Olas de calor

Este capítulo sigue el molde de siete puntos (Molde de capítulo de amenaza). Es el que mejor ilustra la diferencia entre un marco hecho para Europa y una ciudad tropical: las definiciones de ola de calor de CLIMAAX dependen de percentiles climatológicos y de umbrales regionales, y en Colombia no hay una definición oficial adoptada en las fuentes revisadas.

1. Fenómeno¶

Una ola de calor se define por una temperatura máxima y mínima diaria que supera un umbral durante un tiempo mínimo. Las metodologías usan definiciones distintas CLIMAAX Consortium, 2025. El impacto más claro es el sobrecalentamiento de las áreas urbanas: reduce el confort y amenaza la salud, sobre todo de poblaciones vulnerables, y acompaña a la sequía y a la escasez de agua CLIMAAX Consortium, 2025.

CCDR-tools añade que la incomodidad térmica aumenta cuando el calor se asocia con humedad alta, que el estrés térmico puede causar deterioro a largo plazo y reducir la productividad y los ingresos, y que los eventos extremos aumentan la morbilidad y la mortalidad GFDRR and World Bank, 2025. La respuesta individual al calor varía con la condición médica, el estado físico, el peso, la edad y la situación económica GFDRR and World Bank, 2025.

Variable de intensidad. Temperatura máxima y mínima, o un índice que combine calor y humedad. CCDR-tools lista dos: la temperatura de globo y bulbo húmedo (WBGT), que considera la carga de trabajo y el efecto sobre la salud, y el Índice Universal de Clima Térmico (UTCI), más físico y que también cubre el estrés por frío GFDRR and World Bank, 2025.

Calor en ciudades tropicales¶

Como criterio de método, en una ciudad tropical se debe distinguir entre ola de calor (anomalía respecto del clima local) y calor persistente propio del clima. La hoja de vigilancia muestra interés en Colombia por el calor extremo urbano y por sus efectos en salud; se ve en los dos estudios de abajo.

Un caso con datos reales confirma el criterio. En la estación del IDEAM del aeropuerto de Cartagena (2019–2026), la temperatura mínima diaria supera 24 °C en 92 % de los días, de modo que un umbral nocturno absoluto de ese valor no separa nada: la definición «Tmáx ≥ 35 °C y Tmín ≥ 24 °C» equivale en la práctica a «Tmáx ≥ 35 °C», que ocurre en 3,8 % de los días Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026. En un clima cálido todo el año, el umbral debe salir de la distribución local (por ejemplo, un percentil por día del año).

Definición según los HIPs de UNDRR¶

Los perfiles de información de amenazas (Perfiles de información de amenazas (HIPs) de UNDRR) que corresponden a este capítulo son:

Fuente: UNDRR & ISC, 2025.

Qué se incluye y por qué.

• Se incluye. La definición deja los umbrales a la climatología local, lo que respalda el criterio del capítulo: para una ciudad colombiana el umbral debe fijarse con datos locales y no copiarse de Europa.

• Distinguir ola de calor y calor persistente. El perfil habla de un período «inusual» según el clima local; es coherente con la distinción que hace el capítulo entre anomalía y clima cálido normal.

• No se incluye la ola de calor marina (MH0708, IPCC 2019: temperatura superficial del mar extrema que persiste de días a meses), aunque puede ser relevante para los ecosistemas del Caribe; queda como tema por considerar.

• Cascadas. Los HIPs registran la ola de calor como causa de sequía e incendios UNDRR & ISC, 2025.

2. Amenaza¶

Definiciones de ola de calor¶

CLIMAAX ofrece dos metodologías de amenaza, que difieren en datos de entrada, umbrales y algoritmo CLIMAAX Consortium, 2025. A ellas se suma el percentil local del ETCCDI, que se usa en el Caribe colombiano:

El método de percentil local es el que mejor se adapta a un clima sin estación caliente definida, porque no exige copiar un umbral de otra región. Los dos métodos de CLIMAAX usan proyecciones EURO-CORDEX con resolución de 12 × 12 km, que no tienen en cuenta la isla de calor urbana y por eso no sirven para evaluar el riesgo dentro de las ciudades CLIMAAX Consortium, 2025.

Compuestos¶

El calor extremo se combina con sequía. En la cuenca del Orinoco, un estudio de extremos secos y cálidos compuestos analiza sus implicaciones para los incendios Arias et al., 2025. Ver Incendios forestales.

3. Exposición¶

La exposición a calor se mide con la temperatura de superficie. En el flujo de riesgo local de CLIMAAX, la exposición proviene de la temperatura de superficie terrestre de Landsat 8 (30 × 30 m, periodo 2013–2021, cada 16 días), con la limitación de datos faltantes los días nublados CLIMAAX Consortium, 2025. En una ciudad andina o amazónica, la nubosidad frecuente es un problema práctico para esta fuente.

En Cartagena, un compuesto de siete años de escenas Landsat 8 y 9 (228 escenas, 168 fechas válidas por píxel en la mediana) con la cobertura de ESA WorldCover mostró que la superficie construida tiene una LST de las 10:30 de la mañana de 44,5 °C en la mediana, frente a 36,9 °C de las zonas arboladas: +6,1 °C en la media y +3,9 °C en el percentil 90 sobre una referencia vegetada no urbana. A escala de 300 m, cada 10 % más de superficie construida se asocia con +0,71 °C en la LST media y cada 10 % más de arbolado con −0,68 °C en el percentil 90 Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026.

4. Vulnerabilidad¶

La vulnerabilidad se representa con los grupos de población vulnerable: personas mayores de 65 años y menores de 5, con datos WorldPop de 100 × 100 m para 2020 CLIMAAX Consortium, 2025. Es una aproximación gruesa; el censo del DANE permite una mejor para Colombia. Una advertencia práctica: las estructuras por edad y sexo de WorldPop pesan unos 0,5 GB por grupo de edad para Colombia y el servidor no admite descargas parciales, de modo que en el caso de Cartagena no se usaron y la vulnerabilidad por edad quedó pendiente del censo por manzana Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026.

La evidencia en salud pública recogida en una revisión narrativa colombiana indica que las mujeres embarazadas tienen mayor riesgo de parto prematuro con altas temperaturas, y que adultos y niños pueden tener mayor riesgo de deshidratación. La revisión plantea la necesidad de un sistema de alerta temprana como política de salud pública Salazar-Ceballos & Álvarez-Miño, 2025.

5. Riesgo¶

CLIMAAX usa una matriz de riesgo 10 + 10 que cruza exposición (diez clases de temperatura de superficie) y vulnerabilidad (diez intervalos de población vulnerable). Las clases van de «muy bajo», con menos de 20–25 °C, a «muy alto», con más de 55 °C, y se pueden cambiar según el área CLIMAAX Consortium, 2025. El nivel de riesgo es relativo al área elegida: solo refleja diferencias entre las zonas analizadas CLIMAAX Consortium, 2025. El caso de Cartagena adaptó la matriz a rangos percentiles de amenaza (LST), exposición (población por celda de 100 m) y una vulnerabilidad parcial, y probó que la clasificación es estable ante la fórmula: cinco variantes mantuvieron una correlación de Spearman de 0,93 o más con la base Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026.

Un estudio de la hoja sobre el efecto de los bosques urbanos en la exposición al calor extremo en una ciudad tropical vulnerable (Bogotá, ID 644) queda por leer Giraldo-Charria et al., 2025.

6. Clima¶

El calor es muy sensible al clima. CCDR-tools anticipa que el aumento de temperatura agravará las consecuencias del estrés térmico sobre la salud y la producción agrícola, en particular en países tropicales con baja capacidad de adaptación GFDRR and World Bank, 2025. Para la ola de calor de diciembre de 2022 en el sur de Sudamérica, un estudio de atribución concluye, por su título, que fue 60 veces más probable por el cambio climático Rivera et al., 2023; es una región distinta de Colombia, y se cita como ejemplo de método de atribución.

CLIMAAX compara los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 para un periodo de referencia (1971–2000) y tres periodos futuros CLIMAAX Consortium, 2025; ver Escenarios climáticos y cambio de la amenaza.

Con cinco modelos de NEX-GDDP-CMIP6, el porcentaje de días con Tmáx sobre el percentil 90 de 1985–2014 en la celda del aeropuerto de Cartagena pasa de 10 % a una mediana de 50 % hacia 2061–2080 bajo SSP2-4.5, 63 % bajo SSP3-7.0 y 78 % bajo SSP5-8.5; los días con Tmáx ≥ 35 °C, anclados a la estación, pasan de unos 14 al año a 95, 153 y 189 respectivamente Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026. Esas cifras describen una celda de 25 km, no diferencias entre barrios.

7. Datos y medidas¶

Datos¶

Incertidumbres¶

• Datos de proyección a 12 km sin efecto de isla de calor CLIMAAX Consortium, 2025.

• La temperatura de superficie no es la temperatura del aire que determina el estrés fisiológico.

• Falta una definición de ola de calor para Colombia; el percentil local es una alternativa defendible, pero no oficial.

• Las proyecciones de un solo punto heredan un sesgo del modelo respecto de la estación (en Cartagena, de 0,2 a 0,8 °C en la mediana de la Tmáx y de 0,8 a 1,2 °C en el percentil 90), que el umbral relativo evita y el absoluto solo corrige anclando a la estación Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026.

• Con pocos años de estación, la referencia absoluta hereda la variabilidad interanual (de 3 a 21 días al año con Tmáx ≥ 35 °C en Cartagena).

Medidas según la Ley 1523¶

Caso aplicado: Cartagena (CRC002)¶

El cuaderno CRC002 Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD, 2026 aplica este capítulo a Cartagena de Indias con datos abiertos reales: la estación del IDEAM del aeropuerto, cinco modelos de NEX-GDDP-CMIP6 bajo SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5, Landsat 8 y 9, WorldCover, WorldPop y OpenStreetMap. Su primera versión usaba datos sintéticos; la auditoría que dio origen a la segunda versión dejó cuatro lecciones de método que valen para cualquier ciudad tropical.

Resultados de referencia (celda de 25 km del aeropuerto; mediana de cinco modelos):

En un clima sin estación caliente definida, la «ola de calor» pasa a ser la condición típica hacia fin de siglo en el escenario más cálido: el percentil de 1985–2014 sigue sirviendo para medir el cambio, pero deja de describir un evento excepcional. Para el nivel intraurbano, la superficie construida de Cartagena es 6,1 °C más caliente en la media (3,9 °C en el percentil 90) que una referencia vegetada, y el Humidex máximo diario observado supera 45 (categoría «peligroso» de Environment Canada, por verificar contra el original Masterton & Richardson, 1979) en 46 % de los días. El caso deja pendientes la vulnerabilidad por edad y condiciones sociales, la función de impacto y las proyecciones de humedad.

Síntesis de evidencia¶

• Salazar-Ceballos & Álvarez-Miño (2025) propone, en Colombia, un sistema de alerta temprana para altas temperaturas y olas de calor como política de salud pública. Se lee aquí solo el título y el inicio del documento, que es una versión anticipada sin edición final.

• Bustos Usta et al. (2024) analiza 30 años de temperatura superficial diaria y proyecciones de 19 modelos CMIP6 para las olas de calor marinas en el Caribe, un fenómeno poco estudiado; en 1983–2012 hubo tendencias significativas de la frecuencia (1,32 eventos por década y nodo).

• Esteban-Cantillo et al. (2024) analiza siete estaciones (década de 1960 a 2020) y proyecciones CMIP6 de 2071 a 2100 para las islas de San Andrés, Providencia y Santa Catalina; según el resumen, las olas de calor se triplicaron en frecuencia y duplicaron su duración máxima desde finales de los años ochenta, y los días calurosos aumentan entre 60 % y 89 % hacia fin de siglo en los cuatro escenarios SSP evaluados. Definen la ola de calor con el percentil 90 de la temperatura máxima. (Cifras del resumen, por verificar contra el texto completo.)

• Avila-Diaz et al. (2023) evalúa modelos de alta resolución con los índices del ETCCDI para América Latina y el Caribe entre 1981 y 2014 y proyecta cambios de 2021 a 2050 bajo SSP5-8.5; según el resumen, no hay evidencia clara de que una mayor resolución mejore el desempeño en los extremos y hay consenso en el aumento de los extremos de temperatura.

Lectura conjunta. La evidencia nacional sobre olas de calor es escasa (confianza baja), por lo que el capítulo sigue siendo provisional. Las olas de calor marinas del Caribe se suman como una variante a considerar para ciudades costeras.

Pendiente¶

• Leer Giraldo-Charria et al., 2025 y Rivera et al., 2023 completos.

• Probar el percentil local de ola de calor en otras ciudades colombianas y con series más largas del IDEAM (la de Cartagena empieza en 2019).

• Incorporar los datos sociales por manzana del censo DANE 2018 para la vulnerabilidad al calor, que el caso de Cartagena dejó pendiente.

• Buscar o construir una función de impacto del calor (mortalidad o atención en salud) validada para Colombia; sin ella no se calcula la pérdida anual esperada.

• Buscar literatura de isla de calor urbana en Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla.

Bibliografía recomendada¶

Lista de los 8 registros de la hoja de vigilancia científica (pestaña Vigilancia_CTeI, columna AMENAZA_ESPECIFICA = «Ola de calor»), en formato APA 7 con metadatos de Crossref. Son lecturas recomendadas: no están verificadas contra el texto completo ni se usan como evidencia hasta que se citen en el capítulo. Las entradas sin DOI carecen de autores en la hoja.

• Arias, P. A., Fernández-Berrío, A., Bedoya-Pineda, V., Acevedo-Ortiz, M. Y., & Martínez, J. A. (2025). Compound dry and hot extremes and their implications for fire activity over the Orinoco River Basin in northern South America. Climate Dynamics, 63(4), 175. Arias et al. (2025)

• Bustos Usta, D. F., Torres Parra, R. R., Rodríguez-López, L., Castillo Alvarez, M., & Bourrel, L. (2024). Observation and Projection of Marine Heatwaves in the Caribbean Sea from CMIP6 Models. Remote Sensing, 16(13), 2357. Bustos Usta et al. (2024)

• Cuartas, J., Narea, M., Ahun, M., & Vergunst, F. (2026). Prenatal and Early Childhood Ambient Heat Exposure and Developmental Outcomes: A Systematic Review. Clinical Child and Family Psychology Review, 29(3), 493-505. Cuartas et al. (2026)

• Giraldo-Charria, D. L., Escobedo, F. J., Clerici, N., & Quesada, B. (2025). Urban forests mitigate extreme heat exposure in a vulnerable tropical city. Urban Climate, 59, 102311. Giraldo-Charria et al. (2025)

• Palacios-Gutiérrez, A., Valencia-Delfa, J. L., & Villeta, M. (2025). Identification of extreme temperature and precipitation patterns in Spain based on multiscale analysis of time series. Natural Hazards, 121(7), 7991-8009. Palacios-Gutiérrez et al. (2025)

• Rivera, J. A., Arias, P. A., Sörensson, A. A., Zachariah, M., Barnes, C., Philip, S., Kew, S., Vautard, R., Koren, G., Pinto, I., Vahlberg, M., Singh, R., Raju, E., Li, S., Yang, W., Vecchi, G. A., Harrington, L. J., & Otto, F. E. L. (2023). 2022 early-summer heatwave in Southern South America: 60 times more likely due to climate change. Climatic Change, 176(8), 102. Rivera et al. (2023)

• Salazar-Ceballos, A., & Álvarez-Miño, L. (2025). Sistema de alerta temprana para altas temperaturas y olas de calor: la necesidad de una política de salud pública en Colombia. Biomédica, 45(Sp. 2), 7-16. Salazar-Ceballos & Álvarez-Miño (2025)

• Zhou, W., Melack, J. M., MacIntyre, S., Amaral, J. H. F., & Barbosa, P. M. (2026). Conditions leading to exceptionally high temperatures in shallow tropical lakes. Limnology and Oceanography, 71(6), e70415. Zhou et al. (2026)