Análisis hidrológico de como producir hietogramas de diseño de sistemas de alcantarillado de aguas lluvias teniendo en cuenta el Cambio Climático

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TESIS DE MAESTRÍA

INGENIERÍA CIVIL

ANÁLISIS HIDROLÓGICO DE COMO PRODUCIR HIETOGRAMAS DE

DISEÑO DE SISTEMAS DE ALCANTARILLADO DE AGUAS LLUVIAS

TENIENDO EN CUENTA EL CAMBIO CLIMÁTICO

PRESENTADO POR:

RAFAEL ANDRÉS MUÑOZ QUINTERO

NOMBRE DEL ASESOR

JUAN GUILLERMO SALDARRIAGA VALDERRAMA

Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados - CIACUA, Departamento de

Ingeniería Civil y Ambiental, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

FACULTAD DE INGENIERÍA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL

MAESTRÍA EN INGENIERÍA CIVIL

BOGOTÁ D.C.

2023

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Universidad de los Andes
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados – CIACUA
Análisis hidrológico de como producir hietogramas de diseño de sistemas de
alcantarillado de aguas lluvias teniendo en cuenta el Cambio Climático

Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

AGRADECIMIENTOS

Agradezco a Dios que me brinda fortaleza, es mi guía para continuar trabajando por mis
sueños y me ha dado las capacidades necesarias para superar los retos que han surgido a lo
largo de este camino.

Quiero reconocer el apoyo de mi familia, mi inspiración, siempre han sido mi soporte
emocional y principal motivación para levantarme cada día a trabajar en mis proyectos,
especialmente a mi padre Rafael Muñoz Caro quien fue fundamental para el desarrollo de la
maestría.

Doy las gracias a la Universidad de los Andes que me permitió en estos dos años potenciar
mis habilidades y adquirir muchos conocimientos en los temas que me apasionan, los cuales
posibilitaron el cumplimiento de esta tesis.

También valoro el trabajo del profesor Juan Saldarriaga Valderrama, director de esta tesis,
quien con sus conocimientos me oriento en momentos claves para lograr realizar este
proyecto. Asimismo, al grupo de investigación CIACUA, de quienes aprendí mucho y me
brindaron su increíble amistad.

Finalmente, agradezco a mis amigos que me motivaron cada día y fueron un soporte
fundamental para cumplir este objetivo, particularmente a mi mejor amigo Juan Sacristán
Vargas que me brindo su ayuda en el desarrollo de este proyecto.

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

TABLA DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS .................................................................. 18

1.1

Introducción ................................................................................................ 18

1.2

Objetivos ..................................................................................................... 19

1.2.1

Objetivo General.................................................................................... 19

1.2.2

Objetivos Específicos............................................................................. 19

JUSTIFICACIÓN ............................................................................................. 19

2.1

Generación de energía ................................................................................ 20

2.2

Agricultura y acceso a alimentos ................................................................ 20

2.3

Desplazamiento ........................................................................................... 21

2.4

Enfermedades.............................................................................................. 21

2.5

Deforestación ............................................................................................... 21

2.6

Desastres naturales ..................................................................................... 22

2.7

Presión sobre los ecosistemas ..................................................................... 22

MARCO TEÓRICO.......................................................................................... 23

3.1

Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos

sobre el Cambio Climático .................................................................................... 23

3.2

Cambio Climático en Colombia ................................................................. 26

3.3

Modelos de circulación general (MCG) ..................................................... 30

3.4

Relación entre los RCP y los SSP ............................................................... 33

3.5

Métodos de reducción de escala.................................................................. 34

3.6

Análisis de información climatológica ........................................................ 35

3.7

Métodos de cálculo de curvas IDF para escenarios futuros ...................... 36

3.8

Generación de hietogramas por el método de bloques alternos ................ 38

METODOLOGÍA ............................................................................................. 38

4.1

Análisis y tratamiento de registros históricos ............................................ 40

4.2

Generación de curvas IDF actuales ............................................................ 40

4.3

Pruebas con las metodologías de Pulgarín y CIACUA .............................. 41

4.4

Selección de MCG ....................................................................................... 41

4.5

Reducción de escala .................................................................................... 41

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Tesis II

4.6

Generación de curvas IDF en perspectiva del Cambio Climático............. 42

4.7

Producción de hietogramas de diseño influenciados por el Cambio

Climático ................................................................................................................ 42

4.8

Comparación de los hietogramas de diseño ............................................... 42

CASOS DE ESTUDIO ...................................................................................... 43

5.1

Caso de Estudio en Bogotá ......................................................................... 43

5.2

Casos de Estudio en Medellín ..................................................................... 46

RESULTADOS Y ANÁLISIS ........................................................................... 52

6.1

Análisis y tratamiento de registros históricos ............................................ 52

6.1.1

Cuenca Salitre - Molinos ........................................................................ 52

6.1.2

Cuenca La Tinajas ................................................................................. 66

6.1.3

Cuenca La Doctora ................................................................................ 73

6.2

Generación de curvas IDF y hietogramas actuales .................................... 87

6.2.1

Cuenca Salitre - Molinos ........................................................................ 88

6.2.2

Cuenca La Tinajas ................................................................................. 90

6.2.3

Cuenca La Doctora ................................................................................ 92

6.3

Pruebas con las metodologías de Pulgarín y CIACUA .............................. 95

6.3.1

Cuenca Salitre – Molinos ....................................................................... 95

6.3.2

Cuenca La Tinajas ................................................................................. 97

6.3.3

Cuenca La Doctora ................................................................................ 98

6.4

Selección de MCG ..................................................................................... 100

6.4.1

Cuenca Salitre – Molinos ..................................................................... 101

6.4.2

Cuenca La Tinajas ............................................................................... 101

6.4.3

Cuenca La Doctora .............................................................................. 101

6.5

Reducción de escala .................................................................................. 101

6.5.1

Cuenca Salitre – Molinos ..................................................................... 102

6.5.2

Cuenca La Tinajas ............................................................................... 103

6.5.3

Cuenca La Doctora .............................................................................. 104

6.6

Generación de curvas IDF en perspectiva del Cambio Climático........... 105

6.6.1

Cuenca Salitre – Molinos ..................................................................... 105

6.6.2

Cuenca La Tinajas ............................................................................... 108

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

6.6.3

Cuenca La Doctora .............................................................................. 113

6.7

Producción de hietogramas de diseño influenciados por el Cambio

Climático .............................................................................................................. 118

6.7.1

Cuenca Salitre – Molinos ..................................................................... 118

6.7.2

Cuenca La Tinajas ............................................................................... 121

6.7.3

Cuenca La Doctora .............................................................................. 125

6.8

Comparación de curvas IDF y hietogramas en perspectiva del Cambio

Climático .............................................................................................................. 129

6.8.1

Cuenca Salitre - Molinos ...................................................................... 129

6.8.2

Cuenca La Tinajas ............................................................................... 136

6.8.3

Cuenca La Doctora .............................................................................. 143

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .............................................. 150

7.1

Conclusiones .............................................................................................. 150

7.2

Recomendaciones para trabajos futuros .................................................. 151

REFERENCIAS .............................................................................................. 151

ANEXOS .......................................................................................................... 155

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Tesis II

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1 Cambio de la temperatura global en superficie, aumento con respecto al periodo 1850-1900.

Tomado de IPCC (2022) .............................................................................................................. 25

Figura 2 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2021-2040. Tomado de IPCC (2022b) .... 25

Figura 3 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2041-2060. Tomado de IPCC (2022b) .... 26

Figura 4 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2081-2100. Tomado de IPCC (2022b) .... 26

Figura 5 Aumento de la temperatura en Colombia bajo escenarios RCP. Tomado de IDEAM et al. (2015)

.................................................................................................................................................... 27

Figura 6 Proyecciones Cambio Climático en Colombia. Tomado de IDEAM et al. (2015) ..................... 28

Figura 7 Proyecciones Cambio Climático en Bogotá. Tomado de IDEAM et al. (2015).......................... 29

Figura 8 Proyecciones Cambio Climático en Medellín. Tomado de (IDEAM et al., 2015) ...................... 29

Figura 9 Vías socioeconómicas compartidas y combinaciones de forzamiento radiativo del año 2100.

Tomado de Environment and Climate Change Canada (2023) ....................................................... 33

Figura 10 Diagrama de flujo de la metodología del proyecto ................................................................. 39

Figura 11 Localización estaciones pluviométricas activas en Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM

(2022), EAAB (2022) & CAR (2022) ........................................................................................... 43

Figura 12 Cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de IDEAM (2022) & EAAB (2022) . 44

Figura 13 Elevación cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de ASF (2022) ................. 45

Figura 14 Pendiente cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de ASF (2022) ................. 46

Figura 15 Localización estaciones pluviométricas activas en Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM

(2022) & EPM (2022) .................................................................................................................. 47

Figura 16 Cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de (EPM, 2022) ........................................ 48

Figura 17 Cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de EPM (2022) ........................................ 48

Figura 18 Elevación de la cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de ASF (2022)................... 49

Figura 19 Elevación de la cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de ASF (2022) ................. 50

Figura 20 Pendiente de la cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de ASF (2022) ................... 51

Figura 21 Pendiente de la cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de ASF (2022) .................. 51

Figura 22 Box Plot Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) .................. 53

Figura 23 Precipitación diaria Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) .. 54

Figura 24 Distribución normal Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de (EAAB, 2022).

.................................................................................................................................................... 54

Figura 25 Cuantiles normal Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) ..... 55

Figura 26 Análisis de tendencia diario Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB

(2022) .......................................................................................................................................... 56

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Tesis II

Figura 27 Precipitación mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

.................................................................................................................................................... 56

Figura 28 Precipitación anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado EAAB (2022) ....... 57

Figura 29 Precipitación máxima en 24 horas mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y

modificado de EAAB (2022) ........................................................................................................ 57

Figura 30 Precipitación máxima en 24 horas anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado

de EAAB (2022) .......................................................................................................................... 58

Figura 31 Número de días con lluvia mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de

EAAB (2022) ............................................................................................................................... 58

Figura 32 Número de días con lluvia anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de

EAAB (2022) ............................................................................................................................... 59

Figura 33 Precipitación acumulada Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB

(2022) .......................................................................................................................................... 59

Figura 34 Box Plot Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022) ................ 60

Figura 35 Precipitación diaria Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022) 61

Figura 36 Distribución normal Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

.................................................................................................................................................... 61

Figura 37 Cuantiles Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022) ............... 62

Figura 38 Análisis de tendencia diario Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM

(2022) .......................................................................................................................................... 63

Figura 39 Precipitación mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

.................................................................................................................................................... 63

Figura 40 Precipitación anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022) 64

Figura 41 Precipitación máxima en 24 horas mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y

modificado de IDEAM (2022) ...................................................................................................... 64

Figura 42 Precipitación máxima en 24 horas anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado

de IDEAM (2022) ........................................................................................................................ 65

Figura 43 Número de días con lluvia mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de

IDEAM (2022)............................................................................................................................. 65

Figura 44 Número de días con lluvia anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de

IDEAM (2022)............................................................................................................................. 66

Figura 45 Precipitación acumulada Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM

(2022) .......................................................................................................................................... 66

Figura 46 Box Plot Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ..................................... 67

Figura 47 Precipitación diaria Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) .................... 68

Figura 48 Distribución normal Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ................... 68

Figura 49 Cuantiles Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) .................................... 69

Figura 50 Análisis de tendencia diario Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ........ 70

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Tesis II

Figura 51 Precipitación mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ................ 70

Figura 52 Precipitación anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ..................... 71

Figura 53 Precipitación máxima en 24 horas mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 71

Figura 54 Precipitación máxima en 24 horas anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 72

Figura 55 Número de días con lluvia mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

.................................................................................................................................................... 72

Figura 56 Número de días con lluvia anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) . 73

Figura 57 Precipitación acumulada Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ............. 73

Figura 58 Box Plot Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ........................................ 74

Figura 59 Precipitación diaria Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ........................ 75

Figura 60 Distribución normal Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ....................... 75

Figura 61 Cuantiles normal Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ............................ 76

Figura 62 Análisis de tendencia diario Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ............ 77

Figura 63 Precipitación mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) .................... 77

Figura 64 Precipitación anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ......................... 78

Figura 65 Precipitación máxima en 24 horas mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 78

Figura 66 Precipitación máxima en 24 horas anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 79

Figura 67 Número de días con lluvia mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) 79

Figura 68 Número de días con lluvia anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ..... 80

Figura 69 Precipitación acumulada Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ................ 80

Figura 70 Box Plot San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)................ 81

Figura 71 Precipitación diaria San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)82

Figura 72 Distribución normal San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

.................................................................................................................................................... 82

Figura 73 Cuantiles normal San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022) ... 83

Figura 74 Análisis de tendencia diario San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 84

Figura 75 Precipitación mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 84

Figura 76 Precipitación anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022) 85

Figura 77 Precipitación máxima en 24 horas mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y

modificado de EPM (2022) .......................................................................................................... 85

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Tesis II

Figura 78 Precipitación máxima en 24 horas anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y

modificado de EPM (2022) .......................................................................................................... 86

Figura 79 Número de días con lluvia mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado

de EPM (2022) ............................................................................................................................. 86

Figura 80 Número de días con lluvia anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de

EPM (2022) ................................................................................................................................. 87

Figura 81 Precipitación acumulada San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 87

Figura 82 Curvas IDF Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) .......... 88

Figura 83 Hietograma Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) .......... 89

Figura 84 Curvas IDF Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022) ............ 89

Figura 85 Hietograma Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)............ 90

Figura 86 Curvas IDF Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ................................ 91

Figura 87 Hietograma Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ................................ 92

Figura 88 Curvas IDF Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) .................................... 92

Figura 89 Hietograma Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) .................................... 93

Figura 90 Curvas IDF San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022) ........... 94

Figura 91 Hietograma San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022) ........... 95

Figura 92 Curvas IDF Pulgarín Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022) 95

Figura 93 Curvas IDF Pulgarín Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM, (2022)

.................................................................................................................................................... 96

Figura 94 Curvas IDF CIACUA Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

.................................................................................................................................................... 96

Figura 95 Curvas IDF CIACUA Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

.................................................................................................................................................... 97

Figura 96 Curvas IDF Pulgarín Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) .................. 97

Figura 97 Curvas IDF CIACUA Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022) ................. 98

Figura 98 Curvas IDF Pulgarín Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ...................... 99

Figura 99 Curvas IDF Pulgarín San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

.................................................................................................................................................... 99

Figura 100 Curvas IDF CIACUA Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ................. 100

Figura 101 Curvas IDF CIACUA San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022) ........................................................................................................................................ 100

Figura 102 Curvas IDF Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP2-4.5 ................................................................ 106

Figura 103 Curvas IDF Pulgarín GFDL-CM4-gr2-SSP2-4.5 ................................................................ 106

Figura 104 Curvas IDF Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5 .................................................................... 106

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Tesis II

Figura 105 Curvas IDF CIACUA CNRM-ESM2-1 -SSP2-4.5 ............................................................. 106

Figura 106 Curvas IDF CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1-SSP2-4.5 .......................................................... 106

Figura 107 Curvas IDF CIACUA GISS-E2-1-G -SSP2-4.5 ................................................................. 106

Figura 108 Curvas IDF Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP5-8.5 ................................................................ 107

Figura 109 Curvas IDF Pulgarín GFDL-CM4-gr2- SSP5-8.5 ............................................................... 107

Figura 110 Curvas IDF Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5 .................................................................... 108

Figura 111 Curvas IDF CIACUA CNRM-ESM2-1 - SSP5-8.5 ............................................................ 108

Figura 112 Curvas IDF CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1- SSP5-8.5 ......................................................... 108

Figura 113 Curvas IDF CIACUA GISS-E2-1-G - SSP5-8.5................................................................. 108

Figura 114 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5 ......................................................................... 109

Figura 115 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5 ..................................................................... 109

Figura 116 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5 ..................................................................... 109

Figura 117 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ............................................................ 109

Figura 118 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5 .......................................................................... 110

Figura 119 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5 ....................................................................... 110

Figura 120 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5 ................................................................... 110

Figura 121 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5 ................................................................... 110

Figura 122 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ........................................................... 110

Figura 123 Curvas IDF CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5......................................................................... 110

Figura 124 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5 ......................................................................... 111

Figura 125 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................... 111

Figura 126 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................... 112

Figura 127 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 ........................................................... 112

Figura 128 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5 ......................................................................... 112

Figura 129 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5 ...................................................................... 112

Figura 130 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5................................................................... 112

Figura 131 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................. 112

Figura 132 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 .......................................................... 113

Figura 133 Curvas IDF CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5........................................................................ 113

Figura 134 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5 ......................................................................... 114

Figura 135 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5 ..................................................................... 114

Figura 136 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5 ..................................................................... 114

Figura 137 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ............................................................ 114

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Tesis II

Figura 138 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5 .......................................................................... 114

Figura 139 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5 ....................................................................... 114

Figura 140 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5 ................................................................... 115

Figura 141 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5 ................................................................... 115

Figura 142 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ........................................................... 115

Figura 143 Curvas IDF CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5......................................................................... 115

Figura 144 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5 ......................................................................... 116

Figura 145 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................... 116

Figura 146 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................... 116

Figura 147 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 ........................................................... 116

Figura 148 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5 ......................................................................... 117

Figura 149 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5 ...................................................................... 117

Figura 150 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5................................................................... 117

Figura 151 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................. 117

Figura 152 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 .......................................................... 117

Figura 153 Curvas IDF CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5........................................................................ 117

Figura 154 Hietograma Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP2-4.5................................................................ 119

Figura 155 Hietograma Pulgarín GFDL-CM4-gr2-SSP2-4.5................................................................ 119

Figura 156 Hietograma Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5 .................................................................... 119

Figura 157 Hietograma CIACUA CNRM-ESM2-1 -SSP2-4.5 ............................................................. 119

Figura 158 Hietograma CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1-SSP2-4.5 .......................................................... 119

Figura 159 Hietograma CIACUA GISS-E2-1-G -SSP2-4.5 ................................................................. 119

Figura 160 Hietograma Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP5-8.5................................................................ 120

Figura 161 Hietograma Pulgarín GFDL-CM4-gr2- SSP5-8.5 ............................................................... 120

Figura 162 Hietograma Pulgarín GISS-E2-1-G- SSP5-8.5 ................................................................... 120

Figura 163 Hietograma CIACUA CNRM-ESM2-1 - SSP5-8.5 ............................................................ 120

Figura 164 Hietograma CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1- SSP5-8.5 ......................................................... 121

Figura 165 Hietograma CIACUA GISS-E2-1-G - SSP5-8.5 ................................................................ 121

Figura 166 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5 ......................................................................... 121

Figura 167 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5 ..................................................................... 121

Figura 168 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5 ..................................................................... 122

Figura 169 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ............................................................ 122

Figura 170 Hietograma Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5 .......................................................................... 122

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Tesis II

Figura 171 Hietograma CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5 ....................................................................... 122

Figura 172 Hietograma CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5 ................................................................... 122

Figura 173 Hietograma CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5 ................................................................... 122

Figura 174 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5........................................................... 123

Figura 175 Hietograma CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5 ........................................................................ 123

Figura 176 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5 ......................................................................... 123

Figura 177 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................... 123

Figura 178 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................... 124

Figura 179 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 ........................................................... 124

Figura 180 Hietograma Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5 ......................................................................... 124

Figura 181 Hietograma CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5 ...................................................................... 124

Figura 182 Hietograma CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................. 124

Figura 183 Hietograma CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................. 124

Figura 184 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5.......................................................... 125

Figura 185 Hietograma CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5 ....................................................................... 125

Figura 186 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5 ......................................................................... 125

Figura 187 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5 ..................................................................... 125

Figura 188 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5 ..................................................................... 126

Figura 189 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5 ............................................................ 126

Figura 190 Hietograma Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5 .......................................................................... 126

Figura 191 Hietograma CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5 ....................................................................... 126

Figura 192 Hietograma CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5 ................................................................... 126

Figura 193 Hietograma CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5 ................................................................... 126

Figura 194 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5........................................................... 127

Figura 195 Hietograma CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5 ........................................................................ 127

Figura 196 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5 ......................................................................... 127

Figura 197 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................... 127

Figura 198 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................... 128

Figura 199 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5 ........................................................... 128

Figura 200 Hietograma Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5 ......................................................................... 128

Figura 201 Hietograma CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5 ...................................................................... 128

Figura 202 Hietograma CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5 .................................................................. 128

Figura 203 Hietograma CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5 .................................................................. 128

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Tesis II

Figura 204 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5.......................................................... 129

Figura 205 Hietograma CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5 ....................................................................... 129

Figura 206 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5 ........................................................... 130

Figura 207 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5 ......................................................... 130

Figura 208 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5 ......................................................... 130

Figura 209 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5 ....................................................... 130

Figura 210 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5 ....................................................... 130

Figura 211 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5 ..................................................... 130

Figura 212 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5 ......................................................... 132

Figura 213 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5 ........................................................ 132

Figura 214 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5 ....................................................... 132

Figura 215 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5 ...................................................... 132

Figura 216 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5...................................................... 132

Figura 217 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5 .................................................... 132

Figura 218 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5 ........................................................... 133

Figura 219 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5 ......................................................... 133

Figura 220 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5 ......................................................... 133

Figura 221 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5 ....................................................... 133

Figura 222 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5 ....................................................... 134

Figura 223 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5 ..................................................... 134

Figura 224 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5 ......................................................... 135

Figura 225 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5 ........................................................ 135

Figura 226 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5 ....................................................... 135

Figura 227 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5 ...................................................... 135

Figura 228 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5...................................................... 136

Figura 229 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5 .................................................... 136

Figura 230 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5 ........................................................... 136

Figura 231 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5 ........................................................ 136

Figura 232 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5 ......................................................... 137

Figura 233 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5 ....................................................... 137

Figura 234 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5 ....................................................... 137

Figura 235 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5 ..................................................... 137

Figura 236 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5 ......................................................... 138

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Tesis II

Figura 237 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5 ........................................................ 138

Figura 238 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5 ....................................................... 139

Figura 239 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5 ...................................................... 139

Figura 240 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5...................................................... 139

Figura 241 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5 .................................................... 139

Figura 242 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5 ........................................................... 140

Figura 243 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5 ........................................................ 140

Figura 244 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5 ......................................................... 140

Figura 245 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5 ....................................................... 140

Figura 246 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5 ....................................................... 140

Figura 247 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5 ..................................................... 140

Figura 248 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5 ......................................................... 142

Figura 249 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5 ........................................................ 142

Figura 250 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5 ....................................................... 142

Figura 251 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5 ...................................................... 142

Figura 252 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5...................................................... 142

Figura 253 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5 .................................................... 142

Figura 254 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5 ........................................................... 143

Figura 255 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5 ......................................................... 143

Figura 256 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5 ......................................................... 144

Figura 257 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5 ....................................................... 144

Figura 258 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5 ....................................................... 144

Figura 259 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5 ..................................................... 144

Figura 260 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5 ......................................................... 145

Figura 261 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5 ........................................................ 145

Figura 262 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5 ....................................................... 146

Figura 263 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5 ...................................................... 146

Figura 264 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5...................................................... 146

Figura 265 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5 .................................................... 146

Figura 266 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5 ........................................................... 147

Figura 267 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5 ........................................................ 147

Figura 268 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5 ......................................................... 147

Figura 269 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5 ....................................................... 147

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Tesis II

Figura 270 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5 ....................................................... 147

Figura 271 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5 ..................................................... 147

Figura 272 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5 ......................................................... 149

Figura 273 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5 ........................................................ 149

Figura 274 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5 ....................................................... 149

Figura 275 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5 ...................................................... 149

Figura 276 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5...................................................... 149

Figura 277 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5 .................................................... 149

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Tesis II

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1 Los cuatro caminos de FR seleccionados por el IPCC para evaluar el comportamiento de la

concentración de emisiones GEI en el planeta a 2100. Tomado de IDEAM et al. (2015) ................ 27

Tabla 2 Modelos CMIP6. Tomado de NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION (2022) ........... 31

Tabla 3 Estaciones pluviométricas para el caso de estudio de Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM

(2022) & EAAB (2022) ................................................................................................................ 44

Tabla 4 Estaciones pluviométricas para el caso de estudio de Medellín. Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 47

Tabla 5 Cuantiles Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de (EAAB, 2022). .................. 55

Tabla 6 Cuantiles Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de (EAAB, 2022). .................. 62

Tabla 7 Cuantiles Pedregal (2701481). Tomado y modificado de (EAAB, 2022). .................................. 69

Tabla 8 Cuantiles Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) ........................................... 75

Tabla 9 Cuantiles San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022) .................. 83

Tabla 10 Coeficientes curvas IDF Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB

(2022) .......................................................................................................................................... 88

Tabla 11 Coeficientes curvas IDF Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM

(2022) .......................................................................................................................................... 90

Tabla 12 Coeficientes curvas IDF Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)............... 91

Tabla 13 Coeficientes curvas IDF Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022) .................. 93

Tabla 14 Coeficientes curvas IDF San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022) .......................................................................................................................................... 94

Tabla 15 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca Salitre –

Molinos. .................................................................................................................................... 102

Tabla 16 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change”

para la Cuenca Salitre – Molinos. ............................................................................................... 102

Tabla 17 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile

Mapping” para la Cuenca Salitre – Molinos. ............................................................................... 102

Tabla 18 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca La Tinajas

.................................................................................................................................................. 103

Tabla 19 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change”

para la cuenca La Tinajas ........................................................................................................... 103

Tabla 20 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile

Mapping” para la Cuenca La Tinajas .......................................................................................... 103

Tabla 21 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca La Doctora

.................................................................................................................................................. 104

Tabla 22 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change”

para la Cuenca La Doctora ......................................................................................................... 104

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Tesis II

Tabla 23 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile

Mapping” para la Cuenca La Doctora ......................................................................................... 104

Tabla 24 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín ..................................................... 131

Tabla 25 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA ................................................... 131

Tabla 26 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín ..................................................... 134

Tabla 27 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA ................................................... 134

Tabla 28 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín ..................................................... 138

Tabla 29 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA ................................................... 138

Tabla 30 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín ..................................................... 141

Tabla 31 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA ................................................... 141

Tabla 32 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín ..................................................... 145

Tabla 33 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA ................................................... 145

Tabla 34 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín ..................................................... 148

Tabla 35 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA ................................................... 148

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Tesis II

1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

1.1 Introducción

En el marco del Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos
sobre el Cambio Climático (IPCC) (2022a), se prevé un aumento de temperatura que
alcanzaría 1.5 °C a corto plazo, el cual provocaría un aumento inevitable de múltiples
peligros climáticos y múltiples riesgos para los ecosistemas y los seres humanos.

En Colombia, la Tercera Comunicación de Cambio Climático sugiere que los regímenes
de precipitación en el territorio nacional sufrirán cambios, algunos ejemplos de esto son
ciudades como Bogotá y Medellín, en donde para la primera se proyectan aumentos entre
el 0% a más del 40% para los horizontes de  Cambio Climático de los años 2011-2040,
2041-2070  y  2071-2100,  mientras  que  en  la  segunda  las  variaciones  esperadas  se
encuentran desde el 11% a más del 40% para los escenarios de 2011-2040, 2041-2070 y
2071-2100.  Siendo  progresivo  el  aumento  de  área  con  mayor  porcentaje  de  alteración
conforme el periodo es más lejano en el tiempo (IDEAM et al., 2015).

En  ese  sentido,  los  cambios  proyectados  anteriormente  descritos  en  los  regímenes  de
precipitación  representan  disminuciones  en  la  capacidad  de  los  sistemas  de  drenaje
urbano,  las  cuales  se  encuentran  fijas  desde  su  diseño  original  y  se  espera  que  la
intensidad en la precipitación aumente en las ciudades colombianas en menos de 30 años
(Garzón, 2019).

Por lo cual, se desarrollaron tres casos de estudio con el fin de evaluar los aumentos en la
precipitación a través del desarrolló de curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF)
afectadas por el Cambio Climático y hietogramas de diseño, con el fin de demostrar los
efectos del Cambio Climático sobre los sistemas de drenaje urbano.

Los casos de estudio en mención, correspondes a la ciudad de Bogotá, específicamente
en  la  cuenca  pluvial  de  Salitre-Molinos,  la  cual  cuenta  con  un  área  de  925.84  ha  y  se
encuentra instrumentada por las estaciones Usaquén – Santa Ana (2120111) y Enmanuel
D  Alzón  (2120123).  Para  el  caso  de  Medellín  se  generaron  dos  casos  de  estudio,  el
primero de estos en la cuenca pluvial La Tinajas, esta posee un área de 320.78 ha y cuenta
con  influencia  directa  de  la  estación  Pedregal  (2701481).  El  caso  de  estudio  restante
corresponde a la cuenca pluvial La Doctora, que tiene un área de 1456.27 ha y cuenta con
los registros de las estaciones Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado (2701038).

Aunado a lo anterior, en función de lo proyectado en el Sexto Informe de Evaluación del
IPCC se generaron actualizaciones sobre los Modelo de Circulación General (MCG), los
cuales surgen con el ánimo de responder a dos limitaciones, la primera de estas se

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Tesis II

relaciona con la capacidad para capturar los detalles espaciales en los patrones climáticos
que a menudo se requieren o desean en los análisis regionales o locales y la segunda con
mejorar las proyecciones que son globalmente precisas, pero localmente sesgadas en sus
características estadísticas.

De  este  modo,  en  el  presente  informe  se  desarrolló  el  tratamiento  estadístico  de  los
registros históricos de precipitación de  los lugares estudiados, así como la definición de
los MCG más adecuados para cada caso de estudio y  la aplicación de metodologías de
reducción de escala para los resultados de los MCG, a partir de los cuales se generaron
las series definitivas para construir las curvas IDF  bajo las  metodologías de Pulgarín  y
del Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados (CIACUA). Finalmente,
mediante  el  proceso  de  bloques  alternos  se  determinaron  los  hietogramas  de  diseño
afectados por el Cambio Climático.

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo General

Evaluar los efectos del Cambio Climático en la precipitación para producir hietogramas
de diseño de sistemas de alcantarillados de aguas lluvias.

1.2.2 Objetivos Específicos

•

Caracterizar las variables físicas que condicionan los eventos de precipitación y

su relación con el Cambio Climático.

•

Analizar las alteraciones en la precipitación producidas por los efectos de Cambio

Climático a partir de procesos de reducción de escala.

•

Construir hietogramas de diseño a partir de la información desarrollada.

2. JUSTIFICACIÓN

De acuerdo con el Sexto Informe de Evaluación del IPCC (2022a), los cambios sostenidos
en todos los elementos principales del sistema climático mundial: la atmósfera, la tierra,
la criósfera, la biosfera y océano evidencian que los recientes cambios climáticos a gran
escala no tienen precedentes en un contexto multimilenario y que representan un
compromiso para los elementos de respuesta lenta del sistema climático.

En ese sentido, para Colombia los efectos del Cambio Climático se encuentran
relacionados con diversas afectaciones y manifestaciones en distintos ámbitos.

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Tesis II

Lo  anterior  se  correlaciona  con  las  alteraciones  climáticas,  un  ejemplo  de  esto  es  el
cambio promedio en el número medio de días expuestos a olas de calor (definido como
un período de al menos 2 días en el que las temperaturas mínimas y máximas diarias están
por encima del percentil 95 para sus respectivas climatologías) en los periodos 2016-2020
en  relación  con  1986–2005,  en  donde  los  registros  correspondientes  para  Colombia
fueron de 9.3 días (IPCC, 2022a).

En ese sentido, algunos de los principales efectos del Cambio Climático referidos por el
IPCC (2022a) corresponden a afectaciones en la generación de energía, agricultura y
abastecimiento de alimentos y de agua, desplazamiento, enfermedades, deforestación,
desastres naturales y presión sobre ecosistemas. A continuación, se describe lo reportado
por IPCC (2022a) para cada uno de los ámbitos mencionados:

2.1 Generación de energía

En Colombia, se prevé que la producción de energía hidroeléctrica disminuya en ~10 %
en el escenario seco en el camino de concentración representativa (RCP) 4.5 para 2050
(Arango-Aramburo et al., 2019) referido por (IPCC, 2022a).

2.2 Agricultura y acceso a alimentos

En la cuenca fluvial más grande de los Andes colombianos, el Cambio Climático regional
y las actividades de uso de la tierra (arado, pastoreo y deforestación) causaron un aumento
de la tasa de erosión del 34 % durante 10 años (2008 - 2018), con una tasa de erosión
antropogénica del suelo superior a la tasa de erosión impulsada por el clima (Restrepo &
Escobar, 2018) referido por (IPCC, 2022a).

En otro estudio de la Amazonía colombiana, se informó que el uso de alimentos silvestres
es vulnerable a eventos climáticos extremos que afectan los patrones de migración de las
especies o restringen el acceso a rondas de pesca y caza (Torres-Vitolas et al., 2019)
referido por (IPCC, 2022a).

Con  respecto  a  las  tecnologías  agrícolas,  se  reportó  que  no  necesariamente  están
cambiando, pero la actividad económica sí lo está  haciendo para acomodar la creciente
variación  climática  y  adaptarse  a  los  cambios  en  la  disponibilidad  de  agua  y  las
condiciones  ideales  de  crecimiento  (nivel  de  confianza  alto),  como  se  observa  en
Argentina, Colombia y Brasil (McMartin et al., 2018) referido por (IPCC, 2022a).

Los  cambios  en  la  temperatura  y  los  patrones  de  precipitación  estacional  afectan  el
momento y la disponibilidad de agua para las actividades agrícolas (nivel de confianza
alto),  por  ejemplo,  en  los  Andes  bolivianos;  el  piedemonte  andino-amazónico  de
Colombia,  Ecuador  y  Perú,  el  Alto  Atlas  de  Marruecos,  Hong  Kong  y  la  provincia  de
Golestán de Irán (IPCC, 2022a).

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2.3 Desplazamiento

En las pequeñas ciudades de Colombia, el estrés por calor aumenta la migración a largo
plazo de los hombres, impulsada por un efecto negativo en los ingresos agrícolas (Tovar-
Restrepo & Irazábal, 2014) referidos por (IPCC, 2022a).

Por ejemplo, en Colombia, se ha observado que la migración del campo a la ciudad cuenta
con  características  diferenciales  de  acuerdo  con  el  género,  es  así  como  en  atención  al
estrés  climático  por  el  cual  los  hombres  migran  debido  a  las  sequías,  mientras  que  las
mujeres  migran  debido  a  los  factores  desencadenantes  de  lluvias  excesivas.  Perú,
Colombia  y  Guatemala  se  encuentran  entre  los  países  con  mayores  desplazamientos
promedio por causas hidrometeorológicas. (Tovar-Restrepo & Irazábal, 2014) referidos
por (IPCC, 2022a).

2.4 Enfermedades

La malaria es causada principalmente por cinco especies distintas de parásitos:
plasmodium (Plasmodium falciparum, Plasmodium vivax, Plasmodium malariae,
Plasmodium ovale y Plasmodium knowlesi) y es transmitida por mosquitos. La evidencia
sugiere que, en las zonas altas de Colombia, la malaria se ha desplazado en los años más
cálidos hacia altitudes más altas, lo que indica que, sin intervención, la malaria aumentará
en las zonas altas a medida que el clima se calienta (Siraj et al., 2014) referidos por (IPCC,
2022a).

La variación de los vientos, las temperaturas de la superficie del mar y la lluvia sobre el
Océano Pacífico oriental tropical (El Niño-Oscilación del Sur; ENSO) se han relacionado
con una mayor incidencia del dengue en Colombia (Quintero-Herrera et al., 2015);
(McGregor et al., n.d.) referidos por (IPCC, 2022a).

Se prevé que los casos de dengue aumenten en los escenarios de calentamiento de 1.5 °C
y 3.7 °C para 2050 y 2100, con aumentos que van desde 28,900 a 88,800 en Perú, 34,600
a 110,000 en Ecuador y 97,400 a 317,000 en Colombia, aunque esto no considera los
efectos potenciales de las vacunas o las trayectorias socioeconómicas (Colón-González
et al., 2018) referido por (IPCC, 2022a).

2.5 Deforestación

La tasa de deforestación y la incidencia de incendios están aumentando en la Amazonía
de Brasil, Colombia y Perú (Seymour & Harris, 2019) referido por (IPCC, 2022a). Así,
en 2019 se registró un aumento del 60 % en el conteo acumulado de incendios en Brasil,
Colombia y Perú en comparación con el mismo período de 2018, y un aumento del 12 %

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en comparación con el mismo período en un año extremadamente seco en 2016 (GFED,
2019) referido por (IPCC, 2022a).

Así mismo, se abordó el efecto combinado del Cambio Climático y del uso de la tierra en
los incendios forestales amazónicos los impactos y riesgos en cascada en el ámbito social
de la región.

2.6 Desastres naturales

Se  proyecta  que  los  eventos  de  precipitación  extrema  que  resultan  en  inundaciones,
deslizamientos de tierra  y sequías, se intensifiquen en  magnitud  y  frecuencia debido al
Cambio  Climático  (nivel  de  confianza  medio).  Las  inundaciones  y  deslizamientos  de
tierra representan un riesgo para la vida y la infraestructura; un aumento de 1.5 °C daría
como resultado un aumento de 100 a 200 % en la población afectada por inundaciones en
Colombia, Brasil y Argentina, 300 % en Ecuador y 400 % en Perú (nivel de confianza
medio) (IPCC, 2022a).

De la misma manera, se visualizan condiciones cálidas y más secas a través de la
reducción de precipitación total anual, precipitación extrema y consecutiva días húmedos
y un aumento de días secos consecutivos (Chou et al., 2014) referido por (IPCC, 2022a).

Las olas de calor aumentarán en frecuencia y severidad en lugares cercanos a Colombia,
con una disminución, pero fuerte humedecimiento en zonas costeras, inundaciones
pluviales y fluviales y aumento medio del viento (Feron et al., 2019) referido por (IPCC,
2022a).

Los vínculos directos entre el Cambio Climático y la salud en las regiones montañosas se
reconocen en términos de lesiones físicas o muertes debido a la exposición a peligros
relacionados con el clima, como inundaciones o deslizamientos de tierra, o a
enfermedades transmitidas por vectores, como la malaria o el dengue, los cuales se están
presentando en elevaciones más altas con el aumento de temperaturas (nivel de confianza
medio), como en Colombia (Siraj et al., 2014) referidos por (IPCC, 2022a).

2.7 Presión sobre los ecosistemas

También la biodiversidad y las actividades dependientes del agua donde la estacionalidad
y los patrones de lluvia están cambiando y donde otras fuentes de cambio no climáticas,
como  el  uso  de  la  tierra,  afectan  la  capacidad  de  los  ecosistemas  para  proporcionar
servicios  hidrológicos  (nivel  de  confianza  muy  alto)  (Cerrón  et  al.,  2019) referido  por
(IPCC, 2022a); (Molina et al., 2020) referido por (IPCC, 2022a).

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De forma que, los países de esta subregión (Colombia, Ecuador y Perú) se encuentran
entre los más vulnerables en términos de bienestar y salud (Nagy et al., 2018) referido
por (IPCC, 2022a).

Teniendo en cuenta los impactos que ha generado el Cambio Climático, en Colombia se
desarrolló la Tercera Comunicación de Cambio Climático, el cual es el documento oficial
a nivel nacional de la emisión de informes relacionados. En ese sentido, en este se predijo
que para el periodo 2071-2100 se espera que la precipitación aumente entre 10 a 30% en
cerca  del  14%  del  territorio  nacional  (Nariño,  Cauca,  Huila,  Tolima,  Eje  Cafetero,
occidente de Antioquia, norte de Cundinamarca, Bogotá y centro de Boyacá), resultado
del  aumento  de  emisiones  globales,  produciendo  que  la  temperatura  media  anual  en
Colombia se  incremente gradualmente para el  fin del Siglo XXI (año 2100) en 2.14ºC
(IDEAM et al., 2015).

En consecuencia, las alteraciones en el Cambio Climático se traducen en problemas para
los sistemas de aguas lluvias, tal como los describe Garzón (2019), mientras la capacidad
del drenaje urbano se encuentra fija desde su diseño original, la intensidad de las lluvias
se espera que incremente en menos de 30 años en las ciudades colombianas.

Así mismo, la impermeabilización del suelo debida al crecimiento urbano implica un
cambio en las condiciones hidrológicas locales; adicionalmente, se espera que el Cambio
Climático genere un incremento en la frecuencia de periodos intensos de lluvia en algunas
regiones (Enríquez et al., 2022).

De  acuerdo  con  los  antecedentes  identificados  en  el  marco  del  Sexto  Informe  de
Evaluación  del  IPCC  (2022a)  y  la  Tercera  Comunicación  de  Cambio  Climático  para
Colombia  (2015),  surge  la  necesidad  de  establecer  una  metodología  para  realizar  la
construcción de hietogramas de diseño para los nuevos escenarios de Cambio Climático,
con  el  fin  de  identificar  posibles  variaciones  en  la  capacidad  de  los  alcantarillados  de
aguas lluvias.

3. MARCO TEÓRICO

3.1 Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de

Expertos sobre el Cambio Climático

Este informe reconoce la interdependencia del clima, los ecosistemas, la biodiversidad y
las sociedades humanas, e integra los conocimientos de las ciencias naturales, ecológicas,
sociales y económicas en mayor medida que las anteriores evaluaciones del IPCC. La
evaluación de los impactos y riesgos del Cambio Climático, así como de la adaptación,
se sitúa en el contexto de las tendencias mundiales no climáticas que se desarrollan
simultáneamente, como la pérdida de biodiversidad, el consumo insostenible de recursos

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naturales, la degradación del suelo y de los ecosistemas, la rápida urbanización, los
cambios demográficos, las desigualdades sociales y económicas y una pandemia (IPCC,
2022a).

Las evaluaciones de los riesgos climáticos tienen en cuenta el posible Cambio Climático
futuro,  el  desarrollo  de  la  sociedad  y  las  respuestas  ante  los  distintos  horizontes
proyectados.  El  informe  evalúa  la  bibliografía  basada  en  simulaciones  de  modelos
climáticos que forman parte de la quinta y sexta fase del Proyecto de Intercomparación
de  Modelos  Acoplados  (CMIP5,  CMIP6)  del  Programa  Mundial  de  Investigaciones
Climáticas. Las proyecciones  futuras se basan en  las emisiones  y/o concentraciones de
los escenarios ilustrativos de los RCP y los caminos socioeconómicos compartidos (SSP)
(IPCC, 2022a).

En ese sentido, se prevé un aumento de temperatura que alcanzaría 1,5 °C a corto plazo,
provocaría  un  aumento  inevitable  de  múltiples  peligros  climáticos  y  múltiples  riesgos
para los ecosistemas y los seres humanos (nivel de confianza muy alto). El nivel de riesgo
dependerá  de  las  tendencias  concurrentes  a  corto  plazo  en  vulnerabilidad,  exposición,
nivel  de  desarrollo  socioeconómico  y  adaptación  (confianza  alta).  De  modo  que,  las
medidas a corto plazo que limiten el calentamiento global a cerca de 1,5 °C reducirían
sustancialmente las pérdidas y los daños previstos relacionados con el Cambio Climático
en los sistemas humanos y los ecosistemas, en comparación con niveles de calentamiento
más elevados, pero no pueden eliminarlos por completo (IPCC, 2022a).

El calentamiento global de 1.5 °C con respecto a 1850-1900 se superaría durante el siglo
XXI en los escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero intermedias, altas y
muy altas considerados en este informe (SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5,
respectivamente). En los cinco escenarios ilustrativos, a corto plazo (2021-2040), es muy
probable que se supere el nivel de calentamiento global de 1,5 °C en el escenario de
emisiones de gases de efecto invernadero muy altas (SSP5-8.5), es probable que se supere
en los escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero intermedias y altas (SSP2-
4.5 y SSP3-7.0), es más probable que no se supere en el escenario de bajas emisiones de
gases de efecto invernadero (SSP1-2.6) y más probable que no se alcance en el escenario
de muy bajas emisiones de gases de efecto invernadero (SSP1-1.9) (IPCC, 2022a) (Ver
Figura 1).

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Figura 1 Cambio de la temperatura global en superficie, aumento con respecto al periodo 1850-1900. Tomado de

IPCC (2022)

Asimismo,  mediante  el  Atlas  interactivo  del  IPCC  (2022b),  se  identificaron  las
variaciones  proyectadas  de  precipitación  para  el  escenario  del  SPP5-8.5  para  los
horizontes  de  Cambio  Climático  de  2021-2040,  2041-2060  y  2081-2100.  Esta
información incluye el análisis de 33 modelos climáticos, analizados bajo el supuesto de
aumento  de  2°  y  con  el  escenario  de  referencia  de  1850  a  1900.  Esta  información  es
presentada en las Figura 2 a Figura 4.

Figura 2 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2021-2040. Tomado de IPCC (2022b)

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Figura 3 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2041-2060. Tomado de IPCC (2022b)

Figura 4 Variaciones globales proyectadas en la precipitación 2081-2100. Tomado de IPCC (2022b)

3.2 Cambio Climático en Colombia

Los escenarios de Cambio Climático para Colombia siguen las rutas metodológicas
propuestas por el IPCC en su Quinto Informe de Evaluación (AR5) del año 2013. Para su
desarrollo los científicos del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios
Ambientales (IDEAM) tomaron los 16 modelos globales que mejor representan el clima
de referencia de Colombia (1976-2005) y que modelan la temperatura y la precipitación
hasta el año 2100. Estos modelos fueron regionalizados con métodos estadísticos con el
fin de proyectarlas en el contexto nacional (IDEAM et al., 2015).

En el AR5 se definieron cuatro nuevos escenarios de emisión, denominados RCP. Éstos
se caracterizan por su Forzamiento Radiativo (FR) total para el año 2100 que oscila entre
2.6 y 8.5 vatios por metro cuadrado (W/m

) (IDEAM et al., 2015) (Ver Tabla 1).

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Tabla 1 Los cuatro caminos de FR seleccionados por el IPCC para evaluar el comportamiento de la concentración de

emisiones GEI en el planeta a 2100. Tomado de IDEAM et al. (2015)

Escenario

Forzamiento

Radiativo

(W/m2)

CO2eq

atmosférico

(ppm)

Anomalía

temperatura

Trayectoria

Equivalentes

para SRES

(AR4)

RCP8.5

8.5

>1370

4.9

2100, en aumento

SRES A1F1

RCP6.0

850

Estabilización después

de 2100

SRES B2

RCP4.5

4.5

650

2.4

Estabilización después

de 2100

SRES B1

RCP2.6

2.6

490

1.5

Picos antes de 2100 y

después declina

Ninguno

Conforme a lo anterior, tras el ensamble de 16 MCG, se establecieron los aumentos de
temperatura esperados para cada RCP (Ver Figura 5).

Figura 5 Aumento de la temperatura en Colombia bajo escenarios RCP. Tomado de IDEAM et al. (2015)

A partir del análisis de estos escenarios es posible inferir que el país en su conjunto estaría
afectado por el Cambio Climático; pero no de la misma forma para todo Colombia. Esto
implica que las medidas para hacer frente a posibles fenómenos extremos deben ser
diferentes para cada región del territorio nacional (IDEAM et al., 2015).

Así mismo, se determinó que si los niveles de emisiones globales de gases efecto
invernadero aumentan (que es lo más probable), la temperatura media anual en Colombia
podría incrementarse gradualmente para el fin del Siglo XXI (año 2100) en 2.14ºC. Los
mayores aumentos de temperatura para el periodo 2071 – 2100, se esperan en los
departamentos de Arauca, Vichada, Vaupés y Norte de Santander (+2,6ºC) (IDEAM et
al., 2015).

Por su parte, en los años en que se presente el fenómeno de La Niña, las regiones donde
se esperan aumentos de precipitación podrán ser más afectadas, ya que este fenómeno se
caracteriza por el aumento de las lluvias. En ese sentido, para el periodo 2071-2100 se
espera que la precipitación aumente entre 10 a 30% en cerca del 14% del territorio

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nacional (Nariño, Cauca, Huila, Tolima, Eje Cafetero, occidente de Antioquia, norte de
Cundinamarca, Bogotá y centro de Boyacá) (IDEAM et al., 2015).

De acuerdo con la información relacionada anteriormente se presentan las variaciones en
precipitación esperadas para Colombia para los distintos horizontes de Cambio Climático
(Ver Figura 6 a Figura 8).

Figura 6 Proyecciones Cambio Climático en Colombia. Tomado de IDEAM et al. (2015)

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Figura 7 Proyecciones Cambio Climático en Bogotá. Tomado de IDEAM et al. (2015)

Figura 8 Proyecciones Cambio Climático en Medellín. Tomado de (IDEAM et al., 2015)

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Tesis II

3.3 Modelos de circulación general (MCG)

El conjunto de datos Global Daily Downscaled Projections (GDDP) de NASA Earth
Exchange (NEX) está destinado a los usuarios que deseen aplicar el conjunto de datos
NEX-GDDP-CMIP6 en estudios de impactos del Cambio Climático (NASA CENTER
FOR CLIMATE SIMULATION, 2022).

Este  conjunto  de  datos  de  la  NASA  es  una  herramienta  para  ayudar  a  la  comunidad
científica  a  realizar  estudios  de  los  impactos  del  Cambio  Climático  a  escala  local  y
regional  y  para  mejorar  la  comprensión  pública  de  posibles  cambios  futuros  en  los
patrones  climáticos  a  escala  espacial  de  pueblos,  ciudades  y  cuencas  hidrográficas
individuales (NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION, 2022).

El conjunto de datos NEX-GDDP-CMIP6 se compone de escenarios climáticos globales
reducidos derivados de las ejecuciones del MCG realizadas bajo  el CMIP6 y en dos de
los cuatro escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero de "Nivel 1" conocidos
como  SSP.  Las  proyecciones  para  CMIP6-MCG  se  desarrollaron  en  apoyo  del  Sexto
Informe  de  Evaluación  (AR6)  del  IPCC  (NASA  CENTER  FOR  CLIMATE
SIMULATION, 2022).

La demanda de reducción de escala de los resultados de MCG surge de dos limitaciones
principales inherentes a los resultados de la simulación global actual. En primer lugar, la
mayoría de los MCG utilizan cuadrículas de resolución relativamente baja, (por ejemplo,
unos  pocos  grados  o  102  km),  lo  que  limita  su  capacidad  para  capturar  los  detalles
espaciales en los patrones climáticos que a menudo se requieren o desean en los análisis
regionales o  locales. En segundo lugar,  incluso el  MCG  más avanzado puede producir
proyecciones  que  son  globalmente  precisas,  pero  localmente  sesgadas  en  sus
características  estadísticas  (es  decir,  media,  varianza,  etc.)  en  comparación  con  las
observaciones (NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION, 2022).

El  método  de  desagregación  espacial  con  corrección  de  sesgo  (BCSD)  utilizado  para
generar el conjunto de datos NEX-GDDP-CMIP6 es un algoritmo de reducción de escala
estadístico desarrollado específicamente para abordar estas limitaciones de los resultados
globales de MCG. El algoritmo compara los resultados del MCG con las observaciones
climáticas correspondientes durante un período común y utiliza la información derivada
de  la  comparación  para  ajustar  las  proyecciones  climáticas  futuras  para  que  sean
progresivamente  más  consistentes  con  los  registros  climáticos  históricos  y,
presumiblemente, más realistas para el dominio espacial de interés. El algoritmo también
utiliza  el  detalle  espacial  proporcionado  por  conjuntos  de  datos  derivados  de  la
observación para interpolar los resultados de MCG en cuadrículas de mayor resolución
(NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION, 2022).

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Tesis II

A partir de la producción de un conjunto de datos globales de proyecciones climáticas
CMIP6 reducidas para facilitar la evaluación de los impactos del Cambio Climático. El
conjunto de datos compila proyecciones climáticas de treinta y cinco MCG de la CMIP6
(Tabla 2) y cuatro escenarios SSP (SSP2-4.5, SSP5-8.5, SSP1-2.6 y SSP3-7.0) para el
período de 2015 a 2100, así como el experimento histórico de cada modelo para el período
1950-2014. Cada una de estas proyecciones climáticas se reduce a una resolución espacial
de 0.25 grados x 0.25 grados (NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION, 2022).

Tabla 2 Modelos CMIP6. Tomado de NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION (2022)

Model

Variant

hurs huss pr rlds rsds sfcWind tas tasmax tasmin

ACCESS-CM2

r1i1p1f1

ACCESS-ESM1-5

r1i1p1f1

BCC-CSM2-MR

r1i1p1f1

CanESM5

r1i1p1f1

CESM2

r4i1p1f1

CESM2-WACCM

r3i1p1f1

CMCC-CM2-SR5

r1i1p1f1

CMCC-ESM2

r1i1p1f1

CNRM-CM6-1

r1i1p1f2

CNRM-ESM2-1

r1i1p1f2

EC-Earth3

r1i1p1f1

EC-Earth3-Veg-LR

r1i1p1f1

FGOALS-g3

r3i1p1f1

GFDL-CM4 (gr1)

r1i1p1f1

GFDL-CM4 (gr2)

r1i1p1f1

GFDL-ESM4

r1i1p1f1

GISS-E2-1-G

r1i1p1f2

HadGEM3-GC31-LL

r1i1p1f3

HadGEM3-GC31-MM r1i1p1f3

IITM-ESM**

r1i1p1f1

INM-CM4-8

r1i1p1f1

INM-CM5-0

r1i1p1f1

IPSL-CM6A-LR

r1i1p1f1

KACE-1-0-G

r1i1p1f1

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Model

Variant

hurs huss pr rlds rsds sfcWind tas tasmax tasmin

KIOST-ESM

r1i1p1f1

***

MIROC-ES2L

r1i1p1f2

MIROC6

r1i1p1f1

MPI-ESM1-2-HR

r1i1p1f1

MPI-ESM1-2-LR

r1i1p1f1

MRI-ESM2-0

r1i1p1f1

NESM3

r1i1p1f1

NorESM2-LM

r1i1p1f1

NorESM2-MM

r1i1p1f1

TaiESM1

r1i1p1f1

UKESM1-0-LL

r1i1p1f2

* Salida original de MCG tasmax y tasmin retraída por CMCC.

** Salida original de MCG que falta el año 2100 y SSP3.70 que falta el año 2099 para todas
las variables.

*** Salida original de MCG para hurs SSP2.45 año faltante 2058, hurs SSP1.26 año faltante
2023.

En la Tabla 2 se presenta en color verde los casos en los que se cuenta con todos los SSP
disponibles, en amarillo algunos SSP disponibles y en rojo sin datos disponibles para las
distintas variables (Hurs: Humedad relativa cerca de la superficie, Huss: Humedad
específica cerca de la superficie, Pr: Precipitación, Rlds: Radiación de onda larga, Rsds:
Radiación de onda corta, SfcWind: Velocidad del viento y Tas: Temperatura del aire).

Cada  una  de  las  proyecciones  climáticas  incluye  variables  promedio  diarias  para  los
períodos  de  1950  a  2014  (“simulación  retrospectiva”)  y  de  2015  a  2100  (“simulación
prospectiva”). Durante el proceso de reducción de escala, las simulaciones retrospectivas
sirven  como  datos  de  entrenamiento  y  se  comparan  con  los  registros  climáticos
observacionales. Las relaciones derivadas de la comparación se aplican luego para reducir
la escala de las proyecciones climáticas prospectivas (NASA CENTER FOR CLIMATE
SIMULATION, 2022).

Finalmente, el enfoque BCSD utilizado para generar este conjunto de datos a escala
reducida asume inherentemente que los patrones espaciales relativos observados desde
1960 hasta 2014 permanecerán constantes bajo el Cambio Climático futuro. Aparte de la
resolución espacial más alta y la corrección de sesgo, este conjunto de datos no agrega

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información más allá de la contenida en los escenarios originales de CMIP6 y preserva la
frecuencia de los períodos de valores anormalmente altos y bajos (es decir, eventos
extremos) dentro de cada escenario individual (NASA CENTER FOR CLIMATE
SIMULATION, 2022).

3.4 Relación entre los RCP y los SSP

Cada SSP impulsa una proyección futura correspondiente de las emisiones de gases de
efecto invernadero y el cambio de uso de la tierra bajo el argumento del SSP de referencia.
Como se mencionó anteriormente, los SSP se diseñaron para funcionar en combinación
con una versión nueva y mejorada de los RCP (Environment and Climate Change Canada,
2023).

En  este  sentido,  se  presentan  las  posibles  combinaciones,  junto  con  los  RCP
correspondientes, en donde se establecen los niveles de prioridad a algunos escenarios de
Nivel 1 (azul) y se consideraron la máxima prioridad. Estos escenarios de Nivel 1 abarcan
una amplia gama de incertidumbre en las futuras vías de forzamiento socioeconómico y
climático  y  sirven  como  buenas  comparaciones  con  los  escenarios  RCP2.6,  RCP4.5,
RCP6.0 y RCP8.5 utilizados para CMIP5. Los escenarios de 'Nivel 2' (amarillo) incluyen
escenarios  adicionales  de  interés  para  que  los  centros  de  modelado  exploren  si  los
recursos lo permiten (Environment and Climate Change Canada, 2023).

De este modo, la Figura 9 representa la relación entre cada RCP respecto a los nuevos
SSP, para el caso del presente estudio se utilizaron los SSP2 y SSP5, los cuales son
equivalentes a los RCP de 4.5 y 8.5, respectivamente.

Figura 9 Vías socioeconómicas compartidas y combinaciones de forzamiento radiativo del año 2100. Tomado de

Environment and Climate Change Canada (2023)

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3.5 Métodos de reducción de escala

Los métodos de reducción de escala son empleados con el objetivo de generar
proyecciones más precisas teniendo en cuenta la resolución de los MCG, de modo que
estos sean más representativos y se ajusten de forma adecuada a las series históricas de
una determinada área de estudio. A continuación, se relacionan las metodologías del
“Delta Change” y el “Quantile Mapping”, las cuales corresponden a dos aproximaciones
que permiten ajustar la tendencia de los datos a escalas locales.

Para la aproximación del “Delta Change” se tiene como objetivo la obtención de factores
de conversión con los cuales sea posible convertir las lluvias observadas en lluvias futuras
bajo el Cambio Climático. Para esto, se hace uso de los resultados de los MCG. En
términos generales se presenta como una estrategia similar a la anterior con la diferencia
que en esta estrategia no se hace necesaria la corrección de los errores sistemáticos de los
MCG (Universidad de Los Andes & Mexichem, 2016).

Una de las principales utilidades de este método es que permite disminuir la escala de los
resultados  de  los  MCG  para  ser  utilizados  en  modelos  hidrológicos.  Frente  a  otros
métodos  existentes  para  ajustar  las  escalas  de  los  modelos,  éste  se  presenta  como  una
alternativa  simple  y  computacionalmente  económica  (Universidad  de  Los  Andes  &
Mexichem, 2016).

En términos generales, la aproximación se basa en el uso de un factor igual a la proporción
entre el valor medio de una variable hidrológica proyectada a un periodo futuro, con el
valor medio para la misma variable en un periodo histórico. Ambos valores se obtienen a
partir de los resultados dados por los MCG (Ruiter, 2012) (Ver Ecuación 1).

𝐹𝐶 =

𝑃

𝑀𝐶𝐺 𝐹𝑢𝑡𝑢𝑟𝑎

𝑃

𝑀𝐶𝐺 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎

Ecuación 1

Donde

𝑃

𝑀𝐶𝐺 𝐹𝑢𝑡𝑢𝑟𝑎

: serie temporal de precipitación futura. (mm)

𝑃

𝑀𝐶𝐺 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎

: serie temporal de precipitación histórica. (mm)

Una vez, obtenido el valor del factor de cambio este es relacionado con los registros
históricos de la estación objeto de estudio, de modo que en esta metodología se supone
que los cambios son independientes de la escala (Universidad de Los Andes & Mexichem,
2016) (Ver Ecuación 2).

𝐸

𝐹𝑢𝑡𝑢𝑟𝑜

= 𝐹𝐶 ∗ 𝐸

𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜

Ecuación 2

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Donde

𝐹𝑢𝑡𝑢𝑟o

: estadístico futuro. (mm)

observado

: estadístico histórico. (mm)

Por su parte, el método “Quantile Mapping” permite encontrar una función que luego de
ser aplicada a los datos obtenidos con downscaling, generando una corrección de su
distribución haciéndola semejante a la de los datos observados (Gudmundsson et al.,
2012). Se puede expresar mediante la expresión relacionada en la Ecuación 3:

𝑉

𝑂

= ℎ

∗ 𝑉

𝑚

Ecuación 3

Donde

𝑉

𝑂

: serie temporal de precipitación futura. (mm)

ℎ: función para arreglo de la distribución. (mm)

𝑉

𝑚

: serie temporal de precipitación histórica. (mm)

Para aplicar esta técnica es necesario tener instalado el programa R Studio, instalado este
la librería “qmap”. Una vez cumplidos estos pasos, se procede a alimentar al programa
con datos de precipitación de las series históricas de la estación pluviométrica observada
y  las series  futuras de los MCG. Posteriormente mediante scripts se corre el  “Quantile
Mapping”  obteniendo  diferentes  resultados  al  aplicar  los  distintos  métodos  de  cálculo
(Guanuchi, 2015).

Finalmente, con los datos obtenidos se procede a comparar los métodos a través de
indicadores estadísticos. Con los resultados de esta comparación se elegirá el método que
mejor desempeño obtenga (Guanuchi, 2015).

3.6 Análisis de información climatológica

Siguiendo los lineamientos establecidos por el IDEAM  (2018), en la revisión de datos es
necesario  identificar  la  cantidad  de  registros  con  que  cuenta  la  estación  o  estaciones
hidrológicas  identificadas,  de  tal  manera  que  se  cuente  con  una  serie  de  tiempo  con
registros no menores a 15 años. Sin embargo, teniendo en cuenta que generalmente las
estaciones no cuentan con datos completos, se debe seguir un proceso de imputación de
datos en estaciones con menos del 30% de datos faltantes.

Asimismo, se deben identificar los datos anómalos, los cuales son considerados como
datos dudosos que se alejan de la tendencia de la serie de datos analizada al encontrarse

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distantes o alejados de la varianza, debido a errores de calibración de equipos, error
humano durante la medición, cambio en la localización espacial de la estación, y otros.
Por ello en la identificación de estos permite evitar la sobreestimación o subestimación
de la variable estudiada, para esto se hace uso del análisis de Box Plot, revisión de
coincidencia con eventos macroclimáticos, confirmación con los datos climatológicos de
otras estaciones hidrometeorológicas y pruebas de puntuación “Z”, con el fin de confirmar
si corresponde a eventos extremos.

Luego de esto, se debe realizar la imputación de datos, la cual consiste en realizar la
estimación de datos faltantes o aquellos datos identificados como datos atípicos a través
de una técnica informática o estadística, por lo que de acuerdo con las características de
los registros se utiliza el método estadístico de distribución normal para la asignación de
registros faltantes (Castro, 2014).

Este método realiza varías imputaciones de las observaciones faltantes para luego analizar
los conjuntos de datos completos y combinar los resultados obtenidos para obtener una
estimación final. El análisis de imputación está dividido en tres secciones: imputación de
datos, análisis y puesta en común; en la primera se crea múltiples copias de los conjuntos
de datos (m) generando varias iteraciones para la estimación de valores perdidos. En la
segunda se realiza el análisis del conjunto de datos completos y finalmente la última
sección combina todo en un conjunto simple de resultados (Castro, 2014).

Una vez establecidas las series diarias objeto de estudio, es posible las variables asociadas
al parámetro de precipitación, en las que se incluyen la precipitación total diaria, la cual
es la registrada en el pluviómetro, la precipitación total mensual, que representa la suma
de los valores diarios de precipitación, y para poder calcular se debe contar con mínimo
20 días con datos para cada mes, la precipitación máxima mensual en un día, que
corresponde al valor más alto registrado en un día durante el mes y el número de días con
lluvia que es la cantidad de días con precipitación ≥ 0.1 mm (IDEAM, 2019).

3.7 Métodos de cálculo de curvas IDF para escenarios futuros

Las curvas IDF constituyen una de las herramientas más utilizadas en la estimación de
caudales  de  diseño  de  obras  de  drenaje  en  vías  y  alcantarillados  pluviales  en  zonas
urbanas y rurales, así como en la estimación de las tormentas de diseño en sitios donde,
debido a la falta de información de caudales, es necesario recurrir a los modelos lluvia-
escorrentía  para  el  cálculo  de  los  caudales  máximos.  Las  intensidades  máximas  de  la
lluvia en distintos intervalos de tiempo en un mismo sitio y con distintas probabilidades
de excedencia o períodos de retorno, se resumen en las curvas IDF (Pulgarín, 2009).

En ese sentido, se establece que las curvas IDF son una herramienta fundamental para el
diseño de estructuras hidráulicas basadas en modelación lluvia – escorrentía y se sugiere

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el  desarrollo  de  estas  herramientas  bajo  un  enfoque  que  permite  relacionar  variables
temporales  con  sistemas  espaciales  y  características  morfológicas  de  las  cuencas,
analizando  series  temporales  con  propiedades  de  escala  y  relacionarlas  a  su  entorno.
(Pulgarín, 2009)

A continuación, se presentan las siguientes expresiones para el cálculo de la intensidad
para cualquier periodo de retorno para duraciones entre 1 y 24 horas (60 a 1440 minutos)
utilizando la metodología de escalamiento (Pulgarín, 2009) (Ver Ecuación 4 y Ecuación
5).

𝐼

𝑡

𝑇

= ([0.88 ∗ 𝐼

24ℎ

− 0.004 + [0.12 ∗

𝐼

24ℎ

0.5772

∗ − ln [(− ln (1 − (

𝑇

)))]]) ∗ (

𝑡

1440

)

−0.829

Si t ≥ 60

Ecuación 4

𝐼

𝑡

𝑇

= 𝐼

∗ (0.54𝑡

0.25

− 0.5)

Si t < 60

Ecuación 5

Donde:

𝐼

24ℎ

: intensidad promedio diaria. (mm)

𝑇: periodo de retorno. (años)

𝑡: duración. (min)

𝐼

: intensidad para una duración de una hora. (mm/h)

Por  su  parte,  el  CIACUA  presentó  la  siguiente  aproximación,  la  cual  calibra  los
parámetros  específicos  de  la  zona  de  estudio  a  partir  de  la  curva  IDF  obtenida  la
metodología  de  relacionada  anteriormente  (Universidad  de  Los  Andes  &  Mexichem,
2016).

𝐼

𝑡

𝐼

𝑇

𝛼

(

𝑡

𝑇 + 𝛽)

𝑛

Donde:

𝐼

𝑇

: intensidad de un evento de 24 horas. (mm)

𝐼

𝑡

: intensidad de un evento de menor duración. (mm/hr)

𝛼, 𝛽, 𝑛: parámetros calibrados.

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3.8 Generación de hietogramas por el método de bloques alternos

La metodología de bloques alternos es una forma simple para desarrollar un hietograma
de diseño utilizando una curva de IDF. El hietograma de diseño producido por este
método especifica la profundidad de precipitación que ocurre en N intervalos de tiempo
sucesivos de la misma duración sobre una duración total (Chow et al., 1994).

Después de seleccionar el periodo de retomo de diseño, la intensidad es leída en una curva
IDF para cada una de las duraciones; y la profundidad de precipitación correspondiente
se encuentra al multiplicar la intensidad y la duración. Tomando diferencias entre valores
sucesivos de profundidad de precipitación, se encuentra la cantidad de precipitación que
debe añadirse por cada unidad adicional de tiempo (Chow et al., 1994).

Estos incrementos o bloques se reordenan en una secuencia temporal de modo que la
intensidad máxima ocurra en el centro de la duración requerida y que los demás bloques
queden en orden descendente alternativamente hacia la derecha y hacia la izquierda del
bloque central para formar el hietograma de diseño (Chow et al., 1994).

En relación con la pertinencia de esta metodología, (Soldevila, 2018) afirma que, los
autores de este método conscientes de esta debilidad del método declararon que el patrón
de tormenta sintética tendría un período de retorno mayor que la curva de IDF de la cual
fue derivado, lo cual se traduce en un criterio conservador para la definición de los
hietogramas de diseño.

4. METODOLOGÍA

El desarrollo metodológico se encuentra configurado por tres etapas, las cuales, a su vez
se componen de actividades para cumplir el objetivo del proyecto. Las fases planteadas
dan respuesta a los objetivos del proyecto y se encuentran acompañadas de actividades y
subactividades, las cuales determinan la dirección del presente estudio.

La primera etapa comprendió el desarrollo de la caracterización de las variables físicas
que condicionan los eventos de precipitación y su relación con el Cambio Climático, en
consecuencia, se desarrolló la línea base de acuerdo con la información recolectada a
partir de fuentes secundarias, que posteriormente fue procesada y a partir de las cuales se
construyeron las curvas IDF actuales y se realizó la prueba de las metodologías para la
construcción de estas de acuerdo con los planteamientos de Pulgarín y CIACUA.

Luego  de  esto,  se  dio  inicio  a  la  segunda  etapa  en  donde  se  desarrolló  una  evaluación
detallada sobre las alteraciones en la precipitación, producidas por los efectos de Cambio
Climático  a  través  de  una  valoración  de  la  información  sobre  las  variables  y  procesos
físicos  que  condicionan  los  eventos  de  precipitación  y  su  relación  con  el  Cambio

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Climático lo cual se desarrolló a partir de la selección de los MCG más apropiados para
cada caso de estudio y la implementación de procesos de reducción de escala para
establecer las condiciones de diseño de los hietogramas para el Cambio Climático.

Finalmente, en la tercera etapa se efectuó la construcción de las curvas IDF y hietogramas
afectados  por  el  Cambio  Climático,  de  este  modo  se  llevó  a  cabo  una  validación  y  se
realizaron  los ajustes necesarios en  los cálculos y modelos desarrollados para construir
hietogramas de diseño afectados por el Cambio Climático, a partir de una evaluación de
los  resultados  obtenidos  con  el  fin  de  comparar  los  hietogramas  de  diseño  de  Cambio
Climático respecto al escenario actual.

A continuación, en la Figura 10 se presenta el diagrama de flujo de la metodología general
del proyecto.

Figura 10 Diagrama de flujo de la metodología del proyecto

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A partir de la información presentada en la Figura 10, la metodología para la generación
de  hietogramas  de  diseño  afectados  por  el  Cambio  Climático    para  sistemas  de
alcantarillado de aguas lluvias se encuentra definida por un procedimiento de ocho pasos,
los  cuales  son  detallados  a  continuación:    1.  Análisis  y  tratamiento  de  los  registros
históricos de las estaciones pluviométricas,  2. Cálculo de variables de la precipitación y
curvas  IDF  actuales,  3.  Pruebas  con  las  metodologías  de  Pulgarín  y  CIACUA  con  las
series históricas de precipitación, 4. Selección de los MCG a implementar, 5. Aplicación
de los métodos de reducción de escala, 6. Construcción de curvas IDF en perspectiva del
Cambio Climático, 7. Producción de hietogramas de diseño influenciados por el Cambio
Climático    y  8.  Comparación  de  los  hietogramas  de  diseño  actuales  respecto  a  las
generados con influencia del Cambio Climático.

4.1 Análisis y tratamiento de registros históricos

A  partir  de  la  identificación  de  las  estaciones  pluviométricas  asociadas  a  cada  caso  de
estudio  se  procedió  a  realizar  el  análisis  de  los  registros  históricos,  para  lo  cual  fue
necesario  establecer  previamente  el  periodo  base,  calcular  el  porcentaje  de  valores
faltantes y completar los datos faltantes de estas.

El tratamiento de la información pluviométrica incluye el reconocimiento de los datos
faltantes en los registros de las series de tiempo y la definición de los datos anómalos
mediante diagramas Box Plot, pruebas de puntuación “Z” y su comparación respecto a la
ocurrencia de eventos macroclimáticos y registros de estaciones pluviométricas vecinas.

Una vez seleccionados los registros objeto de estudio se realizaron procesos de
imputación de datos con el fin de completar las series históricas a escala diaria, lo cual se
realizará a través de la librería “Mice” del programa RStudio.

A partir de los registros de las series históricas se realizaron pruebas estadísticas mediante
análisis de tendencia y significancia con el fin de determinar si se presentan variaciones
en los promedios históricos respecto a los últimos años de registro para las series de
precipitación de cada estación pluviométrica estudiada.

Asimismo, se establecieron los registros históricos a escala diaria, mensual y anual para
la precipitación total, la precipitación máxima en 24 horas y el número de días con lluvia,
los cuales fueron comparados respecto a los últimos 10 años de registro.

4.2 Generación de curvas IDF actuales

Para la construcción de las curvas IDF se utilizó la información proporcionada por las
entidades competentes, en este caso los registros históricos de la Empresa de Acueducto
de Alcantarillado de Bogotá (EAAB), el IDEAM y la Empresa de Servicios Públicos de
Medellín (EPM), en donde a partir de los distintos coeficientes compartidos por cada

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entidad se construyeron las curvas IDF actuales para los periodos de retorno de 3, 5, 10,
25, 50 y 100 años y duraciones de 5 a 180 minutos.

4.3 Pruebas con las metodologías de Pulgarín y CIACUA

Con  el  fin  de  verificar  la  pertinencia  de  las  metodologías  propuestas  para  evaluar  las
curvas  IDF  afectadas  por  el  cambio  climático  se construyeron  para  el  escenario  actual
dichas curvas, para esto se utilizaron los registros históricos de las series de precipitación
para cada caso de estudio y se aplicaron los métodos de Pulgarín y CIACUA, los cuales
se  encuentran  detallados  en  el  apartado  3.7    Métodos  de  cálculo  de  curvas  IDF  para
escenarios futuros.

4.4 Selección de MCG

Los MCG más adecuados para el análisis de la precipitación futura se seleccionaron de
acuerdo con los resultados obtenidos en comparación a los registros históricos mediante
los métodos de correlación de Pearson (r), la raíz del error medio cuadrático (RMSE) y el
error sistemático (BIAS). La elección de los MCG se determinó en función de los valores
más aceptables en los tres métodos de correlación mencionados anteriormente para las
escalas mensual y trimestral.

En el caso, de que no se destacara ninguno de los métodos de calibración respecto a los
otros,  se  establecieron  los  MCG  a  utilizar  de  acuerdo  a  una  ponderación  entre  las
calificaciones correspondientes de cada uno de estos, es decir,  para las tres pruebas de
calibración se realizó una clasificación de las series históricas de los MCG desde el que
más se ajustaba a los datos observados hasta el que menos a escala mensual y trimestral,
luego  de  esto,  se  promediaron  los  resultados  de  la  calificación  según  cada  método  de
calibración,  los  MCG  con  menor  valor  fueron  los  seleccionados  para  el  desarrollo  del
caso de estudio correspondiente.

Asimismo, es necesario mencionar los SSP que fueron proyectados, en este caso se
desarrolló el estudio bajo las consideraciones de los SSP2-4.5 y SSP5-8.5.

Es  importante  mencionar  que  para  los  casos  de  estudio  que  contaban  con  más  de  una
estación pluviométrica se construyeron polígonos de Thiessen con el objetivo de construir
la  serie  definitiva  a  partir  de  la  definición  de  la  influencia  de  cada  estación  sobre  el
centroide de la cuenca pluvial analizada.

4.5 Reducción de escala

El proceso de reducción de escala se realizó a partir de los métodos “Delta Change” y
“Quantile Mapping", para el primero fue necesario establecer el factor de cambio para los
estadísticos de las series de precipitación y para los parámetros de las funciones de

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probabilidad ajustadas, este proceso se realizó para cada MCG definido en cada caso de
estudio y para los horizontes de Cambio Climático de los SS2-4.5 y SSP5-8.5.

Por su parte, para el segundo método se utilizó la librería “qmap” del software RStudio,
el código implementado fue definido en función de los desarrollado por (Maintainer &
Gudmundsson, 2022), a través de este establecieron las relaciones entre los MCG para
los escenarios de Cambio Climático SS2-4.5 y SSP5-8.5 y las series de precipitación
observadas para los ajustes: PTF, DIST, RQUANT, QUANT Y SSPLIN.

4.6 Generación de curvas IDF en perspectiva del Cambio Climático

Una vez establecidas las series de precipitación mediante  los procesos de reducción de
escala para  los  MCG definidos en cada caso de estudio en  los SS2-4.5 y SSP5-8.5, se
implementaron  las  metodologías  expuestas  en  el  apartado  3.7    Métodos  de  cálculo  de
curvas  IDF  para  escenarios  futuros,  relacionadas  a  las  propuestas  desarrolladas  por
Pulgarín (2009) y Universidad de Los Andes & Mexichem (2016) para los periodos de
retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años y duraciones de 5 a 180 minutos.

4.7 Producción de hietogramas de diseño influenciados por el

Cambio Climático

Los hietogramas de precipitación afectados por el cambio climático fueron calculados
para los periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años, de acuerdo con la metodología
de bloques alternos expuesta por Chow et al. (1994), la cual fue definida en la sección 3.8
Generación de hietogramas por el método de bloques alternos, esta fue implementada
para todos los MCG definidos en los casos de estudio desarrollados en la perspectiva de
los SS2-4.5 y SSP5-8.5.

4.8 Comparación de los hietogramas de diseño

De acuerdo con los resultados obtenidos de la  generación de  los hietogramas de diseño
tanto para el escenario actual como para los horizontes de  Cambio Climático se realizó
una comparación para evaluar las variaciones producidas por los efectos de este.

Lo anterior se determinó desde la información actual proporcionada por las entidades con
jurisdicción de las estaciones pluviométricas asociadas a los casos de estudio, respecto al
análisis desarrollado en la sección 4.7 Producción de hietogramas de diseño influenciados
por el Cambio Climático, para los dos SSP relacionados, de este modo se determinó el
aumento en el volumen total de la precipitación para cada MCG en eventos de duración
de 35 minutos.

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5. CASOS DE ESTUDIO

Con el fin de evaluar los MCG que mejor representan las condiciones climáticas que
puedan presentarse a partir del Cambio Climático se desarrollaron tres casos de estudio
en dos de las principales ciudades de Colombia, Bogotá y Medellín. De este modo, bajo
la aplicación de la metodología explicada en el numeral anterior se realizó el análisis y la
construcción de hietogramas de diseño bajo los efectos del cambio climático.

5.1 Caso de Estudio en Bogotá

Para establecer el caso de estudio en Bogotá se analizó la distribución espacial y temporal
de las estaciones con registros pluviométricos disponibles de las distintas entidades que
cuentan con estaciones con información relacionada con el parámetro de precipitación
(Ver Figura 11).

Figura 11 Localización estaciones pluviométricas activas en Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM (2022), EAAB

(2022) & CAR (2022)

El caso de estudio de Bogotá se desarrolló en la cuenca pluvial de Salitre-Molinos, la cual
cuenta con un área de 925.84 ha y se encuentra instrumentada por las estaciones Usaquén
– Santa Ana (2120111) administrada por la EAAB y Enmanuel D Alzón (2120123), la
cual se encuentra bajo jurisdicción del IDEAM (Ver Tabla 3).

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Tabla 3 Estaciones pluviométricas para el caso de estudio de Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM (2022) & EAAB

(2022)

En la Figura 12 se presenta la localización espacial de las estaciones pluviométricas
presentadas en la Tabla 3, las cuales fueron las seleccionadas para el análisis de las series
de tiempo de precipitación para el caso de estudio de la ciudad de Bogotá.

Figura 12 Cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de IDEAM (2022) & EAAB (2022)

Posteriormente, se identificaron las variaciones en la elevación para el área objeto de
estudio (Ver Figura 13), a partir de un Modelo de Elevación Digital (DEM), el cual cuenta
con una resolución de 12.5 m y fue descargado del conjunto de datos de ALOS PALSAR
(ASF, 2022).

Cód.

Nombre
estación

Entidad

Elevación

(msnm)

Coordenadas CTM12

Este

Norte

2120111 PG

Usaquén –

Santa Ana

EAAB

2647

4886340.48

2076192.03

2120123 PM

Enmanuel D

Alzón

IDEAM

2520

4881340.44

2077559.70

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Figura 13 Elevación cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de ASF (2022)

De acuerdo con las elevaciones obtenidas para el área de interés se establecieron los
valores de las pendientes en porcentaje, con el fin de tener una primera aproximación de
lo que puede ser la respuesta de la cuenca pluvial ante un evento de precipitación (Ver
Figura 13). En este caso, se identificaron variaciones en la elevación entre los 2564 msnm
y 2724 msnm, lo cual relaciona con las pendientes obtenidas, las cuales se encuentran en
el rango de 0% a 72% (Ver Figura 14).

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Figura 14 Pendiente cuenca pluvial Salitre - Molinos. Tomado y modificado de ASF (2022)

5.2 Casos de Estudio en Medellín

Para la ciudad de Medellín se propusieron dos casos de estudio, los cuales se desarrollaron
sobre las cuencas pluviales La Tinajas y La Doctora, estas fueron seleccionadas a partir
de la identificación de estaciones pluviométricas próximas a las distintas áreas de interés,
de este modo se realizó una revisión de la información disponible de registros históricos
para cada uno de los casos de estudio (Ver Figura 15).

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Figura 15 Localización estaciones pluviométricas activas en Bogotá. Tomado y modificado de IDEAM (2022) & EPM

(2022)

Para  los  casos  de  estudio  en  Medellín  se  determinaron  las  cuencas  pluviales
correspondientes  a  La  Tinajas  y  la  Doctora,  que  cuentan  con  un  área  de  320.78  ha  y
1456.27  ha  respectivamente.  Asimismo,  estas  se  encuentran  instrumentadas  por
estaciones pluviométricas administradas por EPM, para el primer caso se cuenta con la
estación Pedregal (2701481), mientras que para el segundo se utilizaron los registros de
las estaciones Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado (2701038) (Ver Tabla 4).

Tabla 4 Estaciones pluviométricas para el caso de estudio de Medellín. Tomado y modificado de EPM (2022)

Asimismo, se espacializaron los casos de estudio correspondientes, los cuales ser
relacionan en las Figura 16 y Figura 17.

Cód.

Nombre estación

Entida

Elevación

(msnm)

Coordenadas CTM12

Este

Norte

2701481 PM

Pedregal

EPM

1651.74

4715285.24

2255349.38

2701093 PM

Ayurá

EPM

1768.69

4716259.01

2240030.03

2701038 PM San Antonio del Prado

EPM

2034.16

4705546.72

2242193.2

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Figura 16 Cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de (EPM, 2022)

Figura 17 Cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de EPM (2022)

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Tesis II

Luego de esto, mediante un DEM generado por EPM (2022), de resolución de 0.75 m se
definieron los rangos de elevaciones de las cuencas pluviales estudiadas, los cuales se
encuentra entre 1434.94 m y 1792.41 m para La Tinajas y 2282 m y 1552.05 m para La
Doctora, tal como se presenta en la Figura 18 y Figura 19.

Figura 18 Elevación de la cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de ASF (2022)

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Figura 19 Elevación de la cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de ASF (2022)

Asimismo, en los dos casos de estudio se identificaron variaciones de pendiente entre 0%
a más del 100%, tal como se puede observar en la Figura 20 y Figura 21.

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Figura 20 Pendiente de la cuenca pluvial La Tinajas. Tomado y modificado de ASF (2022)

Figura 21 Pendiente de la cuenca pluvial La Doctora. Tomado y modificado de ASF (2022)

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6. RESULTADOS Y ANÁLISIS

En el presente apartado se describen los resultados obtenidos para cada una de las fases
propuestas en la metodología, así como los resultados parciales y finales del desarrollo
de la presente investigación.

6.1 Análisis y tratamiento de registros históricos

En  la  revisión  de  datos  se  realizó  la  observación  de  la  cantidad  de  registros  con  que
cuentan las estaciones pluviométricas identificadas, de tal manera que se cuente con una
serie  de  tiempo  con  registros  considerables  para  realizar  un  correcto  análisis  de  la
información.  Sin  embargo,  teniendo  en  cuenta  que  generalmente  las  estaciones  no
cuentan  con  datos  completos,  se  realizó  un  proceso  de  imputación  para  complementar
estas series temporales (Ver Anexo 1 Procesamiento de información).

A partir de las series construidas se realizó un análisis gráfico para las estaciones objeto
de estudio a escala diaria, mensual y anual, en donde se incluyen los datos disponibles, la
identificación  de  los  datos  anómalos,  la  imputación  de  datos,  los  registros  definitivos,
análisis  de  significancia  y  tendencia  y  comparaciones  con  los  registros  de  la  última
década.

En el caso de las pruebas de  homogeneidad se  implementaron las sugeridas por  Pettitt
(1979),  la  cual  corresponde  a  una  prueba  no  paramétrica,  es  sensible  para  detectar
cambios  que  se  presentan  en  la  mitad  de  la  serie  de  datos  y  no  tiene  en  cuenta  la
normalización de los valores de la serie, basándose en el orden de los rangos de estos. De
modo  que,  solo  es  necesario  que  las  variables  sobre  las  que  se  aplica  la  prueba  sean
continuas. (Ocampo, 2019)

6.1.1 Cuenca Salitre - Molinos

Para el caso de estudio de la cuenca pluvial Salitre - Molinos se tuvieron en cuenta el
estudio de dos estaciones pluviométricas, las cuales corresponden a Usaquén – Santa Ana
(2120111) y Enmanuel D Alzón (2120123).

6.1.1.1 Usaquén – Santa Ana (2120111)

En la estación Usaquén – Santa Ana (2120111) se identificaron registros desde el año
1977 hasta el año 2021, asimismo se establecieron 16347 registros a escala diaria, lo que
indica que el porcentaje de datos faltantes es del 2.71%.

Posteriormente, se establecieron los datos anómalos a partir del análisis de Box Plot y una
confirmación con los datos climatológicos de otras estaciones hidrometeorológicas, con
el fin de verificar su correspondencia con eventos de precipitación (Ver Figura 22).

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Figura 22 Box Plot Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

En  este  sentido,  se  realizó  el  análisis  de  Box  Plot  presentado  en  la  Figura  22  para
identificar los datos atípicos, presentando el comportamiento de los datos considerados
como  outliers,  determinando  en  la  serie  aproximadamente  2428  datos  fuera  de  la
tendencia,  de  los  cuales  751  coinciden  con  eventos  macroclimáticos,  que  se  presentan
durante la Niña.

Igualmente, se realizó un comparativo con la estación climatológica Enmanuel D Alzón
(2120123) con registros de precipitación diaria. Para el restante de los outliers se realizó
la prueba puntuación “Z”, que analiza cada uno de los registros con respecto a la media y
la desviación estándar, dando como resultado 1246 registros se encuentran entre el rango
de -3 < Z > 3, es decir no son datos atípicos.

Finalmente,  los  datos  que  se  encuentran  dentro  del  rango  de  aceptación  de  la  prueba
puntuación  “Z”, y tampoco hacen parte de los eventos macroclimáticos, ni periodos de
fuertes  precipitaciones,  se  consideran  como  datos  atípicos,  es  decir  que  18  registros
fueron retirados.

Una vez definidos los datos válidos para el análisis se procedió a la estimación los datos
faltantes utilizando el programa RStudio usando la librería “Mice”, en donde se generaron
los registros faltantes mediante la imputación simple, manteniendo los parámetros
estadísticos de la muestra original de tal forma que no se altere el comportamiento del
régimen de precipitación.

De este modo en las series de precipitación a escala diaria para la estación Usaquén –
Santa Ana (2120111), en donde el promedio de lluvias diarias corresponde a 2.83 mm
(Ver Figura 23).

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Figura 23 Precipitación diaria Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Para determinar la significancia estadística de los datos de la serie se realizaron dos tipos
de análisis, el primero corresponde a la distribución normal de la serie, mientras que el
segundo es la prueba de cuantiles. Para la distribución normal se encontró que el valor
promedio de la serie corresponde a 2.83 mm y la desviación estándar equivale a 6.73 mm,
lo cual se relaciona directamente con que tan alejados se encuentran los datos del
promedio. Una vez calculada la distribución normal fue posible identificar que a medida
que aumenta el valor del registro menor es la probabilidad de ocurrencia (Ver Figura 24).

Figura 24 Distribución normal Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de (EAAB, 2022).

En el segundo análisis realizado se determinaron los valores correspondientes a cada
percentil considerado representativo, teniendo en cuenta el registro relacionado con los
limites inferior y superior (Ver Tabla 5 y Figura 25).

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

100

Intervalos precipitación (mm)

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Tabla 5 Cuantiles Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de (EAAB, 2022).

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

Máximo 100%

89.00

0.99

34.00

32.50

35.80

0.95

15.40

15.00

16.30

0.9

8.50

8.20

9.00

3° Cuartil 75%

2.00

2.20

Mediana 50%

0.20

1° Cuartil 25%

0.00

0.1

0.00

0.05

0.00

0.01

0.00

Mínimo 0%

0.00

Figura 25 Cuantiles normal Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Por su parte, a partir de la información descrita en la Figura 23 se realizó el análisis de
tendencia correspondiente, en el cual se evidencia un aumento en la media de
precipitación a escala diaria de 2.58 mm a 2.89 mm para el año 1985 (Ver Figura 26).

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

uenc

rel

iva

acum

iva

Precipitación (mm)

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Figura 26 Análisis de tendencia diario Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Para el análisis a escala mensual se definió un régimen de lluvias bimodal con picos en
los meses de marzo a mayo y octubre a noviembre y recesiones en los meses restantes.
En comparación a los registros de los últimos 10 años se identificó que en todos los meses
excepto enero y octubre ha habido un aumento en el promedio mensual respecto a los
registros históricos (Ver Figura 27).

Figura 27 Precipitación mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Por su parte, los valores anuales reflejan una tendencia al crecimiento a medida que
transcurren los años, lo cual puede verificarse mediante el análisis de tendencia
correspondiente, en donde los aumentos en el promedio ocurren en el año 2004, pasando
de 956.01 mm a 1152 mm anuales (Ver Figura 28).

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

mu1 = 2,575

mu2 = 2,891

100

150

200

250

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Figura 28 Precipitación anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado EAAB (2022)

Asimismo,  se  establecieron  las  series  de  precipitación  máxima  en  24  horas  a  escala
mensual  y  anual.  En  donde  se  evidenció  un  comportamiento  que  describe  el  régimen
bimodal,  en  donde  se  alcanzan  los  mayores  registros  en  los  periodos  de  mayor
precipitación.  Tal  como  se  identificó  en  los  registros  de  precipitación  media  mensual
multianual, para la precipitación máxima en 24 horas el único mes con registros inferiores
al promedio multianual de los últimos 10 años respecto a los registros históricos es enero
(Ver Figura 29).

Figura 29 Precipitación máxima en 24 horas mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB

(2022)

Igualmente, se reconoció una tendencia al crecimiento en la intensidad de los eventos de
precipitación acentuada en los últimos años evaluados. Esto fue verificado a partir de las
pruebas de tendencia, en donde desde el año 2002 se evidenció un aumento en el
promedio anual de la precipitación, este corresponde a una variación de 49.27 mm a 59.26
mm (Ver Figura 30).

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

1976

1986

1996

2006

2016

rec

ipi

(

)

Tiempo (año)

mu1 = 956.014

mu2 = 1152

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros úlima decada

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Figura 30 Precipitación máxima en 24 horas anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB

(2022)

Por otro lado, se realizó el análisis de los valores del número de días con lluvia a escala
mensual  y  anual.  Para  el  caso  de  los  registros  mensuales  el  único  mes  con  valores
superiores en el promedio de los últimos 10 años en comparación con los datos históricos
es noviembre. En ese sentido, el análisis de  la  información de esta estación sugiere un
aumento  en  la  intensidad  de  los  eventos  de  precipitación,  pero  una  disminución  en  la
frecuencia de estos (Ver Figura 31).

Figura 31 Número de días con lluvia mensual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

En cuanto a la tendencia anual no se identificó una variación en la tendencia de la serie
respecto al promedio histórico que corresponde a 194 días de lluvia al año (Ver Figura
32).

100

1976

1986

1996

2006

2016

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu1 = 49.273

mu2 = 59.255

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

(dí

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Figura 32 Número de días con lluvia anual Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Finalmente, se desarrolló el análisis de precipitación acumulada con el fin de identificar
cualquier tipo de variación en la pendiente en los registros correspondientes a los últimos
10 años y de este modo confirmar el aumento en las lluvias. En el caso de la estación
Usaquén - San Ana (2120111) se reconoció un incremento en la pendiente de 2.69 a 3.15
en la última década (Ver Figura 33).

Figura 33 Precipitación acumulada Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

6.1.1.2 Enmanuel D Alzón (2120123)

Los registros históricos de precipitación diaria para la estación Enmanuel D Alzón
(2120123) disponibles se encuentran en el rango entre 1977 hasta el año 2021. Por su
parte, se reconocieron 15845 registros a escala diaria, lo que indica que el porcentaje de
datos faltantes es del 3.6%.

100

150

200

250

300

1976

1986

1996

2006

2016

(dí

Tiempo (año)

mu = 193.978

y = 2.6912x - 75065

R² = 0.9992

y = 3.154x - 92884

R² = 0.9978

10000

20000

30000

40000

50000

rec

ipi

acum

)

Tiempo (día)

1976 - 2011

2012 - 2021

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Una vez establecidos los registros disponibles se procedió a identificar los datos anómalos
de la serie mediante diagramas del tipo Box Plot, con el fin de confirmar si estos se
encuentran fuera de la tendencia (Ver Figura 34).

Figura 34 Box Plot Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Para el análisis de valores atípicos se realizó el mismo procedimiento que en el caso de la
estación Usaquén – Santa Ana (2120111). En este caso, se identificaron 2589 datos, de
los cuales 674 coinciden con eventos macroclimáticos, que se presentan durante La Niña.
Igualmente se realizó un comparativo con la estación climatológica Usaquén – Santa Ana
(2120111), en donde se identificaron 1604 valores que coinciden con días en lluvia en
dicha estación. Por último, en la prueba puntuación “Z” se determinaron los registros que
se encuentran fuera del rango de -3 > Z < 3, por lo cual se eliminaron de la serie 5 datos.

Luego de esto, se realizó la imputación de datos en donde se generaron los registros
faltantes a partir del programa RStudio usando la librería “Mice”.

Los resultados obtenidos para las series de precipitación a escala diaria, mensual y anual
para la estación Enmanuel D Alzón (2120123) se presentan en la Figura 35. En donde el
promedio de lluvias diarias corresponde a 2.53 mm.

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Figura 35 Precipitación diaria Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

En  este  caso,  la  significancia  estadística  de  los  registros  históricos  de  la  estación
Enmanuel D Alzón (2120123) se realizó del mismo modo que en la estación Usaquén  -
San Ana (2120111), en donde fueron evaluados los métodos de la distribución normal y
la prueba de cuantiles.

Para el primer método se identificó un valor promedio de 2.53 mm y una desviación
estándar de 6.19 mm, esto permitió determinar la distancia de los datos respecto a la
media. Así, se estableció que a medida que aumenta el valor de la precipitación, menor
es la probabilidad de que ocurra un evento con esta magnitud (Ver Figura 36).

Figura 36 Distribución normal Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Para el segundo método de análisis se calcularon los valores de cada percentil
representativo para la serie de los registros históricos, los resultados obtenidos se
relacionan en la Tabla 6 y Figura 37.

rec

ipi

)

Tiempo (día)

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

100

Intervalos precipitación (mm)

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Tabla 6 Cuantiles Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de (EAAB, 2022).

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

Máximo

100%

80.30

0.99

31.00

29.80

32.40

0.95

15.00

14.40

15.70

0.9

8.60

8.20

9.00

3° Cuartil

75%

1.60

1.50

1.80

Mediana 50%

0.00

1° Cuartil

25%

0.00

0.1

0.00

0.05

0.00

0.01

0.00

Mínimo 0%

0.00

Figura 37 Cuantiles Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

De acuerdo con el análisis de la información de la figura anterior, se desarrolló la prueba
de tendencia correspondiente, en donde se identificó que la media de la precipitación
aumenta de 2.36 mm a 2.77 mm a partir del año 2004 (Ver Figura 38).

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

uenc

rel

iva

acum

iva

Precipitación (mm)

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Figura 38 Análisis de tendencia diario Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

En la escala mensual se identificó un régimen de lluvias bimodal similar al de la estación
Usaquén – Santa Ana (2120111), con picos en los meses de marzo a mayo y octubre a
noviembre y recesiones en los meses restantes. En contraste con los últimos 10 años de
registros se evidenció un aumento en los registros de precipitación para los meses de
febrero, marzo, abril, mayo, noviembre y diciembre (Ver Figura 39).

Figura 39 Precipitación mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Para la precipitación anual no se reconocieron aumentos en la precipitación en los datos
correspondientes al promedio histórico anual, el cual es equivalente a 922.88 mm, tal
como se relaciona en la Figura 40.

rec

ipi

)

Tiempo (día)

mu1 = 2,361

mu2 = 2,765

100

120

140

160

180

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

tac

ión

)

Tiempo (mes)

Promedio histórico

Promedio últimos 10 años

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

Figura 40 Precipitación anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Por su parte, los valores de la precipitación máxima en 24 horas a escala mensual y anual
se registran en las Figura 41 y Figura 42. Al igual que en el caso de la estación Usaquén
– Santa Ana (2120111), se evidenció un comportamiento que describe el régimen
bimodal, alcanzando los mayores registros en los periodos de mayor precipitación.
Respecto a los eventos de los últimos 10 años se evidenció que para el primer pico de
lluvias del año se tiene un aumento en la intensidad de la precipitación, mientras que para
el segundo se cuenta con una disminución (Ver Figura 41).

Figura 41 Precipitación máxima en 24 horas mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM

(2022)

Del mismo modo, en la Figura 42 se determinó que no se presentan incrementos en la
tendencia de los datos de precipitación máxima en 24 horas en todo el periodo de los
registros de la estación Enmanuel D Alzón (2120123), así su promedio anual es de 45.62
mm.

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1977 1982 1987 1992 1997 2002 2007 2012 2017

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu = 922.282

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros últimos 10 años

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Tesis II

Figura 42 Precipitación máxima en 24 horas anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM

(2022)

Por su parte, para los valores del número de días con lluvia a escala mensual se reconoció
un aumento en los registros de los últimos 10 años comparado con las series históricas en
todos los meses excepto en julio, agosto y septiembre, tal como se puede observar en la
Figura 43. En ese sentido, el análisis realizado sugiere un aumento en la frecuencia en los
registros de esta estación para casi todos los meses del año.

Figura 43 Número de días con lluvia mensual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Para la tendencia anual se estableció que no existen aumentos en el número de eventos
ocurridos durante el periodo de análisis de la estación a escala anual, para este caso el
promedio histórico de días con lluvia para la estación Enmanuel D Alzón (2120123) es
de 124 días (Ver Figura 44).

1977 1982 1987 1992 1997 2002 2007 2012 2017

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu = 45.616

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

(dí

Tiempo (mes)

Registro históricos

Registros últimos 10 años

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

Figura 44 Número de días con lluvia anual Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Finalmente,  se  realizó  el  análisis  para  determinar  variaciones  de  los  registros  de
precipitación  históricos  respecto  a  los  últimos  10  años  de  registros,  en  este  caso  se
evidenció un aumento en la pendiente de la gráfica de precipitación acumulada de  2. 41
a 2.69 (Ver Figura 45).

Figura 45 Precipitación acumulada Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

6.1.2 Cuenca La Tinajas

Para el caso de estudio de la cuenca pluvial La Tinajas se tuvo en cuenta únicamente la
estación pluviométrica Pedregal (2701481), la cual se encuentra dentro de la cuenca
pluvial relacionada y sus registros cubren el periodo de 1996 a 2021.

100

150

200

1977 1982 1987 1992 1997 2002 2007 2012 2017

(dí

Tiempo (año)

mu = 124.022

y = 2.4104x - 67724

R² = 0.9986

y = 2.6901x - 65320

R2 = 0.9964

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

rec

ipi

acum

)

Tiempo (día)

Linear (1977 - 2011)

Linear (2012 - 2021)

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Tesis II

6.1.2.1 Pedregal (2701481)

Para la estación Pedregal (2701481) los registros históricos corresponden a la
temporalidad de 1996 hasta 2021, la serie relacionada cuenta con 9285 datos y 2.23% de
datos faltantes respecto a la cantidad total esperada.

A partir de la serie de precipitación histórica se construyeron los diagramas de tipo Box
Plot, con el fin de identificar valores fuera de la tendencia de los registros de la estación
estudiada, de este modo se inició el análisis para descartar datos que se consideraron
anómalos (Ver Figura 46).

Figura 46 Box Plot Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

En función de los análisis desarrollados se determinó que 1038 registros se encuentran
fuera de la tendencia en el diagrama Box Plot, de estos 609 no corresponden a eventos
durante eventos macroclimáticos, de los cuales 69 no coinciden con eventos de
precipitación registrados por la estación La Iguana (27011120).

Finalmente, a partir de la prueba de puntuación “Z” para verificar la tendencia de la serie
se evidenció que 10 de los datos de la secuencia histórica correspondían a datos anómalos.

Posteriormente, se definió la serie objeto de análisis para este caso de estudio mediante
la generación de los datos faltantes en la serie a escala diaria desde el programa RStudio
usando la librería “Mice”. Con los resultados obtenidos a escala diaria para la estación
Pedregal (2701481), en donde su promedio correspondiente es de 3.78 mm (Ver Figura
47).

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Tesis II

Figura 47 Precipitación diaria Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

De acuerdo con la información presentada en la Figura 47 se realizaron los análisis de
significancia estadística, en los cuales se aplicó el mismo análisis del caso de estudio de
Bogotá. Para la distribución normal la serie de registros estudiados definió una media de
3.78 mm y una desviación estándar de 7.11 mm, de acuerdo con lo anterior fue posible
inferir que mientras menor es el valor del registro de precipitación, mayor es la
probabilidad de que este suceda (Ver Figura 48).

Figura 48 Distribución normal Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

En el caso de la prueba de cuantiles se establecieron los valores equivalentes en cada uno
de los percentiles considerados más representativos, estos son relacionados en la Tabla 7
y Figura 49.

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

100

Nor

Intervalos de precipitación (mm)

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Tesis II

Tabla 7 Cuantiles Pedregal (2701481). Tomado y modificado de (EAAB, 2022).

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

Máximo 100%

91.94

0.99

33.77

32.20

35.50

0.95

18.49

18.00

17.50

0.9

11.94

11.60

12.40

3° Cuartil 75%

4.57

4.50

4.70

Mediana 50%

0.50

1° Cuartil 25%

0.00

0.1

0.00

0.05

0.00

0.01

0.00

Mínimo 0%

0.00

Figura 49 Cuantiles Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Asimismo, se desarrolló la serie de tendencia para los registros a escala diaria teniendo
en cuenta el intervalo de datos disponibles, en esta se evidenció que el valor promedio de
la precipitación aumentó en el año 2007 de 3.02 mm a 4.22 mm (Ver Figura 50).

0.2

0.4

0.6

0.8

100

uenc

rel

iva

acum

Precipitación (mm)

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Tesis II

Figura 50 Análisis de tendencia diario Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Para la escala mensual se reconoció que el patrón de los registros de lluvias para la
estación obedece a un comportamiento bimodal, el cual presenta sus valores máximos en
los periodos de marzo a junio y de septiembre a noviembre, mientras que los registros de
menor magnitud ocurren en los meses de enero, febrero, marzo, julio, agosto y diciembre.
En relación con la variación presentada en el promedio histórico respecto a los registros
de los últimos 10 años fue posible identificar que para todos los meses se tiene un
aumento, con excepción de junio, julio, octubre y diciembre (Ver Figura 51).

Figura 51 Precipitación mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

En la temporalidad multianual el promedio es de 1383 mm y no se evidenciaron cambios
respecto a su media en el periodo de análisis, tal como se puede observar en la Figura 52.

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

mu1 = 3.208

mu2 = 4.223

100

150

200

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Promedio histórico

Promedio últimos 10 años

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Tesis II

Figura 52 Precipitación anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Por otro lado, el patrón de la precipitación máxima en 24 horas a escala mensual sugiere
que este cuenta con el mismo comportamiento bimodal identificado en el análisis de la
precipitación media mensual multianual, así los picos y recesiones ocurren durante los
mismos periodos que en este parámetro. El promedio de los registros históricos presenta
valores inferiores en comparación a la media de los últimos 10 años, en los únicos meses
que no se presentan valores menores son julio, octubre y diciembre (Ver Figura 53).

Figura 53 Precipitación máxima en 24 horas mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Igualmente, en el caso de la precipitación máxima en 24 horas a escala anual se
identificaron aumentos en el promedio de los registros históricos de 41.21 mm a 61.29
mm en el año 2010, lo que refleja que la intensidad de las lluvias se ha incrementado en
los últimos años (Ver Figura 54).

500

1000

1500

2000

2500

3000

1996

2001

2006

2011

2016

2021

(dí

Tiempo (Año)

mu = 1383

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Promedio histórico

Promedio últimos 10 años

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Tesis II

Figura 54 Precipitación máxima en 24 horas anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Para el parámetro del número de días con lluvia se realizó un análisis comparativo entre
los registros históricos y los registros de los últimos 10 años, dicho análisis permitió
verificar si se presentaba un aumento en la frecuencia de la precipitación para la estación
Pedregal (2701481). No obstante, se determinó que solo para los meses de mayo, agosto
y noviembre los registros son superiores respecto a los últimos 10 años, por lo cual fue
posible confirmar que en la estación Pedregal (2701481) no se presenta un aumento en la
frecuencia de los eventos de precipitación (Ver Figura 55).

Figura 55 Número de días con lluvia mensual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Asimismo, el análisis realizado a escala anual para estudiar la frecuencia de ocurrencia
de eventos de precipitación, lo cual permitió confirmar que la tendencia de los datos no
refleja un aumento en la media histórica, así como se presenta en la Figura 56.

100

1996

2001

2006

2011

2016

2021

rec

ipi

)

Tiempo (Año)

mu1 = 41.207

mu2 = 61.287

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

(dí

Tiempo (mes)

Promedio histórico

Promedio últimos 10 años

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Tesis II

Figura 56 Número de días con lluvia anual Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Para complementar en análisis estadístico de los registros de lluvia de la estación Pedregal
(2701481), se construyó una curva de precipitación acumulada en la cual se evaluaron
dos temporalidades, la primera corresponde a los datos desde la fecha de instalación hasta
el 2011 y la segunda a los valores de los últimos 10 años. Los resultados obtenidos
sugieren un aumento en la pendiente para el segundo periodo estudiado, el cual pasa de
3.50 a 3.58, tal como se puede observar en la Figura 57.

Figura 57 Precipitación acumulada Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.1.3 Cuenca La Doctora

En el caso de estudio de la cuenca pluvial La Doctora se identificaron dos estaciones
pluviométricas que inciden cercanas al área de interés, en este caso se reconocieron las
estaciones Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado (2701038), para las cuales se realizó
el tratamiento de datos correspondientes.

100

150

200

250

300

1996

2001

2006

2011

2016

2021

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu = 211

y = 3.5045x - 122952

R² = 0.9913

y = 3.5781x - 123713

R² = 0.9971

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

tac

iión

ada

)

Tiempo (día)

Linear (1996 - 2011)

Linear (2012 - 2021)

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Tesis II

6.1.3.1 Ayurá (2701093)

Para el caso de la estación pluviométrica Ayurá (2701093) se definió una serie temporal
que abarca los años entre 1973 y 2021, en la cual se contó con 14789 registros a escala
diaria, los cuales son suficientes para estudiar la serie, ya que los datos faltantes
corresponden al 17.28%.

Luego de esto, se determinó la cantidad de valores anómalos a través de diagramas Box
Plot  (ver  Figura  58),  comparación  con  estaciones  vecinas,  eventos  macroclimáticos  y
pruebas  de  puntuación  “Z”.  De  este  modo  se  estableció  que  1707  datos  se  encuentran
fuera de la tendencia del Box Plot, de estos 1115 no coinciden con el fenómeno de La
Niña. Sin embargo, solo en 89 registros no se encuentran concordancia en comparación
con  los  días  con  lluvia  definidos  en  la  estación  San  Antonio  del  Prado  (2701038).
Finalmente,  tras  aplicar  las  pruebas  de  puntuación  “Z”  se  identificaron  solo  3  datos
anómalos del total de la serie, los cuales fueron removidos de esta.

Figura 58 Box Plot Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

A partir de los datos definidos como insumo para la construcción de la serie definitiva y
por medio del programa RStudio usando la  librería  “Mice”  se realizó la  imputación de
los datos faltantes con el  fin de obtener la serie de precipitación completa, asegurando
que no se altere el comportamiento del régimen de precipitación por la influencia de los
datos generados sintéticamente.

La serie generada para la estación pluviométrica Ayurá (2701093) se representa en la
Figura 59, para la cual el promedio de precipitación diaria fue de 5.97 mm.

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Tesis II

Figura 59 Precipitación diaria Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Para obtener detalles de la significancia estadística de la serie de precipitación construida
se realizaron análisis de distribución normal y prueba de cuantiles. En el primer caso la
distribución normal sugiere que el valor promedio de la estación estudiada corresponde a
5.97 mm y la desviación estándar es de 8.81 mm, esto indica que tan amplio es el rango
de los registros de la serie y que tan lejos están estos del valor medio (Ver Figura 60).

Figura 60 Distribución normal Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

En cuanto a la prueba de cuantiles se identificó que tan representativos son los valores
obtenidos respecto a cada percentil analizado de acuerdo con la serie histórica evaluada
(Ver Tabla 8 y Figura 61).

Tabla 8 Cuantiles Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

Máximo 100%

80.30

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

100

Intervalos de precipitación (mm)

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Tesis II

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

0.99

31.00

29.80

32.40

0.95

15.00

14.40

15.70

0.9

8.60

8.20

9.00

3° Cuartil 75%

1.60

1.50

1.80

Mediana 50%

0.00

1° Cuartil 25%

0.00

0.1

0.00

0.05

0.00

0.01

0.00

Mínimo 0%

0.00

Figura 61 Cuantiles normal Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Asimismo, se desarrolló un análisis de tendencia de los valores de la serie definitiva de
precipitación,  los  cuales  fueron  relacionados  en  la  Figura  59,  en  donde  fue  posible
reconocer las variaciones en la tendencia de los registros históricos respecto a los últimos
años  evaluados.  Para  el  caso  de  la  estación  pluviométrica  Ayurá  (2701093)  se
evidenciaron variaciones en la media de precipitación de 5.032 mm a 7.092 mm a partir
de 2 de septiembre de 1999 (Ver Figura 62).

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

uenc

rel

iva

acum

iva

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Tesis II

Figura 62 Análisis de tendencia diario Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

De acuerdo con la información presentada en la Figura 59 se construyó la distribución
mensual de la precipitación total para dos intervalos de tiempo, el primero relacionado
con el periodo histórico y el segundo únicamente incluyó los últimos 10 años de registros.
Los resultados obtenidos permitieron establecer que se presentó un aumento generalizado
en la precipitación total mensual en los últimos 10 años en todos los meses, excepto en
septiembre y noviembre. Asimismo, se identificó un comportamiento bimodal con picos
en los meses de marzo a junio y agosto a noviembre, los meses restantes corresponden a
periodos de recesión (Ver Figura 63).

Figura 63 Precipitación mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Para la escala anual se realizó un análisis tendencia de modo que se determinó un aumento
en la precipitación total desde el año 2002, la variación identificada fue de 1866 mm a
2633 mm (Ver Figura 64).

100

rec

ipi

)

Tiempo (día)

mu1 = 5,032

mu2 = 7,092

100

150

200

250

300

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Tesis II

Figura 64 Precipitación anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

El parámetro de precipitación máxima en 24 horas fue estudiado de la misma forma que
la precipitación total, se realizó una comparación entre los registros históricos respecto a
los 10 años finales de la serie. En la Figura 65 se aprecian los resultados de este análisis,
el cual advierte que para los últimos 10 años la intensidad es inferior respecto al periodo
histórico para los meses de marzo, junio, y septiembre.

Figura 65 Precipitación máxima en 24 horas mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

No obstante, para la precipitación máxima en 24 horas en el caso de la escala multianual
no se identificaron variaciones a lo largo del periodo evaluado, así el valor promedio
corresponde a 55.06 mm entre el periodo de 1973 a 2021 (Ver Figura 66).

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu1 = 1866

mu2 = 2633

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

tac

ión

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros úlima decada

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Tesis II

Figura 66 Precipitación máxima en 24 horas anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Respecto  al  número  de  días  con  lluvia  por  mes  se  evidenció  que,  a  partir  de  la
comparación realizada entre  los valores  históricos de  la serie  y  los últimos 10 años,  la
frecuencia de las lluvias aumentó para todos los meses del año, es decir, la cantidad de
días con lluvia en un mes es mayor en el último tiempo, incluso en varios meses cercano
a la totalidad de los días de este (Ver Figura 67).

Figura 67 Número de días con lluvia mensual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

El análisis realizado en la Figura 67 fue comprobado a partir de lo evidenciado en la
Figura 68, en donde se determinó que promedio del número de días con lluvia por año se
incrementó de 217 a 317 desde el año 1999.

100

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu = 55,058

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

(dí

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Tesis II

Figura 68 Número de días con lluvia anual Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Por último,  se  identificó un aumento de la pendiente en  la precipitación acumulada, el
cual  paso  de  ser  de  5.51  a  6.65,  este  análisis  también  permitió  comprobar  que  para  la
última  década  la  cantidad  de  precipitación  ha  aumentado respecto  al  periodo  histórico
para la estación pluviométrica Ayurá (2701093), tal como se presenta en la Figura 69.

Figura 69 Precipitación acumulada Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.1.3.2 San Antonio del Prado (2701038)

La última estación pluviométrica estudiada es la de San Antonio del Prado (2701038), la
cual  cuenta  con  15226  registros  entre  el  periodo  de  1973  a  2021,  lo  cual  permitió
establecer  que  el  porcentaje  de  datos  faltantes  es  del  14.92%,  valor  aceptable  para
establecer que los valores son aptos para el desarrollo del análisis de precipitación.

Teniendo en cuenta lo anteriormente descrito, se procedió a definir los valores anómalos
de la serie de precipitación, esto se realizó mediante análisis de tipo Box Plot, tal como
se puede observar en la Figura 70. Además, se complementó dicho análisis con la

100

150

200

250

300

350

400

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

(dí

)

Tiempo (año)

mu1 = 217,320

mu2 = 317,435

y = 5.5131x - 149001

R² = 0.9932

y = 6.653x - 189867

R² = 0.9994

20000

40000

60000

80000

100000

120000

rec

ipi

acum

)

Tiempo (día)

Linear (1973 - 2011)

Linear (2012 - 2021)

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Tesis II

identificación de eventos ocurridos durante temporalidades  macroclimáticas (La Niña),
la  comparación  con  los  días  de  precipitación  en  la  estación  pluviométrica  Ayurá
(2701093) y pruebas de puntuación “Z”.

Los resultados obtenidos indican que 1073 datos fueron descartados a partir del análisis
Box  Plot,  de  estos  754  no  coinciden  con  periodos  en  donde  se  presentó  La  Niña.  Sin
embargo, únicamente 3 valores no coinciden con días de precipitación registrados en la
estación pluviométrica Ayurá (2701093), de los cuales solo un dato  se encuentra fuera
del rango  -3  >  Z  < 3  para la respectiva prueba de puntuación, este fue removido de la
serie.

Figura 70 Box Plot San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

De acuerdo con los valores establecidos para la construcción de la serie de precipitación
definitiva para la estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038) se utilizó la
librería  “Mice”  del programa RStudio con el objetivo de contar con  la totalidad de  los
registros  para  la  temporalidad  deseada.  Esta  herramienta  permitió  complementar  los
valores faltantes a través del método de la imputación simple.

Así, se construyó la serie definitiva de precipitación de la estación pluviométrica San
Antonio del Prado (2701038), en la cual fue posible reconocer que el valor promedio de
precipitación diaria es de 6.58 mm (Ver Figura 71).

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

Figura 71 Precipitación diaria San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Con el fin de conocer a detalle las características de los datos correspondientes a la serie
definitiva  de  precipitación  se  realizaron  análisis  mediante  la  distribución  normal  y  la
prueba  de  cuantiles.  Los  resultados  obtenidos  para  la  distribución  normal  permitieron
identificar  que  el  valor  medio  de  la  serie  es  de  6.58  mm,  mientras  que  la  desviación
estándar es de 9.86 mm, lo cual se relaciona con que tanto se alejan los datos de la media
a  medida  que  aumenta  el  valor  del  registro  y  como  en  la  misma  medida  disminuye  su
probabilidad de ocurrencia (Ver Figura 72).

Figura 72 Distribución normal San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

En la prueba de cuantiles se establecieron los valores de interés para cada percentil
representativo de la serie definida. Igualmente, se relacionaron los intervalos de confianza
según el percentil (Ver Tabla 9 y Figura 73).

100

120

140

rec

ipi

)

Tiempo (día)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

100

Intervalos de precipitación (mm)

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Tesis II

Tabla 9 Cuantiles San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Percentil

Valor

Límite inferior

(Basado en la

distribución

Normal)

Límite superior

(Basado en la

distribución

Normal)

Máximo 100%

116.70

0.99

44.20

37.50

45.80

0.95

27.25

29.00

26.70

0.9

19.56

20.20

19.00

3° Cuartil 75%

9.39

9.60

9.40

Mediana 50%

2.29

2.10

2.40

1° Cuartil 25%

0.00

0.1

0.00

0.05

0.00

0.01

0.00

Mínimo 0%

0.00

Figura 73 Cuantiles normal San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Los resultados obtenidos tras el proceso de imputación simple permitieron construir la
serie definitiva para la estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038), a partir
de esta se estudió si se presentaban variaciones en la media histórica de precipitación. En
la Figura 74 se evidencia un aumento en la precipitación media diaria a partir del 26 de
marzo de 1998 de 5.47 mm a 7.75 mm.

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

uenc

rel

iva

acum

iva

Precipitación (mm)

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Tesis II

Figura 74 Análisis de tendencia diario San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

De  este  modo,  en  la  escala  mensual  se  puede  observar  que,  tras  realizar  el  análisis
comparativo  entre  el  periodo  histórico  y  los  últimos  10  años  de  registro,  en  todos  los
meses  se  incrementa  la  precipitación  total.  Además,  se  reconoció  la  presencia  de  un
régimen  bimodal,  el  cual  cuenta  con  picos  en  los  meses  de  marzo  a  junio  y  agosto  a
noviembre, los meses de enero, julio y diciembre son periodos de recesión de las lluvias
(Ver Figura 75).

Figura 75 Precipitación mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Una  vez  realizado  el  análisis  a  escala  mensual  se  procedió  a  estimar  las  posibles
variaciones de la precipitación total multianual.  En la  Figura 76 se puede observar que
desde el año 1999 se presentó un aumento en  la  media de 2013  mm  a 2835  mm en  la
escala anual.

100

120

140

rec

ipi

)

Tiempo (día)

mu1 = 5,470

mu2 = 7,751

100

150

200

250

300

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Tesis II

Figura 76 Precipitación anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

En el caso de la precipitación máxima en 24 horas, en la escala mensual se determinó que
este  parámetro  cuenta  con  un  comportamiento  similar  al  de  la  precipitación  total  al
alcanzar sus picos en los meses de marzo y noviembre. Respecto al análisis comparativo
entre el periodo histórico  y  los últimos 10 años, se determinó que no se evidencia una
tendencia  clara  que  defina  un  aumento  en  la  intensidad  de  las  lluvias  para  la  estación
pluviométrica San Antonio del Prado (2701038) (Ver Figura 77).

Figura 77 Precipitación máxima en 24 horas mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de

EPM (2022)

Asimismo,  se  desarrolló  el  análisis  para  la  escala  anual,  en  cual  el  promedio  histórico
corresponde a 63.63 mm.  Además, no se  identificó variaciones en este valor promedio
para  el  periodo  estudiado  (1973  a  2021),  por  lo  cual  se  puede  establecer  que  no  se
evidencian aumentos aparentes en la intensidad de las lluvias (Ver Figura 78).

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu1 = 2013

mu2 = 2835

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

rec

ipi

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros úlima decada

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Tesis II

Figura 78 Precipitación máxima en 24 horas anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM

(2022)

Para el  número de días con  lluvia por mes se estableció que en  los últimos 10 años el
promedio aumento para todos los meses en comparación con el periodo histórico, de este
modo  fue  posible  identificar  que  la  frecuencia  de  las  lluvias  para  los  registros  de  la
estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038) han aumentado (Ver Figura 79).

Figura 79 Número de días con lluvia mensual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

En la escala multianual para el número de días con lluvia o frecuencia, para el año 2000
se determinó un aumento de 179 a 261 días por año, tal como se puede observar en la
Figura 80.

100

120

140

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu = 63,626

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

(dí

)

Tiempo (mes)

Registros históricos

Registros última decada

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Tesis II

Figura 80 Número de días con lluvia anual San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

El último análisis realizado corresponde al estudio de la precipitación acumulada, este se
realizó con el fin de verificar si se presenta un aumento en la pendiente que determine un
incremento en la precipitación total de la última década, de este modo en la Figura 81 se
puede observar que para la estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038) la
pendiente aumentó de 6.07 a 7.35.

Figura 81 Precipitación acumulada San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.2 Generación de curvas IDF y hietogramas actuales

Para la generación de las curvas IDF actuales se utilizó la información reportada por las
distintas entidades con jurisdicción sobre las estaciones meteorológicas estudiadas, por lo
cual el apartado actual corresponde a información secundaria compartida directamente
por estas entidades (Ver Anexo 2 Curvas IDF).

100

150

200

250

300

350

1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019

rec

ipi

)

Tiempo (año)

mu1 = 178,769

mu2 = 260,727

y = 6.0732x - 164023

R² = 0.9915

y = 7.349x - 209405

R² = 0.9981

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

rec

ipi

acum

)

Tiempo (año)

Linear (1973 - 2011)

Linear (2012 - 2021)

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6.2.1 Cuenca Salitre - Molinos

6.2.1.1 Usaquén – Santa Ana (2120111)

En la estación Usaquén – Santa Ana (2120111) se determinaron las curvas IDF, las cuales
son presentadas en la Figura 82 y en la cuales se incluyen los periodos de retorno
correspondientes a 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años y duraciones desde los 0 a los 180 minutos.

Figura 82 Curvas IDF Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Los coeficientes correspondientes al cálculo de la curva IDF de la estación Usaquén –
Santa Ana (2120111) están determinados por la Ecuación 6.

𝐼 = 𝐶1 ∗ (𝐷 + 𝑋

)

𝐶2

Ecuación 6

Donde

𝐶1, 𝐶2 𝑦 𝑋

: coeficientes de las curvas IDF.

𝐷: duración. (min)

A partir de la expresión anteriormente descrita se identificó el valor de los coeficientes
de acuerdo con cada periodo de retorno para la estación Usaquén – Santa Ana (2120111),
los cuales son presentados en la Tabla 10.

Tabla 10 Coeficientes curvas IDF Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

Periodo de retorno

3 años

4719.53

31.5

-107.069

5 años

5310.59

32.4

-1.06737

10 años

6266.11

33.6

-1.07127

25 años

7272.48

34.6

-1.06885

50 años

8318.7

35.6

-1.07454

100

150

200

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (minutos)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Periodo de retorno

100 años

8974.14

35.9

-1.0712

A partir de la información relacionada en la Figura 82 se construyeron los hietogramas
de diseño correspondientes al escenario actual para los periodos de retorno de 3, 5, 10,
25, 50 y 100 años, tal como se puede observar en la Figura 83.

Figura 83 Hietograma Usaquén – Santa Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

6.2.1.2 Enmanuel D Alzón (2120123)

En la Figura 84 se presentan las curvas IDF para la estación meteorológica Enmanuel D
Alzón (2120123), en la cual se incluyen los periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100
años para eventos con duraciones entre 0 y 180 minutos.

Figura 84 Curvas IDF Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Los coeficientes con los cuales se construyó la curva IDF de la estación Enmanuel D
Alzón (2120123son los que se encuentran descritos por la Ecuación 6.

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

150

200

250

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (minutos)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

En función de la ecuación relacionada anteriormente se establecieron los coeficientes para
distintos periodos de retorno para la curva IDF de la estación Enmanuel D Alzón
(2120123), los cuales corresponden a la información de la Tabla 11.

Tabla 11 Coeficientes curvas IDF Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

Periodo de retorno

3 años

4418.79

26.9

-1.08285

5 años

5162.41

-1.08588

10 años

6518.82

29.9

-1.10064

25 años

7673.92

30.6

-1.10095

50 años

9286.39

32.8

-1.11431

100 años

10351.8

33.2

-1.11751

De acuerdo con la información presentada en la Figura 84 se construyó el hietograma de
diseño correspondiente, en el cual se incluyen los periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50
y 100 años (Ver Figura 85).

Figura 85 Hietograma Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

6.2.2 Cuenca La Tinajas

6.2.2.1 Pedregal (2701481)

Para  la  estación  meteorológica  Pedregal  (2701481)  se  presentan  las  curvas  IDF  en  la
Figura  86  para  los  periodos  de  retorno  de  3,  5,  10,  25,  50  y  100  años.  Asimismo,  se
incluyen duraciones desde los 0 a los 180 minutos.

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 86 Curvas IDF Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

En cuanto a los coeficientes de la curva IDF de la estación Pedregal (2701481)
corresponden a los que hacen parte de la Ecuación 7.

𝐼 =

𝐾

(𝑐∗𝐷)

𝑛

Ecuación 7

Donde

𝐾, 𝑐 𝑦 𝑛: coeficientes de las curvas IDF.

𝐷: duración. (min)

De acuerdo con la expresión anterior, los valores correspondientes a los coeficientes para
diferentes tiempos de retorno de la estación Pedregal (2701481) son los presentados en la
Tabla 12.

Tabla 12 Coeficientes curvas IDF Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

Periodo de retorno

3 años

637.53

0.76

0.25

5 años

842.31

0.77

0.25

10 años

1009.33

0.77

0.25

25 años

1220.51

0.77

0.25

50 años

1377.26

0.77

0.25

100 años

1532.89

0.77

0.25

En función de lo relacionado en la Figura 86 se calcularon los hietogramas para los
periodos de retorno de 3, 5, 10, 25 y 100 años, los cuales se presentan en la Figura 87.

100

200

300

400

500

90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (minutos)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 87 Hietograma Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.2.3 Cuenca La Doctora

En la cuenca pluvial La Doctora se evaluaron las estaciones pluviométricas Ayurá
(2701093) y San Antonio del Prado (2701038), en las cuales se establecieron las curvas
IDF actuales a partir de la información suministrada por EPM (2022).

6.2.3.1 Ayurá (2701093)

Las curvas IDF asociadas a la estación Ayurá (2701093) corresponden a las relacionadas
en la Figura 88, las cuales se encuentran desarrolladas para los periodos de retorno 3, 5,
10, 25, 50 y 100 años para eventos con duraciones de 0 a 180 minutos

Figura 88 Curvas IDF Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Los coeficientes para los periodos de retorno estudiados se presentan en la Tabla 13 y
corresponden a los presentados en la Ecuación 7.

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

150

200

250

300

350

400

450

90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (minutos)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Tabla 13 Coeficientes curvas IDF Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Periodo de retorno

3 años

623.94

0.75

0.25

5 años

824.1

0.77

0.25

10 años

989.1

0.78

0.25

25 años

1199.22

0.78

0.25

50 años

1355.91

0.79

0.25

100 años

1511.95

0.79

0.25

Asimismo, se desarrollaron los hietogramas de diseño a partir de los datos presentados en
la Figura 88 para la estación pluviométrica Ayurá (2701093) (Ver Figura 89).

Figura 89 Hietograma Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.2.3.2 San Antonio del Prado (2701038)

Para la estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038) se definieron las curvas
IDF para los periodos de retorno 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años para eventos con duraciones
de 0 a 180 minutos, tal como se presenta en la Figura 90.

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 90 Curvas IDF San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

En la Tabla 14 se relacionan los coeficientes relacionados con el cálculo de la curva IDF
de la estación San Antonio del Prado (2701038), los cuales son insumo de la Ecuación 7.

Tabla 14 Coeficientes curvas IDF San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Periodo de retorno

3 años

731.56

0.73

0.25

5 años

927.01

0.74

0.25

10 años

1086.31

0.74

0.25

25 años

1287.67

0.74

0.25

50 años

1437.1

0.74

0.25

100 años

1585.44

0.74

0.25

Del mismo modo, se desarrollaron los hietogramas asociados a las temporalidades de 3,
5, 10, 25, 50 y 100 años para la estación pluviométrica San Antonio del Prado (2701038),
tal como se presenta en la Figura 91.

100

200

300

400

500

600

90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (minutos)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 91 Hietograma San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.3 Pruebas con las metodologías de Pulgarín y CIACUA

Con  el  fin  de  verificar  la  pertinencia  de  las  dos  metodologías  propuestas  (Pulgarín  y
CIACUA) para la construcción de las curvas IDF afectadas por el Cambio Climático se
desarrollaron  los  análisis  correspondientes  para  cada  caso  de  estudio  utilizando  los
registros históricos de cada estación pluviométrica (Ver Anexo 3 Prueba IDF).

6.3.1 Cuenca Salitre – Molinos

Para la cuenca pluvial Salitre  – Molinos se implementaron las metodologías de cálculo
de  curvas  IDF  de  Pulgarín  y  CIACUA  para  los  registros  históricos  de  las  estaciones
pluviométricas  Usaquén  –  Santa  Ana  (2120111) y  Enmanuel  D  Alzón  (2120123)  para
periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años y duraciones de 5 a 180 minutos.

De este modo fue posible determinar que para este caso de estudio el método de Pulgarín
maximiza las intensidades de la precipitación para duraciones cortas (5 a 10 min), sin
embargo, a medida que aumenta la duración de los eventos, las curvas IDF se ajustan de
mejor forma a la información de las curvas IDF actuales, tal como puede observarse en
la Figura 92 y Figura 93.

Figura 92 Curvas IDF Pulgarín Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

100

150

200

250

300

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 93 Curvas IDF Pulgarín Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM, (2022)

Asimismo,  se  desarrolló  el  mismo  ejercicio  implementando  en  esta  ocasión  la
metodología CIACUA, mediante este método se evidenció que para este caso de estudio
las  curvas  IDF  son  menos  cóncavas.  No  obstante,  la  intensidad  determinada  bajo  esta
metodología  es  igualmente  superior  en  comparación  las  generadas  por  la  EAAB  e
IDEAM (Ver Figura 94 y Figura 95).

Figura 94 Curvas IDF CIACUA Usaquén - San Ana (2120111). Tomado y modificado de EAAB (2022)

100

150

200

250

300

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

150

200

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Figura 95 Curvas IDF CIACUA Enmanuel D Alzón (2120123). Tomado y modificado de IDEAM (2022)

6.3.2 Cuenca La Tinajas

En el caso de estudio de la cuenca pluvial La Tinajas también se aplicaron los dos métodos
propuestos para la construcción de las curvas IDF. El análisis en mención se desarrolló
de acuerdo con los registros históricos de la estación pluviométrica Pedregal (2701481)
para los periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años y duraciones de 5 a 180 minutos.

Para  el  método  de  Pulgarín,  en  la  Figura  96  se  puede  reconocer  que  las  curvas  IDF
obtenidas son  igualmente  cóncavas para todos los periodos de retorno  en comparación
con  las construidas por EPM a partir de sus registros históricos.  Por otro lado,  en este
caso  de  estudio  la  intensidad  para  los  eventos  de  precipitación  es  minimizada  para
duraciones cortas (5 a 10 minutos), mientras que a medida que aumenta la duración de un
evento de precipitación, los valores se asemejan más entre sí.

Figura 96 Curvas IDF Pulgarín Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

100

150

200

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

Los resultados tras aplicar el método CIACUA permitieron reconocer que las curvas IDF
son  menos  cóncavas  respecto  a  las  construidas  por  EPM.  Igualmente,  las  gráficas
desarrolladas  a  partir  de  la  metodología  propuesta  por  el  CIACUA  reportan  valores
ligeramente  superiores  a  los  relacionados  por  EPM,  así  como  se  puede  observar  en  la
Figura 97.

Figura 97 Curvas IDF CIACUA Pedregal (2701481). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.3.3 Cuenca La Doctora

De manera similar, para la cuenca pluvial La Doctora se aplicaron las metodologías de
Pulgarín y CIACUA para la construcción de curvas IDF, en donde se utilizaron los
registros históricos de las estaciones Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado (2701038)
para realizar dichas gráficas para periodos de retorno de 3, 5, 10, 25, 50 y 100 años y
duraciones de 5 a 180 minutos.

Los resultados obtenidos bajo el método de Pulgarín son presentados en la  Figura 98  y
Figura 99, en donde es posible identificar que las curvas IDF calculadas por este método
son un poco menos cóncavas respecto a las desarrolladas por parte de EPM. Además, en
este  caso  de  estudio  se  evidencio  que,  en  general  las  intensidades  son  superiores  a  las
registradas por EPM.

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

Figura 98 Curvas IDF Pulgarín Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Figura 99 Curvas IDF Pulgarín San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

Como resultado de la aplicación de la metodología CIACUA, en la Figura 100 y Figura
101 se presentan los análisis desarrollados de acuerdo con los registros históricos de las
estaciones pluviométricas estudiadas, de esta forma se determinó que el comportamiento
de las curvas IDF calculadas es menos cóncavo en comparación a lo presentado por EPM,
en cuanto a los valores de su intensidad, estos son superiores para los eventos de corta
duración, mientras que a medida que esta aumenta, las gráficas se asemejan más a lo
reportado por EPM.

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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100

Figura 100 Curvas IDF CIACUA Ayurá (2701093). Tomado y modificado de EPM (2022)

Figura 101 Curvas IDF CIACUA San Antonio del Prado (2701038). Tomado y modificado de EPM (2022)

6.4 Selección de MCG

La  selección  de  los  MCG  aplicables  para  cada  caso  de  estudio  se  realizó  según  lo
especificado en la sección 4.4 Selección de MCG, en donde se aplicaron distintos métodos
de calibración, en los cuales se incluyeron el correlación de Pearson, RMSE y BIAS en
función de los registros históricos para el periodo que abarcó desde la fecha de instalación
de cada estación pluviométrica hasta el año 2014 para las escalas de tiempo mensual  y
trimestral (Ver Anexo 4 Selección MCG).

En cada caso de estudio se seleccionó la mejor calibración obtenida por cualquiera de los
tres métodos, en caso de no identificar mejores resultados de uno respecto a otro, se
definieron los MCG a utilizar a partir de una calificación de estos para cada método y una
ponderación entre estas calificaciones.

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

101

En  los  casos  de  estudio  que  se  contaba  con  más  de  una  estación  pluviométrica
representativa para una cuenca pluvial se determinó  la  influencia de cada una de  estas
sobre el centroide de esta mediante polígonos de Thiessen y así se construyó la serie de
precipitación definitiva para estos.

Para comparar las series históricas de cada estación pluviométrica estudiada se
descargaron los escenarios base de cada MCG de modo que coincidieran con la
temporalidad y localización según el caso de estudio correspondiente. La información fue
obtenida a partir de los dispuesto por NASA CENTER FOR CLIMATE SIMULATION
(2022).

Una vez definidos lo MCG para cada caso de estudio se procedió a compilar la
información para cada caso de estudio en los horizontes de Cambio Climático de SSP 2-
4.5 y SSP5-8.5.

6.4.1 Cuenca Salitre – Molinos

Producto del proceso de ponderación los resultados obtenidos para el caso de estudio de
la cuenca pluvial Salitre – Molinos para las temporalidades mensual y trimestral, fue
posible determinar que los MCG que mejor representan la precipitación base
corresponden a GISS-E2-1-G, CMCC-CM2-SR5 y CESM2-WACCM.

6.4.2 Cuenca La Tinajas

En el caso de estudio de la cuenca pluvial La Tinajas en la escala mensual y trimestral el
método de calibración que mejor ajusta los resultados obtenidos es el de BIAS, el cual
permitió reconocer que los MCG que mejor representan los registros históricos son
FGOALS-g3, EC-Earth3, MPI-ESM1-2-HR, KIOST-ESM y TaiESM1.

6.4.3 Cuenca La Doctora

Teniendo en cuenta los resultados obtenidos para el caso de estudio de la cuenca pluvial
La Tinajas y su cercanía a La Doctora se adoptaron los mismos MCG, los cuales incluyen
los MCG de FGOALS-g3, EC-Earth3, MPI-ESM1-2-HR, KIOST-ESM y TaiESM1.

6.5 Reducción de escala

De acuerdo con los MCG seleccionados se procedió a realizar el proceso de reducción
escala mediante los métodos relacionados en la sección 4.5 de este informe, en donde se
incluyen las propuestas del “Delta Change” y el “Quantile Mapping”, las series utilizadas
corresponden a las de los MCG definidos en el numeral anterior según cada caso de
estudio y horizonte de Cambio Climático estudiado (SSP2-4.5 y SSP5-8.5) (Ver Anexo
5 Reducción de escala).

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Tesis II

102

Uno de los detalles a considerar es que tras la aplicación del “Quantile Mapping” fue
posible determinar que los resultados obtenidos no corresponden a series de precipitación
afectadas por el Cambio Climático, en lugar de esto, la información obtenida se ajusta a
la tendencia de los datos observados en cada estación pluviométrica estudiada.

6.5.1 Cuenca Salitre – Molinos

Producto de la aplicación del proceso de reducción de escala por el método del “Delta
Change” se definieron los factores de cambio para cada MCG a partir de los valores
históricos y proyectados de estos, tal como se presenta en la Tabla 15.

Tabla 15 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca Salitre – Molinos.

Parámetro

CNRM-ESM2-1

GFDL-CM4-gr2

GISS-E2-1-G

Histórico

2.80

3.20

Proyectado – SSP2-4.5

4.11

3.77

4.04

Proyectado – SSP5-8.5

4.10

3.52

3.90

FC – SSP2-4.5

1.47

1.18

1.26

FC – SSP5-8.5

1.41

1.10

1.22

Los resultados obtenidos para este método de reducción de escala se presentan en la Tabla
16.

Tabla 16 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la

Cuenca Salitre – Molinos.

Horizonte

CNRM-ESM2-1

GFDL-CM4-gr2

GISS-E2-1-G

SSP2-4.5 - DC

3.95

3.17

3.40

SSP5-8.5 - DC

3.80

2.96

3.28

Por  su  parte,  el  método  del  “Quantile  Mapping”  como  se  mencionó  anteriormente  no
reflejó los mejores resultados para la definición de la serie de precipitación afectada por
el Cambio Climático, por lo cual para este caso de estudio la metodología propuesta solo
incluirá  este  proceso  de  reducción  de  escala  hasta  esta  instancia.  En  la  Tabla  17  se
presentan los resultados de tras la aplicación de esta metodología.

Tabla 17 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile Mapping” para la

Cuenca Salitre – Molinos.

Horizonte

CNRM-ESM2-1

GFDL-CM4-gr2

GISS-E2-1-G

SSP2-4.5 - QM

2.70

2.69

SSP5-8.5 - QM

2.68

2.70

2.69

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103

6.5.2 Cuenca La Tinajas

Para el método “Delta Change” en el caso de estudio de la cuenca pluvial La Tinajas se
establecieron los valores correspondientes al periodo histórico y el proyectado para cada
MCG relacionado, con el fin de determinar el valor del factor de cambio para cada uno
de estos. Los resultados obtenidos se presentan en la Tabla 18.

Tabla 18 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca La Tinajas

Parámetro

EC-Earth3

FGOALS-g3 KIOST-ESM

MPI-ESM-1-

2-HR

TaiESM1

Histórico

3.87

3.89

3.90

3.87

3.90

Proyectado –

SSP2-4.5

8.01

6.60

7.05

6.65

7.25

Proyectado –

SSP5-8.5

7.98

6.48

7.11

6.99

7.74

FC – SSP2-4.5

2.07

1.70

1.81

1.72

1.86

FC – SSP5-8.5

2.06

1.66

1.82

1.81

1.98

Una vez definidos los valores del factor de cambio para cada MCG se procedió a
determinar el valor de la intensidad media diaria (Ver Tabla 19).

Tabla 19 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la

cuenca La Tinajas

Horizonte

EC-Earth3

FGOALS-g3

KIOST-ESM

MPI-ESM-1-

2-HR

TaiESM1

SSP2-4.5 - DC

8.03

6.59

7.02

6.67

7.21

SSP5-8.5 - DC

8.00

6.46

7.08

7.01

7.69

Luego de esto, se aplicó la reducción de escala mediante el “Quantile Mapping”, para este
caso de estudio tampoco se obtuvieron los resultados esperados debido a que los valores
se ajustan a la tendencia de los registros históricos, al igual que en el caso de estudio
anterior no se continuó con el cálculo de los hietogramas de diseño desde la información
obtenida por esta propuesta. Los resultados obtenidos se presentan en la Tabla 20.

Tabla 20 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile Mapping” para la

Cuenca La Tinajas

Horizonte

EC-Earth3

FGOALS-g3

KIOST-ESM

MPI-ESM-1-

2-HR

TaiESM1

SSP2-4.5 - QM

3.88

3.89

3.92

3.89

3.88

SSP5-8.5 - QM

3.88

3.89

3.91

3.89

3.90

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104

6.5.3 Cuenca La Doctora

Para el último caso de estudio, al igual que en los casos anteriores se aplicaron los dos
métodos de reducción de escala del “Delta Change” y el “Quantile Mapping” para los
MCG anteriormente establecidos. Para la primera propuesta los valores definidos como
históricos y proyectas, que permiten calcular el factor de cambio son relacionados en la
Tabla 21.

Tabla 21 Parámetros para el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la Cuenca La Doctora

Parámetro

EC-Earth3

FGOALS-

KIOST-

ESM

MPI-ESM-

1-2-HR

TaiESM1

Histórico

3.87

3.89

3.90

3.87

3.90

Proyectado –

SSP2-4.5

8.01

6.60

7.05

6.65

7.25

Proyectado –

SSP5-8.5

7.98

6.48

7.11

6.99

7.74

FC – SSP2-4.5

2.07

1.70

1.81

1.72

1.86

FC – SSP5-8.5

2.06

1.66

1.82

1.81

1.98

A partir de los factores de cambio presentados en la Tabla 21 se calculó el valor de la
intensidad media diaria de acuerdo con la metodología del “Delta Change” (Ver Tabla
22).

Tabla 22 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Delta Change” para la

Cuenca La Doctora

Horizonte

EC-Earth3

FGOALS-g3 KIOST-ESM

MPI-ESM-1-

2-HR

TaiESM1

SSP2-4.5 - DC

12.38

10.15

10.82

10.28

11.11

SSP5-8.5 - DC

12.33

9.96

10.92

10.81

11.86

Para este caso de estudio, en la segunda metodología de reducción de escala, al igual que
en las dos cuencas pluviales relacionadas anteriormente los valores de intensidad media
diaria no corresponden a resultados que permitieran establecer una variación en la
precipitación, en lugar de esto, la serie buscó ajustarse a los registros observados en las
estaciones pluviométricas estudiadas, por tanto, estos fueron descartados y no se incluyó
esta información como parte del análisis (Ver Tabla 23).

Tabla 23 Resultados de intensidad media diaria tras el proceso de reducción de escala “Quantile Mapping” para la

Cuenca La Doctora

Horizonte

EC-Earth3

FGOALS-g3 KIOST-ESM

MPI-ESM-1-

2-HR

TaiESM1

SSP2-4.5 - QM

5.99

6.00

5.99

SSP5-8.5 - QM

5.99

5.98

5.99

6.01

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105

6.6 Generación de curvas IDF en perspectiva del Cambio Climático

Los resultados de las curvas IDF afectadas por el Cambio Climático corresponden a los
análisis realizados para los dos horizontes evaluados, es decir, el SSP2-4.5 y el SSP5-8.5,
y bajo las metodologías de construcción de curvas IDF relacionas en la sección 4.6
Generación de curvas IDF en perspectiva del Cambio Climático, esto se desarrolló para
los tres casos de estudio abordados en el presente informe en los periodos de retorno de
3, 5, 10. 25, 50 y 100 años y duraciones entre 5 y 180 minutos (Ver Anexo 6 Generación
de curvas IDF Cambio Climático).

Para revisar la magnitud los resultados obtenidos bajo las distintas metodologías
aplicadas y para los múltiples MCG estudiados, se definió como punto de comparación
las intensidades resultantes el periodo de retorno de 100 años y la duración de 5 minutos
debido a que estos corresponden al registro generado con mayor valor en todas las curvas
IDF.

6.6.1 Cuenca Salitre – Molinos

A partir de la aplicación de las metodologías de Pulgarín y CIACUA para la construcción
de las curvas IDF se determinaron las variaciones en estas, las cuales son producto de los
efectos del Cambio Climático. En el caso de estudio de la cuenca pluvial Salitre – Molinos
se desarrollaron dos escenarios, correspondientes al SSP2-4.5 y SSP5-8.5.

En consecuencia, en la Figura 102 a  Figura 104 se presentan los resultados alcanzados
para los MCG CNRM-ESM2-1, GFDL-CM4-gr2, GISS-E2-1-G aplicando el método de
Pulgarín. En este caso, para CNRM-ESM2-1 en el escenario SSP2-4.5 se obtuvieron las
mayores  intensidades,  alcanzando  valores  de  hasta  372.84  mm/h  para  un  periodo  de
retorno de 100 años y una duración de 5 minutos, lo anterior puede deberse a que el valor
a escala diaria de este parámetro fue  mayor (3.95 mm) en comparación a los otros dos
MCG, en donde el valor asociado fue de 3.17 mm y 3.40 mm respectivamente.

Para el método CIACUA, los valores de intensidad son menores en todos los casos para
eventos de muy corta duración (5 a 10 minutos), es decir, en comparación con el mismo
periodo  de  retorno,  duración  y  MCG  respecto  a  la  propuesta  de  Pulgarín,  llegando  a
valores  de  intensidad  de  193.38  mm/h  para  un  periodo  de  retorno  de  100  años  y  una
duración de 5 minutos para el MCG CNRM-ESM2-1 en el horizonte del SSP2-4.5. Del
mismo modo, las curvas IDF resultantes son menos cóncavas que las relacionadas en la
Figura 102 a Figura 104, lo cual también puede asociarse directamente a este método de
cálculo (Ver Figura 105 a Figura 107).

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

106

Figura 102 Curvas IDF Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP2-4.5

Figura 103 Curvas IDF Pulgarín GFDL-CM4-gr2-SSP2-4.5

Figura 104 Curvas IDF Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5

Figura 105 Curvas IDF CIACUA CNRM-ESM2-1 -SSP2-4.5

Figura 106 Curvas IDF CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1-SSP2-4.5

Figura 107 Curvas IDF CIACUA GISS-E2-1-G -SSP2-4.5

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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Tesis II

107

Para el SSP5-8.5 se identificó que para todos los MCG los resultados obtenidos de la
aplicación de la metodología de reducción de escala “Delta Change” son menores que en
el SSP2-4.5, lo cual es un resultado propio de la proyección desarrollada en cada uno de
estos y se traduce en que los valores de las curvas IDF generadas sean inferiores.

En la Figura 108 a Figura 110 se presentan los resultados para el método de Pulgarín, en
donde  la  intensidad  máxima  alcanzada  corresponde  a  358.67  mm/h  para  el  periodo  de
retorno de 100 años y una duración de 5 minutos, para CNRM-ESM2-1, en los otros dos
MCG,  los  resultados  obtenidos  cuentan  con  una  magnitud  inferior  debido  al  valor
promedio de la precipitación diaria calculada previamente para cada uno.

En cuanto al método CIACUA, en contraste con el SSP2-4.5 los resultados también son
inferiores  respecto  a  la  propuesta  de  Pulgarín  para  intensidad  entre  5  y  10  minutos,
mientras  que  para  duraciones  mayores  todos  los  valores  de  intensidad  calculada  son
superiores,  lo  cual  puede  encontrarse  asociado  a  la  forma  de  estas  curvas  (menos
cóncavas).

Evaluando las mismas condiciones que se relacionaron previamente (periodo de retorno
de 100 años y una duración de 5 minutos) el valor obtenido fue de 193.09 mm/h para el
MCG CNRM-ESM2-1. Otra semejanza con el SSP2-4.5 es la forma de las curvas IDF
generadas, las cuales son menos cóncavas que las construidas por la metodología de
Pulgarín (Ver Figura 111 a Figura 113).

Figura 108 Curvas IDF Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP5-8.5

Figura 109 Curvas IDF Pulgarín GFDL-CM4-gr2- SSP5-8.5

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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Tesis II

108

Figura 110 Curvas IDF Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5

Figura 111 Curvas IDF CIACUA CNRM-ESM2-1 - SSP5-8.5

Figura 112 Curvas IDF CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1- SSP5-8.5

Figura 113 Curvas IDF CIACUA GISS-E2-1-G - SSP5-8.5

6.6.2 Cuenca La Tinajas

En la cuenca pluvial La Tinajas los resultados de las metodologías Pulgarín y CIACUA
permitieron identificar variaciones en las curvas IDF en perspectiva del Cambio
Climático, para este caso de estudio también se tuvieron en cuenta los escenarios del
SSP2-4.5 y el SSP5-8.5.

Los  resultados  obtenidos  para  el  SSP2-4.5  sugieren  que  los  registros  de  precipitación
media diaria proyectada se encuentran entre 8.03 mm para EC-Earth3 y 6.59 mm  para
FGOALS-g3, lo cual puede relacionarse con una variación de este parámetro de 1.44 mm
entre los cinco modelos estudiados para este caso de estudio.

Como resultado, la intensidad máxima alcanzada en estas curvas IDF para un periodo de
retorno de 100 años y una duración de 5 minutos fue de 758.16 mm/h para EC-Earth3
(Ver Figura 114 a Figura 118), mientras que para la metodología CIACUA el valor de la

100

150

200

250

300

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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Tiempo (min)

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Tesis II

109

intensidad para las mismas condiciones fue de 575.89 mm/h para el mismo MCG (Ver
Figura 119 a Figura 123).

Figura 114 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 115 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 116 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 117 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

200

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

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Intens

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/h)

Tiempo (min)

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50 años

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Tesis II

110

Figura 118 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5

Figura 119 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 120 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 121 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 122 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 123 Curvas IDF CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

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/h)

Tiempo (min)

3 años

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tesis II

111

En  el  caso  del  SSP5-8.5  fue  posible  reconocer  que  para  dos  de  los  cinco  MCG
considerados para este caso de estudio la precipitación media diaria es menor que en el
SSP2-4.5,  esto  ocurre  para  EC-Earth3  y  FGOALS-g3,  mientras  que  para  los  MCG
restantes el valor de este parámetro aumenta conforme el escenario de Cambio Climático
es más pesimista.

En este caso, los resultados de la precipitación media diaria de los MCG están entre 8.00
mm y 6.46 mm, lo cual determina una variación de 1.54 mm entre estos. El MCG que
mayor  valor  de  precipitación  media  diaria  y  por  consiguiente  mayores  valores  en  los
resultados  de  las  curvas  IDF  para  el  SSP5-8.5  en  cada  periodo  de  retorno  fue  el  EC-
Earth3.

Los resultados para el EC-Earth3 para un periodo de retorno de 100 años y una duración
de 5 minutos fue de 755.33 mm/h (Ver Figura 124 a Figura 128). Para la metodología del
CIACUA la intensidad obtenida para las mismas características y MCG fue de 575.60
mm/h (Ver Figura 129 a Figura 133).

A  partir  del  análisis  de  la  información  resultante  a  partir  de  las  dos  metodologías
propuestas, fue posible reconocer que para este caso de estudio las curvas IDF generadas
por  el  método  de  Pulgarín  son  más  cóncavas  respecto  a  las  obtenidas  por  el  método
CIACUA. Asimismo, las intensidades para eventos de corta duración son mayores para
la propuesta de Pulgarín  en comparación con las del CIACUA, sin embargo, a medida
que aumenta la duración de estas disminuyen en una proporción mayor a las del CIACUA.

Figura 124 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5

Figura 125 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5

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Tiempo (min)

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Tesis II

112

Figura 126 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5

Figura 127 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 128 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5

Figura 129 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5

Figura 130 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5

Figura 131 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

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0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

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Tiempo (min)

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Tesis II

113

Figura 132 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 133 Curvas IDF CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5

6.6.3 Cuenca La Doctora

Para los SSP2-4.5 y SSP5-8.5 en la cuenca pluvial La Doctora los resultados de las curvas
IDF para los métodos de Pulgarín y CIACUA relacionan las alteraciones proyectadas a
partir del estudio de cada MCG. Una de las particularidades de este caso de estudio es
que este es el que cuenta con un mayor valor histórico de precipitación media diaria, el
cual es de 6.00 mm, razón por la cual al aplicar la reducción de escala del “Delta Change”
los valores obtenidos para cada MCG son superiores respecto al caso de estudio de la
cuenca pluvial La Tinajas.

Los  valores  obtenidos  sugieren  que  el  MCG  que  mayor  valor  de  precipitación  media
diaria  registra  es  el  EC-Earth3  con  un  valor  de  12.33  mm,  mientras  que  el  que  menos
corresponde  al  FGOALS-g3  con  10.15  mm,  la  diferencia  entre  estos  dos  registros
corresponde a 2.18 mm.

En la Figura 134 a Figura 138 se presentan las curvas IDF construidas de acuerdo con la
propuesta de Pulgarín para el escenario del SPP2-4.5, en donde el resultado de la
intensidad para el periodo de retorno de 100 años y duración de 5 minutos registrada para
el EC-Earth3 fue de 1168.99 mm/h. En contraste, para el método CIACUA el valor fue
de 604.98 mm/h para el mismo MCG y condiciones de tiempo. Las curvas IDF obtenidas
por el planteamiento del CIACUA son relacionadas en la Figura 139 a Figura 143.

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Tesis II

114

Figura 134 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 135 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 136 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 137 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 138 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5

Figura 139 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

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500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

115

Figura 140 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 141 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 142 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 143 Curvas IDF CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5

Por su parte, para el SSP5-8.5 se identificó que los MCG, EC-Earth3 y FGOALS-g3
registran valores inferiores de precipitación media diaria en comparación al SSP2-4, sin
embargo, los MCG restantes (KIOST-ESM, MPI-ESM-1-2-HR y TaiESM1) si cuentan
con un valor mayor de este parámetro respecto a otro horizonte evaluado.

Para el SSP5-8.5 los valores de precipitación media diaria calculados corresponden a los
obtenidos para el modelo EC-Earth3, para el cual se reconoció que el valor de la
precipitación media diaria de 12.33 mm, mientras que el MCG con un menor registro para
este parámetro fue el FGOALS-g3 con un valor de 9.96 mm.

En el modelo EC-Earth3 se reportó un valor para un periodo de retorno de 100 años y una
duración de 5 minutos fue de 1119.88 mm/h (Ver Figura 144 a Figura 148 ) mediante la
aplicación  de  la  propuesta  de  Pulgarín.  En  el  caso  del  planteamiento  del  CIACUA  se
replicó  el  ejercicio  desarrollado  (Ver  Figura  154  a  Figura  158)  y  se  reconoció  que  la
intensidad registrada bajo las mismas consideraciones corresponde a 604.75 mm/h.

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

100

200

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600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

116

Como  consecuencia  del  análisis  de  las  curvas  IDF  construidas  se  determinó  que  en  el
método  de  Pulgarín  las  intensidades  reportadas  para  eventos  de  corta  duración  son
superiores respecto al del CIACUA. No obstante, para eventos de mayor duración ocurre
lo contrario, los valores correspondientes a este último son mayores en comparación a la
metodología de Pulgarín.

Figura 144 Curvas IDF Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5

Figura 145 Curvas IDF Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5

Figura 146 Curvas IDF Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5

Figura 147 Curvas IDF Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

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100 años

200

400

600

800

1000

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

117

Figura 148 Curvas IDF Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5

Figura 149 Curvas IDF CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5

Figura 150 Curvas IDF CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5

Figura 151 Curvas IDF CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5

Figura 152 Curvas IDF CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 153 Curvas IDF CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5

200

400

600

800

1000

1200

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

200

300

400

500

600

700

0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

118

6.7 Producción de hietogramas de diseño influenciados por el

Cambio Climático

A  partir  de  las  curvas  IDF  obtenidas  para  cada  escenario  de  Cambio  Climático  se
construyeron  los  hietogramas  de  diseño  desde  la  metodología  de  bloque  alternos,  este
ejercicio se realizó para las curvas IDF correspondientes a las propuestas de Pulgarín  y
CIACUA y para los tres casos de estudio desarrollados (Ver Anexo 7 Hietogramas).

La  duración  definida  para  los  hietogramas  corresponde  a  35  minutos,  se  adoptó  este
intervalo  de  tiempo  debido  a  que  a  partir  de  los  reportes  de  eventos  de  lluvia  y  la
observación histórica, es habitual que este sea el periodo de un evento de precipitación
típico.

6.7.1 Cuenca Salitre – Molinos

En la Figura 154 a Figura 156 se relacionan los resultados obtenidos de los hietogramas
de diseño construidos a partir del método de bloques alternos y originados a partir de las
curvas IDF asociadas a la propuesta de Pulgarín para el SSP2-4.5. Los valores obtenidos
incluyen  el  análisis  para  seis  periodos  de  retorno,  de  modo  que,  a  medida  que  se
incrementó este intervalo de tiempo también aumentaba el  valor de la precipitación en
cada duración.

Asimismo,  se  identificó  que  los  picos  alcanzados  se  encuentran  directamente
relacionados con los valores de intensidad media diaria reportadas en las curvas IDF, es
decir, a medida que es mayor el registro de este parámetro también será mayor el pico del
hietograma  correspondiente,  por  esta  razón,  los  MCG  con  mayor  intensidad  calculado
coinciden  con  los  que  mayor  volumen  de  precipitación  van  a  tener  en  el  hietograma
asociado.

Este ejercicio fue replicado para las curvas IDF producidas con el método CIACUA, en
este caso al haber obtenido intensidades inferiores, la precipitación pico es menor, sin
embargo, en el caso de las duraciones restantes, se observa una distribución más uniforme
entre todos los intervalos de precipitación. Los resultados obtenidos se presentan en la
Figura 157 a Figura 159.

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

119

Figura 154 Hietograma Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP2-4.5

Figura 155 Hietograma Pulgarín GFDL-CM4-gr2-SSP2-4.5

Figura 156 Hietograma Pulgarín GISS-E2-1-G-SSP2-4.5

Figura 157 Hietograma CIACUA CNRM-ESM2-1 -SSP2-4.5

Figura 158 Hietograma CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1-SSP2-4.5

Figura 159 Hietograma CIACUA GISS-E2-1-G -SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

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)

Tiempo (min)

3 años

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25 años

50 años

100 años

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Tiempo (min)

3 años

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25 años

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3 años

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Tiempo (min)

3 años

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rec

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Tiempo (min)

3 años

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10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

120

Para el SSP5-8.5 se realzó el mismo ejercicio, en donde para los hietogramas generados
a partir de las curvas IDF de Pulgarín al igual que en el SSP2-4.5 responden al valor de
precipitación media diaria con el cual se generó cada gráfica, en donde el volumen de
lluvia es mayor a medida que se incrementa el periodo de retorno (Ver Figura 160 a Figura
162).

En contraste, para este caso de estudio los hietogramas que provienen de las curvas IDF
del  CIACUA  la  precipitación  fue  distribuida  de  forma  más  uniforme  en  todos  los
intervalos de tiempo, es decir, el valor más alto de hietograma se encuentra más cerca a
los otros valores de este en comparación al caso de Pulgarín (Ver  Figura  163  a  Figura
165).

Figura 160 Hietograma Pulgarín CNRM-ESM2-1-SSP5-8.5

Figura 161 Hietograma Pulgarín GFDL-CM4-gr2- SSP5-8.5

Figura 162 Hietograma Pulgarín GISS-E2-1-G- SSP5-8.5

Figura 163 Hietograma CIACUA CNRM-ESM2-1 - SSP5-8.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

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Tesis II

121

Figura 164 Hietograma CIACUA GFDL-CM4-gr2 -1- SSP5-8.5

Figura 165 Hietograma CIACUA GISS-E2-1-G - SSP5-8.5

6.7.2 Cuenca La Tinajas

Los resultados obtenidos para el SSP2-4.5 en el caso de estudio de la cuenca pluvial La
Tinajas se relacionan en la Figura 166 a Figura 175, estos sugieren que los valores de
precipitación de los hietogramas de diseño construidos por el proceso de bloque alternos
se relacionan directamente con el valor de precipitación media diaria obtenida para cada
MCG, el proceso utilizado para construir las curvas IDF y el periodo de retorno definido,
de modo que los desarrollados a partir de la propuesta de Pulgarín cuentan con volúmenes
de precipitación superiores a los generados desde la metodología del CIACUA.

Figura 166 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 167 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

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)

Tiempo (min)

3 años

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10 años

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50 años

100 años

tac

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)

Tiempo (min)

3 años

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25 años

50 años

100 años

tac

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3 años

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25 años

50 años

100 años

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Tesis II

122

Figura 168 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 169 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 170 Hietograma Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5

Figura 171 Hietograma CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 172 Hietograma CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 173 Hietograma CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

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3 años

5 años

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25 años

50 años

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)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

tac

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)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

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Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

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25 años

50 años

100 años

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Tesis II

123

Figura 174 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 175 Hietograma CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5

En el caso del SSP5-8.5 la metodología implementada fue replicada con el objetivo de
establecer  los  resultados  de  los  hietogramas  de  diseño  para  este  horizonte  de  Cambio
Climático. Para este escenario, los gráficos resultantes se relacionan en la  Figura 176 a
Figura 185, en donde se evidencia que igualmente la magnitud del volumen de lluvia total
depende  del  valor  de  precipitación  media  diaria  obtenida  para  cada  MCG,  el  proceso
utilizado para construir las curvas IDF y el periodo de retorno definido.

Figura 176 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5

Figura 177 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

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Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

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25 años

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Tesis II

124

Figura 178 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5

Figura 179 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 180 Hietograma Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5

Figura 181 Hietograma CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5

Figura 182 Hietograma CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5

Figura 183 Hietograma CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

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50 años

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rec

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100 años

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40.00

50.00

60.00

70.00

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ión

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

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25 años

50 años

100 años

tac

ión

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Tiempo (min)

3 años

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25 años

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100 años

rec

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Tiempo (min)

3 años

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10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

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Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

125

Figura 184 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 185 Hietograma CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5

6.7.3 Cuenca La Doctora

Para  el  último  caso  de  estudio  desarrollado,  los  hietogramas  de  diseño  elaborados  son
relacionados  en  la  Figura  186  a  Figura  195,  para esta  cuenca  pluvial  se  reportaron  los
valores más altos en comparación con los otros casos de estudio, lo cual puede encontrarse
asociado  con  que  los  valores  de  precipitación  media  diaria  son  mayores,  por  tanto,  el
volumen total de lluvia es superior. A su vez, esto se encuentra determinado por el método
de  construcción  de  las  curvas  IDF,  el  MCG  analizado  y  el  periodo  de  retorno. En  ese
sentido,  la  precipitación  total  calculada  por  el  método  CIACUA  es  inferior  a  los
reportados por Pulgarín.

Figura 186 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 187 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3-SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

110

rec

ípi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

126

Figura 188 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM-SSP2-4.5

Figura 189 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 190 Hietograma Pulgarín TaiESM1-SSP2-4.5

Figura 191 Hietograma CIACUA EC-Earth3-SSP2-4.5

Figura 192 Hietograma CIACUA FGOALS-g3-SSP2-4.5

Figura 193 Hietograma CIACUA KIOST-ESM-SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

tac

ión

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

tac

ión

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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Tesis II

127

Figura 194 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR-SSP2-4.5

Figura 195 Hietograma CIACUA TaiESM1-SSP2-4.5

Asimismo, en el SSP5-8.5 los hietogramas de diseño elaborados responden al volumen
de agua producto de la precipitación en un intervalo de tiempo específico, mediante el
ejercicio realizado se determinó que estos son función del periodo de retorno, el MCG
para el cual se estimó el valor precipitación media diaria y de la forma o método con el
que se construyeron las curvas IDF. Los resultados obtenidos son presentados en la Figura
196 a Figura 205.

Figura 196 Hietograma Pulgarín EC-Earth3-SSP5-8.5

Figura 197 Hietograma Pulgarín FGOALS-g3- SSP5-8.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

120

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

128

Figura 198 Hietograma Pulgarín KIOST-ESM- SSP5-8.5

Figura 199 Hietograma Pulgarín MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 200 Hietograma Pulgarín TaiESM1- SSP5-8.5

Figura 201 Hietograma CIACUA EC-Earth3- SSP5-8.5

Figura 202 Hietograma CIACUA FGOALS-g3- SSP5-8.5

Figura 203 Hietograma CIACUA KIOST-ESM- SSP5-8.5

100

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

100

tac

ión

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

tac

ión

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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129

Figura 204 Hietograma CIACUA MPI-ESM-1-2-HR- SSP5-8.5

Figura 205 Hietograma CIACUA TaiESM1- SSP5-8.5

6.8 Comparación de curvas IDF y hietogramas en perspectiva del

Cambio Climático

Como  resultado  de  la  aplicación  de  la  propuesta  metodológica  de  este  documento  se
obtuvieron  hietogramas  de  diseño  para  dos  horizontes  de  Cambio  Climático,  por  dos
métodos  de  cálculo  de  curvas  IDF,  para  tres  casos  de  estudio.  En  consecuencia,  es
importante  evaluar  las  variaciones  obtenidas  en  perspectiva  del  Cambio  Climático
respecto al escenario actual, por esta razón a continuación, se relaciona la comparación
realizada para los periodos de retorno de 5, 25 y 100 años para cada caso de estudio (Ver
Anexo 8 Comparación de resultados).

6.8.1 Cuenca Salitre - Molinos

Como ejercicio comparativo para el escenario de Cambio Climático SSP2-4.5 se
graficaron los registros calculados en las estaciones pluviométricas Usaquén – Santa Ana
(2120111) y Enmanuel D Alzón (2120123) y los valores obtenidos para la intensidad de
los MCG definidos para el caso de estudio Salitre – Molinos. En la Figura 206 a Figura
211 se presentan los resultados obtenidos para los periodos de retorno de 5, 25 y 100 años
para los métodos de cálculo de Pulgarín y CIACUA.

Los  valores  obtenidos  sugieren  un  aumento  en  la  intensidad  para  las  proyecciones  de
precipitación por los dos métodos de cálculo respecto a los registros observados, el cual
es  más  evidente  para  eventos  de  precipitación  de  corta  duración  y  va  disminuyendo  a
medida que aumenta el valor del intervalo del tiempo. Asimismo, se reconoció que para
la segunda propuesta de cálculo de curvas IDF es mayor la diferencia en contraste con el
escenario actual de las dos estaciones pluviométricas analizadas.

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

rec

ipi

)

Tiempo (min)

3 años

5 años

10 años

25 años

50 años

100 años

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130

Figura 206 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5

Figura 207 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5

Figura 208 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5

Figura 209 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5

Figura 210 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5

Figura 211 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5

100

150

200

250

300

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

450

500

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Int

ens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

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Tesis II

131

Por  su  parte,  como  resultado  de  la  aplicación  de  estas  propuestas  para  el  SSP2-4.5  en
comparación con el escenario actual, la respuesta de los MCG: CNRM-ESM2-1, GFDL-
CM4-gr2  y  GISS-E2-1-G  respecto  a  los  registros  observados  en  las  estaciones
pluviométricas  Usaquén  –  Santa  Ana  (2120111)  y  Enmanuel  D  Alzón  (2120123),
sugieren un aumento en el volumen total de los eventos de precipitación, para el SSP2-
4.5 dichos incrementos se relacionan en la Tabla 24 y Tabla 25.

Para  este  caso  de  estudio  de  identificó  que  el  hietograma  construido  desde  el  modelo
CNRM-ESM2-1  en  el  SSP2-4.5  generado  el  método  CIACUA  corresponde  al  que
mayores valores de precipitación reportó para los tres periodos de retorno estudiados.

Tabla 24 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín

Periodo

retorno

(años)

Usaquén –
Santa Ana

(2120111)

(mm)

Enmanuel D

Alzón

(2120123)

(mm)

CNRM-

ESM2-1 (mm)

GFDL-CM4-

gr2 (mm)

GISS-E2-1-G

(mm)

5 años

34.61

33.49

53.33

42.79

45.90

25 años

45.51

44.73

69.14

55.48

59.51

100 años

54.51

53.91

82.19

65.95

70.74

Tabla 25 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA

Periodo

retorno

(años)

Usaquén –
Santa Ana

(2120111)

(mm)

Enmanuel D

Alzón

(2120123)

(mm)

CNRM-

ESM2-1 (mm)

GFDL-CM4-

gr2 (mm)

GISS-E2-1-G

(mm)

5 años

34.61

33.49

59.17

55.78

56.90

25 años

45.51

44.73

76.88

72.68

74.07

100 años

54.51

53.91

91.23

86.43

88.02

La comparación entre los hietogramas obtenidos para el SSP2-4.5 y MCG establecidos
previamente,  los  cuales  fueron  desarrollados  desde  las  curvas  IDF  construidas  con  las
metodologías de Pulgarín y CIACUA se presentan en la Figura 212 a Figura 217, en estos
se  puede  observar  que  el  modelo  CNRM-ESM2-1  es  el  que  mayor  precipitación  pico
reporta para los tres periodos de retorno estudiados.

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132

Figura 212 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 213 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5

Figura 214 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 215 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5

Figura 216 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 217 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

reci

ón

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP245

GFDL-CM4-gr2-SSP245

GISS-E2-1-G-SSP245

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

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133

En  el  caso  del  SSP5-8.5  se  determinó  que  igualmente  que,  en  el  escenario  de  Cambio
Climático anterior, en comparación con las  estaciones pluviométricas Usaquén – Santa
Ana (2120111) y Enmanuel D Alzón (2120123), los valores reportados de intensidad para
las curvas IDF de los MCG definidos para este caso de estudio en los periodos de retorno
de 5, 25 y 100 años son superiores luego de la aplicación de los dos planteamientos de
curvas IDF utilizados.

Los resultados obtenidos son presentados en la Figura 218 a Figura 223, en donde se
puede evidenciar que para el caso de las curvas calculadas por el método de Pulgarín las
diferencias entre los valores proyectados y actuales son menores respecto a la propuesta
del CIACUA, a pesar de contar con intensidades iniciales más altas.

Figura 218 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5

Figura 219 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5

Figura 220 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5

Figura 221 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5

100

150

200

250

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

450

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

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134

Figura 222 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5

Figura 223 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5

Para el SSP5-8.5 el resultado de los MCG utilizados en comparación con las estaciones
pluviométricas Usaquén – Santa Ana (2120111) y Enmanuel D Alzón (2120123)
reflejaron que al igual que en el caso del SSP2-4.5 un aumento en el volumen total de
precipitación para los tres periodos de retorno evaluados y los dos métodos de cálculo de
las curvas IDF respecto al periodo actual, la comparación entre los hietogramas obtenidos
es presentada en la Figura 224 a Figura 229, los valores mencionados se relacionan en la
Tabla 26 y Tabla 27.

Tabla 26 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín

Periodo

retorno

(años)

Usaquén –
Santa Ana

(2120111)

(mm)

Enmanuel D

Alzón

(2120123)

(mm)

CNRM-
ESM2-1

(mm)

GFDL-CM4-

gr2 (mm)

GISS-E2-1-G

(mm)

5 años

34.61

33.49

51.30

39.95

44.28

25 años

45.51

44.73

66.52

51.80

57.41

100

años

54.51

53.91

79.07

61.58

68.24

Tabla 27 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA

Periodo

retorno

(años)

Usaquén –
Santa Ana

(2120111)

(mm)

Enmanuel D

Alzón

(2120123)

(mm)

CNRM-

ESM2-1 (mm)

GFDL-CM4-

gr2 (mm)

GISS-E2-1-G

(mm)

5 años

34.61

33.49

58.60

54.65

56.33

25 años

45.51

44.73

76.16

71.28

73.36

100 años

54.51

53.91

90.42

84.82

87.21

100

150

200

250

300

350

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

150

200

250

300

350

400

450

500

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

CNRM-ESM1-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

135

En el SSP5-8.5 se identificaron volúmenes totales inferiores a los del SSP2-4.5, lo cual
se encuentra relacionado con que para estos escenarios el valor de la precipitación media
diaria obtenida a partir de los MCG fue menor en todos los casos. Además, el CNRM-
ESM2-1también produjo el mayor valor de precipitación para el intervalo evaluado en los
tres periodos de retorno analizados.

Figura 224 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 225 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5

Figura 226 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 227 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

136

Figura 228 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 229 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5

6.8.2 Cuenca La Tinajas

Para la cuenca pluvial La Tinajas se realizó la comparación entre la información actual
correspondiente a la estación pluviométrica Pedregal (2701481) respecto a los resultados
de los MCG establecidos previamente para los dos escenarios de Cambio Climático
(SSP2-4.5 y SSP5-8.5), teniendo en cuenta las dos metodologías de cálculo para las
curvas IDF para la información proyectada en los periodos de retorno de 5, 25 y 100 años.

De este modo, fue posible reconocer el incremento de la intensidad para todos los casos,
en donde para el método de Pulgarín se reportó una forma de las curvas más similar a las
actuales que el planteamiento del CIACUA, es decir, estas son más cóncavas por el
primero. En contraste, para el segundo se determinaron menores intensidades iniciales
(Ver Figura 230 a Figura 235).

Figura 230 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5

Figura 231 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

tac

ión

)

Tiempo (min)

CNRM-ESM2-1-SSP585

GFDL-CM4-gr2-SSP585

GISS-E2-1-G-SSP585

Usaquén - Santa Ana (2120111)

Enmanuel D Alzón (2120123)

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

100

150

200

250

300

350

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

137

Figura 232 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5

Figura 233 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5

Figura 234 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5

Figura 235 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5

Para la cuenca pluvial La Tinajas la comparación para el SSP2-4.5 entre los MCG: EC-
Earth3, FGOALS-g3, KIOST-ESM, MPI-ESM-1-2-HR y TaiESM1 y la estación
pluviométrica Pedregal (2701481) permitió establecer los aumentos en el volumen total
de precipitación de acuerdo con los hietogramas de diseño elaborados, los cuales son
presentados en la Tabla 28 y Tabla 29.

Para el periodo de retorno de 5 años se identificó que el MCG a través del cual se definió
un  mayor valor de volumen de precipitación  fue el  EC-Earth3  en combinación con  las
curvas IDF producidas por el método de Pulgarín. No obstante, para los otros dos tiempos
de  retorno,  el  mismo  modelo  genero  mayores  valores  de  precipitación  total  bajo  el
planteamiento del CIACUA.

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

600

700

800

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

138

Tabla 28 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín

Periodo de

retorno

(años)

Pedregal

(2701481)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-2-

HR (mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.50

108.46

89.00

94.81

90.08

97.38

25 años

44.30

140.61

115.39

122.92

116.79

126.25

100 años

59.44

167.14

137.16

146.11

138.82

150.07

Tabla 29 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA

Periodo de

retorno

(años)

Pedregal

(2701481)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-2-

HR (mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.50

107.71

98.00

101.08

98.58

102.39

25 años

44.30

154.17

140.21

144.65

141.06

146.53

100 años

59.44

192.51

175.05

180.59

176.10

182.95

En complemento, en la Figura 236 a Figura 241 se identifican los hietogramas construidos
para los MCG definidos en este caso de estudio en las tres temporalidades seleccionadas
para las metodologías de Pulgarín y CIACUA, a partir de estos fue posible reconocer que
para  la  todas  las  duraciones  a  excepción  la  correspondiente  al  valor  más  alto  de
precipitación,  los  registros  de  precipitación  son  muchos  menores  en  la  estación
pluviométrica  Pedregal (2701481) respecto a los MCG, lo cual puede estar relacionado
con la forma cóncava de las curvas IDF actuales.

Figura 236 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 237 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

139

Figura 238 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 239 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5

Figura 240 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 241 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5

Para el SSP5-8.5 se identificó la misma tendencia de la comparación de las curvas IDF
que en el escenario de Cambio Climático anterior, en este se evaluaron igualmente los
métodos de construcción de estas por las dos propuestas abordadas en esta investigación
y los periodos de retorno de 5, 25 y 100 años.

Como resultado se obtuvo que las intensidades calculadas por estas dos propuestas son
superiores  en  todos  los  casos  respecto  al  escenario  actual  de  la  estación  pluviométrica
Pedregal (2701481), lo cual se traduce en un aumento general de  la cantidad de  lluvia
para  distintas  duraciones  de  precipitación.  Igualmente,  para  el  caso  del  método  de
Pulgarín se reconoció mayor concavidad en las curvas IDF, así como registros superiores
de  intensidad  para  eventos  de  corta  duración  (5  a  15  minutos),  mientras  que  por  el
CIACUA se determinó menor concavidad de las curvas e intensidades iniciales inferiores
(Ver Figura 242 a Figura 247).

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Pedregal (2701481)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

140

Figura 242 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5

Figura 243 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5

Figura 244 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5

Figura 245 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5

Figura 246 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5

Figura 247 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

100

150

200

250

300

350

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

600

700

800

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

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Tesis II

141

Para el SSP5-8.5 también se realizó una comparación entre los MCG y la estación
pluviométrica Pedregal (2701481) en el sentido de establecer el volumen total reportado
por los hietogramas de diseño para este escenario (Ver Tabla 30 y Tabla 31). De acuerdo
con lo relacionado en la Figura 248 a Figura 253 se evidenció un aumento en este valor
para todos los MCG analizados en los periodos de retorno definidos y los dos métodos de
cálculo de las curvas IDF.

Tal como ocurrió para el SSP2-4.5 para el periodo de retorno de 5 años, EC-Earth3 fue el
modelo que mayor precipitación total generó, este fue construido a partir de las curvas
IDF del método de Pulgarín. Sin embargo, para este modelo en los otros dos tiempos de
retorno se identificó un valor más alto en los hietogramas producidos desde la propuesta
del CIACUA.

Tabla 30 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín

Periodo de

retorno

(años)

Pedregal

(2701481)

(mm)

EC-Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM (mm)

MPI-

ESM-1-2-

HR (mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.50

108.06

87.25

95.62

94.68

103.87

25 años

44.30

140.09

113.11

123.97

122.74

134.66

100 años

59.44

166.52

134.45

147.36

145.90

160.06

Tabla 31 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA

Periodo de

retorno

(años)

Pedregal

(2701481)

(mm)

EC-Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-2-

HR (mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.50

107.53

97.03

101.50

101.01

105.57

25 años

44.30

153.91

138.82

145.25

144.55

151.10

100 años

59.44

192.18

173.31

181.34

180.47

188.66

Al igual que en el escenario anterior, los resultados obtenidos reflejan el aumento en la
precipitación en perspectiva del Cambio Climático, de modo que en todos los casos los
MCG  reportaron  mayores  cantidades  de  precipitación.  Otro  detalle  para  considerar  se
relaciona  con  la  magnitud  del  volumen  correspondiente  al  periodo  actual,  el  cual  es
considerablemente más bajo para todas las duraciones exceptuando el intervalo en el cual
se presenta el valor pico.

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Tesis II

142

Figura 248 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 249 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5

Figura 250 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 251 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5

Figura 252 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 253 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Pedregal (2701481)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

143

6.8.3 Cuenca La Doctora

Para las curvas IDF de los periodos de retorno de 5, 25 y 100 años en el caso de estudio
de la cuenca pluvial La Doctora también se realizó la comparación entre el escenario
actual a partir de las estaciones pluviométricas Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado
(2701038) y las proyecciones de Cambio Climático para cada horizonte evaluado (SSP2-
4.5 y SSP5-8.5) para los dos métodos de cálculo de curvas IDF planteados.

Las intensidades obtenidas para las proyecciones construidas para los diferentes periodos
de retorno siempre fueron superiores a los valores actuales reportados por EPM, algunos
aspectos a tener en cuenta incluyen que al  igual que en el caso  de estudio anterior, las
curvas IDF definidas por la metodología del CIACUA son menos cóncavas respecto a las
establecidas  para  el  periodo  actual,  mientras  que  en  el  método  de  Pulgarín  su  forma
describe  mayor  similitud  entre  estas,  aunque  las  intensidades  iniciales  en  este  son
significativamente superiores a los valores actuales (Ver Figura 254 a Figura 259).

Figura 254 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP2-4.5

Figura 255 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP2-4.5

100

200

300

400

500

600

700

800

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701038)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

144

Figura 256 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP2-4.5

Figura 257 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP2-4.5

Figura 258 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP2-4.5

Figura 259 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP2-4.5

En la cuenca pluvial La Doctora para el escenario SSP2-4.5 los resultados obtenidos para
los  MCG:  EC-Earth3,  FGOALS-g3,  KIOST-ESM,  MPI-ESM-1-2-HR  y  TaiESM1
respecto  a  las  estaciones  pluviométricas  Ayurá  (2701093)  y  San  Antonio  del  Prado
(2701038) representan un aumento en el volumen de la precipitación de los hietogramas
equivalente  a  lo  reportado  en  la  Tabla  32  y  Tabla  33,  para  cada  periodo  de  retorno  y
proceso de cálculo de las curvas IDF correspondientes.

En este caso, para todos los resultados de los MCG y tiempos de retorno desde la
metodología de Pulgarín para la construcción de curvas IDF se obtuvieron valores más
considerables respecto al otro método.

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado

100

200

300

400

500

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

145

Tabla 32 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 Pulgarín

Periodo

retorno

(años)

Ayurá

(2701093)

(mm)

San

Antonio

del Prado
(2701038)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-

2-HR
(mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.07

38.59

167.24

137.11

146.16

138.86

150.08

25 años

41.50

52.78

216.81

177.75

189.48

180.02

194.56

100 años

53.24

69.12

257.71

211.28

225.23

213.98

231.27

Tabla 33 Precipitación total hietogramas para el SSP2-4.5 CIACUA

Periodo

retorno

(años)

Ayurá

(2701093)

(mm)

San

Antonio

del Prado
(2701038)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-

2-HR
(mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.07

38.59

129.18

119.37

122.55

120.01

123.86

25 años

41.50

52.78

185.02

170.93

175.49

171.84

177.37

100 años

53.24

69.12

231.10

213.47

219.17

214.61

221.53

En  el  mismo  sentido,  la  Figura  260  a  Figura  265  representan  de  forma  gráfica  los
volúmenes de precipitación para cada intervalo de tiempo, así como para cada MCG y las
estaciones pluviométricas Ayurá (2701093) y San Antonio del Prado (2701038), de este
modo fue posible identificar que  posiblemente por la forma cóncava de las curvas IDF
actuales,  los  resultados  para  todas  las  duraciones  a  excepción  del  valor  más  alto  de
precipitación son mucho menores que los establecidos a través de los MCG.

Figura 260 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 261 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP2-4.5

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

146

Figura 262 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 263 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP2-4.5

Figura 264 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP2-4.5

Figura 265 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP2-4.5

Por  su  parte,  para  el  SSP5-8.5  se  desarrolló  el  mismo  análisis  que  en  el  escenario  de
Cambio  Climático  anterior  evidenciando  un  incremento  en  todas  las  curvas  IDF
correspondientes  a  los  periodos  de  retorno  de  5, 25  y  100  años  y  construidas  bajo  los
planteamientos  de  Pulgarín  y  CIACUA,  para  todos  los  MCG,  en  comparación  con  la
información actual de las estaciones pluviométricas Ayurá (2701093) y San Antonio del
Prado (2701038), tal como puede observarse en la Figura 266 a Figura 271.

El  incremento  en  la  intensidad  reconocido  para  todas  las  duraciones  se  encuentra
relacionado con que para la propuesta de Pulgarín y CIACUA estas fueron afectadas por
el Cambio Climático, así se logró identificar que, en el primer planteamiento estas cuentan
con intensidades muy superiores para eventos cortos de precipitación (5 a 15 minutos),
mientras  que  el  segundo  describe  curvas  menos  cóncavas  en  comparación  con  las
establecidas para el periodo actual.

100

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

150

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP245

KIOST-ESM-SSP245

MPI-ESM-1-2-HR-SSP245

FGOALS-g3-SSP245

TaiESM1-SSP245

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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147

Figura 266 Comparación curvas IDF Pulgarín 5 años SSP5-8.5

Figura 267 Comparación curvas IDF CIACUA 5 años SSP5-8.5

Figura 268 Comparación curvas IDF Pulgarín 25 años SSP5-8.5

Figura 269 Comparación curvas IDF CIACUA 25 años SSP5-8.5

Figura 270 Comparación curvas IDF Pulgarín 100 años SSP5-8.5

Figura 271 Comparación curvas IDF CIACUA 100 años SSP5-8.5

100

200

300

400

500

600

700

800

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

200

300

400

500

600

700

15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180

Intens

ida

/h)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

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148

Para el SSP5-8.5 los resultados obtenidos en los hietogramas de diseño (Ver Figura 272
a Figura 277) determinaron que al igual que en el SSP2-4.5 el volumen total reportado
por los hietogramas de diseño para todos los MCG en los tres periodos de retorno
evaluados y los dos métodos de cálculo de las curvas IDF es superior en comparación con
el escenario actual, tal como se evidencia en la Tabla 34 y Tabla 35.

Tabla 34 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 Pulgarín

Periodo

retorno

(años)

Ayurá

(2701093)

(mm)

San

Antonio

del Prado
(2701038)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-

2-HR
(mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.07

38.59

166.56

134.54

147.51

146.03

160.21

25 años

41.50

52.78

215.93

174.42

191.23

189.31

207.70

100 años

53.24

69.12

256.67

207.32

227.31

225.02

246.88

Tabla 35 Precipitación total hietogramas para el SSP5-8.5 CIACUA

Periodo

retorno

(años)

Ayurá

(2701093)

(mm)

San

Antonio

del Prado
(2701038)

(mm)

EC-

Earth3

(mm)

FGOALS-

g3 (mm)

KIOST-

ESM

(mm)

MPI-

ESM-1-

2-HR
(mm)

TaiESM1

(mm)

5 años

31.07

38.59

128.99

118.43

123.00

122.50

127.08

25 años

41.50

52.78

184.74

169.58

176.14

175.42

182.00

100 años

53.24

69.12

230.74

211.78

219.99

219.09

227.32

Finalmente,  tras  realizar  la  comparación  para  este  escenario  de  Cambio  Climático  se
evidenció  un  incremento  en  la  cantidad  de  lluvia  para  los  tres  periodos  de  retorno
estudiados en comparación con los registros actuales para todos los MCG, en donde el
mayor  aumento  fue  reportado  por  el  MCG  EC-Earth3  en  el  caso  de  las  curvas  IDF
originadas con el método de Pulgarín.

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Tesis II

149

Figura 272 Comparación hietogramas 5 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 273 Comparación hietogramas 5 años CIACUA SSP5-8.5

Figura 274 Comparación hietogramas 25 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 275 Comparación hietogramas 25 años CIACUA SSP5-8.5

Figura 276 Comparación hietogramas 100 años Pulgarín SSP5-8.5

Figura 277 Comparación hietogramas 100 años CIACUA SSP5-8.5

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

tac

ión

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Áyura (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

100

150

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

rec

ipi

)

Tiempo (min)

EC-Earth3-SSP585

KIOST-ESM-SSP585

MPI-ESM-1-2-HR-SSP585

FGOALS-g3-SSP585

TaiESM1-SSP585

Ayurá (2701093)

S. Antonio del Prado (2701038)

/var/www/pavco.com.co/public/site/pdftohtml/cd8fdcf71f788b0258d1a39f91123110/index-html.html

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Tesis II

150

7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

7.1 Conclusiones

Los métodos para la construcción de curvas IDF correspondientes a Pulgarín y CIACUA
constituyen  una  herramienta  aceptable  para  el  cálculo  y  la  representación  gráfica  de
dichas curvas. Adicionalmente, es fundamental prestar especial atención en los eventos
de corta duración debido a que para los tres casos de estudio la precipitación se caracteriza
por  ocurrir  en  estos  intervalos  de  tiempo,  coincidiendo  con  lo  registrado  para  zonas
tropicales.

Los métodos de reducción de escala permiten precisar los resultados de los MCG a escalas
locales, para el presente estudio se determinó que, tras la aplicación de estos, el “Quantile
Mapping”  no  se  ajusta  a  las  características  climáticas  de  los  casos  de  estudio
desarrollados, lo cual puede encontrarse relacionado con que no se reconocieron los picos
de  precipitación  y  a  que  la  serie  generada  describe  la  misma  tendencia  de  los  valores
observados. En contraste, el “Delta Change” si logra alcanzar los resultados esperados
determinando un aumento en todos los casos de la precipitación media diaria respecto a
los valores históricos observados de cada estación pluviométrica.

A partir del análisis de las curvas IDF construidas bajo la influencia del Cambio Climático
fue posible identificar un aumento generalizado en los valores de precipitación media e
intensidad para todos los MCG en los tres casos de estudio, tanto para el SSP2-4.5 como
para el SSP5-8.5. Es de anotar que cuando el escenario más pesimista obtuvo menores
valores para estos parámetros, esto pudo deberse a que estos son producto de los valores
propios proyectados por el MCG correspondiente. Igualmente, es necesario tener en
cuenta que las series fueron proyectadas hasta el año 2100.

Los hietogramas de diseño calculados por la metodología de bloques alternos responden
a la influencia del Cambio Climático, el cual fue relacionado en función de cada MCG
analizado para cada caso de estudio. Asimismo, se identificó que los valores de estos
dependen directamente del método de cálculo de las curvas IDF con el que fueron
generados y el periodo de retorno asociado en cada caso.

En general, los volúmenes de precipitación total obtenidos para los hietogramas de diseño
afectados por el Cambio Climático desarrollados a partir de las curvas IDF de las
metodologías de Pulgarín y CIACUA son muy similares en cada caso de estudio, en el
caso de la primera, se obtienen intensidades altas para eventos de muy corta duración (5
a 10 minutos), sin embargo, esto es compensado por la concavidad de las curvas, lo cual
se relaciona con que la intensidad disminuya rápidamente. En contraste, para el método
CIACUA la intensidad para duraciones muy cortas es menor, no obstante, debido a que

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Rafael Andrés Muñoz Quintero

Tesis II

151

las curas IDF son menos cóncavas que en el caso de Pulgarín los valores asociados son
superiores para las siguientes duraciones.

Como  resultado  de  la  aplicación  de  estas  propuestas  de  curvas  IDF  y  hietogramas  de
diseño en comparación con el escenario actual, es evidente el aumento la precipitación
que puede llegar a tener por la influencia del Cambio Climático sobre todo en eventos de
alta  precipitación  y  corta  duración.  Igualmente,  las  diferencias  encontradas  en  la
tendencia de las curvas IDF pueden encontrarse relacionadas con la localización del caso
de  estudio  y  los  métodos  de  cálculo  de  las  curvas  IDF  propios  de  las  entidades  que
construyeron dichas curvas para el periodo actual.

7.2 Recomendaciones para trabajos futuros

Algunas  recomendaciones  para  trabajos  futuros  incluyen  estudiar  otros  métodos  de
cálculo y construcción de curvas IDF y hietogramas de diseño con el fin de contrastar los
resultados  obtenidos  en  comparación  con  los  desarrollados  en  el  presente  informe,
especialmente para eventos de corta duración.

Asimismo, para los métodos de reducción de escala se sugiere incluir algunos adicionales
que permitan establecer una comparación entre el “Delta Change” y estos. Es importante
tener en cuenta que en medida de lo posible estos deben ajustarse a las características
climatológicas de países tropicales como Colombia.

Con el fin de verificar la pertinencia de los MCG seleccionados en este informe para otras
áreas de estudio sobre las ciudades estudiadas se recomienda evaluar otras estaciones
pluviométricas y llevar a cabo los procesos de calibración correspondientes.

Otra de las sugerencias para trabajos futuros se relaciona con integrar el parámetro de
temperatura el cual representa en gran medida las alteraciones producidas por el Cambio
Climático, por tanto, en el momento incorporar los MCG es posible proyectar este
parámetro, así este puede también ser un insumo para construir los modelos hidrológicos
posteriores.

Por último, teniendo en cuenta que todas las proyecciones se realizaron para el año 2100
se recomienda evaluar otras temporalidades con el fin de conocer el comportamiento de
los hietogramas de diseño a medida que va transcurriendo el tiempo.

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9. ANEXOS

Anexo 1 Procesamiento de información

Anexo 2 Curvas IDF

Anexo 3 Prueba IDF

Anexo 4 Selección MCG

Anexo 5 Reducción de escala

Anexo 6 Generación de curvas IDF Cambio Climático

Anexo 7 Hietogramas

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Anexo 8 Comparación de resultados

Análisis hidrológico de como producir hietogramas de diseño de sistemas de alcantarillado de aguas lluvias teniendo en cuenta el Cambio Climático

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