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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

AJUSTE (ACTUALIZACIÓN) DEL PLAN DE ORDENACIÓN Y MANEJO DE LA CUENCA DEL RÍO GARAGOA – SZH 3507

- 1 -

Título del Documento: 03. CARACTERIZACIÓN FÍSICO -BIÓTICA

3.1 Clima

Código del Documento: 201RG-D-311-V.02

REGISTRO DE APROBACIÓN:

Versión: 02

Elaboró: Revisó: Aprobó: Fecha:

MARIA FERNANDA CORRADINE

Profesional Recursos Hídricos

TATIANA MORENO

Profesional Auxiliar

MANUEL ANTONIO

BUSTAMANTE C.

Experto en Aspectos

hidrológicos

CLAUDIA MARIELA

GUERRERO

Directora técnica

POMCARG

13/12/2017

REGISTRO DE MODIFICACIONES:

REVISIÓN DESCRIPCIÓN DE LAS MODIFICACIONES

Número Fecha

01 01/11/2016

Ajustes de acuerdo a recomendaciones generadas por

CORPOCHIVOR en mesa de trabajo del 04/10/2016 y a

observaciones generadas por oficio 2016EE7368 el 19/09/2016.

02 20/12/2016 Ajustes de acuerdo a recomendaciones generadas interventoría

del 02/12/2016 GR16-4231-3507.

03 13/03/2017 Ajustes de acuerdo a observaciones de CORPOCHIVOR por

medio de oficio 2017EE528 del 17/02/24

04 10/07/2017 Ajustes de acuerdo a mesa de trabajo entre CORPOCHIVOR y

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



- 3 -

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



- 4 -

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



- 5 -

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



- 6 -

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



- 7 -



Tabla 4-48. Índice de Aridez sub cuencas ..................................................................... 111




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.



- 11 -

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

35085070 *Santa María CP Corpochivor

Ideam Corpochivor

Ideam

Santa María, Vda Calichana

Río Bata Lengupá

4,84125 -73,256694 1300 ACT

35075030 *Villa Luisa CO Ideam Ideam Jenesano

Vda. Volador Teatinos 5,422222 -73,349417 2200 ACT

*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:

Nombre estación Año de

Instalación Año

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



- 14 -

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

CODIGO CAT.

NOMBRE CAT*

EST** INST DPTO MPIO CORRIENTE

COORDENADAS ALTIT PERIODO DE INFO LATITUD LONGITUD

(m.s.n.m.)

35070010 RAMIRIQUI PG ACT IDEAM BOYACÁ RAMIRIQUÍ JENESANO 5º 23' 58'' N 73º 19' 57'' W 2360 1985-2015

35070020 VENTAQUEMADA PM ACT IDEAM BOYACÁ VENTAQUEMADA TURMEQUÉ 05º 22' 02'' N 73º 31' 12'' W 2630 1985-2015

35070030 TURMEQUE PM ACT IDEAM BOYACÁ TURMEQUÉ TURMEQUÉ 05º 19' 04'' N 73º 19' 46'' W 2400 1985-2015

35070040 TIBANA PM ACT IDEAM BOYACÁ TIBANÁ TIBANÁ 05º 18' 55'' N 73º 23' 45'' W 2115 1998-2014

35070050 UMBITA PM ACT IDEAM BOYACA UMBITA BOSQUE 05º 13' 09'' N 73º 26' 40'' W 2300 1982-2012

35070060 QUINCHOS LOS PM ACT IDEAM BOYACA CHINAVITA FUSAVITA 05º 13' 58'' N 73º 20' 59'' W 2150 1985-2015

35070070 CHINAVITA PM ACT IDEAM BOYACÁ CHINAVITA GARAGOA 05º 09' 53'' N 73º 21' 01'' W 1900 1985-2015

35070080 GARAGOA PG ACT IDEAM BOYACA GARAGOA GARAGOA 05º 04' 44'' N 73º 22' '7' W 1700 1983-2013

35070100 SOMONDOCO PM ACT IDEAM BOYACÁ SOMONDOCO SOMONDOC

O 04º 58' 59'' N 73º 25' 59'' W 1600

1984-2014

35070110 GUAYATA LA

GRANJA PG ACT IDEAM BOYACÁ GUAYATÁ

SOMONDOCO

04º 58' 35'' N 73º 29' 01'' W 1580 1985-2015

35070130 QUEBRADA HONDA PM ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATÁ 04º 57' 05'' N 73º 18' 48'' W 1200 1984-2004

35070180 STA MARIA PG ACT IDEAM BOYACÁ SANTA MARIA BATA 5º 73' 04'' N 73º 15' 24'' W 850 1981-2011

35070190 CHIVOR PG ACT IDEAM BOYACÁ CHIVOR CHIVOR 04º 53' 11'' N 73º 22' 03'' W 1850 1985-2015

35070210 PACHAVITA PM ACT IDEAM BOYACÁ PACHAVITA GARAGOA 05º 08' 21'' N 73º 23' 44'' W 2160 1985-2015

35070230 MACHETA GJA

AGROP PG ACT IDEAM

CUNDINAMARCA

MACHETÁ MACHETÁ 5º 04' 30'' N 73º 34' 46'' W 1815 1992-2012

35070260 ALMEIDA PG ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATA 04º 58' 15'' N 73º 22' 48'' W 1954 1985-2015

35070310 TEATINOS PG ACT IDEAM BOYACÁ SAMACÁ TEATINOS 05º 25' 22'' N 73º 22' 23'' W 3250 1994-2014

35070320 MARTOTA PM ACT IDEAM BOYACÁ SOMONDOCO QDA CUYA 04º 56' 11'' N 73º 26' 10'' W 2620 1997-2015

35070470 ESC LOS MOLINOS PM ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATÁ 04º 57' 02'' N 73º 24' 37'' W 2150 1984-2014

35070480 ESPERANZA LA PG ACT IDEAM CUNDINAMA

RCA MANTA MACHETA 05º 00' 27'' N 73º 32' 18'' W 1854

1989-2014

35070490 HATO GRANDE

HDA PM ACT IDEAM

CUNDINAMARCA

MANTA MACHETA 04º 57' 34'' N 73º 35' 04'' W 2346 1987-2011

35070500 CAMPO REAL PG ACT IDEAM BOYACÁ ALMEIDA BATÁ 04º 59' 45'' N 73º 22' 54'' W 1430 1984-2014

35070520 POMARROSOS LOS PG ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATA 04º 55' 53'' N 73º 21' 01'' W 1780 1985-2015

35070550 VALLE GRANDE PG ACT IDEAM BOYACÁ TENZA GARAGOA 05º 03' 24'' N 73º 25' 37'' W 1830 1985-2015

35075010 NUEVO COLON AM ACT IDEAM BOYACÁ NUEVO COLÓN TURMEQUÉ 05º 21' 14'' N 73º 27' 23'' W 2438 1985-2015

35075020 SUTATENZA CP ACT IDEAM BOYACÁ-

CASANARE SUTATENZA GARAGOA 05º 01' 20'' N 73º 26' 57'' W 1930

1985-2015

35075030 VILLA LUISA CO ACT IDEAM BOYACÁ RAMIRIQUÍ TEATINOS 05º 25' 20'' N 73º 20' 58'' W 2200 1985-2015

35075040 INST AGR MACANAL

CP ACT IDEAM BOYACÁ MACANAL BATA 04º 56' 28'' N 73º 19' 00'' W 1300 1985-2015

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



- 15 -

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

PG

Valores totales mensuales de precipitación

Valores N° días mensuales de precipitación

Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas

PM




CO




Valores medios mensuales de temperatura

Valores máximos mensuales de temperatura

Valores mínimos mensuales de temperatura

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 (%)

CP



Valores máximos mensuales de precipitación en 24 horas.

Valores medios mensuales de temperatura (oc)

Valores máximos mensuales de temperatura (oc)

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)


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.



- 16 -

Figura 1. Distribución espacial de las estaciones climatológicas de la cuenca del río Garagoa

Fuente: Consorcio río Garagoa, 2016.



- 17 -

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



- 18 -

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

ESTACION CODIGO

CAT. No DATOS

FALTANTES

Porcentaje de datos 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 GRANJA

35070110 3 0,63

QUEBRADA HONDA 35070130 18 3,75

SANTA MARIA 35070180 13 1,84

CHIVOR 35070190 8 1,96

PACHAVITA 35070210 8 1,96

MACHETA GJA AGROP

35070230 16 3,33

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




- 19 -

Los valores completados se generan estocásticamente como la suma entre el valor promedio

mensual (��𝑚) de los años con mismo régimen hidrológico y la desviación estándar (𝜎) de toda

la muestra de datos mensuales, afectada por un número aleatorio de distribución normal. La

siguiente es la ecuación que representa esta relación:

��𝑖 = ��𝑚 + 𝜎 ∙ 𝜉

Donde:

��𝑖 es el valor faltante estimado para el mes i,

��𝑚 es el valor promedio de la serie mensual de tiempo del año con régimen hidrológico

correspondiente,

𝜎 es la desviación estándar de toda la muestra del mes correspondiente,

𝜉 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.

𝜉 = (ln (1

𝑢1))

12

∙ cos(2𝜋𝑢2)

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:

𝑌𝐻 = �� + 𝐾𝑛 𝑥 𝑆𝑦

Donde:

YH = es el umbral dudoso alto o bajo en unidades logarítmicas

Y y Sy son variables estadísticas dependiendo del tamaño de la muestra.



- 20 -

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:

𝑌𝐻 = �� − 𝐾𝑛 𝑥 𝑆𝑦

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 la muestra

n Kn


n Kn


n Kn


n Kn

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

NOMBRE CODIGO CAT. YL YH n Kn Media DESVES Años con

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



- 21 -

NOMBRE CODIGO CAT. YL YH n Kn Media DESVES Años con

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


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.

𝑡𝑑 =𝑋1 − 𝑋2

[𝑛1𝑆1

2 + 𝑛2𝑆22

𝑛1 + 𝑛2 − 2 (1

𝑛1+

1𝑛2

)]

12⁄

Donde:

𝑋1 media de la muestra 1,

𝑋2 media de la muestra 2,



- 22 -

𝑛1 número de registros de la muestra 1,

𝑛2 número de registros de la muestra 2,

𝑆12 varianza de la muestra 1,

𝑆22 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

ESTACIÓN td < tc

Formula ESTACIÓN td < tc

Formula Td Tc Td Tc

RAMIRIQUI 0,249 1,96 Prueba

Homogénea ALMEIDA 0,415 1,96

Prueba Homogénea

VENTAQUEMADA 0,041 1,96 Prueba

Homogénea TEATINOS 0,966 1,96

Prueba Homogénea

TURMEQUE 0,693 1,96 Prueba

Homogénea MARMOTA 0,138 1,96

Prueba Homogénea

TIBANA 0,907 1,96 Prueba

Homogénea ESC LOS MOLINOS 0,112 1,96

Prueba Homogénea

UMBITA 0,619 1,96 Prueba

Homogénea LA ESPERANZA 0,927 1,96

Prueba Homogénea

QUINCHOS LOS 0,543 1,96 Prueba

Homogénea HDA HATO GRANDE 0,694 1,96

Prueba Homogénea

CHINAVITA 0,597 1,96 Prueba

Homogénea CAMPO REAL 0,101 1,96

Prueba Homogénea

GARAGOA 0,335 1,96 Prueba

Homogénea LOS POMARROSOS 0,956 1,96

Prueba Homogénea

SOMONDOCO 0,79 1,96 Prueba

Homogénea VALLE GRANDE 0,24 1,96

Prueba Homogénea

GUAYATA LA GRANJA 0,315 1,96 Prueba

Homogénea NUEVO COLON 0,155 1,96

Prueba Homogénea

QUEBRADA HONDA 0,199 1,96 Prueba

Homogénea SUTATENZA 0,287 1,96

Prueba Homogénea

STA MARIA 0,756 1,96 Prueba

Homogénea VILLA LUISA 0,078 1,96

Prueba Homogénea

CHIVOR 0,875 1,96 Prueba

Homogénea MACANAL 0,916 1,96

Prueba Homogénea

PACHAVITA 0,583 1,96 Prueba

Homogénea EL CARACOL 0,423 1,96

Prueba Homogénea

MACHETA GJA AGROP 0,099 1,96 Prueba

Homogénea


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.



- 23 -

Tabla 4-9. Estadística descriptiva para los datos de precipitación total mensual

ESTACIÓN No DE DATOS

MEDIA MEDIANA MODA DESVIACIÓN ESTANDAR

VARIANZA CURTOSIS COEFICIENTE

DE ASIMETRÍA

MIN MAX

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


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

ESTACIÓN CÓDIGO PRECIPITACIÓN PREC. MÁX 24 H. NUM DIAS PREC.

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



- 24 -

ESTACIÓN CÓDIGO PRECIPITACIÓN PREC. MÁX 24 H. NUM DIAS PREC.


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


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

ESTACIÓN CÓDIGO PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA

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



- 25 -



VILLA DE LEIVA [24015300] Si 1983-2014 Si 1983-2014


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



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


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

ESTACIÓN CÓDIGO PRECIPITACIÓN TEMPERATURA MEDIA PREC. MÁX 24 H.


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

ESTACIÓN CÓDIGO NUM DIAS PREC. HUMEDAD RELATIVA EVAPORACIÓN


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



- 26 -

SUTATENZA [35075020] Si 1975-2013 Si 1997-2013 Si 1996-2011

VILLA LUISA [35075030] Si 1982-2014 Si 1988-2014 Si 198-2014

ESTACIÓN CÓDIGO BRILLO SOLAR

Tendencia Años

INST AGR MACANAL [35075040] Si 1983-2013

NUEVO COLON [35075010] Si 1969-2011

SUTATENZA [35075020] Si 1987-2012

VILLA LUISA [35075030] - -


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.



- 27 -

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:

𝐻 = −185,32𝑥 + 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 (ºC)

Altitud (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:



- 28 -

Gráfico 1 Relación de precipitación y altura


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



- 29 -

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


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.



- 30 -

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

ESTACIÓN ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SEP. OCT. NOV. DIC.

VALOR

ANUAL

PERIODO

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



- 31 -

NOMBRE

ESTACIÓN ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SEP. OCT. NOV. DIC.

VALOR

ANUAL

PERIODO

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


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).



- 32 -

Gráfico 2 Precipitación media mensual con régimen monomodal


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.



- 33 -

Gráfico 3 Precipitación media mensual con régimen bimodal


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:



- 34 -

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,



- 35 -

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.



- 36 -

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

2120574 SILOS 2120574 Climatológica Ordinaria (CO) 2709 1041857,945 1057566,623

Visible en el Mapa

3507001 RAMIRIQUI 3507001 Pluviógrafo (PG) 2360 1082478,222 1088936,755 Dentro de la cuenca

3507002 VENTAQUEMADA 3507002 Pluviómetro (PM) 2630 1062161,694 1085228,667 Dentro de la cuenca

3507003 TURMEQUE 3507003 Pluviómetro (PM) 2400 1065861,711 1079702,661 Dentro de la cuenca

3507004 TIBANA 3507004 Pluviómetro (PM) 2115 1076946,781 1079714,209 Dentro de la cuenca

3507005 UMBITA 3507005 Pluviómetro (PM) 2300 1069565,99 1070490,459 Dentro de la cuenca

3507006 QUINCHOS LOS 3507006 Pluviómetro (PM) 2150 1080652,613 1070502,417 Dentro de la cuenca

3507007 CHINAVITA 3507007 Pluviómetro (PM) 1900 1078815,173 1061284,318 Dentro de la cuenca

3507008 GARAGOA 3507008 Pluviógrafo (PG) 1700 1078823,332 1053911,549 Dentro de la cuenca

3507010 SOMONDOCO 3507010 Pluviómetro (PM) 1600 1069592,952 1042843,046 Dentro de la cuenca

3507011 GUAYATA LA GRANJA 3507011 Pluviógrafo (PG) 1580 1065897,684 1040996,48

Dentro de la cuenca

3507013 QUEBRADA HONDA 3507013 Pluviómetro (PM) 1200 1084383,022 1041015,405

Dentro de la cuenca

3507018 STA MARIA 3507018 Pluviógrafo (PG) 850 1089942,169 1029962,649 Dentro de la cuenca

3507021 PACHAVITA 3507021 Pluviómetro (PM) 2160 1075119,135 1061280,299 Dentro de la cuenca

3507023 MACHETA GJA AGROP 3507023 Pluviógrafo (PG) 1815 1054798,417 1052046,044

Dentro de la cuenca

3507026 ALMEIDA 3507026 Pluviógrafo (PG) 2120 1075142,158 1039162,19 Dentro de la cuenca

3507031 TEATINOS 3507031 Pluviógrafo (PG) 2700 1060311,078 1088913,3 Dentro de la cuenca

3507032 MARTOTA 3507032 Pluviómetro (PM) 2620 1071445,012 1039158,51 Dentro de la cuenca



- 37 -

3507047 ESC LOS MOLINOS 3507047 Pluviómetro (PM) 2150 1075142,158 1039162,19

Dentro de la cuenca

3507048 ESPERANZA LA 3507048 Pluviógrafo (PG) 1854 1060347,629 1046521,092 Dentro de la cuenca

3507049 HATO GRANDE HDA 3507049 Pluviómetro (PM) 2346 1052958,287 1040986,003

Dentro de la cuenca

3507050 CAMPO REAL 3507050 Pluviógrafo (PG) 1430 1076986,874 1042850,454 Dentro de la cuenca

3507052 POMARROSOS LOS 3507052 Pluviógrafo (PG) 1780 1078843,263 1035479,691

Dentro de la cuenca

3507055 VALLE GRANDE 3507055 Pluviógrafo (PG) 1830 1071432,347 1052060,638 Dentro de la cuenca

3507501 NUEVO COLON 3507501 Agrometeorológica (AM) 2438 1069552,958 1083392,659

Dentro de la cuenca

3507502 SUTATENZA 3507502 Climatológica Principal (CP) 1930 1069587,665 1048372,512

Dentro de la cuenca

3507503 VILLA LUISA 3507503 Climatológica Ordinaria (CO) 2200 1078779,319 1092618,76

Dentro de la cuenca

3507504 INST AGR MACANAL 3507504

Climatológica Principal (CP) 1300 1084383,022 1041015,405

Dentro de la cuenca

3507019 CHIVOR 35070190 Pluviógrafo (PG) 1850 1078754,374 1032131,149 Dentro de la cuenca

2401512 ISLA DEL SANTUARIO 24015120


Visible en el Mapa


A continuación, se presenta la salida cartográfica correspondiente:



- 38 -

Figura 2. Isoyetas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa




- 39 -

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


Gráfico 5 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Chinavita




- 40 -

Gráfico 6 Precipitación Media, Máxima y Mínima Mensual – Estación Santa María


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

ESTACION CODIGO

CAT.

VALOR P DE LA FUNCION DE DISTRIBUCIÓN

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



- 41 -

ESTACION CODIGO

CAT.

VALOR P DE LA FUNCION DE DISTRIBUCIÓN

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

AGROP 35070230 0,2035 0,2615 0,2466

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


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

ESTACION FUNCIÓN PERIODOS DE RETORNO (años)

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

Santa Marta Log Pearson

Tipo III 4743,6 5088,6 5269,4 5345,6 5390,8 5421,8 5444,8 5500,2 5559,0 5604,2

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



- 42 -

PRECIPITACIONES MÁXIMAS EN DIFERENTES PERIODOS DE RETORNO


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


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


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

Hda Hato Grande Log Pearson

Tipo III 1914,2 1626,9 1467,0 1394,5 1349,5 1317,4 1292,8 1230,3 1157,4 1023,6

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


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



- 43 -

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


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.



- 44 -

Gráfico 7 Promedio de número de días mensuales de precipitación


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:

𝐼 = 𝑎𝑇𝑏

𝑡𝑐𝑀𝐷𝑁𝐸𝑃𝑇𝑓

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)



- 45 -

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

ESTACIÓN VALOR MÁXIMO DE

PRECIPITACION DIARIA (M) -mm

PROMEDIO DE NUMERO DE DÍAS AL AÑO (N) -días

PRECIPITACION MEDIA ANUAL (PT )- 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



- 46 -

ESTACIÓN VALOR MÁXIMO DE

PRECIPITACION DIARIA (M) -mm

PROMEDIO DE NUMERO DE DÍAS AL AÑO (N) -días

PRECIPITACION MEDIA ANUAL (PT )- mm

INST AGR MACANAL 75,69 253 2208,00


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




- 47 -

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


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.



- 48 -

Gráfico 10 Temperatura Mínima Mensual


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

2120574 SILOS 2120574 Climatológica Ordinaria (CO) 2709 1041857,945 1057566,623 Visible en el Mapa

3507001 RAMIRIQUI 3507001 Pluviógrafo (PG) 2360 1082478,222 1088936,755 Dentro de la cuenca

3507002 VENTAQUEMADA 3507002 Pluviómetro (PM) 2630 1062161,694 1085228,667 Dentro de la cuenca

3507003 TURMEQUE 3507003 Pluviómetro (PM) 2400 1065861,711 1079702,661 Dentro de la cuenca

3507004 TIBANA 3507004 Pluviómetro (PM) 2115 1076946,781 1079714,209 Dentro de la cuenca

3507005 UMBITA 3507005 Pluviómetro (PM) 2300 1069565,99 1070490,459 Dentro de la cuenca



- 49 -

CODIGO NOMBRE CODIGO TIPO_ESTAC COTA COOR_ESTE COOR_NORTE OBSERVACION

3507006 QUINCHOS LOS 3507006 Pluviómetro (PM) 2150 1080652,613 1070502,417 Dentro de la cuenca

3507007 CHINAVITA 3507007 Pluviómetro (PM) 1900 1078815,173 1061284,318 Dentro de la cuenca

3507008 GARAGOA 3507008 Pluviógrafo (PG) 1700 1078823,332 1053911,549 Dentro de la cuenca

3507010 SOMONDOCO 3507010 Pluviómetro (PM) 1600 1069592,952 1042843,046 Dentro de la cuenca

3507011 GUAYATA LA GRANJA 3507011 Pluviógrafo (PG) 1580 1065897,684 1040996,48

Dentro de la cuenca

3507013 QUEBRADA HONDA 3507013 Pluviómetro (PM) 1200 1084383,022 1041015,405

Dentro de la cuenca

3507018 STA MARIA 3507018 Pluviógrafo (PG) 850 1089942,169 1029962,649 Dentro de la cuenca

3507021 PACHAVITA 3507021 Pluviómetro (PM) 2160 1075119,135 1061280,299 Dentro de la cuenca

3507023 MACHETA GJA AGROP 3507023 Pluviógrafo (PG) 1815 1054798,417 1052046,044

Dentro de la cuenca

3507026 ALMEIDA 3507026 Pluviógrafo (PG) 2120 1075142,158 1039162,19 Dentro de la cuenca

3507031 TEATINOS 3507031 Pluviógrafo (PG) 2700 1060311,078 1088913,3 Dentro de la cuenca

3507032 MARTOTA 3507032 Pluviómetro (PM) 2620 1071445,012 1039158,51 Dentro de la cuenca

3507047 ESC LOS MOLINOS 3507047 Pluviómetro (PM) 2150 1075142,158 1039162,19 Dentro de la cuenca

3507048 ESPERANZA LA 3507048 Pluviógrafo (PG) 1854 1060347,629 1046521,092 Dentro de la cuenca

3507049 HATO GRANDE HDA 3507049 Pluviómetro (PM) 2346 1052958,287 1040986,003

Dentro de la cuenca

3507050 CAMPO REAL 3507050 Pluviógrafo (PG) 1430 1076986,874 1042850,454 Dentro de la cuenca

3507052 POMARROSOS LOS 3507052 Pluviógrafo (PG) 1780 1078843,263 1035479,691

Dentro de la cuenca

3507055 VALLE GRANDE 3507055 Pluviógrafo (PG) 1830 1071432,347 1052060,638 Dentro de la cuenca

3507501 NUEVO COLON 3507501 Agrometeorológica (AM) 2438 1069552,958 1083392,659

Dentro de la cuenca

3507502 SUTATENZA 3507502 Climatológica Principal (CP) 1930 1069587,665 1048372,512

Dentro de la cuenca

3507503 VILLA LUISA 3507503 Climatológica Ordinaria (CO) 2200 1078779,319 1092618,76

Dentro de la cuenca

3507504 INST AGR MACANAL 3507504


Dentro de la cuenca

3507019 CHIVOR 35070190 Pluviógrafo (PG) 1850 1078754,374 1032131,149 Dentro de la cuenca

2401512 ISLA DEL SANTUARIO 24015120

Climatológica Principal (CP) 2580 1038140,468 1096269,541 Visible en el Mapa




- 50 -

Figura 3.Isotermas de la cuenca hidrográfica del río Garagoa




- 51 -

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


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



- 52 -

obtiene su valor más bajo 17 mm aproximadamente; luego como se puede observar en la

siguiente gráfica las precipitaciones se hacen presentes de manera progresiva y ascendente

durante los meses de febrero a mayo con un promedio de 70 mm, donde comienzan la

temporada de lluvias. 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 12. Climograma estación Sutatenza


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




- 53 -

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


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.



- 54 -

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).



- 55 -

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



- 56 -

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:

þ𝑖𝑗 = 𝑃𝑖𝑗

𝑃𝑗 𝑥 100

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



- 57 -

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.



- 58 -

Gráfico 17 Anomalías de precipitación.




- 59 -

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.




- 60 -

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


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



- 61 -

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


Gráfico 21 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Villa Luisa




- 62 -

Gráfico 22 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Sutatenza


Gráfico 23 Índice de anomalías puntuales de temperatura – estación Inst Agro Macanal


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



- 63 -

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


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.



- 64 -

Gráfico 24 Análisis de tendencia de precipitación


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:



- 65 -

Gráfico 25 Análisis de tendencia de temperatura


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:



- 66 -

Gráfico 26 Variación brillo solar


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


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.



- 67 -

Gráfico 28 Relación brillo solar vs precipitación de la estación Nuevo Colón


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


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.



- 68 -

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


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.



- 69 -

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


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



- 70 -

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



- 71 -

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

1986 S 0,7 S 0,8 S 1

0 S 0,8 S 0,6 S 0,6 S 0,8 S 0,7

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

2010 E 4

0 E 3

0,1

2012 E 0,6 E 0,8 E 0,8 E 0,6 E 0,6 E 0,5 E 0,9


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



- 72 -

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:

𝑒 = 16 ∗ (10 ∗ 𝑡𝑚/𝐼)3

Donde:

e= Evapotranspiración mensual sin ajustar en mm (mm/mes)

tm= Temperatura media mensual en ºC

I= índice de calor anual

𝐼 = ∑ 𝑖𝑗 ∶ 𝑗 = 1,2, … … ,12

Se calcula a partir del índice de calor mensual, i, como suma de los doce índices de calor

mensuales

𝑖𝑗 = (𝑇𝑚

5)

1.514

a= parámetro que se calcula a partir de la siguiente ecuación

𝑎 = 0,00000067 ∗ 𝐼3 − 0,0000771 ∗ 𝐼2 + 0,01792𝐼 + 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



- 73 -

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.

ETPm (mm) = 16 (10tm/I)a

donde (I) es el índice de calor anual:

I = a12 (tm/5)1,514

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)



- 74 -

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

50ºN

40ºN

30ºN

20ºN

10ºN

0º

10ºS

20ºS

30ºS

40ºS

50ºS

0.54

0.71

0.80

0.87

0.92

0.97

1.00

1.05

1.10

1.16

1.23

1.33

0.67

0.84

0.89

0.93

0.96

0.98

1.00

1.04

1.07

1.11

1.15

1.19

0.97

0.98

0.99

1.00

1.00

1.00

1.00

1.02

1.02

1.03

1.04

1.05

1.19

1.14

1.10

1.07

1.05

1.03

1.00

0.99

0.98

0.96

0.93

0.89

1.33

1.28

1.20

1.14

1.09

1.05

1.00

0.97

0.93

0.89

0.83

0.75

1.56

1.35

1.25

1.17

1.11

1.06

1.00

0.96

0.91

0.85

0.78

0.68

1.55

1.33

1.23

1.16

1.10

1.05

1.00

0.97

0.92

0.87

0.80

0.70

1.33

1.21

1.15

1.11

1.07

1.04

1.00

0.98

0.96

0.93

0.89

0.82

1.07

1.06

1.04

1.03

1.02

1.02

1.00

1.00

1.00

1.00

0.99

0.97

0.84

0.90

0.93

0.96

0.98

0.99

1.00

1.03

1.05

1.07

1.10

1.13

0.58

0.76

0.83

0.89

0.93

0.97

1.00

1.05

1.09

1.14

1.20

1.27

0.48

0.68

0.78

0.85

0.91

0.96

1.00

1.06

1.11

1.17

1.25

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.



- 75 -

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


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).



- 76 -

Figura 4. Evapotranspiración Potencial




- 77 -

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<ETP,

donde se cumple que ETP>ETR, la evapotranspiración potencial enmarca a la

precipitación caída en dicho mes y aparte la contenida en el suelo en el mes anterior. Para

valorar la cantidad de agua que el suelo cede, se considera que está actuando sobre él

una evapotranspiración real (ETR) la cual equivale a (EVP-P).

El agua que se evapotranspira engloba a la totalidad de la precipitación y parte de la

contenida en el suelo (ST), y con el propósito de determinar la evapotranspiración potencial

se utilizó el software HidroBio el cual acoge el enfoque de Thornthwaite-Mather, desarrollando

la siguiente metodología:

a) Si Pm > ETPm entonces ETRm = ETPm

b) Si Pm < ETPm entonces ETRm = Pm + ǀΔSTǀ



- 78 -

Figura 5. Evapotranspiración real




- 79 -

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



- 80 -

Capacidad de almacenamiento de agua según suelo y cultivo

Textura del suelo Capacidad de campo

(agua utilizable)

mm./m.

Profundidad radicular

m.

Capacidad de

retención

(Agua total utilizable)

mm.

Cultivos de raíces someras

Arenoso fino 100 0,50 50

Franco arenoso

fino

150 0,50 75

Franco limoso 200 0,62 125

Franco arcilloso 250 0,40 100

Arcilloso 300 0,25 75

Cultivo de raíces

de

profundidad

moderada

(cereales)


Franco arenoso

fino

150 1,00 150




Cultivos de raíces profundas

(praderas,

arbustos)


Franco arenoso

fino

150 1,00 150




Árboles frutales (arbolado, dehesa)



- 81 -

Textura del suelo Capacidad de campo

(agua utilizable)

mm./m.

Profundidad radicular

m.

Capacidad de

retención

(Agua total utilizable)

mm.


Franco arenoso

fino

150 1,67 250




Bosque cerrado


Franco arenoso

fino

150 2,00 300




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<ETP, se cumple que ETP>ETR. Toda la ETP engloba a la precipitación

caída en ese mes y a parte de la contenida en el suelo en el mes anterior. Para valorar la

cantidad de agua que el suelo cede, se considera actuando sobre él una evapotranspiración

real (ETR) equivalente a (ETP-P). El agua que se evaporatranspira engloba a la totalidad de

la precipitación (P) y parte de la contenida en el suelo (ST). Para valorar la cantidad de agua

que el suelo cede, se considera actuando sobre él una ETR. Experimentalmente se ha visto

que esta cesión es inferior a la ETP considerada, siendo menor cuanto más seco es el suelo.



- 82 -

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



- 83 -

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.

ETPm (mm) = 16 (10tm/I)a

Donde (I) es el índice de calor anual:

I = 12 (tm/5)1,514

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

50ºN

40ºN

30ºN

20ºN

10ºN

0º

10ºS

20ºS

0.54

0.71

0.80

0.87

0.92

0.97

1.00

1.05

1.10

0.67

0.84

0.89

0.93

0.96

0.98

1.00

1.04

1.07

0.97

0.98

0.99

1.00

1.00

1.00

1.00

1.02

1.02

1.19

1.14

1.10

1.07

1.05

1.03

1.00

0.99

0.98

1.33

1.28

1.20

1.14

1.09

1.05

1.00

0.97

0.93

1.56

1.35

1.25

1.17

1.11

1.06

1.00

0.96

0.91

1.55

1.33

1.23

1.16

1.10

1.05

1.00

0.97

0.92

1.33

1.21

1.15

1.11

1.07

1.04

1.00

0.98

0.96

1.07

1.06

1.04

1.03

1.02

1.02

1.00

1.00

1.00

0.84

0.90

0.93

0.96

0.98

0.99

1.00

1.03

1.05

0.58

0.76

0.83

0.89

0.93

0.97

1.00

1.05

1.09

0.48

0.68

0.78

0.85

0.91

0.96

1.00

1.06

1.11



- 84 -

30ºS

40ºS

50ºS

1.16

1.23

1.33

1.11

1.15

1.19

1.03

1.04

1.05

0.96

0.93

0.89

0.89

0.83

0.75

0.85

0.78

0.68

0.87

0.80

0.70

0.93

0.89

0.82

1.00

0.99

0.97

1.07

1.10

1.13

1.14

1.20

1.27

1.17

1.25

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

http://www.geografia.us.es/



- 85 -

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



- 86 -

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

ST AGUA ALMACENADA EN EL SUELO



- 87 -

ETR EVAPOTRANSPIRACIÓN-REAL

s EXCEDENTE DE HUMEDAD

Dh DÉFICIT DE HUMEDAD


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




- 88 -

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




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




- 89 -

Gráfico 35 Balance hídrico estación Sutatenza


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.



- 90 -

Gráfico 36 Balance hídrico estación Villa Luisa


Tabla 4-33. Resultados del balance hídrico – Estación Villa Luisa

VILLA LUISA

CODIGO 35075030




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




- 91 -

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




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




- 92 -

Gráfico 37 Balance hídrico estación Inst. Agrop. Macanal


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.



- 93 -

Gráfico 38 Balance hídrico subcuenca río Bata Embalse

Gráfico 39. Balance hídrico subcuenca río Garagoa



- 94 -

Gráfico 40 Balance hídrico subcuenca río Tibaná

Gráfico 41 Balance hídrico subcuenca río Juyasía



- 95 -

Gráfico 42. Balance hídrico subcuenca río Fusavita

Gráfico 43 Balance hídrico subcuenca río Bosque



- 96 -

Gráfico 44 Balance hídrico subcuenca río Guaya

Gráfico 45 Balance hídrico subcuenca río Súnuba-Somondoco



- 97 -

Gráfico 46 Balance hídrico subcuenca río Turmequé

Gráfico 47 Balance hídrico subcuenca río Teatinos



- 98 -

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 Hidrográfica

T (Cº)

P (mm/año) ETP

(mm/año) ETR

(mm/año) Dh

(mm/año) S

(mm/año) LPS

% 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-Somondoco

15.95 1061.44 728.33 662.47 -65.86 398,97 4,618E-07 35.82

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


En la Figura 6 se presenta la localización de los balances hídricos con respecto a las

estaciones localizadas en la cuenca del río Garagoa.



- 99 -

Figura 6. Balance hídrico en la cuenca del río Garagoa




- 100 -

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

Térmico Símbolo

Rango de altura

(metros)

Temperatura

(ºC)

Variación de la altitud por

condiciones locales

Cálido C 0-1000 T ≥ 24 Límite superior ± 400

Templado T 1001 – 2000 24 > T ≥ 17,5 Límite superior ± 500

Límite inferior ± 500

Frío F 2001 – 3000 17,5 > T ≥ 12 Límite superior ± 400

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.



- 101 -

Figura 7. Clasificación de Caldas




- 102 -

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


Como resultado se obtuvo la clasificación del territorio que se presenta en la Figura 8:



- 103 -

Figura 8. Clasificación de Lang




- 104 -

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.



- 105 -

Figura 9. Zonificación climática por Caldas-Lang




- 106 -

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:

𝑖 = 𝑃

𝐸𝑇𝑃

1 http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21147/Indices+climatologicos.pdf/fde6a7ec-6cd9-47af-b9bd-c935cebb0947



- 107 -

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:

𝑃𝑓 = 𝑃

𝑡𝑚

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


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):

𝐼𝑎 = 𝑃

[𝑡𝑚 + 10]

Donde=

P= precipitación media anual (mm)



- 108 -

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


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:

𝐼𝐴 = 𝐸𝑇𝑃 − 𝐸𝑇𝑅

𝐸𝑇𝑃

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.



- 109 -

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


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

CÓDIGO NOMBRE

ESTACIÓN ETP ETR

ÍNDICE DE 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

35075040 INST AGR MACANAL 64,31 62,44

0,03


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



- 110 -


NUEVO COLON SUTATENZA VILLA LUISA INST AGR MACANAL


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


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.



GUASCA SILOS ISLA DEL SANTUARIO VILLA DE LEIVA


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




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



- 111 -


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


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



- 112 -

BATA EMBALSE GARAGOA TIBANÁ


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



JUYASÍA FUSAVITA BOSQUE


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



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



- 113 -

GUAYA SUNUBA-SOMONDOCO


TOTAL 17,94 1315,48 797,59 TOTAL 15,95 1061,44 728,33



TURMEQUÉ TEATINOS


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


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.



- 114 -

Figura 10. Índice de aridez de acuerdo al IDEAM




- 115 -

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.



- 116 -

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.



- 117 -

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



- 118 -

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.



- 119 -

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Temez, J. R. (1978). Calculo Hidrometeorológico de caudales máximos en pequeñas cuencas

naturales.

Vargas, R., & Díaz Grandos , M. (1998). Curvas sintéticas regionalizadas de intensidad-

duración-frecuencia para Colombia.



- 121 -

ANEXO I.- INFORMACIÓN METEREOLOGICA

ORIGINAL



- 122 -

ANEXO II.- TRATAMIENTO DE DATOS



- 123 -

ANEXO III.- ANALISIS DE FRECUENCAS PARA

PRECIPITACIONES MAXIMAS Y MINIMAS



- 124 -

ANEXO IV.- CURVAS IDF



- 125 -

ANEXO V.- ANALISIS DE VARIACIÓN CLIMATICA



- 126 -

ANEXO VI.- BALANCE HIDRICO



- 127 -

ANEXO VII.- MAPA DE ZONIFICACIÓN CLIMATICA



- 128 -

ANEXO VIII.- MAPA DE INDICE DE ARIDEZ



- 129 -

ANEXO IX.- SALIDAS GRAFICAS



- 130 -

ANEXO X.- ANÁLISIS NO ESTACIONARIO

fase de diagnÓstico 03. caracterizaciÓn … · información base para la construcción de curvas...

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