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Tecnología y Ciencias del Agua
, vol. VIII, núm. 3, mayo-junio de 2017, pp. 5-25
Hernández-Uribe
et al
.,
Análisis de riesgo por inundación: metodología y aplicación a la cuenca Atemajac
•
ISSN 2007-2422
Introducción
En el mundo, las inundaciones son consideradas
como el desastre natural más dañino y peligroso
(Douben, 2006). Según datos de la United Na-
tions Educational, Scientific and Cultural Orga-
nization (UNESCO, 2002), de los desastres que
se presentan en el orbe relacionados con el agua,
50% corresponde a inundaciones, por encima de
hambrunas, sequías y epidemias. El número de
eventos ha crecido a una velocidad vertiginosa,
particularmente en áreas urbanas, impactando
de manera negativa el funcionamiento normal
de los sectores social, de servicio, económico y
financiero, entre otros, dejando en mayor vul-
nerabilidad a la población con menos recursos
(Benjamin, 2008). Las inundaciones en México
son un tema de fondo, pues en la actualidad son
el fenómeno que causa más daños económicos
en el país. Cifras del Instituto Nacional de Esta-
dística y Geografía (INEGI) muestran que cerca
de 41% del territorio nacional y 31 millones de
personas están expuestas a fenómenos hidro-
meteorológicos (Cervantes-Jaimes, Alcocer-
Yamanaka, Arreguín-Cortés, Saavedra-Horita,
& Rubio-Gutiérrez, 2012).
La determinación del riesgo por inundación
se ha convertido en una práctica cada vez más
recurrente, debido principalmente a la pla-
neación urbana y a la mitigación de desastres.
Cuantificar el riesgo por inundación es una
tarea compleja por las variables involucradas
y su estado evolutivo. En general, las metodo-
logías de análisis de riesgo por inundación se
pueden dividir en dos grupos: deterministas
o cuantitativos, y paramétricos o cualitativos
(Balica, Popescu, Beevers, & Wright, 2012).
La base de los modelos deterministas es el
uso de la modelación numérica para reproducir
la física de las inundaciones bajo diferentes esce-
narios. Los resultados de los modelos numéricos
se complementan con un análisis de costos de
los daños causados por las inundaciones y los
resultados se integran en mapas de riesgo a
través de sistemas de información geográfica
(SIG). El avance de herramientas computacio-
nales, como los modelos numéricos (Chen, Hill,
& Urbano, 2009; Notaro
et al
., 2013; Foudi, Osés-
Eraso, & Tamayo, 2014) y los SIG ha permitido
caracterizar y representar al riesgo de una forma
más integral y visual, ayudando con ello a los
tomadores de decisiones (Fedeski & Gwilliam,
2007; Sarhadi, Soltani, & Modarres, 2012; Zhaoli,
Hongliang, Chengguang, & Haijuan, 2012).
Existen varios tipos de modelos numéricos:
unidimensionales, bidimensionales y tridimen-
sionales; la selección de uno u otro dependerá
de las necesidades de precisión, los tiempos de
elaboración y la capacidad de cómputo, princi-
palmente. Determinar los costos de los daños
por inundación no es algo trivial, dado que el
precio de los bienes materiales está supeditado
a las condiciones del entorno socioeconómico,
geográfico, político, ambiental o incluso cultural
de la zona en conflicto. Para el caso de México,
existen algunos trabajos que han focalizado
esfuerzos para calcular los costos de daños por
inundación a través de funciones logarítmicas
(Díaz-Delgado
et al
., 2012; Salas-Limón, 2015).
Es posible obtener los costos de daños por inun-
dación que estiman las compañías aseguradoras
o los gobiernos, aunque esta información no
suele ser pública. El modelo determinista ofrece
un alto nivel de certidumbre, sin embargo, su
implementación es compleja, dada la cantidad
de información y el conocimiento especializado
que se requiere para su aplicación.
Los modelos paramétricos o cualitativos
surgen en virtud de la complejidad al aplicar
los modelos deterministas, buscando en un
principio simplificar la tarea para estimar el
riesgo. En esencia, los modelos paramétricos se
basan en la estimación de la vulnerabilidad de
un sistema a través de índices, denotados como
FVI por sus siglas en inglés (Flood Vulnerability
Index). La vulnerabilidad es, sin duda, lo que
hace al riesgo complejo, por la cantidad de fac-
tores que la definen, y según Wisner, Blanikie,
Cannon y Davis (2004) es la causa fundamental
para la ocurrencia de un desastre. A grandes
rasgos, los FVI se definen por componentes,
y a cada uno se le incorporan indicadores de
escalas y magnitudes diferentes, que a su vez
conceptualizan a la vulnerabilidad (Connor,
