Introducció
En l’àmbit de l’ODS 11: Assolir que les ciutats i els assentaments humans siguin inclusius, segurs, resilients i sostenibles, la meta 11.5 diu: D’aquí a 2030, reduir significativament el nombre de morts causades pels desastres, inclosos els relacionats amb l’aigua, i de persones afectades per ells, i reduir considerablement les pèrdues econòmiques directes provocades pels desastres en comparació del producte intern brut mundial, fent especial èmfasi en la protecció dels pobres i les persones en situacions de vulnerabilitat.
Fins ara no hem disposat de cap indicador que pogués respondre a aquesta meta.
Una de les problemàtiques recurrents a Espanya és la de les inundacions provocades per pluges torrencials. Per això, anirem investigant dades que ens puguin permetre dissenyar una ratio per comparar de manera clara el nombre de persones que viu en zones en ric d’inundabilitat.
Amba aquesta finelitat testarem les dades estimades sobre zones amb risc d’inundacions del Servei de Gestió d’Emergències Copernicus - CEMS-Floods i les del Servei de Gestió d’Emergències de Copernicus sobre assentaments humans.
Les dades del Servei de Gestió d’Emergències Copernicus - CEMS-Floods
CEMS-Floods disposa d’un conjunt de dades de resolució global i paneuropeu de 3 segons d’arc (90 m aprox) d’inundacions per a diferents escenaris de període de retorn (10, 20, 50, 75, 100, 200, 500 anys). Aquests datasets s’utilitzen per produir la capa de mapes d’inundacions a partir de les previsions.
Què és el període de retorn? Un esdeveniment de 10 anys de PR té una probabilitat 0,1, és a dir del 10% de ser igualat o superat en un any qualsevol (probabilitat de superació = 1/període de retorn = 1/10). Per a un període de retorn de 100 anys, com en el nostre estudi, la probabilitat serà de l’1%.
Hem fet servir doncs aquestes dades per mapejar el risc d’inundacions
a Catalunya amb un període de retorn de 100 anys. Els datasets
es poden descarregar en format .tif a aquesta pàgina, on caldrà triar el període de retorn
(RP) i la banda long/lat (la nostra serà N50, W0).
Per a cada període de retorn i per a cada fitxa, hi ha disponibles dos mapes de risc: un mostra la profunditat bruta de l’aigua i l’altre mostra la profunditat de l’aigua categoritzada.
Cal tenir en compte que les profunditats d’aigua molt elevades poden ser causades per limitacions en el model hidràulic en combinació amb la resolució espacial o per embornals artificials. Es recomana precaució quan s’utilitzen els valors de profunditat en aquestes àrees.
Mapa de zones inundables amb període de retorn de 100 anys
Data from: “Global Flood Awareness System - GLOFAS”
El mapa anterior és una representació segurament interessant. Per això hem optat per la imatge satel·litar per al mapa base, ja que permet observar molt en detall les situacions (p.ex., les opcions diferents seguides entre Castelldefels, que té un barri sencer a una zona amb probabilitat d’inundació, i Gavà, que només hi té camps).
GHSL - Global Human Settlement Layer
A partir del 2021, l’Exposure Mapping és un nou component del Servei de Gestió d’Emergències de Copernicus. L’objectiu és la producció periòdica d’informació geoespacial global sobre els assentaments humans en forma de quadrícules d’àrea urbanitzada.
La informació detallada sobre l’exposició és fonamental per gestionar adequadament la crisi i avaluar el risc de desastres. Permet respondre preguntes com: quantes persones viuen en una zona inundada? O, quants assentaments es veuran afectats per un cicló?
L’objectiu principal del component de mapes d’exposició del CEMS és proporcionar, amb la Capa d’assentaments humans globals, informació altament precisa i actualitzada contínuament derivada de dades de satèl·lit i cens sobre la presència d’assentaments i població. Les sortides d’aquest component s’utilitzen en els components de mapeig a demanda i d’alerta primerenca i monitorització. A més, la informació és rellevant per a molts altres dominis d’aplicació (vigilància dels ODS, urbanització, desenvolupament sostenible).
Les dades es descarreguen a GHS-POP - R2023A. Cal triar la projecció i la resolució. Nosaltres optem per projecció EPSG:4326 i resolució 30”arc (aprox. uns 90 metres).
La documentació ens informa que el dataset ràster espacial representa la distribució de la població residencial, expressada com el nombre de persones per cada cel·la.
Les estimacions de població residencial entre el 1975 i el 2020 en intervals de 5 anys i les projeccions per al 2025 i el 2030 derivades de CIESIN GPWv4.11 es van desagregar des de les unitats censals o administratives fins a les cel·les de la quadrícula, informades per la distribució, el volum i la classificació de les construccions segons el mapa. a la capa global d’assentaments humans globals (GHSL) per època corresponent.
Mapa de població estimadas (2025) segons GHSL
Data from: “GHSL - Global Human Settlement Layer”
Mai no hem utilitzat dades de població estimades d’aquesta manera. Per això, en la taula següent següent comparem aquestes dades -que són una estimació sobre 2025-, amb les dades oficials dels municipis de Catalunya:
Amb les dades del ràster per municipis, obtenim una diferència mitjana entre dades oficials i estimades de 17.7%.
Aquesta diferència deu raure en diferents causes tècniques. El que es nota és una certa dificultat de l’estimació de població en reconèixer zones industrials i de logística, tal com es pot veure en el mapa següent, si ens fixem en la Zona Franca de Barcelona.
Mapa amb combinació de les capes de població estimada i de risc d’inundació
Data from: “GHSL - Global Human Settlement Layer and Global Flood Awareness System - GLOFAS”
Conclusió
Tot i ser un recurs molt interessant, la possibilitat d’utilitzar conjuntament les dades de CEMS-Floods i de GHSL per fer estimacions per municipi de les persones que viuen en zones en risc d’inundació queda descartada per la precisió insuficient de GHSL, una eina segurament molt útil per a situacions on no hi ha cap dada a disposició, però que no s’adapta bé a la nostra necessitat.