Una propuesta de un índice difuso de clasificación climática para Colombia - Popayán Hernández, Juan Guillermo; Bru-Cordero, Osnamir Elías (Scientia et Technica, 2025)
En este estudio se desarrolló un índice de clasificación climática basado en lógica difusa para Colombia, integrando variables hidroclimáticas, de calidad del aire y topográficas mediante una metodología de tres fases. En la Fase 1 (2010-2022), se adquirieron y procesaron datos multifuente de precipitación (600-8000 mm/año), temperatura (14-32°C), humedad (28-95%), PM₂.₅ (6-35 µg/m³) y NO₂ (10-60 ppb) utilizando el portal DHIME del IDEAM y productos NASA Giovanni, con interpolación controlada por calidad. La Fase 2 implementó un sistema de inferencia difusa tipo Mamdani en FisPro, creando 127 reglas "Si-Entonces" mediante análisis de correlación no lineal (Spearman >0.65) y conocimiento experto, utilizando operadores MIN-MAX y ponderaciones adaptativas (coeficientes de 0.3 para zonas rurales y 0.5 urbanas). La Fase 3 de implementación geoespacial alcanzó un 92.3% de precisión en validación cruzada (MAE=1.2, RMSE=1.8), generando mapas de vulnerabilidad (escala 0-10) mediante procesamiento en QGIS. Los resultados revelaron extrema variabilidad climática: gradientes de precipitación (600 mm/año en Riohacha hasta 8000 mm en Quibdó), islas de calor urbanas (Neiva 30°C vs. Bogotá 16°C) y focos de contaminación (Barranquilla 30 µg/m³ de PM₂.₅ vs. Leticia 6 µg/m³). El índice difuso superó métodos tradicionales (Köppen, Thornthwaite) al capturar interacciones no lineales, mostrando reducciones del 15% en rendimientos agrícolas en zonas con alto NO₂ e identificando umbrales de vulnerabilidad para brotes de roya en café (>80% humedad) y estrés térmico urbano (85% HR = 41°C de sensación térmica). La estructura adaptativa del modelo abordó efectivamente la heterogeneidad climática colombiana superando limitaciones de clasificaciones rígidas, proporcionando una herramienta robusta para evaluación de riesgos climáticos bajo escenarios de cambio antropogénico, aunque futuros trabajos deberían incorporar datos de contaminación de mayor resolución para reducir el 15% de incertidumbre en zonas industriales.