Modelación del riesgo de inundaciones en el estado de Tabasco

Abstract

Los problemas ocasionados por las inundaciones en México se han incrementado de manera considerable, específicamente en el estado de Tabasco las pérdidas por inundaciones son preocupantes. Por esta razón resulta de gran interés la construcción de un índice que mida el riesgo de inundación en una área determinada. En el presnte trabajo se construye un indicador del riesgo de inundación en el estado de Tabasco, para esto se consideran los siguientes tres componentes: la vulnerabilidad, el costo y el peligro. Con el componente de vulnerabilidad se mide que tan susceptible es el área de interés frente a una inundación y para esto se toma en cuenta tanto elementos sociales como naturales, en el primero se considera la disposición de los servicios con los que cuenta el municipio en estudio y para el segundo se incluyen los recursos hidrológicos que atraviesan o rodean al municipio. En cuanto al costo se responde a cuánto y cómo podría afectar el daño que provoca una inundación, y en este caso se tienen dos factores a considerar: el número de habitantes por comunidad y los bienes con los que cuenta la pobalción. En el caso del componente peligro éste da información sobre la probabilidad de ocurrencia de una inundación, para medir la probabilidad se consideran las precipitaciones máximas anuales de cada municipio y se calculan sus periodos de retorno. Para verificar el modelo probabilístico se propone una prueba de bondad de ajuste "bootstrap" basada en el coeficiente de correlación muestral. El tamaño y potencia de la prueba fueron estimados usando simulación. La potencia de la prueba propuesta fue comparada contra varias distribuciones alternas. Bajo la prueba "bootstrap" se pudo verificar que los datos cumplen con la distribución Gumbel y la distribución de valores extremos generalizada (DVEG), para elegir el mejor modelo se consideraron tres criterios: log-verosimilitud, AIC y la correlación entre la distribución empírica y el ajuste de la distribución. Finalmente se concluye que ambas distribuciones son buenas para modelar este tipo de eventos extremos y que el índice de riesgo de inundación propuesto se puede considerar un indicador apropiado ya que éste describe adecuadamente la realidad.

_______________ MODELLING THE RISK OF FLOODING IN THE STATE OF TABASCO. ABSTRACT: The problems caused by flooding in Mexico have increased significantly; particularly in the state of Tabasco, flood losses are troubling. For this reason it is great interest to construct and index that measures the risk of flooding in a given area. In this paper we construct a flood risk indicator in the state of Tabasco, for this we consider the following three components: the vulnerability, the cost and danger. The vulnerability component measures how susceptible is the area of interest against a flood and this takes into account both social and natural elements, the first consider's the provision of services of the municipality under study and the second includes water resources through or around the municipality. As for responding to cost and how it might affect on how much damage it causes a flood. In this case there are two factors to consider: the number of people per community and property there are in the population. In the case of danger, this component provides information on the likelihood of a flood, to measure the probability is it considered maximum annual rainfall of each municipality and their return periods are calculated. For assesing the model probability we propose a goodness of fit test based on bootstrap and the sample correlation coefficient. The size and power of the test were estimated using simulation. The power of the proposed test was compared against several alternative distributions. Under the test bootstrap it is verified that the data comply with the Gumbel distribution and generalized extreme value distribution (GEVD). To choose the best model three criteria are considered: log-likelihood, AIC and the correlation between the empirical distribution and adjustment of the distribution. Finally it is concluded that both distributions are good for modeling this type of extreme events and that the rate proposed flood risk can be considered as a indicator suitable because it describes reality fairly well.