Resumen

MONTENEGRO-MURILLO, Daniel David; PEREZ-ORTIZ, Mayra Alejandra  y  VARGAS-FRANCO, Viviana. Predicción de precipitación mensual mediante Redes Neuronales Artificiales para la cuenca del río Cali, Colombia. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2019, vol.86, n.211, pp.122-130. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v86n211.7607.

Estudiar el comportamiento futuro de la precipitación en las cuencas hidrográficas es un tema vital cuando se habla realizar un correcto ordenamiento territorial de estas, ya que esto permitiría disminuir la vulnerabilidad y mitigar desastres. Por esta razón, este estudio se enfocó realizar un análisis de los escenarios de cambio climático en la cuenca hidrográfica del río Cali; partiendo de una base datos de precipitación mensual de 35 estaciones y Modelos de Circulación General (GCM) del conjunto de datos CMIP5, con lo cual, se realizó una reducción de escala estadística de los escenarios RCP 2.6, 4.5 y 8.5 mediante Redes Neuronales Artificiales y posteriormente se analizaron los cambios que se presentaran en los periodos 2017-2058 y 2059-2100. Estos análisis permitieron establecer que los diferentes escenarios analizados afirman que en los años venideros existirá un desplazamiento de la precipitación de la zona alta a la media y baja de la cuenca.

Palabras clave : reducción de escala; Redes Neuronales Artificiales; escenarios de cambio climático.

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