Autor: Giovanni Daza/ Centro de Procesamiento Digital de Imágenes (CPDI).FIIIDT
Es de conocimiento público que en nuestro territorio nacional, la llegada de época de lluvias, trae consigo una serie de riesgos que se han venido periodizando con el tiempo, lo cual hace necesario un sistema eficaz de ubicación, ya sea de forma aproximada de estos fenómenos naturales que cuando ocurren se cobran grandes bienes materiales y sobre todo vidas humanas.
Debido a la necesidad mencionada anteriormente, se han desarrollado una serie de metodologías para tratar este problema repetitivo en nuestro ambiente; dichas metodologías van desde aquellas que requieren un extenso trabajo de campo (inventario y levantamiento de variables), hasta las que utilizan programas de avanzada para simulación y medición de parámetros.
De forma resumida se presenta una técnica meramente de base estadística, llamada Análisis de Regresión Múltiple, la cual busca predecir hechos de esta naturaleza a partir de datos de precipitación. Es necesario aclarar unos términos, que se manejan a veces de forma indistinta, afín de dar la mayor claridad posible a las siguientes explicaciones que damos en la exposición de esta metodología.
Amenaza: probabilidad de ocurrencia de un evento natural o antrópico en un área específica dentro de un periodo de tiempo, que afecte desfavorablemente de manera directa o indirecta, a una comunidad o a los bienes de ésta. (Instituto Geológico y Minero de España, 1985).
Vulnerabilidad: grado de exposición que tiene una comunidad y sus bienes materiales ante un evento amenazante (Instituto Geológico y Minero de España, 1985).
Riesgo: valor esperado de las pérdida o daños cuando se considera la ocurrencia del evento amenazante ante una determinada comunidad (Instituto Geológico y Minero de España, 1985).
Es necesario aclarar que solo se puede hablar de riesgo si existe la posibilidad que la amenaza afecte a una comunidad o su infraestructura, esto para aclarar que esta metodología busca localizar las zonas de posible amenaza y no cuantificar el riesgo de la misma. Las amenazas naturales son de variada índole y naturaleza, por lo tanto para acotar lo más exacto posible los alcances de esta metodología, definimos la amenaza que nos interesa: inundación.
Inundaciones: las inundaciones son el resultado de lluvias fuertes o continuas que sobrepasan la capacidad de absorción del suelo y la capacidad de carga de los afluentes; esto hace que un determinado curso de aguas rebase su cauce e inunde zonas adyacentes. (Organización de Estados Americanos OEA, 1993).
El análisis de Regresión Múltiple consiste básicamente en correlacionar datos de precipitación con el número de eventos ocurridos el mismo día de la precipitación, con el fin de predecir futuros eventos del mismo tipo.
El primer paso para esta metodología, consiste en conseguir los datos base 1, que en nuestro caso son las estaciones de precipitación de la cuenca del rio principal de nuestra área de estudio; estos datos deben reposan en INAMEH. El segundo paso es conseguir la base de datos 2 de ocurrencias de la amenaza en nuestro umbral de tiempo del estudio, los cuales deben ser suministrados por alcaldías, defensa civil, etc. Obtenidos los datos de precipitación se procede a construir gráficos de Precipitación Promedio Mensual Multianual, para identificar en que épocas del año se presentan las temporadas de lluvias. Posteriormente procedemos a construir gráficos en donde se observa el número de eventos (Inundaciones) registrados por mes. Este gráfico sirve para analizar si la temporada de lluvias tiene alguna relación con la ocurrencia de eventos de inundación.
El siguiente paso (una vez comprobada la relación de lluvias con eventos de inundación) aplicamos el análisis de regresión múltiple a cada una de las estaciones cuyos datos poseemos. Es decir una correlación entre precipitación y número de eventos. Luego de obtenidos estos índices de correlación debemos comprobar si están por encima de 0.8 en caso contrario no tendrá validez el análisis. Si los resultados están en el orden esperado, podemos hacer análisis de cercanía a las estaciones que arrojen una correlación fuerte.
Nota: La fase II de esta investigación será llevada a cabo una vez se seleccione una rea de estudio para tal fin.
Caso estudio
A continuación un caso estudio que utilizo esta metodología, es el correspondiente al Trabajo de Grado “Análisis espacio temporal de la precipitación en la cuenca del río Medellín como herramienta para la identificación de zonas de riesgo”. (González y Montoya, 2005). Cuyo área de estudio es el Valle de Aburra. El Valle de Aburrá tiene una extensión de 1152 Km2 (Alvarado, 1997), una población aproximada de 3.266.000 habitantes (proyección del DANE para el año 2005). El río Medellín tiene una longitud aproximada de 65 km hasta el municipio de Barbosa; a partir de este sitio el río Medellín se conoce como río Porce.
Como mencionamos anteriormente, el primer paso es elaborar los gráficos de Precipitación Promedio Mensual Multianual, en la siguiente figura se muestran las estaciones utilizadas para tal estudio.
A continuación el resultado de los gráficos ya mencionados, en este caso el de la estación Astillero.
Posteriormente procedemos a hacerlos gráficos que relacionan la cantidad de eventos (inundaciones) por mes.
Seguidamente ejecutamos el Análisis de Regresión Múltiple para cada estación.
Como podemos apreciar los índices de correlación son muy bajos, tal es el caso que incluso hay un valor negativo, y como ya habíamos resaltado en la parte inicial del artículo es necesario unos valores que estén igual o por encima de 0.8 para poder establecer claramente que existe una correlación directa.
Esto no indica que no exista una relación entre la precipitación y los hechos de inundación, lo que nos quiere demostrar es que existen otros factores (pendiente, suelos, geomorfología, entre otros) que también tienes un estrecho vínculo con el fenómeno.
Es por ello que se aconseja utilizar la metodología multi criterio, la cual analizaremos posteriormente sobre un área de investigación. La evaluación espacial multicriterio, es un proceso donde datos geográficos son combinados y transformados en una decisión; un gran número de factores necesitan ser identificados y evaluados para ser considerados con una alta correlación entre sí. La correlación puede desarrollarse asociada a Sistemas de Información Geográfica, basado en análisis multicriterio, donde se combinan y transforman datos geográficos (mapas de entrada) y las preferencias del decisor en una decisión resultante (mapa de salida).
Referencias Bibliográficas.
- González y Montoya. 2005 Análisis espacio temporal de la precipitación en la cuenca del río Medellín como herramienta para la identificación de zonas de riesgo. Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Universidad de Medellín. Colombia
- Instituto Geológico y Minero de España, 1985.
- IGME Ríos Rosas, 23. 28003 Madrid.
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