Un equipo internacional de científicos, dirigido por la Universidad de Bristol, descubrió que las estimaciones actuales del riesgo de inundación se basan en métodos para calcular el daño por inundación que no se verifican adecuadamente y no coinciden con las observaciones.
En cambio, el daño del edificio a una profundidad de inundación dada es muy variable y puede caracterizarse por una distribución beta.
Al calcular el riesgo de inundación, es decir, traducir representaciones modeladas del fenómeno físico de inundación a sus impactos, es común aplicar una 'función de daño en profundidad' o curva, que relaciona una profundidad de agua dada con una proporciónpérdida del edificio por ejemplo, un metro de agua equivale al 50% de pérdida del valor del edificio.
Los académicos han entendido que esta relación de daño en profundidad es variable y que no existe un ajuste perfecto, pero aún es común aplicar tales curvas que no se verifican adecuadamente.
El nuevo estudio, publicado hoy en la revista Comunicaciones de la naturaleza , utilizó curvas aplicadas comúnmente, desarrolladas por varias agencias del gobierno de EE. UU., Y examinó cómo se comparan con millones de reclamos reales de seguro contra inundaciones hechos en EE. UU.
El objetivo del estudio era averiguar si las curvas ubicuas tienen alguna habilidad para replicar las pérdidas reales medidas y, si no, encontrar la verdadera relación entre profundidad y daño en el registro de reclamos.
Se encontró que las curvas de daño de profundidad aplicadas universalmente muestran poca habilidad en la replicación de daños a nivel de propiedad, lo que hace sospechosos los resultados de los proyectos donde se han aplicado por ejemplo, la justificación de miles de millones de dólares de inversión en infraestructura.
En cambio, el daño en profundidad es muy variable: los daños por profundidad generalmente se concentran en extremos de proporción alta > 90 por ciento y baja <10 por ciento.
A profundidades de inundación bajas, la mayoría de los daños son algo mínimos <10 por ciento del valor de construcción con una probabilidad muy baja de experimentar daños máximos > 90 por ciento. Pero a medida que aumenta la profundidad, la distribución cambia y se mueve hacia una mayor probabilidadde daño alto > 90 por ciento y menor probabilidad de daño bajo <10 por ciento.
El autor principal, el Dr. Oliver Wing, de la Facultad de Ciencias Geográficas de Bristol, dijo: "Esta relación puede representarse con una distribución beta, lo que significa que los futuros análisis de riesgo de inundación pueden emplear una función que captura adecuadamente la verdadera relación estocástica entre profundidad y daño".
Existe la implicación de que las evaluaciones de riesgo de inundación que se han basado en las curvas existentes de daños en profundidad 1: 1 pueden ser estimaciones erróneas significativas. Las decisiones por miles de millones de dólares de inversión en infraestructura, donde se calcula que los beneficios daños mitigados han excedido los costos instalacióndicha infraestructura, generalmente tienen luz verde, incluso si los beneficios son marginalmente mayores; sin embargo, estos beneficios pueden haberse cuantificado utilizando funciones inadecuadas.
En el desarrollo de las funciones basadas en la distribución beta, los análisis futuros pueden ser más sólidos para una gran cantidad de aplicaciones: inversión en infraestructura, fijación de precios de seguros, decisiones de planificación y mucho más.
El coautor, el profesor Paul Bates, también de la Facultad de Ciencias Geográficas de la Universidad de Bristol, agregó: "Podemos integrar estas nuevas funciones de daños en profundidad en la arquitectura de cálculo de riesgo de inundación existente".
"Sin embargo, los datos de reclamos de seguros utilizados para generar estos no contienen información sobre la vulnerabilidad de los edificios no residenciales o suficiente información para incorporar modificadores secundarios, como la forma en que los cambios de daños en la profundidad del edificio se hacen de madera en lugar de concreto.
"Para generar un conjunto completo de información sobre daños en profundidad, necesitaremos encontrar una forma de fusionar los conocimientos de ingeniería con dichos conjuntos de datos empíricos para poder calcular el riesgo de inundación con precisión para todos los tipos de edificios"
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Bristol . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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