INFLUENCIA DE LOS FENÓMENOS MACROCLIMÁTICOS Y ...

MIC 2004-I-83

INFLUENCIA DE LOS FENÓMENOS MACROCLIMÁTICOS Y CALENTAMIENTO GLOBAL EN LA HIDROLOGÍA DEL ALTIPLANO

CUNDIBOYACENSE

Proyecto de Grado

MAESTRÍA EN INGENIERÍA CIVIL

Autor

JOSE JULIAN VILLATE CORREDOR

Asesor

MARIO A. DÍAZ-GRANADOS O.

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

FACULTAD DE INGENIERÍA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL

BOGOTÁ D. C.

2004

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AGRADECIMIENTOS

El autor expresa agradecimiento a:

Ingeniero Mario Díaz-Granados, asesor de la investigación.

Ingeniero Luis Alejandro Camacho, director de Maestría en Ingeniería Civil.

Ingeniero Gustavo Herrán Sandoval, Director Hidrología Empresa de Acueducto y

Alcantarillado de Bogotá.

Programa Universidad - Empresa

Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAAB)

Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR)

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM)

Juan Diego Giraldo Osorio, compañero de Maestría

Juan David Navarrete González, compañero de Maestría

Y a todas aquellas personas que de una u otra forma participaron en la elaboración de la

investigación.

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DEDICATORIA

Dedico este trabajo a Dios por hacer esto posible, a mis Padre por colaborarme y estar

con migo siempre, a mis hermanas que fueron un apoyo incondicional y a ti por tu

inmensa compañía.

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TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCION...............................................................................................................13

2. OBJETIVOS......................................................................................................................15

2.1. OBJETIVO GENERAL: ...................................................................................... 15

2.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS:............................................................................. 15

3. MARCO TEORICO............................................................................................................16

3.1. ALTIPLANO CUNDIBOYACENSE..................................................................... 16

3.2. INFORMACIÓN UTILIZADA .............................................................................. 18

3.3. SERIES DE TIEMPO......................................................................................... 18

3.3.1. Tendencia:.................................................................................................. 18

3.3.2. Ciclicidad: ................................................................................................... 18

3.3.3. Estacionalidad: ........................................................................................... 18

3.3.4. Aleatoriedad: .............................................................................................. 19

3.4. FENOMENOS MACROCLIMÁTICOS................................................................ 19

3.4.1. El Fenómeno del Pacífico:.......................................................................... 19

3.4.2. Oscilación del Sur:...................................................................................... 23

3.4.3. El Niño-Oscilación del Sur (ENOS):............................................................ 24

3.4.4. Oscilación del Atlántico Norte: .................................................................... 26

3.4.5. La Oscilación Cuasi Bienal (QBO): ............................................................. 28

3.5. CAMBIO CLIMÁTICO GLOBAL ......................................................................... 30

3.5.1. Metano: ...................................................................................................... 30

3.5.2. Oxido nitroso: ............................................................................................. 30

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3.5.3. Ozono:........................................................................................................ 31

3.5.4. Halocarbonos: ............................................................................................ 31

3.5.5. Agua:.......................................................................................................... 31

3.5.6. Aerosoles: .................................................................................................. 31

3.6. ANALISIS DE LAS SERIES DE TIEMPO........................................................... 32

3.6.1. Análisis de Datos Faltantes: ....................................................................... 32

3.6.2. Análisis Estadísticos a las Series de Tiempo: ............................................. 34

3.6.3. Función de Correlación:.............................................................................. 38

3.6.4. Análisis de Fourier: ..................................................................................... 39

4. METODOLOGIA................................................................................................................41

4.1. Determinación de las Estaciones a Utilizar ........................................................ 41

4.2. Análisis de Datos Faltantes................................................................................ 42

4.2.1. Precipitación: .............................................................................................. 42

4.2.2. Temperatura ............................................................................................... 50

4.3. Análisis Realizado sobre las Series de Tiempo.................................................. 53

4.3.1. Pruebas de Tendencia en la Media: ........................................................... 54

4.3.2. Análisis del comportamiento de las series de tiempo:................................. 55

4.3.3. Correlaciones: ............................................................................................ 56

5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS.......................................................58

5.1. Comportamiento hidroclimático del Altiplano Cundiboyacense: ......................... 58

5.1.1. Precipitación: .............................................................................................. 58

5.1.2. Temperatura: .............................................................................................. 65

5.1.3. Relación entre Altura y Temperatura. ......................................................... 68

5.1.4. Correlaciones entre precipitación y temperatura media. ............................. 71

5.2. Análisis de tendencias: ...................................................................................... 73

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5.2.1. Precipitación: .............................................................................................. 73

5.2.2. Temperatura media: ................................................................................... 80

5.3. Análisis del Impacto de Fenómenos Macroclimáticos sobre el Altiplano

Cundiboyacense:.......................................................................................................... 86

5.3.1. Análisis del Fenómeno del Niño.................................................................. 86

5.3.2. Otros fenómenos ........................................................................................ 96

6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES......................................................................99

7. BIBLIOGRAFÍA ...............................................................................................................101

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LISTA DE FIGURAS

Figura 1 Cambios en la temperatura superficial del océano Pacífico, durante el

fenómeno del Niño de 1997 – 1998. ......................................................................... 19

Figura 2 Las cuatro regiones de El Niño ...................................................................... 20

Figura 3 Temperatura superficial del océano pacífico para fenómenos El Niño y La

Niña 23

Figura 4 Comportamiento histórico del IOS.................................................................. 24

Figura 5 Relación del IOS y el fenómeno del Niño. ...................................................... 25

Figura 6 Comportamiento histórico del Índice de la NAO ............................................. 26

Figura 7 Oscilación Cuasi Bienal.................................................................................. 29

Figura 8 Presentación Programa Chac. ....................................................................... 33

Figura 9 Zonificación del Altiplano Cundiboyacense .................................................... 42

Figura 10 Ubicación de las estaciones con información de temperatura empleadas .. 53

Figura 11 Precipitación promedio multianual ciclo semi-anual .................................... 59

Figura 12 Autocorrelograma ciclo semi-anual............................................................. 60

Figura 13 Espectro de Fourier para ciclo semi-anual.................................................. 60

Figura 14 Ciclo anual de precipitación ........................................................................ 61

Figura 15 Autocorrelograma para ciclo anual ............................................................. 61

Figura 16 Espectro de Fourier ciclo anual................................................................... 62

Figura 17 Resultados estaciones comportamiento errático......................................... 63

Figura 18 Zonificación por ciclos de precipitación altiplano Cundiboyacense ............. 64

Figura 19 Precipitación multianual Altiplano Cundiboyacense .................................... 65

Figura 20 Determinación de ciclos para temperaturas................................................ 66

Figura 21 Isotermas Altiplano Cundiboyacense.......................................................... 67

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Figura 22 Influencia de la altura en la temperatura a nivel mensual del Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 69

Figura 23 Influencia de la altura en la temperatura a nivel anual del Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 70

Figura 24 Influencia de la precipitación en la temperatura .......................................... 73

Figura 25 Distribución de las Estaciones Según su Grado de Pendiente.................... 76

Figura 26 Distribución estaciones con datos mensuales según grado de pendiente... 79

Figura 27 Líneas de tendencias de precipitación ........................................................ 80

Figura 28 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura .. 82

Figura 29 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura . 85

Figura 30 Influencia del Fenómeno del niño en la precipitación Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 88

Figura 31 Influencia del fenómeno del Niño en la temperatura del Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 90

Figura 32 Comportamiento de la Precipitación Durante los Meses de Invierno en el

Altiplano Cundiboyacense Durante el Fenómeno del Niño de 1997.......................... 93

Figura 33 Relación entre QBO y la Temperatura del Altiplano.................................... 98

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1 Resumen histórico fenómeno de El Niño siglo XX.......................................... 21

Tabla 2 Resumen histórico fenómeno de la Niña siglo XX .......................................... 22

Tabla 3 Estaciones correspondientes a la zona A del Altiplano Cundiboyacense ....... 43

Tabla 4 Estaciones correspondientes a la zona B del Altiplano Cundiboyacense ....... 44

Tabla 5 Estaciones correspondientes a la zona C del Altiplano Cundiboyacense ....... 44

Tabla 6 Estaciones correspondientes a la zona D del Altiplano Cundiboyacense ....... 45

Tabla 7 Estaciones correspondientes a la zona E del Altiplano Cundiboyacense ....... 46

Tabla 8 Estaciones correspondientes a la zona F del Altiplano Cundiboyacense........ 47

Tabla 9 Estaciones correspondientes a la zona G del Altiplano Cundiboyacense....... 47

Tabla 10 Estaciones correspondientes a la zona H del Altiplano Cundiboyacense.... 48

Tabla 11 Estaciones correspondientes a la zona I del Altiplano Cundiboyacense ..... 49

Tabla 12 Estaciones correspondientes a la zona I del Altiplano Cundiboyacense ..... 49

Tabla 13 Estaciones correspondientes a la zona A del Altiplano Cundiboyacense.... 50

Tabla 14 Estaciones correspondientes a la Zona B del Altiplano Cundiboyacense ... 51

Tabla 15 Estaciones Correspondientes a la Zona C del Altiplano Cundiboyacense .. 51

Tabla 16 Estaciones Correspondientes a la Zona D del Altiplano Cundiboyacense .. 52

Tabla 17 Estaciones con comportamiento anómalo a nivel mensual ......................... 69

Tabla 18 Estaciones con comportamiento anómalo a nivel anual.............................. 71

Tabla 19 Resultados del Análisis para los datos anuales de precipitación................. 74

Tabla 20 Comportamiento Futuro de las Series de Tiempo....................................... 75

Tabla 21 Meses que Presentan Tendencia ............................................................... 77

Tabla 22 Resultado del Análisis para los datos mensuales de precipitación.............. 78

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Tabla 23 Estaciones con tendencia en la temperatura media.................................... 81

Tabla 24 Comportamiento de las temperaturas del Altiplano Cundiboyacense.......... 83

Tabla 25 Resultados tendencias series mensuales de temperatura .......................... 84

Tabla 26 Influencia del fenómeno del Niño en la precipitación del Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 87

Tabla 27 Influencia del Fenómeno del Niño en la Temperatura del Altiplano

Cundiboyacense....................................................................................................... 89

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LISTA DE ANEXOS

Anexo 1 Isoyetas de precipitación mensual Altiplano Cundiboyacense

Anexo 2 Isotermas mensuales Altiplano Cundiboyacense

Anexo 3 Análisis comportamiento precipitación Altiplano Cundiboyacense

Anexo 4 Análisis comportamiento temperatura Altiplano Cundiboyacense

Anexo 5 Influencia de los años Niño sobre la precipitación y temperatura del

Altiplano Cundiboyacense

Anexo 6 Correlaciones cruzadas precipitación - temperatura

Anexo 7 Correlaciones cruzadas Índices Macroclimáticos – precipitación y

temperatura Altiplano Cundiboyacense

Anexo 8 Índices Macroclimáticos

Los anexos pueden ser consultados en el CD que acompaña el informe final.

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1. INTRODUCCION

Debido a la gran cantidad de consecuencias sociales, económicas y posibles perdidas

humanas que puede traer consigo un cambio en el comportamiento de la hidrología de

una región o de todo un país, es importante conocer y comprender algunas de las causas

de estos cambios y si es posible predecir en que momento se van a producir con el fin de

poder establecer un sistema de alarmas o de avisos a la comunidad evitando así tantos

problemas e inconvenientes.

Como consecuencia de su ubicación geográfica y diversidad topográfica, Colombia

presenta una alta variabilidad en su clima, el cual esta afectado por fenómenos internos

como son su conformación fisiográfica (cordillera de Los Andes que la atraviesa en

dirección Sur oeste – Nor este), las corrientes propias del amazonas, circulación de

vientos locales entre otros, y por fenómenos macroclimáticos externos como son el

fenómeno de El Niño, la vecindad de los océanos Pacífico y Atlántico, la Oscilación del

Atlántico Norte, la Oscilación Cuasi Bienal, la Oscilación del Sur.

Durante los últimos años, se ha venido planteando el interrogante sobre la posibilidad de

una relación entre los diferentes fenómenos macroclimáticos (en especial el fenómeno de

El Niño) con la disminución de la disponibilidad hídrica a nivel mundial.

Debido a lo anterior, entidades como la UNESCO, la Organización Meteorológica Mundial

(WMO), El Banco Interamericano de Desarrollo, han realizado gran cantidad de estudios e

investigaciones encaminados a determinar las principales características de estos

fenómenos, y sus consecuencias sociales, climáticas económicas, entre otras en

diferentes partes del mundo.

El clima en Colombia se ve afectado de manera importante por fenómenos

macroclimáticos como el de El Niño, y por esta razón El Instituto de Hidrología,

Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) (Rangel, 1996, p.170), la Universidad de

Los Andes y la Universidad Nacional (Mesa et al, 1997) han investigado los efectos de

este fenómeno en Colombia, entre otros a diferentes niveles de profundidad.

Con las investigaciones realizadas tanto a nivel mundial como nacional se han encontrado

las diferentes características de estos fenómenos y las consecuencias que estos traen

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sobre diferentes regiones, como cambios en la temperatura, cantidad de precipitación,

impactos económicos, entre otras.

Estos estudios pueden ser utilizados como base en la determinación del comportamiento

de dichos fenómenos en Colombia para luego enfocarlos al área de estudio.

Teniendo en cuenta que un estudio de este tipo a nivel nacional es bastante costoso y

requiere de gran cantidad de tiempo, esta investigación se limita únicamente a determinar

los posibles efectos producidos por algunos de los fenómenos macroclimáticos sobre la

hidrología del altiplano Cundiboyacense, así como el posible cambio climático a partir del

análisis estadístico de las series históricas mensuales.

Para lograr cumplir con el principal objetivo de esta investigación, es necesario partir del

análisis de diferentes series históricas mensuales tales como precipitación, temperatura,

caudales y brillo solar, de estaciones climáticas, pluviométricas, pluviográficas e

hidrométricas distribuidas a lo largo de toda la zona en estudio.

Con la información recopilada de las diferentes estaciones, se hará una discriminación de

las posibles estaciones a utilizar (en función de la calidad y longitud de la serie histórica y

de la localización de las mismas), para luego, implementar los diferentes análisis

necesarios como son datos faltantes, correlaciones lineales, análisis estadísticos y

correlaciones cruzadas entre los índices macroclimáticos y las series históricas.

En el presente informe, se desean analizar los factores que conducen a la realización del

estudio, partiendo de una reseña acerca del cambio climático global y de los principales

fenómenos macroclimáticos que pueden interactuar sobre el territorio nacional, para

terminar con los análisis necesarios mencionados anteriormente para establecer de esta

forma conclusiones que puedan satisfacer los objetivos de la investigación.

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2. OBJETIVOS

2.1. OBJETIVO GENERAL:

Determinar si existe una real conexión entre los fenómenos macroclimáticos, con el

comportamiento hidroclimatológico en la zona del altiplano cundiboyacense, así como la

presencia de posibles tendencias encontradas en las series históricas de precipitación y

temperatura durante los últimos años.

2.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS:

Identificar, analizar e interpretar los fenómenos climáticos regionales y globales y su

efecto en la zona del altiplano cundiboyacense.

Establecer a partir de diferentes series históricas, posibles cambios hidrológicos y de

temperatura en la zona del altiplano cundiboyacense durante los últimos años.

Determinar el comportamiento de la precipitación y temperatura en el Altiplano

Cundiboyacense durante periodos normales y compararlos con los presentados durante

años niños.

Encontrar posibles relaciones encontradas entre diferentes aspectos topográficos y

climatológicos dentro del Altiplano Cundiboyacense.

Teniendo en cuenta los índices de cada uno de los fenómenos macroclimáticos objeto del

presente estudio, analizar y establecer su relación con las principales características

hidroclimáticas del altiplano Cundiboyacense.

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3. MARCO TEORICO

3.1. ALTIPLANO CUNDIBOYACENSE

El área de estudio seleccionada para la investigación corresponde a las cuencas del río

Bogotá desde su nacimiento hasta el Salto de Tequendama y a la cuenca alta del río

Suárez (río Chicamocha), territorio del país conocido como el altiplano Cundiboyacense.

El altiplano cundiboyacense está limitado por montañas que pueden alcanzar o superar

alturas de 4000 metros, se caracteriza por ser una zona relativamente plana, ubicada

sobre la vertiente occidental de la cordillera oriental, en la región andina, entre los 4°30’N

a 6°20’N y 72°40’W y 74°30’W, a lo largo de los departamentos de Boyacá y

Cundinamarca y con una altura promedio que varía entre 2500 y 2800 m.s.n.m.

El comportamiento climático correspondiente a la zona en estudio, se caracteriza por

presentar series de precipitación bimodal, observando periodos de máximo invierno

comprendidos entre abril – mayo y octubre – noviembre, cuyas precipitaciones varían

entre 600 y 1000 mm al año y períodos de verano entre diciembre – febrero y junio – julio.

Las principales causas de la intensidad y concentración de la precipitación (que se

presenta principalmente en las cumbres y altas vertientes) son el relieve del altiplano que

está rodeado por altos picos y la temperatura del clima ecuatorial, produciendo gran

variedad de climas suelos y vegetación. La temperatura del altiplano es variada

alcanzando máximas diarias de 25°C, pero manteniendo un promedio mensual de 13.5°C.

Esta zona del país esta conformada por una sucesión de planicies y valles, se encuentra

regada por gran variedad de ríos y quebradas, y contiene bastantes lagunas y pantanos.

Debido a la carencia de volcanes y nevados, es muy posible que el agua haya sido el

principal elemento modelador del paisaje. Las principales planicies de la zona se formaron

a partir de la lenta sedimentación de antiguos lagos del Pleistoceno nivelados durante

decenas de miles de años.

La formación de vegetación predominante en el altiplano es conocida como Bosque Seco

Montano Bajo, comprendida entre los 2000 y 3000 m.s.n.m. y caracterizada

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principalmente por arbustos y árboles de mediana altura y raíces superficiales y bastante

extensas, que no requieren de suelos excesivamente húmedos.

El altiplano Cundiboyacense esta conformado por tres planicies principales, las cuales

están conectados con otras de pequeña extensión. La mayor de ellas es la Sabana de

Bogotá localizada en la parte sur del altiplano, posee una superficie de 1200 Kilómetros, a

partir de ésta a través del río Funza se llega a la llanura de Sisga y luego a la de

Chocontá. La Sabana de Bogotá se encuentra separada por medio de una cuchilla

montañosa de la llanura es la de Ubaté-Chiquinquirá (otra de las importantes planicies),

en la cual se encuentra el lago Fúquene y las llanuras de Lenguazaque y Guachetá.

Finalmente se tiene la Altiplanicie de Sogamoso, la cual se extiende desde la región de

Duitama hasta la parte baja de Tópaga. Desde esta gran planicie se llega por el sureste a

las llanuras de Tunja, Toca y Siachoque, y a ella unen las llanuras de Tunja, Toca,

Siachoque y Santa Rosa y hacia el noroeste se encuentra la llanura de Santa Rosa.

Otros altiplanos independientes son la llanura de Floresta y Belén, los llanos de Sáchica,

Leyva y de la Laguna, en los cuales, sus salidas no desembocan en ninguna de las

grandes altiplanicies.

El comportamiento hidrográfico del altiplano Cundiboyacense está dividido en la vertiente

oriental y la occidental. La vertiente occidental, hace parte de la cuenca del río

Magdalena, posee un eje transversal, y se extiende desde las fuentes del río Bogotá en

dirección suroeste, y comprende los siguientes ríos principales: el Sumapaz, el Funza, el

Negro, el Minero, el Sogamoso (formado por los ríos Suárez, Saravita y Chicamocha). Por

su parte, la vertiente oriental se inicia en el páramo de Sumapaz, está conformado

principalmente por el río Negro, cuyas cabeceras se encuentran en el suroeste de Bogotá,

forma una corriente longitudinal entre los páramos Chingaza y Cruz Verde, para finalizar

al sur de Villavicencio, tiene diferentes afluentes como son los ríos Guatiquía, Upín,

Guacabía y Humea.

Esta zona del país, posee una densa red de estaciones hidrometeorológicas, cuya

información es recopilada y analizada principalmente por la Empresa de Acueducto y

Alcantarillado de Bogotá (EAAB), la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca

(CAR) y el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), cuyas

estaciones se encuentran repartidas a lo largo del altiplano de la siguiente manera: la

EAAB controla la ciudad de Bogotá, la CAR analiza toda la información de la sabana de

Bogotá y la zona restante del altiplano esta controlada por el IDEAM. Las entidades

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mencionadas colaboraron con el suministro de la información mensual necesaria para la

realización de la investigación.

3.2. INFORMACIÓN UTILIZADA

La información primaria requerida para la realización del estudio fue suministrada

totalmente por la CAR, el IDEAM y la EAAB, y consiste en series de tiempo históricas a

nivel mensual correspondientes a caudales, precipitación, temperatura y brillo solar de

diferentes estaciones hidrometeorológicas distribuidas a lo largo de la zona en estudio,

con el fin de analizar globalmente el comportamiento de la totalidad de la zona.

Para seleccionar las estaciones empleadas en el estudio, se tuvieron en cuenta

principalmente dos aspectos, cobertura espacial de la zona en estudio y el periodo de

tiempo con información de los parámetros a estudiar, teniendo en cuenta que tuvieran

como mínimo 20 años con información.

3.3. SERIES DE TIEMPO

Consiste en una sucesión de datos estocásticos o un conjunto de observaciones de una

variable ordenada temporalmente y medidos en un mismo intervalo de tiempo. El

comportamiento general de una serie de tiempo estocástica esta medido por cuatro

características principales que son:

3.3.1. Tendencia:

Con su análisis es posible identificar el grado de crecimiento o decrecimiento que puede

presentar una serie de tiempo, por medio de ésta se puede determinar por ejemplo alguna

evidencia de cambio climático.

3.3.2. Ciclicidad:

Es una componente que manifiesta el comportamiento repetitivo de una serie, se identifica

por ejemplo en los índices del IOS en promedio cada 4 años, cuando se presenta el

fenómeno de El Niño.

3.3.3. Estacionalidad:

Representa un comportamiento similar a la ciclicidad, pero a corto plazo, puede

observarse en los periodos de lluvia y de verano de las series de precipitación de las

estaciones del Altiplano Cundiboyacense.

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3.3.4. Aleatoriedad:

Es la responsable del comportamiento errático de una serie de tiempo.

La tendencia será de gran importancia en el presente estudio, ya que esta permitirá

determinar el comportamiento histórico de la climatología del altiplano Cundiboyacense.

3.4. FENOMENOS MACROCLIMÁTICOS

Los fenómenos macroclimáticos tenidos en cuenta para la elaboración del estudio son los

siguientes:

3.4.1. El Fenómeno del Pacífico:

También conocido como fenómeno del Niño, debe su nombre al hecho de presentarse

generalmente al final del año coincidiendo con la navidad. Fue descubierto por

pescadores de Sur América, que notaron un incremento en la temperatura de las aguas

superficiales del Océano Pacífico.

Se trata de una anomalía o variación de las condiciones normales en la región ecuatorial

del océano Pacífico, frente a las costas de Colombia, Perú y Ecuador. Se refiere a un

calentamiento del agua superficial del Océano (ver Figura 1), presentando una duración

promedio de 12 meses. En estudios realizados se ha encontrado que este fenómeno ha

presentado bastante influencia sobre la climatología de la Región Andina colombiana,

zona en la cual se encuentra ubicado el Altiplano (Montealegre, 1996, p.157).

Figura 1 Cambios en la temperatura superficial del océano Pacífico, durante el fenómeno del Niño de 1997 – 1998.

Tomado de: http://www.noaa.gov.

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Para determinar el índice macroclimático de El Niño, se ha dividido el océano Pacífico

ecuatorial en cuatro zonas, sobre las cuales es medida la temperatura superficial del

agua, encontrando así cuatro índices diferentes que son:

• Índice Niño 1-2 • Índice Niño 3 • Índice niño 3-4 • Índice Niño 4

En la Figura 2 se puede observar la división realizada en el océano Pacifico donde se

realizan las mediciones de la temperatura superficial del océano para establecer los

diferentes índices.

Figura 2 Las cuatro regiones de El Niño

Tomada de www.noaa.gov

Los principales efectos climáticos del fenómeno de El Niño son:

• Aumento en la profundidad de la termoclina del océano.

• Disminución de la intensidad de los vientos Alisios.

• Incremento en el nivel medio del Océano.

• Cambios en el ambiente marino y costero.

• Cambios en el régimen de precipitación mundial.

Dentro del territorio Colombiano los principales efectos son los siguientes:

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• Aumento considerable de la precipitación en algunas regiones (sur de la región

Pacífica, amazonía) y sequías en otras zonas (Región Andina, Caribe, Norte de la

región Pacifica)

• Aumento generalizado de la temperatura del aire

• Disminución de la oferta hídrica ya sea potable o para la producción de energía.

Es posible identificar cuatro fases durante la ocurrencia del fenómeno de El Niño:

• Fase Inicial: Se presenta un desplazamiento de las aguas cálidas superficiales

provenientes del oeste, a través del Pacífico tropical.

• Fase de Desarrollo: El desplazamiento de las aguas cálidas continua hacia el este.

• Fase de Madurez: Se produce el máximo aumento de la temperatura superficial de

las aguas superficiales del océano Pacifico Ecuatorial (frente a las costas de Perú,

Ecuador y Colombia).

• Fase de Debilitamiento: El océano Pacífico comienza a buscar sus condiciones

normales disminuyendo su temperatura.

Durante el siglo pasado, se observó que este fenómeno se presenta aproximadamente

entre cada dos (2) y siete (7) años, y ha tenido diversos grados de intensidad, en la Tabla

1 se hace una recopilación de los diferentes fenómenos ocurridos en el siglo pasado.

Tabla 1 Resumen histórico fenómeno de El Niño siglo XX

Año Intensidad 1925 Muy Intenso 1932 Débil 1940-41 Intenso 1951 Débil 1953 Moderado 1957-58 Intenso 1963 Débil 1969 Débil 1972-73 Intenso 1976 Moderado 1982-83 Muy Intenso 1987 Moderado 1991-1992 Moderado 1994-1995 Intenso 1997-98 Muy Intenso

Fuente www.noaa.gov

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Para determinar si se atraviesa o no por condiciones de El Niño así como para medir el

desarrollo del mismo, se pueden utilizar las siguientes variables:

• Altura del nivel medio del mar.

• Temperaturas de la superficie del mar.

• Temperaturas del agua del mar hasta la profundidad de la termoclina.

• Índice de la oscilación sur.

• Medidas de la radiación saliente de onda larga.

Como contraposición al fenómeno de El Niño se encuentra el fenómeno de La Niña, el

cual consiste en un enfriamiento en la superficie del océano Pacífico Ecuatorial. Como

consecuencia produce efectos climáticos contrarios a los producidos por el fenómeno de

El Niño, se origina cuando la fase positiva de la Oscilación del Sur alcanza niveles

significativos. Entre las principales características del fenómeno de La Niña se tiene:

• La presión a nivel del mar en la región de Oceanía disminuye y aumenta en el

Pacífico tropical.

• Aumento de la intensidad de los vientos alisios, debido a la diferencia de presión

entre la costa de Sur América y Oceanía.

• La temperatura superficial del mar disminuye por debajo del promedio.

• Las aguas calientes del Pacífico tropical se concentran en la región de Oceanía,

causando en esta zona aumento de la nubosidad y de la precipitación.

En la Tabla 2 se hace mención a los fenómenos Niña ocurridos desde mediados del

siglo pasado.

Tabla 2 Resumen histórico fenómeno de la Niña siglo XX

AñoDuración (meses)

1950-1951 121954-1956 291964-1965 91970-1972 191973-1974 131974-1976 201984-1985 101988-1989 141995-1996 71998-2000 232000-2001 5

Fuente www.noaa.gov

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La Figura 3 hace referencia a los diferentes escenarios que puede presentar la

temperatura de la superficie del océano Pacífico si se tienen condiciones de El Niño o de

La Niña. En ésta se observa claramente la franja de aguas calientes en la costa cerca de

Sur América durante los episodios Niño al igual que la masa de agua fría en la zona de

Australia. En la figura que muestra el comportamiento de la temperatura durante un

episodio Niña se puede observar que las masas de agua invierten su posición.

Figura 3 Temperatura superficial del océano pacífico para fenómenos El Niño y La Niña


3.4.2. Oscilación del Sur:

Este fenómeno debe su nombre a Sir Gilber Walker investigador inglés quien lo descubrió

en 1930. Consiste en un gradiente de presiones entre el oeste y el este del océano

Pacífico ecuatorial, causado por una onda estacionaria en la masa atmosférica. Así, un

centro de alta presión se encuentra localizado cerca de Tahití, y un centro de baja presión

se localiza en el norte de Australia cerca a Darwin.

La medida del comportamiento de este fenómeno se realiza a través del Índice de

Oscilación del Sur (IOS), el cual consiste en tomar la diferencia estandarizada de la

presión atmosférica a nivel del mar entre la ciudad Australiana de Darwin (localizada en el

Pacífico Occidental) y la isla de Tahití (Pacífico central), por medio de la expresión

mostrada en (1):

(1) ..

)()(StaDesv

DarwinPATahitiPAIOS −=

MIC 2004-I-83

24

Donde:

PA(*) = Presión media mensual menos la media histórica para el mismo mes.

Desv.Sta = Desviación estándar de la diferencia de las presiones.

En la Figura 4 se observa el comportamiento histórico del Índice de Oscilación del Sur. En

ésta puede observarse que este índice puede variar entre valores positivos y negativos

pero no necesariamente en forma alternada; además, se ve que los valores máximos

(positivos o negativos) no ocurren cada determinado tiempo, lo que indica que no tiene un

comportamiento definido.

Figura 4 Comportamiento histórico del IOS


Los valores de este índice se encuentran tabulados en tablas, y serán de gran importancia

para la realización de esta investigación.

3.4.3. El Niño-Oscilación del Sur (ENOS):

Consiste en un fenómeno natural producido por la interacción de una componente

oceánica y otra atmosférica en la región del Océano Pacífico Ecuatorial.

La componente oceánica es El Niño, que como ya se mencionó se trata de un

calentamiento de la temperatura superficial del océano Pacífico, mientras que la

componente atmosférica es la diferencia entre las presiones a nivel del mar conocida

como la Oscilación del Sur.

Estos dos fenómenos interactúan de tal manera que están correlacionados entre sí. Así,

para valores negativos del IOS se produce un calentamiento de la superficie del océano

(fenómeno de El Niño), mientras que para valores positivos del mismo se observa un

MIC 2004-I-83

25

enfriamiento del agua de la superficie del océano (fenómeno de La Niña). En la Figura 5

se observa la relación entre el Índice de Oscilación del Sur y el fenómeno del Niño.

Figura 5 Relación del IOS y el fenómeno del Niño.


El ENOS se origina en el Océano Pacífico tropical cerca de Australia, debido a un

aumento en la temperatura de las aguas superficiales, con el correr del tiempo este

máximo de temperaturas se desplaza hacia el este hasta alcanzar la costa de Sur

América, causando un enfriamiento relativo en las aguas del Pacífico occidental (cerca de

Asia). Pero hasta el momento no se conoce con total certeza el mecanismo exacto o

inminente que produce el fenómeno.

Los principales efectos causados por el fenómeno ENOS son los siguientes:

• Perturbaciones sobre la circulación atmosférica global con los respectivos

impactos climáticos

• Perturbación del transporte de energía entre el océano y la atmósfera y del

momento angular desde el ecuador a los polos, aumentando la longitud del día en

400µs durante la fase cálida.

• Concentración de CO2 en la atmósfera terrestre, esto debido a las perturbaciones

del ciclo de carbono producidas por la alteración de la estructura vertical del

océano Pacífico.

• Influencia sobre la hidrología a nivel mundial.

MIC 2004-I-83

26

• Por último, por tratarse de una interacción entre el Niño y el IOS, produce los

efectos mencionados en la sección 4.3.1

3.4.4. Oscilación del Atlántico Norte:

Fenómeno macroclimático que puede ser considerado como el ENSO del hemisferio

norte. Consiste en un fenómeno oceánico – atmosférico, causando una alteración de la

masa atmosférica entre las regiones subtropical y subpolar del Océano Atlántico Norte.

Esta oscilación domina la variabilidad del clima invernal en la región del Atlántico Norte,

en especial de Europa del Norte.

La NAO pude caracterizarse por variaciones en le gradiente de presiones a nivel del mar,

en la temperatura superficial del agua del mar, en el clima de las zonas continentales

adyacentes y en los vientos del oeste de latitudes medias.

Para medir el estado de este fenómeno se utiliza el índice de la NAO, el cual se define

como la diferencia de presiones entre una zona alta presión subtropical cuyo punto de

medición está en las islas Azores y una zona de baja presión polar con centro de

medición en Islandia. En la Figura 6 se puede observar el comportamiento histórico del

Índice de la NAO, en donde se pueden apreciar los diferentes índices positivos y

negativos que se han presentado desde 1960.

Figura 6 Comportamiento histórico del Índice de la NAO

Tomado de Http: //www.uah.es/clima/doc/prediccion/nao.htm

La presencia de la NAO produce gran cantidad de impactos climáticos y de otra índole

sobre las latitudes altas y medias del hemisferio norte, los más significativos son:

MIC 2004-I-83

27

• Los vientos subpolares del oeste provenientes desde la superficie a la estratosfera

se intensifican.

• La climatología del hemisferio norte cambia, teniendo inviernos más suaves en

Europa, acompañados de veranos muy severos en Canadá del este.

• La precipitación en el continente europeo cambia.

• Debido a los cambios climáticos la cubierta de hielo de los mares de Labrador y

Groenlandia y del océano Ártico se está derritiendo.

• La presión media a nivel del mar sobre el océano Ártico disminuye.

• Al producirse un cambio en la temperatura del agua del océano, se produce un

cambio en la distribución de peces así como de la producción del zooplancton.

De acuerdo con el signo que puede tomar el índice de la NAO, este fenómeno puede

tener dos fases:

• Fase Positiva de la NAO: Ésta se presenta cuando la presión en las islas Azores

se encuentra anómalamente fuerte mientras que la presión en Islandia se

encuentra muy baja.

Cuando se presentan estas condiciones, los vientos del oeste del Atlántico

presentan una intensidad muy fuerte, las tormentas invernales que cruzan el

Océano Atlántico con dirección nordeste aumentan en número y en intensidad, la

precipitación invernal disminuye en gran parte del territorio de la península Ibérica,

los inviernos en el norte de Europa calientes y húmedos mientras que en Canadá y

el norte de Groenlandia son fríos y secos.

• Fase Negativa de la NAO: Ocurre cuando tanto las presiones en las islas Azores

como en Islandia son demasiado bajas.

Entre los efectos más relevantes de este fenómeno se tiene la disminución en

número e intensidad de las tormentas, así como su desplazamiento hacia el sur,

frío en el norte de Europa y aumento en la precipitación en el Mediterráneo, debido

a las corrientes de agua húmeda que son desplazadas hacia este, además las

temperaturas en invierno en Groenlandia son más suaves.

Aunque se conocen las consecuencias y comportamiento de este fenómeno

macroclimático, las causas son hasta el momento desconocidas; además, el intervalo de

MIC 2004-I-83

28

tiempo con el que aparece es totalmente errático, lo que dificulta aún mas una posible

predicción de éste.

3.4.5. La Oscilación Cuasi Bienal (QBO):

Es considerado como uno de los fenómenos atmosféricos que presenta una ciclicidad casi

perfecta. Consiste en una alternancia de regímenes de vientos del oeste y del este en la

estratosfera en latitudes ecuatoriales con una periodicidad de aproximadamente 24 a 30

meses. Se manifiesta por medio de una oscilación de la dirección del viento (entre el este

y el oeste) en la zona ecuatorial de la estratosfera tropical.

La alternancia tiene efectos considerables sobre el transporte atmosférico, así como en la

temperatura atmosférica de la región ecuatorial. Cuando los vientos estratosféricos son

del oeste, se observa una deficiencia de ozono del 6 al 8% en latitudes medias a polares.

Estudios anteriores han revelado que se trata de un fenómeno que presenta una leve

influencia sobre la precipitación sobre el territorio colombiano (Zuluaga et al, 2002, p.9).

Las principales características de la Oscilación Cuasi Bienal son las siguientes (Mesa et

al, 1997, p.60):

• Los vientos zonales presentan un patrón alternante entre dirección oeste y este,

con una periodicidad alrededor de 24 – 30 meses.

• Los regímenes sucesivos aparecen primero por encima de los 30 Km, pero se

propagan hacia abajo a una velocidad de 1 Km/mes.

• La propagación hacia abajo ocurre sin perder la amplitud entre los 30 y 23 Km.

pero decrece por debajo de los 23 Km.

• La oscilación es simétrica alrededor del ecuador con una amplitud máxima de

alrededor de 20ms-1 y una distribución aproximadamente gaussiana en latitud con

un ancho medio de 12 grados.

El régimen de viento alternante se desarrolla en el techo de la baja estratosfera, y se

propaga hacia abajo a una velocidad cercana a 1 Km/mes hasta que se disipa en la

tropopausa tropical.

El movimiento hacia abajo de los vientos del oeste es generalmente más regular que el de

los vientos del este, la amplitud de fase del viento del este es cerca de dos veces más

MIC 2004-I-83

29

fuerte que la fase del oeste. La parte superior de la QBO está dominada por los vientos

del este mientras que los vientos del oeste se presentan en mayor proporción en la parte

inferior de esta.

Los principales efectos causados por este fenómeno macroclimático son:

• La circulación secundaria causada por la QBO causa una mezcla del ozono

estratosférico.

• Cambio en la circulación estratosférica del viento del hemisferio norte.

• Modificación de la precipitación del monzón.

La QBO puede ser medida por medio de un índice que corresponde a la medición de

velocidades del viento en la isla Cantón, en Gan y en Singapur. En la Figura 7 se

presenta el movimiento de la QBO. En ésta es posible observar la ciclicidad de su

ocurrencia, mostrando periodos de recurrencia de aproximadamente dos año y medio.

Figura 7 Oscilación Cuasi Bienal

Tomada de http://tao.atmos.washington.edu

Para cada uno de los fenómenos mencionados anteriormente se cuenta con sus

respectivos índices, los cuales fueron obtenidos de Internet, a través de la página

www.cpc.ncep.noaa.gov, cuyos valores pueden ser encontrados en el anexo 8.

MIC 2004-I-83

30

3.5. CAMBIO CLIMÁTICO GLOBAL

Consiste en un aumento en la temperatura media de la superficie terrestre, causado por

una alteración en la composición global atmosférica ocasionada principalmente por

actividades humanas que generan un aumento en las concentraciones atmosféricas de

gases de efecto de invernadero y por procesos externos como son los movimientos de la

corteza terrestre, variación de la radiación solar y variación de los parámetros orbitales de

la tierra. De acuerdo con estudios realizados por la Universidad Nacional de Colombia

(Poveda et al, 1998), se ha encontrado que sobre el territorio Colombiano se ha

encontrado evidencia de un aumento en las series mensuales de precipitación.

Los principales gases de invernadero son los siguientes:

Dióxido de Carbono: Es considerado como el gas menor más importante dentro del

complejo ciclo global, es disuelto en el proceso de la fotosíntesis y en los océanos. Este

gas proviene principalmente de:

• Fuentes naturales: respiración, descomposición de materia orgánica, incendios

forestales naturales.

• Fuentes antropogénicas: quema de combustibles fósiles, cambios en uso de

suelos (principalmente deforestación), quema de biomasa, manufactura de

cemento.

La concentración actual de este gas ha aumentado vertiginosamente debido

principalmente por acciones antropogénicas.

3.5.1. Metano:

Producido principalmente por procesos anaeróbicos como son los cultivos de arroz, la

digestión animal (por la descomposición de su materia orgánica), depósitos de basuras y

quema de combustibles fósiles y de biomasa. Es destruido en la baja atmósfera por

reacción con radicales hidroxilo libres (-OH).

3.5.2. Oxido nitroso:

Se produce naturalmente a través de procesos biológicos en suelos y océanos y

antropogénicamente por vehículos de combustión interna, combustión industrial en la

producción de nylon y ácido nítrico y quema de biomasa y combustibles. Es destruido

fotoquímicamente en la alta atmósfera.

MIC 2004-I-83

31

3.5.3. Ozono:

Su función principal es filtrar los rayos UV y absorber la radiación infrarroja proveniente

del sol, Se origina por reacciones fotoquímicas que involucran radiación solar, una

molécula de O2 y un átomo solitario de oxígeno, o por reacciones fotoquímicas asociadas

a emisiones antropogénicas. Cuando se encuentra en la troposfera superficial constituye

un potente contaminante atmosférico.

Su destrucción es causada por procesos fotoquímicos que involucran a radicales

hidroxilos, NOx y Cloro. En alturas estratosféricas donde actúa como filtro, los agentes

que contienen cloro (CFCs) son transformados en radicales que pueden llegar a eliminar

la capa de ozono.

3.5.4. Halocarbonos:

• Clorofluorocarbonos: Son compuestos de origen antrópico, conformados por

carbono y halógenos. Comenzaron a producirse con fines de refrigeración en los

años 30, para luego pasar a ser empleados como propulsores para aerosoles, en

la fabricación de espuma, etc. Su destrucción en la troposfera es casi imposible,

por lo cual son transportados hasta la estratosfera en donde son degradados por

la acción de los UV, en este procedimiento liberan átomos de cloro encargados de

destruir la capa de ozono.

• Hidroclorofluorocarbonos (HCFCs) e Hidrofluorocarbonos (HFCs): Compuestos

que son utilizados como sustitutos de los CFCs, son de origen antrópico, y poseen

una vida demasiado larga, lo que los convierte en gases de invernadero

demasiado potentes.

3.5.5. Agua:

Al convertirse en vapor de agua constituye un gas invernadero de gran importancia debido

a su gran cantidad, juega un papel importante en el balance global energético de la

atmósfera.

3.5.6. Aerosoles:

Compuestos principalmente por polvo, cristales de sal oceánica, esporas, cenizas,

bacterias, etc., tienen gran efecto sobre turbidez atmosférica en especial para periodos de

MIC 2004-I-83

32

tiempo corto, donde tienen la capacidad de influenciar en gran medida la cantidad de

radiación de onda corta que llega a la superficie terrestre.

Las principales actividades humanas causantes del calentamiento global son la quema de

carbón, petróleo y gas natural que liberan gran cantidad de CO2 en la atmósfera, tala y

quema de bosques que generan un doble impacto, el primero la reducción de la absorción

de CO2 realizada por los árboles y el segundo la liberación de dióxido de carbono

presente en la madera y las plantaciones de arroz y la cría de ganado bovino que

producen emisiones de metano, oxido nitroso y otros gases de invernadero.

Por causa de estas acciones, se ha cambiado la composición y la cantidad de los gases

invernadero que conforman la atmósfera, con lo cual la radiación de onda larga es

devuelta por éstos a la tierra generando el efecto de invernadero, causa principal del

cambio climático global.

3.6. ANALISIS DE LAS SERIES DE TIEMPO

El primer análisis realizado en esta investigación correspondió a la calidad y

consecutividad de cada una de las series de tiempo, lo cual se realizó por medio de los

siguientes procedimientos:

3.6.1. Análisis de Datos Faltantes:

Al momento de tomar la lectura de cada uno de los parámetros registrados en las

estaciones hidrometeorológicas, por parte de cada una de las entidades responsables

(EAAB, IDEAM, CAR) es posible encontrar fallas en los equipos, olvido de los

observadores, pérdida de información, etc. Por tal motivo, al realizar el respectivo

procesamiento de la información en una base de datos, las series históricas de algunas

estaciones pueden quedar incompletas.

Cuando se presente esta situación, es necesario realizar el correspondiente llenado de los

datos, para obtener series continuas que permitan un análisis correcto de la información.

Existen gran cantidad de métodos para el llenado de datos, en este caso debido a la

cantidad de estaciones utilizadas, se empleó un software denominado CHAC.

Este software fue desarrollado por el Centro de Estudios y Experimentación de Obras

Públicas del Ministerio de Fomento de España (CEDEX), y es de libre distribución y

utilización.

MIC 2004-I-83

33

Este programa puede ser empleado para completar cualquier tipo de información climática

de agregación mensual, funciona basándose en los datos existentes de las estaciones

aledañas, por medio de correlaciones multivariadas entre grupos de estaciones que el

usuario define previamente. Una estación incompleta debe tener como mínimo seis años

completos y dos estaciones con datos completos en el periodo de tiempo de los datos que

se quieren completar en la tercera estación. Para tener un desempeño óptimo del

software, es necesario que las estaciones empleadas para encontrar datos faltantes sean

lo más próximas posible y que tengan el mismo comportamiento climático. En la Figura 8

se observa la presentación de este programa, con los diferentes menús encargados de

realizar las diferentes tareas.

Figura 8 Presentación Programa Chac.

Tomado del programa.

La introducción de los datos se hace por medio de un archivo tipo texto, en el cual se

debe incluir la siguiente información: coordenadas, código de la estación (puede ser

código del IDEAM), tipo de estación (climatológica, limnigráfica, etc.), año, dato para cada

uno de los meses, (en caso de tener un dato faltante, ese espacio es llenado con el

número –100) y en la última columna el valor anual (en caso de tener algún mes faltante,

le valor total anual es -100).

MIC 2004-I-83

34

Adicionalmente, al programa se le deben proporcionar datos del número máximo de

estaciones de la mayor serie temporal, número de años máximo por serie temporal, inicio

del año hidrológico, año inicial y final de las series a procesar, exponente y umbral de

priorización (se refiere al grado de exactitud que se obtiene al hacer el completado de

datos, entre más uniforme sea el comportamiento Hidrológico de las estaciones mayor

será este valor, funciona como un r2).

Debido a que el umbral de priorización es un dato de entrada, el funcionamiento del

programa es de tipo iterativo, aumentando o disminuyendo el valor de este umbral hasta

completar la totalidad de los datos faltantes (se logra cuando en la ventana de

estadísticas el número de años totales es igual al de completados), en este momento se

termina el completado de datos.

Adicionalmente, este programa está en capacidad de realizar otras funciones hidrológicas

como son cálculos de caudales, evapotranspiración por diferentes métodos, simulación de

crecidas, entre otras, procedimientos que no son del alcance de esta investigación, razón

por la cual no son descritos en el presente informe.

3.6.2. Análisis Estadísticos a las Series de Tiempo:

Son empleados para verificar la uniformidad y homogeneidad, así como para buscar

evidencia de cambios climático de las series de tiempo por medio de la determinación de

tendencias.

En los análisis realizados en hidrología se debe garantizar la estacionalidad de las series

de tiempo en la media y en la varianza, en caso contrario es necesario identificar la

tendencia o posibles brincos (en la media o varianza), ya que dan un indicio del

comportamiento histórico del clima en un determinado sitio, y para la realización de

algunos análisis es necesario removerlos.

Teniendo en cuenta que uno de los objetivos de esta investigación es la determinación de

tendencias, no se realizará ningún procedimiento que modifique las series, por el contrario

deben ser trabajadas con sus características originales.

Las principales causas para los cambios y tendencias encontrados en las series de

tiempo son:

• Cambio climático a escala global

• Erupciones volcánicas

MIC 2004-I-83

35

• Incendios forestales

• Deslizamientos

• Ciclos solares

• Cambios en la ubicación de la estación y/o en el método de medición

• Cambios en el uso del suelo y en la cobertura vegetal.

Por medio del análisis estadístico se pretende analizar los siguientes aspectos:

• Análisis de homogeneidad de las series de tiempo

• Encontrar las posibles tendencias de las series de tiempo

• Encontrar posibles valores extraordinarios presentes en las series

• Determinar posibles cambios (brincos) en la media y en la varianza o la

existencia de tendencias.

Dentro de los análisis estadísticos normales se puede verificar cambios en la

media, en la varianza y tendencias, por medio de esta última es posible identificar

cambios climáticos a escala global y local.

Para la determinación de tendencias se pueden emplear diferentes métodos como son

Detección de tendencias en la media: Las pruebas existentes son entre otras:

• Prueba de Mann-Kendall

• Prueba de tendencia lineal

• Prueba de homogeneidad estacional

En esta investigación se optó por buscar tendencias por medio de las pruebas de Mann-

Kendall y de tendencia lineal o regresiones, con el fin de comparar sus resultados para

tener mayor seguridad de los análisis realizados con ellos. Aunque estos métodos pueden

ser aplicados sobre series históricas que presenten datos faltantes, la metodología

empleada en esta investigación requiere series completas.

• Prueba de Mann-Kendall:

El estadístico univariado de Mann-Kendall para una serie de tiempo [Zk, k = 1,2,...,n]

de datos es definido como:

MIC 2004-I-83

36

(2) )sgn( jij

i ZZT −= ∑<

donde:

(3) ⎪⎩

⎪⎨

⎧

<−=>

=0,1

0,00,1

)sgn(xif

xifxif

x

Si no se presentan relaciones entre las observaciones ni tendencias en las series de

tiempo, el test estadístico es normal y asintóticamente distribuido con:

(4) ( ) 0=TE Y ( ) ( )( ) 18/521 +−= nnnTVar .

Si la variable de repuesta es medida en varias estaciones (ω), el test estacionario de

Mann-Kendall es computado primero separando los datos en ω subseries, cada una

representando una estación.

(5) ( )∑<

−=lk

jkjlj ZZsignT ωK,1=j

La ecuación (5) corresponde a la estadística de Mann-Kendall para cada estación

j, la cual es sumada a través de todas las estaciones para obtener la estadística

estacionaria, la cual puede ser observada en (6)

(6) ∑=

=ω

1jjTS ,

En (6), S presenta una distribución asintóticamente normal con media cero y

varianza definida por (7)

(7) [ ] [ ] ( )∑∑≠==

+=ωω

jggj

gjj

j TTCovTVarSVar1,1

Donde:

(8) [ ]( )( ) ( )( )

18

5215211∑=

+−−+−=

m

iiiijjj

j

tttnnnTVar

MIC 2004-I-83

37

En (8), nj corresponde al número de observaciones no faltantes para cada estación j, m es el número de grupos relacionados y ti es la medida del grupo i relacionado. La covarianza entre dos estadísticos de Mann- Kendall puede ser encontrada por medio de (9)

(9) ( ) ( )( ) 31141

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡++−+= ∑

=gj

n

mgmjmgjgj nnnRRSTTCov

Donde nj y ng son el número de observaciones para cada estación j y g respectivamente

y Sgj puede ser calculado por medio de (10)

(10) ( )( )[ ]∑<

−−=nm

gmgnjmjngj ZZZZsignS

R en (9) corresponde a la matriz de las observaciones de cada serie, donde los

elementos de las series de cada estación son clasificados entre ellos mismos. La

clasificación de cada elemento mth dentro de cada estación i puede ser representado

por (11).

(11) ( ) 211 ⎥

⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡−++= ∑

=

n

kjkjmjjm xxsignnR

Donde ( )jkjm xxsign − es definido como cero si xmj o xkj, corresponden a datos

faltantes, para asignar el rango medio ( ) 21+jn para el dato faltante.

La correlación incondicional puede ser encontrada por medio de (12)

(12) ( )

( ) ( )nj

ng

nj

ng

ghTVarTVar

TTCov ,=ρ

MIC 2004-I-83

38

3.6.3. Función de Correlación:

Consiste en determinar el grado de relación o de asociación que existe entre dos

variables o dos mediciones de cualquier parámetro hidrológico. Esto se hace por medio

de un número adimensional conocido como el coeficiente de correlación, el cual varia

entre –1 y 1, valores que indican máximas relaciones negativas o positivas

respectivamente. La correlación puede encontrarse para una serie de tiempo (coeficiente

de Autocorrelación) o para dos series de tiempo independientes (coeficiente de

correlación cruzada). Gráficamente pueden determinarse por medio de un correlograma,

el cual contiene una serie de límites positivos y negativos que indican el grado de

asociación de las mediciones.

• Coeficiente de Autocorrelación: Por medio de éste es posible determinar el

grado de dependencia que tiene una medición con mediciones en tiempos

pasados, determinándola en una base lineal. Este coeficiente se puede

determinar para diferentes periodos de rezago, por medio de la ecuación (13):

(13) ( )( )

( )∑

∑

=

−

=+

−

−−= N

tt

KN

tktt

ss

ssss

1

2

1ρ

En la ecuación (13), el subíndice k representa el tiempo de rezago para el cual se quiere

conocer el coeficiente de correlación de la serie en consideración.

• Coeficiente de Correlación Cruzada: Por medio de este coeficiente es posible

determinar si dos conjuntos de datos varían conjuntamente, es decir, si los

valores altos de un conjunto están asociados con los valores altos del otro

(correlación positiva), si los valores bajos de un conjunto están asociados con

los valores bajos del otro (correlación negativa) o si los valores de ambos

conjuntos no están relacionados (correlación con tendencia a cero). Al igual

que la Autocorrelación, este coeficiente también puede ser determinado para

diferentes tiempos de rezago por medio de la ecuación (14):

MIC 2004-I-83

39

(14) ( )

( )( )

( ) ( ) ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛−

−−=

∑∑

∑

==

−

=−

N

tt

N

tt

KN

tktt

yx

yyxx

yyxx

1

2

1

2

1,ρ

Igualmente, en (14) , el parámetro k indica el tiempo de rezago para el cual se va a

realizar la correlación entre las dos series.

Los valores encontrados de los coeficientes de correlación son comparados con los

límites de independencia paramétrica, con el fin de determinar el grado de relación

encontrado. La determinación de los límites es mencionada en el capitulo 4.

3.6.4. Análisis de Fourier:

La transformada discreta de Fourier es un método de amplia utilización para determinar el

espectro de frecuencia de señales digitales. Consiste en una técnica matemática que

describe una serie de tiempo en términos de su periodicidad. Por medio de este análisis

es posible determinar las frecuencias que más se repiten en una serie de tiempo.

Este análisis está basado describir un comportamiento periódico como una suma de

armónicos donde cada armónico puede ser expresado en términos polares como (15).

(15) ( )φθ −= sinAy .

Expresando (15) en términos temporales es posible describir una serie periódica de la

siguiente manera:

(16) ∑=

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ +=

N

ohht h

NhtAy φπ2sin

La expresión (16) puede ser expresada utilizando la identidad de la suma de dos ángulos

de un seno, con el fin de determinar los coeficientes Ah y φh con mayor facilidad,

obteniendo la expresión (17):

(17) ⎟⎠⎞

⎜⎝⎛+⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛=

Nht

Nhty hhh

πβπα 2sin2cos

MIC 2004-I-83

40

En la ecuación (17) los coeficientes representan el peso de la contribución del armónico,

por lo cual éstos son los valores de vital importancia en el análisis, dichos coeficientes

pueden ser encontrados por medio de las ecuaciones (18) y (19)

(18) ∑−

=⎟⎠⎞

⎜⎝⎛=

1

0

2cos)(1 N

th N

httyN

πα

(19) ∑−

=⎟⎠⎞

⎜⎝⎛=

1

0

2sin)(1 N

th N

httyN

πβ

La deducción de las ecuaciones (18) y (19) se multiplica cada factor de la ecuación (17)

por coseno y seno respectivamente y luego aplicar los conceptos de ortogonalidad. La

contribución de cada uno de los exponentes encontrados en las ecuaciones (18) y (19)

debe ser unificada para encontrar el porcentaje de contribución de cada uno de los

armónicos. Esto se realiza por medio de la ecuación (20)

(20) ∑ +

+=

hhh

hhh 22

22

βαβα

En donde h representa la contribución de cada armónico. Este porcentaje debe ser

calculado para varios armónicos y graficarlo contra el número del armónico, obteniendo

de esta forma el espectro de frecuencias, ya que el número del armónico es proporcional

a la frecuencia.

MIC 2004-I-83

41

4. METODOLOGIA

Los pasos seguidos para cumplir los objetivos de la presente investigación pueden ser

enumerados como sigue:

4.1. Determinación de las Estaciones a Utilizar

Esta fue la primera etapa de la investigación y partió de dos fuentes de información

principales, un Shape y archivo en Excel con la información de las estaciones a nivel

nacional.

El Shape contiene gran cantidad de información sobre la situación actual de Colombia.

Este se encuentra digitalizado en coordenadas Planas Gausianas. Los aspectos más

relevantes tenidos en cuenta fueron la división política del país, ciudades, centros

poblados y el componente fluvial (ríos y lagunas). Sobre éste se delimitó la zona en

estudio teniendo en cuenta que no fuera cortada ninguna corriente que llegará a los ríos

Bogotá o Suárez.

El archivo en Excel tiene gran cantidad de información correspondiente a la distribución

espacial de las estaciones correspondientes a la red hidrológica nacional del IDEAM, la

CAR y la EAAB. Para cada estación se tiene información del código, ciudad, cuenca,

fechas de instalación y de suspensión y coordenadas. Las estaciones correspondientes a

la CAR y a la EAAB, tienen su ubicación directamente en coordenadas Planas Gausianas,

pero las estaciones del IDEAM se encuentran en coordenadas Geográficas.

Para localizar las estaciones provenientes del IDEAM, fue necesario el empleo del

programa “DISSMAN – TRANSFORMADOR DE COORDENADAS”, obtenido libremente

de Internet, con el fin de dejar todas las estaciones en el mismo sistema de coordenadas.

Una vez localizadas todas las estaciones sobre el Altiplano Cundiboyacense, se procedió

a determinar cuáles estaciones son las más convenientes de utilizar. Esto se determinó

teniendo en cuenta la distribución espacial de las mismas con el fin de cubrir la mayor

parte de la zona de estudio. Otro parámetro importante que se tuvo en cuenta para la

determinación de las estaciones útiles fue la cantidad de años con información,

eliminando aquellas estaciones que fueron instaladas del año 1990 en adelante, y las

estaciones que no están actualmente en funcionamiento. Adicionalmente se presentaron

series históricas con periodos con datos faltantes de mÁs de 3 años, debido a que por ser

MIC 2004-I-83

42

un periodo tan largo de tiempo los datos completados van a alterar el funcionamiento y los

resultados obtenidos. Este fue el procedimiento empleado para determinar las estaciones

utilizadas para el desarrollo de la investigación.

4.2. Análisis de Datos Faltantes

Cada una de las series históricas de precipitación y de temperatura empleadas en esta

investigación fue estudiada cuidadosamente para determinar si presenta datos faltantes,

esto con el fin de tener todas las series con periodos de información completa. Como se

mencionó en el capitulo 3, el procedimiento de completado de información se realizó por

medio del programa Chac.

Teniendo en cuenta el procedimiento que sigue el programa Chac para el completado de

información, en primer lugar fue necesario dividir el Altiplano Cundiboyacense en varias

zonas, con el fin de agrupar las diferentes estaciones, teniendo en cuenta su ubicación

espacial, su altura sobre el nivel del mar y en la medida que fuera posible en función de

su comportamiento climático. En la Figura 9 se puede observar la zonificación realizada,

así como la ubicación de todas las estaciones que se emplearon en la investigación.

Figura 9 Zonificación del Altiplano Cundiboyacense

4.2.1. Precipitación:

MIC 2004-I-83

43

Como puede observarse en la Figura 9, las estaciones están distribuidas a lo largo de

toda la zona de estudio, y cada una de las zonas en las cuales fue dividido el altiplano

posee bastantes estaciones. Además se buscó que no quedará ninguna estación aislada,

aspectos de vital importancia para el óptimo desempeño del programa y lógicamente para

la confiabilidad de los resultados obtenidos. Los resultados obtenidos para las estaciones

de cada una de las zonas en las que fue dividido el altiplano se explican a continuación:

• Zona A: Corresponde a la esquina Nor-Oriental del altiplano, con estaciones cuya

altura oscila entre 2470 y 3400 m.s.n.m. (la estación de mayor altitud fue incluida

debido al limitado número de estaciones en esta zona). En la Tabla 3 se pueden

observar las estaciones que la conforman:

Tabla 3 Estaciones correspondientes a la zona A del Altiplano Cundiboyacense

Código Tipo Nombre Corriente Altura Ciudad

2403515 CP BELENCITO Chicamocha 2530 NOBSA

3519001 PG CINTAS LAS Q LAS CINTAS 3400 SOGAMOSO

2403019 PM MONGUI MONGUI 2970 MONGUI

2403076 PM CRUCERO EL VILLITA Chicamocha 3225 SOGAMOSO

2403023 PM IZA PESCA 2470 IZA

2403054 PM FIRAVITOBA PESCA 2486 FIRAVITOBA

2403041 PM TIBASOSA Chicamocha 2500 TIBASOSA

2403518 CO SAN RAFAEL Chicamocha 2548 TIBASOSA

2403104 PM CRECIENTE LA CUCHE 2500 SANTA ROSA DE VI

2403035 PG DUITAMA CHITICUY 2540 DUITAMA

2403061 PM EMPODUITAMA CHITICUY 2590 DUITAMA

2403051 PM CEREZO EL SALITRE 2900 PAIPA

2403517 CO TUNGUAVITA SALITRE 2470 PAIPA

Fuente Autor

Analizando los registros históricos de la totalidad de las estaciones pertenecientes a esta

zona, se encontró que todas ellas podían ser completadas en un intervalo de tiempo entre

1970 y 2002. Todas las estaciones pudieron ser completadas para este periodo de

tiempo, con un Umbral de Priorización de 0.608.

• Zona B: Corresponde a una zona circundante de la capital del departamento de

Boyacá, su altitud oscila entre 2500 y 3000 m.s.n.m. y sus corrientes son afluentes

del río Chicamocha, en la Tabla 4 se observan las estaciones pertenecientes a

esta zona:

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44

Tabla 4 Estaciones correspondientes a la zona B del Altiplano Cundiboyacense


2403077 PM GARROCHO EL Q ALIZAL 3100 TOCA

2403038 PM Sotaquirá SOTAQUIRA 2860 SOTAQUIRA

2403053 PM SAN ANTONIO TUTA 2580 TUTA

2403055 PM SAN PEDRO TOCA 2675 TOCA

2403014 PM Siachoque CORNICHOQUE 2720 Siachoque

2403031 PM COMBITA CHULO 2820 COMBITA

2403513 CP U P T C CHULO 2690 TUNJA

Fuente Autor

En esta zona, debido a la variedad en los periodos de registro de las series

históricas las estaciones se completaron en diferentes periodos; entre 1970 y 2002

se completaron todas las estaciones con un umbral de priorización de 0.631 y las

estaciones 2403014, 2403038, 2403031 y 2403513 se complementaron

adicionalmente desde 1961 procedimiento que se logró con un umbral de

priorización de 0.657.

• Zona C: Corresponde a la zona sur-occidental del Departamento de Boyacá

(limites entre los departamentos de Boyacá y Cundinamarca), posee estaciones

que drenan hacia los Llanos, hacia el río Bogotá y hacia el río Suárez, su altitud

varia entre 2300 y 2900 m.s.n.m. La Tabla 5 contiene las estaciones estudiadas en

esta zona.

Tabla 5 Estaciones correspondientes a la zona C del Altiplano Cundiboyacense


2401070 PM SABOYA LA GRANJA SUAREZ 2550 SABOYA

2401015 PG SIMIJACA SIMIJACA 2590 SIMIJACA

2401106 PM SUSA SUSA 2600 SUSA

2401512 CP ISLA DEL SANTUARIO LAG DE FUQUENE 2580 Fúquene

2401018 PM Ráquira RAQUIRA 2290 Ráquira

2401522 CP VILLA CARMEN GACHANECA 2600 SAMACA

3507002 PM Ventaquemada TURMEQUE 2630 VENTAQUEMADA

3507501 CO NUEVO COLON TURMEQUE 2438 NUEVO COLON

3507003 PM TURMEQUE TURMEQUE 2400 TURMEQUE

2120632 CO LA FORTUNA RIO BOGOTA 2880 VILLAPINZON

Las estaciones correspondientes a esta zona poseen registros históricos bastante

disparejos, por lo cual no fue posible encontrar un periodo de tiempo común de

MIC 2004-I-83

45

complementación de información para todas ellas, por tal motivo, los intervalos de

información correspondientes fueron:

- Para todas las estaciones excepto la 2401106, se realizó el procedimiento

teniendo un periodo de tiempo entre 1970 y 2002, con un Umbral de

Priorización de 0.516.

- La estación 2401106 se completó entre 1982 y 2002, Umbral de Priorización

de 0.72

- Las estaciones 2401512, 2401015, 2401018, 3507002 y 3507003 se

completaron desde 1958 hasta 1969, para lo cual se obtuvo un Umbral de

Priorización de 0.529.

• Zona D: Corresponde a las estaciones localizadas en la cuenca alta del río

Bogotá (parte nor-oriental del Departamento de Cundinamarca), su altura varia

entre 2600 y 2900 m.s.n.m. Estas estaciones se encuentran localizadas

principalmente en cuencas tributarias del río Bogotá. La Tabla 6 corresponde a las

estaciones pertenecientes a esta zona:

•

Tabla 6 Estaciones correspondientes a la zona D del Altiplano Cundiboyacense


2401007 PM LETICIA TIBITA 2650 LENGUAZAQUE

2401014 PM CUCUNUBA LAG CUCUNUBA 2620 CUCUNUBA

2120574 CO SILOS SISGA 2560 CHOCONTA

2401035 CO EL HATO RIO SUAREZ 2900 CARMEN DE CARUPA

2120027 PG SAUCIO RIO BOGOTA 2670 CHOCONTA

2120162 PM SUESCA BOGOTA 2575 SUESCA

2120118 PM GUANQUICA BOGOTA 2950 TAUSA

Fuente Autor

Para esta zona se encontró variedad en los periodos con registros de información,

el completado de datos quedó de la siguiente manera:

- Todas las estaciones fueron completadas para un periodo entre 1985 y 2002,

con un Umbral de Priorización de 0.607.

- Las estaciones 2401007, 2120574 y 2401035 fueron completadas desde 1974,

logrando un Umbral de Priorización de 0.525

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46

- La estación 2120043 puede ser utilizada desde 1952 a 2002, y la 2401014

desde 1959 á 2002, periodo para el cual poseen la totalidad de los datos

mensuales.

• Zona E: Corresponde a la cuenca media del río Bogotá, localizada en la Sabana

de Bogotá, su altura oscila entre 2600 y 3100 m.s.n.m. (la estación Santa Cruz

debió incluirse en esta zona debido a la carencia de información correspondiente a

estaciones con una altura similar). En la Tabla 7 se aprecian las estaciones

pertenecientes a esta zona.

•

Tabla 7 Estaciones correspondientes a la zona E del Altiplano Cundiboyacense


2120078 PM POTRERO LARGO BOGOTA 2780 GUATAVITA

2120570 CO GUASCA CHIPATA 2750 GUASCA

2120122 PM STA CRUZ DE SIECHA SIECHA 3100 GUASCA

2120125 PM SAN PEDRO TEUSACA 2600 SOPO

2120163 PG TABIO GJA BOGOTA 2600 TABIO

2120159 PG ALCO RIO BOGOTA 2590 CAJICA

2120545 PG TIBITOC RIO BOGOTA 2698 TOCANCIPA

2120113 PM ALMAVIVA RIO BOGOTA 2595 CHIA

2120531 PG LA CARO RIO BOGOTA 2560 CHIA

Fuente Autor

Esta zona posee periodos de información muy similares para todas las estaciones, por

esta razón todas las estaciones fueron completadas para tener un periodo continuo de

información entre 1985 y 2002, alcanzando un Umbral de Priorización de 0.643. La

estación 2120113 no fue posible tenerla en cuenta, debido a su gran número de datos

faltantes.

• Zona F: Corresponde a la zona del Altiplano Cundiboyacense en donde se

encuentra localizada la Planta Wiesner (La Calera), todas las estaciones

pertenecen a cuencas tributarias del río Bogotá, y se localizan a una altura que

varia entre 2750 y 2800 m.s.n.m. Se tomó como una zona aparte debido a la altura

de las estaciones con relación a las estaciones localizadas en inmediaciones de

éstas. La Tabla 8 contiene la información de las estaciones localizadas en esta

zona.

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Tabla 8 Estaciones correspondientes a la zona F del Altiplano Cundiboyacense


2120202 PG SERREZUELA RIO BOGOTA 2800 BOGOTA

2120011 PG SAN RAFAEL RIO BOGOTA 2750 CALERA

2120642 CO PLANTA WIESNER RIO BOGOTA 2795 CALERA

2120199 PG SOCHA RIO BOGOTA 2750 CALERA

Fuente Autor

Esta zona posee gran uniformidad en los intervalos con información de las series

de tiempo, y todas las estaciones tienen registros completos, por esta razón todas

se trabajan desde 1990 hasta 2001. Adicionalmente la estación 2120011 se toma

desde 1959 debido a que contiene registros históricos completos.

• Zona G: Corresponde a la zona urbana de la ciudad de Bogotá en su parte plana,

con alturas que oscilan entre los 2600 m.s.n.m. Como es lógico se encuentran

realizando mediciones a cuencas pertenecientes al río Bogotá. La Tabla 9

presenta las estaciones localizadas en esta zona.

•

Tabla 9 Estaciones correspondientes a la zona G del Altiplano Cundiboyacense


2120040 PG SAN LUIS RIO BOGOTA 2300 BOGOTA

2120052 PG SANTA LUCIA RIO BOGOTA 2630 BOGOTA

2120197 PG CASABLANCA RIO BOGOTA 2665 BOGOTA

2120154 PG BOSA BARRENO NO. 2 RIO BOGOTA 2550 BOGOTA

2120211 PG LAS HUERTAS RIO BOGOTA 2572 SOACHA

2120569 PG CAMAVIEJA RIO BOGOTA 2680 BOGOTA

2120547 PG FONTIBON RIO BOGOTA 2518 BOGOTA

2120538 CO TECHO RIO BOGOTA 2550 BOGOTA

2120196 PG SALITRE CASA DE BOMBAS RIO BOGOTA 2580 BOGOTA

2120031 PG CERRO DE SUBA RIO BOGOTA 2691 BOGOTA

2120065 PG CONTADOR RIO BOGOTA 2597 BOGOTA

2120111 PG USAQUEN SANTA ANA RIO BOGOTA 2647 BOGOTA

2120516 CO LA RAMADA RIO BOGOTA 2545 FUNZA

2120066 PG LA VIEJA RIO BOGOTA 2720 BOGOTA

Fuente Autor

MIC 2004-I-83

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Las estaciones localizadas en esta zona presentan un intervalo de tiempo común

entre 1970 y 2002, por esta razón el procedimiento para completar información se

realizó en este intervalo de tiempo, con un Umbral de Priorización de 0.61.

• Zona H: Corresponde a los cerros orientales de Bogotá, cuyos ríos drenan hacia

el río Bogotá, las estaciones tienen una altitud que varia entre 2700 y 3300

m.s.n.m. En la Tabla 10 se aprecian las estaciones correspondientes a esta zona.

Tabla 10 Estaciones correspondientes a la zona H del Altiplano Cundiboyacense


2120032 PG EL GRANIZO RIO BOGOTA 3125 BOGOTA

2120008 PG SAN FCO.SALITRE K9 RIO BOGOTA 3047 BOGOTA

2120198 PG GUADALUPE RIO BOGOTA 3316 BOGOTA

2120023 PG SAN DIEGO RIO BOGOTA 2700 BOGOTA

2120524 CO VITELMA RIO BOGOTA 2800 BOGOTA

2120013 PG EL DELIRIO RIO BOGOTA 3000 BOGOTA

2120204 PG JUAN REY RIO BOGOTA 2985 BOGOTA

Fuente Autor

Teniendo en cuenta los registros de información de cada estación, se realizo la

complementación de los datos entre 1987 y 2001, con un Coeficiente de

Priorización de 0.584, adicionalmente fue posible completar las estaciones

2120524, 2120008, 2120023, 2120032 y 2120013 entre 1945 y 1986, alcanzando

un Umbral de Priorización de 0.662.

• Zona I: Esta localizada en la parte sur-occidental del Altiplano Cundiboyacense,

con alturas que varían entre 2550 y 2600 m.s.n.m. en inmediaciones del río

Bogotá, la Tabla 11 corresponde a las estaciones localizadas en esta zona.

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Tabla 11 Estaciones correspondientes a la zona I del Altiplano Cundiboyacense


2120577 CO BASE AEREA MADRID BOGOTA 2550 MADRID

2120155 PM ROBLE EL BOGOTA 2560 MADRID

2120598 CO PROVIDENCIA GJA BOGOTA 2560 TENJO

2120626 CO CORP UNIV AGROPEC BOGOTA 2570 CHIA

2120121 PM HATO EL SUBACHOQUE 2575 TENJO

2120075 PM BOJACA RIO BOGOTA 2603 BOJACA

2120166 PM EL FUTE RIO BOGOTA 2607 SOACHA

2120561 CP MUÑA RIO BOGOTA 2565 SIBATE

2120211 PG LAS HUERTAS RIO BOGOTA 2572 SOACHA

Fuente Autor

Los periodos de información de las estaciones correspondientes a esta zona son

muy variados, por lo cual el procedimiento de complementación de información se

realizó de la siguiente manera:

- Todas las estaciones con un periodo común entre 1990 y 2002 con un Umbral

de Priorización de 0.535

- Las estaciones 2120577, 2120121, 2120075, 2120166 y 2120561 se

completaron entre 1977 y 1989 alcanzando un Umbral de Priorización de 0.568

- Las estaciones 2120075, 2120166 y 2120561 fue posible completarlas entre

1965 y 1976, con un Umbral de Priorización de 0.624.

• Zona J: Corresponde a la zona sur del Altiplano Cundiboyacense, en

inmediaciones al nacimiento del río Tunjuelo, se presentan alturas que oscilan

entre 3000 y 3500 m.s.n.m. Se tomó como una zona aparte debido a la altura de

las estaciones y a la presencia de estaciones con información, la Tabla 12

corresponde a las estaciones localizadas en esta zona.

Tabla 12 Estaciones correspondientes a la zona I del Altiplano Cundiboyacense


2120019 PG BOCAGRANDE - SALITRE RIO BOGOTA 3475 BOGOTA

2120020 PG EL HATO RIO BOGOTA 3150 BOGOTA

2120509 PG LA REGADERA RIO BOGOTA 3050 BOGOTA

2120205 PG QUIBA RIO BOGOTA 3000 BOGOTA

Fuente Autor

MIC 2004-I-83

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Todas las estaciones correspondientes a esta zona fueron completadas desde 1990 hasta

2002, alcanzando un Umbral de priorización de 0.641. Las estaciones 2120019, 2120020

y 2120509 se completaron entre 1970 y 1989 con Umbral de Priorización de 0.824.

Los archivos resultantes de realizar los procedimientos de llenado de información para

cada zona se compilaron en uno solo, con el fin de tener un archivo de entrada para cada

una de las pruebas y procedimientos a realizar sobre la información.

4.2.2. Temperatura: Teniendo en cuenta la zonificación observada en la Figura 9, las

estaciones con información de temperatura fueron agrupadas con el fin de realizar el

completado de información, para los parámetros de temperatura media. Las zonas

establecidas así como los resultados obtenidos se enuncian a continuación:

• Zona A: Corresponde a la zona Nor-Oriental del Altiplano, posee estaciones con

alturas que varían entre 2500 y 3000msnm, en la Tabla 13 se observan las

estaciones pertenecientes a esta zona

Tabla 13 Estaciones correspondientes a la zona A del Altiplano Cundiboyacense

Código Tipo Nombre Corriente Altura Ciudad 2403512 CO SURBATA BONZA SURBA 2485 DUITAMA

2403515 CP BELENCITO CHICAMOCHA 2530 NOBSA

2403517 CO TUNGUAVITA SALITRE 2470 PAIPA

2403518 CO SAN RAFAEL CHICAMOCHA 2548 TIBASOSA

3509503 CO TUNEL EL LAG DE TOTA 3000 CUITIVA

Fuente Autor

Para la temperatura media se realizó completado de información entre 1970 y

2002, alcanzando un Umbral de Priorización de 0.69.

Para la temperatura máxima el completado de información se logró entre 1980 y

2002, con un Umbral de Priorización de 0.504

• Zona B: Corresponde a las zonas C y D tomadas para la precipitación, en limites

entre los departamentos entre Boyacá y Cundinamarca, su altura varia entre 2500

y 2700msnm, la Tabla 14 muestra las estaciones correspondientes a esta zona.

MIC 2004-I-83

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Tabla 14 Estaciones correspondientes a la Zona B del Altiplano Cundiboyacense

Código Tipo Nombre Corriente Altura Ciudad 2401512 CP SANTUARIO FUQUENE 2580 Fúquene

2401522 CP VILLA CARMEN GACHANECA 2600 SAMACA

2403504 CO COPA LA TUTA 2700 TOCA

2403513 CP U P T C CHULO 2690 TUNJA

3507501 CO NUEVO COLON TURMEQUE 2438 NUEVO COLON

Fuente Autor

En esta zona, para la temperatura media se realizó completado de información

entre 1970 y 2002 con un Umbral de Priorización de 0.542.

La temperatura máxima fue completada entre 1975 y 2002 logrando un Umbral de

Priorización de 0.47

• Zona C: Esta zona se encuentra localizada en la cuenca media del río Bogotá, a la

altura de la Sabana de Bogotá, entre1600 y 1750msnm, en la Tabla 15 se

observan las estaciones correspondientes a esta zona.

Tabla 15 Estaciones Correspondientes a la Zona C del Altiplano Cundiboyacense

Código Tipo Nombre Corriente Altura Ciudad 2120570 CO GUASCA CHIPATA 2750 GUASCA

2120574 CO SILOS SISGA 2560 CHOCONTA

2120605 CP E. C. INGENIERIA BOGOTA 2650 BOGOT

2120626 CO U.AGROPEC BOGOTA 2570 CHIA

2120540 CP CHECUA RIO CHECUA 2580 ZIPAQUIRA

Fuente Autor

Para la temperatura media se encontró un Umbral de Priorización de 0.55

completando datos entre 1975 y 2002.

Para la temperatura máxima se completaron años entre 1990 y 2002, con un Umbral

de Priorización de 0.48

• Zona D: Corresponde a la zona sur del Altiplano de Boyacá incluyendo la ciudad

de Bogotá, sus estaciones corresponde a una variación de alturas entre 2500 y

2700 m.s.n.m, la Tabla 16 corresponde a las estaciones localizadas en esta zona.

MIC 2004-I-83

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Tabla 16 Estaciones Correspondientes a la Zona D del Altiplano Cundiboyacense

Código Tipo Nombre Corriente Altura Ciudad 2120542 AM TIBAITATA BALSILLAS 2543 MOSQUERA

2120558 CO VENADO ORO VIVERO BOGOTA 2725 BOGOT

2120571 CO JARDIN BOTÁNICO BOGOTA 2552 BOGOT

2120572 CO SAN JORGE GJA SOACHA 2900 SOACHA

2120579 SP APTO ELDORADO BOGOTA 2547 BOGOT

2120622 CP U NACIONAL BOGOTA 2556 BOGOT

2120623 CO VEGAS LAS HDA BOGOTA 2543 BOGOT

2120516 CO LA RAMADA BOGOTA 2545 FUNZA

2120561 CP MUÑA BOGOTA 2565 FUNZA

Fuente Autor

Para la temperatura mensual se completó información entre 1970 y 2002, con Umbral

de Priorización de 0.543.

Para la temperatura máxima la información fue completada entre 1970 y 2001,

logrando un Umbral de Priorización de 0.49.

Para el completado de información de temperatura media, se obtuvieron valores bajos del

Umbral de Priorización con relación a los obtenidos con las series de precipitación, esto

es debido a la falta de información de este parámetro en la zona de estudio, la Figura 10

muestra la ubicación de las estaciones climatológicas que fueron utilizadas para el

análisis de la temperatura del Altiplano Cundiboyacense. Se observa que

desafortunadamente para la zona central del altiplano se cuenta con poca información,

razón por la cual los resultados de tendencias obtenidos no son demasiado satisfactorios.

MIC 2004-I-83

53

Figura 10 Ubicación de las estaciones con información de temperatura empleadas

Para tener una cierta certeza de la calidad de la información completada, para cada zona

se realizó el procedimiento de completar información eliminando datos existentes para

luego completarlos. Este procedimiento se logro con Umbrales de Priorización del orden

de 0.8. Con estos resultados se realizaron graficas de datos completados contra datos

reales (medidos) y se encontró que los datos completados tienen alto grado de cercanía

con los datos medidos, con coeficientes de correlación del orden de 0.989, resultados

que indican un comportamiento satisfactorio del software empleado.

4.3. Análisis Realizado sobre las Series de Tiempo

Todas las series históricas de precipitación y temperatura fueron analizadas

estadísticamente con el fin de determinar tendencias en las series históricas,

autocorrelaciones, correlaciones cruzadas con fenómenos macroclimáticos para

determinar el comportamiento de las variables climáticas dentro del altiplano

Cundiboyacense.

MIC 2004-I-83

54

4.3.1. Pruebas de Tendencia en la Media:

• Prueba de Mann Kendal: Esta prueba fue desarrollada con el fin de determinar la

existencia de tendencias en una serie de tiempo. El procedimiento empleado para su

aplicación fue por medio de un código de programación realizado en IDL y consistió en el

desarrollo de los siguientes pasos:

Ordenar la serie histórica cronológicamente.

Cada valor de la serie histórica se compara con todos los valores siguientes de la serie

para determinar si es mayor o menor.

En caso de ser menor se clasifica con el signo más de lo contrario se clasifica con el signo

menos.

Se determina el valor S que es igual a la diferencia entre signos mas y menos

Se determina el valor de ZS por medio de la ecuación (21):

(21)

0100

01

<+

=

==

>−

=

SsiSZ

siZ

SsiSZ

SS

s

SS

σ

σ

El valor de σs puede ser calculado por medio de la ecuación (22):

(22) ( ) ( ) ( )52*1*18 +−= nnnsσ

Donde n corresponde al número de datos.

El valor absoluto de Zs es comparado con el valor de Z crítico (Zcrit), el cual es el valor de

la distribución normal estándar con una probabilidad de excedencia de α/2.

El valor de Zcrit fue determinado por medio del programa IDL empleando la función Zcrt

= GAUSS_CVF(α), con un valor de α = 0.025.

En caso de producirse un valor de Zs mayor al valor de Zcrit, se encuentra que la serie

histórica posee alguna tendencia positiva o negativa, si el valor de S es mayor o menor

que 0 respectivamente.

MIC 2004-I-83

55

• Prueba de Regresión Lineal: Se realizaron regresiones lineales para cada una de

las series de tiempo, por medio de la función REGRESS de IDL, determinando para cada

una el valor de la pendiente y del coeficiente de correlación lineal (R).

Se determinó el valor de TC utilizando la ecuación (23)

(23) 212

RNRTC−

−=

Se determinó el valor de Tcrit empleando la prueba t student con una certeza del 95% y

N-1 grados de libertad, lo cual se realiza por medio de la función Tcrit = T_CVF(P, Df),

donde P se tomó como 0.025 y Df son los grados de libertad para cada una de las series.

Se comparan los valores de Tc y Tcrit y se determina que si Tc es mayor que Tcrit se

presenta una tendencia en la serie, siendo positiva o negativa dependiendo del signo de

la pendiente.

Este procedimiento se realizó para las series mensuales y para valores agregados

anuales.

4.3.2. Análisis del comportamiento de las series de tiempo:

A cada una de las series de tiempo se le realizó un análisis de su comportamiento

teniendo en cuenta las frecuencias de duración de sus ciclos. Para esto se realizaron dos

procedimientos:

• Gráficas: Para cada serie de tiempo tanto de precipitación como de temperatura

media, se determinaron los promedios mensuales multianuales, los cuales fueron

graficados para cada serie, determinando de esta forma los ciclos de cada una de

ellas. Adicionalmente se realizaron gráficos de dispersión y regresiones entre

diferentes variables para determinar la relación encontrada entre ellas. Estos

análisis pueden ser observados en el capítulo 5.

• Análisis de Fourier: Este procedimiento fue realizado por medio de un código de

programación de IDL, empleando la función Result = FFT(Array [, Direction]), en la

cual “Array” corresponde a la serie de tiempo que se va a analizar y “Direction”

indica si se trata de la transformada hacia a delante o la inversa.

MIC 2004-I-83

56

Los resultados obtenidos por este procedimiento indican la frecuencia que más se

repite dentro de la serie histórica, dicho valor es graficado en un plano de periodo

contra potencia.

4.3.3. Correlaciones:

Para observar el comportamiento de las series de tiempo se realizaron análisis de

correlación los cuales pueden ser resumidos como sigue:

• Autocorrelación: Consiste en determinar el grado de asociación de un valor X1 de

la serie histórica ya sea de temperatura o de precipitación, con valores X2,

X3,...Xn, en donde n se refiere al máximo valor de rezago, para el caso de esta

investigación el máximo valor de rezago n se estableció como 30. Este valor de

correlación se estableció a partir de un programa en IDL, empleando la siguiente

función: Result = A_CORRELATE(X, Lag), en donde Result corresponde al

coeficiente de correlación (R), X a la serie histórica y lag al valor del máximo

rezago n.

Para determinar si existe o no relación entre los valores, se compara el valor de R

con los límites superior e inferior, los cuales se determinan por medio de las

ecuaciones (24) y (25)

(24) KN

KNZR

−

−−+−=

−11

21

sup

α

(25) KN

KNZR

−

−−+−=

−11

21

sup

α

Donde Z corresponde al valor para una distribución normal estándar con un valor

de significancia del 95% (1-α/2) y K corresponde al valor del rezago que se está

analizando.

Si Rsup ≥ RK ≤ Rinf se encuentra que no existe correlación significativa entre los

valores.

• Correlación Cruzada: Teniendo en cuenta que se disponen de series históricas a

nivel mensual de precipitación y de temperaturas, y además de los índices de cada

uno de los fenómenos macroclimáticos, se realizaron correlaciones cruzadas, para

MIC 2004-I-83

57

determinar el grado de influencia de los fenómenos macroclimáticos en cada una

de las series de tiempo.

Este procedimiento se realizó igualmente por medio de un código de programación

elaborado en IDL, la función que se encargó de encontrar la influencia fue result =

C_CORRELATE(X, Y, lag), donde X corresponde a la serie histórica, Y a los

índices macroclimáticos y lag se refiere al máximo rezago que se quiere analizar,

el cual corresponde al número de datos de la serie histórica dividido en 4.

Otro mecanismo de relación entre las series de tiempo y los índices

macroclimáticos consistió en determinar el espectro cruzado de Fourier entre estas

variables. Por medio de este se determina cual es la frecuencia que más se repite

dentro del correlograma cruzado encontrado para cada una de las series. Este

procedimiento se llevó a cabo por medio de la función de IDL, Result = FFT(Array

[, Direction]), en la cual “Array” corresponde al correlograma que se analiza y

“Direction” indica si se trata de la transformada hacia a delante o la inversa, en

este caso se emplea hacia delante.

MIC 2004-I-83

58

5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS

Con la información de precipitación y de temperaturas recopilada, es posible realizar una

caracterización del comportamiento del Altiplano Cundiboyacense, partiendo del análisis

puntual del comportamiento de las series, hasta determinar la influencia de algunos

fenómenos macroclimáticos sobre el comportamiento de las mismas.

5.1. Comportamiento hidroclimático del Altiplano Cundiboyacense:

Teniendo en cuenta que la zona en estudio es una planicie de gran superficie que se

encuentra localizada dentro de la cordillera oriental, puede presentar influencia de

comportamientos climáticos adyacentes como los encontrados en las cuencas de los

llanos orientales o simplemente por comportamientos de diferentes cuencas

pertenecientes a la misma zona, es conveniente determinar una zonificación del

comportamiento anual tanto de precipitaciones como de temperaturas. Para lo anterior se

parte de la información de las series históricas para llegar a la construcción de isoyetas y

de isotermas.


Se analizó el comportamiento puntual y espacial de la zona en estudio, con el objetivo de

establecer principalmente ciclos de precipitación y diagramas de Isoyetas mensuales

multianuales.

La determinación de los ciclos de precipitación de cada estación se realizó por medio de

tres procedimientos diferentes, el primero consistió en un código elaborado en IDL, en el

cual se leen todas las estaciones realizando un promedio mensual multianual, dichos

valores son graficados en un histograma el cual muestra con exactitud el comportamiento

anual de la serie.

Otro importante procedimiento que se realizó para establecer los ciclos anuales de cada

serie consistió en la implementación del análisis de la transformada de Fourier, el cual

como ya se mencionó determina las frecuencias más fuertes dentro de una serie de

tiempo.

Por último se realizaron autocorrelogramas de cada estación por medio de los cuales es

posible determinar la relación existente entre la temperatura de un mes con la de otro

MIC 2004-I-83

59

cualquiera, por medio de estas relaciones es posible identificar la duración de los ciclos de

cada estación.

Los resultados obtenidos para cada estación de estos tres métodos son totalmente

equivalentes, y a partir de ellos es posible determinar tres comportamientos diferentes

dentro del altiplano:

• Ciclo semi-anual: Se presenta en casi la totalidad del Altiplano Cundiboyacense,

posee una precipitación máxima mensual multianual promedio de 100 mm,

presenta en el año dos periodos secos cuyos valores mínimos se observan

durante los meses de diciembre – enero y julio – agosto y dos periodos húmedos

con máximos durante Abril – Mayo y Octubre – Noviembre. En la Figura 11 se

observa la gráfica del ciclo anual encontrado para una estación correspondiente a

esta clasificación, la cual presenta todas las características descritas

anteriormente.

Figura 11 Precipitación promedio multianual ciclo semi-anual

En los autocorrelogramas encontrados para estas series es claro que un mes de

altas precipitaciones está directamente relacionado cada seis meses con otro mes

de alta precipitación, e inversamente relacionado con meses de baja precipitación

con tres meses de rezago. Igualmente, las estaciones con bajos niveles de

Precipitación se encuentran altamente relacionadas entre sí con seis meses de

rezago.

En casi la totalidad de las estaciones, el autocorrelograma muestra coeficientes de

correlación superiores a los valores encontrados para los límites de independencia

paramétrica. Un ejemplo de las características de los autocorrelogramas puede ser

observado en la Figura 12.

MIC 2004-I-83

60

Figura 12 Autocorrelograma ciclo semi-anual

El espectro de Fourier muestra para todas las estaciones una única potencia de

gran magnitud a los seis meses, demostrando que ésta es la frecuencia que más

se repite, aspecto que corrobora los resultados encontrados por medio de los

métodos anteriores. El espectro de Fourier encontrado para este tipo de

comportamiento se presenta en la Figura 13.

Figura 13 Espectro de Fourier para ciclo semi-anual

• Ciclo Anual: Este comportamiento se presenta en las estaciones del altiplano que

limitan con cuencas de los llanos orientales o que drenan hacia ellas, es decir las

estaciones localizadas en la parte oriental del altiplano. Tienen una precipitación

máxima promedio de 160 mm, se caracteriza por tener un solo ciclo de

precipitaciones en todo el año, presentando precipitaciones máximas entre los

meses de junio y agosto, y un periodo de baja precipitación entre diciembre y

MIC 2004-I-83

61

febrero. Un ejemplo de este tipo de comportamiento puede ser observado en la

Figura 14

Figura 14 Ciclo anual de precipitación

Se observa como el nivel de precipitaciones comienza en el nivel mas bajo,

asciende hasta llegar a un máximo en el mes julio y comienza a descender para

finalizar nuevamente en el mes de diciembre, mes de muy baja precipitación.

Los autocorrelogramas para este tipo de ciclos funcionan con rezagos de 12

meses, es decir las precipitaciones altas están directamente relacionados cada 12

meses, al igual que las precipitaciones bajas, además un valor alto de

precipitación está relacionado con valores bajos en intervalos de seis meses. Esto

se refleja en la Figura 15 que muestra el comportamiento de estos gráficos para un

ciclo anual. Al igual que para el ciclo semi-anual, para meses cercanos a la

duración del ciclo (doce meses), el coeficiente de correlación es mayor que los

límites de independencia paramétrica.

Figura 15 Autocorrelograma para ciclo anual

MIC 2004-I-83

62

El espectro de Fourier para este caso presenta para doce meses una potencia

muy fuerte, consistente con los resultados obtenidos por medio de los dos análisis

anteriores. Esto se ve claramente en la Figura 16 que muestra un gráfico del

espectro tipo para el comportamiento de las estaciones que presentan este ciclo.

Figura 16 Espectro de Fourier ciclo anual

Se observa que la única frecuencia importante es para los doce meses,

demostrando que por medio de los tres métodos se obtienen los mismos

resultados.

• Ciclo errático: Consiste en estaciones que no muestran ningún comportamiento

definido, se presenta en estaciones localizadas entre las estaciones con ciclo

anual y con ciclo semi-anual, por su tipo de comportamiento al parecer se

encuentran influenciadas por los de ciclos.

En la Figura 17 se presentan los resultados obtenidos por los tres análisis, en los

cuales lo único identificable es que el autocorrelograma no presenta ningún tipo de

relación para ningún rezago.

MIC 2004-I-83

63

Figura 17 Resultados estaciones comportamiento errático

Como se puede observar tratar de definir un solo patrón de comportamiento es

prácticamente imposible, debido a la gran disparidad de los registros mensuales.

El análisis de Fourier presenta potencias muy demasiado bajas (comparadas con

las encontradas para los ciclos anual y semi anual) y picos erráticos a lo largo de

todo el periodo de tiempo, indicando que no se encuentra ningún tipo de

frecuencia significativa. En el anexo 3 se encuentran graficados los resultados

obtenidos para todas las estaciones analizadas por medio de los procedimientos

mencionados anteriormente.

Partiendo de los resultados descritos para los ciclos de precipitación, se realiza la

Figura 18 en la cual se presenta la distribución de las estaciones dependiendo de

su ciclo de precipitación. En azul se presentan las estaciones que poseen ciclo

semi-anual, en rojo las de ciclo anual y en amarillo aquellas que no presentan un

ciclo definido, la distribución de las estaciones se ajusta a la descripción realizada

para cada uno de los ciclos.

MIC 2004-I-83

64

Figura 18 Zonificación por ciclos de precipitación altiplano Cundiboyacense

Adicionalmente a este ejercicio se realizaron diferentes planos mostrando las isoyetas de

precipitación mensual multianual y las isoyetas para la precipitación multianual, con el fin

de establecer la distribución de precipitaciones sobre el altiplano En la Figura 19 se puede

apreciar que la distribución de temperaturas es concordante con los resultados contenidos

en el anexo 3, en los cuales las mayores precipitaciones se encuentran para las series

orientales del Altiplano (adyacentes a las cuencas de los llanos orientales)

MIC 2004-I-83

65

Figura 19 Precipitación multianual Altiplano Cundiboyacense

Estos planos de isoyetas fueron realizados por medio del programa ArcView versión 8.2,

utilizando el método IDW (Inverse Distance Weighted) el cual funciona como un

interpolador que trabaja asumiendo que cada valor tiene una influencia local la cual es

inversa a la distancia. Para encontrar el valor de un punto específico el programa utiliza

información de un número determinado de puntos o de todos los puntos localizados

dentro de un radio determinado (datos que son determinados por el usuario).

El anexo 1 muestra las isoyetas de precipitación mensual multianual, y al comparar cada

mes con los resultados de los ciclos encontrados se observa que existe una gran relación,

ya que observando las precipitaciones encontradas para cada mes, el comportamiento es

análogo al descrito en los tipos de ciclos encontrados a lo largo de todo el altiplano.

5.1.2. Temperatura:

Las series de temperatura fueron analizadas de la misma manera que las series de

precipitación, para determinar patrones de comportamiento. Para todas las estaciones se

encontró el mismo comportamiento: comienzan con un valor medio de temperatura en

enero, aumentan hasta llegar a un máximo durante los meses de abril a mayo,

MIC 2004-I-83

66

descienden hasta un valor mínimo que se produce durante los meses de julio y agosto,

para luego subir para llegar a diciembre con una temperatura media.

Se trata de un ciclo que se acerca al anual, sin embargo no es del todo uniforme. Esto se

evidencia en los gráficos del espectro de Fourier, para el cual las potencias de los picos

encontrados para el mes doce no son muy fuertes.

El autocorrelograma describe que las series de tiempo son mucho más relacionadas entre

valores positivos en donde alcanza coeficientes de correlación mayores a los límites de

independencia, un valor positivo está correlacionado con otro con un rezago de 12 meses,

para los valores negativos se observa que los coeficientes de correlación superan en muy

pocas estaciones a los límites de independencia. Las características encontradas por

estos modelos pueden ser observadas en la Figura 20, en la cual los ejes de la

temperatura se encuentran exagerados para poder observar mas claramente el

comportamiento del ciclo anual. Los resultados encontrados para todas las series se

presentan el anexo 4.

Figura 20 Determinación de ciclos para temperaturas

MIC 2004-I-83

67

Se observa que el espectro de Fourier presenta dos picos de potencias bajas en relación

con las encontradas para las series de precipitación, lo cual se debe en primera medida a

la distribución del ciclo anual y a los similares valores de precipitación mensual multianual.

Debido a que todas las estaciones presentan el mismo comportamiento no se hace

ninguna zonificación de acuerdo al ciclo anual, sin embargo, con la ayuda del programa

ArcView versión 8.2, siguiendo el mismo procedimiento empleado para la precipitación, se

elaboraron isotermas, con el fin de observar al comportamiento multianual de la

temperatura dentro del Altiplano Cundiboyacense. Las isotermas multianuales para la

zona en estudio puede observarse en la Figura 21, y las isotermas mensuales

multianuales se presentan en el anexo 2.

Figura 21 Isotermas Altiplano Cundiboyacense

Como puede observarse, la conformación de temperaturas presenta una distribución muy

similar que la encontrada para las isoyetas, se encuentran núcleos de temperaturas bajas

en la zona oriental del altiplano, sitios para los cuales en la Figura 21 se observan las

mayores precipitaciones, lo cual es consecuente con la condición de requerir un

MIC 2004-I-83

68

enfriamiento del aire para producirse la precipitación. Las zonas de mayores

temperaturas se encuentran ubicadas en la Sabana de Bogotá y en la zona oriental del

Altiplano Cundiboyacense.

En el anexo 2, es posible encontrar que durante todos los meses los núcleos de mayor

temperatura se localizan en la región oriental de la zona en estudio (municipios de

Sogamoso, Nobsa, etc.) y en estaciones localizadas dentro de la ciudad de Bogotá, los

puntos con temperaturas bajas se localizan en la zona sur oriental del Altiplano (en

Chocontá, límites entre Boyacá y Cundinamarca) y hacia el sur occidente de la ciudad de

Bogotá.

El comportamiento a lo largo del año es en si muy constante, de acuerdo a lo mencionado

anteriormente, además se observa que en el Altiplano las mayores temperaturas ocurren

en meses de lluviosos.

5.1.3. Relación entre Altura y Temperatura.

Para determinar la posible influencia de la altura con la temperatura se realizaron gráficos

de dispersión a nivel mensual y anual así como regresiones teniendo en cuenta la altura

como variable independiente, los resultados obtenidos se mencionan a continuación.

En primer lugar se trabajaron gráficos de dispersión con la información mensual de

temperatura, la cual se relacionó con la altura de la estación que la registró, la Figura 22

presenta los resultados obtenidos, en ella se aprecia claramente que cuando la altura de

la zona aumenta, la temperatura tiende a disminuir.

Estos dos parámetros se encuentran relacionados con un coeficiente R2 = 0.4998, razón

por la cual se puede decir que la temperatura de la zona no está directamente relacionada

con la altura, sino que existen factores externos que pueden de una u otra forma influir en

el comportamiento de este parámetro.

MIC 2004-I-83

69

Figura 22 Influencia de la altura en la temperatura a nivel mensual del Altiplano Cundiboyacense

Relación información mensual Altura Vs Temperatura

R2 = 0.4998

0

5

10

15

20

2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100

Altura (m)

Tem

pera

tura

°C

Analizando la Figura 22 se puede apreciar que existen estaciones con altura entre 2500 y

2600 m.s.n.m. que presentan un comportamiento atípico con relación al comportamiento

promedio de la zona en estudio, tales estaciones se aprecian en la Tabla 17 en la cual la

columna Estado se refiere a la dirección de la desviación presentada en la temperatura.

Tabla 17 Estaciones con comportamiento anómalo a nivel mensual Estación Altura Estado Localizacion2403515 2530 Alta Nobsa2403518 2548 Alta Nobsa2401512 2580 Alta San Miguel de Sem a2120622 2556 Alta Bogotá2120571 2552 Alta Bogotá2120516 2545 Baja Mosquera2120561 2565 Baja Soacha2120574 2560 Baja Chocontá

El 80% de las estaciones que presentan una temperatura elevada con relación al

comportamiento global del Altiplano se encuentran localizadas en los mismo sitios en los

cuales se presentaron las mayores tendencias positivas de la temperatura, lo cual es un

aspecto que hace pensar que pueden tratarse de zona con climas especiales. En cuanto

a las estaciones con temperatura anómalamente baja, puede verse que se localizan en

los sitios en los cuales se encontraron los núcleos de temperaturas más bajas dentro del

Altiplano Cundiboyacense a lo largo del año.

MIC 2004-I-83

70

Con estos mismos datos se realizó una regresión, con el fin de corroborar la relación

existente entre estos dos parámetros, se encontró un coeficiente R2 =0.472, confirmando

afirmaciones realizadas con los datos encontrados por medio del diagrama de dispersión.

Sobre los datos anuales se desarrollaron los mismos procedimientos descritos para los

datos anuales, y como era de esperarse los resultados obtenidos resultaron ser análogos,

en la Figura 23 se observa el diagrama de dispersión acompañado de la línea de

tendencia exponencial, en esta se observa que nuevamente la temperatura disminuye con

la altura, pero esta vez con un coeficiente de correlación R2 = 0.5656, indicando que los

valores de temperatura anual están más correlacionados con la altura que los valores

mensuales.

Figura 23 Influencia de la altura en la temperatura a nivel anual del Altiplano Cundiboyacense

Relación información anual Altura Vs Temperatura

R2 = 0.5656

02468

10121416

2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100

Altura

Tem

pera

tura

Analizando los datos anuales se observa que la cantidad de estaciones que presentan

desviaciones importantes en sus valores de temperatura disminuye, razón para encontrar

un mayor valor en al coeficiente R2, en la Tabla 18 se pueden observar aquellas que

continúan presentando estas anomalías.

La totalidad de las estaciones que presentan diferencias de temperatura a nivel anual

están contenidas en las estaciones con problemas a nivel mensual, mostrando

nuevamente las zonas con comportamiento independiente dentro del Altiplano

Cundiboyacense.

MIC 2004-I-83

71

Tabla 18 Estaciones con comportamiento anómalo a nivel anual

Estación Altura Estado Localizacion2403515 2530 Alta Nobsa2403518 2548 Alta Nobsa2120622 2556 Alta Bogotá2120574 2560 Baja Chocontá

Al realizar una regresión con los datos anuales, se encontró nuevamente que el

coeficiente de correlación mejoró con relación al encontrado para los datos mensuales,

esta vez fue de 0.546.

La mejor correlación de los datos anuales con respecto a los mensuales puede deberse a

datos mensuales extremos de algunas temperaturas extraordinarias a nivel mensual, que

al agregarlas a nivel anual son atenuadas. Otro factor que puede influir en los resultados

obtenidos es el completado de la información que fue necesario realizar, en especial con

la estación localizada en Chocontá, ya que si se observa el plano con la ubicación de las

estaciones está fue completada con estaciones relativamente alejadas.

5.1.4. Correlaciones entre precipitación y temperatura media.

Teniendo en cuenta que doce de las estaciones empleadas en ésta investigación cuentan

con información de precipitación y de temperatura, se realizaron análisis de correlación

cruzada entre estos dos parámetros, así como gráficas de dispersión y correlaciones

haciendo variar la variable dependiente.

Por medio de las correlaciones se encontró que la zona en estudio puede ser dividida en

dos con relación al comportamiento de la temperatura en función de la precipitación.

La primera zona se presenta en inmediaciones a las cuencas de los Llanos Orientales, en

ésta, el coeficiente de correlación cruzada para las estaciones presenta alteración de

valores máximos y mínimos cada 6 meses, es decir frecuencias de doce meses para

correlaciones del mismo signo, este aspecto se refleja de forma notable en los gráficos de

correlación cruzada y en el espectro cruzado de Fourier, el cual presenta picos con

máximas frecuencias a los doce meses. Otras característica importante consiste en que

un valor alto de precipitación esta seguido por entre 3 y 4 meses de meses de

temperaturas bajas, para luego encontrar correlación positiva a los 6 ó 7 meses (valor

positivo de precitación indicará valor positivo de temperatura).

MIC 2004-I-83

72

El comportamiento de la zona restante del Altiplano se caracteriza por presentar

frecuencias de seis meses, el coeficiente de correlación de rezago 0 es positivo (difiriendo

de la zona de frecuencias anuales) y presenta el primer coeficiente de correlación máximo

para el rezago 6 y el mínimo para un rezago de 3 meses, comportamiento que se repite

periódicamente durante el periodo de análisis. Observando el Espectro Cruzado de

Fourier, es posible determinar que se presentan picos a los seis meses, ratificando los

resultados observados por medio de las correlaciones cruzadas.

Para las dos zonas encontradas se observa que los coeficientes de correlación son

mayores a los límites de independencia. Los gráficos de Correlaciones Cruzadas y del

Espectro de Fourier para cada una de las estaciones pueden ser observados en el Anexo

6.

Los resultados obtenidos de la variación de la precipitación en función de la temperatura

indican un comportamiento análogo al descrito anteriormente, pero presentando algunas

variaciones en los valores de los coeficientes encontrados en las Correlaciones Cruzadas.

Estos gráficos también pueden ser observados en el Anexo 6.

Adicionalmente se realizaron gráficos de dispersión y regresiones entre los valores

anuales de precipitación y temperatura de cada una de las estaciones, con el fin de

establecer relaciones en el comportamiento de estos parámetros.

Se estableció la precipitación como variable independiente y al ver la Figura 24, en

términos generales es evidente que existe una relación directa entre la precipitación y la

temperatura, aunque no muy correlacionada, según lo índica el coeficiente de correlación

R2 (0.4493), este bajo valor se debe a que para valores muy cercanos de precipitación se

encuentran diferencias de temperatura de casi un grado, a parejas de datos que no

siguen la tendencia general y puntualmente a dos estaciones que presentan temperaturas

bastante altas (por encima de 15°C) con precipitaciones medias (2403515 y 2403518),

estas estaciones se encuentran localizadas en el extremo oriental del Altiplano, en

inmediaciones de las ciudades de Sogamoso, Nobsa, entre otras, zona del departamento

de Boyacá que como se mencionó anteriormente debido a su estilo de vida presenta un

alto grado de contaminación, factor local que puede ser de vital importancia en el

comportamiento del clima de la región.

Al hacer una regresión para corroborar los resultados obtenidos, se encontró un

coeficiente de determinación R2 de 0.4394, valor muy similar al encontrado para la

MIC 2004-I-83

73

dispersión, con lo cual se puede establecer que no existe una total relación entre la

temperatura y la precipitación de la zona.

Figura 24 Influencia de la precipitación en la temperatura

Variación de la precipitación Vs Temperatura

R2 = 0.4493

10

11

12

13

14

15

16

500 600 700 800 900 1000 1100

Precipitación (mm)

Tem

pera

tura

°C

5.2. Análisis de tendencias:

Efectuado sobre las series de precipitación y de temperatura media, con el fin de

establecer y pronosticar cambios en los regímenes climáticos ocurridos en el Altiplano

Cundiboyacense en los últimos años. El procedimiento empleado consistió principalmente

en análisis gráficos y estadísticos.


Sobre cada serie de precipitación se realizaron pruebas de regresión y de Mann-Kendall,

encaminadas a determinar tendencias en las series de tiempo, estos procedimientos

fueron empleados sobre las series completas tomando datos mes a mes (enero, febrero,

marzo...) durante todos los años seguidos, sobre las series discriminando por meses (solo

enero, solo febrero...,solo diciembre) y sobre los valores de precipitación total anual, con

el fin de poder establecer conclusiones más concretas acerca del comportamiento

climático de la zona en estudio.

Las series anuales de precipitación fueron analizadas por medio los dos métodos

mencionados anteriormente, con el propósito de comparar los resultados obtenidos, y

contar con bases más sólidas con las cuales puedan ser sustentados los resultados

MIC 2004-I-83

74

encontrados. La Tabla 19 presenta paralelamente los resultados obtenidos por los dos

métodos, para las estaciones cuyas series históricas presentan algún tipo de tendencia.

Tabla 19 Resultados del Análisis para los datos anuales de precipitación

Es posible observar que los dos métodos producen resultados muy parecidos en lo

referente a las series históricas que presentan tendencias, identificando que un 27% de

las 82 estaciones seleccionadas para el análisis presentan tendencias, De estas, un

83.36% presentan tendencias negativas. También se observa que en casi la totalidad de

los casos, el resultado obtenido para la prueba estadística supera en gran medida el

resultado del estadístico o valor crítico, aspecto que sugiere que se trata de series con

tendencias bien marcadas.

Resultados encontrados para otras estaciones, mostraban series de tiempo con

pendientes del orden del 10%, pero al realizarles la prueba estadística, esta no arrojaba

ningún tipo de tendencia. Esto es consecuencia de series de tiempo demasiado cortas,

que no tienen suficientes datos y por lo cual no pueden mostrar el real comportamiento de

la zona.

Sobre las series de tiempo que presentan tendencias se realizaron pruebas para

determinar el cambio cuantitativo de la precipitación en términos de la pendiente

encontrada para cada una de las series. En la Tabla 20 se observa la cantidad de años

necesaria para que se produzca una disminución porcentual del valor anual de

precipitación.

Pendiente T T_CVF Análisis Tendencia S Z Zcrt Análisis Tendencia2403019 -5.85314 2.12273 2.03694 tendencia Negativa -118 1.81285 1.95996 Negativa2403023 -11.5868 2.99478 2.03694 tendencia Negativa -120 1.84383 1.95996 Negativa2403054 -7.58442 3.4152 2.03694 tendencia Negativa -180 2.7735 1.95996 tendencia Negativa2403041 -13.2443 2.54788 2.03694 tendencia Negativa -136 2.09175 1.95996 tendencia Negativa2403051 -23.6017 3.67914 2.03694 tendencia Negativa -202 3.11438 1.95996 tendencia Negativa2403035 -14.9372 3.65453 2.03694 tendencia Negativa -192 2.95943 1.95996 tendencia Negativa2403061 -9.66992 2.88501 2.03694 tendencia Negativa -150 2.30867 1.95996 tendencia Negativa2403038 -9.38849 3.14013 2.01954 tendencia Negativa -309 3.33792 1.95996 tendencia Negativa2403053 -7.42015 2.45938 2.03694 tendencia Negativa -128 1.96779 1.95996 tendencia Negativa2403031 -6.82415 2.43219 2.01954 tendencia Negativa -219 2.36255 1.95996 tendencia Negativa2401070 -16.1411 2.71518 2.03694 tendencia Negativa -152 2.33966 1.95996 tendencia Negativa2401512 5.18819 2.36234 2.01537 tendencia Positiva 232 2.25972 1.95996 tendencia Positiva2401018 -9.71485 3.18833 2.01537 tendencia Negativa -300 2.92491 1.95996 tendencia Negativa3507002 -10.2711 1.70504 2.01537 Negativa -244 2.3771 1.95996 tendencia Negativa2401007 -8.91847 2.33154 2.04841 tendencia Negativa -112 2.08214 1.95996 tendencia Negativa2401061 -18.6125 3.82888 2.04841 tendencia Negativa -160 2.98253 1.95996 tendencia Negativa2120011 6.01293 2.71028 2.01808 tendencia Positiva 214 2.22913 1.95996 tendencia Positiva2120196 -5.84756 2.31296 2.03694 tendencia Negativa -134 2.06076 1.95996 tendencia Negativa2120008 3.75106 2.56373 2.00324 tendencia Positiva 325 2.23037 1.95996 tendencia Positiva2120032 -3.04653 2.08203 2.00324 tendencia Negativa -288 1.97566 1.95996 tendencia Negativa2120577 -8.34677 2.45898 2.05954 tendencia Negativa -93 2.02782 1.95996 tendencia Negativa2120075 -5.14585 2.93768 2.02619 tendencia Negativa -219 2.74068 1.95996 tendencia Negativa

Código RESULTADOS REGRESIONES RESULTADOS PRUEBA MANN-KENDALL

MIC 2004-I-83

75

Tabla 20 Comportamiento Futuro de las Series de Tiempo

5% 10% 15% 20%2403019 -5.8531 808.60 6.9 13.8 20.7 27.62403023 -11.5868 703.06 3.0 6.1 9.1 12.12403054 -7.5844 691.65 4.6 9.1 13.7 18.22403041 -13.2443 825.14 3.1 6.2 9.3 12.52403051 -23.6017 1070.70 2.3 4.5 6.8 9.12403035 -14.9372 968.47 3.2 6.5 9.7 13.02403061 -9.6699 869.79 4.5 9.0 13.5 18.02403038 -9.3885 1252.85 6.7 13.3 20.0 26.72403053 -7.4202 878.50 5.9 11.8 17.8 23.72403031 -6.8242 962.30 7.1 14.1 21.2 28.22401070 -16.1411 1297.62 4.0 8.0 12.1 16.12401512 5.1882 1064.19 10.3 20.5 30.8 41.02401018 -9.7149 1099.68 5.7 11.3 17.0 22.63507002 -10.2711 1092.53 5.3 10.6 16.0 21.32401007 -8.9185 819.31 4.6 9.2 13.8 18.42401061 -18.6125 735.44 2.0 4.0 5.9 7.92120011 6.0129 1140.68 9.5 19.0 28.5 37.92120196 -5.8476 884.64 7.6 15.1 22.7 30.32120008 3.7511 1146.64 15.3 30.6 45.9 61.12120032 -3.0465 1157.78 19.0 38.0 57.0 76.02120577 -8.3468 507.20 3.0 6.1 9.1 12.22120075 -5.1459 596.47 5.8 11.6 17.4 23.2

Código Pendiente P. Promedio Multianual

Número de años para disminución de

Puede observarse que de continuar esta tendencia, algunas regiones del Altiplano

perderán un gran porcentaje de su recurso hídrico en muy pocos años, las cuales se

encuentran distribuidas principalmente en el departamento de Boyacá, algunas de ellas

mas específicamente en la zona oriental del Altiplano.

Es evidente que si continúa la tendencia mostrada en 20, algunas zonas del altiplano van

a presentar graves problemas de disponibilidad hídrica, ya que de las 82 estaciones

analizadas solo 3 presentan una tendencia positiva, en las cuales se presenta como

máximo un aumento de 6 mm por año, mientras que la disminución de precipitación es tan

notoria que alcanza disminuciones del orden de 23 mm por año y en algunas estaciones

es posible observar que para los próximos 15 años la cantidad de precipitación disminuirá

en un porcentaje mayor al 20%, factor de gran importancia si se tiene en cuenta que las

principales actividades económicas de la región son la agricultura y la ganadería.

Las estaciones que presentan tendencias negativas se ubicaron dentro del Altiplano

Cundiboyacense Figura 25, las estaciones rojas indican aquellas cuya pendiente es

mayor que 9%, mientras que para las azules la pendiente encontrada es inferior a dicho

porcentaje.

MIC 2004-I-83

76

Se puede observar que la zona Nor-oriental del altiplano presenta un mayor grado de

tendencias, se trata de estaciones ubicadas en las que miden la precipitación de ciudades

como Duitama, Paipa, Sotaquirá, Iza, entre otras, sector del departamento de Boyacá que

presenta una altura promedio de 2500 m.s.n.m, consiste en una zona bastante

contaminada debido a que el sector industrial del departamento se localiza en esa zona

produciendo cementos, ladrillos, acero y el funcionamiento de una termoeléctrica,

empresas que producen gran cantidad de residuos sólidos suspendidos que de una u otra

alteran el comportamiento local del clima.

Figura 25 Distribución de las Estaciones Según su Grado de Pendiente

También se encuentran algunas estaciones con tendencias en los alrededores a la ciudad

de Bogotá, aunque en menor concentración, así como algunas estaciones aisladas en la

zona central del Altiplano, sector que desafortunadamente no cuenta con demasiadas

estaciones analizadas en este estudio.

La prueba de Mann-Kendall se aplicó además para determinar que meses del año

presentan tendencia a través del tiempo, para determinar cuales son los que contribuyen

MIC 2004-I-83

77

en mayor medida al aumento o disminución de la precipitación. La Tabla 21 muestra

cuales son los meses que presentan tendencia.

Tabla 21 Meses que Presentan Tendencia Estación Meses con Tendencia

2403023 Octubre

2403054 Mayo

2403041 Abril

2403051 Abril Mayo Agosto Octubre

2403035 Octubre

2403061 Agosto

2403038 Abril Mayo Noviembre

2403031 Junio Agosto Noviembre

2401512 Marzo Julio Septiembre Diciembre

2401018 Abril Junio Octubre Noviembre

3507002 Abril Julio Octubre Noviembre

2401007 Abril

2401061 Abril Octubre Noviembre

2401035 Julio

2120011 Enero Marzo Agosto Abril

2120524 Febrero Agosto Octubre

2120008 Julio Agosto Octubre

2120032 Octubre

2120577 Abril Octubre Noviembre

2120075 Febrero Mayo Noviembre

Fuente Autor

Cruzando la información obtenida para las tendencias, se puede decir que para las 3

estaciones que presentan tendencias positivas, el incremento se presenta principalmente

durante meses secos, mientras que la disminución de la precipitación para las series con

tendencias negativas se produce para los meses más lluviosos (ver Tabla 19 Tabla 20 y

anexo 3), esto hace pensar que los polos opuestos extremos de la precipitación están

disminuyendo sus valores (disminución de grandes temporadas de lluvia).

Las series de tiempo mensuales fueron igualmente analizadas por medio de regresiones y

por la prueba de Mann-Kendall, con el fin de corroborar la información obtenida de las

series anuales, la Tabla 22 presenta los resultados obtenidos para estas series:

MIC 2004-I-83

78

Tabla 22 Resultado del Análisis para los datos mensuales de precipitación.

Pendiente T T_CVF Comportamiento Tendencia S Z Zcrt Comportamiento Tendencia2403023 -0.9463 3.6205 1.96601 tendencia Negativa -6181 2.34828 1.95996 tendencia Negativa2403054 -0.6151 2.73138 1.96601 tendencia Negativa -6469 2.45771 1.95996 tendencia Negativa2403041 -1.0874 3.61653 1.96601 tendencia Negativa -7602 2.88823 1.95996 tendencia Negativa2403051 -1.9296 5.01533 1.96601 tendencia Negativa -8882 3.3746 1.95996 tendencia Negativa2403035 -1.2184 4.01825 1.96601 tendencia Negativa -8147 3.09532 1.95996 tendencia Negativa2403061 -0.7854 2.79704 1.96601 tendencia Negativa -7156 2.71876 1.95996 tendencia Negativa2403038 -0.7625 3.05543 1.96467 tendencia Negativa -8503 2.25089 1.95996 tendencia Negativa2403053 -0.5963 2.1981 1.96601 tendencia Negativa -3787 1.43861 1.95996 Negativa2403031 -0.5470 2.68543 1.96467 tendencia Negativa -8393 2.22176 1.95996 tendencia Negativa2401070 -1.3099 3.29049 1.96601 tendencia Negativa -7221 2.74346 1.95996 tendencia Negativa2401512 0.4462 2.1658 1.9644 tendencia Positiva 8756 2.09019 1.95996 tendencia Positiva2401018 -0.7959 3.09535 1.9644 tendencia Negativa -9165 2.18784 1.95996 tendencia Negativa3507002 -0.8350 3.55343 1.9644 tendencia Negativa -12525 2.99001 1.95996 tendencia Negativa2401007 -0.7235 2.11887 1.96681 tendencia Negativa -2421 1.11593 1.95996 Negativa2401061 -1.5255 5.08809 1.96681 tendencia Negativa -8724 4.02243 1.95996 tendencia Negativa2120011 0.5159 2.49283 1.96458 tendencia Positiva 12856 3.28542 1.95996 tendencia Positiva2120524 0.2584 2.21053 1.96348 tendencia Positiva 15070 2.52434 1.95996 tendencia Positiva2120008 0.3222 2.37688 1.96348 tendencia Positiva 18219 3.05185 1.95996 tendencia Positiva2120577 -0.6673 2.77158 1.96762 tendencia Negativa -3945 2.14186 1.95996 tendencia Negativa2120075 -0.4151 2.7348 1.96522 tendencia Negativa -6893 2.11987 1.95996 tendencia Negativa


Comparando la Tabla 19 con la Tabla 22 se puede observar que las estaciones con

tendencia para precipitación anual se repiten casi en su totalidad para las tendencias

mensuales exceptuando las estaciones 2401035 y 2120032 (cuyos resultados en las

pruebas estadísticas estuvieron cerca de clasificar como series con tendencias),

comprobando la concordancia de los resultados, además, todas las estaciones comunes

para precipitación anual y mensual coinciden en la dirección de la pendiente de la

tendencia, demostrando la validez de los resultados.

De las 82 estaciones de precipitación estudiadas para precipitación mensual, 20 (24.4%)

presentan tendencias y 16 de ellas son negativas para un porcentaje del 80%, indicando

al igual que para los datos anuales que la precipitación dentro del altiplano tiende a

disminuir. Otro importante aspecto que vale la pena señalar que las diferencias entre el

estadístico calculado y el resultado de cada una de las pruebas de hipótesis son grandes,

lo cual demuestra que se trata de tendencias totalmente identificables.

Teniendo en cuenta que las estaciones que presentaron tendencias en sus análisis

mensuales son las mismas que se presentaron con los valores de precipitación

mensuales multianuales, las tendencias negativas de estas estaciones se hacen más

fuertes debido a las tendencias producidas en meses de máxima precipitación, mientras

que las tendencias positivas son causadas principalmente por meses de bajas

precipitaciones (ver 19).

MIC 2004-I-83

79

Figura 26 Distribución estaciones con datos mensuales según grado de pendiente

De acuerdo con la Figura 26, se puede determinar que las zonas del altiplano que

presentan mayor grado de tendencia son las ubicadas en el extremo Nor-oriental del

mismo y en general para las ubicadas en el departamento de Boyacá, análogo al

comportamiento de las series anuales.

En el anexo 3 se presentan gráficos de las series mensuales para cada estación, en estos

además de las series se han integrado las líneas de tendencias de precipitación como

puede verse en la Figura 27, en la cual se observan gráficamente las tendencias

encontradas por los métodos estadísticos y reseñadas anteriormente.

MIC 2004-I-83

80

Figura 27 Líneas de tendencias de precipitación

Debido a la variedad que se presenta en la precipitación mes a mes, no es correcto

determinar un promedio de precipitación mensual para establecer comportamiento futuros

de precipitación, principalmente por la influencia que ocasionan los valores bajos en la

media, causando que los promedios sean muy bajos y las tendencias los lleven a cero en

algo mas de 5 años. Lo realmente importante es observar que se presentan pendientes

negativas importantes, en aproximadamente un 25% de las estaciones analizadas, cifra

importante teniendo en cuenta que los principales usos del suelo de esta región del país

son la agricultura y la ganadería.

5.2.2. Temperatura media:

Las series de temperatura fueron analizadas en primer lugar en función del número de

años de la serie histórica y de la cantidad de años faltantes para luego determinar que

estaciones debían ser utilizadas. Se encontró que las series de temperatura mínima

resultaron en su mayoría muy cortas y con gran cantidad de datos faltantes, razón por la

cual no se tuvieron en cuenta en este estudio.

Sobre las series de temperatura media se realizaron pruebas de regresión y de Mann-

Kendall, para determinar si contienen algún tipo de tendencia, algo muy posible teniendo

en cuenta los resultados obtenidos para la precipitación Este procedimiento se realizó

para la temperatura mensual multianual y para la promedio anual. En la Tabla 23 se

presentan las estaciones a las cuales luego de aplicarles las pruebas de mencionadas

anteriormente sobre los datos anuales presentaron tendencias.

MIC 2004-I-83

81

Tabla 23 Estaciones con tendencia en la temperatura media

Pendiente T T_CVF Comportamiento Tendencia S Z Zcrt Comportamiento Tendencia2403517 0.0204927 3.23367 2.03952 tendencia Positiva 175 2.82166 1.95996 tendencia Positiva2403512 0.0122755 2.23564 2.03952 tendencia Positiva 113 1.81624 1.95996 Positiva3509503 0.0177618 3.70866 2.03952 tendencia Positiva 196 3.16221 1.95996 tendencia Positiva2401522 0.0170817 2.8951 2.03694 tendencia Positiva 173 2.66504 1.95996 tendencia Positiva3507501 0.0295733 4.30735 2.03694 tendencia Positiva 214 3.30031 1.95996 tendencia Positiva2403513 0.0202707 4.6004 2.03694 tendencia Positiva 265 4.09052 1.95996 tendencia Positiva2120540 0.12902 2.03086 2.13145 Positiva 48 2.11606 1.95996 tendencia Positiva2120574 0.0729545 3.22914 2.08596 tendencia Positiva 74 2.20438 1.95996 tendencia Positiva2120598 0.0645397 2.20604 2.20099 tendencia Positiva 40 2.67433 1.95996 tendencia Positiva2120626 0.0754953 5.44788 2.20099 tendencia Positiva 47 3.15434 1.95996 tendencia Positiva2120605 0.15778 6.58102 2.20099 tendencia Positiva 50 3.36005 1.95996 tendencia Positiva2120516 0.0478025 1.84495 2.03694 Positiva 181 2.78899 1.95996 tendencia Positiva2120542 0.0422126 3.66797 2.03694 tendencia Positiva 271 4.18349 1.95996 tendencia Positiva2120579 0.0260639 3.73799 2.03694 tendencia Positiva 204 3.14537 1.95996 tendencia Positiva2120571 0.0845811 5.59456 2.03694 tendencia Positiva 297 4.58635 1.95996 tendencia Positiva2120558 0.0378454 5.93235 2.03694 tendencia Positiva 290 4.47788 1.95996 tendencia Positiva


Puede observarse en la Tabla 23 que los dos métodos arrojan resultados muy

consistentes en cuanto a la cantidad de estaciones con tendencia y al signo de esta

pendiente, algo importante desde el punto de vista de certeza en los resultados.

Se observa que para los dos métodos la diferencia entre los estadísticos calculados

(valores obtenidos a partir de funciones encintradas en el IDL) y los resultados de las

pruebas estadísticas son muy grandes en las estaciones que presentan tendencias, y

para las tres estaciones que presentan tendencias por alguno de los métodos, en el

método para el cual no presentan tendencia la diferencia entre los valores de los

estadísticos es muy pequeña, por lo cual, en los análisis estas estaciones se tomaron

como con tendencia.

Para esta investigación se analizaron 21 estaciones de temperatura de las cuales 16

presentaron tendencias, para un porcentaje de del 76.1%, de las cuales el 100%

registraron tendencias con pendiente positiva como se observa en la 23, evidenciando un

aumento en la temperatura del altiplano.

La Figura 28 presenta la distribución encontrada en el Altiplano Cundiboyacense, se

aprecian estaciones rojas que presentan tendencias mas altas (con pendiente superiores

a 0.08 por año) y azules para las estaciones que presentan tendencias más bajas

MIC 2004-I-83

82

Figura 28 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura

Se observa claramente que todo el Altiplano presenta una tendencia de la temperatura a

aumentar, especialmente en la sabana de Bogotá, donde se presentan las tendencias

mas altas (misma zona para la cual se encontraron las máximas temperaturas

multianuales), esto puede ser debido a las actividades propias de la región como son las

empresas dedicadas al cultivo de flores, la ganadería y a las empresas dedicadas al

arreglo de cueros, todas actividades que inducen de alguna manera el aumento del efecto

de invernadero debido a su alta generación de residuos químicos y de origen orgánico.

La zona Nor-oriental del Altiplano (donde se presentaron las mayores tendencias de

precipitación) también se ve afectada por el aumento progresivo de las temperaturas

aunque en menor grado, puede ser causado por la manufactura de cemento y los

residuos sólidos presentes en el aire provenientes de la fabricación de ladrillos.

La zona central del altiplano es la que presenta menor concentración de estaciones con

tendencias, aunque debe anotarse que se trata de una zona para la cual la información de

MIC 2004-I-83

83

series de tiempo obtenida fue muy escasa en comparación con los sectores Nor-oriental y

sur del altiplano.

Del análisis de las estaciones recopiladas se pudo establecer que actualmente la

temperatura anual promedio del Altiplano Cundiboyacense es de 13.4°C, pero teniendo en

cuenta que la totalidad de las estaciones presentan tendencias positivas en sus series de

tiempo, de mantener las pendientes encontradas con los procedimientos empleados en

esta investigación, dentro de 50 años la temperatura promedio del altiplano habrá

aumentado alrededor de 3°C alcanzando una temperatura promedio de 16.07°C se trata

de un cambio muy brusco en un periodo muy corto de tiempo, algo que posiblemente

cambiaría el medio ambiente del Altiplano, obligando a muchos de sus habitantes a

cambiar drásticamente su estilo de vida, principalmente los dedicados a la agricultura y

ganadería.

Para tener una mayor visión del cambio que puede sufrir las temperaturas dentro del

Altiplano Cundiboyacense, se presenta la Tabla 24 en la cual se hace un análisis de

futuras temperaturas encontradas en las estaciones que presentaron tendencias.

Tabla 24 Comportamiento de las temperaturas del Altiplano Cundiboyacense

0.5°C 1°C 1.5°C 2°C2403517 0.0205 14.300 24.4 48.8 73.2 97.62403512 0.0123 14.200 40.7 81.5 122.2 162.93509503 0.0178 11.300 28.2 56.3 84.5 112.62401522 0.0171 13.800 29.3 58.5 87.8 117.13507501 0.0296 14.200 16.9 33.8 50.7 67.62403513 0.0203 12.900 24.7 49.3 74.0 98.72120540 0.1290 13.212 3.9 7.8 11.6 15.52120574 0.0730 12.200 6.9 13.7 20.6 27.42120598 0.0645 13.600 7.7 15.5 23.2 31.02120626 0.0755 13.900 6.6 13.2 19.9 26.52120605 0.1578 13.900 3.2 6.3 9.5 12.72120516 0.0478 13.116 10.5 20.9 31.4 41.82120542 0.0422 13.100 11.8 23.7 35.5 47.42120579 0.0261 13.500 19.2 38.4 57.6 76.72120571 0.0846 14.600 5.9 11.8 17.7 23.62120558 0.0378 12.500 13.2 26.4 39.6 52.8

Código Pendiente T_mensual Multianual

Numero de años para aumentar

El análisis consistió en determinar la cantidad de años requerida para alcanzar

incrementos de temperatura de 1 y 2°C. Observando los resultados se determina que los

mayores incrementos de temperatura se presentan en estaciones localizadas en la ciudad

de Bogotá así como en la Sabana de Bogotá, donde se encuentran estaciones que de

MIC 2004-I-83

84

seguir la tendencia presentarán importantes incrementos de temperatura en periodos de

tiempo inferiores a 20 años.

Sobre las series mensuales de temperatura se realizaron los mismos procedimientos para

determinar tendencias, al comparar los métodos de regresión y de Mann-Kendall se

obtuvieron exactamente los mismos resultados tanto para las estaciones con tendencias

como para el signo de las pendientes de cada una de las tendencias. Para ilustrar los

resultados obtenidos, se presenta a continuación la Tabla 25

Tabla 25 Resultados tendencias series mensuales de temperatura

Claramente se observa que la cantidad de estaciones de temperatura que presentan

tendencia es mayor cuando se toman los datos anuales, lo cual puede deberse al número

de puntos que son tomados por cada uno de los programas y a los valores extremos que

pueden sesgar la serie hacia valores bajos (teniendo en cuenta que las pendientes son

negativas).

De los resultados mostrados en la Tabla 25 se puede determinar que un 82% de las

estaciones analizadas presentan tendencias positivas, para las cuales el valor obtenido de

la prueba estadística es mucho mayor que el estadístico, algo que no ocurre para la

estación que presenta tendencia negativa, indicando que las tendencias negativas son

altamente marcadas mientras que la positiva puede no ser tan certera.

Pendiente T T_CVF Comportamiento Tendencia S Z Zcrt Comportamiento Tendencia2403517 0.0198215 5.74027 1.96616 tendencia Positiva 13789 5.48634 1.95996 tendencia Positiva2403512 0.011455 3.16873 1.96616 tendencia Positiva 8436 3.35634 1.95996 tendencia Positiva2403518 -0.00756877 2.03498 1.96616 tendencia Negativa -5217 2.07548 1.95996 tendencia Negativa3509503 0.0173332 5.55632 1.96616 tendencia Positiva 12608 5.01641 1.95996 tendencia Positiva2401522 0.0165881 5.14416 1.96601 tendencia Positiva 12826 4.87325 1.95996 tendencia Positiva3507501 0.0288466 6.56256 1.96601 tendencia Positiva 16622 6.31565 1.95996 tendencia Positiva2403513 0.0196826 5.66649 1.96601 tendencia Positiva 13919 5.28856 1.95996 tendencia Positiva2120540 0.127642 6.02414 1.97246 tendencia Positiva 4769 5.35587 1.95996 tendencia Positiva2120574 0.0717416 7.76153 1.96947 tendencia Positiva 8158 6.09917 1.95996 tendencia Positiva2120598 0.0622258 4.69726 1.9767 tendencia Positiva 2757 4.76028 1.95996 tendencia Positiva2120626 0.0757245 10.3906 1.9767 tendencia Positiva 4985 8.60857 1.95996 tendencia Positiva2120605 0.153762 11.3699 1.9767 tendencia Positiva 5247 9.06111 1.95996 tendencia Positiva2120561 0.0211481 3.98031 1.96601 tendencia Positiva 10102 3.83818 1.95996 tendencia Positiva2120516 0.04775 5.7399 1.96601 tendencia Positiva 20174 7.66534 1.95996 tendencia Positiva2120572 0.0124307 4.31743 1.96601 tendencia Positiva 8608 3.27049 1.95996 tendencia Positiva2120542 0.0419245 10.0826 1.96601 tendencia Positiva 26888 10.2165 1.95996 tendencia Positiva2120579 0.025794 8.66559 1.96601 tendencia Positiva 21347 8.11106 1.95996 tendencia Positiva2120571 0.0841364 15.0077 1.96601 tendencia Positiva 36377 13.8222 1.95996 tendencia Positiva2120558 0.0373572 12.0418 1.96601 tendencia Positiva 28277 10.7443 1.95996 tendencia Positiva


MIC 2004-I-83

85

Figura 29 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura

Aún tomando la tendencia negativa, se observa que prácticamente la totalidad de la zona

en estudio con información presenta tendencias positivas, como se puede ver en la

Figura 29, en la cual las estaciones rojas indican las estaciones que presentan una alta

tendencia y las azules tendencias positivas bajas.

En la Figura 29 se puede observar que las zonas extremas del altiplano (la parte sur

correspondiente a Bogotá y sus alrededores y la parte norte a Duitama y Sogamoso) que

son las que presentan mayor cantidad de información presentan un alto grado de

tendencias positivas, indicando que con el tiempo se ha venido presentando un

incremento en la temperatura. Este calentamiento ha sido mas fuerte en sectores

aledaños a la ciudad de Bogotá, resultado concordante con lo encontrado para las series

anuales, reforzando aún mas la idea que es consecuencia directa del alto grado de

contaminación presente en el aire.

Debido a que la zona central del altiplano presenta carencia de información suficiente no

es posible hacer un buen diagnostico acerca de la tendencia de esta zona, aunque a

MIC 2004-I-83

86

primera vista se aprecia que se ha presentado un fuerte incremento en la temperatura, sin

embargo sería conveniente ampliar el estudio de esa zona contando con mayor cantidad

de información.

5.3. Análisis del Impacto de Fenómenos Macroclimáticos sobre el Altiplano Cundiboyacense:

Este punto consistió específicamente analizar el impacto del fenómeno del Niño sobre la

climatología del Altiplano, así como la realización de correlogramas cruzados y espectros

cruzados de Fourier entre los principales índices macroclimáticos y las series históricas de

precipitación y temperatura.

5.3.1. Análisis del Fenómeno del Niño

Para determinar este impacto, se realizaron correlaciones entre los diferentes Índices

Niño (niño 1-2, niño 3, niño 3-4 y niño 4) y las series históricas mensuales de precipitación

y temperatura, y análisis comparativos de las series históricas entre los valores de los

parámetros climáticos anuales en años Niño y los valores multianuales totales de las

series. Este análisis se realizó para los fenómenos ocurridos después de 1972, debido a

que gran parte de las series comienzan desde 1970.

- Comparación de series históricas: El procedimiento empleado consistió en tomar las

series anuales de cada estación de precipitación y de temperatura y comparar cada valor

con el valor promedio multianual de precipitación y temperatura respectivamente, se

encontró que para la mayoría de las estaciones en los años normales las variaciones no

superaron el 20%, por esta razón se propuso que un cambio significativo era aquel para el

cual los valores mensuales de precipitación y de temperatura se verían afectados en un

20%. Los procedimientos empleados para cada parámetro fueron:

Precipitación: Se realizó en Excel una tabla comparativa en la cual se comparan los

valores de precipitación anual en años niño con los valores de precipitación promedio

multianual, si la diferencia entre la precipitación anual y la precipitación promedio

multianual es mayor al 20%, se determinó que el aumento o la disminución de la

precipitación de ese año estuvo de alguna manera influenciada por el fenómeno del Niño.

En la Tabla 1 pueden ser observados los fenómenos Niño que influyeron en mayor

medida sobre la precipitación sobre el Altiplano Cundiboyacense.

MIC 2004-I-83

87

Tabla 26 Influencia del fenómeno del Niño en la precipitación del Altiplano Cundiboyacense P r e c . C a r a c t e r i s t i c a P r e c . C a r a c t e r is t i c a P r e c . C a r a c t e r i s t ic a P r e c . C a r a c t e r is t i c a P r e c . C a r a c t e r i s t ic a P r e c . C a r a c t e r i s t ic a P r e c . C a r a c t e r i s t i c a

2 4 0 3 5 1 5 7 7 4 . 2 0 - 1 3 1 n o i n f l u e n c i a - 1 3 3 n o i n f lu e n c ia - 1 6 4 in f l u e n c i a - 1 1 5 n o i n f lu e n c ia - 2 1 1 i n f l u e n c i a - 1 0 9 n o i n f l u e n c i a - 3 0 8 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 1 9 8 0 8 . 6 0 - 1 7 0 i n f l u e n c i a - 4 0 n o i n f lu e n c ia - 1 4 5 n o in f l u e n c i a 1 3 2 n o i n f lu e n c ia - 1 1 6 n o i n f l u e n c i a - 1 6 2 i n f lu e n c i a - 2 1 9 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 2 3 7 0 3 . 0 6 - 1 9 8 i n f l u e n c i a 7 4 n o i n f lu e n c ia - 1 4 4 in f l u e n c i a - 1 6 0 i n f lu e n c ia - 1 9 1 i n f l u e n c i a 2 2 n o i n f l u e n c i a - 3 1 7 i n f l u e n c i a3 5 1 9 0 0 1 1 1 3 7 . 2 3 - 3 3 0 i n f l u e n c i a 1 4 1 n o i n f lu e n c ia - 5 6 n o in f l u e n c i a 9 1 n o i n f lu e n c ia - 3 7 n o i n f l u e n c i a - 2 9 5 i n f lu e n c i a - 1 1 9 n o i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 7 6 8 0 7 . 2 7 - 1 6 3 i n f l u e n c i a 1 0 n o i n f lu e n c ia 6 0 n o in f l u e n c i a - 1 4 0 n o i n f lu e n c ia - 4 7 n o i n f l u e n c i a - 4 9 n o i n f l u e n c i a - 4 3 9 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 5 4 6 9 1 . 6 5 - 5 3 n o i n f l u e n c i a 4 0 n o i n f lu e n c ia 8 0 n o in f l u e n c i a 8 8 n o i n f lu e n c ia - 1 9 4 i n f l u e n c i a 1 2 5 n o i n f l u e n c i a - 3 2 2 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 4 1 8 2 5 . 1 4 5 4 7 i n f l u e n c i a 9 4 6 i n f lu e n c ia 3 0 1 in f l u e n c i a - 9 8 n o i n f lu e n c ia - 3 2 5 i n f l u e n c i a - 7 1 n o i n f l u e n c i a - 4 9 6 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 5 1 1 0 7 0 . 7 0 - 4 4 4 i n f l u e n c i a 4 9 n o i n f lu e n c ia - 3 8 3 in f l u e n c i a - 2 7 0 i n f lu e n c ia - 4 6 5 i n f l u e n c i a 1 5 3 n o i n f l u e n c i a - 5 0 3 i n f l u e n c i a2 4 0 3 5 1 7 9 5 3 . 0 7 - 7 6 n o i n f l u e n c i a 3 7 n o i n f lu e n c ia - 2 4 1 in f l u e n c i a - 9 0 n o i n f lu e n c ia - 3 3 1 i n f l u e n c i a 1 7 4 n o i n f l u e n c i a - 2 8 3 i n f l u e n c i a2 4 0 3 5 1 8 8 2 4 . 2 0 - 1 1 4 n o i n f l u e n c i a - 1 4 5 n o i n f lu e n c ia - 6 1 n o in f l u e n c i a - 5 6 n o i n f lu e n c ia - 2 1 7 i n f l u e n c i a 8 8 n o i n f l u e n c i a - 1 0 9 n o i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 3 5 9 6 8 . 4 7 8 7 1 i n f l u e n c i a 6 7 n o i n f lu e n c ia - 2 4 3 in f l u e n c i a - 1 7 8 n o i n f lu e n c ia - 3 9 0 i n f l u e n c i a - 3 8 n o i n f l u e n c i a - 3 2 4 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 6 1 8 6 9 . 7 9 3 3 9 i n f l u e n c i a 1 8 7 i n f lu e n c ia - 3 0 6 in f l u e n c i a - 1 3 9 n o i n f lu e n c ia - 3 0 4 i n f l u e n c i a - 3 5 n o i n f l u e n c i a - 1 9 0 i n f l u e n c i a2 4 0 3 1 0 4 8 5 3 . 2 3 - 4 2 3 in f l u e n c i a - 1 0 8 n o i n f lu e n c ia - 2 2 2 i n f l u e n c i a 1 2 1 n o i n f l u e n c i a - 1 7 3 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 7 7 6 6 6 . 7 5 - 1 4 5 i n f l u e n c i a 1 4 3 i n f lu e n c ia 2 8 1 in f l u e n c i a - 1 8 7 i n f lu e n c ia - 1 5 4 i n f l u e n c i a 1 6 0 i n f lu e n c i a - 1 9 7 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 3 8 1 2 5 2 . 8 5 5 5 n o i n f l u e n c i a 2 3 5 n o i n f lu e n c ia - 6 0 3 in f l u e n c i a - 8 1 n o i n f lu e n c ia - 4 1 4 i n f l u e n c i a - 1 7 9 n o i n f l u e n c i a - 3 7 5 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 5 3 8 7 8 . 5 0 2 9 4 i n f l u e n c i a - 8 5 n o i n f lu e n c ia - 1 3 4 n o in f l u e n c i a - 1 9 3 i n f lu e n c ia - 3 0 8 i n f l u e n c i a 5 1 n o i n f l u e n c i a - 2 7 2 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 5 5 6 3 5 . 5 7 8 0 n o i n f l u e n c i a 0 n o i n f lu e n c ia - 2 0 8 in f l u e n c i a - 1 7 0 i n f lu e n c ia - 1 6 9 i n f l u e n c i a 1 2 8 i n f lu e n c i a - 1 8 1 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 1 4 7 7 1 . 7 5 - 5 5 n o i n f l u e n c i a 6 4 n o i n f lu e n c ia - 2 9 9 in f l u e n c i a 4 4 1 i n f lu e n c ia - 2 9 7 i n f l u e n c i a - 1 7 2 i n f lu e n c i a - 2 4 2 i n f l u e n c i a2 4 0 3 0 3 1 9 6 2 . 3 0 2 8 6 i n f l u e n c i a 3 3 n o i n f lu e n c ia - 5 8 9 in f l u e n c i a - 1 6 7 n o i n f lu e n c ia - 1 6 9 n o i n f l u e n c i a - 1 9 n o i n f l u e n c i a - 3 3 8 i n f l u e n c i a2 4 0 3 5 1 3 6 2 2 . 9 7 1 7 9 i n f l u e n c i a 1 0 0 n o i n f lu e n c ia - 1 6 4 in f l u e n c i a - 3 4 n o i n f lu e n c ia - 1 6 9 i n f l u e n c i a 1 2 5 i n f lu e n c i a - 2 0 4 i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 7 0 1 2 9 7 . 6 2 2 7 4 i n f l u e n c i a - 6 1 n o i n f lu e n c ia 3 3 1 in f l u e n c i a 1 2 5 n o i n f lu e n c ia - 6 6 5 i n f l u e n c i a - 4 0 1 i n f lu e n c i a - 4 1 3 i n f l u e n c i a2 4 0 1 5 1 2 1 0 6 4 . 1 9 2 1 9 i n f l u e n c i a 0 n o i n f lu e n c ia 1 0 4 n o in f l u e n c i a 6 8 n o i n f lu e n c ia 2 9 4 i n f l u e n c i a 3 4 4 i n f lu e n c i a - 2 9 0 i n f l u e n c i a2 4 0 1 5 2 2 6 9 9 . 0 2 5 8 n o i n f l u e n c i a 1 0 8 n o i n f lu e n c ia - 1 2 1 n o in f l u e n c i a - 8 4 n o i n f lu e n c ia - 1 4 6 i n f l u e n c i a 1 0 5 n o i n f l u e n c i a - 2 1 0 i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 1 5 8 6 3 . 5 0 2 9 1 i n f l u e n c i a - 2 8 n o i n f lu e n c ia - 8 1 n o in f l u e n c i a 8 3 n o i n f lu e n c ia - 3 3 2 i n f l u e n c i a 1 9 8 i n f lu e n c i a - 3 4 9 i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 1 8 1 0 9 9 . 6 8 1 1 9 n o i n f l u e n c i a 9 9 n o i n f lu e n c ia - 4 2 6 in f l u e n c i a - 2 5 6 i n f lu e n c ia - 4 2 5 i n f l u e n c i a - 1 6 4 n o i n f l u e n c i a - 5 7 0 i n f l u e n c i a3 5 0 7 0 0 2 1 0 9 2 . 5 3 1 8 3 3 i n f l u e n c i a 5 3 4 i n f lu e n c ia 3 3 7 in f l u e n c i a - 2 4 5 i n f lu e n c ia - 4 3 6 i n f l u e n c i a - 4 4 7 i n f lu e n c i a - 3 3 3 i n f l u e n c i a3 5 0 7 0 0 3 8 6 1 . 9 9 3 1 0 i n f l u e n c i a 4 6 6 i n f lu e n c ia 2 3 7 in f l u e n c i a 1 7 9 i n f lu e n c ia 3 0 5 i n f l u e n c i a - 3 3 4 i n f lu e n c i a - 3 7 0 i n f l u e n c i a3 5 0 7 5 0 1 8 9 5 . 2 2 3 2 n o i n f l u e n c i a 8 9 n o i n f lu e n c ia - 1 2 1 n o in f l u e n c i a 1 0 8 n o i n f lu e n c ia - 7 9 n o i n f l u e n c i a - 9 3 n o i n f l u e n c i a - 7 2 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 6 3 2 7 2 2 . 1 7 1 1 0 n o i n f l u e n c i a 1 0 8 n o i n f lu e n c ia - 1 6 6 in f l u e n c i a - 1 2 1 n o i n f lu e n c ia - 1 3 8 n o i n f l u e n c i a - 7 3 n o i n f l u e n c i a - 1 3 8 n o i n f l u e n c i a2 4 0 1 1 0 6 9 7 9 . 6 1 - 1 0 0 n o in f l u e n c i a - 1 7 0 n o i n f lu e n c ia - 3 3 9 i n f l u e n c i a 2 5 2 i n f lu e n c i a - 2 4 6 i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 4 3 6 7 9 . 8 6 - 7 9 n o i n f l u e n c i a 1 8 0 i n f lu e n c ia - 6 6 n o in f l u e n c i a - 2 5 7 i n f lu e n c ia - 2 6 n o i n f l u e n c i a - 1 3 7 i n f lu e n c i a - 6 n o i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 0 7 8 1 9 . 3 1 1 7 0 - 1 8 7 in f l u e n c i a - 2 3 5 i n f lu e n c ia - 1 6 3 n o i n f l u e n c i a 2 6 6 i n f lu e n c i a - 8 2 n o i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 1 4 6 9 3 . 2 0 4 0 n o i n f l u e n c i a 2 0 4 i n f lu e n c ia - 2 1 3 in f l u e n c i a - 6 7 n o i n f lu e n c ia - 1 4 3 i n f l u e n c i a - 5 9 n o i n f l u e n c i a - 2 2 5 i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 6 1 7 3 5 . 4 4 4 9 6 i n f lu e n c ia - 1 1 5 n o in f l u e n c i a 1 2 2 n o i n f lu e n c ia - 2 8 4 i n f l u e n c i a - 2 2 4 i n f lu e n c i a - 4 3 7 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 7 4 9 3 0 . 9 7 3 1 7 i n f lu e n c ia 1 3 5 n o in f l u e n c i a 2 1 0 i n f lu e n c ia - 1 1 8 n o i n f l u e n c i a - 2 0 5 i n f lu e n c i a - 1 9 4 i n f l u e n c i a2 4 0 1 0 3 5 7 1 7 . 3 6 5 9 n o i n f lu e n c ia - 9 9 n o in f l u e n c i a 7 8 n o i n f lu e n c ia - 1 9 3 i n f l u e n c i a 1 2 2 n o i n f l u e n c i a - 1 4 0 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 2 7 7 7 4 . 2 9 2 4 0 i n f lu e n c ia - 2 0 8 i n f l u e n c i a - 4 1 1 i n f lu e n c i a - 3 9 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 6 2 5 9 7 . 2 6 - 4 9 n o i n f lu e n c ia - 7 5 n o i n f l u e n c i a 7 1 n o i n f l u e n c i a - 1 5 9 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 1 8 8 5 9 . 7 7 1 0 2 n o i n f lu e n c ia - 2 5 5 i n f l u e n c i a 1 6 5 n o i n f l u e n c i a - 1 7 5 i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 7 8 1 1 3 6 . 8 9 - 1 2 9 n o i n f lu e n c ia - 1 6 2 n o i n f l u e n c i a - 1 9 7 n o i n f l u e n c i a - 1 1 5 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 6 3 8 0 2 . 8 4 8 4 n o i n f lu e n c ia - 2 0 5 i n f l u e n c i a 2 7 3 i n f lu e n c i a - 2 2 6 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 7 0 7 3 5 . 6 9 1 2 7 n o i n f lu e n c ia - 1 2 4 n o i n f l u e n c i a - 8 5 n o i n f l u e n c i a - 1 8 8 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 2 2 1 1 3 7 . 9 6 2 6 2 i n f lu e n c ia - 2 6 1 i n f l u e n c i a - 5 5 n o i n f l u e n c i a - 4 1 1 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 2 5 7 0 4 . 9 3 1 7 5 i n f lu e n c ia - 7 4 n o i n f l u e n c i a 1 7 5 i n f lu e n c i a - 1 1 4 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 5 9 6 3 7 . 3 6 2 0 7 i n f lu e n c ia - 1 0 8 n o i n f l u e n c i a - 2 3 6 i n f lu e n c i a - 2 0 0 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 4 5 8 1 2 . 1 9 - 1 1 1 n o i n f lu e n c ia - 4 7 5 i n f l u e n c i a 2 8 9 i n f lu e n c i a - 3 1 9 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 3 1 7 0 2 . 9 3 1 1 8 n o i n f lu e n c ia 9 7 n o i n f l u e n c i a 1 1 9 n o i n f l u e n c i a - 2 2 2 i n f l u e n c i a2 1 2 0 2 0 2 9 3 9 . 6 3 - 1 1 6 n o i n f l u e n c i a 8 8 n o i n f l u e n c i a - 7 6 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 9 9 1 3 7 2 . 8 8 - 2 6 8 n o i n f l u e n c i a - 2 3 3 n o i n f l u e n c i a - 1 0 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 6 4 2 8 8 3 . 7 1 - 4 4 n o i n f l u e n c i a 2 6 n o i n f l u e n c i a - 1 1 3 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 1 1 1 1 4 0 . 6 8 - 1 3 8 n o i n f l u e n c i a - 2 0 n o i n f lu e n c ia - 2 3 8 in f l u e n c i a - 1 5 5 n o i n f lu e n c ia 1 9 5 n o i n f l u e n c i a 2 6 8 i n f lu e n c i a 2 2 8 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 4 0 1 0 4 1 . 2 3 2 9 8 i n f l u e n c i a 3 6 n o i n f lu e n c ia - 2 6 7 in f l u e n c i a - 9 6 n o i n f lu e n c ia - 1 6 5 n o i n f l u e n c i a - 5 2 n o i n f l u e n c i a 2 2 4 i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 5 2 6 5 7 . 2 3 8 2 n o i n f l u e n c i a - 5 4 n o i n f lu e n c ia - 5 1 n o in f l u e n c i a - 3 9 8 i n f lu e n c ia - 2 0 6 i n f l u e n c i a 1 6 9 i n f lu e n c i a - 2 1 6 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 9 7 5 9 5 . 4 5 - 4 n o i n f l u e n c i a - 7 5 n o i n f lu e n c ia - 6 8 n o in f l u e n c i a - 8 7 n o i n f lu e n c ia - 2 1 9 i n f l u e n c i a - 5 6 n o i n f l u e n c i a - 5 7 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 9 6 8 8 4 . 6 4 1 7 6 n o i n f l u e n c i a 2 2 n o i n f lu e n c ia 5 5 n o in f l u e n c i a - 9 4 n o i n f lu e n c ia - 2 4 7 i n f l u e n c i a - 2 5 8 i n f lu e n c i a - 3 0 4 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 5 4 5 8 3 . 5 1 1 3 8 i n f l u e n c i a - 3 1 n o i n f lu e n c ia 4 5 n o in f l u e n c i a - 6 4 n o i n f lu e n c ia - 2 6 4 i n f l u e n c i a 1 3 6 i n f lu e n c i a - 1 7 9 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 1 1 9 6 6 . 6 8 2 0 2 i n f l u e n c i a 2 1 2 i n f lu e n c ia 1 3 6 n o in f l u e n c i a - 1 3 7 n o i n f lu e n c ia - 4 9 n o i n f l u e n c i a - 4 4 n o i n f l u e n c i a - 2 1 9 i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 6 5 9 3 0 . 7 1 7 2 n o i n f l u e n c i a 2 5 8 i n f lu e n c ia - 1 1 1 n o in f l u e n c i a - 2 3 n o i n f lu e n c ia - 3 0 2 i n f l u e n c i a 9 0 n o i n f l u e n c i a - 3 2 7 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 6 9 9 0 2 . 5 4 1 8 0 n o i n f l u e n c i a 6 n o i n f lu e n c ia - 1 1 9 n o in f l u e n c i a - 1 8 5 i n f lu e n c ia - 2 9 3 i n f l u e n c i a - 2 9 n o i n f l u e n c i a - 2 4 7 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 3 8 5 8 7 . 3 0 1 6 9 i n f l u e n c i a - 1 4 n o i n f lu e n c ia - 7 5 n o in f l u e n c i a - 3 5 n o i n f lu e n c ia - 5 6 n o i n f l u e n c i a - 1 9 0 i n f lu e n c i a - 8 8 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 3 1 8 7 1 . 2 1 1 2 1 n o i n f l u e n c i a 5 6 n o i n f lu e n c ia - 1 1 9 n o in f l u e n c i a - 1 6 3 n o i n f lu e n c ia - 2 7 5 i n f l u e n c i a 1 7 8 i n f lu e n c i a - 4 4 9 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 1 6 7 3 0 . 5 8 2 7 n o i n f l u e n c i a - 8 7 n o i n f lu e n c ia 2 3 n o in f l u e n c i a 9 6 n o i n f lu e n c ia - 2 7 4 i n f l u e n c i a 1 9 0 i n f lu e n c i a - 2 0 2 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 2 4 9 9 8 . 7 9 1 4 5 n o i n f l u e n c i a 1 8 n o i n f lu e n c ia 1 5 2 n o in f l u e n c i a 1 8 4 n o i n f lu e n c ia - 1 6 2 n o i n f l u e n c i a 2 8 7 i n f lu e n c i a 2 9 6 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 9 8 1 0 8 5 . 8 7 - 4 7 6 i n f l u e n c i a 7 0 n o i n f l u e n c i a - 2 1 7 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 0 8 1 1 4 6 . 6 4 - 1 4 4 n o i n f l u e n c i a - 2 6 n o i n f lu e n c ia - 1 4 5 n o in f l u e n c i a - 3 5 n o i n f lu e n c ia 1 8 9 n o i n f l u e n c i a 2 6 2 i n f lu e n c i a 2 2 2 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 2 3 9 7 7 . 1 5 2 5 0 i n f l u e n c i a 7 9 n o i n f lu e n c ia - 1 1 8 n o in f l u e n c i a - 2 8 2 i n f lu e n c ia - 3 1 6 i n f l u e n c i a - 4 6 n o i n f l u e n c i a - 2 9 6 i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 3 2 1 1 5 7 . 7 8 1 7 5 n o i n f l u e n c i a - 4 2 n o i n f lu e n c ia - 5 0 n o in f l u e n c i a - 2 9 8 i n f lu e n c ia - 2 4 1 i n f l u e n c i a - 4 2 n o i n f l u e n c i a - 5 1 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 2 0 4 1 1 4 0 . 9 9 - 1 0 9 n o i n f l u e n c i a 1 9 3 n o i n f l u e n c i a - 1 5 8 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 0 1 3 1 2 2 2 . 0 1 - 1 8 2 n o i n f l u e n c i a 1 3 9 n o i n f lu e n c ia - 9 8 n o in f l u e n c i a 3 9 8 i n f lu e n c ia - 1 3 5 n o i n f l u e n c i a - 1 4 8 n o i n f l u e n c i a 1 7 4 n o i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 7 7 5 0 7 . 2 0 7 4 n o in f l u e n c i a 2 6 9 i n f lu e n c ia - 2 3 1 i n f l u e n c i a 1 5 3 i n f lu e n c i a - 2 1 3 i n f l u e n c i a2 1 2 0 5 9 8 7 8 0 . 1 8 - 2 1 3 i n f l u e n c i a 4 3 n o i n f l u e n c i a - 2 4 2 i n f l u e n c i a2 1 2 0 1 5 5 7 5 2 . 6 9 - 1 8 4 i n f l u e n c i a 6 5 n o i n f l u e n c i a - 2 4 4 i n f l u e n c i a2 1 2 0 6 2 6 7 2 0 . 4 5 - 1 2 2 n o i n f l u e n c i a - 5 n o i n f l u e n c i a - 2 1 5 i n f l u e n c i a

1 9 9 1 - 9 2 1 9 9 4 - 9 5 1 9 9 7 - 9 81 9 7 2 - 7 3 1 9 7 6 1 9 8 2 - 8 3 1 9 8 6 - 8 7C ó d ig o P r e c . M u l t i a n u a l

MIC 2004-I-83

88

La Figura 30 presenta la distribución de las estaciones de precipitación influenciadas por

el fenómeno del Niño sobre el altiplano, esta discriminación se realizó en función de la

cantidad de fenómenos que influenciaron cada estación (si más del 50% de los

fenómenos influyó, se dice que se presenta influencia) las estaciones azules constituyen

aquellas que son influenciadas por el fenómeno, mientras que las estaciones rojas indican

estaciones independientes de este fenómeno. Puede observarse que la mayor parte de

las estaciones que se ven influenciadas por este fenómeno se localizan en la zona central

del Altiplano (en sitios donde no hay muchas fuentes de contaminación provenientes de

industrias) mientras que las zonas sur occidental y nor oriental del Altiplano que son

zonas en donde se produce bastante contaminación no parecen estar muy influencias por

estos fenómenos, resultados muy similares peor inversos a los encontrados para las

series que presentan tendencias de temperatura y de precipitación.

Figura 30 Influencia del Fenómeno del niño en la precipitación Altiplano Cundiboyacense

MIC 2004-I-83

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De la Figura 30 es importante resaltar que los fenómenos Niño que presentaron un mayor

grado de influencia con la precipitación sobre la zona en estudio fueron los ocurridos en

1991-92 y 1997-98, seguidos por el ocurrido en 1994-95, y se trata de una disminución de

las cantidades normales de precipitación. Esto indica que con el pasar de los años la

influencia de esté fenómeno sobre la zona en estudio es mayor.

Temperatura: El procedimiento empleado para el análisis de la temperatura fue totalmente

análogo al descrito para la precipitación, la Tabla 27 muestra las estaciones que se

vieron mas influenciadas por este fenómeno.

Tabla 27 Influencia del Fenómeno del Niño en la Temperatura del Altiplano Cundiboyacense

Temp. Influencia Temp. Influencia Temp. Influencia Temp. Influencia Temp. Influencia Temp. Influencia Temp. Influencia2120572 11.6 0.1 no influye -0.7 influye 0.3 no influye 0.5 influye 1.1 influye 0.4 influye 0.2 no influye2120542 13.1 -3.6 influye -1.1 influye -0.2 no influye 0.1 no influye 0 no influye -0.1 no influye 0.8 influye2120598 13.6 -0.9 influye -0.2 no influye -0.2 no influye 1.2 influye2120579 13.5 -0.4 no influye -0.6 influye 0.4 no influye 0.4 no influye 0.8 influye -0.1 no influye 1 influye2120623 13.6 0.1 no influye 0.2 no influye 0.4 no influye2120622 14.8 -0.3 influye 0.7 influye 0.8 influye2120571 14.6 -1.5 influye -0.9 influye 1.5 influye -0.6 influye 2 influye2120558 12.5 -0.4 influye -0.7 influye -0.1 no influye 0.6 influye 1.5 influye 0.2 no influye 0.9 influye2120626 13.9 -0.5 influye -0.3 no influye 0.5 influye2120605 13.9 -0.8 influye -0.4 influye 0.3 no influye 1.3 influye2120570 13.2 -1 influye -0.3 no influye 1.3 influye 1 influye 0.5 influye -0.4 influye2401512 14.4 0.3 no influye -0.4 no influye 0.6 influye 0.5 influye 0.2 no influye 0.3 no influye 0.7 influye2120574 12.2 -0.6 influye -0.3 no influye -0.4 influye 0.2 no influye 1.1 influye2401522 13.8 -0.6 influye -0.3 no influye 0.4 no influye 0.2 no influye 0.6 influye 0.5 influye 0.7 influye3507501 14.2 -0.1 no influye -0.8 influye 1.2 influye -0.4 no influye -0.1 no influye 1.3 influye 1.1 influye2403513 12.9 -0.2 no influye -0.5 influye 0.4 influye 0.4 influye 0.2 no influye 0.2 no influye 0.9 influye2403504 13.6 0.5 influye 1 influye2403517 14.3 -0.5 influye -0.5 influye 0.3 no influye 0.7 influye 0.4 influye 0.2 no influye 0.7 influye2403512 14.2 -0.5 influye -0.4 no influye -0.5 influye -1.1 influye -0.1 no influye -0.5 influye -0.4 no influye2403518 15.2 0.2 no influye 0 no influye 0.9 influye -0.8 influye 0.6 influye -0.3 no influye -0.2 no influye3509503 11.3 -0.3 no influye -0.7 influye 0.3 no influye 0.5 influye 0.3 influye 0.2 no influye 0.7 influye2403515 15.1 -0.1 no influye -0.4 no influye 0.8 influye -0.4 no influye 0.3 no influye 0.1 no influye 0.2 no influye

Código Temp. Media

1991-92 1994-95 1997-981972-73 1976 1982-83 1986-87

Puede observarse que al igual que para la precipitación los fenómenos con mayor grado

de influencia fueron los ocurridos en 1991-92 y 1997-98, y dicha influencia se refleja casi

en su totalidad en un aumento en los valores normales de temperatura, aspecto que está

relacionado con la disminución de la precipitación en los mismos periodos de tiempo.

En la Figura 31 se observan en azul las estaciones cuya temperatura ha sido seriamente

influenciada por el fenómeno del niño, las cuales se encuentran distribuidas a lo largo de

toda la zona en estudio, mientras que las estaciones en rojo corresponden a aquellas

cuyos valores de temperatura no se ven seriamente afectados por el fenómeno del Niño,

se encuentran ubicadas en la zona nor oriental del Altiplano y en zonas cercanas a la

ciudad de Bogotá. Desafortunadamente como ya fue mencionado es necesario contar con

mayor cantidad de información en la parte central de Altiplano, en lo concerniente a

temperatura para así establecer de una manera más confiable el comportamiento de esta

región del país.

MIC 2004-I-83

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Figura 31 Influencia del fenómeno del Niño en la temperatura del Altiplano Cundiboyacense

- Diagramas de comportamiento en años Niño: Se realizaron planos en los cuales se hace

un paralelo entre el aumento o disminución de las lluvias y de las temperaturas en el

Altiplano Cundiboyacense durante los años con fenómeno del Niño. Los resultados

encontrados son los siguientes:

Fenómeno del Niño 1972-73 y 1976: las consecuencias climáticas fueron leves,

solamente se presentaron algunos incrementos en la precipitación, en zonas aledañas a

los municipios de Turmequé, Nuevo Colón, Ventaquemada y Duitama y un foco de

disminución de la misma en la esquina oriental de la zona en estudio, acompañados de

una marcada disminución de la temperatura en la zona de Madrid y Mosquera

(Cundinamarca), que no repercutió en las cantidades de precipitación de esta zona del

Altiplano.

MIC 2004-I-83

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Para el resto de la zona en estudio se observa que durante estos años no se presentó

variación importante en la precipitación. El comportamiento de la temperatura es análogo

al encontrado para la precipitación.

Fenómeno del Niño de 1976: En cuanto a la precipitación se observa el mismo

comportamiento encontrado para el fenómeno ocurrido en 1972-73, pero sin la

disminución de la precipitación encontrada en la zona oriental del Altiplano. Los valores de

la temperatura permanecen constantes en relación con los promedios multianuales en la

zona del departamento de Boyacá, mientras que para Cundinamarca estos valores

disminuyen levemente haciéndose esto más evidente en las zonas cercanas a los llanos

orientales y a la ciudad de Bogotá.

Fenómeno del Niño de 1982-83: En general la precipitación no sufre variaciones

significativas con excepción de algunas zonas del departamento de Boyacá como son

Ráquira, Combita, Oicatá, Nobsa y Paipa en los cuales se observa una importante

disminución en la precipitación. La temperatura presenta importantes incrementos en la

zona limítrofe entre los departamentos de Cundinamarca y Boyacá, no se encontró

ninguna relación entre el aumento de la temperatura con la disminución de la precipitación

en la zona de estudio.

Fenómeno del Niño de 1986-87: Se trató de un fenómeno que no impacto de gran forma

la zona en estudio, se presentaron pequeñas variaciones positivas y negativas en la

precipitación del altiplano pero que no dan indicios de una fuerte influencia de factores

externos. La temperatura durante este fenómeno presentó incrementos en zonas

aledañas a la ciudad de Bogotá, y en el departamento de Boyacá en Tunja y ciudades

cercanas (lugares en donde la precipitación presento niveles de disminución),

observándose cierta relación en los cambios producidos por el fenómeno del Niño.

Fenómeno del Niño de 1991-92: Como se observó en la Tabla 1 y en la Tabla 27 esté

fenómeno influyo en gran medida sobre la zona en estudio, se observa una disminución

generalizada de la precipitación a lo largo de toda la zona en estudio, presentando sus

principales picos a lo largo de toda la franja nor-occidental del Altiplano, se presenta

también un importante incremento en los valores de temperatura en todo el Altiplano, los

principales picos se observan en la Sabana de Bogotá y en la zona sur de la zona en

estudio, lo cual no es concordante con el comportamiento de la precipitación.

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Fenómeno del Niño de 1994-95: Se presentó un aumento en la precipitación en la

mayoría del área del Altiplano, aunque de muy pequeñas proporciones, en la zona que

limita con las cuencas de los Llanos orientales se presenta un aumento considerable en

los valores de precipitación, concordando con fuertes incrementos de temperatura, en la

misma zona, la temperatura en el resto del Altiplano presenta incrementos considerables.

Fenómeno del Niño de 1997-98: Se observan las mayores consecuencias sobre la

precipitación del Altiplano, la cual disminuye considerablemente en toda la zona,

especialmente en la región oriental de departamento de Boyacá (municipios de

Sogamoso, Duitama, Aquitania, Tunja, entre otros) y en la zona norte del Altiplano

(Chiquinquirá, Ráquira, San Miguel de Sema, entre otros). La temperatura de la zona

también presenta los mayores incrementos observados durante los fenómenos Niño, los

picos principales se producen en las estaciones cercanas a las cuencas de los Llanos

orientales y en la Sabana de Bogotá. Aunque para toda la zona en estudio se encontraron

altos incrementos en la temperatura, los picos de esta no concuerdan con los encontrados

para la disminución de precipitación.

Es importante anotar que las consecuencias de los fenómenos Niño se aprecian cada vez

con mayor intensidad, además el parámetro que se ve afectado en mayor medida es la

temperatura, ya que esta aumenta en forma considerable en casi la totalidad de los

fenómenos estudiados. Los gráficos encontrados para los análisis mencionados

anteriormente pueden ser observados en su totalidad en el anexo 5.

Adicionalmente se realizaron gráficos del impacto del Fenómeno en una escala de tiempo

mas pequeña, esto se realizó para periodo lluvioso del fenómeno del Niño de 1997

(meses de octubre – diciembre). El procedimiento empleado fue el mismo de la

comparación de la precipitación mensual con los valores multianuales de precipitación,

para establecer el cambio en la precipitación producido por el fenómeno, en la Figura 32

es posible observar los resultados encontrados.

En la Figura 32 se observa en la escala de valores el porcentaje de disminución de la

precipitación durante los meses de invierno, es claro que a lo largo de toda el área de

estudio se presenta una importante disminución de la precipitación, siendo muy

pronunciado en la Sabana de Bogotá, zona en la cual se concentran la mayor cantidad de

estaciones que se vieron influenciadas históricamente por este fenómeno (ver Figura 30)

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Figura 32 Comportamiento de la Precipitación Durante los Meses de Invierno en el Altiplano Cundiboyacense Durante el Fenómeno del Niño de 1997

- Correlogramas cruzados IOS – Precipitación: Analizando los correlogramas encontrados

se observa muy claramente que para valores altos del IOS (fenómeno de la niña) se

observa un aumento en el valor de la precipitación y por consiguiente para valores bajos

se produce una disminución de la precipitación. El mayor grado impacto de este

fenómeno sobre la precipitación no se encuentra para un rezago de 0 meses, en

promedio esta en 1 ó 2 meses de rezago.

El periodo promedio de influencia del fenómeno corresponde a un rezago de 5 meses,

tiempo a partir del cual el coeficiente de correlación no supera los límites de

independencia. Adicionalmente se observa que el correlograma no presenta una ciclicidad

marcada, aspecto que se ve reflejado al analizar el espectro cruzado de Fourier,

obteniendo máximas potencias para seis meses, pero con potencias demasiado bajas.

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- Correlogramas cruzados IOS – Temperatura: De acuerdo a los datos obtenidos de los

correlogramas, se observa que la influencia es inversamente proporcional, así, cuando se

presenta fenómeno del Niño y el IOS toma valores negativos, la temperatura del Altiplano

se eleva, por el contrario para fenómenos Niña se produce un decrecimiento de la

temperatura.

En contraposición a la precipitación, la máxima influencia del fenómeno sobre la

temperatura se produce para un rezago de cero meses, y se va disipando hasta un

promedio de 4 meses, tiempo en el cual el coeficiente de correlación no supera los límites

de independencia.

En general los correlogramas no presentan ninguna ciclicidad que se pueda detectar, lo

cual es consecuente con los espectros de Fourier, en los cuales las mayores potencias

encontradas son del orden de 10-3.

- Correlogramas cruzados Niño1-2 – Precipitación: De acuerdo con los correlogramas,

este fenómeno influye en gran medida sobre la precipitación del Altiplano, cuando se

presenta un calentamiento de la superficie del océano las precipitaciones de la zona en

estudio disminuyen. El alto grado de influencia puede ser debido a que este fenómeno se

mide en una zona muy cercana a las costas de América del Sur.

Como en el caso del IOS, la mayor influencia de este fenómeno sobre la precipitación no

se presenta para un rezago de 0 sino para 1 ó 2 meses, luego empieza a disminuir hasta

que el coeficiente de correlación no supera los límites de independencia, en este

momento la influencia se convierte en positiva (relación directa, cuando aumenta la

temperatura del océano aumenta la precipitación) hasta llegar a un máximo, lo cual ocurre

en promedio al mes con un rezago de 10 meses, para luego disminuir hasta convertirse

nuevamente en relación inversa, superando para casi la totalidad de los meses los límites

de independencia.

Estos correlogramas presentan un alto grado de ciclicidad, como se observa en los

diagramas de Fourier que presentan altos picos a los doce meses, indicando que las

frecuencias duran este tiempo. Como puede observarse, se trata de un fenómeno que

está muy relacionado con la precipitación del Altiplano Cundiboyacense.

- Correlogramas cruzados Niño 1-2 – Temperatura: Los correlogramas presentan un

comportamiento similar a los analizados anteriormente para la precipitación, pero con

influencias inversas, es decir, cuando aumenta la temperatura del océano la temperatura

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del Altiplano aumenta, esto puede ser debido a las corrientes de aire caliente que entran

al continente provenientes del océano, además, la máxima influencia presentada se

origina para un rezago de 0 meses, a partir del cual disminuye.

Tal como para la precipitación, existe una ciclicidad muy pronunciada de 12 meses, lo

cual puede observarse también con los espectros de Fourier, que muestran que las

máximas frecuencias se producen para los doce meses.

- Correlogramas cruzados Niño 3 y 3-4 – Precipitación: Se trata de do correlogramas con

comportamientos muy similares, razón por la cual es posible analizarlos como uno solo. Al

igual que el Niño1-2, cuando se presenta el fenómeno la precipitación sobre el Altiplano

disminuye. Esta influencia se presenta con un rezago de 4 meses en promedio, y en

muchas estaciones antes de este tiempo el coeficiente de correlación no supera los

límites de independencia, y con el pasar de los meses, esta relación se hace cada vez

menor.

Los correlogramas no poseen mucha ciclicidad, pero analizando el espectro de Fourier se

encuentra que existen frecuencias que varían de 6 a 12 meses, aunque con potencias

que no son muy significativas.

- Correlogramas cruzados Niño 3 y 3-4 – Temperatura: la observación de los

correlogramas indica que se trata de parámetros que están fuerte y directamente

relacionados, si aumenta la temperatura del océano se produce un aumento en la

temperatura del Altiplano. Esta relación toma su máximo valor para rezago 0, disminuye

hasta presentar una relación inversa en aproximadamente 6 meses para luego volver a

buscar un máximo de correlación directa.

El primer pico de correlación encontrado es el mas alto, los picos siguientes son un poco

más bajos pero de valor constante, definiendo un ciclo casi perfecto cuya frecuencia es de

12 meses, valor que se encuentra reflejado en los diagramas del espectro cruzado de

Fourier.

- Correlogramas cruzados Niño 4 – Precipitación: No se encuentra un patrón de

comportamiento para los correlogramas, puede influir de distintas maneras la precipitación

del Altiplano, en todas las estaciones analizadas, la relación excede los límites de

independencia, pero en algunas de ellas lo hace en forma positiva y en otras

negativamente, sin hacer discriminación de ubicación ni altura, los coeficientes de

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correlación aunque superan los límites de independencia presentan valores bajos con

relación encontrados para las otras zonas de medición de temperatura..

Por medio del espectro de Fourier se encontró que presenta algún grado de ciclicidad

cada 6 ó 12 meses, pero con potencias demasiado bajas. Este comportamiento de

ciclicidad muy rara vez se ve reflejado en los correlogramas.

- Correlogramas cruzados Niño 4 – Temperatura: Los correlogramas muestran que la

relación existente entre estos dos parámetros es menor que la encontrada para los otros

Niño. Se trata de una relación directa, cuando aumenta la temperatura oceánica aumenta

la temperatura del Altiplano, aunque se trata del único fenómeno analizado hasta ahora

que para temperatura no presenta su máxima relación para un rezago de 0 meses, algo

que puede estar relacionado con la distancia.

Se observa un ciclicidad de 12 meses aunque con potencias en el espectro de Fourier

muy bajas, el primer ciclo muestra la mayor relación existente, el segundo ciclo la relación

baja hasta encontrar un máximo que no supera los límites de independencia, los

siguientes ciclos van aumentando su coeficiente de correlación el cual siempre está por

encima de los límites de independencia.

5.3.2. Otros fenómenos

- Correlogramas cruzados NAO y QBO – Precipitación: Se trata de parámetros que no

presentan ninguna relación con la precipitación del Altiplano Cundiboyacense, sus

correlogramas en escasas oportunidades superan los límites de independencia y sus

coeficientes de correlación presentan valores demasiado bajos. No presentan ningún tipo

de ciclicidad apreciable, los espectros cruzados de Fourier presentan algunas frecuencias

importantes en 6 ó 12 meses, pero con potencias demasiado bajas que no implican

ninguna clase de importancia.

- Correlogramas cruzados NAO – Temperatura: Analizando los correlogramas se puede

observar que este fenómeno ejerce una leve influencia sobre la temperatura del Altiplano.

Lo anterior se ve reflejado en promedio hasta los 6 meses de rezago, para los cuales,

para un alto índice de la NAO se produce una disminución de la temperatura. Cabe

aclarar que no se trata de una influencia muy grande, ya que los coeficientes de

correlación apenas superan los límites de independencia.

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Para meses posteriores (rezago de 12 meses) se observa una marcada correlación

positiva entre estos dos parámetros, luego el coeficiente de correlación disminuye para

luego volver a tomar valores altos. Los valores positivos del coeficiente presentan valores

que sobrepasan ampliamente los límites de independencia.

Los correlogramas presentan algo de ciclicidad aproximadamente cada 12 meses, aunque

cada ciclo difiere en los valores máximos y mínimos que toma el coeficiente, los cuales

van disminuyendo en cada ciclo, evidenciando que la influencia del fenómeno disminuye

con el tiempo. En los espectros cruzados de Fourier puede observarse que 12 meses

constituye la frecuencia que más se repite para los correlogramas, alcanzando en algunos

casos frecuencias importantes.

Correlogramas cruzados QBO – Temperatura: Los correlogramas presentan dos clases

de comportamientos; el primero se concentra en estaciones localizadas en el

departamento de Boyacá, se caracteriza por presentar para los primeros meses de rezago

una influencia directa sobre la temperatura del Altiplano, es decir si se presentan valores

altos del índice de la QBO, se presentarán valores altos en la precipitación del Altiplano.

Estos correlogramas presentan una ciclicidad importante cada doce meses, y los valores

máximos y mínimos del coeficiente de correlación son relativamente constantes en todos

los ciclos, el comportamiento de la ciclicidad se observa claramente en los espectros

cruzados de Fourier, los cuales muestran potencias importantes para un periodo de 12

meses.

Los correlogramas de las estaciones que se encuentran localizadas en el departamento

de Cundinamarca presentan otro tipo de comportamiento, ya que si el índice de la QBO

presenta valores altos, la temperatura del Altiplano disminuye. Estos correlogramas

presentan ciclos irregulares que varían entre 20 y 30 meses de rezago, pero con

potencias en el espectro de Fourier que no son muy significativas.

En la Figura 33 se observa la distribución de las estaciones en función de la

caracterización mencionada anteriormente, en color amarillo se encuentran las estaciones

con ciclicidad de 12 meses concentradas principalmente en el departamento de Boyacá,

mientras que las estaciones azules son las estaciones localizadas en mayor número en el

departamento de Cundinamarca..

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Figura 33 Relación entre QBO y la Temperatura del Altiplano

Los correlogramas y espectros de Fourier encontrados correspondientes a las relaciones

entre los diferentes índices macroclimáticos y los valores de precipitación y temperatura

para las series mensuales del Altiplano Cundiboyacense pueden ser observados en el

anexo 7.

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6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Se observa que el comportamiento del clima en el Altiplano Cundiboyacense no es

uniforme, la precipitación presenta diferentes tipos de comportamiento dependiendo de la

ubicación espacial, mostrando ciclos anuales para estaciones localizadas en las zonas

cercanas a las cuencas pertenecientes a los Llanos Orientales, y ciclos semi anuales para

la zona restante del Altiplano, para el caso de la temperatura se observa un solo tipo de

comportamiento con ciclos anuales para toda la zona en estudio.

En general el comportamiento de la temperatura se encuentra relacionado con la altura de

la zona, aunque existen sectores del Altiplano en los cuales no se observa esta relación,

estas zonas se encuentran localizadas principalmente en el sector nor-oriental del

Altiplano, constituida por sitios en los cuales el estilo de vida de sus habitantes produce

muchos residuos contaminantes que son enviados al ambiente, razón por la cual sería

importante la realización de investigaciones con el fin de entender el comportamiento de

la temperatura de estas regiones.

Analizando el comportamiento de las series históricas, es evidente que la temperatura del

altiplano está aumentando de manera importante, esto se observa principalmente en

Bogotá y en la Sabana de Bogotá, donde se concentran la mayor cantidad de estaciones

con tendencias positivas importantes, así, es posible que en esta zona se presenta un

importante incremento en la temperatura en un periodo muy corto de tiempo.

El Altiplano Cundiboyacense está sufriendo una importante disminución en la cantidad de

agua precipitada, esto se hace evidente principalmente en la región nor-oriental, donde

están ubicadas las estaciones que presentan una mayor tendencia negativa, si estas

tendencias negativas continúan en la zona, es posible que se pierda hasta un 20% de

precipitación en un periodo de tiempo inferior a 15 años.

La temperatura del Altiplano está directamente relacionada con la precipitación, esta

relación también se encuentra presente en las tendencias, ya que se observa que en las

zonas en donde se presentan mayores tendencias de aumento de la temperatura no se

presentan las mayores tendencias de disminución de precipitación y viceversa, por el

contrario, estas zonas se encuentran localizadas en los extremos del Altiplano.

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100

Para la zona en estudio, el fenómeno del Niño causa un descenso en los niveles de

precipitación casi general, y un aumento en los niveles de la temperatura, se observa

además que este influye en mayor medida sobre la temperatura y que su impacto sobre

los dos parámetros se ha venido intensificando en los últimos fenómenos ocurridos.

En lo referente a la precipitación, el fenómeno del Niño afecta principalmente a las

estaciones que están localizadas en la zona central del Altiplano, esto puede deberse a

que se trata de zonas que presentan menos cantidad de contaminantes en el aire, por lo

que su comportamiento está mas influenciado por los fenómenos naturales. Para la

temperatura ocurre lo mismo, ya que las pocas estaciones que no ven afectadas por el

fenómeno se encuentran localizadas en los extremos nor oriental y sur occidental del

altiplano, zonas de mayor contaminación.

De los índices macroclimáticos analizados, los que presentan mayor influencia sobre la

precipitación y temperatura del Altiplano son los relacionados con el fenómeno del Niño

(IOS, Niño 1, Niño3, etc.), ni la Oscilación del Atlántico Norte (NAO) ni la Oscilación Cuasi

Bienal (QBO) presentan ninguna correlación con la precipitación pero si con la

precipitación del Altiplano aunque con coeficientes de correlación bajos comparados con

los encontrados para los índices del Niño.

Cabe aclarar que las conclusiones encontradas para la temperatura pueden tener algunas

falencias debido a que no se dispuso de suficiente información, además, algunas de las

series históricas poseen buen número de registros faltantes que hacen que la información

no sea del todo verídica.

Es importante continuar con este tipo de investigaciones, analizando en detalle algunos

aspectos y parámetros que no fueron tenidos en cuenta para esta investigación, esto con

el fin de establecer con más certeza el comportamiento del clima en el Altiplano

Cundiboyacense y su relación con los diferentes fenómenos externos que pueden de una

u otra forma modificarlo.

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101

7. BIBLIOGRAFÍA

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