This study presents a methodological framework for estimating surface nitrogen dioxide (NO₂) concentrations in Mexico City during 2024. Sentinel-5P satellite observations, ERA5 meteorological variables, and ground measurements from the RAMA were integrated to generate high-resolution estimates through a Random Forest model combined with statistical downscaling. After data cleaning, 3246 aligned records were retained. The model achieved robust performance (R² = 0.9196; RMSE = 6.80 µg/m³; MAE = 4.55 µg/m³), demonstrating its ability to reproduce both spatial and temporal variations in NO₂ across the metropolitan area. These results confirm that machine-learning-based downscaling effectively enhances satellite-derived pollution estimates and provides a reliable tool for urban air quality assessment.

Esta obra, conformada por diez trabajos de distinguidos académicos y académicas de distintas instituciones educativas del país, envía un mensaje contundente para quienes se interesan en el estudio de la geografía económica y la economía sectorial: las diferencias económicas de largo plazo se deben atender con un enfoque de equidad de oportunidades económicas. No obstante, los diferentes hallazgos empíricos resaltan la importancia de disponer de medidas de política pública que inciden en la estructura de ingresos, motiven la innovación tecnológica, fortalezcan las ventajas comparativas del comercio internacional y protejan el medio ambiente.

This study develops a statistical and technological framework to analyze extreme rainfall in Colima, Mexico, by integrating historical precipitation records, probabilistic modeling, and spatial visualization. Using data from CONAGUA meteorological stations, we identify high-intensity rainfall events and model their recurrence using the Generalized Extreme Value (GEV) distribution to estimate key return periods. The results support flood-risk assessment and territorial planning in Colima. Spatial interpolation was performed in Python (version 3.13), and QGIS (version 3.38) produces exceedance maps that illustrate geographic variations in rainfall intensity across the state. These exceedance maps reveal a consistent spatial pattern, with the northern and western areas of Colima experiencing the highest frequencies of extreme events. Based on these results, the integration of real-time sensor technologies and satellite observations may improve flood monitoring and risk management frameworks.

La presente investigación propone una revisión teórica en español e inglés, utilizando las bases de datos Scopus y Web of Science, con el fin de examinar cómo la Gestión Disruptiva y la Inclusión se articulan como capacidades dinámicas en la transformación organizacional. Este estudio tiene un diseño documental con dos enfoques complementarios, en un primer momento se realiza un Análisis Bibliométrico y posteriormente se lleva a cabo una Revisión Sistemática de Literatura (RSL). El análisis se centra en estudios que definan, midan o apliquen estas dimensiones en distintos sectores y contextos. Como resultado del análisis, se elabora una tabla con las capacidades dinámicas identificadas en la revisión sistemática de literatura, en la cual se sintetizan las capacidades de detección, aprovechamiento y reconfiguración, así como los enfoques de inclusión vinculados a la innovación social en ecosistemas disruptivos.