El objetivo de esta investigación fue proponer una estrategia basada en el diseño e implementación de un sistema de alerta temprana (SAT) para eventos climáticos extremos. Este proyecto tuvo las siguientes fases: capacitación para actores municipales y regionales, diagnóstico técnico preliminar de las áreas de estudio, red de monitoreo y pronósticos meteorológicos utilizando modelos numéricos WRF y GFS. Este SAT es el resultado del Macro-proyecto SAT para Eventos Climáticos en las cuencas del río Pamplonita y Zulia en el norte de Santander (SATC), ejecutado por la Universidad de Pamplona y financiado por la Unidad Nacional de Gestión del Riesgo (UNGRD) y La Agencia de Cooperación Alemana (GIZ). La investigación concluyó que la aplicación de una estrategia de reducción del riesgo de desastres a través de un SAT para eventos climáticos extremos es una herramienta e instrumento importante para la planificación de la gestión del riesgo porque ayuda a anticipar desastres y, en consecuencia, a preservar vidas.

Este proyecto evalúa el riesgo de falla del suministro de agua para el sector agrícola en condiciones de cambio climático mediante la implementación de modelos hidrológicos que apoyan la toma de decisiones para satisfacer las demandas de consumo en tiempos de escasez. Este proyecto se desarrolló a través de una metodología que utiliza herramientas de modelado hidrológico como el software HydroBID y los modelos de gestión de recursos hídricos SIMGES y SIMRISK de AQUATOOL DSS. Las series de caudales para un escenario futuro se obtuvieron para diferentes escenarios de cambio climático a partir de un Modelo Climático Global (GCM) y el Experimento Regional Coordinado de Reducción del Clima (CORDEX) reduciendo la escala de los resultados de la escala global a la escala de cuenca utilizando un método estadístico basado en la teoría del caos. Estas proyecciones muestran que, en condiciones de cambio climático, el sector agrícola de la cuenca del Balsillas no sufrirá impactos significativos ya que podrá satisfacer la mayoría de los puntos de demanda.