Las inundaciones, incluso las grandes, a menudo toman a la gente por sorpresa. Pero, seg\u00fan un nuevo estudio, en realidad se podr\u00edan predecir muchas inundaciones. La clave es simplemente mirar el panorama m\u00e1s amplio, no s\u00f3lo los datos nacionales.<\/p>\n\n\n\n
Combatir las inundaciones con datos \u00c9sa es la premisa de un nuevo estudio encabezado por Miriam Bertola, de la Technische Universit\u00e4t Wien en Austria.<\/p>\n\n\n\n Este innovador estudio se centr\u00f3 en Europa. Los cient\u00edficos analizaron las observaciones del caudal de los r\u00edos procedentes de m\u00e1s de 8.000 estaciones de medici\u00f3n de toda Europa. Los datos analizados abarcaron desde 1821 hasta 2021. Sorprendentemente, el 95,5% de las megainundaciones recientes estuvieron dentro de los rangos estimados de inundaciones anteriores en lugares similares del continente. En otras palabras, el 95,5% de las grandes inundaciones se pueden predecir observando datos a nivel continental.<\/p>\n\n\n\n Esto indica que lo que podr\u00eda resultar sorprendente en un \u00e1rea local, lo es menos a escala continental. Este hallazgo es constante a lo largo del tiempo, lo que sugiere que el enfoque ya podr\u00eda haberse aplicado.<\/p>\n\n\n\n Encontrar valores at\u00edpic<\/strong>os en inundaciones \u201cEn cada cuenca podemos aprender de otras \u00e1reas que tienen caracter\u00edsticas clim\u00e1ticas e hidrol\u00f3gicas similares donde es posible que ya hayan ocurrido megainundaciones\u201d, dice Bertola.<\/p>\n\n\n\n Esencialmente, las cuencas con procesos similares de generaci\u00f3n de inundaciones tienden a producir valores at\u00edpicos similares. Las inundaciones, que suelen ser grandes e impredecibles, se denominan \u201cvalores at\u00edpicos\u201d porque los datos nacionales no pueden predecirlas.<\/p>\n\n\n\n “Es importante tener en cuenta no s\u00f3lo las zonas geogr\u00e1ficamente adyacentes, sino tambi\u00e9n las zonas con condiciones similares, que tambi\u00e9n pueden estar m\u00e1s alejadas”, subraya el l\u00edder del estudio, G\u00fcnter Bl\u00f6schl, tambi\u00e9n de la misma universidad. \u201cPor lo tanto, es esencial ir m\u00e1s all\u00e1 de la evaluaci\u00f3n nacional del riesgo de inundaciones y compartir informaci\u00f3n sobre megainundaciones entre pa\u00edses y continentes, para reducir el factor sorpresa de su ocurrencia y salvar vidas\u201d.<\/p>\n\n\n\n Si nos fijamos en los datos hist\u00f3ricos de inundaciones de m\u00faltiples \u00e1reas simult\u00e1neamente, el patr\u00f3n comienza a surgir. Las \u201cmegainundaciones\u201d localmente sorprendentes a menudo no lo son tanto si se consideran las inundaciones anteriores observadas en regiones similares. Si se analizan suficientes datos, el valor estad\u00edstico at\u00edpico a escala local se convierte en algo esperado a escala continental.<\/p>\n\n\n\n Un punto de inflexi\u00f3n para las inundaciones No est\u00e1 claro si los hallazgos se trasladan tambi\u00e9n a otros continentes. Pero la idea de analizar datos a mayor escala para predecir inundaciones parece sensata y puede generar beneficios. Al hacerlo, podemos reducir significativamente el factor sorpresa de las megainundaciones, aumentar la conciencia sobre el riesgo de inundaciones y mejorar la preparaci\u00f3n para la gesti\u00f3n del riesgo de inundaciones a escala global. Quedarse atrapado dentro de las fronteras nacionales ya no funciona. Si queremos abordar este tipo de peligro, debemos lanzar una red m\u00e1s amplia.<\/p>\n\n\n\n \u201cEl concepto subyacente del estudio es que las cuencas con procesos de generaci\u00f3n de inundaciones similares producen valores at\u00edpicos similares. Por tanto, es fundamental trascender las fronteras nacionales y aprender de otros lugares del continente para evitar sorpresas y salvar vidas\u201d, concluyen los investigadores.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Las megainundaciones, de naturaleza catastr\u00f3fica y que a menudo superan los registros hist\u00f3ricos, han planteado durante mucho tiempo un desaf\u00edo para muchas comunidades locales. Los m\u00e9todos tradicionales, en gran medida confinados dentro de las fronteras nacionales, tienen dificultades para predecir tales eventos debido a la escasez de datos y a una mala comprensi\u00f3n de los procesos de generaci\u00f3n de inundaciones en niveles extremos. Pero \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si simplemente mirando un panorama m\u00e1s amplio pudi\u00e9ramos prever estas inundaciones?<\/p>\n\n\n\n
El \u00e9xito del estudio depende del concepto de similitud hidrol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Estos ejemplos demuestran c\u00f3mo la integraci\u00f3n de datos de un \u00e1mbito geogr\u00e1fico m\u00e1s amplio puede generar predicciones m\u00e1s precisas y mejores estrategias de preparaci\u00f3n. Al trascender las fronteras nacionales y aprender de las inundaciones en toda Europa, es posible reducir el elemento sorpresa y aumentar la preparaci\u00f3n. Este enfoque no s\u00f3lo salva vidas sino que tambi\u00e9n mejora nuestra comprensi\u00f3n de la gesti\u00f3n del riesgo de inundaciones a mayor escala.<\/p>\n\n\n\n