variables hidrometereológicas asociadas al cambio climático en … · 2015-01-28 · de un...

Recibido 2014-03-12 Aprobado 2014-05-08 Disponible en liacutenea 2014-09-10Coacutemo citar este artiacuteculo Penagos Cruz G (2014) Variables hidrometereoloacutegicas asociadas al cambio climaacutetico en Girardot y la Regioacuten del Alto Magdalena Ambiente y Desarrollo 18(35) 133-147 httpdxdoiorg1011144JaverianaAyD18-35vhacdoi1011144JaverianaAyD18-35vhac

Variables hidrometereoloacutegicas asociadas al cambio climaacutetico en Girardot y la Regioacuten del Alto Magdalena

Genaro Penagos-Cruz

Resumen

Hoy la regioacuten del Alto Magdalena cuenta con ocho estaciones de monitoreo administradas principalmente por el Instituto de Hidrologiacutea Meteorologiacutea y Estudios Ambientales (Ideam) y la Corporacioacuten Autoacutenoma Regional de Cundinamarca (CAR) lo cual evidencia que existe un registro incompleto de la variables climaacuteticas razoacuten por lo cual es necesario aplicar una metodologiacutea para el arreglo estadiacutestico de datos que combine conceptos como la doble masa el anaacutelisis comparativo del comportamiento la tendencia y el ajuste estacional los cuales facilitan la consolidacioacuten de la materia prima para la construccioacuten de escenarios de cambio climaacutetico a partir de la implementacioacuten de simuladores regionales del clima que respondan a la necesidad de evaluar la vulnerabilidad de Girardot frente a esta problemaacutetica

Palabras clave Cambio climaacutetico vulnerabilidad arreglo estadiacutestico bases de datos

Hydrometereological Variables Associated to Climate Change in girardot and the Region

Variables hydromeacuteteacuteorologiques associeacutees au changement climatique agrave Girardot et la Reacutegion

Este artiacuteculo hace parte del proyecto de investigacioacuten Evaluacioacuten de los costos econoacutemicos de cambio climaacutetico en Girardot y la regioacuten desarrollado por la Universidad Piloto de Colombia Seccional Alto Magdalena

Ingeniero industrial especialista en Ingenieriacutea de la Produccioacuten MsC en Educacioacuten docente investigador del programa de Ingenieriacutea Civil Universidad Piloto de Colombia Seccional Alto Magdalena Correo electroacutenico Genaropenagosgmailcom

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AMBIENTE Y DESARROLLO

Genaro Penagos Cruz

Abstract

Today the Upper Magdalena region has eight monitoring stations managed mainly by the Hydrology Meteorology and Environmental Studies Institute (ideam) and the Autonomous Regional Corporation of Cundinamarca (car) These show an incomplete record of the weather variables creating the need to apply a methodology for the statistic arrangement of data The aim would be to establish a methodology that combines concepts such as double mass comparative behavior analysis seasonal trend and adjustment These would ease the consolidation of the raw materials for the construction of climactic change scenarios from the implementation of regional weather simulators that answer the need to assess the vulnerability of Girardot against these problems

Keywords climate change vulnerability statistical arrangement databases

Reacutesumeacute

Aujourdrsquohui la reacutegion de lrsquohaute Magdalena compte avec huit stations de monitorage administreacutes notamment par lrsquoinstitut drsquoHydrologie Meacuteteacuteorologie et eacutetudes Environnementales (IDEAM) et la Corporation Autonome Reacutegional de Cundinamarca (CAR) en montrant un registre incomplet des variables climatiques on perccediloit le besoin de lrsquoapplication drsquoune meacutethodologie pour lrsquoarrangement statistique de donneacutees on eacutetablit une meacutethodologie qui meacutelange les concepts tels que la double masse lrsquoanalyse comparative du comportement la tendance et le reacuteglage des stations qui facilitent la consolidation de la matiegravere premiegravere pour la construction de scenarios de changement climatique agrave partir de lrsquoimpleacutementation de simulateurs reacutegionaux de la meacuteteacuteo qui puissent reacutepondre au besoin drsquoeacutevaluer la vulneacuterabiliteacute de Girardot face agrave cette probleacutematique

Mots-cleacutes Changement climatique vulneacuterabiliteacute arrangement statistique base de donneacutees

135Variables hidrometereoloacutegicas asociadas al cambio climaacutetico en Girardot y la Regioacuten del Alto Magdalena

Ambiente y Desarrollo Bogotaacute (Colombia) Vol XVIII (35) 133-147 Julio-Diciembre 2014 ISSN 0121-7607

Introduccioacuten

El incremento de la temperatura en los uacuteltimos antildeos ha despertado la inquietud de la comunidad en general Tal como lo plantea Carlos Costa (2007) en un artiacuteculo sobre la adaptacioacuten al cambio climaacutetico en Colombia ldquo[hellip] durante los uacuteltimos 50 antildeos la temperatura promedio de la superficie aumentoacute 065degC No puede ser coincidencia que a partir de 1995 praacutecticamente todos los antildeos hayan sido los maacutes calientes de la historiardquo Ademaacutes la identificacioacuten y cuantificacioacuten de los factores antropogeacutenicos relacionados con la emisioacuten de gases de efecto invernadero es una tarea primordial para fortalecer los programas de mitigacioacuten y adaptacioacuten de las poblaciones en general

La Convencioacuten Marco sobre Cambio Climaacutetico (cmuncc) del antildeo 2007 propuso a los paiacuteses miembros la creacioacuten de departamento de gestioacuten del riesgo como factor preponderante para disminuir el impacto del aumento de la temperatura en sectores sensibles como la agricultura y la ganaderiacutea (Instituto Internacional de Investigacioacuten sobre Poliacuteticas Alimentarias ifpri 2009) La emanacioacuten de los gases de efecto invernadero y su influencia en la atmoacutesfera permitieron asociar el cambio climaacutetico global a la fluctuacioacuten del clima posibilitando evidenciar la correlacioacuten de la variacioacuten en la precipitacioacuten la humedad relativa y el brillo solar con el aumento de la temperatura promedio que para el caso del valle del Magdalena en el antildeo 2030 tendraacute un incremento de 2ordm C (Ideam 2008)

En este panorama de cambios en el clima resulta de vital importancia realizar anaacutelisis de los datos obtenidos por estaciones meteoroloacutegicas a nivel regional debido a que las proyecciones realizadas por otros estudios muestran datos generales que en algunos casos no sirven como referente para conocer escenarios especiacuteficos de una regioacuten

Las estaciones hidrometereoloacutegicas son el medio de suministro de informacioacuten de las diferentes variables evaluadas En el territorio en estudio existen varias de estas funcionando y son administradas principalmente por el Instituto de Hidrologiacutea Meteorologiacutea y Estudios Ambientales (Ideam) y la Corporacioacuten Autoacutenoma Regional de Cundinamarca (car) estas entidades cuentan con informacioacuten de maacutes de 20 antildeos con periodos muertos por fallas en los equipos o irregularidades en la operacioacuten y mantenimiento de los equipos que operan sin procesos de control estandarizados De alliacute que sea necesario establecer una metodologiacutea para la imputacioacuten de datos faltantes que permita contar con bases de datos adecuadas para evaluar posibles escenarios climaacuteticos a nivel regional

La metodologiacutea que se va a emplear consiste en realizar el anaacutelisis descriptivo y analiacutetico mediante una revisioacuten de las bases de datos evaluando diferentes procedimientos para la imputacioacuten de datos faltantes Luego se elaboraraacuten cuadros con el fin de facilitar el anaacutelisis de la informacioacuten y la elaboracioacuten de graacuteficas para analizar mediante medidas de dispersioacuten y promedios el comportamiento de las variables buscando establecer funciones que describan dicho comportamiento

Datos

Se establecioacute el mayor nuacutemero de estaciones hidrometeoroloacutegicas que cuantificaraacuten las cuatro variables climaacuteticas necesarias para la construccioacuten del simulador regional del clima De esta manera en el Ideam se recogieron los datos de las estaciones Santiago Vila cacom 4 Natagaima y Argelia y Escuela Samper Madrid Esperanza La Mesa y Mesitas en la carb (figura 1) Teniendo en cuenta la procedencia de los datos y su periodicidad estos se analizaraacuten como series de tiempo para realizar los ajustes de cada variable en cada una de las estaciones teniendo como referente el promedio por periodo (mes) y los paraacutemetros de dispersioacuten como la varianza y la desviacioacuten estaacutendar que existiacutean entre el conjunto de datos finalmente se debe evaluar si el conjunto de datos presenta tendencia por periodo para asignar el meacutetodo maacutes adecuado para su pronosticacioacuten

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Figura 1 Mapa de ubicacioacuten de estaciones meteoroloacutegicas en la regioacuten de estudioFuente httpswwwgooglecommaps

Aspectos conceptuales

bull Humedad relativa es el porcentaje de la humedad de saturacioacuten calculada mediante la relacioacuten entre la densidad de vapor actual (gm3) y la densidad de vapor de saturacioacuten a la temperatura actual (gm3) expresado en porcentaje Esta primera variable se obtiene mediante el empleo de un higroacutemetro instrumento utilizado para medir la humedad relativa Esta representa la cantidad de vapor de agua presente en el aire y se define como el porcentaje de la cantidad de vapor de agua presente en 1 m3 de aire a una temperatura determinada

Donde la densidad de vapor (figura 2) estaacute dada por la funcioacuten DV = 5018 + 032321T + 8184710-3T2+3124310-4T3 (Cabrera s f)

Figura 2 Densidad de vaporFuente elaboracioacuten propia



bull Brillo solar tambieacuten conocido como heliofaniacutea representa el tiempo total durante el cual incide la luz solar directa sobre una superficie durante todo el diacutea La unidad de medida mensual es el resultado de las suma de todos los diacuteas del mes

bull Temperatura media promedio de temperaturas tomadas durante un periodo de tiempo determinado o el promedio entre la temperatura maacutexima y miacutenima (Fraume Restrepo 2006 p 426)

bull Evaporacioacuten es una separacioacuten de componentes por efecto teacutermico cambiando de un estado liacutequido a un estado gaseoso Puede producirse entre 0 y 100ordm a la presioacuten atmosfeacuterica es un iacutendice de un valor significativo en especial cuando se pretende calcular el balance hiacutedrico

bull Precipitacioacuten caiacuteda de partiacuteculas soacutelidas o liacutequidas de agua sobre una superficie La cantidad de precipitacioacuten llamada pluviosidad o monto pluviomeacutetrico tiene como unidad miliacutemetros de agua o litros por metro cuadrado Los instrumentos maacutes empleados para la medicioacuten de la lluvia son los pluvioacutemetros y los fluvioacutegrafos

Imputacioacuten de datos faltantes

Los periodos suministrados por las fuentes primarias (estaciones) presentan grandes irregularidades en la estimacioacuten debido a que difieren en el inicio de su recoleccioacuten y existen faltantes en los periodos dados en cada una de las variables Existe una considerable dispersioacuten lo que representa la sensibilidad del clima a cambios permanentes Esto implica de manera significativa una varianza elevada de los datos y una gran incertidumbre en la prediccioacuten de los datos

Otro aspecto que es preciso evaluar se deriva de la discontinuidad en las bases de datos las cuales en su mayoriacutea no presentan en forma continua dicho registro por razones de funcionamiento o mantenimiento En general el rango de tiempo no concuerda con las demaacutes estaciones Ademaacutes algunas variables no estaacuten presentes en las estaciones lo que representa una reduccioacuten sustancial en el periodo de observacioacuten a solo 20 antildeos con una frecuencia de doce veces por antildeo Este periodo resulta de establecer un promedio mensual de la variable empleada

Existen diversas metodologiacuteas aplicadas a la imputacioacuten de datos faltantes Una de ellas es la empleada por Urrutia-Palomino (2010) la cual consiste en el empleo de correlaciones parciales modelos de regresioacuten ajuste de los datos (meacutetodo de la doble masa) y verificacioacuten de la tendencia a traveacutes del test de Kendal Asimismo se realiza una apreciacioacuten de acuerdo con la cantidad de datos faltantes y se plantea que si el porcentaje es inferior al 20 la metodologiacutea es aplicable y si es mayor a este valor se recomiendan otras metodologiacuteas como la ami bivariada

En un estudio comparativo realizado por Rey (2007) se evaluacutean diferentes meacutetodos de interpolacioacuten para la realizacioacuten de mapas de precipitacioacuten Se emplea la ecuacioacuten

Esta corresponde a un meacutetodo de interpolacioacuten utilizado para elaborar mapas de precipitacioacuten el cual consiste en tener en cuenta los datos de estaciones cercanas con caracteriacutesticas similares y el coeficiente de correlacioacuten de Pearson de la serie de la estacioacuten que se va a completar Esta metodologiacutea se debe aplicar a bases de datos que muestran una buena correlacioacuten (Rey 2007 p 132) Ademaacutes se debe contar con una distribucioacuten apropiada que no es el caso del presente estudio por la distribucioacuten y el funcionamiento

Infante Ortega y Cedentildeo (2008) proponen un meacutetodo para reconstruccioacuten de series de tiempo de precipitaciones aplicado a estaciones meteoroloacutegicas cuyo objetivo es los datos faltantes Este meacutetodo

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fue desarrollado mediante redes neuronales partiendo del supuesto de que los datos presentes y los de periodos anteriores pueden utilizarse para predecir precipitaciones hacia adelante (Infante Ortega y Cedentildeo 2008) Se debe tener como restriccioacuten la tendencia o comportamiento de los datos en un periodo anual que en su mayoriacutea guarda un comportamiento con tendencia ciacuteclica

La Organizacioacuten Mexicana de Meteoroacutelogos A C (ommac) (2011) en el XX Congreso Mexicano de Meteorologiacutea emplea meacutetodos temporales geoestadiacutesticos para estimar datos faltantes en series de tiempo de larga duracioacuten para datos de precipitacioacuten aplicados a las estaciones climatoloacutegicas de la cuenca de un riacuteo para un periodo de 25 antildeos El primer paraacutemetro de relacioacuten corresponde a la variacioacuten que deben tener los datos entre estaciones cercanas si la variacioacuten estaacute en un 10 se aplica el promedio aritmeacutetico y si es mayor se aplica una relacioacuten normalizada Este caacutelculo es realizado para estaciones que se encuentran alrededor de la estacioacuten en estudio y se describen de la siguiente forma

bull El promedio aritmeacutetico

Donde Dc es el dato a calcular n es el nuacutemero de estaciones cercanas a la estacioacuten en estudio y Di corresponde al dato en cada estacioacuten

bull Relacioacuten normalizada

Donde Nx es el dato promedio mensual de la estacioacuten en estudio Ni es el dato promedio mensual de las estaciones cercanas que se relacionan y Di es el dato mensual observado en la estacioacuten y en la misma fecha del dato faltante por calcular

Estos meacutetodos resultan muy eficientes y praacutecticos cuando se cuenta con un nuacutemero representativo de estaciones ubicadas estrateacutegicamente y equidistantes que ofrecen caracteriacutesticas y comportamientos muy similares de los datos obtenidos en cada variable en estudio (Campos 1983)

Los comportamientos que se evaluacutean de acuerdo con la periodicidad de la variable es posible describirlos mediante la utilizacioacuten de metodologiacuteas o teacutecnicas de tipo estadiacutestico Entre ellas se encuentran

bull El meacutetodo de la doble masa permite establecer la homogeneidad de los datos mediante la comparacioacuten de periodos que correspondan de acuerdo con la estacionalidad o el comportamiento ciacuteclico

bull El test de Mann-Kendall meacutetodo no parameacutetrico para identificar la tendencia

bull Modelo de regresioacuten lineal permite identificar la tendencia predecir mediante el empleo de un modelo teoacuterico y mdashen caso de no existir una buena relacioacutenmdash obtener una buena aproximacioacuten

bull El meacutetodo de las isoyetas es utilizado en hidrologiacutea para determinar la precipitacioacuten media de una cuenca Consiste en trazar liacuteneas de igual precipitacioacuten denominadas isoyetas empleando los datos reportados por las estaciones meteoroloacutegicas Para asignar el valor de la precipitacioacuten entre dos isoyetas estas se promedian Este meacutetodo ofrece gran confiabilidad cuando las diferencias de altitud son pequentildeas y existe una distribucioacuten de estaciones en el aacuterea de estudio de lo contrario aun cuando es de faacutecil operacioacuten es el menos recomendado



Metodologiacutea

Evaluando las diferentes metodologiacuteas disentildeadas y aplicadas a un territorio con cobertura maacutes amplia y teniendo en cuenta el comportamiento y estado de las bases de datos es posible establecer una combinacioacuten de algunas de estas metodologiacuteas la comparacioacuten de periodos correspondientes el modelo de regresioacuten lineal y los ajustes estacionales que guardan un comportamiento ciacuteclico a pesar de la gran variacioacuten de los datos lo cual es caracteriacutestico en las series de tiempo

Se parte de que la relacioacuten periodo vs variable meteoroloacutegica se puede representar mediante la ecuacioacuten general de la recta para lo cual se emplearaacute el meacutetodo de miacutenimos cuadrados a fin de calcular los coeficientes de la funcioacuten

Donde

Simplificando se obtiene

Ecuaciones que permiten calcular el valor de los coeficientes de la funcioacuten lineal (Spiegel Schiller amp Srinivasan 2010 p 276) Teniendo en cuenta la variabilidad de los datos es necesario aplicar los conceptos de varianza y desviacioacuten estaacutendar calculados a partir de la siguiente expresioacuten (Nieves amp Dominig 2010 p 210)

El anaacutelisis de tendencia mostrado mediante la ecuacioacuten de la recta debido a las fluctuaciones mostradas en el periodo evaluado requiere ser ajustado teniendo en cuenta los patrones y la estacionalidad que estos presentan El comportamiento no es totalmente lineal lo que implica que un ajuste estacional aproxima maacutes al comportamiento de la variable y su caracteriacutestica fluctuante Esto se realiza a traveacutes de un nuacutemero iacutendice (iacutendice estacional) el cual se expresa en porcentaje y refleja los cambios a traveacutes del tiempo (Hanke amp Reitsch 1996 p 339)

Este nuacutemero iacutendice se calcula en funcioacuten del promedio mensual de los periodos de estudio

Este iacutendice responde al comportamiento del periodo analizado en funcioacuten del comportamiento de los datos suministrados durante el periodo de estudio El resultado final aplicado al dato faltante resulta de multiplicar la tendencia por el iacutendice correspondiente del periodo

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Completando los datos

Teniendo en cuenta lo anterior las variables que se emplearaacuten son aquellas que cuentan con un valor menor al 20 de faltantes para realizar el anaacutelisis descriptivo y analiacutetico el cual consiste en la descripcioacuten y el establecimiento de correlaciones Estas variables son humedad relativa (tabla 1) precipitacioacuten temperatura y brillo solar Inicialmente se evaluacutea la ldquohumedad relativardquo en las estaciones de la car para mostrar la metodologiacutea empleada para completar los datos

Tabla 1 Variable humedad relativa

Fuente bases de datos suministradas por la CAR

Para evaluar los datos faltantes en las bases suministradas estos se agrupan por periodo (mes) teniendo en cuenta que existe una relacioacuten visible del comportamiento en cada uno de ellos tal como se muestra en las figuras 3 4 y 5 donde se indica la correlacioacuten de los datos para la variable humedad relativa de la estacioacuten Argelia-car para el periodo de estudio

Figura 3 Comportamiento variable humedad relativa Estacioacuten Argelia-car

Fuente elaboracioacuten propia



Al analizar el comportamiento individualmente para cada periodo (mes) se puede evaluar el comportamiento creciente el cual tiene una gran correlacioacuten con el anaacutelisis de tendencia Sin embargo es necesario plantear un ajuste debido a la variacioacuten comuacuten en este tipo de variables

Figura 4 Datos del mes de octubre de la variable humedad relativa Estacioacuten Argelia-car


Lo anterior permite conocer la tendencia y comparar por regresioacuten lineal los datos ajustados con respecto al promedio de cada periodo evaluado (mes) (Guariacuten 2002) y de esta forma calcular los datos faltantes en la base de datos teniendo en cuenta que no es posible simular con valores cero (0) en algunos periodos cuando se realizan simulaciones objetivo principal del presente estudio

Emplear la regresioacuten cuando existe tendencia ciacuteclica requiere realizar un ajuste mediante iacutendices estacionales estos permiten ajustar los resultados de la regresioacuten con el comportamiento de la variable en cada periodo en forma individualizada

Figura 5 Datos promedio por mes de la variable humedad relativa Estacioacuten Argelia-car


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Este proceso de anaacutelisis nos lleva a la tabla de datos que se emplearaacute finalmente En este caso la variable humedad relativa estacioacuten Argelia-car (tabla 2)

Tabla 2 Base de datos variable humedad relativa estacioacuten Argelia-car


Tabla 3 Base de datos variable humedad relativa estacioacuten Escuela Samper Madrid




Tabla 4 Base de datos variable humedad relativa estacioacuten La Esperanza


Tabla 5 Base de datos variable humedad relativa estacioacuten La Mesa


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Tabla 6 Base de datos variable humedad relativa estacioacuten Mesitas


Una vez se tienen las bases de datos completas se procede a realizar el anaacutelisis de cada indicador Es relevante recordar que debido a las condiciones del relieve es posible establecer diferencias en cuanto a la ubicacioacuten de cada estacioacuten tal como se muestra en la figura 6

Figura 6 Elevacioacuten de las estaciones meteoroloacutegicas analizadas




Esto permite plantear dos anaacutelisis de relacioacuten el primero para las estaciones de Mesitas La Mesa y La Esperanza y el segundo para las estaciones de Escuela Samper y Argelia

En forma general al realizar un anaacutelisis de correlacioacuten entre cada una de las estaciones frente a cada variable es posible comparar y estudiar relaciones maacutes exactamente el grado de variacioacuten conjunta estableciendo tendencias similares

Tabla 7 Correlacioacuten de humedad relativa

Argelia Samper La Esperanza La Mesa Mesitas

Argelia 1

Samper 026992401 1

La Esperanza 064545287 035103564 1

La Mesa 052556497 041189951 06014204 1

Mesitas 025339014 023321026 039135609 050047296 1


Este anaacutelisis aplicado a la variable humedad relativa deberiacutea mostrar una mayor correlacioacuten entre las estaciones ubicadas por encima de los 1000 m (La Esperanza La Mesa y Mesitas) ademaacutes por su cercaniacutea Sin embargo solo se muestra una correlacioacuten baja entre la Mesa y La Esperanza (06014) Este hecho requiere un anaacutelisis minucioso del funcionamiento de las estaciones equipos y estaacutendares para la medicioacuten de estas variables

Aplicando este mismo procedimiento se analizoacute cada una de las bases de datos para cada variable en las diferentes estaciones relacionadas en este estudio

Conclusiones

Evaluando las diferentes metodologiacuteas existentes es posible establecer especificaciones de las estaciones en cuanto a medios tecnoloacutegicos distribucioacuten y cantidad lo cual permite realizar comparaciones entre estadiacutegrafos con paraacutemetros estadiacutesticos confiables cuando hay similitud en los patrones (Campos 1983)

Los datos evaluados de las estaciones del aacuterea de estudio muestran una gran variabilidad y baja correlacioacuten de acuerdo con los resultados mostrados en la tabla 7 Esto implica una limitacioacuten enorme al momento de emplear metodologiacuteas para completar datos en cada una de variables meteoroloacutegicas consideradas en el presente estudio

La evaluacioacuten de las bases de datos suministradas por la estaciones presenta diferentes fechas de inicio rangos de valores y gran variacioacuten lo que demuestra una gran dificultad para hacer esta evaluacioacuten teniendo como referente las condiciones de la orografiacutea del terreno la altura sobre el nivel del mar y la varianza significativa en las condiciones del clima por lo tanto se debe considerar una aacuterea de estudio maacutes amplia para minimizar la incertidumbre del comportamiento de las variables

De acuerdo con lo manifestado por Martiacuten Loacutepez y Calera (2005) luego de una experiencia adquirida por muchos antildeos el buen funcionamiento de una estacioacuten requiere el control y el anaacutelisis de datos que se proporciona en tiempo real para lograr detectar anomaliacuteas en su funcionamiento y realizar los correctivos correspondientes (Martin Lopez amp Calera 2005 p 257)

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Genaro Penagos Cruz

Abstract

Today the Upper Magdalena region has eight monitoring stations managed mainly by the Hydrology Meteorology and Environmental Studies Institute (ideam) and the Autonomous Regional Corporation of Cundinamarca (car) These show an incomplete record of the weather variables creating the need to apply a methodology for the statistic arrangement of data The aim would be to establish a methodology that combines concepts such as double mass comparative behavior analysis seasonal trend and adjustment These would ease the consolidation of the raw materials for the construction of climactic change scenarios from the implementation of regional weather simulators that answer the need to assess the vulnerability of Girardot against these problems

Keywords climate change vulnerability statistical arrangement databases

Reacutesumeacute

Aujourdrsquohui la reacutegion de lrsquohaute Magdalena compte avec huit stations de monitorage administreacutes notamment par lrsquoinstitut drsquoHydrologie Meacuteteacuteorologie et eacutetudes Environnementales (IDEAM) et la Corporation Autonome Reacutegional de Cundinamarca (CAR) en montrant un registre incomplet des variables climatiques on perccediloit le besoin de lrsquoapplication drsquoune meacutethodologie pour lrsquoarrangement statistique de donneacutees on eacutetablit une meacutethodologie qui meacutelange les concepts tels que la double masse lrsquoanalyse comparative du comportement la tendance et le reacuteglage des stations qui facilitent la consolidation de la matiegravere premiegravere pour la construction de scenarios de changement climatique agrave partir de lrsquoimpleacutementation de simulateurs reacutegionaux de la meacuteteacuteo qui puissent reacutepondre au besoin drsquoeacutevaluer la vulneacuterabiliteacute de Girardot face agrave cette probleacutematique

Mots-cleacutes Changement climatique vulneacuterabiliteacute arrangement statistique base de donneacutees



Introduccioacuten






Datos


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Metodologiacutea



Donde






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Argelia 1

Samper 026992401 1

La Esperanza 064545287 035103564 1

La Mesa 052556497 041189951 06014204 1

Mesitas 025339014 023321026 039135609 050047296 1




Conclusiones





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Genaro Penagos Cruz

Referencias






































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Datos


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La Esperanza 064545287 035103564 1

La Mesa 052556497 041189951 06014204 1

Mesitas 025339014 023321026 039135609 050047296 1




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La Esperanza 064545287 035103564 1

La Mesa 052556497 041189951 06014204 1

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La Esperanza 064545287 035103564 1

La Mesa 052556497 041189951 06014204 1

Mesitas 025339014 023321026 039135609 050047296 1




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variables hidrometereológicas asociadas al cambio climático en … · 2015-01-28 · de un...

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