Nº 18, Vol. 9 (1), 2017. ISSN 2007 – 0705, pp.: 76 - 93 1 Programa de Ingeniería en Computación, Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica, Universidad Autónoma de Zacatecas, Zacatecas. E-mail: tiquis@gmail.com 2 Programa de Ingeniería de Software, Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica, Universidad Autónoma de Zacatecas, Zacatecas. © Universidad De La Salle Bajío (México) Análisis de la evaporación y cambio climático en el centro de México Evaporation analysis and climate change in central México Rafael Magallanes-Quintanar 1 , Aurelio Manuel López Hernández 1 , Carlos Erick Galván-Tejada 2 Palabras Clave: tendencias lineales; dimensión fractal; dimensión de espectro de potencias; ENOS; manchas solares Recepción 04-11-2016 / Aceptación 10-01-2017 Resumen Se analizaron mediante regresión lineal series de largo plazo de evaporación en 35 estaciones localizadas en el estado de Zacatecas, México, con el objetivo de identificar sus tendencias y calcular sus anomalías. Adicionalmente, se analizaron mediante análisis fractal los espectros de potencia de las anomalías de evaporación con el fin de identificar sus frecuencias importantes y su posible conexión con fenómenos periódicos. Los resultados sugieren que las tendencias negativas en las series de tiempo de evaporación prevalecen sobre las tendencias positivas. Se encontró tendencia lineal negativa en 21 de 35 series; 18 de las 21 series fueron significativas a p <0.05. Por otra parte, 14 series tuvieron tendencias lineales positivas, pero solo 8 fueron significativas a p<0.05. El ruido en todas las series de tiempo de evaporación mensual tiene un comportamiento persistente. Adicionalmente, se encontró que las frecuencias importantes detectadas pueden estar relacionadas con el ciclo anual, el ciclo cuasi-bianual, el fenómeno “El Niño Oscilación del Sur” y el ciclo de manchas solares. Abstract Long–term monthly pan evaporation time series registered at 35 meteorological stations located within Mexico’s state of Zacatecas were analyzed through linear regression approach in order to identify their trends and to calculate their anomalies. In addition, we analyzed the power spectrum signals of evaporation anomaly series through fractal analysis to identify their important frequencies and its possible connection with periodic phenomena. Results suggest that negative trends are prevailing over positive trends. We found negative linear trend for 21 out of 35 pan evaporation time series. 18 out of 21 decreasing trends were significant at p<0.05. On the other hand, 14 out of 35 pan evaporation trends were positive but only 8 of them at significant