Using Artificial Neural Networks to predict monthly precipitation for the Cali river basin, Colombia

Studying future precipitation behavior in river basins is essential for adequate land-use planning within them, as this will help to reduce vulnerability and mitigate disasters. This study analyzed climate change scenarios in the Cali river basin using a monthly rainfall database from 35 stations and General Circulation Models (GCMs) from the CMIP5 data set. Statistical downscaling was performed on the data at RCP 2.6, 4.5 and 8.5 using Artificial Neural Networks. Subsequently, the changes that would take place by the year 2100 were analyzed, establishing that the different scenarios show that over the coming years, rainfall will move from the upper areas to the middle and lower areas of the river basin Estudiar el comportamiento futuro de la precipitación en las cuencas hidrográficas es un tema vital cuando se habla realizar un correcto ordenamiento territorial de estas, ya que esto permitiría disminuir la vulnerabilidad y mitigar desastres. Por esta razón, este estudio se enfocó realizar un análisis de los escenarios de cambio climático en la cuenca hidrográfica del río Cali; partiendo de una base datos de precipitación mensual de 35 estaciones y Modelos de Circulación General (GCM) del conjunto de datos CMIP5, con lo cual, se realizó una reducción de escala estadística de los escenarios RCP 2.6, 4.5 y 8.5 mediante Redes Neuronales Artificiales y posteriormente se analizaron los cambios que se presentaran en los periodos 2017-2058 y 2059-2100. Estos análisis permitieron establecer que los diferentes escenarios analizados afirman que en los años venideros existirá un desplazamiento de la precipitación de la zona alta a la media y baja de la cuenca