Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la sequía en Colombia

Abstract

El siguiente trabajo presenta un análisis de la variabilidad espacio-temporal del índice estandarizado de precipitación (SPI). Este permite estimar las anomalías de la precipitación en el tiempo. Se busca describir las características de la sequía en Colombia calculando el SPI en 576 estaciones de precipitación mensual distribuidas en todo el país, a escalas de tiempo de 1, 3, 6 y 12 meses. Se analizan los parámetros duración y magnitud en cada una de las estaciones y se identifican los eventos de sequía más intensos durante el periodo 1976-2005, señalando en cada uno su relación con la ocurrencia de fenómenos macroclimáticos. Se usa el análisis de componentes principales (ACP) para identificar zonas de variabilidad homogénea en el espacio y, una vez identificadas dichas zonas, se calcula la transformada ondita para la detección de componentes periódicas que expliquen la variabilidad temporal del SPI. Finalmente, se ilustra el uso de una metodología para el análisis de frecuencia de fenómenos bivariados usando Cópulas. Esta herramienta permite estimar la función de distribución de probabilidad bivariada para la duración y la magnitud de la sequía, incluso en el caso de que las distribuciones marginales no sean iguales. Ajustando las duraciones a una distribución geométrica y las magnitudes a la distribución Gamma, se estima la Cópula C, función que vincula las dos distribuciones marginales y permite estimar curvas para el periodo de retorno de las sequías. Se exponen en el último capítulo las conclusiones más relevantes del trabajo y se plantean algunas posibilidades de trabajo futuro que pueden darle continuidad al presente estudio. / Abstract: The next paper presents a standardized precipitation index (SPI) spatiotemporal variability analysis. This index allows the estimation of precipitation anomalies on time. The features of drought in Colombia are described, calculating the SPI on 576 monthly precipitation stations distributed all over the country, on time scales of 1, 3, 6 and 12 months. Duration and magnitude parameters on each station are analyzed and most intense drought events during 1976-2005 period are identified, pointing on each one its relationship with the occurrence of macroclimatic phenomena. Principal components analysis (PCA) to identify zones of homogeneous variability in space is used, and once these zones are identified, wavelet transform is calculated to detect periodic components that explain SPI temporal variability. In the end, the use of a methodology for bivariate phenomena frequency analysis using Copulas is illustrated. This tool allows the estimation of the bivariate probability distribution function for drought duration and magnitude, even in the case of marginal distributions not being the same. Adjusting the durations to a geometric distribution and the magnitudes to a Gamma distribution, C Copula is estimated, function that links both marginal distributions and allows the estimation of curves for the return period of drought. In the last chapter, most relevant conclusions of this work are exposed and possibilities for future work that can give continuity to this study are proposed.