The Andes mountain range divides Colombia into various climatic regions over the country, as the Andean, Caribbean, Pacific, Amazon, and Orinoco regions. Given this scenario, knowing the current change in total precipitation and their extremes values are relevant. In this study, the main goal is to assess the spatio-temporal trends of heavy and intense rainfall at a seasonal scale during the last 38 years (1981–2018) using the trend empirical orthogonal function (TEOF). An increase in maximum precipitation during five consecutive days (RX5day), Simple daily intensity index (SDII), and the number of days with precipitation above 20 mm (R20mm) and 30 mm (R30mm) during December–February and March–May was observed in most of the Colombian territory, except for the Amazon region for RX5day. A decrease in total rainfall in June–August was observed in the Andean, the Caribbean, and southern Pacific regions, while, in the northern Pacific, it increased, consistent with the trend patterns of RX5day, SDII, and R20mm. During September–November, there was a reduction in rainfall in the Amazon region and the South Pacific, and an increase in RX5day, SDII, R20mm, and R30mm in the Andean, the Caribbean, and North Pacific regions. The TEOF showed more pronounced spatial trend patterns than those obtained with the traditional Mann–Kendall test. The findings offer a better understanding of the climate extremes impacts in tropical latitudes and help planners to implement measures against the future effects of climate change.

O uso de modelagem matemática para simulação de sistemas ambientais proporciona um tratamento realístico das interações ocorridas nesses conjuntos. Porém, para obter resultados que representem de forma satisfatória tais modelos, faz-se necessário o uso de ferramentas matemáticas mais robustas, como as equações diferenciais ordinárias que podem ser implementadas em softwares específicos para esse tipo de estudo, tendo em vista que nem sempre a solução analítica é possível para a resolução de certos problemas. O software de modelagem Stella possibilita a realização dessas implementações para simular cenários futuros e pareceres do ponto de vista de previsibilidade. Nosso objetivo é mostrar o uso do software Stella para a realização de simulações usando equações diferenciais para representar modelos populacionais e assim interpretar os resultados obtidos através de saídas gráficas e em tabelas. A primeira etapa do projeto consiste no estudo de equações diferenciais exponenciais, através de suas respectivas soluções analíticas e em seguida, as mesmas são implementadas no software Stella e comparadas. Essas equações servirão para a criação de modelos ambientais práticos. A partir dos objetivos e do planejamento traçado, acredita-se que a Equação Diferencial Exponencial foi implementada com sucesso no software Stella 8 e pode ser usada na simulação de crescimento e decrescimento populacional com dados iniciais fictícios e reais como, por exemplo, a estimativa da população para a cidade de Manaus para o ano de 2020, bem como a plotagem e análise gráfica. Outro exemplo de dinâmica populacional que também pode ser implementada no Stella é o modelo Presa-Predador de lotka-volterra. O modelo de produtividade dos ecossistemas, Ciclo do Carbono, o tempo de residência da Biomassa de folhas, galhos e raízes em florestas e campos, e Sistemas Climáticos e Hidrológicos também podem ser simulados em trabalhos futuros através do Stella.