ÁLVARO URIBE VÉLEZ

Presidente de la República

FRANCISCO SANTOS CALDERÓN

Vicepresidente de la República Presidente Comisión Colombiana del Espacio – CCE

IVÁN DARÍO GÓMEZ GUZMÁN

Director General Instituto Geográfico Agustín Codazzi – IGAC Secretario Ejecutivo de la Comisión Colombiana del Espacio – CCE

RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓN

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM Coordinador Grupo de Observación de la Tierra

LUZ MARINA ARÉVALO SÁNCHEZ

Subdirectora de Ecosistemas e Información Ambiental - IDEAM

MARCELA SIERRA CUELLO

Coordinadora Grupo Comunicaciones – IDEAM Editores Vicky Guerrero Barrios

Especialista Subdirección de Ecosistemas e Información Ambiental - IDEAM

Vivian Farley Garzón Vargas

Profesional Subdirección de Ecosistemas e Información Ambiental - IDEAM

Jhon Jairo Carmona Cuervo

Profesional Grupo Comunicaciones - IDEAM

Impresión Imprenta Nacional de Colombia

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia – IDEAM “Experiencias en el Uso y Aplicación de Tecnologías Satelitales para Observación de la Tierra”, Comisión Colombiana del Espacio / El Instituto. –Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia. Edición Especial 2010. 116 p., ilustraciones a colores. Incluye referencias bibliográficas. ISBN 978-958-8067-25-4 Reseña: Astronomía ciencia más allá de los astros. Información meteorológica satelital herramienta poderosa y decisiva en el planeamiento de las operaciones militares. Tecnología Lidar apoyando la gestión de la autoridad marítima nacional en las zonas costeras. Descripción del programa de investigación en desarrollo satelital y aplicaciones en el tema de observación de la Tierra. Aplicaciones de la polarimetría de radar en observación de la Tierra. Los satélites meteorológicos y ambientales como herramientas de trabajo operativas para la meteorología, la hidrología y la oceanología en Colombia y en apoyo a las actividades de prevención de desastres. Evidencias del cambio climático en Colombia - Análisis de tendencias de precipitación y temperatura para diferentes pisos térmicos. Algoritmo usado para estimar energía eólica en Colombia. Avances en la delimitación de los grandes complejos de humedales continentales del territorio colombiano. Relación de los deslizamientos y la dinámica climática en Colombia. Observación y estudio de la dinámica glaciar en Colombia.

ES PROPIEDAD DEL ESTADO Los trabajos presentados se han preparado respetando los originales enviados por los autores, salvo algunas correcciones relacionadas con la ortografía. En consecuencia la responsabilidad de los contenidos y la calidad de las imágenes, son exclusivamente de los autores y no comprometen a los editores ni al Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia. © INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS AMBIENTALES DE COLOMBIA 2010

Comisión Colombiana del Espacio – CCE Grupo de Observación de la Tierra MINISTERIO DE AMBIENTE, VIVIENDA Y DESARROLLO TERRITORIAL MINISTERIO DE AGRICULTURA Y DESARROLLO RURAL MINISTERIO DEL INTERIOR Y DE JUSTICIA DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACIÓN – DNP INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS AMBIENTALES – IDEAM INSTITUTO GEOGRÁFICO AGUSTÍN CODAZZI – IGAC INSTITUTO COLOMBIANO DE GEOLOGÍA Y MINERÍA – INGEOMINAS INSTITUTO AMAZÓNICO DE INVESTIGACIONES CIENTÍFICAS – SINCHI INSTITUTO DE INVESTIGACIONES MARINAS Y COSTERAS JOSÉ BENITO VIVES DE ANDRÉIS – INVEMAR FUERZA AÉREA COLOMBIANA – FAC DIRECCIÓN GENERAL MARÍTIMA – DIMAR AGENCIA NACIONAL DE HIDROCARBUROS – ANH CENTRO INTERNACIONAL DE FÍSICA – CIF SECRETARIA DISTRITAL DE AMBIENTE CORPORACIÓN COLOMBIANA DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA – CORPOICA CORPORACIÓN AUTÓNOMA REGIONAL DEL CENTRO DE ANTIOQUIA – CORANTIOQUIA UNIVERSIDAD SERGIO ARBOLEDA PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA UNIVERSIDAD EAFIT

CONTENIDO Prólogo Lozano Picón, Ricardo José. IDEAM

7

Reseña: Astronomía ciencia más allá de los astros Garzón Vargas, Vivian Farley. IDEAM

9

Información meteorológica satelital herramienta poderosa y decisiva en el planeamiento de las operaciones militares Sánchez Vargas, Luis Raúl y Cárdenas Posso, Yadira. Fuerza Aérea Colombiana - FAC

15

Tecnología Lidar apoyando la gestión de la autoridad marítima nacional en las zonas costeras Capitán de Fragata Ortiz Galvis, Javier; Martínez, Álvaro y Páez, Carolina. Dirección General Marítima - DIMAR

21

Descripción del programa de investigación en desarrollo satelital y aplicaciones en el tema de observación de la Tierra Gómez Guzmán, Iván Darío; Arias Duarte, Lilia Patricia; Posada, Eduardo y García, José E. IGAC - CIF

27

Aplicaciones de la polarimetría de radar en observación de la Tierra Posada, Elena; Ramírez Daza, Héctor Mauricio y Castro Díaz, Iván Ricardo. IGAC

35

Los satélites meteorológicos y ambientales como herramientas de trabajo operativas para la meteorología, la hidrología y la oceanología en Colombia y en apoyo a las actividades de prevención de desastres González Marentes, Humberto. IDEAM

45

Evidencias del cambio climático en Colombia - Análisis de tendencias de precipitación y temperatura para diferentes pisos térmicos Benavides Ballesteros, Henry Oswaldo. IDEAM

51

Algoritmo usado para estimar energía eólica en Colombia Ruiz Murcia, José Franklyn y Zapata Lesmes, Henry Josué. IDEAM - UPME

59

Avances en la delimitación de los grandes complejos de humedales continentales del territorio colombiano Verdugo Rodríguez, Nelsy. IDEAM

71

Relación de los deslizamientos y la dinámica climática en Colombia Martínez Ardila, Néstor Javier; Corrales Cobos, Julián Javier y Sánchez Calderón, Fabio Vladimir. IDEAM - UNAL

79

Observación y estudio de la dinámica glaciar en Colombia Ceballos Liévano, Jorge Luis y Meneses Arias, Ignacio. IDEAM

99

PRÓLOGO La Comisión Colombiana del Espacio - CCE, fue creada por decreto presidencial 2442 de 2006, como órgano intersectorial de consulta, coordinación, orientación y planificación, y escenario para la unión de esfuerzos institucionales de gestión en torno a: telecomunicaciones, navegación satelital, observación de la tierra, astronáutica, astronomía y medicina aeroespacial, entre otros. Dentro de las funciones científicas de esta Comisión está la aplicación de tecnologías espaciales para mejorar el conocimiento del territorio, brindar soporte a la gestión ambiental y orientar el adecuado aprovechamiento de los recursos naturales. Así mismo, servir de base para la prevención de desastres, la gestión del riesgo y el ordenamiento territorial. Estas actividades están siendo desarrolladas por el Grupo de Observación de la Tierra, perteneciente a esta Comisión, actualmente coordinado por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM, y al cual pertenecen veinte (20) entidades del orden nacional y regional. Frente a este panorama Colombia asume un papel protagónico en la orientación hacia el uso y aplicación de tecnología satelital, propiciando espacios de socialización e intercambio de experiencias, en donde se destacan las fortalezas del país en todos sus contextos. Esta revista orientó su construcción en experiencias de los diversos sectores en la aplicación de tecnologías para la observación de la Tierra, abordando temas de relevancia como la prevención y atención de desastres a partir del uso de satélites meteorológicos; cambio climático determinado por el análisis de tendencias de precipitación y temperatura; pronósticos y alertas a partir de la relación de los deslizamientos y la dinámica climática; agua y clima mediante el seguimiento de diversos tipos de ecosistemas como humedales, glaciares y zonas costeras de Colombia. Esperamos que estos ejemplos demostrativos de aplicación de tecnologías espaciales contribuyan al desarrollo y fortalecimiento de la gestión del conocimiento en diferentes campos de aplicación, especialmente en los que el país requiere para su desarrollo integral. RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓN Director General del IDEAM

RESEÑA: ASTRONOMÍA CIENCIA MÁS ALLÁ DE LOS ASTROS Vivian Farley Garzón Vargas1 La astronomía, etimológicamente significa: “Ley de las Estrellas”, es conocida como la ciencia que estudia los astros del cosmos, las leyes de sus movimientos, comportamientos y fenómenos asociados. Desde sus inicios en la antigua Grecia, bajo la contribución de representantes como Ptolomeo2 mediante la “Teoría Geocéntrica”, Hiparco de Nicea3 “Medición de la esfera terrestre”, Thales de Mileto4, estudios de la “Osa Menor”, principalmente; luego en la edad media, bajo contribuciones de astrónomos como Müller Königsberg5 a través de sus inventos para la observación y medida de tiempo (relojes solares) y en los tiempos del renacimiento donde se denomina la astronomía como moderna; aportes importantes como el “Primer catálogo de estrellas” por Nicolás Copérnico6, “El Telescopio: la nueva astronomía” de Galileo Galilei7; han sido promotores a lo largo de toda la historia de la necesidad de conocimiento del hombre en el universo, su interrelación con el Sistema Solar, la Vía Láctea y el conocimiento de los fenómenos del espacio exterior y su funcionalidad consigo mismo. La astronomía se practicó bajo el concepto de la observación visual de planetas y estrellas; así mismo, estuvo ligada a la astrología con el fin de predecir los ciclos de los cultivos, los resultados de las batallas y las decisiones de los primeros Estados. Hoy en día, esta ciencia comparte con otras áreas del conocimiento sus técnicas experimentales y objetos de estudio, entre los cuales se destacan, la geología y climatología planetaria, la física nuclear, la electrónica y la astronáutica. La astronomía en el mundo se ha desarrollado soportada en el conocimiento científico y tecnológico, que permite aportar al campo cosmológico información sobre los astros, sus relaciones y su evolución, mediante el equipamiento de observatorios que exploran desde la Tierra y desde el Espacio, algunos como el Leoncito (CASLEO) en Argentina, Armagh en el Norte de Irlanda, Paranal El Roble Cerro Tololo, Alma, la Silla en Chile, Canarias, Roque de Los Muchachos en Isla de La Palma, el GTM en México, Kitt Peak en EE. UU, Hess en África, Manua Kea en Hawaii, Arecibo en Puerto Rico, Jodrell Bank en Reino Unido, Teide en Islas Canarias, entre muchos más.

1

2 3 4 5 6 7

Ingeniera Ambiental, Universidad Manuela Beltrán. Subdirección de Ecosistemas e Información Ambiental – Ideam. [email protected] Astrónomo. Plotomeo (Tolemaida, Tebaida, c. 90 – Cánope, c. 170) Astrónomo. Hiparco de Nicea (190 a.C – 120 a.C) Astrónomo. Thales de Mileto (624 a.C-546 a.C) Astrónomo. Müller Königsberg (1436-1464) Astrónomo. Nicolás Copérnico (1473-1543) Astrónomo. Galileo Galilei (1564-1642)

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Colombia no es ajena a la dinámica del conocimiento astronómico y tecnológico. Actualmente se cuenta con observatorios asociados a las principales universidades del país, como son: el observatorio de la Universidad Nacional de Colombia (sede Bogotá – Manizales), observatorio de la Universidad Sergio Arboleda, el observatorio de la Universidad de Nariño y el observatorio de la Universidad de Los Andes en Bogotá, que adelantan estudios en astrofísica, astronomía galáctica, cúmulos estelares, cosmología, simulación en paralelo, etc.

Figura 1. Observatorio Arecibo. Puerto Rico. Fuente: http://www.telescopios.org/Observatorios_Mundo.htm

Figura 2. Observatorio Manua Kea. Hawaii. Fuente: http://www.telescopios.org/Observatorios_Mundo.htm

Figura 5. Observatorio Universidad Nacional de Colombia. Fuente: http:// www.geocities.com

10

Figura 3. Observatorio de La Silla. Chile. Fuente: http://www.telescopios.org/Observatorios_Mundo.htm Figura 6. Observatorio Universidad de Los Andes. Colombia. Fuente: http://observatorio.uniandes.edu.co/

Figura 4. Observatorio Pic du Midi. Francia. Fuente: http://aporcel.wordpress.com

Las Naciones Unidas, en el marco de la 62ª Asamblea General del 2007, proclamó el 2009, como el “Año Internacional de la Astronomía”, bajo la consigna “El universo para que lo descubras”, es una iniciativa de la Unión Astronómica Internacional y la UNESCO. Estas actividades se enmarcan en la conmemoración de los 400 años cuando Galileo Galilei apuntó un telescopio hacia el cielo, generando una reforma total en el conocimiento de la Astronomía. El AIA2009, como se ha denotado, el Año Internacional de la Astronomía 2009 tuvo como fin la unión global en torno a la paz vista desde nuestra posición en el espacio, el redescubrimiento del Universo, aquel que al mirar hacia el cielo, ya no es incierto y del cual estamos seguros jugamos un papel fundamental.

Comisión Colombiana del Espacio

Actos conmemorativos en todos los países, enmarcaron la celebración, en Colombia fue posible disfrutar de conferencias magistrales, eventos, actos sociales, etc., organizados por entidades que hacen parte de la Red de Astronomía de Colombia – RAC.

A continuación se detalla parte de la programación nacional que se desarrolló en el marco de este hito:

PROGRAMACIÓN GENERAL RED DE ASTRONOMÍA DE COLOMBIA - RAC AÑO INTERNACIONAL DE LA ASTRONOMÍA 2009 Evento

Fecha/ Lugar

Entidad Organizadora

Lanzamiento del Año Internacional de la Astronomía 2009

28 de enero/2009. Bogotá

Planetario Distrital

Festival de Astronomía de Villa de Leyva

30 y 31 de enero y 1º de Febrero

ASASAC

Curso Básico de Astronomía

Febrero 16 al 20/ Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Diplomado en Astronomía

Febrero 16 al 6 de Marzo/ Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Inauguración Telescopio Virtual USA - Encuentro Regional de Ciencias Básicas RENATA-MEN

Marzo 5/ Medellín

COLCIENCIAS

Festival de la Luna en Chía (Capítulo Astroséneca)

7 de Marzo/ C/marca.

RAC

Día Mundial contra la Contaminación Lumínica

15 de Marzo/ Bogotá

Planetario de Bogotá

Astronomía al Parque, Secretaría de Cultura

Marzo-Abril/Bogotá

Planetario de Bogotá

Exposición Galileo Galilei del Museo de Historia de la Ciencia de Florencia, Secretaría de Cultura

Marzo-Abril/Bogotá

Planetario de Bogotá

Curso Historia de la Astronomía

Abril 13,14 y 15 /Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Semana del Espacio (Aniversario Libertad 1)

Abril 15,16 y 17/ Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Semana del Espacio

Abril 17/Bogotá

Universidad Sergio Arboleda

Seminario de Derecho Espacial

Abril 30/Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Taller de Instrumentos Astronómicos Antiguos

Mayo /Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Curso de Astrobiología

Mayo 18 al 29/ Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Curso básico de Astronomía

Junio 1 al 5/ Bogotá

Observatorio Unv. Sergio Arboleda

Campus Party

Julio 2 al 8 /Bogotá

RAC

Fiesta de Estrellas en La Tatacoa

Julio/Huila

RAC

Celebración de los 40 años de la Misión Apolo 11 en la Luna

Julio16-23/Bogotá

RAC

Encuentro Nacional de Astronomía de la RAC

Octubre 9-12 /Bogotá

RAC

Expociencia

Octubre 19-25 /Bogotá

(ACAC, SCRD y Planetario de Bogotá)

Olimpiadas Nacionales de Cohetería

Octubre

(Maloka, Capítulo Astroséneca y ASASAC con la participación de la JACSA)

Cineforos “El Legado de Galileo”

1 mensual

Capítulo Astroséneca

Encuentro con el cielo llanero

Puerto López, 2º semestre/2009.

CAFAM LLANO

Programa UNAWE de astronomía para niños en Colombia

Permanente

RAC

Actividades de Maloka

Permanente

RAC, Maloka

Actividades de ASTROSÉNECA

Permanente

Capítulo Astroséneca

Exposición de Astrofotografía de la RAC y nuevas proyecciones en el domo

Permanente

Planetario de Bogotá-Museo del Espacio

11

8

05:30 horas Viernes 02:00 horas Sábado 00:30 horas Lunes 09:59 horas Lunes 06:00 horas Martes 05:30 horas Jueves 05:45 horas Sábado 06:15 horas Sábado 06:30 horas Domingo 06:30 horas Domingo 13:14 horas Lunes 24:00 horas Martes 00:00 horas Miércoles

06/11/09 07/11/09 09/11/09 09/11/09 10/11/09 12/11/09 14/11/09 14/11/09 15/11/09 15/11/09 16/11/09 17/11/09 18/11/09

18:15 horas Lunes 15:44 horas Martes 00:05 horas Sábado

23/11/09

29/11/09

16:45 horas Lunes

23/11/09 24/11/09

14:00 horas Domingo 22:05 horas Domingo

22/11/09 22/11/09

06:30 horas Viernes 18:00 horas Viernes

20/11/09 20/11/09

19:15 horas Jueves

02:00 horas Jueves

05/11/09

19/11/09

20:20 horas Martes

03/11/09

18:30 horas Miércoles

06:10 horas Martes

03/11/09

18/11/09

05:45 horas Martes

03/11/09

Ocultación rasante: la Luna pasa frente a la estrella binaria Eta Piscium y sus picos más altos producen ocultaciones intermitentes, en Pisces.

Luna en fase de Cuarto Creciente.

Conjunción: La Luna al norte de Júpiter, en Capricornus.

Conjunción diurna: la Luna al norte de Júpiter, visible en pleno día (con telescopio)

Alineación: Júpiter y la Luna en Capricornus.

Luna 3n apogeo, a 404,736 Km. (Luna lejana, pequeña)

Conjunción: Mercurio al norte de Antares, la estrella más brillante de Scorpius.

Conjunción: Venus al norte de la estrella múltiple Zubenlegenubi, 3n Libra.

Conjunción / ocultación: la Luna pasa frente a Messier 28 (no visible en México), al norte de Kaus Borealis, 3n Sagittarius.

Busca la Luna “recién nacida”, sonriendo al atardecer, como un delgado hilo de plata; muy cerca del horizonte oeste. Si no la ves hoy, intenta mañana

Lluvia de Meteoros Leónidas. (Luna Nueva)

Lluvia de Meteoros Leónidas. (Luna Nueva)

Luna en fase Nueva.

Busca la Luna “vieja” que antecede al amanecer, como una esbelta uña muy cerca del horizonte este.

Conjunción: la Luna al sur de Venus (muy difícil de ver, la Luna está delgadísima. Utiliza binoculares), en Virgo.

Conjunción – alineación: la Luna al sur de Spica y al lado de Venus, en Virgo.

La luz cenicienta ilumina el lado oscuro de la Luna, antes de amanecer.

Conjunción: la Luna al sur de Saturno, en Leo y Virgo.

Conjunción: la Luna al sur de Regulus, la estrella más brillante de Leo.

Luna en fase de Cuarto Menguante.

Conjunción: La Luna al sur de Marte y Messier 44 (El Enjambre) en Cáncer.

Luna en perigeo, a 368,900 Km. (Luna cercana, grande)

Conjunción: la Luna al norte de Messier 35, en Géminis (Difícil de ver a causa del resplandor de la Luna)

Conjunción superior de Mercurio. Exactamente detrás del Sol, no visible.

Ocultación: la Luna pasa frente a las Pléyades, en Taurus. (Difícil de ver, por la Luna casi Llena. Intenta verlo con binoculares o telescopio)

Conjunción. Venus al norte de Spica, la estrella más brillante de Virgo.

Alineación: la Luna casi Llena, las Pléyades y las Hyades en Taurus.

Luna en fase Llena.

Cosmowiki: [En Línea: http://cosmowiki.astroscu.unam.mx/User:Pablolonnie/EFEM%C3%89RIDES_ASTRON%C3%93MICAS_2009] Consultado el 05 de octubre de 2009.

Figura 7. Eventos celestes de noviembre y diciembre Fuente: Sociedad Astronómica Centro Cultural ALFA

13:15 horas Lunes

02/11/09

01/11/09

FECHA

12 EFEMÉRIDES Y EVENTOS HISTÓRICOS DE NOVIEMBRE8 HORA EVENTO Ocultación: Marte pasa justo frente a Messier 44 (El Enjambre) ocultando algunas de sus estrellas, en 01:30 horas Domingo Géminis.

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Figura 8. Efemérides históricas de noviembre y diciembre Fuente: http://astronomia.universiablogs.net

31/12/09 31/12/09

31/12/09

21/12/09 21/12/09 24/12/09 28/12/09

21/12/09

18/12/09 18/12/09 19/12/09 20/12/09 20/12/09

17/12/09

17/12/09

02/12/09 04/12/09 05/12/09 05/12/09 06/12/09 07/12/09 08/12/09 09/12/09 09/12/09 10/12/09 11/12/09 13/12/09 13/12/09 14/12/09 14/12/09 16/12/09

02/12/09

02/12/09

01/12/09

FECHA

EFEMÉRIDES Y EVENTOS HISTÓRICOS DE DICIEMBRE HORA EVENTO Conjunción: la Luna junto a las Pléyades (ocultación más adelante, no visible en México), en Taurus. Difícil 05:30 horas Martes de ver a causa del resplandor de la Luna, casi Llena. 01:32 horas Miércoles Luna en fase Llena Conjunción: La Luna pasa al norte de las Pléyades e Hyades, en Taurus. Difícil de ver a causa del resplandor 01:40 horas Miércoles de la Luna Llena. 20:30 horas Miércoles Conjunción: la Luna pasa al sur de Elnath, en Auriga. 08:00 horas Viernes Luna en perigeo, a 363,479 Km. (Luna cercana, grande) 22:30 horas Sábado Conjunción: la Luna al sur de Messier 44 (El Enjambre), en Cáncer. 23:15 horas Sábado Alienación: la Luna y Marte en Cáncer. 23:30 horas Domingo Conjunción: la Luna al sur de Marte en Cáncer. 06:00 horas Lunes Conjunción: la Luna al sur de Regulus, la estrella más brillante de Leo. 18:15 horas Martes Luna en fase de Cuarto Menguante. 07:00 horas Miércoles Conjunción: Venus al norte de Antares, en Scorpius. Difícil de ver, por la luz del amanecer. 18:25 horas Miércoles Conjunción: Mercurio al sur de Kaus Borealis, en Sagittarius. 02:30 horas Jueves Conjunción: la Luna al sur de Saturno, en Virgo. 06:20 horas Viernes Conjunción: la Luna al sur de Spica, la estrella más brillante de Virgo. 05:45 horas Domingo La luz cenicienta ilumina el lado oscuro de la Luna, antes de amanecer. 24:00 horas Domingo Lluvia de meteoros Gemínidas (justo antes de Luna Nueva) 00:00 horas Lunes Lluvia de meteoros Gemínidas (justo antes de Luna Nueva) 06:30 horas Lunes Busca la Luna “vieja” que antecede al amanecer, como una esbelta uña muy cerca del horizonte este. 06:03 horas Miércoles Luna en fase Nueva. Busca la Luna “recién nacida”, sonriendo al atardecer, como un delgado hilo de plata; muy cerca del 18:30 horas Jueves horizonte oeste. Si no la ves hoy, intenta mañana Alienación: Mercurio y una Luna delgadísima en Sagittarius. Muy difícil de encontrar. Utiliza binoculares 18:45 horas Jueves para buscarla. 18:45 horas Viernes Conjunción: la Luna al norte de Mercurio, en Sagittarius. 11:00 horas Viernes Máxima elongación este de Mercurio, a 20.3° del Sol, visible en el oeste al atardecer. 19:00 horas Sábado Alineación: Júpiter, la Luna y Mercurio en Capricornus y Sagittarius. 09:00 horas Domingo Luna en apogeo, a 405,731 Km. (Luna lejana, pequeña) 20:00 horas Domingo Alineación: la Luna y Júpiter, en Capricornio Solsticio de invierno. Observa al Sol salir y ocultarse en el extremo sur de su trayectoria. Este es el día más 11:48 horas Lunes corto del año. 16:45 horas Lunes Conjunción diurna: la Luna al norte de Júpiter, visible en el telescopio en pleno día. 18:20 horas Lunes Conjunción: la Luna al norte de Júpiter, en Capricornus. 11:41 horas Jueves Luna en fase de Cuarto Creciente. 18:25 horas Lunes Ocultación: la Luna pasa frente a las Pléyades, en Taurus. Conjunción: la Luna pasa al norte de Messier 35, en Gemini. Muy difícil de observar a causa de la Luna 00:25 horas Jueves Llena. 13:14 horas Jueves Luna en fase Llena. 13:25 horas Jueves Eclipse parcial de Luna. Magnitud: 0.067 Visible en Europa, Asia y África.

Comisión Colombiana del Espacio

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INFORMACIÓN METEOROLÓGICA SATELITAL HERRAMIENTA PODEROSA Y DECISIVA EN EL PLANEAMIENTO DE LAS OPERACIONES MILITARES Luis Raúl Sánchez Vargas1 Yadira Cárdenas Posso2

Resumen En la historia de la Fuerza Aérea Colombiana el desarrollo de la Meteorología viene escribiendo apartes desde el año 1972, capítulos a través de los cuales es posible inferir el vertiginoso avance que ha tenido esta ciencia en la Institución desde el año 2001, año en el que inició el empleo de imágenes capturadas por los satélites geoestacionarios del programa GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), para derivar información en tiempo casi real y tendencia a tres horas de los fenómenos meteorológicos que influyen positiva o negativamente los teatros de operación, convirtiéndose en una herramienta poderosa para la Fuerza Pública. Palabras clave: Meteorología, Nubes, Imagen, Satélite, Operación Militar.

Abstract In the history of the Colombian Air Force Development of Meteorology go back 1972, where is possible to infer the fastest progress that this science has taken in this institution since 2001, the year when started the use of images that are captured by the geostationary satellites GOES program (Geostationary Operational Environmental Satellite), to derive information in almost real-time and a three hours trend of weather phenomena that influence positively or negatively theatres of operation, becoming a powerful tool for the public force. Keywords: Weather, Clouds, Image, Satellite, Military Operation.

1

2

Especialista en Sistemas de Información Geográfica, Fuerza Aérea Colombiana, Carrera 52 A No 174 B, [email protected], [email protected] Magíster en Ciencias Meteorología; Fuerza Aérea Colombiana, Calle 95 No. 71 - 45 Torre 6 , [email protected], [email protected].

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción Hoy por hoy la información meteorológica satelital es de vital importancia en la planeación y el desarrollo de las operaciones militares y hace parte de los insumos con que cuenta el Sistema de Información Meteorológica de la Fuerza Aérea Colombiana, Simfac3 para generar pronósticos de alta precisión y calidad requeridos en el cumplimiento de los fines misionales de la Fuerza Pública. Simfac entrega al pronosticador las herramientas necesarias para interconectar las escalas meteorológicas y facilitar la detección del problema del día, incorporando el concepto de embudo de pronóstico propuesto por Snellman (1991), proceso en el cual las imágenes meteorológicas satelitales son fundamentales.

1. Marco teórico En concordancia con la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 1993), “la nube es un hidrometeoro consistente en partículas de agua líquida o sólida o de ambas, suspendidas en la atmósfera que en general no tocan el suelo. También puede incluir partículas de agua líquida o hielo de mayores dimensiones, así como partículas no sólidas procedentes, por ejemplo, de gases industriales, humo o polvo”.

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El estudio de las nubes en meteorología es determinante; su género, especie y variedad, extensión, posición, movimiento y las transformaciones que experimentan en su ciclo de vida, proporcionan una excelente herramienta para predecir el estado del tiempo, teniendo en cuenta que son estas, las que lo modulan en el corto plazo; su clasificación se obtiene, en función de diez géneros, que a su vez, se subdividen en especies dada su forma y/o estructura interna, por ejemplo, el “Cumulus humilis” representa una acumulación cercana al suelo por lo general de tamaño pequeño. La categorización de las nubes está directamente relacionada con la distribución de sus componentes y su grado de transparencia así como los fenómenos atmosféricos asociados entre los cuales se destacan, la lluvia, el granizo, los relámpagos y los truenos, por ejemplo, la variedad “radiatus” hace referencia a la presencia de rayos.

Los satélites geoestacionarios, específicamente el GOES-12 (Geostationary Operational Environmental Satellite) lanzado el 23 de julio de 2001, como parte integral del programa GOES I a M de las agencias NASA y NOAA, posicionado en la intersección de la línea ecuatorial con los 75° W a treinta y seis mil kilómetros de la superficie terrestre aproximadamente, ha sido utilizado considerablemente en Colombia, pues permite a los receptores en tierra obtener imágenes cada treinta minutos en cinco canales, facilitando las tareas de diagnóstico, predicción inmediata y predicción a muy corto plazo en espacios superiores a mil metros. Las imágenes del GOES–12 en el canal uno, son producto de la dispersión de la radiación en un rango de longitud de onda de 0.52 micras a 0.75 micras, que ofrecen una resolución espacial de un kilómetro y se encuentran disponibles solamente en el día; los cuatro canales restantes se encuentran en el espectro infrarrojo, el canal dos conocido como ventana infrarroja de onda corta (3.78 micras a 4.03 micras), el canal tres o canal del vapor de agua (6.47 micras a 7.02 micras), el canal cuatro llamado también ventana infrarroja de onda larga (10.2 micras a 11.2 micras) y por último el canal cinco (12.9 micras a 13.7 micras), estos canales se encuentran disponibles las veinticuatro horas con una resolución espacial de cuatro kilómetros. El estudio de las imágenes del GOES-12 simplifica el análisis sinóptico, primer paso en el proceso de pronóstico, debido a que suministra información acerca del estado actual de la atmósfera, además que su canal visible permite diferenciar con facilidad la superficie terrestre, las nubes y el océano, el canal del vapor de agua representa la radiación emitida por este gas en la atmósfera alta y media y permite entender la dinámica atmosférica; la ventana infrarroja de onda larga se relaciona con la temperatura de la superficie radiante y por último, el canal dos se combina usualmente con el canal cuatro para detectar niebla en la noche.

Respecto a la observación de las nubes desde la superficie terrestre, es necesario analizar los siguientes factores: la cantidad o fracción de la bóveda celeste cubierta por las nubes visibles; la altura definida como la distancia entre la superficie terrestre y la base de la nube; la dirección de donde proviene y la velocidad de desplazamiento; las alturas en las cuales se observan; y por último, se obtienen también datos, acerca del espesor óptico, es decir, qué tanto impide el paso de la luz solar. La meteorología por medio de los satélites polares y geoestacionarios enfrentó el problema de perspectiva local implícito en la observación de las nubes desde la superficie; los satélites polares con sus órbitas bajas (ochocientos kilómetros aproximadamente) pasan dos veces al día por un mismo punto obteniendo imágenes con alta resolución espacial, lo que facilita las tareas de diagnóstico, predicción inmediata (cero a dos horas) y predicción a muy corto plazo (dos a doce horas) en lo que Orlanski (1975) denominó microescala (menos de dos kilómetros); no obstante esta información no ha sido aprovechada ampliamente en Colombia, posiblemente por su escasa resolución temporal. 3

www.simfac.mil.co

Figura 1. Imagen satelital canal cuatro con sobreposición de líneas de corriente. Nótese la circulación ciclónica asociada al sistema convectivo de mesoescala ubicado en la Costa Chocoana.

Determinar la situación sinóptica requiere analizar en forma simultánea, tanto las imágenes satelitales como las familias de isopletas de los elementos meteorológicos reportados por estaciones en superficie (figura 1), esta integración brinda al especialista una

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perspectiva general de la situación meteorológica actual y le permite deducir el estado del tiempo en un área geográfica particular; herramientas como el procesamiento digital de imágenes y las series temporales, simplifican el proceso de análisis facilitando la identificación del tipo y la cantidad de nubes, al igual que la etapa del ciclo de vida de los fenómenos meteorológicos presentes; el personal altamente entrenado formula así predicciones inmediatas. Un componente importante en el análisis meteorológico es el relieve, el cual modula el comportamiento atmosférico en pequeñas escalas de espacio y periodos cortos de tiempo, e incluso en algunos casos puede asumir un rol predominante, ejemplos de ello son las brisas de mar–tierra y las brisas valle–montaña, por lo cual, se hace imperativo involucrar el factor geográfico en los procesos de producción de información meteorológica. La Fuerza Aérea Colombiana consciente de ello, involucró el factor geográfico en el Sistema de Información Meteorológica (Simfac), este conjunto de procesos sinérgicos establece una lógica para producir eficientemente información especializada, desde la captura de la unidad mínima de análisis, hasta la entrega al usuario final (Fuerza Pública) de un producto acorde con sus necesidades operacionales.

En primera instancia a partir de las imágenes satelitales que cubren el hemisferio Americano (figura 2) se identifican los sistemas sinópticos activos, en el caso de estudio se observa la posición de la Zona de Confluencia Intertropical en su segmento pacífico al sur de los 4°N y en su segmento continental afectando el territorio colombiano al sur de los 3°N. Igualmente se observa el alta semipermanente del Atlántico Norte posicionada en el Mar Caribe al sur de Puerto Rico, secando la atmósfera de la Región Caribe y el Departamento de Arauca, siendo posible corroborar este análisis a través del informe internacional del NWS TPC (2009), quien con base en el análisis realizado a las observaciones de superficie de las 12:00 UTC informó que el área del Caribe al Este de los 80 grados Oeste estaba afectado por subsidencia de gran escala. Este descenso tan significativo del sistema de alta presión es también causado por la corriente en chorro que se encuentra atravesando el Golfo de Méjico con velocidades de 110 a 130 nudos.

2. Metodología Con la finalidad de mostrar algunas aplicaciones de las imágenes satelitales en el cumplimiento de la Misión de la Fuerza Pública, se desarrollará el “Briefing Meteorológico”, actividad rutinaria que el Centro Meteorológico Operacional de la Fuerza Aérea ejecuta para identificar sistemas sinópticos que modulan las condiciones de tiempo en Colombia y socializar el problema del día entre los meteorólogos de turno.

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En el análisis sinóptico expuesto a continuación se emplearán solamente las siguientes fuentes de información: i. Corrida de la hora 00Z del día 16 de enero de 2009, proveniente del modelo WRF (Weather Research and Forecasting) adaptado por la Fuerza Aérea y operacional desde el año 2007.

Figura 2. Imagen satelital (a) canal visible con efecto de realce a colores.

ii. Imágenes meteorológicas del satélite Geoestacionario GOES-12 en el lapso de tiempo comprendido entre el 15 de febrero a las 16:15 hora local (HLC) hasta el 16 de febrero de 2009 a las 07:15 HLC, capturadas por el Sistema de Información Meteorológica Satelital de la Fuerza Aérea instalado en el Centro de Comando y Control de la FAC desde el año 2001. iii. Mensajes meteorológicos de aeródromo (METAR) y mensajes sinópticos (SYNOP), del día 16 de enero de las 04:00 HLC a las 07:00 HLC, información proporcionada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), a través del Convenio Interinstitucional No 046-2004 MDN-FAC/IDEAM. iv. Informe meteorológico del National Weather Service NWP TPC del 16 de enero de 2009 a las 12:20 HLC.

3. Resultados y discusión El briefing meteorológico consiste en una exposición concisa dirigida a las tripulaciones del Centro de Comando y Control, a las Unidades Aéreas y a los meteorólogos de turno, esta reunión es precedida por el Señor General Segundo Comandante y Jefe de Estado Mayor de la FAC.

Figura 2: Imagen satelital (b) canal infrarrojo con efecto realce a color, para el día 16 de enero de 2009 a las 05:45Z.

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Posteriormente, se analiza la imagen satelital para Colombia (figura 3) encontrando que la nubosidad más significativa sobre el territorio, que corresponde a la que se visualiza en color blanco de la imagen en la imagen del canal visible (figura 3a), y como rojo y verde en la imagen del canal infrarrojo (figura 3b), se encuentra afectando el Departamento del Chocó y el sur de la Región Orinoquía y la Región Amazónica.

Figura 3. Imagen satelital (a) canal visible con efecto de transparencia.

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la sobreposición de la imagen satelital con el análisis efectuado por el modelo numérico WRF de las condiciones atmosféricas a las 00z del 16 de enero de 2009 (figura 4), en el cual se observa el recurvamiento de los vientos Alisios del sureste al norte del Ecuador, que toman direcciones del sur con componente oeste favoreciendo el desarrollo de este sistema y fortaleciendo la convección, al adicionarse el efecto de las condiciones térmicas de las aguas cálidas del Océano Pacífico y la humedad proporcionada por él mismo.

Figura 4. Imagen satelital canal infrarrojo del 16 de enero de 2009 a las 12:15 con sobre posición de líneas de corriente provenientes del modelo WRF corrida de las 00z del 16 de enero de 2009, hora de pronóstico 00.

A partir de la sobreposición de la imagen satelital canal infrarrojo con las observaciones SYNOP (figura 5), se corrobora a través de la estación sinóptica ubicada en Quibdó, que el cielo está cubierto con presencia de estratocúmulos y altocúmulos y que ha estado cubierto desde la observación anterior; así mismo, que hubo caída de precipitación en el período de 24 horas anterior a las 12z del 16 de enero de 2009 con una medición de 0.1 milímetro. Así mismo, las estaciones ubicadas en Medellín y Armenia reportaron también cielo cubierto con presencia de nubosidad tipo cumuliforme y ocurrencia de lloviznas ligeras en la hora anterior; en general las estaciones del área reportaron valores de humedad relativa en superficie por encima de 85%.

Figura 3. Imagen satelital (b) canal infrarrojo con efecto realce a color, para el día 16 de enero de 2009 a las 12:15Z.

A partir del análisis efectuado a las imágenes satelitales que cubren el Hemisferio Americano, y teniendo en cuenta la información regional, es posible concluir que la nubosidad afectando el sur de la Región Orinoquía y la Región Amazónica es consecuencia de la posición de la Zona de Confluencia Intertropical continental. El fenómeno particular ubicado sobre el Departamento del Chocó, es conocido como complejo convectivo de mesoescala, y puede estar asociado con la activación de la Baja Anclada del Pacífico Colombiano Zea, J. (2003), aspecto que puede ser corroborado con

Figura 5. Imagen satelital canal infrarrojo del 16 de enero de 2009 a las 12:15z con sobre posición de observaciones tipo SYNOP de 16 de enero de 2009 a las 12:00z en forma gráfica de modelo estación.

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4. Conclusiones La nubosidad detectada en el sur de la región Orinoquia y en la región Amazónica está asociada con la Zona de Confluencia Intertropical, factores como la cantidad, la altura y el desplazamiento, pueden favorecer el desarrollo de cierto tipo de misiones características de la Fuerza Aérea.

La experticia alcanzada por los Oficiales y Suboficiales que integran el Centro Meteorológico Operacional de la Fuerza Aérea Colombiana, ha permitido la creación de modelos conceptuales que representan los fenómenos meteorológicos propios del territorio nacional.

Referencias Bibliográficas

Con respecto a las condiciones detectadas en el área del Chocó, Valle del Cauca y Eje Cafetero, asociadas con la activación de la Baja Anclada del Pacífico Colombiano, se hace necesario el empleo de otras metodologías de análisis más precisas con que cuenta la Fuerza Aérea, las cuales facilitan la determinación del grado de afectación negativa.

NWS TPC. (2009). Tropical Weather Discussion. National Hurricane Center, Florida. http://www.nhc.noaa.gov/text/MIATWDAT.shtml

El empleo de las imágenes meteorológicas satelitales capturadas por el GOES–12, ha permitido a la Fuerza Aérea Colombiana entender el comportamiento de los fenómenos meteorológicos que afectan positiva o negativamente los teatros de operación, proporcionando a la Fuerza Pública una ventaja estratégica y táctica.

OMM. (2000). Guía del sistema mundial de proceso de datos OMM Nº 305. pp. 259. Organización Meteorológica Mundial, Ginebra.

El Sistema de Información Meteorológica de la Fuerza Aérea Colombiana, SIMFAC, facilita al meteorólogo las tareas de diagnóstico y pronóstico, permitiendo la integración de múltiples fuentes de datos en un ambiente amigable. La Fuerza Aérea Colombiana ha propiciado el desarrollo de la meteorología aeronáutica nacional, fortaleciendo los lazos interinstitucionales con el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), la Unidad Administrativa Especial de Aeronáutica Civil (UAEAC), el Instituto Geográfico Agustín Codazzi y la Universidad Nacional de Colombia.

OMM. (1993). Atlas internacional de nubes: Manual de observación de nubes y otros meteoros, volumen I, OMM - Nº 407. pp. 159. Organización Meteorológica Mundial, Ginebra.

Orlanski, I. (1975). A rational subdivision of scales for atmospheric processes. Bulletin of the American Meteorological Society, volumen 56: pp. 527-530. American Meteorological Society, Estados Unidos. Santurette, P. & C. Georgiev. (2005). Weather analysis and forecasting: applying satellite water vapour imagery and potential vorticity analysis. pp. 179. Elsevier Academic Press, Amsterdam. Snellman, L. (1991). An Old Forecaster Looks at Modernization - Pros and Cons. National Weather Digest, volume 16, N° 4. Salt Lake City. Stanley, K. & H. Vonder. (1995). Satellite Meteorology: an introduction. pp. 466. Academic Press Limited, United Kingdom Zea, J. (2003). Baja Anclada del Pacífico. Meteorología Colombiana.

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TECNOLOGÍA LIDAR APOYANDO LA GESTIÓN DE LA AUTORIDAD MARÍTIMA NACIONAL EN LAS ZONAS COSTERAS Capitán de Fragata Javier Ortiz Galvis1 Álvaro Martínez2 Carolina Páez3

Resumen La Dirección General Marítima administra los Bienes de Uso Público en las Costas Colombianas, propiciando un desarrollo sostenible y racional en este importante patrimonio de los colombianos. En cumplimiento de este objetivo, hace uso de la tecnología Lidar (Light Detection and Ranging) combinada con fotografía aérea digital para producir cartografía de alta resolución, como referente geográfico para determinar los límites geográficos de los Bienes de Uso Público costeros y realizar una adecuada administración de los espacios costeros. Sin embargo, en el camino se han inferido múltiples beneficios y usos potenciales que ofrece la información geoespacial colectada por esta tecnología, aportando innumerables beneficios en el ámbito social, económico, físico, fiscal, ambiental y de seguridad nacional, entre otros. Se pueden identificar usos en aplicaciones como: recreación de escenarios de inundación por ascenso del nivel medio del mar, actualización de la línea de costa, generación de planes de prevención y atención de desastres naturales, construcción de obras de ingeniería costera, análisis de la dinámica costera, identificación de vocación de uso de estos espacios, catastro, elaboración de cartografía operacional, entre otras. Palabras Clave: Lidar, Cartografía, Ortofotografía, Calentamiento Global, Ascenso del Nivel Medio del Mar.

Abstract The General Maritime Directorate controls the use of public goods in the country coasts, promoting a rational and sustainable development of these areas. In pursuance of this objective, its using Lidar technology (Light Detection and Ranging) combined with digital air photography for the production of high-resolution mapping that will allow the determination of the geographical limits of the coastal public goods, in order to achieve a better administration of these coastal areas. However, other very important benefits have been achieved with the use of this technology that generates significant contributions for the Country in social, economic, physical, security and environmental aspects. Flood scenarios caused by sea level rising, coastline updates, generation of plans for the disaster prevention, coastal engineering development, military operational mapping and others can be identified by the use of Lidar technology. Keywords: Cartography, Lidar, Orthophotography, Global Warming 1 2

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Oceanógrafo Físico, Dirección General Marítima, DIMAR. Cra 54 # 26- 50 CAN. Ingeniero Catastral y Geodesta, Especialista en Sistemas de Información Geográfica, Dirección General Marítima, DIMAR. [email protected] Ingeniera de Sistemas. Dirección General Marítima, DIMAR.

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción Nuestro país es el único en Suramérica que posee costas en el océano Atlántico y Pacífico, siendo estas zonas de importancia a nivel económico, político y social, dada su utilización para actividades portuarias, el desarrollo industrial, la extracción de minerales, la producción de energía, la pesca, la acuicultura, el turismo, etc. La Dirección General Marítima –Dimar– dirige, coordina y controla las actividades marítimas en los términos que señala el decreto 2324 de 1984 y los reglamentos que se expiden para el cumplimiento, promoción y estímulo del desarrollo marítimo del país. Es posible presumir la necesidad de generar instrumentos y material cartográfico del litoral colombiano que muestre a nivel geográfico, la realidad actual de un territorio del que se presume en muchas ocasiones pero del que pocos se hacen participes.

convertida de fotones a impulsos eléctricos y colectada por un registro de datos de alta velocidad. Los intervalos de tiempo de la transmisión a la colección son fácilmente calculados utilizando la fórmula de la velocidad de la luz, convirtiendo los intervalos de tiempo en distancia basados en información posicional obtenida de los receptores GPS instalados en la aeronave y la Unidad de Medición Inercial. Con software especializado se puede inspeccionar, manipular, analizar y distribuir los datos creados por el sensor Lidar, permitiendo obtener Modelos Digitales de Elevación (MDE) y Modelos Digitales de Terreno (MDT).

Actualmente Dimar apoya su gestión en el uso de tecnologías espaciales para mejorar el conocimiento del territorio y contribuir a la seguridad y al desarrollo sostenible de Colombia.

1. Generalidades

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A partir de factores como la intervención antrópica, asociada a la explotación bajo un contexto económico de diferentes potencialidades naturales y la respuesta a la interacción del oleaje, las mareas y las corrientes con las estructuras que conforman la costa, se hace necesario establecer normas especiales para el uso adecuado de esos espacios, así como disponer de medios que permitan controlar y administrar eficazmente su desarrollo, de manera que se conserve el carácter de bien de uso público otorgado por las leyes colombianas a las playas, terrenos de bajamar y aguas marítimas. Teniendo en cuenta el cumplimiento efectivo del decreto 2324 de 1984, se requiere la identificación del límite entre lo público y lo privado en los espacios geográficos sobre los cuales Dimar debe ejercer sus funciones, para lo cual, conceptos como la línea de más alta marea y el límite interno de la playa, cobran relevancia como elementos claves en la definición de la jurisdicción de la Autoridad Marítima Nacional. En el año 2005, Dimar inició el proyecto de mapeo tridimensional de los litorales colombianos a partir del uso de tecnología Lidar y fotografía aérea digital, para determinar los límites geográficos de los bienes de uso público costeros como insumo básico para la administración de las costas. El proyecto ha colectado y procesado datos geoespaciales tridimensionales de alta precisión e imágenes de diversas áreas de los litorales.

Imagen 1. Arriba: Vista clasificación por elevación. Sector Bocagrande, Cartagena. Abajo: Perfil de Bocagrande, Cartagena.

Gracias a que el sensor Lidar colecta datos posicionales (x, y) y de elevación (z) en intervalos predefinidos, se pueden generar vistas de perfil de las áreas cubiertas, en donde se puede observar las alturas de edificaciones, árboles, tipo de vegetación, estado de cables de conducción de energía eléctrica y demás elementos ubicados sobre la superficie terrestre. Lidar es una tecnología capaz de producir datos topográficos en zonas de vegetación densa. Partes del haz de luz son capaces de extenderse más allá del primer contacto con la parte superior de los árboles; teniendo en cuenta que cada haz tiene tres retornos, hay varias oportunidades para que este encuentre el terreno.

La plataforma tecnológica utilizada por la Dirección General Marítima está compuesta por una aeronave tipo Cessna 402B, una unidad de GPS, una unidad de movimiento inercial, una unidad láser (sensor Lidar ALS 40 con espejo oscilante, pulso de frecuencia de hasta 83000Hz, ángulo de escaneo máximo de 75º y longitud de onda del pulso de 1064 µm), y cámara digital (Digital Airborne Camera System, dispositivo CCD, matriz interna de 4080 x 4080 y lentes de 55 y 80 mm). Las actividades desarrolladas para la captura de la información, son similares a las que involucra un proyecto fotogramétrico convencional (Plan de Vuelo, Ejecución de misiones, de recolección, post procesamiento, etc.), considerando otros elementos técnicos inherentes a los parámetros de operación del sensor Lidar. El sensor Lidar transmite pulsaciones de luz que reflejan al terreno y otros objetos de altura sobre la superficie. La pulsación de regreso es

Imagen 2. Penetración en vegetación densa. (Verde = vegetación, Azul = construcciones, Café = terreno)

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Así mismo, la obtención de ortofotografías de alta resolución espacial de las costas colombianas le permite a Dimar obtener un inventario certero de las ocupaciones de los bienes de uso público.

Imagen 4. Jurisdicción de DIMAR en Tumaco. Mapa no oficial con fines ilustrativos.

3. Experiencias exitosas Imagen 3. Ortofotografía Cartagena.

2. Situación actual Dimar en su gestión como Autoridad Marítima Nacional, ha emitido actuaciones administrativas mediante las cuales concede concesiones, autoriza permisos y/o obras sobre espacios costeros específicos, soportado en determinaciones parciales de los bienes de uso público, emitidos normalmente por peritos externos a la entidad. Sin embargo se presentan diferencias de criterios en la aplicación de los conceptos que manejan diferentes profesionales al respecto, puesto que algunos técnicos pueden definir la playa como “playa activa” y otros como una franja amplia que debe definirse entendiendo la evolución de la línea de costa en el tiempo. Por esta razón, la Dirección General Marítima ha reorientado sus esfuerzos y ha buscado apoyo en nuevas herramientas tecnológicas que le permitirán ubicar geográficamente los bienes de uso público sobre las costas colombianas. A través del desarrollo del proyecto conocido como “Definición Técnica de los Bienes de Uso Público en las Zonas Costeras”, utilizando técnicas de sensoramiento remoto como Lidar, es posible obtener información que agiliza el trámite de las diferentes solicitudes de los usuarios para uso y goce de los bienes de uso público de la Nación. La información colectada facilita la elaboración de estudios y conceptos técnicos que permiten tomar decisiones con mayor precisión en cuanto a la viabilidad de los desarrollos de proyectos en las zonas costeras. Cada actuación administrativa de Dimar se localiza geográficamente sobre la base cartográfica, permitiendo obtener un inventario espacial de la gestión de la Dirección General Marítima en los litorales colombianos. Una vez desarrolladas cada una de las variables que conforman el marco conceptual para la identificación de los bienes de uso público costeros, siguiendo los procedimientos y especificaciones técnicas definidas internamente para tal fin, se analiza integralmente la información proporcionada por cada variable, utilizando funciones de geoprocesamiento, a través de herramientas de software de Sistemas de Información Geográfica (SIG). Finalmente, se elaboran las cartas temáticas que muestran geográficamente la extensión de los bienes de uso público costeros.

La problemática anteriormente mencionada, demandó todo el potencial investigativo y científico de la Autoridad Marítima Nacional, como elemento fundamental para realizar una adecuada administración de las zonas costeras, propiciando escenarios de desarrollo sostenible que actualmente demanda el país. La Dirección General Marítima buscó apoyo en nuevas herramientas tecnológicas, que le permitieran dar a conocer al país, cuáles son los bienes de uso público sobre las costas colombianas. Siendo Dimar la entidad pionera en la utilización de la tecnología Lidar en el país, durante el desarrollo del proyecto, ha identificado diversas utilidades que ofrecen los datos colectados por esta técnica de sensoramiento remoto. A partir de los Modelos Digitales de Elevación (MDE), elaborados de acuerdo a parámetros preestablecidos que permiten densidades de datos por metro cuadrado por el orden de 25cms, es factible evaluar cotas de inundación con un alto grado de exactitud. Esto permite la obtención de cartografía precisa y detallada de áreas susceptibles a sufrir inundaciones, constituyéndose en uno de usos más significativos con relación a la tecnología Lidar. En los últimos años, las inundaciones se han convertido en el riesgo natural con mayor incidencia e impacto en los aspectos físicos y económicos de las zonas costeras; su persistencia radica en diferentes eventos, que pueden ser de origen meteomarino, tectónico (tsunamis), asociados al calentamiento global, entre otros. No obstante y pese a la creciente necesidad de estudiar y analizar detalladamente el comportamiento de las posibles áreas susceptibles de inundación, no se cuenta con cartografía de riesgo que contribuya al uso racional del espacio. Al conocer y prever los eventos que pueden afectar un espacio geográfico determinado, se pueden minimizar daños a la población y a sus bienes, así como a infraestructuras y ecosistemas, generando procesos de planificación y urbanización coherentes y acordes a las necesidades de las comunidades implicadas. Teniendo en cuenta que gran parte de los espacios costeros colombianos son terrenos bajos con zonas de manglar contiguo, ubicados cerca del nivel del mar, se facilita la identificación de áreas que pueden afectarse directamente por el ascenso del nivel del mar.

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Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

La imagen 5 muestra una simulación en 3D de un posible ascenso del nivel medio del mar en un sector de Santa Marta; sin embargo, se puede observar que existen zonas muy bajas vulnerables incluso al actual nivel medio del mar.

de obra, por parte del área de litorales, derivada del conocimiento certero de la jurisdicción de Dimar y del tipo de bien de uso público, sobre el cual se adelanta el trámite. Conocer los litorales colombianos, cuantificando las poblaciones asentadas y sus características, incluyendo la ubicación y actividades marítimas que se realizan, como punto de partida para administrar las zonas costeras, como fundamento en la elaboración de Planes de Ordenamiento Territorial (POT), Planes de Expansión Portuaria (PEP), así como para los entes responsables del análisis de riesgos y manejo ambiental. Los datos tridimensionales obtenidos son el insumo para la elaboración de estudios y conceptos técnicos que permiten tomar decisiones acertadas en cuanto a la viabilidad de proyectos multitemáticos en las zonas costeras, propiciando un desarrollo sostenible.

Imagen 5. Playa Salguero, Santamarta. Simulación de elevación del mar a 1 mt.

El ascenso del nivel del mar puede causar la inundación de planicies y pantanos costeros y el represamiento del drenaje natural y artificial, y esto significará el aumento del nivel en las marismas asociadas a las ciénagas costeras, en algunas de la cuales se han levantado barrios marginales que serían inundados.

4. Conclusiones 24

La información geoespacial colectada aporta al fortalecimiento de la Autoridad Marítima Nacional, al permitir conocer certeramente los espacios geográficos sobre los cuales debe ejercer las funciones que la ley le ha encomendado.

La cartografía tridimensional de los espacios costeros atiende la necesidad de estudiar detalladamente el comportamiento de áreas costeras susceptibles de inundación por ascenso del nivel del mar, permitiendo la identificación de áreas seguras para el desarrollo de proyectos turísticos, portuarios, ubicación de obras de protección costera, infraestructura de servicios, entre otros. El proyecto ha tenido reconocimientos nacionales e internacionales, como el “Premio Excelencia en Ingeniería” otorgado por el Concejo Americano de Compañías de Ingeniería del Estado Colorado, en la categoría de tecnologías de mapeo y mediciones; el reconocimiento nacional por los aportes de la Autoridad Marítima en el área de sensores remotos en el marco de la Semana Geomática 2007, otorgado por la Unión Europea y el Instituto Geográfico Agustín Codazzi.

Referencias Bibliográficas

El país es pionero a nivel de Suramérica en la utilización del sensor Lidar para mapear tridimensionalmente las costas colombianas, aportando a la generación de datos fundamentales en el marco de la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales.

Documento “Procedimiento Técnico para la Generación de la Base Cartográfica Digital”, de la División de Litorales y Áreas Marinas.

Los resultados de este proyecto tienen un gran contenido social ya que le permitirá a cualquier ciudadano conocer las áreas del litoral que están bajo dominio público y determinar su vocación de uso e inversiones futuras, facilitarán igualmente el cumplimiento de funciones de otras instituciones tales como el Ministerio de Transporte, Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo Territorial y al Ministerio de Comercio, Industria y Turismo.

CIOH, 2003, http://www.cioh.org.co/index.php?option=com_content&task=sectio n&id=6&Itemid=100 [Consulta realizada el martes 23 de septiembre de 2008].

Los productos resultantes le permitirán a Dimar, mayor agilidad en los trámites de concesiones, permisos de construcción y autorizaciones

http://www.cce.gov.co/web/guest/inicio [Consulta realizada el martes 23 de septiembre de 2008].

http://www.merrick.com/servicelines/gis/espanol/lidar.aspx [Consulta realizada el martes 23 de septiembre de 2008].

http://www.cccp.org.co/modules.php?name=Content&pa=showpag e&pid=2 [Consulta realizada el martes 23 de septiembre de 2008].

DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO SATELITAL Y APLICACIONES EN EL TEMA DE OBSERVACIÓN DE LA TIERRA Iván Darío Gómez Guzmán1 Eduardo Posada2 Lilia Patricia Arias Duarte3 José E. García4

Resumen El desarrollo de tecnologías espaciales, permite al Estado colombiano apoyar las diferentes funciones institucionales a nivel nacional, así como contribuir a los lineamientos y directrices de las políticas nacionales para el desarrollo sostenible del país; por tal motivo, se planteó la creación de un cuerpo investigador altamente calificado que determine su viabilidad e impacto, además de otros factores sustanciales para la adquisición de una plataforma satelital que provea información de la cobertura terrestre del territorio nacional por medio de sensores remotos. Palabras clave: Observación de la Tierra, Percepción Remota, Sensores Remotos, Desarrollo Satelital, Ciencia, Tecnología.

Abstract The space technology development will be able to contribute to the country the capacity to support different national institutional functions, besides following the guidelines of the national policies for sustainable development of the country, therefore the creation of a high qualified body research with the capacity to determine its viability and impact, besides other substantial factors, for the acquisition of satellite platform with the main function of provide information of the national territory land cover by remote sensors. Keywords: Earth Observation, Remote Sensing, Remote Sensors, Satellite Development, Science, Technology.

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Economista. Director General , Instituto Geográfico Agustín Codazzi, IGAC, [email protected] Físico, Matemático Ph.D. en ciencias. Presidente Centro Internacional de Física, CIF, [email protected] Ingeniera Catastral y Geodesta. Ph.D. en Informática, Jefe CIAF, Instituto Geográfico Agustín Codazzi, IGAC, [email protected] M. Sc. Física. Director Grupo de Ingeniería Satelital, Centro Internacional de Física,-CIF, [email protected]

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción La adecuada apropiación en ciencia, tecnología e innovación, es vital para el aumento en la calidad de vida de la población en general, en razón a que aporta a la competitividad del capital humano e intelectual de la sociedad, mediante actividades de investigación y desarrollo. La Comisión Colombiana del Espacio –CCE– fue creada mediante el Decreto Presidencial 2442 del 18 de julio de 2006,  como el órgano responsable de la formulación de la política nacional concerniente a la ciencia y tecnología espacial en Colombia, así como de la coordinación, planeación y desarrollo de proyectos relacionados  con este campo.

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potenciales e incorporarlas como determinantes fundamentales tanto de los procesos de desarrollo como de ocupación del territorio”5. En tal sentido, el Estado colombiano reconoce la importancia de la utilización de las tecnologías espaciales para apoyar la labor de las diferentes entidades nacionales y territoriales, además de seguir los lineamientos y directrices de las políticas nacionales para el desarrollo sostenible del país. Lo anterior evidenció la necesidad de crear un cuerpo investigador capaz de generar procesos para la obtención de conocimiento y la evaluación de posibilidades de construir en el territorio nacional una plataforma satelital, con la función principal de observar la Tierra por medio de sensores remotos, entre los que se encuentra un sensor óptico de alta resolución espacial.

El Instituto Geográfico Agustín Codazzi –IGAC– en su calidad de Secretaría Ejecutiva de la CCE, promueve acciones entre las entidades que coordinan y participan en los siete grupos de trabajo de la Comisión: Telecomunicaciones; Navegación Satelital; Observación de la Tierra; Astronomía, Astronáutica y Medicina Aeroespacial; Asuntos Legales y Políticos; Gestión del Conocimiento y la Investigación y la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales –ICDE–. 

Sin embargo, es relevante determinar la posibilidad de desarrollar un sensor de radar como complemento al proyecto satelital inicial para la plataforma satelital colombiana, teniendo en cuenta las características ambientales y físicas del territorio nacional, que en ocasiones complejiza la obtención de información requerida por los correspondientes estudios y aplicaciones para la toma de decisiones.

Dentro de los proyectos estructurantes de la CCE, el Grupo de observación de la Tierra puso en marcha el Programa de Investigación en desarrollo satelital y aplicaciones en el tema de observación de la Tierra, que busca plantear herramientas, metodologías y mecanismos pertinentes para el abastecimiento de plataformas tecnológicas.

2. Fases del programa de investigación

Estas plataformas otorgan un grado de autonomía al país respecto a la obtención de información de la cobertura de la Tierra, a través de imágenes provistas por sensores remotos, para el estudio de aplicaciones puntuales en el área agricultora, forestal, comercial, medioambiental, geológica, hidrológica; de ocupación, uso y cobertura del suelo; cartográfica y oceanográfica, entre otros; posibilitando un mayor conocimiento del territorio nacional.

1. Fundamento del programa de investigación Las múltiples utilidades que ofrece la teledetección han incrementado la demanda de imágenes de sensores remotos. Diferentes entidades del orden nacional y organizaciones del sector privado encuentran en la percepción remota, una herramienta básica para la toma de decisiones acertadas, la consecución de mejores resultados, así como para el incremento de la producción y el valor agregado; y en suma, es esencial para el desarrollo sostenible del país. Según el Plan Nacional de Desarrollo “La gestión ambiental y del riesgo en Colombia, deben ser parte fundamental de la construcción social del territorio, entendida como la relación que las personas establecen con su comunidad y con el medio en el que habitan, relación en la que configuran y reconfiguran los espacios geográficos de la Nación. Así, ordenar el territorio implica, ante todo, ordenarlo ambientalmente, garantizándole calidad de vida a las comunidades y el mantenimiento de una base de recursos que permita su desarrollo sostenible. Este uso racional de los recursos requiere evaluar los factores de riesgo del territorio, es decir, conocer las amenazas existentes y

Dentro del Programa de Investigación Satelital se contemplaron tres fases de ejecución relacionadas a continuación: Fase I: Estructuración del Programa de Investigación Satelital en Colombia, que permitirá establecer capacidades investigativas, adelantar acciones de fortalecimiento mediante la cooperación internacional y la capacitación del capital humano del país, así como proyectar a largo plazo el desarrollo satelital en Colombia. Esta fase ya está finalizando. Fase II: Diseño, construcción y puesta en órbita de un satélite colombiano, sustentado en el análisis del estado del arte en tecnologías satelitales y aplicaciones para la observación de la Tierra en Colombia, junto con las especificaciones técnicas ajustadas a las condiciones geográficas, socio-ambientales y económicas del país. Fase III: Desarrollo de aplicaciones de investigación con el prototipo satelital. Es una etapa que debe ejecutarse de forma paralela por cuanto contempla la planificación de la información obtenida mediante los sensores remotos; permitirá establecer los requerimientos y adoptar la plataforma técnica y humana necesaria en la captación, procesamiento, almacenamiento, distribución y reutilización de la información geoespacial como soporte a la toma de decisiones a nivel nacional.

3. Estructura organizacional del proyecto Para el desarrollo del programa se estableció una estructura organizacional conformada por tres grupos de trabajo, que interactúan de forma multidisciplinaria en la creación, fortalecimiento, administración y transferencia del conocimiento, permitiendo un importante avance en función del objetivo principal: que Colombia optimice capacidades técnicas y científicas en desarrollo satelital y aplicaciones en el tema de Observación de la Tierra. 5



Plan Nacional de Desarrollo Estado Comunitario - Desarrollo para todos.

Comisión Colombiana del Espacio

El Grupo de Ingeniería Satelital es el responsable de la parte técnica e instrumental del programa, encargado del estudio de los sistemas de potencia de la plataforma satelital, del control y navegación del mismo, a fin de intercambiar datos e información entre los subsistemas y conocer la posición del satélite artificial respecto a la Tierra. De igual forma, el satélite requiere de una serie de sistemas de cómputo a bordo y de una estructura rígida proveniente de materiales adecuados que garanticen el óptimo funcionamiento de cada uno de los componentes del satélite. Por otra parte, las comunicaciones entre la plataforma espacial y el control en Tierra, son importantes, dado que permiten el monitoreo del sistema y descarga de información que en este caso son las imágenes tomadas a la superficie terrestre. Finalmente, la carga útil o payload6 es un sensor remoto cuyas características técnicas, al igual que la de todos los componentes mencionados anteriormente, será objeto del estudio de viabilidad técnica y económica, a la vez que definirán las acciones para su desarrollo. El Grupo de Aplicaciones cumple la función de determinar las principales temáticas y aplicaciones exigidas para el uso de sensores remotos; teniendo en cuenta que, las características físicas y naturales de Colombia, exigen una adecuada gestión y uso de los recursos naturales de forma que se garantice la sostenibilidad y permanencia a largo plazo. Además de identificar las aplicaciones prioritarias sujeto de teledetección para el país, se debe realizar un balance sobre la tecnología adecuada para cumplir los requerimientos del país en estas temáticas. En este sentido, deben precisarse los sensores, el hardware, software, y demás dispositivos que se ajusten a las exigencias nacionales y que ofrezcan una mejor relación costo –beneficio en el procesamiento de las imágenes, evaluando su potencial y posibles limitaciones. Para terminar, el Grupo de Gestión del Conocimiento está encargado de apoyar la gestión del programa, al establecer estrategias de cooperación y capacitación para direccionar eficazmente la actividad investigativa en temas espaciales, al igual que brindar soporte económico y administrativo en cada una de sus fases. Este grupo también está a cargo de la administración documental generada por los temáticos de los grupos, que deben ser publicados y transferidos a la comunidad científica y académica nacional e internacional, en el marco de la Comisión Colombiana del Espacio –CCE–7, empleando la denominada Plataforma del Conocimiento. Para lograr los objetivos anteriores, es necesario definir los lineamientos políticos afines a las regulaciones internacionales enfocadas a la Observación de la Tierra, que direccionen las decisiones nacionales correspondientes, razón por la que este grupo ha realizado aproximaciones que evidencian la importancia de las tecnologías aeroespaciales, en documentos tales como Visión Colombia 2019, entre otros. 6 7



Según su denominación anglosajona. Portal Comisión Colombiana del Espacio, CCE. www.cce.gov.co

4. Descripción de los principales avances y logros Grupo de Ingeniería Satelital El grupo definió las áreas temáticas necesarias para hacer un planeamiento efectivo, técnico y tecnológico de la primera misión satelital colombiana de observación de la Tierra, las cuales se describen a continuación: i. Sistemas de percepción remota Estos sistemas tienen la capacidad de obtener información de objetos, áreas o fenómenos a través del análisis de datos adquiridos por instrumentos de percepción remota que no están en contacto directo con el objeto, área o fenómeno bajo investigación. Estos instrumentos adquieren datos que contienen rasgos y características de la superficie terrestre, captados a través de la emisión y reflexión de la energía electromagnética proveniente principalmente del sol, después los datos son procesados y analizados con el objetivo de proveer información detallada de los recursos presentes en el área física de investigación. ii. Sistema de Comunicaciones Un satélite de observación de la Tierra produce gran cantidad de información que debe ser transmitida utilizando ondas de radio en las bandas de microondas. Esta información proviene principalmente de los sensores de percepción remota como también, de los sistemas internos de telemetría y control del satélite. A su vez el segmento terreno necesita transmitir órdenes de telemetría y control del satélite a través de canales de comunicación de diferentes anchos de banda especificados para tal fin. iii. Diseño y simulación de la órbita La fuerza dominante en el movimiento de un satélite que orbita la Tierra, es la fuerza de atracción gravitacional. Sin embargo, cuando se pretende calcular dicha órbita con mayor precisión existen adicionalmente otro tipo de fuerzas, que aunque tienen un efecto mucho menor, con el tiempo pueden llegar a cambiar notoriamente la órbita. Este tipo de fuerzas reciben el nombre de fuerzas perturbativas. El modelo físico que se ha planteado para simular la dinámica orbital de un satélite sincrónico con el Sol, tiene en cuenta solamente la fuerza de atracción gravitacional terrestre y las deformaciones del campo gravitacional debidas a la forma de geoide del globo terráqueo (dicha contribución es la más importante en satélites de órbita baja y origina, como aparece más adelante, los fenómenos de precesión en satélites sincrónicos con el Sol). La principal utilidad de las órbitas sincrónicas con el sol radica en la capacidad de mantener los parámetros de revisita y cobertura geográfica estables en el tiempo, lo cual, garantiza unas condiciones de iluminación favorables de las imágenes tomadas y permite hacer planificación de la toma de imágenes y de los enlaces de comunicaciones con el satélite de manera uniforme a lo largo del tiempo de vida de la misión. iv. Sistema de control El sistema de control de un satélite o sistema AD&CS Attitude Determination and Control System, es el sistema encargado de

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Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

mantener la órbita y de controlar la orientación (attitude) del satélite. El sistema de control se encarga de dos tareas, que si bien están relacionadas, utilizan diferentes aproximaciones y se rigen por diferentes políticas: determinación y control de la órbita o navegación, y determinación y control de la orientación o actitud (attitude).

información acerca de cuáles son los materiales de última tecnología desarrollados para la industria aeroespacial, ayuda a una selección más adecuada para la fabricación de componentes más eficientes.

El control de navegación se encarga del movimiento de traslación del satélite, de mantener la posición del satélite alrededor de la órbita y de proporcionar elementos que permitan determinar en cualquier momento los parámetros orbitales del satélite, tales como su posición y velocidad. Conocer estos elementos es vital para el planeamiento de misiones y comunicarse con el satélite, ya sea para realizar acciones de control o para descargar información de los sensores del satélite.

Los satélites colocados en órbita baja pueden necesitar sistemas de propulsión para compensar la fricción generada por el rozamiento atmosférico y así poder mantener la altura de la órbita inicial, en la cual fue colocado el satélite y evitar una muerte prematura de la misión. Los sistemas de control de attitude requieren también emplear pequeños propulsores (thrusters8) para el control directo o para ajustar el momento angular del satélite. Finalmente para asegurar la re-entrada “de-orbit” del satélite hacia la atmósfera muy baja (alrededor de los 100 km) se deben utilizar los sistemas de propulsión.

El control de orientación o actitud (attitude) se encarga de determinar y controlar la orientación del satélite en el espacio. Conocer y controlar la orientación del satélite en el espacio es importante no solo para apuntar la carga útil (en nuestro caso los sensores de observación de la Tierra) hacia donde se desee observar, sino para mantener las comunicaciones en la dirección de las estaciones terrenas, los paneles solares en dirección del sol, el equipo sensible a la radiación solar lejos del sol, entre otros. v. Sistema de cómputo

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Los sistemas de cómputo en misiones satelitales son subsistemas críticos para su éxito y por lo tanto son sometidos a rigurosas pruebas que garanticen los más altos estándares de confiabilidad y resistencia a fallos. Es por esto que, la tecnología a bordo de éstas, se encuentra atrás varios años con respecto a las ofertas comerciales para sistemas que funcionan en medios menos hostiles, es decir en Tierra. Por otra parte, la resistencia a interferencias electromagnéticas conduce a que el tamaño de los circuitos limiten los niveles de integración en tecnología semiconductora. vi. Sistema de potencia El subsistema de potencia para un satélite de observación de la Tierra, incluye tres componentes fundamentales, las baterías, las celdas solares y el sistema de distribución de potencia. El desarrollo de estos dispositivos ha evolucionado considerablemente en la última década y tanto su desempeño como eficiencia permiten la construcción de satélites con poca masa, esto se debe principalmente al desarrollo de nuevos materiales que han permitido la construcción de baterías muy livianas y con alta capacidad de corriente, y de celdas solares con materiales policristalinos combinados con lentes especiales que han aumentado significativamente su eficiencia. vii. Sistema estructural Un sistema estructural inicialmente abarca el tema de los ambientes o entornos a los cuales se somete el satélite y que afectan su desempeño. Debido a que las condiciones del entorno generan requerimientos a los componentes del satélite, es importante para la mecánica satelital conocer este tema. El área de los materiales es otro tópico de importancia para la mecánica satelital, contar con

viii. Sistema de propulsión

Grupo de Aplicaciones Tomando como referencia información recopilada por el IGAC9 y SELPER10 en los años 2003 y 2004, durante la primera fase del Proyecto se elaboró el diagnóstico de las necesidades y aplicaciones de los Sensores Remotos para el país, con el objeto de adquirir información relevante para determinar los requerimientos técnicos más adecuados para el Satélite Colombiano de Observación de la Tierra, identificar áreas temáticas prioritarias para los diferentes sectores del país en relación al uso de sensores remotos y definir lineamientos para el Plan Nacional de Observación de la Tierra. Como marco general, durante la investigación se realizó el estado del arte sobre las posibilidades de uso de los sensores remotos a nivel mundial, teniendo en cuenta los enfoques y áreas de investigación de los Sistemas de Observación de la Tierra existentes, las tecnologías disponibles y mediciones realizadas por los sensores en órbita, los métodos de procesamiento desarrollados y las aplicaciones particulares en diferentes áreas temáticas. En el contexto nacional y como punto de partida para determinar el uso y requerimientos para el país, se revisaron las políticas y prioridades del Estado, los tratados y compromisos internacionales suscritos por Colombia y las funciones y proyectos de las entidades principales de cada sector en los que los sensores remotos pueden aportar información. Con esta base investigativa, y mediante el desarrollo de encuestas y talleres se consultó a diferentes sectores del país sobre el uso que se le da a los datos de los sensores remotos y las necesidades, dificultades actuales y requerimientos en cuanto a tecnologías, procesamiento y aplicaciones de dicha información. Como resultado de todo el proceso, se definieron 36 áreas temáticas de aplicación de los datos de sensores remotos prioritarias para el país (figura 1). Con este nombre también se conocen los sistemas de propulsión de un satélite. El Instituto Geográfico Agustín Codazzi realizó una encuesta para diagnosticar el uso de las imágenes de satélites entre las entidades gubernamentales, privadas y universidades del país. 10 Sociedad Latinoamericana de Especialistas en Percepción Remota y Sistemas de Información Geográfica (SELPER). SELPER realizó un Estudio de Factibilidad de Alternativas Existentes para la obtención de Imágenes de Satélite en Colombia, para identificar la mejor alternativa de inversión en la adquisición de datos de sensores remotos, como parte del Convenio de Financiación entre la República de Colombia y la Comunidad Económica Europea (CEE). 8 9

E c os i s te ma s y bi odi ve rs i da d

A tmos fe ra – Me te orol og í a - C l i ma

P i s c i c ul tura y pe s c a B i oc ombus ti bl e s

E ve ntos s i s mote c tóni c os Vol c a ne s S e qui a Fe nóme nos a tmos fé ri c os I nc e ndi os

H i droc a rbur os Mi ne rí a

S a l ud públ i c a E me rg e nc i a s s a ni ta ri a s C ul ti vos i l í c i tos D e fe ns a A yuda huma ni ta ri a

E ne rg í a hí dri c a E ne rg í a s a l te rna ti va s

PLANIFICACIÓN URBANO REGIONAL

GESTIÓN DEL RIESGO

I nunda c i one s

RECURSOS MINERALES Y ENERGÉTICOS

S ue l o

Re moc i ón e n ma s a

SALUD

S i l vi c ul tura

E pi de mi ol og í a

SEGURIDAD Y DEFENSA

Oc é a no y z ona s c os te ra s

P e c ua ri o

T ra ns porte

I nfra e s truc t ur a

INFORMACION BÁSICA

Re c urs o hí dri c o

A g rí c ol a

SISTEMAS PRODUCTIVOS

GESTIÓN AMBIENTAL

Comisión Colombiana del Espacio

G e ol og í a y g e omorfol og í a C a rtog ra fí a ba s e C obe rtura y us o de l a T i e rra P roduc c i ón e s ta dí s ti c a

C a ta s tro

Cambio climát ico Or denamient o t er r it or ial Figura 1. Áreas temáticas de Aplicación de las tecnologías de observación de la Tierra definidas para Colombia en el marco del “Programa de Investigación en Desarrollo Satelital y Aplicaciones en el Tema de Observación de la Tierra”

En el diagnóstico se hicieron evidentes los requerimientos particulares de cada entidad y sector respecto a los datos provenientes de los sensores remotos. A pesar de los problemas de nubosidad del país, se consideró prioritario el uso de las imágenes de tecnologías satelitales ópticas multiespectrales, pues los datos de RADAR aún no cuentan con una apropiación masiva ni un gran número de aplicaciones operativas en el país. Las resoluciones espaciales requeridas se encuentran en un amplio rango, desde el nivel submétrico en temas de transporte, infraestructura, riesgos y cartografía detallada, hasta escalas más regionales (20 – 30 m) para el seguimiento de procesos en áreas extensas de territorio como el monitoreo de la Amazonía. El desarrollo de cartografía sobre cobertura y uso del suelo a partir de esta tecnología es un requerimiento común de todos los sectores consultados, evidenciando la necesidad de llegar a escalas 1.25.000 o más detallada para el cumplimiento de funciones y proyectos de escala regional y local; para este caso se señaló en particular el alto costo que tienen las imágenes que permiten trabajar a estas escalas.

En cuanto a las necesidades de actualización de los datos, es prioritario contar con información actualizada constantemente, que permita el monitoreo periódico del estado de la cobertura terrestre. Para el tema específico de la prevención y atención de desastres se requieren imágenes de manera inmediata ante una eventualidad. Los requerimientos identificados señalan la conveniencia de tener un sistema propio de observación de la Tierra para atender muchas de las necesidades del país respecto a los datos provenientes de sensores remotos : i) obtener imágenes de una resolución adecuada con reducción en los costos; ii) contar con información periódica actualizada; iii) tener autonomía para la toma de imágenes en sitios prioritarios en caso de emergencia u otras eventualidades; iv) aumentar la probabilidad de obtener imágenes sin cobertura de nubes con la toma constante, y v) tener acceso a imágenes de otros satélites complementarios mediante la cooperación e intercambio con otros países o agencias espaciales. De esta forma, teniendo en cuenta la información recopilada con las instituciones, se determinaron las especificaciones técnicas generales que podría tener un Satélite de Observación de la Tierra Colombiano (tabla 1).

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Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Tabla 1. Especificaciones técnicas generales para un Satélite de observación de la Tierra de acuerdo a las prioridades y necesidades de las instituciones en el país CARACTERÍSTICA Sensor Bandas Resolución temporal Resolución espacial

ESPECIFICACIÓN Óptico Cinco. Multiespectral (azul, verde, rojo, infrarrojo cercano y pancromático) Revisita de aproximadamente 15 días 1.25 m a 2.5 m en pancromático, 5 a 10 m en multiespectral

Grupo Gestión del Conocimiento A través de la historia, muchos teóricos han querido estimar la influencia de la innovación tecnológica al desarrollo económico, contemplada como variable dinámica o residual de múltiples modelos. Tal es su importancia, que algunos académicos como Carrillo (2003), se han referido al Desarrollo Basado en Conocimiento como la unión de la disciplina económica con la administración del conocimiento y su proceso generador de valor. En tal sentido, se destaca al conocimiento, como aquel recurso que poseen todas las organizaciones tanto públicas como privadas, y por su maleabilidad se constituye en un activo imprescindible para las mismas dado que el conocimiento se puede generar, almacenar, utilizar, movilizar y desarrollar, es decir, gestionar de diferentes formas.

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De esta manera señalan Hidalgo y León (2006), “la evolución desde una perspectiva del proceso de innovación tecnológica basada en redes científicas y tecnológicas a otra basada en redes sociales ha sido consecuencia del desafío de transformar información en conocimiento”. Lo anterior, demanda una adecuada gestión del flujo de información y conocimiento alrededor del proyecto, por la interacción multidisciplinar que se requiere estableciendo directrices claras en materia de capacitación, investigación, desarrollo e innovación y de cooperación, de tal forma, que se encadenen esfuerzos interinstitucionales, regionales y sectoriales, conforme a las necesidades del proyecto y de la Nación, en el campo de las tecnologías espaciales que serán consignados en el documento Plan de Gestión del Conocimiento 2009-2012. Por otra parte, como herramienta para facilitar la difusión, el acceso y la interoperabilidad11 de factores fundamentales, en la consecución de cualquier proyecto de integración de entidades, se forja la Plataforma del Conocimiento. Esta se encuentra construida en software libre ofreciendo al usuario de forma práctica e integrada, el acceso a recursos y servicios basados tanto en información corporativa como geográfica, resolviendo, en gran medida, el problema de la conexión entre los repositorios de datos y los usuarios de la información. Todo lo anterior es posible gracias a la utilización de servicios Web 2.012, que constituyen un valor agregado, creando un canal de comunicación amplio, accesible y fácil de usar con herramientas vanguardistas que permitan la interactividad, consolidando una Interoperabilidad se define como la condición mediante la cual sistemas heterogéneos pueden intercambiar procesos o datos. 12 “…La web dos punto cero podría definirse como la promesa de una visión realizada: La Red –La internet con mayúscula o minúscula, que se confunde popularmente con la propia web-convertida en un espacio social, con cabida para todos los agentes sociales, capaz de dar soporte a y formar parte de una verdadera sociedad de la información, la comunicación y/o el conocimiento”. Fumero Antonio, Roca Genís. Web 2.0. Fundación Orange. 11

mayor participación de los usuarios, entidades y demás. Esto permite observar los servicios, no solo como un conjunto de prestaciones y tecnologías, sino como algo mucho más ambicioso, una verdadera actitud. De igual manera, en el proceso de transferencia del conocimiento y de tecnología, que garantice una adecuada difusión de resultados de investigación científica y la generación de una cultura científica, se deben aprovechar los nuevos formatos de comunicación existentes conocidos como TIC13 para trasladar correctamente a la sociedad los avances científicos y tecnológicos. Es por eso que se incluye como estrategia clave el desarrollo y administración de un telecentro para compartir contenidos temáticos de áreas de conocimiento específicas correspondientes al proyecto, dinamizando las redes de la sociedad del conocimiento y promoviendo la convergencia tecnológica para el desarrollo social y comunitario de la nación. Por otra parte y para concluir, los avances del grupo de gestión del conocimiento se exponen en el documento que ha sido trabajado de manera conjunta con la Dirección Nacional de Planeación-DNP Colombia Visión 2019: Hacia una política pública espacial colombiana, que pretende promover la articulación de actores y la consecución de presupuesto para llevar a cabo planes, programas y proyectos en esta materia; de la misma manera, se plasmaron los lineamientos para la observación de la Tierra y para la gestión de la información geoespacial que para este caso se derivaría del satélite colombiano.

5. Conclusiones Las áreas temáticas con las cuales el grupo de Ingeniería Satelital (IS) se ha conformado a través de la investigación desarrollada en tecnología satelital, han sido definidas con el objeto de especificar los términos de referencia de un satélite de observación de la Tierra. Estas áreas son: sistemas de percepción remota, sistema de comunicaciones, diseño y simulación de la órbita, sistema de control, sistema de cómputo, sistema de potencia, sistema estructural y sistema de propulsión. La definición de una primera misión satelital para Colombia requiere de una larga fase de estudio y planeamiento para diversas áreas del conocimiento. En lo que se refiere específicamente a la parte de ingeniería satelital, la definición de cada uno de los subsistemas es definitiva en el éxito de la misión. Estas tecnologías involucran un gran espectro de conocimiento tecnológico que podrá ser transferido, en el proceso de adquisición del satélite y que deberá posteriormente ser desarrollado por universidades y centros de investigación del país. Este desarrollo, La sigla traduce Tecnologías de la Información y de la Comunicación.

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Comisión Colombiana del Espacio

como ha sucedido en otros países, permitirá la construcción de partes del satélite de una segunda misión que desde ya se ve como necesaria para completar el espectro de necesidades de información de percepción remota para el país. Partiendo de la identificación de necesidades de uso de sensores remotos del país, las entidades convocadas expresaron que el país debe fortalecerse en los siguientes aspectos para el tema de observación de la Tierra: i. Masificación del uso de las imágenes y datos de sensores remotos a diferentes entidades del país de nivel nacional, regional y local, mediante la capacitación y uso de tecnologías como el software libre y los geoservicios. ii. Investigación, desarrollo y validación de las posibilidades de las aplicaciones de los datos provenientes de sensores activos: Radar y Lidar, y profundización en el uso de los datos de sensores ópticos. iii. Optimización en el intercambio y uso común de imágenes de sensores remotos entre las diferentes entidades del país. Al respecto, existen ya en el marco de la CCE, dos estrategias para dar respuesta a estos requerimientos14. iv. Integración de la información con datos in-situ en las diferentes temáticas de aplicación. El conocimiento es una variable que ha sido evaluada por varios teóricos a lo largo de la historia para explicar el desarrollo acelerado de algunas economías; sin embargo, el conocimiento por sí solo no es agente dinamizador de dicho proceso, en tal sentido, se deben plantear mecanismos pertinentes que permitan mantener la tendencia creciente del capital intelectual y de cada uno de sus componentes, mediante actividades de capacitación que contemplen los nuevos formatos TIC, planes estratégicos de cooperación técnica y de conocimientos bajo los lineamientos nacionales e internacionales, que faciliten el flujo del conocimiento y de la información, a fin de aumentar la productividad del conocimiento y que este pueda ser adquirido o transformado mediante proyectos de investigación, desarrollo e innovación o actividades de difusión y transferencia de conocimientos.

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APLICACIONES DE LA POLARIMETRÍA DE RADAR EN OBSERVACIÓN DE LA TIERRA Elena Posada1 Héctor Mauricio Ramírez Daza2 Iván Ricardo Castro Díaz3

Resumen En los años sesenta se inició el uso de las imágenes de radar para el estudio de los recursos naturales de la Tierra, demostrando sus ventajas especialmente en las zonas tropicales caracterizadas por la presencia constante de nubes. Desde los años noventa el valor práctico de estas imágenes y sus aplicaciones, se ha incrementado gracias al lanzamiento de los sistemas de radar satelitales que permiten la adquisición de datos de los parámetros biofísicos y geofísicos de la superficie terrestre a escala global, independientemente de las condiciones climáticas. El desarrollo de los sistemas de radar polarimétrico PALSAR, avanza rápidamente y con esta nueva tecnología se amplía el rango de su aplicación en el campo de la observación de la Tierra. Los nuevos programas satelitales (Envisat/ ASAR, ALOS/PALSAR, Terrasar X, COSMO- SkyMed 1 y Radarsat 2) poseen la capacidad de captar simultáneamente las imágenes en diferentes modos de polarización, tanto así, que son un medio eficiente y confiable para extraer información geoespacial, al permitir mayor facilidad en la identificación de diferentes objetos y fenómenos de la superficie terrestre. De esta manera, las imágenes de radar se han convertido en una fuente valiosa de información para numerosas aplicaciones, tales como: cartografía, inventarios de recursos naturales, monitoreo y gestión del medio ambiente, geología, prospección minera, respuesta rápida y eficaz a desastres, entre muchas otras.

Palabras Claves: Polarimetría, Sistemas de Radar, Aplicaciones para observación de la Tierra, Reflexión, Matriz de

Dispersión.

Abstract In the sixties, radar images were first used to study the natural resources of the Earth. The advantages of this were especially seen in the tropics that are characterized by the constant presence of clouds. Since the nineties the practical value of these images and their applications has increased, thanks to the launch of satellite radar systems that allow data acquisition of geophysical and biophysical parameters of the Earth’s surface on a global scale, independent of climatic conditions. The development of the polarimetric radar systems PALSAR is moving rapidly, and this new technology expands the range of applications in the field of Earth observation. The new satellite programs (Envisat / ASAR, ALOS / PALSAR, Terrasar X, COSMO-SkyMed 1 and Radarsat 2) possess the ability to capture images simultaneously in different modes of polarization that is an efficient and reliable method to extract information geospatial, that make easier identification of different objects and phenomena of the Earth’s surface. The radar images have become a valuable source of information for many applications like cartography, natural resource inventories, monitoring and environment management, geology, mineral exploration, rapid and effective disaster response, amongst others.

Key Words: Polarimetry, Radar Systems, Applications for earth observation, Reflection, Scattering Matrix. 1 2 3

Ingeniera Forestal, Msc. Coordinadora del Grupo de Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas, CIAF – IGAC. 2007. Bogotá, Colombia. [email protected] Ingeniero Forestal, Grupo de Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas, CIAF – IGAC. 2007. Bogotá, Colombia. [email protected] Geógrafo, Apoyo Grupo de Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas, CIAF – IGAC. 2007. Bogotá, Colombia. [email protected]

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción El Radar es un sistema de sensoramiento remoto activo, que emite su propia energía en el intervalo de frecuencias de microondas y recibe los ecos de la señal reflejada por los objetos observados desde plataformas aéreas o satelitales. La principal diferencia de los sistemas de radar frente a los sistemas ópticos y pasivos, es la capacidad de obtener imágenes sin necesidad de energía solar; así mismo, opera independiente de las condiciones atmosféricas, ofrece mayor información sobre la textura del terreno y cuenta con la posibilidad de obtener información sobre los sustratos inferiores de las coberturas boscosas. El desarrollo de los sistemas de radar ha sido impulsado por la misma necesidad de obtener datos espaciales en zonas de difícil acceso y de alta nubosidad. Para este fin se han desarrollado investigaciones enfocadas no solo a mejorar las características de estas imágenes y sus parámetros de captura, sino también, a optimizar las formas y procesos de extracción de información temática.

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Las imágenes de radar proveen altos volúmenes de datos, ofrecen observación periódica y una amplia perspectiva de la superficie de la Tierra y sus recursos, además de permitir evidenciar los rasgos de las actividades humanas y su impacto. Es así como en la actualidad se puede disponer de imágenes de radar libres de nubes cada 2 ó 3 días, en modos de multi–polarización con diferentes ángulos de observación. También, el aumento que ha sufrido su resolución espacial, que pasó de 10 metros hasta 3 y 1 metro, como es el caso de las imágenes de los sistemas canadiense Radarsat 2 y el alemán Terrasar X, respectivamente4. A lo largo de la historia y del desarrollo de esta tecnología, se puede observar un proceso rápido y dinámico de crecimiento. Inicialmente, los radares eran de Apertura Real (RAR –Real Aperture Radar–), que emitían en el rango del espectro de microondas y luego registraban las señales de retorno de los objetos terrestres con una resolución espacial limitada y controlada por la longitud física de la antena. Actualmente, los sistemas modernos de radar, utilizan las antenas sintéticas (SAR – Synthetic Aperture Radar), que permiten mejorar la resolución espacial de la imagen mediante un sofisticado post– procesamiento caracterizado por la simulación virtual del tamaño de la antena y la compresión de la señal utilizando los principios físicos del efecto Dopler. Adicionalmente, el perfeccionamiento de la capacidad polarimétrica de los radares los convierte en una opción competitiva frente a los sensores multiespectrales óptico–electrónicos. En el campo satelital los primeros SAR fueron lanzados a partir de 1978 con SeaSat 5, le siguieron SIR – A/B (981/1984), SIR C (1994), SRL12 (1994), SRTM (2000), JERS (1992), Almaz – 1 (1991) y Okean – 02 (1999). Con el lanzamiento de los nuevos satélites con capacidad polarimétrica (como Envista / ASAR en 2002, ALOS /PALSAR en 2004, Cosmo Sky Med 1 - 2 en 2007 y Terrasar X y Radarsat 2 en 2007) se amplió el rango de disponibilidad de datos radar para la producción En línea en http://www.space.gc.ca/asc/eng/satellites/radarsat2/inf_data.asp consultado el 20 de enero de 2008 a 10:15 am y http://www.infoterra.de/terrasar-x/terrasar-x-satellite-mission. html consultado el 20 de enero de 2008 a 10:20 a. m. 5 En línea http://southport.jpl.nasa.gov/scienceapps/seasat.html consultado el 20 de enero de 2008 a 10:30 a. m. 4

de cartografía básica y temática, así como para la ejecución de diversos estudios ambientales. La polarimetría de radar o medición y análisis de la polarización de la energía electromagnética, es una forma eficaz para la generación de imágenes realzando tanto los atributos como formas de los objetos en el terreno, lo que se constituye en un avance tecnológico importante para efectuar estudios sobre cultivos, bosques, dinámica del océano y de las costas, hidrografía, cartografía, entre otros. De los últimos sistemas satelitales de radar, Envisat/SAR, Alos/Palsar y Terrasar X poseen la capacidad de combinar los diferentes modos de polarización con la que cuentan. No obstante, solo el programa canadiense Radarsat 2, ofrece actualmente las imágenes con lo que se denomina polarización total o “Quad polarization”, incluyendo las mediciones de la amplitud y la fase de la onda electromagnética retro–dispersada. Este sistema cuenta con tres (3) modos de polarimetría: 1. Polarización selectiva (dual polarization) suministro de imágenes con polarización simple horizontal (HH) o vertical (VV) en combinación con la polarización cruzada (HV o VH). 2. Polarización simple (HH o VV) imágenes con alta resolución espacial (3 metros). 3. Polarización completa (Quad polarization) obtiene imágenes HH, VV, HV o VH. Recientes investigaciones internacionales han establecido que la polarimetría de radar y específicamente la polarización total u óptima, representa un importante canal de tecnología de sensoramiento remoto para obtener información geoespacial sobre los recursos naturales de la Tierra y de esta manera estudiar diferentes procesos y fenómenos biofísicos con mayor eficiencia. Tales son los casos del trabajo de Sauer et al (2007)6, Raimadoya y Trisasongko (2007)7 y Souyris et al (2007)8. Este trabajo ilustra de manera general las ventajas implícitas de utilizar las nuevas imágenes polarimétricas de radar en diferentes campos de la percepción remota, tales como agricultura, silvicultura, hidrología, detección de cambios en las líneas costeras, monitoreo de océanos, detección de derrames de petróleo y detección de navíos, entre otras aplicaciones.

1. Polarimetría de Radar El principio de funcionamiento del radar se basa en la emisión y recepción de múltiples ondas electromagnéticas en el rango de las microondas. Al llegar a un objeto en la superficie terrestre, la onda interactúa con este y refleja parte de la radiación, redireccionándola como una nueva onda pero con las propiedades físicas modificadas, Multibaseline POL-InSAR Analysis of Urban Scenes at L-Band. Stefan Sauer, Laurent FerroFamil, Andreas Reigber_and Eric Pottier. Polsar 2007 symposium. En línea http://earth.esa.int/ workshops/polinsar2007/p7_summaries_recs.html. 7 Application Of Polsar For Tropical Timber Plantation In Indonesia; M. A. Raimadoya and B.H. Trisasongko. Polsar 2007 symposium. 8 Sar Compact Polarimetry (Cp) For Earth Observation And Planetology: Concept And Challenges A study case at P band; Jean-Claude SOUYRIS, Nick STACY, Tom AINSWORTH, Jong-Sen LEE, Pascale DUBOIS-FERNANDEZ; Polsar 2007 symposium. 6

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especialmente en cuanto a la polarización de la onda en función de las características del objeto del terreno. Aprovechando esta propiedad y conociendo los modos de polarización emitida y recibida, se puede facilitar la interpretación temática de las imágenes de radar, aunque para tal efecto es recomendable contar con las imágenes en todos los posibles modos de polarización. Los conceptos sobre la polarimetría se inician en el siglo XVIII. Sin embargo, las aplicaciones de esta tecnología se implementaron entre 1940 y 1950. Según Boerner9, la polarimetría de radar (polar, polarización y metriu, medición) es una ciencia de adquisición, procesamiento y análisis de los estados de polarización de una onda electromagnética. En 1945 G. W. Sinclair10 introdujo el concepto de matriz de dispersión, como descriptor de la sección transversal de radar (radar cross section); luego E. M. Kennaugh formuló la teoría de retro– dispersión, basada en “eigenpolarizationts” de la matriz de dispersión e introdujo el concepto de óptima polarización. Empero, el desarrollo tecnológico de los sistemas de radar alcanzado hasta entonces, limitó el uso práctico de la polarimetría. En la década del setenta W. M. Boerner11 retomó los trabajos de sus precursores, demostrando la gran utilidad de la polarimetría de radar en las aplicaciones de observación de la Tierra. La polarización se refiere a la alineación y la regularidad de los componentes eléctrico y magnético de la onda, en el plano perpendicular a la dirección de propagación. En la figura 1 se ilustra la propagación de la onda electromagnética, en la que: El vector eléctrico (E) de la onda cuenta con un componente horizontal (verde) y vertical (azul), los cuales derivan el campo eléctrico (rojo), el locus del vector (marrón), trazando un ciclo de la onda en el plano perpendicular a la dirección de propagación. La potencia o intensidad de la señal, la orientación de la propagación de la onda y su elípticidad, son elementos esenciales para el análisis de datos polarimétricos de radar.

Figura1. Onda electromagnética y sus características. Fuente: Tutorial de Polarimetría, Capítulo 1 – Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto - Agencia Canadiense de Recursos Naturales – CCRS - RNCAN12

9

10

11 12

BOERNER, Wolfgang – Martin. Basic Concepts in Radar Polarimetry en línea http://www.earth. esa.int/polsarpro/manuals/LN_Basic_Concepts.pdf consultado el 10 de diciembre de 2007 a 9:00 a. m. G. SINCLAIR. “The transmission and reception of elliptically polarized waves” PROC IRE, Vol 38 pag 148-151 Feb 1950 en línea http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1701190 consultado el 10 de diciembre de 2007 a 9:30 a. m. Op cit. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/chapter1/01_e.php consultado el 21 de enero de 2008 a 8:00 a. m.

Los modernos sistemas de radar cuentan con antenas capaces de emitir y recibir diferentes componentes de polarización de la onda, así: HH emisión horizontal, recepción horizontal VV emisión vertical, recepción vertical HV emisión horizontal, recepción vertical VH emisión vertical, recepción horizontal Cuando la emisión y la recepción de la señal se presentan con la misma polarización, por ejemplo HH o VV, se le denomina como polarización simple y en caso de enviarla en un modo de polarización que se reciba en el opuesto (HV o VH) se denomina polarización cruzada. La polarización cruzada requiere contar con una antena de mayor potencia, debido a que la señal pierde fuerza al cruzarse. Un sistema de radar puede presentar diferentes grados de complejidad desde el punto de vista de la polarización, Polarización simple HH, VV, HV o VH Polarización doble HH y HV, VV y VH, o HH y VV Polarización cuádruple (total) HH, VV, HV y VH Los sistemas de radar de polarización cuádruple o radares polarimétricos totales, capturan los cuatro modos de polarización simultáneamente y además miden las diferencias de fase y la amplitud de las ondas. El análisis y el modelamiento matemático de estos datos, permite sintetizar las imágenes para todas las posibles polarizaciones, facilitando la extracción de información temática de ellas. La información polarimétrica de las imágenes de radar, en conjunto con la longitud de onda, está altamente correlacionada con los parámetros del diseño del sistema radar, con la estructura y orientación del terreno, con la morfología, la humedad y rugosidad de la superficie de los objetos. La rugosidad, la morfología y la humedad del terreno, son los principales factores que afectan la intensidad del retorno de la señal, resultando en los diferentes tonos de gris con que se observan los objetos y superficies en las imágenes de radar. Existen tres diferentes formas de reflexión, a saber: reflexión de la superficie, reflexión volumétrica y reflexión de esquina. Si el terreno es relativamente homogéneo se presenta reflexión de superficie, en forma de reflexión difusa, especular o intermedia, dependiendo de la longitud de onda y la rugosidad del mismo. Por otra parte, si el terreno es heterogéneo, se presenta la reflexión de volumen relacionada con la posibilidad de penetración de la señal a los sustratos inferiores del terreno. La profundidad de la penetración dependerá de la longitud de onda y del contenido de humedad en el terreno, siendo esta mayor cuando las superficies están secas. La reflexión de esquina ocurre en las superficies contiguas que forman ángulos rectos. En la tabla 1 se resumen las características de cada una de estas formas principales de reflexión, aspectos importantes a considerar durante el proceso de interpretación de las imágenes.

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Tabla 1. Formas de reflexión de las imágenes de radar. Fuente: Radar polarymetry – CCRS13 FORMA DE REFLEXIÓN Reflexión de superficie

REPRESENTACIÓN GRÁFICA

OBSERVACIONES Ocurre en las bordes de dos coberturas homogéneas contiguas. El retorno de señal es función de: Constante dialéctica Rugosidad del terreno Ejemplos: cuerpos de agua y suelos desnudos

Reflexión volumétrica

Resultado de múltiple reflexión dentro una cobertura homogénea. El retorno de señal es función de: Densidad de la cobertura Geometría de elementos de reflexión Propiedades dieléctricas de los elementos Ejemplos: vegetación densa y nieve. El reflector de esquina de dos superficies perpendiculares origina una señal con un retorno reforzado. En las imágenes aparece con tonos muy claros o blancos.

Reflexión de esquina Ejemplos: áreas urbanas, árboles rodeados por agua, barcos en el agua. 38

Las diferentes formas de polarización (HH, VV, HV y VH) presentan una sensibilidad variada en relación con las características y propiedades de las diferentes superficies, ayudando a mejorar su discriminación. Así por ejemplo, en una imagen de radar con la polarización HH se realzan las coberturas terrestres dominadas por la reflexión de superficie. En las imágenes HV y VV se presenta un mayor componente de la reflexión de volumen, como resultado de la penetración de la señal de radar a alguna profundidad dentro del terreno, presentándose en tonos de grises más claros. La longitud de la onda también tiene efecto sobre la polarización, por ejemplo con las ondas cortas, tal longitud es de 3 cm aproximadamente, cualquier superficie terrestre se comporta como superficie rugosa o muy rugosa y de esta manera las imágenes de diferente polarización tienen una apariencia muy similar. Figura 2. Imágenes de radar de Terrasar X con banda X, longitud de onda de 3 cm y polarización HH (izquierda) y VV (derecha) en cercanías al embalse de Tominé, Colombia. Fuente: CIAF14, 2008.

A mayor longitud de onda y con terrenos de poca rugosidad, se pueden apreciar mejor las diferencias en relación con la polarización. Así las cosas, las imágenes de radar obtenidas con diferentes modos de polarización y con una longitud de onda determinada, suministran la información del terreno de diferente manera. Adicionalmente, al combinar las imágenes de distinta polarización, se pueden generar las combinaciones a color que ayudan a la discriminación de superficies terrestres de diferente naturaleza. Ver figura 3. 14

13

Ibídem., p 7.

En línea http://mapascolombia.igac.gov.co/wps/portal/mapasdecolombia/c1/04_SB8K8xLLM 9MSSzPy8xBz9CP0os3g_0xBjb1MjYwMLV1cTAyNDV3dDNx9HYwNPc6B8JJK8v4u_K1A-0DHA LMzV2MDRgBLdBoYEdIeDXIvfdnzyQPP9PPJzU_ULckMjDLJMFAGjE4PQ/dl2/d1/L2dJQSEvU Ut3QS9ZQnB3LzZfTjVUM0s1MjMwMDZENDAyMVQ5TUhIQTEwRzM! consultado el 21 de enero de 2008 a 9:00 a. m.

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Figura 3. Ilustración de imágenes de radar aerotransportado CV – 580 con banda C, longitud de onda de 5m y polarización HH, VV, HV y combinación a color (de Izquierda a derecha) Campos agrícolas en Canadá. Fuente: Agencia Espacial Canadiense.

El elemento básico que describe el proceso de interacción de las superficies con la onda electromagnética es la matriz de dispersión (scattering matriz), compuesta por los cuatro elementos SHH, SHV, SVV y SVH. El primer término corresponde a la polarización incidente y el segundo a la polarización reflejada.

s

=

Las áreas construidas se representan con colores blancos y rojos, reflejando un mayor aporte del componente HH-VV. Sin embargo, se debe tener en cuenta que la interpretación de colores es subjetiva y solo representa la información sobre la intensidad de la señal de radar reflejada, sin tener en cuenta la información de correlación polarimétrica.

sHH sHV sVH sVV

39

Fuente: Radar polarymetry – CCRS15

Estos cuatro elementos son compuestos y se obtienen a partir de los datos de la magnitud y fase medidas para cuatro canales del radar polarimétrico. A partir de información contenida en esta matriz se pueden obtener imágenes sintetizadas y las firmas polarimétricas para diferentes superficies. Es así como, si se conoce la matriz de dispersión, se puede determinar la respuesta del objeto estudiado para todas las combinaciones de ondas polarizadas emitidas y recibidas. Este proceso se denomina como síntesis de polarización y permite que se generen las imágenes sintetizadas con un considerable mejoramiento en su calidad interpretativa. En la figura 4 se presenta una imagen de radar aerotransportado JPL AIRSAR, en una combinación a color (Pauli Color Coding), basada en la representación vectorial de la combinación lineal de los elementos de la matriz de dispersión: RGB = HH-VV, HV, HH+VV. En esta imagen el mar se representa con el color azul, indicando que el canal HH+VV aporta un mayor componente para este cuerpo; con el color verde se simbolizan los bosques, indicando mayor aporte del componente HV. 15

Ibídem., p 7, 8.

Figura 4. Representación de una combinación a color con base en los datos multipolarizados de radar aerotransportado JPL AIRSAR (RGB: HH-VV, HV, HH+VV). Fuente: Agencia Espacial Europea (ESA)16

Otro elemento de análisis de datos polarimétricos de radar es la signatura o firma polarimétrica, que permite caracterizar las propiedades que en este sentido tengan diferentes cuerpos o superficies en una vista tridimensional. Los tres elementos básicos que caracterizan esta firma son: la potencia, la orientación y la elípticidad de la onda retro-dispersada. La orientación se determina en el rango comprendido entre 0° a 180°, la elípticidad entre el rango de -45° y +45°. Para cada polarización incidente se puede calcular la potencia de la onda transmitida y recibida ortogonalmente (cross - polarizada). 16

En línea http://earth.esa.int/polsarpro/tutorial.html. Consultado el 21 de enero de 2008 a 09:50 a. m.

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Figura 5. Ilustración de las firmas polarimétricas para un cuerpo de agua y un área boscosa respectivamente.Fuente: Agencia Espacial Europea (ESA)17

Es importante mencionar que para procesar los datos polarimétricos de radar se requiere de un software especializado, por ejemplo: PolSARpro de la ESA, RAT de la Universidad Tecnológica de Berlín o PCI Geomatics SAR polarimetry Workstation (SPW).

2. Aplicaciones derivadas a partir de datos de Radar Polarimétrico

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Los datos de radar con múltiple polarización o polarimetría, tienen un amplio campo de aplicaciones para producción de cartografía básica y temática, además de ser un fuerte insumo en diferentes estudios ambientales. A continuación, se resumen algunas de las posibles aplicaciones.

Agricultura La utilización de las imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR, por sus siglas en inglés) en agricultura, ha sido el objeto de importantes trabajos, particularmente porque la tecnología radar permite la recolección de los datos de los cultivos en cualquier momento de la temporada de crecimiento.

Figura 6. Zonas de productividad mostradas por la clasificación no supervisada de imágenes en las polarizaciones HH, VV, HV y las polarizaciones lineales orientadas a Φ = 45° y Φ = 135° para trigo (1), canola (2) y arvejas (3). Los datos fueron tomados el 28 de junio de 200018 . Fuente: Aplicaciones en agricultura del Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto - CCSR

Silvicultura Es bien sabida la necesidad constante de comprender y cuantificar la dinámica de los bosques tanto en escala regional como planetaria. Entre la información básica requerida para este tipo de trabajos, se encuentra la cartografía según el tipo de bosque, el inventario de las superficies taladas, (o en el caso de los sistemas de alertas tempranas o de atención a emergencias) recién incendiadas, así como la extracción de algunos datos biofísicos, por ejemplo, la biomasa total y la edad de los árboles. Se prevé que la utilización de los datos polarimétricos facilitará la detección de las diferencias estructurales entre las cubiertas forestales, contribuyendo a la cartografía de estos tipos de bosques, apartando información suplementaria a otras aplicaciones de gestión de los bosques. La figura 7 muestra una composición en falso color de los datos polarimétricos de una región al este de Ottawa, Canadá, e ilustra el aprovechamiento de información adicional en la identificación forestal.

Se ha descubierto que los datos SAR polarimétricos mono-canal, no proporcionan tanta información como la de los datos ópticos multiespectrales. No obstante, el recurso de las series temporales de datos SAR, han permitido solucionar el problema. En efecto, se pueden distinguir las diferencias en los cultivos extrayendo parte de los cambios en las propiedades dispersoras de las plantaciones, ocasionadas por la proporción y la maduración que obviamente se relacionan con características de las plantas cultivadas por el hombre.

Caponeras Álamos Pinos Blancos Pinos Rojos Pinos Rojos o Blancos Bosque intercalado Figura 7. En la composición en falso color del sitio de estudio, se señalan, seis zonas forestales pobladas de diversas especies (datos SAR – C, rojo: HH, Verde: HV, azul: VV). Fuente: Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto -CCSR.19

Estos tipos de trabajos están dados en las siguientes temáticas: Conservación del suelo: labranza del suelo y residuos de cultivos.

18

Productividad de cultivos dentro de la variación del campo. 19 17

Ibídem., p 10.

McNairn H., Decker V, Murnaghan K. “The Sensitivity of C-Band Polarimetric SAR to Crop Condition”, IGARSS 2002, Toronto, Canadá, Junio 24-28, 2002c. Citado en : CCRS. Applications en agriculture. Rendemente agricole et variations intra-champs. En línea. 24 de diciembre de 2007 a 9:00 a.m. Citado en CCRS foresterie. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/apps3/00_f. php consultado el 20 de diciembre de 2007 a 3:20 p. m.

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Hidrología

Detección y Monitoreo de la línea costera

La utilización de la tecnología SAR en hidrología tiene una larga historia y su aplicación se ha enfocado a la estimación de la humedad del suelo, la cartografía de la cobertura de la nieve, la cartografía de las zonas de inundación y de los terrenos húmedos.

La zona litoral es un medio eco-sensible que posee su propia dinámica física. Está sometida a diversas presiones antrópicas (crecimiento urbano, desarrollo industrial, turismo), y a diversos fenómenos naturales (atribuibles al clima) que la han erodado de manera considerable. A menudo se encuentra densamente poblada y es lugar de actividades comerciales, industriales y recreativas.

En un comienzo estas aplicaciones no obtuvieron éxito operacional o comercial, en razón de los límites de los sistemas SAR monocanales, como el RADARSAT 1. La polarimetría ofrece la posibilidad de aumentar el uso de los datos SAR para estas aplicaciones, permitiendo hacerlas operativas.

Figura 8. Imágenes polarizadas linealmente de la ribera roja en Manitota,Canadá, adquirida en la banda C por el radar SIR – C, el 11 de abril de 1994. Fuente: Sokol20

En la figura 8 se evidencia un mejoramiento apreciable a la cartografía de las zonas inundadas, utilizando la imagen HV del 11 de abril de 1994 en comparación con la imagen VV, en la que resulta difícil identificar la zona inundada.

A=

Pantano

B=

Pantano boscoso

C=

Ciénaga arbustiva/herbácea

D=

Pantano/Ciénaga Arbustiva

E=

Turbera boscosa

Figura 9. Composición en falso color, adquirida con ayuda del radar C- SAR el 1º de septiembre de 1997, ilustrando diversas clases de tierras húmedas a lo largo del río Saint – Laurent, en Ontario. Rojo: HH, verde: HV, azul: VV. Fuente: Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto -CCSR21

20

21

Sokol J., NcNairn H., Pultz T.J. “Case studies demonstrating hydrological applications of C-band multi-polarized and polarimetric SAR CJRS”. (En prensa), 2002. . Citado en: CCRS. Hydrologie. Cartographie de l’humidité du soleil. En línea < http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/ polarim/apps4/02_f.php > 18 de diciembre de 2007. A 11:00 a.m. Citado en: CCRS, Hydrologie. Cartographie des zones inondées et des terres humides. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/apps4/04_f.php consultado el 19 de diciembre de 2007 a 11:20 a. m.

Es importante el monitoreo de este medio y administrarlo de manera eficaz para asegurar su uso sostenible. Las actividades de las zonas litorales pueden beneficiarse del uso de los datos polarimétricos SAR, comprendiendo levantamientos de la línea costera (en apoyo a la cartografía de dinámicas litorales) y los de su sustrato (cartografía de zonas eco-sensibles y de diferentes hábitats asociados). Debido al gran contraste existente entre la retro-dispersión del agua y la del suelo, las imágenes SAR permiten obtener información sobre la línea costera. Para tal caso, si el agua está en relativa calma, se comporta tomando la forma de un reflejo especular (retro-dispersión escasa, en tonos muy oscuros), lo que produce un contraste marcado en la retro-dispersión más intensa de la tierra (en tonos grises). La irregularidad de la superficie del agua, causada por el viento, puede volver más difícil la delimitación de las líneas costeras, reduciendo el contraste a la interfaz entre el agua y el suelo. En condiciones de vientos de moderados a fuertes con ángulos de incidencia bajo, las microondas interactúan principalmente con las olas capilares, la retro-dispersión aumenta con la irregularidad de la superficie del agua.

Figura 10. Contraste entre el agua y el suelo para diferentes polarizaciones a) HH, b) VV, c) HV y d) imagen con máximo contraste.Fuente: Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto -CCSR22

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Citado en CCRS. Application aux zones côtières. Détection du litoral. En línea en http://www. ccrs.nrcan.goc.ca/resource/tutor/polarim/apps4/04_f.php consultado el 19 de diciembre de 2007 a 10.00 a. m.

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Las mejores condiciones para la detección de las capas son aquellas con vientos moderados entre 3 – 10 m/s. Las imágenes en las polarizaciones HH y VV de un derrame de petróleo se puede observar en la figura 12.

A = Rocas Pequeñas B = Barro C = Grava Rojo = dispersión par (doble) Verde = dispersión difusa Azul = dispersión impar Figura 11. Clasificación no supervisada, por tipo de dispersión. Fuente: Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto -CCSR23

La figura 11 muestra los resultados de la clasificación y también que las ciénagas del litoral actúan, sobre todo, como dispersores en superficie (dispersión impar), lo que es característico de una superficie lisa o ligeramente rugosa. Las zonas de rocas pequeñas están principalmente caracterizadas por una dispersión impar acompañada de la combinación de dispersión par y difusa. Las zonas de grava tienen tendencia a mostrar mucha dispersión par debido a la presencia de pequeños bloques que actúan como reflectores de esquina. 42

Océanos Se pueden utilizar las imágenes SAR para detectar y monitorear los diferentes procesos físicos, naturales o antrópicos que perturban la superficie del océano. Los vientos superficiales son la principal causa de la irregularidad de la superficie del mar. La retro-dispersión sobre las superficies irregulares es generalmente más intensa que sobre las superficies lisas. De otro lado, la irregularidad de la superficie del mar está causada por ciertos fenómenos atmosféricos, tales como: partículas de convección, frentes, partículas lluviosas y de onda de gravedad, así como fenómenos oceánicos vinculados a las corrientes, tales como: turbulencias marinas, ondas internas, límites entre las masas de agua y ondas de gravedad superficial. Otro fenómeno marino que incide es la presencia de películas de origen biológico o humano que amortizan las pequeñas ondas superficiales y que son detectables por una retro-dispersión menos intensa que en las áreas cercanas.

Detección de capas de petróleo Los ecos de la señal SAR varían en función de la irregularidad de la superficie del océano, la cual depende de la velocidad y dirección del viento. Las imágenes en polarización VV son las más sensibles a la variación producida por el viento. La eliminación de las olas capilares por una capa de aceite, de origen humano o natural, atenúa la irregularidad de la superficie, lo que disminuye la retrodispersión del radar y produce las imágenes más oscuras.

Figura 12. Imagen HH en la banda C de una capa de petróleo, a lo largo del país de Gales (Reino Unido), obtenida en febrero 1996 con el satélite Radarsat 1. Fuente: Centre National d’Etudes Spatiales (CNES)24

Detección de navíos Se ha demostrado que se pueden detectar navíos con una confiabilidad de 95% a partir de los datos Radarsat 1, colectados de los ases, con las estelas que dejan los barcos al pasar por la superficie marítima, que resultan ser lo más conveniente para esta tarea y este tipo de análisis con un sistema automático de detección de objetos. La detección de embarcaciones con un radar de apertura sintética tiene su principio en la detección directa del navío propiamente o de su estela. Para la detección de embarcaciones son favorables las imágenes en la banda de polarización HH, puesto que el contraste entre el barco y el agua es generalmente más elevado en esta polarización. En efecto, a causa de las olas capilares la retro-dispersión de la superficie del océano es más fuerte en el canal VV, lo que produce una diferencia contrastante más intensa que en la polarización HH. En contraparte, se escoge la polarización VV para detectar las estelas, debido a que son raramente visibles en las imágenes polarizadas HH, como consecuencia de la reducción rápida de la retro-dispersión ya escasa en el canal HH con el aumento del ángulo de incidencia. La figura 13 da ejemplos de la detección con ayuda de las imágenes SAR tomadas por Radarsat1 y ERS1. 24

23

Ibìdem, p. 17.

Citado en CCRS Océans. Détection de nappes de pétrole. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/ recource/tutor/polarim/apps7/02_f.php consultado el 20 de diciembre de 2007 a 11:00 a. m.

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matemática, lo cual podría significar algunas limitaciones para muchos de los usuarios finales. En este sentido, es importante convertir los conceptos científicos en operacionales, explicados desde la perspectiva ambiental en complemento con la teoría matemática. Así mismo, se deben desarrollar las guías conceptuales, además de los manuales guiados para cada tipo de polarización y para cada aplicación en particular.

Referencias Bibliográficas Boerner, W.; M., Mott H., Lunenburg, E; Livingstone, C.; Brisco B.; Brown, R. J.; Patterson, J. S. (1998). Polarimetry in Remote Sensing: Basic and Applied Concepts. Chapter 5: Imaging Radar. Wiley, Edición 3. McNairn H., Decker V, Murnaghan K. (2002c). “The Sensitivity of C-Band Polarimetric SAR to Crop Condition”, IGARSS 2002, Toronto, Canadá, Junio 24-28. Citado en : CCRS. Applications en agriculture. Rendemente agricole et variations intra-champs. En línea. 24 de diciembre de 2007 a 9:00 a.m. Raimadoya, M. A. and Trisasongko, B.H. Polsar 2007 symposium. Application Of Polsar For Tropical Timber Plantation In Indonesia. Figura 13. (a) Imagen HH en la banda C, captada por Radarsat 1;

Sinclair,G. (1950). “The transmission and reception of elliptically polarized waves” PROC IRE, Vol 38 pag 148-151 Feb. Sokol J., NcNairn H., Pultz T.J. (2002).“Case studies demonstrating hydrological applications of C-band multi-polarized and polarimetric SAR CJRS”. (en prensa). Citado en: CCRS. Hydrologie. Cartographie de l’humidité du sol. En línea. < http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/ tutor/polarim/apps4/02_f.php > 18 de diciembre de 2007. A 11:00 a.m. Souyris, J.C.; Stacy, N.; Ainsworth, T.; Lee, J.S. &, Dubois, Fernandez P. Polsar 2007 symposium. Sar Compact Polarimetry (Cp) For Earth Observation And Planetology: Concept And Challenges A study case at P band; Van der Sanden J.J. Ross S. G. (eds.). (2001). “Applications potencial of Radarsat – 2 a preview”. Canadá, centre for Remore sensing / Centre canadien de télédétection, p69. Citado en CCRS. Océans. Détection de navires. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/ tutor/polarim /apps7/03_f.php consultado el 20 de diciembre de 2007 a 11:30 a. m.

(b) imagen VV, tomada por ERS – 1. Se comprueba como la selección de polarizaciones HH o VV acentúa de forma respectiva el contraste de los navíos y sus estelas. Fuente: Centro Canadiense de Sensoramiento Remoto -CCSR 25

3. Conclusiones Las imágenes conseguidas a partir de datos de los sistemas de radar polarimétricos, son una nueva rama de investigación con promisorios resultados, obtenidos por el momento en estudios internacionales. A fin de apropiar esta nueva tecnología y su respectiva metodología científica en la extracción de la información geoespacial del país, se requiere contar con accesibilidad a los datos y el software especializado. Desde el punto de vista del recurso humano para procesar y analizar estos datos se exige una fuerte fundamentación 25

Van der Sanden J.J. Ross S. G. (eds.) “Applications potencial of Radarsat – 2 a preview”. Canadá, centre for Remore sensing / Centre canadien de télédétection, p69, 2001 citado en CCRS. Océans. Détection de navires. En línea http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/ apps7/03_f.php consultado el 20 de diciembre de 2007 a 11:30 a. m.

Consultas en Internet http://www.space.gc.ca/asc/eng/satellites/radarsat2/inf_data.asp http://www.infoterra.de/terrasar-x/terrasar-x-satellite-mission.html http://southport.jpl.nasa.gov/scienceapps/seasat.html http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/chapter1/01_e.php http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/recource/tutor/polarim/apps7/02_f.php http://earth.esa.int/polsarpro/tutorial.html. http://earth.esa.int/polsarpro/Manuals/01_introduction.pdf http://www.earth.esa.int/polsarpro/manuals/LN_Basic_Concepts.pdf http://earth.esa.int/workshops/polinsar2007/p7_summaries_recs.html http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1701190 http://mapascolombia.igac.gov.co/wps/portal/mapasdecolombia/ c1/04_SB8K8xLLM9MSSzPy8xBz9CP0os3g_0xBjb1MjYwMLV1c TAyNDV3dDNx9HYwNPc6B8JJK8v4u_K1A-0DHALMzV2MDRg BLdBoYEdIeDXIvfdnzyQPP9PPJULckMjDLJMFAGjE4PQ/dl2/d1/ L2dJQSEvUUt3QS9ZQnB3LzZfTjVUM0s1MjMwMDZENDAyMVQ5TUh IQTEwRzM!

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LOS SATÉLITES METEOROLÓGICOS Y AMBIENTALES COMO HERRAMIENTAS DE TRABAJO OPERATIVAS PARA LA METEOROLOGÍA, LA HIDROLOGÍA Y LA OCEANOLOGÍA EN COLOMBIA Y EN APOYO A LAS ACTIVIDADES DE PREVENCIÓN DE DESASTRES Humberto González Marentes1 Resumen El presente trabajo más que una investigación es un artículo que refleja brevemente el estado actual de uso de las tecnologías espaciales en la Oficina de Pronóstico y Alertas del Ideam en sus tareas operativas de vigilancia y alerta hidrometeorológica y ambiental como continuación a labores que desarrolló previamente el Servicio Colombiano de Meteorología e Hidrología –SCMH– y el Instituto Colombiano de Hidrología, Meteorología y Adecuación de Tierras –HIMAT–. La incursión, adopción y apropiación de datos provenientes de tecnologías satelitales, a través de la historia, han venido fortaleciéndose y tornándose como uno de los mecanismos de tecnología de punta, que permiten al hombre conocer la dinámica de la tierra, sus recursos naturales y su interacción con el medio socio–ambiental, mediante la recepción, análisis y aplicación de datos. Para el campo de la meteorología, los datos provenientes de satélites de observación se ven beneficiados, dado que alimentan los modelos matemáticos para la obtención de pronósticos meteorológicos más detallados y acertados. El contar con satélites de observación, no solo permite al país posicionarse tecnológicamente, sino que pasa a hacer parte de las redes y sistemas en el mundo que vigilan la dinámica del planeta permitiendo, a través de sus datos, tomar decisiones de manera oportuna ante situaciones adversas, así como planificar su desarrollo y sostenibilidad a futuro.

Palabras Claves: Satélites Meteorológicos, Prevención de Desastres, Pronósticos Meteorológicos. Abstract This work more that investigation is an article that reflects the current state of use of space technologies in the office of forecasts and warnings by Ideam in their operational task of hydrometerological and environmental alert continuing the work that was developed by the Colombian Service of Meteorology and Hydrology - SCMH and the Colombian Institute of Hydrology, Meteorology and Land - HIMAT. The raid, adoption and appropriation of data from satellite technologies, throughout history have been getting strength and become one of the technology mechanisms, allowing the man to know the earth dynamics, natural resources and their social – environmental interaction by the receipt, analysis and data application. For the meteorology field, the satellites data will benefit mathematical models to obtain detailed weather forecasts. With the satellites observation, the country would have a technological position, but also would be part of networks and systems in the world that watch the dynamics of the planet, allowing though data to make appropriated decisions in adverse situations, and plan its development and sustainability future. Keywords: Meteorological Satellites, Disaster Prevention, Weather Forecasting

1

Ingeniero Meteorólogo, M.Sc, Jefe de la Oficina de Pronósticos y Alertas – Ideam (Diciembre 2009), Carrera 10 No. 20 -30 Piso 8, [email protected]

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción Luego del vuelo exitoso de Yuri Gagarin al espacio en el año 1957, el Servicio Hidrometeorológico Estatal de la extinta Unión Soviética fue la primera institución técnica, en reconocer la importancia de disponer de una constelación de satélites que operaran de manera permanente y que tuvieran la capacidad de “ver” la atmósfera en movimiento con todos los fenómenos naturales, la capacidad de “escuchar” para recibir información de otros satélites u órdenes de trabajo y la capacidad de “hablar” para transmitir a Tierra la enorme cantidad de información que se recogía en cada giro del satélite. Los datos obtenidos de las imágenes captadas por los satélites en las diferentes bandas espectrales, unidos a los datos procedentes de las redes meteorológicas en tierra, alimentarían los modelos matemáticos de computadora para la obtención de pronósticos numéricos más detallados, lo que a su vez aumentaría la habilidad de los pronosticadores del tiempo en su intento por mejorar la previsión de los futuros estados de la atmósfera y una mejor comprensión de las escalas espaciales y temporales de los fenómenos de tiempo severo.

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En razón a la “guerra fría” que se vivía en ese momento, la información meteorológica sobre extensos sectores oceánicos y continentales, más allá de las fronteras, era estratégica en la defensa de los intereses de las superpotencias. No pasó mucho tiempo para que los americanos enviaran también su primer satélite meteorológico de órbita circumpolar en el año 1961 y posteriormente uno de órbita geoestacionaria, lo que significaría un paso más en la creación de sistemas de vigilancia meteorológica de escala global. Las Naciones Unidas, posteriormente, reconocieron la importancia de los satélites para fines pacíficos, y a través de la Organización Meteorológica Mundial, creó el Programa de Vigilancia Meteorológica Mundial, en el cual todos los servicios meteorológicos de los países pertenecientes a esta organización se comprometieron a un intercambio libre y sin condiciones de la información básica, incluida la obtenida de los satélites meteorológicos y ambientales. De esta manera, se constituiría una red global de telecomunicaciones, y a la vez los países tendrían acceso a las imágenes satelitales contribuyendo de esta manera a mejorar sus capacidades de vigilancia meteorológica global y contribuir a reducir las pérdidas de vidas humanas y de bienes materiales por fenómenos hidrometeorológicos. Más tarde, otros países como Japón, Francia, India y China también colocaron en órbita, satélites meteorológicos similares, creando así una red mundial.

Las imágenes satelitales son claves para llevar el mensaje del estado del tiempo a los ciudadanos a través de la televisión. El actual proceso de globalización de la economía exige para el movimiento seguro de materiales y bienes, el conocimiento de las condiciones meteorológicas a largo plazo. Antes de los satélites, no se disponía de información de los sistemas de tiempo sobre amplios sectores marítimos, lo que hacía difícil, tener una idea de la circulación global de la atmósfera. Para el caso de Colombia, inicialmente se tuvo acceso a las imágenes meteorológicas de satélites de órbita polar, posteriormente, y por múltiples ventajas, se comenzó a trabajar con las imágenes de satélites geoestacionarios. En seguida se presentan algunas de las aplicaciones que de esta tecnología se han dado en Colombia.

1. Imágenes para apoyo de actividades operativas de pronóstico y alertas El Ideam y sus predecesores Himat y SCMH, tienen una larga experiencia en la adquisición y uso de imágenes meteorológicas, desde los sistemas de recepción en tiempo diferido, que requerían no solo de un estudio previo de los elementos de la órbita y del tiempo de paso del satélite sobre el país, sino además, de un trabajo de laboratorio con las señales recibidas, con el objetivo de transformarlas en imágenes en tonos blanco y negro, hasta los actuales sistemas totalmente automatizados, sin intervención humana y digitales, con posibilidades de realce mediante el uso de los falsos colores y movimiento, además, con la doble posibilidad de recolectar tanto imágenes de satélites de órbita polar como de órbita geoestacionaria y con una frecuencia de hasta media hora para el caso del geoestacionario. Los modelos de pronóstico del tiempo requieren la información de todo el globo terráqueo y es aquí, donde los satélites suministran información sobre extensos sectores oceánicos, datos que se incorporan en la corrida de los modelos meteorológicos como condiciones iniciales de aquellas zonas que carecen de información convencional. El mapa No. 1 se prepara de manera operativa por el Instituto Cooperativo, para estudios meteorológicos de mesoescala de la Universidad de Wisconsin USA.

Los satélites meteorológicos suministran información sobre el estado de la cobertura nubosa, el régimen térmico del sistema tierraatmósfera y del estado de la capa de hielo. Las fotos de la nubosidad permiten identificar y seguir de cerca en la escala global diferentes objetos sinópticos como los sistemas de baja presión atmosférica, los sistemas frontales, las corrientes en chorro, la ubicación de la zona de convergencia intertropical, los ciclones tropicales, etc., todo dependiendo de las especificaciones técnicas de los sensores, de la altura del satélite y tipo de órbita. La parte de la meteorología que estudia los fenómenos meteorológicos con ayuda de los satélites artificiales de la Tierra se llama meteorología satelital. Hoy no se conciben los vuelos intercontinentales, los vuelos espaciales, todos los sistemas de transporte global aéreo, terrestre, marítimo y fluvial, las actividades de turismo y las actividades productivas, sin el apoyo meteorológico.

Mapa 1. Vientos estimados en la atmósfera superior con base en las imágenes en la banda de vapor de agua del satélite geoestacionario medioambiental GOES 12 de la NOAA.

Comisión Colombiana del Espacio

Actualmente la NOAA tiene en el espacio el satélite Quikscat, que por cierto ha logrado estar operativo más allá del tiempo estimado, y sirve para detectar la dirección y velocidad del viento en las cercanías de la superficie marina, aprovechando su capacidad de emisión de microondas que rebotan de la superficie marina, transparentes a la nubosidad, información muy útil para detectar torbellinos de vientos sobre mar, como los huracanes o sistemas tropicales en formación (ver mapa 2). Un sistema similar posee la Unión Europea, montado en el satélite Ascat. Esta información es importante para las actividades oceanológicas de previsión del tiempo y de fenómenos peligrosos para las islas y zonas oceánicas o zonas costeras a donde puede llegar la onda producida, inclusive a miles de kilómetros en forma de marejada o marea de tormenta por diferentes fenómenos meteorológicos y marinos, como los huracanes o sistemas frontales. Toda esta información está operativa y al servicio de los meteorólogos y oceanólogos.

Mapa 3. Viento en la superficie marina previsto por el modelo global americano GFS. Nótese que los colores verdes, azules y morados corresponden a vientos que se estiman más fuertes mientras los tonos rosados corresponden a vientos débiles

Otra aplicación de los satélites meteorológicos, tiene que ver con la estimación de la lluvia que, aunque para el caso de Colombia se aproxima al estimarse para un punto geográfico, da una buena idea de la magnitud de las precipitaciones para sectores más extensos (ver imagen 1)

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Mapa 2. Vientos sobre la superficie marina estimados con un radar de microondas incorporado en el satélite americano Quikscat.

Los datos de dirección y velocidad del viento obtenidos en la superficie marina y en los niveles superiores de la atmósfera, además de otros datos, como perfiles de temperatura y humedad obtenidos satelitalmente son información de insumo para los modelos y entran al sistema de asimilación de los mismos, para obtener las salidas numéricas en diferentes escalas espaciales. En particular, los modelos globales dan una perspectiva del estado del tiempo hasta un horizonte de diez días, aunque en el área ecuatorial, la experiencia indica que su habilidad mayor está en los primeros tres días. Los modelos de mesoescala, o modelos regionales, precisan más el pronóstico del tiempo en áreas de ocurrencia de fenómenos convectivos o locales donde la topografía incide sustancialmente en las lluvias y el comportamiento de otros parámetros, como es el caso de Colombia, hace que el pronosticador tenga que examinar las imágenes satelitales conjuntamente con la salida de los modelos meteorológicos para dictaminar las futuras condiciones meteorológicas. Un ejemplo de salida del modelo global GFS, que se utiliza en el Ideam, se presenta en el mapa 3.

Imagen 1. Estimaciones de lluvia (mm./hora) para Centroamérica hechas por el Laboratorio de Investigación de la Marina de los Estados Unidos

Sin embargo, los meteorólogos en Colombia usan con mayor frecuencia las imágenes infrarrojas del satélite geoestacionario GOES 12 para la vigilancia integral del medioambiente en horas del día o de la noche. Esta imagen es un mapa de temperaturas, cuyos valores dependen de la altura de la cima de la nube o de la superficie terrestre o marítima en ausencia de nubosidad y permiten destacar los núcleos nubosos más intensos (zonas de fuerte pluviosidad); las imágenes en la banda visible están disponibles en horas del día y retratan toda la nubosidad disponible tanto intensa como débil. Otro tipo de imagen, es la de vapor de agua que sirve mucho para estimar las corrientes de aire del nivel superior (ver imagen 2). Es importante mencionar que no todo lo que se ve intenso,

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

en cuanto a nubosidad en la imagen, corresponde exactamente a lluvia. Hay que analizar otro tipo de información, como los sondeos atmosféricos para precisar el diagnóstico; por lo tanto, las imágenes son una herramienta más y por lo tanto no pueden reemplazar al meteorólogo – pronosticador.

Imagen 2. Imagen infrarroja obtenida del satélite GOES 12 en la estación terrena del Ideam.

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En el Ideam, las tareas de pronóstico y alerta de fenómenos como los huracanes, los incendios forestales, los deslizamientos de tierra, las heladas, las crecientes e inundaciones se apoyan en este tipo de imágenes. Hacia el futuro quizás se pueda contar con imágenes de mayor resolución como las procedentes de los satélites Terra y Aqua que tienen un costo pero son de mayor resolución.

2. Imágenes para actividades de investigación Los satélites meteorológicos, mediante sensores especiales, también pueden medir los flujos de radiación emitida por la atmósfera y por otras superficies radiantes como el suelo o las nubes. Este tipo de información es muy útil para estudios que tengan que ver con los cambios en los flujos de radiación y el cambio climático, temas que todavía no se han explorado en Colombia. Otras actividades de investigación están relacionadas con el reconocimiento de los tipos de nubosidad y su asociación con patrones específicos de tiempo y clima en Colombia, algo que también está por hacerse. Existen estudios sobre la textura y estructura de los conglomerados nubosos para latitudes medias. Diferentes tipos de satélite se han lanzado al espacio, pero entre los medioambientales hay una clasificación por la altura de su órbita y por la inclinación de la misma con respecto al Ecuador. Colombia, por estar ubicada en la zona ecuatorial, tiene ventajas en el uso de los satélites de órbita geoestacionaria (a 36.000 kilómetros de altura) por cuanto, el satélite permanece casi estacionario sobre el mismo sitio permitiendo tener imágenes sucesivas, cada media hora. A pesar de esta ventaja comparativa, los costos de lanzamiento y operación de este tipo de satélites son muy elevados. Otro tipo de satélite de amplio uso, es el satélite de órbita circumpolar que sobrevuelan

más las altas latitudes que las bajas, y su lanzamiento y operación requieren menores presupuestos. Luego de la selección del tipo de satélite de órbita baja, la determinación de los sensores a bordo del mismo estaría fijada por el uso requerido. Adicional a las tareas de investigación, para el Ideam es necesario que el satélite cumpla, con actividades relacionadas con la vigilancia del tiempo y el clima. Satélites meteorológicos de órbita baja: Estos se ubican en alturas comprendidas entre los 200 y los 1.200 kilómetros sobre la superficie de la Tierra, toman imágenes de la nubosidad presente mediante sensores visibles (para el día), infrarrojos (día y noche) y en la banda de vapor de agua. Mediante diversas técnicas se permiten diferenciar los núcleos fuertes de precipitación, las formaciones nubosas peligrosas como los huracanes, frentes atmosféricos, y se puede seguir la evolución de la nubosidad sobre un sector determinado. Estas técnicas son muy útiles para el seguimiento de los huracanes y tormentas tropicales y la ceniza volcánica. Mediante un análisis de textura de las imágenes, se puede determinar el tipo y altura de la nubosidad y una lectura de los procesos inherentes con la formación de la misma. Un satélite de órbita polar puede tomar fotografía del 8% de la superficie del planeta y registrar los flujos de radiación del 20% de la superficie de la tierra en una sola revolución. El ángulo de inclinación de la órbita generalmente está entre los 60 y los 90 grados con respecto al ecuador geográfico. Satélites ambientales de órbita baja: Estos satélites permiten el monitoreo de los recursos naturales, en la detección de manchas calientes que puedan dar lugar a incendios forestales, o la detección de la humedad en los cultivos para determinar el estado de los mismos. Igualmente, sirven para determinar la extensión de las inundaciones en áreas bajas e inclusive el estado de la capa de hielo de los glaciares; así mismo, permiten determinar algunos cambios en el uso del suelo. Los más recientes satélites de órbita polar como Terra y Aqua, permiten tener imágenes de una alta resolución como deslizamientos de tierra localizados o incendios. Hoy en día, toda la información satelital que se recibe, sirve para la vigilancia (observación) de fenómenos de tiempo severo que en un momento dado representan una amenaza para las poblaciones y para la gestión de los desastres en Colombia. Debido a la compleja topografía colombiana, estos satélites dan información en aquellos sitios continentales o marítimos, que no cuentan con red hidrometeorológica, en sectores de montaña y en sitios muy remotos. El amplio campo de visón de estos satélites suple esta deficiencia de las redes superficiales. Como se expresó al comienzo, los mismos satélites que sirven para hacer vigilancia también son de utilidad para transmitir información de boyas o estaciones meteorológicas o hidrológicas ubicadas en sitios remotos en superficie, a centros de recepción cuando están bajo su campo de visión. Los pronosticadores del tiempo no conciben hoy su trabajo, sin el acceso a las imágenes satelitales.

Comisión Colombiana del Espacio

3. Conclusiones El Ideam como autoridad hidrometeorológica y en cumplimiento de sus funciones como lo es la prestación de un servicio básico de pronóstico y alertas hace uso rutinario de las capacidades actuales de los satélites geoestacionarios ambientales GOES y parcialmente de los satélites de órbita polar como los de la serie NOAA y QUIKSCAT. Hay una buena experiencia en el uso de esta información por parte de los meteorólogos e hidrólogos y otros profesionales, que se ha facilitado gracias al acceso libre a las imágenes mediante los equipos actuales de recepción o mediante el acceso a Internet. Sin embargo debido a la topografía tan compleja como la colombiana y al crecimiento desmedido de las ciudades, muchas de ellas ubicadas en zonas de ladera propensas a crecientes y deslizamientos de tierra por acción de las lluvias, se hace imperativo tener acceso a productos satelitales de mayor resolución y en tiempo operativo, para tener una mayor precisión. Productos de satélites como TERRA, AQUA y de otros satélites de órbita polar serían bienvenidos en los siguientes años una vez los costos para la adquisición de sus productos sean reducidos. De otra parte, partiendo de una futura implementación de Sistemas Locales de Alerta Temprana –SAT–, es imprescindible iniciar desde ya capacitación en estas temáticas a nivel de ciudades principales e intermedias.

Referencias Bibliográficas Mijail, G. (1975). Sputnikaia Meteorologuia. Meteorología Satelital. Leningrad.

Imagen 3. Huracán IVAN, categoría 5 pasando muy cerca de la península de la Guajira. Imagen del satélite GOES obtenida en la estación satelital del IDEAM en 2004.

Organización Mundial Meteorológica, (1982). Los Satélites en la Meteorología, la Oceanografía y la Hidrología, Nº 585.

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EVIDENCIAS DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN COLOMBIA - ANÁLISIS DE TENDENCIAS DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA PARA DIFERENTES PISOS TÉRMICOS Henry Oswaldo Benavides Ballesteros1 Resumen Al realizar el análisis de tendencias de precipitación acumulada anual y temperatura (máxima, media y mínima) para algunas estaciones en diferentes pisos térmicos, se encontró que el comportamiento de la tendencia de la precipitación no depende de la altitud, sino de diferentes fenómenos atmosféricos de carácter local, regional y global y factores climáticos, como la orografía, que contribuyen a su variabilidad espacio – temporal. Se logró establecer una tendencia a la disminución de la precipitación total anual sobre la cordillera oriental y al suroccidente del país y tendencia al aumento en el resto del territorio nacional. Finalmente se determinó, que sin importar si la precipitación total anual disminuya o aumente, en la mayoría de las estaciones hay una tendencia al aumento de las precipitaciones de alta intensidad. En cuanto a las tendencias de la temperatura, no se observa una relación entre la altura y el aumento de las temperaturas (tendencia positiva), a pesar de que se presentan incrementos considerables en las estaciones de piso térmico frío y páramo. Se estableció que en las estaciones de clima frío, templado y cálido se presenta un mayor incremento en la temperatura mínima (asociada a la noche) que en la máxima (asociada al día), excepto en las estaciones de clima cálido cercanas al mar, en donde gracias a que el océano actúa como un agente amortiguador de la temperatura en la noche, los mayores incrementos se dan en la temperatura máxima (día). En las estaciones de páramo, por el contrario, se presenta un mayor incremento en la temperatura máxima (asociada al día) que en la mínima (asociada a la noche). Los incrementos en la temperatura máxima son apreciables, mientras que en la temperatura mínima son muy bajos, incluso en las estaciones El Paraíso y El Cocuy se presenta una tendencia negativa (ver tabla No. 5). Finalmente, al promediar las tendencias de la temperatura media para todas las estaciones analizadas, en los diferentes pisos térmicos, se obtiene una tasa lineal de calentamiento promedio de 0,16ºC por década.

Palabras Claves: Cambio Climático, Tendencias de Precipitación y Temperatura. Abstract When performing trend analysis of annual accumulated precipitation and temperature (maximum, average and minimum) for some thermal stations at different floors, it was found that the behaviour of the precipitation trend doesn’t depend of the altitude, but on different atmospheric phenomena ( and even the hills) that contribute to variation in space - time, while there is no clear the relationship between the high and rising temperatures (positive trend), although they are substantial increases in cold thermal floor and paramo. It also succeeded in establishing a trend of decrease in total annual precipitation on the East Mountains and southwest of the country and the rising trend in the rest of the country. Finally it doesn’t matter if the total annual precipitation decreases or increases, in most stations there is an upward trend in highintensity rainfall. Concerning the analysis of temperature trends are able to establish that cold, warm and temperate stations presents a further increase in the minimum temperature (associated with the night) than the maximum (associated to the day), except warm weather stations near the sea where the ocean acts as an agent of the shock temperature at night, so the increases occurring in the maximum temperature (day). At the paramo stations by contrast, show a further increase in the maximum temperature (and day) that the minimum (associated with the night). Increases in temperature are significant, while the minimum temperature is very low, even at stations in El Paraíso and El Cocuy is a negative trend. Finally, by averaging of the temperature trends for all the analyzed stations in different thermal floors, gives an average linear rate of warming of 0.16 º C per decade.

Keywords: Climate Change, Trends in Precipitation and Temperature. 1

Ingeniero Químico con especialización en Ingeniería Ambiental y maestría en Meteorología de la Universidad Nacional. Profesional Especializado de la Subdirección de Meteorología del Ideam. [email protected]

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción La Subdirección de Meteorología del Ideam, ha generado indicadores sobre algunas evidencias del Cambio Climático en algunas ciudades de Colombia, basados en el análisis de las series históricas de información de precipitación acumulada diaria (en algunas estaciones con datos desde la década de los treinta del siglo pasado) y de los extremos diarios de temperatura (mínima y máxima del día, registrados desde mediados de la década de los setenta), utilizando el programa Rclimdex. En el presente artículo se utilizó la información del indicador Prctot (precipitación total del año, ver listado de indicadores en la tabla No. 2), generado por dicho programa, para analizar las tendencias de la precipitación en diferentes pisos térmicos. Por otro lado, se analizaron las tendencias de las series históricas de la temperatura máxima, media y mínima del día en algunas estaciones de diferentes pisos térmicos. Antes de estimar las tendencias en las temperaturas medias y en las de temperaturas máximas y mínimas de las estaciones de páramo, se realizó un rápido control de calidad a los datos de la serie, mientras que, para las temperaturas máximas y mínimas el control de calidad fue más riguroso (ver sección 3), ya que se aprovechó el que se hizo con el Rclimdex.

fácil de usar para el cálculo de índices de extremos climáticos para monitorear y detectar cambio climático, desarrollado por Byron Gleason del National Climate Data Centre (NCDC) de NOAA y usado en talleres CCl/CLIVAR sobre índices climáticos desde el 2001. El objetivo original fue colocar ClimDex en un ambiente que no dependa de un sistema operativo determinado. Fue muy importante usar R como la nueva plataforma, dado que R es un software muy robusto y poderoso para gráficos y análisis estadístico y puede ser ejecutado tanto en ambientes Windows como Unix. Al montarse en esta nueva plataforma surgió el programa RClimDex (1.0), el cual está diseñado para proporcionar una interfase amigable para calcular índices de extremos climáticos. Calcula 27 índices básicos recomendados por el equipo de expertos de CCl/CLIVAR para “Climate Change Detection Monitoring and Indices” (ETCCDMI) así como también otros índices de temperatura y precipitación con límites definidos por el usuario. Uno de los principales objetivos de construir índices de extremos climáticos es para usarlos en estudios de monitoreo y detección de cambios climáticos.

2. Ubicación de las estaciones analizadas 1. Descripción del programa Rclimdex

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Inicialmente se desarrolló el ClimDex que es un programa basado en Microsoft Excel, que proporciona un paquete computacional

Los datos diarios de precipitación utilizados en este análisis aplicando el programa Rclimdex, corresponden a 17 estaciones distribuidas por todo el país, las cuales pertenecen principalmente a aeropuertos (ver tabla 1 y mapa 1).

Tabla 1. Estaciones analizadas con el programa Rclimdex ELEVACIÓN (m.s.n.m.)

AÑO DE INICIO

81.72

1

1969

4.72

74.15

2547

1972

80241

4.55

70.93

171

1969

Valle del Cauca

80259

3.55

76.38

961

1972

Aeropuerto Antonio Nariño/Pasto

Nariño

80342

1.40

77.28

1796

1957

Aeropuerto Vásquez Cobo/Leticia

Meta

80398

4.15

69.95

84

1969

Aeropuerto El Edén/Armenia

Quindío

80211

4.47

75.77

1204

1949

Aeropuerto El Caraño/Quibdó

Chocó

80144

5.70

76.65

53

1947

NOMBRE ESTACIÓN Aeropuerto Sesquicentena/San Andrés Aeropuerto El Dorado/Bogotá Las Gaviotas Aeropuerto Alfonso Bonilla Aragón/Cali

Aeropuerto Benito Salas/Neiva

LATITUD LONGITUD (°) (°)

DEPARTAMENTO

CÓDIGO

San Andrés

80001

12.58

Cundinamarca

80222

Vichada

Huila

80315

2.97

75.30

439

1969

Aeropuerto Camilo Daza/Cúcuta

Norte de Santander

80097

7.93

72.52

250

1941

Aeropuerto Olaya Herrera/Medellín

Antioquia

80110

6.22

75.58

1490

1969

Aeropuerto Simón Bolívar/Santa Marta

Bolívar

80009

11.13

74.23

4

1952

Aeropuerto Yariguies/Barrancabermeja

Santander

80091

7.02

73.80

126

1931

Aeropuerto G. León Valencia/Popayán

Cauca

80308

2.43

76.58

1730

1941

Vichada

80139

6.18

67.48

50

1972

4.70

74.22

2543

1954

7.13

73.18

1189

1974

Aeropuerto Pto. Carreño/Puerto Carreño Tibaitata/Cundinamarca Aeropuerto Palonegro/Lebrija-Santander

Cundinamarca Santander

80094

Comisión Colombiana del Espacio

1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979

10 10 10 10 10 10 10 10 10 10

10 11 12 13 14 15 16 18 19 20

0.0 0.4 20.2 0.0 0.0 0.1 4.9 2.9 5.6 3.6

18.0 17.6 18.5 21.5 19.6 20.0 19.7 18.4 20.4 18.9

3.6 9.0 7.0 7.7 6.5 9.0 9.8 11.8 8.8 10.4

Nota 1: Ejemplo de formato de datos para el archivo de datos inicial (Columna en la siguiente secuencia: Año, Mes, Día, Precipitación, TMAX, TMIN. Unidades de PRCP: milímetros y unidades de Temperatura: grados Celsius) para la estación El Dorado (Bogotá).

i. El CC interno de Rclimdex desarrolla el siguiente procedimiento: a) Reemplaza todos los datos faltantes (actualmente codificados como -99.9) en un formato interno que reconoce R (Ej.: NA, no disponible) y b) Reemplaza todos los valores no razonables por NA. Estos valores incluyen: -Cantidades de precipitación diarias menores que cero, y -Temperatura máxima diaria menor que temperatura mínima diaria. ii. CC realizado por el usuario:

Mapa 1. Ubicación de las estaciones

a)Se identifican valores extremos (“outliers”) en temperaturas diarias máximas y mínimas. Los valores extremos son valores diarios que se encuentran fuera de los rangos establecidos para una región definida por el usuario.

3. Indicadores generados por el Rclimdex Después de cargar los datos diarios de precipitación y temperatura máxima y mínima al programa Rclimdex (de acuerdo al formato para el archivo de datos inicial de la Nota No. 1), se realiza el Control de Calidad (CC) de los datos (prerrequisito para el cálculo de los índices), el cual consta de un CC interno del software y un CC realizado por el usuario; encontrándose:

b)Se escoge la media + 4, 3.5 y 3,0 desviaciones típicas para marcar los datos problemáticos de temperatura. c)Finalmente el usuario define si acepta, modifica o elimina el dato. Después del CC el programa genera los siguientes indicadores:

Tabla 2. Indicadores generados por el programa Rclimdex CÓDIGO

INDICADOR / (UNIDAD)

01

CDD (Días)

Mayor número de días secos consecutivos en un año

02

CWD (Días)

Mayor número de días húmedos consecutivos en un año

07

PRCTOT (mm)

Precipitación total al año

08

R10mm (Días)

Número de días en un año con lluvia mayor a 10mm

09

R20mm (Días)

Número de días en un año con lluvia mayor a 20mm

10

R40mm (Días)

Número de días en un año con lluvia mayor a 40mm

11

R95P (mm)

Número de días en un año con lluvia mayor al percentil 95 para los días húmedos (Prec. > 1,0mm)

12

R99P (mm)

Número de días en un año con lluvia mayor al percentil 99 para los días húmedos (Prec. > 1,0mm)

13

RX1day (mm)

Máximo anual de precipitación en 1 día

14

RX5day (mm)

Máximo anual de precipitación en 5 días consecutivos

15

SDII (mm/día)

03

DTR (°C)

DETALLE

AGRUPACIONES

Asociados al comportamiento de la precipitación y de eventos extremos de lluvia

Precipitación total anual /días con lluvia al año con (Prec. > 1,0mm) Diferencia media mensual entre la Temperatura. Máxima. y la Temperatura. Minima

El rango entre la T máx. y la T min.

53

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

54

CÓDIGO

INDICADOR / (UNIDAD)

04

FD__ (Días)

Número de días al año cuando la temperatura mínima es menor al rango bajo de la Temperatura Mínima. (Equivalente al percentil 33)

06

ID__ (Días)

Número de días al año cuando la temperatura mínima es mayor al rango alto de la Temperatura Mínima (Equivalente al percentil 66)

18

TN10P (Días)

Noches frías: % de días con Temperatura Mínima. menor al Percentil 10

19

TN90P (Días)

Noches calientes: % de días con Temperatura Mínima mayor al Percentil 90

22

TR20 (Días)

Noches calientes (2): Días al año cuando la temperatura mínima diaria es mayor a 20°C

20

TNN (°C)

Temperatura nocturna mínima: Valor mensual mínimo de la temperatura mínima diaria

DETALLE

AGRUPACIONES

21

TNX (°C)

28

CSDI (Días)

Conteo anual de días (por lo menos 6 días consecutivos) en que la temperatura mínima (TN) < percentil 10 (duración de períodos fríos)

Asociados al comportamiento de la temperatura mínima (temperatura en la noche)

Temperatura nocturna máxima: Valor mensual máximo de la temperatura mínima diaria

16

SU25 (Días)

Días al año con Temperaturas máximas mayor a 25°C

23

TR__ (Días)

Número de días al año cuando la temperatura máxima es menor al rango bajo de la Temperatura Máxima (Equivalente al percentil 33)

17

SU__(Días)

Número de días en un año cuando la temperatura máxima es mayor al rango alto de la Temperatura Máxima. (Equivalente al percentil 66)

24

TX10P (Días)

Días fríos: % de días con Temperatura Máxima menor al percentil 10

25

TX90P (Días)

Días calientes: % de días con Temperatura Máxima mayor al percentil 90

26

TXN (°C)

Temperatura diaria mínima: Valor mensual mínimo de la temperatura máxima diaria

27

TXX (°C)

Temperatura diaria máxima: Valor mensual máximo de la temperatura máxima diaria

29

WSDI (Días)

Asociados al comportamiento de la temperatura máxima (temperatura en el día)

Conteo anual de días (por lo menos 6 días consecutivos) en que la temperatura máxima (TX) > percentil 90 (duración de períodos calientes)

Para propósitos de visualización el Rclimdex grafica series anuales, junto con tendencias calculadas por regresión lineal de mínimos cuadrados (línea sólida) y regresión lineal con ponderamientos locales (línea punteada), definida como la media móvil, tal como se muestra en la figura 1. En la parte inferior de los gráficos se muestran datos estadísticos de la serie. Se destaca el p-value, el cual indica si la serie es estadísticamente significativa (p-value < 0,05) o no y la tendencia estimada (slope estimate).

b. Indicador precipitación acumulada anual Figura 1. Ejemplo del indicador PRCPTOT para Bogotá y Tibaitatá donde la serie tiene tendencia negativa.

4. Generación de tendencias de precipitación y temperatura

a. Indicador precipitación acumulada anual

En el presente artículo se utilizó la información del indicador PRCTOT (precipitación total del año) generado por el Rclimdex, para analizar las tendencias de la precipitación en diferentes pisos térmicos. Por otro lado, se analizaron las tendencias de las series históricas de la temperatura diaria máxima, media y mínima en algunas estaciones de diferentes pisos térmicos. Antes de estimar las tendencias en las

Comisión Colombiana del Espacio

temperaturas medias y en las de las temperaturas máximas y mínimas de las estaciones de páramo, se realizó un rápido control de calidad a los datos de la serie, eliminando datos ilógicos para la estación, mientras que, para las temperaturas máximas y mínimas el control de calidad fue más riguroso, ya que se aprovechó el realizado con el Rclimdex. El período analizado para la precipitación en las diferentes estaciones se presenta en la tabla No. 1, para la temperatura máxima y mínima es generalmente entre 1976 y 2004 y la media fue entre 1976 y 2008.

Indicador Relacionado con la Precipitación Total Anual

5. Resultados 5.1 Asociados al análisis de la precipitación Uno de los resultados obtenidos con el indicador relacionado con la precipitación total anual es que en gran parte del país hay tendencia al incremento de la precipitación anual (ver mapa 2, resaltado con estrellas azules), mientras que hacia el suroccidente se presenta una tendencia a la disminución, así como en zonas de la Cordillera oriental (Bogotá, Bucaramanga y Cúcuta) y en la Isla de San Andrés.

Mapa 2. Tendencia de la precipitación total anual. La tendencia positiva (azul) está relacionada con un aumento en las precipitaciones y la tendencia negativa (rojo) con disminución. (Fuente: Ideam).

Según la tabla 3, el comportamiento de la tendencia de la precipitación NO DEPENDE DE LA ALTITUD, sino de diferentes fenómenos atmosféricos de carácter local, regional y global y factores climáticos, como la orografía, que contribuyen a su variabilidad espacio – temporal.

Tabla 3. Tendencias de precipitación total anual según los pisos térmicos PISO TÉRMICO FRÍO Nombre Estación

Elevación (m.s.n.m.)

Primer año disponible

Ultimo año disponible

Tendencia (milímetros/año)

Aeropuerto El Dorado/Bogotá

2547

1972

Junio de 2004

-2.0

Tibaitata/Cundinamarca

2543

1954

2004

-1.4

PISO TÉRMICO TEMPLADO Nombre Estación Aeropuerto G L Valencia/Popayán

Elevación (m.s.n.m.)

Primer año disponible

1730

1941

Ultimo año disponible 2004

Tendencia (milímetros/año) -6.5

Aeropuerto Antonio Nariño/Pasto

1796

1957

Julio de 2004

-4.9

Aeropuerto Olaya Herrera/Medellín

1490

1969

Abril de 2004

(+) 0.4

Aeropuerto El Edén/Armenia

1204

1949

Julio de 2004

(+) 5.8

PISO TÉRMICO CÁLIDO Nombre Estación

Elevación (m.s.n.m.)

Primer año disponible

Aeropuerto Sesquicentena/San Andrés

1

1969

Enero de 2004

-5.2

Aeropuerto Simón Bolívar/Santa Marta

4

1952

Julio de 2004

(+) 7.1

Aeropuerto Vásquez Cobo/Leticia

84

1969

Agosto de 2003

(+) 12.5

El análisis de las tendencias es un poco variable, ya que cambia con el período analizado, tal como se muestra en la figura 2, en donde, aunque hay una tendencia general positiva (figura a) y negativa (figura b), respectivamente, la línea punteada de la media móvil en los últimos 10 años presenta una tendencia opuesta en los aeropuertos de Leticia y San Andrés. Esta es la dificultad al analizar tendencias en precipitación, ya que dependiendo del período analizado, el signo y el valor de la tendencia puede variar drásticamente.

Ultimo año disponible

Tendencia (milímetros/año)

a. Indicador precipitación total en Aeropuerto de Leticia

55

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Aeropto. El Caraño/Quibdó

TENDENCIA PRECIPITACIÓN TOTAL AÑO +

Aeropto. Benito Salas/Neiva

+

+

Las Gaviotas

+

+

Aeropto. Olaya Herrera/Medellín

+

+

Aeropto. Simón Bolívar/Santa Marta

+

+

Tibaitata

(-)

+

Aeropto. Guillermo León V. Popayán

(-)

+

Aeropto. Yariguies/Barranca

+

+

Pto. Carreño

+

+

ESTACIÓN

PRECIPITACIONES DE ALTA INTENSIDAD +

(-) Tendencia negativa (disminución) (+) Tendencia positiva (aumento) Nota: 1) Las celdas con color gris indican que los indicadores tienen una alta significancia estadística. b. Indicador precipitación total en Aeropuerto de San Andrés Figura 2. Ejemplo de cambios en las tendencias dependiendo del periodo de la serie escogido.

Con el análisis de los indicadores del Rclimdex se determinó, que sin importar si la precipitación total anual disminuya o aumente, en la mayoría de las estaciones hay una tendencia al aumento de las precipitaciones de alta intensidad (denotado por un signo positivo), excepto en Bucaramanga y Pasto (tampoco es clara la señal en Cúcuta). Las estaciones que presentan mayor significancia estadística son Medellín, Santa Marta y Leticia.

56

Tabla 4. Resumen del comportamiento de las tendencias de precipitación generados por el Rclimdex para Colombia ESTACIÓN Aeropto. Sesquicentena/San Andrés

TENDENCIA PRECIPITACIÓN TOTAL AÑO (-)

PRECIPITACIONES DE ALTA INTENSIDAD +

Aeropto. Eldorado/Bogotá

(-)

+

Aeropto. Camilo Daza/Cúcuta

(-)

(+)

Aeropto. Palonegro/Bucaramanga

(-)

(-)

Aeropto. Alfonso Bonilla Aragón/Cali

(-)

+

Aeropto. Antonio Nariño/Pasto

(-)

(-)

Aeropto. Vásquez Cobo/Leticia

+

+

Aeropto. El Edén/Armenia

+

+

El anterior resultado está acorde con la siguiente conclusión del Cuarto informe del Panel Intergubernamental de expertos sobre Cambio Climático (IPCC): “se ha incrementado la frecuencia de precipitaciones más fuertes sobre la mayoría de las áreas continentales, lo cual es consistente con el calentamiento observado y los incrementos de vapor de agua atmosférico”.

5.2 Asociados al análisis de la temperatura Los resultados del análisis de las series históricas de la temperatura máxima, media y mínima del día en las estaciones para los diferentes pisos térmicos se presenta en la tabla No. 5. En general, no se observa una clara relación entre la altura y el aumento en la tendencia de las temperaturas (tendencia positiva), a pesar de que se presentan incrementos considerables en las estaciones de piso térmico frío y páramo. En las estaciones de clima frío se presenta un mayor incremento en la temperatura mínima (asociada a la noche) que en la máxima (asociada al día). En las estaciones de clima templado, también se presenta un mayor incremento en la temperatura mínima que en la máxima (excepto Popayán). Incluso hay estaciones con tendencias negativas (disminución de la temperatura), pero en estos casos la disminución es menor en la temperatura mínima que en la máxima.

Tabla 5. Resumen de las tendencias de temperatura para diferentes pisos térmicos NOMBRE ESTACIÓN Las Brisas (Villamaría, Caldas) Sierra Nevada El Cocuy (Güicán, Boyacá) Berlín (Tona, Santander) El Paraíso (Túquerres, Nariño) Aeropuerto El Dorado/Bogotá Tibaitata/Cundinamarca Aeropuerto G. L. Valencia/Popayán Aeropuerto Antonio Nariño/Pasto

TENDENCIA EN ºC/10 AÑOS ELEVACIÓN (m.s.n.m.) TEMPERATURA MÁXIMA TEMPERATURA MEDIA PISO TÉRMICO PÁRAMO ALTO (entre 3701 y 4200 metros) 4141 (+) 1.17 (+) 0.29 3716 (+) 0.97 (+) 0.52 PISO TÉRMICO PÁRAMO BAJO (entre 3001 y 3700 metros) 3214 (+) 0.37 (+) 0.07 3120 (+) 0.54 (+) 0.05 PISO TÉRMICO FRÍO (entre 2001 y 3000 metros) 2547 (+) 0.12 (+) 0.12 2543 (+) 0.30 (+) 0.35 PISO TÉRMICO TEMPLADO (entre 1001 y 2000 metros) 1730 (+) 0.43 (+) 0.16 1796 (-) 0.04 (-) 0.07

TEMPERATURA MÍNIMA (+) 0.24 (-) 0.36 (+) 0.04 (-) 0.04 (+) 0.42 (+) 0.34 (+) 0.21 (-) 0.01

Comisión Colombiana del Espacio

NOMBRE ESTACIÓN Aeropuerto Olaya Herrera/Medellín Aeropuerto El Edén/Armenia Aeropuerto Sesquicentena/San Andrés Aeropuerto Simón Bolívar/Santa Marta Aeropuerto El Caraño/Quibdó Aeropuerto Vásquez Cobo/Leticia

TENDENCIA EN ºC/10 AÑOS ELEVACIÓN (m.s.n.m.) TEMPERATURA MÁXIMA TEMPERATURA MEDIA 1490 (+) 0.04 (+) 0.33 1204 (-) 0.06 (-) 0.11 PISO TÉRMICO CÁLIDO (entre cero y 1000 metros) 1 (+) 0.38 (+) 0.095 4 (+) 0.41 (+) 0.14 53 (+) 0.099 (+) 0.12 84 (+) 0.16 (+) 0.22

TEMPERATURA MÍNIMA (+) 0.38 (+) 0.073 (-) 0.07 (+) 0.23 (+) 0.16 (+) 0.26

En las estaciones de clima, se presenta un mayor incremento en la temperatura mínima que en la máxima, excepto en las estaciones cercanas al mar, donde el océano actúa como un agente amortiguador de la temperatura en la noche (ocasionado por las diferencias de calor específico entre el agua y el suelo y como resultado de la brisa tierra-mar), por lo que los mayores incrementos se dan en la temperatura máxima (día).

espacio – temporal; b) Se presenta una tendencia a la disminución de la precipitación sobre la cordillera oriental y al suroccidente del país y tendencia al aumento en el resto del territorio nacional, y finalmente c) Se determinó, que sin importar si la precipitación total anual disminuya o aumente, en la mayoría de las estaciones hay una tendencia al aumento de las precipitaciones de alta intensidad.

A diferencia de las tendencias encontradas en la mayoría de las estaciones analizadas en los otros pisos térmicos, en las estaciones de páramo se presenta un mayor incremento en la temperatura máxima (asociada al día) que en la mínima (asociada a la noche). Los incrementos en la temperatura máxima son apreciables y posiblemente ocasionados por un menor espesor de la capa atmosférica, que poco ayuda a amortiguar la incidencia de la radiación solar. Por otro lado, en la temperatura mínima los incrementos son muy bajos, incluso en las estaciones El Paraíso y El Cocuy se presenta una tendencia negativa (asociado posiblemente, a noches con bajas nubosidades donde la temperatura puede disminuir bastante).

Para la temperatura se analizaron las series históricas de media, máxima y mínima con los siguientes resultados:

En general, en la mayoría de las estaciones hay una tendencia al aumento de las temperaturas máximas y mínimas, lo que quiere decir que tanto las noches como los días son más calientes. Los anteriores resultados están acorde con la siguiente conclusión del Cuarto Informe del IPCC: “Se han observado cambios en las temperaturas extremas en los últimos 50 años, representado en noches y días más calientes en áreas continentales, días fríos y heladas menos frecuentes y olas de calor más abundantes”. En el Cuarto Informe del IPCC se presenta el siguiente resultado: “La tendencia lineal de aumento de la temperatura para el periodo 1906-2005 de 0,74ºC es mayor a la tendencia de 0,6ºC para el periodo 1901-2000. La tasa lineal de calentamiento promedio de los últimos 50 años es de 0,13ºC por década y es casi el doble al promedio de los últimos 100 años”.

a) No se observa una clara relación entre la altura y el aumento de las temperaturas (tendencia positiva), a pesar de que se presentan incrementos considerables en las estaciones de piso térmico frío y páramo. b) En general, las estaciones de clima frío, templado y cálido presentan un mayor incremento en la temperatura mínima (asociada a la noche) que en la máxima (asociada al día), excepto en las estaciones de clima cálido cercanas al mar, donde el océano actúa como un agente amortiguador de la temperatura en la noche (ocasionado por las diferencias de calor especifico entre el agua y el suelo y como resultado de la brisa tierra-mar), por lo que los mayores incrementos se dan en la temperatura máxima (día). c) En las estaciones de páramo, por el contrario, se presenta un mayor incremento en la temperatura máxima (asociada al día) que en la mínima (asociada a la noche). Los incrementos en la temperatura máxima son apreciables, mientras que en la temperatura mínima son muy bajos, incluso en las estaciones El Paraíso y El Cocuy se presenta una tendencia negativa. d) Al promediar las tendencias de la temperatura media para todas las estaciones analizadas en los diferentes pisos térmicos, se obtiene una tasa lineal de calentamiento promedio de 0,16ºC por década.

Al promediar las tendencias de la temperatura media para todas las estaciones analizadas en los diferentes pisos térmicos, se obtiene una tasa lineal de calentamiento promedio de 0,16ºC por década.

Referencias Bibliográficas

6. Conclusiones

Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC. (2007). Informe del Grupo de Trabajo I como contribución al Cuarto Reporte de Evaluación del IPCC. “Climate Change 2007: The Physical Science Basis”.

Para precipitación se utilizaron los resultados generados por el software Rclimdex, en los cuales se encontró que: a) El comportamiento de la tendencia de la  precipitación acumulada anual NO DEPENDE de la altitud, sino de diferentes fenómenos atmosféricos (e incluso la orografía) que contribuyen a su variabilidad

Benavides, H. (2007). Análisis de índices de extremos climáticos para Colombia usando el rclimdex. Nota técnica. IDEAM.

Santos, JL. (2004). Manual del usuario del RCLIMDEX 1.0. Versión en Español. Centro Internacional para la Investigación del Fenómeno de El Niño. CIIFEN.

57

ALGORITMO USADO PARA ESTIMAR ENERGÍA EÓLICA EN COLOMBIA José Franklyn Ruiz Murcia1 Henry Josué Zapata Lesmes2 Resumen El siguiente trabajo muestra el algoritmo desarrollado dentro del convenio marco Ideam – Upme, para deducir la densidad de energía eólica a partir del campo del viento a 10 metros de altura, la temperatura del aire y la presión atmosférica; por lo tanto, se presentan los datos que se tuvieron en cuenta para los análisis finales, el tratamiento de la interpolación espacial del viento considerando que esta variable meteorológica es un vector y la ecuación final de energía eólica en función de variables meteorológicas. Palabras claves: Energía eólica, Viento, Recursos Naturales, Climatología del Viento.

Abstract The following work shows the algorithm developed within the agreement frame Ideam – Upme, in order to deduce the wind power energy from the wind field to 10 meters of height, the air temperature and the atmospheric pressure; therefore, it shows the data that were considered for the final analyses, the treatment of the interpolation space of the wind, considering that this meteorological variable is a vector and the final equation of wind power energy is based on meteorological variables. Keywords: Wind Power Energy, Wind, Natural Resources, Wind Climatology.

1

2

Físico, Especialista y Msc en Meteorología, Universidad Nacional, Ideam, Subdirección de Meteorología, [email protected], autor. Físico, Universidad Nacional, Unidad de Planeación Minero Energética –UPME–, Subdirección de Planeación Energética, henry. [email protected], coautor.

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción Inicialmente, para realizar el modelamiento del campo espacial del viento para cada una de las estaciones meteorológicas del país, se utilizaron las series de tiempo del viento disponibles por el Ideam, la CAR (Corporación Autónoma Regional), el Servicio Meteorológico Peruano y las deducidas a través de modelos meteorológicos por el National Center for Atmospheric Research (NCAR) de Estados Unidos y la Agencia Meteorológica Japonesa para la serie 19802000; las cuales fueron homogeneizadas y completadas por medio de modelos Arima (Modelos Autorregresivos Integrados con Meda Móvil) logrando obtener cubrimiento nacional. Una vez hecho esto, la técnica apuntó a generar los campos espaciales del viento, a través de métodos de interpolación que involucraron criterios físicos aplicables para una atmósfera como la que envuelve el territorio nacional.

60

El algoritmo diseñado implicó realizar los cálculos de dirección y velocidad del viento en superficie a una resolución fina de 10 x 10 kilómetros y a distintas alturas dentro de la capa superficial de la atmósfera con el uso de perfiles verticales de viento, los cuales requirieron además de la velocidad del viento en superficie, el conocimiento de la rugosidad superficial y las características físicas de la superficie del suelo. Finalmente, se presentan las ecuaciones de la densidad de energía eólica, que se necesitó aparte del conocimiento de la velocidad del viento a las alturas requeridas, el cálculo de la densidad del aire y la función de los campos de la presión atmosférica y de la temperatura del aire; que son variables que en el campo medio dependen de la elevación del terreno. Muchas de las ecuaciones y procedimientos utilizados para los análisis finales que se muestran en esta metodología, fueron extraídas de los algoritmos que se encuentran en el modelo meteorológico de mesoescala MM5; el cual permite simular desde el punto de vista de la física atmosférica, las condiciones meteorológicas reales y pronosticadas, teniendo en cuenta la orografía, los datos de cualquier modelo meteorológico global de baja resolución, la información de las estaciones meteorológicas y la que se puede obtener, a través de sensores remotos (Melo & Ruiz, 2004). El modelo como tal, considera la ecuación de la primera ley de la termodinámica, la conservación de la masa, los cambios de fase del agua y las técnicas para resolver procesos de pequeña escala en términos de la gran escala meteorológica denominados parametrizaciones (Yamagishi, 2003).

1. Información utilizada En esta parte del trabajo, se presenta la preparación de los datos de la red de ciento once (111) estaciones meteorológicas, que fueron consideradas para los análisis finales como la información complementaria, tomada de fuentes internacionales que se tuvieron en cuenta tanto para las zonas con baja densidad de estaciones en Colombia, como para las de frontera. Promedios mensuales: Estos datos se generaron a través de los datos horarios. Para cada dato de dirección ji y velocidad Vi de una hora específica y para cada una de las estaciones, se determinó el promedio así: por ejemplo, el mes de julio que tiene 31 días, tendrá 31 horas 01 para cada año; ahora para la serie 1982 – 1994 existirán

13 meses de julio que tendrán 13 x 31 = 403 datos de dirección y 403 datos de velocidad del viento de dicha hora; por lo tanto, existirán 403 datos de viento zonal u y 403 de viento meridional v; y el promedio de cada uno de los componentes es calculado así:

u 01

v 01 =

1 N

N = 403

1 N

N = 403

∑ − V senϕ i

i =1

i

∑ − V cos ϕ i

i =1

=

[1]



[2]

i

Por lo tanto, la dirección promedio de donde sopla el viento para la hora 01, será:

DIR01 = 90° −

v  360° tan −1  01  + α 2π  u 01 

 0° u 01 < 0 180° u 01 ≥ 0

α =





donde



[3]

Y la velocidad promedio resultante será: 2

2

VEL01 = u 01 + v 01



[4]

y así sucesivamente para las 24 horas restantes y para los otros meses del año. Este ciclo horario de la velocidad del viento fue importante más adelante para determinar el potencial eólico a nivel mensual (Ver ecuación [27]), ya que la densidad de energía eólica es una cantidad proporcional a:

(

1 24 horas 3 1 3 3 3 Vi = V 1 + V 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + V 24 ∑ 24 i =1 24

)



[5]

Promedio anual: Una vez obtenidos los promedios mensuales, se calcula el promedio anual a través del conocimiento del ciclo mensual. En este caso el promedio de las componentes horizontales de viento se realiza sobre los datos promedio del mismo mes para la cantidad de años con información existente, por ejemplo y siguiendo con el caso de julio (mes 07), si existiese 13 años disponibles, se tiene:

u JUL

v JUL =

1 = N 1 N

N =13

∑ − V senϕ i =1

i

i



[6]



[7]

N =13

∑ − V cos ϕ i =1

i

i

Por lo tanto, la dirección promedio de donde sopla el viento para el mes 07, será:

Comisión Colombiana del Espacio

DIRJUL = 90° −

360° −1  v JUL  tan   +α 2π  u JUL 

donde

 0° u JUL < 0 180° u JUL ≥ 0

α =

[8]

Y la velocidad promedio resultante será: 2

2

VELJUL = u JUL + v JUL

[9]

Y de la misma forma se opera para el resto de los 11 meses del año y sobre cada una de las estaciones. Este ciclo mensual de la velocidad del viento será importante más adelante para determinar el potencial eólico a nivel anual (Ver ecuación [27]), ya que la densidad de energía eólica es una cantidad proporcional a:

(

1 12 meses 3 1 3 3 3 Vi = V ENE + V FEB + ⋅ ⋅ ⋅ + V DIC ∑ 12 i =1 12

)

[10]

Adicionalmente para obtener información en la frontera, se completó la información de la red de referencia de los campos mensuales de dirección y velocidad del viento, con datos de baja resolución de 2.5 x 2.5° de reanálisis de NCAR; no obstante, el Ideam ya contaba con el software para extraer y ver los análisis de serie 1982-1994 (León & Zea, 1997). También se descargaron por Internet datos de NOMADS NCEP del National Center for Enviromental Prediction. El Servicio Meteorológico de Perú aportó información de la estación Tamishiyacu para la serie 1980-2000 tal como se muestra en la Fig. 1.

Por otra parte, se obtuvieron los datos de dirección y velocidad del viento en superficie para la serie 1980-2000 del Modelo Acoplado Océano – Atmósfera de Alta Resolución del Japón con distanciamiento de 20 x 20 kilómetros en puntos de grilla en la horizontal; dicho modelo fue corrido en el cuarto supercomputador del mundo y primero para estudios de ciencias naturales, el “Earth Simulator” (Mizuta, et. al, 2005). El resultado del modelo japonés fue obtenido con datos meteorológicos de estaciones ubicadas alrededor del globo terrestre que recibe hora a hora la Agencia Meteorológica Japonesa a través del Sistema Mundial de Telecomunicaciones (SMT), de las cuales, Colombia reporta aproximadamente con 20 estaciones ubicadas principalmente en los aeropuertos del país. El algoritmo físico de este modelo, usa un esquema semilagrangiano de integración e involucra ecuaciones complejas de movimiento basadas en la segunda ley de Newton (conservación de la masa y la energía, la ecuación de continuidad y la ecuación de estado de gases) su ventaja radica, que a pesar de ser modelo global, es capaz de simular características regionales y locales considerando efectos topográficos y procesos físicos como radiación, esquemas de nubosidad, procesos físicos de la Capa Límite Planetaria, entre otros. Adicionalmente, para completar los cálculos de densidad de energía eólica, se obtuvo la información de los promedios mensuales multianuales de la línea base periodo 1961-1990 para las variables de temperatura del aire y presión atmosférica.

2. Interpolación espacial del viento

61

Para cada componente del viento, el método de interpolación espacial depende básicamente de la densidad y distancia de las estaciones, la dirección predominante del viento y la orografía. El viento como vector, tiene dirección j y magnitud representada por su velocidad V, por lo tanto, se puede descomponer en zonal u (sentido este-oeste) y meridional v (sentido norte-sur) de la siguiente manera:

u = −Vsenϕ

[11]

v = −Vsenϕ

[12]

Y fueron cada una de estas componentes las que se interpolaron. En general, cuando se usa un software tipo Sistema de Información Geográfica (SIG), este suministra varios métodos de interpolación y ellos dependen básicamente de la densidad y la distancia entre los puntos de observación (Surfer for Windows, 1994).

Figura 1. Red de estaciones de viento para calcular la densidad de energía eólica en Colombia

El modelo meteorológico de mesoescala MM5 utiliza el método Cresman para interpolación espacial. Este método analiza la densidad de estaciones, la distancia entre ellas y tiene en cuenta la resolución del terreno y de los campos de primera aproximación para la meteorología (Duhia, et. al, 2004). Finalmente recomienda que los radios de influencia en los métodos de interpolación tengan que ser comparables con las distancias en las estaciones. Con base en este criterio y teniendo en cuenta que la información de otros campos medios que se necesitarán para el cálculo de energía, como los de

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temperatura y tensión de vapor con las que cuenta el Ideam son más densas, y corresponden a 685 y 177 estaciones meteorológicas del país respectivamente, se utilizó el dominio espacial que se presenta en la tabla 1, para la modelación.

Tabla 1. Resolución de la Malla de Interpolación Km

RESOLUCIÓN (10km)

MÁXIMO

MÍNIMO

DIFERENCIA

LONGITUD

-67,125

-79,125

12

1332

130

LATITUD

12,846

-4,404

17

1914.75

186

Para un total de 24.180 puntos de grilla resueltos, los cuales corresponden a una resolución aproximada de 10 x 10 kilómetros, ya que de lo contrario, si se utilizan resoluciones más finas, las interpolaciones con las condiciones que se presentan más adelante, tuvieron problemas debido a que el espaciamiento entre los datos corresponde a este orden de magnitud y no, a resoluciones tan finas como la del modelo de terreno Usgs, o aún resoluciones más gruesas como las de 2.5 y 5 kilómetros. Esto implica igualmente que el modelo de terreno también se ajustó a esta resolución (10 x 10km).

62

Un software como Surfer, explica que cuando hay menos de 10 datos se debe considerar métodos como Krigging y Funciones Radiales Básicas. Para definir la tendencia recomienda Regresión Polinomial. Cuando el tamaño de los datos son menores a 250 observaciones, Krigging con un variograma lineal o Funciones Radiales Básicas con funciones multicuadráticas producen buenas representaciones. Con datos entre 250 y 1000 observaciones el método de Triangulación es rápido y da buena representación de los datos. Sin embargo, Krigging y las Funciones Radiales Básicas realizan el cálculo más lento pero mucho más fino. Para un conjunto de datos superior a 1000 observaciones, la Mínima Curvatura es un método rápido y produce una adecuada representación en los datos, Triangulación toma más tiempo pero mejora el resultado. No obstante, Krigging y la Función Radial Básica probablemente producen los mejores contornos, pero son demasiado lentos en el procesamiento de cómputo. Otra ventaja que tiene los métodos de interpolación que ofrece Surfer, es que puede analizar el tipo de alcance dividiendo espacialmente los datos por cuadrantes y/o por octantes, de manera que es capaz, para cada uno de los cuadrantes u octantes, analizar la densidad espacial de los datos y realizar la estimación de los pesos de forma distinta; situación que es importante para la distribución final del campo de viento ya que sectores como los Llanos Orientales y la Amazonía presentan una densidad muy baja de estaciones comparadas con las ubicadas en el resto del país. Una regla de alcance que permite dicho software, es que una vez seleccionado el tipo de alcance (simple, cuadrante u octante) elige el alcance de puntos a considerar cuando la interpolación se realiza. Para el caso de viento, anisotropía tipo elíptica horizontal con eje mayor a lo largo de la longitud (eje X), se aplica para la componente zonal

del viento mientras que para la componente meridional del viento; anisotropía elíptica vertical con eje mayor a lo largo de la latitud (eje Y), es lo más conveniente. Esta interpolación así, está fundamentada teniendo en cuenta similitudes con lo que hace la interpolación Cressman en el modelo de Mesoescala MM5, la cual forja el campo de primera aproximación del viento hacia las observaciones mediante una interpolación óptima, con la diferencia de que el modelo MM5 observa el campo de viento que se está introduciendo en los campos horizontales de la atmósfera. Dependiendo del campo de viento que el módulo esté observando, la interpolación tipo Cressman puede elegir entre este tipo de anisotropías: a) Circular: cuando el campo espacial del viento es débil, b) Elíptico: cuando el campo espacial del viento es fuerte pero cuasi laminar y c) Banana: cuando el campo espacial del viento es curvo pero fuerte. Ya, con el uso del software Surfer y por la teoría expuesta, se utilizó como método de interpolación Krigging, dividiendo por octantes los datos espacializados en el tipo de alcance junto con anisotropías elípticas en las reglas de alcance para cada una de las componentes del viento.

3. Corrección del viento horizontal por orografía Una vez interpoladas cada una de las componentes horizontales del viento, ellas deben ser corregidas por la orografía en cada punto de la malla. El módulo Nestdown de MM5 ofrece una solución para la corrección del viento horizontal por la orografía, basado en la diferencia de elevación de las superficies interpoladas sobre el terreno de dominio fino; para ello, dicho modelo requiere la variación de la velocidad a lo largo de una superficie sigma y la diferencia de presión entre dichos niveles de superficie. Basado en este argumento y siguiendo la física en la modelación que ofrece el mencionado módulo de MM5, se construyó la corrección por orografía para las componentes horizontales del viento de la siguiente manera. Para la corrección de la componente u:

 ∆u  u kc =u k + f  ∆h  ∆x  

 ∆h  u kc =u k + f  ∆u   ∆x 





o lo mismo que

[13]

donde ukc es el viento zonal corregido, uk es el viento en el punto k a corregir y, la función ƒ, es la corrección; que desde el punto de vista de la ecuación de la izquierda, puede interpretarse como la variación de la altura ∆h por el gradiente de u respecto a x (∆u/∆x a lo largo de una latitud) o, que desde el punto vista de la ecuación de la derecha puede interpretarse como la pendiente ∆h/∆x del terreno por la variación de u (∆u). Teniendo en cuenta la figura 2, se puede observar que:

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De esta forma se obtuvo la distribución del campo de viento tanto en dirección como en velocidad para cada uno de los meses. En conclusión, el modelo construido observa tres archivos, el campo de la orografía (alturas en metros), el campo del viento zonal y el campo del viento meridional (en m/s).

Figura 2. Corrección del viento por orografía

u Kc = u k +

u k −1 − u k 1  LAT LAT u k − u k +1  hK − hKLAT + hKLAT −1 +1 − hK 2  ∆x ∆x 

(

)

(

)

[14]

El superíndice LAT, indica que son las alturas h que va encontrando el modelo a lo largo de la latitud en distintas longitudes separadas cada 10 kilómetros. Expandiendo la anterior ecuación y sacando factores comunes, se tiene que:

Así mismo, esta corrección topográfica se puso a prueba para varios casos con orografías regulares, con el fin de observar que en estos casos la dirección y la velocidad no deben cambiar, puesto que ∆h = 0. También el modelo fue probado con orografías irregulares para observar cambios en las direcciones del flujo del viento. Entre los casos que más se examinaron, se encuentran el flujo encañonado, zonas de confluencia y difluencia en el flujo, ascenso y descenso orográfico y flujo valle montaña y viceversa. En general, los resultados mostraron que los ajustes en la velocidad no son más de 0.2m/s, pero en dirección puede haber variaciones hasta de 10 grados asegurando un suave trazado en las líneas de corriente. El resultado de la dirección y la velocidad del viento para Colombia se observa en la figura 3 para el promedio anual, donde las líneas de corriente (vectores) indican de dónde sopla el viento.

 h LAT + h LAT − 2hkLAT  h LAT − hkLAT h LAT − hkLAT +1 +1  u k + k u kc = 1 + k −1 k +1 u k +1 + k u k −1 [15] x x x 2 ∆ 2 ∆ 2 ∆  

63

Este dato corregido sirve como dato de entrada para el siguiente punto central de uk. y de esta forma se corrigen todos los uk en la malla fina del terreno. Similarmente se obtiene la corrección del viento meridional v a lo largo de una misma longitud (LON) a través de latitudes espaciadas cada 10 kilómetros: LON  h LON + hkLON +1 − 2hk v kc = 1 + k −1 2∆y 

 h LON − hkLON h LON − hkLON +1 +1  vk + k v k +1 + k v k −1 [16] 2 ∆ 2 ∆ y y 

Sin embargo, para nuestro caso ∆y = ∆x. Por lo tanto, el viento horizontal corregido por orografía en el punto k es: Para la dirección:

DIRkc = 90° −

v  360° tan −1  kc  + α 2π  u kc 

 0° u kc < 0 180° u kc ≥ 0

α =

donde

[17]

4. Metodología usada para el cálculo de la energía eólica

Para la velocidad:

VELKC = u kc2 + v kc2

Figura 3. Dirección y velocidad del Viento para Colombia.

[18]

La Comisión Nacional para el Ahorro de Energía de la ciudad de México (Conae), presenta un marco teórico simple pero profundo, que consiste básicamente en el cálculo del aprovechamiento de viento en energía. El parámetro que interesa del viento es su energía

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disponible, la cuál podrá ser convertida posteriormente a energía mecánica, química, eléctrica, etc. La energía está definida como la capacidad para producir trabajo y la potencia P, se define como la energía E por unidad de tiempo t, así:

P=

E t



[19]

1 mV 2 2





[20]

aquí m es la masa del aire y V su velocidad. Pero la masa del aire está dada a través de la ecuación de densidad:

ρ=

m v

[21]

Donde ρ es la densidad, m la masa del aire y v el volumen ocupado por esta masa. El volumen v de aire es igual a la velocidad V a la que viaja el aire en un tiempo dado por unidad de área, esto es:

64

P/A = 1/2 * 1 * 53 = 62.5 W/m2 P/A = 1/2 * 1 * 63 = 108.0 W/m2

El viento se define como el movimiento del aire y por lo tanto tiene energía cinética Ec que de acuerdo con la física clásica, se define como:

Ec =

evaluar cuanto impacta la variación en un solo metro cuadrado. De la ecuación de potencia tenemos:

m ρv d = = ρ A = ρVA t t t



[22]

o lo mismo que: m = ρVAt , donde el volumen v se definió como distancia d por unidad de área A y, por definición clásica en la física, la razón entre espacio recorrido por unidad de tiempo d/t es la velocidad V. Por lo tanto, la potencia P será:

1 1 mV 2 ( ρVAt )V 2 E 2 1 =2 = ρAV 3 P= = t t t 2



1 N 3 ∑ Vn N n =1

1 N 3 ∑ Vn N n =1 kE = = 3 3 V 1 N   ∑ Vn   N n =1 



[23]

[24]

Donde P/A se conoce como la densidad de potencia y se expresa en W/m2, la densidad del aire es diferente para cada sitio y solo para casos prácticos se puede asumir con un valor de 1 Kg/m3. Como se puede observar, la densidad de potencia es proporcional al cubo de la velocidad del viento. Debido a que esta función es cúbica, pequeñas variaciones en la velocidad del viento pueden representar grandes cambios en el contenido de energía y, de ahí que en casos de tormentas, tornados, huracanes y ciclones, los daños pueden ser sorprendentes. Por ejemplo: si en un sitio medimos 5 m/s como media de velocidad y en otro cercano medimos 6 m/s, se puede



[25]

y la ecuación a tener en cuenta es la siguiente (Lysen, 1983):

P 1 3 = k E ρV A 2

Entonces:

P 1 = ρV 3 A 2

Esto demuestra que un cambio en un 16% en la velocidad del viento puede resultar en un cambio del 58% en la densidad de potencia. La velocidad media es un parámetro que permite comparar un sitio con otro. Sin embargo, el uso de la velocidad media puede subestimar el valor de densidad de potencia, ya que la velocidad es un término cúbico. Por ejemplo: Supóngase de un sitio donde se midió 5 m/s por una hora y 15 m/s a la siguiente hora, durante este período la velocidad media es 10 m/s, lo que resultaría una densidad de potencia de 500 W/m2; sin embargo, la potencia de la primera hora fue de 62.5 W/m2 y de la segunda hora de 1687.5 W/m2, lo que resulta una media de 875 W/m2. Con la apreciación anterior, Lysen (1983) introdujo a la anterior ecuación, una corrección que depende del ciclo diario para el caso mensual o del ciclo mensual para el caso anual con el fin de determinar el potencial eólico en el campo medio, denominado Patrón de Factor de Energía kE que es la razón entre:



[26]

Reemplazando el valor de kE de la ecuación [25] en la anterior igualdad, se tiene:

1 1 P 1 3 = k E ρV = ρ 2 N A 2

N

∑V n =1

3 n



[27]

Por lo tanto, la densidad de energía mostrada en la ecuación [27], aparte de necesitar el campo medio de la velocidad, requiere del cálculo de la densidad del aire , la cual se calcula a través de la ecuación de estado de gases ideales (García & Castejon, 1986):

ρh =

P R *T



[28]

donde P es la presión atmosférica,  es la densidad del aire, T la temperatura del aire y R* está dado por la siguiente relación:

Comisión Colombiana del Espacio

 3e R * = R 1 +   8 P

[29]

Donde R es la constante universal de gases ideales con un valor de 286.8 Joule kg-1 y e la tensión de vapor. La ecuación de estado de gases escrita así, refleja de alguna manera el grado de humedad de la atmósfera y e, se puede encontrar a través de la siguiente ecuación en función de la temperatura T (Sozzi, 1998):

 6763.6  e = exp − − 4.9283. ln T + 54.23 T  



[30]

El valor físico de la densidad del aire es importante: si en un volumen dado, la densidad del gas es poca, la interacción molecular también lo es, en cambio, si la densidad del gas es mayor la interacción molecular también lo será y este efecto provocaría, en el caso eólico, que un aire más denso golpee mejor las aspas de un molino o haga girar mejor los rotores de una turbina. Por ejemplo, para el caso de una velocidad media de 5 m/s: Si la densidad es 0.7 kg/m3 entonces densidad de energía = 0.5 x 0.7x(5)3 = 43.75 W/m2 Si la densidad es 1.2 kg/m3 entonces densidad de energía = 0.5 x 1.2x(5)3 = 75.00 W/m2 y la diferencia es de 31.25 W/m2. Ahora, la densidad del aire húmedo es menor que el aire seco (Retallack, 1973) y en promedio, la humedad relativa del país es del orden del 80% (húmedo). Por lo tanto, un valor equivocado en la densidad del aire, puede generar falsas expectativas en el cálculo de la densidad de energía eólica. La revisión de las ecuaciones [28] y [29] que permiten calcular la densidad del aire, requieren de los campos de presión y temperatura, los cuales se calcularon con el uso de las ecuaciones que propone el modelo meteorológico de mesoescala MM5. El Capítulo Interpf del modelo MM5 (Duhia et al, 2004), presenta una aproximación para calcular la presión en superficie:

P  Ps 0 = Poo  00   850 

−

Z H 850



[‘

^

[31]

donde H850 representa la altura geopotencial a 850 hectopascales o milibares de presión, un valor promedio de H850 es 1.480 metros y la ecuación es acertada aún para lugares donde las alturas son superiores a los 1.480 m.s.n.m. como Bogotá (2.547 m.s.n.m. a la altura del Aeropuerto Internacional El Dorado).

 1008  PBOGOTA = 1008   850 

−

2547 1480

hace necesario el campo de elevación del terreno. No obstante, el modelo de presión en superficie descrito en la ecuación [31], ha sido calibrado a través de regresiones lineales con los datos promedios mensuales de 38 estaciones meteorológicas que miden dicha variable y se obtuvieron coeficientes de correlación superiores a 0.98. Así mismo, para la temperatura del aire, se utilizó la ecuación que ofrece el modelo de mesoescala MM5, la cual está formalizado con la ecuación del estado base de referencia mediante un perfil de temperatura idealizado en equilibrio hidrostático. Ello está especificado por la ecuación:

p  T 0 = Ts 0 + A ln  s 0   p00 

Donde T0 está explicada por 3 constantes: p00 es la presión a nivel del mar aproximadamente 105 Pa. Ts0 es la temperatura de referencia en p00, y A es una medida tasa de cambio de 50 k, representando la diferencia de temperatura entre p00 y p00 /e = 36788 Pascal (Duhia, et. al, 2004). Calibraciones de este modelo para Colombia han sugerido tomar P00 ≈ de 1008 mb, A ≈ 47k y Ts0 ≈ 300k. El modelo de temperatura descrito en la ecuación [33] ha sido ajustado a través de regresiones lineales con los datos promedios mensuales de 685 estaciones meteorológicas que miden dicha variable, las cuales presentaron coeficientes de correlación por encima de 0.98. Ya con los campos de presión y temperatura obtenidos, se puede aplicar la ecuación [28] para calcular la densidad del aire. La última parte de la ecuación [27] requiere del valor de la intensidad del viento, la cual es aplicada directamente para una situación en superficie (10 metros de altura); sin embargo, para obtener datos de vientos a otras alturas se requiere como información mínima, el viento total a 10 metros de altura y Altura de rugosidad superficial (depende del tipo de suelo). Es de indicar que todas las metodologías desarrolladas que se encuentran de distintas fuentes son válidas dentro de la capa superficial de la Capa Límite Planetaria; es decir, son válidas, en promedio, para los primeros 150 metros de altura. El modelo utilizado corresponde al perfil de Lysen (Lysen, 1983):  z  ln   z V ( z) =  0  V ( z r ) z  ln  r   z0 





[32]

y la presión promedio anual medida en Bogotá es 751.9 hPa. Debido a que la energía eólica debe ser calculada también a una altura superior h con respecto a superficie Z (por ejemplo h = 50 metros de altura sobre superficie), el valor de Ps0 es calculado para Zh = Z + h en la ecuación [31]. Para determinar este campo, solo se

[34]

Donde zr = 10 metros y z0 toma los siguientes valores:

Tabla 2. Rugosidad Superficial Z0 RUGOSIDAD SUPERFICIAL

= 751.6hPa

[33]

Terrenos llanos: mares, hielo, nieve, océano

Z0 (METROS) 0.0005

Terrenos abiertos: pasos, aeropuertos cultivos

0.03

Rugoso: Cultivos altos

0.10

Muy rugoso: bosques, huertos

0.50

Terrenos cerrados: villas, suburbios

1.0

Ciudades

>2

65

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Esta formulación es la más adoptada en la comunidad internacional para fines de elaborar Atlas de Energía Eólica. Para este trabajo, se obtuvo la altura de z0 (metros), aplicando el valor correspondiente a cada una de las unidades del mapa de uso de vocación del suelo del Instituto Geográfico Agustín Codazzi –IGAC–, una homologación que se muestra en la figura 4.

3    h   ln Ps 0+ h  1 N  z 0  3 1 1 P  Vi ( Ps 0+ h , Ts 0+ h ,V , h) =   ∑ 2  A  RTs 0+ h  N i =1  ln 10  3   6763.6   − 4.9283 ln Ts 0+ h + 54.23   z 0   1 + 8 P exp − T  s h s h 0 + 0 +        

[36]

Donde R = 286.8 J kg -1 y z0 toma los valores que se presentaron en la tabla 2. El resultado de aplicar la ecuación [39] a 50 metros de altura generó el resultado de la Fig. 5 en el campo promedio anual

66

.

Figura 4. Rugosidad Superficial

Figura 5. Mapa de Densidad de Energía Eólica a 50 metros de altura

En conclusión, retomando la ecuación [27], la densidad de energía en W/m2 en superficie, puede ser conocida en función de las variables meteorológicas: la presión (P) en milibares, la temperatura (T) en kelvines y la velocidad del viento (V) en m/s:     P P 1 1 1 ( P, T , V ) = A 2   RT  N 3   6763.6   1 +   − 4.9283 ln T + 54.23 exp − T      8P  

N

∑V i =1

i

3

[35]

Si se usa un perfil de viento tipo Lysen, se puede determinar la densidad de energía, dentro de la capa superficial, a alturas h distintas de la de referencia, 10 metros para el viento; simplemente reemplazando el valor de V obtenido en la ecuación [34] y corrigiendo la presión y la temperatura a dichas alturas. Entonces:

El mapa de densidad de energía de la figura 5, se encuentra en una escala entre 0 y 3375 W/m2, espaciados proporcionalmente, mediante una relación del cálculo del viento elevado al cubo. Para estimar la potencia teórica (promedio mensual) de un aerogenerador conociendo el área del rotor, simplemente hay que multiplicar el dato ofrecido en los mapas por el área del aerogenerador, que es igual a πR2. Donde R es el radio del aspa.

5. Resultados Con respecto a los resultados de aplicar la metodología se puede expresar lo siguiente en el caso del viento: El análisis espacial mostró que en algunos sectores de Colombia prevalecen vientos con intensidades iguales o superiores a 5 m/s y persistentes a lo largo del año; por lo tanto, existe un buen potencial

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de energía eólica a lo largo de la Península de La Guajira, Isla de San Andrés, sectores de Boyacá y, centro del litoral Caribe en el departamento de Bolívar, no obstante, en otros sectores del país, aunque no se presenta la misma persistencia de vientos en el ciclo anual, sí la hay para una determinada época del año especialmente en zonas de Norte de Santander, límites entre Risaralda, Quindío y Tolima, límites entre Cundinamarca y Boyacá, límites entre Cundinamarca, Tolima y Huila sobre la Región Andina, así como sobre el Piedemonte Llanero y Casanare para los Llanos Orientales. Localmente, se destacaron 16 lugares de Colombia donde las intensidades del viento son importantes para el aprovechamiento del recurso eólico; tres (3) sitios donde los vientos son persistentes

y superiores a 5 m/s durante todo el año: Galerazamba en el departamento de Bolívar, Gachaneca en Boyacá y la Isla de San Andrés en el Mar Caribe Colombiano (ver figura 6). Tres (3) sitios donde las velocidades son persistentes pero en el rango entre los 4 y 5 m/s: La Legiosa en el Huila, Isla de Providencia en el Mar Caribe y Riohacha en La Guajira. Los restantes diez (10) lugares no guardan una gran persistencia en la velocidad del viento excepto para determinadas épocas y/u horas del año como son: Villacarmen en Boyacá, Obonuco en Nariño, Cúcuta y Abrego en Norte de Santander, Urrao en Antioquia, Soledad en el Atlántico, Santa Marta en Magdalena, Bucaramanga en Santander, Anchique en Tolima y Bogotá en Cundinamarca.

67

Figura 6. Comportamiento horario del viento a lo largo del año para Galerazamba (Bolívar), Gachaneca (Boyacá) y San Andrés – Isla. Lugares donde el viento mantiene persistencias alrededor o superior a 5 m/s aprovechables para energía eólica.

Así mismo, una aproximación del comportamiento de la densidad de energía eólica a 50 metros de altura en el territorio nacional, se presenta a continuación: i. Durante todo el año, valores mensuales de densidad de energía eólica entre 2197 y 2744 W/m2, alcanzando aun valores entre 2744 y 3375 W/m2, se presentan en la Península de La Guajira. No obstante, para el resto del país la densidad de energía eólica a 50 metros presenta variaciones dentro del ciclo estacional. ii. Para el período comprendido entre diciembre y abril, se observan valores de densidad de energía eólica entre 343-542 W/m2 en la cuenca del Río Sinú al noroccidente de Antioquia, límites entre Tolima y Risaralda, Catatumbo a la altura de Norte de Santander, en los límites entre los departamentos de Huila y Meta, así como en Casanare sobre los Llanos Orientales. Valores de densidad de energía entre 729 y 1000 W/m2, se observa sobre el Golfo de Urabá, en el Bajo Magdalena y la cuenca del Cesar en los departamentos de Bolívar, Atlántico, Norte de Santander y centro del Cesar. No obstante hacia abril hay una reducción de estos valores debido a que el viento se debilita para esta época del año.

iii. En el ciclo temporal comprendido entre mayo y septiembre, valores de densidad de energía eólica entre 1000-1331 W/m2 se aprecian sobre el sector limítrofe del Tolima, Risaralda, Quindío, suroriente del Eje Cafetero. Valores entre 343-512 W/m2 en el Bajo Magdalena, en el centro de los departamentos de Cesar y Bolívar, región del Catatumbo en Norte de Santander, límites entre Boyacá y Cundinamarca, límites entre Meta, Huila y Cundinamarca, así como en la Montaña Nariñense. iv. Similar a lo que pasa en abril, en octubre y noviembre los valores de densidad de energía eólica en el centro del país decrecen; sin embargo, se mantienen valores entre 1000-1031 W/m2 en La Guajira y entre 125-216 W/m2 en el litoral central de Bolívar y Atlántico, límites entre Boyacá y Cundinamarca, Piedemonte Llanero del Meta y Casanare.

6. Conclusiones Con respecto a los resultados al aplicar la metodología, que el análisis espacial mostró que en algunos sectores de Colombia

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prevalecen vientos con intensidades iguales o superiores a 5 m/s y persistentes a lo largo del año; por lo tanto, existe un buen potencial de energía eólica a lo largo de la Península de La Guajira, Isla de San Andrés, algunos sectores de Boyacá y en el centro del litoral Caribe del departamento de Bolívar. Con base en los registros históricos, se destacaron tres lugares de Colombia donde las intensidades del viento son importantes para el aprovechamiento del recurso eólico y son superiores a 5 m/s durante todo el año: Galerazamba en el departamento de Bolívar, Gachaneca en Boyacá y la Isla de San Andrés en el Mar Caribe Colombiano. Así mismo, una aproximación del comportamiento de la densidad de energía eólica a 50 metros de altura en el territorio nacional muestra que valores mensuales de densidad de energía eólica entre 2197 y 2744 W/m2, alcanzando aun valores entre 2744 y 3375 W/ m2, se presentan en la Península de La Guajira. No obstante, para el resto del país la densidad de energía eólica a 50 metros presenta variaciones dentro del ciclo estacional. Es aconsejable para la realización de estudios particulares, conocer rigurosamente la intensidad de los vientos en dicha región, ya que los resultados presentados son una referencia nacional; pues la variabilidad de la dirección y la velocidad del viento en superficie es un caso que le compete a la rama de la micrometeorología y la pobre densidad de ciento once (111) estaciones que miden viento junto con la complicada orografía colombiana no permite obtener cálculos muy exactos en sitios alejados a las estaciones de referencia. 68

Considerando las ciento once (111) estaciones para la medición del viento, se hace necesario aumentar el número de estaciones en todo el país pero especialmente sobre los Llanos Orientales y la Amazonía, contar con torres meteorológicas que suministren datos al menos hasta 50 metros de altura o contar con radiosondas cautivos que permitan observar perfiles verticales de vientos con el fin de ajustar los modelos ya existentes o en su defecto desarrollar uno propio para Colombia. Se requiere mejorar el modelamiento espacial del viento en superficie teniendo en cuenta que este depende de diferentes procesos físicos interrelacionados con fenómenos que ocurren en los distintos niveles de la atmósfera, como la radiación, la microfísica de nubes, procesos de capa límite planetaria, balances energéticos y de características del suelo como la topografía, la rugosidad, el albedo, etc., y por lo tanto, es importante contar con modelos que involucre dichos procesos de mesoescala bajo una atmósfera dominada mayormente por movimientos ascendentes del aire, conocido como convección dentro de la Celda Ascendente de Hadley. Esto por su parte involucra costosa tecnología de alto rendimiento, como la construcción de cluster de computadores para correr procesos en paralelo, alta capacidad de almacenamiento tanto de datos de entrada y salida y años de experimentación en investigación. Completar trabajos posteriores con experimentación en laboratorio para fluidos tipo túnel de viento, los cuales permiten realizar análisis de representatividad en la modelación física y aporta información detallada para conocer la influencia de modificaciones en el entorno de las estaciones meteorológicas. Mantener el control de calidad que se ha establecido en el proceso de evaluación, captura y verificación de información con el fin de

actualizar en el futuro cercano las evaluaciones del potencial eólico en el país. Para este tipo de investigaciones, resulta necesario establecer una política de gestión de la información meteorológica con fines energéticos. Hacer partícipes al ámbito universitario e investigativo en la adquisición de conocimiento del modelamiento del viento para aportar mejoras al presente trabajo.

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Reconocimientos Este trabajo fue posible gracias al Convenio Interadministrativo 1517-05-2004 suscrito entre el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales –Ideam– y la Unidad de Planeación Minero Energética –Upme–, con el objetivo de empezar a buscar fuentes de energía renovables cumpliendo con esfuerzos internacionales para reducir emisiones de gases de efecto invernadero y proteger el sistema climático. Se hace un especial reconocimiento a las entidades que aportaron información de viento como el Ideam, la Corporación Autónoma Regional, CAR, Cenicafé, el Servicio meteorológico de Perú (Senami) y al Instituto de Investigaciones Meteorológicas de Japón (Meteorological Research Institute - MRI). Así mismo, se

hace un reconocimiento a los funcionarios de la Subdirección de Meteorología del Ideam que apoyaron el desarrollo del trabajo en especial al Meteorólogo Jorge Aníbal Zea Mazo, conocedor del régimen del viento en Colombia, a la Estadista Emperatriz Español, por la complementación de las series de viento a través de criterios estadísticos, a la Ingeniera de Sistemas Jeimmy Melo, por el desarrollo de software que requirió el trabajo, a la Ingeniera Geógrafa Olga González y Agrónoma Esperanza Pardo por el apoyo prestado con el SIG (Sistema de Información Geográfica). Igualmente, un agradecimiento por los oportunos aportes que nos suministraron el Dr. Álvaro Pinilla, Profesor de la Universidad de los Andes, al Msc. Julio Mario Domínguez, docente de la Universidad Nacional y al Ing. Mecánico Luis Carlos Romero, de la Upme.

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AVANCES EN LA DELIMITACIÓN DE LOS GRANDES COMPLEJOS DE HUMEDALES CONTINENTALES DEL TERRITORIO COLOMBIANO Nelsy Verdugo Rodríguez1 Resumen Como un aporte al inventario de humedales de Colombia, se presentan los resultados obtenidos con la aplicación de una propuesta para la delimitación de los grandes complejos de humedales del territorio nacional. Esta integra los avances obtenidos durante la última década en materia de cartografía básica de Colombia, a través del Instituto Geográfico Agustín Codazzi –IGAC–, los avances logrados en zonificación hidrográfica del territorio nacional que ha adelantado el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales –Ideam– y los productos de cartografía temática de ecosistemas para los territorios continental, marino y costero elaborado por los institutos de investigación del SINA (Sistema Nacional Ambiental de Colombia) y el IGAC durante los años 2006 y 2007. Considerando como referencia la extensa red hidrográfica nacional que se presenta sobre la geografía colombiana y en reconocimiento de la alta dinámica que caracteriza a estos sistemas fluviales, así como la condición predominante de cauces permanentes, se seleccionan los paisajes de valles y planicies como escenarios geográficos favorables para la presencia de zonas de inundación y se establece su relación con el cauce principal de las cuencas, tomando en consideración la zonificación hidrográfica agregada por regiones naturales. Los resultados obtenidos evidencian extensas zonas que se configuran como planicies inundables, para las cuales se ha logrado un muy buen nivel de representación nacional; sin embargo, es urgente, avanzar con procesos de delimitación que permitan incluir los humedales marginales, en importancia estratégica, como en zonas altoandinas, donde la configuración de humedales como lagunas, pantanos y turberas presenta un patrón con mayor dispersión y un tamaño individual que requiere abordar escalas de trabajo regional y local.

Palabras Claves: Humedales Tropicales, Planicies de Inundación. Abstract As a contribution to the inventory of wetlands in Colombia, the obtained results are presented with the application of a proposal for the delimitation of the big complexes of wetlands of the national territory. That integrates the advances obtained during the last decade in basic Colombian cartography by the Agustin Codazzi Geographical Institute - Igac -, the developments achieved in hydrographic zonification of the national territory that has advanced the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies - Ideam - and the products of thematic cartography of ecosystems for the continental, coastal and marine territories that were elaborated by the institute of investigation of the Sina (Environmental National System of Colombia) and the IGAC between 2006 and 2007. Considering like reference the extensive drainage net that is presented over the national geography and in recognition of the high dynamic that characterizes these fluvial systems, as well as the predominant condition of permanent beds, the landscapes and plains are selected as favourable geographic sceneries for the presence of flood areas and their relationship with the main beds considering the hydrographical zonification added by natural regions. The obtained results evidence the extensive areas that are configured as flood plains, that has been achieved a very good level of national representation; however its urgent to advance with the delimitation processes including the marginal wetlands, with strategic importance as in high mountain areas where the wetlands configuration like lagoons, swamps and peat-bogs present a pattern with bigger dispersion and an individual size that requires to approach scales of regional and local work.

Keywords: Tropical Wetlands, Flood Plains. 1

Ingeniera civil con estudios de posgrado en hidrología y ciencias ambientales, profesional especializada Subdirección de Ecosistemas e Información Ambiental - Ideam (Septiembre 2009). [email protected]. Con el apoyo de José Ville Triana, profesional SIG del Proyecto Nacional de Adaptación INAP - Componente B.

Experiencias en el uso y aplicación de tecnologías satelitales para observación de la Tierra

Introducción La desaparición progresiva de los ecosistemas de humedales ha impulsado el surgimiento de diferentes iniciativas encaminadas a su protección y manejo. Entre las primeras iniciativas se puede mencionar el proyecto MAR en 1962, que surge de la preocupación ante la desaparición de humedales en Europa, y la reunión realizada en Espoo-Francia, en marzo de 1970, sobre conservación de los humedales y aves acuáticas. A partir de esta reunión, el Gobierno de Irán convocó a una conferencia internacional sobre la Conservación de los humedales y las aves acuáticas en 1971, cuyo objeto fue fomentar la cooperación internacional al respecto. Como resultado de dicha conferencia se suscribió la Convención sobre los Humedales, Ramsar, por parte de 23 países y diversas organizaciones internacionales. En términos generales, los estatutos de la convención de Ramsar permite la inclusión de localidades representativas de humedales, a una lista de sitios que por su importancia ecológica, botánica, zoológica, limnológica o hidrológica, merecen atención especial por las partes contratantes (159 a comienzos de 2009). Estas, a su vez, se comprometen a favorecer los mecanismos para su conservación, sin menoscabo de su soberanía. Como parte de ello, se han designado 1847 sitios de importancia internacional que incluyen más de 181 millones de hectáreas. Colombia se adhirió a esta convención desde finales de 1997 y actualmente cuenta con 5 sitios designados dentro de esta lista con una superficie cercana a las 500 mil hectáreas2. 72

Desde la década del sesenta, el motor que impulsó el establecimiento de la convención de Ramsar fue la preocupación por la continuada destrucción de los humedales y el impacto que causa sobre las poblaciones de aves acuáticas. Casi 40 años después de su establecimiento, en la Evaluación de los Ecosistemas del Milenio de 2005, se concluyó que “la degradación y desaparición de humedales (tanto continentales como costeros), es más rápida, que la experimentada por otros ecosistemas”. La convención Ramsar, que entró en vigor en 1975, es considerada como el acuerdo multilateral en medio ambiente más antiguo y busca: “la conservación y el uso racional de todos los humedales mediante acciones locales, regionales y nacionales, gracias a la cooperación internacional, como contribución al logro de un desarrollo sostenible en todo el mundo”; la implementación de dicha convención ha dado lugar a la celebración periódica cada tres años de conferencias de las partes contratantes, desde 1980 en Cagliari (Italia) hasta la de 2008 en Changwon (Corea). Esta iniciativa de cooperación ha permitido avanzar de un enfoque inicial centrado en la conservación del hábitat para las aves acuáticas más emblemáticas, hacia unos objetivos más globales. Merece destacarse la conformación del Grupo de Examen Científico y Técnico que asesora en cuestiones claves relativas a la aplicación de la convención, así como la interacción, que se realiza con las Organizaciones Internacionales Asociadas (BirdLife International), la Unión Mundial para la Conservación de la Naturaleza (UICN), Wetlands International y el Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF), entre otras. Acorde con los desafíos que en materia de recursos hídricos trascienden el suministro de agua potable a la población y la provisión de alimentos a las comunidades de pescadores, así como para dar cumplimiento a los 2



http://www.ramsar.org

objetivos de desarrollo del milenio que buscan reducir la pobreza en las poblaciones más vulnerables, se ha incorporado una línea estratégica para considerar la gestión integrada de los recursos hídricos de cuencas hidrográficas. Particularmente, para Colombia se puede identificar que desde la década del setenta se abordaron elementos característicos para los ecosistemas acuáticos tan importantes como los recursos hidrobiológicos y las especies invasoras (Hernández y Arias, citados por Andrade 2007). Posteriormente, con el concurso de actores como investigadores independientes y Organizaciones No Gubernamentales se promovió el desarrollo de eventos, como el encuentro de humedales (Publicado por UICN Sur) y la adhesión de Colombia a la Convención Ramsar. La Ley 357 de 1997 abrió el espacio legal para la gestión de humedales como un cuerpo cierto (Ponce, 1999 citado por Andrade 2007) y permitió entre otros la declaración de los primeros sitios Ramsar, la formulación de la Política Nacional de Humedales y la conformación del Comité Nacional de Humedales. (Andrade, 2007). Posteriores desarrollos normativos expedidos desde el MAVDT reconocieron la importancia de realizar la delimitación de los humedales (Resolución 157 de 2004) y avanzar en la formulación de los planes de manejo en los humedales prioritarios (Resolución 196 de 2006) con la adopción de los principios conceptuales y metodológicos expresados en las resoluciones emitidas en la octava conferencia de las partes contratantes de la Convención Ramsar (VIII.6.-Guía de inventarios y VIII.14-Lineamientos de manejo de sitios Ramsar u otros humedales). Especial mención merecen los avances que se han logrado en años recientes sobre espacios regionales y locales del territorio nacional, en los cuales se han podido conjugar caracterizaciones del medio físico y biótico, atributos de los sistemas de apropiación y desarrollo del territorio, al igual que los procesos socioeconómicos predominantes para orientar acciones de planificación y manejo. Por ejemplo, para la zona de la Mojana se elaboró el Programa de Desarrollo Sostenible (DNP, 2003), en el área de la cuenca del río Sinú. Este tiene en proceso la configuración de una zona de manejo especial que considera la dinámica hídrica del complejo lagunar asociada (CVS, 2006), en el altiplano cundiboyacense sobre los humedales de la sabana de Bogotá (CI- Acueducto 2000) y el complejo lagunar de Fúquene, Cucunubá y Palacio (Fundación Humedales-Instituto Humboldt, 2007). En la región Amazónica, se desataca el proceso que ha permitido la implementación de planes de manejo de humedales del Loretayacu con el acompañamiento del Instituto de Estudios Amazónicos de la Universidad Nacional –Imani– con una activa participación de la comunidad indígena, que mediante el conocimiento local se ha logrado interpretar la evolución de estos humedales (Duque, Universidad Nacional Sede Leticia 2008). En los pantanos del Arauca ha confluido un interés interinstitucional (Unidad Administrativa del Sistema de Parques Nacionales Naturales UAESPNN, Ideam, Igac, Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, entre otros) con una apremiante necesidad de los propietarios de algunas de estas zonas, donde se están adelantando acciones de planificación orientadas al uso y aprovechamiento sostenible de este territorio, incluido el potencial de bienes y servicios que proveen estos ecosistemas para la región.

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Apoyarnos en un análisis histórico, permite descubrir y valorar en su verdadera dimensión los elementos que caracterizan los ecosistemas acuáticos y ofrece orientaciones para establecer de manera sistemática, la evaluación de la dinámica que experimentan bajo la intervención humana. En un mundo globalizado y bajo un modelo de desarrollo que ha evidenciado un enorme deterioro al medio natural (con implicaciones cada vez más certeras de que de continuar haciendo lo que hemos venido realizando, estará en peligro, incluso la supervivencia de la especie humana en el planeta Tierra) se requiere una intervención holística, fortalecida por la construcción colectiva de conocimientos que aborda de la mejor manera la actual situación de alteración y/o deterioro, para proponer estrategias de intervención y ejecutar las acciones que sean necesarias y que garanticen la apropiación sustentable de estos estratégicos ecosistemas. En este contexto, uno de los retos, competencia del Ideam, consiste en adelantar una línea base de información suficiente (y a escala adecuada) sobre los humedales del país y propiciar la construcción de una tipología apropiada, en aras de avanzar en el inventario nacional de humedales de Colombia. Además, es evidente la necesidad de completar con información y caracterizaciones locales y regionales, el escenario nacional, que consolide los soportes de análisis en el mejoramiento de la evaluación de la dinámica de estos sistemas y en particular, en la identificación de umbrales de cambio indeseable, según bienes y servicios ambientales. Así como, establecer estrategias de gestión, manejo y adaptación, frente a escenarios de cambio climático global. En cuanto a la delimitación de humedales en Colombia, como parte de la formulación de la Política Nacional de Humedales en 1998, el Instituto Alexander von Humboldt realizó una primera definición de 37 complejos de humedales, y soportó las cifras básicas de cobertura de estos ecosistemas sobre el territorio nacional, a partir de la información disponible en el mapa de ecosistemas de la época (a escala 1:1’500.000). Dados los avances logrados en el Mapa de Ecosistemas Continentales, Costeros y Marinos de Colombia 2007 (escala 1:500.000), en este artículo se presentan los resultados de una delimitación de complejos de humedales a partir de información básica integrada de geoformas, suelos y configuración de la red hidrográfica nacional, con lo cual se obtiene una superficie de humedales cercana a los 25 millones de hectáreas.

1. Materiales y métodos Para proveer la información a escala nacional, sobre la presencia de humedales y su ubicación geográfica, se estableció como escala de análisis apropiada el nivel 1:500.000, en la cual, se pueden integrar los productos de la cartografía básica nacional, elaborada por el IGAC e integrada en una base de datos geográfica, así como los resultados del proceso de elaboración del Mapa de Ecosistemas Continentales, Costeros y Marinos de Colombia, en particular sobre los aspectos geomorfológicos y de cobertura de la tierra, dado que en la leyenda final de los ecosistemas se enmascaran algunas unidades.

Para la delimitación de los complejos, se consideró la configuración de las unidades de paisaje predominante bajo la clasificación de unidades geopedológicas del país empleada como insumo en el Mapa de Ecosistemas Continentales, Costeros y Marinos de Colombia escala 1:500.000. Las unidades de paisaje predominante que se incorporaron al análisis fueron las planicies y los valles, seleccionando con los criterios de pendiente y drenaje, las unidades que presentan pendiente muy baja (