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
2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS
Base de datos de usos del suelo SIOSE
Agrícola, industrial, servicios, urbano…
Fuente: IGN
2.2. DATOS SOCIOECONÓMICOS
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
2.4. DATOS ECOSISTEMAS
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
2.4. DATOS ECOSISTEMAS
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
Modelado de la 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
Modelado de la EROSIÓN – Miller & Dean
Variabilidad interanual de la erosión acumulada de invierno
3.2. EROSIÓN
Modelado de la 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
Horizonte 2050Horizonte 2050
3.2. EROSIÓNModelado de la EROSIÓN – Volumen de arena potencialmente perdido debido a SLR (Hinkel et al., 2013)
Horizonte 2050Horizonte 2050
Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100Horizonte 2100
Modelado de la EROSIÓN
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
Modelado de la EROSIÓN
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
Horizonte 2100Horizonte 2100
Modelado de la EROSIÓN – Miller & Dean con SLR en ΔS3.2. EROSIÓN
Horizonte 2050Horizonte 2050 T= 50 añosT= 50 años
Horizonte 2100Horizonte 2100
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
Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 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
Escenario 4.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=500 + SLR=0.24 m
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
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 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
Sin proyectar y sin tasa de descuento
Sin proyectar y sin tasa de descuento
Relativo al Stock deCapital de vivienda de
2011SIN FUNCIÓN DE DAÑO
Sin proyectar y sin tasa de descuento
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
INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS
Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100 CANDÁS
(Horizonte 2100)
RIBADESELLA
AVILÉSCUEVA
INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS
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%)