Predicción del clima de colombia en escalas estacional e interanual

Resumen

Las predicciones sobre diversas variables hidroclimáticas (precipitación, caudal, temperatura, viento, etc.) representativas del ciclo hidrológico son de gran importancia para la planificación y la gestión de los recursos naturales de un país, así como para la prevención y atención de desastres naturales producidos por las fases extremas de la variabilidad climática. Una buena predicción climática además de ayudar a reducir los impactos negativos sobre las poblaciones humanas, permite vislumbrar oportunidades para aprovechar las condiciones favorables y fortalecer el desarrollo socio-económico de una región, a través de una adecuada planificación del futuro, ya que los recursos hídricos juegan un papel crucial en las diversas necesidades socio-económicas y ambientales de una región, tales como la agricultura, la industria, la generación de energía hidroeléctrica, y el sector del turismo. Así pues, predecir las condiciones hidroclimáticas anómalas con antelación es uno de los retos más importantes de las ciencias atmosféricas en las últimas décadas. Igualmente, el problema de la disponibilidad del recurso hídrico en muchas regiones del planeta, se podría agravar en el futuro de acuerdo a las proyecciones que indican disminución en ciertas regiones y aumento en la demanda el recurso. En consecuencia, la motivación de este trabajo de Tesis Doctoral radica en la necesidad de avanzar en el entendimiento de la variabilidad climática y su influencia sobre la hidroclimatología de Colombia, la cual se convierte en el soporte para el desarrollo de la predicción estacional de diversas variables hidroclimáticas (precipitación, temperatura del aire y caudal) en el país. En la primera fase de este trabajo se ha realizado el análisis, tratamiento y selección de las bases de datos de las variables precipitación, temperatura del aire y caudal provenientes del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM). Para ello se ha llevado a cabo un riguroso proceso de control de calidad sobre las bases de datos obtenidas para las 3 variables. En particular se han seleccionado las bases de datos para cada variable, considerando la mejor representación del periodo más actual, el mayor número de estaciones disponibles, la mayor longitud de las series de datos, la menor cantidad de datos faltantes y la distribución espacial de las estaciones sobre el país. Para luego evaluar, la homogeneidad de las series de datos seleccionadas, a través de distintas metodologías, entre las que destaca la aplicación del test no paramétrico de Pettitt. Como resultado se obtuvieron 341 (de las 610 iniciales) estaciones para precipitación, 24 (de 122 iniciales) para temperatura y 9 (de 20 iniciales) para caudal, como adecuadas para este estudio, después de aplicar el control de calidad. En la segunda fase, se ha estudiado el comportamiento espacio-temporal de la precipitación estacional (P) en Colombia durante el periodo 1979-2009 y se ha explorado la capacidad predictiva de la SST del Pacífico tropical sobre dicha variable en el país. Esto ha permitido desarrollar esquemas de reconstrucción y predicción de la precipitación estacional de Colombia para varios retrasos establecidos (de 1 hasta 4 estaciones). El algoritmo de predicción se basa en la utilización del análisis de Descomposición del Valor Singular (SVD) a través de un proceso de validación cruzada leave one out, donde los dos principales modos de variabilidad del campo de la SST, obtenidos del SVD entre la SST y la P, son usados como variables predictoras. Los resultados revelan que el primer modo de la SST del Pacífico tropical se encuentra asociado con el fenómeno de El Niño, mientras que el segundo modo de variabilidad está asociado con el fenómeno de El Niño Modoki. Ambos modos se encuentran fuertemente acoplados con la precipitación estacional de Colombia. El esquema de predicción revela que la variabilidad de la P estacional en muchas localidades del país (ubicadas principalmente en la zona central), se puede predecir con una buena habilidad, usando la variabilidad de la SST (asociada a los dos tipos de El Niño) con un adelanto desde una hasta cuatro estaciones. Invierno es la estación del año en la que mejores resultados presenta el modelo de predicción. En la tercera fase se ha analizado el comportamiento espacio-temporal de la temperatura del aire (T) en Colombia, durante el periodo 1979-2010, y se ha desarrollado un modelo de reconstrucción (/predicción) para la temperatura estacional basado en la SST del Pacífico tropical. Al igual que con la P, se ha utilizado la variabilidad acoplada encontrada a través del SVD aplicado a los campos de SST y T, para distintos retrasos estacionales. Los resultados revelan que solo el primer modo de variabilidad de la SST del Pacífico tropical presenta una capacidad predictiva significativa sobre la T estacional en Colombia. Este primer modo acoplado de variabilidad nuevamente se encuentra relacionado con el fenómeno de El Niño. En general se logra reconstruir y predecir la T estacional en Colombia de una forma aceptable, a partir de la variabilidad de la SST asociada al primer modo, mostrando los mejores resultados para el retraso de una estación (Lag_1), cuando el acoplamiento entre el campo de la SST y la T es mayor. Las series de T predichas, representan de forma considerable la variabilidad temporal de la T, para muchas localidades, registrando en muchos casos valores del error esperado (RE) mayores que 0.4, indicando una importante habilidad de predicción. Finamente la cuarta fase de este trabajo ha consistido en explorar la capacidad predictiva de distintos campos climáticos (temperatura superficial del mar global -SST, precipitación -Pt, temperatura media de la superficie de la tierra -Tm, humedad del suelo ¿Sw, en América del Sur) sobre la variabilidad del caudal estacional (Qs) en Colombia, para distintos retrasos estacionales (de 1 hasta 4 estaciones). Para esto, se ha identificado las relaciones significativas y estables entre los campos climáticos y el Qs de los Ríos Magdalena y Cauca, durante los periodos 1936-2009 y 1949-2009, respectivamente, las cuales han servido de base para el desarrollo de los esquemas de predicción, aplicando los retrasos estacionales de una hasta cuatro estaciones. Además, también se ha evaluado la capacidad predictiva que poseen diversos índices de teleconexión sobre el caudal de estos dos importantes ríos del país. Para el Qs del río Magdalena se utilizan como predictores los campos de SST, Pt y Tm, mientras que para el Qs del río Cauca también se analiza como campo predictor la Sw. Se encuentra que la capacidad predictiva obtenida por la primera componente principal (PC1) desde las regiones estables de los campos climáticos, es mayor que la exhibida por los índices de teleconexión (principalmente en los campos de SST global, Pt y Sw). El esquema de predicción revela que en general, los mejores resultados se obtienen cuando se utilizan como variable predictora los campos de SST y Pt, sobre el Qs del río Magdalena, mientras que para el Qs del río Cauca, las mejores predicciones se obtienen cuando se utiliza como variable predictora el campo de Sw. En conclusión, esta Tesis Doctoral presenta una importante contribución a los estudios relacionados con la predicción estacional de la precipitación, la temperatura del aire y caudal de los ríos en Colombia. Algunos de sus aspectos más interesantes y diferenciados, son el hecho de: (1) explorar la influencia de El Niño Modoki sobre la precipitación estacional en Colombia; (2) incorporar la variabilidad de la SST del Pacífico tropical, asociada con el fenómeno de El Niño Modoki en los esquemas de predicción de la precipitación estacional en Colombia; (3) predecir la temperatura en base a la variabilidad de la SST del Pacífico tropical, y (4) desarrollar un esquema de predicción para el caudal que mejora la predicción obtenida utilizando los índices de teleconexión tanto en habilidad como en antelación temporal. Finalmente, esta investigación podría contribuir a proporcionar una visión más completa de la relación entre la variabilidad climática y la hidroclimatología de Colombia, de forma que los resultados obtenidos a partir de ella puedan ser utilizados con fines predictivos, brindando la opción de desarrollar acciones o políticas de gestión y planificación de los recursos hídricos, así como de la gestión y prevención del riesgo en el país.