[ca] Aquest estudi investiga els processos hidrològics de la conca del riu Magdalena a Colòmbia, examinant la interacció entre els impulsors climàtics i els induïts pel ser humà. L'estudi examina tres factors principals: la influència de les operacions dels embassaments, les conseqüències del canvi climàtic i la seva interacció amb els pantans aigües avall. Inicialment, l'estudi examina els efectes de molts factors en el flux d'aigua aigües avall del riu Magdalena. Determina que els esdeveniments de El Niño Oscil·lació del Sud (ENOS) són una força natural que influeix en el clima, mentre que l'evaporació de la xarxa d'embassaments és un factor causat pel ser humà. Els resultats suggereixen un declivi en el cabal mitjà, el volum i el cabal màxim, juntament amb un augment en l'evaporació i el cabal mínim, especialment durant episodis de ENOS positius. La recerca examina el vincle hidrològic entre el riu Magdalena i el pantà Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) tractant tot el pantà com una única entitat. Aquest anàlisi identifica rangs de llindars específics on el flux des del riu Magdalena cap al CGSM es torna incert. S'hi enfatitza la sensibilitat dels hàbitats aigües avall, especialment les zones humides, als canvis en els aportacions de flux. L'estudi utilitza models de xarxes neuronals LSTM per estimar els patrons de flux del riu a l'estació de mesurament de Calamar. Els models mostren un alt nivell de precisió en la predicció del flux del riu. No obstant això, apareixen discrepàncies entre els models que es basen únicament en dades de estacions de mesurament i aquells que integren dades d'evaporació d'embassaments. A més, l'estudi avalua la influència de l'augment de les temperatures en les prediccions del flux del riu, descobrint una clara correlació entre l'augment de temperatura i les taxes d'evaporació, amb conseqüències significatives per a les prediccions hidrològiques. En última instància, aquesta investigació proporciona una visió del complex entramat entre les activitats humanes i les influències relacionades amb el clima en la hidrologia de la conca del riu Magdalena. L'estudi examina les dificultats i conseqüències d'incorporar aspectes relacionats amb el clima en la modelització hidrològica. El seu objectiu és contribuir a l'avanç d'estratègies de gestió de recursos hídrics adaptatius, específicament en la reducció dels efectes negatius en els ecosistemes de zones humides aigües avall.

[en] This study offers a comprehensive understanding of the hydrological dynamics of the Magdalena River (MR) basin, located in Colombia. Multiple elements that affect streamflow were analyzed, such as climate-forcing drivers and human-induced ones, to understand the complex interactions that shape the region's hydrology. Firstly, the influence of many factors on the flow of water downstream of the Magdalena River was studied. The research identified El Niño southern oscillation (ENSO) episodes as crucial climate-forcing drivers and human-induced modifications such as reservoir evaporation. The complex nature of streamflow changes over time was highlighted by showing the variations in the average, volume, and maximum streamflow, as well as oscillations in evaporation and minimum streamflow, especially during positive ENSO episodes. These findings offer important insights into the changing hydrological regime of the MR basin, emphasizing the complex combination of elements that influence its flow patterns throughout time. Moreover, the study explored the hydrological connection between the MR and the Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) wetland, revealing the interdependence of these two ecosystems. For this, the study explores the vulnerability of downstream habitats, especially wetlands, to changes in streamflow inputs by taking a broad approach that views the entire wetland as a unified unit. It identified crucial threshold ranges where the inflow from the Magdalena River to the CGSM becomes uncertain. This analysis highlights the urgent need to understand the interactions between water flow and wetland ecosystems and their significant impact. Furthermore, the present research utilizes Long Short-Term Memory (LSTM) neural network models to predict streamflow changes at the Calamar gauging station. The goal was to improve the precision of streamflow predictions by combining data from several gauging stations and reservoir evaporation records. Finally, this study can help enhance the comprehension of the intricate hydrological processes in the MR basin, revealing the interconnected effects of climate fluctuations, human actions, and ecosystem dynamics. In this context, this research sets the foundation for creating well-informed water resource management strategies in Colombia that protect wetland ecosystems' ecological health and adaptability in the face of ongoing environmental changes.