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Convenio inter-Administrativo
Cortolima-Universidad Nacional de Colombia (CEPREVÉ)
INFORME FINAL
Contrato Interadministrativo No. 052-2013
CORTOLIMA - Universidad Nacional de Colombia – Centro de Estudios para la
Prevención de Desastres (CEPREVÉ)
Ibagué, marzo de 2015
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CONTENIDO
Introducción
1. Contextualización
2. Aspectos metodológicos
3. Descripción de los patrones climatológicos regionales y de los fenómenos
hidrometeorológicos e hidroclimáticos extremos
4. Los desastres en la cuenca del Saldaña por fenómenos hidrometeorológicos e
hidroclimáticos extremos
5. La variabilidad climática en la cuenca del río Saldaña y su efecto en el comportamiento
de los fenómenos extremos de la región.
6. Modelamiento en alta resolución espacial de la distribución espacial de la temperatura
del aire y de la precipitación con el modelo PRECIS para análisis de escenarios de
cambio climático.
7. El cambio climático en la cuenca del río Saldaña
7.1.Las tendencias de cambio climático en la cuenca del río Saldaña
7.2. Escenarios de cambio climático para el siglo XXI en la cuenca del río Saldaña
8. Conclusiones
9. Propuesta de acciones para un programa de adaptación a las fases extremas de la
variabilidad climática y al cambio climático
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Introducción
Los fenómenos hidrometeorológicos y climatológicos extremos tienen un patrón de temporal
(estacionalidad) y una distribución espacial a lo largo y ancho de un territorio, lo cual depende del
clima.
La variabilidad climática genera situaciones en las que estos patrones se alteran y hace que la
frecuencia o intensidad de algunos fenómenos aumente o disminuya. Así, por ejemplo, la
variabilidad climática asociada a los fenómenos El Niño y La Niña regula el número de tormentas,
de granizadas, de incendios de vegetación o de crecientes o inundaciones súbitas o son las fases
responsables de que en una región se presenten sequía o inundaciones prolongadas.
De otra parte, el cambio climático incide también en los patrones de distribución de los fenómenos
extremos. Al inicio del segundo decenio del siglo XXI no hay duda de que se está presentando un
calentamiento global y que el clima está cambiando, cambio que será más acentuado en la medida
como transcurra este siglo; se dispone de evidencias de que el nivel medio del mar está
ascendiendo, como un proceso relacionado con el calentamiento global. Se tiene establecido que
estos fenómenos (calentamiento global, ascenso del nivel del mar, cambio climático) impactarán de
diversas formas los ecosistemas y los sistemas humanos establecidos en diferentes regiones del
planeta. El cambio climático traerá, además, modificación de los patrones (frecuencia, intensidad o
duración) de los fenómenos hidrometeorológicos (tormentas, granizadas, crecientes o inundaciones
súbitas, vendavales, entre otros) y climatológicos (sequías, períodos anormalmente húmedos,
inundaciones) extremos en diferentes regiones del mundo.
La cuenca del río Saldaña está expuesta a los cambios en los patrones de los fenómenos extremos
ya sea por causa de las fases extremas de la variabilidad climática (fenómenos El Niño o La Niña)
y/o por el cambio climático. En el caso de este último, las proyecciones presentadas en la Segunda
Comunicación de Colombia (IDEAM, 2010) prevé un aumento de la temperatura media anual del
aire de entre 2 y 4°C y una reducción drástica (del orden de 30-50% de los acumulados anuales del
período 1961-1990) en la cantidad de la precipitación anual, lo que incrementaría la frecuencia de
las sequías y de los incendios de cobertura vegetal, principalmente; habría que explorar que pasaría
con otros fenómenos extremos.
Por lo anterior, es necesario dar una mirada a los patrones hidroclimáticos regionales y a la
distribución de los recursos hídricos regionales así como a los fenómenos hidrometeorológicos y
climatológicos extremos en el ámbito de la cuenca del río Saldaña, con el fin de generar
información que sirva de base para la reducción del riesgo de diferentes municipios y avanzar hacia
una adaptación a las condiciones generadas por la variabilidad climática y por el cambio climático.
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Considerando esta situación, el Centro de Estudios para la Prevención de Desastres - CEPREVÉ de
la Universidad Nacional de Colombia acordó con Cortolima, mediante contrato interadministrativo
No 052-2013, desarrollar un proyecto con el objetivo general de “evaluar las posibles
modificaciones en los parámetros hidroclimáticos y en la distribución de los fenómenos
hidrometeorológicos y climatológicos extremos, causantes de la variabilidad climática y del
cambio climático en la cuenca hidrográfica del río Saldaña”. En el marco de dicho acuerdo,
CEPREVÉ se comprometió a desarrollar las actividades y entregar los productos según lo estipula
la cláusula segunda.
El presente documento es el informe final que reporta por capítulos los productos (documentos)
comprometidos en el convenio.
Es necesario mencionar que a este informe, le anteceden 9 informes reportando las actividades
mensuales y dos informes especiales de avance. Adicionalmente se hizo una visita a la sede de
Cortolima en el que se realizó: Presentación del avance del proyecto; Análisis de la situación
relacionada con el fenómeno de El Niño 2014 y proyección para los meses siguientes (noviembre-
diciembre); Asesoría sobre el tema de variabilidad climática y cambio climático aplicada a las
necesidades de Cortolima y del Departamento del Tolima en general.
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1. Contextualización
Para contextualizar los diversos temas, en este primer capítulo se exponen conceptos básicos que se
tratan a lo largo del documento.
El tiempo atmosférico es el estado de la atmósfera en un momento. El tiempo atmosférico se
expresa en el conjunto de fenómenos (nublado, soleado, lluvioso, calor, frío, viento o calma; o en
situaciones atmosféricas extremas como helada, tormenta, vendaval, granizada, entre otros) que
observamos en un instante determinado. El intervalo a que hace referencia el tiempo atmosférico es
de minutos, horas hasta dos-tres días. Comúnmente se habla del estado/pronóstico del tiempo lo
que hace referencia a lo observado/previsto para una hora o día determinados.
El clima son las condiciones atmosféricas predominantes durante un período determinado sobre un
lugar o una región. Ese período puede ser una semana, o de cinco-diez días, mes(es), años, siglos.
Las estaciones del año son la expresión del clima. En algunas regiones del mundo las estaciones se
manifiestan por la variación de la temperatura media durante el año: verano, otoño, invierno,
primavera. En la zona ecuatorial las estaciones están marcadas en la precipitación (época lluviosa,
época seca). Para representar la condición predominante o clima se acude a valores estadísticos de
los registros horarios o diarios de un período (semana, diez días, mes).
El tiempo atmosférico en ocasiones presenta expresiones intensas momentáneas denominadas
fenómenos meteorológicos extremos (tormentas, niebla, vendavales, tornado, heladas, oleadas de
calor y demás). Estos pueden durar minutos (vendaval, granizada), horas (niebla) o unos cuantos
días (huracán). El clima, con su variabilidad genera también fenómenos hidroclimáticos extremos
que perduran largos períodos (meses) como las inundaciones y las sequías. En la Figura 1, se
presenta la diferenciación entre fenómenos meteorológicos extremos e hidroclimáticos extremos.
El clima de un lugar se representa con los promedios de las variables (temperatura del aire,
precipitación, etc), su umbral de variación y la frecuencia (número de eventos por mes o por año, o
por un período determinado de los fenómenos extremos (por ejemplo, número de tormentas al mes;
o número de sequías en 30 años). Generalmente, recomiendan contar con por lo menos 30 años de
datos para establecer el patrón de comportamiento de la variable climatológica (temperatura del
aire, humedad relativa, precipitación) con el que se describe el clima de un lugar o de una región.
Los promedios, los rangos de las variables en ese período de 30 años se conocen como normal
climatológica. En el caso de los fenómenos meteorológicos e hidroclimáticos extremos, en la
normal se representan con el promedio de número de eventos al mes y al año (la frecuencia típica
mensual o anual).
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Figura 1. Clasificación de los fenómenos meteorológicos extremos e hidroclimáticos extremo
La distribución espacial de las variables climatológicas y la estacionalidad se debería repetir cada
año. No obstante, en algunos años el patrón no se cumple, ocurren anomalías climáticas: períodos
más calurosos o fríos que lo normal; años anormalmente lluviosos o deficitarios de precipitación.
Por anomalía climática se entiende lo que es diferente de lo normal. A la repetición (recurrencia) de
estas anomalías es lo que se denomina variabilidad climática.
En la práctica, generalmente se observa que en un año dado el período lluvioso casi no trae lluvias
y se observa sequía, mientras que en otros años es muy lluvioso, hay las inundaciones y se activan
los fenómenos de movimiento de masa. Esta es una forma por medio de la cual el clima muestra su
variabilidad. Como ya se anotó arriba, la repetición cíclica de anomalías climáticas en una región se
conoce como variabilidad climática (oscilaciones alrededor de las condiciones normales o de los
patrones establecidos en un lugar). A los valores más altos o más bajos de estas fluctuaciones se les
denomina fases extremas de la variabilidad climática. En los períodos en los que se registran
estas últimas, algunos fenómenos meteorológicos extremos se hacen más frecuentes o intensos,
otros disminuyen en su frecuencia o en la intensidad.
La variabilidad climática incluye las oscilaciones o ciclos intraestacionales (variaciones de dos o
tres meses), interanuales (de año en año) e interdecadales (a través de decenios).
A la modificación de las condiciones predominantes en el largo plazo (siglos, milenios, etc) se le
denomina cambio climático; son ciclos climáticos de largo período como, por ejemplo, los ciclos
glacial-interglacial que se registran en períodos de miles de años. El cambio climático se valora
calculando las tendencias de largo plazo y viendo la diferencias entre normales climatológicas de
diferentes períodos.
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2. Aspectos metodológicos
Los métodos y procedimientos mediante los cuales se realizaron los diferentes componentes del
estudio fueron:
La organización de los datos
En el análisis del clima de la cuenca del río Saldaña se utilizaron datos diarios y mensuales de
temperatura del aire y de precipitación de las estaciones localizadas en la cuenca. Al comienzo se
tomaron los datos de las estaciones que se incluyen en la lista del Anexo 1, cuyas series fueron
revisadas para identificar errores o valores fuera del rango propio de cada variable en el sitio de la
estación. Las series con demasiados datos faltantes se descartaron. Las secuencias de datos más
extensas y más completas se procesaron para verificar la homogeneidad usando la prueba de t-
Student. Las que mejor calidad (aunque no óptima) presentaron fueron las series de las estaciones
Granja Demostración, Mesa de Pole, Ortega y Ataco, por lo que se tomaron como base para el
análisis de variabilidad climática y cambio climático, según se explica más adelante.
Aproximación para hacer la descripción de los patrones climatológicos de la cuenca
Con el objeto de disponer de la descripción de los patrones climatológicos (distribución espacial y
ciclo anual) de la temperatura del aire y de la precipitación, se promediaron los datos para
establecer los valores multianuales de cada mes del período 1971-2000 (norma).
Dado que para la temperatura del aire quedaron pocas estaciones con datos para calcular la normal
1971-2000, con base en las que había disponibles, utilizando la relación altitud-temperatura y el
modelo digital de terreno de la región, se calcularon las temperaturas medias para más puntos.
Mediante interpolación de los datos de las estaciones y los generados con el proceso descrito, se
elaboró el mapa de temperatura media (mensuales y anual) de la cuenca.
El mapa de precipitación (mensual y anual) se construyó mediante la interpolación de los
promedios multianuales que se calcularon para todas las estaciones del Anexo.
El análisis de los eventos hidrometeorológicos extremos
La identificación de los fenómenos hidrometeorológicos e hidroclimáticos extremos que se
presentan en la cuenca y generan desastres, se realizó a partir del análisis de la base de datos de
Desinventar.org, haciendo un barrido de la información que existe en esa base de datos para los
municipios que tienen territorio dentro de la cuenca del río Saldaña. La información obtenida en las
consultas de Desinventar.org y una síntesis de este análisis se incluyen en el Anexo 2.
Dado que un gran componente de los desastres identificados está asociado a fenómenos
hidrometeorológicos (lluvias intensas, crecientes repentinas, desbordamientos e inundaciones
súbitas) detonados por tormentas, se realizó el análisis de las tormentas. Para el efecto se
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contabilizó el número de veces que al mes la precipitación diaria sobrepasó los 25, 50 y 75
milímetros, construyendo de esta manera series mensuales de estos eventos para las estaciones de la
Granja Demostración, Mesa de Pole, Ortega y Ataco (ver Anexo 3).
El análisis de la variabilidad climática
Para la descripción de la variabilidad climática se tomaron los datos de precipitación de las cuatro
estaciones localizadas en la cuenca que presentaban continuidad de datos, estas fueron: Granja
Demostración, Mesa de Pole, Ortega y Ataco. Se calculó un Indice de Precipitación que consiste en
lo siguiente:
P
PPIP
j
jji
ji
,
,
Donde IP ji, - es el índice de precipitación del mes j (j=1,12) del año i (i=1,N); P ji, - es la
precipitación del mes j del año i; P j - es el promedio multianual 1971-2000 de la precipitación para el mes j. N – es el número de años de la serie. De esta manera se construyeron cuatro series de
índices de precipitación con las que se analizó la variabilidad climática dentro de la cuenca.
Para identificar el ciclo de la variabilidad climática regional, se aplicó análisis espectral a las series
del IP de las cuatro estaciones analizadas, utilizando el llamado espectro de onditas.
El análisis del efecto de la variabilidad climática interanual en la frecuencia de los eventos extremos
de lluvia en la cuenca, se realizó organizando series del número anual de eventos mayores de 25, 50
y 75 milímetros en 24 horas.
El estudio del cambio climático en la cuenca del río Saldaña
Dado que las series de temperatura del aire y de precipitación son relativamente cortas para estimar
tendencias de largo plazo que puedan evidenciar la expresión de un cambio climático, éste
componente se basó en el análisis de los documentos publicados sobre el particular por IDEAM
(ver IDEAM, 2010; IDEAM, 2015) y otros fuentes (Huggel, 2007; Pabón, 2007; 2012). A partir de
estas publicaciones se tomaron las tendencias que corresponden a la región en donde se localiza la
cuenca del río Saldaña.
La identificación de escenarios de cambios de la temperatura del aire y de precipitación que se
podrían observar en la cuenca del río Saldaña durante el siglo XXI, se realizó con base en la
información generada por regionalización de escenarios globales A2 y B2 con el modelo PRECIS,
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con base en la regionalización de los modelos del CMIP5 y, finalmente, los escenarios publicados
por IDEAM (20015).
3. Descripción de los patrones climatológicos regionales y de los fenómenos hidrometeorológicos e hidroclimáticos extremos
La descripción del clima regional se basó en el análisis de la distribución espacial y del ciclo anual
de la temperatura media anual del aire y de la precipitación anual, obtenidas del promedio 1971-
2000.
En la Figura 2, izquierda, se presenta el mapa correspondiente a la temperatura del aire. Dada la
particularidad de localización de la cuenca sobre la vertiente oriental de la Cordillera Central y las
características de su relieve, la distribución espacial de la temperatura del aire presenta los menores
valores, cercanos a 0°C (incluso un tanto por debajo de 0°C en algunos pequeños sectores del
occidente de la cuenca localizados en área de glaciares), en las partes más altas al occidente y los
mayores valores hacia el río Magdalena, en donde en la parte más baja alcanzan a sobrepasar los
28°C.
La distribución espacial de la precipitación anual se presenta en la Figura 2, derecha. Se observa
claramente un núcleo de máxima precipitación (volúmenes anuales superiores a los 3000
milímetros) en la cuenca del río Cambrín, afluente del Saldaña. Sectores con precipitaciones
anuales menores de 500 milímetros se localizan al sur, sobre la cuenca alta del río Saldaña y en el
sector norte, en las cuencas de los ríos Ortega y Cucuana.
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Figura 2 Distribución espacial de la temperatura media anual (izquierda) y de la precipitación anual (derecha).
Figura 3. Ciclo anual de la temperatura media del aire (°C) en diferentes estaciones climatológicas localizadas a
diferentes altitudes en la cuenca del río Saldaña.
El ciclo anual de la temperatura se presenta en la Figura 3, tomando como ejemplo el
comportamiento de esta variable en algunas estaciones de la región. En esta Figura se puede
identificar un ciclo bimodal en el que un máximo marcado (máximo principal) ocurre en agosto-
septiembre y un máximo menos marcado entre marzo y mayo. Una particularidad de este ciclo
anual es que la amplitud del mismo es mayor en la parte baja de la cuenca en donde está alrededor
de 1,5°C, mientras que en la zonas más altas no sobrepasa 1°C, diferencia que es atribuible a que la
parte baja es más seca en comparación con las altitudes alrededor de los 2000 msnm donde durante
todo el año se registra el máximo de la distribución espacial de la precipitación en la cuenca.
También, es posible notar que los picos del ciclo se registran en la parte baja un mes antes que en
los sectores más altos (los localizados alrededor de los 2000 msnm).
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
OCTUBRE
NOVIEMBRE
DICIEMBRE
15,0
17,0
19,0
21,0
23,0
25,0
27,0
29,0
E F M A M J J A S O N D
TEM
PER
ATU
RA
MED
IA
MEN
SUA
L, °
C
Jabalcon (SALDAÑA, 425 msnm)
Mesa de Pole (ATACO, 500 msnm)
Valle de San Juan (V SAN JUAN, 650 msnm)
El Corazon (ROVIRA, 690 msnm)
El Limon (CHAPARRAL, 1000 msnm)
Gja Demostracion (CHAPARRAL, 1040msnm)Relator (RIOBLANCO, 1200 msnm)
Apto Planadas (PLANADAS, 1355 msnm)
Qta San Antonio (SAN ANTONIO, 1500msnm)
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Figura 4. Distribución espacial de la precipitación mensual en la cuenca del río Saldaña (espacialización del ciclo
anual de la precipitación)
Figura 5. Ciclo anual de la precipitación en diferentes estaciones localizadas a diferentes alturas sobre el nivel del
mar en distintos lugares de la cuenca del río Saldaña.
El ciclo anual de la precipitación se presenta espacializado en la Figura 4. Es posible observar que
los meses de mayores precipitaciones en toda la cuenca son marzo-abril-mayo y octubre-noviembre,
manteniéndose el mismo patrón de distribución espacial, pero son septiembre-octubre-noviembre
los meses durante los cuales las lluvias son más intensas y tienen una mayor cobertura en la cuenca.
La Figura 5, en la que se muestra el ciclo anual de la precipitación en sitios concretos, corrobora
que este ciclo no es uniforme en la cuenca. Si bien, por debajo de los 2000 msnm hay un
comportamiento bimodal, hay claras diferencias en la duración de la primera estación lluviosa y en
el mes de ocurrencia del máximo de precipitación (abril o mayo y octubre o noviembre). De igual
manera, hay sectores en los que la primera temporada de lluvias es más abundante que la segunda,
como también hay estaciones en las que ocurre lo contario.
Llama la atención que de las estaciones analizadas, la que está más alta en la cuenca presenta un
ciclo aparentemente monomodal con el máximo de precipitación en julio y el mínimo en diciembre-
enero-febrero. Sin embargo el período lluvioso que comienza en marzo presenta un máximo
principal en julio y dos secundarios en abril y octubre. Esto sugiere un comportamiento trimodal del
ciclo anual de la precipitación en esta zona.
0,0100,0200,0300,0400,0
E F M A M J J A S O N D
Suarez (GUAMO, 300 msnm)
0,0100,0200,0300,0400,0
E F M A M J J A S O N D
Mesa de Pole (ATACO, 500 msnm)
0,0100,0200,0300,0400,0
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El Condor (ATACO, 770 msnm)
0,0100,0200,0300,0400,0
E F M A M J J A S O N D
V S Juan (V S JUAN , 1000 msnm)
0,0100,0200,0300,0400,0
E F M A M J J A S O N D
Gaitania(PLANADAS, 1500 msnm)
0,0
200,0
400,0
600,0
E F M A M J J A S O N D
Gaitán (RIOBLANCO, 1990 msnm)
0,0
100,0
200,0
300,0
E F M A M J J A S O N D
Herrera (RIOBLANCO, 2000 msnm)
0,0
100,0
200,0
300,0
E F M A M J J A S O N D
El Aguila (RIOBLANCO, 2120 msnm)
0,050,0
100,0150,0200,0
E F M A M J J A S O N D
S José de Herm (CHAPARRAL, 2490 msnm)
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El comportamiento de la precipitación con la altura en la cuenca del río Saldaña (ver Figura 6),
permite ver que por debajo de los 450 msnm las lluvias anuales son escasas (valores por debajo de
1500 milímetros) en tanto que entre 500 y 2000 msnm se presenta volúmenes de hasta entre 2000 y
3000 milímetros; en zonas más altas los volúmenes anuales de precipitación son menores (entre
1500 y 2000).
Figura 6. Comportamiento de la precipitación anual en la cuenca dependiendo de la altura.
La revisión histórica de los desastres (Anexo 2) que han ocurrido señala a las lluvias intensas, las crecientes,
las avenidas torrenciales y los vendavales como los fenómenos meteorológicos extremos más destacados que
han afectado la cuenca (los que tienen mayor número de reportes). Estos fenómenos están asociados a
procesos convectivos que generan fuertes tormentas. Una forma de seguir el comportamiento de estas
últimas es a través de la precipitación diaria que sobrepasa los 25, los 50 y los 75 milímetros, asumiendo que
estos umbrales representan a tormentas moderadas, intensas y muy intensas para la región.
Tabla 1. Valores máximos absolutos de precipitación en 24 horas, registrados en los diferentes meses del período
señalado para cada estación en cuatro sitios (estaciones climatológicas) de la cuenca del río Saldaña.
0,0 500,0 1000,0 1500,0 2000,0 2500,0 3000,0 3500,0 4000,0
300
330
410
450
486
500
770
920
1000
1040
1355
1500
1630
1780
2000
2120
PRECIPITACION ANUAL, mm
ALT
ITU
D,
msn
m
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Tabla 2. Promedio multianual del número de eventos de precipitación diaria superior a 25 mm (arriba) y número total
de eventos con precipitación superior a 50 mm (cuadro del medio) y de 75 mm (cuadro inferior) registrados durante el
período 1971-2000 en cuatro estaciones climatológicas de la cuenca del río Saldaña.
La Tabla 1, da una idea de la precipitación diaria (mm/24horas) generada por las tormentas más
intensas registradas para cada mes en el período de observaciones analizado para cuatro lugares
dentro de la cuenca del río Saldaña. Según esta tabla, la máxima precipitación de un día observada
en la cuenca ha sido de 161 milímetros (se registró en la estación Ortega el 22 de septiembre de
1975). La Tabla también permite ver que en cualquier mes del año pueden presentarse este tipo de
eventos extremos, pero en junio y julio las intensidades no sobrepasan los 100 mm/24h, lo que
significa que, si bien se pueden presentar intensas tormentas, estas generalmente son menos intensas
que en los demás meses del año.
La Tabla 2, permite tener una representación del ciclo anual de las tormentas (asumiendo
moderadas, intensas y muy intensas). En el panel superior se presenta el promedio multianual de los
eventos mayores de 25 milímetros en 24 horas y se puede constatar que los meses de junio, julio y
agosto son los meses en los que este tipo de eventos extremos son menos frecuentes, mientras que
octubre y noviembre (en la segunda estación lluviosa) presentan el mayor número de ocurrencia,
aunque en abril y mayo (primera estación de lluvias) también tienen una frecuencia considerable.
ESTACIONALTITUD
(msnm)
PERIODO DE
ANÁLISISENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Máximo
Absoluto en el
período
Granja
Demostración 1040 1965-2013 116,0 122,9 110,2 134,5 136,2 97,0 88,1 79,4 141,6 103,0 126,7 88,0 141,6
Mesa de Pole500 1969-2012 134,2 113,7 96,5 95,8 105,8 90,0 79,0 100,5 123,5 108,7 116,8 109,0 134,2
Ortega495 1973-2012 82,0 98,6 136,0 105,0 108,0 94,0 77,0 87,0 161,0 116,0 131,0 100,3 161,0
Ataco 486 1964-2013 31,0 125,0 26,0 90,0 70,0 17,0 9,0 29,0 50,0 59,0 75,0 92,0 125,0
Máxima precipitación en 24 horas registrada en las estaciones señaladas
ESTACIONALTITUD
(msnm)
PERIODO DE
ANÁLISISENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
TOTAL
ANUAL
Granja
Demostración1040 1965-2013 2 3 3 4 4 2 1 1 3 5 4 4 36
Mesa de Pole 500 1969-2012 3 3 3 4 3 1 1 1 2 5 5 4 35
Ortega 495 1973-2012 1 2 2 4 3 1 1 1 2 3 3 2 25
Ataco 486 1964-2013 1 3 3 3 3 1 1 1 2 4 4 3 29
ESTACIONALTITUD
(msnm)
PERIODO DE
ANÁLISISENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
TOTAL EN
1971-2000
Granja
Demostración1040 1965-2013 19 19 35 29 45 22 12 9 21 41 43 29 324
Mesa de Pole 500 1969-2012 16 18 24 29 27 11 4 8 11 32 30 18 228
Ortega 495 1973-2012 7 13 15 36 32 10 3 5 11 23 27 14 196
Ataco 486 1964-2013 11 26 26 22 22 4 5 3 12 27 39 16 213
ESTACIONALTITUD
(msnm)
PERIODO DE
ANÁLISISENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
TOTAL EN
1971-2000
Granja
Demostración1040 1965-2013 2 2 7 11 9 3 2 2 3 7 10 4 62
Mesa de Pole 500 1969-2012 7 4 5 2 6 5 0 3 1 8 7 3 51
Ortega 495 1973-2012 2 3 5 10 9 3 1 3 2 3 6 4 51
Ataco 486 1964-2013 0 7 10 4 7 1 2 0 1 9 11 3 55
Promedio del número de eventos de Pr24h>25 mm al año (en 1971-2000)
Número total de eventos de Pr24h>50mm en el período 1971-2000
Número total de eventos de Pr24h>75 mm en el período 1971-2000
0
2
4
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Series1
Series2
Series3
Series4
0
10
20
30
40
50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Series1
Series2
Series3
Series4
0
5
10
15
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Series1
Series2
Series3
Series4
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Al analizar el ciclo anual de los eventos mayores de 50 mm/24h y de 75 mm/24h (paneles medio e
inferior de la Tabla 2), difiere del de los eventos mayores de 25 mm/24h. En efecto, en el caso de
los eventos mayores de 50 mm/24h pueden ser tan frecuentes tanto en la primera (desde marzo a
mayo, pero especialmente en mayo) como en la segunda (octubre y noviembre) estación de lluvias
de la región. Para los eventos mayores de 75 mm/24h, también centran su frecuencia en las dos
temporadas de lluvias, pero la máxima frecuencia se desplaza a marzo-abril en la primera y a
noviembre, en la segunda.
En cuanto a los fenómenos hidroclimáticos extremos, la revisión del Anexo 2 presenta a la sequía
como el más destacado de eta categoría de fenómenos. Para todo el Departamento del Tolima ha
habido 44 reportes, de los cuales, 11 se refieren a la presencia del fenómeno en la cuenca del río
Saldaña. En la gráfica del número de reportes (documento del Anexo 2) están representadas las
sequías de 1941-1942, 1972-1973, 1979-1980, 1985, 1987-1988, 1997-1998 y 2009-2010 y llama la
atención el gran número de reportes sobre este fenómeno en la región en 1942, 1980 y 1998. Con
base en lo anterior, es posible mencionar que la sequía es un fenómeno hidroclimático recurrente en
la región; sin embargo, con la información de estos reportes es imposible identificar algún patrón de
comportamiento temporal. Este, se podrá identificar a partir del análisis de la variabilidad climática
interanual basado en series de datos climatológicos, el cual se aborda más adelante en el presente
documento.
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4. La variabilidad climática en la cuenca del río Saldaña y su efecto en el comportamiento de los fenómenos extremos de la región
Para el análisis de la variabilidad climática regional se analizaron las oscilaciones del índice de
precipitación (IP), cuyo cálculo se describió en la metodología.
Para el efecto solo se encontraron cuatro series de datos mensuales de precipitación con un período
de 40 años (1970-2009) y de relativa buena calidad. En la Figura 7, se presentan las cuatro series
calculadas y se evidencia la variabilidad intraestacional (línea azul) y la interanual (línea roja
obtenida mediante filtrado de las oscilaciones intraestacionales utilizando una media móvil de 9
puntos).
Figura 7. Secuencia del índice mensual de precipitación (en azul) y la suavización con media móvil de 9 puntos
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.Tabla 3. Correlaciones entre las series no suavizadas y suavizadas
En la misma Figura 7, se aprecia que el comportamiento de las anomalías es similar en las
diferentes estaciones. En el caso de las oscilaciones intraestacionales (línea azul), gran parte de los
picos coinciden aunque se expresan más marcadamente en una u otra, no simultáneamente en las
cuatro estaciones analizadas. En el caso de la variabilidad interanual, que se puede observar en la
línea roja, el comportamiento es prácticamente similar en las cuatro estaciones.
La particularidad señalada se confirma con el cálculo de los coeficientes de correlación entre las
series (Tabla 3). Las series sin suavizar muestran coeficientes de correlación relativamente altos que
indican un comportamiento similar de la variabilidad intraestacional en la cuenca. Al suavizar las
series, la correlación entre las estaciones se incrementa, lo cual quiere decir que las fases de la
variabilidad interanual se expresan de manera similar casi en toda la cuenca.
Para identificar ciclos en las oscilaciones de la precipitación de las estaciones de la Figura 7, se
acudió al análisis espectral. Los espectros de las series sin ningún filtrado (espectros en la columna
de la izquierda de la Figura 8) muestran picos significativos o bastante marcados (se destacan del
ruido rojo representado por la línea punteada en espectro global) en la zona de los 2 meses justo en
la frecuencia que corresponde a uno de los modos de las ondas Madden-Julian (30-60 días). En el
espectro global no aparecen picos significativos en el umbral de la variabilidad climática interanual,
aunque se sugiere algo en la zona de 16-32 meses (incluso en el espectro detallado en este sector
aparecen intervalos con alta potencia espectral), lo que podría ser la manifestación del modo
cuasibienal en la región.
Los espectros de las series sin ningún filtrado (espectros en la columna de la izquierda de la Figura)
muestran picos significativos o bastante marcados (se destacan del ruido rojo representado por la
línea punteada en espectro global) en la zona de los 2 meses justo en la frecuencia que corresponde
a uno de los modos de las ondas Madden-Julian (30-60 días). En el espectro global no aparecen
picos significativos en el umbral de la variabilidad climática interanual, aunque se sugiere algo en la
zona de 16-32 meses (incluso en el espectro detallado en este sector aparecen intervalos con alta
potencia espectral), lo que podría ser la manifestación del modo cuasibienal en la región.
Cuando se filtran las fluctuaciones intraestacionales, los espectros de las series filtradas (columna
derecha de la Figura 8) muestran picos sobre la zona de los 64 meses, equivalente a período
promedio de 5 años. Este podría estar asociado al ciclo ENOS (El Niño, La Niña, Oscilación del
Sur) que se podría estar expresando en la cuenca, lo que habría que verificar con un mayor análisis.
GJA
DEMOSTATACO ORTEGA
MESA DEL
POLE
GJA
DEMOST1 0,62 0,61 0,70
ATACO 0,62 1 0,54 0,60
ORTEGA 0,61 0,54 1 0,53
MESA DEL
POLE0,70 0,60 0,53 1
SERIES NO SUAVIZADAS
GJA
DEMOSTATACO ORTEGA
MESA DEL
POLE
GJA
DEMOST1 0,72 0,76 0,84
ATACO 0,72 1 0,71 0,72
ORTEGA 0,76 0,71 1 0,70
MESA DEL
POLE0,84 0,72 0,70 1
SERIES SUAVIZADAS
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Figura 8. Espectros de onditas para las series de índices de precipitación no suavizadas (izquierda) y suavizadas
(derecha).
Figura 9. Comparación del comportamiento de la serie del ONI y de las series del IP de diferentes estaciones
climatológicas de la cuenca del rió Saldaña.
El análisis espectral permitió establecer que en la cuenca la variabilidad climática presenta un modo
intraestacional bastante marcado, una oscilación cuasibienal apenas detectable y un ciclo cercano
alrededor de los 5 años. La variabilidad interdecadal, a pesar de que se evidencia reiteradamente
una señal significativa en los espectros sobre los 20 años, requeriría de mayor análisis con series
con mayor período (las utilizadas solo cuentan con un periodo de 40 años).
Con los anteriores resultados se profundizó en el análisis de la influencia de los fenómenos de El
Niño y de La Niña en la variabilidad climática interanual de la cuenca del río Saldaña. En la Figura
7, se comparan la serie del Ocean El Niño Index (ONI) y las series suavizadas (solo con la
variabilidad interanual) del índice de precipitación de las 4 estaciones climatológicas analizadas. El
ONI representa las anomalías de la temperatura de la superficie del mar del Pacífico central y sus
extremos señalan los fenómenos de El Niño (extremos positivos) y La Niña (extremos negativos).
En la Figura 9, es posible constatar que cuando se observan los extremos más altos (fenómenos de
El Niño fuertes) ocurren anomalías negativas de precipitación (déficit de lluvias), en tanto que a
anomalías negativas extremas de ONI (La Niña) corresponden índices de precipitación positivos
(volúmenes de precipitación por encima de lo normal). Así, el clima de la cuenca responde a esas
situaciones extremas del Pacífico tropical.
La relación también se puede verificar con los coeficientes de correlación que se presentan en la
Tabla 2, aunque la magnitud de dichos coeficientes muestra que tal relación no siempre se estaría
registrando. Esto debido a que es muy clara la señal especialmente en los eventos más fuertes de El
Niño y de La Niña.
Tabla 2. Coeficientes de correlación entre la serie ONI y la de IP de cada una de las estaciones analizadas
Mesa de Pole -0,61
Ortega -0,53
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Ataco -0,51
Granja Demostración -0,51
5. La variabilidad climática en la cuenca del río Saldaña y su efecto en el comportamiento de los eventos meteorológicos e hidroclimáticos extremos de la región
Las Figuras 10, 11 y 12 muestran el comportamiento que a través de los años ha tenido el número
anual de eventos extremos (mayores de 25, de 50 y de 75 mm/24h, respectivamente). El análisis de
estas secuencias muestra claramente que hay años en los que se reduce el número y años en que se
incrementa. En general, en años El Niño el número de eventos de lluvia extrema se ubica por debajo
del promedio, en tanto que bajo la influencia de La Niña, por encima.
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Figura 10. Comportamiento del total anual de eventos de Pr > 25 mm en 24 horas en cuatro estaciones de la cuenca
del río Saldaña. (La línea horizontal azul oscuro en los gráficos muestra el promedio multianual del número de eventos
al año)
Figura 11. Comportamiento del total anual de eventos de Pr > 50 mm en 24 horas en cuatro estaciones de la cuenca
del río Saldaña. (La línea horizontal azul oscuro en los gráficos muestra el promedio multianual del número de eventos
al año).
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Otra particularidad de las oscilaciones de las Figuras 10, 11 y 12 es que muestran un ciclo
cuasibienal que se expresa en que si en un año el número de eventos está en un pico, al año
siguiente disminuye y en el tercer año de nuevo aparece un pico y así sucesivamente.
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Figura 12. Comportamiento del total anual de eventos de Pr > 50 mm en 24 horas en cuatro estaciones de la cuenca
del río Saldaña
Figura 13. Secuencia temporal del Índice Estandarizado de Precipitación (SPI) mensual (línea azul) y la suavización
(línea roja) de la estación Granja Demostración para el período 1971-2011.
En cuanto a los fenómenos hidroclimáticos extremos (sequías y períodos anormalmente lluviosos)
la Figura 13 señala la ocurrencia de sequías y de los períodos anómalamente lluviosos. Una síntesis
se presenta en la Tabla 4 en la que se puede apreciar que en cada decenio se registra al menos una
sequía muy fuerte o un período de lluvias extremadamente intensas.
Lo anterior indica que, en la planificación sectorial y en la gestión de riesgos por fenómenos
hidroclimáticos, se debería considerar que por decenio se presentarían al menos una vez cada una
de las dos fases extremas opuestas.
Tabla 4. Fenómenos hidroclimáticos extremos (sequías y períodos muy lluviosos) observados en la cuenca del río
Saldaña durante el período 1971-2011, según lo identificado en la serie del Índice Estandarizado de Precipitación
PERIODO INTENSIDAD y DURACIÓN PERÍODO INTENSIDAD y DURACIÓN
1972-1973 Muy fuerte 1973-1974 Fuerte
1976-1977-1978 prolongada y fuerte al final 1975 Muy fuerte
finales de 1979 y 1980 Fuerte 1982 moderada
1982-1983 Muy fuerte al final y prolongada 1984 Fuerte
1985- Fuerte 1988 Fuerte
1987-1988 Fuerte 1999-2000 Fuerte y Prolongdo
1990-1991 Fuerte y prolongada 2004-2005 Fuerte-corto
1992- Muy fuerte 2008 Fuerte
1993- Fuerte 2010-2011 Muy fuerte y prolongado
1994-1995 fuerte
1997-1998 Muy fuerte
2001-2004 moderada + prolongada
2009-2010 Fuerte
SEQUÍAS PERÍODOS MUY LLUVIOSOS
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6. Modelamiento en alta resolución espacial de la distribución espacial de la temperatura del aire y de la precipitación con el modelo PRECIS para
escenarios de cambio climático
La elaboración de escenarios de cambio climático para la cuenca se apoyó en parte con
modelamiento en alta resolución utilizando el modelo PRECIS. La Figura 14, presenta la
comparación de la temperatura media mensual realmente observada y la simulada con dicho
modelo específicamente para la cuenca del río Saldaña. En esta figura es posible constatar que
el modelo PRECIS tiene una aceptable representación de la distribución espacial de la
temperatura media del aire, aunque presenta valores por debajo de los observados. En cuanto al
ciclo anual, PRECIS presenta el máximo de septiembre, más marcado que lo observado.
SIMULADOS PRECIS OBSERVADOS ENERO
FEBRERO
MARZO
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
ABRIL
MAYO
JUNIO
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE
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Figura 14. Mapas de temperatura del aire mensual (promedio 1971-2000) simulado con PRECIS (izquierda)
y el observado (derecha).
SIMULADOS PRECIS OBSERVADOS ENERO
FEBRERO
MARZO
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
ABRIL
MAYO
JUNIO
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
OCTUBRE
NOVIEMBRE
DICIEMBRE
OCTUBRE
NOVIEMBRE
DICIEMBRE
Figura 15. Mapas de precipitación mensual (promedio 1971-2000) simulado con PRECIS (izquierda) y
observado (derecha).
La precipitación simulada por PRECIS es mayor que la observada, en otras palabras, el modelo
sobreestima la precipitación (Figura 15). La distribución espacial ubica un núcleo de menor
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precipitación en la parta alta, al sur, a la altura de la cuenca del río Negro. También es posible notar
que PRECIS no localiza el máximo que se observa en la mitad de la cuenca.
7. El cambio climático en la cuenca del río Saldaña
7.1. Las tendencias de cambio climático recientes
El cambio climático se ha venido expresando en la cuenca del río Saldaña con señales que se han
detectado en la temperatura del aire y en la precipitación. Según se infiere de los estudios
nacionales realizados por IDEAM (2010) y por Pabón (2007), para esta región la temperatura media
del aire está experimentando un aumento de entre 0,1-0,2°C/decenio. Como una evidencia más de
la magnitud del calentamiento y del cambio climático de la región puede servir el retroceso del
glaciar asociados al Nevado del Huila que se ha reportado por diverso autores (Huggel et al., 2007),
aunque este no se encuentra dentro de la cuenca y tampoco drena hacia la misma.
En el trabajo realizado por Pabón (2007; 2012) para todo el país con datos del período 1960-2005
utilizando RClimdex, la zona en donde se localiza la cuenca del río Saldaña ha venido presentado
un ligero aumento de la precipitación anual, aunque se reduce el número de días con precipitación,
situación que se explica con el leve incremento en la intensidad de los eventos extremos de lluvia,
particularmente los de Pr>25 mm/24h, y también de los eventos que superan el percentil 90.
Según IDEAM (2010) en la región los eventos de precipitación extrema han venido reduciendo su
intensidad sobre los 3000 msnm y aumentando por debajo de esa cota (los pisos cálido, templado y
frío), lo que aplicaría a la cuenca del río Saldaña.
7.2. Los escenarios de cambio climático para el siglo XXI en la cuenca del río Saldaña
La Tabla 5 sintetiza lo que muestran los escenarios elaborados para la cuenca del río Saldaña con
PRECIS en el marco del presente trabajo (en la Figuras 16 y 17 se muestran los cambios en la
temperatura y la precipitación anuales) y los extractados para la región de IDEAM (2015).
Tabla 5. Síntesis de los escenarios de cambio climático (temperatura del aire y precipitación) posibles para la cuenca
del río Saldaña en diferentes períodos del siglo XXI
FUENTE
ESCENARIOS
PERIODO DE
REFERENCIA
CAMBIO DE TEMPERATURA
ANUAL
CAMBIO DE PRECIPITACIÓN ANUAL
2011-2040 2041-2070 2071-2100 2011-2040 2041-2070 2071-2100
Presente estudio (ver
Figuras 16 y 17),
PRECIS A2 y B2
1961-1990
Hasta 2°C
Entre 2.0 y
4.0°
Mayor de
4.0°C
Aumento mayor del 10% en el
sector oriental y en la parte
media-alta de la cuenca.
Disminución de hasta el 30%
Disminución mayor del
30% en gran parte de la
cuenca. Aumento (del
10%) en la parte
media-alta y en el
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SRES(2000) en el resto de la cuenca sector cercano en la
desembocadura sobre
el río Magdalena
IDEAM (2015) con
multiescenario de
RCP CMIP5
1976-2005
Hasta 1°C
Hasta 1.5°
Entre 2.0-
2.5°
Aumento
promedio de
hasta el 10%
Aumento
promedio de
hasta el 13%
Aumento del orden de
20%; cuenca media con
aumentos de 30-40%
Los cambios están expresados en relación con lo que se ha observado en el período de referencia. El cambio de precipitación se expresa en términos de porcentaje del
acumulado anual del período de referencia
En la Tabla 5 es posible encontrar que PRECIS genera un cambio más alto que el multiescenariode
IDEAM (2010). Claro está, que estos cambios son sobre diferentes períodos de referencia y hay que
tener en cuenta que el período 1976-2005 es más cálido (según las tendencias, por lo menos en 0,2-
0,3°C) que el de 1961-1990, por lo que al comparar estas diferencias, las referenciadas a este último
período siempre serán menores. Tomando en cuenta lo anterior, se podría plantear que el
calentamiento en la cuenca sería del orden de 1,0-1,5°C a mediados del período 2011-2040, de 1,5-
2,0°C en el 2041-2070 y de 2,0-3,0°C a finales del siglo XXI, todo ello referenciado al período
1961-1990.
A2 2011-2040 2041-2070 2071-2100
B2
2011-2040 2041-2070 2071-2100
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Figura 16. Escenarios de cambio de la temperatura media anual que se registraría en diferentes períodos del siglo XXI
sobre la cuenca del río Saldaña basados en modelamiento con PRECIS en resolución de 20x20 kilómetros con los
escenarios A2 y B2 del SRES del IPCC(2000).
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A2 2011-2040 2041-2070 2071-2100
B2 2011-2040 2041-2070 2071-2100
Figura 17. Escenarios de cambio de la precipitación anual que se registraría en diferentes períodos del siglo XXI
sobre la cuenca del río Saldaña basados en modelamiento con PRECIS en resolución de 20x20 kilómetros con los
escenarios A2 y B2 del SRES del IPCC (2000).
En lo que se refiere a precipitación, la Tabla 5 permite ver que hay grandes diferencias en cuanto a
lo que plantean los escenarios para el futuro: PRECIS hasta 2070 muestra un aumento mayor del
10% en la parte oriental (al oriente de la línea o curso del río Saldaña) de la cuenca y en un sector
en la cuenca media-alta, con reducción de hasta el 30% en el reto de la cuenca, mientras que los
escenarios IDEAM(2015) para el mismo período plantea que habrá un aumento generalizado de
entre el 10-15%. Al analizar la distribución espacial de estos cambios de precipitación en la
publicación IDEAM (2010) para el Departamento del Tolima, se puede ver que el mayor
incremento ocurre en un sector de la parte media de la cuenca del Saldaña. Para 2071-2100 el
déficit es generalizado en la cuenca según PRECIS, pero según IDEAM(2015) habría aumento en
toda la cuenca el cual sería mayor del 30% en la parte media
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. Tabla. 5. Coeficientes de correlación entre las series de precipitación observada en cuatro estaciones climatológicas
de la cuenca y las generadas para cada una de ellas por cinco modelos del CMIP5
Además de las anteriores fuentes de información de escenarios de cambio climático, en el presente
trabajo se realizó una regionalización para la cuenca del río Saldaña de los escenarios generados por
cinco modelos del CMIP5. La Tabla 6, muestra los coeficientes de correlación entre las series de
precipitación mensual observadas y las generadas por los cinco modelos del CMIP5 cuyos datos
fueron utilizados para el análisis. En esta tabla es posible constatar que el modelo MIROC5 registra
el mayor coeficiente, particularmente para la estación Ortega. Se calcularon coeficientes de ajuste
para las series de MIROC5.
En consideración de lo anterior, se tomó la estación de Ortega y la regionalización para el sitio de
los datos del modelo MIROC5, que cuentan con el mayor coeficiente de correlación, para obtener
escenarios de cambio climático para la cuenca. En la Figura 18, se presenta la comparación de la
serie de datos observado en Ortega con la serie ajustada de datos que produjo MIROC5 para el sitio.
Es posible apreciar que la variabilidad está relativamente bien representada solo que MIROC5 no
reproduce los extremos que se han observado, la varianza de la serie generada por el modelo es
menor que la real (serie observada).
HadGem2-AO MIROC 5 NorESM1-ME bcc csm1 CSIRO Mk3-6.0
Mesa Pole 0,19 0,37 0,35 0,20 0,21
Ortega 0,34 0,50 0,12 0,18 0,28
Ataco 0,25 0,39 0,38 0,26 0,31
Granja Demostración 0,25 0,39 0,37 0,17 0,26
MODELOS DEL CMIP5ESTACION
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Figura 18. Comparación de la serie de datos de precipitación mensual en la estación Ortega con la serie ajustada que
produjo el modelo MIROC5 para la misma estación.
Tabla 6. a) Promedios multianuales (normales) de precipitación en el período observado y en
el siglo XXI bajo diferentes escenarios RCP según modelo MIROC5 para la estación climatológica Ortega
b) Porcentaje de cambio en cada período del siglo XXI en diferentes escenarios
Los cambios que habría en la precipitación anual durante el siglo XXI bajo diferentes escenarios, se
presentan en la Tabla 8. En caso todos los escenarios es notoria una ligera disminución en el
período 2011-2040; posteriormente ocurrirá un aumento que a finales del siglo podría alcanzar 5-
7% en los escenarios de mayor concentración de gases de efecto invernadero. De todas maneras,
según este análisis, la magnitud del cambio que se registraría hacia finales del siglo XXI en los
totales anuales de precipitación no sería marcado y está muy por debajo de la variabilidad de los
valores anuales actuales (la serie de los volúmenes anuales de precipitación en la estación Ortega
tiene una desviación estándar de 401.9; para el período 1976-2005 esa desviación tiene un valor de
376,0). Esto se puede observar igualmente en la Figura 19 que muestra las series anuales bajo
diferentes escenarios a lo largo del siglo XXI, comparada con los observados en 1971-2009.
RCP 2.6 RCP 4.5 RCP 6.0 RCP 8.5
OBSERVADO 1976-2005 1596,0 1596,0 1596,0 1596,0
2011-2040 1537,0 1588,3 1600,2 1547,9
2041-2070 1609,7 1602,2 1660,9 1660,6
2071-2100 1615,2 1611,7 1678,3 1701,0
RCP 2.6 RCP 4.5 RCP 6.0 RCP 8.5
OBSERVADO 1976-2005 0,0 0,0 0,0 0,0
2011-2040 -3,7 -0,5 0,3 -3,0
2041-2070 0,9 0,4 4,1 4,0
2071-2100 1,2 1,0 5,2 6,6
CAMBIO EN TÉRMINOS DE PORCENTAJE DE LA NORMA OBSERVADA EN 1976-2005
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Figura 19. Comportamiento de la precipitación anual observada en la estación de Ortega durante el período 1971-
2012 y en el siglo XXI según los escenarios generados por MIROC5
Figura 20. Ciclo anual de la precipitación en el período observado 1976-2005 y en períodos del siglo XXI bajo
diferentes escenarios según el modelo MIROC5 para la estación climatológica Ortega.
Al auscultar cómo ocurrirían los cambios a lo largo del año, mediante el ciclo anual de la
precipitación según diferentes normas climáticas en el siglo XXI y comparadas con la norma 1976-
2005 (Figura 20), es posible identificar que los cambios no ocurren uniformemente durante el año.
En primer lugar se nota que el aumento de la precipitación ocurriría para los meses de febrero a
abril y en junio-julio y agosto; en mayo y desde octubre la precipitación podría ser menor que la
que se observa en el clima actual. Según estos escenarios, la primera temporada de lluvias (marzo-
abril) se haría un poco más húmeda, en tanto que la segunda (octubre-noviembre) más seca; la
estación de mitad de año sería un tanto más húmeda que lo actual, mientras que el período seco de
diciembre-enero sería más seco que lo que se registra actualmente.
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Conclusiones
La cuenca del río Saldaña presenta las condiciones climáticas que se resumen en lo siguiente:
La parte baja localizada en el sector oriental y nor-oriental, presenta temperaturas medias
mensuales relativamente altas (del orden de 24-28°C), mientras que el sector occidental y
suroccidental, parte media y alta de la cuenca, dispone de temperaturas entre 18-24°C y 12-
18°C, respectivamente; en la parte más alta, en el área reducida de los páramos, se registran
temperaturas medias mensuales menores de 10°C. Aunque se registra un ciclo anual de la
temperatura, no es marcado y su amplitud no sobrepasa 1°C.
La precipitación anual dentro de la cuenca presenta valores entre 1200 y 3500 milímetros,
repartidos espacialmente de tal manera que los menores volúmenes se registran en la parte
baja de la cuenca y los más altos en la media y media-alta; en esta última se observa un
núcleo con valores por encima de los 3000 milímetros al año. La precipitación anual se
distribuye en dos temporadas de lluvias (marzo-mayo y septiembre-noviembre), una con
pocas lluvias entre junio y agosto, y una seca que va de diciembre a febrero. Los eventos
meteorológicos extremos como las lluvias intensas, asociadas a tormentas muy fuertes
(particularmente las lluvias mayores de 75 milímetros en 24 horas), tienen en promedio una
frecuencia de 15-20 por decenio, o 2 por año) y se pueden presentar en cualquier mes
aunque tienen un ciclo anual similar al de la precipitación mensual, pero que difiere de éste
en la medida que se trate de los eventos más intensos.
En el clima actual, la frecuencia de los eventos de lluvia extrema en la región han sido causa de
diferente tipo de desastres, en la medida como son factor detonante de otros fenómenos
hidrometeorológicos extremos (crecientes súbitas, inundaciones súbitas, deslizamiento, entre otros)
fuertes.
Los patrones climatológicos descritos (distribución espacial y ciclo anual de la temperatura del aire,
de la precipitación y de los eventos extremos de lluvia), se ven afectados por la variabilidad
climática cuyas fases extremas alteran temporalmente la frecuencia de los eventos meteorológicos
extremos y propician la presencia de fenómenos hidroclimáticos extremos (sequía, períodos
anormalmente lluviosos).
La variabilidad climática, analizada para la cuenca con base en las oscilaciones de la precipitación,
presenta ciclos intraestacionales, interanuales e interdecadales. La variabilidad intraestacional, que
se expresa en oscilaciones de mes a mes, tiene la amplitud más marcada de toda la variabilidad y es
clave en la activación de fenómenos meteorológicos extremos como las tormentas; en el contexto
de la cuenca, si bien se ha evidenciado su efecto en el presente trabajo, requiere de un estudio
especial más profundo).
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En la variabilidad interanual se identificaron claramente una señal cuasibienal (ciclo de casi dos
años) y un ciclo con período cercano a los cinco años que está asociado al ciclo El Niño –
Oscilación del Sur (ENOS, o ENSO por las siglas en inglés). Este último es el que tiene una mayor
amplitud de las fluctuaciones interanuales y, con sus fases extremas generadas por los fenómenos
de El Niño y de La Niña, en la región produce anomalías climáticas como las siguientes:
Bajo condiciones de Fenómeno de El Niño, en la región se reduce la precipitación y la
frecuencia de eventos extremos de lluvia, aunque algunos de estos últimos pueden
presentarse con una mayor intensidad. El déficit de precipitación que se presenta puede
llegar a tener categoría de sequía (fenómeno hidroclimático extremo); en estas condiciones
hidroclimáticas anómalas, se incrementan los incendios forestales.
El Fenómeno de La Niña influye en el clima de la cuenca propiciando períodos
anormalmente húmedos (fenómeno hidroclimático extremo) en los que se observa
abundante precipitación y mayor frecuencia de eventos extremos de lluvia, lo que a su vez
incrementa la frecuencia de otros fenómenos extremos como crecientes e inundaciones
súbitas, desbordamientos y fenómenos de movimientos en masa (deslizamientos,
derrumbes) en áreas de alta pendiente. Este exceso de humedad favorece la ocurrencia del
fenómeno hidroclimático de las inundaciones de largo plazo en las zonas planas de la parte
baja de la cuenca.
Se evidenció la existencia de ciclos interdecadales en la precipitación, los cuales merecen mayor
atención en un estudio específico toda vez que están relacionados con condiciones particulares a
tener en cuenta en la planificación de largo plazo como los planes de gestión ambiental, de recursos
hídricos y gestión del riesgo de desastres por fenómenos hidrometeorológicos e hidroclimáticos
extremos.
Los fenómenos hidroclimáticos extremos como la sequía y los períodos anormalmente lluviosos en
la cuenca del río Saldaña, tienen un frecuencia de al menos dos por decenio (es decir, dos sequías y
dos períodos anormalmente lluviosos), de los que al menos uno es intenso o muy fuerte.
El cambio climático en la cuenca se ha evidenciado en:
Aumento de la temperatura media mensual del orden de 0,1-0,2°C por decenio.
Ligero aumento de la precipitación con disminución del número de días con lluvia que
indica un aumento de la intensidad de estas (en menos días, más precipitación), lo cual se
evidencia también en un ligero incremento de los eventos de lluvia extrema.
Según los escenarios analizados, en el siglo XXI el cambio climático podrá generar en la cuenca del
río Saldaña lo siguiente:
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Comparado con lo observado en el período 1976-2005, habría un calentamiento del orden de
1,0-1,5°C en el período 2011-2040, de 1,5-2,0°C en el 2041-2070 y de 2,0-3,0°C a finales
del siglo.
El promedio de la precipitación anual del período 2011-2040, tendría una ligera
disminución en comparación con lo registrado en 1976-2005. Los promedios multianuales
de los períodos 2041-2070 y 2071-2100, estarían en 5-10% por encima de lo observado en
1976-2005. La primera temporada de lluvias del año sería un poco más húmeda que en la
actualidad, en comparación con la segunda que sería relativamente menos lluviosa; el
período junio-agosto podría ser un tanto más húmedo que el clima de referencia y la estación
seca de diciembre-enero estaría ligeramente más seca que lo que ocurre en la actualidad.
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8. Propuesta de acciones
El clima incide en la distribución espacial de los ecosistemas y en la disponibilidad de sus servicios,
en la oferta natural de los recursos hídricos, en el desarrollo de diversas actividades
socioeconómicas de una región y en la ocurrencia de desastres de origen hidrometeorológico e
hidroclimático. Esta incidencia es observable en la cuenca del río Saldaña para la cual se realizó el
estudio del clima regional en el que se identificaron los patrones espaciales y temporales de las
variables climatológicas principales (temperatura del aire y precipitación) y de los fenómenos
meteorológicos e hidroclimáticos extremos. La variabilidad climática con sus fases extremas, trae a
la región fenómenos hidroclimáticos como los períodos anormalmente abundantes en lluvia y
sequías, los cuales impactan por diferentes vías y de diversa forma y grado los ecosistemas y el
sistema socioeconómico asentados en la cuenca. El cambio climático de forma paulatina ha venido
impactando, y lo seguirá haciendo en el transcurso del siglo XXI, los patrones espaciales y
estacionales de distribución de los recursos hídricos de la cuenca.
Dado que la variabilidad climática y el cambio climático con sus expresiones regionales impactan el
desarrollo de diferentes aspectos socioeconómicos y de las comunidades asentadas en la cuenca, es
necesario reducir los impactos negativos a través del fortalecimiento de la producción y el uso de
información (diagnósticos y proyecciones) climatológica en todo tipo de planificación regional, en
la toma de decisiones en la ejecución de los planes y en las operaciones de los diferentes sectores
socioeconómicos.
Para reducir los impactos negativos de las fases extremas de la variabilidad climática y del cambio
climático en la región, se propone realizar los arreglos interinstitucionales para llevar a cabo las
siguientes acciones:
- Gestión del riesgo de desastres por fenómenos hidrometorológicos e hidroclimáticos
extremos
- Planificación considerando las fases extremas de la variabilidad climática
- Incorporación en la planificación del largo plazo de acciones para adaptación al cambio
climático
- Fortalecimiento de una conciencia del uso de la información (diagnóstico y perspectivas)
climatológica en la toma de decisiones en diferentes niveles y escalas de tiempo
8.1.Gestión del riesgo de desastres por fenómenos hidrometorológicos e hidroclimáticos
extremos
Las acciones en este frente serían:
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- Profundización en el conocimiento de las amenazas y de los riesgos que presenta la región
por fenómenos hidrometeorológicos e hidroclimáticos extremos (elaborar y analizar mapas
de amenazas y riesgos para la cuenca).
- A partir del conocimiento de las amenazas fortalecer los sistemas de monitoreo y alerta de
fenómenos hidrometeorológicos e hidroclimáticos extremos.
- Fortalecimiento de los esquemas de pronóstico del tiempo o de predicción climática que
sirven de base en los sistemas de alerta.
- Con el conocimiento de la amenaza, plantear acciones para, a través de diversas
herramientas de planificación, reducirla con la disminución de la exposición (los posibles
elementos que están expuestos ante el fenómeno) o con acciones que permitan controlar los
fenómenos extremos (conservación de cuenca, por ejemplo).
- Sobre la base de la identificación de la vulnerabilidad de la población, explorar vías para su
reducción a través de la planificación de largo plazo del uso del territorio (ordenamiento
territorial).
- Establecimiento de acciones de reacción y respuesta ante situaciones de advenimiento
inminente de fenómenos hidrometeorológicos/hidroclimáticos extremos.
8.2.Planificación considerando las fases extremas de la variabilidad climática
- Fortalecimiento del conocimiento de las amenazas y de los riesgos por fenómenos
hidroclimáticos extremos (sequías e inundaciones) en la cuenca. (Elaborar y analizar mapas
de amenazas y riesgos para la cuenca).
- Identificación de vulnerabilidades ante los fenómenos hidroclimáticos extremos y de vías
para su reducción.
- Incorporación en la planificación de largo plazo de las acciones identificadas para la
reducción de la vulnerabilidad.
- Fortalecimiento de la predicción climática (inundaciones de largo plazo y sequía) que sirve
de base a los sistemas de alerta climática temprana, ampliar la difusión y alcance (público)
de dicha información.
- Planificación operativa anual, semestral y trimestral considerando las situaciones previstas
en la predicción climática y alertas climáticas.
- Incorporar en los planes de desarrollo de períodos de administración de gobierno, escenarios
de fases extremas de la variabilidad climática. Durante un cuatrenio puede ocurrir al menos
una de las fases extremas (sequía o inundación; la más probable es la opuesta a la recién
ocurrida).
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8.3. Incorporación en la planificación del largo plazo de acciones para adaptación al
cambio climático
- Generación de conocimiento detallado en cada sector (subsector) socioeconómico de los
posibles impactos del cambio climático e identificación del grado de preparación
sectorial/subsectorial ante tales impactos. Estudios de impacto de la modificación paulatina
de los patrones (promedios de temperatura del aire y de la precipitación y de la frecuencia
de los fenómenos extremos) en los sectores socioeconómicos y diversos aspectos de la
población en la cuenca.
- Identificación de las vulnerabilidades de los sectores socioeconómicos que están presentes
en la cuenca y propuesta de reducción de dicha vulnerabilidad.
- Identificación de elementos/vías/formas de fortalecimiento de la capacidad adaptativa de
sectores/subsectores socioeconómicos y de la población ante la modificación paulatina del
clima.
- Incorporación en la planificación de largo plazo (Plan de Ordenamiento Territorial, Plan de
Ordenamiento de Cuenca; Plan Regional de Gestión de Riesgo de Desastres) de las medidas
o acciones para la adaptación al cambio climático.
8.4.Fortalecimiento de una conciencia del uso de la información (diagnóstico y
perspectivas) climatológica en la toma de decisiones en diferentes niveles y escalas de
tiempo
- Promoción en las comunidades, sectores socioeconómicos e instituciones de la consulta,
análisis/interpretación y uso de la información de pronóstico del tiempo y de predicción
climática y de la permanente atención a los sistemas de alerta.
- Fortalecer la producción, el acceso, difusión y el uso de la información (diagnóstico y
perspectivas) climatológica en la toma de decisiones sobre estrategias de largo plazo, en los
planes de desarrollo y en los diferentes procesos relativos al mismo.
- Capacitación recurrente (periódica) de las instituciones/entidades del sector público y
privado en la organización, interpretación y uso de la información (diagnóstico y
proyección) climatológica para la programación en sus planes operativos anuales y en la
toma de decisiones en las operaciones de ejecución de los mismos. Incorporar a la práctica
de elaboración de los planes operativos anuales la inclusión del escenario de fase extrema de
variabilidad climática más probable durante el año que se planifica.
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Referencias bibliográficas
Huggel C., Ceballos J.L., Pulgarín B., Ramírez J., Thouret J.C., 2007: Review and reassessment of hazards owing
to volcano-glacier interactions in Colombia. Annals of Glaciology, 45, pp. 128-136.
IDEAM, 2010: Colombia, Primera Comunicación Nacional ante la Convención de las Naciones Unidas sobre elCambio
Climático. Bogotá D.C, 73 páginas.
IDEAM, 2015: Nuevos escenarios de cambio climático para Colombia 2011-2100- Nivel Nacional – Departamental.
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Bogotá D.C.,
Pabón J.D., 2007: El cambio climático en Colombia. Tendencias actuales y proyecciones para el siglo XXI. En:
Memorias de la Primera Conferencia Internacional de Cambio Climático: Impacto en los Sistemas de Alta Montaña.
IDEAM-Universidad de Zurich. Bogotá D.C.-Zurich, pp.31-48.
Pabón J.D., 2012: Cambio climático en Colombia: Tendencias en la segunda mitad del siglo XX y escenarios posibles
para el siglo XXI. Rev. Acad. Colomb. Cienc. 36 (139), pp.127-144
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Anexo 1 Lista de estaciones a considerar para el análisis del clima de la cuenca del río Saldaña
NOMBRE CATGRIA ESTADO INSTITUCIÓN DEPTO MUNICIPIO LATITUD LONGITUD ALTITUD
USOSALDANA ME SUS IDEAM TOLIMA SALDAÐA 3,9333330 -75,0166670 311
PURIFICACION 1 LG ACT IDEAM TOLIMA PURIFICACION 3,8591940 -74,9591110 310
PURIFICACION 2 LG SUS IDEAM TOLIMA PURIFICACION 3,8666670 -74,9500000 310
SAN AGUSTIN LM SUS IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7500000 -75,2166670 370
CASCADA LA PM ACT IDEAM TOLIMA CAJAMARCA 4,2847220 -75,5419440 3080
PALOGRANDE HDA PM ACT IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3500000 -75,4166670 2200
RESACA LA PG ACT IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,2745000 -75,1484170 1250
BUENOS AIRES PM ACT IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3345000 -75,0722220 750
BUENOS AIRES CO SUS IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3345000 -75,0722220 750
CHICORAL CO ACT IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2314170 -74,9950000 475
MARANONES CO SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2166670 -74,9333330 370
CUCUANA HDA CO ACT IDEAM TOLIMA CAJAMARCA 4,3413610 -75,5185560 2120
CEMENTOS DIAMANTE ME ACT IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3313060 -75,0806670 780
CHICORAL LM SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2314170 -74,9950000 475
PAYANDE LG ACT IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,3011330 -75,0906110 560
CANAL GUALANDAY LM SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2500000 -75,0166670 453
LIMNIGRAFO EL LG SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2500000 -75,0166670 453
CABUYO 1 EL LM SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,2833330 -75,0333330 420
PTE LUISA LM ACT IDEAM TOLIMA CAJAMARCA 4,3412220 -75,5201110 2100
CABUYO 2 EL LM SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,3000000 -75,0500000 420
VERTEDERO LM SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,2833330 -75,0500000 470
CARMEN EL LG ACT IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,2978890 -75,2045560 850
HERRERA PM ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,2885560 -75,8163890 2000
RIOBLANCO PM SUS IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,5333330 -75,6500000 1500
PTO SALDANA PM SUS IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,3833330 -75,7166670 920
AGUILA EL PG SUS IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,3833330 -75,7666670 2120
MIRADOR FCA EL PG SUS IDEAM TOLIMA ATACO 3,4166670 -75,6833330 1070
RELATOR CO ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,5292500 -75,6315000 1200
SARDINAS LAS LG ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,4381940 -75,6866940 1190
GAITANIA PM ACT IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,0947500 -75,6773890 1500
SANTIAGO PEREZ PM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,3980560 -75,6078610 1200
RIOCLARO PM ACT IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,1355560 -75,6510560 2230
GAITANIA LG ACT IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,1275830 -75,6627780 1667
ESPERANZA LA LG ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,4761390 -75,5867220 580
DEMOSTRACION GJA CO ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7224720 -75,5034720 1040
HAMACA LA LG SUS IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7500000 -75,5833330 1035
ATACO PG ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,5976940 -75,3827500 486
SAN JOSE D HERMOSA PG ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,9035280 -75,6932780 2490
SAN PEDRO PM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,4295000 -75,4909440 1630
PAN DE AZUCAR PM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,3795280 -75,5081390 1600
MOLINO MURRA PM ACT IDEAM TOLIMA SALDAÐA 3,9231110 -75,0212220 410
GUAYABOS LOS PM ACT IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,8232780 -75,0970000 780
MESA DE POLE CO ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,4586670 -75,5396670 500
STA HELENA CO SUS IDEAM TOLIMA PURIFICACION 3,9860560 -74,8988060 300
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PIEDRAS DE COBRE AUTOMATICA HA ACT IDEAM TOLIMA ORTEGA 3,9100560 -75,1046110 316
MIRA 5 LM SUS IDEAM TOLIMA SALDAÐA 3,9333330 -75,0333330 310
PALMALARGA LG ACT IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,6739440 -75,3061390 395
PTE LA HAMACA LM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,4661110 -75,5267220 552
MURALLA LA LG ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,4841110 -75,4702780 522
PTE COLACHE LG ACT IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7931670 -75,2052780 338
PTE CARRETERA LM SUS IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,6833330 -75,3000000 450
BOCATOMA TRIANGULO LG ACT IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7651670 -75,2563060 560
BOCATOMA 2 LM SUS IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7500000 -75,2666670 530
SAN ANTONIO PM SUS IDEAM TOLIMA SAN ANTONIO 3,9166670 -75,4833330 1500
CHAPARRAL PM SUS IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7166670 -75,4666670 880
ORTEGA PM ACT IDEAM TOLIMA ORTEGA 3,9396670 -75,2201390 495
PANDO EL PM ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7663610 -75,5485280 900
OLAYA HERRERA PM ACT IDEAM TOLIMA ORTEGA 3,8155830 -75,3301940 475
PIEDRAS DE COBRE PM ACT IDEAM TOLIMA SALDAÐA 3,9111110 -75,1066670 316
GUAINI PM ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7176940 -75,4234440 780
SAN ANTONIO QUINTA CO ACT IDEAM TOLIMA SAN ANTONIO 3,9069170 -75,4880280 1500
PTE ORTEGA LM ACT IDEAM TOLIMA ORTEGA 3,9225560 -75,1833330 344
BRAZUELO DELICIAS LM ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7771110 -75,4644440 545
RONCESVALLES PM ACT IDEAM TOLIMA RONCESVALLES 4,0066390 -75,6076940 2468
CORAZON EL PM SUS IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,1000000 -75,3333330 690
STA HELENA PM ACT IDEAM TOLIMA RONCESVALLES 4,1245830 -75,4994720 2700
VARSOVIA CO SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,0166670 -75,1666670 400
RIOMANSO CO ACT IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,2016110 -75,2844720 2020
CORAZON EL CO SUS IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,1166670 -75,1166670 690
HATO VIEJO LM SUS IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,1500000 -75,2666670 620
DIAMANTE EL LG ACT IDEAM TOLIMA RONCESVALLES 4,0226940 -75,5712220 1769
PIJAITO LG ACT IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,1503060 -75,3060560 800
CALICHAL EL BOSQUE LG SUS IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,0542500 -75,3880830 1600
MAPORITA LA DC HDA PM ACT IDEAM TOLIMA SUAREZ 3,9470830 -74,8567500 280
MESAS LAS PM ACT IDEAM TOLIMA SUAREZ 3,9120000 -74,8224440 860
PALO GORDO PM SUS IDEAM TOLIMA PURIFICACION 3,8666670 -74,8833330 360
ROVIRA 2 PM ACT IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,2425560 -75,2425830 950
LORENA LA HDA PM ACT IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,0291670 -75,1055560 450
APTO FARCA PM SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,1500000 -74,9000000 350
BAMBU EL MOLINO PM SUS IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,2000000 -75,0000000 390
NATAIMA AM ACT IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,1876110 -74,9595000 431
VALLE DE SAN JUAN CO ACT IDEAM TOLIMA VALLE DE SAN JUAN 4,2169440 -75,1044440 1000
PAVO REAL LG ACT IDEAM TOLIMA VALLE DE SAN JUAN 4,2228610 -75,1980560 712
GUAMO-MILAN LM SUS IDEAM TOLIMA GUAMO 4,0333330 -74,9833330 304
JABALCON CO ACT IDEAM TOLIMA SALDAÐA 3,8557780 -75,0157220 425
MEDIA LUNA CO SUS IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7737500 -75,1198060 485
PURIFICACION AUTOMATICA HA ACT IDEAM TOLIMA PURIFICACION 3,8494500 -74,9357330 291
SUAREZ PM ACT IDEAM TOLIMA GUAMO 4,0558890 -74,8419170 300
ROVIRA 1 PM SUS IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,2333330 -75,2500000 950
VALLE DE SAN JUAN PM ACT IDEAM TOLIMA VALLE DE SAN JUAN 4,2169440 -75,1044440 1000
APTO BARROSO DC PM SUS IDEAM TOLIMA GUAMO 4,0166670 -74,9666670 330
GUAMO CP ACT IDEAM TOLIMA GUAMO 4,0089440 -74,9813330 360
CUCUNUBA LG ACT IDEAM TOLIMA VALLE DE SAN JUAN 4,2321390 -75,1262500 535
PROMIN DC PM SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 4,3000000 -75,2000000 990
PLAN EL PM ACT IDEAM TOLIMA CAJAMARCA 4,3512500 -75,5124720 2050
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ACEITUNO EL PM ACT IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3534440 -75,0530560 680
SAN RAFAEL PM SUS IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,5333330 -75,7333330 1990
GAITAN PM ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,5368060 -75,7391940 1990
ROSALES FCA LOS CO SUS IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,2171670 -75,7834170 2040
BOCAS LG ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,4718890 -75,6670000 1175
BOCAS LG ACT IDEAM TOLIMA RIOBLANCO 3,4718890 -75,6670000 1175
PENA RICA PM ACT IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,0472220 -75,7651390 1780
CASA DE ZINC PM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,2887220 -75,5908060 1700
CONDOR EL PM ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,3310000 -75,6167500 770
APTO PLANADAS CP SUS IDEAM TOLIMA PLANADAS 3,1666670 -75,6666670 1355
CONDOR EL LG ACT IDEAM TOLIMA ATACO 3,3310000 -75,6175000 770
LIMON EL PM SUS IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,7166670 -75,6333330 1000
LIMON EL CO ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,6517500 -75,5841390 1000
QUESO EL HDA LM ACT IDEAM TOLIMA CHAPARRAL 3,6586110 -75,4461940 418
COLACHE HDA PM ACT IDEAM TOLIMA COYAIMA 3,7982500 -75,1991670 370
COREA LG SUS IDEAM TOLIMA SAN LUIS 3,9833330 -75,1166670 345
GUAMAL EL LG ACT IDEAM TOLIMA ROVIRA 4,1711670 -75,2746940 650
PTE CUCUANA LM SUS IDEAM TOLIMA ORTEGA 4,2833330 -75,2000000 345
NATAIMA AUTOMATICA CP ACT IDEAM TOLIMA ESPINAL 4,1876110 -74,9595000 431
PMO DE YERBABUENA LAS
HERMOSAS AUTOMATICA
CP ACT IDEAM TOLIMA RONCESVALLES 4,0758330 -75,7008330 3600
COCORA LG ACT IDEAM TOLIMA IBAGUE 4,3684170 -75,3354170 1420
SAN VICENTE HDA PM SUS IGAC TOLIMA NATAGAIMA 3,6166667 -75,1000000 400
MONTEFRIO PM ACT FedeNalCafe TOLIMA NATAGAIMA 3,4833333 -75,2666667 1500
NATAGAIMA CO SUS MinAgricultura TOLIMA NATAGAIMA 3,6166667 -75,1166667 343
ZORRO EL PM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA IBAGUE 4,3666667 -75,1500000 893
BALCONCITOS PM SUS IGAC TOLIMA CAJAMARCA 4,4333333 -75,4333333 2000
CHICORAL PM SUS INCORA TOLIMA ESPINAL 4,2500000 -75,0000000 450
PRIMAVERA LA CP ACT FedeNalCafe TOLIMA IBAGUE 4,4166667 -75,2500000 1300
CAJAMARCA CO SUS MinAgricultura TOLIMA CAJAMARCA 4,4333333 -75,4333333 1920
IBAGUE-CENTRO CO SUS MiistEconomia TOLIMA IBAGUE 4,4333333 -75,2333333 1200
CHICORAL SAN FRCO. CO SUS MinAgricultura TOLIMA ESPINAL 4,2166667 -74,9833333 408
CHAPETON CO SUS FedeNalCafe TOLIMA IBAGUE 4,4500000 -75,2666667 1300
SAN JORGE CO SUS MinAgricultura TOLIMA IBAGUE 4,4333333 -75,2500000 1250
PTE CARRETERA LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA IBAGUE 4,4500000 -75,2666667 1200
GARRUCHA LM SUS INCORA TOLIMA ESPINAL 4,2833333 -75,0333333 420
CAIDA IV LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ESPINAL 4,2166667 -74,9833333 418
CAIDA 2A-CANAL LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ESPINAL 4,2166667 -74,9833333 422
CAIDA 2B AGUAS ABA LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ESPINAL 4,2166667 -74,9833333 404
CHICORAL LM SUS INCORA TOLIMA ESPINAL 4,2500000 -75,0000000 450
VENTANA LA LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ESPINAL 4,2333333 -75,0166667 423
PLANADAS PM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA PLANADAS 3,2333333 -75,7500000 1500
ANDES LOS PM ACT FedeNalCafe TOLIMA PLANADAS 3,1833333 -75,6500000 1500
SUR DE ATA CO SUS MinAgricultura TOLIMA PLANADAS 3,2166667 -75,8000000 500
IRCO DOSAGUAS CP ACT FedeNalCafe TOLIMA CHAPARRAL 3,6666667 -75,6166667 1210
MINAS BAURA PM SUS MinAgricultura TOLIMA PURIFICACION 3,9166667 -74,9833333 225
SANTIAGO PM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ATACO 3,6000000 -75,3833333 476
MONTEFRIO PM ACT FedeNalCafe TOLIMA NATAGAIMA 3,4833333 -75,2666667 1500
BAURA CO SUS MiistEconomia TOLIMA PURIFICACION 3,9166667 -74,9833333 325
PST DE BOCAS CO SUS IGAC TOLIMA ATACO 3,6000000 -75,3833333 830
SAN PEDRO LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ATACO 3,4666667 -75,4500000 400
YAGUARA PM SUS MinAgricultura TOLIMA CHAPARRAL 3,7500000 -75,2833333 500
-
Convenio inter-Administrativo
Cortolima-Universidad Nacional de Colombia (CEPREVÉ)
ORTEGA PM SUS INFOALGODON TOLIMA ORTEGA 3,9166667 -75,2166667 375
LAURELES HDA LOS PM SUS FedeNalCafe TOLIMA CHAPARRAL 3,8000000 -75,4833333 1550
LIMON EL PM SUS FedeNalCafe TOLIMA CHAPARRAL 3,7166667 -75,5000000 1000
POCO A POCO PM ACT FedeNalCafe TOLIMA CHAPARRAL 3,7833333 -75,8833333 1340
MESETA LA PM ACT FedeNalCafe TOLIMA SAN ANTONIO 3,9166667 -75,4833333 1600
CHAPARRAL CO SUS MiistEconomia TOLIMA CHAPARRAL 3,7166667 -75,5000000 1380
LIMON EL ME ACT FedeNalCafe TOLIMA CHAPARRAL 3,7166667 -75,5000000 1000
RECREO EL PM ACT FedeNalCafe TOLIMA ORTEGA 4,0500000 -75,3166667 1520
RONCESVALLES CO SUS MinAgricultura TOLIMA RONCESVALLES 4,0166667 -75,5333333 2580
PTE CARRETERA CHIL LM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA ROVIRA 4,1166667 -75,3000000 622
SALDANA-IRRIGACION CO SUS IGAC TOLIMA PURIFICACION 3,9333333 -75,0166667 300
COLONIA AG SUMAPAZ PM SUS MinAgricultura TOLIMA CUNDAY 4,0666667 -74,7000000 500
REVES EL-CENT ADM PG SUS INCORA TOLIMA CUNDAY 4,0333333 -74,7166667 500
VARSOVIA PM SUS INCORA TOLIMA CUNDAY 4,0833333 -74,6000000 800
REFLEJO PM ACT FedeNalCafe TOLIMA CUNDAY 4,0666667 -74,7166667 1180
ANDALUCIA-EL ZURRO PM SUS MinAgricultura TOLIMA CUNDAY 3,9000000 -74,6000000 400
HORIZONTE EL CP ACT FedeNalCafe TOLIMA CUNDAY 4,0666667 -74,6000000 1270
LIMONAL PM SUS INFOALGODON TOLIMA SUAREZ 4,0666667 -74,8333333 300
BAURA CO SUS IGAC TOLIMA PURIFICACION 3,8333333 -74,9166667 329
LAJA LA PM SUS FedeNalCafe TOLIMA ROVIRA 4,2000000 -75,2833333 1500
HUCITA GJA PM SUS INFOALGODON TOLIMA ESPINAL 4,1500000 -74,8833333 323
CARTAMA PM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA GUAMO 4,0500000 -74,9000000 400
DESMOTADORA PM SUS INFOALGODON TOLIMA GUAMO 4,0333333 -74,9666667 300
RANCHO LARGO HDA PM SUS IGAC TOLIMA ESPINAL 4,1500000 -74,8833333 300
ALDEA LA PM SUS FedeNalCafe TOLIMA ROVIRA 4,2166667 -75,2333333 1550
GUARUMO PM SUS MinAgricultura TOLIMA ESPINAL 4,1166667 -74,9166667 300
ESPINAL CO SUS COMPANIA
COLOMBIANA DE
TABACO
TOLIMA ESPINAL 4,1500000 -74,8833333 438
DESMOTADORA PM SUS ELCTRAGUAS TOLIMA NATAGAIMA 3,6166667 -75,1000000 312
VIVERO PG SUS INFOALGODON TOLIMA ESPINAL 4,1500000 -74,90