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ASISTENCIA TÉCNICA A LA ELABORACIÓN DE UN ESTUDIO ASISTENCIA TÉCNICA A LA ELABORACIÓN DE UN ESTUDIO SOBRE LA ADAPTACIÓN AL CAMBIO CLIMÁTICO DE LA SOBRE LA ADAPTACIÓN AL CAMBIO CLIMÁTICO DE LA

COSTA DEL PRINCIPADO DE ASTURIASCOSTA DEL PRINCIPADO DE ASTURIAS

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

Iñigo Losada Rodríguez

[email protected] de Hidráulica Ambiental de Cantabria, “IH Cantabria”

Universidad de Cantabria

OBJETIVOSOBJETIVOS

MARCO CONCEPTUALMARCO CONCEPTUALMARCO CONCEPTUALMARCO CONCEPTUAL

PELIGROSIDADPELIGROSIDAD

EXPOSICIÓN Y VULNERABILIDADEXPOSICIÓN Y VULNERABILIDAD

IMPACTOSIMPACTOSIMPACTOSIMPACTOS

CONSECUENCIAS Y RIESGOCONSECUENCIAS Y RIESGO

TRANSFERENCIA Y DATOSTRANSFERENCIA Y DATOS

f l d ll d l i d d ió d l

OBJETIVOS:

• Informar el desarrollo de la Estrategia de Adaptación de la

Costa al Cambio Climático mediante la elaboración de un caso

piloto

• Elaborar una metodología de alta resolución aplicable en toda• Elaborar una metodología de alta resolución aplicable en toda

la costa española y desarrollar las bases de datos y

herramientas para su aplicación

• Utilizar el conocimiento científico‐técnico más avanzadoUtilizar el conocimiento científico técnico más avanzado

1. PELIGROSIDAD. DINÁMICAS

1 1 VARIABLES CONSIDERADAS1.1. VARIABLES CONSIDERADAS

1.2. BASES DE DATOS DE ALTA RESOLUCIÓN

1.3. ANÁLISIS HISTÓRICO

1.4. PROYECCIONESO CC O S

1.5. ESCENARIOS CLIMÁTICOS

1.1. VARIABLES CONSIDERADAS

Dinámicas meteo‐oceanográficas‐ Condiciones atmosféricas‐ Nivel del marOl j‐ Oleaje

‐Temperatura del agua del mar‐Temperatura del aireTemperatura del aire

Dinámicas hidro‐climáticas ‐ Precipitación‐ Caudales de ríos

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL AGUA DEL MARTEMPERATURA SUPERFICIAL DEL AGUA DEL MAR

1.3. HISTÓRICO

Tendencia de largo plazo (1985-2013)( i ifi i d l 95% t d l t li d )

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL AGUA DEL MARTEMPERATURA SUPERFICIAL DEL AGUA DEL MAR

(significancia del 95% en todos los puntos analizados)

Un incremento de 0 44 ºC en la temperaturaUn incremento de 0.44 ºC en la temperaturasuperficial del agua del mar en los últimos 30 años!

PROYECCIONES OLEAJEPROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la Hm (m)

1.4. PROYECCIONES

RCP4.5 RCP8.5

2010‐2039

2040‐2069

2070 20992070‐2099

PROYECCIONES OLEAJEPROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la H95 (m)

1.4. PROYECCIONES

RCP4.5 RCP8.5

2010‐2039

2040‐2069

2070‐2099

PROYECCIONES OLEAJEPROYECCIONES OLEAJE. Cambios en la Hs12 (m)

1.4. PROYECCIONES

RCP4.5 RCP8.5

2010‐2039

2040‐2069

2070 20992070‐2099

PROYECCIONES MAREA METEOROLÓGICAPROYECCIONES MAREA METEOROLÓGICA. Cambios en la MM95% (cm)

1.4. PROYECCIONES

95%RCP4.5 RCP8.5

2010‐2039

2040‐2069

2070 20992070‐2099

PROYECCIONES DEL NIVEL MEDIO DEL MAR REGIONALPROYECCIONES DEL NIVEL MEDIO DEL MAR REGIONAL

1.4. PROYECCIONES

PROYECCIONES DEL NIVEL MEDIO DEL MAR REGIONALPROYECCIONES DEL NIVEL MEDIO DEL MAR REGIONAL(m)

Slangen et al. 2014

1.4. PROYECCIONES

PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MARPROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SSTmedia (ºC)

RCP4.5 RCP8.5

2010 20392010‐2039

2040 20692040‐2069

2070 20992070‐2099

1.4. PROYECCIONES

PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MARPROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SSTmin (ºC)

RCP4.5 RCP8.5

2010 20392010‐2039

2040‐20692040‐2069

2070 20992070‐2099

1.4. PROYECCIONES

PROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MARPROYECCIONES TEMPERATURA SUPERFICIAL AGUA DEL MAR. Cambios en la SSTmax (ºC)

RCP4.5 RCP8.5

2010 20392010‐2039

2040‐20692040‐2069

2070 20992070‐2099

2. EXPOSICIÓN Y VULNERABILIDAD

2 1 MODELO DIGITAL DEL TERRENO (MDT)2.1. MODELO DIGITAL DEL TERRENO (MDT)

2.2. BASES DE DATOS SOCIOECONÓMICAS

2.3. EVOLUCIÓN HISTÓRICA Y PROYECCIONES SOCIOECONÓMICAS

2.4. BASES DE DATOS DE ECOSISTEMASS S OS COS S S

4. EXPOSICIÓN

ÓÓEXPOSICIÓNEXPOSICIÓN

Modelo Digital de Terreno (MDT)Modelo Digital de Terreno (MDT) –– LiDAR 5 mLiDAR 5 mDigitalización Digitalización de defensasde defensas

Fuente: IGN

Modelo Digital de Terreno (MDT) Modelo Digital de Terreno (MDT) –– LiDAR 5 mLiDAR 5 m de defensasde defensas

LíneaLínea de costade costade alta de alta

l iól ióresoluciónresolución

2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS

Base de datos de población – JRC (2006)

Resolución espacial = 1 HaResolución espacial 1 Ha


Base de datos de usos del suelo SIOSE

Agrícola, industrial, servicios, urbano…

Fuente: IGN


Base Cartográfica Numérica BCN25/BTN25

Base Cartográfica Numérica 1:25.000. Base de datos geográfica 2D de referencia a escalaBase Cartográfica Numérica 1:25.000. Base de datos geográfica 2D de referencia a escala1:25.000 que cubre toda España.

• Edificios• Instalaciones industriales• Infraestructuras críticas• Redes de comunicación

Fuente: IGNFuente: IGN

Indicadores Socioeconómicos

Renta disponible ajustada neta por habitante desagregada por concejosRenta disponible ajustada neta por habitante desagregada por concejos.Año de referencia: 2010. En euros.Fuente: SADEI

Valor añadido bruto a precios básicos según sectores económicos desagregado porconcejos. En miles de euros.Año de referencia: 2010.Fuente: SADEI

2.4. DATOS ECOSISTEMAS

Valoración Servicios Ecosistémicos – VANE

l ó d l l d ñVANE – Valoración de los Activos Naturales de España


Identificación y d li i ió d l

• Clasificación de los hábitat europeos EUNIS (European NatureI f ti S t )delimitación de los

hábitat amenazadosInformation System)

• Cartografía de hábitat (Directiva 92/43/CE)

Identificación y delimitación de las zonas

• Lugares de Importancia Comunitaria• Espacios Naturales Protegidos

protegidas • Zonas de Producción de Moluscos y otros invertebrados

Identificación, tipificación y caracterización de las

masas de agua de • Plan Hidrológico de la Demarcación del Cantábrico Occidentalmasas de agua de transición y costeras

DECISIÓN DE LA COMISIÓN de 7 de diciembre de 2004 por la que se aprueba, de conformidad con la Directiva 92/43/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

Cartografía EUNIS


Cartografía EUNIS

Dominan las praderías


CARTOGRAFÍA HÁBITATS LUGARES DE IMPORTANCIA COMUNITARIA ESPACIOS NATURALES PROTEGIDOS

Praderas de ZosteraPraderas de Zostera

BarayoBarayo

3 1 INUNDACIÓN

3. IMPACTOS

3.1. INUNDACIÓN

3.2. EROSIÓN

3.3. IMPACTOS SOBRE ECOSISTEMAS

3.3.1. Aumento de la temperatura del mar

3.3.2. Inundación

3 4 CAMBIOS MORFODINÁMICOS EN ESTUARIOS3.4. CAMBIOS MORFODINÁMICOS EN ESTUARIOS

3.4.1. Modelado de procesos

3.4.2. Formulaciones de estado de equilibrio

3.5. CAMBIOS EN LA OPERATIVIDAD Y FIABILIDAD DE

INFRAESTRUCTURAS PORTUARIAS

3.1. INUNDACIÓN

Selección de escenarios de INUNDACIÓN

CLIMA ACTUAL3 horizontes temporales:

CLIMA ACTUALMEDIO PLAZO: AÑO 2050LARGO PLAZO: AÑO 2100

SLR1 = 0.24 mSLR2 0 45 (RCP4 5)

2 tipos de inundación:

INUNDACIÓN PERMANENTE (SLR) SLR2 = 0.45 m (RCP4.5)SLR3 = 0.65 m (RCP8.5)SLR4 = 1 m (High++)

Año horizonteAño horizonte Tipo de Tipo de EscenarioEscenario Escenarios climáticoEscenarios climático

EVENTOS EXTREMOS DE INUNDACIÓN (CI) T1 = 100 añosT2 = 500 años

Año horizonteAño horizonte ppinundacióninundación EscenarioEscenario Escenarios climáticoEscenarios climático

ActualActual CIEA1 T1

EA2 T2EM1 SLR1+T120502050 CIEM1 SLR1+T1EM2 SLR1+T2

21002100

SLR EL1 SLR4EL2 SLR2+T1EL3 SLR2+T221002100 CIEL3 SLR2+T2EL4 SLR3+T1EL5 SLR3+T2

5. MODELADO DE INUNDACIÓN

ÓÓMODELADO DE INUNDACIÓN MODELADO DE INUNDACIÓN

¿¿Cómo estudiamos la inundación a lo largo de la costa?Cómo estudiamos la inundación a lo largo de la costa?¿¿Cómo estudiamos la inundación a lo largo de la costa?Cómo estudiamos la inundación a lo largo de la costa?

RFSM EDARFSM‐EDA(Rapid Flood Spreading Method ‐ Explicit Diffusion wave withAcceleration term)

Modelo 2D de Modelo 2D de almacenamientoalmacenamiento de de celdasceldas ((GouldbyGouldby et al., 2008)et al., 2008)

BasadoBasado en en unauna aproximaciónaproximación difusivadifusiva de de laslas SWE con SWE con inerciainercia locallocal

llll ll f df d bb llMallaMalla computacionalcomputacional formadaformada porpor Impact Zones con subImpact Zones con sub‐‐elementoelemento

topografíatopografía

ProporcionaProporciona lala alturaaltura dede columnacolumna dede aguaagua enen cadacada celdacelda yy velocidadesvelocidadesProporcionaProporciona la la alturaaltura de de columnacolumna de de aguaagua en en cadacada celdacelda y y velocidadesvelocidades

3.1. INUNDACIÓN

Modelado de la INUNDACIÓN

Distribución espacial de las mallas de inundación para RFSM‐EDA

MALLA 3

MALLA 1MALLA 2

MALLA 4MALLA 5MALLA 6

3.1. INUNDACIÓN

ESCENARIOS DE INUNDACIÓNESCENARIOS DE INUNDACIÓN Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

GIJÓN VILLAVICIOSARIBADESELLA

3.1. INUNDACIÓN

GIJÓNGIJÓN

Escenario 6.- SLR=0.45 m Tr=100 Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100

ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO. EVENTOS EXTREMOS

ÁREA INUNDADA

3.1. INUNDACIÓNEscenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 3 - AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0 24 mEscenario 3. AÑO HORIZONTE 2050 Tr 100 + SLR 0.24 m

Hectáreas por concejo

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

Ñ ÓEscenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

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

3.2. EROSIÓN


Erosión por oleaje y niveles. Modelo de Miller y Miller y DeanDean (2004)(2004)

3.2. EROSIÓN

Modelado de la EROSIÓN – Miller & Dean

Reconstrucción de la serie temporal de erosión acreción y régimen extremalReconstrucción de la serie temporal de erosión‐acreción y régimen extremal

3.2. EROSIÓN


Variabilidad interanual de la erosión acumulada de invierno

3.2. EROSIÓN


3.2. EROSIÓN


Erosión por aumento del nivel del mar. Regla de BruunBruun

S = aumento del nivel del marL = longitud del perfil activoB = altura de la bermah* = profundidad del perfil de equilibrio

Año horizonte Inundación permanente, SLR (m)RCP4.5 RCP8.5 High++

2050 SLR1=0.24 ‐2100 SLR2 0 45 SLR3 0 65 SLR4 12100 SLR2=0.45 SLR3=0.65 SLR4=1

Horizonte 2050Horizonte 2050

3.2. EROSIÓN

Modelado de la EROSIÓN ‐ Bruun

Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100


3.2. EROSIÓNModelado de la EROSIÓN – Volumen de arena potencialmente perdido debido a SLR (Hinkel et al., 2013)


Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100


Retroceso para SLR=0.65 H=2100Playa de NaviaPlaya de Navia

Periodo 1935-1950

2035 20502040 2045

2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Periodo 2070-2100Periodo 2070-2100

2070 2074 2078 2082 2086 2090 2094 2098


3ª APROXIMACIÓN SERIE DE EROSIÓN/ACRECIÓN MILLER & DEAN CON SLR INCLUIDO EN EL

Comparación del régimen extremal por efecto de considerar el aumento del nivel del mar3ª APROXIMACIÓN: SERIE DE EROSIÓN/ACRECIÓN MILLER & DEAN CON SLR INCLUIDO EN ELTÉRMINO Y0

Régimen Extremal de erosión en la Playa de Navia

Horizonte 2050Horizonte 2050CLIMA PRESENTE

SLR=0.24 mHorizonte 2050Horizonte 2050

SLR=0.45 m SLR=0.65 m SLR=1 m


Modelado de la EROSIÓN – Miller & Dean con SLR en ΔS3.2. EROSIÓN

Horizonte 2050Horizonte 2050 T= 50 añosT= 50 años


4. RIESGO Y CONSECUENCIAS

4.1. METODOLOGÍA DE RIESGO

4.2. RIESGO DE INUNDACIÓN SOBRE EL SISTEMA SOCIOECONÓMICO

4 2 1 ESCENARIOS DE RIESGO4.2.1. ESCENARIOS DE RIESGO

4.2.2. METODOLOGÍA DE ANÁLISIS

4.2.2.1. MODELADO DE INUNDACIÓN

4.2.2.1 CÁLCULO DE CONSECUENCIASC CU O CO S CU C S

4.2.3. DETERMINACIÓN DEL RIESGO

4.2.3. RESULTADOS

ESCENARIOS DE RIESGO

Escenarios ClimáticosAÑO

HORIZONTE

INUNDACIÓN PERMANENTE – SLR (m)

EVENTOS EXTREMOS –CI (T= Periodo de

Retorno)RCP4 5 RCP8 5 High++TE Retorno)RCP4.5 RCP8.5 High++2050 SLR1=0.24 - T1=100 T2=500

SLR2=0.4 SLR3=0.6 SLR4=12100 5 5 SLR4=1 T1=100 T2=500

Escenarios SocioeconómicosAÑO HORIZONTE POBLACIÓN/GDPAÑO HORIZONTE POBLACIÓN/GDP

Actual S02050 S12100 S2

ESCENARIOS DE RIESGO

AÑOO O

TIPO DE C Ó

ESCENARIOS C Á COS

ESCENARIOSSOC O CO Ó CO

ESCENARIOSHORIZONT

EINUNDACIÓ

NCLIMÁTICOS SOCIOECONÓMICO

SS DE

RIESGO

Actual CIT1 S0 Escenario1

Actual CIT2 S0 Escenario2

2050 CIT1+SLR1 S1 Escenario3T2+SLR1 S1 Escenario4

SLR SLR4 S2 Escenario5T1+SLR2 S2 Escenario6

2100CI

T1+SLR2 S2 Escenario6T2+SLR2 S2 Escenario7T1+SLR3 S2 Escenario8T2+SLR3 S2 Escenario9

LUARCA

POBLACIÓN AFECTADA

Influencia de la combinación de Eventos Extremos y Subida del

Ni l d l M M di L Pl

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Escenario 4.- MEDIO PLAZO Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR 0 65 T 100

Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo

Tr=100 SLR=0.24 m + Tr=100 SLR=0.65 m + Tr=100

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 POBLACIÓN AFECTADA

Escenario 3 - AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0 24 mEscenario 3. AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m


En base a las proyecciones oficiales

Ñ Ó

Relativo al censode Población de

2010Considerando la población actual

Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

Considerando la población actual

POBLACIÓN AFECTADA

Escenario 2.- CLIMA PRESENTE Tr=500


En base a las proyecciones oficiales

Escenario 9.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=500 + SLR=0.65 mRelativo al censode Población de

2010

oficiales

Considerando la población actual

POBLACIÓN AFECTADA

% POBLACIÓN AFECTADA PARA CADA ESCENARIO

POBLACIÓN AFECTADA

% POBLACIÓN AFECTADA POR CONCEJO

STOCK DE CAPITAL VIVIENDA AFECTADO

METODOLOGÍADETERMINACIÓN DE

LA COTA DE INUNDACIÓN DE O O OG

BASE DE DATOS: DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE IDENTIFICACIÓN DE

INUNDACIÓN DE CADA VIVIENDA

AFECTADADETERMINACIÓN DEL STOCK DE CAPITAL ESPACIAL DE

VIVIENDAS (IGN)

ESCENARIOS DE INUNDACIÓN

IDENTIFICACIÓN DE LAS VIVIENDAS

AFECTADAS

AFECTADO (€)

CORRECCIÓN POR RENTA SEGÚN

CONCEJOINUNDACIÓN

APLICACIÓN DE LAS CURVAS DE DAÑO (CASO: EVENTOS

MINORACIÓN DEL DAÑO (€)

CONCEJO

(EXTREMOS)

( )

23%25%

NAVIA

StockViviendas

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m + Tr=100

Viviendas afectado

Escenario 9.- LARGO PLAZO SLR=1.5 m Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

LUARCA

StockViviendas fl i d l bi ió dViviendas afectado Influencia de la combinación de

Eventos Extremos y Subida del Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0 24 m + Tr=100

Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0 65 m + Tr=100

Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo

Tr=100 SLR=0.24 m + Tr=100 SLR=0.65 m + Tr=100

E1.- CLIMA PRESENTE TR=100 STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO ‐ CONTINENTE

E 3.- H=2050 TR=100 + SLR=0.24 m E 3. H 2050 TR 100 + SLR 0.24 m

E 8.- H=2100 TR=100 + SLR=0.65 m

Sin proyectar y sin tasa de descuento


Sin proyectar y sin tasa de Sin proyectar y sin tasa de

SIN FUNCIÓN DE DAÑO CON FUNCIÓN DE DAÑO

E 5.- H=2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE



Relativo al Stock deCapital de vivienda de

2011SIN FUNCIÓN DE DAÑO


Stock de Capital de vivienda de 2011: 26,223.845 (en miles de €)

STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO ‐ CONTINENTE

% STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA – CONTINENTEAFECTADO POR CONCEJOAFECTADO POR CONCEJO

STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO ‐ CONTINENTE

% ∆STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA – CONTINENTEAFECTADO POR CONCEJO

DIFERENCIA ENTRE EL PRESENTE Y EL FUTURODIFERENCIA ENTRE EL PRESENTE Y EL FUTURO

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

METODOLOGÍA

Identificación de las infraestructuras críticas según el Plan Nacional de

O O OG

críticas según el Plan Nacional de Protección de Infraestructuras Críticas

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICASEscenario 3.- SLR=0.24 m Tr=100

(Horizonte 2050)INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS (Horizonte 2050)

RIBADESELLACOLUNGA

NALÓNSAN PEDRO


Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100 CANDÁS

(Horizonte 2100)

RIBADESELLA

AVILÉSCUEVA


RELACIÓN DE ESCENARIOS CLIMÁTICOS E INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS AFECTADAS

ESCENARIOS

CLIMÁTICOS

INDUSTRIA

ALIMENTARIA

TRANSFORMADORES

ELÉCTRICOS

SUB-ESTACIONES

INFRAESTRUCTURAS

DE

ESTACIONES

DEKM DE

CARRETERA CONVENCIONAL

KM DE LÍNEA

DE CLIMÁTICOS ALIMENTARIA ELÉCTRICOSELÉCTRICAS CARRETERAS FFCC

CONVENCIONAL DE FFCC

E1 - - - 6 - 29.83 2.76

E2 - - - 6 - 35.29 3.00

E3 - - - 9 - 41.10 3.27

E4 - - - 10 - 45.08 3.27

E5 - - - - - 1 86 -E5 - - - - - 1.86 -

E6 - 1 - 11 - 48.46 3.48

E7 - 1 - 14 - 58.24 22.31

E8 1 1 1 16 1 80.90 40.06

E9 1 1 1 17 1 85.31 46.59

DETERMINACIÓN DEL RIESGO

METODOLOGÍA

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL RIESGO

Riesgo alto

RANGOS DE CADA VARIABLE SOCIOECONÓMICA REESCALADOS:

Riesgo moderado

Riesgo moderado-alto

Riesgo alto

Riesgo bajo

Riesgo moderado

OBJETIVO M t l i

UMBRALES DEFINIDOS POR LOS VALORES MÁXIMOS ALCANZADOS EN ESCENARIO 1

OBJETIVO: Mantener el riesgo actual

RIESGO AGREGADO Y PONDERADO: Población (35%), Stocks del ( ) ( )capital (35%) y VAB (30%)


CLIMA CLIMA PRESENTE

HORIZONTE 2050

HORIZONTE 2100

INUNDACIÓN PERMANENTE


CLIMA PRESENTE

HORIZONTE HORIZONTE 2050

HORIZONTE 2100

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