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<publisher-name><![CDATA[Universidad de los Andes.]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[El colapso de la hipótesis de estacionariedad por cambioy variabilidad climática: implicaciones para el diseño hidrológico en ingeniería]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[The Collapse of the Stationarity Hypothesis Due to Climate Change and Climate Variability: Implications for Hydrologic Engineering Design]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Traditional methods used in hydrologic engineering to estimate extreme river discharges of different return periods are based on the assumption of stationarity in the probability distribution function of the series of extreme fows. This hypothesis collapses owing to the effects of climate change, climate variability, land use/land change, and deforestation on the hydrological dynamics, which are refected into the series of hydrologic variables. We illustrate such effects on the hydrology of Colombia, and implement two models for estimating extreme river discharges using mixed probability distribution functions, which take into account the effects of climate variability on the series of extreme discharges. Application of these methods for Colombian rivers allowed us to conclude that the Mixed Type I Weibull distribution provides an adequate estimation for low fows, and the Fréchét Mixed Type I distribution for peak fows and foods]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Hidrología]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><font face="Verdana" size="3"><b>El colapso de la hip&oacute;tesis de estacionariedad por cambioy variabilidad clim&aacute;tica: implicaciones para el dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico en ingenier&iacute;a<sup><a name="nr1"></a><a href="#1">*</a></sup></b></font></p> <font face="Verdana" size="2">    <p align="center">The Collapse of the Stationarity Hypothesis Due to Climate Change and Climate Variability: Implications for Hydrologic Engineering Design</p>     <p><b>Germ&aacute;n Poveda</b><sup>(1)*</sup>,<b>Diana Milena &Aacute;lvarez</b><sup>(2)*</sup></p>     <p>(1)Ph.D. Profesor Titular.<a href="mailto:gpoveda@unal.edu.co">gpoveda@unal.edu.co</a></p>     <p>(2)Ph.D.(c). <a href="dmalvare@unal.edu.co">dmalvare@unal.edu.co</a></p>     <p>(*)Departamento de Geociencias y Medio Ambiente, Universidad Nacional de Colombia, sede Medell&iacute;n.</p> <hr>     <p><b>Palabras claves</b></p>     <p>Hidrolog&iacute;a, caudales m&aacute;ximos, caudales m&iacute;nimos, estacionariedad, Funciones de Distribuci&oacute;n de Probabilidad Mixtas.</p>     <p><b>Resumen</b></p>     <p>Los m&eacute;todos tradicionales que se usan en ingenier&iacute;a hidrol&oacute;gica para la estimaci&oacute;n de caudales extremos de distinto per&iacute;odo de retorno, est&aacute;n basadas en la hip&oacute;tesis de estacionariedad en la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidades de las series de caudales extremos. Esa hip&oacute;tesis colapsa ante los efectos del cambio clim&aacute;tico, la variabilidad clim&aacute;tica, los cambios en el uso del suelo y la deforestaci&oacute;n, en la din&aacute;mica hidrol&oacute;gica reflejada en los registros de las variables hidrol&oacute;gicas. En este trabajo mostramos las evidencias del colapso de la hip&oacute;tesis de estacionariedad usando registros hidrol&oacute;gicos de Colombia, e implementamos varios m&eacute;todos para estimar caudales extremos a trav&eacute;s de Funciones de Distribuci&oacute;n de Probabilidad Mixtas, que permiten considerar los efectos de la variabilidad clim&aacute;tica en las series de caudales extremos. Al aplicar estos modelos en los registros de caudales extremos en r&iacute;os colombianos, se encuentra que, de manera general, la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n Mixta Weibull Tipo I, presenta buenos estimativos en los caudales m&iacute;nimos extremos, y la funci&oacute;n Mixta Fr&eacute;ch&eacute;t Tipo I es adecuada para estimar caudales m&aacute;ximos extremos.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Key words</b></p>     <p>Hydrology, peak flows, floods, low flows, stationary, Mixed Probability Distribution Function Models.</p>     <p><b>Abstract</b></p>     <p>Traditional methods used in hydrologic engineering to estimate extreme river discharges of different return periods are based on the assumption of stationarity in the probability distribution function of the series of extreme fows. This hypothesis collapses owing to the effects of climate change, climate variability, land use/land change, and deforestation on the hydrological dynamics, which are refected into the series of hydrologic variables. We illustrate such effects on the hydrology of Colombia, and implement two models for estimating extreme river discharges using mixed probability distribution functions, which take into account the effects of climate variability on the series of extreme discharges. Application of these methods for Colombian rivers allowed us to conclude that the Mixed Type I Weibull distribution provides an adequate estimation for low fows, and the Fr&eacute;ch&eacute;t Mixed Type I distribution for peak fows and foods</p> <hr>     <p><font size="3"><b> INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p>Los procesos hidrol&oacute;gicos exhiben gran variabilidad en un rango muy amplio de escalas de espacio y tiempo. De  all&iacute; la necesidad de enfrentar las tareas de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico en ingenier&iacute;a (civil, ambiental, agr&iacute;cola, forestal, etc.) usando la teor&iacute;a de procesos estoc&aacute;sticos (PE). Las propiedades de un PE se  determinan generalmente a partir de una simple realizaci&oacute;n de una serie de tiempo, usando las hip&oacute;tesis de estacionariedad y ergodicidad. La hip&oacute;tesis de estacionariedad implica que la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidades no cambia con el tiempo. El proceso es es-trictamente estacionario si la distribuci&oacute;n conjunta de las variables aleatorias X(t<sub>1</sub>),…, X&#40t;<sub>n</sub>) es id&eacute;ntica a la distribuci&oacute;n conjunta de X(t<sub>1</sub> + t), ... , X( t<sub>n</sub> + t) para cualquier t; es decir que la distribuci&oacute;n conjunta depende s&oacute;lo de las diferencias t<sub>i</sub>-t<sub>j</sub> entre los tiempos de ocurrencia de los eventos.</p>     <p>La estimaci&oacute;n tradicional de los caudales extremos (m&aacute;ximos y m&iacute;nimos) de distinto per&iacute;odo de retorno se basa en la hip&oacute;tesis de estacionariedad en la serie de caudales extremos anuales. Esta hip&oacute;tesis es inv&aacute;lida ante las evidencias de los impactos del cambio y la variabilidad clim&aacute;tica, as&iacute; como de la deforestaci&oacute;n y de los cambios en los usos del suelo, sobre la din&aacute;mica de los procesos hidrol&oacute;gicos en las cuencas hidrogr&aacute;ficas.</p>     <p><a name="v36a13e03"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e03.jpg"/></p>     <p><font size="3">CAMBIO CLIM&Aacute;TICO Y SUS EFECTOS EN COLOMBIA</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El calentamiento global es causado por la inyecci&oacute;n de gases de efecto invernadero a la atm&oacute;sfera, que resulta de la quema de combustibles f&oacute;siles como carb&oacute;n, petr&oacute;leo, gas, gasolina, diessel, etc., y por la deforestaci&oacute;n, as&iacute; como por la emisi&oacute;n de metano, &oacute;xido nitroso y otros gases a la atm&oacute;sfera &#91;10&#93;. Esto est&aacute; causando un cambio clim&aacute;tico evidenciado en la alteraci&oacute;n de los patrones de circulaci&oacute;n oce&aacute;nica y atmosf&eacute;rica de gran escala, y del ciclo hidro-l&oacute;gico global, exacerbando los eventos hidrometeorol&oacute;gicos m&aacute;s intensos.</p>     <p>Los efectos del cambio clim&aacute;tico en Colombia son evidentes. La Figura <a href="#v36a13e02">1</a>. tomada del trabajo &#91;14&#93; muestra las tendencias crecientes (rojo) y decrecientes (azul) en distintas estaciones de registros de temperaturas m&iacute;nimas y precipitaaci&oacute;n en Colombia. El di&aacute;metro de los c&iacute;rculos es correlativo con la magnitud de la tendencia, expresada en grados C por a&ntilde;o.  El aumento de las temperaturas est&aacute; causando el deshielo y la desaparici&oacute;n paulatina pero constante de los glaciares tropicales de Colombia &#91;5&#93; y &#91;20&#93;. Esto puede tener consecuencias nefastas en cuanto a la disponibilidad de agua superficial en las partes m&aacute;s altas de las cuencas que se originan en esos glaciares, as&iacute; como en la estabilidad e integridad ecosist&eacute;mica de los p&aacute;ramos.</p>     <p><a name="v36a13e01"></a></p>     <p><a name="v36a13e02"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e01.jpg"/><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e02.jpg"/></p>     <p align="center">Fuente. Tomadas de &#91;14&#93;, con base en los resultados del trabajo de los autores &#91;13&#93;.</p>     <p align="center"><b>Figura 1. </b>Distribuci&oacute;n de tendencias crecientes (c&iacute;rculos rojos) y decrecientes (azules) en series de temperaturas m&iacute;nimas promedio mensuales (izquierda) y de precipitaci&oacute;n (derecha) en Colombia.</p>     <p>Las series de lluvias mensuales de Colombia exhiben tendencias mezcladas como se muestra en la Figura. <a href="#v36a13e01">1</a>, seg&uacute;n los resultados del estudio de los autores &#91;13&#93;. Estudios m&aacute;s recientes corroboran esos resultados en el 2011 &#91;3&#93;. Otra circunstancia preocupante que hemos evidenciado en las series de lluvia y temperatura en Colombia es un corrimiento en las fases de las temporadas m&aacute;s lluviosas. Esto significa que est&aacute; lloviendo la misma cantidad de agua, pero en muchas estaciones se ha ido corriendo la fase del ciclo anual (los meses de mayores lluvias). Esto tiene implicaciones importantes en suministro de agua, agricultura, generaci&oacute;n de electricidad, navegaci&oacute;n fluvial, salud humana, etc. Esta es otra dimensi&oacute;n del cambio clim&aacute;tico que es preocupante.</p>     <p>A su vez, la mayor&iacute;a de las series de caudales promedios mensuales de los r&iacute;os de Colombia exhiben tendencias decrecientes. Tal disminuci&oacute;n en los caudales promedios mensuales es casi generalizado en todo el pa&iacute;s, confirmada en estudios m&aacute;s recientes, en particular, en las cuencas de los R&iacute;os Magdalena y Cauca &#91;3&#93;.</p>     <p>Hay tendencias tambi&eacute;n en las series de caudales m&aacute;ximos anuales. Parecer&iacute;a parad&oacute;jico pero el cambio clim&aacute;tico y la variabilidad clim&aacute;tica tienen estas implicaciones por la no linealidad de los fen&oacute;menos, por el tama&ntilde;o de las cuencas, por la magnitud de la deforestaci&oacute;n, y por el cambio de usos del suelo. La Figura. <a href="#v36a13e05">2</a> muestra las tendencias en series de caudales m&aacute;ximos anuales  en Colombia. Estas son las series con las cuales se efect&uacute;an los dise&ntilde;os hidrol&oacute;gicos. Tales tendencias temporales en la media de los caudales m&aacute;ximos anuales evidencian el colapso de la hip&oacute;tesis estacionariedad, es decir que la estacionariedad es una hip&oacute;tesis inv&aacute;lida de trabajo para los dise&ntilde;os hidrol&oacute;gicos en ingenier&iacute;a. Algunas series de la Figura.<a href="#v36a13e05">2</a>  muestran tendencias crecientes, otras muestran tendencias decrecientes. Todas son resultado de la acci&oacute;n combinada del cambio clim&aacute;tico antropog&eacute;nico, de la variabilidad clim&aacute;tica natural, as&iacute; como de la deforestaci&oacute;n.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="v36a13e05"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e05.jpg"/></p>     <p align="center">Fuente. Tomada de &#91;20&#93;.</p>     <p align="center"><b>Figura 2. </b>Series de caudales m&aacute;ximos anuales en diversos r&iacute;os de Colombia.</p>     <p><font  size="3">EFECTOS DE LA VARIABILIDAD CLIM&Aacute;TICA ASOCIADA CON EL ENSO (EL NI&Ntilde;O/OSCILACI&Oacute;N  DEL SUR)</font></p>     <p>Durante m&aacute;s de dos d&eacute;cadas hemos investigado los efectos de la variabilidad clim&aacute;tica en distintas escalas de tiempo sobre la hidroclimatolog&iacute;a de Colombia. En particular, de los efectos de las dos fases (El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a) del evento ENSO (El Ni&ntilde;o/Oscilaci&oacute;n del Sur), sobre los procesos hidrol&oacute;gicos del pa&iacute;s seg&uacute;n los estudios &#91;16, 18, 19, 26, 22, 21&#93;. El ENSO es el principal mecanismo modulador del clima global a la escala de tiempo interanual. El Ni&ntilde;o tiene una recurrencia promedia entre 3 y 4 a&ntilde;os, mientras que La Ni&ntilde;a entre 6 y 8 a&ntilde;os. Es decir, la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidades de las variables hidrol&oacute;gicas es afectada por ambas fases del ENSO. Asimismo, contribuye al colapso de la estacionariedad como hip&oacute;tesis de  trabajo para la estimaci&oacute;n hidrol&oacute;gica.</p>     <p>Los caudales de los r&iacute;os colombianos exhiben muy altas correlaciones con los &iacute;ndices del ENSO. La Figura. <a href="#v36a13e06">3</a> muestra el efecto de El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a sobre el ciclo anual de los caudales promedios de diversos r&iacute;os de Colombia. La intensidad y duraci&oacute;n de los eventos de El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a son siempre variables, as&iacute; como los efectos hidrol&oacute;gicos locales tambi&eacute;n son siempre variables &#91;21&#93;. Adem&aacute;s del ENSO, hay muchos otros fen&oacute;menos macro-clim&aacute;ticos que afectan la variabilidad hidro-clim&aacute;tica de Colombia Poveda, 2004 &#91;16&#93;.</p>     <p><a name="v36a13e06"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e06.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Figura 3. </b>Ciclo anual de los caudales medios mensuales en diversos r&iacute;os de Colombia durante La Ni&ntilde;a (azul) y El Ni&ntilde;o (rojo)</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3">&#191;QU&Eacute; HACER EN TAREAS DE DISE&Ntilde;O HIDROL&Oacute;GICO?</font></p>     <p>El cambio clim&aacute;tico, la variabilidad clim&aacute;tica, y la deforestaci&oacute;n contribuyen al colapso de la hip&oacute;tesis de estacionariedad. Esto tiene implicaciones muy importantes en las tareas de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico, por lo siguiente:</p>     <p>1.  La llamada <i><a href="#v36a13e04"> f&oacute;rmula racional</a></i> es una herramienta muy usada para el dise&ntilde;o de estructuras hidr&aacute;ulicas, que permite estimar los caudales m&aacute;ximos de una cuenca de &aacute;rea A, como </p>     <p><a name="v36a13e04"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e04.jpg"/></p>     <p>Donde c es un factor que depende del tipo de cobertura del terreno (afectado por la deforestaci&oacute;n), I es la intensidad de la tormenta de dise&ntilde;o (afectada por el calentamiento global), de una duraci&oacute;n igual al tiempo de concentraci&oacute;n de la cuenca (afectada por el cambio clim&aacute;tico, la variabilidad clim&aacute;tica y la deforestaci&oacute;n), y A es el &aacute;rea de drenaje de la cuenca (creciente en el caso de las cuencas urbanas). Todos los factores de la f&oacute;rmula racional son din&aacute;micos ante estas problem&aacute;ticas.</p>     <p>2.  El an&aacute;lisis de frecuencia de caudales extremos que, se sigue haciendo en hidrolog&iacute;a, tiene el problema de la hip&oacute;tesis de estacionariedad y la hip&oacute;tesis de independencia. Las series hidrol&oacute;gicas no satisfacen ninguna de las dos &#91;1&#93;.</p>     <p>3.  Las colas pesadas &#91;6&#93;. Las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades </p>     <p>(FDP) tradicionales (Normal, Gumbel, Weibull) tienden a 1.0 muy r&aacute;pidamente, lo que denota colas muy delgadas, e implica que los eventos muy extremos tienen probabilidades muy exiguas de ser superados. La naturaleza nos ha ense&ntilde;ado que las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad de los caudales m&aacute;ximos son de colas pesadas (tienden a 1.0 muy lentamente), es decir que, los eventos extremos tienen alta probabilidad de ser superados. El uso de FDPs de colas delgadas trae como consecuencia un aumento del riesgo de colapso o de mal funcionamiento de las obras de ingenier&iacute;a.</p>     <p>4.  Los m&eacute;todos de regionalizaci&oacute;n basados en regresiones lineales multivariadas entre los caudales extremos y algunas caracter&iacute;sticas hidrogr&aacute;ficas de las cuencas, no apuntan al entendimiento e ignoran la complejidad de los fen&oacute;menos no lineales y emergentes en las cuencas hidrol&oacute;gicas. El peligro de usar la estad&iacute;stica siempre est&aacute; presente en todos estos temas porque &#191;para qu&eacute; usamos la estad&iacute;stica, para iluminarnos o para apoyarnos? La estad&iacute;stica se debe usar para iluminarnos.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>5.Los modelos lluvia-escorrent&iacute;a sufren la maldici&oacute;n de la dimensionali dad, por el alto n&uacute;mero de par&aacute;metros por calibrar, e ignoran las relaciones espacio-temporales de los procesos que gobiernan la din&aacute;mica hidrol&oacute;gica. El enfoque atom&iacute;stico que, trata de modelar la din&aacute;mica del agua en cada brizna de hierba de una cuenca hidrogr&aacute;fica, es un efoque desacertado dada la complejidad de los sistemas bio-geof&iacute;sicos, y la presencia de fen&oacute;menos emergentes &#91;7, 8&#93.</p>     <p>6.No se deben usar los resultados de modelos de circulaci&oacute;n global (MCG), e inclusive modelos de circulaci&oacute;n regional, en tareas operativas y de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico. Los MCG tienen enormes incertidumbres, y dificultadas para representar, entre otros procesos, la lluvia tropical de monta&ntilde;a, la cual exhibe unas din&aacute;micas espacio-temporales altamente complejas &#91;15&#93;.</p>     <p>7.  La &uacute;nica salida es el entendimiento de la din&aacute;mica f&iacute;sica e hidrol&oacute;gica que se logra con la investigaci&oacute;n cient&iacute;fica. Del entendimiento saldr&aacute;n las mejores predicciones: "Hay que predecir bien, pero por las razones correctas" &#91;12&#93;. Identificada la problem&aacute;tica, es nece sario ser propositivos. Hay herramientas y marcos metodol&oacute;gicos adecuados para enfrentar las tareas de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico en presencia del cambio clim&aacute;tico y de la variabilidad clim&aacute;tica. Vamos a ilustrar dos de esas t&eacute;cnicas:</p>     <p>(1) el ajuste de funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad mixtas Tipo I, basado en los trabajos de los autores &#91;24, 27&#93; . Este &uacute;ltimo, basado en el uso de factores de ponderaci&oacute;n asociados con la frecuencia de ocurrencia de las distintas fases del fen&oacute;meno ENSO. (2) Funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad mixtas Tipo II &#91;27&#93;, las cuales consideran, adem&aacute;s de las fases del ENSO, la estacionalidad de los caudales extremos dentro del a&ntilde;o hidrol&oacute;gico.</p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDADES MIXTAS TIPO I PARA CAUDALES M&Aacute;XIMOS Y M&Iacute;NIMOS. M&Eacute;TODO Y DATOS</font></p>     <p>El trabajo de los autores &#91;25&#93; fue pionero en el uso de funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades mixtas, condicionadas a las dos fases del ENSO, para la estimaci&oacute;n hidrol&oacute;gica en r&iacute;os de Chile y Per&uacute;. Aqu&iacute; lo usaremos para la estimaci&oacute;n de los caudales m&aacute;ximos de distinto periodo de retorno en r&iacute;os de Colombia. El an&aacute;lisis se realiza usando dos tipos de muestras estad&iacute;sticas, as&iacute;:</p>     <p>&#8226;Muestra 1: Caudales durante (1)  El Ni&ntilde;o y Normal, y (2) caudales  durante La Ni&ntilde;a (2 poblaciones)</p>     <p>&#8226;Muestra 2: Caudales durante (1) El Ni&ntilde;o, (2) Normal, y (3) La Ni&ntilde;a (3 poblaciones). La distribuci&oacute;n mixta es el resultado de la suma ponderada de las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades de cada muestra. El factor de ponderaci&oacute;n se estima como la relaci&oacute;n entre los datos de cada muestra y los datos de la serie completa. La representaci&oacute;n de la mezcla de funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades est&aacute; dada seg&uacute;n,</p>     <p><a name="v36a13e07"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e07.jpg"/></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde F<sub>T</sub> representa la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidad de toda la muestra de caudales extremos, F<sub>i</sub> es la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidad de cada muestra resultante de la discretizaci&oacute;n, y &#961;<sub>i</sub> representa el factor de ponderaci&oacute;n de cada muestra. Para ilustrar el m&eacute;todo, se usan las funciones de probabilidad Log-Normal, y las distribuciones de Valor Extremo Tipo I (Gumbel) y Tipo l  (Fr&eacute;ch&eacute;t), cuyas funciones de distribuci&oacute;n de probabi-lidades pueden encontrarse en trabajos de los autores &#91;4&#93; y &#91;9&#93;.</p>     <P>Las FDP se ajustan para cada muestra, obteniendo as&iacute; tres funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad (LogNormal, Gumbel y Frechet) para los caudales diarios m&aacute;ximos observados durante los a&ntilde;os hidrol&oacute;gicos (junio 1 del a&ntilde;o 0 a Mayo 31 del a&ntilde;o +1) de ocurrencia de La Ni&ntilde;a, y para los caudales diarios m&aacute;ximos observados durante a&ntilde;os de ocurrencia de El Ni&ntilde;o, y a&ntilde;os Normales o "No ENSO". Se define el a&ntilde;o hidrol&oacute;gico comenzando el 1&#186; de junio del a&ntilde;o i y terminando el 31 de mayo del a&ntilde;o siguiente i+1, debido a la din&aacute;mica del ENSO y su relaci&oacute;n con el ciclo anual de la hidrolog&iacute;a de Colombia &#91;22, 26&#93;. Para comprobar que el comportamiento de los caudales m&aacute;ximos, var&iacute;an con las fases del ENSO, se utiliza la prueba no param&eacute;trica de Wilcoxon. Para la estimaci&oacute;n de los caudales m&iacute;nimos se utilizaron las funciones de valor extremo tipo I (Gumbel) y tipo III (Weibull). </P>     <P>Para el an&aacute;lisis se usar&aacute;n series de los caudales anuales extremos en r&iacute;os de todo el pa&iacute;s, con al menos 25 a&ntilde;os de registros, cuyas estaciones est&aacute;n localizadas como se muestra en el mapa de la Figura. <a href="#v36a13e08">4</a>.</P>         <P>La definici&oacute;n de los meses y eventos El Ni&ntilde;o, No ENSO, y La Ni&ntilde;a se obtienen del CPC (Climate Prediction Center) de NOAA<sup><a name="nr2"></a><a href="#2">1</a></sup> (Administraci&oacute;n Nacional del Oc&eacute;ano y la Atm&oacute;sfera de Estados Unidos)</P>     <p><a name="v36a13e08"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e08.jpg"/></p>     <p align="center">Fuente: Tomada de &#91;1&#93;.</p>     <p align="center"><b>Figura 4. </b>. Localizaci&oacute;n de las estaciones de medici&oacute;n de caudales usadas en el estudio.</p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDADES MIXTAS TIPO I PARA CAUDALES M&Aacute;XIMOS. RESULTADOS</font></p>     <p>En el proceso de separaci&oacute;n de las distintas muestras se encontr&oacute; una marcada diferencia en los comportamientos de los caudales m&aacute;ximos en las diferentes fases del ENSO, especialmente, en la zona occidental y nororiental del pa&iacute;s. A su vez, se pudo corroborar que los caudales m&aacute;ximos se incrementan durante la fase La Ni&ntilde;a en la mayor parte del territorio colombiano. Para la costa Caribe, las diferencias son mayores entre los caudales m&aacute;ximos en las &eacute;pocas de La Ni&ntilde;a, en comparaci&oacute;n con los caudales m&aacute;ximos durante las otras dos fases.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para el caso de la discriminaci&oacute;n de los caudales m&aacute;ximos anuales en dos y tres poblaciones, se observa que en la costa Pac&iacute;fica y en la regi&oacute;n centro-oriental de Colombia, la media y la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de los caudales m&aacute;ximos y m&iacute;nimos anuales observados aumentan con La Ni&ntilde;a. En la regi&oacute;n de la costa Caribe aparecen dos tipos de comportamiento: en la parte nororiental (La Guajira) hay decrecimientos en la media de los caudales m&aacute;ximos durante La Ni&ntilde;a, pero en la parte noroccidental se presentan aumentos de los caudales m&aacute;ximos en La Ni&ntilde;a, y los caudales m&iacute;nimos de esta zona disminuyen durante la ocurrencia de El Ni&ntilde;o. La zona de los Llanos Orientales presenta una tendencia contraria, es decir, caudales m&aacute;s altos en El Ni&ntilde;o que en La Ni&ntilde;a. Sin embargo, las diferencias de las medias de las diferentes fases, respecto a la media del caudal anual m&iacute;nima, no son estad&iacute;sticamente significativas. Este tema merece mayor investigaci&oacute;n.</p>     <p>Para el caso de la discriminaci&oacute;n seg&uacute;n la Muestra 1 para los caudales m&aacute;ximos, se encontr&oacute; una diferencia relevante entre los caudales de La Ni&ntilde;a con respecto a las fases de El Ni&ntilde;o y No ENSO, en la mayor parte del te-rritorio colombiano. En el caso de la discriminaci&oacute;n seg&uacute;n la Muestra 2, se hace notoria la diferencia de los valores de la media de los caudales m&aacute;ximos; La Ni&ntilde;a respecto a El Ni&ntilde;o en el interior del pa&iacute;s, representado en este caso por las estaciones ubicadas en los departamentos de Caldas, Antioquia, Santander y Norte de Santander.</p>     <p>En la Figura <a href="#v36a13e09">5</a> se muestran los re-sultados del ajuste de funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades Fr&eacute;ch&eacute;t seg&uacute;n las fases del ENSO, para el r&iacute;o Catatumbo en la estaci&oacute;n Puerto Gabarra. La probabilidad de no excedencia fue estimada con la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n Fr&eacute;chet acumulada, para la cual se utilizaron la media y la desviaci&oacute;n de los logaritmos de los datos, con la discriminaci&oacute;n 1.</p>     <p>Al comparar los valores de los caudales extremos estimados mediante fun-ciones de distribuci&oacute;n de probabilidad (FDP) simple y mixta, se encontr&oacute; que las zonas de la Costa Caribe y suroriental del pa&iacute;s (r&iacute;os Sin&uacute; y Meta), exhiben las mayores diferencias en los resulta     dos. En zonas como la costa Pac&iacute;fica y el interior del territorio colombiano, se encontraron diferencias negativas para per&iacute;odos de retorno menores a 5 a&ntilde;os; esto indica que las funciones de distri-buci&oacute;n simple utilizadas sobrestiman los valores de caudal para diferentes periodos de retorno, debido a que no tienen en cuenta el fen&oacute;meno ENSO.</p>      <p>Para algunos casos como el del r&iacute;o Rancher&iacute;a (estaci&oacute;n 1506705), se encontr&oacute; que la FDP Fr&eacute;chet produce las mayores diferencias entre los caudales estimados mediante las FDP simple y mixta. Esto se debe al decaimiento de tipo potencial de la cola de la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n Fr&eacute;chet, que est&aacute; aso-ciada con una mayor probabilidad de ocurrencia de eventos m&aacute;ximos extremos. Se podr&iacute;a decir entonces que en las estaciones en donde es muy notoria la diferencia entre las dos metodolog&iacute;as </p>     <p><a name="v36a13e09"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e09.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Figure 5. </b>. Funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidades Fr&eacute;ch&eacute;t ajustado seg&uacute;n las fases del ENSO, la serie de caudales m&aacute;ximos anuales, seg&uacute;n la discretizaci&oacute;n 1 para el R&iacute;o Catatumbo, estaci&oacute;n Puerto Gabarra</p>     <p>se recomienda utilizar la distribuci&oacute;n Fr&eacute;chet mixta que es m&aacute;s conservativo al estimar caudales para periodos de re-torno determinados.  Finalmente, se observa que las es-taciones que mostraron las menores diferencias entre las diversas fases del ENSO son aquellas que se ajustan de mejor forma a la distribuci&oacute;n de probabilidad mixta. Esto puede ser explicado por dos posibles causas: la primera, que la falta de longitud en los registros genere una sobre-estimaci&oacute;n de los factores de ponderaci&oacute;n en las funciones de probabilidad mixtas, durante la fase El Ni&ntilde;o y No ENSO, afectando los caudales m&aacute;ximos estimados. La segunda causa podr&iacute;a ser que otros factores macroclim&aacute;ticos que afectan la climatolog&iacute;a colombiana simult&aacute;neamente inciden en forma local de una manera m&aacute;s acentuada que el fen&oacute;meno ENSO</p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDADES MIXTAS TIPO I PARA CAUDALES M&Iacute;NIMOS. RESULTADOS</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La estimaci&oacute;n de caudales m&iacute;nimos de distinto per&iacute;odo de retorno se hace de manera similar al caso de los caudales m&aacute;ximos anuales, teniendo en cuenta dos distinciones fundamentales: (1) la serie de caudales m&iacute;nimos anuales se estima con el m&iacute;nimo promedio de una ventana m&oacute;vil de 7 d&iacute;as durante todo el a&ntilde;o hidrol&oacute;gico, este valor se supone que tendr&aacute; un periodo de retorno de 10 a&ntilde;os (7Q10). Con esta t&eacute;cnica se pretende simular los periodos de sequ&iacute;a los caudales se asocian a los caudales m&iacute;nimos extremos. (2) Para el caso de caudales m&iacute;nimos anuales, &eacute;stos disminuyen en tanto aumenta el per&iacute;odo de retorno, consistentemente con la definici&oacute;n de riesgo en el suministro de agua para consumo humano.  De acuerdo con el an&aacute;lisis realizado para los caudales m&iacute;nimos, se encontr&oacute; que la mayor&iacute;a de las estaciones tienen diferencias estad&iacute;sticamente significativas durante las diferentes fases del ENSO, en especial cuando los caudales m&iacute;nimos pertenecen a la muestra de los a&ntilde;os La Ni&ntilde;a. En la zona occidental de Colombia se presentan las mayores diferencias entre los caudales m&iacute;nimos dependiendo de la fase del ENSO. Sin embargo, las diferencias entre los caudales de la muestra El Ni&ntilde;o y No ENSO son similares en el 80% de las estaciones de acuerdo a la prueba de Wilcoxon con un nivel de confanza de 0.05. Este fen&oacute;meno puede deberse a que el fen&oacute;meno EL Ni&ntilde;o es m&aacute;s frecuente que La Ni&ntilde;a.</p>     <p>Tras ajustar las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad se concluye que la funci&oacute;n Weibull presenta los menores valores estimados de caudales m&iacute;nimos, tanto para la FDP simple como para la mixta; siendo la FDP mixta tipo Weibull la que arroj&oacute; siempre los menores valores estimados de caudales m&iacute;nimos. Los caudales m&iacute;nimos para diferentes periodos de retorno se estimaron con la inversa de la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n acumulada de cada una de las FDP, aplicando los par&aacute;metros de la serie anual de caudal m&iacute;nimo de la es-taci&oacute;n 1606701 del r&iacute;o Catatumbo, sin discretizar, as&iacute; como usando la Discretizaci&oacute;n 1 4. Los resultados se presentan en la Figura. <a href="#v36a13e10">6</a>. </p>     <p><a name="v36a13e10"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e10.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Periodo de retorno (a&ntilde;os)</b></p>     <p align="center"><b>Figura 6. </b>. Caudales m&iacute;nimos anuales estimados para diferentes periodos de retorno, para el R&iacute;o Catatumbo,  Norte de Santander, usando distintas FDPs tradicionales y las propuestas en este trabajo. </p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDAD MIXTAS TIPO II PARA CAUDALES M&Aacute;XIMOS. M&Eacute;TODO Y DATOS </font></p>     <p>Este m&eacute;todo separa las distintas muestras estad&iacute;sticas seg&uacute;n la estacionalidad del ciclo anual de caudales, la cual est&aacute; directamente asociada con el fen&oacute;meno clim&aacute;tico de mayor infuencia en la zona a la escala anual. En el caso de las series colombianas se toma en cuenta la bimodalidad del ciclo anual de caudales, debido a la oscilaci&oacute;n meridional de la Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT), y las distintas fases del fen&oacute;meno ENSO. En la Figura. <a href="#v36a13e11">7</a> se ilustra el ciclo anual de caudales m&aacute;ximos mensuales en el r&iacute;o Cauca, estaci&oacute;n Salvajina.</p>     <p><a name="v36a13e11"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e11.jpg"/></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><b>Figura 7. </b>. Ciclo anual promedio de los caudales m&aacute;ximos mensuales durante las fases del ENSO: La Ni&ntilde;a (azul), Normal (negro) y El Ni&ntilde;o (rojo), para el R&iacute;o Cauca en la estaci&oacute;n Salvajina.</p>     <p>Para nuestro caso de aplicaci&oacute;n, se usar&aacute; una estructura de separaci&oacute;n de las series en muestras, tal como se ilustra en la Figura. <a href="#v36a13e12">8</a> para el caso de caudales m&aacute;ximos. El procedimiento para la aplicaci&oacute;n de la metodolog&iacute;a es el siguiente:</p>     <p><a name="v36a13e12"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e12.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Figura 8. </b>. Esquema representativo para el an&aacute;lisis de caudales m&aacute;ximos con funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidades mixta Tipo II. </p>     <p>&#8226;Identificar el proceso generador en el a&ntilde;o. En el caso de los caudales extremos en Colombia el proceso genera-dor anual m&aacute;s importante es la oscilaci&oacute;n meridional de ZCIT (Zona de Convergencia Intertropical).</p>     <p>&#8226;Seleccionar para cada a&ntilde;o las temporadas de m&aacute;ximos (o m&iacute;nimos) caudales asociados con el proceso generador, en este caso teniendo en cuenta la bimodalidad ejercida por la ZCIT. Se toman dos m&aacute;ximos debido a que hay dos &eacute;pocas de mayores caudales en el a&ntilde;o en Colombia.</p>     <p>&#8226;Clasificar los valores m&aacute;ximos (o m&iacute;nimos) anuales obtenidos en el paso anterior de acuerdo con las fases del ENSO.</p>     <p>&#8226;La distribuci&oacute;n mixta estara dada por:</p>     <p><a name="v36a13e14"></a></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e14.jpg"/></p>     <p>Donde F<sub>1</sub>, F<sub>2</sub> y F<sub>3</sub> representan los modelos mixtos estacionales bajo cada fase del ENSO. F<sub>i</sub>(A &oacute; B) es la probabilidad de ocurrencia de un caudal m&aacute;xi-mo (o m&iacute;nimo), bajo el ENSO en fase i, en la &eacute;poca del a&ntilde;o A &oacute; B.<sup><a name="nr3"></a><a href="#3">2</a></sup>  Y r<sub>1</sub> es el factor de ponderaci&oacute;n.</p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDAD MIXTAS TIPO II PARA CAUDALES M&Aacute;XIMOS. RESULTADOS</font></p>     <p>De acuerdo con los resultados obtenidos, los caudales m&aacute;ximos de las series que exhiben un ciclo anual con comportamiento bimodal exhiben una infuencia m&aacute;s fuerte de La Ni&ntilde;a que  los caudales m&aacute;ximos de que exhiben un ciclo anual unimodal. Esto se debe a que las series que presentan comportamiento unimodal est&aacute;n regidas por fen&oacute;menos clim&aacute;ticos locales que tienen m&aacute;s peso dentro de la serie que el mismo fen&oacute;meno ENSO. Las series del Caribe, por ejemplo, est&aacute;n infuenciadas por los fen&oacute;menos que suceden sobre el Oc&eacute;ano Atl&aacute;ntico tropical Norte y del Mar Caribe, incluyendo la NAO &#91;18&#93;.</p>     <p>Al aplicar las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad simples y mixtas, se encuentra que en las estaciones ubicadas en Antioquia y Choc&oacute;, as&iacute; como en algunos sectores de la costa Caribe, que los mayores valores estimados se      obtienen mediante la funci&oacute;n de distribuci&oacute;n de probabilidad Gumbel Mixta. En la Fig. <a href="#v36a13e13">9</a>, se ilustran los resultados, para los caudales m&aacute;ximos anuales de distinto per&iacute;odo de retorno del r&iacute;o Nech&iacute; en la estaci&oacute;n La Esperanza (Antioquia).</p>      <p>Como una conclusi&oacute;n generalizada, se encontr&oacute; que entre las FDP empleadas, las de Gumbel Mixta tipo II y Lognormal Mixta tipo II producen los valores estimados m&aacute;s altos para diferentes periodos de retorno.</p>     <p><a name="v36a13e13"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e13.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Figura 9. </b>. Caudales m&aacute;ximos estimados para diferentes periodos de retorno, seg&uacute;n las distintas FDPs usadas en este trabajo, para el R&iacute;o Nech&iacute;, en la estaci&oacute;n La Esperanza, Antioquia.</p>     <p><font size="3">FUNCIONES DE DISTRIBUCI&Oacute;N DE PROBABILIDAD MIXTAS TIPO II PARA CAUDALES M&Iacute;NIMOS: RESULTADOS</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Al igual que para las series de caudales m&aacute;ximos, el ciclo anual de los caudales m&iacute;nimos mensuales refeja el comportamiento de los caudales medios mensuales, es decir, un comportamiento bimodal (o unimodal) dependiendo de su localizaci&oacute;n en el territorio colombiano. Las series con comportamiento bimodal presentan sus caudales m&iacute;nimos en las temporadas     junio-julio y diciembre-enero, siendo &eacute;sta &uacute;ltima la temporada de caudales m&aacute;s bajos. Las series con comportamiento unimodal tambi&eacute;n presentan sus menores caudales generalmente en la temporada diciembre-enero.</p>     <p>En las estimaciones de caudales m&iacute;nimos se encontraron valores muy similares para todas las estaciones con los diferentes periodos de retorno, en especial en las estaciones ubicadas en la Guajira y en la zona central y nororiental del pa&iacute;s. En la Figura <a href="#v36a13e15">10</a> se presentan los resultados para el r&iacute;o Rancher&iacute;a, en la estaci&oacute;n Cuestecita, Guajira.</p>     <p><a name="v36a13e15"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e15.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Periodo de retorno (a&ntilde;os)</b></p>     <p align="center"><b>Figura 10. </b>. Caudales m&iacute;nimos estimados para diferentes periodos de retorno, usando las FDPs tradicionales y algunas de las propuestas en este trabajo, para el caso del R&iacute;o Rancher&iacute;a en la estaci&oacute;n Cuestecita, Guajira.</p>     <p>Para las regiones de la Guajira, la zona central y nororiental del pa&iacute;s, los valores m&aacute;s bajos de los caudales m&iacute;nimos para periodos de retorno entre 5-10 años, se obtuvieron usando la FDP Weibull simple, y para periodos de retorno mayores la FDP Weibull mixta arroja los menores estimativos. Las razones estad&iacute;sticas de este comportamiento son que la FDP Weibull se ajusta mejor a los caudales m&iacute;nimos, como se ha venido mencionando, pero al ser incluidos nuevos valores en las muestras, como es el caso de los caudales de a&ntilde;os La Ni&ntilde;a, las series extremas de los caudales m&iacute;nimos tienden a aumentar su media, generando valores menos bajos pero que representan de manera mas adecuada la din&aacute;mica hidrol&oacute;gica. Para las estaciones del sur del pa&iacute;s se encuentra que los menores caudales para diferentes periodos de retorno, fueron estimados mediante la FDP Weibull mixta. En la Fig. <a href="#v36a13e16">11</a> se ilustran los resultados obtenidos para el r&iacute;o Pat&iacute;a en la estaci&oacute;n Puente Guascas, Nari&ntilde;o.</p>     <p><a name="v36a13e16"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n36/n36a13e16.jpg"/></p>     <p align="center"><b>Periodo de retorno (a&ntilde;os)</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><b>Figura 11. </b>. Caudales m&iacute;nimos estimados para diferentes periodos de retorno, mediante distintas funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades, para el caso del R&iacute;o Pat&iacute;a, en la estaci&oacute;n Puente Guascas Nari&ntilde;o.</p>     <p><font size="3"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>     <p>0  .	La hip&oacute;tesis de estacionariedad ha muerto. Las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad s&iacute; dependen del tiempo por cambio clim&aacute;tico, por variabilidad clim&aacute;tica en distintas escalas, por cambios en los usos del suelo, y se reitera la preocupaci&oacute;n de la deforestaci&oacute;n. Esto tiene consecuencias fundamentales en el cambio de todo el ciclo hidrol&oacute;gico: lluvias, caudales, humedad de suelo, evapo-transpiraci&oacute;n, aguas subterr&aacute;neas, infltraci&oacute;n. Sabemos que existe y tenemos que convivir con El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a como fen&oacute;menos naturales del clima de la Tierra que tienen incidencias muy claras en el clima del planeta. El ENSO no es causado por el cambio clim&aacute;tico, pero una pregunta v&aacute;lida y fundamental es si el ENSO y si El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a ser&aacute;n m&aacute;s intensos y m&aacute;s frecuentes en un escenario de cambio clim&aacute;tico. Sobre eso todav&iacute;a no hay claridad y nos falta mucha investigaci&oacute;n por hacer. A la escala de tiempo interanual est&aacute; el ENSO, pero tambi&eacute;n est&aacute;n otros fen&oacute;menos macro clim&aacute;ticos como la NAO (Oscilaci&oacute;n del Atl&aacute;ntico norte), la PDO (Oscilaci&oacute;n Decadal del Pac&iacute;fico), la MDO (Oscilaci&oacute;n Multidecal del Atl&aacute;ntico), la MJO (Oscilaci&oacute;n de Madden-Julian), etc. Todos estos fen&oacute;menos macro-clim&aacute;ticos afectan la hidroclimatolog&iacute;a de Colombia, y por tanto es necesario involucrarlos en tareas de entendimiento y de pron&oacute;stico.</p>     <p>1  .	Este trabajo ofrece alternativas para superar las limitaciones de los m&eacute;todos que se usan tradicionalmente en tareas de ingenier&iacute;a hidrol&oacute;gica relacionadas con la estimaci&oacute;n de caudales extremos (m&aacute;ximos y m&iacute;nimos) de distinto periodo de retorno. En particular, las limitaciones provienen de la violaci&oacute;n de las hip&oacute;tesis de independencia, homogeneidad y estacionariedad de las series de caudales extremos anuales, inherente en los an&aacute;lisis tradicionales, as&iacute; como en el tipo de ley de decaimiento exponencial (colas delgadas) que asumen las FDP Gumbel y Weibull. La din&aacute;mica temporal hidro-clim&aacute;tica es dependiente y no estacionaria, dados los efectos de las fases del fen&oacute;meno del ENSO: El Ni&ntilde;o, La Ni&ntilde;a y Normal, as&iacute; como por los efectos del cambio clim&aacute;tico y la deforestaci&oacute;n. Por otra parte, hay ya muchas evidencias sobre la ley de decaimiento potencial (cola pesada, tipo Fr&eacute;chet) de la distribuci&oacute;n de caudales m&aacute;ximos anuales. Estos temas tienen implicaciones fundamentales en tareas de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico.</p>     <p>2  .   Los cambios detectados en la media para las series anuales de caudales m&aacute;ximos y m&iacute;nimos, en su mayor&iacute;a est&aacute;n asociados con la fase c&aacute;lida del ENSO (El Ni&ntilde;o). Esto se debe al gran impacto que tiene en las series colombianas y a que su frecuencia es mayor que la fase fr&iacute;a (La Ni&ntilde;a). Es necesario disponer de mayor informaci&oacute;n en el tiempo para poder evaluar la significancia estad&iacute;stica de este resultado.</p>     <p>3  .   Los m&eacute;todos que se implementan en este trabajo para superar las limitaciones de los an&aacute;lisis tradicionales son: ajuste de FDP Frèchet (equivalente al Tipo II de  Funciones de Valores Extremos Generalizados), as&iacute; como las FDP Mixtas, Fr&eacute;ch&eacute;t, Gumbel y Weibull (Tipos I y II).</p>     <p>4  .   Una de las alternativas m&aacute;s promisorias es la estimaci&oacute;n de caudales extremos usando funciones de distribuci&oacute;n de probabilidades mixtas, discretizadas en poblaciones seg&uacute;n las fases del ENSO. Los resultados indican que la funci&oacute;n mixta Weibull tipo I, presenta buenos estimativos en los caudales m&iacute;nimos extremos, y la funci&oacute;n mixta Fr&eacute;ch&eacute;t Tipo I es adecuada para estimar caudales m&aacute;ximos extremos.</p>     <p>5  .   En el presente trabajo se hace un aporte novedoso al entendimiento de la infuencia de las fases del ENSO sobre hidrolog&iacute;a Colombiana. &Eacute;ste se refere a la cuantificaci&oacute;n del ciclo anual promedio de los caudales m&aacute;ximos y m&iacute;nimos mensuales. Las conclusiones m&aacute;s generales se resumen en los numerales siguientes, discriminados para cuatro grandes regiones de Colombia.</p>     <p>6  .   La zona norte del pa&iacute;s se caracteriza porque sus caudales m&aacute;ximos anuales se ven aumentados en la fase La Ni&ntilde;a y se presentan tendencias negativas en los caudales m&aacute;ximos multianuales. La funci&oacute;n que mostr&oacute; mejor desempe&ntilde;o en el ajuste de los datos fue la Fr&eacute;chet Mixta Tipo.</p>     <p>     I. Para las series anuales de caudales m&iacute;nimos no presentan cambios estad&iacute;sticos significativos respecto a la media anual pero presentan tendencias positivas en la mayor&iacute;a de sus estaciones. Las estimaciones de caudal de menor magnitud se manifestan en las funciones Weibull y Weibull Mixta Tipo I para los per&iacute;odos de retorno menores que 30 a&ntilde;os. Para los periodos de retorno mayores que 30 a&ntilde;os, las funciones Gumbel y Gumbel Mixta tipo I, presentan las menores estimaciones.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>7  .   Las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad que presentaron un mejor ajuste para los caudales m&iacute;nimos en la zona oriental son las de Weibull y Weibull mixta tipo I. Para los caudales m&aacute;ximos se presentan aumentos durante La Ni&ntilde;a; las funciones de distribuci&oacute;n de probabilidad para los caudales m&aacute;ximos extremos que mostraron mejor desempe&ntilde;o en el ajuste fueron la Lognormal Mixta Tipo II y la Gumbel Mixta tipo II.</p>     <p>8  .   La zona occidental del pa&iacute;s exhibe la mayor infuencia del fen&oacute;meno ENSO, en caudales m&aacute;ximos con La Ni&ntilde;a y en caudales m&iacute;nimos con El Ni&ntilde;o. En general, las series de caudales m&aacute;ximos anuales presentan tendencias positivas estad&iacute;sticamente significativas, con un nivel de confanza de 0.05 y la FDP que mejor se ajusta de las funciones propuestas en este estudio, es la Gumbel Mixta Tipo II y Fr&#232;chet. Los caudales m&iacute;nimos no presentan tendencias y las FDP m&aacute;s adecuadas para estudios de dise&ntilde;o hidrol&oacute;gico son la Weibull y la Weibull Mixta Tipo I.</p>     <p>9  .   La zona central del pa&iacute;s es afectada por el fen&oacute;meno ENSO en su fase fr&iacute;a (La Ni&ntilde;a), aumentando los caudales m&aacute;ximos. Las funciones que de mejor forma se ajustan a las series estudiadas en Colombia son la Frèchet Mixta Tipo II y la Lognormal Mixta Tipo II. Para los caudales m&iacute;nimos, el fen&oacute;meno ENSO afecta los caudales m&iacute;nimos en menor medida que a los departamentos ubicados entre las cordilleras central y occidental. Las FDP que presentaron mejores ajustes para los caudales m&iacute;nimos fueron la Weibull y la Weibull Mixta Tipo I, evaluadas con la prueba Smirnov-Kolmogorov, con un nivel de confanza de 0.05.</p>     <p>10 .  La zona sur del pa&iacute;s se caracteriza por presentar comportamientos opuestos al resto del territorio colombiano, asociando sus caudales m&aacute;ximos extremos a la ocurrencia de El Ni&ntilde;o, y los caudales m&iacute;nimos a la fase La Ni&ntilde;a, aunque es necesario verificar la validez estad&iacute;stica de esta observaci&oacute;n, ya que la informaci&oacute;n hidrol&oacute;gica de esta regi&oacute;n adolece de muchos problemas de cobertura espacial y temporal. Esto puede ser debido a la "frontera clim&aacute;tica" que se presenta entre Colombia y el Ecuador durante las dos fases del ENSO. Los caudales anuales m&iacute;nimos de esta regi&oacute;n presentan tendencias negativas pero que no son estad&iacute;sticamente significativas en la mayor&iacute;a de los casos. La FDP que mejor se ajust&oacute; a estos datos fue la funci&oacute;n Weibull Mixta Tipo I. Para los caudales m&aacute;ximos la FDP que mejor ajuste presenta es la de Fr&#232;chet.</p>     <p>11 . Se hace necesario resaltar la falta de informaci&oacute;n hidrol&oacute;gica de caudales instant&eacute;aneos y diarios en todo el pa&iacute;s.</p>     <p>12 . Es necesario reconocer la importancia de involucrar FDPs que consideran las fases del fen&oacute;meno ENSO por varias razones. Primero, reconocer que los fen&oacute;menos f&iacute;sicos afectan la hidrolog&iacute;a es un paso importante dentro de la estimaci&oacute;n de caudales extremos, debido a que la herramienta estad&iacute;stica debe ser complementada con el conocimiento que se tiene sobre los fen&oacute;menos clim&aacute;ticos que afectan las cuencas colombianas. Segundo, al mejorar las estimaciones, aproxim&aacute;ndose m&aacute;s a la realidad del sistema, los sistemas de alerta contra inundaci&oacute;n, sequ&iacute;a, aumento de las enfermedades de transmisi&oacute;n por medio de vectores, etc. ser&aacute;n m&aacute;s precisos. Finalmente, los costos en construcci&oacute;n de obras civiles ser&aacute;n acondicionados a obras que realmente sean adecuadas para la cuenca analizada, previniendo as&iacute; da&ntilde;os por inundaciones o sobre dise&ntilde;os.</p>     <p>13 . Se hace necesario seguir explorando las posibilidades de incluir variables clim&aacute;ticas que afectan la hidro-log&iacute;a colombiana, en las t&eacute;cnicas de estimaci&oacute;n de caudal. Por ejemplo, incluir las metodolog&iacute;as de estimaci&oacute;n de caudales son series de duraci&oacute;n parcial, definiendo los umbrales en t&eacute;rminos de las fases del fen&oacute;meno ENSO</p>     <p>14 .	La investigaci&oacute;n cient&iacute;fica de nuestros ecosistemas y cuencas hidrogr&aacute;ficas es una tarea imperativa urgente que debemos poner al d&iacute;a. Es necesario para poder entender mejor esta din&aacute;mica hidroecol&oacute;gica en m&uacute;l-tiples escalas de espacio y tiempo. Colciencias tiene la obligaci&oacute;n de estimular y financiar la investigaci&oacute;n cient&iacute;fica b&aacute;sica y aplicada de la hidrolog&iacute;a de Colombia. </p>     <p><font size="3"><b>AGRADECIMIENTOS</b></font></p>     <P>Agradecimientos: Al Dr. Peter R.Waylen (University of Florida, Gainesville, FL, USA) por sus valiosos aportes para la consolidaci&oacute;n de este trabajo.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="verdana" size="3"><b>NOTAS AL PIE</b></font></p>     <p><a href="#nr1">*</a><a name="1"></a> &Eacute;ste art&iacute;culo es el resultado de la ponencia de Germ&aacute;n Poveda, que se llev&oacute; a cabo en el foro "Hidrolog&iacute;a de extremos y cambio clim&aacute;tico", realizado en la Universidad de los Andes el d&iacute;a 28 de junio de 2012.</p>     <p><a href="#nr2">1</a><a name="2"></a> Entidad que reporta las anomal&iacute;as de la temperatura de la superficie del mar, y el ONI (&Iacute;ndice Oce&aacute;nico del Ni&ntilde;o) en la regi&oacute;n Ni&ntilde;o 3-4 del Oc&eacute;ano Pac&iacute;fico tropical  (5&#186;N-5&#186;S,120&#186;-170&#186;W). <a href="http://www.cpc.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml" target="_blank">http://www.cpc.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml</a>)</p>     <p><a href="#nr3">2</a><a name="3"></a> Las &eacute;pocas del a&ntilde;o A y B, est&aacute;n determinadas de acuerdo al paso de la ZCIT por Colombia. Tomando como &eacute;pocas de altas lluvias los periodos entre Marzo - Abril y Septiembre-Octubre, y como &eacute;pocas de menores lluvias, los periodos entre Junio-Julio y Diciembre-Enero</p> <hr>     <p><font size="3"><b>REFERENCIAS</b></font></p>     <!-- ref --><p>&#91;1&#93; D.M &Aacute;lvarez, G. Poveda. (Sept. 2006). "An&aacute;lisis de frecuencia de caudales m&aacute;ximos diarios en r&iacute;os de Colombia considerando las fases del fen&oacute;meno ENSO". Presentado en: <i>XVII Seminario Nacional de Hidr&aacute;ulica e Hidrolog&iacute;a, Sociedad Colombiana de Ingenieros.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0121-4993201200010001300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </i> </p>     <!-- ref --><p>&#91;2&#93; W.R. Anderegg, et al. "Expert credibility in climate change". <i>Proceedings of the National Academy of Sciences USA</i>, Vol., 107 No. 27, 2010, pp. 12.107-12.109.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0121-4993201200010001300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;3&#93; A.M. Carmona and G. Poveda (2011 Dec). "Detection of longterm trends in monthly hydroclimatic records of Colombia and the Amazon River basin through Empirical Mode Decomposition". Paper GC22B-03 presentado en: 2011 Fall Meeting of the American Geophysical Union, San Francisco, CA, USA, Dec. 5-9.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0121-4993201200010001300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;4&#93; V.T Chow, Maidment, D. & L. Mays, <i>Applied Hydrology, </i> New York: McGrawHill, 1988, pp 57-77&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0121-4993201200010001300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>&#91;5&#93; J.L Ceballos, C. Eusc&aacute;tegui, J. Ramirez, M. Ca&ntilde;&oacute;n, Huggel, C., Wilfred, H., and Machguth, H. "Fast shrinkage of tropical glaciers in Colombia", <i>Annals. Glaciology, </i> Vol., 43, No 1. September, 2006, 194-201.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0121-4993201200010001300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;6&#93; El Adlouni, S., B. Bob&eacute;e, & T.B.M.J. Ouarda "On the tails of extreme event distributions in hydrology", <i>Journal of Hydrology</i>, Vol., 355 No. 1-4.  June, 2008 16-33.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0121-4993201200010001300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;7&#93; V.K Gupta, "Emergence of statistical scaling in foods on channel networks from complex runoff dynamics", <i>Chaos, Solitons and Fractals</i>, Vol., 19 No. 2 January, 2004 357-365.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0121-4993201200010001300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;8&#93; Gupta, V.K., B.M. Troutman, & D.R. Dawdy (2007), "Towards a Nonlinear Geophysical Theory of Floods in River Networks: An Overview of 20 Years of Progress". En <i>Nonlinear Dynamics in Geosciences, </i> New York, 2007 Springer, 121-151.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0121-4993201200010001300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;9&#93; J.Heo & J.D. Salas. "Estimation of Quantiles and confdence intervals for the Log Gumel Distribution" In: </i>Stochastics Hydrology and Hydraulics, </i> New York, 1996, Springer, 187-207.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0121-4993201200010001300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;10&#93; Panel Intergubernamental sobre el Cambio Clim&aacute;tico (IPCC). "Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change", Core Writing Team, Pachauri, R.K. and Reisinger, A. (Eds.), IPCC, Gene-va, pp 104.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0121-4993201200010001300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;11&#93; M.N Khaliq, T.B.M.J. Ouarda, J.C. Ondo, P. Gachon, & B. Bob&eacute;e. "Frequency analysis of a sequence of dependent and/or nonstationary hydro-meteorological observations: A review". <i> Journal of Hydrology</i>, Vol., 329 No. 3-4, October 2006 pp. 534-552.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0121-4993201200010001300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;12&#93; Klemes, V., "Diletantism in hydrology: transition or destiny?". <i>Water Resources Research</i>, Vol., 22 No. 9, March 1986, pp. 177S188S.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0121-4993201200010001300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;13&#93; O.J. Mesa, G. Poveda, L.F. Carvajal. <i> Introducci&oacute;n al Clima de Colombia. </i> Imprenta Universidad Nacional de Colombia, Bogot&aacute;, 1997, 390.    &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=S0121-4993201200010001300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;14&#93; A. Ochoa & G. Poveda (2008). "Distribuci&oacute;n espacial de se&ntilde;ales de cambio clim&aacute;tico en Colombia". Presentado en: XXIII Congreso Latinoamericano de Hidr&aacute;ulica, Cartagena de Indias, 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=000173&pid=S0121-4993201200010001300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;15&#93; G. Poveda. "Mixed memory, (non) Hurst effect, and maximum entropy of rainfall in the tropical Andes". <i>Advances in Water Resources. </i> Vol., 34 No. 2, February 2011, pp. 243-256&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=S0121-4993201200010001300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>&#91;16&#93; G. Poveda. "La Hidroclimatolog&iacute;a de Colombia: Una s&iacute;ntesis desde la escala interdecadal hasta la escala diurna". <i>Revista de la Academia Colombiana de Ciencias exactas, f&iacute;sicas y naturales. </i> Vol., 28 No. 107, Junio 2004, pp. 201-222.    &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=S0121-4993201200010001300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;17&#93; G. Poveda & O.J. Mesa. "Metodolog&iacute;as de predicci&oacute;n de la hidro-log&iacute;a Colombiana considerando el evento El Ni&ntilde;o-Oscilaci&oacute;n del Sur (ENOS)". <i>Atm&oacute;sfera, </i> No.17, agosto 1993, pp. 25-38 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0121-4993201200010001300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>&#91;18&#93; G. Poveda & O.J. Mesa. "Las fases extremas del ENSO - El Ni&ntilde;o y La Ni&ntilde;a - y su infuencia sobre la hidrolog&iacute;a de Colombia". Revista de <i>Ingenier&iacute;a Hidr&aacute;ulica en M&eacute;xico, </i> Vol. XI, No. 1, 1996, pp. 21-37.    &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=S0121-4993201200010001300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;19&#93; G. Poveda & O.J. Mesa. "Infuencia de la Oscilaci&oacute;n del Atl&aacute;ntico Norte (NAO) sobre la hidroclima-tolog&iacute;a de Colombia". En <i>Memorias XVII Congreso Latinoamericano de Hidr&aacute;ulica e Hidrolog&iacute;a. IAHR, </i> Guayaquil, Ecuador, 1996, 343-354.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0121-4993201200010001300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;20&#93; G. Poveda, & O.J. "Mesa Feedbacks between hydrological processes in tropical South America and large-scale ocean-atmospheric phenomena". <i>Journal of Climate, </i>Vol., 10 No. 10 October, 1997, pp. 2690-2702.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000183&pid=S0121-4993201200010001300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;21&#93; G. Poveda & K. Pineda. "Reassessment of Colombia’s tropical glaciers retreat rates: Are they bound to disappear during the 2010-2020 decade?" <i> Advances in Geosciences, </i> Vol., 22, 2009,  pp.107-116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000185&pid=S0121-4993201200010001300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;22&#93; G. Poveda, D.M. &Aacute;lvarez, & O.A. Rueda. "Hydro-climatic variability over the Andes of Colombia associated with ENSO: a review of climatic processes and their impact on one of the Earth’s most important biodiversity hotspots", <i>Climate Dynamics, </i> Vol., 36 No.11-12, pp. 2233-2249.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000187&pid=S0121-4993201200010001300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;23&#93; G. Poveda, A. Jaramillo, M.M. Gil, N. Quiceno, and R.I. Mantilla. "Seasonality in ENSO related precipitation, river discharges, soil moisture, and vegetation index (NDVI) in Colombia", <i> Water Resources Research, </i> Vol. 37, No. 8, 2001, pp. 2169-2178.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000189&pid=S0121-4993201200010001300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;24&#93; G. Poveda, O.J. Mesa, L.F. Sala-zar, P.A. Arias, H.A. Moreno, S.C. Vieira, P.A. Agudelo, V.G. Toro, and J. F. Alvarez. "Diurnal cycle of precipitation in the tropical Andes of Colombia". <i>Monthly Weather Review, </i> Vol. 133, No.1, 2005 228-240.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000191&pid=S0121-4993201200010001300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;25&#93; P.R Waylen & C.N. Caviedes. "El Ni&ntilde;o and annual foods in coastal Peru: Binghamton Symposia in Geomorphology". <i>International Series, </i> Vol., 18, 1982,  pp.57-77.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000193&pid=S0121-4993201200010001300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;26&#93; P.R Waylen & C.N. Caviedes "Annual and seasonal fuctuations of precipitaction and streamfow in the aconcagua river basin, Chile". <i>Journal of Hydrology, </i> Vol., 120, 1990, pp. 79-101.    &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=S0121-4993201200010001300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>&#91;27&#93; P.R Waylen & G. Poveda (), El Ni&ntilde;o-Southern Oscillation and aspects of western South America hydro-climatology, <i>Hydrological Processes, </i> Vol., 16, 2002, pp. 1247-1260.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000197&pid=S0121-4993201200010001300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;28&#93; P.R Waylen & M.K. Woo (), Annual low fows generated by mixed processes. <i>Hydrological Sciences Journal, </i> Vol., 32 No. 9, 1987, pp. 371-383.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000199&pid=S0121-4993201200010001300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p></font><hr>     ]]></body><back>
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