Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Resumen de Un marco para la evaluación multisectorial de los riesgos del cambio climático en zonas costeras

Alexandra Toimil Silva

  • español

    0. Resumen Los riesgos derivados de la inundación costera y de la erosión se han convertido en una de las prioridades de la política de gestión de riesgos de desastres y de adaptación al cambio climático en la costa. El Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) pone de manifiesto que el efecto combinado de los cambios en la peligrosidad, asociada a los eventos extremos y a los cambios de largo plazo, así como el incremento de la exposición de activos y actividades y el aumento de la vulnerabilidad de los asentamientos humanos y de los ecosistemas costeros serán las causas principales del crecimiento de los niveles de riesgo (Wong et al., 2014).

    La gestión de riesgos y la adaptación representan un reto inversor de gran magnitud al que la sociedad presente se ve obligada a afrontar. La necesidad de abordar la toma de decisiones en esta coyuntura requiere dotarse de herramientas y metodologías de análisis más exhaustivas y fiables que nunca, que contribuyan a garantizar un uso eficiente y equitativo de los recursos. En la actualidad, ya se están destinando miles de millones de euros en todo el mundo a la reducción del riesgo y a la adaptación al cambio climático en la costa. Pero para establecer opciones y medidas efectivas, es crucial conocer los riesgos y evaluarlos con precisión y con la menor incertidumbre posible. Así, la cuantificación de la incertidumbre juega un papel fundamental, ya que permite a los responsables políticos y tomadores de decisiones considerar todo el abanico de posibilidades que podría darse en un futuro. En este contexto, surge la necesidad de comprender de forma holística los riesgos y consecuencias del cambio climático a la escala a la que se lleva a cabo su gestión, pudiendo contribuir así a la identificación de puntos críticos de acuerdo con criterios de riesgo y a priorizar aquellas localizaciones que requieren una acción más urgente.

    Una revisión exhaustiva de los conocimientos actuales demuestra que las metodologías existentes presentan ciertas limitaciones y áreas potenciales de mejora, en particular con respecto a los requisitos tan estrictos que establecen los nuevos marcos de riesgo para la planificación y la gestión de la costa. En este contexto, la presente tesis doctoral pretende dar un paso más en el análisis de los riesgos del cambio climático en zonas costeras, prestando especial atención a los derivados de los impactos de inundación y erosión. Con ese fin, se ha desarrollado e implementado un marco integrado para la evaluación multisectorial de los riesgos y consecuencias del cambio climático en la costa. Las principales fortalezas radican en una mejor caracterización de la peligrosidad, exposición y vulnerabilidad de los sistemas costeros; la elección de estrategias de modelado de impacto apropiadas; la valoración socioeconómica y multisectorial de las consecuencias de la inundación costera; y el análisis probabilístico de los riesgos de erosión costera y de la incertidumbre asociada.

    1. Antecedentes El incremento de la inundación y la erosión por efecto del cambio climático, principalmente como consecuencia del aumento del nivel medio del mar (ANMM), se encuentra entre las mayores amenazas a las que se ven sometidos los sistemas costeros y zonas bajas de todo el mundo (Wong et al., 2014). Esta subida del nivel del mar conllevará, además, una reducción significativa de la excepcionalidad de los eventos extremos, haciéndolos mucho más frecuentes de lo que son hoy día. Si bien algunos sistemas son capaces de retroceder tierra adentro para acomodarse a los cambios en el nivel del mar, otros experimentarán el clásico caso de estrés costero, que ocurre cuando una costa en erosión se acerca a estructuras rígidas e inmóviles, como malecones o acantilados, dando lugar a impactos adversos para el medio ambiente y la sociedad (Jackson and McIlvenny, 2011). En consecuencia, se espera que los daños se intensifiquen a lo largo del siglo, a medida que el ANMM, el desarrollo socioeconómico y la redefinición de la política territorial aumenten la población, los bienes y los flujos de actividad en la franja costera (Nicholls et al., 2008).

    Bajo esta perspectiva, una amplia gama de marcos metodológicos está emergiendo para la evaluación socioeconómica de los riesgos y consecuencias de la inundación y de la erosión a diferentes escalas. La metodología clásica aplicada al análisis de riesgos meteorológicos extremos ha derivado en un marco conceptual generalizado (IPCC, 2014) basado en la combinación de la peligrosidad, la exposición y la vulnerabilidad.

    Recientemente, se han desarrollado iniciativas relevantes para la identificación de las amenazas causantes de la inundación y el retroceso de la línea de costa (Rueda et al., 2017). La exposición y la vulnerabilidad, elementos clave del riesgo, son dinámicas, varían en el tiempo y el espacio, y dependen de factores económicos, sociales, geográficos, demográficos, culturales, institucionales y ambientales (IPCC, 2012; Gallina et al., 2016). No existe un método único para evaluar cada componente del riesgo, y las aproximaciones existentes son fuertemente dependientes de la disponibilidad de datos, de la escala espacial, de la estrategia de modelado del impacto considerado y del tipo de análisis estadístico requerido, entre otros. Además, la gestión y la ordenación del territorio tienen lugar a escala regional, lo que se traduce en la necesidad de la integración de los riesgos y las consecuencias en un área determinada. A este respecto, el desafío se encuentra principalmente en el tratamiento de un conjunto de sectores socioeconómicos de forma integrada, especialmente si estos sectores tienen una naturaleza diferente.

    Las mayores incertidumbres vinculadas al análisis del riesgo están asociadas a los escenarios de largo plazo, especialmente cuando la escala espacial del análisis es muy detallada. Otras fuentes de incertidumbre provienen de las aproximaciones, métodos y herramientas empleadas que contribuyen a la propagación y al incremento de la incertidumbre inherente de los datos a través del proceso de evaluación de riesgos. Por lo tanto, existe una creciente urgencia de enmendar los marcos actuales para la toma de decisiones de modo que estos puedan tener en cuenta esta incertidumbre (Hallegatte, 2009). A este respecto, las metodologías probabilísticas que implican múltiples simulaciones del modelo de impacto con diferentes combinaciones de los forzamientos juegan un papel fundamental (Ranasinghe, 2016).

    La presente tesis doctoral pretende contribuir al conocimiento actual del análisis de riesgos del cambio climático en zonas costeras. En particular, se centra en los impactos de inundación y erosión, buscando mejorar la caracterización de la peligrosidad, la exposición y la vulnerabilidad, y el modo en el que estas componentes se combinan para dar lugar al riesgo. Con ese objetivo, esta investigación se adentra en los procesos físicos, pero también en el desarrollo de nuevas metodologías, pudiendo dotar a los gestores de la costa de un marco de riesgo robusto que permita abordar muchos sectores de forma integrada y tener en cuenta la incertidumbre.

    2. Estado actual del conocimiento En un contexto de profunda incertidumbre, los marcos de análisis probabilísticos están emergiendo con fuerza como los paradigmas más apropiados para idealmente evaluar los impactos y riesgos del cambio climático, e identificar opciones de adaptación. No obstante, dependiendo del propósito del análisis, la escala geográfica y los datos disponibles, otras formas de evaluación pueden constituir también alternativas válidas. Esta investigación aborda temas relacionados con la forma en la que se resuelven habitualmente la peligrosidad y la exposición; los diferentes modos en los que se aproxima la vulnerabilidad; la gran variedad de modelos de impacto existentes y cómo estos pueden encajar en marcos probabilísticos; y los retos a los que nos enfrentamos cuando valoramos el riesgo y las consecuencias.

    Los tres pilares del riesgo De acuerdo con el (IPCC, 2014), el riesgo resulta de la combinación de la peligrosidad, caracterizada por las dinámicas costeras, la exposición, relativa al medio físico y socioeconómico, y la vulnerabilidad, relacionada con la susceptibilidad del sistema de ser dañado y su capacidad adaptativa.

    La peligrosidad asociada a la inundación costera y a la erosión depende esencialmente del oleaje, la marea meteorológica, la marea astronómica y el ANMM. Sin embargo, aunque existe mucha investigación centrada en el análisis del riesgo de inundación debido al nivel del mar (Rosenzweig et al., 2011; Hallegatte et al., 2013), pocos autores tienen en cuenta el efecto del oleaje (Dawson et al., 2009) aun habiendo sido éste responsable de daños importantes en la costa. Además de las dinámicas marinas, la precipitación y el caudal fluvial pueden contribuir a la inundación costera (Muis et al., 2015), y los estuarios pueden alterar los patrones de erosión/acreción de las playas adyacentes (Ranasinghe et al., 2013). Si bien el uso de bases de datos históricas de alta resolución (Camus et al., 2013; Perez et al., 2017) es fundamental para evaluar la variabilidad interanual, así como para analizar los cambios en los regímenes extremales o modelar eventos pasados (Muis et al., 2016), numerosos estudios se han realizado en base a tormentas de diseño (Ranasinghe et al., 2012) o empleando directamente los extremos del nivel mar proporcionados por la herramienta DIVA (Hinkel et al., 2014). Con respecto a cómo se suele incorporar el cambio climático, mientras añadir el ANMM a la distribución actual de extremos es una práctica común (Muis et al., 2015), pocos trabajos incluyen proyecciones de oleaje y marea meteorológica o las consideran en el análisis.

    Los datos de exposición locales (p. ej., número de personas, edificios, infraestructuras y otros elementos que podrían verse afectados ante un cierto escenario) son esenciales para la toma de decisiones en la adaptación al cambio climático. No obstante, obtener información tan detallada es aún a día de hoy todo un reto. Por ello, muchos estudios caracterizan la exposición a través de los usos del suelo (Prime et al., 2015) en lugar de mediante indicadores socioeconómicos. Es más, pocos trabajos tienen en cuenta aspectos que vayan más allá de propiedades residenciales y no residenciales, y agricultura (Dawson et al., 2009; Hall et al., 2005; Gouldby et al., 2008). Otro tema crítico es el relativo a trabajar con datos a distintas escalas. Dado que asumir una distribución homogénea de la información en el espacio no siempre se corresponde con la realidad (Merz et al., 2010), existen técnicas de desagregación que ayudan a obtener representaciones más realistas (Thieken et al., 2006).

    El concepto de vulnerabilidad difiere en función de la metodología (Gallina et al., 2016). Algunos la relacionan con resiliencia, adaptabilidad y fragilidad (Liverman, 1990), y otros con la susceptibilidad de sufrir daños asociados a los cambios climáticos y socioeconómicos (Adger, 2006). Existe una gran variedad de curvas de vulnerabilidad. Éstas pueden agruparse en empíricas, sintéticas y mixtas (Merz et al., 2010), pueden ser absolutas (FEMA, 2013) o relativas (Penning-Rowsell et al., 2005), distinguen entre consecuencias directas e indirectas, y también entre continente y contenido de los activos (FEMA, 2013). Este tipo de curvas se emplean habitualmente para evaluar los daños por inundación, y suelen depender de la cota que alcanza el agua.

    Diferentes aproximaciones para el mismo problema Otro aspecto fundamental en la evaluación de riesgos es la selección del modelo de impacto más apropiado. Mientras que los modelos de procesos más sofisticados pueden parecer la mejor opción para llevar a cabo un estudio de detalle, dependiendo del tipo de análisis estadístico requerido y de la escala geográfica, entre otros criterios, la aproximación seguida puede considerar el uso de métodos más simples y eficientes y formulaciones de equilibrio, cuando proceda. Porque el problema no es una mera cuestión de coste computacional, sino que a veces es el conocimiento incompleto que tenemos de los procesos y la cantidad de parámetros de calibración de los modelos los factores que limitan la idoneidad de determinadas estrategias numéricas.

    En los últimos años se han desarrollado muchas metodologías para analizar la erosión costera con distintos niveles de complejidad. Éstas varían desde aproximaciones basadas en indicadores, como el simple BTM (del inglés, bathtub method) (Reguero et al., 2015; Muis et al., 2016) que resuelve de forma grosera la propagación de la inundación en tierra cortando el Modelo Digital de Terreno (MDT) a una determinada cota; hasta análisis mucho más sofisticados que incorporan modelado 2D o 3D, computacionalmente más demandantes, y que no son aplicables a escalas más allá de la local ni para obtener estimaciones probabilísticas. Si bien el estudio de la erosión costera dista de estar tan bien cubierto como el de la inundación, se ha prestado mucha atención al análisis de la respuesta de la línea de costa a la amenaza que supone el ANMM. A ese respecto, la Regla de Bruun (Bruun, 1962) ha sido el predictor más utilizado durante décadas, tanto en su forma original como combinándola con otras fuentes/sumideros existentes en el balance sedimentario (Ranasinghe et al., 2013; Dean y Houston, 2016). Sin embargo, estudios empíricos han demostrado que los cambios más significativos en la línea de costa ocurren debido a incrementos del nivel del mar local en combinación con grandes olas (Miller y Dean, 2004). Estas dinámicas pueden alimentar un sinfín de aproximaciones basadas en el perfil transversal para predecir el impacto de una tormenta sobre una duna (Larson et al., 2004); obtener la evolución de la línea de costa en el tiempo debido al oleaje (Splinter et al., 2014), o debido a la acción combinada del oleaje y el nivel del mar (Miller y Dean, 2004); e incluso resolver procesos más complejos e interacciones no lineales (Luijendijk et al., 2017), aunque con un coste computacional mayor.

    Métodos existentes para evaluar el riesgo y las consecuencias Los análisis del riesgo y sus consecuencias permiten identificar aquellas áreas más expuestas y vulnerables a los diferentes impactos, entender el origen de esos impactos y caracterizar su extensión y severidad, y dar asistencia en la elaboración de planes de gestión y toma de decisiones. La literatura actual en este campo es muy diversa y varía desde evaluaciones preliminares que ayudan a detectar puntos críticos hasta análisis sectoriales de alta resolución, o incluso estimaciones probabilísticas del riesgo de inundación que también tienen en cuenta la erosión de la costa (Stripling et al., 2017).

    La información espacial de exposición para un escenario dado combinada con sus atributos de vulnerabilidad da lugar a la evaluación de los riesgos y las consecuencias. A este respecto, si bien los riesgos de inundación han sido ampliamente estudiados durante los últimos años (Muis et al., 2015, Stripling et al., 2017, Lin et al., 2010), los riesgos derivados de la erosión apenas se han explorado. En cualquier caso, deben considerarse aspectos relacionados con la valoración de activos y flujos (p. ej., efectos de mercado y no mercado, e impactos indirectos) (Merz et al, 2010), y con su variación espacio-temporal (p. ej., efectos distributivos y la aplicación de una tasa de descuento a los daños futuros).

    Las limitaciones de las proyecciones climáticas y socioeconómicas futuras obligan a tomar decisiones en un contexto de incertidumbre. El ANMM, los cambios en la probabilidad de ocurrencia de los eventos extremos, las tendencias socioeconómicas difíciles de predecir y el gran número de parámetros envueltos en el modelado del impacto son algunos ejemplos. Por ello existe, cada vez, más una necesidad de pasar de enfoques deterministas a marcos probabilísticos que permitan cuantificar adecuadamente la cascada de incertidumbre que se va acumulando en todas y cada una de las etapas del proceso de análisis de riesgos (Ranasinghe, 2016).

    3. Objetivos El objetivo general de la presente tesis doctoral es dar un paso más en el análisis de los riesgos del cambio climático en la costa, en particular, los relativos a la inundación y a la erosión. Para su consecución, se han planteado tres objetivos específicos:

    Objetivo 1 – Desarrollo de un marco integrado para el análisis de los riesgos del cambio climático en zonas costeras: el marco de riesgo del IPCC (del inglés, Intergovernmental Panel on Climate Change) (IPCC, 2014) se ha convertido en una referencia para evaluar los riesgos que resultan de la combinación de la peligrosidad, la exposición y la vulnerabilidad. No obstante, aún existen lagunas metodológicas y falta de orientación sobre cómo este marco puede ser llevado a la práctica para obtener riesgos y consecuencias y, en particular, cómo puede trasladarse al análisis integrado de los riesgos del cambio climático en zonas costeras, donde el término integrado hace aquí referencia a multiamenaza, multiimpacto y multisectorial.

    Objetivo 2 – Implementación del marco integrado para el análisis multisectorial de las consecuencias de la inundación costera: a pesar del gran número de estudios realizados, no existe una metodología integrada, estandarizada y robusta, enfocada a la toma de decisiones basada en riesgos, para la inundación costera. Para tal fin, es necesario mejorar la caracterización de las componentes clave del riesgo (peligrosidad, exposición y vulnerabilidad) y definir cómo, una vez caracterizadas, pueden integrarse en el ámbito administrativo requerido para la gestión y la planificación.

    Objetivo 3 – Implementación del marco integrado para el análisis sectorial del riesgo de erosión costera: la literatura refleja que la erosión costera está mucho menos estudiada que la inundación en términos de modelado, pero, sobre todo, en lo que respecta a la evaluación de riesgos del cambio climático. Por ello, los temas prioritarios de investigación incluyen mejoras en la comprensión y caracterización de los procesos físicos desencadenantes del retroceso de la línea de costa y, dada la elevada complejidad de los mismos, una adecuada cuantificación de la incertidumbre asociada; y la exploración de los riesgos de erosión sobre el sistema socioeconómico.

    4. Metodología A continuación, se presentan los diferentes pasos y métodos seguidos para la consecución de los objetivos planteados. Las aproximaciones adoptadas para lograr los objetivos 2 y 3 dependen principalmente del alcance y del propósito del análisis, del impacto en concreto y de sus particularidades, del número de escenarios considerados, y del número de sectores sobre los cuales se producen impactos y, en consecuencia, daños socioeconómicos.

    Desarrollo de un marco integrado para el análisis de los riesgos del cambio climático en zonas costeras: se ha desarrollado un marco metodológico para la evaluación de los riesgos del cambio climático en zonas costeras partiendo de la premisa de que la peligrosidad, la exposición y la vulnerabilidad se combinan para dar lugar al riesgo y a sus consecuencias. Este marco va acompañado de una guía metodológica sobre cómo abordar la identificación de los impactos y los sectores estratégicos, la caracterización de las componentes del riesgo, la elección de la estrategia de modelado más apropiada y la evaluación socioeconómica del riesgo y sus consecuencias. Esta guía metodológica pretende constituir un procedimiento estándar de análisis integrado de riesgos que sea suficientemente flexible para adaptarse a condiciones de contorno diversas pero que, en cualquier caso, sirva como soporte robusto para la toma de decisiones. La guía incluye una breve descripción de cómo particularizar el marco para la inundación costera y la erosión, además de algunas consideraciones generales acerca de cómo incorporar la adaptación al cambio climático.

    Implementación del marco integrado para el análisis multisectorial de las consecuencias de la inundación costera: el marco metodológico desarrollado se ha adaptado a la evaluación de las consecuencias del riesgo de inundación costera sobre diferentes sectores. Su aplicación piloto se ha realizado en una región a lo largo de 354 km de costa (escala regional). Uno de los aspectos clave es la mejora de la caracterización de la peligrosidad, la exposición y la vulnerabilidad con respecto al estado del arte actual. Se han empleado bases de datos de reanálisis de alta resolución y proyecciones para analizar y definir las dinámicas desencadenantes de la inundación a lo largo de este siglo. La exposición y la vulnerabilidad se han descrito para una serie de sectores socioeconómicos. La aproximación ha considerado la factibilidad de emplear modelos de procesos 2D para elaborar los mapas de inundación. Con una clara orientación a la planificación y a la gestión de costa (p.ej., priorización de acciones y asignación eficiente de fondos), las consecuencias sectoriales de la adaptación se han determinado en términos socioeconómicos para un rango de escenarios de riesgo, y se integrarán a través de la aplicación de técnicas Bayesianas y criterio experto.

    Implementación del marco integrado para el análisis sectorial del riesgo de erosión costera: el marco metodológico para el análisis de riesgos del cambio climático en zonas costeras se adaptará a la evaluación sectorial del riesgo de erosión. La metodología se ha aplicado de forma piloto en 57 playas a lo largo de 345 km de costa (escala local y regional). En este caso, los mayores esfuerzos se han centrado en la estimación probabilística de la erosión y del correspondiente riesgo de pérdida de valor recreativo de las playas, así como en la cuantificación de la incertidumbre asociada al clima futuro. Las principales dinámicas generadoras de la erosión se han analizado y caracterizado mediante el uso de bases de datos de reanálisis de alta resolución, proyecciones y simulación estocástica. La exposición y la vulnerabilidad se han abordado de acuerdo con el sector específico sobre el cual se plantea el riesgo, integrando aspectos ambientales y sociales junto con factores correctores que tienen en cuenta las características particulares de cada playa, su calidad y sus servicios. La aproximación a seguir para analizar probabilísticamente la evolución de la línea de costa consiste en la aplicación de modelos de equilibrio en el perfil, permitiendo particularizar para playas continuas y para playas interrumpidas por la desembocadura de un estuario. El riesgo de pérdida de valor recreativo de las playas se ha calculado a través de un nuevo paradigma desarrollado para cuantificar el valor recreativo de las playas que utiliza datos de exposición, y se expresará en términos probabilísticos, sentando así las bases para la adaptación al cambio climático y la reducción de riesgos.

    5. Conclusiones La presente tesis doctoral supone un paso adelante importante en la evaluación multisectorial de los riesgos del cambio climático en zonas costeras. A continuación, y de forma resumida, se presentan los resultados obtenidos más relevantes en relación con los objetivos propuestos.

    En relación con el Objetivo 1 – Desarrollo de un marco integrado para el análisis de los riesgos del cambio climático en zonas costeras El marco de riesgos clásico desarrollado por el IPCC (2014) se ha trasladado al análisis integrado de los riesgos del cambio climático en zonas costeras. De acuerdo con el conocimiento del autor, no existía hasta la fecha ningún marco de referencia integrado que fuese específico para la evaluación multiamenaza, multiimpacto y multisectorial de los riesgos y consecuencias del cambio climático en la costa.

    Las recomendaciones para la evaluación integrada de los riesgos del cambio climático en zonas costeras están orientadas a llenar vacíos en el conocimiento relativo a la implementación práctica del clásico marco de riesgos. De este modo, variedades de opciones y alternativas, pros y contras de los métodos más utilizados y diferencias entre aproximaciones, entre otros, se han abordado con el propósito de guiar en la respuesta a preguntas específicas que se puedan plantear durante el análisis.

    El marco propuesto para abordar los riesgos derivados de la inundación y la erosión en costa es aplicable, de la escala local a la escala global, y para diferentes niveles de gestión. En consecuencia, los requerimientos de los datos y la resolución de los resultados también varían. Pero la flexibilidad de este marco va más allá, y hace que sea extensible a otros impactos (considerados de forma aislada o conjunta) y a otros sectores distintos de los considerados en esta tesis doctoral.

    En relación con el Objetivo 2 – Implementación del marco integrado para el análisis multisectorial de las consecuencias de la inundación costera La metodología propuesta está sustentada por una caracterización exhaustiva de los tres pilares del riesgo y un modelado eficiente del impacto, proporcionando consecuencias socioeconómicas y multisectoriales con alta resolución, lo cual, según el conocimiento del autor, no se había realizado antes de forma integrada y para tantos sectores a escala regional.

    El uso de bases de datos climáticas de alta resolución ha permitido reconstruir las series horarias de CI desde 1967 a 2014 cada 500 m a lo largo de la costa, pudiendo captar toda su variabilidad. Estos datos junto con proyecciones multimodelo locales de oleaje y marea meteorológica, y proyecciones regionales de ANMM del mar han posibilitado una adecuada caracterización de la peligrosidad actual y futura.

    La consideración de los efectos locales del oleaje en puertos y la inclusión de las defensas costeras son aspectos especialmente importantes cuando estas estructuras representan la antesala de ciudades o zonas urbanas.

    La combinación de tiempos de ejecución pequeños y precisión respaldan la idoneidad de la aproximación seguida para el modelado de la inundación como parte del análisis probabilístico requerido por los marcos emergentes de gestión de riesgos.

    La metodología se centra en un gran número de sectores y aborda aspectos asociados a la disponibilidad y el tratamiento de los datos, los procedimientos de reducción de escala y el impacto del descuento. Se han aplicado funciones de vulnerabilidad específicas para cada sector según ha correspondido.

    Se ha definido un índice multilineal para agregar valores en riesgo de distinta naturaleza a cualquier nivel administrativo (p. ej., nivel municipal), permitiendo la integración de las consecuencias del riesgo para un amplio espectro de sectores objetivo, incluso si éstas se miden en unidades diferentes. Esto proporciona una visión holística de las consecuencias del riesgo de inundación costera en una región determinada y ayuda a la identificación de puntos críticos, constituyendo así un punto de partida para un análisis más detallado del riesgo a escala local.

    En relación con el Objetivo 3 – Implementación del marco integrado para el análisis sectorial del riesgo de erosión costera En relación con el modelado de la erosión costera Hasta donde el autor conoce, éste es el primer análisis de la erosión costera que incluye una combinación de lo siguiente: (i) alcance regional O (100 km); (ii) ANMM y proyecciones locales de oleaje y marea meteorológica; (iii) un intento de acomodar los efectos potenciales que los estuarios macro-mareales podrían tener en la evolución a largo plazo de las costas adyacentes; (iv) la aplicación de un modelo de evolución de la línea de costa forzado con oleaje y mareas que tiene en cuenta la agrupación de tormentas y la recuperación entre las mismas; y (v) una estimación probabilística de la erosión que combina los efectos del oleaje, las mareas y el ANMM (valor medio y desviación estándar del escenario RCP8.5) a lo largo del siglo veintiuno.

    El uso de bases de datos climáticas de alta resolución ha permitido la reconstrucción de la serie temporal de evolución de la línea de costa desde 1967 a 2014. Las proyecciones multimodelo de oleaje y marea meteorológica junto con las proyecciones de ANMM regional han posibilitado la caracterización de la peligrosidad futura.

    Con respecto a la estimación del alcance del problema que supone el ANMM, si la playa objeto de estudio se encuentra adyacente a un estuario, la aplicación de la Regla de Bruun es muy limitada. La investigación llevada a cabo demuestra que la no consideración de los retrocesos adicionales que tienen lugar para satisfacer el relleno de la bahía y el cambio de volumen del bajo exterior por efecto del ANMM podría resultar en subestimaciones de hasta el 46% y el 22% del retroceso de línea de costa potencial por ANMM, respectivamente.

    La evolución de la línea de costa futura se calcula considerando la acción conjunta de forzamientos transversales como son el oleaje, la marea meteorológica, la marea astronómica y el ANMM, pero también sumideros longitudinales que, inducidos por el ANMM y cuando proceda, resultan en un transporte de sedimento de la playa al estuario y al bajo exterior.

    Se ha aplicado un modelo VAR para generar, en cada playa de estudio, 1000 series sintéticas horarias multivariadas de oleaje y marea meteorológica como funciones lineales de observaciones pasadas. Éstas, combinadas con el ANMM (valor medio y desviación estándar del escenario RCP8.5), han dado lugar a miles de simulaciones del modelo de evolución de línea de costa de 2010 a 2100 en cada una de las 57 playas. Así, estimaciones robustas del retroceso de la costa se han producido en un marco probabilístico y teniendo en cuenta la incertidumbre del ANMM.

    Los resultados evidencian el conservacionismo inherente a la aproximación de escala agregada determinista, principalmente dada por el efecto Bruun, dando lugar a sobreestimaciones de entre el 10% y el 60%, que se encuentran entre el 1% y el 35% de probabilidad de excedencia, comparadas con los retrocesos a largo plazo obtenidos probabilísticamente (R2100).

    En relación con el análisis de los riesgos de la erosión costera Hasta donde sabe el autor, este análisis es único en términos de gestión y planificación de la costa ya que establece y aplica un procedimiento para determinar probabilísticamente la pérdida de valor recreativo debido a una combinación de forzamientos climáticos a lo largo del siglo veintiuno en un número elevado de playas.

    La metodología presentada tiene como propósito determinar el riesgo de pérdida de valor recreativo de las playas provocado por el cambio climático y los eventos extremos de erosión en términos probabilísticos, posibilitando una cuantificación robusta de la incertidumbre. Esto es muy importante ya que informar sobre probabilidad e incertidumbre a los tomadores de decisiones permite que estos puedan tener en cuenta todo el rango de posibilidades futuras.

    Se ha desarrollado un nuevo paradigma para cuantificar el valor recreativo de las playas. Los datos necesarios se limitan a condiciones geográficas y sociales que permitan caracterizar la estación recreativa, el poder adquisitivo, y algunos parámetros de calibración como son la tipología de la playa, su calidad y su longitud. Esta información puede actualizarse cuando sea oportuno, o incluso adaptarse fácilmente a cualquier otra playa en cualquier otra región del mundo.

    Se ha pretendido reducir la brecha entre la comunidad científica y los actores pertinentes, como turistas, usuarios locales de las playas y tomadores de decisiones, quienes muchas veces no sólo desconocen los procesos físicos, sino que no son conscientes del alcance, las consecuencias potenciales y las implicaciones reales del cambio climático. A este respecto, entender el origen de la amenaza y la extensión de los riesgos asociados a la misma (p. ej., pérdida de valor recreativo) puede permitir a los gestores de la costa adoptar políticas de adaptación o reducción de riesgos, anticiparse e incluso proporcionar alternativas (p. ej., otras opciones de recreación) que puedan reducir impactos colaterales en la economía de la región.

    Bibliografía más relevante Adger WN (2006) Vulnerability. Global Environmental Change 16:268-281.

    Bruun P (1962) Sea level rise as a cause of shore erosion, J Waterw Harb Div 88 117-130.

    Camus P, Méndez FJ, Medina R, Tomas A, Izaguirre C (2013). High resolution Downscaled Ocean Waves (DOW) reanalysis in coastal areas. Coastal Engineering, doi: 10.1016/j.coastaleng.2012.09.002 Dawson RJ, Dickson ME, Nicholls RJ et al (2009) Integrated analysis of risks of coastal flooding and cliff erosion under scenarios of long term change. Clim Change. doi:10.1007/s10584-008-9532-8.

    Dean RG, Houston JR, Determining shoreline response to sea level rise, Coast Eng 114 (2016) 1-8, doi:10.1016/j.costaleng.2016.03.009.

    Federal Emergency Management Agency (FEMA) (2013) Multi-hazard loss estimation methodology, flood model, HAZUS, technical manual. Department of Homeland Security, Emergency Preparedness and Response Directorate, FEMA, Mitigation Division, Washington, D.C.

    Gallina V, Torresan S, Critto A, Sperotto A, Glade T, Marcomini A (2016) A review of multi-risk methodologies for natural hazards: Consequences and challenges for a climate change impact assessment. Journal of Environmental Management 168:123-132.

    Hinkel J, Lincke D, Vafeidis AT, Perrette M, Nicholls RJ, Tol RSJ, Marzeion B, Fettweis X, Ionescu C, Levermann A (2014) Coastal flood damage and adaptation costs under 21st century sea-level rise. PNAS 111, 9, 3292-3297.

    IPCC (2012). Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Field, C.B., V. Barros, T.F. Stocker, D. Qin, D.J. Dokken, K.L. Ebi, M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, G.-K. Plattner, S.K. Allen, M. Tignor, and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, 582 pp.

    IPCC (2014) Summary for policymakers. In Climate Change 2014: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [eds CB Field al.]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2014, pp. 1-32.

    Gouldby B, Sayers P, Mulet-Marti J et al (2008) A methodology for regional-scale flood risk assessment. Wat Man 161(3):169-182.

    Hall JW, Sayers PB, Dawson RJ (2005) National-scale assessment of current and future flood risk in England and Wales. Nat Hazards 36:147-164.

    Hallegatte S (2009) Strategies to adapt to an uncertain climate change. Global Environmental Change 19:240-247.

    Jackson AC and McIlvenny (2011) Coastal squeeze on rocky shores in northern Scotland and some possible ecological impacts. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 400, 314-321.

    Larson M, Erikson L, Hanson H (2004) An analytical model to predict dune erosion due to wave impact. Coastal Engineering 51 675-696.

    Lin N, Emanuel KA, Smith JA, Vanmarcke E (2010) Risk assessment of hurricane storm surge for New York City. J of Geophys Res, doi:10.1029/2009JD013630.

    Liverman DM (1990) Drought impacts in Mexico: climate, agriculture, technology, and land tenure in Sonora and Puebla. Annals of the Association of American Geographers 80, 49–72.

    Luijendijk AP, Ranasinghe R, Schipper MA, Huisman BA, Swinkels CM, Walstra DJR, Stive MJF (2017) The initial morphological response of the San Engine: a process-based modelling study. Coastal Engineering 119: 1-14.

    Merz B, Kreibich H, Schwarze R, Thieken A (2010) Review article “Assessment of economic flood damage”. Nat Hazards Earth Syst Sci, 10:1697-1724.

    Miller JK, Dean RG (2004) A simple new shoreline change model, Coast Eng 51 531-556.

    Muis, S, Güneralp. B, Jongman, B, Aerts, JCJH and Ward, PJ (2015) Flood risk and adaptation strategies under climate change and urban expansion a probabilistic analysis using global data. Science of the Total Environment 538:445-457.

    Muis S, Verlaan M, Winsemius HC, Aerts JCJH, Ward PJ (2016) A global reanalysis of storm surges and extreme sea levels. Nat Commun, doi:10/1038/ncomms11969.

    Nicholls, R.J., S. Hanson, C. Herweijer, N. Patmore, S. Hallegatte, J. Corfee-Morlot, J. Chateau, R. Muir-Wood, 2008. Screening Study: Ranking Port Cities with High Exposure and Vulnerability to Climate Extremes, OECD Working paper.

    Penning-Rowsell, E., Johnson, C., Tunstall, S., Tapsell, S., Morris, J., Chatterton, J., and Green, C.: The Benefits of Flood and Coastal Risk Management: A Manual of Assessment Techniques, Middlesex Univ. Press, UK, 2005.

    Perez J, Menendez M, Losada IJ (2017) GOW2: A global wave hindcast for coastal applications. Coastal Engineering 124:1-11.

    Prime T, Brown JM, Plater AJ (2015) Physical and economic impacts of sea-level rise and low probability flooding events on coastal communities. PLoS ONE 10(2):e0117030.

    Ranasinghe R, Callaghan D, Stive MJF (2012) Estimating coastal recession due to sea level rise: beyond the Bruun rule, Clim Change 110 (2012) 561-574, doi:10.1007/s10584-011-0107-8.

    Ranasinghe R, Duong TM, Uhlenbrook S, Roelvink D, Stive MJF (2013) Climate-change impact assessment for inlet-interrupted coastlines, Nat Clim Change 3 (2013) 83-87.

    Ranasinghe R (2016) Assessing climate change impacts on open sandy coasts: A review. Earth-Science Reviews 160:320-332.

    Reguero BG, Losada IJ, Díaz-Simal P, Méndez FJ, Beck MW (2015) Effects of Climate Change on Exposure to Coastal Flooding in Latin America and the Caribbean. PLoS One. doi:10.1371/journal.pone.0133409.

    Rosenzweig C, Solecki WD, Blake R, Bowman M, Faris C, Gornitz V, Horton R, Jacob K, LeBlanc A, Leichenko R, Linkin M, Major D, O’Grady M, Patrick L, Sussman E, Yohe G, Zimmerman (2010) Developing coastal adaptation to climate change in the New York City infrastructure-shed; process, approach, tools, and strategies. Climatic Change 106:93-127.

    Splinter KD, Turner IL, Davidson MA, Barnard P, Castelle B, Oltman-Shay J (2014) A generalized equilibrium model for predicting daily to interannual shoreline response. J Geophys Res Earth Surf, 119 1936-1958.

    Stripling S, Panzeri M, Blanco B, Rossington K, Sayers P, Borthwick (2017) Regional-scale probabilistic shoreline evolution modelling for flood-risk assessment. Coastal Engineering 121, 129-144.

    Thieken A, Merz B, Kreibich H, Apel H (2006) Methods for flood risk assessment: Concepts and challenges. International Workshop on Flash Floods in Urban Areas. Muscat – Sultanate of Oman, 4-6 September.

    Wong PP, Losada IJ, Gattuso J-P, Hinkel J, Khattabi A, McInnes KL, Saito Y, Sallenger A, Coastal systems and low-lying areas. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [eds CB Field al.]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2014, pp. 361-409.

  • English

    The PhD Thesis A framework for the multi-sectoral assessment of climate change risks in coastal areas means a significant step forward in the multi-sectoral assessment of climate change risks in coastal areas, particularly those arising from coastal flooding and erosion. To that end, three specific objectives wet set and achieved: 1) the development of an integrated (i.e., multi-hazard, multi-impact and multi-sectoral) framework for climate change risk analysis in coastal areas, providing practical guidance on how it is to be applied to obtain risks and consequences; 2) the implementation of the integrated framework for the multi-sectoral assessment of coastal flood risk consequences; and 3) the implementation of the integrated framework for the sectoral assessment of coastal erosion risks.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus