Análisis de riesgo de inundación para la ciudad de Morelia, Michoacán

Abstract

The analysis of flood risk, quantitatively and by means of maps for a city, can play a fundamental role in the development of mechanisms to reduce and prevent disasters caused by this type of meteorological events. This work focuses on the calculation and elaboration of three flood risk maps for the city of Morelia, Michoacán, combining a vulnerability map (probability of occurrence of adverse consequences for the population) that is constructed based on statistical information and the application of the Fuzzy Analytical Hierarchical Process method (FAHP) and three types of hazard maps (probability of occurrence of a flood) built with the machine learning model method called MaxEnt. For the calculation of vulnerability, three main criteria are considered (economic, social and infrastructure), which in turn are subdivided into sub criteria based on the needs and available statistical information, then the PAJD is applied to determine the weights of each criterion and sub criterion, with the "average employment" sub criterion belonging to the "economic" criterion having the greatest influence. The calculation of the flood hazard is calculated using data on the presence of flooding of pluvial, fluvial and one that involves both types, as well as information on some environmental variables to apply the MaxEnt method, with the variable "distance to canals and rivers" being the most influential in the calculation of the hazard. Finally, risk maps are generated, represented with a palette of colors ranging from blue to red (cold to warm colors) according to their risk level, with probability values from 0 to 1, where 0 represents a very low risk (blue color) and 1 represents an extreme risk (red color) in the event of a flood.

El análisis del riesgo ante las inundaciones, cuantitativamente y mediante mapas para una ciudad puede jugar un papel fundamental en el desarrollo de mecanismos que permitan reducir y prevenir desastres provocados por este tipo de eventos meteorológicos. Este trabajo se enfoca en el cálculo y elaboración tres mapas de riesgo ante inundación para la ciudad de Morelia, Michoacán, combinando un mapa de vulnerabilidad (probabilidad de que ocurran consecuencias adversas para la población) que es construido a base de información estadística y la aplicación del método Proceso Analítico Jerárquico Difuso (PAJD) y tres tipos de mapas del peligro (probabilidad de ocurrencia de una inundación) construidos con el método del modelo de aprendizaje automático llamado MaxEnt. Para el cálculo de la vulnerabilidad se consideran tres criterios principales (económicos, sociales y de infraestructura) que a su vez se subdividen en subcriterios con base a las necesidades e información estadística disponible, posteriormente se aplica el PAJD para determinar los pesos de cada criterio y subcriterio, resultando ser el subcriterio “empleos promedio” perteneciente al criterio “económicos” el que más influye. El cálculo del peligro ante inundaciones se calcula usando datos de presencia de inundación de tipo pluvial, fluvial y uno que involucra ambos tipos, así como información de algunas variables ambientales para aplicar el método MaxEnt, siendo la variable “distancia con canales y ríos” la que más influye en el cálculo del peligro. Finalmente se generan mapas de riesgo representados con una paleta de colores que van de azul a rojo (colores fríos a colores cálidos) según su nivel riesgo, con valores de probabilidad de 0 a 1, donde 0 representa un riesgo muy bajo (color azul) y 1 representa un riesgo extremo (color rojo) ante una inundación.