Evaluación de la exposición urbana a las inundaciones a través de la ciencia ciudadana, el modelado hidráulico en 2D...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Hidrología
• Planificación urbana

Sus antecedentes:

• Las inundaciones urbanas plantean un desafío importante, especialmente en las zonas con datos hidrológicos limitados.
• La predicción y la gestión efectivas de las inundaciones son cruciales para la resiliencia urbana.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un enfoque integrado para el modelado y la predicción de inundaciones urbanas.
• Evaluar la contribución de las observaciones de los ciudadanos y el aprendizaje automático en la predicción de inundaciones.

Principales métodos:

• Observaciones ciudadanas combinadas (redes sociales, periódicos) con modelado hidráulico (FLO-2D) y aprendizaje automático (ML).
• Modelos hidráulicos calibrados y validados utilizando profundidades de agua estimadas por los ciudadanos.
• ML empleado para la predicción de inundaciones, evaluando el rendimiento con AUC, precisión y validación cruzada de k-dobles.

Principales resultados:

• Se identificaron 24 eventos de inundación y 297 observaciones de ciudadanos, lo que muestra una fuerte correlación (r=0,91).
• Se desarrolló, calibró y validó con éxito el modelo FLO-2D con métricas de bajo error (MSE<2,91%, MAE<19,21%, RMSE<26,97).
• El modelo ML logró un alto rendimiento en la predicción de zonas de inundación (AUC = 0,87, precisión = 84,9%) con la densidad urbana y la frecuencia de observación ciudadana como factores clave.

Conclusiones:

• El enfoque integrado modela y pronostica eficazmente las inundaciones urbanas, incluso con datos limitados.
• La participación ciudadana mejora significativamente la precisión y fiabilidad de los modelos de predicción de inundaciones.
• Esta metodología ofrece una herramienta valiosa para la gestión y planificación de inundaciones urbanas.