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ZONIFICACIN CLIMATOLGICA SEGN EL MODELO CALDAS LANG DE LACUENCA RIO RIO NEGRO MEDIANTE EL USO DEL SISTEMA DE
INFORMACIN GEOGRFICA SIG
ZONING BY CLIMATE MODEL CALDAS - LANG BLACK RIVER BASIN USING
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM SIG
Paola Marcela Castaeda TiriaIng. Ambiental, Profesional Tcnico
Superintendencia de Servicios Pblicos Domiciliarios, Bogot, [email protected]
RESUMEN
La informacin climatolgica obtenida para el desarrollo de la metodologa objetiva
de zonificacin de la cuenca hdrica del rio rio negro es escasa, particularmente laseleccin de valores/estaciones representativas para sustentar modelos hidrolgicoscon datos diarios, se dificulta en este caso por ser una zona con una redmeteorolgica pequea que no ha podido ser intervenida por los problemas de ordenpblico que se han presentado en este sector durante varios aos.
En este trabajo se consider la variacin espacio-temporal de los elementosclimticos prevalecientes en la cuenca, para lo cual se emple la informacin decatorce (14) estaciones meteorolgicas, de estas estaciones, seis (6) se encuentranprximas a la cuenca, y por estar ubicadas en las cuencas cercanas, no solocircunscriben el rea de estudio sino que tambin permiten obtener una
caracterizacin altitudinal de la misma. La informacin contenida en estas estacionespermiti la aplicacin de la clasificacin climtica de Caldas-Lang, teniendo comosoporte un sistema de informacin geogrfico donde se correlacionaronespacialmente las variables requeridas para la aplicacin de la metodologaprecipitacin, temperatura y altura.
Para el procesamiento de los datos se combinaron tcnicas de agrupamientoestadstico, la informacin obtenida se despleg en el sistema de informacingeogrfica ARC/MAP, realizando interpolacin mediante distancia inversa ponderada(IDW) por sus siglas en ingles.
Palabras Claves: Interpolacin, IDW Distancia Inversa Ponderada, clima,temperatura, precipitacin, geoespacializacin, SIG.
ABSTRACT
The climatological information obtained for the development of objective methodologyfor the zoning of the ro rio negro watershed is scarce, particularly the allocation ofrepresentative values/stations to support hydrological models with daily data, it is
mailto:[email protected]:[email protected]7/25/2019 ZONIFICACION CLIMA CALDAS - LANG RIO NEGRO.pdf
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evaluado, lo cual no siempre es cierto para el caso de grandes variaciones climticaso topogrficas (Hashmani, Garca y Fontaner 1995).1
El procedimiento propuesto en este trabajo busca definir una clasificacin msobjetiva, que mediante agrupamiento de los elementos climticos segn su
naturaleza y afinidad, permita ordenar la cuenca en grupos con un alto grado deasociacin entre sus miembros; esta clasificacin se obtiene utilizando tcnicasestadstico matemticas de agrupamiento.
La clasificacin establecida por Caldas y aplicada al trpico americano, se bas enlos valores de temperatura pero con respecto a su variacin altitudinal y nolatitudinal. Por su parte, Lang fijo los lmites de su clasificacin teniendo en cuentauna sencilla relacin entre la precipitacin y la temperatura. Ninguno de los dossistemas, por si solos, tiene aplicabilidad o funcionalidad aceptables, por lo cualSchaufelberger (1962) propuso su unificacin e implemento el sistema declasificacin CALDAS-LANG que por lo mismo, utiliza la variacin altitudinal de latemperatura, que indica los pisos trmicos y la efectividad de la precipitacin quemuestra la humedad.2
La evaluacin cuantitativa de cuencas requiere herramientas y datos a una escalatemporal y espacial determinada. En este sentido, adquiere especial relevancia, lageoespacializacin de datos climticos; particularmente la asignacin de estacionesmeteorolgicas utilizadas para realizar modelos hidrolgicos que permiten cuantificaren el tiempo y en el espacio los volmenes de produccin de agua de la cuencacomo datos de entrada, estas herramientas requieren datos diarios de precipitacin ytemperatura entre otras. Con frecuencia las estaciones meteorolgicas no tienen unacobertura espacial adecuada, no se dispone de registros de todos los elementosclimticos necesarios y se presentan problemas con su longitud y calidad. Ello limitael uso de modelos y la informacin que de ellos puede obtenerse. En este contexto,los Sistemas de Informacin Geogrficos (SIG) pueden ser muy tiles considerandosu potencialidad para la integracin de datos y la representacin cartogrfica, de lasvariables climticas.
En este trabajo se utilizaron procedimientos basados en SIG para lageoespacializacin de precipitacin y temperatura, para la estimacin de datosclimticos de la cuenca de ro rio negro, aplicando para tal fin tcnicas deinterpolacin como IDW, en conjunto con la estadstica zonal.
1. MATERIALES Y METODOS
Para formular la zonificacin se utiliz informacin climtica de precipitacin ytemperatura.
1http://www.corpoica.org.co/sitioweb/Archivos/Revista/5_Metodologaparalazonificaci.PDF
2https://www.documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/016592/clasificacionclima.pdf
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1.1 Descripcin del rea de Estudio
La cuenca hidrogrfica del ro rio negro hace parte de la hoya hidrogrfica del RoMagdalena, se ubica al norte del Departamento de Cundinamarca, cubre unaextensin de 4235,24 Km el 22.7% de la jurisdiccin de la CAR. La cuenca limita al
norte con el Departamento de Boyac, al sur con la cuenca del Ro Bogot, por eloriente con la cuenca del Ro Minero y parte media del Ro Bogot finalmente por eloccidente con la cuenca del Ro Magdalena. Comprende los municipios de Albn,Bituima, El Pen, Caparrap, Guaduas, Guayabal de Squima, La Palma, La Pea,La Vega, Nimaima, Nocaima, Pacho, Puerto Salgar, Quebrada Negra, SanFrancisco, Sasaima, Supat, Topaip, tica, Vergara, Vian, Villeta y Yacop.
La altitud de la cuenca vara entre los 800 hasta los 3600 msnm, con temperaturasentre los 8C y los 26C, con un rgimen de lluvias tipo bimodal, con totales anualesque oscilan entre 1923 mm, lo que hace que el rea de estudio sea de carctervariado desde el sper-hmedo en las cuencas del ro Gaguaqu y bajo ro Negro;hmedo hasta semi-seco, en el ro alto Negro; semirido en las cuencas del roVilleta y rido en esta misma y la de los ros Pinzaima y Supat.3
1.2 Clasificacin Climtica
Los parmetros bsicos de cualquier clasificacin climtica son la temperatura y laprecipitacin y en menor grado la humedad relativa, la evaporacin y el brillo solar.
La Organizacin Meteorolgica Mundial (OMM), define el clima como el conjunto delas condiciones atmosfricas caracterizado por los estados del tiempo en una porcindeterminada de espacio. El clima se determina por el anlisis espacio tiempo de loselementos que lo definen y los factores que lo afectan. El clima no se puedecaracterizar con base en observaciones aisladas, es necesario disponer deinformaciones histricas del comportamiento de los eventos a analizar. Uncomportamiento aislado de elementos del clima no tiene ningn valor desde el puntode vista climatolgico. 4
La climatologa, ha realizado diversas caracterizaciones climticas tanto a nivelmundial como regional, a partir del agrupamiento sistemtico de los elementos delclima en clases segn sus relaciones comunes; si bien todas las clasificacionesemplean diversos parmetros comunes en muchos de ellos, la dificultad reside enestablecer criterios generales que resulten representativos.
La primera y ms generalizada regionalizacin se debe a los griegos, est dividacada hemisferio de la tierra en tres grandes zonas climticas, basndose en ladistribucin de las temperaturas: tropical, templada y polar; tomando enconsideracin las diferencian latitudinales de la radiacin solar. Posteriormente serenombraron como zonas trridas, templadas y fras.
3Anglica Cabrera Granados. Caracterizacin Hidrolgica y Climatolgica de la Cuenca del Rio Negro (2011).
4http://www.cortolima.gov.co/sites/default/files/images/stories/centro_documentos
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Existen dos tendencias principales de clasificacin: las clasificaciones genticas,fundamentadas en los factores que generan la diversidad climtica (como radiacinsolar, circulacin de la atmosfera y masas de aire), y las llamadas empricas,basadas en elementos del clima combinados en ndices (grado de humedad ytemperatura, por ejemplo).5
En general los climatlogos han empleado las siguientes bases para la clasificacinde los climas:
Los procesos atmosfricos que forman el clima (clasificacin gentica). La relacin entre el clima y la distribucin observada de la vegetacin
(Clasificacin emprica). El balance hidrolgico (Clasificacin hidrolgica). El bienestar humano (Clasificacin biolgica).
Por un lado, la clasificacin hidrolgica, est basada en los valores de la
precipitacin y de la evaporacin (o evapotranspiracin) en cada uno de los mesesdel ao; y la clasificacin biolgica, se ha empleado como base para clasificar losclimas, el grado de bienestar o incomodidad que el hombre experimenta en unazona determinada. Esta clasificacin no dice nada acerca de la disponibilidad deagua, de vegetacin, etc., por eso no ha tenido mucha acogida. 6
Independientemente de la tipificacin empleada, los sistemas de clasificacinclimtica son una herramienta fundamental para los bilogos en los trabajos deecologa, zoologa y evolucin; as mismo, son empleados en otras reas delconocimiento, como agronoma, veterinaria, medicina, ingeniera, arquitectura yeconoma, por mencionar algunas.
1.2.1. Modelo Climtico de Caldas
En 1802 se reunieron en Quito los investigadores Alejandro Von Humboldt (alemn),Aime Bonpland (francs) y Francisco Jos de Caldas (colombiano); quien disponade informacin relativa a las alturas sobre el nivel del mar y su influencia en lavariacin de las temperaturas.
Expuesta y analizada la informacin por Caldas, se determinaron los pisos trmicospara la regin Andina Tropical.
Entre 1882 y 1884 Hettner comprob la teora de Caldas al realizar un estudio declimas de altura en la cordillera oriental, confirmando el gradiente de la temperaturacon la altitud.
Caldas estableci una relacin emprica que muestra que a una altitud de:
5http://www.researchgate.net/publication/Algunas_consideraciones_acerca_de_los_sistemas_de_clasificacin_c
limtica6https://www.documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/016592/clasificacionclima.pdf
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1000 m corresponde a una temperatura media de 23.8C2000 m corresponde a una temperatura media de 18.0C3000 m corresponde a una temperatura media de 12.7C4000 m corresponde a una temperatura media de 7.0C
Tabla 1. Limites expuestos por Caldas
Fuente: Clasificacin Climtica IDEAM
Piso Trmico Clido:localizado entre 0 y 1.000 m, con valores superiores a 24C yun margen de altitud en el lmite superior hasta 400 m, segn sea las caractersticaslocales.
Piso Trmico Templado: Comprende altitudes situadas entre 1.000 y 2.000 m, contemperaturas mayores o iguales a 17,5C y con un margen de amplitud en sus
lmites superiores e inferior de 500 m.
Piso Trmico Frio: se localiza entre 2.000 y 3.000 m de altitud, con temperaturas noinferiores a 12C y un margen en sus lmites altitudinales superior e inferior de 400m.
Piso Trmico Paramuno: corresponde a las reas situadas sobre los 3.000 m dealtitud y bajo el lmite de las nieves perpetuas. Con el propsito de detallar ms lascondiciones climticas se subdivide en dos zonas de paramo: Paramo Bajo, demayor temperatura, con altitud que oscila entre 3.200 y 3.700 m y que se caracterizapor estar en el intervalo de los 7 a los 12C. Paramo Alto, de los 3.700 m a los
4.200, aproximadamente.
1.2.2. Modelo Climtico de Lang
En el ao 1915, Richard Lang establecio una clasificacion climatica basada en larelacion obtenida al dividir la precipitacion anual (P, en mm) por la temperatura mediaanual (T, en C). este cociente se llama tambien Indice de efectividad de laprecipitacion o factor de lluvia de Lang.
Rango de alturaTemperatura
enVariacin de altitud
en m Cpor condiciones
locales
0 a 1000 T 24 Limite Superior 400
Lim. Sup. 500
Lim. Inf. 500
Lim. Sup. 400
Lim. Inf. 400
Paramo Alto 3200 a 3700 12 T7
Frio 2001 a 3000 17.5 >T12
RESUMEN DEL MODELO CLIMATOLOGICO DE CALDAS
Piso Trmico
Clido
Templado 1001 a 2000 24 >T17.5
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Tabla 2. Clases de clima segn Lang.
Fuente: Clasificacin Climtica IDEAM
As las cosas, la clasificacin establecida por Caldas y aplicada al trpico americano,se bas en los valores de temperatura pero con respecto a su variacin altitudinal yno latitudinal, y Lang fijo los lmites de su clasificacin teniendo en cuenta una
sencilla relacin entre la precipitacin y la temperatura. Ninguno de los dos sistemas,por si solos, tiene aplicabilidad o funcionalidad aceptables, por lo cual Schaufelberger(1962) propuso su unificacin e implemento el sistema de clasificacin CALDAS-LANG que por lo mismo, utiliza la variacin altitudinal de la temperatura, que indicalos pisos trmicos y la efectividad de la precipitacin que muestra la humedad.
Tabla 3. Tipos climticos CaldasLang.
Fuente: Metodologa de Zonificacin Ambiental de Cuencas Hidrogrficas. Ministerio de Ambiente.
COCIENTE P/T CLASE DE CLIMA
0 a 20.0 Desrtico
20.1 a 40.0 rido40.1 a 60.0 Semirido
60.1 a 100.0 Semihumedo
100.1 a 160.0 Hmedo
Mayor a 160.0 Superhumedo
No. Tipo Dimtico Smbolo
1 Clido Superhumedo CSH
2 Clido Hmedo CH3 Clido Semihumedo Csh
4 Clido Semirido Csa5 Clido rido CA
6 Clido Desrtico CD
7 Templado Superhumedo TSH8 Templado Hmedo TH
9 Templado Semihumedo Tsh10 Templado Semirido Tsa
11 Templado rido TA12 Templado Desrtico TD
13 Frio Superhumedo FSH14 Frio Hmedo FH
15 Frio Semihumedo Fsh16 Frio Semirido Fsa
17 Frio rido FA18 Frio Desrtico FD
19 Paramo Bajo Superhumedo PBSH20 Paramo Bajo Hmedo PBH
21 Paramo Bajo Semihumedo PBsh22 Paramo Bajo Semirido Pbsa
23 Paramo Alto Superhumedo PASH24 Paramo Alto Hmedo PBH
25 Nieves Perpetuas NP
Tipos de Clima
Segn Caldas - Lang
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A continuacin se establece el procedimiento para determinar los climas segnCaldasLang:
I. Se localizan los sitios conociendo su altitud.II. Se obtiene los valores anuales de la temperatura y la precipitacin.
III. Con el valor de la temperatura y el de la altitud, se determina el piso trmicoal cual pertenece cada uno de los sitios que se estn clasificando,correspondiente a la primera palabra del tipo climtico.
IV. Se calcula el cociente P/T (ndice de Efectividad de la Precipitacin o Factorde Lluvia de Lang) con este factor, se determina la segunda palabra del tipoclimtico. 7
1.3 Dato Base y Procesamiento
La caracterizacin del comportamiento de la temperatura y la precipitacin en lacuenca de rio negro, se hizo sobre la base del anlisis de catorce (14) estacionesmeteorolgicas, Santa Teresa, Escuela Vocacio, Sabaneta, Yacopi, La Cabrera,Montelibano, Santa Brbara, Santa Rosita, El Salto, Armero, La Esperanza, AptoPalenquero, Buenavista y San Miguel de Sema, las cuales contemplan los medios,mximos y mnimos mensuales, analizados durante un periodo comprendido desde1989 y 2012.
La informacin climtica fue suministrada por el Instituto de Hidrologa, Meteorologay Estudios Ambientales (IDEAM); en la Tabla 4 se relacionan las 14 estaciones quese tienen para realizar la presente metodologa, dadas las mnimas variacionestopogrficas de la regin, las estaciones constituye una red de monitoreo adecuadapara el estudio.
Tabla 4. Estaciones meteorolgicas para el desarrollo del presente trabajo.
Fuente: IDEAM
7https://www.documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/016592/clasificacionclima.pdf
No. Codigo Tipo Estacion Elev N E
1 2306506 CO STA TERESA 2200 4,85 -74,45
2 2306507 CO ESC VOCACIO 1940 5,167 -74,2
3 2306510 CO SABANETA 2475 4,9 -74,3
4 2306511 CO YACOPI 1347 5,5 -74,35
5 2306512 CO CABRERA LA 2000 5,133 -74,133
6 2306513 CO MONTELIBANO 1340 5,467 -74,367
7 2306514 CP STA BARBARA 1450 4,95 -74,417
8 2306515 CP STA ROSITA 1430 5,283 -74,283
9 2125508 CP EL SALTO 450 4,48 -74,76
10 2125509 CP ARMERO 300 5 -74,9
11 2302502 CO LA ESPERANZA 222 5,25 -74,7212 2303503 CO APTO PALENQUERO 190 5,48 -74,65
13 2312510 CP BUENAVISTA 2200 5,5 -73,98
14 2401531 CO SAN MIGUEL DE SEMA 2600 5,52 -73,72
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Teniendo en cuenta que la variacin de la temperatura en la regin estprcticamente relacionada con el cambio en la altura, la clasificacin climtica sebasara espacialmente en las diferencias de humedad y precipitacin generadas porlas circulaciones locales y zonales que afecta la cuenca en mencin, por esta razn,la presente metodologa se considera como una clasificacin climtica.
1.4 Uso de la metodologa SIG para la zonificacin climtica.
El SIG que se ha empleado en la elaboracin del presente trabajo est formado porlos siguientes componentes:
Hardware: Ordenador Lenovo, 2,8 GHz, 1024 Mb de memoria RAM. Discoduro de 120 Gb. Tarjeta grfica de 128 Mb. de memoria.
Software: ESRI ArcGIS ArcInfo 10.1 sobre Windows 7. Personal: El presente trabajo ha sido realizado completamente por el autor. Procedimientos: Los procesos que se han empleado para obtener la
metodologa propuesta por Caldas Lang para la zonificacin climtica de lacuenca, as como la obtencin de todos los mapas temticos; para amboscasos se han utilizado las herramientas del ArcToolbox (Spatial Analyst Tools
InterpolationIDWMap AlgebraRaster Calculator). Datos: Archivos Shapefile (precipitacin, temperatura, ndice P/T mensual y
lmite de la cuenca), superficie rster o Grid de ArcGIS.
La informacin climtica para cada elemento se desplego sobre el rea total de lacuenca usando el programa ARC/MAP. Las estaciones se localizaron convirtiendosus coordenadas geogrficas en coordenadas planas, mediante el empleo de laproyeccin transversa de mercator y el elipsoide internacional.
1.4.1 Anlisis de Variables Climticos
La clasificacin climtica consiste en la divisin del territorio en reas ms pequeas,homogneas desde el punto de vista espacial.
Los datos de precipitacin y temperatura para la cuenca de rio rio negro seobtuvieron de las estaciones climticas ubicadas en o cerca de la regin. Para laobtencin de la capa raster con datos para toda la regin (celdas de 100m2) seaplic el mtodo geoestadistico de interpolacin IDW (Inverse Distance Weighted)que utiliza un mtodo de interpolacin que estima los valores de las celdas
calculando promedios de los valores de los puntos de datos de muestra en lavecindad de cada celda de procesamiento.8 Cuanto ms cerca est un punto delcentro de la celda que se est estimando, ms influencia o peso tendr en el procesode clculo del promedio.
8http://faces.unah.edu.hn/catedraot/images/stories/Articulos/Uso_tecnologias.pdf
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La interpolacin se utiliza para convertir datos desde observaciones puntuales acampos continuos, con los que los patrones espaciales muestreados por estasmedidas pueden ser comparados con los patrones espaciales de otras entidadesespaciales. La prediccin IDW se utiliz para estimar elevacin, precipitacin ytemperatura. Se utiliz el formato rster para las interpolaciones de precipitacin,
temperatura y el ndice P/T.Para la clasificacin climtica, se utiliz una capa raster para cada una de lasvariables mensuales y anuales de precipitacin y temperatura y como resultadoobtenemos un ndice que nos permite clasificar el clima de la regin.
Considerando que el IDW es un mtodo de interpolacin que utiliza los promedios delos valores de entrada (de all su nombre Inversed Distance Weighted o de ladistancia inversa ponderada) el resultado de los valores de las celdas, jamssuperarn los lmites mximos y mnimos establecidos en los puntos de entrada delanlisis.9
Mediante IDW es posible controlar, basndose en la distancia, la importancia de lospuntos conocidos sobre los valores interpolados. Al definir una potencia alta, mayorser el nfasis sobre los puntos ms cercanos y el resultado de la superficie serms detallado (pero menos suavizado). Especificando una potencia menor, se ledar una mayor importancia a los puntos ms distantes y por tanto la superficieresultante ser ms suave.
La funcin de interpolacin espacial IDW est dada por la siguiente ecuacin [1]:
Donde (So) es el valor que se intenta predecir para el lugar (So) como el valorponderado de los valores observados, N es el nmero de puntos mustrales, i es elpeso ponderado asignado a cada punto muestral y Z(Si) es el valor observado dellugar Si. Los pesos i se calculan con una funcin inversa a la distancia mediante lasiguiente ecuacin:
En la cual dio es la distancia entre el lugar de prediccin (So) y el lugar muestral (Si);p es un parmetro de reduccin de peso, cuyo valor se encuentra minimizando el
error cuadrtico medio o error de prediccin, para efectos prcticos p=2. Por ltimo,en el componente D se realiza el anlisis de las zonas de mayor variabilidad con elmodelo gradiente. Posteriormente, se analizan los mapas obtenidos donde se
9Territorio y Medio Ambiente. Mtodos Cuantitativos y Tcnicas de Informacin Geogrfica, Universidad de
Murcia, Departamento de Geografa.
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buscan patrones de comportamiento y se observa cules son los sitios con mayorvariabilidad del fenmeno en estudio.10
1.4.2 Generacin de los mapas de tendencias
Se utiliz el mtodo de distancia inversa ponderada (IDW) para interpolar lastendencias anuales de las variables climticas analizadas en cada estacin. Estemtodo de interpolacin determinstico es uno de los ms utilizados para laconstruccin de mapas e interpolacin de informacin espacial. La metodologa esbastante sencilla y slo necesita un par de parmetros para ser ajustado.
Una de las desventajas del uso de IDW, es que tiende a generar superficies cerradasalrededor de los datos cuando el coeficiente de potencia (p) es pequeo, dando unmenor valor a los puntos ms cercanos. Para generar superficies ms suaves ycontinuas usando IDW, algunos autores recomiendan utilizar un coeficiente depotencia (p) mayor, mejorando de esta forma la exactitud del modelo cuando losdatos no tienen coeficientes de variacin muy grandes. Para la generacin de lassuperficies en el presente trabajo, se utiliz un coeficiente de potencia p = 2.11
La bondad de ajuste de los mtodos de interpolacin depende de mltiples factorescaractersticos de la zona de estudio, como el tamao, la forma, la orientacin, laorografa, as como de la naturaleza de las variables que se quieran interpolar, ladensidad de datos existentes y la escala temporal de las variables que se elijan pararealizar las interpolaciones.
Una vez obtenidos los mapas temticos de la precipitacin y temperatura mensualesy anuales, se generan los mapas del ndice P/T, para ello se dispone de un conjuntode herramientas de clculo con matrices de datos que reciben el nombre genrico dealgebra de mapas.
El lgebra de mapas consiste en aplicar un conjunto de operadores sobre una ovarias capas rster de entrada para producir un o varios rster de salida. Estosoperadores, que pueden ser aritmticos, trigonomtricos, lgicos o condicionales; seaplican mediante ecuaciones a cada celda del rster de entrada12. Para realizar estaoperacin se hizo uso de la herramienta Raster Calculator, del programa ARCGIS10.1; el cual adems permite realizar clculos matemticos entre mapas temticos ovarios mapas resultantes.
10http://www.redalyc.org/pdf/120/12029982002.pdf
11Cuantificacin e interpolacin de tendencias locales de temperatura y precipitacin en zonas alto andinas de
Cundinamarca y Boyac (Colombia), Revista Corpoica Ciencia y Tecnologa Agropecuaria (2010) 11(2), 173-18212
http://www.um.es/geograf/sigmur/sigpdf/temario_5.pdf
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2. RESULTADOS Y ANLISIS
A partir de series mensuales de datos de las 14 estaciones meteorolgicas, segeneraron los mapas de distintas temperaturas y precipitacin acumulada. Ladistribucin espacial de estas estaciones puede observarse en la Figura 1.
Figura 1 Distribucin espacial de las estaciones meteorolgicas
Fuente: El Autor
Partiendo de las variables sugeridas (Precipitacin y Temperatura), se generaron losprimeros resultados que corresponden a los 12 mapas mensuales de precipitacin y12 mapas de temperatura.
En concreto las variables dependientes modelizadas son: media de lasprecipitaciones media mensual, media de las temperaturas media mensual y el valorpromedio anual, por su parte las variables independientes que se han introducidopara la regresin mltiple son: elevacin, norte y este.
2.1 Precipitacin
La espacializacin de la precipitacin requiri de un anlisis detallado de los datos yel mtodo de anlisis espacial. La complejidad del modelamiento de los datos deprecipitacin radica en que el fenmeno est ligado a mltiples factoresbiogeogrficos, fsicos, estacionales y de dinmica atmosfrica local y nacional.
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Un adecuado modelamiento permite mejorar la confiabilidad y resultados de lainterpolacin a pesar de la carencia de los datos. El anlisis estadstico de los datosbusca brindar bases para la definicin de: histogramas, diagramas de cuantiles(Quantile-Quantile plots), anlisis de tendencias. En la Figura 2 se muestra ladistribucin espacial anual de la precipitacin en la regin.
Figura 2 Precipitacin media anual en (mms).
Fuente: El Autor
En general la tendencia de cambio en los volmenes de precipitacin vara en entrelos meses de marzo a agosto (ver Anexo 1). De las 14 estaciones 8 mostraronaumento de precipitacin, mientras que seis mostraron disminucin, en lasestaciones que mostraron cambios significativos, cinco mostraron un aumento en susvolmenes de precipitacin con un promedio de 2477 mms, mientras que slo en laestacin El Salto hubo una disminucin significativa de los volmenes de
precipitacin con una magnitud de 1338 mms. Es importante resaltar que estaestacin, es la de menor altitud.
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Figura 3 Estaciones con aumento en sus volmenes de precipitacin anual
Fuente: El Autor
Sin embargo, el considerar que el IDW asume que las predicciones son una
combinacin lineal de los datos, tiende a producir patrones poco reales, conocidoscomo tipo ojo de buey, alrededor de los puntos muestreados y la precisin de lasestimaciones es influenciada por la varianza aleatoria, la estructura de variacin y laintensidad de muestreo.13
Para realizar el anlisis geoestadstico de la variable de precipitacin se trabaj conla suite de modelos estadsticos (Geostatistical Analyst (ArcGIS for Server)) que esuna herramienta para hacer predicciones que al mismo tiempo est amarrada a laestimacin.
Las siguientes grficas, presenta el resultado del anlisis geostadisticos de la
interpolacin de la precipitacin anual. En el anexo 1, se muestra la interpolacin deprecipitacin realizada para cada uno de los meses con su respectivo anlisisestadstico.
En la Figura 4, se muestra la funcin de histograma, donde se puede observar que lamayor frecuencia de datos prevalecen las estaciones de mnima precipitacin que va
13http://www.redalyc.org/pdf/573/57318502009.pdf
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desde (1340 a 1890 mms). En cuanto a la figura 5 se observa que el valor detendencia de la variable con los datos generados por el modelo de interpolacin IDW,tiene mayor diferencia entre las estaciones con mayor volumen de precipitacin, yaque los puntos se encuentran ms separados que con los volmenes mnimos deprecipitacin.
Figura 4 Histograma Figura 5 Normal QQPlof
Figura 6 Trend Analysis
Fuente: El autor
En el anlisis de tendencia (Figura 6), las anomalas, pueden presentar signos
negativos (valores inferiores a la media) y positivos, de modo que para evitar losposibles signos negativos, y puesto que el anlisis de tendencia de la variabilidadtrata de detectar simplemente cambios en la regularidad de la lluvia conindependencia de su tendencia en volumen, los valores de esta serie de anomalaanual, se pueden manejar como valores absolutos y sometidos al mismo anlisis detendencia que los valores de la variable.
De este modo la variabilidad descrita por la tendencia de la anomala es unparmetro que describe con mayor precisin las tendencias detectadas en lasprecipitaciones, por lo que favorece la confeccin de escenarios futuros para realizarplanes de gestin del recurso hdrico.
2.2 Temperatura
De acuerdo con el Atlas Climatolgico Nacional (IDEAM) de la regin, la temperaturamedia se caracteriza por la presencia de los llamados pisos trmicos, causados porla disminucin de la temperatura con el aumento de la altura sobre el nivel del mar.La temperatura guarda una estrecha correlacin con la elevacin y en forma
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aproximada se puede determinar la temperatura media, de acuerdo con una relacinlineal.
A partir de los datos de las estaciones seleccionadas, se realiza la distribucinespacial anual de la precipitacin en la regin.
Figura 7 Temperatura media anual en C.
Fuente: El autor
Se determina una tendencia generalizada de aumento de la temperatura mxima en5 de las 14 estaciones analizadas. En estas estaciones se supera en el nivel deconfianza ya que son estaciones que estn fuera de la cuenca.
Calculando el promedio de todas las estaciones en las que la tendencia fuesignificativa, se obtuvo un promedio para la zona de 17C/ao. En general, y sin
tener en cuenta las temperaturas mximas cercanas a la cuenca, el resultado est deacuerdo con las temperaturas presentes en la regin. Observndose algunas zonasdonde se agrupan estaciones con igual signo de tendencia, pero tambin algunasregiones, donde en cortas distancias se observan cambios, como en la parte sur.
Al igual que con los datos de precipitacin, se realizan los anlisis geoestadisticos dela temperatura:
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Figura 8 Histograma Figura 9 Normal QQPlof
Figura 10 Trend Analysis
Fuente: El autor
En la Figura 8, se muestra la funcin de histograma, donde se puede observar que lamayor frecuencia de datos prevalecen las estaciones con valores promedios detemperaturas, que oscilan entre 19,7C y 22,6C, y teniendo como temperaturamxima 28,6 con una frecuencia tambin mayor. En cuanto a la Figura 9, el anlisisgeoestadistico Normal QQPlof tiene mayor diferencia las 5 estaciones, ya que lospuntos se encuentran ms separados que con los volmenes mnimos de
precipitacin.
En cuanto al anlisis de tendencia, presenta valores positivos, ya que no detectacambios de significativos de valores de temperatura. Los valores de esta serie deanomala anual, se pueden manejar como valores absolutos y sometidos al mismoanlisis de tendencia que los valores de la variable.
Los mapas de temperatura mensual, se presentan en el Anexo 2.
2.3 ndice Climtico Caldas Lang P/T
El anlisis final de las variables se realiza mediante el mtodo RasterCalculator. La espacializacin del ndice de precipitacin y temperatura ClasificacinCaldasLang, requiri de un anlisis detallado de los datos y el mtodo de anlisisespacial. A partir del raster mensual y anual de las variables de precipitacin ytemperatura, se obtiene el ndice P/T.
Los mapas del ndice mensual de P/T se muestran en el Anexo 3.
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Figura 11 Indic P/T anual
Fuente: El autor
Basados en la metodologa de Caldas - Lang, y considerando los datos climticos
anteriormente analizados se definieron 3 unidades climticas descritas en lasiguiente tabla:
Tabla 5. Clasificacin CaldasLang
Fuente: El autor
Codigo Tipo Nombre Estacion m.s.n.m N E Prec Temp Indice Piso
Termico
Clase de
Cilma Simbolo
2302502 CO LA ESPERANZA 222 5,25 -74,72 1556,5 28,1 55,4
2125508 CP EL SALTO 450 4,48 -74,76 1338,3 28,6 46,8
2303503 CO APTO PALENQUERO 190 5,48 -74,65 2027,5 28,5 71,1
2125509 CP ARMERO 300 5 -74,9 1804,3 28,2 64,0
2306513 CO MONTELIBANO 1340 5,467 -74,367 2713,1 20,3 133,7
2306511 CO YACOPI 1347 5,5 -74,35 2700,2 21,1 128,0
2306515 CP STA ROSITA 1430 5,283 -74,283 2442,0 20,2 120,9
2306514 CP STA BARBARA 1450 4,95 -74,417 2503,4 20,1 124,5
2306507 CO ESC VOCACIO 1940 5,167 -74,2 1369,5 15,5 88,4
2306512 CO CABRERA LA 2000 5,133 -74,133 1527,1 16,8 90,9
2312510 CP BUENAVISTA 2200 5,5 -73,98 1654,3 15,9 104,0
2306510 CO SABANETA 2475 4,9 -74,3 1506,5 13,7 110,0
2306506 CO STA TERESA 2200 4,85 -74,45 1347,0 15 89,8
2401531 CO SAN MIGUEL DE SEMA 2600 5,52 -73,72 1436,8 22,6 63,6
TH
TEMPLADO
Humedo
Semihumedo
Semihumedo
Semiarido
CALIDO
Csh
Csa
Tsh
FRIO
Humedo
Semihumedo
FH
Fsh
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Las zonas climticas que posee la cuenca clasificndolas segn los rangos dealtitud, precipitacin y temperatura, definidas por las zonas de Caldas Lang,pertenecen a los pisos trmicos clido, templado y frio.
En la regin prevalecen los pisos trmicos clido, templado y frio, segn los datos
aportados por las 14 estaciones. Como se puede observar en la figura 11, el pisotrmico clido, pertenece a las estaciones con temperaturas mximas yprecipitaciones que oscilan entre 1557 y 2027 mms, que perteneces a las estacionescercanas a la cuenca de rio negro.
Los ndices altos que se encuentran entre valores de 91 y 134, que correspondenrespectivamente al piso trmico templado con clase de clima hmedo y semihumedo,con temperaturas entre 17 y 20 C.
3. CONCLUSIONES
La metodologa usada en este trabajo, a diferencia de otras frecuentementeempleadas, utiliza herramientas matemtico-estadsticas que permiten obtener unazonificacin climatolgica ms certera y objetiva; en razn de la estructura delproceso metodolgico descrito, la introduccin de concepciones previas se veminimizada por la estricta secuencia de las tcnicas utilizadas. La ventaja del mtodoexpuesto radica en que no requiere de rangos preconcebidos ni de la intervencinsubjetiva del investigador.
La variabilidad de los diferentes parmetros considerados en el proceso dezonificacin (precipitacin y temperatura), logra su expresin en el estudio a travsde los usos espacial y temporal del SIG. La formulacin de un modelo de zonificacincoherente facilita la implementacin de algoritmos y combinaciones que permitenlograr un anlisis espacio-temporal con resultados que se aproximan ms a larealidad, as como proyecciones de resultados a travs del tiempo y el espacio.
El mejor conocimiento de la climatologa de la cuenca de rio rio negro, por el detallelogrado para cada zona, ayuda a comprender de manera ms precisa lascondiciones imperantes y facilita la planificacin con miras a optimizar el uso de losrecursos naturales.
La estadstica espacial es la reunin de un conjunto de metodologas apropiadaspara el anlisis de datos que corresponden a la medicin de variables aleatorias endiversos sitios (puntos del espacio o agregaciones espaciales) de la regin. Esimportante resaltar que en geoestadstica el propsito esencial es la interpolacin.
Los mtodos de interpolacin son una aplicacin prctica para establecer ladistribucin espacial de las variables climticas. Los mapas que se obtienen a partirde mtodos de interpolacin pueden utilizarse como herramientas en el manejoambiental para el estudio de los recursos naturales.
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Los resultados obtenidos mediante el anlisis geoestadistico, fueron compatibles conlos anlisis paramtricos realizados por el IDEAM (2009). El mtodo IDW permitigenerar superficies continuas a partir de datos puntuales para los tres conjuntos detendencias. Sin embargo, como este mtodo asume que la distribucin espacial delas variables depende solamente de la distancia que hay entre los puntos del
espacio, los mapas de tendencias obtenidos son poco confiables ya que en nuestramuestra los datos no estn regularmente distribuidos, por lo que existe una falta deinformacin en ciertas reas.
AGRADECIMIENTOS
Instituto de Hidrologa, Meteorologa y Estudios Ambientales (IDEAM); por lainformacin suministrada.
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