Iñigo Losada Rodríguez. Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria, IH Cantabria Universidad de Cantabria

Transcripción

1 ASISTENCIA TÉCNICA A LA ELABORACIÓN DE UN ESTUDIO SOBRE LA ADAPTACIÓN AL CAMBIO CLIMÁTICO DE LA COSTA DEL PRINCIPADO DE ASTURIAS INTRODUCCIÓN Iñigo Losada Rodríguez losadai@unican.es Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria, IH Cantabria Universidad de Cantabria

2 OBJETIVOS MARCO CONCEPTUAL PELIGROSIDAD EXPOSICIÓN Y VULNERABILIDAD IMPACTOS CONSECUENCIAS Y RIESGO TRANSFERENCIA Y DATOS

3 OBJETIVOS: Informar el desarrollo de la Estrategia de Adaptación de la Costa al Cambio Climático mediante la elaboración de un caso piloto Elaboraruna metodologíade de altaresolución aplicableen en toda la costa española y desarrollar las bases de datos y herramientas para su aplicación Utilizarel conocimientocientífico técnico científico técnico másavanzado

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7 1. PELIGROSIDAD. DINÁMICAS VARIABLES CONSIDERADAS 1.2. BASES DE DATOS DE ALTA RESOLUCIÓN 1.3. ANÁLISIS HISTÓRICO 1.4. PROYECCIONES O 1.5. ESCENARIOS CLIMÁTICOS

8 1.1. VARIABLES CONSIDERADAS Dinámicas meteo oceanográficas Condiciones atmosféricas Nivel del mar Oleaje Temperatura del agua del mar Temperatura del aire Dinámicas hidro climáticas Precipitación Caudales de ríos

9 1.3. HISTÓRICO TEMPERATURA SUPERFICIALDEL AGUA DEL MAR Tendencia de largo plazo ( ) (significancia ifi i del 95% en todos los puntos analizados) Un incremento de 0 44 ºC en la temperatura Un incremento de 0.44 ºC en la temperatura superficial del agua del mar en los últimos 30 años!

10 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la Hm (m) RCP4.5 RCP

11 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la H 95 (m) RCP4.5 RCP

12 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la H s12 (m) RCP4.5 RCP

13 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES MAREA METEOROLÓGICA. Cambios en la MM 95% (cm) RCP4.5 RCP

14 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES DEL NIVELMEDIO DEL MAR REGIONAL (m) Slangen et al. 2014

15 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SST media (ºC) RCP4.5 RCP

16 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SST min (ºC) RCP4.5 RCP

17 1.4. PROYECCIONES PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SST max (ºC) RCP4.5 RCP

18 2. EXPOSICIÓN Y VULNERABILIDAD 2.1. MODELO DIGITAL DEL TERRENO (MDT) 2.2. BASES DE DATOS SOCIOECONÓMICAS 2.3. EVOLUCIÓN HISTÓRICA Y PROYECCIONES SOCIOECONÓMICAS 2.4. BASES SSDE DATOS DE ECOSISTEMAS S S

19 4. EXPOSICIÓN Fuente: IGN EXPOSICIÓN ModeloDigitaldeTerreno (MDT) LiDAR 5 m Digitalización de defensas Línea de costa de alta resolución

20 2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS Resolución espacial = 1 Ha Base de datos de población JRC (2006)

21 2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS Base de datos de usos del suelo SIOSE Agrícola, industrial, servicios, urbano Fuente: IGN

22 2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS Base Cartográfica Numérica BCN25/BTN25 Base Cartográfica Numérica 1: Base de datos geográfica 2D de referencia a escala 1: que cubre toda España. Edificios Instalaciones industriales Infraestructuras críticas Redes de comunicación Fuente: IGN

23 Indicadores Socioeconómicos Renta disponible ajustada neta por habitante desagregada porconcejos. Año de referencia: En euros. Fuente: SADEI Valor añadido bruto a precios básicos según sectores económicos desagregado por concejos. En miles de euros. Año de referencia: Fuente: SADEI

24 2.4. DATOS ECOSISTEMAS Valoración Servicios Ecosistémicos VANE VANE Valoración de los Activos Naturales de España

25 2.4. DATOS ECOSISTEMAS Identificación y delimitación i ió de los hábitat amenazados Clasificación de los hábitat europeos EUNIS (European Nature Information System) Cartografía de hábitat (Directiva 92/43/CE) Identificación y delimitación de las zonas protegidas Lugares de Importancia Comunitaria Espacios Naturales Protegidos Zonas de Producción de Moluscos y otros invertebrados Identificación, tipificación y caracterización de las masas de agua de transición y costeras Plan Hidrológico de la Demarcación del Cantábrico Occidental DECISIÓN DE LA COMISIÓN de 7 de diciembre de 2004 por la que se aprueba, de conformidad conladirectiva92/43/cee del Consejo, la lista de lugares de importancia comunitaria de la región biogeográfica atlántica Decreto 38/1994, de 19 de mayo, por el que se aprueba el Plan de Ordenación de los recursos naturales del Principado de Asturias Orden AAA/1416/2013, de 15 de julio, por la que se publican las nuevas relaciones de zonas de producción de moluscos y otros invertebrados marinos en el litoral español

26 2.4. DATOS ECOSISTEMAS Cartografía EUNIS Dominan las praderías

27 2.4. DATOS ECOSISTEMAS CARTOGRAFÍA HÁBITATS LUGARES DE IMPORTANCIA COMUNITARIA ESPACIOS NATURALES PROTEGIDOS Praderasde Zostera Barayo

28 INUNDACIÓN 3.2. EROSIÓN 3. IMPACTOS 3.3. IMPACTOS SOBRE ECOSISTEMAS Aumento de la temperatura del mar Inundación 3.4. CAMBIOS MORFODINÁMICOS EN ESTUARIOS Modelado de procesos Formulaciones de estado de equilibrio 3.5. CAMBIOS EN LA OPERATIVIDAD Y FIABILIDAD DE INFRAESTRUCTURAS PORTUARIAS

29 3 horizontes temporales: 2 tipos de inundación: Año horizonte Actual Selección de escenarios de INUNDACIÓN Tipo de inundación 2050 CI 2100 CLIMA ACTUAL MEDIO PLAZO: AÑO 2050 LARGO PLAZO: AÑO 2100 INUNDACIÓN PERMANENTE (SLR) EVENTOS EXTREMOS DE INUNDACIÓN (CI) Escenario Escenarios climático CI EA1 T1 EA2 T2 EM1 SLR1+T1 EM2 SLR1+T2 SLR EL1 SLR4 EL2 SLR2+T1 CI EL3 SLR2+T2 EL4 SLR3+T1 EL5 SLR3+T INUNDACIÓN SLR1 = 0.24 m SLR2 = m (RCP4.5) SLR3 = 0.65 m (RCP8.5) SLR4 = 1 m (High++) T1 = 100 años T2 = 500 años

30 5. MODELADO DE INUNDACIÓN MODELADO DE INUNDACIÓN Cómo estudiamos lainundacióna a lolargo largo de lacosta? RFSM EDA (Rapid Flood Spreading Method Explicit Diffusion wave with Acceleration term) Modelo 2D de almacenamiento de celdas (Gouldby et al., 2008) Basado en una aproximación difusiva de las SWE con inercia local Malla computacional formadapor Impact Zones con sub elemento topografía Proporciona la altura de columna de agua en cada celda y velocidades

31 3.1. INUNDACIÓN Modelado de la INUNDACIÓN Distribución espacial de las mallas de inundación para RFSM EDA MALLA 6 MALLA 5 MALLA 4 MALLA 3 MALLA 2 MALLA 1

32 3.1. INUNDACIÓN ESCENARIOS DE INUNDACIÓN Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 GIJÓN VILLAVICIOSA RIBADESELLA

33 GIJÓN ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO. EVENTOS EXTREMOS 3.1. INUNDACIÓN Escenario 6.- SLR=0.45 m Tr=100 Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100

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35 Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr= INUNDACIÓN ÁREA INUNDADA Escenario 3. - AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR= m Hectáreas por concejo Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

36 3.2. EROSIÓN Modelado de la EROSIÓN ANÁLISIS DE LA EROSIÓN EN 60 PLAYAS DE ASTURIAS CRITERIOS DE SELECCIÓN: Longitud: igual o mayor a 200 metros Tipología de sedimento: arena Hipótesis: todas las playas son encajadas

37 3.2. EROSIÓN Modelado de la EROSIÓN Erosión por oleaje y niveles. Modelo de Miller y Dean (2004)

38 Modelado de la EROSIÓN Miller & Dean Reconstrucción de la serie temporal de erosión acreción y régimen extremal 3.2. EROSIÓN

39 3.2. EROSIÓN Modelado de la EROSIÓN Miller & Dean Variabilidad interanual de la erosión acumulada de invierno

40 Modelado de la EROSIÓN Miller & Dean 3.2. EROSIÓN

41 3.2. EROSIÓN Modelado de la EROSIÓN Erosión por aumento del nivel del mar. Regla de Bruun S = aumento del nivel del mar L = longitud del perfil activo B = altura de la berma h* = profundidad del perfil de equilibrio Año horizonte Inundación permanente, SLR (m) RCP4.5 RCP8.5 High SLR1= SLR2=0.45 SLR3=0.65 SLR4=1

42 Modelado de la EROSIÓN Bruun Horizonte EROSIÓN Horizonte 2100

43 Modelado de la EROSIÓN Volumen de arena potencialmente perdido debido a SLR (Hinkel et al., 2013) Horizonte EROSIÓN Horizonte 2100

44 Modelado de la EROSIÓN Retroceso para SLR=0.65 H=2100 Playa de Navia Periodo Periodo

45 Modelado de la EROSIÓN Comparación del régimen extremal por efecto de considerar el aumento del nivel del mar 3ª APROXIMACIÓN: SERIE DE EROSIÓN/ACRECIÓN MILLER & DEAN CON SLR INCLUIDO EN EL TÉRMINO Y0 Régimen Extremal de erosión en la Playa de Navia CLIMA PRESENTE Horizonte 2050 SLR=0.24 m Horizonte 2100 SLR=0.45 m SLR=0.65 m SLR=1 m

46 Modelado de la EROSIÓN Miller & Dean con SLR en ΔS Horizonte EROSIÓN T= 50 años Horizonte 2100

47 4. RIESGO Y CONSECUENCIAS 4.1. METODOLOGÍA DE RIESGO 4.2. RIESGO DE INUNDACIÓN SOBRE EL SISTEMA SOCIOECONÓMICO ESCENARIOS DE RIESGO METODOLOGÍA DE ANÁLISIS MODELADO DE INUNDACIÓN CÁLCULO CU DE CONSECUENCIAS CU C S DETERMINACIÓN DEL RIESGO RESULTADOS

48 ESCENARIOS DE RIESGO Escenarios Climáticos AÑO HORIZON TE INUNDACIÓN PERMANENTE SLR (m) RCP4.5 RCP8.5 High++ EVENTOS EXTREMOS CI (T= Periodo de Retorno) 2050 SLR1= T1=100 T2=500 SLR2=0.4 SLR3= SLR4=1 T1=100 T2=500 Escenarios Socioeconómicos AÑO HORIZONTE POBLACIÓN/GDP Actual S S S2

49 ESCENARIOS DE RIESGO AÑO HORIZONT O TIPO DE INUNDACIÓ ESCENARIOS CLIMÁTICOS COS ESCENARIOS SOCIOECONÓMICOO CO CO ESCENARIO S DE E N S RIESGO Actual CI T1 S0 Escenario1 T2 S0 Escenario CI T1+SLR1 S1 Escenario3 T2+SLR1 S1 Escenario4 SLR SLR4 S2 Escenario5 T1+SLR2 S2 Escenario T2+SLR2 S2 Escenario7 CI T1+SLR3 S2 Escenario8 T2+SLR3 S2 Escenario9

50 POBLACIÓN AFECTADA LUARCA Influencia de la combinación de Eventos Extremos y Subida del Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Escenario 4.- MEDIO PLAZO Escenario 11.- LARGO PLAZO Tr=100 SLR=0.24 m + Tr=100 SLR=0.65 m + Tr=100

51 Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 POBLACIÓN AFECTADA Escenario 3. - AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m En base a las proyecciones oficiales Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m Considerando la población actual Relativo al censo de Población de 2010 Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE Considerando la población actual

52 POBLACIÓN AFECTADA Escenario 2.- CLIMA PRESENTE Tr=500 Escenario 4.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=500 + SLR=0.24 m En base a las proyecciones oficiales Escenario 9.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=500 + SLR=0.65 m Relativo al censo de Población de 2010 Considerando la población actual

53 POBLACIÓN AFECTADA % POBLACIÓN AFECTADA PARA CADA ESCENARIO

54 POBLACIÓN AFECTADA % POBLACIÓN AFECTADA POR CONCEJO

55 STOCK DE CAPITAL VIVIENDA AFECTADO METODOLOGÍA O OG BASE DE DATOS: DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE VIVIENDAS (IGN) ESCENARIOS DE INUNDACIÓN MINORACIÓN DEL DAÑO ( ) IDENTIFICACIÓN DE LAS VIVIENDAS AFECTADAS APLICACIÓN DE LAS CURVAS DE DAÑO (CASO: EVENTOS EXTREMOS) DETERMINACIÓN DE LA COTA DE INUNDACIÓN DE CADA VIVIENDA DETERMINACIÓN AFECTADA DEL STOCK DE CAPITAL AFECTADO ( ) CORRECCIÓN POR RENTA SEGÚN CONCEJO 23% 25%

56 NAVIA Stock Viviendas afectado Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m + Tr=100 Escenario 9.- LARGO PLAZO SLR=1.5 m Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

57 LUARCA Stock Viviendas afectado Influencia de la combinación de Eventos Extremos y Subida del Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Escenario 4.- MEDIO PLAZO Escenario 11.- LARGO PLAZO Tr=100 SLR=0.24 m + Tr=100 SLR=0.65 m + Tr=100

58 E1.- CLIMA PRESENTE TR=100 STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO CONTINENTE E 3.- H=2050 TR=100 + SLR=0.24 m Sin proyectar y sin tasa de descuento E 8.- H=2100 TR=100 + SLR=0.65 m Sin proyectar y sin tasa de descuento Sin proyectar y sin tasa de descuento SIN FUNCIÓN DE DAÑO Sin proyectar y sin tasa de descuento CON FUNCIÓN DE DAÑO E 5.- H=2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE Sin proyectar y sin tasa de descuento SIN FUNCIÓN DE DAÑO Relativo al Stock de Capital de vivienda de 2011 Stock de Capital de vivienda de 2011: 26, (en miles de )

59 STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO CONTINENTE % STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA CONTINENTE AFECTADO POR CONCEJO

60 STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO CONTINENTE % STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA CONTINENTE AFECTADO POR CONCEJO DIFERENCIA ENTRE EL PRESENTE Y EL FUTURO

61 INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS METODOLOGÍA O OG Identificación de las infraestructuras críticas según el Plan Nacional de Protección de Infraestructuras Críticas

62 INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS Escenario 3.- SLR=0.24 m Tr=100 (Horizonte 2050) SAN PEDRO COLUNGA RIBADESELLA NALÓN

63 INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100 (Horizonte 2100) CANDÁS CUEVA AVILÉS RIBADESELLA

64 INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS RELACIÓN DE ESCENARIOS CLIMÁTICOS E INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS AFECTADAS ESCENARIOS INDUSTRIA TRANSFORMADORES CLIMÁTICOS ALIMENTARIA ELÉCTRICOS SUB- ESTACIONES ELÉCTRICAS INFRAESTRUCTURAS DE CARRETERAS ESTACIONES DE FFCC KM DE CARRETERA CONVENCIONAL KM DE LÍNEA DE FFCC E E E E E E E E E

65 DETERMINACIÓN DEL RIESGO METODOLOGÍA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL RIESGO RANGOS DE CADA VARIABLE SOCIOECONÓMICA REESCALADOS: Riesgo alto Riesgo moderado-alto Riesgo moderado Riesgo bajo UMBRALES DEFINIDOS POR LOS VALORES MÁXIMOS ALCANZADOS EN ESCENARIO 1 OBJETIVO: Mantener el riesgo actual RIESGO AGREGADO Y PONDERADO: Población (35%), Stocks de capital (35%) yvab(30%)

66 DETERMINACIÓN DEL RIESGO CLIMA PRESENTE HORIZONTE 2050 HORIZONTE 2100 INUNDACIÓN PERMANENTE

67 DETERMINACIÓN DEL RIESGO CLIMA PRESENTE HORIZONTE 2050 HORIZONTE 2100

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