EVALUACIÓN DE ÁREAS SUSCEPTIBLES A LA INUNDACIÓN POR MAREA DE TORMENTA GENERADA POR HURACANES EN EL ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA, COLOMBIA
DOI:
https://doi.org/10.26640/22159045.2019.465Palabras clave:
marea de tormenta, modelación de inundación, MOM, ciclones tropicales, San Andres, Providencia y Santa CatalinaResumen
Debido a la posición geográfica del archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina (SPSC), esta es la parte del territorio colombiano más expuesto a ser inundado por marea de tormenta generada por ciclones tropicales (CT). Entre los peligros asociados a los CT, las inundaciones suelen ocasionar los mayores daños. En este estudio se evalúa un escenario extremo de inundación por marea de tormenta asociada a CT para establecer las áreas susceptibles a la inundación en este archipiélago. Dada la escasez de CT históricos en este archipiélago se generó una base de datos de CT hipotéticos, los cuales son un conjunto de eventos con una velocidad de viento constante (95.17 m/s), una velocidad de traslación constante de 5.87 m/s y un radio máximo de viento constante de 56.3 km, para trayectorias con cinco direcciones de aproximación al área de interés. Se evaluaron siete trayectorias paralelas para cada dirección, separadas por 6 km. La misma metodología fue utilizada para la isla de San Andrés, y separadamente para Providencia y Santa Catalina se usaron diferentes eventos debido a la distancia entre ellas (90 km). El modelo hidrodinámico se forzó con campos de viento y presión generados a partir de la base de datos de CT hipotéticos para determinar la marea de tormenta e inundación por CT en el archipiélago de SPSC. Los resultados obtenidos incluyen la envolvente de las envolventes individuales de la distribución espacial del espejo de agua (nivel del agua referido al nivel del terreno) de cada evento, reportando el escenario de inundación más conservador generado por marea de tormenta de CT en el archipiélago de SPSC. Las áreas propensas a inundación en la isla de San Andrés están ubicadas al este de la misma, principalmente, donde se encuentran los puertos de abrigo, y en la parte norte, donde se encuentran los principales asentamientos humanos. Para la isla de Providencia estas áreas se encuentran al este en regiones circunvecinas al aeropuerto y al Norte, a lo largo del canal que la separa de la isla de Santa Catalina. Para esta última isla las áreas propensas a inundación se encuentran al sureste. Bajo este escenario de inundación el porcentaje de área afectada sería de 13.39 %, 4.24 % y 4.43 % para San Andrés, Providencia y Santa Catalina, respectivamente. Los resultados de este trabajo proveen herramientas a los tomadores de decisiones en el diseño e implementación de medidas de protección a inundaciones por CT, permitiendo la identificación de las áreas potencialmente inundables en todo el archipiélago con una resolución no mostrada anteriormente. Para evaluar el escenario de inundación más conservador de origen marino por CT en este archipiélago, futuros trabajos deberán complementar los resultados de esta investigación con la contribución por marea astronómica (marea alta) y el wave runup.
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Referencias
Bernal, G., Osorio, A. F., Urrego, L., Peláez, D., Molina, E., Zea, S., Montoya, R.D. y Villegas, N. (2016). Occurrence of energetic extreme oceanic events in the Colombian Caribbean coasts and some approaches to assess their impact on ecosystems. Journal of Marine Systems, 164, 85-100. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2016.08.007
Chavas DR, Lin N, Emanuel K (2015) A Model for the Complete Radial Structure of the Tropical Cyclone Wind Field. Part I: Comparison with Observed Structure*. J Atmos Sci 72:3647–3662. https://doi.org/10.1175/JAS-D-15-0014.
Chow V Te (1959) Open channel hydraulics. New York
Collazos Guzmán G, Ospina Vallejo HJ, Vargas AM (2007) Estudio descriptivo de la influencia del huracán Beta en las islas de Providencia y Santa Catalina. Boletín Científico CIOH 70:61–70. https://doi.org/10.26640/22159045.163
Devis-Morales A, Montoya-Sánchez RA, Osorio AF, Otero-Díaz LJ (2014) Ocean thermal energy resources in Colombia. Renew Energy 66:759–769.https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.01.010
DHI (2014) Mike 21 Flow model FM: Hydrodynamic module, user guide. DHI Water y Environment. Hoersholm, Denmark, p.134
Emanuel K (2004) Tropical cyclone energetics and structure. Atmos Turbul Mesoscale Meteorol 165–191. https://doi.org/10.1017/CBO9780511735035.010
Emanuel K, Ravela S, Vivant E, Risi C (2006) A statistical deterministic approach to hurricane risk assessment. Bull Am Meteorol Soc 87:299–314. https://doi.org/10.1175/BAMS-87-3-299
Emanuel K, Rotunno R (2011) Self-Stratification of Tropical Cyclone Outflow. Part II: Implications for Storm Intensification. J Atmos Sci 69:988–996. https://doi.org/10.1175/JAS-D-11-0177.1
Emanuel K, Sundararajan R, Williams J (2008) Hurricanes and global warming: Results from downscaling IPCC AR4 simulations. Bull Am Meteorol Soc 89:347–367. https://doi.org/10.1175/BAMS-89-3-347
Flather RA (2001) Storm Surges. In: Steele JH, Thorpe SA, Turekian KK (eds) Encyclopedia of Ocean Sciences. Academic, San Diego, California, pp 2882–2892
Holland GJ (1980) An analytical model of the wind and pressure profiles in hurricanes. Mon. Weather Rev. 108(8):1212–1218
Holland GJ, Belanger JI, Fritz A (2010) A Revised Model for Radial Profiles of Hurricane Winds. Mon Weather Rev 138:4393–4401. https://doi.org/10.1175/2010MWR3317.1
Jelesnianski C, Chen J, Shaffer W (1992) SLOSH: Sea, lake, and overland surges from hurricanes. NOAA Tech Rep NWS 48, United States Dep Commer NOAA/AOMLLibrary, Miami, Florida 71
Krauss, K. W., Doyle, T. W., Doyle, T. J., Swarzenski, C. M., From, A. S., Day, R. H. y Conner, W. H. (2009). Water level observations in mangrove swamps during two hurricanes in Florida. Wetlands, 29(1), 142. https://doi.org/10.1672/07-232.1
Lin N, Chavas D (2012) On hurricane parametric wind and applications in storm surge modeling. J Geophys Res Atmos 117:1–19.https://doi.org/10.1029/2011JD017126
Lin N, Emanuel K a., Smith J a., Vanmarcke E (2010) Risk assessment of hurricane
storm surge for New York City. J Geophys Res 115:1–11. https://doi.org/10.1029/2009JD013630
Lin N, Emanuel K, Oppenheimer M, Vanmarcke E (2012) Physically based assessment of hurricane surge threat under climate change. Nat Clim Chang 2:462–467. https://doi.org/10.1038/NCLIMATE1389
Lin, N., Lane, P., Emanuel, K. A., Sullivan, R. M. y Donnelly, J. P. (2014). Heightened hurricane surge risk in northwest Florida revealed from climatological‐hydrodynamic modeling and paleorecord reconstruction. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(14), 8606-8623. https://doi.org/10.1002/2014JD021584
Meza-Padilla R, Appendini CM, Pedrozo-Acuña A (2015) Hurricane-induced waves and storm surge modeling for the Mexican coast. Ocean Dyn 65:1199–1211. https://doi.org/10.1007/s10236-015-0861-7
NHC (2014a) Storm Surge Overview. http://www.nhc.noaa.gov/surge/. Accessed 5 May 2017
NHC (2014b) Storm Surge Maximum of the Maximum (MOM). http://www.nhc.noaa.gov/surge/momOverview.php Accessed 5 May 2017
Ortiz Royero JC, Plazas Moreno JM, Lizano O (2015) Evaluation of Extreme Waves Associated with Cyclonic Activity on San Andrés Island in the Caribbean Sea since 1900. J Coast Res 31:557–568. https://doi.org/10.2112/jcoastres-d-14-00072.1
Ortiz Royero JC (2012) Exposure of the Colombian Caribbean coast, including San Andrés Island, to tropical storms and hurricanes, 1900-2010. Nat Hazards 61:815–827. https://doi.org/10.1007/s11069-011-0069-1
Osorio AF, Montoya RD, Ortiz JC, Peláez D (2016) Construction of synthetic ocean wave series along the Colombian Caribbean Coast: A wave climate analysis. Appl Ocean Res 56:119–131. https://doi.org/10.1016/j.apor.2016.01.004
Rey, W., Mendoza, E. T., Salles, P., Zhang, K., Teng, Y. C., Trejo-Rangel, M. A., y Franklin, G. L. (2019). Hurricane flood risk assessment for the Yucatan and Campeche State coastal area. Natural Hazards, 96(3), 1041-1065. https://doi.org/10.1007/s11069-019-03587-3
Rey, W., Salles, P., Mendoza, E. T., Torres-Freyermuth, A., y Appendini, C. M. (2018). Assessment of coastal flooding and associated hydrodynamic processes on the south-eastern coast of Mexico, during Central American cold surge events. Natural Hazards & Earth System Sciences, 18(6). https://doi.org/10.5194/nhess-2017-64
Rey, W., Salles, P., Torres-Freyermuth, A., Ruíz-Salcines, P., Teng, Y. C., Appendini, C. M. y Quintero-Ibáñez, J. (2020). Spatiotemporal storm impact on the northern Yucatan coast during hurricanes and central American cold surge events. Journal of Marine Science and Engineering, 8(1), 2. https://doi.org/10.3390/JMSE8010002
Ruiz-Salcines, P., Salles, P., Robles-Díaz, L., Díaz-Hernández, G., Torres-Freyermuth, A. y Appendini, C. M. (2019). On the Use of Parametric Wind Models for Wind Wave Modeling under Tropical Cyclones. Water, 11(10), 2044.https://doi.org/10.3390/w11102044
Sealy KS, Strobl E (2017) A hurricane loss risk assessment of coastal properties in the caribbean: Evidence from the Bahamas. Ocean Coast Manag 149:42–51. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2017.09.013
Sleigh PA, Gaskell PH, Berzins M, Wright NG (1998) An Unstructured Finite Volume Algorithm for Predicting Flow in Rivers and Estuaries. Comput Fluids 27:479–508. https://doi.org/10.1016/S0045-7930(97)00071-6
Torres RR y Tsimplis MN (2014) Sea level extreme in the Caribbean Sea. J Geophys
Res Ocean 119:4714–4731. https://doi.org/10.1002/jgrc.20224
UNGRD (2018) Atlas de Riesgo de Colombia: revelando los desastres latentes. Gobierno de Colombia. Bogotá, D.C, Colombia. 269 p
Wisner B, Blaikie P, Cannon T y Davis I (2004) At Risk: natural hazards, people’s vulnerability and disasters Second edition. Routledge, London and New York
Zachry BC, Booth WJ, Rhome JR y Sharon TM (2015) A National View of Storm Surge Risk and Inundation. Weather Clim Soc 7:109–117. https://doi.org/10.1175/WCAS-D-14-00049.1
Zhang, K., Liu, H., Li, Y., Xu, H., Shen, J., Rhome, J. y Smith III, T. J. (2012). The role of mangroves in attenuating storm surges. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 102, 11-23. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2012.02.021
Zhao, D. H., Shen, H. W., Tabios III, G. Q., Lai, J. S. y Tan, W. Y. (1994). Finite-volume two-dimensional unsteady-flow model for river basins. Journal of Hydraulic Engineering, 120(7), 863-883. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1994)120:12(1497)
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