El método eléctrico de corriente continua (DC) se usa frecuentemente para la detección avanzada de cuerpos geológicos anormales ricos en agua y ocultos en la calzada de la mina y así asegurar la operación extractiva de carbón. Sin embargo, en cierto alcance, la exactitud de la detección puede estar alterada por la cavidad de la calzada, lo que significa una desviación en la ubicación de la anomalía. Para investigar este fenómeno se analizó el principio de detección avanzada, que está basado en el modelo físico esférico, a través de métodos de "análisis comparativos" y "simulados" a través del software Cosmol Multiphysics. De acuerdo con los principios de simulaciones numéricas, se introdujo la influencia de la cavidad de la calzada en la exactitud de la detección de corriente continua avanzada y se computó la proporción de resistividad aparente calculada con este método frente a aquella calculada solo con información de la cavidad de la calzada para así obtener el coeficiente de corrección. Este coeficiente se empleó para corregir la información de resistividad aparente en la detección 3-D avanzada. Adicionalmente, se discutieron las características de respuesta de las anomalías en varias posiciones con un diseño de electrodos en la calzada. Los resultados muestran que el método de proporción corrige efectivamente la influencia de la calzada durante el avance de la detección a través del método eléctrico de corriente continua y simultáneamente mejora la visualización de las anomalías geológicas y la exactitud del posicionamiento de estas anomalías. Además, la influencia de la calzada se ve reflejada en las posiciones relativas de los electrodos a lo largo de la calzada. Cuando los electrodos están en la zona donde confluyen el suelo y la pared, la curva de resistividad obtenida se ve menos menos afectada. Por lo tanto, la resolución de las anomalías es mayor y sus posiciones son más exactas. Además, una aplicación práctica del método de proporción indicó que las curvas corregidas reflejaron mejor las anomalías geológicas.1. IntroducciónComo importante recurso energético, el carbón ha desempeñado un papel insustituible en el desarrollo social y económico de China (Yuan et al., 2021; Peng et al., 2020). Durante la extracción de carbón, los riesgos relacionados con el agua en las minas, que han causado un gran número de víctimas y pérdidas materiales, representan la segunda causa principal de muertes relacionadas con accidentes en minas de carbón (Cheng et al., 2014; Yang et al., 2016). Para detectar anomalías acuíferas antes de las excavaciones, la tecnología avanzada de detección eléctrica basada en la diferencia de resistividad entre el agua subterránea y la roca circundante se ha convertido en un importante método de detección previa en los últimos 20 años (Wang et al., 2021; Zhang et al., 2015; Yue et al., 2019).

En la práctica geotécnica hay una demanda continua por un método eficiente para medir la humedad del suelo y el peso específico seco en suelos compactados ya que esta medida se usa en un amplio abanico de construcciones con movimientos de tierra. El uso del método de Resistividad Eléctrica (ER, del inglés Electrical Resistivity) se ha incrementado al permitir una evaluación rápida y no invasiva de las propiedades geotécnicas. Este estudio se enfoca en evaluar el Contenido de Humedad, el Peso Específico Seco y la Energía de Compactación en la Resistividad Eléctrica de muestras de suelo recolectadas al este de Baghdad, Iraq. Para alcanzar este objetivo, algunas muestras se compactaron a varios niveles de contenido de humedad y peso específico seco que se encuentran en la práctica geotécnica a diferentes niveles de energía de compactación. La resistividad eléctrica de las muestras preparadas se midió con el método de dos electrodos y se comparó con varios parámetros geotécnicos relacionados con el proceso de compactación. Los resultados muestran que los diferentes niveles de estos factores influyen en la resistividad eléctrica. A mayor nivel de humedad, peso específico seco y energía de compactación es menor la resistividad eléctrica. Sin embargo, la resistividad eléctrica fue más susceptible a estas variables en las muestras óptimas compactadas en seco. Además, la resistividad eléctrica se correlaciona muy bien con el Contenido de Humedad Volumétrico y el Grado de Saturación del suelo, con un alto coeficiente de correlación (R2 >94%) y valores p muy bajos, lo que indica que estas correlaciones son estadísticamente significantes. Estos resultados indican la utilidad del método de resistividad eléctrica en la predicción de estos parámetros. Además, se recomienda el uso del método de resistividad eléctrica como una técnica rápida y efectiva en costos para la evaluación preliminar de las variables de compactación del suelo en construcciones con movimientos de tierra. De todas formas, estos hallazgos en el laboratorio deben confirmarse en diferentes tipos de suelo.

Debido al enfoque y a las dificultades que representa en la gobernanza ambiental mundial, los temas ecológicos relacionados con los grafitos solubles de roca han sido ampliamente abordados durante muchos años por los ecologistas. Este artículo estudia el actual desarrollo de los grafitos solubles de roca. Algunas normas buscan implementar estrategias de restauración ecológica de los grafitos solubles de roca bajo el contexto de los macrodatos y el internet de las cosas. Se establece un modelo de análisis matemático del total de las ventajas ecológicas, la investigación teórica del proceso de restauración y medios de la ecología. También se resume y se analizan las mejoras ecológicas y situación de gobernanza en el suroeste de China durante los últimos 20 años además de probarse y analizarse los aspectos claves y contenidos principales de la restauración ecológica.1. IntroducciónEl problema de la desertización de las piedras solubles en roca, que constituye un problema ecológico importante a escala mundial, ha tenido una repercusión esencial en el deterioro ecológico de todo el planeta.  En los últimos años, el problema del grafito soluble en roca ha preocupado cada vez a más ecologistas. La gente presta cada vez más atención al problema de la desertización de la piedra solitaria. Los círculos académicos nacionales también han propuesto muchas bases teóricas para la recuperación ecológica de la desertificación de la piedra soluble en roca y han realizado diversos resúmenes prácticos. En cuanto a la realización de proyectos de recuperación ecológica de la desertificación de piedra soluble en roca, el gobierno estatal también ha introducido políticas específicas e inversiones de capital (Xu, 2015). Mediante la integración de los resultados de la investigación en campos relacionados como la agricultura, la silvicultura y la ganadería y la adopción de la estrategia de recuperación ecológica que cumple con las leyes del desarrollo de la naturaleza, cumple con la mejora del grafito rocoso en diferentes regiones. Proporciona cierta recuperación ecológica y construye una estrategia de desarrollo ecológico verde con bajas emisiones de carbono.Estado actual de los problemas de desertificación de la piedraEstado del desarrollo regional de la desertificación de la piedra soluble en rocaLa investigación del grafito soluble en roca suscita gran interés en la comunidad académica mundial. Según las estadísticas de la Administración General Estatal de Geología, la zona de desertificación de piedras solubles en roca en China ha seguido ampliándose en los últimos años, y el problema de desertificación de la piedra soluble en roca en el suroeste es el más grave. Las zonas más desertificadas del suroeste son una de las principales causas de diversos tipos de desastres naturales. El grafito va acompañado de problemas como el clima y el medio ambiente, los factores humanos y el desarrollo no científico.

Este estudio muestra como un análisis geoquímico y petrofísico integrado se puede usar para evaluar el potencial de generación petrolífera de las rocas fuente y reservorio. Con este fin se analizaron las secuencias del Eoceno y del Paleoceno de la cuenca Potwar, localizada en la cuenca superior de Indus, en Pakistán. Se utilizaron los registros de pozo y los gráficos de interpretación de registros de Schlumberger para el análisis petrofísico del potencial reservorio de la Formación Chorgali. Se aplicaron métodos geoquímicos a 34 láminas cortadas de pozo en las formaciones Sakesar y Patala. Los resultados de reflectancia de la vitrinita (VR) (%Ro) y los datos Tmax sugieren que ambas formaciones han alcanzado el pico de su período de generación petrolera. La formación Sakesar tiene una media TOC de 1.88 wt. % y valores HI de 375 mg HC/g TOC. La formación Patala tiene una media TOC de 3.33 wt. % en el pozo A y valores HI que van de 2.4 a 369 mg HC/g TOC en el pozo B, con una media TOC de 3.52 wt. %. Ambas formaciones tienen mezclados tipos II y III de querógeno. Los hallazgos indican que ambas formaciones tienen un buen potencial de generación de petróleo y gas y pueden actuar como las rocas fuentes de la cuenca Potwar. Los análisis petrofísicos de la formación Chorgali muestran un promedio de porosidad de 10.32 %, saturación de agua de 36.14 % y saturación de hidrocarburos de 63.85 %. Esto indica que la Formación Corgali tiene un buen potencial como reservorio. Los resultados del trabajo ayudarán en la exploración y producción de las compañías en el campo petrolero de Fimkassar.1. IntroducciónLa cuenca de Potwar es una cuenca productiva de petróleo y gas en Pakistán. Varios investigadores han proporcionado información sobre las fuentes de hidrocarburos de la cuenca, entre ellos Imtaiz et al. (2017), Fazeelat et al. (2010), Ihsan et al. (2022) y Shah (2022). Las trampas de hidrocarburos en la cuenca de Potwar están principalmente controladas estructuralmente, aunque también hay trampas estratigráficas (Asif et al., 2011; He et al., 2023; Yasin et al., 2021; Zhou et al., 2022). En este estudio, se han analizado los sedimentos de dos pozos del yacimiento petrolífero de Fimkassar y los registros de los pozos (Fig. 1). Según diversos estudios, la principal fuente de hidrocarburos de la cuenca de Potwar es la Formación Patala. Entre estos investigadores se encuentran Asif et al. (2011), Fazeelat et al. (2010), Fazeelat et al. (2009), Shah et al. (2022), Shah y Shah (2021), Shah (2022) y Yasin et al. (2021). Se han estudiado los sedimentos de dos pozos del yacimiento petrolífero de Fimkassar, de edad eocena y paleocena (Fig. 1).

En esta investigación se aplicaron técnicas de visión por computador a imágenes resistivas de pozo para establecer un procedimiento alternativo al procesamiento del buzamiento medio cuadrático (BMC); BMC es regularmente empleado para detectar sinusoides y buzamientos automáticamente en registros de imágenes y de buzamiento. Esta propuesta se fundamenta en filtros Gabor, transformaciones morfológicas, transformada de Hough y técnicas de agrupación. El método BMC y la propuesta de visión por computador fueron probados en 1012 m de imágenes, mostrando 7.986% de falsos positivos para el procesamiento BMC y 0.879% para el enfoque de visión por computador. Esta metodología trata de emular el comportamiento de los geólogos cuando realizan interpretación de imágenes, en lugar de hacer correlaciones entre curvas de resistividad como hace el método BMC. No hay requisitos informáticos especiales y puede aplicarse directamente en campo para resultados rápidos de buzamientos. Esta metodología puede integrarse fácilmente a unidades de registro, así como también a la mayoría de programas de procesamiento de imágenes de pozo. Todos los procesos se desarrollaron en Python utilizando librerías estándares.1. INTRODUCCIÓNEn los yacimientos de hidrocarburos convencionales y no convencionales, las imágenes de resistividad de la perforación se aplican ampliamente en los pozos de exploración y desarrollo; este registro proporciona información precisa sobre el marco estructural, las características sedimentológicas y la estratigrafía de la secuencia de rocas perforadas. Además, este registro es un complemento útil en la evaluación petrofísica, el modelado geomecánico y la caracterización de yacimientos fracturados de forma natural. Una vez adquiridos estos registros, su procesamiento e interpretación puede llevar varias horas o incluso días, ya que la detección y clasificación de los planos geológicos suele ser un proceso manual realizado por geólogos especializados. Esta tarea, que requiere mucho tiempo, suele dificultar la toma de decisiones en las perforaciones, sobre todo en las actividades relacionadas con la detección de fracturas, la selección de intervalos para pruebas de presión o fluidos, o los programas de geonavegación. La falta de información proporcionada por los registros de imágenes puede dar lugar a problemas operativos, con las consiguientes pérdidas económicas para los operadores de campo.Para obtener información poco después de la adquisición de los registros de imágenes, se emplean varias técnicas de selección automática de buzamientos o autodip; estas técnicas se vienen utilizando desde hace décadas con datos de resistividad de herramientas de obtención de imágenes de buzamientos y pozos (Grace, et al., 2000).

Este estudio analiza los cambios verticales y laterales de las facies al igual que las características petrográficas en una sección de un afloramiento en la formación Shendi del Cretácico Superior, en el área de Musawwarat Naga (Sudán), con el objetivo de interpretar el ambiente deposicional, la procedencia y la configuración tectónica que prevaleció durante la deposición de los sedimentos. Los estudios de campo revelan la presencia de ocho litofacies sedimentarias diferentes. La predominante es la facies de piedra arenisca de cama cruzada (St), que representa el 75 % de la sucesión total. Se reconocieron cuatro elementos arquitectónicos: lechos de arena (SB); relleno de canales (CH), barras y lechos de gravas (GB), y sedimentos finos de aluviales (OF). Además, la media de las direcciones de paleocorrientes fue de 285.3°, lo que sugiere que el área de la fuente está ubicada en el sudeste. La mayoría de las areniscas se clasificaron como cuarzoarenitas con arenitas sublíticas subordinadas. Diagramas ternarios de cuarzo-feldespato-fragmentos líticos (QFL) revelaron que la configuración tectónica está predominantemente en el interior del cratón. Puede sugerirse que los sedimentos provienen del sudeste y están asociados con un ambiente deposicional trenzado, proximal y fluvial. Los resultados de este estudio proveen datos analógicos que podrían ser útiles en la exploración de hidrocarburos. Especificamente, pueden mejorar el conocimiento y predicción de los estilos deposicionales fluvial proximales en los depósitos de la subsuperficie de la cuenca de Shendi-Atbara y cuencas de características similares en Sudán y África.1. IntroducciónEl estudio de los depósitos fluviales es esencial para mejorar nuestra comprensión de los yacimientos de hidrocarburos, lo que conduce a una producción de hidrocarburos más eficaz (Miall, 2006; Owen et al., 2017). Esto se debe a que la arquitectura interna y las propiedades petrofísicas de los yacimientos fluviales suelen ser complejas y heterogéneas (por ejemplo, Owen et al., 2015; Larue et al., 2023). Recientemente, se han llevado a cabo numerosas investigaciones sobre las propiedades y la calidad de los yacimientos fluviales del subsuelo utilizando métodos geofísicos (por ejemplo, Abdel-Fattah et al., 2022; El-Gendy et al., 2022; Tayyab Naseer et al., 2022). Sin embargo, siempre hay una necesidad de datos análogos de afloramientos para mejorar los modelos de yacimientos geológicos del subsuelo de los depósitos fluviales (por ejemplo, Owen et al., 2017).Las cuencas sedimentarias de rift de Sudán fueron descubiertas a través de estudios geofísicos realizados por la empresa Chevron en cooperación con el gobierno sudanés (Schull, 1988). Las cuencas descubiertas, como la cuenca de Muglad, representan componentes principales del Sistema de Rift de África Occidental y Central (WCARS) y demostraron ser de gran importancia económica en términos de producción de hidrocarburos (Fig. 1; Schull, 1988; Fairhead, 1988a; Mohamed et al., 2001). La Formación Shendi es el objeto de este estudio, y representa la mayor parte de la parte expuesta de la sucesión de la Cuenca Shendi-Atbara en Sudán (Fig. 1).

Malasia es uno de los países donde cada año se presentan deslizamientos de tierra debido a eventos naturales y actividades humanas. La isla de Penang es el segundo estado más desarrollado de Malasia y el más poblado. Es un estado propenso a deslizamientos de tierra con impactos ambientales devastadores. Por consiguiente, es necesario caracterizar las condiciones roca-suelo cerca de la superficie. Este estudio utiliza información de teledetección a través de técnicas de Radio Frecuencia (FR, del inglés Frequency Ratio) para identificar las áreas propensas a deslizamientos con base en diferentes categorías de factores causales de deslizamientos. Para entender mejor las condiciones y los perfiles hidrodinámicos suelo-roca que causan los deslizamientos de tierra se realizaron tomografías de resistividad eléctrica y de refracción sísmica en una zona del área de estudio que se presume es propensa a estos movimientos. Además, se realizó el modelamiento satelital de la anomalía gravitacional de Bouguer para identificar las variadas anomalías de la gravedad asociadas con los factores que desencadenan los deslizamientos en las unidades litológicas. Los modelos multigeofísicos ofrecen resultados fuertemente correlacionados con los mapas causales teledetectados y el mapa del índice de susceptibilidad de deslizamientos de tierra (LSI, del inglés Landslide Susceptibility Index). La probabilidad de ocurrencia de deslizamientos, de acuerdo con lo sugerido por la curva de información LSI en el área, establece una alta efectividad de predicción de 83.47 %. Con esto, la perspectiva de deslizamientos fue mayor en las secciones elevadas y montañosas, mientras que las secciones menos susceptibles se identificaron en las planicies. Los deslizamientos también podrían desencadenarse, en algunas instancias, en secciones empinadas con cuerpos variados de suelos contractivos y estructuras superficiales. Lo más destacado es que el aprovechamiento del mapa LSI ayudaría a las agencias a prevenir o mitigar los futuros deslizamientos de tierra en el área.

En este estudio se evaluó estadísticamente la precisión vertical de los modelos digitales de elevación de la Misión Topográfica Shuttle Radar 2.0 (SRTM30), del sistema radiométrico de emisión y reflexión térmica espacial Terra Advanced 2.0 (ASTER GDEM2), y del Satélite de Observación Terrestre Mundial 3D 2.1 (ALOS AW3D30). El Valle de Fergana, en Asia Central, fue elegido como la región de estudio porque la superficie terrestre puede reflejar los procesos tectónicos. Para este trabajo se determinaron los valores de alturas elipsoidales de 27 puntos de la red regional GPS como valores de referencia. Para el ajuste geoidal de la superficie de estudio se aplicó la aproximación geométrica con los datos de nivelación GPS y el modelo geopotencial global EGM96, basado en ondulaciones geoidales. El rango de corrección de la altura geoidal se establece entre -0.66 m y 0.87 m. Con los modelos SRTM30, ASTER GDEM2 y ALOS AW3D30 se obtuvieron los errores de raíz cuadrada media de ~10.0 m, ~16.4 m, and ~6.6 m, respectivamente. Al compararse con el modelo de referencia se encontró que todos los modelos digitales de elevación en las áreas montañosas por lo general sobreestimaban la elevación y el valor de precisión vertical de un 90 % de exactitud excedía entre 3 y 6 metros el margen declarado por los distribuidores. Sin embargo, el modelo ALOS AW3D30 fue el modelo digital de elevación más preciso y que mejor representa la topografía de la superficie terrestre y que, por lo tanto, podría ser usado para algunas aplicaciones ingenieriles en el Valle de Fergana.1. IntroducciónLos modelos digitales de elevación (MDE) son necesarios para la solución de muchos problemas prácticos en las áreas de las ciencias de la tierra y del medio ambiente (como la tectónica, el estudio de los deslizamientos de tierra, la exploración minera, la gestión de los recursos hídricos y terrestres, la prevención de desastres y otros) en Uzbekistán (Sayyidkosimov & Kazakov, 2018; Sabitova et al., 2020; Sharipov et al., 2020; Khasanov & Ahmedov, 2021). Los mapas topográficos, las mediciones del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), las técnicas de fotogrametría y el escaneo láser aerotransportado son las principales fuentes de datos para la producción de MDE utilizadas en Uzbekistán para áreas pequeñas (Takhirov et al., 2020; Shukina et al., 2022). A pesar de su precisión, los métodos tradicionales de generación de MDE son tediosos y requieren mucho tiempo para su uso en áreas extensas. Las modernas tecnologías de teledetección por satélite han permitido cartografiar grandes áreas con unos costes laborales y tecnológicos mínimos (Smith &Clark, 2005). El uso generalizado de MDE por satélite de acceso público, como SRTM, ASTER y ALOS, es un ejemplo de estas ventajas. Sin embargo, estos y muchos otros disponibles en código abierto tienen resoluciones más gruesas. Su precisión se ve afectada por el error de medición, el método de adquisición de datos, la capacidad del instrumento, la resolución, el tipo de terreno y el relieve, la pendiente, la rugosidad, la cubierta terrestre y otros (Mukherjee et al., 2011; Hu et al. 2017; Shetty et al., 2022).

La identificación precisa de las capas de agua y petróleo es la base de la evaluación cualitativa de las propiedades de fluido del yacimiento o de valor industrial, y de la selección de las capas de ensayo del pozo. La identificación tradicional de las capas de petróleo y agua se basa principalmente en el uso extensivo de la información ofrecida por la adquisición de registros del pozo, la cual es ineficiente y fácil de perder información o de incurrir en malinterpretación en aquellos yacimientos con condiciones geológicas complejas. En este artículo se utilizó el método de "Bosques Aleatorios (del inglés Random Forest Method)" para seleccionar la litología, porosidad, permeabilidad, fluidos móviles, saturación de petróleo, y las características de la rocas S0, S1, S2 y Tmax. El sobremuestreo con el método Smote se usó para ampliar la muestra, y el paquete de estimación se uilizó para establecer el modelo de identificación de las capas de agua y petróleo. Este método es simple y fácil de usar, además de no ser propenso a un sobreajuste severo, y puede encontrar en la información las normas potenciales que lo rigen. La clasificación del desempeño es excelente, y el índice de exactitud puede alcanzar más del 89.9 %, lo que resuelve el problema de la baja exactitud que se presenta en la identificación de las capas de petróleo y de agua.1. IntroducciónLa identificación precisa de las capas de petróleo y agua es la base para la evaluación cualitativa de las propiedades de los fluidos de los yacimientos o de su valor industrial y para la selección de las capas de prueba del pozo. Según las teorías y los datos existentes, la resistividad del yacimiento es baja tras la finalización del pozo de preexploración en los bloques más favorables, y las características de visualización de registro de la capa de petróleo no son evidentes (Su, 2006). En la exploración y el desarrollo, a menudo se produce la interpretación o interpretación errónea de la fuga del registro de la capa de petróleo, lo que ralentiza o restringe el proceso de exploración y desarrollo del yacimiento. La utilización de las condiciones técnicas existentes para identificar eficazmente los distintos tipos de yacimientos petrolíferos es importante para la exploración y el desarrollo de yacimientos petrolíferos. Cuando los métodos convencionales de registro explican las dificultades que encuentran los yacimientos de petróleo y agua, los datos de análisis de registro geológico y registro de gas son otra forma de resolver el problema. La aplicación de los datos de registro geológico de petróleo y la identificación de acuíferos es el método de la placa, la selección de dos características como placas. Por lo general, todas las características se hacen de acuerdo a cada dos características para una combinación para hacer todas las placas, filtrar el buen efecto, y luego las placas múltiples filtrados están conectados para la identificación de petróleo y acuíferos.

Uno de los problemas climáticos que causa mayor impacto ambiental a nivel mundial es la tendencia creciente de ocurrencia de eventos de temperatura máxima extrema, señalados por indicadores como los extremos calientes (EC) y la temperatura máxima maximórum (máxima más alta, TmM). Estos eventos pueden causar condiciones que van desde sequías severas hasta golpes de calor, que pueden causar la muerte de cualquier población. Se calcularon indicadores de temperatura máxima extrema en una de las zonas agrícolas más importantes del noroeste de México, con base en tendencias significativas (TS) y periodos de retorno ajustados (PRA). Para calcular las tendencias de temperatura máxima extrema, frecuencia (FR), duración media anual (DMA), duración diaria anual (DDA), intensidad (IN) de EC y TmM, a datos obtenidos para 19 estaciones meteorológicas de la base de datos CLImate COMputing para el período 1982?2014, se le aplicaron las pruebas de Mann-Kendall y pendiente de Sen. Se calcularon los PRA para cada indicador de temperatura máxima extrema mediante el ajuste de una función de distribución de probabilidad. Para el área de estudio, las TS y la temperatura máxima extrema muestran una tendencia predominante de enfriamiento. Esto puede deducirse observando la proporción de TS negativas en comparación con las TS positivas. Las mayores magnitudes positivas de TS se registraron en las estaciones CUL (FR = 3.44 EC dec?1), GUT (DMA = 6.15 día EC?1 dec?1 e IN = 13.62 °C dec?1), IXP (DDA = 35.00 día dec?1) y POT (TmM = 2.50 °C día?1 dec?1). Para PRA, la estimación de la frecuencia promedio de ocurrencia de eventos extremos por cada 100 años son: FR = 6.11 EC dec?1 (1 vez), DMA = 6.64 día EC?1 dec?1 (4 veces), DDA = 38.68 día dec?1 (1 vez), IN = 39.09 °C dec?1 (6 veces) y TmM = 41.95 °C día?1 dec?1 (1 vez). Estos hallazgos son de vital importancia para los sectores económicos relacionados con la producción agrícola, en el estado conocido, al menos hasta la fecha, como ?el granero de México? (Sinaloa). Los resultados ayudarán a desarrollar medidas de adaptación/prevención ante los próximos desastres socioeconómicos e hidrológicos.1. IntroducciónDe acuerdo con Flores et al. (2012), la zona del estado de Sinaloa se clasifica predominantemente como subtropical-intertropical, con zonas de bajo relieve topográfico cerca del Océano Pacífico y elevaciones extremas en el sistema montañoso conocido como Sierra Madre Occidental. La variabilidad-aleatoriedad climática de esta zona puede modelarse numéricamente utilizando criterios basados en tendencias significativas (TS), periodos de retorno ajustados (ARP) y funciones de distribución de probabilidad ajustadas (Cohen et al., 2012; Rustom 2012; Franzke 2015; Kienzle 2018; Chapman et al., 2019; Garry et al., 2019; Latif & Mustafa 2020; Alves et al., 2021). Estas herramientas matemáticas se utilizaron para caracterizar la variabilidad climática (Llanes et al., 2022b; Llanes, 2023) y aleatoriedad de Sinaloa; es decir, indicadores de extremos cálidos (HE, Llanes et al., 2022a), ya que la determinación de los HE puede ser útil para identificar zonas donde ocurren cambios climáticos extremos, y se ha demostrado que el conocimiento de dichos cambios es muy útil para diseñar estrategias de adaptación/prevención para enfrentar desastres naturales (Blanco et al., 2014).