| dc.description.abstract | Las inundaciones son el desastre natural que más perdidas provocan en todo el mundo, tanto en términos económicos como de vidas humanas. Aunque las inundaciones fluviales afectan a un mayor número de personas, las avenidas súbitas son las que más muertes provocan. Su alto potencial de generar riesgo se debe a que son eventos que se desencadenan muy rápido, alcanzando el caudal máximo pocas horas después del comienzo del evento de lluvia desencadenante. Esto hace que la gestión del riesgo de las avenidas súbitas sea muy complicada, ya que la respuesta de los responsables de la toma de decisiones y de la sociedad en general debe ser muy rápida y eficaz.
A pesar de los esfuerzos realizados en las últimas décadas para reducir el impacto de las inundaciones, las pérdidas asociadas siguen aumentando, principalmente debido al aumento de la exposición y a la intensificación del ciclo hidrológico como consecuencia del cambio climático. Tradicionalmente, la gestión del riesgo de inundación se ha basado en el uso de infraestructuras grises, como presas o motas, complementadas con medidas no estructurales, como la ordenación del territorio o los sistemas de alerta temprana, entre otras. Sin embargo, a menudo las infraestructuras grises han resultado ser ineficientes, tanto por ser insostenibles desde un punto de vista socioeconómico y medioambiental como por no constituir una garantía de protección total frente a las inundaciones. Además, la construcción de infraestructuras grises ha alterado el régimen hidrológico de muchos ríos y ha reducido o, incluso, suprimido la conectividad lateral de los sistemas fluviales, repercutiendo negativamente sobre los ecosistemas acuáticos y en los servicios ecosistémicos asociados.
Durante los últimos 20 años han surgido numerosas estrategias y políticas para promover que la reducción del riesgo de inundación sea compatible con la conservación y la restauración de los ecosistemas fluviales y, de este modo, ayudar a lograr el desarrollo sostenible. A nivel europeo, destaca la aprobación en 2019 del Pacto Verde Europeo, mientras que a nivel internacional cabe mencionar el Marco de Acción de Sendai 2015-2030 para la reducción del riesgo de desastres y los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, que constituyen el núcleo central de la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible.
El concepto de vulnerabilidad constituye el medio para establecer los vínculos necesarios entre los objetivos de las diferentes estrategias y marcos de acción mencionados anteriormente. El análisis de la vulnerabilidad se considera un aspecto clave de la reducción del riesgo de inundación y la metodología más empleada en su caracterización es la construcción de índices compuestos. Sin embargo, los índices desarrollados hasta ahora han empleado un enfoque fragmentado, ya sea porque no han considerado todas las dimensiones de la vulnerabilidad (social, económica, ambiental, física, institucional y cultural) o todos sus componentes (exposición, susceptibilidad y resiliencia). Además, los índices elaborados a escala regional en áreas susceptibles de sufrir avenidas súbitas rara vez son validados, ya que la información habitualmente requerida no suele estar disponible y las avenidas súbitas no se producen de forma simultánea en todas las áreas urbanas potencialmente afectadas.
Esta investigación aborda las dos lagunas de conocimiento mencionadas previamente y describe la construcción a nivel regional de un Índice Integrado de Vulnerabilidad Multidimensional (IMVI) para áreas urbanas susceptibles de sufrir avenidas súbitas. Para ello, la vulnerabilidad se ha caracterizado de forma holística, integrando en el índice todas sus dimensiones (enfoque multidimensional) y todos sus componentes (enfoque integrado).
Generalmente, la construcción de índices de vulnerabilidad consiste en recabar un conjunto de variables consideradas explicativas de la vulnerabilidad de una zona determinada y, mediante el uso de técnicas estadísticas de reducción de datos, como el Análisis de Componentes Principales (ACP), combinar dichas variables para definir factores de vulnerabilidad, de modo que éstos recojan la mayor varianza posible de las variables originales. En este trabajo de investigación, se propone la aplicación del Análisis de Segmentación Jerárquica (ASJ) previamente a realizar el ACP a fin de poder superar la limitación de uso del ACP cuando el número de variables es significativamente superior al número de unidades espaciales. Por otro lado, el método de ponderación empleado para la obtención de las puntuaciones del IMVI se basó en el estadístico de tolerancia.
Posteriormente, se realizó un análisis global de la incertidumbre y de la sensibilidad para validar el IMVI, empleando para ello el método de Monte Carlo. El análisis de la incertidumbre se basó en el cálculo de la desviación total y de la probabilidad de que las puntuaciones cambien de categoría de vulnerabilidad con respecto a las puntuaciones de referencia (puntuaciones factoriales y pesos originales del IMVI). Para ello, se utilizaron como estadísticos de control la mediana y la desviación absoluta de la mediana (DAM), obtenidas tras realizar el análisis de Monte Carlo. El análisis de la sensibilidad del IMVI se basó en el uso de los diagramas de tornado, los cuales muestran el impacto de las variaciones en las puntuaciones de cada factor de vulnerabilidad sobre las puntuaciones del IMVI. Por último, se identificaron los patrones espaciales regionales de vulnerabilidad mediante el Análisis de Clases Latentes (ACL).
Los resultados obtenidos muestran que, en gran medida, las características sociales, económicas, ecosistémicas, físicas y culturales del sistema urbano son las que controlan las áreas urbanas con vulnerabilidad alta, mientras que las características económicas, físicas e institucionales son las que controlan las puntuaciones de los ámbitos urbanos menos vulnerables. En cuanto al análisis de la incertidumbre y la sensibilidad, no se han obtenido desviaciones totales elevadas entre las puntuaciones del IMVI y la mediana y la DAM derivadas del análisis de Monte Carlo. Como resultado, en la mayoría de los casos no se han observado cambios en las categorías de vulnerabilidad inicialmente establecidas. Por tanto, se puede concluir que el IMVI es bastante robusto, dada la estabilidad de las puntuaciones de los factores de vulnerabilidad que lo componen.
La metodología desarrollada en esta investigación permite identificar las fuentes de vulnerabilidad y sus causas subyacentes, ya que los resultados del IMVI se desglosan cuantitativa y gráficamente por dimensiones y componentes. Esto aumenta la transparencia del proceso de construcción del IMVI, lo que puede mejorar la confianza de los responsables de la toma de decisiones y así favorecer la aplicación de los índices de vulnerabilidad, a fin de mejorar la gestión del riesgo de inundación. Además, los resultados de la validación del IMVI han permitido determinar las fuentes de incertidumbre de este índice, lo que puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a diseñar estrategias de reducción de la vulnerabilidad más eficaces y económicamente menos costosas. Por último, los patrones espaciales regionales de vulnerabilidad extraídos a través del ACL pueden contribuir al diseño de estrategias de reducción de la vulnerabilidad adaptadas a las necesidades de cada grupo de áreas urbanas identificado. Esto, además de contribuir a mejorar la gestión integrada del riesgo de inundación, puede ayudar a identificar las áreas prioritarias de actuación ante la declaración de una situación de emergencia, ya sea para que las autoridades competentes prioricen acciones durante la gestión de la emergencia o para una asignación más eficiente de los recursos económicos a la gestión integrada del riesgo de inundación. | es_ES |
