Proyecto Aplicado
Johan Sebastian Bolivar Sora y Jesus Gallardo
2023-11-01
Procesamiento de la Base de Datos
A continuacion se presentan algunas librerias necesarias para el procesamiento de la base de datos.
Es importante que lector que no esta relacionado con tema entienda las variables que estan en estudio, por lo que la siguiente tabla muestra la descripcion de cada variable:
## Warning: package 'DT' was built under R version 4.2.3## New names:
## • `` -> `...3`En primer lugar determinamos el tamaño de la base de datos:
## [1] 44 31La base de datos cuenta con 44 filas y 31 columnas o variables.
Se revisa que tipo de dato es cada variable con la que cuenta la base de datos:
## tibble [44 × 31] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ID : num [1:44] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Tipologia : chr [1:44] "Oficinas" "Retail" "Retail" "Residencial" ...
## $ Ciudad : chr [1:44] "Bogota" "Bogota" "Bogota" "Bogota" ...
## $ Zona_Climatica : chr [1:44] "4C" "4C" "4C" "4C" ...
## $ Certificacion : chr [1:44] "LEED v2009 C&S Development" "LEED v4 ID+C:Retail" "LEED V2009:Retail" "LEED V2009: NC" ...
## $ m2_Tot : num [1:44] 22065 3871 7771 9265 88091 ...
## $ m2_Acon : num [1:44] 13774 3871 7771 5509 59345 ...
## $ %_WWR : num [1:44] 38.8 15.5 7.1 58.5 13.3 11.5 40.3 5.1 39.5 8.2 ...
## $ m2_Cub : num [1:44] 2992 1794 6914 1181 28419 ...
## $ Altura : num [1:44] 20 12 12 42 14 8 12 8 84 4 ...
## $ m2_Ancho : num [1:44] 48.9 139.1 77.3 30.9 167 ...
## $ Esbelt : num [1:44] 0.409 0.0863 0.1552 1.3597 0.0838 ...
## $ 0°_Norte : num [1:44] 297 314 293 52 0 17 318 318 288 49 ...
## $ Fach_Ori : num [1:44] 2308.83 5.85 971.12 741.5 4126.1 ...
## $ Fach_Occi : num [1:44] 2317 382 971 709 4126 ...
## $ Vent_Ori : num [1:44] 2317 0 0 474 214 ...
## $ Vent_Occ : num [1:44] 1149.1 90.4 240.7 378.3 490.2 ...
## $ U_Va_Ext : num [1:44] 2.43 2.1 1.47 0.29 1.76 0.06 0.26 2.27 1.93 3.11 ...
## $ U_Val_Cub : num [1:44] 5.65 4.03 1.64 4.3 0.44 0.37 0.39 0.68 1.98 NA ...
## $ Refl_Mur : num [1:44] 0.55 0.3 0.3 0.55 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 ...
## $ Refl_Cub : num [1:44] 0.55 0.3 0.3 0.55 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 ...
## $ U_Va_Vid : num [1:44] 6.35 5.1 5.72 1.64 1.78 5.84 2.55 5.9 4.87 5.78 ...
## $ SHGC_Vid : num [1:44] 0.6 0.47 0.53 0.31 0.45 0.48 0.24 0.81 0.68 0.81 ...
## $ VLT_Vid : num [1:44] 0.76 0.76 0.76 0.62 0.67 0.71 0.51 0.76 0.76 0.76 ...
## $ Aire_acondicionado: chr [1:44] "Ventilacion natural" "Unidades minisplit" "Unidades de expansion directa y minisplits" "Unidades fancoil con agua enfriada y unidades de suministro de outdoorair" ...
## $ Cons_Pro : num [1:44] 1885433 252891 673946 667249 14074621 ...
## $ Cons_Bas : num [1:44] 2070940 444999 890350 831584 16369954 ...
## $ E_Renov : num [1:44] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ EUI_Prop : num [1:44] 85.4 65.3 86.7 72 159.8 ...
## $ EUI_Base : num [1:44] 93.9 115 114.6 89.8 185.8 ...
## $ %_Ahorro : num [1:44] 0.0896 0.4317 0.2431 0.1976 0.1402 ...En su mayoria las variables son cuantitativas. Para realizar un mejor analisis se separaran las variables cuantitativas de las variables cualitativas ya que estas llevan un analisis diferente.
Por otro lado se realiza un resumen estadistico de las variables cuantitativas:
#Analisis general de las variables
- Hay proyectos que no tienen área acondicionada, esto quiere decir que utilizan ventilacion natural como metodo de acondicionamiento.
- En promedio los edificios estudiados tienen 37% de WWR, lo cual es relativamente alto. Esto puede a deberser a que muchos de los edificios pueden ser comerciales o de oficinas.
- Existen proyectos que tienen 0 m2 de area de cubierta, esto se debe a que algunos proyectos se encuentran en los pisos intermedios de los edificios.
- El 75% de los proyectos se consideran esbeltos.
- En promedio los proyectos se orientan a 167.7° respecto al norte.
- La reflectancia de muros y cubiertas es similar en los dos casos con un valor medio de 0.3, lo cual es un valor de reflectancia bajo.
- Los muros y cubiertas tienen un U-Value de alrededor de 1.5 W/m2-K lo cual es bueno para proyectos que usan aire acondicionado.
- El vidrio promedio tiene un U-Value de 4.3 W/m2-K, SHGC de 0.5 y VLT 0.6, lo que quiere decir que es reduce un 50% de la radiación y un 40% de la luz, lo que se considera opaco.
- La mayoria de los proyectos no cuenta con generación de energia por fuentes alternativas
- Los proyectos en promedio ahoran un 24%.
Analisis Univariado
- El 75% de los proyectos son de oficinas y retail. Esto se debe a que este tipo de proyectos normalmente cuenta con un mayor capital que las otras tipologías de proyectos. Al tener mayor capital, los proyectos constructivos pueden adquirir más servicios, tales como el optar por una certificación sostenible y así tener un modelo energético.
- El 55% de los proyectos se centran en Bogotá puesto que es la capital y esta un crecimiento mayor de proyectos constructivos, seguido de Medellín con un 13.6% que es otra ciudad principal del Colombia.
- Existe un proyecto ubicado en Quito, esto no interferira en los datos puesto que es un clima que puede encontrarse en Colombia.
- Los climas para los modelos enérgeticos van de 1A a la 4C, los climas como 3A,3C y 4C suelen utilizarse para Bogotá y climas frios, esto puede explicar que sean los mas predominantes con un 65.9%. 2A Suele utilizarse para climas calidos- templados como lo es Medellin (Según ASHRAE).
- Es importante entender que la zona climatica para cada ciudad puede tener distintos valores, ya que esto depende del criterio de la persona encargada de realizar el modelo.
Luego de realizar el analisis se puede concluir que la mayor parte de las certificaciones estan concentradas en Bogota:54.55%, Medellin: 13.64%, Barranquilla: 6.82% y Cali: 4.55% el 20.43% restante se encuentra distribuido en iguales proporciones en las otras 9 ciudades.
Segun el tipo de edificaciones la distribucion de certificaciones esta concentrado en mayor proporcion en Oficinas:40.91 % y Retail: 34.09%, el 25% restante corresponden a edificaciones de tipo Residencial: 9.09%, Healthcare: 6.82%, Universidad : 4.55%, Hotel: 2.27% y Biblioteca: 2.27%
Segun el tipo de zona climatica la distribucion de certificaciones esta concentrado en mayor proporcion en 3C: 43.18 %, 2A: 18.18% y 4C: 15.91%, estas zonas representan el 77.27% de las zonas con certificacion, el 22.73% restante se distribuye en las zonas 1A, 3A, 1B y 2B con 9.09 %, 6.82 %, 4.55 % y 2.27% respectivamente.
Los tipos de certificaciones mas significativas son LEED v4 BD+C:NC : 29.55%, LEED v2009 C&S Development : 20.45%, LEED v4 ID+C:Commercial interiors : 15.91% y LEED v4 BD+C:Core and Shell : 11.36% representando un 77.27%, valor que es igual a la distribucion de zonas climaticas lo que podria significar que estas variables podrian estar directamente relacionadas, se recomienda complementar el analisis para definir si en realidad existe una correlacion entre estas.
En cuanto a la variable E_Renov que representa los kWh producidos anualmente por paneles fotovoltaicos, se puede afirmar que esta variable no es significativa ya que el 93.18% registra 0 kwh.
Analisis Bivariado
Luego de realizar el analisis de la base de datos en funcion de la variable ciudades se puede determinar:
Variable Tipologia x Ciudad
En la ciudad de bogota las Oficinas son el tipo de edificacion mas certificada con un 58.33%, las categorias Retail y Residencial son las que le siguen en porcentage de certificaciones con 16.67% y 12.50% respectivamente para el total de muestras en esta ciudad.
La ciudad de medellin, segunda en el ranking de ciudades, el tipo de edificacion con mayor porcentaje de certificacion es Retail con 50%, el porcentaje restante se distribuye de manera equitativa en las categorias Healthcare, Oficinas y Residencial, esto para el total de muestras en esta ciudad.
En barranquilla tercera en el ranking las certificaciones se distribuyen de manera equitativa en 33.33% en las categorias Biblioteca, Oficinas y Retail.
de manera general la categoria Retail esta al menos 1 vez en la mayoria de las ciudades y en Bogota y Medellin 4 y 3 veces respectivamente lo que explicaria por que esta variable es una de las de mayor frecuencia en toda la base de datos.
Variable Zona Climatica x Ciudad
En la ciudad de Bogota se concentra el mayor numero de certificaciones con clasificacion 3C con 70.83% de todas las clasificaciones de zonas climaticas en esta ciudad, seguido de la clase 4C con 20.83%.
Medellin concentra el 83.33% de lascertificaciones en zonas climaticas de clase 2A.
Los valores obtenidos en este analisis representan en el caso de la clasificacion 3C en Bogota el 89.47% de esta clasificacion en toda la base de datos y para la clase 2A en Medellin esta representa el 62.5% de esta zona climatica en toda la base de datos, es importante tener encuenta que la asignacion de clase es un criterio asignado por el certificador por lo que seria de gran importancia determinar si la asignacion de clases presenta algun tipo de sesgo.
Variable Certificacion x Ciudad
En la ciudad de Bogota la certificacion mas significativa es la LEED v4 BD+C:NC con 25% del total de las certificaciones emitidas en esta ciudad, adicionalmente las certificaciones LEED v4 ID+C:Commercial interiors y LEED v2009 C&S Development fueron otrogadas en un 20.83% y 16.67% respectivamente.
En Medellin la certificacion LEED v2009 C&S Development fue otrogada en un 33.33% al igual que LEED v4 BD+C:NC, el 33.33% restante esta distribuido de manera equitativa en las certificaciones LEED v4 ID+C:Commercial interiors y LEED v4 BD+C:Core and Shell
Para el caso de Barranquilla las certificaciones LEED V2009: NC, LEED v2009 C&S Development y LEED v4 BD+C:Core and Shell fueron otorgadas en equitativamente (33.33%) cada una.
Variable Tipologia (“Oficinas”, “Retail”) x ciudad
- tabla resumen de % de datos por tipologia
- tabla resumen de % de datos por ciudad
- tabla resumen de % de datos por certificacion
- Tabla de energia renovable
- Tabla resumen por ciudad-zona climatica
- Grafico Oficinas y retail por ciudad
Para dar un mayor entendimiento de los datos se realizara el análsis de ciertas variables. El análisis se presenta a continuación:
Area total
Resumen con datos atipicos Area total
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 79.1 2973.0 7770.7 30091.5 32820.2 236009.7 1##
## Coeficiente de variación (CV): 171.83 %Del Area total se puede observar que:
- Existe un rango bastante amplio entre las areas totales de los proyectos, van en un rango de 79.1 m2 (minimo) a 236,000 m2 (maximo). El 75% de los proyectos tienen un área total de, como máximo, 32,820.2 m². Entre los proyectos, seis de ellos presentan áreas totales atípicas, con valores que oscilan entre 77,996 m² y 236,000 m², tal como se evidencia en el diagrama de caja. Los proyectos atipicos son 1 Healthcare y 5 retail. Los proyectos estan ubicados de la siguiente manera: 2 en Bogotá, 1 Manizales. 1 Sincelejo, 1 Barranquilla y 1 en Medellin.La variabilidad del área total de los proyectos respecto a su media es muy alta, dado que el coeficiente de variación es del 171.83%, esto se es coherente con la mediana que resulta en 7770.7 m2 lo cual es un valor muy alejado de la media que es 30091.51 m2. El grafico de distribucion por lo tanto presenta un sesgo positivo que es lo que se evidencia en la grafica de densidad.
Omitiendo los datos atipicos:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 79.1 2425.3 6696.0 12794.0 12055.7 60629.9##
## Coeficiente de variación (CV): 123.48 %- Eliminando los 6 datos atipicos el coeficiente de variacion del area total se reduce a 124% lo que es una reduccion considerable. Sin embargo,el area de los proyectos continua presentando una variabilidad alta respecto a su media.
Area acondicionada
Resumen con datos atipicos Area acondicionada
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0 2464 5674 16442 21014 117706 1##
## Coeficiente de variación (CV): 150.89 %Del Area Acondicionada se puede observar que:
- Existe un rango bastante amplio entre las areas acondicionadas de los proyectos, van en un rango de 0 m2 (minimo ) a 117,706 m2 (maximo).El valor 0 de area acondicionada significa que es un proyecto que utiliza la Ventilacion natural como estrategia para garantizar confort. El 75% de los proyectos tienen un área acondicionada de, como máximo, 21,014 m². Entre los proyectos, 4 de ellos presentan áreas acondicionadas atípicas, con valores que oscilan entre 49,858.64 m² y 117,706 m², tal como se evidencia en el diagrama de caja. Los proyectos atipicos son todos retail. Los proyectos estan ubicados de la siguiente manera: 1 Manizales, 1 Sincelejo, 1 Bogota y 1 en Medellin.La variabilidad del área acondicionada de los proyectos respecto a su media es muy alta, dado que el coeficiente de variación es del 151%, esto se es coherente con la mediana que resulta en 5,674 m2 lo cual es un valor menor de la media que es 16442 m2. El grafico de distribucion por lo tanto presenta un sesgo positivo que es lo que se evidencia en la grafica de densidad.
Omitiendo los datos atipicos:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0 1858 5542 9869 15351 45459##
## Coeficiente de variación (CV): 113.29 %- Eliminando los 4 datos atipicos el coeficiente de variacion del area acondicionada se reduce a 113.3% lo que es una reduccion considerable. Sin embargo,el area acondicionada de los proyectos continua presentando una variabilidad alta respecto a su media.
Comparando los dos boxplot Area total y Area acondicionada con datos atipicos
basecuant_Sin_Atipicos = subset(basecuant, m2_Tot <= 49858.64 & m2_Acon <= 77996.0)Comparando los dos boxplot Sin Outliers Area total y Area acondicionada
Resumen sin datos atipicos Area total
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 79.1 2973.0 7770.7 30091.5 32820.2 236009.7 1##
## Coeficiente de variación (CV): 110.4 %Resumen sin datos atipicos Area acondicionada
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0 1468 5134 7255 7698 26040##
## Coeficiente de variación (CV): 107.16 %- Se puede observar que se tienen 4 datos atipicos en los dos boxplot. Sin embargo se puede observar que los limites para el area acondicionada van de 0 a 26040 m2, lo que se asocia a proyectos que utilizan la ventilacion natural como modo de acondicionamiento. Sus Coeficientes de variacion siguen siendo mayores al 100% por lo que son variables que tienen una dispercion bastante alta.
- Las graficas de los dos tipos de areas tienen un comportamiento similar. Esto puede ser debido a que un proyecto con mayor area total, tendra mayor area acondicionada.En el area total el grafico de frecuencia se observa que el area de los proyectos se concentra en un area menor a los 100,000 m2, mayor a esto se ven los picos que vendrian siendo los proyectos atipicos.En el area acondicionada se tiene un comportamiento similar, sin embargo el grafico de poligono de frecuencias muestra que los proyectos esta concentrados en areas menores que los 50,000 m2.
- El grafico de poligono de frecuencias sin datos atipicos muestra un comportamiendo que ya permite ver la viariacion entre el area acondicionada y el area total.Del grafico se puede observar que el area acondicionada y el area total son menores a 35,000 m2 cuando no existen datos atipicos.Sin embargo, para el area acomdicionada tenemos picos entre 25,000 m2 y 30,000 m2, pero para el area total se tienen pricos entre 25,000 m2 y los 35,000 m2. Se puede observar la concentracion de proyectos menos a 20,000 m2.
Consumo propuesto
Resumen con datos atipicos Consumo propuesto
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3168 251451 696626 3011522 1981405 19556455##
## Coeficiente de variación (CV): 173.78 %Del consumo propuesto se puede observar que:
- Existe un rango bastante amplio entre los consumos de los proyectos, van en un rango de 3,168.02 kWh (minimo ) a 19’556,455.05 kWh (maximo).El 75% de los proyectos tienen un consumo total de como máximo, 1’981,405 kWh. Entre los proyectos, 8 de ellos presentan consumos de propuesto atípicos, con valores que oscilan entre 5’895,710.70 kWh y 19’556,455.05 kWh, tal como se evidencia en el diagrama de caja. Los proyectos atipicos son todos retail y 1 Healthcare. Los proyectos estan ubicados de la siguiente manera: 1 Manizales,1 Barranquilla, 1 Sincelejo, 2 Bogota 1 Tunja y 2 en Medellin.La variabilidad del área acondicionada de los proyectos respecto a su media es muy alta, dado que el coeficiente de variación es del 174%, esto se es coherente con la mediana que resulta en 696,626 kWh lo cual es un valor menor de la media que es 3011522 kWh. El grafico de distribucion por lo tanto presenta un sesgo positivo que es lo que se evidencia en la grafica de densidad.
basecuant_Sin_Atipicos_2 = subset(basecuant, Cons_Pro <= 3438300)Omientiendo los datos atipicos:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3168 159986 456626 802352 1152146 3438300##
## Coeficiente de variación (CV): 109.71 %- Eliminando los 8 datos atipicos el coeficiente de variacion del consumo propuesto se reduce a 103.03% lo que es una reduccion considerable. Sin embargo,el consumo propuesto de los proyectos continua presentando una variabilidad alta respecto a su media.
Consumo Base
Resumen con datos atipicos Consumo Base
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3876 348608 935556 3847061 2623432 25102339##
## Coeficiente de variación (CV): 170.95 %Del consumo base se puede observar que:
- Existe un rango bastante amplio entre los consumos base de los proyectos, van en un rango de 3,875.97 kWh (minimo ) a 25’102,339.10 kWh (maximo).El 75% de los proyectos tienen un consumo base total de como máximo, 2’623,432 kWh. Entre los proyectos, 8 de ellos presentan consumos base atípicos, con valores que oscilan entre 7’017,293.70 kWh y 25’102,339.10 kWh, tal como se evidencia en el diagrama de caja. Los proyectos atipicos son todos retail y 1 Healthcare. Los proyectos estan ubicados de la siguiente manera: 1 Manizales,1 Barranquilla, 1 Sincelejo, 2 Bogota 1 Tunja y 2 en Medellin.La variabilidad del área acondicionada de los proyectos respecto a su media es muy alta, dado que el coeficiente de variación es del 171%, esto se es coherente con la mediana que resulta en 935,556 kWh lo cual es un valor menor de la media que es 3’847,061 kWh. El grafico de distribucion por lo tanto presenta un sesgo positivo que es lo que se evidencia en la grafica de densidad.
Omitiendo los datos atipicos:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3876 182568 590062 963152 1390893 4148900##
## Coeficiente de variación (CV): 104.2 %- Eliminando los 8 datos atipicos el coeficiente de variacion del consumo propuesto se reduce a 104.2%, lo cual es una reduccion considerable. Sin embargo, el consumo del modelo base de los proyectos continua presentando una variabilidad alta respecto a su media.
Comparando los dos boxplot Consumo propuesto y consumo base con datos atipicos
Comparando los dos boxplot sin Outliers Consumo propuesto y consumo base
Resumen sin datos atipicos Consumo Propuesto
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3168 251451 696626 3011522 1981405 19556455##
## Coeficiente de variación (CV): 106.91 %Resumen sin datos atipicos Consumo Base
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 10022 262338 822642 1100508 1609798 4811336##
## Coeficiente de variación (CV): 107.37 %Grafico de poligonos con datos atipicos Consumo Base y Consumo Propuesto
- Del grafico de frecuencia se puede obsevar que tanto el consumo del
propuesto como el consumo del base las frecuancias se concentran en
valores menores a los 500,000 kWh. Sin embargo, se puede nortar que el
pico de consumo propuesto deciende mas rapidamente que la del consumo
base y esta llega solo a tener valores valores maximo de 20’000,000 kWh.
La grafica de frecuencia del consumo base llega a tener consumos mayores
a 25’000,000 kWh.
Grafico de poligonos con datos atipicos Consumo Base y Consumo Propuesto
- En el grafico de poligonos de frecuencia omitiendo los datos atipicos se puede ver que se mantiene que el consumo base tiene picos en consumos mayores a 4’000,000 kWh teniendo los valores mayores. Esto es logico ya que el ahorro se obtiene de la comparacion entre consumo propuesto y consumo base por lo que el consumo base debe ser mayor para tener ahorros energeticos.
Relacion Ventana-pared o %WWR
Resumen con datos atipicos WWR
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.42 18.01 36.10 37.21 47.65 99.80 1##
## Coeficiente de variación (CV): 65.91 %Del %WWR observar que:
El rango de %WWR va de 0.42 (minimo ) a 99.8 (maximo). El 75% de los proyectos tienen un %WWR de, como máximo, 99.8%. Entre los proyectos, 1 de ellos presenta %WWR atípico con un valor de 99.8 tal como se evidencia en el diagrama de caja, este proyecto es de oficinas y esta ubicados en Bogota.La variabilidad del %WWR de los proyectos respecto a su media es alta, dado que el coeficiente de variación es del 66%, sin embargo, el valor de la mediana que resulta en 36.1 es un poco mas bajo de la media que es 37.21. El grafico de distribucion por lo tanto presenta un sesgo positivo que es lo que se evidencia en la grafica de densidad.
Resumen sin datos atipicos %WWR
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.42 18.01 36.00 34.15 46.20 84.06##
## Coeficiente de variación (CV): 60.45 %- Eliminando el dato atipico el coeficiente de variacion del %WWR se reduce a 60.45% lo que es una reduccion baja. Sin embargo, el sesgo cambio de ser positivo a negativo, ya que en este caso la mediana paso a ser mayor que la media.
- Del grafico de poligonos del %WWR sin datos atipicos se puede observar
que las frecuencias se concentran en por debajo del 50% y un proyecto
con el 0% de WWR. Esto puede estar relacionado a que proyectos con un
porcentaje de WWR puede salir muy costoso.
Bogota tiene clasificaciones climaticas como 2A, 3A, 3C y 4C. Esto es debido a que apartir del estandar ASHRAE 90.1 de 2016 se dio una clasificacion oficial del clima de Bogota y este es de 3A(Tibio-humedo), por lo que se asume que los modelos que no tienen esta clasificacion fueron hechos antes de 2016 y por esto la variacion en la zona climatica adecuada. La clasificacion climatica de Bogota que mas esta presente es la 3C con un 70.8% y la mas baja la de 2A y 3A con un 4.2%
Se asocia a que los climas de Manizales, Rionegro, son similares al de Bogota, por eso en el grafico de barras se ven de color naranja y la zona climatica es 3C.
Los climas 1A y 1B Muy caliente-humedo y Muy caliente-Seco Respectivamente se asocian a climas en la costa, por lo que Cali no deberia tener esta clasificacion.
La clasificacion 2A Caliente-Humedo Se asocia a Medellin,Cali y Palmira por lo que Bogotá no deberia ir en esta clasificación.