Revista Ciencia

Perfil de Riesgo por Inundaciones en Perú

Por Paula Villa
Entre mayo de 2014 y mayo de 2015, se desarrolló por parte del Banco Interamericano de desarrollo (BID) a través de la empresa ADASA Perú, de la que yo formaba parte, el proyecto para el desarrollo del Perfil del Riesgo de Inundaciones en Perú. Este estudio da repuesta a la necesidad por parte del BID de desarrollar una estrategia para la provisión de fondos en caso de desastres por inundaciones en el Perú. Para ello, se elaboró una metodología para la estimación del riesgo probabilístico en términos económicos de este desastre de impacto localizado y de alta frecuencia.
Debido a la gran extensión del país y a la dificultad de llevar a cabo un estudio detallado del riesgo de inundación a lo largo de toda su superficie, la metodología seguida consistió en la elección de tres cuencas representativas de las tres regiones principales del país (Costa, Sierra y Selva). Estas cuencas son la cuenca del río Piura, que representa a las cuencas de la región natural de la Costa; la cuenca del río Huallaga, representando a las cuencas de la región de la Selva; y la cuenca del río Vilcanota-Urubamba en la región de la Sierra.
En cada cuenca se eligieron cinco tramos fluviales que habían sido afectados por inundaciones y eran representativos de los usos de suelo de cada una de las partes de la cuenca (en concreto de la llanura de inundación) representadas por ellos. Se estimaron las potenciales pérdidas en cada uno de ellos en función de los periodos de retorno considerados (20, 50, 100, 200 y 500 años). Una vez obtenidos los datos de daños o pérdidas en esos tramos, se realizó una extrapolación al conjunto del país a partir de dichos datos mediante una metodología en la que se hace uso de información histórica para los períodos de retorno bajos (aproximadamente hasta de 50 años) y de los resultados procedentes de la modelización hidrológico-hidráulica para periodos de retorno más altos. En la afectación geográfica del fenómeno del país a nivel nacional se consideró la distribución de cuencas habitualmente afectadas por fenómenos como el Niño que afectan a gran parte del país.
En el análisis de la información histórica sobre inundaciones se consultaron diferentes fuentes, Base de Datos DesInventar (la cual acopia información del INGEMMET, INDECI y diarios peruanos) e información bibliográfica. De este análisis se obtuvieron dos tipos de información: por una parte, los datos necesarios para definir la parte baja de la curva de Pérdida Anual Esperada; y por otra parte, estimaciones cuantitativas a nivel nacional sobre pérdidas ocasionadas por fenómenos de baja frecuencia, utilizados para validar los resultados procedentes de la modelización de esos mismos fenómenos, y que definen la parte alta de curva de Pérdida Anual Esperada.

Perfil de Riesgo por Inundaciones en Perú

Curso de capacitación en el GORE de San Martín


Perfil de Riesgo por Inundaciones en Perú

Río Huallaga a su paso por Tingo María

Para realizar la estimación de los daños se llevó a cabo un inventario de elementos expuestos (cultivos agrícolas, pastos, bosques, zona urbana, vías de comunicación, zona industrial, elementos patrimoniales, cursos fluviales…etc.), basado en información procedente de organismos oficiales y de trabajos de fotointerpretación. Sobre estos elementos expuestos se aplicaron los resultados de la modelización hidrológica-hidráulica (velocidad y calado de las diferentes láminas de agua correspondientes a los periodos de retorno estudiados), basada en una serie de trabajos topográficos y en información hidrometeorológica procedente de registros históricos.

Finalmente, y considerando el valor unitario de cada elemento expuesto, se ha aplicaron las denominadas curvas de vulnerabilidad (o de calado-daño), a las que se incorporó la componente de velocidad, obteniendo finalmente el valor analítico de pérdida para cada uso de suelo y periodo de retorno que podría verse afectado. 

El informe final de este proyecto puede consultarse en https://publications.iadb.org/handle/11319/8194

Volver a la Portada de Logo Paperblog