La arena se utiliza para crear un perfil de elevación en el laboratorio. Un escáner lo detecta automáticamente y proyecta sobre él líneas de contorno codificadas por colores. La lluvia virtual se puede disparar sobre el paisaje arenoso con movimientos especiales de la mano. Crédito:Damian Gorczany
Los ingenieros de la Ruhr-Universität Bochum han desarrollado un nuevo modelo estadístico que predice la probabilidad de que ocurran inundaciones extremas en Alemania. A diferencia de los modelos anteriores, distinguen entre varios tipos de inundaciones con diferentes causas, como lluvia intensa, nevadas o eventos de lluvia espacialmente extendidos con larga duración. El modelo mejora la evaluación de los riesgos de inundaciones y planifica las medidas de protección adecuadas. El equipo dirigido por el profesor Andreas Schumann del Instituto de Hidrología, Gestión de recursos hídricos e ingeniería ambiental informa sobre su trabajo en la revista de ciencia Bochum Frotar .
En su modelo, los hidrólogos distinguen entre tres tipos principales de inundaciones, que se derivan de diferentes causas:lluvias intensas, que dura uno o dos días; lluvia prolongada de cuatro a cinco días; e inundaciones relacionadas con la nieve.
En general, Los valores máximos anuales se analizan estadísticamente sin distinguir entre los diferentes tipos de inundaciones. Sin embargo, esto es precisamente lo que se requiere para estimar la probabilidad de inundaciones considerando las condiciones regionales. Breve, lata de lluvia intensa localizada, por ejemplo, hacer que los ríos rompan sus orillas si su cuenca es pequeña, pero para las grandes cuencas hidrográficas los eventos de larga duración son más relevantes, lo que resulta en una superposición de olas de inundaciones de los afluentes.
Recopilación de datos meteorológicos y niveles de agua
El grupo de Schumann calculó varios tipos de inundaciones para el nuevo modelo. Como base, recibieron registros de las descargas para muchos aforos en los ríos alemanes de las respectivas oficinas estatales y las inundaciones interrelacionadas con datos meteorológicos del Deutscher Wetterdienst. Dado que muchos datos sobre inundaciones se originan a principios del siglo XX, Los socios de la Universidad Goethe de Frankfurt proporcionaron reanálisis meteorológicos. De esta manera se hizo evidente qué condiciones climáticas causan qué efectos en los ríos y cómo podría cambiar el riesgo de inundaciones en el futuro. En este momento, el modelo se basa en datos de la cuenca del río Mulde en Sajonia y la región de Harz oriental. Una extensión espacial en Baja Sajonia, la cuenca del Inn y otras regiones de Alemania y Austria están en camino. La metodología desarrollada funciona para todas las regiones, aunque debe adaptarse para considerar las condiciones regionales específicas.
Especialmente deben tenerse en cuenta las condiciones de contorno. Estos incluyen la variabilidad espacial y temporal de la humedad del suelo, uso del suelo, el relieve de la región, cuales, por ejemplo, determina la densidad de la red fluvial y la forma de las olas.
Las inundaciones ocurren a intervalos irregulares
"Ahora podemos calcular la probabilidad de que ocurra cierto tipo de inundación, "dice Andreas Schumann. Sin embargo, estos eventos no se distribuyen uniformemente a lo largo del tiempo. Junto a sus socios de meteorología, los ingenieros de Bochum están buscando actualmente una explicación para períodos con un número pequeño o grande de inundaciones.
Lo que está claro:Alemania ha estado en un período propenso a las inundaciones desde alrededor de 1993. "Naturalmente, a menudo surge la pregunta de si esto es el resultado del cambio climático, "Señala Andreas Schumann." Pero las secuencias de medición hasta ahora no son lo suficientemente largas para confirmar tal conexión. Había propenso a inundarse períodos en el pasado, también ". Tendencias, por otra parte, están surgiendo:las inundaciones de nieve se han vuelto más raras, las inundaciones debido a las fuertes lluvias son más frecuentes, aunque eso no es estadísticamente significativo en este momento.