En el presente artículo se hace un análisis de los aspectos más relevantes de la matriz energética de Colombia y una indagaciónde las estrategias de producción, desarrollo y adaptación de las energías renovables en el país y su impacto en cuanto a la disminución de emisiones de Gases Efecto Invernadero (GEI). El desarrollo de este documento parte del Plan Nacional Colombia, Diario energético 2050, elaborado por La Unidad de Planeación Minero-Energética UPME. En él se establecen las metas propuestas frente al marco energético del país. Así mismo, en este artículo se hace una revisión de los aspectos generales de energías alternativas como eólica, solar, geotérmica, hidráulica y biomasa, que permite establecer el potencialde Colombia en este tipo de energías. La investigación realizada permitió concluir que existen leyes e incentivos, principalmente de carácter tributario, que promueven el desarrollo de las energías renovables. Sin embargo, son necesarios mayores esfuerzos por parte de las entidades gubernamentales para establecer políticas que permitan desarrollar un mercado potencial para este tipo de energías y que cumplan con los requerimientos de sostenibilidad ambiental, social y económica para el desarrollo energético del país
Climate variability, as an element of uncertainty in water management, affects community, sectoral, and individual decision-making. Long-range prediction models are tools that offer the potential for integration and joint analysis with the hydrological, hydrodynamic, and management response of the socioecological systems to which they are linked. The main objective of this article is to present a seasonal climate prediction model, the open-source algorithm SIE-Climate, whose application consists of three phases (exploration, development, and evaluation), and to describe its application to the Lake Sochagota socio-ecological system (Paipa, Boyac a, Colombia). The K-nearest neighbours method is used when defining a target matrix that represents and integrates macro-and micro-climatic phenomena (Oceanic Niño Index, local temperature, and local rainfall) to identify periods of similar climatic behaviour. Considering a 1-year horizon and management purposes the tool is calibrated and validated in periods with and without climatic anomalies (2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013)(2014)(2015)(2016)(2017)(2018), giving reliable adjustment results (RSME:4.86; R 2 : 0.95; PBIAS: −8.89%; EFF: 0.85). SIE-Climate can be adapted to various contexts, variables of interest, and temporal and spatial scales, with an appropriate technological and computational cost for regional water management.
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