Un equipo de investigadores del Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) y la Universidad de Castilla La Mancha (UCLM) ha desarrollado un método basado en rangos de probabilidad para crear mapas de riesgo de inundación más precisos en las zonas cercanas a los ríos. La Directiva Europea de Inundaciones regula cómo se pueden utilizar estas áreas para minimizar daños en caso de inundaciones. En lugar de aplicar medidas preventivas uniformes, este enfoque permite adaptarlas según las probabilidades de inundación de cada zona.

El método actual utiliza medidas estáticas para determinar las áreas propensas a inundaciones, como estimaciones basadas en eventos pasados, uso del suelo y características topográficas. El nuevo enfoque propone un modelo probabilístico que considera la variabilidad natural en estos parámetros, reconociendo que no hay un solo valor fijo para cada uno. Utiliza datos detallados, como el tamaño de las inundaciones, la topografía y la pendiente del terreno.

Los investigadores encontraron que las áreas propensas a inundaciones son altamente variables y sujetas a incertidumbre, dependiendo del enfoque utilizado. Los mapas actuales carecen de fiabilidad en la gestión del riesgo de inundación, lo que afecta a la implementación de la Directiva Europea de Inundaciones.

Desde una perspectiva de gestión, el método propuesto permite adaptar las restricciones de uso del suelo a diferentes niveles de probabilidad de inundación. Por ejemplo, en áreas con alta probabilidad de inundación, se pueden aplicar restricciones más estrictas, como la prohibición de construir viviendas, mientras que en áreas con menor probabilidad, se pueden considerar otros usos del suelo. Esto contrasta con el enfoque actual, que impone restricciones uniformes independientemente del nivel de riesgo. El método de mapas probabilísticos ofrece una forma más flexible de abordar la gestión de inundaciones.

 

Fuente: CSIC