Un equipo de investigación integrado por los investigadores de la UCLM José María Bodoque y Álvaro Esteban-Muñoz, y del Museo Nacional de Ciencias Naturales del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (MNCN-CSIC) Juan Antonio Ballesteros, ha desarrollado un nuevo sistema que obtiene mapas más fiables del riesgo de las inundaciones fluviales. El método, basado en modelos probabilísticos, ha sido realizado con datos del río Duero a su paso por la ciudad de Zamora, y, en lugar de aplicar las mimas medidas preventivas a todas las áreas, permite adecuarlas a cada zona según sus probabilidades de inundación.
Cuando un río se desborda, inunda los terrenos que lo rodean provocando numerosos daños y situaciones de peligro. La Directiva Europea de Inundaciones regula, entre otras materias, qué se puede cultivar, edificar o programar en las vegas de los ríos con la intención de minimizar los efectos indeseados de un desbordamiento. Un equipo de investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y del Museo Nacional de Ciencias Naturales adscrito a Consejo Superior de Investigaciones Científicas (MNCN-CSIC) ha desarrollado un método basado en rangos de probabilidad que permite desarrollar mapas de riesgo de inundación más fiables. El trabajo ha sido publicado en Nature Journal.
La ordenación del territorio en zonas con ríos está muy ligada a los cursos de agua y establece límites de uso para las zonas circundantes. Sin embargo, para establecer estos límites se utilizan medidas rígidas que no tienen en cuenta la naturaleza cambiante de los parámetros que se utilizan. A la hora de fijar las zonas que pueden inundarse en caso de crecida, se utilizan medidas como las estimaciones de hasta dónde llegan las inundaciones fluviales a partir de los datos de eventos anteriores, los usos del suelo, la batimetría del río, es decir la topografía del fondo del río, o la topografía en lugar, entre otras. “El sistema actual asigna valores fijos a cada parámetro y lo que proponemos nosotros es aplicar un modelo probabilístico en el que cada estimación se mueve entre dos valores, porque igual que ocurre con otro tipo de análisis, como por ejemplo la contaminación del agua, no existe un único dato bueno, sino que siempre nos movemos en un rango determinado”, explica el investigador del MNCN Juan Antonio Ballesteros.
Lo que se hace actualmente es crear mapas en los que la protección o existe o no existe sin aplicar las probabilidades de inundación que se dan en cada área. “Frente a este planteamiento, hemos hecho un análisis pormenorizado basado en la estimación del tamaño de las inundaciones, los usos del suelo, la batimetría, la topografía, o la energía que puede tomar el agua en función de la pendiente existente. Los datos recabados demuestran que el área de inundación es muy variable y está sujeta a una incertidumbre sustancial, dependiendo del enfoque elegido”, aclara el investigador de la UCLM José María Bodoque. “Nuestros hallazgos muestran que los mapas actuales no son lo suficientemente fiables para la gestión del riesgo de inundación, con las implicaciones que esto supone para la implementación de la Directiva Europea de Inundaciones”, continúa Bodoque.
“Desde el punto de vista de la gestión, esto se traduce en que, al elaborar el mapa de riesgo en función de un rango de valores de certidumbre, se pueden adecuar las restricciones a las distintas probabilidades. Por ejemplo, si una zona tiene un 70 % de posibilidades de inundarse y otra solo un 30 % el uso del suelo se puede adecuar a esa certidumbre, es decir, quizá no se pueda poner una vivienda, pero sí darle otro uso al suelo”, contextualiza Ballesteros. “Hoy por hoy se trata bajo el mismo criterio haciendo que las restricciones sean las mismas en áreas donde el peligro de inundación es del 90 % que en aquellas donde el peligro es del 20 %. Eso podría mejorar con el sistema de elaboración de mapas probabilísticos que proponemos”, concluye el investigador del Museo Nacional de Ciencias Naturales.
Junto a José María Bodoque, en esta investigación también ha participado el investigador de la UCLM Álvaro Esteban-Muñoz.