Balance hídrico y clasificación climática para el departamento

CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DESARROLLO – FACULTAD DE INGENIERÍA
BALANCE HÍDRICO Y CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA PARA EL
DEPARTAMENTO DE CALDAS - MODELO DESARROLLADO EN
EL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN AVENUE DE ARCVIEW 1
Recibido: junio 30 de 2003 – Revisado: septiembre 17 de 2003 – Aceptado: Noviembre 25 de 2003
JORGE HENRY CARMONA ALZATE 2
1. Presentación
Para las entidades rectoras de los recursos naturales y del medio ambiente y
especialmente en proyectos de ordenamiento y planificación para el uso y manejo
adecuado del suelo, enmarcados en un concepto de sostenibilidad, actividades
tales como zonificación de unidades homogéneas del terreno, identificación de uso
adecuado del terreno, planificación y manejo de cultivos y plantaciones forestales,
diagnósticos de microcuencas abastecedoras de acueductos, identificación y
estrategias de manejo de zonas vulnerables a degradación, propuestas de diseño
de sistemas de riego, etc., son tareas obligadas a desarrollar dentro de los
procesos conducentes, en últimas, a proponer el uso recomendable de un territorio
dado.
Todas estas actividades requieren de información adecuada en cuanto a
precipitación, temperatura, evapotranspiración, excesos de agua, caudales
promedio, entre otros. Sin embargo, esta información, siendo a veces solo una
variable a tener en cuenta dentro de alguno de los procesos, se convierte en un
dato fundamental e indispensable que a la hora de involucrarlo en cada actividad
mencionada no se encuentra o no está disponible. Todo esto debido a que nos
encontramos en un país que por tradición dispone de muy pocas estaciones
climáticas y por ende de muy pocos registros de esta índole. Aunado a esto, nos
encontramos en una situación de orden público que no permite a profesionales de
las ciencias de la tierra obtener datos de campo por temor a cualquier
desagradable suceso de los cuales no quiero hacer referencia.
Pensando en esto y en que de todos modos, la información debe ser obtenida, el
autor pensó en un sistema integrado para el cómputo del balance hídrico climático
superficial como un instrumento que facilite la generación de información a partir
de una poca cantidad de datos base y que de alguna manera evite en gran medida
la necesidad de exponer profesionales en el campo en la toma de datos puntuales.
Esta herramienta también facilitaría la consulta expedita a personas no expertas
en el uso de modelos de simulación o de sistemas de información geográfica,
1 Artículo basado en el trabajo de grado para optar el título de especialista en Informática y Computación,
Facultad de Ingeniería, Universidad de Manizales, 2003.
2 Geólogo, Especialista en Informática y Computación. E-mail: johca88@hotmail.com
VENTANA INFORMÁTICA No. 11 – Universidad de Manizales, enero – junio / 2004 – pp 51-68

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permitiéndoles la visualización, comparación, análisis y manipulación espacial de
información ambiental.
Se propuso entonces el desarrollo de un sistema experto programado en el
lenguaje de programación Avenue propio del software de sistemas de información
geográfica (SIG) ArcView, con el cual se pueda modelar un Balance Hídrico
Climático Superficial a partir de datos base de una relativa fácil obtención. Se
pretende que este desarrollo se convierta en herramienta importante con la cual se
pueda modelar cuantas veces se requiera y en diferentes zonas de donde se
cuente con la información base necesaria. También, a medida que se cuente con
datos base actualizados, se podrá modelar nuevamente del Balance Hídrico y así
obtener información ambiental actualizada.
El modelo se realizó tomando como zona de estudio el departamento de Caldas y
su desarrollo se basó en dos metodologías:
La primera, la cual se llamó Modelo 1 3 , fue realizada con la asesoría del ingeniero
Fernando González. Para este modelo se requieren de los siguientes datos base:
• Temperatura
• Zonas de temperatura
• Precipitación
• Brillo solar
• Evapotranspiración
• Capacidad de campo del suelo
• Curvas de nivel
La metodología se basó en fórmulas empíricas desarrolladas por Flórez (1985)
para la obtención del mapa de temperatura y partir de un mapa de
comportamiento térmico definido por González. La precipitación fue
determinada por González a partir de datos pluviométricos obtenidos por él mismo
de las entidades administradoras de estaciones de precipitación para la región y a
partir de operaciones estadísticas para obtener los datos según su mediana o en
condiciones de fenómeno de “El Niño” o “La Niña”. Para el mapa de brillo solar
se hizo a partir de la base de datos construida con información heliográfica de 29
estaciones existentes en Caldas o sus alrededores, datos obtenidos del Manual de
radiación solar en Colombia (Rodríguez y González, 1992), la altitud y la
precipitación en el año medio de los puestos heliográficos; González ensayó varios
modelos que calculan el brillo solar en función de la altitud, la latitud y la
precipitación obteniéndo una fórmula que más adelante se mencionará. Para el
cálculo de la evapotranspiración se acogió a fórmulas propuestas por González
(1995) para la región del eje cafetero, así mismo las ecuaciones para el balance
hídrico como tal.
3 Todos los datos y fórmulas para el modelo 1 fueron obtenidos y suministrados por el ingeniero Fernando
González, excepto capacidad de campo y curvas de nivel.
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La capacidad de campo se determinó a partir de datos de textura (porcentajes de
arena limo y arcilla) y profundidad efectiva del suelo, tomados del mapa de suelos
del IGAC (1988) suministrados por CORPOCALDAS. Las curvas de nivel fueron
también suministradas por CORPOCALDAS.
El segundo modelo se llamó Modelo 2. Para este modelo se requieren de los
siguientes datos base:
• Temperatura
• Precipitación
• Evapotranspiración
• Capacidad de campo del suelo
• Curvas de nivel
Este se basó en la metodología empleada en el proyecto de SIG-PAFG (Sistemas
de Información Geográfica - Plan de Acción Forestal Para Colombia, revista
número 12 de 1996). De esta se modifica el método para hallar la
evapotranspiración, donde se cambia la metodología empírica presentada por
Pennan a la de Thornthwaite, ya que esta última funciona bien con los datos
climáticos disponibles en Colombia de precipitación. También se añade el factor
de corrección de Thornthwaite para determinar la evapotranspiración media
mensual. La temperatura se determina a partir de un modelo digital del terreno
(mapa de alturas) con la fórmula de Isabellina (Castañeda, 1986). La capacidad
de campo se determina igual que para el Modelo 1. La precipitación es tomada de
los datos suministrados por Fernando González en el Modelo 1.
Con el Modelo 2 también se desarrolló la aplicación para la clasificación climática,
la cual se basó en la metodología de Thornthwaite, expuesta en la revista número
de 12 de 1996 del SIG-PAFC
2. Conceptualización
De todos es ya conocida la importancia que han tomado los Sistemas de
Información Geográfica (SIG), como herramienta de planificación en procesos que
involucren información cartográfica, por su relación interactiva entre los datos
alfanuméricos y sus mapas temáticos. Pero su mayor fortaleza no consiste en
estos mapas parlantes que proporcionan información de manera rápida y eficaz
como ayuda para la toma de decisiones, su mayor fortaleza radica en su
capacidad para generar nueva información a partir de datos base y a través de los
procesos de análisis espacial y modelaciones. Uno de los paquetes o software
que ha tomado mayor fuerza en nuestro medio es el ArcView, además se ha
generalizado en entidades administradoras de los recursos naturales como lo son
las Corporaciones Autónomas Regionales; por esta razón a además porque es un
paquete que con su módulo Spatial Analyst y lenguaje de programación Avenue
ofrece un fuerte recurso para el desarrollo de aplicativos poderosos en la
modelación o simulación.
Balance hídrico y clasificación climática … - Carmona Alzate Jorge H. (2003) – pp 51-68 3

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2.1 Mapa Grid o Raster
El “GRID” o GRILLA es un tipo de formato, que soporta datos enteros o flotantes .
Esta grilla es una matriz en la cual se almacenan datos organizados por filas y
columnas, los cuales son denominados datos raster (o mapa raster). Cada una de
las celdas de la matriz contiene un número que puede representar una
característica, atributo o fenómeno natural del mundo real, tal como tipo de suelo,
elevación sobre el nivel del mar, pendientes del terreno, precipitación,
temperatura, etc.
0 1 0 0 0 0 1
0 0 1 0 0 1 0
0 0 1 0 1 0 0
0 0 1 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0
Es así como la utilización de este formato para representar fenómenos naturales,
permite la modelación de una variación continua sobre una superficie, a través de
la aplicación de fórmulas y cálculos sobre los datos raster.
2.2 Parámetros de Análisis
En un Sistema de Información Geográfica, cuando el análisis o modelación
requiere la superposición de mapas, a través de fórmulas y cálculos, se debe
garantizar el perfecto acoplamiento de las estructuras matriciales (o celulares)
entre los mapas, es decir, deben coincidir sus celdas en tamaño, y posición. Por
esta razón se debe establecer un marco de referencia que contenga la extensión,
tamaño de celda y máscara (o molde), que se conservará durante toda la
modelación.
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En ArcView, se pueden seguir los siguientes pasos para establecer el marco
referencia para la modelación:
Para este procedimiento, se puede generar un mapa raster, compuesto
simplemente por un cuadro que cubra toda la zona de análisis y cuyo tamaño de
celda sea el que permanecerá durante toda la modelación. También se pueden
determinar las coordenadas inferior izquierda y superior derecha y llenar el
siguiente cuadro de diálogo:
Si crea el mapa raster de referencia, simplemente selecciónelo desde el recuadro
de selección Analysis Extent, Analysis Cell Size y Analysis Mask.
Si tiene las coordenadas y el tamaño de celda requerido, entonces se deben llenar
los cuadros de texto Left, Bottom, Top y Right, para entrar las coordenadas y Cell
Size, para el tamaño de celda.
El comando para acceder a este cuadro de diálogo lo puede encontrar en el
siguiente menú:
• Analysis / Properties...
• Clima / Ambiente de Análisis (en el modelo)
2.3 Modelo Digital del Terreno
Un modelo digital del terreno (MDT) es un mapa raster que representa la
superficie de la tierra. Está geográficamente referenciado y cada una de las celdas
que lo componen contiene el valor de la altura sobre el nivel del mar de ese punto.
Su construcción se basa en un mapa de curvas nivel, que debe ser convertido a
tipo grid o mapa raster y posteriormente realizar interpolación de las distancias
entre las curvas de nivel.
El método utilizado para la interpolación es el siguiente:
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2.3.1 Modelación de la Distancia Euclidiana
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La distancia euclidiana en un “grid”, identifica la distancia desde cada una de las
celdas hasta la celda más cercana; la dirección euclidiana en un “grid”, da la
dirección desde cada una de las celdas fuente hasta la celda más cercana y la
ubicación euclidiana identifica cuales celdas están relacionadas con otras de
acuerdo a sus proximidades más cercanas.
La distancia euclidiana es calculada desde el centro de una celda, llamada celda
fuente, hasta cada una de las celdas que la rodean. Conceptualmente el algoritmo
euclidiano trabaja así: por cada una de las celdas, la distancia a cada una de las
celdas fuente es determinada por el cálculo de la hipotenusa con la x_max y
y_max (triángulo de Pitágoras). De este cálculo, se deriva el “Euclidiano
verdadero”, en vez de la distancia de la celda. La distancia más corta a una celda
fuente es determinada, y si esta es menor que una distancia máxima especificada,
el valor es asignado a la celda.
Los valores para el grid, de la distancia euclidiana son del tipo punto flotante. Si
una celda está a una distancia igual a dos o más celdas, esta es asignada a la que
primero encontró en el proceso de búsqueda (la búsqueda empieza desde la parte
superior izquierda y se mueve de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo).
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La dirección euclidiana es asignada en grados para cada una de las celdas más
cercanas a la fuente. El proceso se realiza en un compás de 360º en dirección de
las manecillas del reloj, dando el valor de 1 y 360 a las celdas al sur y el valor de
cero a las celdas fuente.
La localización euclidiana, identifica cada una de las celdas que están más
cercanas a una celda fuente. Cada una de estas celdas recibe el valor de la celda
fuente por la cual es ubicada (Tomado de la Ayuda del software ArcView 3.1).
(ESRI, Environmental Systems Research Institute, Inc., 1992 - 1999)
Después de la interpolación se pasa un filtro con un procesamiento de análisis
estadístico focal a través de una relación de vecindades en círculo u otra figura
geométrica, calculando la mediana aritmética entre los valores de las celdas
encontradas en el recorrido.
La gráfica muestra el proceso que se lleva a cabo en una relación de vecindades
en cuadrado de 5 x 5. Al igual que con una figura circular, este recorrido se lleva a
cabo desde la parte superior izquierda hasta la inferior derecha.
2.4 Precipitación
Para la elaboración de los mapas de precipitación se partió de los datos de
precipitación, almacenados en una tabla.dbf, donde cada uno de los registros
contiene campos adicionales con las coordenadas planas (X,Y) para cada estación
correspondiente a cada uno de los datos.
Se añade esta tabla en la aplicación de la manera como se explica en el manual
del usuario, de tal forma que quede como un mapa de puntos, posteriormente se
realiza una interpolación con base en los datos de precipitación mensual y así se
obtienen los mapas de precipitación mensual.
2.4.1 Discusión acerca de la interpolación
La interpolación empleada es la IDW (Inverse distance weighted). Determina los
valores de las celdas, a partir de los valores de cada punto (mapa de puntos con
datos de precipitación), usando una combinación lineal de pesos (power) dados a
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un grupo de puntos. El peso es una función que da mayor importancia a cada
valor de acuerdo a una relación inversa a su distancia.
La interpolación puede ser conmutada desde un punto de vista local a global
cambiando su peso. Un valor alto de peso, resultará en una menor influencia
desde los puntos circundantes. El IDW asume que cada punto (en este caso, cada
dato de estación pluviométrica), tiene una influencia local que disminuye con la
distancia y la interpolación se realiza sobre todos o algunos de los puntos que se
encuentren dentro de un radio de influencia dado.
2.5 Brillo Solar
Se partió de la siguiente fórmula para elaborar el mapa de brillo solar:
BS = 716 - 0.258*ALT - 0.121*P + 5.49 LAT + CorrEsp.
Donde;
BS: brillo solar año medio (horas/año)
ALT: altitud (m)
P: precipitación año medio (mm/año)
LAT: latitud en minutos
CorrEsp.: corrección espacial (residuo)
En primera instancia, el modelo crea una tabla.dbf con dos campos (de nombre X
y Y respectivamente), donde genera coordenadas geográficas de la zona actual
del proyecto, con distancias entre pares x,y dadas por el usuario. Posteriormente
son añadidas al proyecto a manera de tema o mapa de puntos y es interpolado
con base en el campo X. Luego, se aplica la fórmula 4
grdLatMin = ((mapInt - 1000000)/1852)+276
sobre este mapa resultante, para obtener el mapa de latitud en minutos, necesario
para aplicar la fórmula de Brillo Solar.
Hasta este punto hemos resumido la construcción de los mapas de precipitación y
modelo digital del terreno, comunes para los dos modelos, además el mapa de
brillo solar, mapa único para el modelo 2. Ahora veamos los mapas restantes que
aunque son comunes para los dos modelos, sus metodologías de construcción
son diferentes.
2.6.1 Temperatura
2.6 Mapas Modelo 1
Flórez (1985) ha planteado las siguientes relaciones altitudinales de la temperatura
media del aire con la altitud (ALT), las que se acogen en este estudio:
4 Fórmula suministrada por el Ing. Fernando González
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Cordillera Occidental Vertiente Este
T(°C)=29.4 - 0.0064 *ALT
Cordillera Central Vertiente Oeste
T(°C)=30.63 - 0.0067 *ALT
Cordillera Central Vertiente Este
T(°C)=29.24 - 0.0065 *ALT
Estas fórmulas se aplican en formato raster a un mapa de zonas de temperatura
definidas por González para este estudio en tres zonas dependiendo de la
cordillera y de su flanco o vertiente así:
Z 1: Vertiente este Cord. Central
Z 2: Vertiente este Cord. Occidental
Z 3: Vertiente oeste Cord. Central
2.6.2 Evapotranspiración Anual
Para el cálculo de esta variable se acogió la fórmula propuesta por González
(1995) para la Región del Eje Cafetero.
ETP=400+1500*EXP(-0.000538*ALT)
Para altitudes superiores a 4000 m, se tomo el valor de 575 mm puesto que a
esas altitudes no se tienen datos
A la fórmula anterior se le hizo una corrección para introducir el efecto positivo del
brillo solar
ETP = (400 + 1500*EXP(-0.000538*ALT)) (BS/1600) 0.2
2.6.3 Evapotranspìración Mensual
Los mapas mensuales de evapotraspiración se calculan mediante la siguiente
fórmula:
ETPmes = (ETP/12) * FactETPmes
Donde FactETPmes es un factor de corrección de esvapotranspiración definido
por González (1997).
2.6.4 Balance Hídrico
El modelo calcula las existencias y deficiencias de agua en el suelo mes a mes,
siendo sus variables de entrada las precipitaciones de los meses, la ETP y como
parámetro la capacidad de campo de los suelos. El almacenamiento máximo
proviene del mapa de retención de agua por los suelos. Las salidas del modelo
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son mapas mes por mes de: evapotranspiración real (ETR), la suficiencia de agua
(ETR/ETP) y el escurrimiento o escorrentía "in situ" (Q).
Ecuaciones del Modelo
Escurrimiento Inmediato, Qimes:
Sí Pmes> 150 => Qimes = 0.6 *(Pmes -150) +28
Si no QImes = Exp (Pmes/45)
Diferencia entre aporte y gasto (variable ficticia o temporal), DIFmes
DIFmes = Pmes - QImes - ETPmes
ALMmes = ALMmes-1 + DIFmes
Sí ALMmes > AMAX entonces ALMmes = AMAX
Nmes = AMAX * Ln (ALMmes / AMAX)
ETRmes = ETPmes
SUFmes = 100
Qmes = Pmes - ETPmes - (ALMmes - ALMmes-1) + QImes
Condición de Secamiento DIFmes < 0
Nmes = Nmes-1 + DIFmes
ALMmes = AMAX * Exp ( Nmes / AMAX )
ETRmes = Pmes - QImes + (ALMmes-1 - ALMmes)
SUFmes = 100 * (ETRmes / ETPmes)
Qmes = Qimes
Donde;
AMAX: almacenamiento máximo del suelo
ALMmes: almacenaje en el mes
ALMmes-1: almacenaje en el mes anterior
ETPmes: evapotranspiración potencial mensual
ETRmes: evapotranspiración real mensual
Nmes: negativo acumulado
Pmes: precipitación mensual
Qmes: escurrimiento mensual
Qimes: escurrimiento inmediato mensual
SUFmes: suficiencia de agua (ETRmes / ETPmes en %)
2.7.1 Temperatura
2.7 Mapas Modelo 2
Castañeda? (1986), emplea un factor de corrección tomado de la Fórmula de
Isabellina, que se basa en una serie de constantes mensuales aplicadas en una
fórmula que las relaciona con la altitud sobre el nivel del mar, dando como
resultado la temperatura media mensual.
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FÓRMULA DE ISABELLINA
Temperatura = Altitud (m.s.n.m.) * ( a ) / 100 + ( b )
Enero =Altitud * (-0,71) / 100 + (30,9)
Febrero = Altitud * (-0,7) / 100 + (31,1)
Marzo = Altitud * (-0,68) / 100 + (30,6)
Abril = Altitud * (-0,66) / 100 + (29,8)
Mayo = Altitud * (-0,65) / 100 + (29,8)
Junio = Altitud * (-0,68) / 100 + (30,4)
Julio = Altitud * (-0,74) / 100 + (32,1)
Agosto = Altitud * (-0,74) / 100 + (31,6)
Septiembre = Altitud * (-0,76) / 100 + (31,3)
Octubre = Altitud * (-0,66) / 100 + (29,3)
Noviembre = Altitud * (-0,65) / 100 + (29,4)
Diciembre = Altitud * (-0,68) / 100 + (30,1)
Anual = Altitud * (-0,69) / 100 + (30,6)
Esta fórmula, al igual que todas las demás, se aplicará al modelo a través de la
programación en Avenue en formato raster.
2.7.2 Evapotranspiración
Se utilizó el método empírico de Thornthwaite, "...el cual consiste en calcular
primero para cada mes una evapotranspiración potencial que puede asimilarse al
poder evaporante de la atmósfera en la cuenca considerada, en función de la
temperatura media mensual ( tº C ) por intermedio de índices térmicos mensuales i
(REMENIERAS G. Tratado de Hidrología Aplicada, 1991) y el factor de corrección
de Thornthwaite (f) (CASTAÑEDA O., Alonso. Hidrología, 1986).
i = (t/5)^1.514
I = ∑i
a = (1.6/100)I+0.5
Ep = (1.6[10(t/I)] a )10 f
f =
enero 1 julio 1,06
febrero 0,93 agosto 1,05
marzo 1,03 septiembre 1,01
abril 1,02 octubre 1,03
mayo 1,06 noviembre 0,99
junio 1,03 diciembre 1,02
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2.7.3 Balance Hídrico
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Este balance hídrico determina las condiciones hídricas superficiales promedio de
escurrimiento o exceso de agua en la zona de estudio.
El modelo solo considera los aportes de la lluvia, las aguas subterráneas y las
pérdidas por percolación profunda no se tienen en cuenta (Andrade Pérez, 1996)
Pérdida por almacenamiento:
Pérd Almac = (ETP-P) * (Almac Ant / Amac Total)
Almacenamiento
Almac = Almac Ant - Pérd Almac
Evapotranspiración real
(ET) )= Precipitación + Pérd Almac
Déficit = ETP - ET
Excesos = Almac Ant + P - ETP - Almac Total
(Cuando P > ETP y Almac Ant + P > ETP + Almac Total)
2.7.4 Clasificación Climática
La clasificación climática fue tomada según la metodología de Thornthwaite,
expuesta en Andrade Pérez, (1996)
Índice de humedad (Ih): Está dado por la relación entre el exceso de agua anual
(E) y la evapotranspiración potencial anual (Etp), en porcentaje.
Ih = (E/Etp)*100.
Índice de aridez (Ia): Está dado por la relación entre la deficiencia anual de agua
(D) y la evapotranspiración potencial anual (Etp) en porcentaje.
Ia = (D/Etp)*100
La primera letra de la clasificación climática la da el Factor de humedad (Im),
según la fórmula Im = Ih – 0.6(Ia)
100,1 y más
80,1 a 100,0
60,1 a 80,0
40,1 a 60,0
20,1 a 40,0
0,1 a 20,0
Im Símb Tipo Climático
A (9)
B4 (8)
B3 (7)
B2 (6)
B1 (5)
C2 (4)
Super húmedo
Muy húmedo
Húmedo
Moderad. húmedo
Ligeramente húmed
Semihúmedo
12

-20,0 a 0,0
-40,0 a -20,1
-60,0 a -40,1
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C1 (3)
D (2)
E (1)
Semiseco
Semiárido
Arido
La segunda letra de la clasificación se otorga considerando la variación estacional
de la humedad efectiva, y son los índices de humedad o aridez los utilizados para
tal efecto. Para los climas A y B, en todos sus rangos, así como para C2 , la
variación estacional de la humedad la determina el Ia, mientras que para los
climas C1, D y E se emplea el Ih.
Índice en
porcentaje (Ia)
Símbolo Déficit de agua
0,0 a 16,7 r (1) Poco o ninguna
16,7 a 33,3 a (2) Moderado
Mayor que 33,3 a2 (3) Grande
Índice en
porcentaje (Ih)2
Símbolo Déficit de agua
0,0 a 10,0 d (1) Poco o ninguno
10,0 a 20,0 s' (2) Moderado
Mayor que 20,0 s'2 (3) Grande
La tercera letra está dada por el carácter térmico, expresado en la
evapotranspiración potencial, y se calcula en función de la temperatura media
mensual por lo cual se constituye en un índice de eficiencia termal.
ETP (mm) Símbolo Clima
< 142
142 - 285
285 - 427
427 - 570
570 – 712
712 – 855
8855 – 997
997 – 1140
> 1140
E' (1)
D' (2)
C'1 (3)
C'2 (4)
B'1 (5)
B'2 (6)
B'3 (7)
B'4 (8)
A' (9)
Hielos
Tundra
Microtermal
Microtermal
Mesotermal
Mesotermal
Mesotermal
Mesotermal
Megatermal
3. Validación del Modelo
Para hablar de la validación del modelo, debe antes mencionarse que este trabajo
no es la propuesta de un modelo nuevo para balance hídrico climático, sino que es
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la sistematización en un SIG de modelos y fórmulas empíricas validadas tanto
nacional como internacionalmente, tal es el caso de González (1995), Flórez
(1985) y Thornthwaite.
Se entiende que la validación de un modelo debe realzarse a través de
procedimientos estadísticos adecuados. Sin embargo, esto es posible cuando
existen suficientes datos de comparación o comprobación. Otra forma de
validación es el método Delphi, el cual consiste en la aprobación, asesoría o
contrastación del funcionamiento del modelo con opiniones de grupos de expertos
en el tema en cuestión.
Considerando lo anterior y el hecho de que para este modelo (o si se quiere
aplicación sistematizada de los modelos) no se tienen muchos datos o registros de
comparación y validación con procedimientos estadísticos, se recurrió a los
siguientes pasos de validación:
Se implementó una nueva aplicación al modelo que calculara la acumulación del
flujo de agua a partir de los datos finales de escurrimiento y que alimenta los
colectores naturales (drenajes) y se comparó con datos tomados en campo
durante varios años en determinados sitios de la cuenca del río Chinchiná, por
parte de la empresa Aguas de Manizales.
Se contó también con la asesoría y participación del Ing. Fernando González
Lozano, experto en climatología.
El modelo se empleó en el proyecto “Conservación de los Ecosistemas de Alta
Montaña en la Cordillera Central, Departamentos de Caldas, Quindío, Valle del
Cauca y Tolima, un Aporte a las Ecorregiones Estratégicas” arrojando resultados
contrastados y aprobados por ing. Oscar Sáenz, quien coordinaba el componente
de hidroclimatología del proyecto.
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4. Los Mapas
A continuación se exponen algunos de los mapas resultado de las modelaciones.
Estos se encuentran ya editados.
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Bibliografía
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