Predicción de precipitación mensual mediante Redes Neuronales Artificiales para la cuenca del río Cali, Colombia/Using Artificial Neural Networks to predict monthly precipitation for the Cali river basin, Colombia

Estudiar el comportamiento futuro de la precipitación en las cuencas hidrográficas es un tema vital cuando se habla realizar un correcto ordenamiento territorial de las mismas, 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, a partir de estos 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 para el año 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. Studying the future behavior of precipitation in the watersheds is a vital issue when talking about the correct territorial ordering of the same, since it would reduce vulnerability and mitigate disasters. For this reason, this study focused on an analysis of the climate change scenarios in the Cali river basin; Starting with a monthly precipitation database of 35 stations and General Circulation Models (GCM) of the CMIP5 data set, a reduction was made in the statistical scale of RCP scenarios 2.6, 4.5 and 8.5 using artificial neural networks and, Later, they analyzed the changes they presented. for the year 2100. These analyzes allowed to establish that in the coming years there will be a displacement in the precipitation from the high zone to the middle and lower zone of the basin.