Cartografía de la probabilidad de inundación como consecuencia de la subida del nivel medio del mar en Punta Umbría, Huelva

Abstract

En este trabajo se calcula la probabilidad de incremento de los procesos de inundación permanente por la pleamar como consecuencia el actual fenómeno de subida del nivel del mar en el núcleo urbano de Punta Umbría. Este cálculo requiere de un proceso de modelado de diferentes variables espaciales. En primer lugar, la estimación de las tendencias locales de cambios del nivel del mar y su relación con el fenómeno global, a través de los registros del mareógrafo de Huelva. En segundo lugar, la definición de una serie de escenarios locales en los que se combinen los resultados del análisis anterior con diferentes escenarios climáticos futuros. En tercer lugar, se implementa el análisis espacial del cálculo de la probabilidad de inundación futura para cada escenario sobre un modelo digital de elevaciones LiDAR de alta precisión vertical (0,1 m) y resolución espacial (1 m), obteniéndose, entre otros resultados un mapa en el que el valor de cada celdilla representa la probabilidad de que dicha celdilla se ve inundada por la pleamar a finales del siglo XXI. Los resultados obtenidos evidencian que la extensión del área inundable se incrementará significativamente independientemente del escenario climático a finales del siglo XXI. Por otra parte, se identifican amplias diferencias entre los escenarios de emisiones más pesimistas y los más optimistas.

The aim of this work is to calculate the probability of permanent inundation by high tide as a consequence of the current phenomenon of sea level rise in the urban core of Punta Umbría. This calculation requires to model different spatial variables. First, the estimation of the local trend of the sea level changes and their relation to the global phenomenon, through the records of the Huelva tide gauge. Second, the definition of local scenarios of sea level rise by combining the results of the previous analysis with different future climate scenarios. Third, the spatial analysis of the calculation of the future flood probability for each scenario is implemented on a digital model of elevations LiDAR with high vertical precision (0.1 m) and spatial resolution (1 m), obtaining among other results a map in which the value of each cell represents the probability that the cell is flooded by high water at the end of the 21st century. The results show that the extension of the inundated area will increase significantly regardless of the climatic scenario at the end of the 21st century. On the other hand, large differences are identified between the most pessimistic and the most optimistic emission scenarios.