Un equipo internacional de científicos, dirigido por la Universidad de Bristol, ha descubierto que las estimaciones actuales del riesgo de inundaciones se basan en métodos para calcular los daños por inundaciones que no están debidamente verificados y no coinciden con las observaciones.

En lugar de, Los daños a los edificios a una profundidad de inundación determinada son muy variables y pueden caracterizarse por una distribución beta.

Al calcular el riesgo de inundación, es decir, traduciendo representaciones modeladas del fenómeno físico de las inundaciones a sus impactos; es común aplicar una 'función de daño de profundidad' o curva, que relaciona una profundidad de agua dada con una pérdida de construcción proporcional (por ejemplo, un metro de agua equivale al 50 por ciento de pérdida del valor de la construcción).

Los académicos han entendido que esta relación profundidad-daño es variable y que no existe un ajuste perfecto, pero todavía es común aplicar tales curvas que están verificadas de manera inadecuada.

El nuevo estudio, publicado hoy en la revista Comunicaciones de la naturaleza , utiliza curvas de aplicación común, desarrollado por varias agencias gubernamentales de EE. UU., y examinó cómo se comparan con millones de reclamaciones de seguros contra inundaciones reales realizadas en los EE. UU.

El objetivo del estudio fue entonces averiguar si las curvas ubicuas tienen alguna habilidad para replicar pérdidas medidas reales y, que no, Encuentre la verdadera relación entre profundidad y daño en el registro de siniestros.

Encontró que las curvas de daño de profundidad aplicadas universalmente muestran poca habilidad en la replicación de daños a nivel de propiedad, hacer sospechosos los resultados de los proyectos en los que se han aplicado (por ejemplo, la justificación de miles de millones de dólares de inversión en infraestructura).

En lugar de, el daño de profundidad es muy variable:los daños por profundidad generalmente se concentran en altas (> 90 por ciento) y baja ( <10 por ciento) proporciones extremas.

A bajas profundidades de inundación, la mayoría de los daños son algo mínimos ( <10 por ciento del valor del edificio) con una probabilidad muy baja de experimentar el máximo (> 90 por ciento) daños. Pero a medida que aumenta la profundidad, la distribución se desplaza y oscila hacia una mayor probabilidad de alta (> 90 por ciento) daño y menor probabilidad de baja ( <10 por ciento) daño.

Autor principal, Dr. Oliver Wing de la Facultad de Ciencias Geográficas de Bristol, dijo:"Esta relación se puede representar con una distribución beta, lo que significa que los análisis de riesgo de inundaciones futuras pueden emplear una función que capture adecuadamente la verdadera relación estocástica entre profundidad y daño ".

Existe la implicación de que las evaluaciones de riesgo de inundaciones que se han basado en curvas de daño de profundidad 1:1 existentes pueden ser estimaciones erróneas significativas. Decisiones por miles de millones de dólares de inversión en infraestructura, donde se calcula que los beneficios (daños mitigados) han excedido los costos (instalación de dicha infraestructura), suelen tener luz verde incluso si los beneficios son ligeramente mayores; sin embargo, estos beneficios pueden haber sido cuantificados usando 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, precios de seguros, decisiones de planificación, y mucho mas.

Coautor, Profesor Paul Bates, también de la Facultad de Ciencias Geográficas de la Universidad de Bristol, agregó:"Podemos integrar estas nuevas funciones de daño de profundidad en la arquitectura de cálculo del riesgo de inundación existente.

"Sin embargo, Los datos de reclamaciones de seguros utilizados para generarlos no contienen información sobre la vulnerabilidad de los edificios no residenciales o información suficiente para incorporar modificadores secundarios, como la forma en que los cambios de profundidad de daño dado que el edificio está hecho de madera en lugar de hormigón.

"Para generar un conjunto completo de información sobre daños en profundidad, necesitaremos encontrar una manera de fusionar el conocimiento de ingeniería con esos conjuntos de datos empíricos para poder calcular el riesgo de inundación con precisión para todo tipo de edificios ".