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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[CAMBIO CLIMÁTICO Y VARIABILIDAD CLIMÁTICA PARA EL PERIODO 1981-2010 EN LAS CUENCAS DE LOS RÍOS ZULIA Y PAMPLONITA, NORTE DE SANTANDER - COLOMBIA]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[CLIMATE CHANGE AND CLIMATE VARIABILITY FOR THE PERIOD 1981-2010 IN THE BASINS OF THE ZULIA AND PAMPLONITA RIVERS, NORTE DE SANTANDER - COLOMBIA]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This work is based on a brief theoretical foundation that supports a methodological structure aimed at the calculations of climate change, the study of climate variability in the territory of the basins of the Zulia and Pamplonita rivers in Norte de Santander and the initial identification of potential measures of adaptation to climate change and climate variability..In its development, the climate change trends and the most likely alterations of the climate variability phenomena associated with the ENSO cycle for the period 1981-2010 in the basins of the object of study were identified and spatialized. The results obtained show that the average temperature has changed between 0.1 and 0.4°C per decade in the basins, precipitation has increased from 0 to 250 mm/decade and the ENSO cycles generate alterations in the climate variability of the basins on a differentiated manner on a seasonal and year-on-year level, especially in the Dec-Jan-Feb, Jun-Jul-Aug and Sep-Oct-Nov quarters.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Cambio climático]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <center><font face="verdana" size="3"><b>CAMBIO CLIM&Aacute;TICO Y VARIABILIDAD CLIM&Aacute;TICA PARA EL PERIODO 1981-2010 EN LAS CUENCAS DE LOS R&Iacute;OS ZULIA Y PAMPLONITA, NORTE DE SANTANDER – COLOMBIA<a href="#a1" name="a1b"><sup>1</sup></a>    <br>    <br> CLIMATE CHANGE AND CLIMATE VARIABILITY FOR THE PERIOD 1981-2010 IN THE BASINS OF THE ZULIA AND PAMPLONITA RIVERS, NORTE DE SANTANDER – COLOMBIA</b></font></center>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center">Diego Alzate<a href="#a2" name="a2b"><sup>2</sup></a>    <br> Edwin Rojas<a href="#a3" name="a3b"><sup>3</sup></a>    <br> Jemay Mosquera<a href="#a4" name="a4b"><sup>4</sup></a>    <br> Jacipt Ram&oacute;n<a href="#a5" name="a5b"><sup>5</sup></a> </p>     <p> <a href="#a1b" name="a1"><sup>1</sup></a>. Art&iacute;culo de reflexi&oacute;n. Hace parte de procesos adelantados en el marco de la tesis de maestr&iacute;a: <i>Dise&ntilde;o e implementaci&oacute;n de un sistema de alerta temprana ante eventos clim&aacute;ticos extremos como medida de adaptaci&oacute;n frente a los impactos de la variabilidad y el cambio clim&aacute;tico en las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita, Norte de Santander</i>, y de investigaciones desarrolladas en la l&iacute;nea de gobierno local y pol&iacute;ticas p&uacute;blicas del grupo de investigaci&oacute;n Gesti&oacute;n Integral del Territorio –GIT– de la Universidad de Pamplona - Norte de Santander, Colombia. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <a href="#a2b" name="a2"><sup>2</sup></a>. Ingeniero Forestal. Esp. en Adaptaci&oacute;n al Cambio Clim&aacute;tico. Estudios de Maestr&iacute;a en Ingenier&iacute;a Ambiental. Universidad de Pamplona - Norte de Santander, Colombia. <a href="mailto:diegoalzatev@gmail.com">diegoalzatev@gmail.com</a>  </p>     <p> <a href="#a3b" name="a3"><sup>3</sup></a>. Investigador. M&aacute;ster. Centro de Investigaci&oacute;n Tibaitat&aacute;, Corpoica, Mosquera, Colombia. <a href="mailto:eorojas@corpoica.org.co">eorojas@corpoica.org.co</a>  </p>     <p> <a href="#a4b" name="a4"><sup>4</sup></a>. Ph.D. Profesor Asociado, Facultad de Ingenier&iacute;as y Arquitectura, Universidad de Pamplona - Norte de Santander, Colombia. <a href="mailto:jemurb@unipamplona.edu.co">jemurb@unipamplona.edu.co</a>  </p>     <p> <a href="#a5b" name="a5"><sup>5</sup></a>. Ph.D. Profesor Asociado, Programa de Ingenier&iacute;a Ambiental, Facultad de Ingenier&iacute;as y Arquitectura, Universidad de Pamplona - Norte de Santander, Colombia. <a href="mailto:jacipt@unipamplona.edu.co">jacipt@unipamplona.edu.co</a> </p>     <p> Recibido el 18 de diciembre de 2013, aprobado el 3 de octubre de 2014,  actualizado el 1 noviembre de 2014 </p>     <p> <b>DOI:</b> <a href="http://dx.doi.org/10.17151/luaz.2015.40.10"  target="_blank">10.17151/luaz.2015.40.10</a>   </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>RESUMEN</b></font> </p>     <p> El presente trabajo parte de una breve fundamentaci&oacute;n te&oacute;rica que soporta una estructura metodol&oacute;gica tendiente al c&aacute;lculo de cambio clim&aacute;tico, el estudio de la variabilidad clim&aacute;tica en el territorio de las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita en Norte de Santander y la identificaci&oacute;n inicial de medidas potenciales de adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico y la variabilidad clim&aacute;tica. En su desarrollo se identificaron y espacializaron las tendencias de cambio clim&aacute;tico y las alteraciones m&aacute;s probables de los fen&oacute;menos de variabilidad clim&aacute;tica asociados al ciclo ENSO<a href="#a6" name="a6b"><sup>6</sup></a> para el per&iacute;odo 1981-2010 en las cuencas objeto de estudio. Los resultados obtenidos muestran que la temperatura media ha cambiado entre 0,1 y 0,4ºC por d&eacute;cada en las cuencas, la precipitaci&oacute;n ha aumentado de 0 a 250 mm/d&eacute;cada y los ciclos ENSO generan alteraciones en la variabilidad clim&aacute;tica de las cuencas de manera diferenciada a nivel estacional e interanual, especialmente en los trimestres Dic-Ene-Feb, Jun-Jul-Ago y Sep-Oct-Nov. </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>PALABRAS CLAVE</b></font> </p>     <p> Cambio clim&aacute;tico, variabilidad clim&aacute;tica, adaptaci&oacute;n, eventos clim&aacute;ticos extremos, vulnerabilidad. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <font face="verdana" size="3"><b>ABSTRACT</b></font>  </p>     <p> This work is based on a brief theoretical foundation that supports a methodological structure aimed at the calculations of climate change, the study of climate variability in the territory of the basins of the Zulia and Pamplonita rivers in Norte de Santander and the initial identification of potential measures of adaptation to climate change and climate variability..In its development, the climate change trends and the most likely alterations of the climate variability phenomena associated with the ENSO cycle for the period 1981-2010 in the basins of the object of study were identified and spatialized. The results obtained show that the average temperature has changed between 0.1 and 0.4°C per decade in the basins, precipitation has increased from 0 to 250 mm/decade and the ENSO cycles generate alterations in the climate variability of the basins on a differentiated manner on a seasonal and year-on-year level, especially in the Dec-Jan-Feb, Jun-Jul-Aug and Sep-Oct-Nov quarters. </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>KEY WORDS</b></font> </p>     <p> Climate change, climate variability, adaptation, extreme weather events, vulnerability </p>     <p> <hr> </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font> </p>     <p> El Instituto de Hidrolog&iacute;a, Meteorolog&iacute;a y Estudios Ambientales (IDEAM, 2010) menciona que la temperatura media del pa&iacute;s est&aacute; aumentando a una tasa de cambio de 0,13°C por d&eacute;cada para el per&iacute;odo 1971-2000, y el departamento de Norte de Santander es uno de los que ha sentido mayormente este aumento. De la misma forma, la temperatura media en el territorio nacional continuar&aacute; increment&aacute;ndose durante el transcurrir del siglo XXI de tal manera que para el per&iacute;odo 2011-2040 habr&iacute;a aumentado en 1,4°C, para 2041-2070 en 2,4°C y para 2071-2100 en 3,2°C. Los aumentos m&aacute;s significativos de la temperatura media se esperan en gran parte de las regiones Caribe y Andina, especialmente en los departamentos de Sucre, Norte de Santander, Risaralda, Huila y Tolima.  </p>     <p> Los recientes acontecimientos clim&aacute;ticos bajo escenarios de cambio clim&aacute;tico y de fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a, que en el pa&iacute;s se conocieron como &quot;la ola invernal 2010-2011&quot;, han golpeado fuertemente al departamento de Norte de Santander (Becher, 2012), el cual result&oacute; ser uno de los m&aacute;s vulnerables. Los fen&oacute;menos que m&aacute;s afectaron al territorio departamental fueron deslizamientos e inundaciones, lo cual llev&oacute; a la p&eacute;rdida de vidas humanas as&iacute; como econ&oacute;micas que han agudizado la crisis y generado un retroceso en el desarrollo regional. Parad&oacute;jicamente, ante tal vulnerabilidad, existen deficiencias a nivel regional para enfrentar estos impactos a nivel institucional y comunitario, dificultades para acceder a la informaci&oacute;n, lo que impide mejorar la gesti&oacute;n de informaci&oacute;n hidroclim&aacute;tica, como clave para la zonificaci&oacute;n del riesgo clim&aacute;tico y la generaci&oacute;n de alertas tempranas, as&iacute; como otros insumos necesarios para apoyar la toma de decisiones y los procesos de planificaci&oacute;n, ordenamiento territorial, gesti&oacute;n del riesgo y adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico.  </p>     <p> Es evidente que Colombia debe dedicar gran esfuerzo a generar conocimiento y prepararse para los posibles impactos de fen&oacute;menos clim&aacute;ticos e implementar medidas de adaptaci&oacute;n en el territorio (Costa, 2007). Por lo tanto, en el presente documento se identifican se&ntilde;ales de cambio clim&aacute;tico y variabilidad clim&aacute;tica en las cuencas de los r&iacute;os Pamplonita y Zulia y su distribuci&oacute;n territorial esperando que sean la base para la construcci&oacute;n de medidas clave para la mitigaci&oacute;n y adaptaci&oacute;n a los impactos actuales y esperados del cambio clim&aacute;tico.  </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>METODOLOG&Iacute;A</b></font> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> En el estudio se hace una primera aproximaci&oacute;n para identificar la relaci&oacute;n del cambio clim&aacute;tico y la variabilidad clim&aacute;tica a trav&eacute;s de la detecci&oacute;n y cuantificaci&oacute;n de tendencias de cambio en las series de tiempo de temperaturas y precipitaciones registradas por las estaciones del IDEAM localizadas en las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita y el estudio de la variabilidad clim&aacute;tica. El an&aacute;lisis de las se&ntilde;ales de cambio clim&aacute;tico responde a una escala regional y local, que resulta una alternativa a los modelos globales de circulaci&oacute;n que generan resultados a escala general. Para cuantificar las tendencias detectadas y estimar la magnitud de las alteraciones clim&aacute;ticas en los &uacute;ltimos a&ntilde;os se utiliza la estad&iacute;stica no-param&eacute;trica (Castro y Carvajal-Escobar, 2010) y un proceso de interpolaci&oacute;n a trav&eacute;s del m&eacute;todo de Distancia Inversa Ponderada (IDW), para modelar la distribuci&oacute;n espacial de las tendencias clim&aacute;ticas en la zona de estudio. Se evalu&oacute;, adem&aacute;s, la bondad de ajuste del m&eacute;todo de interpolaci&oacute;n a trav&eacute;s de la t&eacute;cnica de validaci&oacute;n cruzada y se obtuvo una serie de conclusiones que pueden servir de base para la formulaci&oacute;n de estrategias de mitigaci&oacute;n y adaptaci&oacute;n a los impactos cambio clim&aacute;tico y la variabilidad clim&aacute;tica.  </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>RESULTADOS</b></font> </p>     <p> <b>Cambio clim&aacute;tico y variabilidad clim&aacute;tica </b> </p>     <p> El calentamiento observado en los &uacute;ltimos 50 a&ntilde;os es probablemente mayor que en cualquier otro periodo similar en los &uacute;ltimos 1.300 a&ntilde;os. La temperatura global aument&oacute; 0,74°C entre 1906 y 2005 (mayor que el 0,6°C registrado entre 1901 y 2000) y la tendencia de calentamiento de los &uacute;ltimos 50 a&ntilde;os es de 0,13°C por d&eacute;cada. Seg&uacute;n Gay, Estrada y S&aacute;nchez (2008), a partir de 1977 la tasa de incremento en las temperaturas globales es 5 veces mayor, mientras que en el caso de las temperaturas del hemisferio norte, dicha tasa ha aumentado en m&aacute;s de 8 veces a partir de 1985. </p>     <p> Seg&uacute;n el Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) el cambio clim&aacute;tico es la &quot;variaci&oacute;n del estado del clima identificable (por ejemplo, mediante pruebas estad&iacute;sticas) en las variaciones del valor medio y/o en la variabilidad de sus propiedades, que persiste durante largos per&iacute;odos de tiempo, generalmente decenios o per&iacute;odos m&aacute;s largos&quot; (<a href="http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/annexessanexo-2-1.html"  target="_blank">http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/annexessanexo-2-1.html</a>). El cambio clim&aacute;tico puede deberse a procesos internos naturales, a forzamientos externos o a cambios antrop&oacute;genos persistentes de la composici&oacute;n de la atm&oacute;sfera o del uso de la tierra.  </p>     <p> En cuanto a la variabilidad clim&aacute;tica, responde a las fluctuaciones del clima que a trav&eacute;s de los a&ntilde;os y desde &eacute;pocas remotas se han presentado en diversas escalas de tiempo y espacio. </p>     <p> Tales fluctuaciones se originan, generalmente, por modificaciones en la forma de interacci&oacute;n entre los distintos componentes del sistema clim&aacute;tico y por cambios en los factores radiativos forzantes (Pab&oacute;n, 1998). La variabilidad clim&aacute;tica se evidencia en per&iacute;odos de tiempo relativamente cortos, lo cual la diferencia del cambio clim&aacute;tico, y se manifiesta en valores de variables climatol&oacute;gicas como la temperatura y la precipitaci&oacute;n, las cuales son comparadas con un valor normal<a href="#a7" name="a7b"><sup>7</sup></a>. La secuencia de estas oscilaciones alrededor de los valores normales, se conoce como variabilidad clim&aacute;tica y su valoraci&oacute;n se logra mediante la determinaci&oacute;n de las anomal&iacute;as (Montealegre y Pab&oacute;n, 2000). </p>     <p> Seg&uacute;n Boshell, Le&oacute;n y Pe&ntilde;a (2011), se reconocen las siguientes escalas temporales de la variabilidad clim&aacute;tica: </p>     <p> &bull; Escala intra-estacional (veranillos e intensificaci&oacute;n de las lluvias).    <br> &bull; Escala estacional (estaciones lluviosas y secas).    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> &bull; Escala interanual (teleconexiones y ciclos de m&aacute;s de un a&ntilde;o de duraci&oacute;n).    <br> &bull; Escala interdecadal (fluctuaciones clim&aacute;ticas). </p>     <p> Se considera que la variabilidad y el cambio clim&aacute;tico tienen una relaci&oacute;n directa y que interact&uacute;an constantemente asociados a los cambios en el forzamiento radiativo no natural, que tiene su origen en el efecto invernadero antropog&eacute;nico. En general, se puede decir que el cambio clim&aacute;tico vuelve m&aacute;s extremos e intensos los fen&oacute;menos de variabilidad clim&aacute;tica, siendo posible en los pr&oacute;ximos a&ntilde;os un aumento de eventos extremos clim&aacute;ticos (que desencadenan inundaciones, deslizamientos e incendios forestales) asociados a los fen&oacute;menos ENSO (El Ni&ntilde;o–La Ni&ntilde;a) (<a href="#f1">Figura 1</a>). </p>     <p>     <center><a name="f1"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f1.jpg"></a></center> </p>     <p> <b>Aspectos metodol&oacute;gicos del desarrollo procedimental</b>  </p>     <p> El &aacute;rea de estudio del presente trabajo corresponde a las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita ubicadas en el departamento de Norte de Santander, que son de car&aacute;cter binacional (por ser compartidas con la Rep&uacute;blica Bolivariana de Venezuela). A continuaci&oacute;n se presenta una descripci&oacute;n general de cada cuenca. </p>     <p> La cuenca del r&iacute;o Zulia se localiza en la parte media del departamento de Norte de Santander, en la vertiente oriental de la Cordillera Oriental colombiana (Infante, 2008a). Esta es una cuenca binacional, debido a que sus aguas en la parte baja de la cuenca contin&uacute;an fluyendo sobre territorio venezolano. La cuenca se ubica entre la coordenadas planas Norte: 1&#39;290.000 y 1&#39;430.000 y Este: 1&#39;118.000 y 1&#39;190.000, con origen en el Observatorio Astron&oacute;mico Nacional. Esta cuenca tiene una extensi&oacute;n de 348541 hect&aacute;reas (ha) (3485,4 km<sup>2</sup>) que corresponde al 15,7% del territorio del departamento de Norte de Santander y finaliza en el municipio de Puerto Santander donde el r&iacute;o Zulia se empieza a extender en territorio venezolano. La extensi&oacute;n de su territorio abarca cotas altitudinales entre los 50 y los 4200 msnm con pendientes que van desde 0% (plana) hasta mayores a 75% (muy escarpada). El cauce principal se forma en el municipio de Arboledas en donde confluyen los r&iacute;os Arboledas y Cucutilla.  </p>     <p> La cuenca del r&iacute;o Pamplonita se encuentra ubicada en la vertiente oriental de la Cordillera Oriental de Colombia, al sureste del departamento de Norte de Santander (Infante, 2008b) (<a href="#f4">Figura 4</a>). La cuenca posee el margen izquierdo del r&iacute;o T&aacute;chira, corriente que sirve como l&iacute;mite internacional entre Colombia y la rep&uacute;blica de Venezuela. Esta cuenca est&aacute; comprendida entre coordenadas planas Norte: 1&#39;300.000 y 1&#39;415.000 y Este: 1&#39;150.000 y 1&#39;195.000. Comprende una extensi&oacute;n de 134536 ha (1345,4 km<sup>2</sup>) que corresponden al 6% del &aacute;rea departamental (Arango et al., 2006). Su territorio, que se encuentra entre los 50 y los 3550 msnm, presenta una forma alargada en direcci&oacute;n suroeste-noreste. El cauce principal se forma en el municipio de Pamplona en la confluencia de las quebradas El Rosal y Navarro que forman la quebrada El Volc&aacute;n, y finaliza cerca del centro poblado de Puerto Villamizar en el municipio de C&uacute;cuta al confluir en el r&iacute;o Zulia. Este r&iacute;o vierte sus aguas al r&iacute;o Catatumbo y llega a la vertiente del Caribe en el Lago de Maracaibo, en el estado Zulia en Venezuela. </p>     <p> Con ayuda de un Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fico (SIG) y a partir de la capa del cat&aacute;logo de estaciones del IDEAM (2013), fueron preseleccionadas las estaciones con informaci&oacute;n de precipitaciones y temperaturas a incluir en el an&aacute;lisis de variabilidad clim&aacute;tica. La selecci&oacute;n se realiz&oacute; a partir de un b&uacute;fer de 30 km a partir del l&iacute;mite de la cuenca de los r&iacute;os Pamplonita y Zulia, con el fin de incluir en la selecci&oacute;n estaciones vecinas que permiten hacer an&aacute;lisis m&aacute;s robustos para el &aacute;rea de inter&eacute;s y disminuir la probabilidad de dejar alguna zona sin informaci&oacute;n. (<a href="#f2">Figura 2</a>). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>     <center><a name="f2"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f2.jpg"></a></center> </p>     <p> De esta manera, en el desarrollo del trabajo, se identificaron 170 estaciones clim&aacute;ticas potenciales. Se incluyeron en el an&aacute;lisis 60 estaciones IDEAM con un periodo m&iacute;nimo de extensi&oacute;n del registro de 30 a&ntilde;os cada una, como sugiere la Organizaci&oacute;n Meteorol&oacute;gica Mundial (OMM). El n&uacute;mero y tipo de estaciones utilizadas se muestra a continuaci&oacute;n: </p>     <p>     <center><a name="t1"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t1.jpg"></a></center> </p>     <p> Para llevar a cabo el estudio, se procedi&oacute; a adelantar las siguientes acciones:  </p>     <p> a) Control de calidad por medio de la verificaci&oacute;n de grandes errores, de la coherencia interna y de la coherencia temporal. En la verificaci&oacute;n de grandes errores se comprobaron los siguientes l&iacute;mites para los datos en las series del IDEAM: Precipitaci&oacute;n: &gt;0 (mm) y Temperatura: de 0 a 50°C (este rango es seg&uacute;n el &aacute;rea a trabajar), mientras que en la comprobaci&oacute;n de la coherencia interna, se defini&oacute; el umbral de desviaciones est&aacute;ndar a 3<i>d</i> y 4<i>d</i> para identificar datos extraordinarios y evaluar si corresponden a un evento extremo o a un error digital. En cuanto a la coherencia temporal, se evalu&oacute; la secuencia temporal de informaci&oacute;n de observaciones mediante m&eacute;todos estad&iacute;sticos y f&iacute;sicos, comprobando valores iguales consecutivos y al menos dos a&ntilde;os con un m&iacute;nimo de 5 datos similares. </p>     <p>  b) Verificaci&oacute;n de la coherencia espacial/temporal por medio de la evaluaci&oacute;n de outliers y/o eventos extremos en las series y su relaci&oacute;n con los fen&oacute;menos ENSO. </p>     <p> c) Comprobaci&oacute;n de la homogeneidad de las series, para lo cual se realiz&oacute; en primer lugar un proceso de regionalizaci&oacute;n, clusterizaci&oacute;n o zonificaci&oacute;n de las estaciones por patrones clim&aacute;ticos (distribuci&oacute;n y vol&uacute;menes de lluvia o valores de temperatura), para luego aplicar el tests de homogeneidad por regiones o clusters (Dobles masas, Prueba F y t para varianza y medias, SNHT test (Standard Normal Homogeneity Test) o Alexandersson para detectar cambios en las series. </p>     <p> d) Completado de datos faltantes a trav&eacute;s del m&eacute;todo de las proporciones (Paulhus y Kohler, 1952 citado por Guijarro, 2011), el cual, utiliza la t&eacute;cnica de interpolaci&oacute;n espacial y los valores de las variables registradas en estaciones vecinas dando ponderaci&oacute;n a la distancia entre estaciones. En este proceso se utiliz&oacute; el programa Climatol, desarrollado como software libre con licencia GNU-GPL para usar sobre el c&oacute;digo R (Guijarro, 2011). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> e) Verificaci&oacute;n, mediante el test de McCuen (sugerido por el IDEAM), el cual detecta cuando las medias anuales de las series observadas y las series complementadas difieren en m&aacute;s del 10%, lo cual permite rechazar el dato complementado. La f&oacute;rmula de este Test es: (Pxf – Pxi) * 100 / Pxi, donde Pxf es el promedio de los datos completados para el mes x y Pxi es el promedio inicial de los datos para el mes x. </p>     <p> f) Estimaci&oacute;n de tendencias de cambio clim&aacute;tico, mediante m&eacute;todo gr&aacute;fico, comparando los valores medios mensuales de las normales climatol&oacute;gicas 61-90, 71-00, 81-10, y mediante el m&eacute;todo estad&iacute;stico no param&eacute;trico de Sen (Sen, 1968) y la significancia estad&iacute;stica gracias al test de Mann-Kendall (MK Test) (Mann, 1945; Kendall, 1975): </p>     <p>     <center><a name="e1"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10e1.jpg"></a></center> </p>     <p> Donde b es la estimaci&oacute;n de la pendiente de una tendencia, <b><i>Xi</i></b> es el dato medido en el tiempo <b><i>i</i></b>, <b><i>Xj</i></b> es el dato medido en el tiempo <b><i>j</i></b>, e <b><i>i</i></b> es el tiempo despu&eacute;s del tiempo <b><i>j</i></b>.  g) An&aacute;lisis y espacializaci&oacute;n de la variabilidad clim&aacute;tica. A trav&eacute;s de la t&eacute;cnica de an&aacute;lisis compuesto se determin&oacute; la relaci&oacute;n entre los eventos ENOS (El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a) y la variaci&oacute;n de la temperatura y la precipitaci&oacute;n en las cuencas. Dicha t&eacute;cnica se basa en el &Iacute;ndice Oce&aacute;nico Ni&ntilde;o (ONI), calculado por la NOAA (National Oceanic and Atmosphere Administration) a partir de datos clim&aacute;ticos para cada estaci&oacute;n y a partir del c&aacute;lculo de terciles (NOAA, 2013), teniendo en cuenta que el tercil inferior define la categor&iacute;a de la variable analizada con valores &quot;por debajo de lo normal&quot;, el tercil superior define la categor&iacute;a de la variable analizada que registra valores en el rango &quot;normal&quot; y el tercil superior define la categor&iacute;a de la variable analizada con valores &quot;por encima de lo normal&quot;. El ONI en la regi&oacute;n 3.4 a partir de las temperaturas superficiales del mar, permiti&oacute; conocer la presencia o ausencia de los eventos Ni&ntilde;o y Ni&ntilde;a y predecir su evoluci&oacute;n (<a href="#f3">Figura 3</a>).  </p>     <p> Con los resultados obtenidos se generaron mapas de la probabilidad de la ocurrencia de la variable en cada categor&iacute;a (por encima, dentro y por debajo de lo normal) por trimestres para los eventos ENSO, utilizando el m&eacute;todo de interpolaci&oacute;n IDW. Estas salidas cartogr&aacute;ficas permiten identificar zonas con diversas probabilidades de ocurrencia de alteraciones de los valores clim&aacute;ticos durante eventos ENSO.  </p>     <p>     <center><a name="f3"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f3.jpg"></a></center> </p>     <p> <b>An&aacute;lisis y espacializaci&oacute;n del cambio clim&aacute;tico </b> </p>     <p> A continuaci&oacute;n se presentan los resultados relacionados con cambio clim&aacute;tico en cuanto a temperatura media anual (Tm) y precipitaci&oacute;n promedio anual (PP):  </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> A trav&eacute;s del proceso de control de calidad se filtraron grandes errores en las series del IDEAM utilizadas. El proceso de homogenizaci&oacute;n permiti&oacute; identificar 2 regiones diferenciadas, una que recibe la influencia clim&aacute;tica de la <i>Orinoqu&iacute;a</i> y que se ubica hac&iacute;a el suroriente, otra que se localiza en al <i>sur y centro de la cuenca Pamplonita</i>. En la <a href="#f4">Figura 4</a> se muestra la zonificaci&oacute;n de las estaciones de acuerdo a la estacionalidad y cantidad de lluvias. </p>     <p>     <center><a name="f4"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f4.jpg"></a></center> </p>     <p> Se rechaz&oacute; una estaci&oacute;n para temperatura media anual (Carmen de Tonchal&aacute;) y para precipitaci&oacute;n promedio anual cinco (5): Cornejo (16020190), Planadas (16020340), San Gil (16030060), Lourdes (16030080) y Divisiones (16030140). En la <a href="#f6">Figura 6</a> se presenta un ejemplo de serie no homog&eacute;nea descartada. </p>     <p>     <center><a name="f5"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f5.jpg"></a></center> </p>     <p> Los datos con control de calidad, inhomogenidades corregidas y datos completos fueron posteriormente utilizados en los an&aacute;lisis de cambio y variabilidad clim&aacute;tica para la cuenca del r&iacute;o Pamplonita. En la Figura 6 se presenta un ejemplo de serie completada (l&iacute;nea roja). </p>     <p>     <center><a name="f6"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f6.jpg"></a></center> </p>     <p> Utilizando el test de McCuen se comprobaron los valores completados sin encontrar valores que superar&aacute;n el umbral del 10%. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> La estimaci&oacute;n de tendencias de cambio clim&aacute;tico, representadas en la temperatura media anual (Tm), se llev&oacute; a cabo a trav&eacute;s del m&eacute;todo gr&aacute;fico, a trav&eacute;s del cual se identificaron tendencias positivas de aumento de la temperatura en las estaciones analizadas (l&iacute;nea roja corresponde a la normal climatol&oacute;gica 1981-2010). En la <a href="#f7">Figura 7</a> se muestran los resultados para la estaci&oacute;n Cinera Villa Olga en C&uacute;cuta. </p>     <p>     <center><a name="f7"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f7.jpg"></a></center> </p>     <p> Utilizando el m&eacute;todo no param&eacute;trico de Sen, se obtuvieron los resultados de tendencia de cambio para temperatura media anual que se observan en la <a href="#t2">Tabla 2</a>. </p>     <p>     <center><a name="t2"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t2.jpg"></a></center> </p>     <p> En general los resultados obtenidos reflejan una tendencia generalizada de aumento de la temperatura media en todas las estaciones analizadas. Trece (13) estaciones tienen un nivel de confianza estad&iacute;stica de 90%, 11 mayor al 95%, 7 del 99% y en 3 un nivel de confianza del 99,9%. Los aumentos est&aacute;n en el rango de 0,13 a 0,38°C/d&eacute;cada, con un valor medio de 0,26°C/d&eacute;cada. El promedio para todas las estaciones con tendencia incremental fue de 0,24°C/d&eacute;cada. (<a href="#f8">Figura 8</a>). </p>     <p>     <center><a name="f8"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f8.jpg"></a></center> </p>     <p> De acuerdo con la <a href="#f8">Figura 8</a>, la m&aacute;s alta tendencia de aumento de temperatura media (0,38°C/d&eacute;cada) se registr&oacute; en 2 estaciones ubicadas por debajo de los 100 msnm (TIB&Uacute; y CINERA VILLA OLGA) y en ISER PAMPLONA (0,35°C/d&eacute;cada) localizada a 2340 msnm (ISER PAMPLONA), siendo una de las de mayor altura. El efecto invernadero antr&oacute;pico, potenciado por las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) y que ha dado origen a lo que se conoce como cambio clim&aacute;tico global, sumado a procesos de deforestaci&oacute;n acelerada que se han dado en las cuencas Zulia y Pamplonita en d&eacute;cadas recientes, pueden explicar en gran medida, los aumentos de la temperatura en partes bajas y altas de la cuenca, teniendo en cuenta el efecto directo del cambio de cobertura en la reflexi&oacute;n de la radiaci&oacute;n solar, la evapotranspiraci&oacute;n y la regulaci&oacute;n h&iacute;drica (cambio clim&aacute;tico local).  </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> Los resultados de la validaci&oacute;n cruzada indican que para la variable temperatura media anual se da un buen ajuste entre los datos generados por el modelo de interpolaci&oacute;n y las tendencias clim&aacute;ticas calculadas. En la <a href="#f9">Figura 9</a>, se observan los valores de las tendencias de la variable (Measured), frente a los datos generados por el modelo de interpolaci&oacute;n IDW (Predicted). En la medida en que haya m&aacute;s separaci&oacute;n entre los puntos y la l&iacute;nea azul, existe mayor error entre lo medido y lo que predice el modelo. Para el caso de la variable temperatura media anual, no se observan diferencias muy grandes. En la <a href="#t3">Tabla 3</a>, se observa el valor del coeficiente de determinaci&oacute;n (R<sup>2</sup>) para la temperatura media anual, el cual es alto, valida el modelo de interpolaci&oacute;n y refleja que la se&ntilde;al de cambio para esta variable es clara y contundente para el territorio de las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita.  </p>     <p>     <center><a name="t3"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t3.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f9"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f9.jpg"></a></center> </p>     <p> Utilizando el m&eacute;todo no param&eacute;trico de Sen se obtuvieron los resultados para precipitaci&oacute;n promedio anual (PP). (<a href="#t4">Tabla 4</a>). </p>     <p>     <center><a name="t4"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t4a.jpg"></a></center>     <center><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t4b.jpg"></a></center>     <center><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t4c.jpg"></a></center> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> Como se puede observar, se determin&oacute; una tendencia generalizada de aumento de la precipitaci&oacute;n total anual en 41 de las 54 estaciones analizadas. En 14 de estas, se supera el nivel de confianza estad&iacute;stica de 90%, en 9 estaciones el nivel de confianza es mayor al 95% y en 4 estaciones el nivel de confianza es del 99,9%.  </p>     <p> Para las estaciones que mostraron aumento significativo de precipitaci&oacute;n por d&eacute;cada (nivel de confianza &gt;90%), este aumento est&aacute; en el rango de 10,50 a 34,78 mm/a&ntilde;o, con un valor medio de 19,628 mm/a&ntilde;o. Al promediar todas las estaciones que mostraron tendencia incremental, esta tendencia es de 11,368 mm/a&ntilde;o. Es importante destacar, que la m&aacute;s alta tendencia de aumento de precipitaci&oacute;n total anual (34,784 mm/a&ntilde;o), se registr&oacute; en la estaci&oacute;n Tib&uacute;, que es a su vez una regi&oacute;n rodeada de una gran extensi&oacute;n de bosques tropicales con algunos sectores en gran estado de conservaci&oacute;n y que registra tambi&eacute;n elevados vol&uacute;menes de precipitaciones, es decir, una zona h&uacute;meda que se volver&iacute;a m&aacute;s h&uacute;meda, lo cual es consistente con lo que indica el IPCC (2007), es de esperar que las zonas secas sean cada vez m&aacute;s secas y las m&aacute;s lluviosas reciban mayores precipitaciones. En las estaciones que registran disminuciones de la precipitaci&oacute;n total anual no se obtuvo significancia estad&iacute;stica superior al 90%, y sus valores fluct&uacute;an entre -12,675 mm/a&ntilde;o y -0,018 mm/a&ntilde;o. </p>     <p> En general, sin tener en cuenta el nivel de confianza estad&iacute;stica, la tasa de cambio promedio para la variable precipitaci&oacute;n total anual en la zona de estudio fue de 7,844 mm/a&ntilde;o. La <a href="#f10">Figura 10</a> muestra la distribuci&oacute;n espacial de los cambios que ha registrado la precipitaci&oacute;n total anual en las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita (utilizando el m&eacute;todo de interpolaci&oacute;n IDW), observ&aacute;ndose que en casi toda la extensi&oacute;n de la cuenca se observan aumentos de 0 a 150 mm por d&eacute;cada en la lluvia media anual y que se representan con los colores amarillos y verdes. En algunos sectores puntuales se observan aumentos por encima de estos valores, pero parecen obedecer a singularidades clim&aacute;ticas o a problemas de calidad de las estaciones y se encuentran en los municipios de C&uacute;cuta y Puerto Santander. </p>     <p>     <center><a name="f10"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f10.jpg"></a></center> </p>     <p> Las mayores variaciones se dan al norte de la cuenca, municipios de C&uacute;cuta y Puerto Santander, y las menores al sur y centro, partes alta y media de las cuencas con aumentos de 0 a 100 mm por d&eacute;cada en los municipios de Pamplona, Herr&aacute;n, Ragonval&iacute;a, y Chin&aacute;cota. </p>     <p> Aunque estos aumentos son significativos para las cuencas, pueden estar altamente influenciados por el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a 2010-2011, durante el cual se registraron las mayores precipitaciones hist&oacute;ricas en gran parte del pa&iacute;s y la cuenca, y cuyos registros pudieron alterar la tendencia que se ten&iacute;a hasta antes de su ocurrencia, por lo cual an&aacute;lisis de variabilidad clim&aacute;tica al interior del a&ntilde;o e interanual asociada a los fen&oacute;menos ENSO, son necesarios. Es importante diferenciar si estos aumentos de lluvias se distribuyen uniformemente a trav&eacute;s del a&ntilde;o o si caen todos en un evento extremo puntual, caso en el cual el impacto puede ser mayor. </p>     <p> Los resultados de la validaci&oacute;n cruzada indican que para la variable precipitaci&oacute;n se da un buen ajuste entre los datos generados por el modelo de interpolaci&oacute;n y las tendencias clim&aacute;ticas calculadas. En <a href="#f11">Figura 11</a> se observan los valores de las tendencias de la variable (Measured), frente a los datos generados por el modelo de interpolaci&oacute;n IDW (Predicted). En la medida en que haya m&aacute;s separaci&oacute;n entre los puntos y la l&iacute;nea azul existe mayor error entre lo medido y lo que predice el modelo. Para el caso de la variable precipitaci&oacute;n media anual, no se observan diferencias muy grandes. En la <a href="#t5">Tabla 5</a>, se observan los valores del coeficiente de determinaci&oacute;n (R<sup>2</sup>) para la precipitaci&oacute;n media anual, el cual no es muy alto, por lo que es necesario buscar la forma de mejorar la confiabilidad de los mapas. </p>     <p>     <center><a name="t5"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10t5.jpg"></a></center> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>     <center><a name="f11"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f11.jpg"></a></center> </p>     <p> <b>An&aacute;lisis y espacializaci&oacute;n de la variabilidad clim&aacute;tica</b> </p>     <p> El proceso de estudio de la variabilidad clim&aacute;tica se realiz&oacute; por evento (Neutro, Ni&ntilde;o y Ni&ntilde;a) para cada trimestre agroclim&aacute;tico: Diciembre-Enero-Febrero (DEF), Marzo-Abril-Mayo (MAM), Junio-Julio-Agosto (JJA), Septiembre-Octubre-Noviembre (SON). Los resultados se muestran a continuaci&oacute;n: </p>     <p> Las alteraciones m&aacute;s significativas de la temperatura media bajo la influencia de un evento neutral se dan en los trimestres DEF y MAM indicando una alta probabilidad de que las temperaturas se comporten dentro de lo normal (color verde y amarillo). El trimestre JJA es el menos significativo en cuanto a la se&ntilde;al del ENSO, en el cual se tienen amplios sectores (tonos azules) que no reflejan un comportamiento clim&aacute;tico coherente con lo esperado bajo per&iacute;odos de neutralidad por indicar comportamiento de la temperatura por encima de lo normal (<a href="#f12">Figura 12</a> y <a href="#f13">Figura 13</a>). </p>     <p>     <center><a name="f12"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f12.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f13"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f13.jpg"></a></center> </p>     <p> Las alteraciones m&aacute;s significativas de la temperatura media bajo la influencia de un evento La Ni&ntilde;a se dan en los trimestres DEF y MAM indicando una probabilidad entre 20% y 100% (ligera a fuerte) de que las temperaturas se comporten por debajo de lo normal (tonos azules). Los trimestres JJA y SON son los menos significativos en cuanto a la se&ntilde;al del ENSO, en el cual se tienen sectores (tonos verdes) que no reflejan un comportamiento clim&aacute;tico coherente con lo esperado bajo el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a por indicar comportamiento de la temperatura dentro de lo normal (<a href="#f14">Figura 14</a> y <a href="#f15">Figura 15</a>). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>     <center><a name="f14"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f14.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f15"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f15.jpg"></a></center> </p>     <p> Las alteraciones m&aacute;s significativas de la temperatura media bajo la influencia de un evento El Ni&ntilde;o se dan en los trimestres DEF y MAM indicando una ligera a alta probabilidad (entre 20% y 100%) de que las temperaturas se comporten por encima de lo normal (colores naranja y rojo). El trimestre JJA es el menos significativo en cuanto a la se&ntilde;al del ENSO por indicar comportamiento de la temperatura dentro de lo normal (<a href="#f16">Figura 16</a> y <a href="#f17">Figura 17</a>). </p>     <p>     <center><a name="f16"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f16.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f17"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f17.jpg"></a></center> </p>     <p> En general la <b>precipitaci&oacute;n</b> bajo periodos de neutralidad muestra una tendencia a comportarse dentro de lo normal (colores verde y amarillo) a excepci&oacute;n de los trimestres MAM y JJA en algunos sectores de las cuencas, cuya probabilidad es ligera a que las lluvias se comporten por encima de lo normal (color azul). (<a href="#f18">Figura 18</a> y <a href="#f19">Figura 19</a>). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>     <center><a name="f18"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f18.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f19"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f19.jpg"></a></center> </p>     <p> En general se observa que las alteraciones m&aacute;s significativas de la precipitaci&oacute;n bajo la influencia de un evento La Ni&ntilde;a se dan en los trimestres DEF y JJA indicando una ligera a alta probabilidad (entre 20% y 80%) de que las lluvias se comporten por encima de lo normal (tonos azules). Nuevamente el trimestre MAM no es significativo en cuanto a la se&ntilde;al del ENSO, y no se refleja un comportamiento clim&aacute;tico coherente con lo esperado (tendencia a que las lluvias se comporten dentro de lo normal). (<a href="#f20">Figura 20</a> y <a href="#f21">Figura 21</a>). </p>     <p>     <center><a name="f20"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f20.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f21"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f21.jpg"></a></center> </p>     <p> Las alteraciones m&aacute;s significativas de la precipitaci&oacute;n bajo la influencia de un evento El Ni&ntilde;o se dan en los trimestres DEF y JJA indicando una ligera a alta probabilidad (entre -80% y -20%) de que las lluvias se comporten por debajo de lo normal (tonos caf&eacute;s y amarillos), en gran parte del &aacute;rea de las cuencas. Nuevamente el trimestre MAM no es significativo en cuanto a la se&ntilde;al del ENSO, y no se refleja un comportamiento clim&aacute;tico coherente con lo esperado bajo el fen&oacute;meno El Ni&ntilde;o (tendencia a que las lluvias se comporten dentro de lo normal). (<a href="#f22">Figura 22</a> y <a href="#f23">Figura 23</a>). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>     <center><a name="f22"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f22.jpg"></a></center> </p>     <p>     <center><a name="f23"><img src="img/revistas/luaz/n40/n40a10f23.jpg"></a></center> </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>CONCLUSIONES</b></font> </p>     <p> Las cuencas de los r&iacute;os Pamplonita y Zulia son altamente vulnerables a los efectos actuales y esperados del cambio clim&aacute;tico y de la variabilidad clim&aacute;tica, donde se han detectado aumentos para el per&iacute;odo 1981-2010 de entre 0,1°C y 0,4°C por d&eacute;cada para la temperatura media y de 0 a 250 mm/d&eacute;cada en las precipitaciones medias anuales, con una distribuci&oacute;n diferenciada en el territorio de las cuencas pero que se caracteriza porque las zonas secas recibir&aacute;n menos lluvias y las zonas h&uacute;medas mayores precipitaciones. </p>     <p> La tendencia de aumento de la temperatura es clara para el &aacute;rea de las cuencas Zulia y Pamplonita, sin embargo, para la variable precipitaci&oacute;n, aunque a nivel estad&iacute;stico se ha registrado tendencia positiva, este resultado parece estar ampliamente influenciado por el fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a 2010-2011, el cual aument&oacute; significativamente los vol&uacute;menes de lluvias a nivel intra-anual e interanual y, por ende, sumado a otros episodios La Ni&ntilde;a registrados en el per&iacute;odo bajo an&aacute;lisis (1980-2011) denotan una tendencia al aumento generalizado de las lluvias en el &aacute;rea de la cuenca. Sin embargo, a diferencia de la temperatura, un an&aacute;lisis m&aacute;s profundo de la precipitaci&oacute;n requerir&iacute;a un tratamiento diferente a escala de variabilidad clim&aacute;tica, para conocer el impacto directo en la distribuci&oacute;n espacial y temporal sobre el territorio (totales anuales no es lo mejor). </p>     <p> A nivel regional, en las cuencas de los r&iacute;os Pamplonita y Zulia se cuenta con dos patrones clim&aacute;ticos diferentes, que inciden en un comportamiento diferenciado a la influencia de los fen&oacute;menos ENSO. Existe un patr&oacute;n de la regi&oacute;n Andina, con dos temporadas de lluvias y dos de menores lluvias (&quot;secas&quot;) que predomina en casi toda la extensi&oacute;n de las cuencas (sur, occidente y norte) y un patr&oacute;n de la Orinoqu&iacute;a que se presenta en el suroriente (sectores de Herr&aacute;n) y que se caracteriza por un comportamiento monomodal donde los eventos ENSO no parecen relacionarse de forma clara con las variaciones en el clima. </p>     <p> La variabilidad clim&aacute;tica extrema es un problema de gran complejidad que afecta a las cuencas, como se demostr&oacute; en la ola invernal 2010-2011 bajo fen&oacute;meno de La Ni&ntilde;a, donde los deslizamientos y las inundaciones generaron grandes p&eacute;rdidas a nivel regional e incomunicaron totalmente al departamento del resto del pa&iacute;s.  </p>     <p> En general, en una fase neutro del ENSO, a lo largo del a&ntilde;o se esperar&iacute;a que en gran parte de las cuencas Zulia y Pamplonita las condiciones clim&aacute;ticas (temperatura y precipitaci&oacute;n) se encuentran cercanas al promedio, en una fase de calentamiento (El Ni&ntilde;o), la temperatura media se comporta por encima del promedio y la precipitaci&oacute;n acumulada por debajo del promedio, y ante una fase de enfriamiento (La Ni&ntilde;a) la temperatura media se comporta por debajo del promedio y la precipitaci&oacute;n acumulada por encima del promedio. Sin embargo, la intensidad y se&ntilde;al del ENSO no es igual en todos los trimestres, encontr&aacute;ndose mayor correlaci&oacute;n para los trimestres DEF y MAM y menor correlaci&oacute;n para SON y JJA en el caso de la temperatura media y para el caso de la precipitaci&oacute;n acumulada mayor correlaci&oacute;n para los trimestres DEF, JJA y SON y menor correlaci&oacute;n para MAM. Se esperar&iacute;a que durante estos trimestres se registren de forma diferenciada en el territorio los mayores problemas, sea por mayores temperaturas, sequ&iacute;a e incendios forestales (El Ni&ntilde;o) o por lluvias extremas, inundaciones y deslizamientos (La Ni&ntilde;a). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> Con base en la distribuci&oacute;n de los cambios permanentes en la temperatura y las precipitaciones y a las variaciones extremas a nivel intra-anual e interanual, se deben implementar medidas viables de mitigaci&oacute;n y adaptaci&oacute;n a los efectos del clima, las cuales deben vincular a todos los actores regionales p&uacute;blicos, privados, comunitarios, no gubernamentales y de la academia con el prop&oacute;sito de elaborar los planes regionales de adaptaci&oacute;n a los efectos del clima. Estos planes deben ser articulados con los planes de ordenamiento de cuencas hidrogr&aacute;ficas y aunar esfuerzos para la implementaci&oacute;n de las medidas de adaptaci&oacute;n que se construyan de forma participativa. </p>     <p>  Un paso fundamental hacia la adaptaci&oacute;n que se debe dar a nivel regional est&aacute; orientado a mejorar la generaci&oacute;n y divulgaci&oacute;n de informaci&oacute;n hidrometeorol&oacute;gica a nivel regional con equipos autom&aacute;ticos que permitan el monitoreo en tiempo real del clima. A trav&eacute;s de esto, se pueden consolidar sistemas de alerta clim&aacute;tica temprana participativos (SATP), que con el concurso de t&eacute;cnicos y comunidades pueden ayudar a preparar mejor el territorio y hacer la cuenca menos vulnerable a los efectos de la variabilidad y el cambio clim&aacute;tico. </p>     <p> <hr> </p>     <p> <font face="verdana" size="3"><b>REFERENCIAS</b></font> </p>     <p>     <!-- ref --><blockquote>&bull; Alzate, D.F. (2014). <i>Se&ntilde;ales de cambio y de variabilidad clim&aacute;tica en las Cuencas de los R&iacute;os Zulia y Pamplonita e identificaci&oacute;n de medidas de adaptaci&oacute;n potenciales</i>. Tesis de Maestr&iacute;a, Mag&iacute;ster en Ingenier&iacute;a Ambiental. Universidad de Pamplona. Pamplona.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S1909-2474201500010001000001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </p>     <!-- ref --><p> &bull; Arango, D., Gonz&aacute;lez, C., Hern&aacute;ndez, L., Infante, H., Murillo, S., P&aacute;ez, A. y Olaya, D. (2006). <i>Determinaci&oacute;n de algunas variables consideradas dentro de la etapa del diagn&oacute;stico del Plan de Ordenaci&oacute;n y Manejo de la Cuenca del R&iacute;o Pamplonita. Fase 1</i>. C&uacute;cuta: Corporaci&oacute;n Aut&oacute;noma Regional de la Frontera Nororiental (CORPONOR).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S1909-2474201500010001000002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; Becher, M. (2012). <i>Percepci&oacute;n e Impacto del Cambio Clim&aacute;tico – Conflictos socio-ambientales en Norte de Santander. CERCAPAZ – Componente 3: Gesti&oacute;n de Conflictos Ambientales</i>. Stuttgart, Alemania: IP-Consult/Sociedad Alemana para la Cooperaci&oacute;n Internacional GIZ.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S1909-2474201500010001000003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </p>     <!-- ref --><p> &bull; Boshell, F., Le&oacute;n, G. y Pe&ntilde;a, A. (2011). <i>Metodolog&iacute;as para generar y utilizar informaci&oacute;n meteorol&oacute;gica a nivel subnacional y local frente al cambio clim&aacute;tico</i>. Serie Manuales / Manual No. 4. Programa AACC – &quot;Adaptaci&oacute;n de la agricultura y del aprovechamiento de aguas de la agricultura al cambio clim&aacute;tico en los Andes&quot;. Pa&iacute;ses Andinos 2010-2013. GIZ GmbH–Deutsche Gesellschaft f&uuml;r Internationale Zusammenarbeit. Per&uacute;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S1909-2474201500010001000004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->. </p>     <!-- ref --><p> &bull; Castro, L.M. y Carvajal-Escobar, Y. (2010). An&aacute;lisis de tendencia y homogeneidad de series climatol&oacute;gicas. <i>Ingenier&iacute;a de Recursos Naturales y del Ambiente</i>, 9, 15-25.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S1909-2474201500010001000005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; Costa, C. (2007). La adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico en Colombia. <i>Revista de Ingenier&iacute;a</i>, 26, 74-80.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S1909-2474201500010001000006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; CPC-NOAA. (2013). Climate Prediction Center. Recuperado de  <a href="http://www.cpc.ncep.noaa.gov/"  target="_blank">http://www.cpc.ncep.noaa.gov/</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S1909-2474201500010001000007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> &bull; Gay, C., Estrada, F. y S&aacute;nchez, A. (2008). <i>Gu&iacute;a para la generaci&oacute;n de escenarios de cambio clim&aacute;tico a escala regional</i>. M&eacute;xico: Centro de Ciencias de la Atm&oacute;sfera, UNAM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S1909-2474201500010001000008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p> &bull; Guijarro, J.A. (2011, Junio). User's guide to climatol. Islas Baleares, Espa&ntilde;a.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S1909-2474201500010001000009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; IDEAM. (2010). Cambio Clim&aacute;tico en Temperatura, Precipitaci&oacute;n y Humedad Relativa para Colombia usando Modelos Meteorol&oacute;gicos de Alta Resoluci&oacute;n Panorama 2011-2100. Nota T&eacute;cnica IDEAM–METEO/005-2010. Bogot&aacute;: Ed. Ruiz, J.F. Recuperado de <a href="http://www.cambioclimatico.gov.co/jsp/loader.jsf?lServicio=Publicaciones&amp;lTipo=publicaciones&amp;lFuncion=loadContenidoPublicacion&amp;id=1371"  target="_blank">http://www.cambioclimatico.gov.co/jsp/loader.jsf?lServicio=Publicaciones&amp;lTipo=publicaciones&amp;lFuncion=loadContenidoPublicacion&amp;id=1371</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S1909-2474201500010001000010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> &bull; IDEAM. (2013, mayo). Cat&aacute;logo Nacional de Estaciones. Bogot&aacute;, Colombia. Disponible en <a href="http://www.ideam.gov.co"  target="_blank">http://www.ideam.gov.co</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S1909-2474201500010001000011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> &bull; Infante, H.A. (2008a). <i>S&iacute;ntesis de Diagn&oacute;stico Cuenca del R&iacute;o Zulia 2 Versi&oacute;n. Plan de Ordenaci&oacute;n y Manejo de la Cuenca del R&iacute;o Zulia</i>. C&uacute;cuta: CORPONOR.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S1909-2474201500010001000012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; ________. (2008b). S&iacute;ntesis de Diagn&oacute;stico Cuenca del R&iacute;o Pamplonita 2 Versi&oacute;n. Plan de Ordenaci&oacute;n y Manejo de la Cuenca del R&iacute;o Pamplonita. C&uacute;cuta: CORPONOR.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S1909-2474201500010001000013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </p>     <!-- ref --><p> &bull; IPCC. (2007). <i>Cambio clim&aacute;tico 2007: Informe de s&iacute;ntesis. Contribuci&oacute;n de los Grupos de trabajo I, II y III al Cuarto Informe de evaluaci&oacute;n del Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) o Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Clim&aacute;tico</i>. Ginebra, Suiza: IPCC. 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Nonparametric tests against trend. <i>Econom&eacute;trica</i>, 13, 245-259.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000184&pid=S1909-2474201500010001000016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; Montealegre, J. y Pab&oacute;n, J. (2000). La Variabilidad Clim&aacute;tica Interanual asociada al ciclo El Ni&ntilde;o-La Ni&ntilde;a–Oscilaci&oacute;n del Sur y su efecto en el patr&oacute;n pluviom&eacute;trico de Colombia. <i>Meteorolog&iacute;a. Colombia</i>, 2, 7-21. ISSN 0124-6984. Bogot&aacute;, D.C. - Colombia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000186&pid=S1909-2474201500010001000017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; NOAA. (2013). ENSO Cycle: Recent Evolution, Current Status and Predictions Update prepared by Climate Prediction Center / NCEP. 7 October 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000188&pid=S1909-2474201500010001000018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </p>     <!-- ref --><p> &bull; Pab&oacute;n, J.D. (1998). Colombia en el ambiente global. Instituto de Hidrolog&iacute;a, Meteorolog&iacute;a y Estudios Ambientales. En <i>El Medio Ambiente en Colombia</i> (pp. 18-37). Bogot&aacute;: Instituto de Hidrolog&iacute;a, Meteorolog&iacute;a y Estudios Ambientales.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000190&pid=S1909-2474201500010001000019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; Paulhus, J. Y Kohler, M. (1952). Interpolation of missing precipitation records. <i>Month. Weath. Rev.</i>, 80, 129-133.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000192&pid=S1909-2474201500010001000020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p> &bull; PRICC. (2011). Plan Integral Regional de Cambio Clim&aacute;tico, Regi&oacute;n Bogot&aacute;-Cundinamarca. Ciudades y Cambio Clim&aacute;tico. Presentaci&oacute;n en ppt. Recuperado de <a href="http://ciudadesycambioclimatico.org/2011/Presentaciones/FranciscoCanal.pdf"  target="_blank">http://ciudadesycambioclimatico.org/2011/Presentaciones/FranciscoCanal.pdf</a>  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000194&pid=S1909-2474201500010001000021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> &bull; Sen, P.K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall&#39;s tau. <i>Journal of the American Statistical Association</i>, 63, 1379-1389.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000195&pid=S1909-2474201500010001000022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </blockquote></p>     <p> <a href="#a6b" name="a6"><sup>6</sup></a>. El Ni&ntilde;o-La Ni&ntilde;a Oscilaci&oacute;n del Sur. </p>     <p> <a href="#a7b" name="a7"><sup>7</sup></a>. La normal climatol&oacute;gica o valor normal, se utiliza para definir y comparar el clima y se representa como el valor promedio de una serie continua de mediciones de una variable climatol&oacute;gica, durante un per&iacute;odo de por lo menos 30 a&ntilde;os. La diferencia entre el valor registrado de la variable durante un a&ntilde;o en particular y su promedio se le conoce como anomal&iacute;a. </p>     <p> <b>Para citar este art&iacute;culo</b>: Alzate, D., Rojas, E., Mosquera, J. & Ram&oacute;n, J. (2015). Cambio clim&aacute;tico y variabilidad clim&aacute;tica para el periodo 1981-2010 en las cuencas de los r&iacute;os Zulia y Pamplonita, Norte de Santander – Colombia. <i>Revista Luna Azul</i>, 39, 127-153. Recuperado de <a href="http://lunazul.ucaldas.edu.co/index.php?option=content&amp;task=view&amp;id=1004"  target="_blank">http://lunazul.ucaldas.edu.co/index.php?option=content&amp;task=view&amp;id=1004</a> </p> </font>      ]]></body><back>
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