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SISEPUEDE → Territorio

Pipeline para escalar estrategias nacionales de descarbonización a unidades territoriales subnacionales


¿Qué hace este repositorio?

Este pipeline convierte las salidas nacionales del modelo SISEPUEDE (Kalra et al., 2023; Syme, 2023) en estimaciones de uso de suelo y vegetación (USV) a escala de cualquier unidad territorial subnacional —municipios, cuencas, estados— bajo múltiples estrategias de descarbonización del sector AFOLU (Agricultura, Silvicultura y Otros Usos del Suelo).

El método aplica escalamiento proporcional (Bankes, 1993): las proporciones nacionales de cambio de cobertura proyectadas por SISEPUEDE se redistribuyen a cada unidad territorial en función de su composición de cobertura inicial, asumiendo que la dinámica observada a escala nacional se replica proporcionalmente en el territorio.

SISEPUEDE (nacional)          Pipeline                    Territorio (local)
─────────────────────    ─────────────────────    ────────────────────────────────
Proporciones de USV   →  Escalamiento          →  Aporte estimado por unidad,
Emisiones AFOLU          proporcional             estrategia, categoría y año
por estrategia           (Fase 3)                 + emisiones territoriales
y año                                             + tipologías de municipios

No requiere correr SISEPUEDE desde cero. Si ya tienes los resultados nacionales (o usas los datos de ejemplo incluidos), puedes ejecutar el análisis territorial directamente.


Estructura del repositorio

descarbonizacion-afolu-mx/
│
├── config.py                          ← ① Configura aquí tu caso (Python)
├── config.R                           ← ② Configura aquí tu caso (R)
│
├── 00_sisepuede_run.ipynb             ← Fase 0 · Ejecutar SISEPUEDE (opcional)
├── 01_sisepuede_extraction.py         ← Fase 1 · Extraer y normalizar resultados
├── 02_territorial_analysis.Rmd        ← Fases 2–5 · Análisis territorial completo
├── 03_caracterizacion_territorial.Rmd ← Fase 6 · Caracterización y PCA (opcional)
│
├── docs/
│   ├── methodology.md                 ← Fundamentos metodológicos y citas
│   └── data_dictionary.md             ← Diccionario de variables y formatos
│
└── examples/
    └── yucatan/                       ← Caso de estudio completo: Yucatán, México
        ├── README.md
        └── data/                      ← Datos listos para usar

Inicio rápido

Opción A — Desde cero con SISEPUEDE

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/Caro-rawr/descarbonizacion-afolu-mx.git
cd descarbonizacion-afolu-mx

# 2. Instalar dependencias Python
pip install -r requirements.txt

# 3. Instalar dependencias R
Rscript setup.R

# 4. Editar config.py con tus parámetros
#    (región, estrategias, rutas de datos)

# 5. Ejecutar el pipeline
jupyter nbconvert --to notebook --execute 00_sisepuede_run.ipynb
python 01_sisepuede_extraction.py
# Abrir 02_territorial_analysis.Rmd en RStudio y ejecutar

Opción B — Directamente desde datos de ejemplo (Yucatán)

Si quieres explorar el pipeline sin ejecutar SISEPUEDE:

git clone https://github.com/Caro-rawr/descarbonizacion-afolu-mx.git
cd descarbonizacion-afolu-mx

# Los datos de ejemplo ya están en examples/yucatan/data/
# Abrir 02_territorial_analysis.Rmd en RStudio
# Asegurarse de que config.R apunte a examples/yucatan/data/
# Ejecutar desde la Fase 3 en adelante

Fases del pipeline

Fase Archivo Descripción Inputs requeridos
0 00_sisepuede_run.ipynb Ejecuta SISEPUEDE para todas las estrategias y extrae proporciones nacionales de USV y trayectorias de emisiones Input CSV de SISEPUEDE para tu país
1 01_sisepuede_extraction.py Normaliza y valida los resultados de SISEPUEDE; detecta automáticamente versiones v1/v2 de nombres de columnas Outputs de Fase 0 o CSVs de SISEPUEDE
2 02_territorial_analysis.Rmd §2 Carga y valida los datos de cobertura por unidad territorial cobertura_por_unidad.csv, proporciones_nacionales.csv
3 02_territorial_analysis.Rmd §3 Escalamiento proporcional: calcula el aporte estimado de Ha por unidad, estrategia, categoría y año Outputs de Fase 2
4 02_territorial_analysis.Rmd §4 Transiciones de cobertura: aplica la matriz de transición histórica para proyectar cambios de superficie matriz_transicion.xlsx, Outputs de Fase 3
5 02_territorial_analysis.Rmd §5 Estimación de emisiones: distribuye las emisiones nacionales AFOLU a cada unidad territorial emisiones_nacionales.csv, Outputs de Fase 3
6 03_caracterizacion_territorial.Rmd Caracterización y PCA: agrupa unidades territoriales por características socioeconómicas y ambientales caracterizacion_territorial.csv, shapefiles

Datos de entrada requeridos

Para adaptar el pipeline a un nuevo caso, necesitas preparar cinco archivos:

Archivo Descripción Formato
proporciones_nacionales.csv Proporción del área nacional en cada categoría de USV, por estrategia y año Ver diccionario
emisiones_nacionales.csv Emisiones totales AFOLU (MtCO₂e/año) por estrategia y año, desagregadas por subsector Ver diccionario
cobertura_por_unidad.csv Superficie (ha) por categoría de USV para cada unidad territorial Ver diccionario
matriz_transicion.xlsx Matriz de transición histórica entre categorías de cobertura Matriz cuadrada de fracciones
caracterizacion_territorial.csv Variables socioeconómicas y ambientales por unidad territorial (para PCA) Ver diccionario

Los datos de ejemplo para Yucatán están listos en examples/yucatan/data/.

Datos pesados (salidas brutas de SISEPUEDE, ~600 MB c/u): disponibles en Zenodo:
DOI: 10.5281/zenodo.19423900
Incluye: 5001.csv, 5009.csv, 6000.csv, 6001.csv, 6002.csv, matriz_transicion_yucatan.xlsx


Ejemplo: Yucatán

El caso de estudio de Yucatán, México, demuestra el pipeline con:

  • 106 municipios · 5 estrategias de descarbonización · Horizonte 2015–2050
  • Datos de cobertura: Series 1–7 de Uso del Suelo y Vegetación, INEGI
  • Estrategias evaluadas bajo el modelo SISEPUEDE calibrado para México

Ver documentación completa del caso Yucatán


Supuestos metodológicos

Este pipeline implementa un método de modelación exploratoria bajo incertidumbre profunda (Bankes, 1993; Lempert et al., 2003). Los resultados son herramientas de comparación entre estrategias, no pronósticos cuantitativos precisos.

Supuesto central — proporcionalidad espacial:

$$A_{m,e,t,c} = A_{m,c,\text{base}} \times P_{e,t,c}$$

Donde $A_{m,e,t,c}$ es el aporte estimado de la unidad $m$ bajo estrategia $e$ en año $t$ para categoría $c$; $A_{m,c,\text{base}}$ es su superficie base; y $P_{e,t,c}$ es la proporción nacional proyectada por SISEPUEDE.

Limitaciones documentadas:

  • Las proporciones nacionales se aplican uniformemente a todas las unidades, ignorando heterogeneidad local
  • Los bundles se estiman como el promedio aritmético de sus intervenciones componentes
  • Las emisiones territoriales son válidas para comparación entre estrategias, no como inventario local

Ver metodología completa.


Documentación


Citar

Si utilizas este repositorio en tu investigación:

Software:

@software{cruz_nunez_2025_sisepuede_territorio,
  author       = {Cruz Núñez, Carolina Guadalupe},
  title        = {{SISEPUEDE → Territorio: Pipeline para
                   escalar estrategias de descarbonización a unidades
                   territoriales subnacionales}},
  year         = {2025},
  publisher    = {GitHub},
  url          = {https://github.com/Caro-rawr/descarbonizacion-afolu-mx},
  version      = {1.0.0}
}

Tesis asociada:

@mastersthesis{cruz_nunez_2025_tesis,
  author  = {Cruz Núñez, Carolina Guadalupe},
  title   = {Modelación territorial de estrategias de descarbonización del sector AFOLU
             y sus efectos sobre el uso de suelo y la vegetación en Yucatán},
  school  = {Universidad Nacional Autónoma de México},
  year    = {2025},
  type    = {Tesis de Maestría en Ciencias de la Sostenibilidad},
  address = {Ciudad de México}
}

Modelo SISEPUEDE:

@report{kalra_2023_sisepuede,
  author      = {Kalra, Nidhi and Molina-Pérez, Edmundo and Syme, James
                 and Esteves, Fernando and Cortés, Hermilo and
                 Rodríguez-Cervantes, Mateo Tonatiuh and others},
  title       = {The Benefits and Costs of Reaching Net Zero Emissions
                 in {Latin America and the Caribbean}},
  institution = {Inter-American Development Bank},
  year        = {2023},
  doi         = {10.18235/0005330}
}

@software{syme_2023_sisepuede,
  author  = {Syme, James},
  title   = {{SISEPUEDE} [Software]},
  year    = {2023},
  url     = {https://github.com/jcsyme/sisepuede},
  version = {1.0}
}

Licencia

MIT © 2025 Carolina Guadalupe Cruz Núñez — LANCIS, UNAM


Autora: Carolina Guadalupe Cruz Núñez
Maestría en Ciencias de la Sostenibilidad
Laboratorio Nacional de Ciencias de la Sostenibilidad (LANCIS),
Instituto de Ecología, Universidad Nacional Autónoma de México

Tutora principal: Dra. Yosune Miquelajauregui Graf
Laboratorio Nacional de Ciencias de la Sostenibilidad (LANCIS), UNAM

Comité tutor:
Dr. Edmundo Molina Pérez — Escuela de Transformación y de Gobierno, Tecnológico de Monterrey
Dr. Luis Antonio Bojórquez Tapia — Laboratorio Nacional de Ciencias de la Sostenibilidad (LANCIS), UNAM

About

Pipeline en Python y R para escalar estrategias nacionales de descarbonización AFOLU del modelo SISEPUEDE a unidades territoriales subnacionales. Caso de estudio: 106 municipios de Yucatán, México (2015–2050).

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