Caracterización y predicción estacional de la precipitación en Colombia

Abstract

La precipitación es una de las variables más importantes y complejas que intervienen en el ciclo hidrológico, por lo que el entendimiento de su comportamiento en el tiempo y el espacio y la precisión y confiabilidad de sus pronósticos resultan de vital importancia para diferentes aplicaciones y toma de decisiones en temas de planeación y manejo de recursos hídricos. El objetivo principal de este trabajo es entender la variabilidad de la precipitación a escala mensual sobre diferentes regiones de Colombia y aplicar dicho conocimiento en el mejoramiento de los pronósticos estacionales. Primero, se comienza con una caracterización de la variabilidad espacio-temporal de la precipitación en Colombia, usando un análisis de de componentes principales, las cuales apoyan la delimitación de zonas con comportamiento climático similar, que coinciden con las regiones Andina, Caribe, Pacífico, Orinoquía y Amazonas. Los resultados muestran el régimen bimodal de la precipitación asociado al centro y norte del país y el ciclo unimodal presente en el este y sur. En cuanto a la variabilidad interanual se identifican las regiones Pacífico, Caribe y Andina como zonas de alta varianza asociada a El Niño/Oscilación del Sur (ENSO) y con el gradiente de temperaturas del mar en el Atlántico Tropical. La región del Amazonas muestra una relación débil con el océano Pacífico y más fuerte con el Atlántico, con el cual se obtiene una relación opuesta a la que presenta el resto del país. La región Orinoquía refleja la menor variabilidad de la precipitación en la banda interanual y la más baja relación con las variables macroclima ́ticas analizadas. Se analiza la utilidad de los pronósticos dinámicos de la versión 2 del NCEP Climate Forecast System (CFSv2) y se evalúa su habilidad en la representación de la variabilidad identificada a partir de las observaciones. El análisis muestra que a pesar de que el CFSv2 presenta sesgos considerables, los patrones espaciales de distribución de la lluvia y su variabilidad a escala mensual es relativamente bien representada. Además, se observa que el modelo captura la teleconexión existente con los fenómenos y variabilidad macroclimática, siendo su capacidad para pronosticar las variables climáticas y oceánicas significativamente más alta que la que presenta la precipitación en el país. Por último, se implementan técnicas de post-procesamiento a los pronósticos de precipitación del CFSv2 y se desarrollan diferentes esquemas estadísticos multivariados que incluyen además de la precipitación pronosticada, los pronósticos dinámicos de diferentes índices macroclimáticos y variables de circulación regional. Como resultado final, se obtiene que los modelos híbridos de tipo dinámico-estadístico resultantes pueden representar una mejora considerable de la capacidad predictiva de las anomalías de precipitación mensual en horizontes de pronóstico de hasta 9 meses