{"id":33831,"date":"2021-10-25T12:35:10","date_gmt":"2021-10-25T16:35:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upr.edu\/?p=33831"},"modified":"2022-07-05T11:00:46","modified_gmt":"2022-07-05T15:00:46","slug":"desarrollan-modelo-para-predecir-inundaciones-y-danos-en-infraestructura-en-puerto-rico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upr.edu\/ac\/desarrollan-modelo-para-predecir-inundaciones-y-danos-en-infraestructura-en-puerto-rico\/","title":{"rendered":"Desarrollan modelo para predecir inundaciones y da\u00f1os en infraestructura en Puerto Rico"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]El modelo simula la profundidad y extensi\u00f3n de inundaciones durante eventos clim\u00e1ticos extremos para la llanura costera de A\u00f1asco y predice el impacto en infraestructura cr\u00edtica.<\/em><\/span><\/span><\/p>\n

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25 de octubre de 2021<\/p>\n

Si a Puerto Rico se acercara nuevamente un evento clim\u00e1tico extremo como el hurac\u00e1n Mar\u00eda, todos desear\u00edamos saber de antemano lo que pasar\u00eda para prevenir da\u00f1os y salvaguardar nuestras vidas y propiedades. Ante la experiencia que tenemos con estos eventos, muy seguramente, una de nuestras preguntas ser\u00eda \u00bfc\u00f3mo me afectar\u00e1n las inundaciones?<\/p>\n

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Dr. Erik Harmsen en trabajo de campo<\/p><\/div>\n

En esta pregunta trabajan a diario muchos cient\u00edficos, uno de ellos es el doctor Eric Harmsen del Departamento de Ingenier\u00eda Agr\u00edcola y Biosistemas de la Universidad de Puerto Rico en Mayag\u00fcez, quien antes del hurac\u00e1n Mar\u00eda ya trabajaba para predecir inundaciones. El hurac\u00e1n Mar\u00eda arroj\u00f3 varios datos que confirmaron las predicciones del modelo que constru\u00eda.<\/p>\n

El doctor Harmsen junto a sus colaboradores, publicaron en la revista cient\u00edfica Hydrology<\/a> parte de la respuesta para la comunidad puertorrique\u00f1a. En esta publicaci\u00f3n describen el desarrollo de un modelo que habr\u00eda predicho el impacto de las inundaciones durante el hurac\u00e1n Mar\u00eda, espec\u00edficamente en la llanura costera de A\u00f1asco. Este modelo es capaz de simular la profundidad y extensi\u00f3n de una inundaci\u00f3n ante fen\u00f3menos clim\u00e1ticos extremos como el hurac\u00e1n Mar\u00eda.<\/p>\n

Esta iniciativa es importante porque ayuda a crear pol\u00edtica p\u00fablica para aumentar la resiliencia estructural en Puerto Rico. Por ejemplo, si llegara un fen\u00f3meno con las caracter\u00edsticas de Mar\u00eda, predecir\u00eda la altura de las inundaciones en \u00e1reas espec\u00edficas y permitir\u00eda saber c\u00f3mo se afectar\u00eda la infraestructura cr\u00edtica como autopistas, sistemas de puentes, t\u00faneles, la red el\u00e9ctrica, el sistema de acueductos y alcantarillados, entre otros. Todo esto tomando como punto de partida que inundaciones mayores a 20 cent\u00edmetros afectan negativamente nuestro componente estructural.<\/p>\n

En el estudio se emplearon datos de diversas fuentes como el Servicio Geol\u00f3gico de Estados Unidos, el Sistema de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica (SIG) y el radar Doppler WSR-88D, entre otros, para identificar la infraestructura cr\u00edtica potencialmente afectada debido a las inundaciones. Puntualmente, los investigadores desarrollaron el modelo usando el An\u00e1lisis Hidrol\u00f3gico de Superficie y Subsuelo en Cuadr\u00edcula, m\u00e1s conocido como GSSHA \u2013 por sus siglas en ingl\u00e9s. Este permite realizar simulaciones hidrol\u00f3gicas tanto de procesos superficiales como subterr\u00e1neos.<\/p>\n

El modelo fue calibrado con datos de eventos atmosf\u00e9ricos anteriores como el hurac\u00e1n Irma que pas\u00f3 dos semanas antes de Mar\u00eda y azot\u00f3 la esquina noreste de la isla. As\u00ed mismo, se calibr\u00f3 utilizando datos de descargas de arroyos, la precipitaci\u00f3n e inundaciones relacionadas. Al correr las simulaciones se incorpora una base de datos grande recopilada por a\u00f1os y como resultado se obtienen diferentes mapas que muestran las inundaciones que pueden causarse.<\/p>\n

Durante el hurac\u00e1n Mar\u00eda, el radar Doppler se averi\u00f3 dificultando la adquisici\u00f3n de algunos datos necesarios para comparar con lo reportado por el modelo. De esta manera, formas alternas se emplearon para recopilar datos de las inundaciones, una de estas incluy\u00f3 visitas a las comunidades para dialogar cara a cara con los residentes de los sectores afectados.<\/p>\n

Finalmente, los investigadores crearon un perfil y lo compararon con los resultados de su simulaci\u00f3n. El modelo pudo predecir en un 95% el caudal de la inundaci\u00f3n durante el hurac\u00e1n Mar\u00eda y, adem\u00e1s, el impacto en las infraestructuras el\u00e9ctricas y de agua en la llanura costera de A\u00f1asco.<\/p>\n

Lo m\u00e1s importante de este estudio es que ahora los hallazgos pueden ser utilizados con suficiente precisi\u00f3n para identificar la infraestructura a ser afectada por futuras inundaciones. Esta investigaci\u00f3n es un paso importante en el desarrollo de marcos para el An\u00e1lisis Integrado de Resiliencia de Infraestructura Cr\u00edtica Interconectada durante eventos clim\u00e1ticos extremos, y genera datos valiosos para guiar las decisiones de los administradores de servicios p\u00fablicos y municipales cuando sus instalaciones est\u00e9n en peligro inminente.<\/p>\n

Aunque el modelo simula inundaciones fluviales y el efecto de la subida del mar debido a la marejada cicl\u00f3nica, a\u00fan deben realizarse ajustes en cuanto a la validaci\u00f3n del m\u00e9todo y a las variaciones que puede haber. Los investigadores contin\u00faan en su mejoramiento.<\/p>\n

Este estudio es parte de un estudio de mayor extensi\u00f3n financiado por la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias (NSF -por sus siglas en ingl\u00e9s), para evaluar y mejorar la resiliencia de la infraestructura cr\u00edtica en las comunidades isle\u00f1as. Los resultados del modelo se incorporar\u00e1n a un modelo de red de agua\/energ\u00eda para evaluar escenarios de recuperaci\u00f3n bajo eventos clim\u00e1ticos extremos.<\/p>\n

Los colaboradores del estudio fueron de los doctores Reza Khanbilvardi, Jorge Gonz\u00e1lez y el estudiante graduado Said Majia del The City College of New York. Adem\u00e1s, se realiz\u00f3 bajo el auspicio del NSF Critical Resilient Independent Infrastructure (CRISP) Type 2: Collaborative Research: Integrated Socio-Technical Modeling Framework to Evaluate and Enhance Resiliency in Islanded Communities (ERIC). NSF Grant Numbers: 0313747 & 1832576.<\/p>\n

Por Bonny M. Ortiz Andrade<\/span>[\/vc_column_text][vc_empty_space]

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