Introducción
En el Ômbito del ODS 11: Alcanzar que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles, la meta 11.5 dice: Dentro de 2030, reducir significativamente el número de muertes causadas por los desastres, incluidos los relacionados con el agua, y de personas afectadas por ellos, y reducir considerablemente las pérdidas económicas directas provocadas por los desastres en comparación del producto interno bruto mundial, haciendo especial énfasis en la protección de los pobres y las personas en situaciones de vulnerabilidad.
Siguiendo en el trabajo de búsqueda y evaluación de indicadores que midan los ODS a nivel municipal, como hemos visto en la nota técnica 6, una de las problemÔticas recurrentes en España es la de las inundaciones provocadas por lluvias torrenciales. Por eso, estamos investigando datos que nos puedan permitir diseñar una ratio para cuantificar de forma clara objetiva el posible perjuicio que el riesgo de inudación entraña.
Con dicha finalidad presentamos, en nuestra Nota tècnica 7, los datos estimados sobre zonas con riesgo de inundación del Servicio de Gestión de Emergencias Copernicus - CEMS-Floods, juntÔndolos con los del SIOSE.
En este trabajo vamos a intentar testar la precisión de los datos con relación a un evento extremo real, como el de la DANA de Valencia, comparÔndolos con los datos ARPSI del MITECO
Los datos de Ćreas con Riesgo Potencial Significativo de Inundación (ARPSI) - MITECO
La cartografĆa incluida en este servicio contiene las Ć”reas definidas como Ćreas con Riesgo Potencial Significativo de Inundación (ARPSI), obtenidas a partir de la evaluación preliminar del riesgo de inundación realizada por las autoridades competentes en materia de aguas, costas y protección civil.
Se definen como ARPSI a aquellas zonas del territorio para las cuales se ha llegado a la conclusión de que existe un riesgo potencial de inundación significativo o bien en las cuales la materialización de tal riesgo pueda considerarse probable como resultado de los trabajos de Evaluación Preliminar del Riesgo de Inundación (EPRI), realizados en el Ć”mbito de cada demarcación hidrogrĆ”fica, en cumplimiento del artĆculo 5 del Real Decreto 903/2010, de 9 de julio, de evaluación y gestión de riesgos de inundación, que transpone la Directiva 2007/60/CE, relativa a la evaluación y gestión de los riesgos de inundación.
La delimitación de las ARPSI se realiza sobre la base de la evaluación preliminar del riesgo inundación, que se elabora a partir de la información fĆ”cilmente disponible, como datos registrados y estudios de evolución a largo plazo, incluyendo el impacto del cambio climĆ”tico, y teniendo en cuenta las circunstancias actuales de ocupación del suelo, la existencia de infraestructuras y actividades para protección frente a inundaciones y la información suministrada por el Sistema Nacional de CartografĆa de Zonas Inundables y por las Administraciones competentes en la materia.
Los dato es descargan en esta pƔgina. Hay que elegir la zona y el PR (10, 50, 100, 500).
Los datos de CEMS-Flood de Copernicus
Los mapas globales de riesgo de inundaciones fluviales son un dataset en cuadrĆcula que representa las inundaciones a lo largo de la red fluvial, para siete perĆodos de retorno de inundaciones diferentes. Los datos de caudal fluvial de entrada para los nuevos mapas se generan mediante el modelo hidrológico de código abierto LISFLOOD, mientras que las simulaciones de inundaciones se realizan con el modelo hidrodinĆ”mico LISFLOOD-FP. Ver en nuestra nota tĆ©cnica anterior los detalles de la construcción de dichos modelos.
Los datos descargados
Los datasets se pueden descargar en formato
.tif
en esta pĆ”gina, donde habrĆ” que elegir el perĆodo de
retorno (RP) y la banda long/lato (para la CV, habrĆ” que descarga hoja
diferentes: N50-W0, N40-W0, N50-W10,N40-W10; mientras para la
Prov. de Valencia son 2: N50-W0, N40-W0).
Para cada perĆodo de retorno y para cada ficha, estĆ”n disponibles dos mapas de riesgo: uno muestra la profundidad bruta del agua y el otro muestra la profundidad del agua categorizada.
Nuestra elección
Hemos utilizado pues dichos datos para mapear el riesgo de inundaciones en la provincia de Valencia con el perĆodo de retorno mĆ”xiom esto es 500 aƱos. Seguramente puede parecer exagerado medir efectos de eventos con ese bajo nivel de probabilidad; sin embargo creemos que puede ser importante por dos razones:
- Nos encontramos en un escenario nuevo: el cambio climĆ”tico pone en crisis las proyecciones sobre datos históricos. Eventos que se consideraban muy improbables hasta hoy podrĆan no serlo tanto, en futuro.
- El tema en si estĆ” muy relacionados con la planificación urbana que debe (o deberĆa) tener un horizonte muy a largo plazo.
Queremos ver si con este horizonte de probabilidades, cuƔles son los modelos son mƔs precisos en sus proyecciones.
El segundo elemento del indicador: las zonas residenciales
Es evidente que simplemente medir la superficie municipal afectada por eventuales inundaciones es insuficiente para construir el indicador. Como ya destacamos, hay que definir una magnitud cercana a las personas.
En nuestra nota anterior ensayamos la posibilidad de utilizar el Exposure Mapping del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus para mapear población residente en las celdas del raster del riesgo hidrÔulico. Sin embargo, descubrimos que, para construir nuestro indicador, ese dato es demasiado impreciso e inestable (en situaciones de ausencia de dato puede en cambio ser muy útil).
SIOSE - Sistema de Información de Ocupación del Territorio
Finalmente, decidimos obviar dicha falta utilizando una magnitud que indirectamente nos mida la posibilidad de daños personales y nos permita realizar comparaciones: la extensión del Ôrea residencial afectada. Para ello, hemos utilizado los datos del SIOSE.
TambiĆ©n el Institut CartogrĆ fic i Geològic de Catalunya - ICGC dispone de dichos datos, pero presenta algunas diferencias en la clasificación respecto al SIOSE, con lo cual, hemos utilizado esta fuente, para facilitar, ademĆ”s, la reproducibilidad de nuestra metodologĆa en otras Comunidades Autónomas.
Los datos se pueden descargar en esta pƔgina. En el marco de esta trabajo, utilizamos los datos SIOSE en lugar de los SIOSE AR, porque son mƔs Ɣgiles de descarga, aunque no tan definidos y actualizados.
Las coberturas que se han seleccionado son las estrictamente residenciales, esto es las clasificadas con los CODIIGE 111 - Casco, 112 - Ensanche y 113 - Discontinuo (urbanizaciones y similares), excluyendo todas las demƔs (Ɣrea verde urbana, industrial, servicio dotacional, aeropuerto, etc.), descritas en el manual de descarga (Anexo II).
Comparación de las capas creadas con los datos ARPSI con las creadas con datos CEMS-Floods
Para comparar la capacidad de predicción de las dos fuentes de datos, las hemos puesto una al lado del otra en su predicción de eventos mÔs improbables (RP=500, esto es 0.2% de probabilidad) comparandolos con un evento de muy alta improbabilidad como el de la DANA de Valencia. La utilización del zoom nos permite acercar la zona del visor ajustÔndola al mapa de referencia.
Visor del riesgos de inundación con mÔximo PR (500). A la izquierda los datos de CEMS-Floods y a la derecha los de ARPSI