102639 by UNIGIS América Latina

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

SIG APLICADO AL ANALISIS DE LA AMENAZA ANTE EL FENOMENO DE LA NIÑA EN COLOMBIA GIS-BASED RISK ANALYSIS OF THE EL NINO PHENOMENON IN COLOMBIA by/por

Ing. Geografo y Ambiental. Paola Andrea Bulla Portuguez 01122895 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc Advisor ǀ Supervisor: Carlos Mena PhD

Bogota – Colombia, 23 de diciembre de 2018 1

Compromiso de Ciencia Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Bogotá, 23 de diciembre de 2018 Paola Andrea Bulla Portuguez (Lugar, Fecha) (Firma)

Dedicatoria

Este trabajo va dedicado a Elizabeth, mi madre; a La memoria de Evangelina y Octaviano mis abuelos que durante el recorrido de esta maestría se fueron a la compañía del Señor; y al Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambientales - IDEAM quienes me apoyaron y aportaron continuamente.

AGRADECIMIENTOS

La autora expresa su reconocimiento a las siguientes personas y al Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM, que han contribuido con sus sugerencias, consejos, experiencia e información, a la realización de este documento.

Deseo mencionar los siguientes nombres, por orden alfabético:

GUILLERMO ARMENTA, Ingeniero de Sistemas, IDEAM PAULO FONSECA, Ingeniero Geógrafo, Esp. SIG OLGA GONZÁLEZ, Ingeniera Geógrafa, IDEAM DIANA GUZMÁN, Ingeniera Agroindustrial, IDEAM MARÍA TERESA MARTÍNEZ, Meteorologa, IDEAM ESPERANZA PARDO, Ingeniera Agrónoma IDEAM FRANKLIN RUIZ, Físico, Msc. Meteorólogo – IDEAM LISETH RODRIGUEZ, Ing. Catastral ARAMINTA VEGA, Técnico en Sistemas, IDEAM

ÍNDICE DE ABREVIATURAS Y SIGLAS

°C:

Grados centígrados

ARIMA: Modelo auto-regresivo integrado de media móvil ENSO: El Niño-Southern Oscillation, hPa: Hectopascales IDEAM: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDW: Inverse distance weighted mm:

Milímetros

Msnm: Metros sobre el nivel del mar NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration OMM: Organización Meteorológica Mundial ONI:

The Oceanic Niño Index

TSM: Temperatura Superficial del Mar ZCIT: Zona de Confluencia Intertropical

RESUMEN

En las últimas décadas los fenómenos climatológicos se han producido con mayor frecuencia y mayor intensidad debido a grandes cambios en las variables climáticas, como la precipitación y temperatura, entre otras. Una de las causas de estos cambios está relacionada con el hombre, ya que las modificaciones que hace en sus actividades diarias influyen en el ambiente y en la atmósfera, creando perturbaciones severas en el comportamiento normal de dichas variables en todo el mundo, y en particular en Colombia. Colombia es afectada por varios fenómenos climáticos, debido a su ubicación geográfica y la incidencia de las ondas atmosféricas que llegan al país. Este trabajo se enfoca en el evento que resulta del efecto del enfriamiento del Océano Pacifico, llamado el fenómeno de la Niña, el cual incide en la mayoría del territorio colombiano, causando precipitaciones muy altas en periodos de invierno y de verano. Estudiando en detalle el fenómeno de La Niña, mediante el análisis de la información suministrada por el IDEAM (datos climáticos), se realiza un monitoreo y estudio de cada fenómeno de La Niña, que se ha presentado desde 1971 para generar una metodología que identifique el nivel de amenaza que puede presentarse ante la ocurrencia de dicho fenómeno a nivel de municipio. Como resultado de este trabajo se identificaron los municipios más afectados ante la ocurrencia del fenómeno La Niña. Los municipios en el área de estudio con mayor grado de amenaza frente a la ocurrencia de precipitaciones por encima de lo normal son: Manaure, Maicao, Riohacha, Albania, Cartagena De Indias Santiago, Sucre, Pelaya, San Pedro, Bolívar, Albania y Roncesvalles. Tópicos: Fenómeno de la Niña, Precipitación, Anomalía, Variabilidad, Clima

ABSTRACT

Over the last several decades, climatic phenomena have occurred more frequently and with a greater intensity due to drastic changes in climatic variables such as precipitation and temperature, among others. One cause of this change is related to human activity, due to new sources of environmental variations that affect the atmosphere, creating severe disturbances to the normal patterns of climatic elements worldwide, and especially in Colombia.

Colombia is particularly vulnerable to climatic phenomena because of its geographical location and the incidence of atmospheric waves that reach the country. This thesis focuses on ‘La Niña’, and atmospheric phenomenon, which is a result of the cooling effect of the Pacific Ocean. This phenomenon affects a large amount of Colombian territory and causes heavy rainfall in winter and summer seasons.

In order to develop a methodology that is able to identify the threat level of La Niña on a municipal scale, the phenomenon is studied in detail by evaluating climatic records provided by IDEAM and a close monitoring of data of each La Niña from 1971 to date is followed.

As a result of this study, the most affected municipalities by La Niña phenomenon were identified. The municipalities in the study area with the highest threat level against rainfall above normal are: Manaure, Maicao, Riohacha, Albania, Cartagena De Indias Santiago, Sucre, Pelaya, San Pedro, Bolívar, Albania and Roncesvalles. Keyboards: Phenomenon of La Niña, Rain, Anomaly, Variability, Climate

Contenido 1.

INTRODUCCIÓN ............................................................................................... 11 1.1.

ANTECEDENTES................................................................................................... 11

1.2.

OBJETIVOS .......................................................................................................... 12

1.2.1 1.2.2

OBJETIVO GENERAL .................................................................................................................... 12 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................................ 12

1.3.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN .......................................................................... 12

1.4.

HIPÓTESIS ........................................................................................................... 13

1.5.

JUSTIFICACIÓN .................................................................................................... 13

1.6.

ALCANCE ............................................................................................................ 13

MARCO TEÓRICO ............................................................................................. 15 2.1.

ELEMENTOS DE CLIMATOLOGÍA .......................................................................... 15

2.2.

VARIABILIDAD CLIMÁTICA ................................................................................... 16

2.2.1.

2.3.

VARIABILIDAD CLIMÁTICA EN EL OCÉANO PACIFICO ............................................ 19

2.3.1. 2.3.2. 2.3.3. 2.3.4.

EL FENÓMENO ENSO ............................................................................................................. 20 EVENTOS DEL FENÓMENO ENSO .......................................................................................... 27 ÍNDICE OCEÁNICO EL NIÑO (ONI) ......................................................................................... 30 FENÓMENO DE LA NIÑA EN COLOMBIA .............................................................................. 31

2.4.

AMENAZA........................................................................................................... 32

2.5.

VULNERABILIDAD ............................................................................................... 34

2.5.1.

2.6.

2.7.

FACTORES DE LA VULNERABILIDAD ...................................................................................... 34

SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICO (SIG) Y ANÁLISIS ESPACIALES ............. 35

2.6.1. 2.6.2.

ESCALAS DE VARIABILIDAD CLIMÁTICA ................................................................................ 16

ESTADÍSTICA ESPACIAL .......................................................................................................... 36 MÉTODO DE INTERPOLACIÓN............................................................................................... 37

MARCO METODOLÓGICO .................................................................................... 38

METODOLOGÍA ................................................................................................ 43 3.1.

ÁREA DE ESTUDIO ............................................................................................... 43

3.1.1.

CLIMA DE COLOMBIA ............................................................................................................ 44

3.2.

EFECTO CLIMÁTICO DURANTE LA FASE FRÍA “LA NIÑA” EN COLOMBIA ................. 50

3.3.

DATOS ................................................................................................................ 51

3.4. FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA........................................................................ 53 3.4.1. 3.4.2.

MANEJO DE INFORMACIÓN .................................................................................................. 54 ANOMALÍA DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA ............................................................... 57

3.5

INTERPOLACIÓN DE LOS DATOS .......................................................................... 58

3.6

MAPA DE AMENAZA ........................................................................................... 61

3.7

PRESENTACIÓN DE MAPAS .................................................................................. 63 8

RESULTADOS ................................................................................................... 64 4.1 TERRITORIOS MAS AFECTADOS POR EL FENÓMENO ................................................. 64 4.2 ESPECIALIZACIÓN DE LAS VARIABLES DE INTERÉS ..................................................... 66 4.3 SALIDA Y VISUALIZACIÓN DE LAS VARIABLES INTERPOLADAS .................................... 67

ANÁLISIS DE RESULTADOS ................................................................................ 69 DATOS ........................................................................................................................... 69

CONCLUSIONES................................................................................................ 72

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 74

ANEXOS.................................................................................................................. 80 ANEXO 1 TABLA ONI ...................................................................................................... 80 ANEXO 2 ESTACIONES ESTUDIADAS DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA........................ 80 ANEXO 3 MUNICIPIOS VULNERABLES ANTE EL FENÓMENO DE LA NIÑA ........................... 82 ANEXO 4 MAPAS ............................................................................................................ 92 Anomalía de precipitación.............................................................................................. 92 Anomalía de la temperatura......................................................................................... 118

ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA 1 DISTRIBUCIÓN DE LA PRECIPITACIÓN DURANTE EL AÑO EN SUBACHOQUE (VARIABILIDAD ESTACIONAL) 16 FIGURA 2 ONDAS INTRAESTACIONALES DETECTADAS EN EL CAMPO DE LA VELOCIDAD POTENCIAL DEL VIENTO A UNA ALTURA DE 850 HPA (HECTOPASCALES), DURANTE LOS AÑOS 2013-05 A 2014-11. 18 FIGURA 3 SERIE DE TIEMPO DE LA TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MAR EN EL PACÍFICO CENTRAL TROPICAL (REGIÓN NIÑO 3), DURANTE EL PERÍODO 2012-2013. 19 FIGURA 4 CIRCULACIÓN DE LOS VIENTOS. 21 FIGURA 5 CELDAS DE WALKER. 22 FIGURA 6 FORMACIÓN DE LA ZONA DE CONFLUENCIA INTERTROPICAL. 23 FIGURA 7 REGIONES DEL OCÉANO PACIFICO. 23 FIGURA 8 GENERACIÓN DE LA PRECIPITACIÓN 24 FIGURA 9 FASE NEUTRA EN EL OCÉANO PACIFICO. 27 FIGURA 10 CONDICIONES DEL FENÓMENO DE EL NIÑO 28 FIGURA 11 CONDICIONES DEL FENÓMENO DE LA NIÑA. 29 FIGURA 12 MUNICIPIO DE CAMPO DE LA CRUZ EN EL DEPARTAMENTO DEL ATLÁNTICO, ANTE EL FENÓMENO DE LA NIÑA 2010-2011 32 FIGURA 13 CLASIFICACIONES DE AMENAZAS NATURALES. 33 FIGURA 14 INCREMENTO DE DESASTRES EN EL MUNDO (1900-2005). 35 FIGURA 15 REGIONES GEOGRÁFICAS DE COLOMBIA 43 FIGURA 16 DISTRIBUCIÓN DE LOS PISOS TÉRMICOS EN COLOMBIA 46 FIGURA 17 CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA DE CALDAS LANG. 49 FIGURA 18 MAPA ZONAS DE ESTUDIO 50 FIGURA 19 MAPA ESTACIONES DE PRECIPITACIÓN PARA EL ESTUDIO 51 FIGURA 20 ESTACIONES DE TEMPERATURA PARA EL ESTUDIO 52 FIGURA 21 FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA 53 FIGURA 22 PROPIEDADES DEL IDW 59 FIGURA 23 MODEL BULDING DE LA ANOMALÍA DE PRECIPITACIÓN 60 FIGURA 24 PROPIEDADES DEL IDW 60 FIGURA 25 CLASIFICACIÓN DE RANGOS DE ANOMALÍA A) PRECIPITACIÓN B) TEMPERATURA 61 FIGURA 26 DEPARTAMENTOS MÁS AFECTADO ANTE EL FENÓMENO 65 FIGURA 27 TRIMESTRES DE FENÓMENO DE LA NIÑA 66 FIGURA 28 INTERPOLACIÓN DE LAS VARIABLES DEL ESTUDIO. FIGURA A ANOMALÍA DE PRECIPITACIÓN, B ANOMALÍA DE LA TEMPERATURA 66 FIGURA 29 VISUALIZADOR DE LOS MAPAS 67 FIGURA 30 MAPA ESTIMACIÓN DEL GRADO DE AMENAZA DE LOS MUNICIPIOS EN COLOMBIA ANTE FENÓMENOS DE LA NIÑA 68

ÍNDICE DE TABLAS

TABLA 1 DISTRIBUCIÓN DE LOS PISOS TÉRMICOS EN COLOMBIA

TABLA 2. ÁREA EN KM2 DE ALGUNOS MUNICIPIOS EN EL PERIODO ABRIL-MAYO-JUNIO

TABLA 3. ÁREA EN KM2 DE LAS REGIONES NATURALES

1. INTRODUCCIÓN

1.1. ANTECEDENTES

Según Pabón (1998), el clima es el resultado de la interacción de diversos elementos y factores como la lluvia, el viento, las nubes, la latitud, la altitud, la vegetación, los cuerpos de agua y el relieve. A su vez, el clima define el tipo de flora y fauna que predomina en una región. El hombre es también un factor en el clima ya que ayuda a condicionarlo, esto lo hace por medio de actividades agrícolas, comerciales, industriales, etc., así como otros aspectos básicos de la sociedad como son la salud, la vivienda, la comunicación y el medio ambiente, entre otros. El tema central de este estudio es la variabilidad climática la cual, según Pabón (1997), tiene una clasificación a diferentes escalas de tiempo, la que abarca el foco de la investigación es la escala Interanual donde se encuentran enmarcados los fenómenos de la Niña y Niño, que han sido estudiados con respecto a sus incidencias en varios campos, como la pesca, la agricultura, salud, y en aspectos más especializados como el clima, hidrología y climatología, en general para el territorio suramericano. Según el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM, 2005), Colombia es golpeada por este tipo de fenómenos cada vez que ocurren ya sea por sequía o por exceso de lluvias. Para este caso se enfocará en el exceso de lluvias, debido a las afectaciones tan graves que ha tenido, como el fenómeno de La Niña ocurrido en 2010-2011, el cual mostró un alto acoplamiento entre los diferentes indicadores océano- atmosféricos que caracterizan y definen su ocurrencia. La Niña 2010-2011 ha sido una de las más fuertes de la historia. Según Euscátegui y Hurtado (2012), el comportamiento hidroclimático del país durante el fenómeno de La Niña 2010-2011, demuestra la alta incidencia del evento en las regiones Caribe, Andina y Pacífica el cual provoco grandes pérdidas como más de un millón y medio de personas afectadas, cuatrocientos mil hogares afectados, más de dos millones y medio de zonas inundadas, los ríos Cauca y Magdalena, especialmente en sus partes medias y bajas, dejan entrever una influencia marcada de la variabilidad interanual, en 11

su comportamiento extremo. Se destaca que durante la presencia de La Niña 20102011, se alcanzaron no solo las cotas de inundación, sino a su vez, los valores extremos más altos de la última década.

1.2. OBJETIVOS 1.2.1

OBJETIVO GENERAL

Identificar los municipios ubicados en las zonas de amenaza en Colombia con respecto a la variabilidad climática interanual con el fin de poder aplicarlo en los esquemas de predicción climática asociados a eventos de La Niña.

1.2.2 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS Analizar el grado de amenaza por el aumento de las lluvias a nivel de municipios.



Producir información cartográfica de las anomalías en la precipitación y temperatura media trimestral.



Compilar las salidas cartograficas en un sistema que consulte y visualice la informacion procesada

1.3. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN a. ¿Cuál es el grado de amenaza por un aumento de lluvias en los municipios de Colombia? b. ¿Dónde se ubican las anomalías mas altas de precipitación y temperatura media trimestral? c. ¿Cómo se pueden visualizar las anomalías de precipitación y temperatura en los municipios de Colombia amenazados por el fenómeno de la Niña?

1.4. HIPÓTESIS

En la geografía de Colombia existen municipios más susceptibles que otros a precipitaciones por encima de lo normal por efecto del fenómeno de la Niña.

1.5. JUSTIFICACIÓN

Esta investigación se enfoca en el estudio del Fenómeno de La Niña debido a que su grado de afectación es alto tanto a nivel nacional como a nivel municipal donde el municipio es la entidad geográfica más pequeña e importante y no ha sido estudiada como es el impacto de dicho fenómeno a esta entidad geográfica. Ante tantas consecuencias que trae este fenómeno es necesario evaluar y registrar el grado de afectación de este, por medio de un Sistema de Información Geográfico que se encargue de organizar, almacenar, analizar y modelar los datos, que para este caso será la serie histórica de la precipitación y temperatura del territorio colombiano. Se evaluará entonces, el grado de vulnerabilidad que tiene un municipio cuando se presenta este fenómeno ante las alteraciones de la lluvia; con lo cual se contribuye a prevenir y tomar las medidas de adaptación a las probables consecuencias de los próximos eventos que puedan ocurrir.

1.6. ALCANCE

Para el desarrollo de esta propuesta de investigación, se desarrollara una base de datos que integre tanto datos geográficos como climáticos y que con esta, se puedan generar salidas cartográficas que muestren la variación de intensidad de los fenómenos de La Niña que han ocurrido y el grado de afectación en los municipios, para que los usuarios interesados en este tema prevean el grado de afectación que tienen los municipios ante dicho fenómeno y así puedan tomas decisiones a tiempo y mitigar los daños.

Con esta investigación se desea obtener el grado de amenaza ante la ocurrencia del fenómeno de la Niña en el territorio colombiano, generando una información real, veraz y asimilable al relieve colombiano, con cartografía de escala 1:500.000, además, de ayudar a mitigar los riesgos que trae dicho fenómeno. Teniendo en cuenta lo anterior todos los intereses que llevan a la realización de este documento e investigación son primordiales para predecir y alertar los deterioros que trae el fenómeno de La Niña, esta información puede llegar a ser de suma importancia para las entidades involucradas con la prevención y atención de desastres, como el Dirección Nacional del Gestión del Riesgo, Alcaldias, etc, para estas entidades será útil la generación de información cartográfica durante el periodo en el que ocurrió el fenómeno de la Niña en Colombia. Para más interacción con los usuarios se generará un aplicativo que busca por tiempo o parámetro el mapa o mapas solicitados.

2. MARCO TEÓRICO

2.1. ELEMENTOS DE CLIMATOLOGÍA El escenario que abarca toda esta investigación y la raíz que la sostiene es el clima definido como “el conjunto fluctuante de las condiciones atmosféricas, el cual se caracteriza por los estados y evoluciones del tiempo en un lugar o región determinado, o en el planeta entero, durante un período de tiempo relativamente largo. El clima de la tierra depende del equilibrio radiativo que está controlado por factores forzantes, por factores determinantes y por la interacción entre los diferentes componentes del sistema climático” (Pabón, 1998, pág. 24). El clima varía en escalas de tiempo y espacio. A través de los años, desde épocas remotas, se han presentado oscilaciones en el clima en diversas escalas de tiempo. Tales fluctuaciones se originan, generalmente, por modificaciones en la forma de interacción entre los distintos componentes del sistema climático el cual es compuesto por los elementos climáticos. Los elementos climáticos son “toda propiedad o condición de la atmosfera cuyo conjunto define el estado físico del tiempo o del clima de un lugar determinado, para un momento o un periodo de tiempo dado. Estos elementos son las mismas como la Temperatura, Viento, Precipitación, Humedad etc.”, (Retallack, 1974, pág. 15). Los factores climáticos son ciertas condiciones físicas distintas de los elementos climatológicos que habitualmente influyen sobre el clima (latitud, longitud, altitud, topografía, distribución de tierras y mares, corrientes oceánicas etc,). Esto indica que estos factores producen y modifican los valores de los elementos que caracterizan el clima. Lo escrito anteriormente indica que la atmosfera es variable; en gran parte por la existencia del sistema integrado por la tierra - mar– atmosfera, el cual está sometido al cambio de energía lo que genera que el clima de una región este determinado en gran parte por los flujos de la energía entrante y saliente, cuyo resultado es un conjunto de métodos de traspaso de calor que se encarga de distribuir los excesos en los lugares déficits.

El clima en cualquier región presenta variaciones que tienen escalas en el tiempo y no se perciben fácilmente, para esto se requiere de un análisis para detectarlas. Además, son muy importantes dentro del sistema climático global ya que tienen efectos en diferentes regiones geográficas donde produce impactos socio-económicos variados.

2.2. VARIABILIDAD CLIMÁTICA Según Montealegre y Pabón (2000), la Variabilidad Climática se refiere a las variaciones observadas en el clima durante escalas de tiempo relativamente cortos. En Climatología, el valor promedio de una serie continua de mediciones de una variable climatológica durante un período de por lo menos 30 años se llama la normal climatológica o valor normal. Permite definir y comparar el clima de una región. Las

fluctuaciones

utilizadas

para

definir

variabilidad

climática

representan valores por encima o por debajo de esta normal climatológica. Se llama anomalía la diferencia entre el valor registrado de la variable y su valor normal 2.2.1. ESCALAS DE VARIABILIDAD CLIMÁTICA

Según la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 2007), el clima varía con los periodos de tiempo los cuales están asociados a grandes procesos de la atmosfera y tienen una duración por temporadas de días, años, e incluso siglos; la variabilidad climática se divide en escalas según el tiempo, tales como: La estacional, Intraestacional, Interanual y Interdecadal. A continuación se dará una breve reseña de cada una. Estacional

Figura 1 Distribución de la precipitación durante el año en Subachoque (variabilidad estacional) Fuente: IDEAM, 2013

Esta escala concierne a la variación del clima a nivel mensual, se determina su presencia conociendo las características tanto del comportamiento de los elementos climáticos, como las secuencias de estos. Es importante resaltar que esta escala está regulada por la Zona de Confluencia Intertropical (ZCIT) (sistema productor de lluvias), la cual, es considerada como una de las más importantes fluctuaciones climáticas de la escala estacional y su dinámica explica un buen porcentaje de la variabilidad de la precipitación en Colombia, según Montealegre y Pabon (2000). En la figura 1 se observa el ciclo anual de la precipitación que es directamente influenciada por las dos veces que se mueve la ZCIT por el territorio colombiano. Según el IDEAM (2005), para la mayoría del territorio colombiano existen dos periodos climáticos definidos que son la época lluviosa y la época seca, estas dos épocas se ven plasmadas, donde las épocas de lluvia se presentan en dos periodos (marzo-abrilmayo) y (septiembre-octubre-noviembre), lo mismo para la temporada seca que está comprendida entre los periodos (diciembre-enero-febrero) y (junio-julio-agosto). Es importante acotar que esta distribución de las épocas no es igual para todo el país, también, se pueden presentar una vez al año y por un periodo más prolongado. Intraestacional Esta escala concierne al periodo que va desde horas a algunos días o meses; esta escala puede determinar las condiciones del tiempo durante semanas e inclusive de uno a dos meses; debido a que esta escala es tan pequeña, que muchas veces las oscilaciones que se presentan pasan desapercibidas. Dentro de las oscilaciones intraestacionales se destacan la oscilación de 30-60 días que se encuentra en gran actividad en el Pacífico Tropical Oriental y en la América Tropical. Esta oscilación es mejor conocida como las ondas de Madden - Julian, descubiertas en 1971 en el campo de la presión tropical, según Pabón (1997). En la figura 2, se observa el avance de estas oscilaciones en el campo de la velocidad potencial del viento a una Altura de 850 hPa, según la National Oceanic and Atmosferic Administration (NOAA, 2014).

Figura 2 Ondas intraestacionales detectadas en el campo de la velocidad potencial del viento a una altura de 850 hPa (Hectopascales), durante los años 2013-05 a 2014-11. Fuente: NOAA, 2014

Interanual Esta escala concierne al estudio de las variables climatológicas de año en año. Como ejemplo, se observa que la precipitación de la época lluviosa en un lugar no siempre es la misma de un año a otro, sino que fluctúa por encima o por debajo de lo normal. Esta escala se relaciona con las alteraciones en el balance global de radiación. En la figura 3, se aprecia la variabilidad interanual de la temperatura superficial del mar, en el sector central del océano Pacífico Tropical. La oscilación más representativa de este periodo son los fenómenos enmarcados dentro del ciclo El Niño - La Niña - Oscilación del Sur, según Pabón y Montealegre (1998).

Figura 3 Serie de tiempo de la temperatura superficial del mar en el Pacífico Central Tropical (región Niño 3), durante el período 2012-2013. Fuente: NOAA, 2013

Interdecadal Esta escala manifiesta fluctuaciones del clima a nivel de décadas y a largo plazo están influyendo notablemente en las actividades de la sociedad en ciclos interdecadales.

2.3. VARIABILIDAD CLIMÁTICA EN EL OCÉANO PACIFICO

Para entender mejor el comportamiento de la precipitación en Colombia, es importante entender la dinámica de los procesos oceánicos y sus relaciones durante las épocas de calentamiento y enfriamiento. Según Pabón

y Montealegre (1998), el análisis de la secuencia temporal de

anomalías de la temperatura de la superficie del mar en las diferentes regiones del sector del océano Pacifico tropical refleja la ocurrencia de períodos cálidos y fríos en ciclos periódicos. La transición de eventos cálidos a eventos fríos se presenta en un tiempo corto y el sistema cambia de fase de manera rápida.

La siguiente precisión se basa en el trabajo de Montealegre (2009), el cual indica que el océano como controlador del clima y la atmósfera que se suscitan por los procesos físicos de la condensación (formación de nubes), son considerados como los responsables determinantes de la variabilidad interanual de la precipitación. Por ello, se considera que los procesos de interacción entre estos dos medios tienen una influencia, prácticamente directa, en la variabilidad de la precipitación. El grado de influencia de uno u otro océano es diferencial sobre el territorio continental, dependiendo de factores como la distancia al mar. Algunos países se ven más influenciados por el Atlántico y otros por el Pacífico. No obstante, en la escala interanual, el océano Pacífico a través del ciclo El Niño, La Niña – Oscilación del Sur, (ENSO) induce una señal que es posible identificar en casi todos los países de la región.

2.3.1. EL FENÓMENO ENSO

El ENSO es un fenómeno oceánico-atmosférico que consiste en la interacción de las aguas superficiales del océano Pacífico tropical con la atmósfera. Dicho fenómeno presenta en su componente oceánico, un contraste importante relacionado con las temperaturas superficiales del Océano Pacífico tropical; el cual establece la aparición de dos eventos, dependiendo de los valores de la temperatura, los cuales son: El Niño, que ocurre cuando se presentan anomalías cálidas y La Niña, que ocurre cuando se presentan anomalías frías de temperatura, ambos en el océano Pacífico tropical, según Sanchez (2012).

Este fenómeno es caracterizado y modelado por varias variables, las cuales se explicarán a continuación:

2.3.1.1.

Variables Incidentes en el Fenómeno ENSO

Las variables que caracterizan este tipo de fenómeno son: -

Circulación atmosférica

En la capa atmosférica existen grandes masas de aire que se individualizan por su temperatura, su humedad y su presión. En cada hemisferio existen dos masas de aire, 20

el aire tropical y el aire polar, las cuales se dividen a su vez, en aire marítimo y aire continental. Las distribuciones de viento y presión a gran escala que persisten durante todo el año o se repiten estacionalmente es a lo que se denomina circulación general, según Retallack (1975). La teoría de la circulación atmosférica es, según Zambrano (1986, pág. 10), “el aire cálido en el Ecuador se eleva y origina una zona de bajas presiones que atraen los vientos alisios. En altura, el aire ecuatorial se acumula para dirigirse luego hacia las latitudes subtropicales, creando así una corriente de altitud que, al descender, origina las altas presiones subtropicales. Desde estas últimas, el viento se escapa, de una parte, hacia el Ecuador (alisio), y de otra, hacia las latitudes templadas (vientos del Oeste)”. -

Vientos Alisios

Tal como se observa en la figura 4 estos vientos son un sistema relativamente constante en dirección y velocidad ya que soplan en ambos hemisferios, desde los 30° de latitud hacia el Ecuador con dirección noreste en el hemisferio norte y sureste en el hemisferio sur. Circulan entre los trópicos, desde 30-35º de latitud hacia el Ecuador. El movimiento de rotación de la Tierra desvía los vientos alisios hacia el oeste, y por esto soplan del nordeste al suroeste en el hemisferio norte y del sudeste hacia el noroeste en el hemisferio sur. Su velocidad es de unos 20 kilómetros/hora, según ECURED (2014).

Figura 4 Circulación de los vientos. Fuente: ECURED, 2014

Celda de Walker

Según Sánchez (2012), La celda de Walker es un patrón de circulación que domina la atmósfera tropical con movimientos de ascenso cerca del ecuador y de descenso en latitudes medias (entre 30 grados de latitud norte y 30 grados de latitud sur). Esta circulación redistribuye el exceso de energía recibida en el ecuador hacia latitudes altas y está asociada a dos mecanismos principales, el calentamiento diferencial (entre el Ecuador y latitudes altas) y la rotación de la Tierra (Ver figura 5).

Figura 5 Celdas de Walker. Fuente:: Pisico, 2011

La Zona de Confluencia Intertropical (ZCIT)

Es una franja de bajas presiones (presencia de grandes y abundantes nubes), en la zona Ecuatorial, la cual se forma, debido a la confluencia de corrientes de aire que entran en los trópicos procedentes del hemisferio norte y sur, tal como se ve en la figura 6. Esta zona inicia su recorrido de sur a norte entre enero y febrero, y de norte a sur entre los meses julio y agosto, produciendo las temporadas lluviosas en gran parte de Colombia. La ZCIT no es uniforme ni continua, se puede interrumpir en zonas marítimas y continentales, y al mismo tiempo puede variar su grosor de un sitio a otro (Canal clima, 2014)

Figura 6 Formación de la Zona de Confluencia Intertropical. Fuente: FONDEAR, 2013.

Temperatura Superficial del Mar (TSM)

Figura 7 Regiones del Océano Pacifico. Fuente: IMN, 2014

Es sencillamente la temperatura en la superficie del mar. Esta se calcula sacando la diferencia entre, el valor observado en el termómetro, menos el valor medio histórico del lugar en el cual se realizó la medición. Para la inspección del cambio que presenta la TSM en la franja tropical del Pacifico, se han establecido cuatro regiones definidas así: Occidental (región Niño 4), Central (región Niño 3), Centro-occidental: (región Niño 3-4) y Oriental: (región Niño 1+2), tal como se muestra en la figura 7. En cada una de estas regiones se mide esta 23

temperatura de la superficie del mar y se determinan sus anomalías, evaluadas como la diferencia entre un valor mensual cualquiera y su promedio histórico (IMN, 2014). -

Termoclina

El océano tropical está compuesto por tres capas: una superficial que es cálida y bien mezclada; otra profunda que es fría y estratificada, y entre las dos capas esta la “termoclina”, donde la temperatura del agua disminuye bruscamente con la profundidad. En el Oeste del Pacífico Ecuatorial, esta capa se localiza, a 200 metros aprox. de profundidad, donde acumula aguas cálidas en un sector cerca a Indonesia, mientras en el Este del Pacífico Ecuatorial, alcanza los 50 metros de profundidad aproximadamente, según Braganza (2012).

Precipitación

Según Hurtado (2000), es el fenómeno atmosférico consistente en una caída acuosa en forma de gotas líquidas, cuyo diámetro se halla generalmente comprendido entre 0.5 y 7 mm, y que caen a una velocidad del orden de los 3 m/s. Esta es generada por medio del ciclo natural del agua como se observa en la figura 8

Figura 8 Generación de la precipitación Fuente: Sánchez, 2012

El régimen de la lluvia total anual en el país puede esquematizarse en la siguiente forma, según el IDEAM (2005): 

Los núcleos máximos se han registrado en la Región Pacífica con totales anuales de más de 10000 mm.



La región Caribe registra lluvias entre 500 y 2000 mm con un gradiente muy definido en dirección Sur.



La región Andina posee una gran diversidad pluviométrica, con lluvias relativamente escasas (hasta 2000 mm) a lo largo de la Cordillera Oriental y en los valles del Alto Magdalena y Alto Cauca y núcleos máximos (de 3000 a 5000 mm) en las cuencas del Medio Magdalena y Medio Cauca.

Como características predominantes de la distribución de lluvias durante el año, es: 

Presentan régimen bimodal: la mayor parte de la región Andina y de la región Caribe, con excepción de la región del Bajo Nechí, parte de la cuenca del río Sinú y sectores de la vertiente oriental de la cordillera central a la altura de Samaná (Caldas).



Presenta régimen monomodal: la mayor parte de la Orinoquia y Amazonia colombiana y los sectores mencionados anteriormente como excepciones en la parte andina.



La región Pacífica no presenta una tendencia definida y más bien tiende a mostrar escasa diferencia entre las cantidades aportadas por cada mes en particular.

Temperatura

El significado particular la temperatura: “es una magnitud física que caracteriza el movimiento aleatorio medio de las moléculas en un cuerpo físico” (IDEAM, 2005, pág. 30). En general, cuando se describe la temperatura del aire, se refiere a la medida del estado térmico del aire con respecto a su habilidad de trasmitir calor a su alrededor.

La temperatura media es el promedio de las temperaturas observadas en el transcurso de un tiempo determinado (hora, día, mes, año, década, etc.), en tanto que las temperaturas extremas corresponden al valor más alto (máximo) y más bajo (mínimo), presentados en el transcurso de tal intervalo. Según el IDEAM (2005), la temperatura del aire en superficie es la temperatura leída en un termómetro expuesto al aire en una caseta a una altura comprendida entre 1.25 y 2 metros sobre el nivel del suelo y se mide en grados de la escala Celsius o Centigrados (°C) y se reporta con decimas de grados. El régimen de la temperatura en Colombia está determinado por la posición geográfica del país en el mundo y por la fisiografía de su territorio. El primer factor influye, ante todo, sobre la amplitud anual de la temperatura, mientras que el segundo lo hace sobre la variabilidad espacial de la misma. El comportamiento de la temperatura a nivel nacional, según el IDEAM, (2005) es: 

En la Región Caribe, los valores de temperatura media del aire oscilan entre los 24 y los 28 °C. En las partes más cálidas, la temperatura oscila entre 28 y 32 °C, estas se presentan en la alta y media Guajira, en la parte central del Cesar y Bolívar y en el sur de los departamentos de Magdalena, Atlántico y Sucre.



En la Región Andina la temperatura media se caracteriza por la presencia de los llamados pisos térmicos, causados por la disminución de la temperatura con el aumento de altura sobre el nivel del mar. En los valles de los principales ríos, se registran los más altos valores, entre 24 y 28°C, mientras que, en los altiplanos y algunas zonas montañosa de los departamentos de Antioquia, Cauca y el Viejo Caldas, se presentan valores bajos, entre 12 y 16°C. En la alta montaña se registran valores inferiores a 8°C.



En la Región Pacífica se registran temperaturas medias comprendidas entre 24 y 28°C.

2.3.2. EVENTOS DEL FENÓMENO ENSO

Los eventos del fenómeno ENSO son dos: El Fenómeno del Niño y Fenómeno de La Niña, tal como se menciona anteriormente; para comprender las características de estos fenómenos es primordial conocer las condiciones neutras

2.3.2.1.

Fase Neutra

Figura 9 Fase Neutra en el Océano Pacifico. Fuente: CFE, 2000.

Las condiciones normales del océano Pacifico son (ver figura 9): Los vientos Alisios acumulan gran cantidad de agua y calor en la parte Occidental de este océano y estos vientos convergen en el Ecuador sobre la capa superficial del mar, la cual da origen a las corrientes ecuatoriales del norte y del sur, contracorriente y sub-corriente. Según la NOAA (2013), en cuanto al océano la profundidad de la termoclina supera los 150 metros. Produciendo por lo tanto una gran evaporación, la cual es responsable de la abundante precipitación en Indonesia y Australia, es decir, que la precipitación, se localizan en el Sureste de Asia, mientras en el Pacifico Oriental (cerca de América) es relativamente seco.

La temperatura superficial del mar para condiciones normales oscila alrededor de 8ºC entre ambas franjas del Pacífico según Montealegre y Pabón (2002). Este aumento de agua, de temperatura y pendiente del nivel del mar, se mantiene mientras los alisios persisten con su intensidad normal.

2.3.2.2.

Fenómeno del Niño

El Fenómeno El Niño se define como un calentamiento a gran escala de las aguas superficiales cuya desviación en temperatura supera a los valores normales (Zambrano, 1986).

Figura 10 Condiciones del Fenómeno de El Niño Fuente: NASA, 2000.

Se llama El Niño a una serie de eventos oceánicos y atmosféricos caracterizados por el anómalo calentamiento del Pacifico tropical, el cual no tiene un periodo exacto de ocurrencia pudiendo ser entre dos y diez años. El océano, la tierra y la atmosfera interactúan de una manera compleja ocasionando severos impactos climáticos alrededor del planeta, figura 10 El Niño es la fase cálida del ENSO, donde su proceso es generado por un debilitamiento a gran escala de los vientos alisios y un calentamiento de la superficie del mar en el océano Pacífico ecuatorial del este y central, tal como se muestra en la figura 10. Este calentamiento se representa a través de anomalías positivas de la TSM, y abundantes precipitaciones a lo largo de las costas de Ecuador y Perú (IDEAM , 2018). 28

2.3.2.3.

Fenómeno de La Niña

Según Montealegre (2009), el Fenómeno de La Niña, es la fase fría del ENSO, se llama así porque presenta condiciones contrarias al fenómeno del Niño, además intensifica el funcionamiento de la celda de Walker debido a que refuerza los vientos alisios, estos toman solo una dirección que es hacia el oeste y en el recorrido a lo largo del Pacifico tropical se intensifica favoreciendo el ascenso de aguas más profundas y por ende más frías, como consecuencia de esta situación la termoclina disminuye de profundidad y se empiezan a presentar anomalías negativas

en la

Temperatura Superficial del Mar. La presión atmosférica es más baja que lo normal sobre Indonesia y el Norte de Australia y más alta que lo normal sobre el Pacífico tropical del Este. Esto explica la intensificación de los vientos alisios que soplan hacia el este, cercanos a la superficie sobre el Pacífico ecuatorial (Ver figura 11).

Figura 11 Condiciones del fenómeno de La Niña. Fuente: Club del planeta, 2013.

Las precipitaciones son producto del enfriamiento de las aguas en la banda central del océano Pacífico ecuatorial, localizada aproximadamente entre los 5º de latitud norte y

5º de latitud sur, la cual apoya a la intensificación de la celda de Walker lo que produce la presencia de anomalías en la circulación atmosférica tropical, y su manifestación es un déficit de precipitaciones que se desarrolla hacia el lado este del Pacífico. Se presentan condiciones atmosféricas más secas que lo normal alrededor del trópico, y a lo largo de las latitudes subtropicales de América del Sur (sur de Brasil y sector central de Argentina, Perú y norte-centro de Chile) (Maturana, Bello y Manley, 2004). Durante los eventos de La Niña las aguas calientes en el Pacífico ecuatorial, se concentran en la región junto a Oceanía y es sobre esta región, donde se desarrolla la nubosidad y la precipitación más intensa. Según la NOAA (2014), los primeros registros del fenómeno de La Niña comenzaron en 1903. Este fenómeno ocurre en promedio cada tres a cinco años, pero los registros históricos de los intervalos entre ambos han variado de dos a siete años. La duración del fenómeno es entre 9 a 12 meses, pero los registros también han mostrado fenómenos que duran hasta dos años.

2.3.3. ÍNDICE OCEÁNICO EL NIÑO (ONI)

Según la NOAA (2014), el Índice Oceánico El Niño (ONI), es el índice estándar que usa la NOAA, para identificar los fenómenos de calentamiento (El Niño) y enfriamiento (La Niña) en el Pacífico tropical, es la media de tres meses consecutivos de la anomalía de la temperatura superficial del mar en la zona 3.4 Cuando este índice es superior a 0,5ºC durante cinco meses consecutivos es la temporada del fenómeno de El Niño, y cuando es inferior a 0,5ºC es la temporada de fenómeno de La Niña. La anomalía tiene como base un período de 30 años (Ejemplo: 1981 – 2010). Según Hurtado y González (2006), una anomalía de 0,5 a 0,9ºC es considerada como débil. Si la anomalía está entre 1,0 y 1,4ºC se considera como moderada, y si es o superior a 1,5ºC se considera como fuerte. Según la NOAA (2014), el índice ONI indica que los años en los que ha habido un Niño fuerte son: 1957, 1965, 1972, 1982, 1991, 1997 y 2009. Los años en los que ha habido una Niña fuerte son: 1955, 1973, 1975 y 1988. En el anexo 1 se pueden observar la Tabla del ONI que es base para este estudio.

2.3.4. FENÓMENO DE LA NIÑA EN COLOMBIA

Para saber el efecto que tiene el fenómeno de La Niña en Colombia, los investigadores (meteorólogos, climatólogos, agrónomos, geógrafos) hacen un análisis de las series históricas tanto del nivel del mar como de las variables climatológicas, las cuales muestran como resultados que, durante la ocurrencia de eventos fríos en el Pacífico tropical, el clima del territorio nacional se ve alterado. Las variables radiación solar directa, temperatura del aire y precipitación, entre otras, presentan un comportamiento anormal, además produce alteraciones en la vegetación, el uso del suelo y del nivel del caudal de los ríos. Se hará una breve reseña de cómo afecta el Fenómeno de La Niña en los diferentes medios naturales, cabe anotar que según el análisis de las series históricas este fenómeno se presenta con más frecuencia en el segundo semestre de cada año. Los primeros cambios que se observan ante la presencia de este fenómeno son los cambios en los registros de las variables climatológicas. Por ejemplo, la radiación solar presenta una disminución en la cantidad de horas diarias de sol. La temperatura del aire es sensiblemente afectada, debido a que, al producirse dicho fenómeno en el océano Pacifico, no afecta de forma pareja el territorio colombiano. Por ejemplo, las Regiones del Caribe y Andina presentan las más grandes reducciones de 2°C por debajo de lo normal según el IDEAM (2005). La variable precipitación varía mucho con la época del año, por ejemplo, para el primer semestre del año se observan precipitaciones entre los rangos normales; mientras que en el segundo semestre del año las precipitaciones alcanzan rango muy por encima de lo normal. Con respecto a la cobertura vegetal, esta es afectada por los excesos de humedad, debido al aumento de las precipitaciones, lo cual provoca alteraciones en el desarrollo de los bosques y aumento en algunos hongos y plagas. Los suelos, que son los retenedores de los bosques se ven afectados por diferentes tipos de erosión fluvial, escarmiento superficial etc. En aguas marítimas la situación es muy diferente a la parte continental. Con respecto a las aguas que rodean el territorio colombiano descienden entre 15 y 20 cm y con respecto a las temperaturas, estas sufren importantes descensos que alcanzan el 1.5°C por debajo de lo normal según Zambrano (1986).

Percibidas las alteraciones que trae el fenómeno de La Niña en Colombia, es muy importante conocer las consecuencias que trae para la sociedad y la economía del país. Las devastaciones que conlleva se pueden observar en la figura 12; por ejemplo, en el sector agrícola, produce grandes pérdidas en los cultivos debido al exceso de agua, esto produce un aumento en los precios de los productos; otra de las consecuencias son los deslizamientos, estos impiden la movilización de los productos del campo, y perdidas económicas para el estado. También es importante indicar las poblaciones que son devastadas cada vez que pasa este fenómeno y que es de vital importancia indicarle el grado de vulnerabilidad que tiene ante este fenómeno que se convierte en una amenaza.

Figura 12 Municipio de Campo de la Cruz en el departamento del Atlántico, ante el fenómeno de La Niña

2010-2011 Fuente: Euscátegui y Hurtado, 2012.

2.4. AMENAZA La amenaza es la probabilidad de que, en un área y un periodo de tiempo específico, un evento desencadenado por un fenómeno natural, o la actividad humana produzca un impacto negativo en los bienes físicos, económicos o culturales y/o afectar la 32

sociedad, el ambiente o las instituciones. Las amenazas constituyen peligros latentes y futuros y se caracterizan por su ubicación, magnitud, frecuencia o probabilidad (Wanczura, Angignard, y Carreño, 2011). Las amenazas de acuerdo a su origen son naturales y antrópicas, esta investigación, estudia el fenómeno de la Niña la cual se califica como una amenaza de tipo natural. Por amenaza natural (Figura 13) se entiende: eventos potenciales cuyo mecanismo de origen difícilmente puede ser intervenido, son eventos de carácter geotécnico y eventos hidro-meteorologicos que pueden causar efectos a elementos expuestos tales como temblores, erupciones volcánicas, granizo, sequias huracanes etc. Cuando la intensidad y recurrencia de estos fenómenos naturales se altera debido a la degradación ambiental y/o la intervención humana en los ecosistemas, se pueden considerar como amenazas socio-naturales (MOVE, 2010).

Figura 13 Clasificaciones de amenazas naturales. Fuente: MOVE, 2010

Es importante resaltar que una amenaza natural es muy difícil de predecir con precisión tanto en el tiempo como en el espacio, pero por ejemplo algunos factores geológicos ayudan a predecir este tipo de eventos. Para mitigar el impacto de las amenazas de tipo natural, es necesario conocer la existencia de estas en cualquier zona para poder mitigarla se pueden realizar planes de prevención que ayudan a estar listos ante los impactos. La amenaza que se evalúa en este trabajo es la gran cantidad de lluvia que cae durante los periodos del Fenómeno de la Niña sobre el territorio colombiano, ya que provoca un impacto geográfico, este impacto puede observarse por medio de la intensidad y duración del fenómeno.

2.5. VULNERABILIDAD La vulnerabilidad de una población frente a los cambios climáticos se refiere a la capacidad que tienen para manejar los daños (riesgos), sin que les afecte; es decir, los mecanismos de adaptación frente a los cambios climáticos. Esta capacidad está relacionada con la manera de que la población es afectada. Para saber la capacidad que estos tienen de manejar los cambios, se necesita conocer la sensibilidad a los mismos; es decir, conocer las condiciones climáticas sobre la población o el sistema y como estos responderá a los eventos (susceptibilidad) o sea su capacidad de adaptación (PNUD, 2007). La vulnerabilidad está relacionada con la amenaza a que el medio está expuesto y a la susceptibilidad que es “el grado de fragilidad interna de un sujeto, objeto o sistema para enfrentar una amenaza y recibir un posible impacto debido a la ocurrencia de un evento adverso” (CIIFEN, 2014, ¶.3) a la que también está expuesto. 2.5.1. FACTORES DE LA VULNERABILIDAD

Es un conjunto de factores que permite identificar ya sea la mayor o menor probabilidad de quedar expuesto ante un desastre. Los factores de la vulnerabilidad más destacados son, según Wilches (1998): 

Factores Físicos: Tiene que ver, entre otros aspectos, con la ubicación fisica de los asentamientos o con las calidades y condiciones tecnicas- materiales de ocupacion o aprovechamiento del ambiente y sus recursos.



Factores Ambientales o ecológicos: Son los que relacionan cómo una comunidad utiliza los elementos de su entorno, lo cual ayuda a debilitar o fortalecer la capacidad de los ecosistemas para adsorber las amenazas naturales.



Factores Económicos: Se refiere a los recursos economicos de los miembros

de una comunidad y a la utilizacion de los recursos

disponibles para una correcta “gestion del riesgo”. La pobreza es quizas la principal causa de vulnerabilidad. 34



Factores Sociales: Se refiere a un conjunto de relaciones, comportamientos, creencias formas de organización, y manera de actuar de las localidades e instituciones que las colocan en condiciones de mayor o menor vulnerabilidad.

Figura 14 Incremento de desastres en el mundo (1900-2005). Fuente: Wilches, 1998

El factor economico influye en como una poblacion se puede preparar ante un evento y su capacidad para recuperarse despues de este. Por eso es un factor agravante de los impactos de un fenomeno natural cualquiera. Según estudios, se ha demostrado que se han incremementado los desastres en el mundo entero (figura 14), y

la mayoria de ellos han sido por fenomenos

hidroclimaticos, tal como lo son las altas precipitaciones que trae el fenomeno de La Niña que a travez del tiempo se ha incrementado debido a que la temperatura del mar presenta anomalias mas extremas.

2.6. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICO (SIG) Y ANÁLISIS ESPACIALES Es importante recordar que es un Sistema de Información Geográfico (SIG): “Es un sistema de hardware, software y procedimientos diseñados para soportar la captura, administración, manipulación, análisis, modelamiento y graficación de datos u objetos 35

referenciados espacialmente, para resolver problemas complejos de planeación y administración.” (Carmona y Monsalve, 2011, p.8). Los SIG sirven para dar solución a problemas o preguntas sobre planificación, gestión y distribución territorial o de recursos. Son utilizados en investigaciones científicas, en arqueología, estudios ambientales, cartografía, sociología, historia, marketing y logística, entre otros campos. Todos los sistemas de información geográfica y los resultados de las búsquedas en estos dependen de la calidad y cantidad de información suministrada en su base de datos. 2.6.1. ESTADÍSTICA ESPACIAL

La estadística espacial, según ESRI (2014), es un conjunto de modelos aplicados al análisis de datos de unidades espaciales, como puntos o polígonos que se incorporan en la información geográfica en modelos. La estadística espacial abarca tres áreas de trabajo, las cuales están definidas y se usan de acuerdo al tipo de dato espacial a analizar y sobre qué espacio sería analizado. El análisis estadístico espacial tiene dos tipos de procesos los cuales son de tipo determinístico y estocástico: 

Proceso estocástico:

Se denomina a este proceso como “a toda variable que evoluciona a lo largo del tiempo de forma total o parcialmente aleatoria. Los procesos estocásticos pueden ser clasificados en: - Tiempo discreto: Cuando el valor de la variable sólo puede cambiar en una serie de momentos determinados del tiempo (por ejemplo, los sorteos de la lotería tienen lugar en determinadas fechas). - Tiempo continuo: Cuando el valor de la variable puede cambiar en cualquier momento del tiempo (la temperatura, por ejemplo).” (Macareñas, 2013, pág. 10).



Proceso determinístico

Son modelos cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma. Los modelos determinísticos, "son aquellos que a cada valor de la variable independiente corresponde otro valor de la variable dependiente. Son especialmente útiles en los sistemas que evolucionan con el tiempo, como son los sistemas dinámicos. En ellos podemos conocer el estado del sistema transcurrido cierto tiempo una vez que hemos dado valores a los distintos parámetros que aparecen en el modelo" (Carreño y Arias, 2012, pág. 1). 2.6.2. MÉTODO DE INTERPOLACIÓN

Según Carmona y Monsalve (2011), el proceso de interpolación espacial es la estimación de los valores que alcanza una variable X en un conjunto de puntos definidos. Cuando se trabaja con un SIG la interpolación espacial suele utilizarse para obtener capas raster que representan la variable a interpolar. En esos casos cada celdilla de la capa raster constituye un punto en el que hay que realizar la interpolación. Lo más habitual es partir de medidas puntuales (variables climáticas, variables del suelo) o de isolineas (curvas de nivel). Aunque los métodos que se utilizan en uno u otro caso son bastante diferentes, todos los métodos de interpolación se basan en la presunción lógica de que cuanto más cercanos estén dos puntos sobre la superficie terrestre, los valores de cualquier variable cuantitativa que midamos en ellos serán más parecidos, para expresarlo más técnicamente, las variables espaciales muestran autocorrelación espacial.

El objetivo principal de la interpolación es realizar un proceso que crea una superficie donde se obtiene el mayor provecho a los datos con los que se cuentan. 

Distancia Inversa Ponderada

La interpolación utilizada para mostrar el comportamiento de las variables meteorológicas de la Precipitación y Temperatura, y que modelaran de la mejor manera el territorio colombiano, fue el IDW, debido a la gran extensión que abarca la investigación y a la escasez de datos climáticos, el cual es “un análisis determinístico que trata de encontrar valores similares para puntos que no fueron medidos en campo 37

en función de aquellos puntos que ya fueron medidos. Una ventaja de este tipo de métodos es que el investigador puede seleccionar los eventos que caracterizan el fenómeno de interés. La principal diferencia y falencia de este método en comparación a los métodos basados en el enfoque estocástico es que este método presenta la incapacidad de realizar la valoración de los errores de predicción y valores extremos de los puntos a estimar. Aun así, es un buen método cuando contamos con las condiciones iniciales del fenómeno sabiendo los resultados que se obtendrán de este al final” (Carreño y Arias, 2012, pág. 15).

2.7. MARCO METODOLÓGICO

Para esta investigación se tomaron en cuenta los trabajos que estudian el fenómeno de la Niña en Colombia y las investigaciones que tratan de como modelar este tema para el territorio colombiano.

El primer trabajo analizado fue el de Euscátegui y

Hurtado (2012): “Análisis del impacto del fenómeno “la Niña” 2010-2011 en la hidroclimatología del país” en el cual se describe a nivel mensual el comportamiento del fenómeno La Niña 2010-2011, según la distribución espaciotemporal de los indicadores oceánico-atmosféricos. El evento se analiza desde la perspectiva histórica mediante la analogía con otros eventos de la misma naturaleza. Se realiza la descripción detallada del impacto en la precipitación, las temperaturas y los caudales de los ríos y se trata de establecer desde el punto de vista hidroclimático, el origen del fuerte impacto en la generación de desastres como las inundaciones y los deslizamientos. Para el efecto, se utilizan diferentes indicadores estadísticos en los cuales se categorizan las variables hidroclimáticas. En los resultados se establece que el comportamiento previo al establecimiento del evento, es en parte responsable de los impactos anormalmente desastrosos y que el fenómeno 2010-11 fue fortalecido y magnificado por situaciones adicionales que lo diferenciaron de otros eventos presentados. El siguiente trabajo analizado es de Montealegre y Pabón (2000), el cual trata sobre “La variabilidad climática interanual asociada al ciclo el Niño-la Niña– oscilación del sur y su efecto en el patrón pluviométrico de Colombia”. En este trabajo se estudia la influencia que tienen, en la escala interanual, los procesos de interacción entre el océano y la atmósfera en los océanos Pacífico y Atlántico Tropical Norte y Sur, en la 38

variabilidad interanual de la precipitación en Colombia. Se identifican y cuantifican las relaciones existentes entre los índices de gran escala, característicos de la variabilidad interanual de los océanos Pacífico y Atlántico Tropical Norte y Sur, y los índices relativos a la variabilidad interanual de la precipitación, en algunas regiones seleccionadas de Colombia. La determinación de estas relaciones es de fundamental importancia en el proceso de construcción de esquemas objetivos de predicción climática para Colombia, basados en métodos físico-estadísticos. También se analizó el trabajo de León (2010) “Aspectos de la circulación atmosférica de gran escala sobre el noroccidente de Suramérica asociada al ciclo ENOS 20092010 y sus consecuencias en el régimen de precipitación en Colombia”. Este trabajo estudia que para los años 2009 y 2010 la circulación atmosférica de gran escala sobre el noroccidente de Suramérica estuvo influenciada por los eventos extremos de la variabilidad climática interanual, en particular relacionados con la transición de un fenómeno La Niña a El Niño en junio de 2009, posteriormente se dio un cambio rápido de retorno a un evento La Niña a mediados del 2010. A pesar de que La Niña del 2009 fue de corta duración tuvo un fuerte impacto en los patrones de la convección y vientos tropicales del norte de Sur América, la precipitación en Colombia presentó excesos entre el 40% y 70%, durante el primer trimestre del 2009, especialmente en la región Andina, por el retraso de la ZCIT en su desplazamiento hacia el sur. Para el último trimestre de 2009 se hizo más notoria la supresión y las deficiencias de la precipitación que llegaron a ser del orden del 50% en amplias zonas de las regiones Caribe, Andina y Pacífica. A pesar de que los primeros meses del 2010 continuó El Niño, el balance anual de las precipitaciones fueron de excesos extraordinarios, y repetidamente se superaron los registros históricos en múltiples localidades, como consecuencia del incremento del contenido de humedad, alteraciones en el comportamiento de la ZCIT y el fortalecimiento de la convección, asociadas con una Niña de categoría entre moderada y fuerte. El trabajo de Hurtado y González (2006) “Evaluación de la afectación territorial de los fenómenos el Niño/la Niña y análisis de la confiabilidad de la predicción climática basada en la presencia de un evento” se analizó debido a que este estudio evalúa las anomalías de lluvia presentadas durante los fenómenos ENSO representadas como porcentaje de territorio afectado en diferentes rangos de intensidad, y analiza la efectividad de una predicción climática estacional basada en el pronóstico de un evento del Pacífico. Hasta el momento, se asume que la presencia de un evento El 39

Niño, supone que amplias áreas serán afectadas por sequía, y que, por el contrario, un evento La Niña, asegura lluvias excesivas. Sin embargo, no todos los eventos se comportan de la misma manera, e incluso se han presentado eventos con comportamientos contrarios a los esperados. En la investigación se analiza cada evento por separado, a partir del año 1971 y se determina hasta qué punto es confiable alertar sobre una sequía o sobre la presencia de excesos en distintas regiones del país. La metodología del trabajo se basó en la determinación del porcentaje de territorio afectado por deficiencias de lluvia, excesos o situación cercana a lo normal. El detalle temporal de análisis es mensual y a nivel espacial se analiza por regiones naturales. De acuerdo con los resultados obtenidos, en el caso de un evento El Niño, se confirma la alta confiabilidad de las predicciones climáticas en las regiones Andina, Caribe y Pacífica, no así en el oriente del país, donde la incertidumbre es significativa. Para el caso del evento La Niña, la confiabilidad es alta para las regiones Andina y Pacífica y moderada para la región Caribe; sin embargo, de nuevo el oriente del país no ofrece una respuesta confiable. El trabajo del IDEAM (2014) “El modelo institucional del IDEAM sobre el efecto climático de los fenómenos el Niño y la Niña en Colombia”, presenta una síntesis de las actividades desarrolladas por el IDEAM con miras a estudiar la naturaleza y características de los fenómenos El Niño y La Niña, orientado a establecer su efecto sobre el clima y el medio natural de Colombia y a determinar su impacto socioeconómico. Se ofrece una breve descripción de los aspectos más relevantes del Ciclo El Niño y La Niña. Se

describen

los

aspectos

metodológicos

desarrollados

inherentes

las

particularidades de la base de datos utilizada, el inventario general de las series pluviométricas y termométricas seleccionadas y las características de los algoritmos desarrollados. Se describen los productos obtenidos durante la fase de cálculo (matrices y tablas de datos). Se desarrolla el análisis de los resultados obtenidos y se establecen las características

de los mapas de alteración pluviométrica y

termométrica, durante los eventos El Niño y La Niña de diferentes categorías (típico, débil, moderado y fuerte) y a nivel trimestral y estacional. Se formulan las conclusiones generales de este estudio.

También se analizó el trabajo de Maturana et al. (2004) “Antecedentes históricos y descripción del fenómeno el Niño, oscilación del sur. Servicio hidrológico y oceanográfico de la armada de Chile. Departamento de Oceanografía”. En Chile, la última fase cálida de ENOS El Niño de características considerables, se presentó en 1997-1998, y la fase fría La Niña se desarrolló inmediatamente después durante los años 1998-1999. Por su parte, El Niño fue uno de los más intensos de las últimas dos décadas, lo que provocó alteraciones en la pesquería y severas inundaciones en la zona central de Chile. En este artículo se presenta una descripción general del fenómeno El Niño, Oscilación del Sur, en base a una acuciosa recopilación bibliográfica, destacándose cada uno de los factores atmosféricos y oceánicos que influyen en el desarrollo de una fase cálida El Niño o bien de una fase fría La Niña. El documento de Montealegre y Pabón (2002) “Seguimiento, diagnóstico y predicción climática en Colombia” presenta una guía metodológica del proceso desarrollado por el IDEAM para la elaboración de la Predicción Climática en Colombia. Se describen inicialmente, los antecedentes relativos al tema, el proceso de incorporación de la Predicción Climática en las actividades de planificación y prevención en el país. Se exponen los métodos utilizados en la elaboración del Diagnóstico y la Predicción del Clima para diferentes horizontes de tiempo (corto, mediano y largo plazo) y finalmente, se esboza el plan de acción para lograr el fortalecimiento de este programa en lo que compete la objetivación y automatización de la metodología y el incremento de la investigación básica, a efecto de mejorar los productos ofrecidos a los usuarios. El trabajo de Magaya y Gay (2004) “Vulnerabilidad y adaptación regional ante el cambio climático y sus impactos ambiental, social y económicos” muestra los cambios climáticos a escala regional, principalmente aquellos relacionados con la temperatura. Aunque se sospecha que los cambios en la precipitación también tendrán un gran impacto, no existen datos para un periodo suficientemente largo que permitan definir con precisión cómo serán esos cambios a escala regional. Existen indicaciones preliminares de que algunos de los sistemas humanos están siendo afectados por el aumento en la frecuencia de inundaciones y sequías. La herramienta para tipificar en ese trabajo el grado de vulnerabilidad es el pronóstico del tiempo, ya que conociendo el comportamiento de las variables a un futuro es mas fácil poder identificar el riesgo al que se puede estar expuesto y asi dar las directrices para la toma de decisiones. También se analizó el artículo de Pabón (2007) “Impacto socioeconómico de los fenómenos el Niño y la Niña en la sabana de Bogotá durante el siglo XX” que presenta 41

los resultados del análisis de la variabilidad climática asociada al ciclo ENOS para la Sabana de Bogotá. En este documento se identificó una relación inversa entre las anomalías de TSM y la precipitación: condiciones cálidas (anomalías positivas de TSM) reducen la precipitación regional, mientras que las condiciones frías (anomalías negativas asociadas a La Niña) la incrementan. En el caso de la relación de las anomalías de TSM y la TMMA se observó una correspondencia directa, es decir, a ascenso de la TSM en el Pacifico tropical corresponden ascensos en la TMMA de la Sabana de Bogotá. Este efecto climático del ciclo ENOS en la Sabana de Bogotá durante el siglo XX ha traído impactos socioeconómicos considerables a la región. El evento El Niño desencadena en la región limitaciones en la disponibilidad de agua para diferentes propósitos (abastecimiento a la población, agricultura, industria), lo que ha afectado la producción agrícola y ha llevado al incremento temporal de precios al consumidor. Bajo el efecto climático del fenómeno El Niño se incrementa la frecuencia de los incendios de la cobertura vegetal, lo que afecta de manera especial los ecosistemas de la región. Las condiciones La Niña traen crecientes súbitas y deslizamientos (en las zonas de alta pendiente de los cerros orientales, principalmente) e inundaciones en las partes bajas (en especial en las zonas ribereñas de los ríos Bogotá, Tunjuelo y San Cristóbal), así como anegamiento de terrenos. Esto impacta directamente en las viviendas y la población de sectores urbanos y rurales. Otro artículo de Montealegre (2004), “Escalas de la variabilidad climática”, establece las principales características de la variabilidad climática en diferentes escalas temporales, a saber: intraestacional, estacional, interanual e interdecadal. Se describen, muy brevemente, los procesos con los cuales se encuentran asociadas cada una de las escalas de variabilidad y se presentan, como referencia, registros de algunas variables climáticas para algunas de ellas.

3. METODOLOGÍA

3.1. ÁREA DE ESTUDIO

Figura 15 Regiones Geográficas de Colombia

Colombia se encuentra ubicada en el extremo noroccidental de América del Sur como se observa en la figura 15, esta ubicación la hace ser el único país suramericano con dos costas en los dos océanos (Pacifico y Atlántico). Colombia tiene un are total de 1.141.748 km2 de área continental y un área marítima de 928.660 km2, se encuentra divida administrativamente en cinco áreas naturales, 32 departamentos y 1096 municipios (IGAC, 2013).

Su territorio es atravesado de sur a norte por la cordillera de los Andes que se ramifica en tres cordilleras, la que origina tres regiones predominantes: llanuras costeras en el norte y occidente del país, planicies ubicadas al oriente y relieves montañosos ubicados en el centro del país, esto da origen a una gran variedad de ecosistemas, climas y morfología. Colombia, es uno de los países más ricos en recursos hídricos, cuenta con dos vertientes la del Pacifico y la del Atlántico, además cuenta con tres cuencas hidrográficas importantes: el rio Amazonas, en el sur, el rio Orinoco al oriente y el rio Patia en el occidente del país. Colombia es rica en agua dulce o vertientes fluviales ya que dicha riqueza hídrica tiene su origen en las zonas de nieves perpetuas o paramos que son ecosistemas captadores de agua. Es importante recalcar que este recurso no está bien distribuido ni en el tiempo ni en el espacio, en relación a las necesidades humanas. Con respecto a la vegetación, el país cuenta con gran variedad, debido a su clima, suelos y factores de relieve, se encuentran selvas húmedas tropicales con más 3.000 especies vegetales (región amazónica y pacifica), los bosques andinos, que son bosques que toman características diferentes según la altura y el clima; y también se encuentran vegetación de sabanas (región andina) hasta manglares y desiertos (región caribe).

3.1.1. CLIMA DE COLOMBIA

Según el Atlas Climatológico de Colombia, el clima de Colombia está determinado por los aspectos geográficos y atmosféricos como son las precipitaciones, vientos, temperatura, altitud, humedad, etc. Este conjunto desarrolla un amplio rango de climas que van desde los caluroso (30°C) hasta los más fríos (0°C) (IDEAM, 2005). -

Principales Factores

La latitud: esta indica la gran cantidad de radiación solar que puede recibir un lugar. Colombia está ubicada sobre la línea ecuatorial, la cual indica que está en la zona tórrida, por lo que los rayos solares caen sobre ella en forma relativamente vertical durante todo el año, esta posición indica que el clima debería ser muy caluroso, pero por interacción del relieve, existe variedad de climas en este territorio. 44

La altitud: como se menciona anteriormente, Colombia posee un gran sistema montañoso, el cual proporciona al país una variedad de climas, esto debido a que la temperatura disminuye 1°C cada 187 metros que se ascienda en las cordilleras del país (Braganza, 2012). Este factor influye en la climatología de Colombia, lo cual da paso a un sistema que mide esta variación con respecto a la altura vs la temperatura que son los pisos térmicos tal como se ven en la figura 16. Dicho sistema se presenta a continuación según el IDEAM (2005). Piso térmico cálido: comprende las zonas entre los 0 a los 1000 metros sobre el nivel del mar (m.s.n.m.), presentan una temperatura media de 24°C y se extiende en un área del 80% del territorio nacional. Piso térmico Templado: comprende las zonas entre los 1000 a los 2000 m.s.n.m., presentan temperaturas entre los 17 y 24°C y se extiende en un área del 10% del territorio nacional. Piso térmico Frio: comprende las zonas entre los 2000 a los 3000 m.s.n.m., presentan temperaturas entre los 12 a los 17°C y se extiende en un área del 8% del territorio nacional. Piso térmico Paramo: comprende las zonas entre los 3000 a los 4000 m.s.n.m., presentan unas temperaturas entre los 6 y los 12°C y se extiende en un área del 2% del territorio nacional. Piso térmico Glacial: comprende las zonas superiores a los 4000 m.s.n.m., presentan una temperatura menor a los 6°C y se extiende en un área del 0.1% del territorio nacional. Las variables que intervienen ante la ocurrencia del Fenómeno de La Niña, según Hurtado y González (2006), son: Vientos: Por su ubicación Colombia está influenciada por los vientos alisios, estos ejercen una fuerte influencia sobre las regiones planas del país, mientras en los valles interandinos y en las zonas montañosas, se percibe una ligera influencia de los alisios. 45

En el territorio colombiano, por el contraste mar-tierra en las costas y por el relieve, se generan circulaciones locales de aire, que son la brisa mar-tierra y los vientos valle – montaña. Precipitación: la ubicación, el relieve y la influencia que tienen las corrientes continuas de aire húmedo provenientes de los océanos y de la Amazonía influyen en la formación de la mayor parte de las lluvias.

Figura 16 Distribución de los pisos térmicos en Colombia Fuente: IDEAM, 2013

En el país se presentan dos regímenes de lluvias, uno denominado monomodal, caracterizado por un largo periodo de lluvias, seguido de un periodo seco; este régimen se presenta principalmente en las zonas Sur, Norte y Occidental del país. El segundo régimen se denomina bimodal, se caracteriza por presentar dos periodos lluviosos intercalados por los periodos secos. Este régimen se manifiesta principalmente en la zona central. Los niveles de lluvia son muy variables, con promedios que van desde los 500 mm anuales en la Guajira (muy seco), hasta los 46

12.000 mm anuales en algunas regiones del Chocó (extremadamente lluvioso), según Hurtado (2000). Temperatura: en Colombia, la temperatura del aire está influenciada por factores que modifican su comportamiento como la altitud, la ubicación geográfica y las corrientes y masas de aire que penetran el territorio. La mayor parte del país presenta temperaturas que exceden los 24°C en especial en las regiones Caribe, Pacífica, Amazónica y la Orinoquía, y las temperaturas por debajo de la media nacional, se presentan en la región Andina (IDEAM, 2005). Para identificar el clima de una región existen diferentes clasificaciones climáticas, las cuales estudian diferentes variables, predominantes en una zona. Para esta investigación se utiliza la climatología de Caldas Lang, ya que toma en cuenta las variables de temperatura y precipitación, las mismas que son utilizadas en este trabajo.

 Climatología de Colombia Caldas –Lang La clasificación de Caldas fue ideada en 1802 por Francisco José de Caldas, se consideró únicamente la variación de la temperatura con la altura (pisos térmicos) y su aplicabilidad es exclusiva para el trópico americano. La clasificación de Richard Lang establecida en 1915 utiliza la precipitación anual en mm y la temperatura media anual en °C. Los dos parámetros se relacionan mediante el cociente entre la precipitación (P) y la temperatura (T), llamado factor de Lang, y se obtienen seis clases de climas. Schaufelberguer en 1962, unió la clasificación de Lang con la clasificación de Caldas con lo cual obtuvo 25 tipos de climas que tienen en cuenta la elevación del lugar, la temperatura media anual y la precipitación total media anual (Hurtado, 2000). Esta se puede observar en la tabla 1 y espacialmente en la figura 17.

Tabla 1. Distribución de los pisos térmicos en Colombia

Tipo climático Cálido Superhúmedo

Símbolo CSH

Cálido Húmedo

Cálido Semihumedo

CsH

Cálido Semiárido

Csa

Cálido Árido

Cálido Desértico

Templado Superhúmedo

TSH

Templado Húmedo

Templado Semihúmedo

Tsh

Templado Semiárido

Tsa

Templado Árido

Templado Desértico

Frío Superhúmedo

FSH

Frío Húmedo

Frío Semihúmedo

Fsh

Frío Semiárido

Fsa

Frío Árido

Frío Desértico

Páramo Bajo Superhúmedo

PBSH

Páramo Bajo Húmedo

PBH

Páramo Bajo Semihúmedo

PBsh

Páramo Bajo Semiárido

Pbsa

Páramo Alto Superhúmedo

PASH

Páramo Alto Húmedo Nieves Perpetuas

PAH NP

Figura 17 Clasificación climática de Caldas Lang. Fuente: IDEAM, 2013

3.2. EFECTO CLIMÁTICO DURANTE LA FASE FRÍA “LA NIÑA” EN COLOMBIA

Figura 18 Mapa zonas de estudio

La mayoría de los estudios realizados que analizan el fenómeno de la Niña en Colombia, y que se han tomado en cuenta en la realización de este trabajo, han sacado como gran conclusión, que la zonas más afectadas por incrementos de lluvia en Colombia por este fenómeno, son las regiones naturales del Caribe, Andina y Pacifico, ubicadas en la figura 18; esta conclusión es el resultado de que en toda esta zona confluye la celda que proviene de la zona (3+4) del océano 50

Pacifico occidental (mostrada en la figura 7) provocada por un enfriamiento de las aguas, explicado anteriormente, lo que provoca el transporte de masas de aire húmedas a nivel del mar, por los vientos alisios, desde esta zona por medio de la celda de Walker y que al llegar al continente convergen y descargan toda esta humedad lo que provoca las altas precipitaciones ante el Fenómeno de la Niña .

3.3. DATOS Conocidas las regiones, se procedió a buscar las estaciones meteorológicas del IDEAM que registraran los parámetros de precipitación y temperatura, además de tener estas dos deberá cumplir con el requisito de 30 años de información.

Figura 19 Mapa Estaciones de precipitación para el estudio

Figura 20 Estaciones de temperatura para el estudio

Conocidos los patrones de lluvia y temperatura en Colombia detallados en el anterior capítulo, el paso a seguir para la generación de este trabajo fue consultar las estaciones meteorológicas que reportaran datos de precipitación y temperatura desde 1971, para poder tener una normal climatológica. El resultado se observa en la figura 19 para precipitación y en la figura 20 para la temperatura. La lista de estas estaciones se observa en el anexo 2.

3.4. FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA

A.Adquisicion de los datos (temperatura y precipitacion)

D.Interpolacion de los datos porcesados (ArcGis)

B.Homogenizacion y conplementazion de los datos (Metodo Arima y Test Mc Cuen)

C.Calculo de las anomalias (temperatura y precipitacion)

E.MAPA DE AMENZAS (Identificar los municipios que presentan anomalias muy por encima de llo normal)

Figura 21 Flujograma de la metodología

En la figura 21, se presenta los pasos que se realizaron en la investigación con el objeto de obtener los resultados deseados: A. Primero se adquirieron los datos de las estaciones activas de la zona estudiada de las variables de precipitación y temperatura media que por lo menos tuvieran 20 años de información. B. Escogidas las estaciones a trabajar se procede a ver la continuidad de los registros de las variables, y al encontrar algunos faltantes, se procede a realizar la homogenización y complementación de las series con los métodos estadísticos más indicados para cada una de las variables. C. Al tener las series completas se genera el cálculo de las anomalías de temperatura y precipitación las cuales son muestra fuente de información para el paso D. D. Generación de interpolaciones y mapas de los diferentes periodos del fenómeno ENSO de las dos variables a estudiar.

E. Teniendo las anomalías de todos los periodos se genera una clasificación, la cual indica, por ejemplo, la cantidad de veces que un municipio ha sido impactado por cada una de las clasificaciones de las anomalías. Si el municipio ha sido impactado severamente más de cinco veces, este municipio cuenta con amenaza alta ante la ocurrencia de dicho fenómeno. 3.4.1. MANEJO DE INFORMACIÓN

Antes de calcular las anomalías con el proceso descrito anteriormente, fue necesario homogenizar, agrupar y complementar las series de los datos seleccionados, debido a que dichas series tenían algunos datos faltantes. Eso se hizo mediante el control de calidad de datos, análisis de componentes principales y el uso de metodologías como el valor de la razón normal, ARIMA (Modelo auto-regresivo integrado de media móvil), siguiendo los buenos resultados que arrojó esta metodología en el proyecto “Cambio climático más probable para Colombia a lo largo del siglo XXI respecto al clima presente” realizado por Arango, Dorado, Guzmán y Ruiz (2012). Estos procesos se detallan a continuación. Se efectuó, entonces una validación de los datos completados por medio del test de Mc Cuen para la precipitación y el coeficiente de variabilidad para la temperatura media, debido a que son los métodos que mejor han dado resultados en estas variables Se realizan diferentes tipos de validaciones debido a que la precipitación cuenta con más datos y las medias anuales de las series observadas y la serie complementadas difieren en más del 10%, para la temperatura que son series más cortas y con menos datos se utilizan normalmente ciertas mediciones estadísticas que ayudan a establecer si el método se encuentra dentro de un parámetro aceptable. Para este estudio, se evaluó la variabilidad de las series (con vacíos y completas) mediante el coeficiente de variación anual y se verificó si el valor calculado correspondía a la variabilidad de la serie original por medio de su diferencia.

 Procedimiento de la información para el control de calidad Teniendo en cuenta las sugerencias de la OMM (2007), se realizaron los argumentos efectuados para determinar la calidad de una observación que consistieron en: 

El valor de la precipitación fuese mayor a 0 mm. 54



La temperatura del aire no puede ser inferior al punto de rocío.



Comprobaciones de la franja de valores climáticos (coherencia del dato con la climatología).



Coherencia espacial, es decir que la temperatura debe ser similar en estaciones vecinas

Se inspeccionaron las series de tiempo de los datos para identificar si existían valores atípicos, para identificar si los datos correspondían a: un evento extremo, un evento de variabilidad climática (El Niño/La Niña), un error digital o un error de la estación; de no ser así, en este caso, no se tendrá en cuenta el dato.

 Homogeneidad de las series La densidad de las estaciones dentro de una misma región hidroclimática no garantiza que presente un mismo comportamiento climatológico estacional, por tal razón, se procedió a identificar las series que presentaban un comportamiento climático homogéneo. Para la precipitación, donde se espera un comportamiento de lluvias monomodal y bimodal y la temperatura se examinó que mantuvieran su variabilidad. Esta caracterización del comportamiento climático de los dos parámetros permitió agrupar las estaciones por medio de una regionalización estacional, con el objetivo de evitar la excedencia en los datos calculados al momento de realizar el proceso de complementación de series.

 Análisis de los componentes principales El análisis de componentes principales utiliza la información de estaciones correlacionadas al descomponer la información en “patrones” que capturan y separan la variabilidad de las series, donde se espera que recupere los efectos de escala mayor y que se pierdan los de la escala menor (Alfaro y Soley, 2008). Para este proceso se utilizó el software Systat, y se escogió las estaciones que cumplieran una correlación mayor a 0.6 de los datos de precipitación y además formaran un conjunto de más de seis estaciones (Richman y Lamb, 1985). Para aumentar la correlación entre los factores y minimizar en número de variables se utilizó varimax, cuyo objeto es conseguir que la correlación de cada una de las

variables se lo más próxima a 1 con sólo uno de los factores y próxima a cero con todos los demás.

 Suplementación de las series de precipitación y temperatura Razón de los valores normales: Cuando se desconoce el valor de la precipitación de un determinado mes para una estación meteorológica dada pero que, se conocían los valores registrados para ese mismo mes sobre algunas otras estaciones que por sus características fisiográficas y climatológicas se consideraban como representativas de la primera, la ecuación utilizada fue la siguiente (Montealegre y Monsalve, 1995).

Dónde: n: Número de estaciones pluviométricas con datos de registros continuos cercanos a la estación x, la cual va a ser completada en su registro. Px : Precipitación de la estación x durante el mes por completar Pi : Precipitación de las estaciones1 a n durante el mes a completar. Nx : Precipitación media mensual a nivel multianual de la estación x . Ni : Precipitación media mensual a nivel multianual de las estaciones de 1 a n .

Modelo Arima: Para la construcción del modelo ARIMA se examinó en la serie de tiempo la condición de estacionalidad y, en caso de ser necesario, se indujo dicha condición para la identificación del modelo. También se analizó la estacionalidad en la serie de tiempo con respecto a la varianza, a la presencia de tendencia, a cambios de nivel en la media y la existencia de una componente estacional. Se identificó el modelo mediante la definición de los órdenes de diferenciación simple y estacional y de los polinomios autorregresivos y de promedios móviles. Posteriormente se estimaron los parámetros de los polinomios y se examinó su significancia estadística utilizando el estadístico T-Student a un nivel de confianza del 95%. Precipitación (Test de McCuen): Cuando las medias anuales de las series observadas y la serie complementadas difieren en más del 10%, queda en decisión del 56

analista si la acepta o la rechaza. No obstante, McCuen (1998) dice que, si este valor es superado, la complementación podría ser dudosa. Una vez obtenido este valor, se espacializó la densidad de estaciones a nivel nacional para identificar la calidad de la complementación; para este caso, la clasificación se hizo según el conteo del número de errores anuales que presentaba la serie en los 40 años (Arango et al., 2012). Temperatura media: Para fines de validación, se utilizan normalmente ciertas mediciones estadísticas que ayudan a establecer si el método se encuentra dentro de un parámetro aceptable. Para este estudio, se evaluó la variabilidad de las series (con vacíos y completas) mediante el coeficiente de variación anual y se verificó si el valor calculado correspondía a la variabilidad de la serie original por medio de su diferencia. Una serie presenta más variabilidad cuanto más grande sea su desviación estándar en relación a su media aritmética, con lo que series que presenten coeficientes de variación superiores a 0,5 pueden considerarse series con una elevada variabilidad (Arango et al., 2012).

3.4.2. ANOMALÍA DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA

La serie escogidas para este estudio corresponden a los datos mensuales de las variables precipitación en milímetros (mm) y temperatura media en (ºC) de 349 y 300 estaciones respectivamente, esta información fue suministrada por el IDEAM. El periodo analizado es 1971-2010, cumpliendo con el mínimo de extensión del registro (30 años), recomendado por la OMM (1989), para obtener estadísticas confiables.

Los procesos que se realizaron para sacar las anomalías fueron:  Ordenar los datos por año y por mes.  Se realizó el cálculo del promedio trimestral de cada parámetro, para cada estación y año.  Luego se ordenó por mes y se calcularon los promedios multianuales de los promedios trimestrales.  Se calcularon los datos de las anomalías de acuerdo a la metodología de Hurtado y González (2006). Por medio de la ecuación 1 se calcularon las

anomalías de la precipitación y por la ecuación 2 se calcularon las anomalías para la temperatura media

A=[((100 X_i)/X_(EFM (Trimestre) ) )-100] (1)

A=X_i-X_EFM(Trimestre) (2) Xi = Promedio de la serie X EFM = Promedio del trimestre a evaluar A= Anomalía Al evaluar las anomalías de lluvia presentadas durante el fenómeno de la Niña representadas como porcentaje de territorio afectado en diferentes rangos de intensidad, y al analizar que cada evento presentado donde se observa que no se comportan de la misma manera, es necesario analizar por separado los eventos, a partir del año 1971, y se determina hasta qué punto es confiable alertar sobre una presencia de excesos de lluvia en distintas regiones del país. La metodología del trabajo se basó en la determinación del porcentaje de territorio afectado por excesos o situación cercana a lo normal de lluvia. El detalle temporal de análisis es trimestral y a nivel espacial se analiza por regiones naturales.

3.5 INTERPOLACIÓN DE LOS DATOS

Teniendo los datos estacionales completos y homogenizados, se inició la búsqueda de una interpolación que mostrara el parámetro de la mejor manera precisa y acorde al relieve colombiano. Se realizó la espacialización de los datos de las variables de anomalías de precipitación y temperatura, estas interpolaciones se realizaron por medio del módulo Geostadistic Analyst, se probaron las interpolaciones más propicias para la cantidad de datos que se tenía, se realizaron distintas pruebas modificando las herramientas de las interpolaciones y junto a los meteorólogos conocedores del comportamiento de los parámetros climáticos trabajados, se procedió a escoger la más propicia para cada parámetro.

El método más propicio para espacializar, los datos de la anomalía de la precipitación y de la temperatura fue IDW (Inverse distance weighted), con ítems dentro de la herramienta estandarizados para este trabajo.

Para este caso los parámetros que se ajustaron mejor a la espacialización de la variable en el relieve colombiano para todas las interpolaciones del parámetro de precipitación fueron (ver Figura 22):

Figura 22 Propiedades del IDW

•

Un poder (suavización): 3

•

Neighborhood type (Tipo de vecindario): Standard (Estándar)

•

Vecinos máximos y mínimos: máximos 22 y mínimos 7

•

Tipos de sectores: 8 sectores con ángulos de 30°

Ya concertados las propiedades de la interpolación, se procedió a realizar la salida del mapa, y la creación del model building como se observa en la figura 23, para la precipitación. A continuación, se muestra el modelo donde se conciertan las herramientas de la interpolación IDW del módulo de geoestadística con las propiedades ya descritas, luego se genera el Layer de la interpolación, con la salida se procede a crear el raster por medio de la herramienta Ga Layer to Grid, luego se reclasifica con los rangos establecidos para la anomalía.

Figura 23 Model Bulding de la Anomalía de precipitación

Se convierte a polígono y se corta con el área de estudio. Para la temperatura, los parámetros que se ajustaron mejor a la espacialización de la variable en el relieve colombiano para todas las interpolaciones fueron (ver Figura 24): •

Un poder (suavización): 3

•

Neighborhood type (Tipo de vecindario): Standard (Estándar)

•

Vecinos máximos y mínimos: máximos 18 y mínimos 7

•

Tipos de sectores: 8 sectores con ángulos de 30°

Figura 24 Propiedades del IDW

Ya concertados las propiedades de la interpolación, se procedió a realizar la salida del mapa, y la creación del model building y se procedió de la misma manera que para los 60

datos de precipitación. Seguidamente se genera una intercesión con los municipios del área de estudio, se le añade un campo tipo double y se pide calcular el área en porcentaje; estos tres últimos pasos se realizan con el objeto de tener el área de impacto del fenómeno en los municipios de la zona. A continuación, se toma el rango de las anomalías previsto por el IDEAM para este tipo de parámetros, el cual indica los colores amarillos a rojos anomalías cálidas o positivas, mientras que los colores azules indican las anomalías frías o negativas (ver figura 25). Anomalía de precipitación

Anomalía de temperatura

Figura 25 Clasificación de rangos de anomalía a) Precipitación b) Temperatura

3.6 MAPA DE AMENAZA Con respecto a los resultados se generaron mapas para los trimestres en que se presentó los fenómenos de la Niña en el territorio colombiano que fueron aproximadamente 100 periodos tanto para la anomalía de la precipitación como para la de temperatura. Se realizaron los cálculos respectivos para saber el área afectada, estos cálculos fueron automatizados de una forma sencilla, la cual constaba de sacar el área de los municipios con anomalías por encima de lo normal, se sacaron los registros en km2 para todos los municipios para cada trimestre por año y con esta tabla 2 se procedió a clasificar el grado de amenaza que puede presentar el municipio.

Tabla 2. Área en Km2 de algunos municipios en el periodo Abril-Mayo-Junio MUNICIPIOS TURBO SAN_MARTIN_DE_LOBA ALTOS_DEL_ROSARIO TAMALAMEQUE NEIVA LA_UNION ACHI MONTECRISTO SAN_JACINTO_DEL_CAUCA TIQUISIO_(Puerto_Rico) PAILITAS EL_CARMEN SAN_PEDRO SAN_PEDRO CHIMI_HAGUA CURUMANI NECHI TARAZA RIOVIEJO MONTELIBANO PUERTO_LIBERTADOR LA_GLORIA PELAYA RIOHACHA SUCRE CAUCASIA JERICO SABANALARGA SABANALARGA JERICO BOLIVAR BUENAVISTA MONTERIA

Área Km2 Rango 6 125 78 52 63 312 20 125 689 98 63 25 210 53 42 55 100 123 555 159 600 58 201 50 75 210 400 30 90 0 10 159 33 396

Área Km2 Rango 7 1500 300 115 258 958 86 236 1050 332 563 420 865 99 101 1300 699 522 1002 1009 1159 1900 599 250 3100 860 985 100 300 265 180 906 800 2689

Área total Km2 2759 442 248 511 1553 125 871 2087 561 763 532 1694 215 213 1376 911 953 1643 1269 1763 1960 804 337 3177 1105 1421 132 397 265 204 1396 833 3148

El objetivo fue mostrar el grado de amenaza que tienen los municipios cuando ocurren este tipo de fenómenos. La amenaza se clasificó para este trabajo en alta, media y baja, con las dos variables estudiadas donde se presentaban temperaturas más bajas y precipitaciones altas. Cuando un municipio fue golpeado con estas dos

características se clasificó muy por encima de lo normal, entre 8 y 10 veces la repetición del municipio se clasifico en amenaza alta, entre 7 y 4 es amenaza media.

3.7 PRESENTACIÓN DE MAPAS Uno de los objetivos era que los usuarios pudieran consultar los mapas de la anomalía de precipitación, consultando por ONI, año o los dos. Para ello se desarrolló una base de datos utilizando Microsoft Access. En esta base de datos se organizaron los mapas de acuerdo a los trimestres y a los índices ONI por cada año y ella permite la visualización de estos de una forma amigable con el usuario (ver Anexo 4).

4. RESULTADOS

En este capítulo se encuentran los productos generados en el estudio con el fin de responder a los objetivos generales y específicos. A continuación, se presentan las diferentes formas en que se pudieron analizar los datos con los que se contó para la realización del trabajo, entre los cuales están gráficos, mapas y tablas. Los resultados obtenidos en la investigación fueron:

4.1 TERRITORIOS MAS AFECTADOS POR EL FENÓMENO La división territorial más grande que se utilizó en el presente trabajo fue las regiones naturales, como se explica en la sección 3. Para efectos de los resultados la región natural más impactada por el fenómeno de la niña es la región Caribe (Tabla 3) debido a que es la región que presenta más municipios afectados ante el fenómeno, esto debido en gran parte, a su ubicación con respecto a la celda que desciende (proveniente del pacifico, figura 11), por eso su alta precipitación. Tabla 3. Área en Km2 de las regiones naturales

REGIÓN

AFECTACIÓN (%)

CARIBE ANDINA PACIFICO

90 70 65

Se identificó cuáles fueron los departamentos más afectados ante la ocurrencia de estos fenómenos. Como se observa en la figura 26, los departamentos más afectados son: Antioquia, Boyacá, Norte de Santander; cabe anotar que este conteo se hizo sin tener en cuenta el grado de amenaza. Otro resultado con respecto al conteo de los municipios con alta amenaza se encuentran principalmente en el departamento de Bolivar y de cierta manera los municipios que se concentran en la zona caribe son los amenazados ante este fenomeno.

DEPARTAMENTOS MAS AFECTADO POR EL FENOMENO

Numero de impactos

60 50 40 30 20 10

RISARALDA

ATLANTICO

QUINDIO

LA GUAJIRA

SANTANDER

CAUCA

CUNDINAMARCA

CHOCO

VALLE DEL CAUCA

NARINO

HUILA

MAGDALENA

SUCRE

TOLIMA

CORDOBA

CESAR

BOLIVAR

NORTE DE SANTANDER

BOYACA

ANTIOQUIA

Figura 26 Departamentos más afectado ante el fenómeno

Como el análisis temporal de este estudio fue por trimestres climáticos, se pudo constatar en qué periodo se presenta con más intensidad dicho fenómeno en el territorio colombiano. Partiendo de los datos interpolados y de las anomalías detectadas en relación con el fenómeno de la Niña se puede constatar en la figura 27 que en los trimestres en que se presenta este fenómeno con más arraigo son los últimos meses del año Octubre, Noviembre, Diciembre y Enero, es importante resaltar que durante estos meses la intensidad de la precipitación es mucho mal alta. Otro de los resultados que se obtienen de los mapas generados es identificar en qué periodo las regiones naturales son más impactadas por el fenómeno de la niña, Algunos resultados fueron : para la región andina trimestre DEF (Diciembre, Enero, Febrero) y el trimestre SON (Septiembre, Octubre, Noviembre), este último periodo también impacta fuertemente a la región del Caribe. El trimestre MAM (Marzo, Abril, Mayo) impacta más la zona Pacífica y para el trimestre JJA (Junio, Julio, Agosto) se observa que el 80% del territorio estudiado es impactado de forma uniforme.

Trimestres de fenomeno de la Niña

Numero de trimestres

20 15 10 5 0 DJF

JFM

FMA MAM AMJ

MJJ

JJA

AJAS

ASO

SON OND

NDJ

Figura 27 Trimestres de fenómeno de la niña

4.2 ESPECIALIZACIÓN DE LAS VARIABLES DE INTERÉS Los datos obtenidos de anomalías de temperatura y precipitación se espacializaron con el objeto de poder conocer tanto las regiones como los municipios impactados por cada uno de los fenómenos de la Niña ocurridos, se realizaron aproximadamente 92 mapas por variable estudiada (Figura 28).

Figura 28 Interpolación de las variables del estudio. Figura a Anomalía de Precipitación, b Anomalía de la Temperatura

4.3 SALIDA Y VISUALIZACIÓN DE LAS VARIABLES INTERPOLADAS Teniendo este gran número de datos espacializados se muestra el visor generado con el fin de consultar los diferentes mapas por año, trimestre o índice ONI, todo esto para que un usuario pueda obtener esta información de forma mas práctica.

Figura 29 Visualizador de los mapas

Los resultados para la generación del mapa de amenazas se pueden dividir en varios ítems como se observa en la figura 29. En cuanto a la cantidad de municipios que son más impactados ante la presencia de este fenómeno en la región de estudio, los resultados arrojaron que durante los periodos analizados 19 municipios de las regiones estudiadas son los más afectados, y la cantidad de municipios menos afectados fueron 136 de 206 municipios analizados. La tabla de los municipios que fueron clasificados según la amenaza se observa en el anexo 3.

Estimación del Grado de Amenaza Ante el Fenómeno de la Niña

Analizando los mapas y tablas generados de los eventos se observa que los municipios en el área de estudio con mayor grado de amenaza frente a la ocurrencia de precipitaciones por encima de lo normal según los mapas y análisis son: Manaure, Maicao, Riohacha, Albania, Cartagena De Indias Santiago, Sucre, Pelaya, San Pedro, Bolívar, Sucre, Albania y Roncesvalles (Figura 30). 67

Figura 30 Mapa estimación del grado de amenaza de los municipios en Colombia ante fenómenos de la Niña

5. ANÁLISIS DE RESULTADOS

DATOS Se realizó la homogenización de serie de los datos de anomalías de temperatura y precipitación para la serie del 1976-2010 de las estaciones de las zonas afectadas por el fenómeno. Para el caso de la precipitación, el año de mayor ausencia de datos fue de 1979, sin embargo, superaron el 50% del número de estaciones, lo que afectó en la confiabilidad de las series generadas, por eso este año no se tuvo en cuenta. En cuanto a los meses con más deficiencia en datos, correspondieron a Enero, Septiembre, Octubre, Noviembre y principalmente Diciembre. Es importante acotar esta información debido a que es en estos periodos donde se tuvieron que hacer relleno de datos de acuerdo a la metodología presentada en el capítulo 3. Para el caso de la temperatura media, mostro el mismo periodo de resultantes faltantes, pero es importante aclarar que este patrón de faltantes fue una de las causas para no tener en cuenta muchas estaciones para el relleno en las diferentes Regiones Hidroclimáticas de Colombia. En cuanto a los datos faltantes el mes de Diciembre es el mes más deficiente, sin embargo, hay que aclarar que no fue tan crítico teniendo en cuenta que el periodo analizado corresponde a 40 años. Este resultado se generó con el objeto de tener datos idóneos y acordes a los presentados en la realidad y así reproducir la cartografía de las dos variables fundamentales en este trabajo y conocer las zonas donde se presentan las anomalías más altas. INTERPOLACIÓN DE LOS DATOS Con respecto a la interpolación de los datos fue dispendioso sacar el modelo de interpolación debido a la complejidad del relieve colombiano y el desorden en la ubicación de los datos en el espacio de estudio. Por tal motivo se seleccionaron las interpolaciones que fueran más próximas a la realidad, esto corroborado junto a un experto en el tema (climatólogo). El parámetro de precipitación fue el parámetro más difícil de interpolar y por eso el método escogido fue el que más se aproximó a la realidad, sin ser realmente el que refleje el comportamiento del parámetro, debido a

que en el territorio colombiano no se presenta un tipo de precipitación uniforme ni una época determinada de lluvias ante este fenómeno. La interpolación de la anomalía de la temperatura fue un poco menos dispendiosa ya que por las pocas estaciones que toman registros de temperatura se seleccionó el método de interpolación que pudiera plasmar estos pocos datos lo mejor posible corroborando con los expertos temáticos los resultados de las salidas.

GENERACIÓN DEL MAPA DE AMENAZA Tras los análisis que se realizaron con respecto a las anomalías de precipitación por encima de lo normal y el impacto repetitivo que tienen en algunos municipios, se pudo realizar un análisis de iteración del fenómeno en estas zonas, identificándolas como las de más alta amenaza ante este fenómeno. El resultado se observa en la figura 30 que se encuentra en el capítulo de resultados, el cual muestra los grados de amenaza más impactantes a los municipios con un grado considerable de amenaza ante del fenómeno de la Niña

Esta generación del mapa ratifica que el objetivo general del estudio fue concretado ya que se consiguió, por medio de la metodología implementada, conocer los municipios que son afectados por la presencia de lluvias extremas provocadas por el Fenomeno de La Niña y que este estudio sea tomado en cuenta cuando vuelva a repercutir el fenomeno sobre el territorio nacional. Se puede constatar que en la zona norte de Colombia es donde mas impacta el fenomeno, debido a que es mayor la intensidad de la celda de walker sobre esta zona del país. a. ¿Cuál es el grado de amenaza por un aumento de lluvias en los municipios de Colombia? La amenaza se clasifico en alta, media y baja, con las dos variables estudiadas donde se presentaban temperaturas más bajas y precipitaciones altas. Cuando un municipio fue golpeado con estas dos características se clasificó muy por encima de lo normal, entre 8 y 10 veces la repetición del municipio se clasificó en amenaza alta, entre 7 y 4 es amenaza media b. ¿Dónde se ubican las anomalías más altas de precipitación y temperatura media trimestral?

La región natural más impactada por el fenómeno de la Niña es la región Caribe, debido a que es la región que presenta más municipios afectados ante el fenómeno. Esto es debido en gran parte, a su ubicación con respecto a la celda que desciende (proveniente del pacifico,) por eso su alta precipitación y sus temperatura bajas c. ¿Cómo se pueden visualizar las anomalías de precipitación y temperatura en los municipios de Colombia amenazados por el fenómeno de la Niña? Con los datos obtenidos de anomalías de temperatura y precipitación, se espacializó cada uno de los fenómenos de la Niña ocurridos. Teniendo este gran número de datos espacializados se realiza un visor con el fin de consultar los diferentes mapas por año, trimestre o índice ONI , todo esto para que un usuario pueda obtener esta información de forma más práctica

6. CONCLUSIONES

Los resultados esperados de la metodología implantada en esta tesis fueron satisfactorios ya que cumplieron los objetivos y las hipótesis planteadas. La cartografía resultante presentó el comportamiento de cada fenómeno de la Niña en Colombia, donde se observó que los años 1983 y 1985 fueron atípicos puesto que su comportamiento fue muy bajo al generado en los demás años. De manera contrastante el año 2010 muestra un comportamiento contrario es decir se presentó anomalías muy por encima de lo normal. Al realizar todos los mapas y análisis, la región del Caribe es la que presenta más municipios afectados y reiterativos como son Manaure, Maicao, Riohacha, Albania, Cartagena De Indias Santiago, Sucre, Pelaya, San Pedro, Bolívar, Albania y Roncesvalles, ante la presencia del fenómeno de La Niña Ante los análisis realizados por trimestre de la variable precipitación, se obtuvo que los trimestres donde se presentan con más frecuencia el fenómeno de La Niña son Octubre, Noviembre, Diciembre y Noviembre, Diciembre, Enero. La información de anomalía se estudia por periodos trimestrales, estos periodos al ser mapificados dieron como resultado Para el trimestre DEF (Diciembre, Enero, Febrero) se observó que la zona Andina es la más afectada en este trimestre puesto que climatológicamente es una época seca para el territorio estudiado y por ende presenta una vulnerabilidad más alta que el resto de zonas. Para el trimestre MAM (Marzo, Abril, Mayo) se observa que la zona Pacifica es la más afectada en este trimestre puesto que climatológicamente es una época húmeda para el territorio estudiado y por ende presenta una vulnerabilidad alta que el resto de zonas. Para el trimestre JJA (Junio, Julio, Agosto) se observa que el 80% del territorio estudiado para este trabajo, el fenómeno tuvo un impacto importante ya que las anomalías estuvieron por encima de lo normal. Para el trimestre SON (Septiembre, Octubre, Noviembre) se observó que la zona Caribe

Andina

son

las

más

afectadas

este

trimestre

puesto

que

climatológicamente es una época húmeda y por ende presenta una vulnerabilidad más alta que el resto de zonas. El resultado más sobresaliente fue el haber generado el mapa de amenaza de los municipios ante el fenómeno de la Niña, el cual es base importante para alertar a los municipios y poder generar una toma de decisiones ante la presencia de este fenómeno. Para generar dicho mapa se establecieron dos tipos de interpolación del tipo IDW cuyas características fueron diseñadas para que la herramienta se adaptara a los datos y a las condiciones geográficas que representan las variables de forma congruente con la realidad. Con respecto a la aplicación de visualización de los mapas, es uno de los resultados de este trabajo de investigación, el cual permite realizar consultas que relacionan el indicador de variabilidad climática, en este caso el ONI, con las variables, en este caso la alteración de la precipitación y el cambio de la temperatura del aire con respecto a los valores normales; las consultas son fáciles y amigables para cualquier usuario Es importante resaltar algunas recomendaciones por ejemplo es necesario precisar que el modelo que se realizó para generar la cartografía solo sirve para modelar este tipo de variabilidad climática, para periodos Neutros y Niño no es adecuado, ya que presenta otros tipos de datos. También es muy importante seguir enriqueciendo el visualizador con otras variables climáticas para que el usuario tenga un conocimiento más amplio sobre el fenómeno. Los grados de amenaza identificados para cada municipio, permiten priorizar las actividades de prevención y mitigación, así como de manejo y adaptación al cambio climático en Colombia.

7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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ANEXOS

ANEXO 1 TABLA ONI

ANEXO 2 ESTACIONES ESTUDIADAS DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA

Código

NOMBRE

LAT

LON

CAT

DEPARTAMENTO

MUNICIPIO

CORRIENTE

1102005

Pinon El

5,757667

76,2509

Choco

El Carmen de Atrato

Atrato

Choco

Quibdo

Atrato

Antioquia

Frontino

Qda de Cruces

Choco

Riosucio

Atrato

Choco

Acandi

Antioquia

Apartado

Zungo

Antioquia

Turbo

Mulatos

- CP

Antioquia

Arboletes

Qda Seca

1104501

Apto El Carano

5,690556

Normal Sta 1111001

Teresa

76,6439 -

6,763333

76,1336 -

1113501

Sautata

7,85

77,1167 -

1115003

Acandi

8,530833

77,2769 -

1201502

Uniban

7,826111

76,6514 -

1202001

Pueblo Bello

8,204167

1204501

Arboletes

8,846639

76,5247

Código

NOMBRE

LAT

LON

CAT

DEPARTAMENTO

MUNICIPIO

CORRIENTE

76,4227 1303001

Tierralta

76,0495

8,183944

Cordoba

Tierralta

Sinu

Cordoba

Monteria

Cno Betanci

1306002

Buenos Aires

75,7667

8,47275

1307001

Limon El

75,9361

9,343

San Bernardo del PM

Cordoba

Viento

Cordoba

San Carlos

Cordoba

San Carlos

Cordoba

San Carlos

Prieta

Cordoba

Lorica

Sinu

1307010

Sta Rosa

8,741111

75,6014

Cno Aguas

1307011

Carrizal

8,681944

75,7535

Callemar

75,6769

8,6975

Prieta Cno Aguas

1307012

Sinu

Prieta Cno Aguas

1308502

Lorica

75,8444

9,252722

Apto Los

1308504

Garzones

8,825833

75,8251

Cordoba

Monteria

Cno Bugre

1401001

Piojo

10,74611

-75,108

Atlantico

Piojo

Ay Guamo

1401501

Galerazamba

10,79486

75,2617

Bolivar

Santa Catalina

Mar Caribe

10,44725

-75,516

Bolivar

Cartagena

Mar Caribe

Magdalena

Santa Marta

Mar Caribe

Magdalena

Santa Marta

Piedra

La Guajira

Dibulla

Apto Rafael 1401502

Nunez Apto Simon

1501505

Bolivar

74,2289

11,12833

1501506

San Lorenzo

74,0336

11,08

1503001

Dibulla

73,3064

11,27111

1504501

Matitas

11,26389

73,0303

La Guajira

Riohacha

Tapias

1506001

Remedios Los

11,37569

-72,908

La Guajira

Riohacha

Ay Los Melones

10,953

-73,048

La Guajira

Distraccion

Ay La Montana

La Guajira

Riohacha

Ay Zongo

La Guajira

Maicao

Ay Junio

La Guajira

Manaure

Mar Caribe

La Guajira

Maicao

Carraipia

Sabanas de 1506005

Manuela

1506501

Apto A.Padilla

72,9177

11,52822

1507016

Esc Ceura

11,441

72,4722 -

1507503

Manaure

11,78106

72,4802

Esc Agr 1508503

Carraipia

72,3669

11,21639

Tabla de estaciones estudiadas de la Temperatura media Estación

LAT

LON

Alt.

CAT

NOMBRE

DEPARTAMENTO

MUNICIPIO

CORRIENTE

1102501

5,8783333

-76,0843333

2100

Mansa La

Antioquia

Ciudad Bolivar

Atrato

1103502

5,6262500

-76,7497222

San Isidro

Choco

Rio Quito

Quito

1107502

6,3249444

-76,1398611

1850

Urrao

Antioquia

Urrao

Penderisco

1111502

6,7580556

-76,0297222

1200

Canasgordas

Antioquia

Canasgordas

1113501

7,8500000

-77,1166667

Sautata

Choco

Riosucio

Atrato

1201501

7,3500000

-76,4833333

132

Villarteaga

Antioquia

Mutata

Villarteaga

Estación

LAT

LON

Alt.

CAT

1201502

7,8261111

-76,6513889

1201506

7,7739722

-76,6575000

1201507

7,8166667

-76,7178333

1202503

8,5429444

-76,6725556

1204501

8,8466389

-76,4227222

1204502

9,0721667

-76,2255000

1305503

8,6591667

1306502

8,4080000

1307501

9,1507500

DEPARTAMENTO

MUNICIPIO

CORRIENTE

Uniban

Antioquia

Apartado

Tulenapa

Antioquia

Carepa

Apto Los Cedros

Antioquia

Carepa

Vijagual

Mellito El

Antioquia

Necocli

Mulatos

Arboletes

Antioquia

Arboletes

Qda Seca

Cristo Rey

Cordoba

Puerto Escondido

Mar Caribe

-75,9725000

Galan

Cordoba

Monteria

Sinu

-75,8913889

Maracayo

Cordoba

Monteria

Ay Betanci

-75,6220833

Chima

Cordoba

Chima

1307502

8,9138889

-75,5822222

1307503

8,8395278

-75,8018889

1307505

8,7938889

-75,8615278

1308501

9,3017222

-75,9132778

1308502

9,2527222

-75,8444167

1308503

NOMBRE

Zungo

Ay Aguas Prietas Ay Aguas

Salado El

Cordoba

Turipana

Cordoba

Cerete

Cno Bugre

Univ de Cordoba

Cordoba

Monteria

Sinu

Doctrina La

Cordoba

Lorica

Sinu

Lorica

Cordoba

Lorica

Sinu

9,3707778

-75,9493056

1308504

8,8258333

-75,8251389

1401501

10,7948611

-75,2616667

1401502

10,4472500

-75,5160278

1401503

10,3897222

-75,5358333

1501502

10,9924167

-74,2111389

1501505

11,1283333

-74,2288889

1501506

11,0800000

-74,0336111

1501510

11,2916667

-73,9102778

1504501

11,2638889

-73,0302778

1506501

11,5282222

1506504 1506505

Cienaga de Oro

Prietas

San Bernardo del

San Bernardo del V

Cordoba

Cno Cicara

Apto Los Garzones

Cordoba

Monteria

Cno Bugre

Galerazamba

Bolivar

Santa Catalina

Mar Caribe

Apto Rafael Nunez

Bolivar

Cartagena

Mar Caribe

Esc Naval Cioh

Bolivar

Cartagena

Mar Caribe

Ye La

Magdalena

Cienaga

Cordoba

Apto Simon Bolivar

Magdalena

Santa Marta

Mar Caribe

2200

San Lorenzo

Magdalena

Santa Marta

Piedra

Parque Tayrona

Magdalena

Santa Marta

Mar Caribe

Matitas

La Guajira

Riohacha

Tapias

-72,9176944

Apto A.Padilla

La Guajira

Riohacha

Ay Zongo

10,8981389

-72,8284722

170

Paulina La

La Guajira

Fonseca

Rancheria

11,1311667

-72,5313889

122

Camp Intercor

La Guajira

Albania

Rancheria

1506513

11,1375833

-72,6159444

Mina La

La Guajira

Hatonuevo

Ay Tabaco

1507503

11,7810556

-72,4801667

Manaure

La Guajira

Manaure

Mar Caribe

1507506

12,2243056

-71,9995556

Pto Bolivar

La Guajira

Uribia

Mar Caribe

1508502

12,1788889

-71,2838889

Nazareth

La Guajira

Uribia

Viento

Ay Sharimahana

ANEXO 3 MUNICIPIOS VULNERABLES ANTE EL FENÓMENO DE LA NIÑA

Municipios vulnerables ante el fenómeno de la Niña

MUNICIPIOS

AMENAZA

TURBO

ALTA

QUINDIO

ALTA

SAN_MARTIN_DE_LOBA

ALTA

ALTOS_DEL_ROSARIO

ALTA

TAMALAMEQUE

ALTA

NEIVA

ALTA

LA_UNION

ALTA

ATLANTICO

ALTA

ACHI

ALTA

MONTECRISTO

ALTA

SAN_JACINTO_DEL_CAUCA

ALTA

TIQUISIO_(Puerto_Rico)

ALTA

PAILITAS

ALTA

EL_CARMEN

ALTA

EL_CARMEN

ALTA

SAN_PEDRO

ALTA

SAN_PEDRO

ALTA

CHIMI_HAGUA

MEDIA

CURUMANI

MEDIA

CORDOBA

MEDIA

CORDOBA

MEDIA

CACERES

MEDIA

NECHI

MEDIA

TARAZA

MEDIA

REGIDOR

MEDIA

RIOVIEJO

MEDIA

MONTELIBANO

MEDIA

PUERTO_LIBERTADOR

MEDIA

LA_GLORIA

MEDIA

PELAYA

MEDIA

RIOHACHA

MEDIA

SUCRE

MEDIA

CAUCASIA

MEDIA

JERICO

MEDIA

SABANALARGA

MEDIA

SABANALARGA

MEDIA

JERICO

MEDIA

MUNICIPIOS

AMENAZA

BOLIVAR

MEDIA

BUENAVISTA

MEDIA

MONTERIA

MEDIA

SAN_CARLOS

MEDIA

TIERRALTA

MEDIA

EL_BANCO

MEDIA

SAN_SEBASTIAN_DE_BUENAVISTA

MEDIA

SANTA_MARTA_(Distrito_TurÝstico_Cultural

MEDIA

CUCUTA

MEDIA

BUENAVISTA

MEDIA

APARTADO

MEDIA

BURITICA

MEDIA

SANTA_ROSA_DE_OSOS

MEDIA

MAGANGUE

MEDIA

MOMPOS

MEDIA

PINILLOS

MEDIA

BELEN

MEDIA

SUAREZ

MEDIA

CIENAGA_DE_ORO

MEDIA

PLANETA_RICA

MEDIA

PUEBLO_NUEVO

MEDIA

CHIRIGUANA

MEDIA

BOJAYA_(Bellavista)

MEDIA

CARMEN_DEL_DARIEN__(Curbarad¾)

MEDIA

RIOSUCIO

MEDIA

TELLO

MEDIA

GUAMAL

MEDIA

BELEN

MEDIA

ABREGO

MEDIA

EL_ZULIA

MEDIA

SANTIAGO

MEDIA

TIBU

MEDIA

PUERTO_WILCHES

MEDIA

RIONEGRO

MEDIA

CAIMITO

MEDIA

SAN_MARCOS

MEDIA

BUGA

MEDIA

BELMIRA

BAJA

CONCORDIA

BAJA

EL_BAGRE

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

SAN_ANDRES

BAJA

SAN_JOSE_DE_LA_MONTAÑA

BAJA

SANTA_FE_DE_ANTIOQUIA

BAJA

URRAO

BAJA

YARUMAL

BAJA

ARENAL

BAJA

HATILLO_DE_LOBA

BAJA

MORALES

BAJA

TUTA

BAJA

FLORENCIA

BAJA

AYAPEL

BAJA

SAHAGUN

BAJA

AGUACHICA

BAJA

AGUSTIN_CODAZZI

BAJA

ASTREA

BAJA

BECERRIL

BAJA

LA_JAGUA_DE_IBIRICO

BAJA

LA_PAZ

BAJA

JURADO

BAJA

AIPE

BAJA

BARAYA

BAJA

PALERMO

BAJA

SANTA_MARIA

BAJA

ALBANIA

BAJA

MAICAO

BAJA

CIENAGA

BAJA

PIJIÑO__DEL_CARMEN

BAJA

BOCHALEMA

BAJA

OCAÑA

BAJA

PUERTO_SANTANDER

BAJA

SAN_CAYETANO

BAJA

SARDINATA

BAJA

LA_PAZ

BAJA

GUARANDA

BAJA

MAJAGUAL

BAJA

SAN_BENITO_ABAD

BAJA

NATAGAIMA

BAJA

ORTEGA

BAJA

PRADO

BAJA

CANDELARIA

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

ARBOLETES

BAJA

ARMENIA

BAJA

BELLO

BAJA

BETULIA

BAJA

BRICEÑO

BAJA

CAÑASGORDAS

BAJA

CAREPA

BAJA

CHIGORODO

BAJA

GIRALDO

BAJA

HISPANIA

BAJA

LA_CEJA

BAJA

LIBORINA

BAJA

MEDELLIN

BAJA

MUTATA

BAJA

OLAYA

BAJA

PUEBLORRICO

BAJA

RETIRO

BAJA

SALGAR

BAJA

SANTA_BARBARA

BAJA

SOPETRAN

BAJA

TARSO

BAJA

TITIRIBI

BAJA

VENECIA

BAJA

ZARAGOZA

BAJA

CICUCO

BAJA

EL_PEÑON

BAJA

TALAIGUA_NUEVO

BAJA

AQUITANIA

BAJA

BERBEO

BAJA

COMBITA

BAJA

CHITA

BAJA

CHIVATA

BAJA

FLORESTA

BAJA

MIRAFLORES

BAJA

MOTAVITA

BAJA

OICATA

BAJA

PESCA

BAJA

RAMIRIQUI

BAJA

RONDON

BAJA

SAN_EDUARDO

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

TOCA

BAJA

ZETAQUIRA

BAJA

EL_TAMBO

BAJA

SAN_SEBASTIAN

BAJA

SANTA_ROSA

BAJA

CERETE

BAJA

LORICA

BAJA

SAN_ANDRES_DE_SOTAVENTO

BAJA

SAN_ANTERO

BAJA

EL_PASO

BAJA

RIO_DE_ORO

BAJA

SAN_ALBERTO

BAJA

SAN_DIEGO

BAJA

SAN_MARTIN

BAJA

BELEN_DE_BAJIRA

BAJA

QUIBDO

BAJA

UNGUIA

BAJA

FUSAGASUGA

BAJA

GIGANTE

BAJA

VILLAVIEJA

BAJA

YAGUARA

BAJA

DIBULLA

BAJA

MANAURE

BAJA

SALAMINA

BAJA

ARBOLEDA_(Berruecos)

BAJA

EL_TAMBO

BAJA

SAN_LORENZO

BAJA

CACOTA

BAJA

CHINACOTA

BAJA

DURANIA

BAJA

GRAMALOTE

BAJA

LA_ESPERANZA

BAJA

LABATECA

BAJA

LOS_PATIOS

BAJA

PAMPLONA

BAJA

PAMPLONITA

BAJA

SALAZAR

BAJA

TEORAMA

BAJA

VILLA_DEL_ROSARIO

BAJA

SIMACOTA

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

SINCE

BAJA

TOLUVIEJO

BAJA

ATACO

BAJA

CARMEN_DE_APICALA

BAJA

COYAIMA

BAJA

PLANADAS

BAJA

CARTAGO

BAJA

FLORIDA

BAJA

TULUA

BAJA

ABRIAQUI

BAJA

AMAGA

BAJA

ANDES

BAJA

ANGELOPOLIS

BAJA

ANGOSTURA

BAJA

BARBOSA

BAJA

CAMPAMENTO

BAJA

CAROLINA

BAJA

CIUDAD_BOLIVAR

BAJA

COPACABANA

BAJA

DON_MATIAS

BAJA

FREDONIA

BAJA

MONTEBELLO

BAJA

NECOCLI

BAJA

PEÑOL

BAJA

PEQUE

BAJA

SAN_PEDRO_DE_URABA

BAJA

URAMITA

BAJA

YONDO_(Casabe)

BAJA

PONEDERA

BAJA

MARGARITA

BAJA

ZAMBRANO

BAJA

ARCABUCO

BAJA

BUSBANZA

BAJA

CHIQUIZA

BAJA

CHINAVITA

BAJA

CIENEGA

BAJA

CORRALES

BAJA

CUITIVA

BAJA

CUCAITA

BAJA

DUITAMA

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

FIRAVITOBA

BAJA

GAMEZA

BAJA

IZA

BAJA

MONGUI

BAJA

MONGUA

BAJA

NOBSA

BAJA

PAEZ

BAJA

PAIPA

BAJA

PAZ_DE_RIO

BAJA

SANTA_ROSA_DE_VITERBO

BAJA

SOGAMOSO

BAJA

SORA

BAJA

SORACA

BAJA

SOTAQUIRA

BAJA

TOPAGA

BAJA

TIBASOSA

BAJA

TOTA

BAJA

TUNJA

BAJA

VIRACACHA

BAJA

ALMAGUER

BAJA

MIRANDA

BAJA

PUERTO_TEJADA

BAJA

CHINU

BAJA

MOÑITOS

BAJA

SAN_BERNARDO_DEL_VIENTO

BAJA

VALENCIA

BAJA

BOSCONIA

BAJA

EL_COPEY

BAJA

GAMARRA

BAJA

ALTO_BAUDO_(Pie_de_Pato)

BAJA

BAHIA_SOLANO_(Mutis)

BAJA

ARBELAEZ

BAJA

CHOACHI

BAJA

COTA

BAJA

RICAURTE

BAJA

SIBATE

BAJA

UBAQUE

BAJA

IQUIRA

BAJA

ALGECIRAS

BAJA

CAMPOALEGRE

BAJA

MUNICIPIOS

AMENAZA

GARZON

BAJA

TERUEL

BAJA

BARRANCAS

BAJA

HATO_NUEVO

BAJA

ARIGUANI_(El_Dificil)

BAJA

EL_PIÑON

BAJA

NUEVA_GRANADA

BAJA

PLATO

BAJA

SABANAS_DE_SAN_ANGEL

BAJA

SAN_ZENON

BAJA

SANTA_ANA

BAJA

SANTA_BARBARA_DE_PINTO

BAJA

BUESACO

BAJA

COLON_(GÚnova)

BAJA

CONTADERO

BAJA

LA_CRUZ

BAJA

LA_FLORIDA

BAJA

PUERRES

BAJA

RICAURTE

BAJA

ANEXO 4 MAPAS Anomalía de precipitación 1976

1983

1984

1985

1988

1989

1995

100

1996

101

1998

102

1999

103

104

105

2000

106

107

108

2001

109

2005

110

2006

111

2007

112

2008

113

114

2009

115

2010

116

117

Anomalía de la temperatura 1976

118

1983

119

1984

120

1985

121

122

1988

123

124

1989

125

1995

126

1996

127

1998

128

129

1999

130

131

132

2000

133

134

135

2001

136

2005

2006

137

2007

138

139

2008

140

141

2009

142

2010

143

144

102639

Articles inside

7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

5. ANÁLISIS DE RESULTADOS

6. CONCLUSIONES