PLAN REGIONAL INTEGRAL DE CAMBIO CLIMÁTICO REGIÓN CAPITAL, BOGOTÁ CUNDINAMARCA

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1 PLAN REGIONAL INTEGRAL DE CAMBIO CLIMÁTICO REGIÓN CAPITAL, BOGOTÁ CUNDINAMARCA CONSOLIDACIÓN DE LAS BASES DE DATOS Y ESPACIALIZACIÓN DEL PERFIL CLIMÁTICO PARA LA REGION CAPITAL INFORME FINAL INGENIERO. ESP. JAVIER ESPEJO 27 DE FEBRERO DE 2012

2 Versión del documento Fecha de Revisión Revisores Observaciones 27 de febrero de Gloria León v Diana Rojas Comentar procesos de selección de estaciones, V de Marzo de 2012 Diana Rojas cambio de mapa temperatura clima presenete. 2

3 Contenido Índice de Mapas... 4 Índice de Tablas... 5 Índice de Ilustraciones... 5 AGRADECIMIENTOS... 6 PRESENTACIÓN DEL DOCUMENTO... 7 METODOLOGÍA... 8 DATOS BASE Y PROCESAMIENTO... 9 PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA CLIMA PRESENTE ESPACIALIZACIÓN DEL CLIMA PRESENTE TEMPERATURA PRECIPITACIÓN CLIMA FUTURO PRECIPITACIÓN TEMPERATURA ENSAMBLE MULTIMODELO TEMPERATURA ENSAMBLE MULTIMODELO PRECIPITACIÓN ENSAMBLE MULTOIMODELO ALTERACIONES MÁS PROBABLES DE LAS CONDICIONES CLIMÁTICAS POR LA OCURRENCIA DE FENÓMENOS TÍPICOS LA NIÑA Y EL NIÑO CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA MEDIANTE ÍNDICE CALDAS LANG, ÍNDICE DE CALDAS ÍNDICE DE LANG CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA CALDAS LANG ESPACIALIZACIÓN DE LAS ALTERACIONES DE LA TSM EN EL OCÉANO PACIFICO CLIMA PRESENTE TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MAR (TSM) PROYECCIONES DE CAMBIO DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA CORRELACIONES DE LAS ANOMALÍAS DE LA TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN Y LAS ANOMALÍAS DE LA TSM EN LA REGIÓN NIÑO ANEXOS Índice de contenido del DVD

4 Índice de Mapas Mapa 1 Estaciones meteorológicas seleccionadas por el PRICC para datos de precipitación Mapa 2 Estaciones meteorológicas seleccionadas por el PRICC para datos de temperatura Mapa 3 Datos de elevación a partir del modelo SRTM de la NASA. 12 Mapa 4 Temperatura promedio anual para clima presente a partir de los datos de altura SRTM. 12 Mapa 5 Precipitación para clima presente. 13 Mapa 6 Precipitación mensual (mm) Escenario A1B Mapa 7 Precipitación mensual (mm) Escenario A Mapa 8 Precipitación anual (mm) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 18 Mapa 9 Diferencia porcentual de la precipitación anual (%) con respecto al clima presente ( ) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 18 Mapa 10 Temperatura promedio mensual ( C) Escenario A1B Mapa 11 Temperatura promedio mensual ( C) Escenario A Mapa 12 Temperatura promedio anual ( C) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 21 Mapa 13 Diferencia de la temperatura promedio anual ( C) con respecto al clima presente ( ) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 21 Mapa 14 Temperatura promedio anual ( C) Ensamble multimodelo para los periodos definidos. 23 Mapa 15 Precipitación anual (mm) Ensamble multimodelo para los periodos definidos. 24 Mapa 16 Estaciones empleadas en el análisis de las alteraciones más probables en fenómenos la Niña o El Niño. Derecha Localización de las 129 estaciones para datos de precipitación. Izquierda localización de las 81 estaciones para datos de temperatura. 25 Mapa 17 Alteraciones más probables de la temperatura durante la ocurrencia de un fenómeno típico de la Niña (Derecha) y El Niño (izquierda). 27 Mapa 18 Alteraciones más probables de la precipitación durante la ocurrencia de un fenómeno típico de la Niña (Derecha) y El Niño (izquierda). 27 Mapa 19 Alteraciones trimestrales más probables durante la ocurrencia de un fenómeno típico de El Niño: Temperatura (Derecha) Precipitación (izquierda). 27 Mapa 20 Índice de Caldas para el Clima presente. 33 Mapa 21 Índice de Lang para el Clima presente. 34 Mapa 22 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, Clima presente. 36 Mapa 23 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, periodo con los datos del ensamble multimodelo. 36 Mapa 24 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, en presencia de un fenómeno típico de La Niña. 37 Mapa 25 Distribución de la TSM Clima Presente. Referencia: NOAA y Modelos seleccionados. 38 Mapa 26 Desviación Estándar de la TSM, Clima Presente. Referencia: NOAA y Modelos seleccionados. 38 Mapa 27 Mosaico temporal de la temperatura media anual de la superficie del mar para el escenario A2. 39 Mapa 28 Mosaico temporal del cambio de la temperatura media anual de la superficie del mar para el escenario A2. 39 Mapa 29 Cambios de la precipitación (mm/día) para los escenarios y periodos definidos. 40 Mapa 30 Cambios de la temperatura ( C) para los escenarios y periodos definidos. 40 Mapa 31 Correlación (%) de las anomalías de la precipitación y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Clima presente. Modelo BCCRBCM2. 41 Mapa 32 Correlación (%) de las anomalías de la precipitación y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Escenario A1B. Modelo BCCRBCM2. 42 Mapa 33 Correlación (%) de las anomalías de la temperatura y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Clima presente. Modelo BCCRBCM2. 42 Mapa 34 Correlación (%) de las anomalías de la temperatura y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Escenario A1B. Modelo BCCRBCM

5 Índice de Tablas Tabla 1 Detalle de parte de la tabla de datos para precipitación Clima Presente. 10 Tabla 2 Factor de cambio multimodelo de la precipitación para el escenario A1B 14 Tabla 3 Factor de cambio multimodelo mensual de la temperatura para el escenario A1B 14 Tabla 4 Resumen de los parámetros para la determinación de la temperatura para los diferentes periodos de análisis. 19 Tabla 5 Resumen de los parámetros para la determinación de la temperatura para los diferentes periodos de análisis. 23 Tabla 6 Clasificación y categorización de las alteraciones más probables en la precipitación. 26 Tabla 7. Clasificación y categorización de las alteraciones más probables en la temperatura. 26 Tabla 8 Detalle de la tabla de datos del valor de las alteraciones mas probables en la precipitación durante la ocurrencia de los fenómenos El Niño y La Niña. 26 Tabla 9 Detalle de la tabla de datos del índice categórico de las alteraciones mas probables en la precipitación durante la ocurrencia de los fenómenos El Niño y La Niña. 26 Tabla 10 Detalle de la presentación de las alteraciones mas probables de la precipitación por estación meteorológica durante la ocurrencia de los fenómenos de la Niña y El Niño. 28 Tabla 11 Presentación de las alteraciones mas probables de la temperatura por estación meteorológica durante la ocurrencia de los fenómenos de la Niña y El Niño. 29 Tabla 12 Detalle de la presentación de las alteraciones a nivel municipal de las alteraciones mas probables de la temperatura durante la ocurrencia de un fenómeno típico La Niña o El Niño. 30 Tabla 12 Detalle de la presentación de las alteraciones a nivel municipal de las alteraciones mas probables de la precipitacion durante la ocurrencia de un fenómeno típico La Niña o El Niño. 31 Tabla 13 Clasificación de Caldas. 33 Tabla 14 Clasificación de Lang. 34 Tabla 15 Rangos de clasificación del Índice Caldas Lang 35 Índice de Ilustraciones Ilustración 1 Esquema metodológico de la Consultoria. 8 Ilustración 2 Relación de la temperatura con la elevación para las estaciones seleccionadas PRICC. 11 Ilustración 3 Factor de cambio multimodelo mensual de la precipitación para el escenario A1B en los periodos definidos 15 Ilustración 4 Factor de cambio multimodelo mensual de la temperatura para el escenario A1B en los periodos definidos 15 Ilustración 5 Ejemplo de cálculo de la precipitación a partir los datos de clima presente y el valor del factor de cambio de los escenarios A2, A1B y B1 para el periodo Ilustración 6 Ejemplo de cálculo de la temperatura a partir los datos de clima presente y el valor del factor de cambio de los escenarios A2, A1B y B1 para el periodo Ilustración 7 Comparación del Ensamble Multimodelo y los escenarios A1B, A2 y B1 para precipitación y temperatura 22 Ilustración 8 Modelo metodológico para la obtención del Índice Caldas Lang para Clima presente. R significa operación de Reclasificación de valores. 32 5

6 AGRADECIMIENTOS Sin el apoyo de las siguientes personas y entidades no habría sido posible la realización de la presente consultoría, cuyos resultados se sintetizan en este documento. Agradezco especialmente a la Dra. Gloria León, Coordinadora del Grupo de Modelación del IDEAM, por su constate apoyo, supervisión y asesoría en los proceso desarrollados, también al grupo de la subdirección de Meteorología del IDEAM que siempre estuvieron atentos a resolver las dudas y consultas realizadas. A la Unidad Coordinadora del Proyecto PRICC, Francisco Canal, Isabel Castro y un agradecimiento especial a Diana Rojas por su invaluable apoyo y gestión durante el proceso. A mi colega Diego Pajarito del grupo de Vulnerabilidad del Proyecto PRICC por sus pertinentes observaciones y contribuciones. A los también consultores del PRICC Dr. Edgar Montealegre y Ms.C Andrea Rodríguez por su labor en el procesamiento, análisis, presentación y acceso a los datos de sus respectivos temas lo que me facilito significativamente la espacialización de sus resultados. Y por ultimo pero no menos importante a mi familia Alejandra e Ían Nicolás <;). 6

7 PRESENTACIÓN DEL DOCUMENTO El presente informe detalla los procesos, métodos y entregables realizados por el ingeniero Especialista en Sistemas de Información Geográfica Oscar Javier Espejo, durante el proceso de consultoría CONSOLIDACIÓN DE LAS BASES DE DATOS Y ESPECIALIZACIÓN DEL PERFIL CLIMÁTICO PARA LA REGIÓN CAPITAL realizado para el Proyecto PRICC Plan Regional Integral De Cambio Climático Región Capital Bogotá Cundinamarca durante el periodo Diciembre 2011 a Febrero El objetivo principal de la consultoría es la consolidación de los datos sobre las características climáticas actuales, a partir de la serie histórica del IDEAM, y de clima futuro para la región capital, a partir del análisis y simulación de condiciones climáticas futuras por parte de la NASA e IDEAM, para proponer y establecer los parámetros de espacialización, donde fuera requerido, y realizar la presentación cartográfica de los resultados. 7

8 METODOLOGÍA Ilustración 1 Esquema metodológico de la Consultoria. 8

9 DATOS BASE Y PROCESAMIENTO PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA CLIMA PRESENTE. En un primera parte se recibieron los datos de la serie histórica para Clima Presente a partir de las estaciones definidas en procesos previos por parte del grupo PRICC: : 133 estaciones con datos sobre precipitación y 41 de temperatura, Ver Mapa 1, Mapa 2 y Tabla 1 Detalle de parte de la tabla de datos para precipitación Clima Presente.Tabla 1. Mapa 1 Estaciones meteorológicas seleccionadas por el PRICC para datos de precipitación

10 Mapa 2 Estaciones meteorológicas seleccionadas por el PRICC para datos de temperatura ID a ELEV b LAT c LONG Jan d Feb Mar Aug Sep Oct Nov Dec , , ,5 51,7 75,0 54,1 66,2 117,7 114,6 59, , , ,4 219,2 304,5 117,3 229,1 342,6 290,1 221, , , ,7 91,4 114,2 61,3 101,2 170,9 145,6 88, , , ,3 88,7 141,7 81,7 147,1 249,3 192,4 98, , , ,1 35,5 55,9 145,1 107,3 103,9 67,9 25, , , ,2 91,4 143,8 228,1 181,1 152,5 110,3 53, , , ,5 125,9 201,6 326,1 247,6 217,4 170,5 101, , , ,2 88,8 130,8 245,9 195,0 165,8 123,5 55,1 a. El ID de estación es asignado por el IDEAM a cada estación de la red Agrometereologica nacional. b. La elevación de la estación este en metros sobre el nivel medio del mar. c. Los datos de posición Latitud y Longitud, se encuentran en Coordenadas Geográficas representadas en grados decimales y referidas al elipsoide WGS84. d. Los datos promedio mensuales para el clima presente fueron consolidados por el IDEAM. Los datos de temperatura son promedios de series ( C), mientras que los datos de precipitación son acumulados de la serie (mm/dia, mm/mes, mm/año). Tabla 1 Detalle de parte de la tabla de datos para precipitación Clima Presente. 10

11 ESPACIALIZACIÓN DEL CLIMA PRESENTE TEMPERATURAA De acuerdo con el Atlas Climatológico Nacional (Ideam) en la Región Andina La temperatura media se caracteriza por la presencia de los llamados pisos térmicos, causados por la disminución de la temperatura con el aumento de altura sobre el nivel del mar. La temperatura guarda una estrecha correlación con la elevación y en forma aproximada se puede determinar la temperaturaa media, de acuerdo con una relación lineal. A partir de los datos de las estaciones seleccionadas por el PRICC, ver Ilustración 2, se determina la siguiente relación lineal, ver Ecuación 1. Ilustración 2 Relación de la temperatura con la elevación para las estaciones seleccionadas PRICC. Ecuación 1 Modelo de regresión lineal para la determinación de la temperatura y la altura. Este modelo presenta una alta bondad de ajuste, a partir de coeficiente de correlación, estimado en un 87,84% para las variables de temperatura clima presente y altura. El proceso para la espacialización de la variable temperaturaa en el área del PRICC consiste entonces en construir un mapaa de temperatura, ver Mapa 4, a partir de los datos de alturaa y la anterior relación lineal. Los datos de altura son tomados del modelo SRTM de la NASA, que esta disponible 1 a una resolución de 90 m 2. Ver Mapa 3. 1 Datos SRTM disponibles en versión final en: 11

12 Mapa 3 Datos de elevación a partir del modelo SRTM de la NASA. Mapa 4 Temperatura promedio anual para clima presente a partir de los datos estaciones meteorologicas. 12

13 PRECIPITACIÓN La espacialización de la precipitación requirió de un análisis detallado de los datos y métodos de análisis espacial disponible. La complejidad del modelamiento de los datos de precipitación radica en que le fenómeno esta ligado a múltiples factores biogeográficos, físicos, estacionales y de dinámica atmosférica local, regional y nacional. De un análisis inicial se concluye que no existen asociaciones lineales significativas de los datos de precipitación con otras variables, pendiente, altura y temperatura. Para el modelamiento de los datos de precipitación se emplean técnicas de interpolación geoestadística. Si bien este tipo de los interpoladores son menos flexibles, requieren un análisis más detallado de la estructura de los datos y de los parámetros del modelo a definir, un adecuado modelamiento permiten mejorar la confiabilidad y resultados de la interpolación a pesar de la carencia de datos en comparación a un interpolador como IDW. El análisis de los datos busca brindar bases para la definición de: remoción de tendencias y direcciones, normalidad de los datos, tipo de muestreo, definición del modelo de semivariograma, etc. Se determina que para el caso de la variable precipitación los parámetros más convenientes, que permiten asegurar un adecuado ajuste de los datos observados y estimados, son un Krigging ordinario a partir de un modelo de semivariograma pentaesferico estimado a 8 rezagos, con remoción de anisotropía. Ver Mapa 5. Mapa 5 Precipitación para clima presente. 13

14 CLIMA FUTURO. Posteriormente se recibieron los datos resultados del modelamiento del Clima Futuro para los periodos , , y , a partir de las consideraciones establecidas por el IDEAM y NASA Columbia University, para los escenarios de emisión de gases A1, B2 y A1B 2. Para cada periodo y escenario NASA calculo un factor de cambio multimodelo, valor que determina la variación respecto al clima presente, de los valores de temperatura y precipitación para cada estación seleccionada. Para ejemplo se muestran los datos del escenario A1B, ver Tabla 2, Tabla 3, Ilustración 3 e Ilustración Ene 0, , , , Feb 1, , , , Mar 1, , , , Abr 1, , , , May 1, , , , Jun 0, , , , Jul 1, , , , Ago 1, , , , Sep 0, , , , Oct 1, , , , Nov 1, , , , Dic 1, , , , Tabla 2 Factor de cambio multimodelo de la precipitación para el escenario A1B Ene 0, , , , Feb 0, , , , Mar 0, , , , Abr 0, , , , May 0, , , , Jun 0, , , , Jul 0, , , , Ago 0, , , , Sep 0, , , , Oct 0, , , , Nov 0, , , , Dic 0, , , , Tabla 3 Factor de cambio multimodelo mensual de la temperatura para el escenario A1B 2 Procesos como la imputación de datos, Gap Filling, selección de estaciones fuera de la zona de estudio, etc, son proceso realizados previo a esta consultoría. Documentación al respecto puede consultarse en el sitio web del PRICC: co.wikidot.com/grupo escenarios de cambio climatico 14

15 Ilustración 3 Factor de cambio multimodelo mensual de la precipitación para el escenario A1B en los periodos definidos Ilustración 4 Factor de cambio multimodelo mensual de la temperatura para el escenario A1B en los periodos definidos A partir de estos valores se determina el valor de precipitación y temperatura para los escenarios y periodos definidos en cada estación. El proceso de calculo para la precipitación es tomar el valor de Clima presente (promedioo histórico mensual) y ADICIONARLE el valor del factor de cambio. Mientras que para temperatura el factor de cambio es MULTIPLICATIVO. Ver Ilustración 5 e Ilustración 6. 15

16 Ilustración 5 Ejemplo de cálculo de la precipitación a partirr los datos de clima presente y el valor del factor de cambio de los escenarios A2, A1B y B1 para el periodo Ilustración 6 Ejemplo de cálculo de la temperatura a partir los datos de clima presente y el valor del factor de cambio de los escenarios A2, A1B y B1 para el periodo Una vez calculados los valores en cada periodo y escenario se proceden a calcular los valores mensuales, trimestrales, anuales y de otros periodos para cada estación meteorologica. Para la temperatura son promedios de la serie y para la precipitación son la suma de las precipitaciones de la serie. Estos datos serán la base de los procesos de espacialización. La espacialización de la temperatura sigue el procedimiento descrito anterio valor de elevación y el gradiente calculado a partir de los datos de cad precipitación se emplean los mismos procesos de estimación geoestadística señalados. rmente, a pa da periodo. artir del Para la 16

17 PRECIPITACIÓN Mapa 6 Precipitación mensual (mm) Escenario A1B Mapa 7 Precipitación mensual (mm) Escenario A

18 Mapa 8 Precipitación anual (mm) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. Mapa 9 Diferencia porcentual de la precipitación anual (%) con respecto al clima presente ( ) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 18

19 TEMPERATURA Para la espacialización de los valores de temperatura en los periodos definidos, se procede a estimar los modelos lineales de regresión entre altura, del MDT de la NASA, y temperatura determinada para cada estación meteorológica, cuyos valores se determinan: 1. De la serie histórica para el clima presente ( ). 2. Del valor determinado por los factores de cambio para cada escenario y periodo definido. 3. Del valor de la alteración mas probable para los fenómenos El Niño y La Niña. PERIODO ESCENARIO B 0 a B 1 b R c Clima Presente 28, , ,8784 A1B 29, , ,8784 A2 29, , ,8784 B1 28, , ,8784 A1B 29, , ,8784 A2 29, , ,8784 B1 29, , ,8784 A1B 30, , ,8784 A2 30, , ,8784 B1 29, , ,8784 A1B 31, , ,8784 A2 31, , ,8784 B1 30, , ,8784 El Niño 28, , ,8585 ENOS d La Niña 28, , ,88 a. Termino que indica el intercepto de la regresión, se interpretaría en este caso como la temperatura en C para una altura de 0 m sobre el nivel del mar. b. Termino que indica el factor que relaciona altura y la temperatura. Siempre negativo y en un rango aproximado de 5 C por kilometro que se asciende en altura. c. Coeficiente de correlación. Varia entre 0 a 1, e indica el nivel de correlación de las variables. d. La determinación de las alteraciones en ciclos ENOS (El Niño Oscilación del Sur) se explica en un capitulo posterior. Tabla 4 Resumen de los parámetros para la determinación de la temperatura para los diferentes periodos de análisis. Es posible determinar que las aliteraciones de la temperatura serán progresivamente mayores en los periodos futuros, e inferior en la presencia de un fenómeno de La Niña, en comparación al Clima presente ( ). Una vez espacializados los datos de temperatura en los periodos definidos, ver Mapa 12 y Mapa 13, se procede al cálculo de las diferencias de temperatura con respecto al clima presente. Este análisis se realiza mediante algebra de mapas, donde el valor del mapa del periodo X es restado al valor del clima presente. Ver. 19

20 Mapa 10 Temperatura promedio mensual ( C) Escenario A1B Mapa 11 Temperatura promedio mensual ( C) Escenario A

21 Mapa 12 Temperatura promedio anual ( C) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. Mapa 13 Diferencia de la temperatura promedio anual ( C) con respecto al clima presente ( ) para los diferentes escenarios de emisión de gases y periodos definidos. 21

22 ENSAMBLE MULTIMODELOO Si bien se cuenta con la información de los escenarios de emisión de gasess A2, pesimista, B1, optimista, y A1B, balanceado, el procesoo de espacializacion y análisis puede llevarse a cabo para cada escenario en cada periodo; se considero mas significativo para los análisis posteriores de vulnerabilidad el análisis en conjunto de los escenarioss en un modelo denominado Ensamble. Este se calcula a partir de la ponderación de los tres escenarios para cada estación. El ensamble multimodelo representa las variaciones de los tres escenarios de emisión de gases considerados, ver Ilustración 7, y si bien no remplazaa las estimaciones y variaciones de cada uno de estos, si facilitaa la interpretación de las variaciones a futuro y permite simplificar los resultados para el grupo temático de Vulnerabilidad. Ilustración 7 Comparación del Ensamble Multimodelo y los escenarios A1B, A2 y B1 para precipitación y temperatura 22

23 TEMPERATURA ENSAMBLE MULTIMODELO Para la espacialización de los valores de temperatura en los periodos definidos, se procede a estimar los modelos lineales de regresión entre altura y temperatura para el valor de ensamble de escenarios en cada estacion. PERIODO MODELO B 0 B 1 R Ensamble 29, , , Ensamble 29, , , Ensamble 30, , , Ensamble 31, , ,8781 Tabla 5 Resumen de los parámetros para la determinación de la temperatura para los diferentes periodos de análisis. Mapa 14 Temperatura promedio anual ( C) Ensamble multimodelo para los periodos definidos. 23

24 PRECIPITACIÓN ENSAMBLE MULTOIMODELO Para cada periodo del ensamble multimodelo se realiza el mismo análisis estructural para la aplicación del interpolador mediante geoestadistica, modelo de semivariograma, anisotropia, rezagos, etc. Al igual que la temperatura la diferencia se realiza para los periodos definidos y mediante algebra de mapas. Mapa 15 Precipitación anual (mm) Ensamble multimodelo para los periodos definidos. 24

25 ALTERACIONES MÁS PROBABLES DE LAS CONDICIONES CLIMÁTICAS POR LA OCURRENCIA DE FENÓMENOS TÍPICOS LA NIÑA Y EL NIÑO Debido a la incidencia de las alteraciones periódicas de la TSM en el océano Pacifico en las condiciones climáticas de la Región Capital, Bogotá Cundinamarca, manifestadas en los ciclos La Niña y El Niño, es fundamental para el proyecto la determinación y especialización de las alteraciones mas probables en la Temperatura y precipitación durante la ocurrencia de dichos fenómenos 3. Dichas estimaciones se realizan para las estaciones seleccionadas de la red hidrometeorlogica, a partir de los datos históricos y el análisis de la frecuencia e intensidad de las alteraciones por fenómenos Niña o Niño en precipitación y temperatura de la serie histórica. Se toman un total de 81 estaciones para temperatura y 129 estaciones para precipitación. Se determina para cada estación el valor más probable de alteración durante la ocurrencia de un fenómeno típico El Niño o La Niña en periodos Trimestrales, estacionales 4, interestacionales 5 y de periodo completo de la duración del fenómeno. Mapa 16 Estaciones empleadas en el análisis de las alteraciones más probables en fenómenos la Niña o El Niño. Derecha Localización de las 129 estaciones para datos de precipitación. Izquierda localización de las 81 estaciones para datos de temperatura. Las alteraciones son cualificadas a partir de índices y rangos categóricos, ver Tabla 6 y Tabla 7, y se determina y asocia además el valor más probable de la alteración en términos de precipitación, en milímetros, y para temperatura, en C. Ver Tabla 8 y Tabla 9. El proceso de espacialización se realiza mediante el algoritmo IDW con un polinomio de segunda potencia 6. La codificación asignada a cada una de las estimaciones y periodos fue diseñada e implementada por el consultor Msc Edgar Montealegre. Para un ejemplo ver pie de Tabla 8. 3 Para conocer la metodología y resultados de dicho estudio en el marco del PRICC referirse a la documentación de dicho proceso elaborado por el Lic. Msc en Meteorología Edgar Montealegre. 4 Se hace referencia las temporadas secas y lluviosas. 5 Hace referencia a los meses de transición entre una temporada sea seca o lluviosa a la siguiente emporada. 6 Este interpolador es el empleado por IDEAM en procesos similares. 25

26 Rango de variación Descripción del efecto Índice Categórico IPi 40% Déficit severo -2 40% < IPi 80% Déficit -1 80% < IPi 120% Normal 0 120% < IPi 160% Excedente 1 IPi > 160% Excedente severo 2 Tabla 6 Clasificación y categorización de las alteraciones más probables en la precipitación. Rango de variación Descripción del efecto Índice Categórico IT C Enfriamiento severo C < IT C Enfriamiento C < IT 0.2 C Normal C < IT 0.5 C Calentamiento 1 IT > 0.5 C Calentamiento severo 2 Tabla 7. Clasificación y categorización de las alteraciones más probables en la temperatura. ID Latitud Longitud Elevación POT MP a POT2T2A MP b PAT MP c PAT2T2A MP d '23" N 74 42'11" W ,87 101,87 142,87 142, '4" N 74 41'7" W ,62 118,62 118,62 118, '0" N 74 6'60" W ,73 2,12 162,12 44,73 a. Precipitación (P) Niño (O) Alteración mas probable (MP) b. Precipitación (P) Niño (O) Segundo trimestre (2T) Segundo año (2A) Alteración mas probable (MP) c. Precipitación (P) Niña (A) Alteración mas probable (MP) d. Precipitación (P) Niño (A) Segundo trimestre (2T) Segundo año (2A) Alteración mas probable (MP) Tabla 8 Detalle de la tabla de datos del valor de las alteraciones mas probables en la precipitación durante la ocurrencia de los fenómenos El Niño y La Niña. ID Latitud Longitud Elevación POT MP POT2T2A MP PAT MP PAT2T2A MP '23" N 74 42'11" W '4" N 74 41'7" W '0" N 74 6'60" W Tabla 9 Detalle de la tabla de datos del índice categórico de las alteraciones mas probables en la precipitación durante la ocurrencia de los fenómenos El Niño y La Niña. Se determinan los siguientes periodos de análisis de las alteraciones más probables de la precipitación: 1. Alteración más probable durante la ocurrencia del fenómeno. Periodo completo de un fenómeno típico. 2. Alteraciones trimestrales. Se estiman las alteraciones para 6 trimestres de duración del fenómeno: Segundo, tercer y cuarto trimestre del primer año, primer, segundo y tercer trimestre del segundo año. 3. Alteraciones estacionales. Se estiman las alteraciones para las 4 estaciones durante la duración del fenómeno. Primera temporada lluviosa, primera temporada seca, segunda temporada lluviosa y primera temporada seca del segundo año. 4. Alteraciones interestacionales: Se estiman las alteraciones para los 4 meses entre las estaciones o temporadas secas y lluviosas: Junio, Septiembre, Diciembre y Marzo del segundo año. 5. Para las alteraciones de temperatura, solo se estiman las alteraciones trimestrales, 6 periodos, y la alteración del periodo completo. 26

27 Mapa 17 Alteraciones más probables de la temperatura durante la ocurrencia de un fenómeno típico de la Niña (Derecha) y El Niño (izquierda). Mapa 18 Alteraciones más probables de la precipitación durante la ocurrencia de un fenómeno típico de la Niña (Derecha) y El Niño (izquierda). Mapa 19 Alteraciones trimestrales más probables durante la ocurrencia de un fenómeno típico de El Niño: Temperatura (Derecha) Precipitación (izquierda). 27

28 Para la presentación de los resultados se realizan además 2 resúmenes en forma de tablas y gráficos donde se presentan las alteraciones más probables de la temperatura y la precipitación a nivel de estación meteorológica, ver Tabla 10, así como la estimación del área afectada por las variaciones en la temperatura de cada uno de los municipios del departamento, en términos de porcentaje del total del área municipio, ver Tabla 12. ESTACION ALTERACIONES PRECIPITACION ALTERACIONES PRECIPITACION EL NIÑO TIPICO LA NIÑA TIPICA ID Latitud Longitud Elevacion Municipio Provincia 80% 50% 20% 20% 50% 80% 80% 50% 20% 20% 50% 80% '0" N 74 12'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 1'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 2'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 8'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 11'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 0'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 2'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 1'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 6'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 5'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 1'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 2'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 1'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 4'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 0'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '35" N 74 11'2" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '4" N 74 4'13" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '53" N 74 7'35" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '39" N 74 7'55" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 12'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 8'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '47" N 74 9'17" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '26" N 74 4'22" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W 2580 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 10'0" W 2665 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 2'60" W 3316 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 0'60" W 2800 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 10'0" W 3000 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W 2900 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W 2500 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W 2545 SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 5'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 3'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 11'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 11'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 8'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '54" N 74 3'42" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 4'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 5'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '10" N 74 6'10" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '20" N 74 9'2" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '18" N 74 2'44" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '55" N 74 2'59" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 10'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '20" N 74 8'46" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '8" N 74 8'49" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '48" N 74 11'27" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá Tabla 10 Detalle de la presentación de las alteraciones mas probables de la precipitación por estación meteorológica durante la ocurrencia de los fenómenos de la Niña y El Niño. 28

29 ESTACION EL NIÑO TIPICO ALTERACIONES PRECIPITACION LA NIÑA TIPICA ID Latitud Longitud Elevacion MUNICIPIO DANE PROVINCIA 1 C 0,6 C 0,2 C 0,2 C 0,6 C 1 C 1 C 0,6 C 0,2 C 0,2 C 0,6 C 1 C '0" N 74 25'0" W FUSAGASUGÁ Sumapaz '34" N 74 29'15" W PANDI Sumapaz '36" N 74 18'42" W PASCA Sumapaz '53" N 74 26'37" W CABRERA Sumapaz '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 10'60" W FUNZA Sabana Occidente '60" N 74 5'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 4'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 73 52'0" W NEMOCÓN Sabana Centro '0" N 73 58'60" W COGUA Sabana Centro '29" N 74 12'32" W MOSQUERA Sabana Occidente '60" N 73 43'0" W CHOCONTÁ Almeidas '0" N 74 9'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 13'0" W MADRID Sabana Occidente '54" N 74 3'42" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 4'60" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '0" N 74 15'0" W SOACHA Soacha '0" N 73 55'60" W LA CALERA Guavio '55" N 74 31'36" W ANAPOIMA Tequendama '15" N 74 26'16" W ANOLAIMA Tequendama '47" N 73 52'5" W GUASCA Guavio '10" N 74 6'10" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '21" N 74 11'21" W SOACHA Soacha '4" N 73 42'5" W CHOCONTÁ Almeidas '44" N 74 16'21" W MADRID Sabana Occidente '20" N 74 9'2" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '33" N 74 12'3" W FUNZA Sabana Occidente '18" N 74 2'44" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '20" N 74 26'36" W ANOLAIMA Tequendama '55" N 74 2'59" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '14" N 74 19'59" W BOJACÁ Sabana Occidente '0" N 74 10'0" W SANTA FE DE BOGOTÁ Bogotá '53" N 74 41'47" W JERUSALÉN Alto Magdalena '60" N 74 39'0" W 172 PUERTO SALGAR Bajo Magdalena '32" N 74 27'42" W ALBÁN Gualivá '0" N 74 12'0" W PACHO Rionegro '6" N 74 18'27" W SAN FRANCISCO Gualivá '3" N 74 21'16" W YACOPÍ Rionegro '30" N 74 8'22" W PACHO Rionegro '0" N 74 22'0" W YACOPÍ Rionegro '0" N 74 4'0" W SAN CAYETANO Rionegro '2" N 73 44'5" W FéQUENE Ubaté '0" N 73 46'0" W SUESCA Almeidas '60" N 73 46'60" W UBATÉ Ubaté '0" N 73 50'60" W SUTATAUSA Ubaté '58" N 74 1'49" W CHIPAQUE Oriente '32" N 73 58'53" W CHOACHÍ Oriente '37" N 73 18'5" W PARATEBUENO Medina '49" N 73 38'47" W GACHETÁ Guavio Tabla 11 Presentación de las alteraciones mas probables de la temperatura por estación meteorológica durante la ocurrencia de los fenómenos de la Niña y El Niño. 29

30 % DEL ÁREA TOTAL DEL MUNICIPIO % DEL ÁREA TOTAL DEL MUNICIPIO PROVINCIA MUNICIPIO DANE Enfriamiento severo ALTERACIÓN MÁS PROBABLE DE LA TEMPERATURA LA NIÑA Enfriamiento Normal Calentamiento Calentamiento severo Enfriamiento severo ALTERACIÓN MÁS PROBABLE DE LA TEMPERATURA EL NIÑO Enfriamiento Normal Calentamiento Calentamiento severo Sabana Centro Cogua % 4% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Zipaquirá % 81% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Nemocón % 10% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Occidente Subachoque % 99% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Gachancipá % 87% 13% 0% 0% 0% 0% 0% 4% 96% Sabana Centro Tocancipá % 48% 52% 0% 0% 0% 0% 0% 26% 74% Sabana Centro Tabio % 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Cajicá % 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Sopo % 66% 34% 0% 0% 0% 0% 0% 56% 44% Sabana Occidente El rosal % 54% 33% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Tenjo % 71% 28% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro Chía % 96% 3% 0% 0% 0% 0% 0% 24% 76% Sabana Occidente Facatativá % 20% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 37% 63% Sabana Occidente Madrid % 30% 26% 0% 0% 3% 16% 26% 29% 26% Sabana Centro Cota % 58% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Bogotá Santa fe de Bogotá % 67% 11% 3% 1% 0% 1% 2% 10% 87% Sabana Occidente Zipacón % 66% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 96% 4% Sabana Occidente Funza % 31% 10% 0% 0% 0% 0% 0% 37% 63% Sabana Occidente Bojacá % 91% 0% 0% 0% 0% 0% 61% 39% 0% Sabana Occidente Mosquera % 15% 0% 0% 0% 0% 0% 38% 58% 4% Entre el 40% al 60% del área Entre el 60% al 80% del área Mas del 80% del área Tabla 12 Detalle de la presentación de las alteraciones a nivel municipal de las alteraciones mas probables de la temperatura durante la ocurrencia de un fenómeno típico La Niña o El Niño. 30

31 % DEL ÁREA TOTAL DEL MUNICIPIO % DEL ÁREA TOTAL DEL MUNICIPIO PROVINCIA MUNICIPIO DANE ALTERACIÓN MÁS PROBABLE DE LA PRECIPITACIÓN LA NIÑA Enfriamiento severo Enfriamiento Normal Calentamiento Calentamiento severo ALTERACIÓN MÁS PROBABLE DE LA PRECIPITACIÓN EL NIÑO Enfriamiento severo Enfriamiento Normal Calentamiento Calentamiento severo Sabana Centro COGUA % 96% 4% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro ZIPAQUIRÁ % 19% 81% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro NEMOCÓN % 90% 10% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Occidente SUBACHOQUE % 0% 99% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro GACHANCIPÁ % 0% 87% 13% 0% 0% 0% 0% 4% 96% Sabana Centro TOCANCIPÁ % 0% 48% 52% 0% 0% 0% 0% 26% 74% Sabana Centro TABIO % 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro CAJICÁ % 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro SOPO % 0% 66% 34% 0% 0% 0% 0% 56% 44% Sabana Occidente EL ROSAL % 13% 54% 33% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro TENJO % 1% 71% 28% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Sabana Centro CHÍA % 1% 96% 3% 0% 0% 0% 0% 24% 76% Sabana Occidente FACATATIVÁ % 80% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 37% 63% Sabana Occidente MADRID % 45% 30% 26% 0% 3% 16% 26% 29% 26% Sabana Centro COTA % 42% 58% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% Bogotá SANTA FE DE BOGOTÁ % 19% 67% 11% 3% 0% 1% 2% 10% 87% Sabana Occidente ZIPACÓN % 34% 66% 0% 0% 0% 0% 0% 96% 4% Sabana Occidente FUNZA % 59% 31% 10% 0% 0% 0% 0% 37% 63% Sabana Occidente BOJACÁ % 9% 91% 0% 0% 0% 0% 61% 39% 0% Sabana Occidente MOSQUERA % 85% 15% 0% 0% 0% 0% 38% 58% 4% Entre el 40% al 60% del área Entre el 60% al 80% del área Mas del 80% del área Tabla 13 Detalle de la presentación de las alteraciones a nivel municipal de las alteraciones mas probables de la precipitacion durante la ocurrencia de un fenómeno típico La Niña o El Niño. 31

32 CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA MEDIANTE ÍNDICE CALDAS LANG, Una vez se han preparado los datos climáticos de la Región Capital, Bogotá Cundinamarca, es requerimiento para los posteriores análisis de vulnerabilidad, determinar las variaciones en temperatura y precipitación. Se realiza entonces un proceso de caracterización de las características del clima a partir de un modelo de clasificación climática. De los modelos disponibles, Lang, Caldas, Martonne, Köeppen, Thornthwaite, Holdrige, etc, el Proyectoo PRICC tomara como indicador el índice de Caldas Lang. Para el análisis espacial de los datos se deben realizar las estimaciones de los índices por separados, para el índice de caldas se aplica un proceso de reclasificación de las alturas, R en la Ilustración 8, y para el índice de Lang la relación P/T. Finalmente se realizas un análisis de correspondencia para determinar el índice final. Ilustración 8 Modelo metodológico para la obtención del Índice Caldas Lang para Clima presente. R significa operación de Reclasificación de valores. Para la determinación de la clasificación climática durante la ocurrencia de un fenómeno típico de La Niña o El Niño, se procede a determinarr el valor de la precipitación y temperatura a partir de las alteraciones más probables, para proceder a determinar el correspondiente índice Caldas Lang. 32

33 ÍNDICE DE CALDAS La clasificación climática de Caldas fue establecida en 1802 por Francisco José de Caldas y aplicada al trópico americano, se basó sólo en los valores de temperatura pero con respecto a su variación altitudinal y no latitudinal. La clasificación de Caldas describe las siguientes categorías en la definición de pisos térmicos: PISO TÉRMICO SÍMBOLO ALTURA TEMPERATURA Cálido C 0 y 1000 m Superiores a 24ºC. Templado T 1000 y 2000 m Entre 24 y 17,5ºC Frio F 2001 Y 3000 m Entre 17,5 y 12ºC Paramo bajo Pb 3001 Y 3700 m Entre 12 y 7ºC Paramo Alto Pa 3701 Y 4200 m Menores a 7ºC Tabla 14 Clasificación de Caldas. Se implementa entonces la clasificación de pisos climáticos, Caldas, sobre el valor de la altura a partir del MDT SRTM de la NASA, para cada periodo definido. Ver Mapa 20. Mapa 20 Índice de Caldas para el Clima presente. 33

34 ÍNDICE DE LANG Por su parte Richard Lang fijó los límites de su clasificación, en 1905, teniendo en cuenta una sencilla relación entre la precipitación y la temperatura. La clasificación de Lang establece la siguiente clasificación de la incidencia del grado de humedad, a través del cálculo del factor de efectividad de precipitación o factor de lluvias de Lang en los diferentes sitios de cruce de las isoyetas (precipitación anual) con las isotermas promedias anuales interanuales (temperatura media). Se establece la definición de los siguientes valores. CLASE DE CLIMA FACTOR DE LANG SÍMBOLO Desértico 0 a 20.0 D Árido 20.1 a 40.0 A Semiárido 40.1 a 60.1 Sa Semihúmedo 60.1 a Sh Húmedo a H Superhúmedo Mayor que SH Tabla 15 Clasificación de Lang. Se realiza el proceso de estimación del índice de Lang, con las variables temperatura media y precipitación anual, para cada periodo definido. Ver Mapa 21. Mapa 21 Índice de Lang para el Clima presente. 34

35 CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA CALDAS LANG Ninguno de los dos sistemas, Caldas o Lang, separadamente tiene aplicabilidad o funcionalidad aceptable, por lo cual Schaufelberger, en 1962, propuso su unificación e implementó el sistema de clasificación climática de CALDAS LANG que por lo mismo, utiliza la variación altitudinal de la temperatura, que indica los pisos térmicos y la efectividad de la precipitación que muestra la humedad. Esta clasificación combina las categorías de Caldas y Lang, y se establecen los siguientes rangos de clasificación: RANGO CLIMÁTICO Cálido superhúmedo Cálido húmedo Cálido semihumedo Cálido semiárido Cálido árido Cálido desértico Templado superhúmedo Templado húmedo Templado semihúmedo Templado semiárido Templado árido Templado desértico Frío Superhúmedo Frío húmedo Frío semihúmedo Frío semiárido Frío árido Frío desértico Páramo bajo superhúmedo Páramo bajo húmedo Páramo bajo semihúmedo Páramo bajo semiárido Páramo alto superhúmedo Páramo alto húmedo Nieves perpetuas SÍMBOLO CSH CH CsH Csa CA CD TSH TH Tsh Tsa TA TD FSH FH Fsh Fsa FA FD PBSH PBH PBsh Pbsa PASH PAH NP Tabla 16 Rangos de clasificación del Índice Caldas Lang El análisis final de las variables se realiza mediante métodos de Análisis espacial Raster: superposición y reclasificación. Al mapa resultante se aplica un proceso de generalización cartográfica para reducir las áreas no cartografiables a una escala 1:

36 Mapa 22 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, Clima presente. Mapa 23 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, periodo con los datos del ensamble multimodelo. 36

37 Mapa 24 Índice Caldas Lang para la región Capital Bogotá Cundinamarca, en presencia de un fenómeno típico de La Niña. ESPACIALIZACIÓN DE LAS ALTERACIONES DE LA TSM EN EL OCÉANO PACIFICO. Los datos sobres las estimaciones de la Temperatura superficial del Mar, TSM, en el Océano Pacifico para el clima presente y futuro, así como las alteraciones en la región Niño 3.4, y su correlación con las alteraciones en el territorio colombiano, estimadas a partir de la evaluación y selección de un modelo climático, en temperatura y precipitación fueron calculadas por la meteoróloga Msc Andrea Rodríguez. Los datos fueron recibidos en formato NetCDF y se procedió a su presentación en un modelo de mapa y mosaico de mapas para el proyecto PRICC. Las representaciones e intervalos de las leyendas en cada variable fueron adaptadas de publicaciones similares de NOAA y IPCC. CLIMA PRESENTE Para el clima presente se determinan inicialmente las características de TSM para múltiples modelos climáticos. En base a pruebas y evaluaciones realizadas se determina que son 5 los modelos que mejor representatividad de esta variable presentan frente a los datos base de NOAA. Se presentan los valores de distribución de la temperatura superficial del mar (TSM) asi como los valores de desviación estándar de cada uno de los 5 modelos y la base de referencia que es NOAA. Ver Mapa 25 y Mapa

38 Mapa 25 Distribución de la TSM Clima Presente. Referencia: NOAA y Modelos seleccionados. Mapa 26 Desviación Estándar de la TSM, Clima Presente. Referencia: NOAA y Modelos seleccionados. 38

39 TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL MAR (TSM) Se presentan las proyecciones de media anual de la TSM, ver Mapa 27, y sus proyecciones de cambio ver Mapa 28, en C, en los tres escenarios (A2, A1B Y B1) y periodos trabajados anteriormente ( , , Y ). Mapa 27 Mosaico temporal de la temperatura media anual de la superficie del mar para el escenario A2. Mapa 28 Mosaico temporal del cambio de la temperatura media anual de la superficie del mar para el escenario A2. 39

40 PROYECCIONES DE CAMBIO DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA Los cambios proyectados para las variables de precipitación, ver Mapa 29, y temperatura, ver Mapa 30, se estiman para los escenarios de emisión de gases (A2, A1B Y B1) y periodos trabajados anteriormente ( , , Y ). Mapa 29 Cambios de la precipitación (mm/día) para los escenarios y periodos definidos. Mapa 30 Cambios de la temperatura ( C) para los escenarios y periodos definidos. 40

41 CORRELACIONES DE LAS ANOMALÍAS DE LA TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN Y LAS ANOMALÍAS DE LA TSM EN LA REGIÓN NIÑO 3.4 Las anomalías en al TSM en la región Niño 3.4 tienen una incidencia directa sobre las alteraciones o anomalías de la temperatura y precipitación en el territorio colombiano. Este valor, determinado mediante el coeficiente de correlación, se estima en periodos trimestrales para el clima presente, a partir de los datos NOAA ver Mapa 31 y Mapa 33, y para cada uno de los escenarios de emisión de gases (A2, A1B Y B1) y periodos trabajados anteriormente ( , , Y ) a partir del modelo BCCRBCM2, ver Mapa 32 y Mapa 34. Mapa 31 Correlación (%) de las anomalías de la precipitación y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Clima presente. Modelo BCCRBCM2. 41

42 Mapa 32 Correlación (%) de las anomalías de la precipitación y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Escenario A1B. Modelo BCCRBCM2. Mapa 33 Correlación (%) de las anomalías de la temperatura y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Clima presente. Modelo BCCRBCM2. 42

43 Mapa 34 Correlación (%) de las anomalías de la temperatura y las anomalías de la TSM en la región Niño 3.4. Escenario A1B. Modelo BCCRBCM2. 43