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Los investigadores desarrollan una mejor forma de determinar el riesgo de inundaciones costeras

Los investigadores desarrollan una mejor forma de determinar el riesgo de inundaciones costeras
Grays Harbor del estado de Washington. Crédito: Earthustice.

Investigadores de la Universidad Estatal de Oregón han desarrollado una nueva metodología para construir modelos informáticos que allana el camino para comprender mejor los riesgos de inundación que enfrentan las comunidades costeras.


por Steve Lundeberg, Universidad Estatal de Oregon


Eso es importante porque las ciudades a lo largo de la costa a menudo están situadas cerca de los estuarios, lo que las hace vulnerables tanto a las inundaciones de las mareas de tormenta como a las inundaciones de los ríos.

Los estuarios ocurren donde los ríos desembocan en el océano, lo que significa que los ríos están influenciados por las inundaciones de las mareas y también experimentan cambios frecuentes y periódicos en la salinidad, la luz solar y el oxígeno.

El sitio de estudio para esta investigación fue Grays Harbor en el estado de Washington, pero la metodología se puede aplicar a cualquier área sujeta a inundaciones estuarinas.

«Las inundaciones en áreas como el noroeste del Pacífico son complicadas, ya que contribuyen muchos procesos, como las mareas, las grandes olas y el flujo de los ríos «, dijo Kai Parker, autor correspondiente del estudio publicado en Coastal Engineering . «Necesitamos poder predecir los niveles de agua en varias escalas de tiempo».

A corto plazo, es decir, inundaciones por una tormenta en particular, las predicciones pueden informar decisiones sobre acciones como evacuaciones y cierres de carreteras. Y también es fundamental comprender cómo se producen las inundaciones en escalas de tiempo más largas, por ejemplo, para que los planificadores puedan tener más información al decidir si desarrollar o no una parcela de tierra baja.

El nuevo modelo informático implica «emulación» y utiliza técnicas estadísticas, a diferencia de los modelos tradicionales que intentan reproducir directamente la amplia colección de procesos físicos en juego cuando los estuarios se inundan.

Parker señaló que esa reproducción directa requiere mucho tiempo y potencia de procesamiento.

«El gasto computacional hace que sea difícil estudiar las inundaciones en escalas de tiempo largas», dijo. «La pregunta clave que queríamos responder en este estudio es, ‘¿hay una mejor manera de manejar tiempos de simulación largos para modelos de inundaciones computacionalmente costosos?'»

La investigación fue parte del Ph.D. de Parker. programa en OSU con los profesores David Hill de la Facultad de Ingeniería y Peter Ruggiero de la Facultad de Ciencias de la Tierra, el Océano y la Atmósfera. También entre los colaboradores estaba Katy Serafin, una ex alumna del estado de Oregon que pronto estará en la facultad de la Universidad de Florida.

«Redujimos la complejidad del modelo usando métodos estadísticos», dijo Parker, ahora becario Fulbright en la Universidad Técnica Federico Santa María en Chile. «Una vez que se crea el modelo estadístico, o emulador, una vez que creamos un conjunto de datos de entrenamiento y entrenamos al emulador, el uso adicional del mismo tiene un costo prácticamente nulo. Es casi instantáneo».

El emulador funcionó bien reproduciendo los niveles extremos de agua de las recientes inundaciones en Grays Harbor, dijo Parker.

Aproximadamente a 140 millas al noroeste de Portland, Oregón, Grays Harbor es una bahía poco profunda (profundidad promedio: aproximadamente 5 metros) con un canal de navegación de aguas profundas mantenido por el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los Estados Unidos.

Grays Harbor cubre 235 kilómetros cuadrados, es alimentado por cinco ríos que drenan una cuenca de más de 7.000 kilómetros cuadrados y está «sujeto a un clima energético de tormentas y olas», dijo Parker, proporcionando una prueba sólida para el modelo.

«Nuestro modelo es muy útil, ya que podemos usarlo para explorar una variedad infinita de escenarios futuros de inundaciones», dijo Parker. «Esto nos permite comprender mejor el riesgo de inundaciones en las comunidades costeras y cómo este riesgo cambiará en el futuro».