integrated traditional automated detection algorithms (STA/LTA – Short-Term Average/Long-Term Average) with modern machine learning models (PhaseNet and EQTransformer) using the SeisBench framework. Data from January 18 to February 28, 2021, were segmented into 3600 second windows to optimize analysis, then normalized and bandpass-filtered (1.0–9.0 Hz), this been the optimal range for local earthquake detection based on preliminary tests. Automated event detection was performed using four STA/LTA algorithm variants (Classic, Recursive, Delayed, and Z-Detector), each calibrated to enhance sensitivity to low-magnitude events by adjusting key parameters like window lengths and activation/deactivation thresholds. Subsequently, the deep learning models PhaseNet and EQTransformer were applied, with probability thresholds configured for low-magnitude phase identification. Results showed that the Classic STA/LTA demonstrated the most favorable trade-off between detection sensitivity and event precision. It detected 132 new events unreported by the National Seismological Service (SSN), with magnitudes ranging from 1.0 ≤ Mc ≤ 3.2. In contrast, PhaseNet and EQTransformer achieved higher phase-picking precision, jointly detecting 192 new events (139 by PhaseNet, 53 by EQTransformer), though with slightly lower sensitivity than traditional methods. Location analysis revealed that most detected events were shallow (depths <50 km), clustered primarily in regions associated with transform and reverse fault provinces (northwest and northeast of the state, respectively), and minimally near the Tonalá fault. Network sensitivity was assessed using the SENSI program, whose results aligned with the network’s empirical detection/location capabilities—though empirical data showed the network could record events of lower magnitudes than those predicted by SENSI.

El estado de vulnerabilidad desde la percepción de pobladores del municipio de Acapetahua Chiapas frente al fenómeno de inundaciones

2025-09-26T06:33:33Z

El estado de vulnerabilidad desde la percepción de pobladores del municipio de Acapetahua Chiapas frente al fenómeno de inundaciones Cortés Pérez, Yessica El presente estudio tuvo como objetivo valorar cuantitativa y cualitativamente la vulnerabilidad de la población del municipio de Acapetahua, Chiapas frente al fenómeno de inundaciones en su territorio. La investigación se sustentó en el enfoque social de los desastres, que considera los riesgos como construcciones sociales. Metodológicamente, se aplicaron métodos cuantitativos y cualitativos para analizar la vulnerabilidad: el primero permitió un análisis cartográfico basado en valores numéricos, mientras que el segundo se centró en la interpretación de la percepción de los participantes. Se estudiaron dos variables principales: la percepción local de la vulnerabilidad y la capacidad institucional de la Secretaría de Protección Civil Municipal para realizar acciones de gestión integral de riesgos. Para ello, se aplicaron encuestas dirigidas a la población civil y al Secretario de Protección Civil. Los resultados cuantitativos arrojaron que el municipio de Acapetahua se encuentra delimitado espacialmente por dos grandes zonas de vulnerabilidad, baja y media, definidas por la percepción local; por vulnerabilidad muy baja, debido al conjunto de recursos humanos, materiales e instrumentos administrativos con los que dispone la Secretaría de Protección Civil Municipal para la gestión integral del riesgo; y por vulnerabilidad baja y media, tras la integración de la percepción local de la vulnerabilidad con la capacidad institucional de dicha Secretaría.

Identificación de fuentes de emisión de partículas mediante trayectorias inversas en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas

2025-09-26T06:33:32Z

Identificación de fuentes de emisión de partículas mediante trayectorias inversas en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas Bernardino Jiménez, Óscar Iván La presente investigación se desarrolló con la finalidad de identificar las posibles fuentes de emisión de partículas con diámetros aerodinámicos menores a 10µm (PM10) que afectan la calidad del aire en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez durante la temporada de estiaje. Para ello, se empleó un modelo atmosférico meteorológico (HYSPLIT) para determinar trayectorias inversas de partículas y reconocer su origen, mediante el análisis de diferentes escenarios de contaminación que favorecieron altas concentraciones de contaminantes. La información se validó mediante una evaluación cuantitativa entre datos de simulación y de monitoreo (estadísticos), así como la evaluación cualitativa (con ayuda de imágenes de satélite y mapas de incendios).