FASE DE DIAGNÓSTICO 03. CARACTERIZACIÓN FÍSICO -BIÓTICA 3.1 CLIMA
CONSORCIO RÍO GARAGOA NIT. 900.877.556-1 AVENIDA CARRERA 45 No. 100-34 OF. 401
FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca
Título del Documento: 03. CARACTERIZACIÓN FÍSICO -BIÓTICA 3.1 Clima
Código del Documento: 201RG-D-311-V.02
REGISTRO DE APROBACIÓN:
Elaboró: Revisó: Aprobó: Fecha: MARIA FERNANDA CORRADINE MANUEL ANTONIO CLAUDIA MARIELA Versión: 02 Profesional Recursos BUSTAMANTE C. GUERRERO Hídricos 13/12/2017 Experto en Aspectos Directora técnica TATIANA MORENO hidrológicos POMCARG Profesional Auxiliar
REGISTRO DE MODIFICACIONES:
REVISIÓN DESCRIPCIÓN DE LAS MODIFICACIONES Número Fecha
Ajustes de acuerdo a recomendaciones generadas por 01 01/11/2016 CORPOCHIVOR en mesa de trabajo del 04/10/2016 y a observaciones generadas por oficio 2016EE7368 el 19/09/2016.
Ajustes de acuerdo a recomendaciones generadas interventoría 02 20/12/2016 del 02/12/2016 GR16-4231-3507.
Ajustes de acuerdo a observaciones de CORPOCHIVOR por 03 13/03/2017 medio de oficio 2017EE528 del 17/02/24
Ajustes de acuerdo a mesa de trabajo entre CORPOCHIVOR y 04 10/07/2017 la consultoría el 06/06/2017.
Este reporte ha sido preparado por el CONSORCIO RÍO GARAGOA con un conocimiento razonable, con el cuidado y la diligencia establecidos en los términos del contrato con CORPOCHIVOR. Este documento es confidencial a CORPOCHIVOR e INTERVENTORIA, por tal razón CONSORCIO RÍO GARAGOA no acepta cualquier responsabilidad en absoluto, si otros tienen acceso a parte o a la totalidad del documento.
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TABLA DE CONTENIDO
1 INTRODUCCIÓN ...... 10
2 OBJETIVO ...... 10
2.1 GENERAL ...... 10 2.1.1 Objetivos específicos ...... 10
3 METODOLOGIA ...... 11
4 COMPONENTE CLIMATICO ...... 11
4.1 TRATAMIENTO DE DATOS CLIMATOLOGICOS ...... 17 4.1.1 Llenado de datos faltantes ...... 18
4.1.1.1 Análisis de consistencia ...... 19
4.1.1.2 Análisis de homogeneidad ...... 21
4.1.1.3 Análisis de las tendencias de las principales variables meteorológicas (Precipitación y Temperatura) ...... 23
4.2 ANÁLISIS DE LAS VARIABLES CLIMATICAS ...... 26 4.2.1 Análisis de datos diarios ...... 26 4.2.2 Análisis del efecto orográfico en el comportamiento espacial de la precipitación y la temperatura ...... 27
4.2.2.1 Temperatura ...... 27
4.2.2.2 Precipitación ...... 27
4.2.3 Precipitación ...... 29
4.2.3.1 Interpolación de datos para salidas cartográficas ...... 33
4.2.3.2 Valores de precipitación media, máxima y mínima mensual ...... 39
4.2.3.3 Análisis de frecuencias para diferentes periodos de retorno ...... 40
4.2.3.4 Número de días mensuales de precipitación...... 42
4.2.3.5 Curvas IDF ...... 44
4.2.4 Temperatura ...... 46
4.2.4.1 Temperatura máxima mensual ...... 46
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4.2.4.2 Temperatura media mensual...... 47
4.2.4.3 Temperatura mínima mensual ...... 47
4.2.5 Climogramas ...... 51 4.2.6 Identificación de Variación climática - ENSO ...... 53
4.2.6.1 Escalas de variabilidad climática ...... 54
4.2.6.2 Índice puntual de anomalías de precipitación para variabilidad climática (intra e interanual) ...... 56
4.2.6.3 Índice puntual de anomalías de temperatura para variabilidad climática (intra e interanual) ...... 60
4.2.7 Brillo solar ...... 65 4.2.8 Humedad relativa ...... 67 4.2.9 Vientos ...... 68 4.2.10 Evapotranspiración ...... 71
4.2.10.1 Evapotranspiración potencial ...... 72
4.2.10.2 Evapotranspiración Real ...... 77
4.2.11 Balance hídrico ...... 79
4.2.11.1 Metodología aplicada para el cálculo del balance hídrico ...... 79
4.2.11.2 Balance hídrico de largo plazo (caudal medio anual) ...... 86
4.2.12 Zonificación climática ...... 100
4.2.12.1 Clasificación Caldas ...... 100
4.2.12.2 Clasificación Lang ...... 102
4.2.12.3 Clasificación y zonificación por Caldas Lang...... 104
4.2.13 Índice de aridez ...... 106
4.2.13.1 Índice de aridez de Lang ...... 107
4.2.13.2 Índice de aridez de Martonne ...... 107
4.2.13.3 Índice de aridez de IDEAM ...... 108
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5 IDENTIFICACIÓN DE NECESIDADES DE INFORMACIÓN Y
CONOCIMIENTO DEL COMPONENTE CLIMÁTICO INTEGRADO CON
OTRAS TEMATICAS ...... 115
6 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ...... 116
7 BIBLIOGRAFÍA ...... 119
ANEXO I.- INFORMACIÓN METEREOLOGICA ORIGINAL ...... 121
ANEXO II.- TRATAMIENTO DE DATOS ...... 122
ANEXO III.- ANALISIS DE FRECUENCAS PARA PRECIPITACIONES
MAXIMAS Y MINIMAS ...... 123
ANEXO IV.- CURVAS IDF ...... 124
ANEXO V.- ANALISIS DE VARIACIÓN CLIMATICA ...... 125
ANEXO VI.- BALANCE HIDRICO ...... 126
ANEXO VII.- MAPA DE ZONIFICACIÓN CLIMATICA ...... 127
ANEXO VIII.- MAPA DE INDICE DE ARIDEZ ...... 128
ANEXO IX.- SALIDAS GRAFICAS ...... 129
ANEXO X.- ANÁLISIS NO ESTACIONARIO ...... 130
LISTA DE TABLAS
Tabla 4-1. Estaciones climatológicas localizadas en la cuenca del río Garagoa ...... 12
Tabla 4-2. Estaciones Meteorológicas utilizadas para el estudio climatológico de la
cuenca del río Garagoa ...... 14
Tabla 4-3. Datos contenidos en las estaciones climatológicas ...... 15
Tabla 4-4 - Resultado de análisis espacial por visibilidad ...... 17
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Tabla 4-5. Datos faltantes en las series analizadas ...... 18
Tabla 4-6. Valores de Kn para la prueba de datos dudosos ...... 20
Tabla 4-7. Resultados del análisis de consistencia en los parámetros de precipitación
media mensual ...... 20
Tabla 4-8. Resultados homogeneidad de serie de datos ...... 22
Tabla 4-9. Estadística descriptiva para los datos de precipitación total mensual ...... 23
Tabla 4-10. Tendencias de información para la variable de precipitación, precipitación
máxima en 24 horas y número días precipitación ...... 23
Tabla 4-11 - Tendencias de información para la variable de precipitación, y
temperatura...... 24
Tabla 4-12. Tendencias de información para la variable de precipitación y
temperatura...... 25
Tabla 4-13. Tendencias de información para la variable de precipitación y
temperatura...... 25
Tabla 4-14. Relación Temperatura vs Altura ...... 27
Tabla 4-15. Relación Precipitación vs Altura ...... 28
Tabla 4-16. Precipitaciones medias mensuales ...... 30
Tabla 4-17 - Análisis espacial por visibilidad para representación gráfica de Isoyetas ..... 36
Tabla 4-18. Resultado de la aplicación de la prueba Chi2 ...... 40
Tabla 4-19. Precipitaciones máximas en diferentes periodos de retorno...... 41
Tabla 4-20. Precipitaciones mínimas en diferentes periodos de retorno ...... 42
Tabla 4-21. Promedio de número de días mensuales de precipitación ...... 43
Tabla 4-22. Información base para la construcción de curvas IDF ...... 45
Tabla 4-23 - Análisis espacial por visibilidad para representación gráfica de Isotermas
...... 48
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Tabla 4-24. Caracterización de las anomalías de la precipitación ...... 56
Tabla 4-25. Caracterización de las anomalías de la temperatura ...... 60
Tabla 4-26. Promedios anuales de anomalías de temperatura ...... 62
Tabla 4-27. Velocidad y corriente de los vientos registrados en la estación Ins Agro
Macanal ...... 71
Tabla 4-28. Calculo para temperaturas superiores a 26.5°C ...... 72
Tabla 4-29. Factor de corrección de la ETP en función de la latitud ...... 74
Tabla 4-30. Abreviaturas del balance hídrico ...... 86
Tabla 4-31. Resultados del balance hídrico – Estación Nuevo Colon ...... 87
Tabla 4-32. Resultados del balance hídrico – Estación Sutatenza ...... 88
Tabla 4-33. Resultados del balance hídrico – Estación Villa Luisa ...... 90
Tabla 4-34. Resultados del balance hídrico – Estación Inst Agr Macanal ...... 91
Tabla 4-35. Balance hídrico por subcuencas hidrográficas ...... 98
Tabla 4-36. Rangos de la clasificación climática de Caldas ...... 100
Tabla 4-37. Rangos de clasificación climática del Lang ...... 102
Tabla 4-38. Zonificación climática de la cuenca del río Garagoa ...... 106
Tabla 4-39. Clasificación zonal del índice de aridez de Lang...... 107
Tabla 4-40. Relación del Índice de Aridez de Lang para la Cuenca Hidrográfica del
río Garagoa ...... 107
Tabla 4-41. Clasificación zonal del índice de aridez de Martonne...... 108
Tabla 4-42. Relación del Índice de Aridez de Martonne para la Cuenca Hidrográfica
del río Garagoa ...... 108
Tabla 4-43. Interpretación del índice de aridez de acuerdo al IDEAM ...... 109
Tabla 4-44. Índice de Aridez de acuerdo a la metodología del IDEAM ...... 109
Tabla 4-45. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca ...... 109
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Tabla 4-46. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca ...... 110
Tabla 4-47. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca ...... 110
Tabla 4-48. Índice de Aridez sub cuencas ...... 111
Tabla 4-49. Índice de Aridez sub cuencas ...... 112
Tabla 4-50. Índice de Aridez sub cuencas ...... 112
Tabla 4-51. Índice de Aridez sub cuencas ...... 113
LISTA DE IMÁGENES
Imagen 1. Efecto Foehn ...... 30
Imagen 2. Vecindad de IDW del punto seleccionado ...... 34
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Distribución espacial de las estaciones climatológicas de la cuenca del río
Garagoa ...... 16
Figura 2. Isoyetas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa ...... 38
Figura 3.Isotermas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa ...... 50
Figura 4. Evapotranspiración Potencial ...... 76
Figura 5. Evapotranspiración real ...... 78
Figura 6. Balance hídrico en la cuenca del río Garagoa ...... 99
Figura 7. Clasificación de Caldas ...... 101
Figura 8. Clasificación de Lang ...... 103
Figura 9. Zonificación climática por Caldas-Lang ...... 105
Figura 10. Índice de aridez de acuerdo al IDEAM ...... 114
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 Relación de precipitación y altura ...... 28
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Gráfico 2 Precipitación media mensual con régimen monomodal ...... 32
Gráfico 3 Precipitación media mensual con régimen bimodal ...... 33
Gráfico 4 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Teatinos...... 39
Gráfico 5 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Chinavita ...... 39
Gráfico 6 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Santa María ...... 40
Gráfico 7 Promedio de número de días mensuales de precipitación ...... 44
Gráfico 8 Temperatura máxima mensual ...... 46
Gráfico 9 Temperatura Media Mensual ...... 47
Gráfico 10 Temperatura Mínima Mensual ...... 48
Gráfico 11 Climograma estación Nuevo Colón...... 51
Gráfico 12. Climograma estación Sutatenza ...... 52
Gráfico 13. Climograma estación Villa Luisa ...... 52
Gráfico 14 Climograma estación Inst Agro Macanal...... 53
Gráfico 15 Fenómenos El Niño ocurridos en los últimos 65 años ...... 55
Gráfico 16 Fenómenos La Niña ocurridos en los últimos 65 años ...... 55
Gráfico 17 Anomalías de precipitación...... 58
Gráfico 18 Precipitación para los eventos fuertes de fenómeno Niña y Niño...... 59
Gráfico 19. Anomalías puntuales de temperatura en la cuenca del río Garagoa ...... 60
Gráfico 20 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Nuevo Colón ...... 61
Gráfico 21 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Villa Luisa ...... 61
Gráfico 22 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Sutatenza ...... 62
Gráfico 23 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Inst Agro
Macanal ...... 62
Gráfico 24 Análisis de tendencia de precipitación ...... 64
Gráfico 25 Análisis de tendencia de temperatura ...... 65
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Gráfico 26 Variación brillo solar ...... 66
Gráfico 27 Representación brillo solar – estación Nuevo Colón ...... 66
Gráfico 28 Relación brillo solar vs precipitación de la estación Nuevo Colón ...... 67
Gráfico 29 Relación brillo solar vs precipitación de la estación Nuevo Colón ...... 67
Gráfico 30 Humedad relativa ...... 68
Gráfico 31 Velocidad de vientos estación Ins Agro Macanal ...... 69
Gráfico 32 Rosa de vientos estación Ins Agro Macanal, distribución de velocidad ...... 70
Gráfico 33 Evapotranspiración potencial ...... 75
Gráfico 34 Balance hídrico estación Nuevo Colón ...... 87
Gráfico 35 Balance hídrico estación Sutatenza ...... 89
Gráfico 36 Balance hídrico estación Villa Luisa ...... 90
Gráfico 37 Balance hídrico estación Inst. Agrop. Macanal ...... 92
Gráfico 38 Balance hídrico subcuenca río Bata Embalse ...... 93
Gráfico 39. Balance hídrico subcuenca río Garagoa ...... 93
Gráfico 40 Balance hídrico subcuenca río Tibaná ...... 94
Gráfico 41 Balance hídrico subcuenca río Juyasía ...... 94
Gráfico 42. Balance hídrico subcuenca río Fusavita ...... 95
Gráfico 43 Balance hídrico subcuenca río Bosque ...... 95
Gráfico 44 Balance hídrico subcuenca río Guaya ...... 96
Gráfico 45 Balance hídrico subcuenca río Súnuba-Somondoco ...... 96
Gráfico 46 Balance hídrico subcuenca río Turmequé ...... 97
Gráfico 47 Balance hídrico subcuenca río Teatinos ...... 97
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1 INTRODUCCIÓN El clima es un conjunto variable y dinámico de condiciones atmosféricas que interactúan entre sí afectando y siendo afectada por aspectos físicos de una región determinada; en la cuenca del río Garagoa el clima está influenciado por aspectos nacionales, regionales y locales que hacer que las condiciones climáticas sean muy variadas a lo largo de ella. En el presente documento se describe de forma específica las condiciones climáticas más importantes de la cuenca del río Garagoa, dando cumplimiento a los alcances técnicos para el ajuste del plan de ordenación y manejo de cuenca del río Garagoa (3507), localizada en los departamentos de Boyacá y Cundinamarca (Fondo de Adaptación, 2014). El documento se encuentra divido en dos partes, la primera consiste en el análisis de la información de estaciones climatológicas localizadas en la cuenca del río Garagoa, donde se analizan las series de datos, su consistencia y homogeneidad para dar pertinencia en su uso para los análisis subsiguientes. La segunda parte consta del análisis de las variables climáticas por separado.
2 OBJETIVO 2.1 GENERAL En la fase de diagnóstico se busca establecer la situación ambiental actual de la cuenca del río Garagoa, teniendo en cuenta sus aspectos sociales, físicos, bióticos y antrópicos (involucrando variables físicas y químicas), con el fin de establecer las potencialidades, conflictos y restricciones del mismo, e implica desarrollar actividades de recopilación, organización y clasificación de información histórica y, ejecutar programas de monitoreo, recolección y procesamiento de información de las condiciones actuales. 2.1.1 Objetivos específicos Dentro de los objetivos específicos de este componente se citan los descritos en los alcances técnicos del contrato de la siguiente manera: Realizar el estudio de las estaciones climáticas localizadas en la cuenca del río Garagoa y mediante verificación de las series históricas, su correspondiente análisis de consistencia, homogeneidad y completamiento de datos. Realizar el análisis de las variables climáticas, de precipitación y temperatura identificando las variaciones climáticas históricas que se han visto afectadas por la influencia de los fenómenos macro climáticos (ENSO). Realizar la caracterización temporal y espacial de las variables de brillo solar, humedad relativa, vientos, evapotranspiración real y potencial. Realizar el cálculo de los balances hídricos que sean factibles calcular dentro de la cuenca del río Garagoa, realizando un análisis del año hidrológico a nivel mensual. Realizar la clasificación climática de la cuenca del río Garagoa a partir de la metodología Caldas-Lang.
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Estimar el índice de aridez para la cuenca del río Garagoa a partir de la metodología establecida por el IDEAM.
3 METODOLOGIA La metodología utilizada para la elaboración y presentación de las actividades mencionadas anteriormente, sigue las directrices y pautas contenidas en el Plan de Trabajo presentado ante la Corporación. Para el desarrollo de los trabajos se están siguiendo las siguientes guías técnicas:
Guía técnica para la formulación de los planes de ordenación y manejo de cuencas hidrográficas y sus anexos, 2014. Resolución 337 de 1978. Jerarquía de Cuencas Hidrográficas. Zonificación y codificación de Cuencas Hidrográficas del IDEAM, 2014. Guía de prácticas Hidrológicas, Adquisición y proceso de datos, análisis, predicción y otras aplicaciones, OMM-No 168, 1994.
4 COMPONENTE CLIMATICO Se ha realizado el análisis de las estaciones climatológicas que se encuentran en la zona de estudio, teniendo en cuenta los parámetros descritos en el anexo técnico del presente contrato, los registros de las estaciones que se establecieron están enmarcados en función de la información meteorológica disponible con series mayores a quince (15) años de valores normales (anuales, mensuales y diarios). A continuación, se presentan las principales características de las estaciones identificadas en la cuenca hidrográfica del río Garagoa: PG: Pluviográfica Registra en forma mecánica y continua la precipitación, en una gráfica que permite conocer la cantidad, duración, intensidad y periodo en que ha ocurrido la lluvia. Actualmente se utilizan los pluviógrafos de registro diario
PM: Pluviométrica Es una estación meteorológica dotada de un pluviómetro o recipiente que permite medir la cantidad de lluvia caída entre dos observaciones consecutivas.
AM: Agrometeorológica En esta estación se realizan observaciones meteorológicas y biológicas, incluyendo fenológicas y otras observaciones que ayuden a determinar las relaciones entre el tiempo y el clima, por una parte y la vida de las plantas y los animales, por la otra. Incluye el mismo programa de observaciones de la estación CP, más registros de temperatura a varias profundidades (hasta un metro) y en la capa cercana al suelo (0, 10 y 20 cm sobre el suelo).
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CP: Climatológica Principal Es aquella en la cual se hacen observaciones de visibilidad, tiempo atmosférico presente, cantidad, tipo y altura de las nubes, estado del suelo, precipitación, temperatura del aire, humedad, viento, radiación, solar, brillo solar, evaporación y fenómenos especiales. Gran parte de estos parámetros se obtienen de instrumentos registradores. Por lo general se efectúan tres observaciones diarias.
CO: Climatológica Ordinaria Este tipo de estaciones poseen obligatoriamente un pluviómetro, pluviógrafo y psicrómetro. Es decir, miden lluvias y temperaturas extremas e instantáneas. Inicialmente se realizó el barrido de todas las estaciones que se encuentran localizadas en la cuenca del río Garagoa, que son operadas por el IDEAM, CORPOCHIVOR, AES CHIVOR y CAR, las cuales se presentan en la Tabla 4-1.
Tabla 4-1. Estaciones climatológicas localizadas en la cuenca del río Garagoa
COD NOMBRE CAT INSTITUCION OPERADOR MUNICIPIO CORRIENTE LAT LONG ALTURA ESTADO
35070260 ALMEIDA PG IDEAM AES-IDEAM ALMEIDA BATA 4.970.833 -73.379.861 1954 ACT
35070470 ESC LOS MOLINOS PM IDEAM AES - IDEAM ALMEIDA BATA 4.950.417 -73.410.167 2150 ACT
35070500 CAMPO REAL PG IDEAM AES-CHIVOR ALMEIDA BATA 4.995.778 -73.381.528 1430 ACT
35070514 LOS POMORROSOS PG IDEAM IDEAM ALMEIDA BATA 4.966.667 -73.383.333 1780 ACT
35070310 TEATINOS PG IDEAM CORPOCHIVOR - IDEAM SAMACA TEATINOS 5.422.833 -73.373.167 3250 ACT
35070060 QUINCHOS LOS PM IDEAM IDEAM CHINAVITA FUSAVITA 5.232.833 -73.349.833 2150 ACT
35070070 CHINAVITA PM IDEAM IDEAM CHINAVITA GARAGOA 5.164.722 -73.350.389 1900 ACT
35075070 CHINAVITA-AUTOMATI AM IDEAM CORPOCHIVOR - IDEAM CHINAVITA FUSAVITA 5.219.250 -73.350.389 2012 ACT
35070190 CHIVOR PG IDEAM IDEAM CHIVOR QDA CHIVOR 4.886.333 -73.367.361 1850 ACT
JUYASIA CP CORPOCHIVOR CORPOCHIVOR CIENEGA RIO JUYASIA 5.412.462 -73.298.879 2514 SUS
35070080 GARAGOA PG IDEAM AES-IDEAM GARAGOA GARAGOA 5.078.861 -73.368.528 1700 ACT
35070090 LAS JUNTAS PM IDEAM GARAGOA EMBALSE 5.016.667 -73.383.333 1150 SUS
35070110 GUAYATA LA GRANJA PG IDEAM IDEAM GUAYATA SOMONDOCO 4.976.361 -73.483.500 1580 ACT
35075030 VILLA LUISA CO IDEAM IDEAM JENESANO TEATINOS 5.422.222 -73.349.417 2200 ACT
35085080 CAPILLA LA-AUTOMAT AM IDEAM CORPOCHIVOR - IDEAM LA CAPILLA GUAVA 5.099.194 -73.436.000 1917 ACT
35070130 QUEBRADA HONDA PM IDEAM IDEAM MACANAL BATA 4.951.444 -73.313.222 1200 ACT
35070520 POMARROSOS LOS PG IDEAM IDEAM MACANAL BATA 4.931.417 -73.350.361 1780 ACT
35075040 INST AGR MACANAL CP IDEAM IDEAM MACANAL BATA 4.941.056 -73.316.694 1300 ACT
35070460 EL VOLADOR PM IDEAM Verificar quien opera MACANAL BATA 4.983.333 -73.350.000 1250 SUS
35075010 NUEVO COLON AM IDEAM IDEAM NUEVO COLON TURMEQUE 5.353.806 -73.456.500 2438 ACT
35070210 PACHAVITA PM IDEAM AES-IDEAM PACHAVITA GARAGOA 5.139.250 -73.395.639 2160 ACT
35070010 RAMIRIQUI PG IDEAM AES-IDEAM RAMIRIQUI JENESANO 5.399.333 -73.332.583 2360 ACT
35070030 TURMEQUE PM IDEAM IDEAM TURMEQUE TURMEQUE 5.317.806 -73.329.556 2400 ACT
35070180 STA MARIA PG IDEAM IDEAM SANTA MARIA BATA 4.860.778 -73.256.750 850 SUS
35070450 SITIO PRESA PM SANTA MARIA BATA 4.900.000 -73.300.000 1280 ACT
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COD NOMBRE CAT INSTITUCION OPERADOR MUNICIPIO CORRIENTE LAT LONG ALTURA ESTADO
35080140 CACHIPAY PG SANTA MARIA BATA 4.883.333 -73.250.000 ACT
35070100 SOMONDOCO PM IDEAM IDEAM SOMONDOCO SOMONDOCO 4.983.000 -73.433.028 1600 ACT
35070320 MARTOTA PM IDEAM IDEAM SOMONDOCO QDA CUYA 4.936.472 -73.436.083 2620 ACT
35075020 SUTATENZA CP IDEAM IDEAM SUTATENZA SOMONDOCO 5.022.278 -73.449.167 1930 ACT
35070550 VALLE GRANDE PG IDEAM IDEAM TENZA GARAGOA 5.056.611 -73.426.917 1830 ACT
35070040 TIBANA PM IDEAM IDEAM TIBANA TIBANA 5.315.278 -73.395.944 2115 ACT
35070030 TURMEQUE PM IDEAM IDEAM TURMEQUE TURMEQUE 5.190.000 -73.190.000 2400 ACT
35070050 UMBITA PM IDEAM IDEAM UMBITA BOSQUE 5.219.111 -73.444.556 2300 ACT
35070020 VENTAQUEMADA PM IDEAM IDEAM VENTAQUEMADA TURMEQUE 5.367.167 -73.519.889 2630 ACT
35075080 PRMO RABANAL-AUTOM AM IDEAM CORPOCHIVOR - IDEAM VENTAQUEMADA TEATINOS 5.392.389 -73.562.778 3398 SUS
35075090 MACHETA AUTOMATICA CP CAR CAR MACHETÁ BATA 5.083.333 -73.650.000 2669 ACT
35075501 MANTA - AUTOM CP CAR CAR MANTA 4.998.167 -73.552.278 1.888 ACT
*Turmequé CP-A Corpochivor Corpochivor Turmequé Río Turmequé 5,277418 -73,528431 3000
*Corpochivor CP
*Garagoa AM Corpochivor Corpochivor Garagoa Río Garagoa 5,081366 -73,360177
Santa María, Río Bata 35085070 *Santa María CP 4,84125 -73,256694 1300 ACT Corpochivor Corpochivor Vda Calichana Lengupá Ideam Ideam
Jenesano 35075030 *Villa Luisa CO Ideam Ideam Teatinos 5,422222 -73,349417 2200 ACT Vda. Volador
*Puente Camacho
Fuente: Elaboración propia a partir de IDEAM, 2016 y Corpochivor, 2016.
Información faltante * Base de datos estaciones Corpochivor. Emitido por correo electrónico 27 de Junio de 2016 Parte del proceso de depuración de la información consistió en validar las series de datos aportadas por cada estación, en las cuales se encontró que alguna de ellas no se cuenta con información superior a 15 años. Las estaciones que corresponden a la base de datos de Corpochivor no son válidas para el estudio pues no cuentan con la cantidad de datos solicitada por el anexo técnico, así como se puede observar en el siguiente resumen:
Año de Año Nombre estación Instalación Activación *Turmequé 10/10/2001 - *Corpochivor - - *Garagoa 15/09/2009 - *Santa María 10/03/2005 1/01/2011 *Villa Luisa 15/07/1981 15/02/2006 *Puente Camacho - - *La Capilla 8/03/2005 1/01/2011
- Información faltante
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Cabe resaltar que dentro de la jurisdicción de Corpochivor existen dos municipios que no cuentan con estaciones meteorológicas (Viracachá y Guateque), para el resto de los veintitrés municipios se encuentra alguna estación, como mínimo pluviométrica. A continuación, se presenta la información y características de las estaciones finalmente utilizadas en el presente estudio. La estación de la Capilla con código 35085080 tuvo fecha de instalación
Tabla 4-2. Estaciones Meteorológicas utilizadas para el estudio climatológico de la cuenca del río Garagoa
COORDENADAS ALTIT PERIOD CODIGO CA NOMBRE EST** INST DPTO MPIO CORRIENTE (m.s. O DE CAT. T* LATITUD LONGITUD n.m.) INFO 1985- 35070010 RAMIRIQUI PG ACT IDEAM BOYACÁ RAMIRIQUÍ JENESANO 5º 23' 58'' N 73º 19' 57'' W 2360 2015 1985- 35070020 VENTAQUEMADA PM ACT IDEAM BOYACÁ VENTAQUEMADA TURMEQUÉ 05º 22' 02'' N 73º 31' 12'' W 2630 2015 1985- 35070030 TURMEQUE PM ACT IDEAM BOYACÁ TURMEQUÉ TURMEQUÉ 05º 19' 04'' N 73º 19' 46'' W 2400 2015 1998- 35070040 TIBANA PM ACT IDEAM BOYACÁ TIBANÁ TIBANÁ 05º 18' 55'' N 73º 23' 45'' W 2115 2014 1982- 35070050 UMBITA PM ACT IDEAM BOYACA UMBITA BOSQUE 05º 13' 09'' N 73º 26' 40'' W 2300 2012 1985- 35070060 QUINCHOS LOS PM ACT IDEAM BOYACA CHINAVITA FUSAVITA 05º 13' 58'' N 73º 20' 59'' W 2150 2015 1985- 35070070 CHINAVITA PM ACT IDEAM BOYACÁ CHINAVITA GARAGOA 05º 09' 53'' N 73º 21' 01'' W 1900 2015 1983- 35070080 GARAGOA PG ACT IDEAM BOYACA GARAGOA GARAGOA 05º 04' 44'' N 73º 22' '7' W 1700 2013 SOMONDOC 1984- 35070100 SOMONDOCO PM ACT IDEAM BOYACÁ SOMONDOCO 04º 58' 59'' N 73º 25' 59'' W 1600 O 2014 GUAYATA LA SOMONDOC 1985- 35070110 PG ACT IDEAM BOYACÁ GUAYATÁ 04º 58' 35'' N 73º 29' 01'' W 1580 GRANJA O 2015 1984- 35070130 QUEBRADA HONDA PM ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATÁ 04º 57' 05'' N 73º 18' 48'' W 1200 2004 1981- 35070180 STA MARIA PG ACT IDEAM BOYACÁ SANTA MARIA BATA 5º 73' 04'' N 73º 15' 24'' W 850 2011 1985- 35070190 CHIVOR PG ACT IDEAM BOYACÁ CHIVOR CHIVOR 04º 53' 11'' N 73º 22' 03'' W 1850 2015 1985- 35070210 PACHAVITA PM ACT IDEAM BOYACÁ PACHAVITA GARAGOA 05º 08' 21'' N 73º 23' 44'' W 2160 2015 MACHETA GJA CUNDINAMA 1992- 35070230 PG ACT IDEAM MACHETÁ MACHETÁ 5º 04' 30'' N 73º 34' 46'' W 1815 AGROP RCA 2012 1985- 35070260 ALMEIDA PG ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATA 04º 58' 15'' N 73º 22' 48'' W 1954 2015 1994- 35070310 TEATINOS PG ACT IDEAM BOYACÁ SAMACÁ TEATINOS 05º 25' 22'' N 73º 22' 23'' W 3250 2014 1997- 35070320 MARTOTA PM ACT IDEAM BOYACÁ SOMONDOCO QDA CUYA 04º 56' 11'' N 73º 26' 10'' W 2620 2015 1984- 35070470 ESC LOS MOLINOS PM ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATÁ 04º 57' 02'' N 73º 24' 37'' W 2150 2014 CUNDINAMA 1989- 35070480 ESPERANZA LA PG ACT IDEAM MANTA MACHETA 05º 00' 27'' N 73º 32' 18'' W 1854 RCA 2014 HATO GRANDE CUNDINAMA 1987- 35070490 PM ACT IDEAM MANTA MACHETA 04º 57' 34'' N 73º 35' 04'' W 2346 HDA RCA 2011 1984- 35070500 CAMPO REAL PG ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATÁ 04º 59' 45'' N 73º 22' 54'' W 1430 2014 1985- 35070520 POMARROSOS LOS PG ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATA 04º 55' 53'' N 73º 21' 01'' W 1780 2015 1985- 35070550 VALLE GRANDE PG ACT IDEAM BOYACÁ TENZA GARAGOA 05º 03' 24'' N 73º 25' 37'' W 1830 2015 1985- 35075010 NUEVO COLON AM ACT IDEAM BOYACÁ NUEVO COLÓN TURMEQUÉ 05º 21' 14'' N 73º 27' 23'' W 2438 2015 BOYACÁ- 1985- 35075020 SUTATENZA CP ACT IDEAM SUTATENZA GARAGOA 05º 01' 20'' N 73º 26' 57'' W 1930 CASANARE 2015 1985- 35075030 VILLA LUISA CO ACT IDEAM BOYACÁ RAMIRIQUÍ TEATINOS 05º 25' 20'' N 73º 20' 58'' W 2200 2015 INST AGR 1985- 35075040 CP ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATA 04º 56' 28'' N 73º 19' 00'' W 1300 MACANAL 2015 Fuente: IDEAM, 2016.
*CAT: Categoría de la estación; ** EST: Estado de la estación (Activa o suspendida)
En el anexo I del presente informe se remite la información meteorológica original entregada por el IDEAM y en el Anexo II el tratamiento de datos. La información remitida inicialmente se presente en formato txt, la cual es procesada a formato Excel con el fin de realizar el análisis
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca respectivo. A continuación, se presenta tabla informativa de los datos contenidos en cada una de las estaciones que serán vitales para el desarrollo del componente:
Tabla 4-3. Datos contenidos en las estaciones climatológicas
CATEGORÍA DATO Valores totales mensuales de precipitación PG Valores N° días mensuales de precipitación Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas Valores totales mensuales de precipitación PM Valores N° días mensuales de precipitación Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas Valores totales mensuales de precipitación Valores N° días mensuales de precipitación Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas Valores medios mensuales de temperatura Valores máximos mensuales de temperatura Valores mínimos mensuales de temperatura CO Valores media-mini mensuales de temperatura Valores media-maxi mensuales de temperatura Valores medios mensuales de nubosidad (Octas) Valores totales mensuales de recorrido del viento (Kms) Valores totales mensuales de evaporación (mms) Valores medios mensuales de humedad relativa (%) Valores totales mensuales de precipitación Valores N° días mensuales de precipitación Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas. Valores medios mensuales de temperatura (oc) Valores máximos mensuales de temperatura (oc) CP Valores mínimos mensuales de temperatura (oc) Valores medios mensuales de humedad relativa (%) Valores totales mensuales de evaporación (mms) Valores totales mensuales de brillo solar (horas) Valores medios(v) mensuales de velocidad del viento (m/s) Fuente: IDEAM, 2016.
La red climatológica de la cuenca del río Garagoa se encuentra concentrada hacia el suroriente del territorio, mientras que hacia el centro-occidente de la misma se encuentran áreas que no han sido abarcadas por la misma. En la Figura 1 se presenta la distribución espacial de las estaciones climatológicas de la cuenca del río Garagoa.
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Figura 1. Distribución espacial de las estaciones climatológicas de la cuenca del río Garagoa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.
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Con el fin de precisar la información resultante de la Figura 1 se presenta el resultado del análisis espacial por visibilidad en la Tabla 4-4 :
Tabla 4-4 - Resultado de análisis espacial por visibilidad
CODIGO NOMBRE_EST COTA COOR_ESTE COOR_NORTE COMENTARIO 3507026 ALMEIDA 2120 1075142,158 1039162,19 DENTRO DE LA CUENCA 3507050 CAMPO REAL 1430 1076986,874 1042850,454 DENTRO DE LA CUENCA 3507007 CHINAVITA 1900 1078815,173 1061284,318 DENTRO DE LA CUENCA 3507019 CHIVOR 1850 1078754,374 1032131,149 DENTRO DE LA CUENCA 3507047 ESC LOS MOLINOS 2150 1075142,158 1039162,19 DENTRO DE LA CUENCA 3507048 ESPERANZA LA 1854 1060347,629 1046521,092 DENTRO DE LA CUENCA 3507008 GARAGOA 1700 1078823,332 1053911,549 DENTRO DE LA CUENCA 3507011 GUAYATA LA GRANJA 1580 1065897,684 1040996,48 DENTRO DE LA CUENCA 3507049 HATO GRANDE HDA 2346 1052958,287 1040986,003 DENTRO DE LA CUENCA 3507504 INST AGR MACANAL 1300 1084383,022 1041015,405 DENTRO DE LA CUENCA 2401512 ISLA DEL SANTUARIO 2580 1038140,468 1096269,541 VISIBLE EN EL MAPA 3507023 MACHETA GJA AGROP 1815 1054798,417 1052046,044 DENTRO DE LA CUENCA 3507032 MARTOTA 2620 1071445,012 1039158,51 DENTRO DE LA CUENCA 3507501 NUEVO COLON 2438 1069552,958 1083392,659 DENTRO DE LA CUENCA 3507021 PACHAVITA 2160 1075119,135 1061280,299 DENTRO DE LA CUENCA 3507052 POMARROSOS LOS 1780 1078843,263 1035479,691 DENTRO DE LA CUENCA 3507013 QUEBRADA HONDA 1200 1084383,022 1041015,405 DENTRO DE LA CUENCA 3507006 QUINCHOS LOS 2150 1080652,613 1070502,417 DENTRO DE LA CUENCA 3507001 RAMIRIQUI 2360 1082478,222 1088936,755 DENTRO DE LA CUENCA 2120574 SILOS 2709 1041857,945 1057566,623 VISIBLE EN EL MAPA 3507010 SOMONDOCO 1600 1069592,952 1042843,046 DENTRO DE LA CUENCA 3507018 STA MARIA 850 1089942,169 1029962,649 DENTRO DE LA CUENCA 3507502 SUTATENZA 1930 1069587,665 1048372,512 DENTRO DE LA CUENCA 3507031 TEATINOS 2700 1060311,078 1088913,3 DENTRO DE LA CUENCA 3507004 TIBANA 2115 1076946,781 1079714,209 DENTRO DE LA CUENCA 3507003 TURMEQUE 2400 1065861,711 1079702,661 DENTRO DE LA CUENCA 3507005 UMBITA 2300 1069565,99 1070490,459 DENTRO DE LA CUENCA 3507055 VALLE GRANDE 1830 1071432,347 1052060,638 DENTRO DE LA CUENCA 3507002 VENTAQUEMADA 2630 1062161,694 1085228,667 DENTRO DE LA CUENCA 3507503 VILLA LUISA 2200 1078779,319 1092618,76 DENTRO DE LA CUENCA Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.1 TRATAMIENTO DE DATOS CLIMATOLOGICOS Para el desarrollo del análisis climatológico de la cuenca del río Garagoa, fue necesario la existencia de una red de estaciones climatológicas que contuvieran series de datos continuas, suficientes y homogéneas que garanticen una calidad adecuada de los mismos, es por esto que se hizo indispensable realizar en primera instancia la calidad de información existente con
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca el fin de proceder con el análisis de los datos contenidos previó a su procesamiento en el estudio. A continuación, se presenta el procedimiento desarrollado para el análisis de la información climática obtenida en las estaciones del IDEAM. 4.1.1 Llenado de datos faltantes Con el fin de completar las sucesiones de tiempo de información meteorológica de las estaciones examinadas se generaron aleatoriamente los valores faltantes de manera autónoma para cada estación y cada mes, con ello se perfeccionaron los datos faltantes para cada una de las series y parámetros analizados en el presente estudio. En la Tabla 4-5 se presentan los datos faltantes en cada una de las estaciones y su porcentaje con respecto al total de la serie.
Tabla 4-5. Datos faltantes en las series analizadas Porcentaje de CODIGO No DATOS ESTACION datos faltantes CAT. FALTANTES (%) RAMIRIQUI 35070010 20 2,87 VENTAQUEMADA 35070020 46 6,08 TURMEQUE 35070030 17 1,75 TIBANÁ 35070040 23 4,79 UMBITA 35070050 14 1,98 LOS QUINCHOS 35070060 14 2,59 CHINAVITA 35070070 5 0,68 GARAGOA 35070080 20 2,98 SOMONDOCO 35070100 12 2,50 GUAYATÁ LA 35070110 3 0,63 GRANJA QUEBRADA HONDA 35070130 18 3,75 SANTA MARIA 35070180 13 1,84 CHIVOR 35070190 8 1,96 PACHAVITA 35070210 8 1,96 MACHETA GJA 35070230 16 3,33 AGROP ALMEIDA 35070260 18 4,29 TEATINOS 35070310 28 4,09 MARTOTA 35070320 18 7,50 ESC LOS MOLINOS 35070470 27 6,62 LA ESPERANZA 35070480 29 8,33 HDA HATO GRANDE 35070490 30 8,62 CAMPO REAL 35070500 11 2,86 LOS POMARROSOS 35070520 20 4,90 VILLA GRANDE 35070550 29 7,55 NUEVO COLÓN 35075010 12 2,13 SUTATENZA 35075020 49 9,28 VILLA LUISA 35075030 25 6,13 INST AGR MACANAL 35075040 20 5,05 Fuente: IDEAM, 2016.
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Los valores completados se generan estocásticamente como la suma entre el valor promedio mensual (푋̅푚) de los años con mismo régimen hidrológico y la desviación estándar (휎) de toda la muestra de datos mensuales, afectada por un número aleatorio de distribución normal. La siguiente es la ecuación que representa esta relación:
푋̂푖 = 푋̅푚 + 휎 ∙ 휉 Donde:
푋̂푖 es el valor faltante estimado para el mes i,
푋̅푚 es el valor promedio de la serie mensual de tiempo del año con régimen hidrológico correspondiente, 휎 es la desviación estándar de toda la muestra del mes correspondiente, 휉 es el número aleatorio con distribución normal, calculado mediante la ecuación de Box y Müller: u1 y u2 es los números aleatorios de una distribución uniforme con intervalo 0 a 1.
1 1 2 휉 = (ln ( )) ∙ cos(2휋푢2) 푢1 En el anexo II. Información Meteorológica. Se presentan las series de datos para cada uno de los parámetros analizados en las estaciones procesadas. 4.1.1.1 Análisis de consistencia Para las investigaciones y análisis hidroclimáticos es muy importante que los datos sean intercomparables en la totalidad de los registros. Esta consideración concierne particularmente a los datos obtenidos en una misma ubicación en fechas y momentos diferentes. A lo largo de un registro prolongado pueden aparecer problemas vinculados a las modificaciones de las prácticas de observación y en particular de los instrumentos. Tales cambios pueden dar lugar a graves problemas y la utilidad de una serie de observaciones histórica puede resultar gravemente mermada (Martinez Alfaro, Martinez Santos, & Castaño Castaño, 2006). Para el análisis de consistencia de datos se llevó a cabo el método de la Water Resourses Council, la cual busca identificar datos dudosos que se separan de la tendencia central de los valores máximos por encima o por debajo de la media y con esto facilitar la toma de decisión en la retención o eliminación de datos que puedan afectar significativamente la magnitud de los parámetros estadísticos (Chow, Maidment, & Mays, 1994).Contando con un nivel de significancia del 10%. La expresión para el desarrollo de este análisis de datos dudosos tanto altos como bajos es la siguiente:
푌퐻 = 푦̅ + 퐾푛 푥 푆푦 Donde:
YH = es el umbral dudoso alto o bajo en unidades logarítmicas
Y y Sy son variables estadísticas dependiendo del tamaño de la muestra.
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Kn= valor tabulado para una muestra de tamaño n; valor utilizado para detectar dados dudosos en un nivel de significancia del 10% de información normalmente distribuidos. Si los logaritmos de los valores en una muestra son mayores que Yh en la anterior ecuación, entonces se considera un dato dudoso alto. Para el caso de dados dudosos bajos se contempla la siguiente ecuación:
푌퐻 = 푦̅ − 퐾푛 푥 푆푦 Estos datos dudosos bajos pueden ser eliminados de la serie de datos. El parámetro Kn fue establecido por la Water Resources Council (1981) obtenido los siguientes valores:
Tabla 4-6. Valores de Kn para la prueba de datos dudosos Tamaño de Tamaño de Tamaño de Tamaño de la muestra Kn la muestra Kn la muestra Kn la muestra Kn n n n n 10 2,036 24 2,467 38 2,661 60 2,837 11 0,088 25 2,486 39 2,671 65 2,866 12 2,134 26 2,502 40 2,682 70 2,893 13 2,175 27 2,519 41 2,692 75 2,917 14 2,213 28 2,534 42 2,700 80 2,940 15 2,247 29 2,549 43 2,710 85 2,961 16 2,279 30 2,563 44 2,719 90 2,981 17 2,309 31 2,577 45 2,727 95 3,000 18 2,335 32 2,591 46 2,736 100 3,017 19 2,361 33 2,604 47 2,744 110 3,049 20 2,385 34 2,616 48 2,753 120 3,078 21 2,408 35 2,628 49 2,760 130 3,104 22 2,429 36 2,639 50 2,768 140 3,129 23 2,448 37 2,650 55 2,804
Fuente: (Chow, Maidment, & Mays, 1994) Dada la extensión de los datos, el análisis fue realizado para los valores totales anuales para cada uno de los parámetros climáticos establecidos en las estaciones procesadas. En la Tabla 4-7 se presentan los resultados obtenidos para cada una de las estaciones analizadas y en el anexo II. Información meteorológica tratada los resultados gráficos de la aplicación del método.
Tabla 4-7. Resultados del análisis de consistencia en los parámetros de precipitación media mensual
Años con NOMBRE CODIGO CAT. YL YH n Kn Media DESVES inconsistencia RAMIRIQUI 35070010 2,86 3,21 30 2,56 3,04 0,07 Ninguno VENTAQUEMADA 35070020 2,76 3,13 30 2,56 2,95 0,07 2011 TURMEQUE 35070030 2,60 3,18 30 2,56 2,89 0,11 Ninguno
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Años con NOMBRE CODIGO CAT. YL YH n Kn Media DESVES inconsistencia TIBANA 35070040 2,92 3,50 16 2,28 3,21 0,13 Ninguno UMBITA 35070050 2,89 3,16 30 2,56 3,02 0,05 Ninguno QUINCHOS LOS 35070060 3,12 3,41 30 2,56 3,26 0,06 Ninguno CHINAVITA 35070070 2,92 3,39 30 2,56 3,16 0,09 Ninguno GARAGOA 35070080 2,98 3,27 30 2,56 3,13 0,06 Ninguno SOMONDOCO 35070100 2,91 3,25 30 2,56 3,08 0,07 Ninguno GUAYATA LA GRANJA 35070110 2,95 3,20 30 2,56 3,08 0,05 Ninguno QUEBRADA HONDA 35070130 3,22 3,55 30 2,56 3,39 0,06 Ninguno STA MARIA 35070180 3,49 3,82 30 2,56 3,65 0,06 Ninguno CHIVOR 35070190 3,32 3,56 30 2,56 3,44 0,05 Ninguno PACHAVITA 35070210 2,93 3,30 30 2,56 3,12 0,07 Ninguno MACHETA GJA AGROP 35070230 2,90 3,21 20 2,39 3,05 0,07 Ninguno ALMEIDA 35070260 3,05 3,32 30 2,56 3,18 0,05 Ninguno TEATINOS 35070310 3,00 3,26 20 2,39 3,13 0,05 Ninguno MARTOTA 35070320 2,91 3,61 18 2,34 3,26 0,15 Ninguno ESC LOS MOLINOS 35070470 3,09 3,45 30 2,34 3,27 0,08 Ninguno ESPERANZA LA 35070480 2,91 3,18 25 2,49 3,04 0,05 Ninguno HATO GRANDE HDA 35070490 3,05 3,56 24 2,47 3,31 0,10 Ninguno CAMPO REAL 35070500 2,98 3,27 30 2,56 3,12 0,06 Ninguno POMARROSOS LOS 35070520 3,26 3,51 30 2,56 3,38 0,05 Ninguno VALLE GRANDE 35070550 2,89 3,32 30 2,56 3,10 0,08 Ninguno NUEVO COLON 35075010 2,84 3,10 30 2,56 2,97 0,05 Ninguno SUTATENZA 35075020 2,94 3,22 30 2,56 3,08 0,05 Ninguno VILLA LUISA 35075030 2,78 3,20 30 2,56 2,99 0,08 Ninguno INST AGR MACANAL 35075040 3,23 3,46 30 2,56 3,34 0,05 Ninguno Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016. Para el caso de la estación Ventaquemada, el dado dudoso alto correspondiente al año 2011 se encuentra directamente relacionado con el fenómeno de la Niña ocurrido en dicho año. 4.1.1.2 Análisis de homogeneidad Otra prueba realizada a los datos es el análisis de homogeneidad, para lo cual se estableció la prueba estadística t de Student, pues es muy útil y eficaz para detectar cambios abruptos en la media lo cual generaría perdida en la homogeneidad de los datos. Con el fin de obtener mejores resultados, se recomienda que la muestra total se divida en dos partes con tamaños iguales para que las medias sean muy similares. Se considera que una muestra es homogénea si el valor del estadístico td de la prueba t de Student que se calcula con la siguiente ecuación, resulta menor o igual al estadístico tc de la distribución t de Student de dos colas de la tabla 7.2 y con n1+n2-2 grados de libertad. 푋̅̅̅ − 푋̅̅̅ 푡 = 1 2 푑 1⁄ 푛 푆 2 + 푛 푆 2 1 1 2 [ 1 1 2 2 ( + )] 푛1 + 푛2 − 2 푛1 푛2
Donde:
̅푋̅1̅ media de la muestra 1,
푋̅̅2̅ media de la muestra 2,
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푛1 número de registros de la muestra 1,
푛2 número de registros de la muestra 2, 2 푆1 varianza de la muestra 1, 2 푆2 varianza de la muestra 2,
Se considera que una muestra es homogénea si el valor del estadístico td de la prueba t de Student que se calcula con la ecuación anterior, resulta menor o igual al estadístico tc de la distribución t de Student de dos colas del siguiente cuadro y con n1+n2 -2 grados de libertad. De acuerdo al análisis realizado, a continuación, se presenta el resumen de resultados para las estaciones meteorológicas que conforman la cuenca del río Garagoa, donde se observa que las series de cada una de las estaciones son homogéneas, consistentes y la información contenida es recomendable para el desarrollo del proyecto:
Tabla 4-8. Resultados homogeneidad de serie de datos
td < tc td < tc ESTACIÓN Formula ESTACIÓN Formula Td Tc Td Tc Prueba Prueba RAMIRIQUI 0,249 1,96 ALMEIDA 0,415 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba VENTAQUEMADA 0,041 1,96 TEATINOS 0,966 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba TURMEQUE 0,693 1,96 MARMOTA 0,138 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba TIBANA 0,907 1,96 ESC LOS MOLINOS 0,112 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba UMBITA 0,619 1,96 LA ESPERANZA 0,927 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba QUINCHOS LOS 0,543 1,96 HDA HATO GRANDE 0,694 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba CHINAVITA 0,597 1,96 CAMPO REAL 0,101 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba GARAGOA 0,335 1,96 LOS POMARROSOS 0,956 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba SOMONDOCO 0,79 1,96 VALLE GRANDE 0,24 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba GUAYATA LA GRANJA 0,315 1,96 NUEVO COLON 0,155 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba QUEBRADA HONDA 0,199 1,96 SUTATENZA 0,287 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba STA MARIA 0,756 1,96 VILLA LUISA 0,078 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba CHIVOR 0,875 1,96 MACANAL 0,916 1,96 Homogénea Homogénea Prueba Prueba PACHAVITA 0,583 1,96 EL CARACOL 0,423 1,96 Homogénea Homogénea Prueba MACHETA GJA AGROP 0,099 1,96 Homogénea Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016. El análisis de datos que se realiza para cada estación permite identificar el valor promedio, máximo y mínimo, información que posteriormente permite definir las condiciones climáticas de la cuenca del río Garagoa. El primer paso para este análisis de los datos es la obtención de la estadística descriptiva, en el que se realiza una primera exploración a las series analizadas, en la Tabla 4-9 se presentan este análisis para cada una de las estaciones utilizadas.
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Tabla 4-9. Estadística descriptiva para los datos de precipitación total mensual
COEFICIENTE No DE DESVIACIÓN ESTACIÓN MEDIA MEDIANA MODA VARIANZA CURTOSIS DE MIN MAX DATOS ESTANDAR ASIMETRÍA RIMIRIQUI 360 91,58 89,79 14,8 54,41 2960,5 -0,13 0,43 0 278,5 VENTAQUEMADA 360 74,95 71,25 0 45,23 2046,15 0,72 0,69 0 244,9 TUMEQUE 360 66,38 55,65 3 51,88 2691,86 1,65 1,13 0 309,7 TIBANÁ 192 140,54 131,95 0 95,53 9126,28 0,10 0,69 0 423 UMBITA 360 88,64 87,3 0 56,78 2334,78 -0,36 0,38 0 271,1 LOS QUINCHOS 360 153,96 148,5 0 101,63 10330,56 -0,44 0,41 0 451,9 CHINAVITA 360 121,92 114,85 149,9 81,24 6601,45 0,57 0,64 0 501,2 GARAGOA 360 112,55 106,9 9 76,43 5842,97 0,19 0,58 0 440,8 SOMONDOCO 360 101,20 92,75 0 71,84 5162,41 -0,41 0,55 0 316,6 GUAYATÁ LA GRANJA 360 99,87 93,75 145,3 65,16 4246,57 -0,43 0,43 0 296,6 QUEBRADA HONDA 360 205,78 185,25 0 150,83 22750,59 -0,5 0,60 0 625,7 SANTA MARIA 348 379,22 317,5 53,7 240,11 57654,39 -0,81 0,22 0 1059 CHIVOR 276 230,93 209,75 72,2 149,03 22211,47 -0,53 0,47 2,5 681,5 PACHAVITA 360 110,28 103,75 43 74,71 5582,28 0,92 0,73 0 426 MACHETA GJA AGROP 240 94,85 91,2 0 59,75 3570,77 0,39 0,60 0 310,4 ALMEIDA 360 127,43 111,15 0 90,60 8208,76 -0,29 0,63 0 379,1 TEATINOS 240 113,65 102,2 51,4 65,1 4238,03 0,92 0,82 3,2 380,2 MARTOTA 216 160,72 127,3 0 134,04 17968,64 1,07 1,11 0 621,7 ESC LOS MOLINOS 360 158,39 138,1 0 116,98 13684,48 0,13 0,79 0 541,2 LA ESPERANZA 300 92,87 88,45 3,2 58,56 3430,22 -0,26 0,45 0,3 279,4 HDA HATO GRANDE 288 172,87 161,45 0 112,42 12639,14 0,11 0,64 0 603,7 CAMPO REAL 360 111,49 101,45 0 80,17 6427,84 -0,48 0,55 0 347,7 LOS POMARROSOS 360 203,34 182,65 1,8 143,31 20538,6 -0,34 0,6 0 658,8 VILLA GRANDE 360 107,87 95,85 0 81,41 6628,94 2,71 1,22 0 552,2 NUEVO COLÓN 360 78,23 74,55 24,7 49,15 2416,67 0,53 0,59 0 301,83 SUTATENZA 360 101 93,3 1,4 67,26 4524,43 -0,6 0,39 0,6 298,5 VILA LUISA 360 82,66 79,85 7 49,06 2407,01 0,4 0,61 0,4 261,5 INST AGR MACANAL 360 183,99 165,43 135,6 130,15 16041,15 -0,32 0,60 0 627,8 Fuente: IDEAM, 2016.
4.1.1.3 Análisis de las tendencias de las principales variables meteorológicas (Precipitación y Temperatura) La variabilidad y el Cambio Climático están teniendo fuertes consecuencias sobre diferentes variables meteorológicas; provocando cambios en los patrones de precipitación y temperatura que afectan directamente la disponibilidad hídrica su gestión, las prácticas agrícolas y los ecosistemas. En el caso particular, en el análisis de las tendencias en la precipitación y temperatura anual/mensual se compararon con variables geográficas de altitud, latitud y longitud, mediante la determinación de funciones de regresión y la evaluación del grado de ajuste, con el coeficiente de correlación de Pearson (R2). (Ver numeral 4.2.1 Análisis de efecto orográfico en el comportamiento espacial de la precipitación y la temperatura).
Con el propósito de identificar las tendencias de viabilidad de información para el trabajo que requiere este proyecto, a continuación, presentamos resumen por estaciones donde se evidencia que si existe tendencia en todos los datos analizados:
Tabla 4-10. Tendencias de información para la variable de precipitación, precipitación máxima en 24 horas y número días precipitación
PRECIPITACIÓN PREC. MÁX 24 H. NUM DIAS PREC. ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años Tendencia Años
ALMEIDA [35070260] Si 1985-2014 Si 1974-2015 Si 1985-2014 CAMPO REAL [35070500] Si 1984-2013 Si 1985-2013 Si 1983-2013
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PRECIPITACIÓN PREC. MÁX 24 H. NUM DIAS PREC. ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años Tendencia Años
CHINAVITA [35070070] Si 1985-2014 Si 1984-2014 Si 1980-2014 CHIVOR [35070190] Si 1985-2014 Si 1984-2014 Si 1982-2013 ESC LOS MOLINOS [35070470] Si 1984-2014 Si 1983-2013 Si 1984-2014 ESPERANZA LA [35070480] Si 1989-2014 Si 1987-2014 Si 1987-2014 GARAGOA [35070080] Si 1983-2013 Si 1983-2013 Si 1982-2013 GUAYATA LA GRANJA [35070110] Si 1985-2014 Si 1984-2013 Si 1983-2013 HATO GRANDE HDA [35070490] Si 1987-2014 Si 1987-2014 Si 1987-2014 MACHETA GJA AGROP [35070230] Si 1992-2013 Si 2015-1982 Si 1990-2013 MARTOTA [35070320] Si 1997-2017 Si 1997-2017 Si 1997-2017 PACHAVITA [35070210] Si 1985-2014 Si 1983-2014 Si 1980-2014 POMARROSOS LOS [35070520] Si 1985-2014 Si 1983-2014 Si 1983-2013 QUEBRADA HONDA [35070130] Si 1984-2014 Si 1983-2014 Si 1979-2014 QUINCHOS LOS [35070060] Si 1985-2014 Si 1983-2013 Si 1974-2012 RAMIRIQUI [35070010] Si 1985-2014 Si 1983-2013 Si 1976-2013 SOMONDOCO [35070100] Si 1984-2014 Si 1984-2014 Si 1981-2014 STA MARIA [35070180] Si 1981-2013 Si 1981-2014 Si 1978-2014 TEATINOS [35070310] Si 1994-2014 Si 1994-2014 Si 1990-2014 TIBANA [35070040] Si 1998-2014 Si 1995-2014 Si 1993-2014 TURMEQUE [35070030] Si 1985-2014 Si 1985-2014 Si 1981-2014 UMBITA [35070050] Si 1982-2013 Si 1982-2014 Si 1981-2013 VALLE GRANDE [35070550] Si 1985-2014 Si 1985-2015 Si 1985-2014 VENTAQUEMADA [35070020] Si 1985-2014 Si 1985-2014 Si 1984-2014 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Teniendo en cuenta que para mejores resultados de análisis e interpretación de las variables de temperatura y precipitación se usaron estaciones que están afuera de la jurisdicción de la cuenca del Río Garagoa a continuación se presentan las tendencias de dichas estaciones.
Tabla 4-11 - Tendencias de información para la variable de precipitación, y temperatura
PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años INST AGR MACANAL [35075040] Si 1985-2014 Si 1984-2013 NUEVO COLON [35075010] Si 1985-2014 Si 1985-2014 SUTATENZA [35075020] Si 1985-2014 Si 1995-2014 VILLA LUISA [35075030] Si 1985-2014 Si 1989-2013 COPA LA [24035040] Si 1993-2015 Si 1993-2015 GUASCA [21205700] Si 1977-2014 Si 1977-2014 ISLA DEL SANTUARIO [24015120] Si 1973-2014 Si 1973-2014 JAPON EL [35055010] Si 1981-2014 Si 1981-2014 SILOS [21205740] Si 1977-2015 Si 1977-2015
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PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años VILLA DE LEIVA [24015300] Si 1983-2014 Si 1983-2014 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
A continuación, se presentan la información para las variables de precipitación y temperatura para las cuatro estaciones que están ubicadas dentro de la cuenca del río Garagoa y las estaciones que se usaron con el propósito de realizar una correlación de mayor certeza
Tabla 4-12. Tendencias de información para la variable de precipitación y temperatura
PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años
INST AGR MACANAL [35075040] Si 1985-2014 Si 1984-2013 NUEVO COLON [35075010] Si 1985-2014 Si 1985-2014 SUTATENZA [35075020] Si 1985-2014 Si 1995-2014 VILLA LUISA [35075030] Si 1985-2014 Si 1989-2013 COPA LA [24035040] Si 1993-2015 Si 1993-2015 GUASCA [21205700] Si 1977-2014 Si 1977-2014 ISLA DEL SANTUARIO [24015120] Si 1973-2014 Si 1973-2014 JAPON EL [35055010] Si 1981-2014 Si 1981-2014 SILOS [21205740] Si 1977-2015 Si 1977-2015 VILLA DE LEIVA [24015300] Si 1983-2014 Si 1983-2014 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 En el anexo II del presente informe se remiten las tablas con la información trabajada adicionalmente, el equipo consultor analizo variables como humedad relativa, brillo solar lo cual permitió tener un balance más apropiado de las diferentes fluctuaciones a lo largo del año. Todas las variables mostradas presentan tendencia óptima para cumplir con los alcances del proyecto.
Tabla 4-13. Tendencias de información para la variable de precipitación y temperatura
PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA PREC. MÁX 24 H. ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años Tendencia Años INST AGR MACANAL [35075040] Si 1985-2014 Si 1984-2013 Si 1983-2013 NUEVO COLON [35075010] Si 1985-2014 Si 1985-2014 Si 1985-2014 SUTATENZA [35075020] Si 1985-2014 Si 1995-2014 Si 1985-2014 VILLA LUISA [35075030] Si 1985-2014 Si 1989-2013 Si 198-2013
NUM DIAS PREC. HUMEDAD RELATIVA EVAPORACIÓN ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años Tendencia Años Tendencia Años INST AGR MACANAL [35075040] Si 1985-2014 Si 1986-2013 Si 1984-2014 NUEVO COLON [35075010] Si 1982-2014 Si 1981-2014 Si 1980-2015
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SUTATENZA [35075020] Si 1975-2013 Si 1997-2013 Si 1996-2011 VILLA LUISA [35075030] Si 1982-2014 Si 1988-2014 Si 198-2014
BRILLO SOLAR ESTACIÓN CÓDIGO Tendencia Años INST AGR MACANAL [35075040] Si 1983-2013 NUEVO COLON [35075010] Si 1969-2011 SUTATENZA [35075020] Si 1987-2012 VILLA LUISA [35075030] - - Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Entender el funcionamiento de estos procesos se ha convertido en uno de los principales objetivos en el desarrollo del proyecto, sin embargo, el funcionamiento de estas dinámicas, se fundamenta en el interés por tratar de modelar de forma precisa su comportamiento. Estudiar las alteraciones en la oferta hídrica asociadas a la variabilidad o al cambio climático, es importante para ajustar adaptaciones frente a los cambios actuales y futuros, para esto se requiere comprender cambios históricos espacio-temporales en el patrón regional de lluvias, para esto, se analizaron las tendencias de la precipitación mensual (1981-2014) y temperatura mensual (1985-2006) en escalas de la lluvia total-anual, mensual-multianual.
4.2 ANÁLISIS DE LAS VARIABLES CLIMATICAS 4.2.1 Análisis de datos diarios Tomando en cuenta que el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), considera un tratamiento de la información diaria recolectada de sus respectivas estaciones hidrometeorológicas y que a partir de éstos se obtienen datos mensuales de series multianuales; entonces, por parte de los alcances de este contrato únicamente se optó por la realización directa de una validación de estos datos diarios contrastándolos y comparándolos con los respectivos datos mensuales, encontrándolos así válidos y coherentes en todos sus años de registro.
Por esta razón, todas las variables climáticas representadas y analizadas en el presente documento, corresponden directamente a datos y registros mensuales cuya correlación funciona perfectamente en el desarrollo de un estudio global de cuenca, como lo es este POMCARG, así como también facilitan su análisis e interpretación para todos los años de datos recolectados. Por otra parte, el análisis de datos diarios únicamente tendría relevancia si se requiere conocer el valor medio exacto de precipitación, temperatura o de cualquier otra variable climática, para un día específico de un año determinado; dato éste que no es necesario para llevar a cabo la caracterización temporal y espacial del clima en la cuenca hidrográfica.
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4.2.2 Análisis del efecto orográfico en el comportamiento espacial de la precipitación y la temperatura 4.2.2.1 Temperatura El comportamiento de la temperatura teniendo en cuenta la diferencia altitudinal, está enmarcada en el gradiente térmico vertical, el cual indica que en promedio se presenta una variación de 1,67ºC por cada 254 metros de altura o 0,65 ºC/100 metros, valores normales de variación de la temperatura por las condiciones altitudinales, para identificar la relación de altura se estableció la ecuación de regresión lineal simple con información de la estaciones con información a nivel de cuenca y regional. La ecuación obtenida es: 퐻 = −185,32푥 + 5149,2 A partir de esta ecuación se determina la relación altitud y la temperatura para la cuenca del río Garagoa.
Tabla 4-14. Relación Temperatura vs Altura Temperatura Altitud (ºC) (m.s.n.m.) 8 3667 10 3296 12 2926 14 2555 16 2184 18 1814 20 1443 22 1072 24 702 26 331 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.2.2 Precipitación Con respecto al análisis del efecto orográfico en el comportamiento espacial de la precipitación se estableció relación la entre la altura y la precipitación. Al analizar los datos y se realiza la respectiva correlación lineal el valor del R2 es pequeño lo cual imposibilita realizar una relación completamente homogénea, sin embargo, con los valores reportados por las estaciones se identificó la relación entre altura y precipitación media mensual en donde se obtuvo lo siguiente:
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Gráfico 1 Relación de precipitación y altura
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 A continuación, se presentan los valores reportados para las variables utilizadas:
Tabla 4-15. Relación Precipitación vs Altura
ESTACIÓN PRECIP. ALTURA TEATINOS 1363,88 3250 VILLA DE LEIVA 1029,64 2850 GUASCA 814,45 2750 SILOS 979,61 2709 COPA LA 754,97 2700 VENTAQUEMADA 109,80 2630 MARTOTA 1928,69 2620 ISLA DEL SANTUARIO 1129,99 2580 NUEVO COLON 938,87 2438 TURMEQUE 796,63 2400 RAMIRIQUI 1098,99 2360 HATO GRANDE HDA 2074,49 2346 UMBITA 1063,75 2300 VILLA LUISA 992,03 2200 PACHAVITA 1323,44 2160 QUINCHOS LOS 1808,39 2150 ESC LOS MOLINOS 1900,75 2150 TIBANA 1686,58 2115 ALMEIDA 1529,18 1954 SUTATENZA 1212,12 1930 CHINAVITA 1463,06 1900 ESPERANZA LA 1114,48 1854 CHIVOR 2758,80 1850
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ESTACIÓN PRECIP. ALTURA VALLE GRANDE 1294,46 1830 MACHETA GJA AGROP 1138,30 1815 POMARROSOS LOS 2440,12 1780 GARAGOA 1463,06 1700 SOMONDOCO 1214,48 1600 GUAYATA LA GRANJA 1198,52 1580 CAMPO REAL 1337,98 1430 INST AGR MACANAL 2208,00 1300 QUEBRADA HONDA 2469,46 1200 STA MARIA 4556,60 850 JAPON EL 3798,57 280 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.3 Precipitación Con el fin de realizar el análisis pluviométrico de la cuenca hidrográfica del río Garagoa, se utilizó la información remitida por el IDEAM, que corresponden a veintiocho estaciones las cuales están inmersas en la cuenca del río Garagoa. Cuando a una corriente de aire encuentra con una montaña, esta obliga a la corriente de aire a ascender, lo cual genera que la masa de aire se enfríe y, si esté contiene suficiente humedad, el vapor de agua puede llegar a condensarse y formar nubosidad. De la nube que se forma en la barrera montañosa pueden caer precipitaciones, las cuales reducen la cantidad de agua que queda en el aire que llegará a la cima. Además, durante la formación de esta nube el calor liberado compensa el enfriamiento, dicho calor es cedido al aire que asciende, y con la pérdida de agua en la nube el aire queda más seco que al principio. Durante el descenso, el aire se recalienta por compresión, y al llegar a la llanura tiene una temperatura mayor a la que tenía antes de llegar a la montaña. Este fenómeno se conoce como el efecto Foehn, la altura hace disminuir el gradiente termino a razón de 1°C/100 metros, lo cual genera que se presenten precipitaciones como rocío u escarcha.
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Imagen 1. Efecto Foehn
A: Aire caliente y húmedo a 21ºC a 300m. Asención adiabática = 1º/100m B: Ascensión adiabática = 0.5ºC/100 m C: Aire seco. Compresión Adiabática = 1ºC /100m. Fuente: (Armenta, 2013) El comportamiento de la precipitación en la zona de estudio muestra que de manera general se presenta una mayor precipitación al sur de la cuenca hidrográfica, donde se registran valores de 4400 mm/anuales en la estación Santa María, valores que se presentan por la influencia de la Cuchilla Cerro Negro en el municipio de Santa María donde el obstáculo ocasionado por esta, genera un ascenso del aire el cual se enfría hasta llegar al punto de saturación dando paso al evento de precipitación. Hacia el sur oriente de la cuenca, se evidencian precipitaciones totales mensuales del orden de los 2074 mm en la Estación Hato Grande, afectadas de la misma forma por los altos de El Chulo y de Manta, así como la Cuchilla Balsona. Hacia la cuenca media, en el valle de los ríos Tabaná y Garagoa la precipitación desciende progresivamente en cuanto se presentan variaciones topográficas, en donde la interacción de las montañas y los valles de los ríos principales desencadenan este tipo de eventos; la precipitación encuentra valores entre 1294 mm/anuales en la estación Valle Grande (35070550) y los 796 mm/anuales en la estación Turmequé, finalmente hacia los municipios de Ciénega, Viracachá y Soracá, localizados hacia el nororiente de la cuenca, donde se encuentra ubicada la estación Villa Luisa (35075030), se registra la precipitación más baja con valores que oscilan entre los 400 mm a 700 mm; igualmente, se puede observar en la región que cobija los Municipios de Ventaquemada, Turmequé, al noroccidente de la cuenca hidrográfica del río Garagoa en donde se encuentran las estaciones Ventaquemada (35070020) y Nuevo Colon (35075010) se evidencia una precipitación media anual de 899 mm y 939 mm respectivamente. En la Tabla 4-16, se presenta el cuadro resumen de las precipitaciones medias mensuales:
Tabla 4-16. Precipitaciones medias mensuales
NOMBRE VALOR ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SEP. OCT. NOV. DIC. PERIODO ESTACIÓN ANUAL ANALIZADO RAMIRIQUÍ 16,58 37,52 70,64 103,12 144,82 133,12 142,24 110,87 86,85 113,15 103,17 36,91 1.098,99 1985-2014
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NOMBRE VALOR ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SEP. OCT. NOV. DIC. PERIODO ESTACIÓN ANUAL ANALIZADO VENTAQUEMADA 18,12 32,39 62,65 86,16 106,75 102,39 110,54 91,53 66,40 102,32 79,96 40,24 899,45 1985-2014 TURMEQUÉ 11,20 25,55 52,83 77,35 100,32 87,04 95,77 83,77 60,98 102,33 71,97 27,53 796,63 1985-2014 TIBANÁ 19,71 45,02 85,86 151,77 201,03 206,37 227,86 205,32 160,89 178,10 145,03 59,64 1.686,58 1998-2014 UMBITA 13,91 30,75 47,44 113,77 135,25 135,10 147,81 125,80 96,34 101,69 84,02 31,86 1063,75 1982-2013 QUINCHOS LOS 20,92 47,11 78,51 155,50 222,04 264,73 311,95 203,31 157,38 176,33 132,25 38,37 1808,39 1985-2014 CHINAVITA 16,81 41,53 71,73 126,60 190,34 196,62 217,01 182,22 131,36 132,19 112,26 44,39 1.463,06 1985-2014 GARAGOA 13,65 34,20 67,06 119,00 180,34 190,63 204,14 177,30 120,97 107,96 97,99 37,43 1350,66 1983-2013 SOMONDOCO 14,26 33,26 62,10 117,37 176,01 179,80 186,76 151,00 105,11 93,74 71,08 23,98 1.214,48 1984-2014 GUAYATÁ LA GRANJA 14,97 32,98 63,56 119,75 176,60 171,12 167,36 141,57 103,02 100,77 77,82 28,99 1.198,52 1985-2014 QUEBRADA HONDA 28,61 60,07 114,40 231,55 366,61 385,80 399,16 320,81 226,88 169,88 111,98 53,70 2.469,46 1984-2014 STA MARIA 51,98 115,09 196,27 451,03 631,45 672,39 625,00 509,20 410,85 413,31 302,32 177,71 4.556,60 1981-2014 CHIVOR 40,87 79,96 151,35 270,50 393,52 402,78 415,33 339,31 243,81 204,82 143,68 72,87 2.758,80 1985-2014 PACHAVITA 18,70 36,07 96,69 130,68 168,22 166,98 181,81 166,03 109,36 115,48 91,83 41,60 1.323,44 1985-2014 MACHETÁ GJA AGROP 19,20 31,61 61,48 117,32 160,77 147,92 150,45 120,02 89,59 108,13 97,10 34,73 1.138,30 1992-2013 ALMEIDA 20,05 36,27 78,68 140,39 220,79 242,87 246,27 190,16 134,68 108,07 77,20 33,75 1.529,18 1985-2014 TEATINOS 39,76 56,59 100,05 131,87 138,98 149,12 176,77 139,87 99,73 148,02 119,58 63,55 1.363,88 1994-2014 MARTOTA 25,11 35,62 117,11 210,44 276,43 281,62 285,89 236,79 186,04 129,73 105,66 38,25 1.928,69 1997-2014 ESC LOS MOLINOS 21,97 51,57 107,11 163,10 252,17 281,94 313,43 262,49 166,83 132,02 105,02 43,10 1.900,75 1984-2014 LA ESPERANZA 18,91 30,20 66,36 114,64 151,87 148,88 157,39 129,17 93,04 93,26 80,75 30,00 1.114,48 1989-2014 HDA HATO GRANDE 34,50 63,45 125,78 203,51 260,19 278,32 305,98 229,28 170,26 177,51 162,96 62,75 2.074,49 1987-2014 CAMPO REAL 14,88 31,32 63,96 116,45 196,23 209,31 206,63 177,60 119,94 97,35 76,50 27,80 1.337,98 1984-2013 LOS POMARROSOS 36,19 60,90 119,92 220,71 358,78 384,01 379,23 302,43 215,56 172,16 134,35 55,88 2.440,12 1985-2014 VALLE GRANDE 18,90 26,74 63,98 111,78 187,19 186,42 203,78 159,90 109,16 106,76 86,13 33,72 1.294,46 1985-2014 NUEVO COLÓN 15,51 28,74 59,08 90,66 108,45 117,07 126,61 102,29 74,22 103,69 79,22 33,34 938,87 1985-2014 SUTATENZA 17,72 30,00 59,82 117,84 173,41 178,09 178,34 145,95 106,55 99,66 77,73 27,01 1.212,12 1985-2014 VILLA LUISA 17,70 35,91 61,04 100,12 129,17 105,34 114,90 94,79 75,75 117,53 99,33 40,44 992,03 1985-2014 INST AGR MACANAL 27,57 53,47 110,71 195,43 324,57 351,19 356,81 273,62 200,17 159,77 109,18 45,51 2.208,00 1985-2014 Fuente: IDEAM, 2016. De acuerdo a la distribución temporal de la precipitación en las estaciones analizadas se puede identificar que en la cuenca se presentan dos comportamientos bien diferenciados, los cuales se describen a continuación: En las estaciones localizadas principalmente hacia el sur, centro y nororiente de la cuenca, se evidencia un régimen monomodal con pequeñas variaciones locales, este comportamiento es influenciado por la zona de confluencia intertropical la cual afecta la aparición de precipitaciones intensas durante un periodo del año, es así como se presenta en general una temporada típica de precipitaciones máximas en el mes de junio, registrándose los valores más altos en la estación Santa María con valores de 672 mm/mes, mientras que el valor más bajo registrado para este mes lo presenta la estación Turmequé, con valores promedio de 87 mm/mes; los meses con menores precipitaciones en promedio se presentan en el mes de enero, con valores mínimos reportados en la estación Turmequé de 11,2 mm (Ver Gráfico 2).
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Gráfico 2 Precipitación media mensual con régimen monomodal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 En las estaciones localizadas hacia el noroccidente de la cuenca, se evidencia un comportamiento bimodal incipiente de la precipitación a lo largo del año (ver Gráfico 3), enmarcado en dos temporadas con registro de precipitaciones máximas y dos con precipitaciones mínimas, es así como típicamente en los meses de diciembre, enero y febrero (primera temporada seca) se evidencian los valores de precipitación más bajos del año, con valores mínimos en promedio contemplando todas las estaciones del orden de 21 mm/mes, registrados en el mes de enero; la segunda temporada de precipitaciones mínimas se presenta en el mes de septiembre, con valores promedio de 82 mm/mes. Las precipitaciones máximas se presentan en los meses de mayo a julio, siendo esta la temporada más crítica, con un valor máximo en promedio para todas las estaciones de 135 mm/mes, registrándose los valores más altos en la estación Úmbita con 147,8 mm/año de precipitación; los meses que conforman la segunda temporada de lluvias del año lo conforman los meses de octubre y noviembre, con un valor máximo promedio de 114 mm en el mes de octubre, la estación que registra mayores valores lo conforma la estación Teatinos, con 148 mm/mes de precipitación.
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Gráfico 3 Precipitación media mensual con régimen bimodal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.3.1 Interpolación de datos para salidas cartográficas En estadística la interpolación es usada para estimar valores desconocidos a partir de una serie de datos conocidos y ponderados. Cada técnica busca determinar una función que represente adecuadamente el fenómeno bajo estudio y así disminuir la cantidad de información a recolectar en campo. Existen varias técnicas o métodos, entre los que se encuentran IDW y Kriging. Actualmente los métodos más usados son Kriging e IDW (Inverse Distance Weighting) que se basan en la auto-correlación espacial de los puntos para la predicción y generación de superficies continuas. (Desktop, s.f.) Analizando los métodos apropiados para realizar la interpolación de las variables climáticas el método IDW es un procedimiento matemático de interpolación que usa una función inversa de la distancia, parte del supuesto que las cosas que están más cerca son más parecidas, por lo tanto, tienen más peso e influencia sobre el punto a estimar (al, 2008). Matemáticamente se expresa como:
En el cual Z (So) es el valor a predecir, N es el número de muestras alrededor del punto a predecir, λi son los pesos asignados a cada punto vecino y Z (Si) son los valores medidos. Los pesos de los puntos vecinos están dados por:
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En el cual d es la distancia entre el lugar de predicción (So) y el lugar muestral (Si); P es un factor de reducción de peso, cuyo valor se encuentra minimizando el error cuadrático medio o error de predicción. La interpolación mediante distancia inversa ponderada determina los valores de celda a través de una combinación ponderada linealmente de un conjunto de puntos de muestra. La ponderación es una función de la distancia inversa. La superficie que se interpola debe ser la de una variable dependiente de la ubicación.
Imagen 2. Vecindad de IDW del punto seleccionado
Fuente: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/tool-reference/3d-analyst/how-idw-works.htm Este método presupone que la variable que se representa cartográficamente disminuye su influencia a mayor distancia desde su ubicación de muestra. Por ejemplo, al interpolar una superficie de poder adquisitivo de los consumidores para analizar las ventas minoristas de un sitio, el poder adquisitivo de una ubicación más distante tendrá menos influencia porque es más probable que las personas compren cerca de sus casas. El método IDW está basado principalmente en la inversa de la distancia elevada a una potencia matemática. El parámetro Potencia le permite controlar la significancia de puntos conocidos en los valores interpolados basándose en la distancia desde el punto de salida. Es un número real positivo y su valor predeterminado es 2.
Al definir un valor de potencia más alto, se puede poner más énfasis en los puntos más cercanos. Entonces, los datos cercanos tendrán más influencia y la superficie tendrá más detalles ﴾será menos suave﴿. A medida que aumenta la potencia, los valores interpolados comienzan a acercarse al valor del punto de muestra más cercano. Al especificar un valor más bajo de potencia, los puntos circundantes adquirirán más influencia que los que están más lejos, lo que resulta en una superficie más suave. Debido a que la fórmula de IDW no está relacionada con ningún proceso físico real, no hay forma de determinar que un valor de potencia en particular es demasiado grande. Como guía general, una potencia de 30 se considera extremadamente grande y su uso sería cuestionable. También tenga en cuenta que,
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca si las distancias o el valor de potencia son grandes, los resultados pueden ser incorrectos. Podría decirse que el valor óptimo para la potencia es donde el error absoluto medio mínimo se encuentra en su punto más bajo. La ArcGIS Geostatistical Analyst extension proporciona una forma de investigar esto. Limitar los puntos utilizados para la interpolación Las características de la superficie interpolada también pueden controlarse limitando los puntos de entrada que se utilizan en el cálculo de cada valor de celda de salida. Limitar la cantidad de puntos de entrada considerados puede mejorar la velocidad de procesamiento. También tenga en cuenta que los puntos de entrada que están lejos de la ubicación de la celda donde se realiza la predicción pueden tener escasa o ninguna correlación espacial, esto puede ser una razón para eliminarlos del cálculo. Puede especificar la cantidad de puntos a utilizar directamente o especificar un radio fijo dentro del cual se incluirán los puntos en la interpolación. Radio de búsqueda variable Con un radio de búsqueda variable, se especifica la cantidad de puntos utilizados para calcular el valor de la celda interpolada, lo que hace que la distancia del radio varíe para cada celda interpolada, según qué tan lejos deba buscar alrededor de cada celda interpolada para alcanzar la cantidad especificada de puntos de entrada. Entonces, algunas vecindades serán pequeñas y otras grandes, según la densidad de los puntos medidos cerca de la celda interpolada. También puede especificar una distancia máxima ﴾en unidades de mapa﴿ que el radio de búsqueda no debe sobrepasar. Si el radio de una vecindad determinada alcanza la distancia máxima antes de obtener la cantidad especificada de puntos, la predicción de esa ubicación se realizará basada en la cantidad de puntos medidos dentro de la distancia máxima. Por lo general, utilizará vecindades más pequeñas o una cantidad mínima de puntos cuando el fenómeno tiene una gran cantidad de variación. Radio de búsqueda fijo Para un radio de búsqueda fijo se requiere una distancia de vecindad y una cantidad mínima de puntos. La distancia indica el radio del círculo de la vecindad ﴾en unidades de mapa﴿. La distancia del radio es constante, por lo que, para cada celda interpolada, el radio del círculo utilizado para hallar los puntos de entrada es el mismo. La cantidad mínima de puntos indica la cantidad mínima de puntos medidos a usar dentro de la vecindad. Todos los puntos medidos que caen dentro del radio se utilizarán en el cálculo de cada celda interpolada. Cuando hay menos puntos medidos en la vecindad que el mínimo especificado, el radio de búsqueda aumentará hasta que pueda abarcar la cantidad mínima de puntos. El radio de búsqueda fijo especificado se utiliza para cada celda interpolada ﴾celda central﴿ en el área de estudio; por lo tanto, si sus puntos medidos no están distribuidos de forma pareja ﴾rara vez lo están﴿, es posible que haya diferentes cantidades de puntos medidos utilizados en las diferentes vecindades para las diversas predicciones.
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Usar las barreras Una barrera es un dataset de polilínea utilizado como línea de corte que limita la búsqueda de los puntos de muestra de entrada. Una polilínea puede representar un acantilado, una cresta u otra interrupción en un paisaje. Solo se considerarán los puntos de muestra de entrada que estén del mismo lado de la barrera que la celda de procesamiento actual. Con esta aplicación se procedió a elaborar los patrones de automatización para generar las diferentes salidas gráficas. Para cada una de las estaciones se calculó parámetros de precipitación media anual con el fin de obtener el mapa que contiene la zonificación que se muestra en la Figura 2. De acuerdo a la distribución de las precipitaciones medias anuales obtenidas, se observa un total de nueve (9) zonas en función de dicha precipitación, la cual esta ordenada de mayor a menor con colores y líneas diferentes para facilitar su análisis. Teniendo en cuenta que las precipitaciones se generan por el ciclo de elevación, enfriamiento y condensación del vapor de aire, se puede observar que la mayor precipitación se genera en el municipio de Santa María donde se encuentra ubicada la estación limnimétrica Santa María (35070180). Con el fin de precisar la información resultante de la Figura 2 se presenta el resultado del análisis espacial por visibilidad:
Tabla 4-17 - Análisis espacial por visibilidad para representación gráfica de Isoyetas
CODIGO NOMBRE_EST CODIGO TIPO COTA COOR_ESTE COOR_NORTE OBSERVACION Climatológica Visible en el 2120574 SILOS 2120574 Ordinaria (CO) 2709 1041857,945 1057566,623 Mapa Dentro de la 3507001 RAMIRIQUI 3507001 Pluviógrafo (PG) 2360 1082478,222 1088936,755 cuenca Dentro de la 3507002 VENTAQUEMADA 3507002 Pluviómetro (PM) 2630 1062161,694 1085228,667 cuenca Dentro de la 3507003 TURMEQUE 3507003 Pluviómetro (PM) 2400 1065861,711 1079702,661 cuenca Dentro de la 3507004 TIBANA 3507004 Pluviómetro (PM) 2115 1076946,781 1079714,209 cuenca Dentro de la 3507005 UMBITA 3507005 Pluviómetro (PM) 2300 1069565,99 1070490,459 cuenca Dentro de la 3507006 QUINCHOS LOS 3507006 Pluviómetro (PM) 2150 1080652,613 1070502,417 cuenca Dentro de la 3507007 CHINAVITA 3507007 Pluviómetro (PM) 1900 1078815,173 1061284,318 cuenca Dentro de la 3507008 GARAGOA 3507008 Pluviógrafo (PG) 1700 1078823,332 1053911,549 cuenca Dentro de la 3507010 SOMONDOCO 3507010 Pluviómetro (PM) 1600 1069592,952 1042843,046 cuenca GUAYATA LA Dentro de la 3507011 GRANJA 3507011 Pluviógrafo (PG) 1580 1065897,684 1040996,48 cuenca QUEBRADA Dentro de la 3507013 HONDA 3507013 Pluviómetro (PM) 1200 1084383,022 1041015,405 cuenca Dentro de la 3507018 STA MARIA 3507018 Pluviógrafo (PG) 850 1089942,169 1029962,649 cuenca Dentro de la 3507021 PACHAVITA 3507021 Pluviómetro (PM) 2160 1075119,135 1061280,299 cuenca MACHETA GJA Dentro de la 3507023 AGROP 3507023 Pluviógrafo (PG) 1815 1054798,417 1052046,044 cuenca Dentro de la 3507026 ALMEIDA 3507026 Pluviógrafo (PG) 2120 1075142,158 1039162,19 cuenca Dentro de la 3507031 TEATINOS 3507031 Pluviógrafo (PG) 2700 1060311,078 1088913,3 cuenca Dentro de la 3507032 MARTOTA 3507032 Pluviómetro (PM) 2620 1071445,012 1039158,51 cuenca
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca
ESC LOS Dentro de la 3507047 MOLINOS 3507047 Pluviómetro (PM) 2150 1075142,158 1039162,19 cuenca Dentro de la 3507048 ESPERANZA LA 3507048 Pluviógrafo (PG) 1854 1060347,629 1046521,092 cuenca HATO GRANDE Dentro de la 3507049 HDA 3507049 Pluviómetro (PM) 2346 1052958,287 1040986,003 cuenca Dentro de la 3507050 CAMPO REAL 3507050 Pluviógrafo (PG) 1430 1076986,874 1042850,454 cuenca POMARROSOS Dentro de la 3507052 LOS 3507052 Pluviógrafo (PG) 1780 1078843,263 1035479,691 cuenca Dentro de la 3507055 VALLE GRANDE 3507055 Pluviógrafo (PG) 1830 1071432,347 1052060,638 cuenca Agrometeorológica Dentro de la 3507501 NUEVO COLON 3507501 (AM) 2438 1069552,958 1083392,659 cuenca Climatológica Dentro de la 3507502 SUTATENZA 3507502 Principal (CP) 1930 1069587,665 1048372,512 cuenca Climatológica Dentro de la 3507503 VILLA LUISA 3507503 Ordinaria (CO) 2200 1078779,319 1092618,76 cuenca INST AGR Climatológica Dentro de la 3507504 MACANAL 3507504 Principal (CP) 1300 1084383,022 1041015,405 cuenca Dentro de la 3507019 CHIVOR 35070190 Pluviógrafo (PG) 1850 1078754,374 1032131,149 cuenca ISLA DEL Climatológica Visible en el 2401512 SANTUARIO 24015120 Principal (CP) 2580 1038140,468 1096269,541 Mapa Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 A continuación, se presenta la salida cartográfica correspondiente:
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Figura 2. Isoyetas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.3.2 Valores de precipitación media, máxima y mínima mensual Como se dijo anteriormente en la cuenca del río Garagoa se presenta un comportamiento típicamente mono modal, en la mayoría de la cuenca, a excepción de la zona noroccidental, en la que el comportamiento tiende a ser bimodal, en la cuenca alta, los valores de precipitación máximos en promedio superan las precipitaciones medias en hasta un 200%, mientras que en la cuenca media los valores de precipitación máximos superan en las temporadas secas hasta un 400%; en temporadas de lluvias lo superan en hasta 200%. En la cuenca baja la diferencia corresponde a 300% en las temporadas secas y de 150% en temporada de lluvias. En cuanto a las precipitaciones mínimas, se evidencia que, en la cuenca alta, los meses con menor precipitación presenta registros medios, mientras que en la cuenca media y baja los valores son cero. En los Gráfico 4 al Grafico 6 se presentan los histogramas de tres estaciones localizadas al norte, centro y sur de la cuenca hidrográfica del río Garagoa. Los gráficos para todas las estaciones analizadas se encuentran localizadas en el anexo II.
Gráfico 4 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Teatinos
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Gráfico 5 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Chinavita
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Gráfico 6 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Santa María
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.3.3 Análisis de frecuencias para diferentes periodos de retorno El análisis de frecuencias es un procedimiento para estimar la frecuencia de ocurrencia o probabilidad de ocurrencia de eventos pasados o futuros. El análisis de frecuencias de datos hidrológicos requiere que los datos sean homogéneos e independientes. (Monsalve , 1999) El objetivo del análisis de frecuencia para datos climáticos es el de relacionar la magnitud de los eventos extremos (máximos o mínimos) con su frecuencia de ocurrencia, esto mediante el uso de funciones de distribución de probabilidad. Para el presente estudio se realizaron suposiciones de distribuciones probabilísticas, la magnitud de los eventos para varios periodos de retorno se selecciona de la línea de mejor ajuste, de acuerdo con la distribución propuesta. Teniendo en cuenta los escenarios de eventos (máximos y mínimos) se establecieron periodos de retorno de 2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 50, 100 y 500 años, analizados mediante la aplicación de las funciones que más se ajustan a eventos extremos, como son: Gumbel, Gamma y Log Pearson Tipo 3. Para identificar la función que más se ajustó a la distribución de los datos utilizados para el análisis de eventos de precipitación extremos, se aplicó una prueba de bondad del ajuste de la distribución de probabilidad, que puede probarse comparando los valores teóricos y muéstrales de las funciones de frecuencia relativa o de frecuencia acumulada (Chow, Maidment, & Mays, 1994). Para el presente estudio se utilizó el método de Chi cuadrado (Chi2) el cual establece una medida de las variaciones entre las frecuencias observadas y las frecuencias calculadas por medio de una distribución teórica (ver Tabla 4-18)
Tabla 4-18. Resultado de la aplicación de la prueba Chi2
CODIGO VALOR P DE LA FUNCION DE DISTRIBUCIÓN ESTACION CAT. Gumbel Gamma Log Pearson Tipo III RAMIRIQUI 35070010 0,2873 0,1431 0,1719 VENTAQUEMADA 35070020 0,0028 0 0,0092 TURMEQUE 35070030 0,867 0,7847 0,6295 TIBANÁ 35070040 0,5724 0,5724 0,5353 UMBITA 35070050 0,4628 0,3971 0,2544 LOS QUINCHOS 35070060 0,867 0,867 0,6295
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CODIGO VALOR P DE LA FUNCION DE DISTRIBUCIÓN ESTACION CAT. Gumbel Gamma Log Pearson Tipo III CHINAVITA 35070070 0,0992 0,4628 0,0408 GARAGOA 35070080 0,5358 0,5358 0,3715 SOMONDOCO 35070100 0,0563 0,2873 0,1718 GUAYATÁ LA GRANJA 35070110 0,7847 0,2873 0,6295 QUEBRADA HONDA 35070130 0,7847 0,1431 0,6295 SANTA MARIA 35070180 0,0012 0,0314 0,0408 CHIVOR 35070190 0,0563 0,6151 0,3715 PACHAVITA 35070210 0,0382 0,1431 0,0763 MACHETA GJA 35070230 0,2035 0,2615 0,2466 AGROP ALMEIDA 35070260 0,0563 0,0823 0,0408 TEATINOS 35070310 0,8013 0,1577 0,2466 MARTOTA 35070320 0,5724 0,5724 0,0907 ESC LOS MOLINOS 35070470 0,867 0,3386 0,5319 LA ESPERANZA 35070480 0,4281 0,3546 0,2214 HDA HATO GRANDE 35070490 0,9735 0,6899 0,6444 CAMPO REAL 35070500 0,5358 0,7847 0,7371 LOS POMARROSOS 35070520 0,699 0,699 0,5319 VILLA GRANDE 35070550 0,3386 0,699 0,4459 NUEVO COLÓN 35075010 0,2042 0,1193 0,0763 SUTATENZA 35075020 0,1192 0,1712 0,0937 VILLA LUISA 35075030 0,026 0,0992 0,0763 INST AGR MACANAL 35075040 0,0063 0,3386 0,0408 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 En la Tabla 4-19 se presentan las precipitaciones máximas en los periodos de retorno ya mencionados y la función que más se ajusta. En el Anexo III se presenta el análisis de frecuencias para cada una de las estaciones utilizadas en el estudio.
Tabla 4-19. Precipitaciones máximas en diferentes periodos de retorno
PRECIPITACIONES MÁXIMAS EN DIFERENTES PERIODOS DE RETORNO PERIODOS DE RETORNO (años) ESTACION FUNCIÓN 2 5 10 15 20 25 30 50 100 500 Ramiriquí Gumbel 1099,2 1226,9 1330,9 1389,5 1430,6 1462,3 1488,0 1559,7 1656,5 1880,1 Ventaquemada Gumbel 899,6 1010,1 1100,1 1150,8 1186,4 1213,7 1236,0 1298,1 1381,8 1575,2 Turmequé Gumbel 796,9 942,0 1060,2 1126,9 1173,6 1209,6 1238,9 1320,4 1430,4 1684,5 Tibaná Gumbel 1687,2 2043,1 2332,9 2496,4 2610,9 2699,1 2770,9 2970,8 3240,5 3863,6 Úmbita Gumbel 1063,9 1158,8 1236,0 1279,6 1310,1 1333,7 1352,8 1406,1 1478,0 1644,1 Los Quinchos Gumbel 1847,9 2019,5 2159,2 2238,0 2293,2 2335,7 2370,3 2466,7 2596,7 2897,1 Chinavita Gamma 1498,6 1699,1 1842,2 1916,5 1965,1 2003,2 2032,7 2112,0 2213,0 2427,0 Garagoa Gumbel 1350,9 1478,0 1581,4 1639,8 1680,7 1712,2 1737,8 1809,2 1905,5 2128,0 Somondoco Gamma 1238,3 1360,9 1446,9 1491,2 1520,6 1542,5 1559,9 1606,4 1665,4 1789,0 Guayatá La Granja Gumbel 1198,7 1300,8 1383,9 1430,8 1463,6 1488,9 1509,5 1566,9 1644,2 1823,0 Quebrada Honda Gumbel 2469,9 2738,4 2957,0 3080,4 3166,8 3233,3 3287,4 3438,3 3641,7 4111,8 Log Pearson 4743,6 5088,6 5269,4 5345,6 5390,8 5421,8 5444,8 5500,2 5559,0 5604,2 Santa Marta Tipo III Chivor Gamma 2800,9 2994,9 3129,0 3197,5 3242,8 3276,4 3303,0 3374,0 3463,3 3649,0 Pachavita Gamma 1351,4 1502,4 1609,1 1664,1 1700,8 1728,2 1749,9 1808,1 1882,0 2037,7 Macheta Gja Agro Gamma 1160,7 1276,3 1357,4 1399,2 1426,9 1447,6 1464,0 1507,9 1563,5 1680,2 Almeida Gamma 1555,4 1681,4 1769,1 1814,0 1843,7 1865,8 1883,4 1930,2 1989,2 2112,4 Teatinos Gumbel 1364,1 1489,0 1590,7 1648,1 1688,3 1719,2 1744,4 1814,5 1909,2 2127,9 Marmota Gumbel 1932,6 2347,6 2685,6 2876,3 3009,8 3112,7 3196,3 3429,5 3744,0 4470,8 Esc Los Molinos Gumbel 1901,2 2146,4 2346,2 2458,9 2537,8 2598,6 2648,1 2785,9 2971,7 3401,3 La Esperanza Gumbel 1114,7 1213,3 1293,7 1339,1 1370,8 1395,3 1415,2 1470,6 1545,4 1718,2 Hda Hato Grande Gumbel 2075,1 2416,1 2693,9 2850,6 2960,4 3044,9 3113,7 3305,3 3563,7 4161,0
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca
PRECIPITACIONES MÁXIMAS EN DIFERENTES PERIODOS DE RETORNO PERIODOS DE RETORNO (años) ESTACION FUNCIÓN 2 5 10 15 20 25 30 50 100 500 Campo Real Gamma 1361,6 1477,0 1557,4 1598,6 1626,0 1646,3 1662,4 1705,5 1759,8 1873,4 Los Pomarrosos Gumbel 2440,5 2639,0 2800,7 2892,0 2955,9 3005,1 3045,1 3156,7 3307,1 3654,9 Valle Grande Gamma 1324,0 1496,1 1618,7 1682,4 1724,9 1756,6 1781,8 1849,6 1935,9 2118,6 Nuevo Colón Gumbel 939,0 1020,1 1086,1 1123,3 1149,4 1169,5 1185,9 1231,4 1292,8 1434,8 Sutatenza Gamma 1229,5 1334,7 1410,0 1449,3 1475,6 1495,3 1511,0 1553,3 1607,5 1723,3 Villa Luisa Gamma 1014,3 1141,6 1232,1 1279,1 1310,4 1333,7 1352,3 1402,2 1465,7 1599,8 Ins Agral Macanal Gamma 2241,7 2397,1 2504,5 2559,3 2595,6 2622,5 2643,8 2700,6 2772,2 2920,9 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 De la misma forma se presentan en la Tabla 4-20 las precipitaciones mínimas en diferentes periodos de retorno.
Tabla 4-20. Precipitaciones mínimas en diferentes periodos de retorno PRECIPITACIONES MINIMAS EN DIFERENTES PERIODOS DE RETORNO PERIODOS DE RETORNO (años) ESTACION FUNCIÓN 2,33 5 10 15 20 25 30 50 100 500 Ramiriquí Gumbel 1330,10 1080,38 956,65 904,07 881,21 867,11 857,11 849,45 830,03 807,41 Ventaquemada Gamma 865,5 773,4 715,9 688,3 670,6 657,8 647,9 622,3 591,6 533,4 Turmequé Gumbel 728,1 610,6 545,1 515,5 497,1 484,0 473,9 448,4 418,6 363,8 Tibaná Gumbel 1518,1 1253,7 1106,5 1039,9 998,4 968,9 946,2 888,7 821,7 698,5 Úmbita Gumbel 1019,0 948,4 909,1 891,3 880,2 872,3 866,3 850,9 833,0 800,2 Los Quinchos Gumbel 1796,3 1647,8 1553,8 1508,2 1478,9 1457,6 1441,0 1397,8 1345,7 1244,9 Chinavita Gamma 1394,2 1217,6 1108,8 1057,0 1024,1 1000,4 982,0 934,7 878,7 773,8 Garagoa Gumbel 1291,1 1190,2 1134,0 1108,6 1092,7 1081,5 1072,8 1050,9 1025,3 978,3 Somondoco Gamma 1153,9 1044,1 982,9 955,2 938,0 925,7 916,3 892,4 864,6 813,4 Guayatá La Granja Gumbel 1152,2 1076,1 1033,8 1014,6 1002,7 994,2 987,6 971,1 951,8 916,4 Quebrada Honda Gamma 2388,5 2162,0 2019,6 1950,9 1906,5 1874,9 1850,0 1785,6 1708,2 1559,9 Santa Marta Gamma 4525,4 4062,3 3730,9 3558,1 3443,4 3358,4 3291,3 3113,5 2893,1 2454,5 Chivor Gamma 2698,7 2517,0 2401,0 2344,4 2307,8 2281,2 2260,4 2206,4 2140,1 2011,2 Pachavita Gamma 1273,3 1137,6 1052,8 1012,2 986,2 967,3 952,7 915,0 869,8 784,0 Macheta Gja Agro Gamma 1100,7 995,6 926,5 897,7 877,2 862,4 850,9 821,0 785,2 716,5 Almeida Gamma 1489,4 1372,7 1298,6 1262,6 1239,4 1222,6 1209,4 1175,2 1133,9 1053,6 Teatinos Gumbel 1307,1 1221,7 1174,2 1152,7 1139,3 1129,7 1122,4 1103,9 1082,2 1042,4 Marmota Gumbel 1735,8 1355,0 1143,1 1047,2 987,4 944,9 912,3 829,5 733,0 555,6 Esc Los Molinos Gumbel 1788,2 1597,8 1491,8 1443,8 1413,9 1392,7 1376,4 1335,0 1286,7 1198,0 La Esperanza Gumbel 1069,7 985,4 938,5 917,2 904,0 894,6 887,4 869,0 847,7 808,4 Log Pearson 1914,2 1626,9 1467,0 1394,5 1349,5 1317,4 1292,8 1230,3 1157,4 1023,6 Hda Hato Grande Tipo III Campo Real Gamma 1301,3 1194,9 1127,4 1094,7 1073,7 1058,4 1046,4 1015,4 978,0 905,5 Los Pomarrosos Gumbel 2346,0 2170,8 2073,3 2029,2 2001,7 1982,2 1967,2 1929,1 1884,7 1803,1 Valle Grande Gamma 1235,8 1083,7 989,8 945,1 916,6 896,1 880,1 839,2 790,5 699,1 Nuevo Colón Gumbel 903,5 849,3 819,1 805,5 797,0 790,9 786,2 774,5 760,7 735,5 Sutatenza Gamma 1179,5 1084,5 1024,2 995,0 976,2 962,5 951,9 924,1 890,6 825,7 Villa Luisa Gamma 948,9 835,9 766,0 732,6 711,3 696,0 684,1 653,4 616,9 548,1 Ins Agral Macanal Gamma 2159,9 2014,4 1921,5 1876,2 1846,9 1825,5 1808,8 1765,3 1712,6 1609,3 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.3.4 Número de días mensuales de precipitación En la cuenca del río Garagoa el comportamiento arrojado por el número de días mensuales de precipitación es mono modal, encontrando los valores mínimos que oscilan entre dos y catorce registros los cuales se identifican en los meses de noviembre a febrero, los mayores registros ascienden desde marzo hasta llegar al pico máximo que se evidencia en el mes de julio, luego se observa comportamiento descendiente al mes de septiembre. En el transcurro de octubre y noviembre se observa que las lluvias aumentan en menor cantidad sin embargo
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca de manera general el comportamiento de estos últimos meses es descendiente hasta llegar a los registros más bajos.
Tabla 4-21. Promedio de número de días mensuales de precipitación
MUNICIPIO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC RAMIRIQUÍ 6 9 13 19 24 25 25 23 20 20 18 10 VENTAQUEMADA 5 7 11 15 20 22 24 21 15 16 13 8 TURMEQUÉ 7 8 11 17 25 26 28 27 23 22 20 12 TIBANÁ 5 7 12 17 21 23 26 24 20 21 16 10 UMBITA 5 8 12 18 23 23 25 23 19 19 16 8 QUINCHOS LOS 6 8 11 19 23 24 25 24 21 22 17 10 CHINAVITA 7 9 13 20 23 25 26 25 20 20 18 12 GARAGOA 5 7 12 18 22 24 25 24 18 18 15 9 SOMONDOCO 2 4 6 11 14 14 15 13 10 8 7 3 GUAYATÁ LA GRANJA 5 8 13 20 24 25 25 24 19 17 16 8 QUEBRADA HONDA 5 6 11 18 22 23 24 22 17 16 12 7 STA MARIA 8 10 15 23 28 27 28 26 23 23 20 16 CHIVOR 9 12 18 25 28 28 28 27 24 23 20 15 PACHAVITA 4 7 11 16 21 22 22 21 16 16 14 8 MACHETÁ GJA AGROP 6 9 14 20 25 26 27 23 17 19 18 11 ALMEIDA 5 7 13 19 23 25 24 22 17 16 14 7 TEATINOS 9 10 16 21 25 27 28 26 22 22 20 13 MARTOTA 6 7 15 20 24 24 25 23 19 17 15 8 ESC LOS MOLINOS 5 7 12 18 22 24 25 23 18 16 14 7 LA ESPERANZA 6 8 13 18 24 24 26 23 18 17 16 8 HDA HATO GRANDE 6 8 14 20 24 26 26 23 18 18 15 8 CAMPO REAL 4 7 11 16 22 23 23 21 16 14 14 7 LOS POMARROSOS 7 9 15 21 25 26 27 25 20 19 16 11 VALLE GRANDE 5 6 10 15 20 23 23 21 15 15 13 8 NUEVO COLÓN 6 8 13 18 23 24 26 24 19 19 17 10 SUTATENZA 5 8 14 18 24 25 25 23 18 17 15 10 VILLA LUISA 6 9 13 19 23 24 25 24 19 20 17 11 INST AGR MACANAL 8 10 17 24 27 28 29 28 24 22 20 14 Promedio 6 8 13 19 23 24 25 23 19 18 16 10 máximo 9 12 18 25 28 28 29 28 24 23 20 16 mínimo 2 4 6 11 14 14 15 13 10 8 7 3 Fuente: IDEAM, 2016. La grafica que se presenta a continuación fue realizada con los valores promedio, donde se evidencia que de las veintiocho estaciones analizadas la estación de Somondoco (35070100) presenta los valores más bajos durante toda la época del año con un valor máximo de 15 registros los cuales están presentes en el mes de julio, siendo este concordante con el comportamiento general de todas las estaciones.
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Gráfico 7 Promedio de número de días mensuales de precipitación
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.3.5 Curvas IDF Las curvas de intensidad, frecuencia y duración IDF son curvas que resultan de unir los puntos representativos de la intensidad media en intervalos de diferente duración y correspondientes todos ellos a una misma frecuencia o periodo de retorno (Temez, 1978). Mediante la construcción de las curvas IDF es posible calcular la intensidad de las tormentas en diferentes duraciones y en varios periodos de retorno. Para su caculo se utilizaron las precipitaciones mensuales máximas en 24 horas de cada una de las estaciones analizadas. Para la obtención de las curvas IDF se utilizó el método propuesto para Colombia por (Vargas & Díaz Grandos , 1998) específicamente para la región Andina Colombiana, los cuales estuvieron basados en los trabajos de Kothyari y Garde y Bell, estableciendo diferentes ecuaciones que se ajustan al comportamiento de las 5 regiones del país, encontrándose que la que mayor confiabilidad presentaba fue la de la región Andina. La ecuación utilizada corresponde a la ecuación 11 descrita a continuación: 푇푏 퐼 = 푎 푀퐷푁퐸푃푇푓 푡푐 Donde: I = Intensidad T= tiempo de retorno (años) t= duración (horas) M= valor máximo anual de precipitación diaria (mm) N= promedio de número de días de lluvia al año PT= precipitación media anual (mm)
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca a,b,c,d y f= coeficientes Los coeficientes fueron calculados mediante análisis de regresión de las estaciones trabajadas (Vargas & Díaz Grandos , 1998). Estos valores corresponden a: a= 1,61 b= 0,19 c= 0,65 d= 0,75 e= -0,15 f= 0,08 En la Tabla 4-22 se representan los valores base para la elaboración de las curvas IDF, dichos valores permiten identificar la correlación entre la intensidad de una precipitación, su duración y la frecuencia con la que se analiza. Anexo al presente documento se remiten las gráficas de dichas curvas para cada una de las estaciones utilizadas en el presente estudio (ver Anexo IV):
Tabla 4-22. Información base para la construcción de curvas IDF VALOR MÁXIMO DE PROMEDIO DE NUMERO PRECIPITACION MEDIA ESTACIÓN PRECIPITACION DIARIA DE DÍAS AL AÑO (N) -días ANUAL (PT )- mm (M) -mm RAMIRIQUI 39,00 198 1098,99 VENTAQUEMADA 36,75 173 899,45 TUMEQUE 38,65 223 796,63 TIBANÁ 43,05 198 1686,58 UMBITA 37,17 198 1063,75 LOS QUINCHOS 52,62 202 1808,39 CHINAVITA 51,43 216 1463,06 GARAGOA 45,63 189 1350,66 SOMONDOCO 51,58 109 1214,48 GUAYATÁ LA GRANJA 42,30 203 1198,52 QUEBRADA HONDA 73,33 174 2469,46 SANTA MARIA 131,66 244 4556,60 CHIVOR 79,84 248 2758,80 PACHAVITA 50,61 171 1323,44 MACHETA GJA AGROP 38,95 214 1138,30 ALMEIDA 55,80 190 1529,18 TEATINOS 43,64 230 1363,88 MARTOTA 58,35 194 1928,69 ESC LOS MOLINOS 66,06 186 1900,75 LA ESPERANZA 41,71 196 1114,48 HDA HATO GRANDE 48,92 204 2074,49 CAMPO REAL 49,52 173 1337,98 LOS POMARROSOS 92,37 211 2440,12 VILLA GRANDE 50,94 171 1294,46 NUEVO COLÓN 37,90 206 938,87 SUTATENZA 43,80 202 1212,12 VILLA LUISA 35,90 208 992,03
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VALOR MÁXIMO DE PROMEDIO DE NUMERO PRECIPITACION MEDIA ESTACIÓN PRECIPITACION DIARIA DE DÍAS AL AÑO (N) -días ANUAL (PT )- mm (M) -mm INST AGR MACANAL 75,69 253 2208,00 Fuente: IDEAM, 2016. 4.2.4 Temperatura La temperatura del aire, es un término que se refiere a la medida del estado térmico, con respecto a su habilidad para comunicar calor a su alrededor. (IDEAM, 2005) Este parámetro es medido a partir de termómetro expuesto al aire libre protegido por una caseta, la cual protege al equipo de la radiación solar directa. La temperatura media varía de acuerdo a condiciones locales, principalmente influenciada por las variaciones topográficas, debido a que esta depende directamente de la elevación del terreno, En la cuenca hidrográfica del río Garagoa se cuentan con cuatro estaciones que miden la temperatura a lo largo del año, estas son: Nuevo Colón (35075010), Sutatenza (35075020), Villa Luisa (35075030), Ins Agro Macanal (35075040). A continuación, se presenta un análisis de los datos presentados por estas cuatro estaciones: 4.2.4.1 Temperatura máxima mensual Dentro del análisis se puede observar que la temperatura máxima mensual promedio para todas las estaciones es de 27,2°C.; el mes con mayor registro en promedio corresponde al mes de febrero, con un valor de 27,23 ºC, correspondiente a la estación Sutatenza, Las temperaturas más bajas se registran en el mes de julio, con valores promedio de 22,44 ºC para todas las estaciones y la estación que reporta el valor más significativo corresponde a Nuevo Colón, con el valor máximo más bajo de 20,3 ºC. (Ver Gráfico 8).
Gráfico 8 Temperatura máxima mensual
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.4.2 Temperatura media mensual De la misma manera se realiza el análisis para determinar la temperatura media mensual para la cuenca, en donde se puede apreciar que la temperatura media más alta presente alcanza un promedio de 18,8°C y la temperatura media más baja en promedio para todas las estaciones a lo largo del año corresponde a los 13,4°C, así como se observar en el Gráfico 9.
Gráfico 9 Temperatura Media Mensual
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 En el histograma se evidencia un comportamiento monomodal de la temperatura, inversamente proporcional con la tendencia de precipitaciones predominante de la cuenca, en el que la temperatura media máxima se registra en los meses de menores precipitaciones, con mayor intensidad en los meses de diciembre, enero y febrero, con valores medios mensuales de más altos se registran en el mes de enero con valores promedio de 16,79 ºC; en donde la estación con mayor registro es de 18,48 ºC en la estación Sutatenza. La temperatura media mínima, se registra en los meses de julio y agosto, con valores en promedio de 15,53 y 15,65 ºC respectivamente; la estación en la que se presentan los valores más bajos para toda la cuenca corresponde a Nuevo Colón, con un registro de 13,4 ºC. 4.2.4.3 Temperatura mínima mensual Finalmente se realiza el análisis de la temperatura mínima presente a lo largo del año en la cuenca hidrográfica, encontrando una temperatura mínima máxima de 13°C y mínima de 5,9°C. las temperaturas medias mínimas presentan un comportamiento bimodal en el Gráfico 10 se evidencia que las estaciones Sutatenza e Inst Agr Macanal presentan valores mínimos más altos que los presentados en las estaciones Nuevo Colón y Villa Luisa.
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Gráfico 10 Temperatura Mínima Mensual
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Los meses donde se registran valores medios mínimos más altos corresponden a los meses de abril a mayo con registros en promedio de 10,08 y 10,86 ºC respectivamente. En las estaciones que se encuentran localizadas en la cuenca del río Garagoa se evidencia como la temperatura disminuye a medida que se presenta un incremento altitudinal, estos es debido a que en la región Andina, el régimen se encuentra condicionado a la presencia de pisos térmicos; es así como en las estaciones localizadas al norte (Nuevo Colón y Villa Luisa, las temperaturas tienen en promedio anual valores de 14,45 y 16,38 ºC respectivamente, localizados a una altura de 2438 y 2200 m.s.n.m. respectivamente; mientras que las estaciones localizadas al sur de la cuenca hidrográfica reportan temperaturas medias anuales de 17,94 y 19,26ºC respectivamente, las cuales se encuentran localizadas a una altura de 1930 y 1300 m.s.n.m. En la cuenca se presenta un gradiente vertical de temperatura es de 0,65ºC por cada 100 metros. Para la espacialización de la temperatura en la cuenca del río Garagoa se realizó la interpolación de la variable a partir del método de IDW, (Ver desarrollo del ítem 4.2.3.1). En la Figura 3 se presenta la salida cartográfica que corresponde a la distribución térmica de la cuenca hidrográfica del río Garagoa. Con el fin de precisar la información resultante de la Figura 3 se presenta el resultado del análisis espacial por visibilidad:
Tabla 4-23 - Análisis espacial por visibilidad para representación gráfica de Isotermas
CODIGO NOMBRE CODIGO TIPO_ESTAC COTA COOR_ESTE COOR_NORTE OBSERVACION Climatológica 2120574 SILOS 2120574 Ordinaria (CO) 2709 1041857,945 1057566,623 Visible en el Mapa Dentro de la 3507001 RAMIRIQUI 3507001 Pluviógrafo (PG) 2360 1082478,222 1088936,755 cuenca Dentro de la 3507002 VENTAQUEMADA 3507002 Pluviómetro (PM) 2630 1062161,694 1085228,667 cuenca Dentro de la 3507003 TURMEQUE 3507003 Pluviómetro (PM) 2400 1065861,711 1079702,661 cuenca Dentro de la 3507004 TIBANA 3507004 Pluviómetro (PM) 2115 1076946,781 1079714,209 cuenca Dentro de la 3507005 UMBITA 3507005 Pluviómetro (PM) 2300 1069565,99 1070490,459 cuenca
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CODIGO NOMBRE CODIGO TIPO_ESTAC COTA COOR_ESTE COOR_NORTE OBSERVACION Dentro de la 3507006 QUINCHOS LOS 3507006 Pluviómetro (PM) 2150 1080652,613 1070502,417 cuenca Dentro de la 3507007 CHINAVITA 3507007 Pluviómetro (PM) 1900 1078815,173 1061284,318 cuenca Dentro de la 3507008 GARAGOA 3507008 Pluviógrafo (PG) 1700 1078823,332 1053911,549 cuenca Dentro de la 3507010 SOMONDOCO 3507010 Pluviómetro (PM) 1600 1069592,952 1042843,046 cuenca GUAYATA LA Dentro de la 3507011 GRANJA 3507011 Pluviógrafo (PG) 1580 1065897,684 1040996,48 cuenca QUEBRADA Dentro de la 3507013 HONDA 3507013 Pluviómetro (PM) 1200 1084383,022 1041015,405 cuenca Dentro de la 3507018 STA MARIA 3507018 Pluviógrafo (PG) 850 1089942,169 1029962,649 cuenca Dentro de la 3507021 PACHAVITA 3507021 Pluviómetro (PM) 2160 1075119,135 1061280,299 cuenca MACHETA GJA Dentro de la 3507023 AGROP 3507023 Pluviógrafo (PG) 1815 1054798,417 1052046,044 cuenca Dentro de la 3507026 ALMEIDA 3507026 Pluviógrafo (PG) 2120 1075142,158 1039162,19 cuenca Dentro de la 3507031 TEATINOS 3507031 Pluviógrafo (PG) 2700 1060311,078 1088913,3 cuenca Dentro de la 3507032 MARTOTA 3507032 Pluviómetro (PM) 2620 1071445,012 1039158,51 cuenca Dentro de la 3507047 ESC LOS MOLINOS 3507047 Pluviómetro (PM) 2150 1075142,158 1039162,19 cuenca Dentro de la 3507048 ESPERANZA LA 3507048 Pluviógrafo (PG) 1854 1060347,629 1046521,092 cuenca HATO GRANDE Dentro de la 3507049 HDA 3507049 Pluviómetro (PM) 2346 1052958,287 1040986,003 cuenca Dentro de la 3507050 CAMPO REAL 3507050 Pluviógrafo (PG) 1430 1076986,874 1042850,454 cuenca POMARROSOS Dentro de la 3507052 LOS 3507052 Pluviógrafo (PG) 1780 1078843,263 1035479,691 cuenca Dentro de la 3507055 VALLE GRANDE 3507055 Pluviógrafo (PG) 1830 1071432,347 1052060,638 cuenca Agrometeorológica Dentro de la 3507501 NUEVO COLON 3507501 (AM) 2438 1069552,958 1083392,659 cuenca Climatológica Dentro de la 3507502 SUTATENZA 3507502 Principal (CP) 1930 1069587,665 1048372,512 cuenca Climatológica Dentro de la 3507503 VILLA LUISA 3507503 Ordinaria (CO) 2200 1078779,319 1092618,76 cuenca INST AGR Climatológica Dentro de la 3507504 MACANAL 3507504 Principal (CP) 1300 1084383,022 1041015,405 cuenca Dentro de la 3507019 CHIVOR 35070190 Pluviógrafo (PG) 1850 1078754,374 1032131,149 cuenca ISLA DEL Climatológica 2401512 SANTUARIO 24015120 Principal (CP) 2580 1038140,468 1096269,541 Visible en el Mapa Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Figura 3.Isotermas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.5 Climogramas El climograma es un gráfico el cual permite tener una relación entre la temperatura media mensual y la precipitación presente a lo largo del año. Los climogramas ilustran los meses áridos a lo largo del año. Teniendo en cuenta que existen solamente cuatro estaciones las cuales monitorean la temperatura de la cuenca hidrográfica, a continuación, se presentan los climogramas para cada una de las estaciones con su respectiva precipitación: - Nuevo colón - Sutatenza - Villa Luisa - Int. Agro macanal De acuerdo a los datos arrojados por la estación Nuevo Colon, se observa una gran diferencia en los meses de enero a abril y octubre diciembre donde la temperatura es mayor a la precipitación presente, lo cual indica que se presentan las temporadas secas. En el climograma se evidencia que las precipitaciones se encuentran muy por encima de la temperatura, lo que refleja el comportamiento de la temporada de lluvias fuerte.
Gráfico 11 Climograma estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
La estación Sutatenza, ubicada en latitud 05º 01' 20'' N y longitud 73º 26' 57'' W, en el municipio del mismo nombre, ilustra la diferencia de precipitaciones y temperaturas presentes en los meses de enero a abril y octubre a diciembre respectivamente. Como se puede observar con base en la precipitación, los meses donde ocurre el periodo más lluvioso corresponde a los meses mayo, junio y julio con precipitaciones medias de 170 a 180 mm; luego comienza el periodo de disminución de las lluvias o transición, el cual comienza en el mes de agosto disminuyendo significativamente de 150 mm aproximadamente al mes de enero donde se
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Gráfico 12. Climograma estación Sutatenza
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 El climograma de la estación Villa Luisa ubicada en el municipio Jenesano, presenta los valores más altos de temperatura en los meses secos de enero a abril y noviembre a diciembre; y los valores más bajos en los meses de julio y agosto. Esto implica que en los meses de enero a abril y de septiembre a diciembre se presenta la temporada seca, evidenciándose ocho meses de precipitaciones altas que no superan en gran medida a los registros de precipitación, lo que indicaría que esta temporada es suave.
Gráfico 13. Climograma estación Villa Luisa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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La estación climatológica Inst. Agrop. Macanal ubicada en el Municipio Macanal, presenta de manera ascendente la precipitación en los meses de enero a abril y descendente en los meses de noviembre a diciembre. En esta estación se puede observar que los meses de enero a abril y noviembre y diciembre corresponde a la temporada seca del año, evento que tiene una duración de 6 meses, por otro lado, la temporada de lluvias se presenta en los meses de mayo a octubre, en el grafico se puede observar que las precipitaciones no exceden considerablemente la precipitación. En el Municipio de Macanal existen seis estaciones hidrometeorológicas: Instituto Agrícola, El Volador. Alto Muceño, Cedros del Puente, Inst. Agrop. Macanal y Quebrada Honda; sin embargo, para la cuenca hidrográfica del río Garagoa solo aplica la estación Inst. Agrop. Macanal. La máxima intensidad de lluvias se presenta de manera general en el semestre que corresponde a los meses de mayo a octubre disminuyendo drásticamente en el mes de diciembre, debido a que la Cordillera Oriental actúa como barrera de los vientos alisios del sureste los cuales vienen cargados de humedad, fenómeno que se describió en el Gráfico 13.
Gráfico 14 Climograma estación Inst Agro Macanal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.6 Identificación de Variación climática - ENSO El clima es un conjunto de condiciones atmosféricas que evolucionan y cambian en el tiempo y espacio, dependiendo de las circunstancias particulares de una región, la cual es analizada a partir del registro de las variables de precipitación y temperatura que se encuentran por encima o por debajo de las normales climáticas, determinándose anomalías en la variable. Los fenómenos ENSO son uno de los eventos que mayor repercusión tienen en la variación interanual climática de un país o región, donde se ven afectada la oferta hídrica bien sea por exceso o por déficit del recurso, los factores determinantes del clima, se refieren a las condiciones físicas y geográficas, que son relativamente constantes en el tiempo y en el espacio y que influyen en el clima en aspectos relacionados con la transferencia de energía y calor. Los de mayor importancia son la latitud, la elevación y la distancia al mar.
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El fenómeno El Niño consiste en el calentamiento de las aguas superficiales del Pacifico tropical oriental, localizado entre la costa de América del Sur y la línea de fecha internacional (línea 180˚) que persiste en promedio durante doce meses, con una recurrencia de 2 a 7 años. (IDEAM, 2010), este fenómeno repercute en cambios en las condiciones atmosféricas en donde las temperaturas son mayores y las precipitaciones disminuyen; por otro lado, el fenómeno de la Niña, genera una disminución de las temperaturas e incremento en las precipitaciones. 4.2.6.1 Escalas de variabilidad climática Dentro de sus fluctuaciones temporales del Clima, las siguientes se consideran las de mayor trascendencia en la determinación y modulación de procesos atmosféricos: 4.2.6.1.1 Estacional A esta escala corresponde la fluctuación del clima a nivel mensual. La determinación del ciclo anual de los elementos climáticos es una fase fundamental dentro de la variabilidad climática a este nivel. En latitudes medias, las secuencias de las estaciones de invierno, primavera, verano y otoño es algo común para los habitantes de dichas regiones, en tanto que, en latitudes tropicales, lo más frecuente es la alternancia de temporadas lluviosas y temporadas secas. La migración de la Zona de Confluencia Intertropical - ZCIT, es considerada como una de las más importantes fluctuaciones climáticas de la escala estacional. 4.2.6.1.2 Intra-estacional Existen evidencias que dentro de las estaciones se presentan oscilaciones que determinan las condiciones de tiempo durante decenas de días o de uno a dos meses. La mayoría de las veces estas oscilaciones pasan desapercibidas porque su amplitud es pequeña, en comparación con las del ciclo anual. Dentro de las oscilaciones intra-estacionales se destaca una señal de tipo ondulatorio, denominada de 30-60 días. Ésta ha sido detectada en la actividad convectiva en el Pacífico tropical oriental y en la precipitación de esta región y de la América tropical. Esta oscilación se asocia con las ondas detectadas en el Campo de la Presión Tropical (Julián, 1971), dichas ondas revisten gran importancia en el proceso de predicción climática, ya que pueden amortiguar o intensificar los procesos propios de la escala interanual. 4.2.6.1.3 Inter-anual A esta escala corresponden las variaciones que se presentan en las variables climatológicas de año en año. Normalmente percibimos que la precipitación de la estación lluviosa en un determinado lugar, no siempre es la misma de un año a otro, sino que fluctúa por encima o por debajo de lo normal. La variabilidad climática, enmarcada dentro de esta escala, podría estar relacionada con alteraciones en el balance global de radiación. Un ejemplo típico de la variabilidad climática interanual corresponde a los fenómenos enmarcados dentro del ciclo ENOS (El Niño - La Niña - Oscilación del Sur).
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El IDEAM, a partir de la evaluación de diferentes índices (ONI, MEI y SOI), implementados por agencias climáticas mundiales, evalúa las anomalías en el océano Pacifico ecuatorial y determina la clasificación de diferentes fases ENSO en el país a partir de su intensidad, determinadas de acuerdo al año hidrológico, el cual se determina desde el mes de junio del año de inicio hasta finales de mayo del año siguiente. En el trabajo de actualización del componente Meteorológico del modelo institucional del IDEAM, se agregaron al análisis, los fenómenos cálidos ocurridos durante la última década, a saber: El Niño 2006-07 (Débil) y 2009-10 (Débil), de esta forma, la variable de identificación de los eventos reconoce la ocurrencia de 12 fenómenos el Niño en los últimos 65 años. En el caso de la Niña, se agregaron los eventos de 2007-08 y 2010-11, ambos de carácter Fuerte, llegando también a un total de 12 los eventos registrados durante el mismo lapso. Los fenómenos del Niño se pueden evidenciar con todas sus intensidades en el siguiente gráfico:
Gráfico 15 Fenómenos El Niño ocurridos en los últimos 65 años
Fuente: IDEAM, 2010 En el gráfico que se ilustra a continuación se presentan los fenómenos La Niña ocurridos en los últimos 65 años, con su respectiva intensidad y duración identificadas los cuales han sido clasificados por la TSM en la región central del Pacífico tropical:
Gráfico 16 Fenómenos La Niña ocurridos en los últimos 65 años
Fuente: IDEAM, 2010
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El análisis de la variación climática en la cuenca del río Garagoa se realizó a partir del cálculo del índice puntual de las anomalías de las variables temperatura y precipitación a nivel mensual de la serie de datos desde 1985-2014. Con el propósito de identificar cuáles fueron las anomalías de las series de datos proporcionadas a continuación se desarrolla el numeral “Índice puntual de anomalías de precipitación”: Con base en la comparación realizada entre las fechas en las que han ocurrido fenómenos catalogados como “La Niña y El Niño” se puede observar que dichos fenómenos no afectan principalmente el comportamiento climático de la cuenca pues existen registros elevados de temperatura y precipitación fuera de los eventos catalogados como fuertes por el Ideam, esto se debe existen variables que afectan directamente la variabilidad climática de la cuenca entre ellas está la altura, vegetación, escorrentía, tipo de suelo, etc. Esta conclusión se detalla de lo trabajado en el numeral “Índice puntual de anomalías de precipitación para variabilidad climática (intra e interanual)” e “Índice puntual de anomalías de temperatura para variabilidad climática (intra e interanual)”. 4.2.6.2 Índice puntual de anomalías de precipitación para variabilidad climática (intra e interanual) Este índice da cuenta del comportamiento de la precipitación para un único mes en comparación a lo que históricamente es normal para este mes, la ecuación utilizada es:
푃푖푗 þ푖푗 = 푥 100 푃푗 Donde=
Þij= índice del parámetro en el mes evaluado en el mes j y el año i
Pij= valor del parámetro a nivel mensual del mes j y el año i
Pj= promedio multianual del parámetro del mes j Con base en este índice, el IDEAM estableció las categorías relacionadas en la Tabla 4-24 para caracterizar el comportamiento anómalo de la precipitación.
Tabla 4-24. Caracterización de las anomalías de la precipitación
RANGO DE VARIACIÓN DESCRIPCION DEL EFECTO
ÞIJ ≤ 40% Déficit Severo (muy por debajo de lo normal)
40% < ÞIJ ≤ 80% Déficit (por debajo de lo normal)
80% < ÞIJ ≤ 120 % Normal
120% < ÞIJ ≤ 160% Excedente (por encima de lo normal)
ÞIJ > 160% Excedente severo (muy por encima de lo normal)
Fuente: Montealegre, 2014 Como resultado del cálculo de anomalías, a continuación, se presentan las variaciones de las mismas a nivel mensual a lo largo de toda la serie de datos analizada para cada una de las estaciones. En el anexo V del presente informe se presenta el análisis de variación climática
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca con los valores de las anomalías registradas para todas las estaciones localizadas en la cuenca. Como se puede observar en el Gráfico 17, las anomalías en la precipitación que se han presentado a lo largo de los últimos 30 años se evidencian con mayor magnitud las anomalías con excedentes severos, encontrando que en los últimos años después del evento ENSO más fuerte registrado, la tendencia de las anomalías es a mantenerse en un rango normal. Por otro lado, se puede observar que en la década de los 90`s las anomalías tanto de déficit como de exceso se presentaron con mayor intensidad, esto evidenciando la ocurrencia constante durante esta década de fenómenos ENSO (Ver Gráfico 17); registrándose en esta década las anomalías más representativas en las estaciones. En la década de los años 2000, las anomalías se presentaron con menores intensidades dentro de los rangos de excedentes y déficit, aun así, se presentaron las anomalías más representativas para el año 2006, año que se encuentra catalogado por el IDEAM como un año normal o no ENSO.
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Gráfico 17 Anomalías de precipitación.
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Para representar el análisis de anomalías para los eventos fuertes de los fenómenos del Niño y La Niña se ilustra a continuación la ubicación en las anomalías puntuales teniendo en cuenta que la señal característica del Niño reflejada en déficits de precipitación y el fenómeno de La Niña genera superávit de precipitación se tuvo en cuenta el informe de “Actualización del componente Meteorológico del modelo institucional del IDEAM sobre el efecto climático de los fenómenos El Niño y La Niña en Colombia, como insumo para el Atlas Climatológico.” Donde particularmente en las regiones Andina y Caribe, no aparece bien definida en la determinación de un evento típico de El Niño (fenómeno estudiado en forma integral, sin considerar la magnitud de las anomalías registradas); el 56% de las series pluviométricas analizadas indican un comportamiento normal en presencia de un Niño de estas características y tan solo el 43% muestra la señal propia de un evento cálido. Con base en la información presentada por (IDEAM, 2014) se han representado los eventos que han sido categorizados como “fuertes” para los fenómenos relacionados con La Niña y El Niño. Como se ilustra en el Grafico 19 la caracterización interanual que se calculan año por año teniendo en cuenta las alteraciones en el balance global los periodos que se observan con las series de datos analizadas para la cuenca del río Garagoa tienen incidencia en las series de (1972-1973), (1982-1983) y finalmente (1977-1998); de estos tres eventos y realizando cruce de información se ilustran el segundo y el tercer evento. Para el caso del fenómeno de La Niña se han identificado cuatro eventos (1949-1950), (1988- 1989), (2007-2008) y finalmente (2010-2011). El primer evento da inicio en el mes de septiembre del año 1949 llegando hasta el mes de junio del año 1950. En el gráfico 20, se da a mostrar las fechas de los eventos donde cabe resaltar que existen picos de información registrada (1986-1987), (1993) y (2005-2006), este tipo de eventos registrados solo se presentaron para la cuenca de estudio sin afectar los informes meteorológicos a nivel global. En el anexo 3.7.2, procesamiento de la información se asocian los gráficos de las estaciones.
Gráfico 18 Precipitación para los eventos fuertes de fenómeno Niña y Niño.
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.6.3 Índice puntual de anomalías de temperatura para variabilidad climática (intra e interanual) Para el caso de la temperatura se calcula las anomalías a partir de la diferencia entre el valor del mes evaluado y su valor medio multianual; al igual que en la precipitación, el IDEAM estableció unas tablas para evaluar las anomalías presentadas, de acuerdo a la Tabla 4-25
Tabla 4-25. Caracterización de las anomalías de la temperatura RANGO DE VARIACIÓN DESCRIPCION DEL EFECTO
IT ≤ -0,5ºC Enfriamiento severo (muy por debajo de lo normal)
-0,5ºC < IT ≤ -0,2 ºC Enfriamiento (por debajo de lo normal)
-0,2ºC < IT ≤ 0,2 ºC Normal
0,2 ºC < IT ≤ 0,5 ºC Calentamiento (por encima de lo normal)
IT > 0,5ºC Calentamiento severo (muy por encima de lo normal Fuente: (Montealegre, 2014) Para la Cuenca del río Garagoa, se superponen las fechas de los eventos con caracterización en fenómeno El Niño y La Niña, información que se puede ver en el Grafico 51.
Gráfico 19. Anomalías puntuales de temperatura en la cuenca del río Garagoa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Las anomalías en temperatura son más representativas hacia el calentamiento, evidenciándose en el año 1987 los picos máximos, concordando con un evento Niño registrado en los años 1987-1988. En la década de los 90, se evidencian mayores anomalías tenientes
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca al calentamiento por incremento en las anomalías. En la primera mitad de la década de los 2000, se evidencia una tendencia a las condiciones normales, más sin embargo hacia la segunda mitad de se inicia un incremento progresivo hasta finales de la década, cuando disminuyen las anomalías durante el fenómeno de la Niña del 2010-2011.A partir de esta temporada, las condiciones de anomalías climáticas se presentan dentro de rangos normales, con casos puntuales de enfriamiento severo en la estación de Sutatenza y condiciones de calentamiento severo en la estación de Villa Luisa. En el Gráfico 20 se presenta el comportamiento integrado para la cuenca del río Garagoa Como resultado del cálculo de anomalías, a continuación, se presentan las variaciones de las mismas a nivel mensual a lo largo de toda la serie de datos analizada para cada una de las estaciones.
Gráfico 20 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Gráfico 21 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Villa Luisa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Gráfico 22 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Sutatenza
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Gráfico 23 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Inst Agro Macanal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Las anomalías de la temperatura presentan menores intensidades en las estaciones analizadas, aun así, se encuentran variando fuera del rango de normalidad, con una tendencia predominante hacia los rangos de enfriamiento y enfriamiento severo, así mismo se puede observar como en los últimos 3 años, las anomalías tienen una tendencia hacia la normalidad.
Tabla 4-26. Promedios anuales de anomalías de temperatura
Año Sutatenza Villa Luisa Macanal Nuevo Colon 1987 -0.03 1.78 -0.09 0.17 1988 0.01 0.69 0.24 0.10 1989 -0.58 0.15 -0.34 -0.62 1990 -0.21 0.00 -0.18 -0.48 1991 0.30 -0.25 -0.19 -0.39 1992 0.15 -0.40 0.42 -0.13 1993 0.06 -0.15 -0.08 -0.20 1994 -0.03 -0.05 0.21 0.82 1995 0.03 0.45 0.51 0.34
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Año Sutatenza Villa Luisa Macanal Nuevo Colon 1996 -0.22 0.12 -0.32 -0.48 1997 -0.07 0.07 -0.14 -0.14 1998 0.45 0.50 0.39 0.87 1999 -0.25 -0.34 -0.13 0.38 2000 -0.33 -0.55 -0.39 0.16 2001 -0.35 -0.44 -0.25 0.02 2002 0.14 -0.31 0.05 0.17 2003 0.36 -0.16 -0.03 0.07 2004 0.49 -0.31 0.12 -0.50 2005 0.77 0.25 0.18 -0.22 2006 0.54 -0.17 -0.09 -0.41 2007 0.52 -0.16 0.09 -0.51 2008 0.42 -0.14 -0.30 -0.26 2009 0.41 0.05 0.11 0.06 2010 0.60 0.30 0.62 0.29 2011 -0.39 -0.26 0.33 0.17 2012 -0.47 -0.35 0.07 0.58 2013 -0.62 0.01 0.29 0.92 2014 -0.63 -0.13 0.30 0.50 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.6.3.1 Precipitación Realizando el análisis de los datos reflejados por las estaciones analizadas para el presente estudio se pueden identificar tres picos de datos de los valores correspondientes a la precipitación registrada para la cuenca. Ahora bien, analizando la gráfica que se muestra a continuación se puede observar un aumento en la precipitación en el año de 1990 donde encuentra su punto máximo en el año de 1993 donde inicia el descenso de las precipitaciones registradas. En el año 2001 donde se registra de nuevo un aumento hasta el año de 2005 intentando disminuir paulatinamente hasta el año 2010 donde se registran nuevamente precipitaciones elevadas, recordando que en este año (2010) se presentaron fuertes aguaceros que causaron inundaciones en diferentes zonas de Colombia. Asumiendo que los datos reportados han presentado la tendencia ascendente y descendente se podría concluir que las épocas de fuertes precipitaciones podrían volver a iniciarse en cinco años aproximadamente.
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Gráfico 24 Análisis de tendencia de precipitación
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.6.3.2 Temperatura Para la variable climática de temperatura se tiene en cuenta los datos reflejados por las estaciones Nuevo Colón, Sutatenza, Villa Luisa, Ins Agro Macanal. En la gráfica podemos visualizar que no se tienen tendencias marcadas para determinar los ciclos donde se presenten altos y bajos índices calóricos. Teniendo en cuenta que en la cuenca del río Garagoa el 85% de los municipios corresponden al Departamento de Boyacá, y en este orden de ideas en este departamento se destacan en orden ascendente tres áreas pluviométricas: el altiplano central, de menores precipitaciones, y las vertientes altas en ambos lados de la cordillera Central; las cuales presentan un régimen de lluvias bimodal caracterizado por dos períodos que se presentan entre abril y junio, y octubre y noviembre; el resto del año se considera como períodos de menores precipitaciones. Por lo variado de su relieve se presentan todos los pisos térmicos y se hace improbable identificar de manera precisa los pronósticos de las fluctuaciones calóricas a lo largo del año, lo cual se puede evidenciar en el siguiente gráfico:
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Gráfico 25 Análisis de tendencia de temperatura
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.7 Brillo solar La distribución temporal del régimen bimodal del parámetro de brillo solar se determinó a partir de los datos registrados por las estaciones de IDEAM Sutatenza y Nuevo Colón respectivamente, estas estaciones están ubicadas de tal manera que se puede determinar la influencia del sol en los cambios climatológicos de la cuenca. El brillo solar en el inicio del año tiene un comportamiento descendente hasta el mes de junio donde existen cambios de intensidad que varían de valores máximos representativos de 180horas/mes a 85horas/mes. Durante el mes de julio se observa un incremento en la cantidad de brillo solar que se recibe en la cuenca analizando una tendencia cóncava convexa a lo largo del año. A continuación, se presenta el promedio de la variación de intensidad del brillo solar en la cuenca hidrográfica:
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Gráfico 26 Variación brillo solar
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 La estación Nuevo Colón, identificada con código IDEAM 35042010, se encuentra ubicada al norte de la cuenca hidrográfica en el municipio Nuevo Colón. Dicha estación es representativa, donde se registran valores máximos mensuales que superan las 180 horas/mes; el valor mínimo que se presenta como registro oscila entre las ochenta y noventa horas/mes. La presencia de brillo solar máxima se presenta en los meses de diciembre a enero; y es en los meses de abril a julio se presente la menor precipitación de todo el año.
Gráfico 27 Representación brillo solar – estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Teniendo en cuenta que la cantidad de brillo solar tiene amplia relación con la precipitación y los niveles de nubosidad que se presentan, el Gráfico 28, permite observar el comportamiento opuesto de la precipitación y el brillo solar. A medida que se presente menos precipitación mayor será la cantidad de brillo solar que se presente lo cual sucede en los meses de estiaje; en el semestre de temporada de lluvias que corresponde a los meses de abril a septiembre e incluso el mes de octubre se presenta una disminución en el brillo solar que varía de 180 horas al mes hasta que llega a su valor mínimo de 80 horas al mes aproximadamente lo cual ocurre en el mes de junio.
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Gráfico 28 Relación brillo solar vs precipitación de la estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 La estación Climatológica Principal ubicada en el Municipio de Sutatenza que lleva el mismo nombre, se encuentra al sur de la Cuenca Hidrográfica y permite observar los datos correspondientes a las variaciones mensuales del brillo solar a lo largo de la serie multianual 1987-2012. Durante los meses de abril a agosto se encuentran los registros más bajos de brillo solar, siendo diciembre y enero los meses que reciben la mayor recepción de energía solar pues supera valores de 178 horas/mes.
Gráfico 29 Relación brillo solar vs precipitación de la estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.8 Humedad relativa La humedad relativa determina el grado de saturación de la atmosfera, este valor tiene relación directa con la precipitación pues donde se presente mayor pluviosidad los valores que se tienen serán altos, sucede lo contrario con la temperatura; al momento en que aumenta la temperatura el valor de humedad relativa disminuye. Con el fin de determinar la humedad relativa de la Cuenca Hidrográfica del río Garagoa se tuvo en cuenta los datos reportados por el IDEAM para cuatro estaciones: Nuevo Colón, Sutatenza, Jenesano y Agrop. Macanal.
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Los valores reportados por estas estaciones varían entre el 70% y el 95% a lo largo del año, en el Gráfico 30 se refleja los periodos máximos y mínimos de humedad relativa, donde se presenta una menor humedad en el ambiente durante los meses de menores lluvias que comprende los meses de noviembre a febrero y una mayor humedad relativa en los meses de mayores lluvias que corresponde al mes de marzo a agosto. De acuerdo al cálculo realizado el valor mínimo de humedad relativa es de 72%, el valor promedio es de 82,1% y el valor máximo que se presenta a lo largo del año corresponde al 91%.
Gráfico 30 Humedad relativa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.9 Vientos El viento es un parámetro climático que indica el movimiento natural del aire en la atmosfera; se analiza a partir de la dirección y por su velocidad de la cual depende la fuerza que lleve. Con el fin que las observaciones hechas en una red de estaciones puedan ser comparables entre sí, se ha convenido internacionalmente que el viento en superficie corresponde al medido a una altura normalizada de 10 metros sobre el suelo, en terreno descubierto (IDEAM, 2005). En Colombia, y en la región Andina, los vientos se encuentran influenciados por condiciones locales y por los efectos de las condiciones topográficas de la cordillera de Los Andes. Las cadenas montañosas, como la cordillera oriental que se opone al flujo de los vientos Alisios del sureste, constituyen barreras físicas que alteran el flujo de las corrientes del aire al cruzar las cordilleras y que de acuerdo con su orientación y accidentes fisiográficos pueden incluir en el fortalecimiento o debilitamiento de los vientos. (ibíd.) En la cuenca del río Garagoa, no se cuenta con una gran cantidad de información sobre vientos, solamente se cuenta con una estación que provee de datos históricos de vientos, esta es la estación Inst Agr Macanal, localizada al sur de la cuenca. Como se puede observar, la dirección predominante de los vientos en la estación Inst Agr Macanal es Sur-Sureste, siguiendo el valle del río Garagoa a lo largo de la represa de Chivor.
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La velocidad de los vientos a lo largo del año contiene los valores registrados desde el año 1983 al año 2012 y se representa en el Gráfico 31 , en donde se puede observar que los meses con mayor velocidad del aire corresponden al mes de febrero, con valores promedio de 0,7 m/s, concordante con los meses de menor precipitación y mayor temperatura. El mes con menores velocidades de viento se registra en el mes de agosto, con velocidad promedio del orden de 0,3 m7s, de igual manera es perceptible los meses en los cuales la estación no almaceno datos.
Gráfico 31 Velocidad de vientos estación Ins Agro Macanal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
En la rosa de los vientos de distribución de velocidad se ilustran los vientos del SE (SUR- ESTE) con un vector resultante de 166 grados. Hacia el sur se presenta un total del 86% de los registros y el restante 14% se manifiesta hacia la dirección este. Entre los vientos SE, las velocidades oscilan entre registros de 0.00 m/s y ≥0.9 m/s. Para el análisis de los vientos se construyó una rosa de vientos, la cual se presenta en el Gráfico 32
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Gráfico 32 Rosa de vientos estación Ins Agro Macanal, distribución de velocidad Modificar para que se lean los valores
Fuente: Elaboración Consorcio río Garagoa, 2016
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Tabla 4-27. Velocidad y corriente de los vientos registrados en la estación Ins Agro Macanal
AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 1983 SE 0,9 SE 0,8 SE 0,9 SE 0,8 N 0,5 W 0,1 1985 S 0 S 0,9 S 0,8 S 0,8 S 0,7 SE 0,5 S 0,5 S 0,6 S 0,6 S 0,7 S 1986 S 0,7 S 0,8 0 S 0,8 S 0,6 S 0,6 S 0,8 S 0,7 1 1987 S 0,7 S 0,6 S 0,6 S 0,6 S 0,5 SE 0,4 SE 0,3 S 0,5 S 0,6 S 0,6 1988 S 0,8 S 0,7 S 0,6 S 0,5 S 0,5 S 0,5 S 0,5 S 0,4 S 0,4 S 0,6 S 0,5 1989 S 0,8 S 0,8 S 0,7 S 0,6 S 0,7 S 0,5 S 0,5 S 0,4 S 0,4 1990 S 0,5 S 0,3 S 0,2 S 0,3 S 0,4 S 0,5 S 0,3 1991 S 0,5 S 0,3 S 0,4 1992 S 0,5 S 0,5 S 0,6 SE 0,3 SW 0,6 1995 S 0,4 1996 S 0,5 S 0,7 S 0,4 S 0,3 SE 0,3 S 0,6 S 0,6 1997 S 0,7 S 0,7 S 0,5 S 0,4 S 0,4 S 0,3 SE 0,3 S 0,3 S 0,2 S 0,4 S 0,4 1998 SE 0,4 S 0,3 S 0,7 S 0,6 S 0,4 S 0,5 2000 E 0,1 E 0,1 SE 0,2 SW 0,3 S 0,1 SW 0,8 2001 S 0,5 2002 SE 0,5 S 0,5 SE 0,4 SE 0,5 SE 0,5 S 0,6 SE 0,4 SE 0,2 SE 0,2 SE 0,5 SE 0,6 SE 0,5 2003 S 0,5 SE 0,5 SE 0,4 SE 0,4 SE 0,4 SE 0,6 SE 0,3 S 0,3 SE 0,4 S 0,4 2004 SE 0,2 2008 S 0,5 S 0,5 S 0,5 SE 0,9 S 0,9 S 0,9 SE 0,8 SE 0,7 S 0,9 E E 2010 0 0,1 4 3 2012 E 0,6 E 0,8 E 0,8 E 0,6 E 0,6 E 0,5 E 0,9 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
4.2.10 Evapotranspiración La evaporación es un proceso físico que se define como el paso del estado líquido al gaseoso del agua, esto ocurre cuando se suministra energía calorífica al agua, lo cual incrementa la energía cinética de sus moléculas y hace que se muevan más rápido, lo cual provoca un aumento en el volumen del líquido. Los principales factores que afectan la evaporación son la radiación solar, temperatura del aire, humedad atmosférica, viento, presión atmosférica. Según la intensidad de la radiación solar que recibe una superficie, aumenta o disminuye la temperatura del agua y se modifica la energía cinética de sus moléculas. De esta manera, a mayor intensidad de radiación solar es más alta la temperatura del agua, lo cual aumenta la energía cinética de las moléculas y por lo tanto una mayor cantidad de estas escapan a la atmosfera produciendo evaporación. Las plantas también regresan agua a la atmosfera por medio de la transpiración. El agua es absorbida por las raíces de las plantas junto con otros nutrientes y es transportada a través de
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca esta para dar lugar a la evaporación, que ocurre en los espacios intercelulares en el interior de las hojas (Marín Valencia, 2010). 4.2.10.1 Evapotranspiración potencial Para el análisis de la evapotranspiración se tuvo en cuenta la metodología descrita por Thornthwaite-Matter (1957), la cual está basada en la determinación de la evapotranspiración en función de la temperatura y la precipitación, donde se comprobó científicamente que la evapotranspiración era proporcional a la temperatura promedio la cual está afectada por un coeficiente exponencial y donde como conclusión se desarrolló la siguiente formula: 푒 = 16 ∗ (10 ∗ 푡푚/퐼)3 Donde: e= Evapotranspiración mensual sin ajustar en mm (mm/mes) tm= Temperatura media mensual en ºC I= índice de calor anual
퐼 = ∑ 푖푗 ∶ 푗 = 1,2, … … ,12
Se calcula a partir del índice de calor mensual, i, como suma de los doce índices de calor mensuales
푇푚 1.514 푖 = ( ) 푗 5 a= parámetro que se calcula a partir de la siguiente ecuación 푎 = 0,00000067 ∗ 퐼3 − 0,0000771 ∗ 퐼2 + 0,01792퐼 + 0,49239 Para valores de temperatura media mensual superior a los 26,5°C, la ETP se deberá calcular determinar directamente de la siguiente tabla:
Tabla 4-28. Calculo para temperaturas superiores a 26.5°C Tm(ºC) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 0 0 0 0,01 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 1 0,09 0,1 0,12 0,13 0,15 0,16 0,18 0,2 0,21 0,23 2 0,25 0,27 0,29 0,31 0,33 0,35 0,37 0,39 0,42 0,44 3 0,46 0,48 0,51 0,53 0,56 0,58 0,61 0,63 0,66 0,69 4 0,71 0,74 0,77 0,8 0,82 0,85 0,88 0,91 0,94 0,97 5 1 1,03 1,06 1,09 1,12 1,16 1,19 1,22 1,25 1,28 6 1,32 1,35 1,38 1,42 1,45 1,49 1,52 1,56 1,59 1,63 7 0,66 1,7 1,74 1,77 1,81 1,85 1,88 1,92 1,96 2 8 2,04 2,08 2,11 2,15 2,19 2,23 2,27 2,31 2,35 2,39 9 2,43 2,48 2,52 2,56 2,6 2,64 2,68 2,73 2,77 2,81
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Tm(ºC) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 10 2,86 2,9 2,94 2,99 3,03 3,07 3,12 3,16 3,21 3,25 11 3,3 3,34 3,39 3,44 3,48 3,53 3,58 3,62 3,67 3,72 12 3,76 3,81 3,86 3,91 3,96 4 4,05 4,1 4,15 4,2 13 4,25 4,3 4,35 4,4 4,45 4,5 4,55 4,6 4,65 4,7 14 4,75 4,8 4,86 4,91 4,96 5,01 5,07 5,12 5,17 5,22 15 5,28 5,33 5,38 5,44 5,49 5,55 5,6 5,65 5,71 5,76 16 5,82 5,87 5,93 5,98 6,04 6,1 6,15 6,21 6,26 6,32 17 6,38 6,43 6,49 6,55 6,61 6,66 6,72 6,78 6,84 6,9 18 6,95 7,01 7,07 7,13 7,19 7,25 7,31 7,37 7,43 7,49 19 7,55 7,61 7,67 7,73 7,79 7,85 7,91 7,97 8,03 8,1 20 8,16 8,22 8,28 8,34 8,41 8,47 8,53 8,59 8,66 8,72 21 8,78 8,85 8,91 8,97 9,04 9,1 9,16 9,23 9,29 9,36 22 9,42 9,49 9,55 9,62 9,68 9,75 9,81 9,88 9,95 10,01 23 10,08 10,15 10,21 10,28 10,35 10,41 10,48 10,55 10,61 10,68 24 10,75 10,82 10,89 10,95 11,02 11,09 11,16 11,23 11,3 11,37 25 11,44 11,5 11,57 11,64 11,71 11,78 11,85 11,92 11,99 12,06 26 12,13 12,21 12,28 12,35 12,42 12,49 12,56 12,63 12,7 12,78 Fuente: (Marín Valencia, 2010) Para la estimación de la evapotranspiración potencial fue necesario que las estaciones tuvieran como mínimo registros de: precipitación, temperatura y humedad relativa; se seleccionaron únicamente las 4 estaciones climatológicas de las 28 que están siendo estudiadas en la zona de influencia directa de la cuenca del río Garagoa. A pesar de las pocas estaciones que se tienen para este cálculo, es importante mencionar que las cuatro estaciones están ubicadas de manera que permite un cubrimiento total a la cuenca. Para determinar la evapotranspiración potencial se utilizó el software HidroBio el cual acoge el enfoque de Thornthwaite-Mather, desarrollando la siguiente metodología.
Para la elaboración de los datos solo se precisa de las temperaturas medias mensuales (tm) y los valores mensuales de precipitación (P) de las estaciones seleccionadas.
a ETPm (mm) = 16 (10tm/I) donde (I) es el índice de calor anual:
12 1,514 I = a (tm/5) y (a) la constante local del índice (I): a = 675 (I*10-3)3 - 77,1(I*10-3)2 + 1792(I*10-5) + 0,49329
El valor obtenido de ETPm es corregido para cada mes según la latitud en que se encuentre la estación seleccionada observando la tabla siguiente elaborada por Dunne y Leopold (1978)
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Tabla 4-29. Factor de corrección de la ETP en función de la latitud
EN FB MZ AB MY JN JL AG SP OC NV DC
60ºN 0.54 0.67 0.97 1.19 1.33 1.56 1.55 1.33 1.07 0.84 0.58 0.48 50ºN 0.71 0.84 0.98 1.14 1.28 1.35 1.33 1.21 1.06 0.90 0.76 0.68 40ºN 0.80 0.89 0.99 1.10 1.20 1.25 1.23 1.15 1.04 0.93 0.83 0.78 30ºN 0.87 0.93 1.00 1.07 1.14 1.17 1.16 1.11 1.03 0.96 0.89 0.85 20ºN 0.92 0.96 1.00 1.05 1.09 1.11 1.10 1.07 1.02 0.98 0.93 0.91 10ºN 0.97 0.98 1.00 1.03 1.05 1.06 1.05 1.04 1.02 0.99 0.97 0.96 0º 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 10ºS 1.05 1.04 1.02 0.99 0.97 0.96 0.97 0.98 1.00 1.03 1.05 1.06 20ºS 1.10 1.07 1.02 0.98 0.93 0.91 0.92 0.96 1.00 1.05 1.09 1.11 30ºS 1.16 1.11 1.03 0.96 0.89 0.85 0.87 0.93 1.00 1.07 1.14 1.17 40ºS 1.23 1.15 1.04 0.93 0.83 0.78 0.80 0.89 0.99 1.10 1.20 1.25 50ºS 1.33 1.19 1.05 0.89 0.75 0.68 0.70 0.82 0.97 1.13 1.27 1.36
Fuente: (Dunne y Leopold, 1978) Para el cálculo de la ETP de un mes determinado se debe corregir la ETP mediante un coeficiente que tenga en cuenta el número de días del mes y horas de luz de cada día, en función de la latitud. Para ello se introduce el índice de iluminación mensual en unidades de 12 horas, que deberá multiplicar a la ETP para obtener la ETP según Thornthwaite (mm/mes) final:
ETPm (corregida) = ETPm × L i (mm/mes)
ETPm : evapotranspiración mensual en mm
L i : factor de corrección del número de días del mes (Nd i) y la duración astronómica del día N i (horas de sol):
L i = Nd i/30 × N i/12 Dicha información se verifico así: Estación Nuevo Colon que contiene registro del año 1985 al 2014, el análisis determino un promedio de evapotranspiración 57,20 mm/año, un valor mínimo de 52,84 mm/año y un valor máximo de 63,06 mm/año.
Estación Sutatenza se sujetan al registro del año 1985 al 2014. El análisis determino un promedio de evapotranspiración 66,47 mm/año, un valor mínimo de 62,36 mm/año y un valor máximo de 71,51 mm/año.
Estación Villa Luisa representan los valores registrados en los años 1985 al 2014. El análisis determino un promedio de evapotranspiración 61,84 mm/año, un valor mínimo de 56,77 mm/año y un valor máximo de 68,67 mm/año.
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Estación Inst Agrop Macanal corresponden a los registros anuales de los años 1985 al 2014. El análisis determino un promedio de evapotranspiración 64,31 mm/año, un valor mínimo de 59,15 mm/año y un valor máximo de 69,81 mm/año. En el Grafico 29 se puede observar la tendencia creciente en los meses de enero a abril/mayo donde se presenta el punto máximo de evapotranspiración donde posteriormente comienza su descenso hasta el mes de agosto; en los meses correspondientes a septiembre y octubre tiene una tendencia lineal para después empezar nuevamente una disminución en los meses de noviembre y diciembre.
Gráfico 33 Evapotranspiración potencial
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Ahora bien, la transpiración es una forma de evaporación a través de las plantas. Está regida por las mismas leyes físicas que la evaporación, pero con una diferencia sensible: sólo ocurre cuando hay actividad fotosintética de la planta (durante el día). El esquema de la evaporación desde el suelo y la transpiración de las plantas se denomina evapotranspiración, y está gobernada por: Factores meteorológicos Factor suelo Factor planta Se conoce como la máxima evapotranspiración posible bajos las condiciones existentes, cuando el suelo está abundantemente provisto de agua (colmada su capacidad de campo) y cubierto con una cobertura vegetal completa, el agua es absorbida por las raíces de las plantas junto con otros nutrientes y es transportada a través de esta para dar lugar a la evaporación, que ocurre en los espacios intercelulares en el interior de las hojas. El intercambio de vapor con la atmosfera que realizan las plantas (transpiración) es regulado por las estomas. Aunque casi toda el agua que la planta absorbe desde el suelo regresa a la atmosfera por medio del proceso de transpiración, hay una pequeña parte de esta (menor al 1%) que se incorpora al tejido vegetal (FAO, 2006).
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Figura 4. Evapotranspiración Potencial
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.10.2 Evapotranspiración Real
La evapotranspiración real, es un fenómeno que ocurre en condiciones reales, teniendo en cuenta que no siempre la cobertura vegetal es completa ni el suelo se encuentra en estado de saturación adicionalmente, se tuvo en cuenta los meses en los que P
a) Si Pm > ETPm entonces ETRm = ETPm b) Si Pm < ETPm entonces ETRm = Pm + ǀΔSTǀ
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Figura 5. Evapotranspiración real
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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4.2.11 Balance hídrico El balance hídrico es el parámetro que permite identificar las necesidades reales de humedad en un lugar determinado; dicho balance permite identificar los meses a lo largo del año en que existe una disponibilidad real de agua. El cálculo tiene en cuenta la temperatura media mensual de cada mes y la precipitación registrada en una misma escala de tiempo. Para realizar el balance hídrico de la Cuenca del río Garagoa se tiene en cuenta las cuatro (4) estaciones climatológicas principales que contienen registros completos de temperatura y precipitación (Nuevo Colón, Sutatenza, Villa Luisa e Inst. Agrop. Macanal). La ubicación espacial de las estaciones permite tener un conocimiento representativo del balance de toda la cuenca pues; las estaciones de Nuevo Colón y Villa Luisa están ubicadas en la cuenca alta, las estaciones de Sutatenza e Inst. Agrop. Macanal están ubicadas en la cuenca baja.
4.2.11.1 Metodología aplicada para el cálculo del balance hídrico Con base en la “Metodología y aplicaciones de los balances hídrico y bioclimático y su aplicación al estudio ecodinámico de las formaciones vegetales”. (. R. Cámara Artigas, 2012), se tuvo en cuenta la siguiente metodología para el cálculo del balance hídrico: Los diagramas de balance hídrico se basan en los datos aportados por las tablas de balance de Thorntwhaite y Matter, que parte de los siguientes presupuestos: a) La profundidad del suelo donde tiene lugar las pérdidas de agua por evapotranspiración viene definida por la profundidad del sistema radical de la vegetación, de tal manera que la capacidad de almacenamiento en agua de esta zona, que es susceptible a la evapotranspiración, está definida por la capacidad de campo y el punto de marchitez. Para la obtención del valor de la capacidad de campo (CC) se aplica la siguiente fórmula: CC = CR * Pr siendo CR la capacidad de retención en mm/m. Pr la profundidad radicular en m. y considerando para la capacidad de retención (CR) que, de forma general (mm/m): Capacidad de retención según textura de la formación superficial
arenosos fino 100
franco arenoso fino 150
franco limoso 200
franco arcilloso 250
arcilloso 300
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Capacidad de almacenamiento de agua según suelo y cultivo
Textura del suelo Capacidad de campo Profundidad radicular Capacidad de retención (agua utilizable) m. (Agua total utilizable) mm./m. mm.
Cultivos de raíces someras
Arenoso fino 100 0,50 50
Franco arenoso 150 0,50 75 fino
Franco limoso 200 0,62 125
Franco arcilloso 250 0,40 100
Arcilloso 300 0,25 75
Cultivo de raíces profundidad (cereales) de moderada
Arenoso fino 100 0,75 75
Franco arenoso 150 1,00 150 fino
Franco limoso 200 1,00 200
Franco arcilloso 250 0,80 200
Arcilloso 300 0,50 150
Cultivos de raíces profundas arbustos) (praderas,
Arenoso fino 100 1,00 100
Franco arenoso 150 1,00 150 fino
Franco limoso 200 1,25 250
Franco arcilloso 250 1,00 250
Arcilloso 300 0,67 200
Árboles frutales (arbolado, dehesa)
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Textura del suelo Capacidad de campo Profundidad radicular Capacidad de retención (agua utilizable) m. (Agua total utilizable) mm./m. mm.
Arenoso fino 100 1,50 150
Franco arenoso 150 1,67 250 fino
Franco limoso 200 1,50 300
Franco arcilloso 250 1,00 250
Arcilloso 300 0,67 200
Bosque cerrado
Arenoso fino 100 2,50 250
Franco arenoso 150 2,00 300 fino
Franco limoso 200 2,00 400
Franco arcilloso 250 1,60 400
Arcilloso 300 1,17 350
Cuando dicha zona tiene un contenido en humedad superior al correspondiente a la capacidad de campo, el exceso (agua gravitacional) lo pierde por gravedad, alimentando las aguas subterráneas y la escorrentía. b) Si comparamos la precipitación (P) con la evapotranspiración potencial (ETP), se observa que existen meses a lo largo del año en los que P>ETP, y por lo tanto ETR=ETP. La diferencia con la precipitación (P) se utiliza: 1) para que el suelo tenga una humedad equivalente a su capacidad de campo 2) el sobrante, por percolación, irá a la capa freática o escurrirá en superficie. En los meses en que P
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Existe pues en el suelo, para cada mes una pérdida potencial acumulada (ppa) y una pérdida real. Para pasar de la perdida potencial a la real Thornthwaite aporta unas tablas en las que para una capacidad de campo dada, se relacionan las pérdidas potenciales acumuladas con la humedad que queda realmente en el suelo. De la misma manera puede deducirse la cantidad de agua que queda en el suelo, partiendo éste de un contenido de humedad inferior a la capacidad de campo, para diferentes pérdidas potenciales acumuladas. El déficit de humedad (Dh), queda definido como la diferencia entre ETP y ETR. Thornthwaite aporta para ello las tablas y en las que se hace referencia a suelos con diferentes capacidades de campo. c) La capacidad de almacenamiento del agua en el suelo (ST) susceptible de evapotranspirarse, está definida por la denominada capacidad de campo (CC). El exceso de humedad (S) sólo aparece cuando: P- ETP > 0 de tal manera que queda definida como la diferencia positiva de:
P- (ETP + (ST))
d) Si el exceso de humedad es superior a la capacidad de campo aquel se pierde por gravedad, alimentando el acuífero y la escorrentía, de manera que siempre y cuando exista (S), de manera general el 50% del sobrante del mes más el 50% de la escorrentía del mes anterior alimentan la escorrentía para el mes, según los resultados empíricos de Thornthwaite y Matter:
Rm= 0.5 ( Sm + Rm-1)
Elementos del balance hídrico y proceso de cálculo Los elementos utilizados en el balance son:
tm, Temperatura media mensual en ºC ETP, Evapotranspiración potencial en mm. P, Precipitación media mensual en mm. P-ETP, Pérdidas o adiciones potenciales de humedad en el suelo ppa, Pérdidas potenciales acumuladas ST, Agua almacenada en el suelo ST, Cambios del agua almacenada en el suelo ETR, Evapotranspiración real S, Excedente de humedad Dh, Déficit de humedad R, Escorrentía total
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Proceso de cálculo
Para la elaboración de los datos solo se precisa de las temperaturas medias mensuales (tm) y los valores mensuales de precipitación (P) (estaciones termopluviométricas).
Cálculo de la ETP.
a ETPm (mm) = 16 (10tm/I) Donde (I) es el índice de calor anual:
12 1,514 I = (tm/5) y (a) la constante local del índice (I): a = 675 (I*10-3)3 - 77,1(I*10-3)2 + 1792(I*10-5) + 0,49329 El valor obtenido de ETPm es corregido para cada mes según la latitud en que se encuentre la estación termopluviométrica observando la tabla siguiente elaborada por Dunne y Leopold (1978) (tabla 4). Para el cálculo de la ETP de un mes determinado se debe corregir la ETP mediante un coeficiente que tenga en cuenta el número de días del mes y horas de luz de cada día, en función de la latitud. Para ello se introduce el índice de iluminación mensual en unidades de 12 horas, que deberá multiplicar a la ETP para obtener la ETP según Thornthwaite (mm/mes) final:
ETPm (corregida) = ETPm × L i (mm/mes)
ETPm : evapotranspiración mensual en mm
L i : factor de corrección del número de días del mes (Nd i) y la duración astronómica del día N i (horas de sol):
L i = Nd i/30 × N i/12 Factor de corrección de la ETP estándar en función de la latitud (Dunne y Leopold, 1978)
EN FB MZ AB MY JN JL AG SP OC NV DC
60ºN 0.54 0.67 0.97 1.19 1.33 1.56 1.55 1.33 1.07 0.84 0.58 0.48 50ºN 0.71 0.84 0.98 1.14 1.28 1.35 1.33 1.21 1.06 0.90 0.76 0.68 40ºN 0.80 0.89 0.99 1.10 1.20 1.25 1.23 1.15 1.04 0.93 0.83 0.78 30ºN 0.87 0.93 1.00 1.07 1.14 1.17 1.16 1.11 1.03 0.96 0.89 0.85 20ºN 0.92 0.96 1.00 1.05 1.09 1.11 1.10 1.07 1.02 0.98 0.93 0.91 10ºN 0.97 0.98 1.00 1.03 1.05 1.06 1.05 1.04 1.02 0.99 0.97 0.96 0º 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 10ºS 1.05 1.04 1.02 0.99 0.97 0.96 0.97 0.98 1.00 1.03 1.05 1.06 20ºS 1.10 1.07 1.02 0.98 0.93 0.91 0.92 0.96 1.00 1.05 1.09 1.11
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30ºS 1.16 1.11 1.03 0.96 0.89 0.85 0.87 0.93 1.00 1.07 1.14 1.17 40ºS 1.23 1.15 1.04 0.93 0.83 0.78 0.80 0.89 0.99 1.10 1.20 1.25 50ºS 1.33 1.19 1.05 0.89 0.75 0.68 0.70 0.82 0.97 1.13 1.27 1.36
Cálculo de (P - ETP) Los valores (+) corresponde a adiciones potenciales de humedad y los (-) a pérdidas potenciales de humedad.
Cálculo de la pérdida potencial acumulada al final de cada mes (ppa). a) para todo mes que (P-ETP) m > 0 entonces ppam = 0 (de forma general) b) para todo mes que (P-ETP) m < 0 entonces ppam= ppam-1 + (P-ETP) m, y en este caso se inicia el cálculo por el primer mes en que (P-ETP) m < 0 2.2.4. Cálculo de agua capilar contenida en el suelo (ST). Su límite superior es la capacidad de campo (CC) que ha de determinarse para cada estación termopluviométrica, cada formación superficial y cada formación vegetal (Tabla nº3). a) para los meses en los que (P-ETP)m > 0 entonces:
STm = STm-1 + (P-ETP) m
El cálculo se inicia por el primer mes en que (P-ETP) m > 0 considerando como hipótesis sólo para éste mes que STm-1 = 0 b) para los meses en que (P-ETP) m < 0 los valores de (ST) se obtienen a partir de los de (ppa) siguiendo las tablas de ppa/ST de Thornthwaite (http://www.geografia.us.es/ buscar en learning del Prof. Rafael Cámara, asignatura de Hidrología) para una capacidad de campo (CC) antes determinada para la estación, formación superficial y vegetal considerada. Los valores de la 1ª fila y columna son los de la (ppa) y el resto de filas y columnas centrales los valores de (ST) que le corresponden. A cada (ppa) de un mes con pérdida potencial de humedad (P-ETP) m < 0 le corresponde para una (CC) dada, un valor de (ST) en la tabla. Es importante tener en cuenta la siguiente consideración: b.1. Observar el último mes en que (P-ETP)m > 0: - si (ST) > o igual que (CC), entonces ST = CC. En este caso se continua con el cálculo del resto de los meses tal como se ha explicado
en el apartado 2.2.4b, hasta alcanzar el periodo en que (P-ETP) m > 0 y se sigue el
procedimiento indicado en 2.2.4a, sólo que ahora ya se conoce el valor de STm-1. - si (ST) < (CC), se considera la hipótesis siguiente: Se busca en las tablas ppa/ST (según su CC) el valor de (ppa) que le corresponde al de esta (ST) (en el centro de la tabla). Este valor de (ppa) se substituye en el balance
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para dicho mes (anteriormente era 0), y se calculan para los meses siguiente los nuevos (ppa) y los valores de (ST) que le corresponden, hasta llegar de nuevo al mes en que se inició la hipótesis. Así se realizan sucesivos ciclos hasta que:
- se alcanza en dicho mes ST => CC - ST del primer mes de la hipótesis en el último ciclo realizado es igual al del ciclo anterior
En estos casos el ciclo queda cerrado y los valores del balance para (ppa) y (ST) son los obtenidos en el último ciclo.
Cálculo de cambios de la humedad almacenada en el suelo (ST).
ST = STm - STm-1
Cálculo de la evapotranspiración real (ETRm)
a) si Pm > ETPm entonces ETRm = ETPm
b) si Pm< ETPm entonces ETRm = Pm + ST
Cálculo del déficit de humedad (Dhm).
Dhm = ETRm - ETPm
Cálculo del exceso de humedad o excedente (Sm).
Sólo cuando (Pm - ETPm) > 0 y si (STm) = (CC), entonces Sm= Pm - (ETRm + ST)
Cálculo de la escorrentía de agua (R). Sólo existirá escorrentía en aquellos meses en que (P – ETP) > 0 y se cumpla que la ST ha alcanzado la capacidad de campo. Cuando estas dos condiciones se den se produce Rm. Para el primer mes que se alcance la Capacidad de Campo, y por lo tanto exista escorrentía, esta se calculará (solo para este primer mes):
Rm = 0.5(Sm + Rm-1) Si existe sobrante en todos los meses será necesario realizar un ciclo para que los datos se retro alimenten. El ciclo se terminará cuando se vuelvan a repetir los valores. Calculo de la detención de humedad
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Es la totalidad del agua existente en el suelo que permanece en superficie. Su valor medio para todo el año sería equivalente al agua existente en el subsuelo.
DTm = STm + Ehm + Rm - Rm-1 Representación gráfica A partir de estos supuestos se representa gráficamente los valores de pluviometría, ETP y ETR, de tal manera que quedan definidas las siguientes áreas en el balance:
- Exceso de agua: P>ETP la existente entre la (P) arriba y la (ETP) abajo que constituye el excedente hídrico (S). - Déficit de agua: ETP>ETR. El área demarcada entre (ETP) arriba y (ETP) abajo que es el déficit hídrico (Dh). - Utilización de humedad del suelo: ETR>P. El área que se halla entre (ETR) arriba y (P) abajo - Recargo de humedad del suelo: P>ETP después de un período de déficit, hasta que el sobrante (S) sea mayor que cero. Este área en los meses en que (S) = 0 constituye el área de recargo de humedad edáfica
4.2.11.2 Balance hídrico de largo plazo (caudal medio anual) El desarrollo específicamente de los caudales medios anuales para el balance hídrico se encuentran reflejados en el capítulo de hidrología en el desarrollo del capítulo “1.3 Régimen hidrológico”. De manera general la cuenca tiene un comportamiento similar, para la estación de Nuevo Colón se puede interpretar que en los meses de noviembre a febrero existen dos momentos importantes pues se presenta en promedio de 30mm donde el suelo usa toda la humedad retenida y entre los 30 mm y 55 mm se presenta un déficit de agua, el comportamiento a final del mes de febrero es de forma ascendente y observando este comportamiento se identifica que en el mes de marzo se presenta progresivamente una recarga de agua en el suelo hasta estar saturado completamente y donde comienzan los excesos de agua hasta llegar al pico más alto de excesos de todo el año donde se presenta un promedio de 120 mm/mes. El comportamiento durante el año es bimodal ya que se presenta un segundo pico alto en el mes de octubre con un valor promedio que oscila los 100 mm/mes. Para la representación gráfica se sitúan en el eje de las (x) los meses del año, y en el de las (y) el volumen en milímetros. Se sitúan para cada uno de los meses del año la pluviometría (P), evapotranspiración real (ETR) y la evapotranspiración potencial (ETP)
Tabla 4-30. Abreviaturas del balance hídrico
VALOR RELACIÓN T TEMPERATURA P PRECIPITACIÓN ETP EVAPOTRANSPIRACIÓN AGUA ALMACENADA EN EL ST SUELO
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EVAPOTRANSPIRACIÓN- ETR REAL s EXCEDENTE DE HUMEDAD Dh DÉFICIT DE HUMEDAD Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-31. Resultados del balance hídrico – Estación Nuevo Colon
NUEVO COLON CODIGO 35075010 LATITUD 05º 21' 14'' N LONGITUD 73º 27' 23'' W MES T(°c) P(mm) ETP(mm) ST ETR s Dh
ENERO 14,73 15,51 53,54 15,00 33,51 0,00 -20,0 FEBRERO 14,90 28,74 56,80 8,00 35,74 0,00 -21,1 MARZO 15,09 59,08 60,25 8,00 59,08 0,00 -1,2 ABRIL 15,05 90,66 63,06 35,60 63,06 0,00 0,0 MAYO 14,65 108,45 62,94 50,00 62,94 31,10 0,0 JUNIO 14,05 117,07 60,38 50,00 60,38 56,68 0,0 JULIO 13,40 126,61 55,93 50,00 55,93 70,68 0,0 AGOSTO 13,50 102,29 54,99 50,00 54,99 47,30 0,0 SEPTIEMBRE 13,97 74,22 55,05 50,00 55,05 19,16 0,0 OCTUBRE 14,50 103,69 55,78 50,00 55,78 47,91 0,0 NOVIEMBRE 14,86 79,22 54,81 50,00 54,81 24,41 0,0 DICIEMBRE 14,70 33,34 52,84 33,00 50,34 0,00 -2,5
686,38 -- 641,6 297,25 -44,8
Gráfico 34 Balance hídrico estación Nuevo Colón
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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El balance hídrico para la estación de Sutatenza, representa exceso de agua en los meses de marzo a noviembre; donde el comportamiento es ascendente de marzo a mayo con cambios que varían de 50 mm/mes hasta un promedio de 170 mm/mes, para verificación se presenta el siguiente resumen: En el transcurso de mayo a julio tiende a tener un comportamiento lineal; a finales del mes de julio comienza la disminución del recurso hasta el mes de diciembre donde se presenta nuevamente el uso de la humedad del suelo retenida hasta que se presenta el déficit de agua.
Tabla 4-32. Resultados del balance hídrico – Estación Sutatenza
SUTATENZA CODIGO 35075020 LATITUD 05º 01' 20'' N LONGITUD 73º 26' 57'' W MES T(°c) P(mm) ETP(mm) ST ETR s Dh
ENERO 18,35 17,72 63,08 9,00 32,72 0,00 -30,4 FEBRERO 18,48 30,00 66,71 4,00 35,00 0,00 -31,7 MARZO 18,37 59,82 68,73 4,00 59,82 0,00 -8,9 ABRIL 18,22 117,84 71,09 50,00 71,09 0,75 0,0 MAYO 17,91 173,41 71,51 50,00 71,51 101,90 0,0 JUNIO 17,45 178,09 69,42 50,00 69,42 108,67 0,0 JULIO 17,04 178,34 65,85 50,00 65,85 112,49 0,0 AGOSTO 17,13 145,95 64,65 50,00 64,65 81,30 0,0 SEPTIEMBRE 17,68 106,55 65,31 50,00 65,31 41,24 0,0 OCTUBRE 18,07 99,66 65,32 50,00 65,32 34,34 0,0 NOVIEMBRE 18,32 77,73 63,57 50,00 63,57 14,16 0,0 DICIEMBRE 18,34 27,01 62,36 24,00 53,01 0,00 -9,4
797,59 -- 717,27 494,85 -80,3 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Gráfico 35 Balance hídrico estación Sutatenza
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 Para la estación de Villa Luisa se observan tres momentos importantes a lo largo del año; el primer momento se evidencia en los meses de diciembre a marzo, con las precipitaciones más bajas de todo el año entre 19 mm/mes y 50 mm/mes lo que genera una época de déficit del recurso. El segundo momento importante se presente entre los meses de marzo y abril pues es el tiempo que toma el suelo para hacer su recarga con un nivel mínimo de 60 mm/mes y el valor más alto que llega a tener es 120 mm/mes aproximadamente. El último escenario contiene tres picos de máximas precipitaciones que corresponden a mayo, julio y octubre en promedio 110 mm/mes. Es importante resaltar que de julio a agosto se presenta una disminución en la cantidad de agua presente, pero esta no influye de manera significativa pues el valor mínimo que alcanza en este segmento es de 80 mm/mes contando con diferencia significativa de los periodos de escases.
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Gráfico 36 Balance hídrico estación Villa Luisa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-33. Resultados del balance hídrico – Estación Villa Luisa
VILLA LUISA CODIGO 35075030 LATITUD 05º 25' 20'' N LONGITUD 73º 20' 58'' W MES T(°c) P(mm) ETP(mm) ST ETR s Dh
ENERO 16,58 17,70 57,39 15,00 38,70 0,00 -18,7 FEBRERO 16,85 35,91 61,51 9,00 41,91 0,00 -19,6 MARZO 17,12 61,04 65,78 8,00 62,04 0,00 -3,7 ABRIL 16,96 100,12 68,01 40,11 68,01 0,00 0,0 MAYO 16,68 129,17 68,67 50,00 68,67 50,60 0,0 JUNIO 16,08 105,34 65,85 50,00 65,85 39,50 0,0 JULIO 15,49 114,90 61,38 50,00 61,38 53,52 0,0 AGOSTO 15,48 94,79 59,63 50,00 59,63 35,16 0,0 SEPTIEMBRE 15,78 75,75 58,66 50,00 58,66 17,09 0,0 OCTUBRE 16,40 117,53 60,10 50,00 60,10 57,44 0,0 NOVIEMBRE 16,63 99,33 58,34 50,00 58,34 40,99 0,0 DICIEMBRE 16,58 40,44 56,77 36,00 54,44 0,00 -2,3
742,10 -- 697,73 294,30 -44,4 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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En la estación de Inst. Agrop. Macanal a diferencia de las tres estaciones estudiadas anteriormente los periodos de exceso de agua son mayores pues duran aproximadamente nueve meses y su inicio es a mediados del mes de febrero donde disminuye a finales del mes de noviembre. Durante el periodo de exceso de agua en toda la cuenca el mayor valor es el registrado en la estación de Inst. Agrop Macanal con un pico máximo de 350 mm/mes.
Tabla 4-34. Resultados del balance hídrico – Estación Inst Agr Macanal
INST AGR MACANAL CODIGO 35075040 LATITUD 04º 56' 28'' N LONGITUD 73º 19' 00'' W MES T(°c) P(mm) ETP(mm) ST ETR s Dh
ENERO 17,55 27,57 60,32 19,00 45,57 0,00 -14,8 FEBRERO 17,79 53,47 64,46 15,00 57,47 0,00 -7,0 MARZO 17,84 110,71 67,47 50,00 67,47 8,24 0,0 ABRIL 17,69 195,43 69,76 50,00 69,76 125,67 0,0 MAYO 17,32 324,57 69,81 50,00 69,81 254,76 0,0 JUNIO 16,68 351,19 66,54 50,00 66,54 284,65 0,0 JULIO 16,22 356,81 62,79 50,00 62,79 294,01 0,0 AGOSTO 16,51 273,62 63,05 50,00 63,05 210,57 0,0 SEPTIEMBRE 16,99 200,17 63,17 50,00 63,17 137,01 0,0 OCTUBRE 17,46 159,77 63,64 50,00 63,64 96,13 0,0 NOVIEMBRE 17,65 109,18 61,54 50,00 61,54 47,64 0,0 DICIEMBRE 17,47 45,51 59,15 37,00 58,51 0,00 -0,6
771,71 -- 749,32 1458,7 -22,4 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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Gráfico 37 Balance hídrico estación Inst. Agrop. Macanal
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
A partir de la información de precipitación y temperatura de las estaciones, se realizó el cálculo de las condiciones medias de estas dos variables para cada subcuenca hidrográfica a partir del método de los polígonos de Thiessen, con el fin de posteriormente calcular los balances hídricos correspondientes. En el anexo VI se presenta el posterior cálculo del balance hídrico a este nivel. En el Gráfico 38 al Gráfico 47 se presentan los balances hídricos a nivel mensual, como se puede observar, debido a las condiciones predominantemente monomodales de las variables climáticas de la cuenca del río Garagoa, se observar que la mayoría del año, ocho meses en total, entre los meses de abril a noviembre principalmente, se cuenta con exceso hídrico, en los siguientes meses se presenta un progresivo consumo del agua almacenada en el sistema y una vez agotada se presenta el déficit hídrico, el cual se evidencia con mayor fuerza en las subcuencas de los ríos Guaya, Bosque y Súnuba-Somondoco; posteriormente, y una vez inician las temporadas de lluvias, se comienza a recargar el agua en el suelo que fue agotada en el periodo climático anterior.
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Gráfico 38 Balance hídrico subcuenca río Bata Embalse
Gráfico 39. Balance hídrico subcuenca río Garagoa
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Gráfico 40 Balance hídrico subcuenca río Tibaná
Gráfico 41 Balance hídrico subcuenca río Juyasía
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Gráfico 42. Balance hídrico subcuenca río Fusavita
Gráfico 43 Balance hídrico subcuenca río Bosque
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Gráfico 44 Balance hídrico subcuenca río Guaya
Gráfico 45 Balance hídrico subcuenca río Súnuba-Somondoco
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Gráfico 46 Balance hídrico subcuenca río Turmequé
Gráfico 47 Balance hídrico subcuenca río Teatinos
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En la Tabla 4-35 se presenta el balance hídrico por subcuencas hidrográficas a nivel anual.
Tabla 4-35. Balance hídrico por subcuencas hidrográficas
Subcuenca T ETP ETR Dh S % P (mm/año) LPS Hidrográfica (Cº) (mm/año) (mm/año) (mm/año) (mm/año) S(P)
Río Bata Embalse 17.33 2724.59 773.95 768.95 -5.00 1955,64 2,263E-06 72.34
Río Garagoa 17.12 1384.31 766.56 715.21 -51.35 669,09 7,744E-07 49.21
Río Tibaná 15.71 1045.99 721.28 676.91 -44.36 369,08 4,272E-07 37.30
Río Juyasía 16.38 1073.38 742.10 700.16 -41.93 373,21 4,320E-07 36.56
Río Fusavita 15.28 1349.57 708.78 673.04 -35.74 676,53 7,830E-07 52.02
Río Bosque 15.72 1073.96 721.26 655.30 -65.95 418,66 4,846E-07 39.69
Río Guaya 17.94 1315.48 797.59 734.05 -63.54 581,43 6,730E-07 42.34 Río Súnuba- 15.95 1061.44 728.33 662.47 -65.86 398,97 4,618E-07 35.82 Somondoco Río Turmequé 14.45 882.86 686.46 633.78 -52.68 249,08 2,883E-07 30.03
Río Teatinos 10.71 965.42 601.85 569.23 -32.62 395,97 4,583E-07 42.20
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
En la Figura 6 se presenta la localización de los balances hídricos con respecto a las estaciones localizadas en la cuenca del río Garagoa.
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Figura 6. Balance hídrico en la cuenca del río Garagoa
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.
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4.2.12 Zonificación climática En la del río Garagoa, se utilizó la clasificación Caldas Lang, las cuales se describen a continuación: 4.2.12.1 Clasificación Caldas La clasificación de Caldas fue ideada en 1802 por Francisco José de Caldas, quien consideró únicamente la variación de la temperatura con respecto a la variación altitudinal (pisos térmicos) y si aplicabilidad exclusiva para el trópico americano. Caldas estableció cinco pisos térmicos así: (IDEAM, 2005). En la Figura 7 se presentan los resultados de la clasificación de Caldas para la cuenca del río Garagoa.
Tabla 4-36. Rangos de la clasificación climática de Caldas Piso Rango de altura Temperatura Variación de la altitud por Símbolo Térmico (metros) (ºC) condiciones locales Cálido C 0-1000 T ≥ 24 Límite superior ± 400 Límite superior ± 500 Templado T 1001 – 2000 24 > T ≥ 17,5 Límite inferior ± 500 Límite superior ± 400 Frío F 2001 – 3000 17,5 > T ≥ 12 Límite inferior ± 400 Páramo bajo Pb 3001- 3700 12 > T ≥ 7 Páramo Alto Pa 3701 – 4200 T < 7
Fuente: (IDEAM, 2005) Se puede observar que la cuenca del río Garagoa se encuentra localizada en 4 pisos térmicos, hacia la cuenca media y baja en donde se encuentra localizado el Embalse La Esmeralda, se presenta un clima templado, ascendiendo latitudinalmente encontramos climas más fríos hasta de paramos bajos.
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Figura 7. Clasificación de Caldas
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.
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4.2.12.2 Clasificación Lang La clasificación de Richard Lang establecida en 1915 utiliza la precipitación anual en mm y la temperatura media anual en ºC. Los dos parámetros se relacionan mediante el cociente entre la precipitación (P) y la temperatura (T), llamado factor de Lang, y se obtiene seis clases de climas. (ibíd.)
Tabla 4-37. Rangos de clasificación climática del Lang FACTOR DE LANG (P/T) CLASE DE CLIMA SIMBOLO 0 – 20,0 Desértico D 20,1-40 Árido A 40,1-60 Semiárido Sa 60,1-100 Semihúmedo Sh 100,1 – 160 Húmedo H >160 Superhúmedo SH
Fuente: (IDEAM, 2005) Como resultado se obtuvo la clasificación del territorio que se presenta en la Figura 8:
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Figura 8. Clasificación de Lang
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.
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4.2.12.3 Clasificación y zonificación por Caldas Lang Schaufelbergues en 1962, consolidó la clasificación de Lang con la clasificación de Caldas, con la cual se definieron 12 tipos de climas que interrelacionan las variables de la elevación, la temperatura media anual y la precipitación total media anual. Una vez realizados los cruces correspondientes se obtuvo la clasificación de la cuenca del río Garagoa que se muestra en la Figura 9.
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Figura 9. Zonificación climática por Caldas-Lang
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.
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En la cuenca del río Garagoa se encontraron 12 diferentes tipos climáticos, en donde predominan los climas Frío Semiárido, abarcando un 35,3% de la cuenca; en la Tabla 4-38 se presentan los climas identificados, su extensión y porcentaje de área que abarca.
Tabla 4-38. Zonificación climática de la cuenca del río Garagoa CLIMA SIMBOLO AREA % DE CUBRIMIENTO Frío semihúmedo Fsh 88213.34 35.39 Frío húmedo FH 44263,22 17,76 Templado semihúmedo Tsh 39163,39 15,71 Frío semiárido Fsa 26533,62 10,64 Paramo bajo semihumedo Pbsh 11911,10 4,78 Templado superhúmedo TSH 11868,03 4,76 Paramo bajo semiárido Pbsa 9880,08 3,96 Templado húmedo TH 8617,58 3,46 Paramo bajo húmedo PbH 4234,80 1,70 Páramo bajo superhúmedo FSH 2625,67 1,05 Frío árido FA 1790,29 0,72 Paramo bajo árido PbA 171,48 0,07 Fuente: Consorcio río Garagoa En el anexo VII se presenta el mapa de zonificación climática. 4.2.13 Índice de aridez La aridez determina la escasez temporal y/o anual de los recursos hídricos. Se define comúnmente como la insuficiencia de agua en el suelo y en la atmósfera. El Índice de Aridez especifica cual es la situación hídrica de una región en base a la relación oferta/demanda hídrica. El índice de aridez es la relación entre la precipitación y la evapotranspiración potencial para un período determinado1. La fórmula desarrollada, se basa en la determinada por el Ideam donde se requiere conocer los valores de la precipitación promedio y la evapotranspiración media: 푃 푖 = 퐸푇푃
1 http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21147/Indices+climatologicos.pdf/fde6a7ec-6cd9-47af-b9bd-c935cebb0947
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4.2.13.1 Índice de aridez de Lang El índice de aridez de Lang se calcula como el coeficiente entre la precipitación media anual dada en mm y la temperatura media anual en grados centígrados, la cual está definida por medio de la siguiente expresión: 푃 푃 = 푓 푡푚 Donde:
P= precipitación media anual (mm) tm= Temperatura media anual (ºC) Fuente: (Almorox, 2003) Dicha ecuación define la siguiente zonificación:
Tabla 4-39. Clasificación zonal del índice de aridez de Lang. Valor de Pf Zona 0-20 Desiertos 20-40 Árida 40-60 Húmedas de estepa y sabana 60-100 Húmedas de bosques claros 100-160 Húmedas de grandes bosques >160 Per húmedas con prados y tundras
Fuente: Climatología aplicada al Medio Ambiente y Agricultura – J. Almorox Teniendo en cuenta lo descrito anteriormente, a continuación, se presenta la relación de aridez para las cuatro estaciones que se han desarrollado en el numeral de temperatura y precipitación.
Tabla 4-40. Relación del Índice de Aridez de Lang para la Cuenca Hidrográfica del río Garagoa
ESTACIÓN °T P Pf Comentario: NUEVO COLON 14,45 938,87 64,97 Húmedas de bosques claros SUTATENZA 17,94 1212,12 67,55 Húmedas de bosques claros VILLA LUISA 16,38 992,03 60,55 Húmedas de bosques claros INST AGR MACANAL 17,26 2208,00 127,90 Húmedas de grandes bosques Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.13.2 Índice de aridez de Martonne El valor del índice de aridez se calcula de acuerdo a la siguiente ecuación (Almorox, 2003): 푃 퐼 = 푎 [푡푚 + 10] Donde= P= precipitación media anual (mm)
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca tm= Temperatura media anual (ºC) Dicha ecuación define la siguiente zonificación:
Tabla 4-41. Clasificación zonal del índice de aridez de Martonne. Valor Ia Zona 0-5 Desiertos (Hiperárido) 5-10 Semi desierto (Árido) 10-20 Semiárido de tipo mediterráneo 20-30 Sub húmeda 30-60 Húmeda >60 Per húmeda
Fuente: Climatología aplicada al Medio Ambiente y Agricultura – J. Almorox A continuación, se presenta la relación de aridez para las cuatro estaciones.
Tabla 4-42. Relación del Índice de Aridez de Martonne para la Cuenca Hidrográfica del río Garagoa ESTACIÓN °T P Ia Clasificación NUEVO COLON 14,45 938,87 38,40 Húmeda SUTATENZA 17,94 1212,12 43,38 Húmeda VILLA LUISA 16,38 992,03 37,60 Húmeda INST AGR MACANAL 17,26 2208,00 80,99 Per húmeda Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016 4.2.13.3 Índice de aridez de IDEAM Este indicador es una característica cuantitativa del clima, que permite medir el grado de suficiencia o insuficiencia de la precipitación para el sostenimiento de los ecosistemas de una región, identificando áreas deficitarias o que presentan excedentes de agua, calculadas a partir del balance hídrico superficial. (IDEAM, 2016) Los componentes en la ecuación del índice de aridez son la evapotranspiración potencial y la evapotranspiración real, aplicadas de la siguiente manera: 퐸푇푃 − 퐸푇푅 퐼퐴 = 퐸푇푃 Este índice representa la dinámica superficial del suelo determinado a partir de estados dos variables, y no se refiere a la dinámica sub superficial del suelo, utilizada en análisis climáticos para clasificar el grado de humedad del suelo a través de la relación de precipitación y evapotranspiración potencial. (IDEAM, 2010) En el Estudio Nacional del Agua (2010) se establecen 7 rangos para la clasificación de este índice, las cuales van de zonas con un alto índice deficitario de agua, principalmente localizado en zonas áridas como los desiertos de la Guajira y La Tatacoa hasta índices con altos excedentes de agua, esta clasificación se presentan en la Tabla 4-43.
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Tabla 4-43. Interpretación del índice de aridez de acuerdo al IDEAM RANGO INTERPRETACIÓN < 0,15 Altos excedentes de agua 0,15 - 0,19 Excedentes de agua 0,20 - 0,29 Moderado y excedentes de agua 0,30 - 0,39 Moderado 0,40 - 0,49 Moderado y deficitario de agua 0,50 - 0,59 Deficitario de agua > 0,60 Altamente deficitario de agua Fuente: (IDEAM, 2010) En la Tabla 4-44 se presenta el índice de aridez a nivel anual de las cuatro estaciones localizadas dentro de la cuenca del río Garagoa que cuentan con información de precipitación y temperatura (para el cálculo de evapotranspiración potencial):
Tabla 4-44. Índice de Aridez de acuerdo a la metodología del IDEAM NOMBRE ÍNDICE DE CÓDIGO ETP ETR ESTACIÓN ARIDEZ 35075010 NUEVO COLON 57,20 53,47 0,07 35075020 SUTATENZA 66,47 59,77 0,10 35075030 VILLA LUISA 61,84 58,14 0,06 INST AGR 0,03 35075040 MACANAL 64,31 62,44 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
En la Tabla 4-45 se presenta el índice de aridez a nivel mensual de las cuatro estaciones localizadas dentro de la cuenca del río Garagoa.
Tabla 4-45. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca
INDICE DE ARIDEZ - IDEAM
NUEVO COLON SUTATENZA VILLA LUISA INST AGR MACANAL MES P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia
ENE 15,51 53,542 0,29 17,72 63,075 0,28 17,70 57,393 0,31 27,57 60,321 0,46 FEB 28,74 56,798 0,51 30,00 66,710 0,45 35,91 61,511 0,58 53,47 64,456 0,83 MAR 59,08 60,250 0,98 59,82 68,732 0,87 61,04 65,782 0,93 110,71 67,472 1,64 ABR 90,66 63,062 1,44 117,84 71,089 1,66 100,12 68,014 1,47 195,43 69,761 2,80 MAY 108,45 62,942 1,72 173,41 71,507 2,43 129,17 68,673 1,88 324,57 69,814 4,65 JUN 117,07 60,384 1,94 178,09 69,421 2,57 105,34 65,847 1,60 351,19 66,541 5,28 JUL 126,61 55,928 2,26 178,34 65,855 2,71 114,90 61,380 1,87 356,81 62,793 5,68 AGO 102,29 54,986 1,86 145,95 64,647 2,26 94,79 59,630 1,59 273,62 63,048 4,34 SEP 74,22 55,054 1,35 106,55 65,311 1,63 75,75 58,665 1,29 200,17 63,169 3,17
AJUSTE (ACTUALIZACIÓN) DEL PLAN DE ORDENACIÓN Y MANEJO DE LA CUENCA DEL RÍO GARAGOA – SZH 3507
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INDICE DE ARIDEZ - IDEAM
NUEVO COLON SUTATENZA VILLA LUISA INST AGR MACANAL MES P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia OCT 103,69 55,779 1,86 99,66 65,317 1,53 117,53 60,097 1,96 159,77 63,637 2,51 NOV 79,22 54,811 1,45 77,73 63,569 1,22 99,33 58,339 1,70 109,18 61,544 1,77 DIC 33,34 52,840 0,63 27,01 62,358 0,43 40,44 56,769 0,71 45,51 59,151 0,77 PROMEDIO 1,36 PROMEDIO 1,50 PROMEDIO 1,32 PROMEDIO 2,83
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
En la Tabla 4-46 y Tabla 4-47 se presenta el índice de aridez a nivel mensual de las estaciones localizadas fuera de la cuenca del río Garagoa.
Tabla 4-46. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca
INDICE DE ARIDEZ - IDEAM
GUASCA SILOS ISLA DEL SANTUARIO VILLA DE LEIVA MES P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia
ENE 29,04 50,190 0,58 16,70 47,149 0,35 47,26 52,848 0,89 55,18 56,648 0,97 FEB 44,87 53,362 0,84 37,32 51,444 0,73 57,61 56,143 1,03 72,88 60,505 1,20 MAR 70,37 56,002 1,26 57,06 55,114 1,04 130,90 58,729 2,23 117,39 64,002 1,83 ABR 83,49 59,165 1,41 98,25 58,294 1,69 150,12 61,426 2,44 129,66 68,143 1,90 MAY 101,16 60,193 1,68 115,02 59,657 1,93 113,06 63,560 1,78 102,08 70,809 1,44 JUN 73,08 59,756 1,22 139,64 56,212 2,48 51,61 62,616 0,82 46,11 70,876 0,65 JUL 77,80 55,878 1,39 157,36 52,911 2,97 39,19 59,696 0,66 39,91 68,100 0,59 AGO 61,38 55,534 1,11 109,51 52,757 2,08 49,05 58,127 0,84 37,53 67,166 0,56 SEP 49,43 54,069 0,91 71,68 51,889 1,38 79,45 56,415 1,41 64,78 64,243 1,01 OCT 89,09 53,110 1,68 83,46 52,308 1,60 172,28 54,403 3,17 153,07 60,096 2,55 NOV 87,64 51,762 1,69 65,47 50,908 1,29 141,12 52,514 2,69 120,24 57,108 2,11 DIC 47,10 49,727 0,95 28,14 47,654 0,59 98,34 51,658 1,90 90,81 55,442 1,64 PROMEDIO 1,23 PROMEDIO 1,51 PROMEDIO 1,66 PROMEDIO 1,37 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-47. Índice de Aridez estaciones dentro de la cuenca
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COPA LA JAPON EL MES P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia ENE 22,95 40,673 0,56 54,00 136,813 0,39
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FASE DE DIAGNÓSTICO Caracterización climática de la cuenca
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COPA LA JAPON EL MES P(mm) ETP(mm) Ia P(mm) ETP(mm) Ia FEB 37,91 44,023 0,86 105,23 153,000 0,69 MAR 67,23 47,638 1,41 180,98 144,798 1,25 ABR 95,11 50,805 1,87 468,15 129,741 3,61 MAY 94,81 51,655 1,84 547,13 121,722 4,49 JUN 54,87 107,044 0,51 460,58 177,309 2,60 JUL 57,07 47,748 1,20 443,45 105,079 4,22 AGO 43,16 46,417 0,93 342,27 113,180 3,02 SEP 48,96 45,039 1,09 334,33 118,671 2,82 OCT 98,26 143,922 0,68 410,84 401,178 1,02 NOV 89,99 70,397 1,28 330,56 172,496 1,92 DIC 44,67 41,310 1,08 121,05 119,701 1,01 PROMEDIO 1,11 PROMEDIO 2,25 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Los resultados de la aplicación del índice de aridez de acuerdo al IDEAM indican que la cuenca del río Garagoa se encuentra en una zona con altos excedentes de agua a nivel de balance anual, hay que tener en cuenta la temporalidad de la variación climática mensual, encontrándose en ciertas temporadas del año, cuando las precipitaciones disminuyen deficiencias en el recurso, aun así, la tendencia sugiere un exceso hídrico a nivel anual. A continuación, de la Tabla 4-48 a la Tabla 4-51 se presenta el resultado del índice de aridez para cada una de las sub cuencas a nivel mensual.
Tabla 4-48. Índice de Aridez sub cuencas BATA EMBALSE GARAGOA TIBANÁ Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Enero 17,63 36,80 60,56 0,61 Enero 17,48 16,10 60,32 0,27 Enero 15,93 16,00 55,95 0,29 Febrero 17,86 62,41 64,65 0,97 Febrero 17,64 33,20 63,94 0,52 Febrero 16,17 34,04 59,74 0,57 Marzo 17,89 138,78 67,58 2,05 Marzo 17,62 76,27 66,46 1,15 Marzo 16,41 68,04 63,71 1,07 Abril 17,74 256,33 69,88 3,67 Abril 17,49 124,13 68,91 1,80 Abril 16,30 102,90 66,15 1,56 Mayo 17,37 387,70 69,96 5,54 Mayo 17,15 184,02 69,15 2,66 Mayo 15,97 134,54 66,53 2,02 Junio 16,75 408,09 66,79 6,11 Junio 16,63 186,77 66,78 2,80 Junio 15,37 124,35 63,81 1,95 Julio 16,29 407,40 63,06 6,46 Julio 16,17 203,41 63,00 3,23 Julio 14,77 131,86 59,36 2,22 Agosto 16,57 334,82 63,19 5,30 Agosto 16,29 174,02 62,09 2,80 Agosto 14,79 107,94 57,91 1,86 Septiembre 17,05 241,23 63,35 3,81 Septiembre 16,81 121,78 62,51 1,95 Septiembre 15,15 82,42 57,32 1,44 Octubre 17,51 216,50 63,78 3,39 Octubre 17,24 120,65 62,74 1,92 Octubre 15,74 111,63 58,48 1,91
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BATA EMBALSE GARAGOA TIBANÁ Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Noviembre 17,71 153,62 61,72 2,49 Noviembre 17,50 103,79 61,12 1,70 Noviembre 16,02 97,71 57,01 1,71 Diciembre 17,55 80,91 59,43 1,36 Diciembre 17,46 40,17 59,54 0,67 Diciembre 15,93 34,59 55,30 0,63 TOTAL 17,33 2724,59 773,95 TOTAL 17,12 1384,31 766,56 TOTAL 15,71 1045,99 721,28 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-49. Índice de Aridez sub cuencas JUYASÍA FUSAVITA BOSQUE Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Enero 16,58 16,85 57,39 0,29 Enero 15,52 16,53 55,09 0,30 Enero 16,05 14,11 56,53 0,25 Febrero 16,85 37,14 61,51 0,60 Febrero 15,74 36,82 58,69 0,63 Febrero 16,20 28,57 59,89 0,48 Marzo 17,12 68,34 65,78 1,04 Marzo 15,96 71,74 62,45 1,15 Marzo 16,28 48,43 62,88 0,77 Abril 16,96 102,40 68,01 1,51 Abril 15,87 121,97 65,03 1,88 Abril 16,21 113,42 65,54 1,73 Mayo 16,68 141,07 68,67 2,05 Mayo 15,52 179,18 65,23 2,75 Mayo 15,84 139,55 65,61 2,13 Junio 16,08 126,47 65,85 1,92 Junio 14,92 177,04 62,58 2,83 Junio 15,29 136,98 63,23 2,17 Julio 15,49 135,69 61,38 2,21 Julio 14,30 193,09 58,14 3,32 Julio 14,73 146,64 59,09 2,48 Agosto 15,48 107,02 59,63 1,79 Agosto 14,35 161,85 56,87 2,85 Agosto 14,82 124,07 58,06 2,14 Septiembre 15,78 84,19 58,66 1,44 Septiembre 14,75 118,19 56,52 2,09 Septiembre 15,32 97,48 58,30 1,67 Octubre 16,40 114,20 60,10 1,90 Octubre 15,32 124,94 57,52 2,17 Octubre 15,80 105,60 58,77 1,80 Noviembre 16,63 102,26 58,34 1,75 Noviembre 15,62 109,10 56,23 1,94 Noviembre 16,12 86,08 57,54 1,50 Diciembre 16,58 37,76 56,77 0,67 Diciembre 15,51 39,11 54,42 0,72 Diciembre 16,03 33,05 55,82 0,59 TOTAL 16,38 1073,38 742,10 TOTAL 15,28 1349,57 708,78 TOTAL 15,72 1073,96 721,26 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-50. Índice de Aridez sub cuencas GUAYA SUNUBA-SOMONDOCO Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Enero 18,35 19,42 63,08 0,31 Enero 16,14 13,84 56,30 0,25 Febrero 18,48 28,01 66,71 0,42 Febrero 16,38 27,77 60,15 0,46 Marzo 18,37 72,72 68,73 1,06 Marzo 16,41 56,99 62,84 0,91 Abril 18,22 116,89 71,09 1,64 Abril 16,34 104,41 65,52 1,59 Mayo 17,91 186,18 71,51 2,60 Mayo 16,08 155,43 66,34 2,34 Junio 17,45 184,85 69,42 2,66 Junio 15,51 149,14 63,78 2,34 Julio 17,04 199,32 65,85 3,03 Julio 15,07 151,53 60,38 2,51 Agosto 17,13 164,01 64,65 2,54 Agosto 15,21 127,79 59,58 2,14 Septiembre 17,68 109,82 65,31 1,68 Septiembre 15,67 89,82 59,58 1,51 Octubre 18,07 107,15 65,32 1,64 Octubre 16,09 89,73 59,71 1,50 Noviembre 18,32 90,93 63,57 1,43 Noviembre 16,35 69,08 58,09 1,19 Diciembre 18,34 36,17 62,36 0,58 Diciembre 16,21 25,90 56,07 0,46
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GUAYA SUNUBA-SOMONDOCO Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia TOTAL 17,94 1315,48 797,59 TOTAL 15,95 1061,44 728,33 Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
Tabla 4-51. Índice de Aridez sub cuencas TURMEQUÉ TEATINOS Mes T P ETP Ia Mes T P ETP Ia Enero 14,73 13,48 53,55 0,25 Enero 15,88 17,32 70,81 0,24 Febrero 14,90 26,41 56,80 0,46 Febrero 10,54 33,84 46,97 0,72 Marzo 15,09 57,75 60,26 0,96 Marzo 10,71 60,91 49,80 1,22 Abril 15,06 88,26 63,07 1,40 Abril 10,61 95,81 51,75 1,85 Mayo 14,65 107,90 62,95 1,71 Mayo 10,43 121,11 52,73 2,30 Junio 14,05 103,58 60,39 1,72 Junio 10,06 107,25 51,56 2,08 Julio 13,41 111,39 55,94 1,99 Julio 9,69 116,56 49,04 2,38 Agosto 13,51 95,23 54,99 1,73 Agosto 9,68 95,78 47,66 2,01 Septiembre 13,98 69,91 55,06 1,27 Septiembre 9,87 73,85 46,41 1,59 Octubre 14,50 103,39 55,79 1,85 Octubre 10,26 112,11 46,55 2,41 Noviembre 14,86 76,42 54,82 1,39 Noviembre 10,41 91,92 44,86 2,05 Diciembre 14,71 29,13 52,85 0,55 Diciembre 10,37 38,95 43,73 0,89 TOTAL 14,45 882,86 686,46 TOTAL 10,71 965,42 601,85
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
En la Figura 10 se presenta la representación espacial del índice de aridez. De acuerdo al IDEAM (2016), El área de estudio, viéndolo desde el nivel nacional, se encuentra en regiones donde predominan las condiciones moderadas o de excedentes de agua superficial, siendo consecuente con lo identificado en el cálculo anterior.
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Figura 10. Índice de aridez de acuerdo al IDEAM
Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016
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5 IDENTIFICACIÓN DE NECESIDADES DE INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO DEL COMPONENTE CLIMÁTICO INTEGRADO CON OTRAS TEMATICAS Se implementaron los métodos de control que permitieron identificar los faltantes de información para cada variable climática. Uno de los parámetros importantes para el desarrollo del componente fue la información disponible de las estaciones meteorológicas con periodo no menor a los 10 años, datos remitidos por el IDEAM, los cuales una vez analizados permitieron concluir que cumplían con las características de lo solicitado en el anexo técnico. Cabe resaltar que también se incluyeron fuentes de información secundaria como (planes de desarrollo, esquema de ordenamiento territorial, planes de gobierno, etc.) lo cual permitió contrastar que los resultados arrojados por la validación de datos eran coherentes con la realidad. La información procesada tuvo como objetivo conocer la dinámica climática de las diferentes variables, determinar el cómo y el porqué del clima, tener una base para evaluar las fluctuaciones climáticas y poder definir los efectos y relaciones de la atmósfera con otros comportamientos naturales lo que permitió alcanzar datos para el insumo de análisis situacional y síntesis ambiental; todos estos elementos consolidados con el componente de suelos y calidad del agua serán la base de las próximas fases como lo son prospectiva, zonificación y formulación.
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6 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Se implementaron los métodos de control que permitieron identificar los faltantes de información para cada variable climática. Uno de los parámetros importantes para el desarrollo del componente fue la información disponible de las estaciones meteorológicas con periodo no menor a los 10 años, datos remitidos por el IDEAM, los cuales una vez analizados permitieron concluir que cumplían con las características de lo solicitado en el anexo técnico. Cabe resaltar que también se incluyeron fuentes de información secundaria como (planes de desarrollo, esquema de ordenamiento territorial, planes de gobierno, etc.) lo cual permitió contrastar que los resultados arrojados por la validación de datos eran coherentes con la realidad. La información procesada tuvo como objetivo conocer la dinámica climática de las diferentes variables, determinar el cómo y el porqué del clima, tener una base para evaluar las fluctuaciones climáticas y poder definir los efectos y relaciones de la atmósfera con otros comportamientos naturales lo que permitió alcanzar datos para el insumo de análisis situacional y síntesis ambiental; todos estos elementos consolidados con el componente de suelos y calidad del agua serán la base de las próximas fases como lo son prospectiva, zonificación y formulación.
El comportamiento de la precipitación en la zona de estudio muestra que de manera general se presenta una mayor precipitación al sur de la cuenca hidrográfica, donde se registran valores de 4400 mm/anuales en la estación Santa María, valores que se presentan por la influencia de la Cuchilla Negra en el municipio de Santa María donde el obstáculo ocasionado por esta, genera un ascenso del aire el cual se enfría hasta llegar al punto de saturación dando paso al evento de precipitación. El comportamiento de la precipitación hacia el sur oriente de la cuenca, se evidencian precipitaciones totales mensuales del orden de los 2074 mm en la Estación Hato Grande, afectadas de la misma forma por los altos de El Chulo y de Manta, así como la Cuchilla Balsona, hacia la cuenca media, en el valle de los ríos Tibaná y Garagoa. En la cuenca hidrográfica del río Garagoa se cuentan únicamente con cuatro estaciones que miden la temperatura a lo largo del año, estas son: Nuevo Colón (35075010), Sutatenza (35075020), Villa Luisa (35075030), Ins Agro Macanal (35075040). Se recomienda que se instalen estaciones adicionales que me permitan identificar de mejor manera las fluctuaciones de temperaturas pues en el área de la cuenca solamente existen cuatro estaciones, sin embargo, cabe resaltar que para mejores resultados e interpolación de datos se han usado seis estaciones adicionales que permitieron interpolar las fluctuaciones de temperatura.
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La temperatura media más alta presente alcanza un promedio de 18,8°C y la temperatura media más baja en promedio para todas las estaciones a lo largo del año corresponde a los 13,4°C. Las anomalías en la precipitación que se han presentado a lo largo de los últimos 30 años se evidencian con mayor magnitud las anomalías con excedentes severos, encontrando que en los últimos años después del evento ENSO más fuerte registrado, la tendencia de las anomalías es a mantenerse en un rango normal. Para determinar la distribución temporal del régimen bimodal del parámetro de brillo solar se contó con los datos registrados por las estaciones de IDEAM Sutatenza y Nuevo Colón. El brillo solar en el inicio del año tiene un comportamiento descendente hasta el mes de junio donde existen cambios de intensidad que varían de valores máximos representativos de 180horas/mes a 85horas/mes. Durante el mes de julio se observa un incremento en la cantidad de brillo solar que se recibe en la cuenca analizando una tendencia cóncava convexa a lo largo del año. Con el fin de determinar la humedad relativa de la Cuenca se tuvo en cuenta los datos reportados por el IDEAM para cuatro estaciones: Nuevo Colón, Sutatenza, Jenesano y Agrop. Macanal, donde los valores reportados por estas estaciones varían entre el 70% y el 95% a lo largo del año. Los valores de humedad relativa arrojan un valor mínimo de humedad relativa de 72%, el valor promedio es de 82,1% y el valor máximo que se presenta a lo largo del año corresponde al 91%. La velocidad de los vientos a lo largo del año contiene los valores registrados desde el año 1983 al año 2012, se puede observar que los meses con mayor velocidad del aire corresponden al mes de febrero, con valores promedio de 0,7 m/s, concordante con los meses de menor precipitación y mayor temperatura. Las menores velocidades de viento se registran en el mes de agosto, con promedio en orden de 0,3 m7s, y es de igual manera es perceptible los meses en los cuales la estación no almaceno datos. El comportamiento de la evapotranspiración potencial se puede observar en el Grafico 29 donde la tendencia creciente en los meses de enero a abril/mayo y se presenta el punto máximo de evapotranspiración en el que posteriormente comienza su descenso hasta el mes de agosto; en los meses correspondientes a septiembre y octubre tiene una tendencia lineal para después empezar nuevamente una disminución en los meses de noviembre y diciembre. Para el cálculo del balance hídrico se tuvo en cuenta las cuatro (4) estaciones climatológicas principales que contienen registros completos de temperatura y precipitación (Nuevo Colón, Sutatenza, Villa Luisa e Inst. Agrop. Macanal). Igualmente se realizó el balance hídrico por cada subcuenca. En el Grafico 70 al Grafico 79 del documento, se presentan los balances hídricos a nivel mensual, como se puede observar, debido a las condiciones predominantemente monomodales de las variables climáticas de la cuenca del río Garagoa, se observa que la mayoría del año, ocho meses en total, entre los meses de abril a noviembre principalmente, se cuenta con
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exceso hídrico, en los siguientes meses se presenta un progresivo consumo del agua almacenada en el sistema y una vez agotada se presenta el déficit hídrico, el cual se evidencia con mayor fuerza en las subcuencas de los ríos Guaya, Bosque y Súnuba- Somondoco; posteriormente, y una vez inician las temporadas de lluvias, se comienza a recargar el agua en el suelo que fue agotada en el periodo climático anterior. El desarrollo del componente de zonificación climática se evaluó de acuerdo a la clasificación climática de Caldas, donde: se puede observar que la cuenca del río Garagoa se encuentra localizada en 3 pisos térmicos, hacia la cuenca media y baja donde se encuentra localizada la represa de Chivor, se presenta un clima templado, ascendiendo latitudinalmente encontramos climas más fríos hasta de paramos bajos. La clasificación Lang: se definieron 25 tipos de climas que interrelacionan las variables de la elevación, la temperatura media anual y la precipitación total media anual. Una vez realizados los cruces correspondientes se obtuvo la clasificación de la cuenca del río Garagoa que se muestra en la figura 9 del documento, donde se encontraron 12 diferentes tipos climáticos, en donde predominan los climas Frío Semiárido, abarcando un 35,3% de la cuenca.
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7 BIBLIOGRAFÍA
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ANEXO I.- INFORMACIÓN METEREOLOGICA ORIGINAL
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ANEXO II.- TRATAMIENTO DE DATOS
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ANEXO III.- ANALISIS DE FRECUENCAS PARA PRECIPITACIONES MAXIMAS Y MINIMAS
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ANEXO IV.- CURVAS IDF
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ANEXO V.- ANALISIS DE VARIACIÓN CLIMATICA
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ANEXO VI.- BALANCE HIDRICO
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ANEXO VII.- MAPA DE ZONIFICACIÓN CLIMATICA
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ANEXO VIII.- MAPA DE INDICE DE ARIDEZ
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ANEXO IX.- SALIDAS GRAFICAS
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ANEXO X.- ANÁLISIS NO ESTACIONARIO
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