Modelos estadísticos mejorados de las inundaciones
Cuando los gestores de recursos hídricos realizan análisis de la frecuencia de inundación, uno de los principales obstáculos a los que se enfrentan es modelizar dos o más variables dependientes. El proyecto IMPALA (Improved multivariate frequency analysis of flood extremes by copulas in a non-stationary environment) ofreció una solución multidisciplinar para este problema. La respuesta comprende la modelización de frecuencias multivariante basada en cópulas de los extremos de inundación, teniendo en cuenta la información de los extremos históricos y regionales no medido. Las cópulas son herramientas estadísticas que se utilizan para describir la dependencia entre dos variables aleatorias y son adecuadas para modelizar la frecuencia de extremos de inundación multivariantes. La iniciativa IMPALA tenía como finalidad mejorar la modelización de frecuencias multivariante de las variables de inundación aumentando el número de observaciones en los extremos de la distribución marginal de datos de inundaciones. Los datos de inundaciones extraordinarias se incluyeron en un análisis univariante de frecuencia de las inundaciones mediante técnicas de Monte Carlo con cadena bayesiana de Markov. El proyecto utilizó las bases de datos existentes en toda Europa de registros de caudales y descriptores de captación, así como datos de las autoridades pertinentes austríacas y eslovacas. Por lo general, los estudios que tratan el ajuste de modelos de frecuencias univariantes o multivariantes de datos observados no van más allá de las estadísticas. Normalmente, no se analizan las causas meteorológicas o hidrológicas de los procesos de inundación. Por este motivo, el proyecto IMPALA se desarrolló principalmente con la idea de que es inevitable distinguir entre distintos mecanismos de formación de las inundaciones. Dentro del proyecto IMPALA se desarrolló un método nuevo para identificar acontecimientos de tormentas convectivas sobre la base de datos climatológicos de alta resolución y de actividad de rayos. Se demostró que el método era útil para la tipología de los procesos de inundación, ya que las tormentas convectivas son precursoras de inundaciones súbitas. En un estudio relacionado, se examinó la variabilidad de las tasas de Clausius-Clapeyron de aumento de la intensidad de las precipitaciones con la temperatura del aire. Los resultados tienen implicaciones importantes para el riesgo hidrológico: como consecuencia del cambio climático, se espera que aumente la temperatura media del aire, lo cual significa el aumento de las tasas de escalado de Clausius-Clapeyron y esto puede dar lugar a tormentas más graves y, en consecuencia, inundaciones súbitas. Los investigadores examinaron más a fondo si las inundaciones han cambiado en el pasado y examinaron los procesos en la atmósfera, las captaciones y los sistemas de ríos europeos que dan lugar a estos cambios. Además, se revisaron los métodos para evaluar si es posible que las inundaciones aumenten en el futuro y se redactaron sugerencias para realizar una gestión integrada de inundaciones con el fin de abordar el riesgo de inundaciones futuras. Se analizó la dependencia entre los picos de inundación y los volúmenes de inundación en Austria para distintos procesos de inundación (sinóptica, súbita y por fusión de la nieve). Se determinó que se puede reducir la incertidumbre de los modelos estadísticos mediante un análisis hidrológico más detallado de los factores que influyen en los picos y los volúmenes de inundación. También se puede mejorar la fiabilidad de la estimación de la frecuencia teniendo en cuenta la adecuación del modelo y los mecanismos de generación de inundaciones en la región de destino. Los resultados de IMPALA ayudarán a responder muchas cuestiones teóricas y prácticas relacionadas con el riesgo de inundaciones y el ciclo hidrológico. Por consiguiente, contribuyen a la labor de la comunidad científica y beneficiarán a los usuarios finales profesionales, quienes determinan las políticas de mitigación de inundaciones, las organizaciones no gubernamentales y las autoridades nacionales, regionales y locales.
Palabras clave
Inundación, multivariante, análisis de frecuencias, inundaciones extremas, pico de la inundación, volumen de inundación, cópulas, distribución bivariante, Monte Carlo con cadena de Markov, mecanismos de formación de inundaciones, procesos