Se comparan las métricas de 37 modelos climáticos globales (GCMs, por sus siglas en inglés) de la Fase 6 del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP6) con el objetivo de simular el clima de Guatemala del periodo de 1971 al 2014. La temperatura y precipitación mensual fue comparada con los datos de observación de la Unidad De Investigación Climática de la Universidad del este de Anglia (CRU). Se generó un ranquin de modelos basado en la menor distancia entre tres dimisiones basado en tres métricas; Coeficiente de Correlación de Pearson (CCP), Error medio cuadrático (RMSE) y Desviación estándar (DS). Este ordenamiento coincide con los mejores valores de eficiencia Nash-Sutcliffe (NSE) para temperatura y eficiencia Kling-Gupta (KGE) para la precipitación, demás se calculan las métricas; coeficiente de correlación de Spearman (CCS), errores de sesgo medio (MBE) y el absoluto medio (MAE). Para precipitación los primeros 5 modelos presentan valores KGE de entre 0.5 y 0.7, el CCP y CCS entre 0.7 a 0.8 comparados con CRU. Para temperatura los primeros 5 modelos presenta valores de NSE de entre 0.5 a 0.6, CCP y CCS de 0.8. Los modelos sobreestiman levemente la temperatura y subestiman la precipitación. Los modelos con mejor habilidad fueron CIESM para temperatura y el modelo IPSL-CM6A-LR para precipitación. Adicionalmente se compara el promedio de 66 estaciones locales con CRU, presentando un KGE 0.51, CCP 0.77 para precipitación y NSE -0.17 y un CCP 0.20 para temperatura. Finalmente, se presenta una tabla con los 10 primeros modelos para cada variable.

Management of dams and reservoirs must be dictated by local conditions; in Mexico, extreme precipitation events cause severe flooding that socioeconomic factors can convert to a disaster. A theoretical method is proposed for the management of the controlled release of water to reduce the risk of flooding. The methodology involves climatological and hydrological analysis, seasonal climate forecasting, meteorological nowcast, climatology of extreme events, and hydrological projections of dam filling and basin response. It focuses mainly on three aspects: a) scheduled emptying time before the rain starts, b) closing the water release during the extreme precipitation event and c) maintaining a safety margin in the level of the reservoir to gain response time. Early weather predictions allow for early release of water, thereby effectively exploiting river capacity before precipitation begins. The proposed method offers a non-structural, and hence low-cost, option for dam management to mitigate flood risk.

Management of dams and reservoirs must be dictated by local conditions; in Mexico, extreme precipitation events cause severe flooding that socioeconomic factors can convert to a disaster. A theoretical method is proposed for the management of the controlled release of water to reduce the risk of flooding. The methodology involves climatological and hydrological analysis, seasonal climate forecasting, meteorological nowcast, climatology of extreme events, and hydrological projections of dam filling and basin response. It focuses mainly on three aspects: a) scheduled emptying time before the rain starts, b) closing the water release during the extreme precipitation event and c) maintaining a safety margin in the level of the reservoir to gain response time. Early weather predictions allow for early release of water, thereby effectively exploiting river capacity before precipitation begins. The proposed method offers a non-structural, and hence low-cost, option for dam management to mitigate flood risk.

Guatemala experimenta vulnerabilidades climáticas crecientes con impactos directos en la seguridad alimentaria y nutricional (SAN). Este estudio investiga el vínculo entre la variabilidad climática de largo plazo y la seguridad alimentaria y nutricional (SAN) en Guatemala. Para ello, se integraron las tendencias climáticas registradas entre 1970 y 2024 con indicadores de inseguridad alimentaria proyectados hasta 2026. Se examinaron series anuales de precipitación y temperatura en los 22 departamentos, empleando pruebas de Mann-Kendall, estimadores de Theil–Sen y el análisis de anomalías mediante Z-score. La variabilidad climática se cruzó con fases ENOS categorizadas (El Niño, La Niña y Neutral), y se compararon años secos y húmedos con prevalencia de desnutrición aguda a partir de datos IPC y SESAN. Los resultados muestran heterogeneidad en las precipitación e incremento de años secos (Z ≤ –1), especialmente después del año 2000. Las temperaturas máximas aumentaron entre +0.8 y +1.3 °C. Los episodios críticos de desnutrición aguda coincidieron sistemáticamente con eventos El Niño (2014–2015, 2018, 2023). Cuatro de los seis años más secos ocurrieron en la última década evaluada. El Niño se asoció con déficit de lluvia y La Niña con años húmedos, aunque sin revertir impactos acumulados. La evidencia confirma que existe un desplazamiento de un clima más cálido, seco y extremo, con consecuencias recurrentes sobre cultivos básicos y SAN. Se requiere migrar de respuestas reactivas a estrategias anticipatorias basadas en agua, suelo y gobernanza climática. Abstract Guatemala is experiencing increasing vulnerability to climate change with direct impacts on food and nutrition security (FNS). This study examines the relationship between long-term climate variability and food and nutrition security (FNS) in Guatemala. To this end, climate trends recorded between 1970 and 2024 were integrated with food insecurity projections through 2026. Annual precipitation and temperature time series across the 22 departments were examined using Mann–Kendall tests, Theil–Sen estimators, and Z-score anomaly analysis. Climate variability was analysed in relation to ENSO categories (El Niño, La Niña, and Neutral), and dry and wet years were were analyzed in relation to acute malnutrition prevalence based on IPC and SESAN data. The results show heterogeneity in precipitation and an increase in dry years (Z ≤ –1), especially after 2000. Maximum temperatures rose by +0.8 to +1.3°C. Periods of elevated acute malnutrition systematically coincided with El Niño events (2014–2015, 2018, and 2023). Four of the six driest years occurred in the last evaluated decade. El Niño was associated with rainfall deficits and La Niña with wet years, although accumulated impacts persisted. The evidence confirms a shift toward a warmer, drier, and extreme climate, with recurrent impacts on staple crops and FNS. A transition from reactive responses to anticipatory strategies grounded in integrated water, soil, and climate governance is required.