Temperatura media:

Las series de temperatura fueron analizadas en primer lugar en función del número de años de la serie histórica y de la cantidad de años faltantes para luego determinar que estaciones debían ser utilizadas. Se encontró que las series de temperatura mínima resultaron en su mayoría muy cortas y con gran cantidad de datos faltantes, razón por la cual no se tuvieron en cuenta en este estudio.

Sobre las series de temperatura media se realizaron pruebas de regresión y de Mann- Kendall, para determinar si contienen algún tipo de tendencia, algo muy posible teniendo en cuenta los resultados obtenidos para la precipitación Este procedimiento se realizó para la temperatura mensual multianual y para la promedio anual. En la Tabla 23 se presentan las estaciones a las cuales luego de aplicarles las pruebas de mencionadas anteriormente sobre los datos anuales presentaron tendencias.

Tabla 23 Estaciones con tendencia en la temperatura media

Pendiente T T_CVF Comportamiento Tendencia S Z Zcrt Comportamiento Tendencia

2403517 0.0204927 3.23367 2.03952 tendencia Positiva 175 2.82166 1.95996 tendencia Positiva

2403512 0.0122755 2.23564 2.03952 tendencia Positiva 113 1.81624 1.95996 Positiva

3509503 0.0177618 3.70866 2.03952 tendencia Positiva 196 3.16221 1.95996 tendencia Positiva

2401522 0.0170817 2.8951 2.03694 tendencia Positiva 173 2.66504 1.95996 tendencia Positiva

3507501 0.0295733 4.30735 2.03694 tendencia Positiva 214 3.30031 1.95996 tendencia Positiva

2403513 0.0202707 4.6004 2.03694 tendencia Positiva 265 4.09052 1.95996 tendencia Positiva

2120540 0.12902 2.03086 2.13145 Positiva 48 2.11606 1.95996 tendencia Positiva

2120574 0.0729545 3.22914 2.08596 tendencia Positiva 74 2.20438 1.95996 tendencia Positiva

2120598 0.0645397 2.20604 2.20099 tendencia Positiva 40 2.67433 1.95996 tendencia Positiva

2120626 0.0754953 5.44788 2.20099 tendencia Positiva 47 3.15434 1.95996 tendencia Positiva

2120605 0.15778 6.58102 2.20099 tendencia Positiva 50 3.36005 1.95996 tendencia Positiva

2120516 0.0478025 1.84495 2.03694 Positiva 181 2.78899 1.95996 tendencia Positiva

2120542 0.0422126 3.66797 2.03694 tendencia Positiva 271 4.18349 1.95996 tendencia Positiva

2120579 0.0260639 3.73799 2.03694 tendencia Positiva 204 3.14537 1.95996 tendencia Positiva

2120571 0.0845811 5.59456 2.03694 tendencia Positiva 297 4.58635 1.95996 tendencia Positiva

2120558 0.0378454 5.93235 2.03694 tendencia Positiva 290 4.47788 1.95996 tendencia Positiva

Código RESULTADOS REGRESIONES RESULTADOS PRUEBA MANN-KENDALL

Puede observarse en la Tabla 23 que los dos métodos arrojan resultados muy consistentes en cuanto a la cantidad de estaciones con tendencia y al signo de esta pendiente, algo importante desde el punto de vista de certeza en los resultados.

Se observa que para los dos métodos la diferencia entre los estadísticos calculados (valores obtenidos a partir de funciones encintradas en el IDL) y los resultados de las pruebas estadísticas son muy grandes en las estaciones que presentan tendencias, y para las tres estaciones que presentan tendencias por alguno de los métodos, en el método para el cual no presentan tendencia la diferencia entre los valores de los estadísticos es muy pequeña, por lo cual, en los análisis estas estaciones se tomaron como con tendencia.

Para esta investigación se analizaron 21 estaciones de temperatura de las cuales 16 presentaron tendencias, para un porcentaje de del 76.1%, de las cuales el 100% registraron tendencias con pendiente positiva como se observa en la 23, evidenciando un aumento en la temperatura del altiplano.

La Figura 28 presenta la distribución encontrada en el Altiplano Cundiboyacense, se aprecian estaciones rojas que presentan tendencias mas altas (con pendiente superiores a 0.08 por año) y azules para las estaciones que presentan tendencias más bajas

Figura 28 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura

Se observa claramente que todo el Altiplano presenta una tendencia de la temperatura a aumentar, especialmente en la sabana de Bogotá, donde se presentan las tendencias mas altas (misma zona para la cual se encontraron las máximas temperaturas multianuales), esto puede ser debido a las actividades propias de la región como son las empresas dedicadas al cultivo de flores, la ganadería y a las empresas dedicadas al arreglo de cueros, todas actividades que inducen de alguna manera el aumento del efecto de invernadero debido a su alta generación de residuos químicos y de origen orgánico. La zona Nor-oriental del Altiplano (donde se presentaron las mayores tendencias de precipitación) también se ve afectada por el aumento progresivo de las temperaturas aunque en menor grado, puede ser causado por la manufactura de cemento y los residuos sólidos presentes en el aire provenientes de la fabricación de ladrillos.

La zona central del altiplano es la que presenta menor concentración de estaciones con tendencias, aunque debe anotarse que se trata de una zona para la cual la información de

series de tiempo obtenida fue muy escasa en comparación con los sectores Nor-oriental y sur del altiplano.

Del análisis de las estaciones recopiladas se pudo establecer que actualmente la temperatura anual promedio del Altiplano Cundiboyacense es de 13.4°C, pero teniendo en cuenta que la totalidad de las estaciones presentan tendencias positivas en sus series de tiempo, de mantener las pendientes encontradas con los procedimientos empleados en esta investigación, dentro de 50 años la temperatura promedio del altiplano habrá aumentado alrededor de 3°C alcanzando una temperatura promedio de 16.07°C se trata de un cambio muy brusco en un periodo muy corto de tiempo, algo que posiblemente cambiaría el medio ambiente del Altiplano, obligando a muchos de sus habitantes a cambiar drásticamente su estilo de vida, principalmente los dedicados a la agricultura y ganadería.

Para tener una mayor visión del cambio que puede sufrir las temperaturas dentro del Altiplano Cundiboyacense, se presenta la Tabla 24 en la cual se hace un análisis de futuras temperaturas encontradas en las estaciones que presentaron tendencias.

Tabla 24 Comportamiento de las temperaturas del Altiplano Cundiboyacense

0.5°C 1°C 1.5°C 2°C 2403517 0.0205 14.300 24.4 48.8 73.2 97.6 2403512 0.0123 14.200 40.7 81.5 122.2 162.9 3509503 0.0178 11.300 28.2 56.3 84.5 112.6 2401522 0.0171 13.800 29.3 58.5 87.8 117.1 3507501 0.0296 14.200 16.9 33.8 50.7 67.6 2403513 0.0203 12.900 24.7 49.3 74.0 98.7 2120540 0.1290 13.212 3.9 7.8 11.6 15.5 2120574 0.0730 12.200 6.9 13.7 20.6 27.4 2120598 0.0645 13.600 7.7 15.5 23.2 31.0 2120626 0.0755 13.900 6.6 13.2 19.9 26.5 2120605 0.1578 13.900 3.2 6.3 9.5 12.7 2120516 0.0478 13.116 10.5 20.9 31.4 41.8 2120542 0.0422 13.100 11.8 23.7 35.5 47.4 2120579 0.0261 13.500 19.2 38.4 57.6 76.7 2120571 0.0846 14.600 5.9 11.8 17.7 23.6 2120558 0.0378 12.500 13.2 26.4 39.6 52.8

Código Pendiente T_mensual Multianual

Numero de años para aumentar

El análisis consistió en determinar la cantidad de años requerida para alcanzar incrementos de temperatura de 1 y 2°C. Observando los resultados se determina que los mayores incrementos de temperatura se presentan en estaciones localizadas en la ciudad de Bogotá así como en la Sabana de Bogotá, donde se encuentran estaciones que de

seguir la tendencia presentarán importantes incrementos de temperatura en periodos de tiempo inferiores a 20 años.

Sobre las series mensuales de temperatura se realizaron los mismos procedimientos para determinar tendencias, al comparar los métodos de regresión y de Mann-Kendall se obtuvieron exactamente los mismos resultados tanto para las estaciones con tendencias como para el signo de las pendientes de cada una de las tendencias. Para ilustrar los resultados obtenidos, se presenta a continuación la Tabla 25

Tabla 25 Resultados tendencias series mensuales de temperatura

Claramente se observa que la cantidad de estaciones de temperatura que presentan tendencia es mayor cuando se toman los datos anuales, lo cual puede deberse al número de puntos que son tomados por cada uno de los programas y a los valores extremos que pueden sesgar la serie hacia valores bajos (teniendo en cuenta que las pendientes son negativas).

De los resultados mostrados en la Tabla 25 se puede determinar que un 82% de las estaciones analizadas presentan tendencias positivas, para las cuales el valor obtenido de la prueba estadística es mucho mayor que el estadístico, algo que no ocurre para la estación que presenta tendencia negativa, indicando que las tendencias negativas son altamente marcadas mientras que la positiva puede no ser tan certera.

Pendiente T T_CVF Comportamiento Tendencia S Z Zcrt Comportamiento Tendencia 2403517 0.0198215 5.74027 1.96616 tendencia Positiva 13789 5.48634 1.95996 tendencia Positiva 2403512 0.011455 3.16873 1.96616 tendencia Positiva 8436 3.35634 1.95996 tendencia Positiva 2403518 -0.00756877 2.03498 1.96616 tendencia Negativa -5217 2.07548 1.95996 tendencia Negativa 3509503 0.0173332 5.55632 1.96616 tendencia Positiva 12608 5.01641 1.95996 tendencia Positiva 2401522 0.0165881 5.14416 1.96601 tendencia Positiva 12826 4.87325 1.95996 tendencia Positiva 3507501 0.0288466 6.56256 1.96601 tendencia Positiva 16622 6.31565 1.95996 tendencia Positiva 2403513 0.0196826 5.66649 1.96601 tendencia Positiva 13919 5.28856 1.95996 tendencia Positiva 2120540 0.127642 6.02414 1.97246 tendencia Positiva 4769 5.35587 1.95996 tendencia Positiva 2120574 0.0717416 7.76153 1.96947 tendencia Positiva 8158 6.09917 1.95996 tendencia Positiva 2120598 0.0622258 4.69726 1.9767 tendencia Positiva 2757 4.76028 1.95996 tendencia Positiva 2120626 0.0757245 10.3906 1.9767 tendencia Positiva 4985 8.60857 1.95996 tendencia Positiva 2120605 0.153762 11.3699 1.9767 tendencia Positiva 5247 9.06111 1.95996 tendencia Positiva 2120561 0.0211481 3.98031 1.96601 tendencia Positiva 10102 3.83818 1.95996 tendencia Positiva 2120516 0.04775 5.7399 1.96601 tendencia Positiva 20174 7.66534 1.95996 tendencia Positiva 2120572 0.0124307 4.31743 1.96601 tendencia Positiva 8608 3.27049 1.95996 tendencia Positiva 2120542 0.0419245 10.0826 1.96601 tendencia Positiva 26888 10.2165 1.95996 tendencia Positiva 2120579 0.025794 8.66559 1.96601 tendencia Positiva 21347 8.11106 1.95996 tendencia Positiva 2120571 0.0841364 15.0077 1.96601 tendencia Positiva 36377 13.8222 1.95996 tendencia Positiva 2120558 0.0373572 12.0418 1.96601 tendencia Positiva 28277 10.7443 1.95996 tendencia Positiva

Figura 29 Distribución de las estaciones que presentan tendencias en temperatura

Aún tomando la tendencia negativa, se observa que prácticamente la totalidad de la zona en estudio con información presenta tendencias positivas, como se puede ver en la Figura 29, en la cual las estaciones rojas indican las estaciones que presentan una alta tendencia y las azules tendencias positivas bajas.

En la Figura 29 se puede observar que las zonas extremas del altiplano (la parte sur correspondiente a Bogotá y sus alrededores y la parte norte a Duitama y Sogamoso) que son las que presentan mayor cantidad de información presentan un alto grado de tendencias positivas, indicando que con el tiempo se ha venido presentando un incremento en la temperatura. Este calentamiento ha sido mas fuerte en sectores aledaños a la ciudad de Bogotá, resultado concordante con lo encontrado para las series anuales, reforzando aún mas la idea que es consecuencia directa del alto grado de contaminación presente en el aire.

Debido a que la zona central del altiplano presenta carencia de información suficiente no es posible hacer un buen diagnostico acerca de la tendencia de esta zona, aunque a

primera vista se aprecia que se ha presentado un fuerte incremento en la temperatura, sin embargo sería conveniente ampliar el estudio de esa zona contando con mayor cantidad de información.