Introducción
En el ámbito 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 problemáticas 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, juntándolos 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, comparándolos con los datos ARPSI del MITECO
Los datos de Áreas con Riesgo Potencial Significativo de Inundación (ARPSI) - MITECO
La cartografía incluida en este servicio contiene las áreas definidas como Áreas 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 ámbito de cada demarcación hidrográfica, en cumplimiento del artículo 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 fácilmente disponible, como datos registrados y estudios de evolución a largo plazo, incluyendo el impacto del cambio climático, 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 Cartografía de Zonas Inundables y por las Administraciones competentes en la materia.
Los dato es descargan en esta página. 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 cuadrícula que representa las inundaciones a lo largo de la red fluvial, para siete períodos 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 hidrodinámico LISFLOOD-FP. Ver en nuestra nota técnica anterior los detalles de la construcción de dichos modelos.
Los datos descargados
Los datasets se pueden descargar en formato
.tif en esta página, donde habrá que elegir el período de
retorno (RP) y la banda long/lato (para la CV, habrá 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 período de retorno y para cada ficha, están 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 período de retorno máxiom esto es 500 años. 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 climático pone en crisis las proyecciones sobre datos históricos. Eventos que se consideraban muy improbables hasta hoy podrían no serlo tanto, en futuro.
- El tema en si está muy relacionados con la planificación urbana que debe (o debería) tener un horizonte muy a largo plazo.
Queremos ver si con este horizonte de probabilidades, cuáles son los modelos son más 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 hidráulico. 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 área residencial afectada. Para ello, hemos utilizado los datos del SIOSE.
También el Institut Cartogràfic 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, además, la reproducibilidad de nuestra metodología en otras Comunidades Autónomas.
Los datos se pueden descargar en esta página. En el marco de esta trabajo, utilizamos los datos SIOSE en lugar de los SIOSE AR, porque son más ágiles 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 demás (área 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 más 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 ajustándola al mapa de referencia.
Visor del riesgos de inundación con máximo PR (500). A la izquierda los datos de CEMS-Floods y a la derecha los de ARPSI