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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

Influencia de la cobertura vegetal, del cambio climático y del fenómeno El Niño en la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima, Palmira (Colombia) Influence of the vegetation coverage, of climate change and El Niño phenomenon in the water offer of the basin of the Río Nima, Palmira (Colombia) by/por

Ingeniero Agrícola Yesid Fabian Torres Sanclemente 01522719 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc Universidad de Salzburgo

Palmira - Colombia, Septiembre de 2018

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.

Palmira, Septiembre 19 de 2018

Resumen El presente estudio busca cuantificar la incidencia del cambio de la cobertura vegetal para los años 1997 – 2014, del cambio climático de acuerdo con el modelo RCP 4.5, 8.5 y del fenómeno El Niño en los valores medios de la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima, Municipio de Palmira (Colombia).

Para tal fin, se realizó un análisis multitemporal a las imágenes satelitales descargadas de los servidores de EarthExplorer (USGS). Con los archivos ASCII obtenidos en la simulación de WaterWorld para cambio de cobertura vegetal, escenarios de cambio climático y variabilidad climática se generaron mapas de balance hídrico de los cuales se obtuvieron valores medios en mm/año para cobertura vegetal, cambio climático (RCP 4.5 y 8.5) y escenario del Niño “ENSOVAR” para ser comparados con las condiciones actuales de la zona de estudio.

Los resultados indicaron un aumento en el valor medio de balance hídrico y porcentaje de cubierta vegetal forestal y pastos para el año 2014 comparado con 1997 además de la disminución del porcentaje de suelo desnudo. Los escenarios de cambio climático RCP 4.5 y 8.5 presentaron aumentos en el valor medio de balance hídrico de 8,76 y 5,22 % respectivamente con relación al panorama de condiciones actuales (1950 – 2000).

Finalmente, el escenario propuesto para variabilidad climática ENSOVAR presentó un aumento del 85,23 %, valor demasiado alto de la media de balance hídrico comparado con los obtenidos en simulaciones anteriores, motivo por el cual se recomienda realizar estudios posteriores de este tipo que permitan constatar la información obtenida.

Palabras Claves: Cobertura Vegetal, Cambio climático, Fenómeno El Niño, Oferta hídrica, análisis multitemporal, WaterWorld, balance hídrico, Variabilidad climática.

Abstract The present study seeks to quantify the incidence of the vegetation coverage change for the years 1997 - 2014, of climate change according to RCP 4.5, 8.5 models and of El NiĂąo phenomenon on the average values of the water offer of the basin of the Rio Nima, Palmira's Municipality (Colombia).

For that purpose, a multitemporary analysis was realized on the satellite images downloaded from EarthExplorer (USGS) server. With the obtained ASCII files from WaterWorld's simulation for vegetation coverage change, climate change scenarios and climatic variability, maps of water balance were generated. From them, average values were obtained in mm / year for vegetation coverage, climate change (RCP 4.5 and 8.5) and El NiĂąo "ENSOVAR" scenario to be compared with the current conditions of the study area.

The results indicated an increase in the average value of water balance and percentage of forest vegetation cover and pastures for the year 2014 compared with 1997 besides the decrease of the percentage of bare soil. The climate change RCP 4.5 and 8.5 scenarios presented increases in the average value of water balance of 8,76 and 5,22 % respectively with relation to the panorama of current conditions (1950 - 2000). Finally, the proposed scenario for climatic variability ENSOVAR presented an increase of 85,23 %, a too high value of the average of water balance compared with the obtained ones in previous simulations. This motivates recommendation to realize further studies of this type that allow to state the obtained information.

Keywords: vegetation coverage, climate change, El NiĂąo phenomenon, water offer, multitemporary analysis, WaterWorld, water balance, climatic variability.

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Tabla de contenido

Resumen Abstract 1.

Introducción ............................................................................................................................. 10

1.1.

Antecedentes ....................................................................................................................... 11

1.2.

Objetivos .............................................................................................................................. 14

1.2.1.

Objetivo General .............................................................................................................. 14

1.2.2.

Objetivos Específicos ........................................................................................................ 14

1.3.

Hipótesis ............................................................................................................................... 14

1.4.

Justificación .......................................................................................................................... 14

1.5.

Alcances................................................................................................................................ 16

2.

Revisión de Literatura .............................................................................................................. 17

2.1.

La cuenca hidrográfica ......................................................................................................... 17

2.2.

Ciclo hidrológico ................................................................................................................... 18

2.3.

Componentes del Ciclo Hidrológico ..................................................................................... 18

2.3.1. Precipitación........................................................................................................................... 18 2.3.2. Evapotranspiración ................................................................................................................ 19 2.3.3. Infiltración y Percolación ........................................................................................................ 19 2.3.4. Escorrentía ............................................................................................................................. 19 2.4.

Cobertura vegetal................................................................................................................. 19

2.5.

Cambio Climático ................................................................................................................. 21

2.6.

Modelos Climáticos Globales (MCG) .................................................................................... 22

2.7.

Quinto Informe de Evaluación AR5 ...................................................................................... 22

2.8.

Fenómeno El Niño Oscilación Sur (ENOS) ............................................................................ 22

2.9.

Cambio Climático y Variabilidad climática en Latinoamérica .............................................. 25

2.10. Efectos de la variabilidad climática en los recursos hídricos de Colombia ............................. 25 2.11.

Modelamiento hidrológico............................................................................................... 26

2.12.

Modelos hidrológicos ....................................................................................................... 26

2.12.1.

Waterworld ...................................................................................................................... 27

2.12.2.

SWAT ................................................................................................................................ 29

3. Metodología ................................................................................................................................. 31 3.1. Definición de área de estudio ................................................................................................... 33

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3.2. Hidrografía Cuenca Rio Nima .................................................................................................... 36 3.3. Preparación y adquisición de datos .......................................................................................... 37 3.4. Corrida de Modelo en WaterWorld v. 2.92............................................................................... 38 3.4.1. Simulación efecto de la cobertura vegetal años 1997 y 2014 ............................................... 39 3.4.2. Simulación Cambio Climático ................................................................................................. 40 3.4.3 Variabilidad Climática.............................................................................................................. 41 3.5. Proyección imágenes satelitales/ASCII ..................................................................................... 42 3.6. Análisis de Resultados ............................................................................................................... 42 4. Resultados y Discusión ................................................................................................................. 43 4.1. Preparación de datos ................................................................................................................ 43 4.1.1. Cobertura Vegetal 1997 - 2014 .............................................................................................. 43 4.1.2. Condiciones de referencia...................................................................................................... 47 4.1.3. Cambio Cobertura Vegetal 1997 ............................................................................................ 51 4.1.4. Cambio Cobertura Vegetal 2014 ............................................................................................ 55 4.2. Escenarios cambio climático ..................................................................................................... 58 4.2.1. Escenario RCP 4.5 ................................................................................................................... 58 4.2.2. Escenario RCP 8.5 ................................................................................................................... 62 4.2.3. ENSOVAR ................................................................................................................................ 66 4.3. Discusión ................................................................................................................................... 70 4.3.1. Cobertura vegetal 1997 – 2014. ............................................................................................. 71 4.3.2. Escenarios RCP 4.5 – 8.5........................................................................................................ 72 4.3.3. Escenario ENSOVAR................................................................................................................ 73 5. Conclusiones................................................................................................................................. 75 Bibliografía ....................................................................................................................................... 77

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Lista de Figuras Figura 1. Descripción proceso metodológico. .................................................................................. 32 Figura 2. Área de estudio Cuenca del Rio Nima. .............................................................................. 34 Figura 3. Pendientes Cuenca del Rio Nima. ..................................................................................... 35 Figura 4. Cuerpos de Agua Cuenca del Rio Nima. ............................................................................ 37 Figura 5. Mapa Cobertura Vegetal Cuenca del Rio Nima, 1997. ...................................................... 44 Figura 6. Mapa Cobertura Vegetal Cuenca del Rio Nima, 2014. ...................................................... 45 Figura 7. Cambio de cobertura vegetal, años 1997 y 2014. ............................................................. 47 Figura 8. Valores altos, medios y bajos de Condiciones de referencia. ........................................... 48 Figura 9. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima. .................................................................... 49 Figura 10. Balance hídrico condiciones de referencia...................................................................... 50 Figura 11. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del Rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio de cobertura vegetal para el año 1997. ................................. 51 Figura 12. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima, Balance hídrico porcentaje de cambio respecto de condiciones de referencia. ........................................................................................... 52 Figura 13. Balance hídrico Cobertura Vegetal 1997, Escenario de Cambio. .................................... 53 Figura 14. Balance hídrico Cobertura Vegetal 1997, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia. ............................................................................................................... 54 Figura 15. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio de cobertura vegetal para el año 2014. ................................. 55 Figura 16. Balance hídrico Cobertura Vegetal 2014, Escenario de Cambio. .................................... 56 Figura 17. Balance hídrico Cobertura Vegetal 2014, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia. ............................................................................................................... 57 Figura 18. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio climático, RCP 4.5. .................................................................. 58 Figura 19. Balance hídrico RCP 4.5, Escenario de Cambio. .............................................................. 60 Figura 20. Balance hídrico RCP 4.5, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia. ........................................................................................................................................ 61 Figura 21. Corregimientos Zona alta Cuenca Rio Nima, Balance hídrico porcentaje de cambio RCP 4.5 con respecto de condiciones de referencia. .............................................................................. 62 Figura 22. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio climático, RCP 8.5. .................................................................. 63 Figura 23. Balance hídrico RCP 8.5, Escenario de Cambio. .............................................................. 64 Figura 24. Balance hídrico RCP 8.5, porcentaje de cambio con respecto de condiciones de referencia. ........................................................................................................................................ 65 Figura 25. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico de la cuenca del Rio Nima bajo condiciones de referencia y escenario ENSOVAR. ........................................................................... 66 Figura 26. Balance hídrico ENSOVAR, Escenario de Cambio. ........................................................... 67 Figura 27. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima, Balance hídrico porcentaje de cambio ENSOVAR. ......................................................................................................................................... 68 Figura 28. Balance hídrico ENSOVAR, porcentaje de cambio con respecto a condiciones de referencia. ........................................................................................................................................ 69

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Lista de Tablas Tabla 1. Rango de pendientes expresado en porcentajes de área de la Cuenca Rio Nima. ............ 33 Tabla 2. Información Imagen Satelital, año 1997............................................................................. 38 Tabla 3. Información Imagen Satelital, año 2014............................................................................. 38 Tabla 4. Efecto del Fenómeno el Niño en Temperatura (°C) y precipitación (%) en la región Pacífica colombiana. ...................................................................................................................................... 42 Tabla 5. Cuantificación de cobertura Vegetal año 1997, Cuenca del Río Nima. .............................. 46 Tabla 6. Cuantificación de cobertura Vegetal año 2014, Cuenca del Río Nima. .............................. 46 Tabla 7. Información temperatura y precipitación zona de estudio. ............................................... 73 Tabla 8. Valores medios de precipitación, escorrentía y balance hídrico obtenidos en simulación ENSOVAR. ......................................................................................................................................... 74

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LISTA DE ABREVIACIONES

ANA

Autoridad Nacional del Agua

ASURNIMA Asociación de Usuarios de Aguas del Rio Nima CC

Cambio Climático

CVC

Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca

ENA

Estudio Nacional del Agua

ENOS

El Niño Oscilación Sur

GEI

Gases de efecto invernadero

IDEAM

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales

IPCC

Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático

ITCZ

Zona de Convergencia Intertropical

LAI

Índice de Área Foliar

MCG

Modelos Climáticos Globales

RCP

Representative Concentration Pathway

SACZ

Zona de Convergencia del Atlántico Sur

SENAMHI

Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología

SIG

Sistemas de Información Geográfica

TIG

Tecnologías de la Información Geográfica

USGS

Servicio Geológico de los Estados Unidos

VC

Variabilidad Climática

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1. Introducción El Río Nima es la principal fuente de abastecimiento de agua del Municipio de Palmira (Valle del Cauca, Colombia), la intervención del ser humano en la parte alta y media de la cuenca ha generado una serie de impactos sobre el medio ambiente, degradando importantes recursos como el agua y el suelo.

Existe una relación directa entre las condiciones atmosféricas, tales como la persistencia de días sin lluvia, escasa nubosidad diurna y nocturna, radiación solar intensa y duradera, presencia de vientos fuertes y la ocurrencia de los incendios en la cobertura vegetal. Al incrementarse la temperatura del aire, la radiación y el viento, la humedad desciende, la vegetación se seca y se calienta, alcanzando temperaturas próximas a su ignición (IDEAM, 2002).

Uno de los desequilibrios más grandes encontrados es la erosión, causada por la explotación poco racional de suelos y bosques, tala y quema de árboles generando un impacto negativo en la calidad y cantidad de agua aportada por la cuenca.

Como complemento de la problemática planteada, en los últimos años, el territorio se ha visto afectado por la ocurrencia del fenómeno El Niño causando una variabilidad climática (VC) en la región. La presencia de este fenómeno se traduce en un déficit hídrico, ocasionando un impacto negativo en los distintos sectores productivos.

En la actualidad, el movimiento y la producción del agua en una cuenca son afectados por la acción antrópica como la deforestación, el manejo inadecuado de las cuencas hidrográficas, la contaminación del recurso agua por mal manejo de desechos sólidos y líquidos, la sobreexplotación de los recursos naturales, y la inadecuada construcción de obras de infraestructura sin previos estudios de factibilidad (CISP, 2005).

El presente estudio tiene como finalidad cuantificar la influencia que tienen los cambios en la cobertura vegetal y la presencia del fenómeno El Niño en la cantidad de agua que la cuenca del rio Nima entrega al acueducto de Palmira para su abastecimiento.

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1.1. Antecedentes En una investigación realizada por Gonzales y Llanos (2015), se estudió la relación de las tasas de deforestación con las tendencias históricas de caudales en las subcuencas del Río Mayo, además de evaluar la pérdida lateral de carbono orgánico del suelo debido a la erosión hídrica del suelo. Para realizar el análisis de tendencias hidrológicas en las subcuencas del rio Mayo, se usaron datos públicos de monitoreo hidrométrico generados por la Autoridad Nacional de Agua (ANA) en un periodo de tiempo de 2001- 2011, así como los datos meteorológicos del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI).

Este estudio no encontró relación entre la desviación de los caudales con las desviaciones de precipitación anual y fenómeno El Niño. En parte esto indica que existe poca influencia de los cambios interanuales de la climatología regional los caudales en los ríos en el área de estudio. Tampoco encontró relación directa de tendencias de los caudales con el porcentaje de área deforestada en las subcuencas, a excepción de pequeñas subcuencas las cuales parecen responder de una forma más rápida a los cambios de cobertura vegetal pero esta respuesta hidrológica depende de la estructura de la cuenca y patrones de carga, almacenamiento y descarga hídrica.

La abundancia hídrica de Colombia se caracteriza por los contrastes existentes en la disposición de recursos hídricos a nivel regional, más específicamente en las cinco áreas hidrográficas del país, “las cuales albergan sensibles diferencias que repercuten en la vulnerabilidad tanto del sistema natural como de la estructura socioeconómica” (IDEAM, 2014, p.63).

En el Estudio Nacional del Agua (ENA), realizado por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) en 2014, la oferta hídrica de agua se encuentra asociada a la posición geográfica del país, al variado régimen de lluvias y las características de las cuencas, las cuales determinan el régimen hidrológico, que a su vez se encuentra caracterizado por la existencia de uno o dos periodos secos y/o húmedos en el año.

Se estima que el rendimiento hídrico de Colombia es de 56 l/s/Km2, el cual se encuentra por encima del promedio mundial de 10 l/s/Km2 y del rendimiento de Latinoamérica el cual es de 21 l/s/Km2 (IDEAM, 2014).

En el país se cuenta con una “escorrentía superficial de 1.764 mm, equivalente a un volumen anual de 2.012 km3, donde el 62% de la precipitación se convierte en escorrentía, lo que equivale a un caudal medio de 63.789 m3” (IDEAM, 2014, p.64).

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Los ecosistemas ofrecen una gran diversidad de recursos socioambientales: agua, energía, variedad de ecosistemas en ladera, diversidad genética, recursos forestales y minerales, productos agropecuarios, ocio, y turismo, recursos paisajísticos, históricos y culturales, entre otros. De los diferentes flujos de recursos establecidos entre las áreas de montaña y las llanuras adyacentes, el hídrico es posiblemente uno de los que hace más notable la dependencia socio ambiental respecto a los ecosistemas montañosos. En efecto, se ha estimado que más de la mitad de la humanidad depende de los recursos hídricos generados en las cuencas de montaña para satisfacer sus necesidades de agua potable, riego, uso industrial y navegación (Gaspari, Sinisterra, Delgado, Rodríguez y Besterio, 2009).

El Valle del río Cauca presenta un régimen de precipitación bimodal, como resultado de la actividad de la Zona de Convergencia Intertropical, con dos trimestres secos (dic – feb y jun – ago) y dos lluviosos (mar – may y sep – nov). La precipitación anual de la zona interandina del Valle oscila entre 4000 mm y 1200 mm en las partes altas de las cordilleras y plana respectivamente. Del total de precipitación, el 70% corresponde a los meses lluviosos, y el 30% a los meses secos (Escobar, Jiménez y Materón, 1998).

“El río Nima constituye el eje hidrográfico principal, con un caudal promedio de 2 metros cúbicos por segundo (bocatoma - Calucé). Hacia este río drenan los siguientes afluentes: Los Cuervos, La María, El Salado, Aguazul, Albania, Los Cuzumbos, Esmeralda, Agua bonita, Robles, El Rincón, El Cofre, Los Añascos y Los Negros” (POT, 2000, p.35).

“La cuenca del río Nima abastece de agua a la ciudad de Palmira, beneficiando a cerca de 296.620 habitantes y suministrando agua a 4.200 habitantes asentados en el sector rural.

Dentro de su área se encuentran 3.050 hectáreas pertenecientes al Parque Nacional Natural Las Hermosas” (Alcaldía Municipal de Palmira, 2012, p.9).

El municipio de Palmira, no obstante, posee un patrimonio natural altamente valioso, no ha escapado a inadecuados manejos de algunos de sus recursos naturales, por aprovechamiento intensivo con características difícilmente sustentables y por una degradación progresiva de importantes ecosistemas con relevantes potencialidades económicas e imprescindibles ofertas ambientales, panorama común en muchos de nuestros municipios (IDEA, 2002).

Las cuencas hidrográficas que abastecen el acueducto de Palmira y de sus zonas rurales han sido parcialmente deforestadas alterando su equilibrio natural. Adicionalmente buena parte de las fuentes de agua presentan estados de irregularidad de caudales, detrimento de su calidad por presencia de agentes contaminantes, pérdida de su zona forestal protectora, entre otros (IDEA, 2002).

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Durante las fases de fenómenos El Niño, las condiciones de déficit de las precipitaciones generan condiciones secas en el sistema vegetación-suelo de las regiones Andina y Caribe en el país. Esta baja humedad y las altas temperaturas son un factor determinante en la generación de incendios de la cobertura vegetal. En el fenómeno el Niño 1997 - 1998 se reportaron durante los meses de julio y agosto del 1997 cerca de 12,000 incendios de la cobertura vegetal (UNGRD, 2016). Para el Fenómeno el Niño 2014 – 2016 se reportaron en el país 6,388 incendios de cobertura vegetal afectando los departamentos de Antioquia, Valle del Cauca, Cundinamarca y la región del Viejo Caldas (UNGRD, 2016).

Los incendios de cobertura vegetal en Colombia presentan una distribución espacial y estacional. Aunque estos incendios se pueden registrar en cualquier sector del país, la región Andina es la más amenazada en los Valles de los ríos Cauca y Magdalena, así como el altiplano cundiboyacense, seguida de algunos sectores de la Orinoquía y el Caribe. En estas regiones se presenta déficit en la precipitación y aumento en la temperatura media del aire, anomalías climáticas asociadas al fenómeno El Niño y que inciden al aumento de incendios por cobertura vegetal que ocurren en el país (UNGRD, 2016).

La cuenca del río Nima tiene gran potencial hídrico, por la cantidad de afluentes, los cuales, en su mayoría, están siendo protegidos. Los nacimientos y la red de drenaje, ubicados en el área correspondiente a la cuenca del río Amaime presentan escasa protección y control en la toma para el abastecimiento, principalmente de acueductos, además del acceso de personas y animales, que los deterioran y contaminan, situación que se acentúa en algunos corregimientos de la cuenca (CVC y Fundación Universidad del Valle, 2013).

Se estima que el ecosistema de la cuenca del rio Nima, a lo largo de un periodo de tiempo de cuarenta años, ha experimentado un proceso de degradación de sus recursos naturales por acción del hombre. Este deterioro demuestra que en la cuenca se ha presentado una explotación poco racional de bosques y suelos, además de la intervención estatal que contribuyó con la apertura de carreteras en la región (Palmira - Ataco) que no han tenido un mantenimiento adecuado ocasionando problemas de erosión y sedimentación contaminando el agua destinada para el consumo humano (POT, 2000).

Ello no permite un control real y seguro, dando lugar al uso irracional del recurso, ocasionando aspectos tales como la alteración del caudal del río, del caudal ecológico, de los caudales concesionados, entre otros asuntos. Por ello y teniendo en cuenta que la subcuenca del río Nima, es la que permite dotar del recurso hídrico la población urbana de Palmira, y

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tres centros poblados más, se requiere hacer el análisis de la red existente y con ello la instalación de una red que permita tener la información adecuada para el uso y manejo eficiente del agua (CVC y Fundación Universidad del Valle, 2013).

1.2.

Objetivos 1.2.1. Objetivo General Cuantificar el efecto que produce el cambio en la cobertura vegetal, cambio climático y fenómeno El Niño – Oscilación del Sur (ENSO) en el volumen medio de agua drenado por la cuenca del Río Nima, Municipio de Palmira, Valle del Cauca (Colombia).

1.2.2. Objetivos Específicos

● Identificar los cambios en la cobertura vegetal ocurridos entre los años 1997 - 2014 de la zona de estudio y su relación con la variación en el valor medio de balance hídrico. ● Evaluar la incidencia del cambio climático y fenómeno El Niño/oscilación sur en la oferta hídrica de la cuenca del Rio Nima.

1.3.

Hipótesis

● La reducción de cobertura vegetal al interior de la cuenca del Rio Nima observada en los años 1997 y 2014 induce a una disminución del 20 % en el volumen de agua medio entregado a la cabecera del Municipio de Palmira. ● La variación en el volumen de agua aportado por la cuenca del Rio Nima al Municipio de Palmira por el efecto del cambio climático y fenómeno del niño estará por debajo de los niveles actuales para satisfacer el abastecimiento de agua a la población.

1.4.

Justificación

La producción hídrica a nivel de cuencas es dinámica y compleja debido a la interacción de factores bióticos, abióticos y socioeconómicos que forman parte de un espacio llamado cuenca (Aguilar e Iza, 2009).

El manejo integrado de los recursos hídricos en cuencas hidrográficas bajo distintos usos del agua, condiciones cambiantes de uso de la tierra y clima son retos que las sociedades enfrentan o enfrentarán en las siguientes décadas (Simonovic, 2002).

Las cuencas hidrográficas conforman sistemas complejos en los cuales los factores fisicográficos definen la variabilidad del régimen hidrológico de las corrientes superficiales.

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Estos factores fisicográficos se pueden clasificar en dos grupos: Meteorológicos y los relacionados con la cobertura de la superficie terrestre. Entre los principales factores meteorológicos se pueden mencionar la precipitación, evaporación, y temperatura. Los factores relacionados con la cobertura de la superficie están conformados por el relieve, el suelo, la cobertura vegetal, características morfométricas de la cuenca y los cauces.

Domínguez (2010) estudió el efecto que tendrá el Cambio Climático (CC) sobre los fenómenos hidrológicos extremos como son las inundaciones y sequías. Para comprender esta complejidad en hidrología se construyen curvas de densidad probabilística con el fin de caracterizar con qué frecuencia se presentan valores extremos de caudales en una cuenca dada.

En el estudio menciona “en el país existen dos patrones de comportamiento de la oferta hídrica. El primero de ellos se caracteriza por tener ofertas hídricas frecuentemente bajas y presentar extremos de caudales máximos como fenómeno crítico. El segundo, por el contrario, presenta ofertas hídricas modales (frecuentes) altas y sus extremos críticos corresponden a valores mínimos” (Domínguez, 2010, p. 37).

Sin embargo, no se presenta evidencia que permita definir el impacto del CC sobre la hidrología en las diferentes regiones del mundo. Esto se debe a los pocos estudios realizados de oferta hídrica a cuencas hidrográficas además de información insuficiente de registros hidrológicos.

En el mes de marzo de 2017 el río Nima aumentó su caudal provocando una avalancha que afectó los corregimientos de Tenjo y Tienda Nueva en Palmira. Este aumento en el caudal se atribuyó a la deforestación presentada en la parte alta de la cuenca por parte de empresas de la región (Escobar, 2017). Cuando se realiza la tala y se presenta aumento en la intensidad de precipitación, el agua de lluvia no encuentra vegetación que la absorba y cae a los ríos trayendo restos de árboles cortados que ocasionan represamientos y avalanchas. Por otro lado, el fenómeno el Niño ha causado un impacto severo en la hidrología, llegando a disminuir hasta en un 50 % el aporte de agua a las cuencas (IDEAM, 2016a).

Ante las situaciones anteriormente descritas, surge la necesidad de conocer cuál es el efecto presentado por los cambios de cobertura vegetal en el volumen promedio drenado por la cuenca del rio Nima y cómo dicho volumen se modifica por la ocurrencia del fenómeno climático ENOS (El Niño Oscilación Sur) en condiciones típicas.

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1.5.

Alcances

El área de estudio se ubica en el área de influencia de la cuenca del rio Nima, localizada en la región suroriental del departamento del Valle del Cauca en las estribaciones de la cordillera central de Colombia. Para efectos del presente estudio tiene un área de 16,716 hectáreas. La altitud de la cuenca fluctúa entre 1,100 y 4,000 metros sobre el nivel del mar, con temperaturas promedio entre 8 °C y 24 °C (Alcaldía Municipal de Palmira, 2012).

El área de estudio pretende abarcar la cuenca del rio Nima, eje hidrográfico principal del Municipio de Palmira.

Con relación al nivel de análisis, el estudio multitemporal plantea hallar el porcentaje de cobertura vegetal (arbórea, pasto y suelo desnudo) a las imágenes satelitales Landsat para los años 1997 – 2014 descargadas de los servidores del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) para ser procesados en el submodelo de WaterWorld, además busca evaluar el impacto de fenómenos de CC y VC en la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima.

Los productos cartográficos esperados tras el proceso de investigación en el área de estudio son los siguientes: ● Cobertura vegetal año 1997. ● Cobertura vegetal año 2014. ● Cuantificación cobertura vegetal año 1997 - 2014. ● Mapas de balance hídrico (condiciones de referencia, escenario de cambio y porcentaje de cambio) de cobertura vegetal años 1997 – 2014. ● Mapas de balance hídrico escenarios RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 y 8.5 (condiciones de referencia, escenario de cambio y porcentaje de cambio). ● Mapas de balance hídrico escenario simulado del Niño (condiciones de referencia, escenario de cambio y porcentaje de cambio).

Se espera que los resultados obtenidos en la investigación y los productos obtenidos sirvan de guía para realizar nuevos estudios de impacto ambiental por parte de fenómenos de CC y VC a las cuencas de la región generando estrategias de manejo y conservación a los recursos hídricos del departamento.

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2. Revisión de Literatura 2.1. La cuenca hidrográfica Al respecto, Brooks (1985, citado por Umaña, 2002, p.4), menciona que “La Cuenca Hidrográfica se define como la unidad territorial natural que capta la precipitación, y es por donde transita el escurrimiento hasta un punto de salida en el cauce principal o sea es un área delimitada por una divisoria topográfica denominada parte-agua que drena a un cauce común”.

También se puede definir a una cuenca hidrográfica como el área natural en donde se acumula el agua proveniente de las precipitaciones formando un cauce principal, las divisorias de agua son formadas naturalmente por los puntos más altos que encierran el río principal y los sistemas de cursos de agua que desembocan en él, formando así una unidad fisiográfica (Ramakrishna, 1997).

La cuenca hidrográfica, es considerada como un sistema donde los procesos hidrológicos, geomorfológicos, edáficos y culturales, se hallan ligados y, además se generan, los peligros hidrometeorológicos, como erosión, remociones en masa, inundaciones y crecidas torrenciales. Por tanto, el mal uso de los recursos naturales en las cuencas altas y medias repercutirá y será una amenaza para la población, sistemas agro-productivos, agua potable, energéticos y de transporte situados aguas abajo (Gonzales, Acosta y Andrade, 2008).

La importancia de una cuenca hidrológica se fundamenta en que son un soporte necesario para una variedad de recursos, para brindar un hábitat a plantas y animales, y proporcionar agua potable para la gente, sus cultivos, animales e industrias. La protección de los recursos naturales en las cuencas es esencial para mantener la salud y el bienestar de todos los seres vivos (Fernández y Gonzalo, 2012).

Es así que una cuenca es una fuente natural de captación de agua, con una realidad social propia establecida por las relaciones económicas, culturales, sociales y políticas que se establecen entre los diferentes grupos sociales (Aguilar, 2007).

El manejo de cuencas es por definición una parte de las acciones de gestión ambiental, dado que se realiza con la finalidad de contrarrestar efectos ambientales negativos, así como, para lograr efectos ambientales positivos. Parte de estos efectos positivos, aunque no todos, pueden ser evaluados por intermedio de la cantidad, calidad y tiempo en que el agua es captada y escurre en una cuenca (Bahamondes y Gaete, 2002).

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Las actividades que realizan los habitantes en las diferentes partes de la cuenca están íntimamente relacionadas debido al funcionamiento como un “sistema indivisible e interdependiente”, así por ejemplo cuando en la parte alta se tiene una cobertura forestal adecuada, ayuda a regular y controlar la cantidad de agua y sedimento (líquido y solido) que escurren hacia las partes media y baja de la cuenca. Esto favorece a las poblaciones de la cuenca baja en calidad y cantidad de agua para consumo, así como también la ocurrencia de inundaciones y sequias (López y Delgado, 2009).

2.2. Ciclo hidrológico El ciclo hidrológico describe el transporte de las masas de agua a través de la atmosfera a la tierra y su retorno a la atmosfera, y es el modelo básico para entender el funcionamiento de los sistemas hídricos (UNESCO, 1982). En el Glosario Hidrológico Internacional, el régimen hidrológico se define como: “Variaciones del estado y de las características de una masa de agua que se repiten de forma regular en el tiempo y en el espacio y que muestran patrones estacionales o de otros tipos” (UNESCO, 2012, p.181).

El ciclo hidrológico es completamente irregular, y es precisamente contra estas irregularidades que lucha el ser humano.

Una muestra de ello son los periodos de

satisfacción con los requerimientos del agua para las diferentes actividades, otros periodos de sequías y otros de inundaciones (Villón, 2004).

De esa forma, “Los componentes del ciclo hidrológico que se relacionan más directamente con la disponibilidad de agua y que intervienen en la ecuación del balance hídrico son la precipitación como variable de entrada, la evapotranspiración real y la escorrentía como variables de salida” (IDEAM, 2010, P. 55).

2.3.Componentes del Ciclo Hidrológico 2.3.1. Precipitación Desde el punto de vista hidrológico, la precipitación es la fuente primaria del agua de la superficie terrestre; sus mediciones y análisis forman el punto de partida de los estudios concernientes al uso y control del agua (Villón, 2004).

No toda el agua precipitada llega a la superficie de forma directa, hay una parte de ella que es interceptada en su trayecto. Esta intercepción la realizan las plantas, por lo que se puede diferenciar dos términos, la precipitación incidente y la precipitación neta (Tobón, 2009).

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La precipitación incidente es la cantidad total de lluvia que es medida por encima de la copa de los árboles o en un terreno abierto, mientras que la precipitación neta está compuesta por las gotas de agua que caen o drenan al suelo desde el follaje y las ramas o que se escurren a través de los troncos. La diferencia entre la precipitación neta con el incidente es conocida como intercepción de la precipitación (Tobón, 2009).

2.3.2. Evapotranspiración Es el resultado del proceso en donde el agua cambia de estado líquido a gaseoso directamente (evaporación) y a través de la actividad metabólica de las plantas y animales (transpiración).

Esta humedad es transferida de regreso a la atmósfera en forma de vapor. Es pues la suma de la evaporación y de la transpiración y es mayor cuanto más densa sea la cobertura de vegetación por unidad de área (Mora y Valverde, 2005).

2.3.3. Infiltración y Percolación La infiltración es el paso del agua a través de la superficie del suelo hacia el interior de la tierra; mientras que la percolación es el movimiento del agua dentro del suelo. Ambos fenómenos, están íntimamente ligados puesto que, la primera no puede continuar sino cuando tiene lugar la segunda (Chereque, 1996).

2.3.4. Escorrentía El escurrimiento se define como el agua proveniente de la precipitación que circula sobre o bajo la superficie terrestre y que llega a una corriente para finalmente ser drenada hasta la salida de la cuenca (Villón, 2004).

Modificaciones en las propiedades biofísicas alteran el comportamiento de la red hidrológica, principalmente en la respuesta del caudal; además estas modificaciones pueden afectar el incremento o disminución del volumen de flujo y la velocidad de su movimiento o repuesta hídrica (Viramontes et al., 2007).

2.4. Cobertura vegetal A la cobertura vegetal se la puede definir como la capa de vegetación natural que cubre la superficie terrestre, comprendiendo una amplia gama de biomasas con diferentes características fisonómicas y ambientales que van desde pastizales hasta las áreas cubiertas por bosques naturales. También se incluyen las coberturas vegetales inducidas que son el resultado de la acción humana como serían las áreas de cultivos (Bennett, 1999).

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La mayor parte de los cambios que ocurren en los ecosistemas terrestres se deben a: 1) conversión en la cobertura del terreno, 2) degradación de la tierra y 3) intensificación en el uso del suelo (Lambin, 1994).

Los cambios en el uso del terreno son resultado de una compleja interacción entre el ser humano y el medio biofísico. Y actúan sobre un amplio rango de escalas espaciales y temporales (Verburg, Kok, Veldkamp, Bouma y De Koning, 1999).

Entender las transformaciones en el uso de la tierra, y las fuerzas sociales que los manejan es de crucial importancia para comprender, modelar y predecir el cambio del ambiente a nivel local, regional, así como para manejar y responder a este cambio (Meyer y Turner II, 1994).

En el estudio de la vegetación se han generado y utilizado multitud de metodologías y herramientas, que permiten obtener resultados para interpretar el comportamiento de ésta en los distintos ecosistemas conocidos. Las tecnologías de la información geográfica (TIG), y dentro de ellas los sistemas de información geográfica (SIG), han sido utilizadas para estudiar la vegetación en distintos ecosistemas (Palmer y Van Staden, 1992; Franklin, 1995; Guisan, Theurillat y Kienast, 1998; Hall, Foster, Verbyla, Klein y Benson, 1998).

El estudio de la masa vegetal mediante TIG abarca multitud de líneas de investigación, incluso algunas de éstas son específicas de determinados ecosistemas. En la última década, la teledetección ha jugado un papel importantísimo, estudiando la cobertura vegetal a partir de su caracterización espectral. Aunque aún existen varias dificultades en su aplicación, debido a factores influyentes en la radiancia, en general ha sido estudiada a partir de tres aspectos (Belward, 1991; Colwell, 1974; Gausman, 1977; Guyot, Guyon, y Riom, 1989; Sellers, 1989; Jacquemoud, 1990), relacionados con: ‐ La reflectividad de la hoja ‐ La geometría de la planta (área foliar, forma de las hojas, distribución de la planta, geometría del dosel, importancia del componente leñoso etc. ‐ Situación geográfica de la planta (orientación, pendiente, sustrato, atmósfera, asociaciones ecológicas, etc.

En las últimas décadas se han desarrollado diversos modelos para simular la reflectividad de la hoja, introduciendo para ello variables como la reflectividad, el índice de área foliar (LAI), los ángulos de observación e iluminación o la distribución 20 geométrica de las hojas (Barnsley y Hobson, 1997; Danson, 1998; Liang, 2004).

Para obtener información a partir de las nociones de teledetección anteriormente aportadas, existen las llamadas “clasificaciones” que se podrían definir como el proceso por el cual, "la imagen multibanda se convierte en otra imagen del mismo tamaño y características que la

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original, con la diferencia de que el nivel digital de cada píxel no tiene relación con la radiancia detectada por el sensor, sino que se trata de una etiqueta que identifica la categoría asignada a este píxel" (Chuvieco, 2010, pág. 383).

La vegetación actúa como cubierta protectora, estableciéndose como un buffer entre el suelo y la atmósfera (Morgan, 2005). La presencia de una cobertura vegetal no solo protege el suelo contra la erosión de impacto, sino que también brinda rugosidad al terreno por el que el flujo superficial viaja, reduciendo su velocidad y, por ende, su poder erosivo (Morgan, 2005). Dicha rugosidad se expresa comúnmente en términos del coeficiente de Manning, el cual representa la suma de la rugosidad de la superficie del suelo, la microtopografía y la cobertura vegetal. La altura de la vegetación y la profundidad del flujo superficial juegan un rol preponderante en la erodabilidad del caudal. Como regla general, mientras más densa y homogénea sea la cubierta vegetal, mayor es su efectividad en la disminución de la erosión laminar (García, 2008).

La cubierta vegetal, es muy significativa en cuanto al control de arrastres sólidos, tanto en suspensión como en arrastre, ya que la fijación del suelo por las raíces y el evitar que la lluvia golpee y circule en el manto, modifica las condiciones de estabilidad de las vertientes y la intercepción dificulta el recorrido de las partículas de suelo por la escorrentía; esto siempre y cuando se trate de pendientes moderadas. En altas pendientes y sobre rocas deleznables la vegetación contribuye, por el contrario, a su destrucción por una meteorización acelerada y un mayor grado de saturación (Murillo, 1978).

2.5. Cambio Climático Las estimaciones del incremento de temperatura están relacionadas con la concentración de Gases de Efecto Invernadero (GEI). Los expertos (IPCC, 2007) advierten sobre la necesidad de control y mitigación, de modo que, a finales de siglo, el aumento oscile entre 1,5°C a 2,5°C. Las proyecciones de emisión son muy utilizadas para conjeturar el CC futuro y son el punto de partida de numerosos estudios sobre la vulnerabilidad al CC y las evaluaciones de impacto (IPCC, 2007).

Los escenarios de emisión desarrollados por el IPCC reflejan diferentes caminos en los que el mundo se podría desarrollar y las consecuencias que conllevarían. Un escenario de emisión es un resultado plausible y consistente, construido para explicar las consecuencias potenciales de la influencia de las actividades humanas sobre el clima (IPCC, 2007).

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Para mejorar la comprensión de las complejas interacciones del sistema climático terrestre, los ecosistemas y las actividades humanas, la comunidad científica desarrolla y utiliza escenarios. El término “escenario” se refiere a una descripción coherente, internamente consistente y convincente de un posible estado futuro del mundo. No es un pronóstico, de hecho, cada escenario es una imagen alternativa de cómo el futuro puede revelarse. Una proyección puede servir como materia prima para generar un escenario, pero los escenarios requieren información adicional (por ejemplo, condiciones de línea base). Unos conjuntos de escenarios son frecuentemente adoptados para reflejar, tan bien como sea posible, el rango de incertidumbre en las proyecciones. Un sinónimo de escenario usado frecuentemente es “caracterización” y se habla de caracterización futura (IPCC, 2013a).

2.6. Modelos Climáticos Globales (MCG) También llamados Modelos de Circulación General, son una representación numérica tridimensional de la dinámica atmosférica y por tanto de la circulación general alrededor del planeta. Buscan representar procesos físicos en la atmósfera, en los océanos, en la criósfera y en la superficie terrestre y son la herramienta disponible más avanzada que actualmente se tiene para simular la respuesta futura del sistema climático global a los aumentos en los gases efecto invernadero (IPCC, 2013b).

2.7. Quinto Informe de Evaluación AR5 De acuerdo a la información dada por el IPCC (2013a) para finales del siglo XXI es probable que la temperatura global en superficie sea superior en 1.5°C con respecto a la del período entre 1850 y 1900 para todos los RCPs, salvo el RCP2.6. Es probable que esa temperatura sea superior en 2°C para los escenarios RCP6.0 y RCP8.5, y más probable que improbable que sea superior en 2°C para el escenario RCP4.5. El calentamiento continuará después de 2100 en todos los escenarios RCP, excepto para el RCP2.6. El calentamiento continuará mostrando una variabilidad entre interanual y decenal, y no será uniforme entre las regiones (IPCC, 2013a).

2.8. Fenómeno El Niño Oscilación Sur (ENOS) A pesar de su extensa discusión en ámbitos públicos, el concepto de CC está sujeto a distintas interpretaciones. Así, suele confundirse con VC, el efecto invernadero, o el calentamiento global. La VC, se refiere a variaciones en las condiciones climáticas medias, y otras estadísticas del clima (como las desviaciones típicas y los fenómenos extremos, entre otras),

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en todas las escalas temporales y espaciales que se extienden más allá de la escala de un fenómeno meteorológico en particular. La VC, es manifestada, por ejemplo, por fenómenos naturales como el evento cálido de El Niño y su contraparte fría, La Niña, conocidos conjuntamente como ENOS (Cruz, Carvajal y Ávila, 2013). En contraste, el CC, se define como la modificación del clima a grandes escalas de tiempo, usualmente décadas, y en relación a períodos históricos comparables, debido a causas naturales, externas o internas a la tierra, o antrópicas, y con ocurrencias en el pasado geológico. La definición aceptada por el Panel Intergubernamental sobre el CC (IPCC, por sus siglas en inglés), es diferente de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el CC (CMNUCC, 1992), que reconoce el CC, como las modificaciones al clima debido a actividades humanas (IPCC, 2007).

En Colombia, las condiciones topográficas, de clima e hidrología del país lo hacen propenso al impacto de fenómenos de erosión, deslizamientos, avalanchas y amenazas hidrometeorológicas, tales como: crecientes torrenciales, desbordamientos, inundaciones, huracanes y tormentas. El fenómeno ENOS, causa alteraciones climáticas sobre todo el territorio colombiano que afecta a todo el medio natural y el ciclo hidrológico; este fenómeno causa situaciones extremas principalmente, en la distribución de la temperatura del aire y de la precipitación (IDEAM, 2002).

Los eventos de VC como El Niño han tenido históricamente diversos efectos asociados a los cambios en la atmósfera y en el océano, que se manifiestan en el territorio colombiano con impactos perjudiciales para la población y las diferentes actividades socioeconómicas. Los Fenómenos El Niño que mayores impactos han ocasionado han sido el de 1997-1998 y 20142016, en ambos fenómenos las condiciones climáticas registraron récords históricos de temperaturas máximas, sequías, incendios de la cobertura vegetal, así como, la disminución del caudal a niveles bajos históricamente para los principales ríos de la región Andina y Caribe; además, de efectos directos en las cadenas productivas, como la pecuaria que vio disminuida la producción de leche y carne (IDEAM, 2016b).

El Niño hace parte de un fenómeno mucho más extenso llamado ENOS (El Niño Oscilación del Sur), en el que las oscilaciones de presión atmosférica entre la parte oriental Ecuatorial y occidental del Océano Pacífico Tropical debilitan los vientos alisios e inclusive los reversan, llevando agua cálida desde el occidente de la cuenca hacia el oriente, debilitando el fenómeno típico de “surgencia” en la Costa Suramericana y creando con esto una redistribución de las corrientes aéreas y zonas anómalas con excesos o déficits de lluvia,

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principalmente en los países cercanos al Ecuador, pero con modificaciones también en latitudes medias a través de teleconexiones (UNGRD, 2016).

ENOS es uno de los fenómenos climáticos que tiene influencia global y afecta la VC alrededor del planeta. Esta influencia se proyecta más allá del océano Pacífico Tropical a través de teleconexiones que alteran los patrones del tiempo atmosférico. Este fenómeno oscila entre dos fases, una fase fría (C) y una fase cálida (W) que dependen de la fuerza o debilidad de los vientos alisios (McPhaden, Zebiak y Glantz, 2006). ENOS es un fenómeno que está relacionado con anomalías interanuales en las precipitaciones y en los caudales. Es bien conocida su relación con las fluctuaciones de los niveles de agua (Amarasekera, Lee y Williams, 1997), variabilidad en las precipitaciones (Ropelewsky y Halpert, 1987; Aceituno, 1988; Aceituno y Montecinos, 1992; Schongart y Junk, 2007; Chavasse y Seoane, 2009) y alteraciones de los caudales en las cuencas tropicales (García y Mechoso, 2005).

Los extremos del ENOS (El Niño y La Niña) afectan el clima del territorio nacional y tienen efectos, en particular, sobre la magnitud y los componentes del ciclo hidrológico (Bedoya, Contreras y Ruiz, 2010). Colombia, al estar situada en la cuenca del Pacífico, es una de las zonas donde tales fenómenos tienen un efecto (directo en la costa y a través de alteraciones en el clima de todo su territorio); por esta razón, esos fenómenos traen a este país un impacto socioeconómico y ambiental considerable. Dada la importancia del tema, sobre las manifestaciones e impactos de los fenómenos El Niño y La Niña en Colombia se han realizado diversos estudios (Pabón, 1990; Pabón y Montealegre, 1992; Poveda y Mesa, 1996) y de los impactos tanto socioeconómicos como ambientales (IDEAM, 1997; IDEAM, 1998). Este conocimiento ha sido la base para disponer del escenario general que se desarrolla en tales eventos, lo que ha servido de herramienta para anticiparse a los impactos en los dos últimos eventos El Niño (1997-1998 y 2002-2003) y La Niña (1999-2001).

Los impactos en el país por el Fenómeno El Niño 1997-1998 fueron amplios y conocidos a nivel internacional, de acuerdo con datos de la CAF los daños debidos al Fenómeno El Niño ascendieron a 563 millones de dólares. Los eventos posteriores a éste han dejado claro la importancia del monitoreo hidrometereológico y climático, y la necesidad de interpretar y usar las previsiones climáticas en todas las actividades productivas (UNGRD, 2016).

Luego se tuvo el evento tardío de 2006–2007, que alcanzó la categoría de moderado, sin mayores impactos. Posteriormente, el evento 2009-2010 que también fue tardío, pero de recordación por la “ola de incendios de la cobertura vegetal” que provocó al año siguiente de su formación, cuando se presentaba la temporada seca principal en Colombia en el primer

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trimestre de 2010. En total para este periodo se reportaron 1.878 incendios forestales, que afectaron 83.270 has de cobertura vegetal (UNGRD, 2016).

2.9. Cambio Climático y Variabilidad climática en Latinoamérica El clima en Latinoamérica es heterogéneo y está influencia por la Zona de Convergencia Intertropical (ITCZ) y del Atlántico Sur (SACZ) y el sistema monzón de Norte América. La VC afecta la región, evidenciado por el aumento de los fenómenos meteorológicos extremos, en especial en los episodios del ENOS y la llegada del huracán Catarina al Brasil (2004), nunca antes visto en la zona (CEPAL, 2009). Entre los impactos de los recursos hídricos relacionados con el clima, vinculados con el fenómeno ENOS, figuran: cambios en las precipitaciones, disminución en el sur de Chile, el sureste de Argentina y sur del Perú y aumento en el sur del Brasil, Paraguay, Uruguay, Noreste de la Argentina y Noreste del Perú y el Ecuador; aumento del nivel del mar (2-3 mm/año); retroceso de glaciales de Bolivia, Perú, Ecuador y Colombia; aumento de la frecuencia de eventos extremos como crecidas, sequías o deslizamiento de tierra y stress hídrico en algunas zonas (Magrin et al., 2007; IPCC, 2008; CEPAL, 2009).

Hay evidencia de la alteración de los sistemas naturales por los efectos del CC en América Latina y el Caribe. Las proyecciones indican que para el año 2020 serían leves, pero que se incrementarían en el 2050 y podrían ser mayores con un aumento de 1,5° a 2°C de la temperatura actual (IPCC, 2007). El CC podría afectar de manera notable al ciclo hidrológico, alterando la intensidad y la distribución temporal y espacial de la precipitación, de la escorrentía de superficie y del flujo base, produciendo diversos impactos sobre ecosistemas naturales y actividades humanas; los cambios en la precipitación y el retroceso o desaparición de los glaciares afectarían la disponibilidad de agua (IPCC, 2007).

2.10. Efectos de la variabilidad climática en los recursos hídricos de Colombia La ubicación geográfica en Colombia, circundada por el mar Caribe, el Océano Pacífico y la cuenca amazónica y la alta variabilidad en el relieve, hacen que el clima tenga un alto nivel de complejidad (Poveda, 2004). Estos factores han contribuido a la oferta hídrica del territorio. Sin embargo, no está distribuida de manera uniforme en las diferentes regiones del país, por lo cual se presentan zonas con déficit de agua y otras con grandes excesos, que se traducen en inundaciones periódicas de duración considerable (IDEAM, 2002).

Lamentablemente, la visualización del recurso hídrico como abundante e inagotable generó una gran despreocupación por el mismo. En las últimas décadas han surgido conflictos

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hídricos a escala local y regional, los cuales han puesto en crisis los mecanismos de asignación y han permitido comprender la realidad colombiana (IDEAM, 2002).

2.11. Modelamiento hidrológico En 1850, Mulvany fue probablemente el primer investigador en utilizar el modelado matemático en un contexto de hidrología de arroyo. En 1892, Imbeau había concebido un modelo de acontecimientos para relacionar la escorrentía con las precipitaciones máximas.

Los experimentos de simulación a gran escala fueron iniciados por el Cuerpo de Ingenieros de los Estados Unidos en 1953 para la gestión de yacimientos. El modelo de la cuenca hidrográfica de Stanford (Crawford y Linsley, 1966) es otro modelo temprano que integra muchos submodelos incluyendo el modelado químico de las aguas pluviales y las cuencas.

Según Hammerly et al. (2006), los fundamentos de la integración de los SIG y los modelos hidrológicos presentan las siguientes fases de desarrollo: 1. Obtención de datos de campo y digitales, 2. Operaciones y análisis de los datos de entrada, 3. Operaciones en los SIG, 4. Simulación hidrológica, y 5. Simulación visual de los resultados La simulación de las consecuencias hidrológicas del CC y del uso del suelo está recibiendo cada vez más atención en las últimas décadas, tanto de las comunidades de hidrología como de modelos de superficie terrestre.

Un modelo está compuesto por variables o elementos interrelacionados en un intervalo de tiempo, que actúan (procesos) sobre una entrada (materia, energía o información) de manera controlada bajo ciertas restricciones para producir una salida (materia, energía o información) (Gaspari et al., 2009).

2.12. Modelos hidrológicos Los modelos de balances hidrológicos de cuencas son herramientas que permiten describir procesos dinámicos y predecir a través de simulaciones, escenarios del impacto de las actividades productivas de una región.

Un modelo hidrológico es una aproximación al sistema hidrológico real, sus entradas y salidas son variables hidrológicas mensurables y su estructura un conjunto de ecuaciones que conectan las entradas y salidas (Chow, 1994).

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Los modelos en general se dividen en tres categorías: 1. Modelos físicos: representan el sistema real en una determinada escala.

2. Modelos analógicos: analizan un sistema a partir de otro regido por leyes similares.

3. Modelos matemáticos: el sistema se representa por ecuaciones matemáticas y sentencias lógicas que expresan las relaciones entre variables y parámetros.

Debido a que los modelos hidrológicos son una representación simplificada e incompleta de la realidad, es importante a la hora de elegir un modelo considerar el objetivo para el que fue creado, la exactitud de la respuesta, las rutinas y subrutinas que los componen y las variables de entrada que utiliza, estas últimas son las más difíciles debido a la disponibilidad de datos, al costo y tiempo que lleva hacer el levantamiento (Gaspari et al., 2009).

La mayor limitante de los modelos hidrológicos está representada por las técnicas de medición de los fenómenos del mundo real, para lo cual se diseñaron modelos de simulación de diferentes tipos los cuales proveen métodos de extrapolación cuantitativa o de predicción, permitiendo simular situaciones de un sistema hidrológico real cuando los datos son insuficientes.

2.12.1. Waterworld WaterWorld es un modelo hidrológico basado en procesos totalmente distribuido que utiliza conjuntos de datos de detección remota y globalmente disponibles para su aplicación al análisis hidrológico y la toma de decisiones, y es especialmente útil en entornos no calibrados y / o pobres en datos (Mulligan, 2013).

Este modelo proporciona una línea de base hidrológica espacial durante 50 años (datos del periodo 1950-2000) para cualquier lugar del mundo y comprensión mensurable de los posibles resultados hidrológicos de los escenarios de CC y de uso de la tierra y enfoques de políticas o gestión (Soesbergen y Mulligan, 2011). El modelo tiene una resolución espacial de 1 Ha o 1 Km2 en ventanas de 10 ó 1 grados respectivamente. WaterWorld se puede aplicar globalmente debido a la base de datos SimTerra.

SimTerra es la base de datos global que sustenta estos sistemas de soporte de políticas. En la actualidad contiene unas 413 variables ambientales con una resolución espacial menor o igual a 1 km, incluyendo capas de datos sobre el terreno de SRTM (Farr y Kobrick, 2000), clima de WorldClim (Hijmans, Cameron, Parra, Jones y Jarvis, 2005) y cubierta terrestre del Sensor de Resolución Moderada (MODIS) y de campos continuos de vegetación (Hansen et al., 2006). Sin embargo, el modelo permite la carga de datos de usuario si está disponible.

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Además, se utilizan otras 188 combinaciones de GCM de escenarios que representan escenarios climáticos (Mulligan, 2012).

La evaluación de los recursos hídricos, el análisis de la seguridad del agua y la escasez y el monitoreo del servicio de los ecosistemas son algunas de las aplicaciones de WaterWorld (Mulligan y Burke, 2005).

Inicialmente el modelo fue desarrollado para modelar la interceptación de nubes de agua en bosques nubosos (medir la contribución de la niebla al balance hídrico además de la precipitación). La entrada de la niebla se mide por la velocidad del viento, topografía y estructura de la vegetación. La intercepción de niebla se calcula como una función del índice del área foliar y la frecuencia de la nube del nivel del suelo derivada de la frecuencia de la nube atmosférica del producto MODIS (Mulligan, 2012).

En Ecuador, Benitez, Lozano y León (2016) usaron WaterWorld en la Cuenca del Río Daule para apoyar los fondos de agua, esta cuenca funciona como fuente de regulación hídrica, abasteciendo de agua potable a Guayaquil además de realizar aporte de este recurso durante todo el año a tierras agrícolas. Los resultados se obtuvieron considerando cinco (5) cuadrantes desarrollando escenarios de deforestación y aforestación total para la cuenca con la finalidad de identificar las áreas más sensibles a los cambios, y los resultados se obtuvieron haciendo una diferencia entre la línea base y los diferentes escenarios en porcentaje.

Al correr WaterWorld se realizó un análisis al mapa de balance hídrico de la zona de estudio.

En este mapa se observaron resultados positivos debido a que se encontró que las entradas locales son mayores que la salida con excepción de pequeñas zonas ubicadas en la parte baja de la cuenca (sur) donde se presentan valores negativos debido a que la evapotranspiración es mayor que las entradas locales. La cobertura vegetal es alta en el suroeste y norte de la cuenca y baja en las áreas agrícolas ubicadas en el centro y sur de la cuenca.

Con respecto a la hidrología de referencia se encontró que el Alto Putumayo es un área hidrológicamente rica y que cuenta con un balance promedio aproximado de 2600 mm el cual es producido en las tierras bajas de la Amazonía y las estribaciones Andinas.

Para el análisis de los impactos del cambio en el uso de la tierra asociado con el desarrollo agrícola se usó Terra-i asignando valores de 10% para árboles, 80% de hierbas y 10% de plantas desnudas.

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Se pudo observar que la deforestación conduce a un aumento en el balance hídrico en 19% del área, disminuye en 11% y no cambia en 70% del área. Las disminuciones de los valores de balance hídrico se presentan en las zonas con mayores alturas en las cuales ha habido pérdida de bosques nublados teniendo como resultado una disminución de aporte de agua, los aumentos se producen en las zonas más bajas debido a que la cubierta de árboles reduce la evapotranspiración de la zona.

2.12.2. SWAT SWAT es un modelo computacionalmente eficiente basado en datos de campo, que usa variables disponibles, y permite a los usuarios estudiar impactos a largo plazo (Neitsch, Arnold, Kiniry y Williams, 2009). Dicho modelo fue desarrollado para predecir el impacto de las prácticas de las decisiones de gestión territorial en los caudales, los sedimentos y los residuos químicos agrícolas en las cuencas complejas bajo condiciones de suelo, usos de tierra y manejo variable en largos periodos de tiempo (Neitsch et al., 2009). SWAT es un modelo vigoroso y confiable capaz de producir modelaciones relativamente precisas, además su interface con los SIG ofrece varias ventajas sobre otros modelos (Tong, Liu y Goodrich, 2009).

SWAT divide el área de estudio en unidades más pequeñas las cuales se encuentran delimitadas por las mismas propiedades físicas del suelo llamándolas Unidades de respuesta hidrológica.

El modelo SWAT mide la escorrentía superficial la cual ocurre cuando el suelo pasa la tasa de infiltración de agua. Utilizando los valores de precipitación, SWAT simula el volumen de escurrimiento superficial para cada unidad de respuesta hidrológica (Arnold, Srinivasan, Muttiah y Williams 1998; y Neitsch, Arnold, Kiniry, y Williams, 2001). La simulación modifica la técnica del Número de Curvas de Servicio de Conservación de Suelos (USDA Soil Conservation Service, 1972) y el método de infiltración de Green y Ampt (1911).

Bautista, Cruz, Moncayo, Silva y Estrada (2014) usaron la herramienta de agua y suelo SWAT para determinar el balance hídrico y las cargas de contaminantes por actividades agrícolas en la subcuenca del lago de Chapala. El modelo se configuró con datos de altimetría, información del tipo y uso del suelo y vegetación, así como bases de datos climáticas obtenidas del programa EricIII – CONAGUA. Un aspecto de importante consideración obtenido en el estudio es que la evapotranspiración excede en todos los meses a la precipitación, lo cual implica que no se presenta almacenamiento de agua durante dichos

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meses. La evaporación presentó valores 300 veces mayores que la precipitación. Esto se puede relacionar con que se trata de una subcuenca abierta, ya que el principal afluente es el rio Lerma el cual nace en una zona externa a la región.

Oñate y Aguilar (2003) usaron SWAT para la determinación de caudales y sedimentos en la cuenca alta del río Catamayo ubicada en la zona fronteriza entre Ecuador y Perú. Esta zona se caracteriza por la explotación de los recursos naturales provocando la degradación de la cubierta vegetal, la cual se traduce en erosión de los suelos, disminución de fertilidad y arrastre de sólidos hacia los cursos de agua. Para realizar la simulación con SWAT el primer paso consistió en la recolección de la información topográfica, tipo y uso actual de suelos, registros históricos de la red del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología además de caudales medios registrados en una estación limnigráfica localizada a la salida de la cuenca.

Con los registros diarios de precipitación se generó un registro diario de caudales el cual debió ser comparado con los valores reales de caudal medios en la estación de aforo para determinar diferencias existentes entre los caudales reales y simulados, y así calibrar el modelo y poder simular un registro histórico.

Como resultado del estudio a pesar de la poca densidad de estaciones meteorológicas se pudo observar que los caudales generados conservan la tendencia de los datos observados. Para lo correspondiente a sedimentos se observó una disminución del orden del 40 % en la producción de sedimentos en la cuenca.

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3. Metodología En esta sección se presenta el enfoque metodológico y los pasos seguidos para cuantificar la incidencia de los escenarios en la oferta hídrica de la cuenca (Figura 1). Para iniciar se realiza una descripción del área de estudio, seguido del proceso de adquisición y preparación de datos necesarios para realizar la corrida del modelo bajo condiciones de referencia, cambio de cobertura vegetal, CC y fenómeno El Niño en el área de estudio.

Con ArcGis10.2 se realizó la proyección de los archivos Raster obtenidos de los servidores del USGS y ASCII descargados de WaterWorld, además del corte de los archivos con Shapefile de la cuenca del rio Nima.

Se realizó una clasificación supervisada a las imágenes satelitales de los años 1997 – 2014 para obtener porcentajes de árboles, pastos y suelo desnudo, datos que fueron usados en el submodelo de cambio de cobertura vegetal.

Cada resultado fue comparado con los datos para condiciones de referencia de la zona obtenidos en WaterWorld, los cuales fueron diseñados a partir de datos provistos por el sistema a nivel global entre los años 1950 -2000.

Con los archivos y mapas generados en el proceso se realizó análisis de la información para determinar la incidencia de los escenarios en los valores medios de la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima al Municipio de Palmira.

Existen varias formas de modelar el comportamiento de una cuenca, la estadística es la modelación de los procesos con base en datos disponibles. Para realizar esta modelación se requiere información climatológica y de escorrentía para encontrar la relación entre estas dos variables. Usualmente se usan datos de mínimo diez (10) años de datos diarios y de un número de estaciones representativo del área de la cuenca, las mediciones de caudal deben corresponder con el mismo periodo de tiempo (CNA, 1998). Si se cuenta con tales datos, es posible relacionar la lluvia con la escorrentía y encontrar la función matemática que la describe. Este tipo de modelación puede mejorar si se incorporan datos adicionales de tipo espacial, como la topografía y el uso del suelo pasando a un tipo de modelación semidistribuido.

Una forma no estadística de realizar procesos de simulación es la basada en procesos físicos, esta modelación se hace teniendo en cuenta el comportamiento físico del agua en las cuencas.

32

WaterWorld es un modelo espacialmente distribuido que se basa en modelos físicos, genera una línea base la cual permite desarrollar diferentes escenarios de manejo de uso de suelo y recursos hídricos (Zurita et al., 2014).

WaterWorld tiene la ventaja de adaptarse a entornos heterogéneos que cuentan con pocos datos locales disponibles como es el caso de las cuencas no instrumentadas proporcionando los datos necesarios para realizar las corridas para cualquier lugar del mundo (Mulligan, 2013).

Figura 1. Descripción proceso metodológico.

33

3.1. Definición de área de estudio Como afluente del Río Cauca, el Río Nima tiene una longitud de 18 kilómetros; abastece de agua a la población de Palmira, genera energía hidroeléctrica (Nima I y Nima II), riega 6.900 hectáreas de cultivos agrícolas de uso intensivo (caña de azúcar en un 93%), dentro de su ecosistema se tienen 3.050 hectáreas de páramo con 13 lagunas (Mesa, 2007) (Figura 2).

“La cuenca del Río Nima se encuentra localizada en la región suroriental del departamento del Valle del Cauca en las estribaciones de la Cordillera Central de Colombia. Tiene una extensión aproximada de 12.000 hectáreas, caracterizadas en su mayor parte por pendientes pronunciadas (con inclinaciones mayores del 70%)” (POT, 2000, p.35) (Tabla 1). Los corregimientos de Amaime, Boyacá y Tablones presentan pendientes planas (< 3%) en su mayor porcentaje del territorio. Los corregimientos de Tablones, Calucé y Potrerillo presentan pendientes fuertemente inclinadas (12 – 25%) y fuertemente quebradas (25 – 50%) y los corregimientos de Tenjo, Toche y Ayacucho presentan rangos de pendientes escarpadas (50 – 75%) y muy escarpados (> 75%). Figura 3. La altitud de la cuenca fluctúa entre 1.100 y 4.000 metros sobre el nivel del mar, con temperaturas promedio entre 8º C y 24º C (POT, 2000, p.35).

Tabla 1. Rango de pendientes expresado en porcentajes de área de la Cuenca Rio Nima.

Rango Pendiente

%

Plano (< 3%)

0.18

Ligeramente Inclinado (3 - 7%)

0.06

Inclinado (7 - 12%)

19.28

Fuertemente Inclinado (12 - 25%)

6.80

Fuertemente Quebrado (25 - 50%)

15.22

Escarpado (50 - 75 %)

28.67

Muy Escarpado (> 75%)

29.80

TOTAL

100

El río Nima constituye el eje hidrográfico principal del Municipio, con un caudal promedio de 2 m3/s en la Bocatoma de Calucé (POT, 2000, p.35).

34

Figura 2. Ă rea de estudio Cuenca del Rio Nima.

35

Figura 3. Pendientes Cuenca del Rio Nima.

36

3.2. Hidrografía Cuenca Rio Nima Las quebradas Los Robles, La Quisquina, Monserrate, Agua Bonita, Los Negros, Los Olivos y Los Naranjos que en su conjunto conforman la zona baja de la cuenca con suelos rojos de origen diabásico y con presencia de procesos erosivos de característica laminar (Perfil ambiental urbano municipio de Palmira, 2008).

La zona media de la Cuenca está conformada por las quebradas La Esmeralda, La Albania, Las Palmas, El Salado, El Rincón, Betulia, Los Cusumbos, Los Cuervos, Amberes, La Isla, La María y Agua Azul que recibe el tributo de las quebradas Valcilla, San Juanito, El Bosque y El Derrumbe, área en la cual se presentan los procesos erosivos más complejos (Perfil ambiental urbano municipio de Palmira, 2008).

Las quebradas Santa Bárbara y La Sirena, se encuentran en la zona más alta de esta Cuenca y reciben aguas de las lagunas glaciares originarias de Santa Teresa, Santa Rita, La Sirena, La Sirenita, La Ciega, El Pato, López y Marmolejo, lo cual les da significativa importancia (Perfil ambiental urbano municipio de Palmira, 2008) (Figura 4).

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Figura 4. Cuerpos de Agua Cuenca del Rio Nima.

3.3. Preparación y adquisición de datos Para el análisis espacial del cambio de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014 se descargaron imágenes satelitales de los servidores de USGS.

38

Se seleccionaron imágenes Landsat 4-5 TM C1 Level-2 y Landsat 7 ETM+ C1 Level-2.

Como criterio adicional, el porcentaje de nubes debe ser menor al 30%.

La información de las imágenes satelitales usadas para clasificación de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014 se muestran en las tablas 2 y 3.

Tabla 2. Información Imagen Satelital, año 1997.

Imagen Satelital 1997

LT50090581997297CPE03

Identificador Imagen Satélite

LANDSAT_5

Sensor

SAM

Número de Bandas

7

Fecha de toma

1997/10/24

Cobertura de Nubes

27

Observaciones

Ninguna

Tabla 3. Información Imagen Satelital, año 2014.

Imagen Satelital 2014

Identificador

LE70090582014336EDC00

Imagen Satélite

LANDSAT_7

Sensor

BUMPER

Número de Bandas

8

Fecha de toma

2014/12/02

Cobertura de Nubes

43

Observaciones

Ninguna

3.4. Corrida de Modelo en WaterWorld v. 2.92 Para realizar la cuantificación del recurso hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia, CC y fenómeno El Niño se usó el aplicativo WaterWorld. El estudio

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hidrológico se realizó usando modelación distribuida a 1 hectárea de resolución usando el modelo FIESTA integrado en el aplicativo.

Los datos utilizados en este modelo provienen de una base de datos Global SimTerra (500+ Grids) a resoluciones especiales de 1 kilómetro cuadrado o de 1 hectárea usando diferentes conjuntos de datos. El modelo es auto-parametrizado en el sentido de que todos los datos necesarios para su aplicación son proporcionados por el modelo (148 entradas de mapas).

Sin embargo, si el usuario cuenta con mejores datos, es posible usarlos en el sistema como archivos para SIG. Los resultados pueden visualizarse en un navegador web o descargarse como mapas SIG. WaterWorld está basado en grids usando parámetros como balance hídrico, calidad de agua, erosión del suelo y transporte de sedimentos. Ha sido aplicado en lugares de todo el mundo para estimar las líneas bases hidrológicas y los escenarios simulados se han usado para estimar impactos en las coberturas vegetales, usos del suelo, CC, manejo y gestión del agua.

3.4.1. Simulación efecto de la cobertura vegetal años 1997 y 2014 Para simular el efecto de la vegetación en la hidrología se usó el submodelo Uso del suelo y cambio en la cobertura. Previo a este paso se debe realizar una clasificación supervisada en ArcGis 10.2 de las imágenes Landsat descargadas de los servidores de USGS de los años 1997 y 2014 con ayuda de la extensión Spatial Analyst y el conjunto de herramientas Multivariante con la finalidad de obtener porcentajes de cobertura arbórea, pastos y suelo desnudo, datos requeridos en el submodelo de WaterWorld.

El primer paso es la creación de un único dataset raster a partir de las diferentes bandas obtenidas con la ayuda de la herramienta Composite Bands.

Después de obtener el dataset raster, se crea una capa de puntos con la finalidad de darle un valor de id a cada clase encontrada, árboles id = 1, pastos id = 2 y suelo desnudo id = 3.

Luego de creado el dataset raster, Shapefile de puntos y asignar los valores de id a cada clase, se busca la herramienta Multivariate en el Spatial Analyst. El siguiente paso es la creación de las firmas (Create Signatures) ingresando el dataset raster del punto anterior, la capa de puntos con las tres clases especificando el campo que contiene los números (id) obteniendo un archivo de extensión .*gsg. Con la firma espectral se ejecuta una clasificación de máxima verosimilitud, para esto se ingresa la imagen creada con la ayuda de Composite Bands

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además del archivo .*gsg generado obteniendo un raster clasificado de salida de acuerdo al número de clases definido.

Al obtener la capa final se abre la tabla de atributos y se hallan los porcentajes de participación de cada clase.

Con la clasificación de las imágenes y determinación de porcentaje de cada cobertura, se usó el submodelo de Uso de Suelo y Cobertura que tiene WaterWorld, ingresando los porcentajes obtenidos para cubierta arbórea, pastos y suelo desnudo.

Al finalizar el proceso se obtienen los resultados de la simulación hidrológica, incluidas capas de precipitación corregida por el viento, balance hídrico, escorrentía, huella hídrica entre otros para ser descargados en diferentes formatos; realizando la descarga en formato ASCII de las capas generadas para balance hídrico debido a que integra los procesos de precipitación, evapotranspiración y escorrentía.

3.4.2. Simulación Cambio Climático Para evaluar CC se usó el submodelo de Cambio Climático. La simulación inicia con la asignación de nombres a las corridas, se seleccionó la evaluación CMIP5, evaluando dos escenarios; RCP 4.5 y 8.5, WorldClim, el GCM Promedio de todos los modelos para los años 2041 a 2060. Con los escenarios se puede prever con anticipación lo que ocurrirá si se presenta cada uno de los eventos modelados. Un escenario de cambio climático representa el clima que se tendría en diferentes épocas futuras bajo una determinada concentración de gases efecto invernadero en la atmósfera. Cuando se trabaja con escenarios de cambio climático no se pretende predecir el futuro climático, se busca evaluar el posible comportamiento del clima en el futuro a partir de un amplio espectro de posibilidades.

El quinto informe entregado por el IPCC (AR5), definió cuatro nuevos escenarios de emisión denominados Caminos Representativos de Concentración (RCP). Éstos se caracterizan por su forzamiento radiativo total que para el año 2100 oscila entre 2,6 y 8,5 vatios por metro cuadrado (W/m2) (IDEAM, 2015).

El escenario RCP 4.5 es un escenario de estabilización de gases efecto invernadero, en el cual para el año 2100 el forzamiento radiativo es de 4.5 W/m2 (IDEAM, 2015). Una de las políticas que se proponen para lograr este objetivo es la penalización del uso de combustibles fósiles. En 2040 las emisiones de gases de efecto invernadero llegan a su máximo y

41

comienzan a bajar hasta el año 2080 cuando se estabilizan. Para el año 2065 se espera que la población mundial llegue a 9 mil millones y se reduzca a 8,7 mil millones en el año 2100 (Escudero, 2017).

El escenario de estabilización RCP 4,5 es una vía de minimización de costos. Asume que todas las naciones del mundo emprenden la mitigación de emisiones simultáneamente y efectivamente, y comparten un precio global común que todas las emisiones a la atmósfera deben pagar con emisiones de diferentes gases valorados de acuerdo con sus potenciales de calentamiento global de cien años (Forster et al., 2007). Todos los sectores de la economía están cubiertos, incluidas las emisiones de agricultura y uso de la tierra. Ese precio de las emisiones también aumenta con el tiempo a fin de minimizar el costo actual descontado de la mitigación de las emisiones. La política también asume que los mecanismos de despliegue y medición y monitoreo tanto del combustible fósil como del carbono terrestre no son barreras para la implementación de la mitigación de emisiones (Thomson et al., 2011).

El escenario RCP 8.5 representa una vía en que las emisiones y las concentraciones son altas.

Los supuestos socioeconómicos de este escenario incluyen alto crecimiento de la población, bajo crecimiento PIB, tasas modestas de cambios tecnológicos y eficiencia energética. Lo anteriormente mencionado conlleva a una alta demanda energética y consecuentes emisiones de gases efecto invernadero (Escudero, 2017).

Para el análisis de la incidencia del CC en la oferta hídrica de la cuenca se seleccionaron los RCP 4.5 y 8.5 para obtener información detallada del efecto producido por los valores extremos de los escenarios en los resultados del modelo hidrológico para el balance en la Cuenca del Rio Nima.

Finalizado el proceso se obtienen archivos para condiciones actuales, de cambio, diferencia y porcentaje de cambio para precipitación, balance hídrico, escorrentía, huella hídrica entre otros. Para el ejercicio llevado a cabo se trabajó con los archivos obtenidos para balance hídrico en la zona de estudio en formato ASCII. 3.4.3 Variabilidad Climática En la evaluación de la VC se usaron las opciones de modificación de condiciones climáticas disponibles en el submodelo CC en WaterWorld y datos del IDEAM disponibles para tal condición en un escenario llamado ENSOVAR.

42

Los parámetros de precipitación (%) y temperatura (°C) se tomaron de IDEAM (2002, p.12), en el cual se realizan análisis de información histórica entre los años 1961 a 1990 para determinar la variación de la temperatura (°C) y la precipitación (%) debidos al efecto climático del Fenómeno El Niño en diferentes regiones del país Tabla 4. En la simulación se usaron los datos correspondientes a Pacifico sur.

Tabla 4. Efecto del Fenómeno el Niño en Temperatura (°C) y precipitación (%) en la región Pacífica colombiana.

Región

Subregión

Cambios de T (°C)

Cambios de P (%)

PACIFICA

Pacífico Norte y

+ 1.0

+ 40

+ 2.0

+ 60

Central Pacífico Sur

3.5. Proyección imágenes satelitales/ASCII Las capas obtenidas en las corridas fueron proyectadas al sistema de referencia Magna Colombia Oeste.

3.6. Análisis de Resultados El análisis de los resultados se realizó por medio de comparaciones numéricas de valores altos, medios y bajos de balance hídrico de los escenarios de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014, CC (RCP 4.5 y RCP 8.5) y ENSOVAR teniendo como base los resultados obtenidos para las condiciones de referencia.

Con estas comparaciones se estimó la incidencia de los cambios de la cobertura vegetal, CC y VC en la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima.

43

4. Resultados y Discusión Se muestran los mapas de balance hídrico bajo condiciones de cambio y porcentaje de cambio de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014, mapas de los escenarios RCP 4.5 y 8.5, además del escenario simulado de fenómeno del Niño ENSOVAR. La clasificación supervisada realizada a la imagen satelital para el año 1997 arrojó un porcentaje de cobertura arbórea de 37,15 %, pastos 39,14 % y suelo desnudo 23,71%. Para el año 2014 el porcentaje de cobertura arbórea aumento a 42,49 %, pastos 42,45 % y el suelo desnudo disminuyó el valor de porcentaje a un 15,06 %.

Los valores de balance hídrico para las condiciones de referencia fueron 3636,25 mm/año para el valor alto, un valor medio de 1704,87 mm/año y un valor bajo de 729,558 mm/año, Para el año 1997 el valor alto de balance hídrico fue de 3639,02 mm/año, el valor medio de 1723,088 mm/año y el valor bajo de 739,26 mm/año.

El año 2014 presentó un valor alto de 3640 mm/año, valor medio de 1725,67 mm/año y un valor bajo de 735,988 mm/año.

El escenario de cambio climático RCP 4.5 presentó un valor alto de 3983,59 mm/año, valor medio de 1854,23 mm/año y valor bajo de 832,033 mm/año.

Para RCP 8.5 el valor alto fue de 3908,23 mm/año, valor medio de 1793,81 mm/año y el valor bajo fue de 802,071 mm/año.

El escenario de variabilidad climática ENSOVAR presentó un valor alto de 6749 mm/año, valor medio de 3157,92 mm/año y un valor bajo de 1369 mm/año.

4.1. Preparación de datos 4.1.1. Cobertura Vegetal 1997 - 2014 Se obtuvieron mapas de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014 (Figuras 5 y 6), los cuales sirvieron de insumo para hallar los porcentajes de árboles, pastos y suelo desnudo.

Tablas 5 y 6.

44

Figura 5. Mapa Cobertura Vegetal Cuenca del Rio Nima, 1997.

45

Figura 6. Mapa Cobertura Vegetal Cuenca del Rio Nima, 2014.

46

Tabla 5. Cuantificación de cobertura Vegetal año 1997, Cuenca del Río Nima.

Clases

Superficie

Porcentaje

(ha)

Forestal

6209,405

37,15

Pastos

6542,84

39,14

Suelo Desnudo

3963,84

23,71

Total

16716

100

Tabla 6. Cuantificación de cobertura Vegetal año 2014, Cuenca del Río Nima.

Clases

Superficie

Porcentaje

(ha)

Forestal

7103

42,49

Pastos

7096

42,45

Suelo Desnudo

2517

15,06

Total

16716

100

A continuación, se presentan los porcentajes obtenidos de árboles, pastos y suelo desnudo de cobertura vegetal para los años 1997 y 2014.

47

Figura 7. Cambio de cobertura vegetal, años 1997 y 2014.

Forestal. Para el año 1997 la cobertura forestal representó un 37,15 %, mientras que para el 2014 un 42,49 % (Figura 7).

Pastos. Para el año 1997 los pastos representaron un 39,14 % del total del área de la cuenca del Río Nima, mientras que para el año 2014 su valor fue de 42,45 %.

Suelo Desnudo. El suelo desnudo para el año 1997 representó un 23,71 % del total del área de la cuenca, mientras que para el 2014 este porcentaje mostro una disminución de 8,66 %.

4.1.2. Condiciones de referencia El balance hídrico para condiciones de referencia presentó valores mínimos de 729,558 mm/año, máximos de 3636,25 mm/año y un valor en la media de 1704,87 mm/año (Figura 8).

48

Figura 8. Valores altos, medios y bajos de Condiciones de referencia.

Los corregimientos con valores mínimos de balance hídrico fueron Amaime, Zamorano, Tienda Nueva, Boyacá y Tablones ubicados al NorOeste de la Cuenca del rio Nima en la parte más baja. El sitio de menor elevación y salida de la cuenca se encuentra ubicado en Amaime con una altura de 1020 msnm (Figura 9).

Las zonas con valores máximos de balance hídrico para condiciones de referencia están ubicadas en el SurEste de la cuenca, Corregimiento de Tenjo; sitio en el cual se encuentran las mayores elevaciones con 4150 msnm (Figura 10).

49

Figura 9. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima.

50

Figura 10. Balance hĂ­drico condiciones de referencia.

51

4.1.3. Cambio Cobertura Vegetal 1997 Los resultados obtenidos evidenciaron aumento en los valores de balance hídrico. El valor máximo fue de 3639,02 mm/año, el valor mínimo de 739,26 mm/año y se presentó un valor de la media de 1723,088 mm/año (Figura 11).

Figura 11. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del Rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio de cobertura vegetal para el año 1997.

Los corregimientos que presentaron valores mínimos de balance hídrico fueron Amaime, Zamorano, Boyacá y Tienda Nueva (Figura 12). El corregimiento de Tablones presentó disminución en los valores de balance hídrico en comparación con el shapefile de condiciones de referencia.

Las zonas con valores máximos de balance hídrico se ubicaron en el SurEste de la cuenca (Corregimiento de Tenjo) (Figura 13).

52

Figura 12. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima, Balance hĂ­drico porcentaje de cambio respecto de condiciones de referencia.

Los corregimientos que presentaron mayor cambio fueron BoyacĂĄ y Tablones, con porcentajes de cambio cercanos al 12 % (Figura 14).

53

Figura 13. Balance hĂ­drico Cobertura Vegetal 1997, Escenario de Cambio.

54

Figura 14. Balance hĂ­drico Cobertura Vegetal 1997, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia.

55

4.1.4. Cambio Cobertura Vegetal 2014 El balance hídrico presentó aumento en el escenario de cambio, el valor máximo fue de 3640,29 mm/año, el valor mínimo fue de 735,988 mm/año y la media presentó un valor de 1725,67 mm/año (Figura 15).

Figura 15. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio de cobertura vegetal para el año 2014.

Para el año 2014 no se presentaron valores negativos en los resultados obtenidos para balance hídrico, la zona de salida de la cuenca correspondiente a Amaime presentó los valores más bajos encontrados con valores promedio de 700 mm/año. Las zonas más altas mantienen la relación de acuerdo a lo encontrado en las simulaciones para el año 1997, presentando los valores máximos de balance hídrico en las zonas ubicadas en el Corregimiento de Tenjo y los valores mínimos en los corregimientos de Amaime, Boyacá, Zamorano y Tienda Nueva (Figura 16).

La diferencia de balance hídrico es mayor en los corregimientos ubicados al NorOeste de la cuenca del rio Nima como son Amaime, Boyacá, Tienda Nueva y Tablones con porcentajes de cambio cercanos al 13 % (Figura 17).

56

Figura 16. Balance hĂ­drico Cobertura Vegetal 2014, Escenario de Cambio.

57

Figura 17. Balance hĂ­drico Cobertura Vegetal 2014, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia.

58

4.2. Escenarios cambio climático Por medio del modelo hidrológico incorporado en el aplicativo WaterWorld, se realizaron simulaciones de los escenarios de cambio climático para los RCP 4.5 y 8.5. Por medio de estos fue posible evaluar el CC esperado bajo cada una de las condiciones de estos RCP sobre la oferta hídrica de la cuenca del rio Nima. Los resultados obtenidos son descritos a continuación, haciendo uso de las estadísticas de cada capa como de los mapas obtenidos.

Se presentan comparaciones entre estos dos escenarios y entre cada uno de estos y las condiciones promedio de 1950 – 2000.

4.2.1. Escenario RCP 4.5 El valor máximo de balance hídrico para el escenario RCP 4.5 fue de 3983,59 mm/año y el valor mínimo presentado fue de 832,033 mm/año. El valor de la media pasó de 1704,87 mm/año para condiciones de referencia a 1854,23 mm/año para el escenario RCP 4.5 (Figura 18).

Figura 18. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio climático, RCP 4.5.

Se pudo observar que los sitios de mayor elevación son los que presentaron valores máximos de balance hídrico ubicados en mayor porcentaje en el Corregimiento de Tenjo con participaciones menores algunas zonas de los corregimientos de Ayacucho y Calucé (Figura 19).

59

Se pudo observar valores altos de porcentaje de cambio en los corregimientos de Ayacucho y Tenjo, además de Tablones en menor proporción (Figura 20).

Los valores mínimos de balance hídrico se observaron en los corregimientos que se encuentran ubicados al NorOeste de la cuenca, éstos son Amaime, Boyacá, Zamorano y Tienda Nueva.

En la Figura 21 se observa el porcentaje de cambio de balance hídrico de los corregimientos de Tenjo y Ayacucho en los cuales se presentó mayor variación en porcentajes máximos cercanos al 61%.

60

Figura 19. Balance hĂ­drico RCP 4.5, Escenario de Cambio.

61

Figura 20. Balance hĂ­drico RCP 4.5, Porcentaje de Cambio con respecto de condiciones de referencia.

62

Figura 21. Corregimientos Zona alta Cuenca Rio Nima, Balance hídrico porcentaje de cambio RCP 4.5 con respecto de condiciones de referencia.

4.2.2. Escenario RCP 8.5 El valor máximo de balance hídrico obtenido para el escenario RCP 8.5 fue de 3908,23 mm/año, se presentó variación con relación al escenario de condiciones de referencia, el cual presentó un valor máximo de 3636,25 mm/año. El valor mínimo para el escenario RCP 8.5

63

fue de 802,071 mm/año comparado con 729,558 obtenido para el escenario de condiciones de referencia. El valor de la media fue de 1793.81 mm/año (Figura 22).

Figura 22. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico en la cuenca del rio Nima bajo condiciones de referencia y cambio climático, RCP 8.5.

Se pudo observar que además de los corregimientos de Amaime, Boyacá y Tienda Nueva los cuales siempre presentaron valores mínimos de balance hídrico, los corregimientos de Tablones, La Zapata, Ayacucho y Toche presentaron aumento en el área afectada por cambios en el balance hídrico para el escenario RCP 8.5 (Figura 23).

El mapa de balance hídrico para RCP 8.5 mostro que en los corregimientos de Ayacucho y Tenjo se presentaron diferencias cercanas al 58 %. En Tablones se evidenció una diferencia de 18 % aproximadamente en los valores obtenidos para balance hídrico (Figura 24).

64

Figura 23. Balance hĂ­drico RCP 8.5, Escenario de Cambio.

65

Figura 24. Balance hĂ­drico RCP 8.5, porcentaje de cambio con respecto de condiciones de referencia.

66

4.2.3. ENSOVAR El balance hídrico para el escenario ENSOVAR presentó valores de cambio máximos de 6749,02 mm/año y mínimos de 1369,62 mm/año con relación al escenario de condiciones de referencia cuyo valor máximo fue de 3636,25 mm/año y mínimo de 729,55 mm/año. Se presentó un aumento en la diferencia para valores máximos de 3112 mm/año y mínimos de 625 mm/año. El valor de la media para el escenario ENSOVAR fue de 3157,92 mm/año (Figura 25).

Figura 25. Valores altos, medios y bajos para el balance hídrico de la cuenca del Rio Nima bajo condiciones de referencia y escenario ENSOVAR.

Los corregimientos ubicados al NorOeste de la cuenca presentaron los valores más bajos de balance hídrico, estos corregimientos son Amaime, Boyacá y Tienda Nueva. Los valores más altos se presentaron en el corregimiento de Tenjo, en el cual se encuentran las mayores alturas con valores cercanos a los 4150 msnm (Figura 26).

Los corregimientos ubicados en la parte NorOeste de la cuenca presentaron mayor variación en los valores de porcentaje de cambio de balance hídrico, las áreas más afectadas se encuentran ubicadas en los corregimientos de Amaime, Zamorano, Boyacá y Tienda nueva con porcentajes de cambio de hasta el 114 % (Figura 27).

Los valores más bajos de porcentaje de cambio para ENSOVAR se presentaron en la zona central de la cuenca, zona NorOeste del corregimiento de Tenjo y el norte y centro de Ayacucho con el 72 % aproximadamente (Figura 28).

67

Figura 26. Balance hĂ­drico ENSOVAR, Escenario de Cambio.

68

Figura 27. Corregimientos Zona baja Cuenca Rio Nima, Balance hĂ­drico porcentaje de cambio ENSOVAR.

69

Figura 28. Balance hĂ­drico ENSOVAR, porcentaje de cambio con respecto a condiciones de referencia.

70

4.3. Discusión El cambio de cobertura del suelo es un proceso dinámico originado en un alto porcentaje por acción del hombre que cada vez es más evidente en las cuencas hidrográficas.

La continua intervención del hombre ha modificado de una manera permanente la vegetación original. Por lo anterior, los estudios multitemporales son llevados a cabo para establecer el porcentaje de cambio de cobertura entre fechas diferentes, deduciendo de ahí la evolución del medio natural o las repercusiones de la acción humana sobre el medio.

Sin embargo, la aplicación de diferentes técnicas implica un alto grado de responsabilidad en el proceso de manipulación de los datos, siempre tratando de minimizar al máximo los niveles de error en cada uno de los procesos y resultados.

Al realizar el proceso de descarga de imágenes satelitales Landsat a través de la página del USGS se presentó una cobertura de nubes del 27 % para la imagen satelital obtenida para el año 1997 y de 43 % de cobertura vegetal para la imagen del 2014. Estas variaciones afectan los porcentajes obtenidos de cobertura vegetal para el estudio multitemporal, valores que cambiarían los resultados en los valores de balance hídrico obtenidos.

De acuerdo a Darvishi, Erasmi y Kappas (2008), en el proceso de corrección de los vacíos de datos como fenómeno típico en las imágenes remotas, existen tres grandes grupos de técnicas: (1) las basadas en una sola imagen, en donde los pixeles vacíos se reconstruyen a partir de la interpolación de datos válidos de la propia imagen (2) las basadas en múltiples imágenes, en donde los vacíos son reconstruidos usando imágenes adicionales que contienen información válida y (3) las técnicas hibridas, donde se aplican procesos de interpolación basados en información obtenida de otras imágenes.

Contrario a lo formulado en la hipótesis se observó un incremento en los porcentajes de cobertura vegetal (Cobertura arbórea, pastos y suelo desnudo) para el estudio multitemporal años 1997 – 2014. Este incremento en cobertura vegetal y aumento en el volumen de agua entregado a la cabecera del Municipio de Palmira se debe a políticas de Estado por medio de planes de ordenación y manejo de cuencas hidrográficas.

Los valores obtenidos de acuerdo a simulaciones realizadas para CC y VC no generarán problemas de abastecimiento del recurso hídrico al Municipio de Palmira. De acuerdo con los datos obtenidos, se presentarán incrementos de las precipitaciones y valores de escorrentía para el escenario RCP 4.5 lo que trae consigo un aumento en los valores de

71

balance hídrico. El escenario RCP 8.5 a pesar de presentar una disminución en el valor observado, éste no alcanza a ser en ningún momento inferior al valor de referencia.

4.3.1. Cobertura vegetal 1997 – 2014.

De acuerdo con los resultados obtenidos en este estudio, se presentaron ganancias de cobertura vegetal en la cuenca del rio Nima para el año 2014 comparado con 1997, año en el cual se presentó uno de los fenómenos del Niño con mayor intensidad en el País. Según el IDEAM (2002), la magnitud del fenómeno presentado en los años 1997 – 1998 fue la de mayor intensidad registrada en comparación con los eventos anteriores.

Como consecuencia de las condiciones climáticas presentadas se generaron oleadas de calor con valores históricos más altos de temperaturas máximas del aire, y debido al déficit de las precipitaciones durante casi 12 meses se generaron condiciones de sequía con sus efectos sobre el ciclo hidrológico y la oferta hídrica en gran parte del territorio Nacional provocando disminución en los niveles y caudales de los ríos e incendios forestales. Debido al aumento de temperatura influenciado por el CC y déficit de precipitaciones se observó que para el año 1997 los valores obtenidos en los porcentajes de cobertura arbórea, pastos y suelo son inferiores a los presentados en el 2014.

Al realizar la comparación de los porcentajes obtenidos de cobertura arbórea, pastos y suelo desnudo del año 2014 se encontró que el porcentaje de área forestal se incrementó en un 5.34 % equivalente a 892.63 hectáreas, pastos en un 3.31 % equivalentes a 553.3 hectáreas y el suelo desnudo presentó una disminución de un 8.65 % equivalentes a 1445.93 hectáreas.

Este aumento en los porcentajes de cobertura arbórea y pastos y la disminución del porcentaje de suelos desnudos del año 2014 con respecto a 1997 demuestra formulación y puesta en marcha de políticas de Estado de planes de ordenación y manejo de cuencas hidrográficas que propenden la mejora de los recursos naturales.

La Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) y Fundación Universidad del Valle, en el año 2013, en el Plan de Ordenación y Manejo de la Cuenca Hidrográfica del rio Amaime, mencionan cómo los habitantes de la zona media de la cuenca, específicamente del Corregimiento de Potrerillo ayudan a la conservación del rio Nima por medio de la implementación de franjas de bosque a lo largo del río. Este compromiso planteado por los habitantes de este corregimiento se ve reflejado en el aumento del porcentaje de cobertura vegetal para cubiertas forestales, pastos y la posterior disminución de suelos desnudos en el

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año 2014. Este documento menciona que las fuentes del rio Nima cuentan con protección, teniendo como primera medida la regeneración natural. Esta regeneración se logra gracias a la intervención de organizaciones como la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) con el programa línea amarilla y la Asociación de Usuarios de Aguas del rio Nima (ASURNIMA) con aislamientos y reforestación, en el cual el 71 % de los árboles son especies nativas como el nacedero y la guadua (Áreas Protegidas, 2015).

La localización del corregimiento de Tenjo en zona de ladera, y la ausencia de viento por la topografía provocan altas precipitaciones y bajas temperaturas. Estas condiciones disminuyen la evapotranspiración generando efectos positivos en el ciclo hidrológico y oferta hídrica obteniendo valores altos de balance hídrico.

El aumento en los valores de balance hídrico para el año 2014 encontrado en la cuenca del rio Nima son producidos por el incremento en el porcentaje de árboles, pastos y la posterior disminución del suelo desnudo, los cuales aumentan el porcentaje de cubierta vegetal en la superficie del suelo reduciendo la evapotranspiración de la zona dando como resultado una mayor cantidad de agua disponible.

Pearce y Rowe (1979) realizaron estimaciones de los cambios que podrían ocurrir en el balance hídrico como consecuencia de cambios en la vegetación para combinaciones de clima y uso del suelo usando datos de Nueva Zelanda. Con el estudio concluyeron que el principal componente de la evapotranspiración es la evaporación del agua que alcanza a interceptar la cobertura vegetal presente en la superficie del suelo. De acuerdo con los resultados obtenidos para cobertura vegetal se observó un aumento en los valores de 1.06 y 1.22 % para los años 1997 y 2014 respectivamente con relación al valor obtenido de condiciones de referencia. Esto indica que existe una relación entre el aumento del porcentaje de cobertura vegetal y los valores medios de balance hídrico, pero esta afectación no alcanza un valor de 20 % para las condiciones trabajadas.

4.3.2. Escenarios RCP 4.5 – 8.5 Los resultados obtenidos para los escenarios RCP 4.5 y 8.5 presentan un incremento en el valor medio del 8,76 % para RCP 4.5 y del 5,22 % para RCP 8.5 con relación al valor obtenido en condiciones de referencia. Para su posterior análisis, estos resultados pueden ser comparados con el estudio realizado por Bates, Kundzewicz, Wu y Palutikof en 2008, en el cual mencionan que la demanda evaporativa aumentaría por los escenarios de CC. Según

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el estudio, los cambios de la evapotranspiración terrestre están controlados por los cambios de la precipitación y el forzamiento radiativo, y estos a su vez afectarán el balance hídrico.

Los cambios de precipitación en la cuenca del rio Nima quedaron evidenciados de acuerdo a información obtenida para precipitación de los archivos ASCII de las corridas para cada escenario. El aumento en los valores de temperatura debido al CC afecta la intensidad de las precipitaciones de la cuenca y con ello se presentó una disminución en los valores de balance hídrico.

Para el forzamiento radiativo Armenta, Dorado, Rodríguez y Ruiz (2014)

presentaron escenarios de cambio climático de precipitación y temperatura media, máxima y mínima para Colombia y sus regiones hidroclimáticas. El aumento en la proyección realizada para los valores medios de temperatura obtenidos en el estudio para la zona del pacífico y los escenarios RCP 4.5 y 8.5 se muestran en la tabla 7.

Tabla 7. Información temperatura y precipitación zona de estudio.

RCP 4.5

RCP 8.5

Temperatura (%)

1.53

2.16

Precipitación media

1903.27

1844.15

(mm/año)

La diferencia del valor medio de balance hídrico del escenario RCP 4.5 con relación al RCP 8.5 se presenta debido a que el escenario RCP 4.5 presenta un valor más bajo en la proyección de aumento de temperatura y mayor valor medio de precipitación; por el contrario, el escenario RCP 8.5 presenta mayor valor en la proyección realizada de aumento de temperatura media y menor valor de precipitación (Tabla 7).

4.3.3. Escenario ENSOVAR Para el escenario simulado de fenómeno El Niño ENSOVAR se encontró un incremento del 85.23 % en el valor medio de balance hídrico comparado con el valor obtenido para condiciones actuales.

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El incremento en el valor medio de balance hídrico mostrado por la simulación del escenario ENSOVAR está relacionado con los altos valores obtenidos para precipitación y escorrentía, los cuales presentan incrementos del 83.96 y 85.25 % en comparación con valores medios obtenidos para condiciones de referencia (Tabla 8).

Se puede observar la relación directa entre el porcentaje de incremento del balance hídrico del escenario ENSOVAR y el aumento de precipitación y escorrentía para la zona de estudio.

Tabla 8. Valores medios de precipitación, escorrentía y balance hídrico obtenidos en simulación ENSOVAR.

Precipitación

Escorrentía

Balance Hídrico

mm/año

m3/año

mm/año

Condiciones de referencia

1738,34

0,0051

1704,87

ENSOVAR

3198

0,0094

3157,92

Los resultados obtenidos en el escenario propuesto de variabilidad climática ENSOVAR demostraron que este tipo de metodologías debe ser reevaluadas debido a la resolución espacial de los datos de los modelos ya que se trabaja a un nivel global y este estudio se basó en datos locales.

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5. Conclusiones Los resultados obtenidos en la comparación del cambio de la cobertura vegetal para los años 1997 y 2014 evidenciaron un aumento en el porcentaje de cubierta forestal y pastos superiores al 80 % y la disminución de suelos desnudos en zonas altas de la cuenca del rio Nima. Esta mejora en los porcentajes de cobertura vegetal evidencia la puesta en marcha y cumplimiento de objetivos planteados del Plan de Ordenamiento y Manejo de la cuenca Hidrográfica del rio Amaime, propuesto e implementado por la CVC, Fundación Universidad del Valle y otros entes que intervienen en el manejo de la cuenca como es la Dirección de Gestión y Medio Ambiente del Municipio de Palmira.

Al comparar los resultados sobre el balance hídrico obtenidos de los escenarios RCP 4.5 y RCP 8.5 queda demostrado que la afectación debido al CC es una realidad, siendo las condiciones encontradas en el escenario 8.5 la de mayor afectación, pues en ella se observó una disminución del valor medio del balance hídrico como consecuencia del aumento en la temperatura y la disminución en los valores de precipitación.

Con el presente estudio se logró cuantificar el efecto producido por el cambio en la cobertura vegetal para los años 1997 – 2014, CC y fenómeno el Niño en el volumen medio de agua drenado por la cuenca del rio Nima.

Estos resultados fueron obtenidos con la identificación de los cambios en la cobertura vegetal de la cuenca entre los años 1997 – 2014 y su relación con la variación en el valor medio del balance hídrico, presentando un aumento en el porcentaje de cobertura vegetal y volumen medio de agua entregado a la cabecera del Municipio, gracias a políticas medioambientales formuladas y puestas en marcha por entidades públicas y privadas de la región.

De acuerdo con la simulación realizada en WaterWorld un fenómeno ambiental como es el CC no presentará incidencia en la oferta hídrica de la cuenca. Al observar los resultados obtenidos se van a presentar incrementos en las precipitaciones y valores de escorrentía en los valores medios generados.

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Se recomienda que este tipo de trabajos sea llevado a cabo en otras cuencas de la región para evidenciar el estado actual y futuro de ellas, permitiendo generar estrategias para el manejo y conservación del recurso hídrico de la región.

Se necesitan más estudios referentes al tema de CC y VC de la región que contribuyan a la mejora de la metodología planteada y los resultados obtenidos.

Este es un primer acercamiento a este tipo de metodologías en la región, teniendo en cuenta la importancia de realizar estudios de impacto ambiental por parte de los fenómenos de CC y VC a los recursos hídricos.

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Bibliografía Aceituno, P. (1988). On the Functioning of the Southern Oscillation in the South American Sector. Part I: Surface Climate. Mon. Wea. Rev., 116, 505–524. Recuperado el 04/01/2018 desde: https://doi.org/10.1175/15200493(1988)116<0505:OTFOTS>2.0.CO;2.

Aceituno, P. y Montecinos, A. (1992). Análisis de la estabilidad de la relación entre la Oscilación Sur y la Precipitación en América del Sur. Proceedings of International Symposium in Paleo ENSO Records, pp. 7-13.

Aguilar, I. (2007). Las Cuencas y la Gestión del Riesgo. Serviprensa S.A. Guatemala Guatemala. 45 p.

Aguilar, G. e Iza, A. (2009). Derecho Ambiental en Centroamérica. Tomo II. UICN, Gland, Suiza. x + 750 p.

Alcaldía Municipal de Palmira. (2012). Plan municipal de gestión del riesgo de desastres.

Recuperado el 09/07/2018 desde: https://www.palmira.gov.co/attachments/article/556/Plan%20Municipal%20de%20Ges tion%20del%20Riesgo.pdf.

Amarasekera, K., Lee, R., y Williams, E. (1997). ENSO and the natural variability in the flow of the tropical rivers. Journal of Hydrology, 200:24-39.

Armenta, G., Dorado J., Rodríguez A., y Ruiz J. (2014). Escenarios de cambio climático para precipitación y temperaturas en Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Nota Técnica del IDEAM, 274 p.

Arnold, J., Srinivasan, R., Muttiah, S., y Williams, J. (1998). Large-area hydrologic modeling and assessment: Part I. Model development. J. American Water Resour. Assoc. 34(1): 73-89.

Áreas Protegidas (2015). Territorios para la Vida y la Paz. Áreas Protegidas para el Desarrollo.

Parques Nacionales Naturales de Colombia. Bogotá D.C.

78

Bahamondes, R. y Gaete, N. (2002). Manejo de cuencas hidrográficas. Recuperado el 04/02/2018 desde: http://www2.inia.cl/medios/biblioteca/serieactas/NR29050.pdf.

Barnsley, M. y Hobson, P. (1997). Teaching the principles of optical remote sensing using graphical tools developed in Tcl/Tk. Remote Sensing Society Annual Conference.

Bates, B., Kundzewicz, Z., Wu, S., y Palutikof, J. (2008). El Cambio Climático y el Agua.

Documento técnico del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, Secretaría del IPCC, Ginebra, 224 págs.

Bautista, D., Cruz, G., Moncayo, R., Silva, J., y Estrada, F. (2014). Aplicación del modelo swat para evaluar la contaminación por fuentes difusas en la subcuenca del lago de Chapala, México. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 30(3), 263-274.

Recuperado el 02/02/2018 desde: http://www.revistascca.unam.mx/rica/index.php/rica/article/view/45548/40956.

Bedoya, M., Contreras, C., y Ruiz, F. (2010). Capítulo 7. Alteraciones del régimen hidrológico y de la oferta hídrica por variabilidad y cambio climático. Estudio Nacional del agua 2010. Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), Colombia, pp. 282-320.

Belward, A. (1991). Spectral characteristics of vegetation, soil and water in the visible, nearinfrared and middle-infrared wavelengths. In Remote Sensing and Geographical Information Systems for Resource Management in Developing Countries, edited by A. S. Belward and C. R. Valenzuela (Netherlands: ECSC, EEC, EAEC), pp. 31-53.

Benitez, S., Lozano, J., y León, J. (2016). Usando WaterWorld y RIOS para apoyar los Fondos de Agua en la cuenca del Río Daule, Ecuador. Recuperado el 03/03/2018 desde: http://www.policysupport.org/waterworld/example-applications/el-asesoramientoalfondo-del-agua-rio-daule-con-waterworld-y-rios.

Bennett, A. (1999). Enlazando el paisaje: El papel de los corredores y la conectividad en la conservación de la vida silvestre. Programa de conservación de bosque UICN, Conservando los ecosistemas boscosos serie No. 1, primera y segunda parte. Unión Mundial para la Naturaleza. 275 pp.

79

CEPAL, Comisión Económica para el América Latina y el Caribe. (2009). Cambio Climático y desarrollo en América Latina y el Caribe: una reseña. Santiago de Chile: Naciones Unidas.

Chavasse D, y Seoane, R. (2009). Assessing and predicting the impact of El Niño Southern Oscillation (ENSO) events on runoff from the Chopin River basin, Brasil. Hydrological Processes, 23:3261-3266.

Chereque, W. (1996). Hidrología para estudiantes de ingeniería civil. Lima, CONCYTEC.

Chow, V. T. (1994). Hidrología aplicada. Mc Graw Hill. México.

Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental: la observación de la Tierra desde el espacio, Ariel, Barcelona.

CISP. Comitato Internazionale Per Lo Sviluppo Dei Popoli. (2005). Guía para la Activación del Sistema de Alerta Temprana en la Cuenca del Río Quevedo. Cantones Quevedo y Mocache, Provincia de Los Ríos. Comitato Internazionale per lo Sviluppo Dei Popoli.

Recuperado el 09/07/2018 de http://www.desaprender.org/tools/guia-paraactivaciondel-sistema-de-alerta-temprana-sat-en-la-cuenca-del-río-quevedo-cantonesquevedo-ymocache-provincia-los-ríos.

CMNUCC. (1992). Convención Marco de las Naciones Unidas sobre cambio climático.

Recuperado el 14/08/2018 desde: http://unfccc.int/resource/docs/convkp/convsp.pdf.

CNA, Comisión Nacional del Agua (1998). Manual para la estimación de la disponibilidad de agua superficial en cuencas.

Colwell, J. (1974). Vegetation canopy reflectance, Remote Sensing of Environment, 3: 175– 183.

Crawford, N. y Linsley, R. (1966). Digital Simulation in Hidrology: The Stanford Watershed Simulation Model IV. Technical Report No. 39. Department of Civil Engineering, Stanford University. Stanford. California.

80

Cruz, K., Carvajal, Y., y Ávila, A. (2013). Variabilidad climática, cambio climático y gestión integrada del riesgo de inundaciones en Colombia. Semillas, 46, 47, 47-53. Recuperado el 11/08/2018 desde: http://www.semillas.org.co/apc-aafiles/353467686e6667686b6c676668f16c6c/articulo%2013%20(46:47).pdf

CVC, Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca y Fundación Universidad del Valle (2013). Plan de ordenación y manejo de la cuenca hidrográfica del río Amaime. Santiago de Cali.

Danson, F. (1998). Factors controlling vegetation canopy reflectance: a teaching model.

Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 64: 809-812.

Darvishi, B., Erasmi, S., y Kappas, M. (2008). Multi source image reconstruction: exploiation of EO-1/ALI in Landsat-7/ETM+ SLC-offgap filling. Proceeding of IS&SPIE´s 20 th Annual Symposium, Electronic Imaging Science and technology. SanJoé.

Domínguez, E. (2010). Efectos hidrológicos del cambio climático en Colombia. 31-40.

Escobar, A. (2017). Cartón de Colombia y la avalancha del río Nima. Recuperado el 30/08/2017 desde: http://rebelion.org/noticias/2017/4/224894.pdf

Escobar, Y., Jiménez, H., y Materón, H. (1998). Incidencia del fenómeno ENSO en la hidroclimatología del valle del río Cauca-Colombia. Bulletin de l'Institut francais d'études Andins. 27.

Escudero, E. (2017). Evaluación del potencial eólico de la cuenca del Mediterráneo bajo los escenarios RCP 45 y RCP 85. Trabajo Fin de Grado, Grado de Ciencias Ambientales.

Faculta de Ciencias, Univeridad de Vigo. Recuperado el 31/08/2018 desde: http://ephyslab.uvigo.es/files/1614/9821/4626/TFG_wind.pdf

Farr, T. y Kobrick, M. (2000). Shuttle Radar Topography Mission produces a wealth of data, Amer. Geophys. Union Eos, v. 81, p. 583-585.

Fernandez, A. y Gonzalo, O. (2012). Caracterización Morfométrica de la Cuenca Hidrológica Chinchao, Provincia Huanuco. Universidad Nacional Agraria de la Selva.

81

Forster, P., Ramaswamy, V., Artaxo, P., Berntsen, T., Betts, R., Fahey, D., Haywood, J., Lean, J., Lowe, D., Myhre, G., Nganga, J., Prinn, R., Raga, G., Schulz, M., y Van Dorland, R. (2007). Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Solomon, S et al. (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

Franklin, J. (1995). Predictive vegetation mapping: geographic modelling of biospatial patterns in relation to environmental gradients, Progress in Physical Geography, 19 (4), pp. 474499.

García, P. (2008). Procesos y control de la erosión. Outskirts Press. Denver, CO. 276 p.

Garcia, N. y Mechoso, C. (2005). Variability in the discharge of South American rivers and in climate. Hydrological Science, 50:459-478.

Gaspari, F., Sinisterra, G., Delgado, M., Rodríguez, A., y S. Besterio. (2009). Manual de Manejo Integral de Cuencas Hidrográficas. Primera Edición. La Plata. 321 p.

Gausman, H. (1977). Reflectance of leaf components, Remote Sensinf of Environment, 6: 1-9.

Gonzales, A., Acosta, J., y S. Andrade. (2008). Evaluación de las Inundaciones de la Cuenca baja del Guayas, Datos y Manejo. CLIRSEN. Quito. Descargado el 04/02/2018 desde: http://www.secsuelo.org/PDF%20todo%20simposio/PDF%20Plenaria/6.%20Ing.%20 Augusto%20Gonzalez.pdf.

Gonzales, C. y Llanos, R. (2015). Evaluación de los efectos de la deforestación en la hidrología y pérdida lateral de carbono orgánico del suelo de la cuenca del Alto Mayo. Evaluation of the effects of deforestation on the hydrology and lateral loss of soil organic carbon in the Alto Mayo watershed. Reporte técnicoProyecto BioCuencas, Conservación Internacional, Peru. 10.13140/RG.2.2.11188.65925.

Green, W. y Ampt, G. (1911). Studies on soil physics: part 1. The flow of air and water through soils. J Agr Sci 4: 11-24.

82

Guisan, A., Theurillat, J., y Kienast, F. (1998). Predicting the potential distribution of plant species in an alpine environment, Journal of Vegetation Science, 9, pp. 65-74.

Guyot, G., Guyon, D., y Riom, P. (1989). Factors affecting the spectral response of forest canopies: a review. Geocarto International, 4: 3-18.

Hall, K., Foster J., Verbyla D., Klein A., y Benson, S. (1998). Assessment of Snow-Cover Mapping Accuracy in a Variety of Vegetation-Cover Densities in Central Alaska, Remote sensing of Environment, 66, pp. 129-137.

Hämmerly, R., Tardivo, R., Giacosa, R., Paoli, C., Cacik, P., e Inglese, C. (2006). Modelización Hidrológica con SIG. Contribuciones en su difusión y aplicación. Universidad Nacional del Litoral. Ediciones UNL. 35 p.

Hansen, M., DeFries, R., Townshend, C., Dimiceli, J., y Sohlberg, R. (2006). Vegetación continua Campos MOD44B de 2001 el porcentaje de cobertura de árboles, Colección 4 de la Universidad de Maryland, College Park, Maryland, 2001.

Hijmans, R., Cameron, S., Parra, J., Jones, P., y Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978.

IDEA. Instituto de Estudios Ambientales. (2002). Agenda Ambiental Municipal del Municipio de Palmira, Valle del Cauca.

Recuperado el 09/07/2018 de http://biblovirtual.minambiente.gov.co:3000/DOCS/MEMORIA/MMA-0412/MMA0412-T7.pdf

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (1997). Posibles efectos naturales y socioeconómicos del fenómeno El Niño en el periodo 1997 – 1998 en Colombia. Bogotá D. C., julio de 1997, 38 p.

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (1998). El medio ambiente en Colombia. Bogotá D. C., julio 1998, 495 p.

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2002). Efectos naturales y socioeconómicos del fenómeno El Niño en Colombia. Instituto de Hidrología

83

Meteorología y Estudios Ambientales Ministerio del Medio Ambiente República de Colombia.

Recuperado el 09/07/2018 Desde: http://www.ideam.gov.co/fenomenonino/DOCUMENTOELNINO.pdf

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.

Nacional del Agua. Bogotá: IDEAM.

(2010). Estudio

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2014). Estudio Nacional del Agua. Bogotá: IDEAM.

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2015). Nuevos escenarios de cambio climático para Colombia 2011 – 2100. Bogotá: IDEAM.

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2016a). Impacto del fenómeno El Niño 2015 - 2016 en los nevados y alta montaña en Colombia. Subdirección de Ecosistemas e Información Ambiental. Grupo de suelos y tierras. Recuperado el 30/08/2018 desde: http://www.ideam.gov.co/documents/11769/132669/Impacto+de+El+Ni%C3%B1o+en +la+alta+monta%C3%B1a+colombiana.pdf/dd41d158-0944-41d5-917e-44fdb524e8ea

IDEAM. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2016b). Incendios de la cobertura vegetal.

Recuperado el 10/06/2017 desde: http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/incendios-cobertura-vegetal.

IPCC. Panel Intergubernamental del Cambio Climático. (2007). Climate change 2007: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the fourth assessment report of the intergovernmental Panel on Climate Change. Solomon, S., Qin, D., Manning, M., Enhen, Z., Marquis, M., Averyt, K. B. et al. (Eds.). New York: Cambridge University Press.

IPCC. Panel Intergubernamental del Cambio Climático. (2008). El Cambio Climático y el agua.

Ginebra, Suiza.

IPCC. Panel Intergubernamental del Cambio Climático. (2013a). Data Distribution Centre DDC-. Definition of Terms Used Within the Pages DDC. Recuperado el 09/07/2018 desde: http://www.ipcc-data.org/guidelines /pages/definitions.html

84

IPCC. Panel Intergubernamental del Cambio Climático. (2013b). Resumen para responsables de políticas. En: Cambio Climático 2013: Bases físicas. Contribución del Grupo de trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático” [Stocker, T. F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex y P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY, Estados Unidos de América.

Jacquemoud, S. (1990). A model of leaf optical properties spectra. Remote Sensing of Environment, 34: 74- 91.

Lambin, E. (1994). Modelling Deforestation Processes. A Review. Tropical Ecosystem Environment Observations by Satellites (TREES). TREES Series: Research Report No. 1. Publicado por la Comisión Europea, Luxemburgo. 113 pp.

Liang, S. (2004). Quantitative remote sensing for land surface characterization, Hoboken. Nueva Jersey, Wiley.

López, A. y Delgado, K. (2009). Modelación hidrológica de la subcuenca lempa alto, en cooperación con la comisión trinacional del plan trifinio (el salvador, honduras, Guatemala). Recuperado el 08/07/2017 desde: http://www.pnuma.org/aguamiaac/SUBREGIONAL%20MESO/MATERIAL%20ADICIONAL/BIBLIOGRAFIAwEBGRAFIA/Modulo%202%20Herramientas%20claves%20para%20el%20MIAAC/ Balance%20hidrico%20y%20caudal%20ecologico/Doc%204.%20TESIS%20UNIVER SIDAD.pdf

Magrin, G., Gay, C., Cruz, D., Giménez, J., Moreno, A., Nagy, G., Nobre, C., y Villamizar, A. (2007). Latin America. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability.

Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. van der Linden and C.E. Hanson, Eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK, 581-615.

McPhaden, M., Zebiak, S., y Glantz, M. (2006). ENSO as an Integrating Concept in Earth Science. Science, 314:1740-1745.

Mesa, A. (2007). El rio Nima. Los sueños de los Palmiranos. Recuperado el 14/08/2018 de http://pubhtml5.com/nylu/zwpa/basic.

85

Meyer, W. y Turner II, B. (1994). Global land-use and land-cover change: report of working group A. En: Meyer, W.B. y B.L. Turner II (eds.) 1994. Changes in land use and land cover: a global perspective. Cambridge University Press.

Mora, S. y Valverde, R. (2005). Geología: Procesos de la dinámica interna y externa. Cartago, Editorial Tecnológica de Costa Rica.

Morgan, R. (2005). Soil erosion and Conservation. National Soil Resources Institute. Cranfield University. Blackwell Science Ltd. Oxford, UK. 304 p.

Mulligan, M. (2012). MODIS long term monthly mean PET data 1984-2006 based on MODIS MOD16 (Mu et al., 2011).

Mulligan, M. (2013). WaterWorld: a self-parameterising, physically based model for application in data-poor but problem-rich environments globally. Hydrology Research 1 October 2013; 44 (5): 748–769. doi: https://doi.org/10.2166/nh.2012.217.

Mulligan, M. y Burke, S. (2005). FIESTA Contribución de la Interceptación de la niebla a la producción hídrica en áreas tropicales Reporte Técnico Final, una contribución de KCL/AMBIOTEK a DFID FRP R7991.

Murillo, J. (1978). Inundaciones. Curso sobre integración de aprovechamientos fluviales. Vol. IV. Bogotá, Colombia, Proyecto Colombo – holandés, plan de regulación fluvial y defensa contra las inundaciones en la cuenca Magdalena – Cauca, Universidad de los Andes, INDERENA.

Neitsch, S., Arnold, J., Kiniry, J., y Williams, J. (2001). Soil and water assessment tool.

Theoretical documentation. Texas Agricultural Experiment Station from ARS. 618 p.

Neitsch, S., Arnold, J., Kiniry, J., y Williams, J. (2009). Soil and Water Assessment Tool Theorical Documentation: Version 2009. Texas Water Resources Institute Technical Report No. 406. College Station, Texas, EEUU. 647 p.

86

Oñate, F. y Aguilar, G. (2003). Aplicación del modelo swat para la estimación de caudales y sedimentos en la cuenca alta del río Catamayo.

Palmer, A. y Van Staden, J. (1992). Predicting the distribution of plant communities using annual rainfall and elevation: an example from southern Africa. Journal of Vegetation Science, 3 (2): 261-266.

Pabón, J. (1990). Efecto Climático del fenómeno El niño en el suroccidente colombiano. En: Memorias del IV Congreso Inter - americano y II Colombiano de Meteorología (17 – 21de septiembre de 1990, Bogotá), pp. 161 – 168.

Pabón, J. y Montealegre, J. (1992). Manifestación El Niño – Oscilación del Sur (ENOS) en la Costa Pacífica Colombiana. Boletín ERFEN, 31: 3 – 11.

Pearce, A. y Rowe, L. (1979). Forest management effects on interception, evaporation, and water yield. Journal of Hydrology 18(2): 73-87.

Perfil Ambiental Urbano Municipio de Palmira. (2008). Informe Final Convenio 063 de 2007.

POT. Plan de Ordenamiento Territorial. (2000). Documento Técnico de Soporte.

Poveda, G. (2004). La hidroclimatología de Colombia: Una síntesis desde la escala inter-decadal hasta la escala diurna. Rev. Academia Colombiana de Ciencias Exactas Físicas y Naturales, 28(107), pp. 201-222.

Poveda, G. y Mesa, O. (1996). Caudales medios mensuales de ríos colombianos durante El Niño y La Niña. En: Memorias del IV Congreso Colombiano de Meteorología, Ideam – Socolmet, pp. 291 – 298.

Ramakrishna, B. (1997). Estrategias de Extensión para el Manejo Integrado de Cuencas Hidrográficas: Conceptos y Experiencias. Editorial de IICA. San José - Costa Rica. 338 p.

87

Ropelewsky, C. y Halpert, M. (1987). Global and Regional Scale Precipitation Pattern associated with the El Niño/southern Oscillation. Monthly Weather Review, 115:16061626.

Schongart., J. y Junk., W. (2007). Forecasting the flood pulse in Central Amazonia by ENSO indices. Journal of Hydrology, 335:124-132.

Sellers, P. (1989). Vegetation – Canopy Spectral reflectance and Biophysical Processes, en Theory and Applications of Optical Remote Sensing (Editado por G. Asrar). Nueva York, Wiley: 297-335.

Simonovic, S. (2002). World Water Dynamics: Global Modeling 0f Water Resources. Journal of Environmental Management. Canada, 19 p.

Soesbergen, M. y Mulligan, M. (2011). WaterWorld:A tool for understanding land use and climate change impacts on hydrological ecosystem services supplied to the world's cities.

Stockholm, Sweden.

Thomson, A., Calvin, K., Smith, S., Kyle, P., Volke, A., Patel, P., Delgado, S., Lamberty, B., Wise, M., Clarke, L., y Edmonds, J. (2011). RCP4.5: A pathway for stabilization of radiative forcing by 2100. Climatic Change. 109. 77-94. 10.1007/s10584-011-0151-4.

Tobón, C. (2009). Los bosques andinos y el agua. Serie investigación y sistematización #4.

Programa Regional. ECOBONA – INTERCOOPERATION, CONDESAN. Quito, Ecuador.

Tong, S., Liu, A., y Goodrich, J. (2009). Assessing the water quality impacts of future landuse changes in an urbanizing watershed. Civil Engineering and Environmental Systems, 26(1), 3-18.

Umaña, E. (2002). Manejo de cuencas hidrográficas protección de fuentes de agua. Taller de Capacitación, Educación Ambiental con Enfoque en Manejo Cuencas y Prevención de Desastres.

San Nicolas, Esteli.

Recuperado el 05/07/2018 desde: http://www.bvsde.paho.org/bvsade/fulltext/cuencas.pdf

88

UNGRD. Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres. Fenómeno el Niño (2016).

Análisis comparativo 1997 – 1998 // 2014 – 2016. Recuperado el 09/07/2018 de http://repositorio.gestiondelriesgo.gov.co/bitstream/handle/20.500.11762/20564/Fenom eno_nino-2016.pdf?sequence=3&isAllowed=y

UNESCO. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

(1982). Guía metodológica para la elaboración del balance hídrico de América del Sur. Montevideo: Oficina Regional de Ciencia y Tecnología de la Unesco para América Latina y el Caribe ROSTLAC.

UNESCO. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

(2012). International Glossary of Hydrology. WMO-No. 385 Ginebra, WMO.

USDA. Soil Conservation Service. (1972). National Engineering Handbook Section 4 Hydrology, Chapters 4 – 10.

Verburg, P., Kok, G., Veldkamp, K., Bouma, A., y De Koning, J. (1999). A spatial explicit allocation procedure for modelling the pattern of land use change based upon actual land use. Ecological Modelling 116: 45– 61.

Villón, M. (2004). Hidrología. Cartago, Editorial Tecnológica de Costa Rica.

Viramontes, O., Escoboza, L., Álvarez, C., Álvarez, A., Reyes, V., Román, J., y Pérez, A. (2007). Morfometría de la cuenca del río San Pedro, Conchos, Chihuahua, I (3), 21–31.

Zurita, L., Carvajal, B., Mulligan, M., Benitez, S., Lozano, S., y León, Jorge. (2014). Usando Waterworld y RIOS para apoyar los fondos de agua en la cuenca del río Daule, Ecuador.