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Tecnología y Ciencias del Agua
, vol. VIII, núm. 4, julio-agosto de 2017, pp. 79-99
Altamirano-Aguilar
et al.
,
Clasificación y evaluación de los distritos de riego en México con base en indicadores de desempeño
ISSN 2007-2422
•
de indicadores de desempeño; (2) obtención
y validación de datos; (3) reducción de la
heterogeneidad en los datos a través de una
clasificación climática de los distritos de riego;
(4) reducción de la dimensionalidad por medio
de análisis de componentes principales; (5)
clasificación de los distritos en grupos usando
análisis de conglomerados con los componentes
principales obtenidos en la etapa anterior, y (6)
caracterización de los distritos mediante gráficas
radiales.
Selección de indicadores de desempeño
Tomando como referencia a Malano y Burton
(2001), se seleccionaron aquellos indicadores
de desempeño que podían ser estimados con
los datos disponibles en fuentes oficiales.
Además de los indicadores estimados, también
se incluyeron indicadores relacionados con la
productividad del agua y el valor económico de
los cultivos (cuadro 1). Se obtuvieron registros
agrícolas e hidrométricos de las Estadísticas
Agrícolas de los Distritos de Riego de Conagua
(2015a) para los años agrícolas: 2011-2012,
2012-2013 y 2013-2014; se adquirieron registros
financieros de los Estados Financieros de la In-
fraestructura Hidroagrícola para los años 2012,
2013 y 2014 de Conagua (2013, 2014, 2015b).
También se obtuvieron registros de degradación
del suelo de superponer mapas de degradación
del suelo y DR, los cuales se consiguieron de la
Semarnat y de la Dirección de Geomática (2004),
y del Sistema Nacional de Información del Agua
(2016), respectivamente; la superposición se
realizó mediante el
software ArcGIS 10.3
.
Clasificación climática
Debido a que los distritos de riego presentan
gran heterogeneidad en superficie, cultivos,
fuente de agua, número de usuarios y sistema
de riego, entre otros, se agrupó a los distritos
por clima predominante, como primera etapa
de caracterización. Los tipos de clima se basaron
en la clasificación de Köppen, modificada por
Enriqueta García (INEGI, 2005). El clima pre-
dominante de cada distrito se obtuvo a partir
de la superposición de los mapas de climas y
de distritos de riego, los cuales se obtuvieron de
Conabio y García (2001), y del Sistema Nacional
de Información del Agua (2016), respectiva-
mente. La superposición se realizó mediante el
software ArcGIS 10.3
.
Análisis de componentes principales
La idea central del análisis de componentes
principales es reducir la dimensionalidad
(número de variables o indicadores) de un con-
junto de datos, a la vez que mantiene tanta de
la variación presente en los datos como sea po-
sible. Esto se logra transformando las variables
originales en otro conjunto de nuevas variables,
denominadas componentes principales, las cua-
les no están correlacionadas entre sí y retienen
la mayor parte de la variación presente en las
variables originales.
El análisis de componentes principales pro-
cede en etapas. La primera etapa consiste en
buscar una combinación lineal
a
1
T
· x
, dada por:
a
1
T
x
=
a
11
x
1
+
a
12
x
2
+ +
a
1
p
x
p
=
a
1
j
x
j
j
=
1
p
(1)
tal que
var a
1
T
x
(
)
=
a
1
T
a
1
es máxima sujeta
a
a
11
2
+
a
12
2
+ +
a
1
p
2
=
1 donde
S
es la matriz de
covarianzas de
x
. En este procedimiento de
maximización,
a
1
T
es un vector característico y
corresponde al valor característico más grande,
d
1
, de
S
. Luego se busca una segunda combina-
ción lineal
a
2
T
· x
:
a
2
T
x
=
a
21
x
1
+
a
22
x
2
+ +
a
2
p
x
p
=
a
2
j
x
j
j
=
1
p
(2)
tal que
var a
2
T
x
(
)
=
a
2
T
a
2
es máxima sujeta a
a
21
2
+
a
22
2
+ +
a
2
p
2
=
1
cov a
1
T
x
,
a
12
T
x
(
)
=
0. En este
caso,
a
2
T
es un vector característico y correspon-
de al segundo valor característico más grande,
d
2
, de
S
.
El tercero, cuarto,...,
p
-ésimo coeficientes
principales (
a
3
,
a
4
,…,
a
p
), son los vectores
