103380

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

SIG aplicado a la delimitación de cuencas urbanas costeras, Riohacha (Colombia) GIS applied to the delimitation of coastal urban watershed, Riohacha (Colombia) by/por

Ingeniero Zayra Isabel Oviedo Adarme 01322628 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS) Advisor ǀ Supervisor:

Diana Contreras Mojica PhD

Riohacha, Colombia, 2020

Compromiso de Ciencia

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Riohacha, Colombia, 15 de enero de 2020 _________________________________________________________________ (Lugar, Fecha)

(Firma)

DEDICATORIA

Quiero dedicar este trabajo a mi hermanito Andrés Sebastián, que con su inocencia y ternura llena de felicidad todos mis días, mi mejor deseo es tenerlo siempre a mi lado, hasta el infinito y más allá.

AGRADECIMIENTOS

A mis familiares y amigos que con sus buenos deseos y entusiasmo sirvieron de apoyo para la culminaciรณn de mi tesis.

A PDA Guajira, a Uniguajira, a Andrea Nardiny por sugerirme la idea para la tesis, a mi profesora Asignada Diana Contreras, a todo el equipo de UNIGIS de la USFQ y a la Universidad de Salzburgo quienes brindaron su total apoyo para la culminaciรณn de este trabajo.

5

RESUMEN

La ciudad de Riohacha está expuesta a eventos asociados al cambio climático que varían entre sequías intensas e inundaciones. Con la ola invernal 2010-2011 y 2016 se han reportado familias damnificadas como consecuencia de inundaciones, al punto de declararse calamidad pública. La inadecuada planificación y la urbanización impermeabilizan los suelos, incrementan el volumen de escurrimiento y afectan la capacidad de los humedales. En este estudio se presentan la aplicación de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en la delimitación de cuencas urbanas costeras con la creación de un modelo para determinar la morfometría de la cuenca urbana e identificar zonas de amenaza por inundaciones. Se adaptó metodología para la delimitación de cuencas naturales a la delimitación de cuencas urbanas. Para ello, se elaboró un modelo de Elevación Digital (MDE) con topografía de detalle, y se usaron herramientas de análisis espacial de ArcGIS. Con el cálculo de la acumulación de flujo de las celdas del ráster se identificaron cinco arroyos principales en el casco urbano, de los cuales se asignó prioridad a la cuenca que interconecta los humedales ubicados al interior de la ciudad por presentar mayores registros de inundaciones. Como resultado, alrededor de 1,015 construcciones serían afectadas directamente por el paso del arroyo y cerca de 2,946 por encontrarse en zonas con depresiones. El estudio concluye que se debe respetar la dinámica hídrica al interior de la ciudad, empleando Sistemas Urbanos de Drenaje Sostenible (SUDS) con zonas de biorretención situadas a lo largo de las vías por donde atraviesa el canal que interconecta los humedales y zanjas de infiltración.

Palabras claves: SIG, morfometría, cuenca urbana, inundaciones urbanas.

6

ABSTRACT

The city of Riohacha is exposed to events related to climate change, such as extreme droughts and floods. Because of heavy rains flooding many households, the government to declare the state of emergency in 2010-2011 and 2016.

Reduced permeability of soils and capacity of wetlands to retain water may be linked to land use planning and increased urbanization. This study identifies zones of high flooding risk in Riohacha using Geographic Information Systems (GIS) models to delineate coastal urban watersheds and understand the morphometry of urban basins. We used a digital elevation model (DME) with detailed topography to describe five streams formed by the accumulation of runoff, and determine the morphometric parameters of the river basin that interconnects the wetlands to the interior of the city. As a result, we identified the area with the highest flood records and about 1,015 buildings that are highly susceptible to flooding by being on the natural course of the stream. An additional 2,946 buildings are currently at risk because they are located in depressions. Our study suggests that natural water dynamics must be respected within the city, and those dynamics can be restored using Sustainable Urban Drainage System (SUDS) with bio retention zones located along channels that interconnect to wetlands and infiltration ditches.

Key words: GIS, Morphometry, urban watershed, urban floods.

7

TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCION............................................................................................................................ 15 1.1 ANTECEDENTES ........................................................................................................................ 16 1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACION ................................................................... 17 1.2.1. Objetivo general ........................................................................................................................................ 17 1.2.2. Objetivos específicos ............................................................................................................................... 17 1.2.3. Preguntas de investigación ..................................................................................................................... 18 1.3 HIPOTESIS .................................................................................................................................. 18 1.4 JUSTIFICACIÓN .......................................................................................................................... 18 1.5 ALCANCE .................................................................................................................................... 20 2. REVISION DE LITERATURA ......................................................................................................... 22 2.1 MARCO TEÓRICO ........................................................................................................................... 22 2.1.1 Aspectos conceptuales ............................................................................................................................. 23 2.1.1.1 Definición de Parámetros morfométricos ............................................................................................ 27 2.1.1.2 Dirección y acumulación de flujo .......................................................................................................... 32 2.1.1.3 Clasificación de arroyos ........................................................................................................................ 34 2.1.1.4 Método de interpolación kriging ........................................................................................................... 35 2.1.1.5 Descripción del Modelo Esri Identify Bluespots ................................................................................. 36 2.1.2 Aspectos legales ........................................................................................................................................ 37 2.2 MARCO HISTÓRICO Y METODOLOGICO ..................................................................................... 40 3. METODOLOGÍA ............................................................................................................................. 46 3.1 ZONA DE ESTUDIO ........................................................................................................................ 46 3.2 ANÁLISIS METODOLÓGICO .......................................................................................................... 47 3.3 FASES DE INVESTIGACIÓN .......................................................................................................... 49 3.3.1 Fase I: Recopilación de datos.................................................................................................................. 49 3.3.1.1 Datos meteorológicos................................................................................................................. 50 3.3.2 Fase II: Procesamiento de datos ............................................................................................................. 50 3.3.2.1 Corrección del modelo digital de elevación MDE .............................................................................. 51 3.3.3 Fase III: Identificación del modelo morfométrico .................................................................................. 53 3.3.3.1 Modelo Esri Identify Bluespots ................................................................................................... 54 3.3.4 Fase IV: Cálculo de Parámetros morfométricos ................................................................................... 56 3.3.4.1 Parámetros Básicos ................................................................................................................... 56 3.3.4.2 Dirección y acumulación de flujo ................................................................................................ 58 3.3.4.3 Clasificación de arroyos ............................................................................................................. 58 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ....................................................................................................... 60 4.1 RESULTADOS ............................................................................................................................. 60 4.1.1 Condiciones climáticas ......................................................................................................................... 60 4.1.2 Drenaje del casco urbano de Riohacha ............................................................................................. 61 4.1.3 Delimitación de la cuenca urbana con ArcGIS .................................................................................. 63 4.1.3.1 Resultado de parámetros morfométricos ............................................................................................ 63 4.1.3.2 Dirección y Acumulación de flujo ......................................................................................................... 66 4.1.3.3 Identificación de arroyos........................................................................................................................ 68 4.1.3.4 Identificación de zonas de inundación ................................................................................................ 70 4.2 DISCUSIÓN ................................................................................................................................. 75 4.2.1 Comportamiento de la cuenca urbana costera ..................................................................................... 79 4.2.2 Protección contra inundaciones .............................................................................................................. 80 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................................................. 85

8

INDICE DE FIGURAS

Figura 1. Hidrógrafas según la forma de la cuenca. .............................................................................. 29 Figura 2. Pendiente del Cauce. .............................................................................................................. 30 Figura 3. Dirección de salida de celdas. ................................................................................................ 32 Figura 4. Acumulación de flujo. .............................................................................................................. 33 Figura 5. Método de clasificación de arroyos Strahler. .......................................................................... 34 Figura 6. Método de clasificación de arroyos Shreve. ........................................................................... 34 Figura 7. Localización general de la zona de estudio. ........................................................................... 47 Figura 8. Flujo metodológico para delimitación de cuencas urbanas. ................................................... 49 Figura 9. MDE 12.5 m Palsar Alos. ........................................................................................................ 52 Figura 10. MDE topografía. .................................................................................................................... 52 Figura 11. Modelo Cuenca Urbana Costera CUC. ................................................................................. 53 Figura 12. Herramientas Hydrology de ArcGIS. ..................................................................................... 54 Figura 13. Modelo Identify Bluespots de Esri. ........................................................................................ 55 Figura 14. Seguimiento de lluvia diaria - noviembre y diciembre 2011. ................................................ 60 Figura 15. Seguimiento de la lluvia en los últimos 12 meses – 2011. ................................................... 61 Figura 16. Precipitación mensual en la perspectiva histórica de noviembre y diciembre – 2011. ........ 61 Figura 17. MDE topografía completo. .................................................................................................... 62 Figura 18. Drenaje del casco urbano de Riohacha. ............................................................................... 63 Figura 19. Delimitación de la cuenca. .................................................................................................... 65 Figura 20. Perfil del canal del arroyo. .................................................................................................... 65 Figura 21. Raster de dirección de flujo de la Cuenca Urbana de Riohacha. ......................................... 66 Figura 22. Raster de dirección de flujo con símbolo vector. .................................................................. 67 Figura 23. Acumulación de flujo. ............................................................................................................ 68 Figura 24. Clasificación de arroyos. ....................................................................................................... 69 Figura 25. Construcciones en Riesgos por inundación en el canal del arroyo modelado. .................... 70 Figura 26. Construcciones en Riesgos por inundación en puntos azules. ............................................ 71 Figura 27. Escenario 1, SUDS con capacidad de 40 mm. ..................................................................... 72 Figura 28. Escenario 2, SUDS con capacidad de 60 mm. ..................................................................... 73 Figura 29. Escenario 3, SUDS con capacidad de 80 mm. ..................................................................... 74 Figura 30. Modelación con Modcel. ....................................................................................................... 78 Figura 31. Escenarios posibles. ............................................................................................................. 82 Figura 32. Canales con vegetación. ....................................................................................................... 83 Figura 33. Áreas de bioretención. .......................................................................................................... 83

9

INDICE DE TABLAS

Tabla 1. Medidas estructurales para mitigación del riesgo de inundación ............................................ 26 Tabla 2. Clasificación de la cuenca ........................................................................................................ 27 Tabla 3.Estaciones meteorológicas en Riohacha .................................................................................. 50 Tabla 4.Párametros morfométricos de la cuenca urbana de Riohacha ................................................. 64

10

INDICE DE ECUACIONES

Ecuación 1. Ancho de la cuenca ............................................................................................................ 28 Ecuación 2. Desnivel altitudinal, DA....................................................................................................... 28 Ecuación 3. Factores de forma de Horton, Rf ........................................................................................ 29 Ecuación 4. Coeficiente de compactación o índice de Gravelius .......................................................... 29 Ecuación 5. Densidad de Drenaje .......................................................................................................... 31 Ecuación 6. Dirección de flujo .......................... ……..………….……………………………………………33 Ecuación 7. Acumulación de flujo .......................................................................................................... 34 Ecuación 8. Método de kriging ............................................................................................................... 35

11

ACRONIMOS

AbI ASF ASAA

Adaptación basada en Infraestructura.

Alaska Satellite Facility Avanzadas Soluciones de Acueducto y Alcantarillado S.A. E.S. P ASTER Advance Space Borne Thermal Emision and Reflection Radiometer.

BMP’s Best Management Practices.

CAR Corporaciones Autónomas Regionales.

CDKN The Climate and Development Knowledge Network CEIWR-HEC U.S. Army Corps of Engineers Institute for Water Resources Hydrologic Engineering Center.

CORPOGUAJIRA Corporación autónoma de La Guajira.

CREACUA Fundación Centro de Recuperación de Ecosistemas Acuáticos.

CUC Cuenca urbana Costera.

DNP Departamento Nacional de Planeación.

DWG Drawing, extensión de Autocad E.S.P. Empresas de Servicios Públicos Domiciliarios ESRI Environmental Systems Research Institute.

FAO Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación.

FCM Federación Colombiana De Municipios.

GCAP Global Call to Action Against Poverty GUFIM GIS-based Urban Flood Inundation Model.

IDEAM Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia.

IDW Distancia Inversa Ponderada INVEMAR Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras IGAC Instituto Geográfico Agustín Codazzi.

INEGI Instituto Nacional de Estadística y Geografía LiDAR Light Detection And Ranging.

MDE Modelo de Elevación Digital.

MDT Modelo Digital de Terreno POT Plan de Ordenamiento Territorial.

SIG Sistemas de Información Geográfica.

SINA Sistema Nacional Ambiental.

SUDS Sistema Urbano de Drenaje Sostenible.

SCS Soil Conservation Service. Actualmente NRCS (National Resources Conservation Service).

SRTM Shuttle Radar Topographic Mission.

USISM Simulación Urbana para Inundación por Tormenta.

WSUD Water Sensitive Urban Design.

12

GLOSARIO

▪

Amenaza: “Peligro latente de que un evento físico de origen natural, o causado, o inducido por la acción humana de manera accidental, se presente con una severidad suficiente para causar pérdida de vidas, lesiones u otros impactos en la salud, así como también daños y pérdidas en los bienes, la infraestructura, los medios de sustento, la prestación de servicios y los recursos ambientales” (Ley N° 1523, 2012, Art. 4, p.5).

▪

Cambio

climático:

“Cambio

del

estado

del

sistema

climático,

independientemente de las causas que produzcan el cambio” (Oroza, 2012, p.16).

▪

Cuenca hidrográfica: “Superficie de terreno definida por el patrón de escurrimiento del agua, es decir, es el área de un territorio que desagua en una quebrada, en un río, en un lago, en un pantano, en el mar o en un acuífero subterráneo” (García, s.f., p.2).

▪

Fenómeno de El Niño: Patrón climático que ocasiona el aumento de la temperatura superficial del mar y disminución de los vientos alisios en el pacífico tropical (Maturana, Bello y Manley, 1997).

▪

Fenómeno de La Niña: Se describe como el caso contrario a El Niño, consistiendo en el enfriamiento por debajo de lo normal de las aguas tropicales del océano pacífico y que provoca un cambio en el patrón de comportamiento de los vientos (UPME, 2013).

▪

Modelo: “Es un bosquejo que representa un conjunto real con cierto grado de precisión y en la forma más completa posible, pero sin pretender aportar una réplica de lo que existe en la realidad” (Wadsworth, 1997, p.4).

13

▪

Modelo digital de elevación (MDE): Se define como una “estructura numérica de datos que representa la distribución espacial de la altitud de la superficie del terreno” (Felicísimo, 1994, p.5).

▪

Plan de ordenamiento territorial (POT): Se define como “el instrumento básico para desarrollar el proceso de ordenamiento del territorio municipal, compuesto por el conjunto de objetivos, directrices, políticas, estrategias, metas, programas, actuaciones y normas adoptadas para orientar y administrar el desarrollo físico del territorio y la utilización del suelo” (Ley N° 388, 1997).

▪

Ráster: Modelo de datos representado por celdas o píxeles que contiene el mismo valor en toda la superficie que abarca la celda (Zapata, Toro y Marín, 2013).

▪

Sistema de información geográfica (SIG): Es un “sistema organizado de hardware, software, datos, personas y métodos, diseñados para capturar, almacenar, manipular, analizar y desplegar en todas sus formas la información geográficamente referenciada con el fin de resolver problemas complejos de planificación y de gestión” (Pérez Navarro et al., 2011, p.201).

▪

Sistema Urbano de Drenaje Sostenible (SUDS): Se define como elementos integrantes de la infraestructura (urbano-hidráulico-paisajista) cuya misión es captar, filtrar, retener, transportar, almacenar e infiltrar al terreno el agua, de forma que ésta no sufra ningún deterioro e incluso permita la eliminación, de forma natural, de al menos parte de la carga contaminante que haya podido adquirir por procesos de escorrentía urbana previa (Macea y Hernández, 2014).

14

▪

Topografía: La topografía es la ciencia que determina las dimensiones y el contorno (o características tridimensionales) de la superficie de la Tierra a través de la medición de distancias, direcciones y elevaciones (McCormac, 2013).

▪

Vulnerabilidad: Se entiende como la sensibilidad o susceptibilidad al daño y la falta de capacidad de respuesta y adaptación (Field et al., 2014).

15

1. INTRODUCCION

El riesgo ocasionado por el cambio climático representa un gran desafío para la humanidad. Especialmente, para las ciudades costeras que se ven afectadas por el aumento del nivel del mar, el aumento de descargas de los ríos por las fuertes lluvias y los vientos combinados con oleadas de calor.

El manejo inadecuado de los recursos hídricos es uno de los problemas más graves a los que se enfrenta la población, debido a que no se cuenta con una planeación adecuada de los sistemas de drenaje pluvial y, en algunos casos, éste ni siquiera ha sido contemplado (Khodr, 2009).

En una cuenca natural la interferencia del hombre se limita a alcantarillas, puentes y canales que desvían el agua. Sin embargo, en una cuenca urbana, la intervención humana está presente en el mayor porcentaje de la cuenca disminuyendo o aumentando el caudal de las redes de drenaje. Las distintas infraestructuras presentes en la ciudad son las que guían y condicionan el camino del agua. En este ámbito, es posible realizar el cálculo de algunos de los índices y parámetros morfométricos propios de las cuencas naturales, que a su vez pueden ser utilizados en cuencas urbanas para el diseño de diferentes modelos para la planeación y administración (Campo, Aldalur y Fernández, 2012).

La delimitación de cuencas hidrográficas se ha realizado mediante la interpretación de mapas cartográficos de forma manual. No obstante, con la evolución de la tecnología, este proceso se ha ido sistematizando. Con el uso de SIG y herramientas especializadas para la creación de modelos hidrológicos, se pueden aplicar conceptos teóricos que permiten analizar de una manera fácil y rápida la dinámica de la cuenca. Por lo tanto, este estudio pretende crear un modelo que permita delimitar las cuencas urbanas de forma automática.

16

1.1 ANTECEDENTES

Colombia experimentó una fuerte fase fría conocida como La Niña, entre los años 2010 y 2011. El evento climático afectó a aproximadamente cuatro millones de personas y causó pérdidas por más de US $7,800 millones, como consecuencia de la destrucción de la infraestructura, la inundación de las tierras agrícolas y el pago de subsidios por parte del gobierno (Hoyos, Escobar, Restrepo, Arango, y Ortiz, 2013).

El evento climático más conocido como la ola invernal 2010 – 2011 se manifestó con intensas lluvias, provocando inundaciones, avalanchas y remociones en masa a varias zonas del país. En el municipio de Riohacha, 24 barrios fueron afectados por inundaciones, lo que dejó como resultado 700 familias damnificadas y el sistema de alcantarillado colapsado (CEPAL, 2013).

En la temporada invernal del 2016, se reportaron cerca de 2,489 personas afectadas, 125 familias damnificadas y 4 viviendas averiadas (Radio Caracol, 2016a). En consecuencia, el día 21 de noviembre del mismo año, Riohacha es declarada en calamidad pública por inundaciones dado el actual reporte de los organismos de socorro que dan cuenta de 549 familias afectadas y 125 familias damnificadas, más de 60 barrios inundados por el desbordamiento de humedales y en algunas viviendas el agua alcanzó altura hasta de 50 y 60 centímetros (Radio Caracol, 2016b).

En ese mismo sentido, la ciudad de Barranquilla, Colombia, presenta una de las problemáticas de drenaje pluvial más importantes del mundo, debido a que cerca de 100 km de la malla vial, incluyendo vías principales, se convierten en ríos urbanos todos los años durante la temporada de lluvia, con caudales entre 30 y 100 m3/s (Ávila, 2012).

El cambio climático ha impuesto retos sobre el manejo de los recursos hídricos en zonas urbanas. Las políticas y el enfoque de la ingeniería deben considerar la adaptabilidad como parte fundamental de la planeación de proyectos hidráulicos.

17

En relación con lo anterior, se han encontrado avances en cuanto a la caracterización hidráulica urbana en la ciudad de Riohacha. En el marco del convenio celebrado entre el Fondo Nacional de Gestión del Riesgo de DesastresFiduprevisora S.A, el Municipio de Riohacha (La Guajira), y la Fundación Centro Recuperación de Ecosistemas Acuáticos (CREACUA), se realizó el estudio de adaptación urbana verde frente a inundaciones con el soporte de la modelación matemática y del software Modcel en Riohacha, La Guajira, Caribe. El cual incluyó un diagnóstico del sistema de alcantarillado existente, en el que se describe el drenaje superficial compuesto por boxcoulverts, canales, sistemas de bombeo, alcantarillado pluvial existente y calle canales.

Por otra parte, la Corporación autónoma de La Guajira (Corpoguajira) en el 2009 formuló la línea base del humedal laguna Salada Jagüey comunitario, Bocagrande y el sector del delta del rio Ranchería, microcuenca de El Riíto, Riohacha (Guajira) y las áreas de protección ambiental. El informe contempló los balances hídricos, aspectos

hidrológicos,

hidráulicos

y

geomorfológicos

de

los

humedales

localizados dentro del casco urbano de la ciudad de Riohacha.

1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACION

1.2.1. Objetivo general Evaluar los parámetros morfométricos de la cuenca urbana costera con la aplicación de un SIG para determinar zonas de inundación en la ciudad de Riohacha, Colombia.

1.2.2. Objetivos específicos ▪

Identificar los cuerpos de agua que intervienen en la cuenca urbana mediante un análisis de MDE en la ciudad de Riohacha, Colombia.

18

▪

Determinar zonas de inundación de la cuenca urbana con la aplicación de herramientas Hydrology de ArcGIS y ESRI Identify Bluespots en el área de estudio.

▪

Formular acciones preventivas de protección contra inundaciones y medidas de adaptación frente al cambio climático mediante el análisis de diferentes escenarios de inundación en la cuenca urbana de Riohacha, Colombia.

1.2.3. Preguntas de investigación ▪

¿Cuáles son los cuerpos de agua que conforman la cuenca urbana de la ciudad de Riohacha e intervienen en la dinámica de acumulación hídrica?

▪

¿En qué medida la forma de la cuenca urbana afecta las direcciones de flujo y acumulación en la formación de zonas de inundación?

▪

¿Qué escenarios futuros se pueden presentar al aplicar acciones preventivas de protección de inundaciones y medidas de adaptación al cambio climático?

1.3 HIPOTESIS

La forma de la cuenca urbana determina el incremento de los niveles de escorrentía y la acumulación de flujo en zonas con poca pendiente que caracterizan la topografía de la ciudad de Riohacha, Colombia.

1.4 JUSTIFICACIÓN

En Colombia se ha identificado un incremento uniforme en la temperatura media y se observa que los incrementos más altos se dan en páramo alto. Se observa una tendencia lineal de calentamiento promedio de unos 0.17°C por década, siendo mayor que la tasa lineal de calentamiento global que es de 0.13°C por década (Sigro, Aguilar, y Brunet, 2009).

En cuanto al ascenso del nivel del mar, en el Caribe ha sido de aproximadamente 3.5 mm/año (Torres, Gómez y Afanador, 2006), al igual que una tendencia

19

ascendente en los valores en el Océano Pacífico de 2.2 mm/año (Ruiz, 2010), todos estos cambios son atribuibles principalmente al cambio climático global. En Buenaventura con relación a otros puntos costeros de Panamá y Ecuador el aumento en el nivel del mar ha tenido un aumento más marcado en torno a valores entre 0.9 y 1.4 mm /año de acuerdo con el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM, 2010).

Como consecuencia del cambio climático en Colombia, las comunidades de las montañas altas experimentarán escasez hídrica e inestabilidad de suelos, mientras que las comunidades de las costas sufrirán inundaciones cada vez más frecuentes e intensas según la Federación Colombiana De Municipios (FCM, 2013).

La falta de planificación de las ciudades aumenta la probabilidad de que ocurran inundaciones al construir en llanuras aluviales. Además, la impermeabilización del suelo al interior de la urbe incrementa el volumen de escorrentía y aumenta los caudales máximos a evacuar. Rodríguez (2014) clasifica la problemática ocasionada por la impermeabilización en tres grupos: Inundaciones causadas principalmente por el diseño tradicional de las ciudades, contaminación difusa al disminuir la calidad de las aguas lluvias y desnaturalización por la disminución de zonas verdes dentro de la ciudad.

Las ciudades costeras presentan mayor complejidad al estar ubicadas en franjas de tierra que limitan con el mar, siendo más vulnerables a erosión costera, aumento del nivel del mar, salinización de suelos y acuíferos. También enfrentan un mayor potencial de que ocurra un mar de leva, tormentas y marejadas.

Por lo tanto, el país debe adaptarse a las amenazas relacionadas con la variabilidad climática –periodos de lluvias y sequías intensificados por los fenómenos: “El Niño” y “La Niña”–, así como por amenazas producidas por la variación en la precipitación, el aumento en la temperatura global y el cambio en la temperatura local debidas al cambio climático.

20

En la ciudad de Riohacha (Colombia), la población tiene que estar preparada para todo tipo de evento, dinámicas naturales del clima o el cambio climático, puesto que estas variaciones afectan el suministro de agua potable y alimentos, y además causan daños a la infraestructura. Este tipo de fenómenos también ocasionan el aumento de enfermedades y plagas como el dengue que están directamente relacionadas con las temperaturas y la baja calidad del agua, según el Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (INVEMAR, 2014).

Actualmente existen modelos en dos dimensiones para encontrar la respuesta a eventos de precipitación en una cuenca. Sin embargo, requieren una recopilación y tratamiento de datos bastante robustos para su implementación, además, de personal experto con altos costes económicos para realizarlos. Por consiguiente, los sistemas de alerta temprana quedan sin herramientas para prevenir a la población civil contra eventos de precipitaciones intensas.

Por otra parte, con la aplicación de herramientas de análisis espacial SIG como Hydrology y Model Builder de ArcGIS permiten identificar puntos de inundación en la zona urbana de Riohacha, dado que son herramientas ampliamente utilizadas y de fácil acceso para los entes territoriales (Friedrich, 2014).

1.5 ALCANCE

El presente estudio emplea los SIG para la creación de un modelo de geoprocesamiento y análisis morfométrico de la cuenca urbana de la ciudad costera de Riohacha, con el fin de identificar zonas de amenaza por inundaciones que permita a los entes de planeación y tomadores de decisiones tener una herramienta que logre delimitar sistemáticamente hidrología urbana como base para la correcta planeación, gestión y control de recursos hídricos.

El modelo permite determinar características de forma e identificar el comportamiento de la red de drenaje al interior de la ciudad de Riohacha para localizar sectores de inundación, mediante el análisis cualitativo y cuantitativo de datos geográficos y de precipitación correspondientes a los registrados en

21

diciembre de 2011. Se selecciona esta fecha, por sobrepasar los niveles promedios históricos de precipitación. En tal sentido, la delimitación espacial de la investigación será el casco urbano de la ciudad de Riohacha (La Guajira, Colombia) y la delimitación temporal será diciembre de 2011.

Desde el enfoque del cambio climático, se aporta una base para el desarrollo de la academia (investigaciones más complejas, proyectos, cursos, foros, etc.). Por tanto, el presente documento puede ser usado de forma libre, total o parcial para que investigadores, académicos, oficina de gestión de riesgos municipal y secretarias de planeación municipal hagan uso de esta investigación con fin de formular acciones preventivas de protección contra inundaciones y medidas de adaptación frente al cambio climático.

Adicionalmente, con este trabajo se espera generar cartografía con la delimitación de la cuenca urbana y zonas de inundación de la ciudad de Riohacha, así mismo proporcionar un modelo de geoprocesamieto basado en Model Builder de ArcGIS.

22

2. REVISION DE LITERATURA

2.1 MARCO TEÓRICO

Colombia es un país especialmente vulnerable al cambio climático, por la ubicación de su población en zonas inundables de la costa y suelos inestables en las partes altas de la cordillera, además, de presentar una alta recurrencia de eventos extremos, con una gran y creciente incidencia de emergencias asociadas al clima (IDEAM, 2010).

Sobre las áreas costeras de topografía baja, cuya extensión cubre el 68% en la costa del Caribe y 73% en la del Pacífico, ha existido un proceso acelerado de urbanización, que ha incrementado con la industrialización, la agricultura, la violencia rural y los cambios en los patrones socioculturales de la población según registros del Departamento Nacional de Planeación (DNP, 1990). Al relacionar la densidad de población con el tipo de topografía de la costa, se establece que los principales centros urbanos se localizan en las zonas bajas, y en esas áreas bajas es donde precisamente se ubican las principales ciudades en el Caribe: Cartagena, Santa Marta, Riohacha, y otras de menor magnitud como Tolú, Turbo y Ciénaga; para el Pacífico, Buenaventura y Tumaco principalmente. De lo anterior se deduce que esas regiones pobladas son vulnerables al impacto del mar expresado en los fenómenos de inundación, erosión e intrusión salina.

Referente a la primera, ha sido común observar zonas pobladas de la costa Caribe que han sido inundadas parcialmente en períodos de mar de leva y con períodos de lluvia. Si esto ocurre con el nivel del mar actual, es de esperar que, con un ascenso sensible de éste, el efecto sobre las poblaciones ribereñas sería catastrófico (Steer, et al., 1997).

Dado que la presente investigación se centra en el desarrollo de un modelo para la delimitación de cuencas urbanas costeras, resulta fundamental aclarar algunos conceptos.

23

2.1.1 Aspectos conceptuales

El cambio climático se entiende como el cambio significativo y duradero de las características promedio del clima durante períodos que van desde una década hasta millones de años (FCM, 2013).

El IDEAM define la cuenca como una unidad de territorio donde las aguas fluyen naturalmente en un sistema interconectado y en la cual interactúan uno o varios elementos biofísicos, socioeconómicos y culturales (IDEAM, 2003).

Por otra parte, el ordenamiento de cuenca se entiende como un proceso de planificación sistemático, previsivo, continuo e integral, conducente al uso y manejo sostenible de los recursos naturales y condiciones de una cuenca, de manera que se mantenga o restablezca un adecuado equilibrio entre el aprovechamiento social y económico de sus recursos y la conservación de la estructura y función físico-biótica de la cuenca (Minambiente, 2014).

Otra definición de cuenca hidrográfica, es la dada por el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible (Decreto N° 1640, 2012, art. 3), que define como cuenca u hoya hidrográfica el área de aguas superficiales o subterráneas que vierten a una red hidrográfica natural con uno o varios cauces naturales, de caudal continuo o intermitente, que confluyen en un curso mayor que, a su vez, puede desembocar en un río principal, en un depósito natural de aguas, en un pantano o directamente en el mar.

Sin embargo, Colombia no cuenta con una normativa específica que defina las cuencas urbanas como entidad territorial. El decreto anterior considera las áreas urbanas y las zonas costeras como parte integral de la cuenca hidrográfica respectiva y como tal deberán ser objeto de análisis en las fases de diagnóstico, prospectiva y zonificación ambiental expuestas en dicho decreto.

En tal sentido, se tomará la definición dada por Agredo (2013), que considera la cuenca urbana como la cuenca hidrográfica donde se originan procesos

24

urbanísticos de asentamientos humanos, con actividades sociales, económicas, políticas y culturales, apoyadas en sistemas tecnológicos artificiales que se desarrollan a expensas del sistema natural.

Igualmente, considera la cuenca urbana sostenible como la cuenca urbana que tiene como finalidad, ser la unidad básica territorial en la media montaña del trópico andino, que integre las dimensiones social, política, ambiental, económica y físico espacial, que permita la sustentabilidad de la ciudad, a partir de la compatibilidad en el uso de las fuentes energéticas y el patrimonio natural, agua como eje articulador y biodiversidad, que ella posea, evitando la iniquidad actual de la población urbana, y asegurando la calidad de vida a generaciones futuras.

La Zona Costera es definida como franja de anchura variable de tierra firme y espacio marítimo en donde se presentan procesos de interacción entre el mar y la tierra que contienen ecosistemas diversos y productivos dotados de gran capacidad para proveer servicios ecosistémicos (Decreto N° 1640, 2012, art. 3).

En cuanto a la definición de ordenamiento territorial, se entiende como el ordenamiento del territorio municipal y distrital que comprende un conjunto de acciones

político-administrativas

y

de

planificación

física

concertadas,

emprendidas por los municipios o distritos y áreas metropolitanas, en ejercicio de la función pública que les compete, dentro de los límites fijados por la Constitución y las leyes, en orden a disponer de instrumentos eficientes para orientar el desarrollo del territorio bajo su jurisdicción y regular la utilización, transformación y ocupación del espacio,

de acuerdo

con

las estrategias de

desarrollo

socioeconómico y en armonía con el medio ambiente y las tradiciones históricas y culturales (Ley N° 388, 1997).

Teniendo en cuenta las definiciones anteriores, es necesario que Colombia esté preparada para enfrentar los efectos del cambio climático y la variabilidad climática, mediante medidas de adaptación que se deben incluir en los procesos de ordenamiento y planificación territorial.

25

A nivel mundial, se ha venido incrementando el uso de Sistemas Urbanos de Drenaje Sostenible (SUDS), también conocidos como Best Management Practices (BMP’s) o Water Sensitive Urban Design (WSUD). Esta gestión de drenaje se clasifica dentro de la Adaptación Basada en Infraestructura (ABI). Los SUDS gestionan las aguas pluviales, desde una perspectiva no convencional, que combina aspectos hidrológicos, medioambientales y sociales, minimizando los impactos del desarrollo urbanístico ocasionados por el crecimiento de las zonas impermeables que modifican los flujos naturales del ciclo hidrológico.

El aumento de la impermeabilidad provoca reducción de la infiltración. Como consecuencia de todo ello, se generan volúmenes de escorrentía mayores, y además, se aceleran los tiempos de respuesta, por lo que aumenta el riesgo de inundaciones.

Podría definirse a los SUDS como elementos integrantes de la infraestructura (urbano-hidráulico-paisajista) cuya misión es captar, filtrar, retener, transportar, almacenar e infiltrar al terreno el agua, de forma que ésta no sufra ningún deterioro e incluso permita la eliminación, de forma natural, de al menos parte de la carga contaminante que haya podido adquirir por procesos de escorrentía urbana previa. En la Tabla 1 se mencionan algunas medidas estructurales empleadas para mitigar el riesgo de inundaciones.

En relación con esto último, los SIG, sirven como una herramienta e instrumento para la planificación, administración y gestión territorial, que permiten alinear las ideas de quienes tienen la posibilidad de tomar decisiones para lograr un desarrollo sostenible. La tecnología y los SIG dan la posibilidad de tener un mejor análisis de los sistemas territoriales, ahorrando recursos y mejorando las posibilidades en la toma de decisiones.

26

Tabla 1. Medidas estructurales para mitigación del riesgo de inundación

Tipo de Estructura/ Función Ejemplos Retención: • Grandes Presas: de gravedad, arco, contrafuertes, Retener el agua para evitar materiales sueltos inundaciones asociadas a • Embalses grandes descargas. Grado alto de protección, pero a la vez • Estanques de retención gran capacidad e incluyen mejora de calidad del agua. riesgos altos en caso de fallo • Estanques de detención, almacenamiento por tiempo reducido.

• Estructuras subterráneas de retención para reducir caudal pico de descarga Protección: • Diques y Muros Protegen zonas urbanas, cultivos e infraestructura evitando el • En edificaciones: impermeabilización, fortificación de sótanos, uso de suelos adaptados para primer desbordamiento del agua o piso (es también no estructural) forzando su flujo por un • Modificación de cuenca: reforestación, cambios de determinado lugar usos del suelo que reducen la escorrentía y por tanto caudal pico • Modificación de cauces: - Ensanchamientos de sección - Pantallas frontales - Cambio de rugosidad - Encauzamientos - Nuevos cauces - Canales paralelos Sistemas de drenaje: • Sistema de drenaje convencional: Los sistemas de captación y - Sistemas unitarios drenaje se diseñan para - Sistemas separativos gestionar la escorrentía pluvial.

• Sistemas de drenaje sostenibles (SuDs) - Cubiertas vegetales - Áreas de bioretención - Franjas filtrantes - Mejora de cunetas - Filtros de arena - Balsas de retención y detención - Estructuras de retención subterráneas - Zanjas de infiltración - Pavimentos permeables - Espacios alternativos de retención (aprovechar, calles, parqueaderos, canales, etc.)

Fuente: Sedano (2012)

27

2.1.1.1 Definición de Parámetros Morfométricos ▪

Parámetros Básicos

Área, A (km2): Sirve de base para la determinación de otros elementos; por lo general los caudales crecen a medida que aumenta el área de la cuenca. El crecimiento del área actúa como un factor de compensación de modo que es más común detectar crecientes instantáneos y de respuesta inmediata en cuencas pequeñas que en las grandes cuencas.

Siguiendo el criterio de investigadores como Te Chow, Maidment, y Mays (1962), se pueden definir como cuencas pequeñas aquellas con áreas menores a 250 km2, mientras que las que poseen áreas mayores a los 2,500 km2, se clasifican dentro de las Cuencas Grandes. Sin embargo, Campos (1998) clasifica las cuencas en menor área, como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2. Clasificación de la cuenca

Tamaño en la cuenca km2

Descripción

<25

Muy Pequeña

25 a 250

Pequeña

250 a 500

Intermedia Pequeña

500 a 2,500

Intermedia Grande

2,500 a 5,000

Grande

>5,000

Muy Grande Fuente: Campos (1998).

Longitud, L (Km): Puede estar definida como la distancia horizontal del río principal entre un punto aguas abajo (estación de aforo) y otro punto aguas arriba, donde la tendencia general del río principal corte la línea de contorno de la cuenca.

28

PerĂ­metro, P (Km): Es la longitud de la divisoria topogrĂĄfica. Se consideran las cotas mĂĄs altas del ĂĄrea, a partir del punto de salida de la cuenca.

Ancho (Km): Se define como la relaciĂłn entre el ĂĄrea (A) y la longitud de la cuenca (L), y se designa por la letra W. De forma que: đ?&#x2018;&#x160;=

đ??´

EcuaciĂłn 1.

đ??ż

Desnivel altitudinal, DA (m): Es el valor de la diferencia entre la cota mĂĄs alta de la cuenca y la mĂĄs baja. đ??ˇđ??´ = đ??ťđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2019; đ??ťđ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;

â&#x2013;Ş

EcuaciĂłn 2.

Forma

Factor de Forma, Ff: Es la relaciĂłn que existe entre el ancho medio de la cuenca y la longitud de los cursos de agua mĂĄs largo, Figura 1.

Factores de forma de Horton, Rf Las observaciones de un buen nĂşmero de cuencas reales en todo el mundo permiten establecer la siguiente relaciĂłn entre el ĂĄrea de la cuenca A y el ĂĄrea de un cuadrado de longitud L, siendo L la longitud del cauce principal: đ??´ đ??ż2

=

đ??´â&#x2C6;&#x2019;0.136 2

Despejando el valor L, se tiene: đ??ż = 1.41đ??´0.568

29

Figura 1. HidrĂłgrafas segĂşn la forma de la cuenca.

Fuente: Monsalve (1999)

Esta ecuaciĂłn muestra que las cuencas no son similares en forma. A medida que el ĂĄrea aumenta, su relaciĂłn A/L2 disminuye, lo cual indica una tendencia al alargamiento en cuencas grandes. La forma de la cuenca afecta los hidrĂłgramas de caudales mĂĄximos, por lo que se han hecho numerosos esfuerzos para tratar de cuantificar este efecto por medio de un valor numĂŠrico. Horton sugiriĂł un factor adimensional de forma Rf, como Ă­ndice de la forma de una cuenca asĂ­: đ??´

đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x201C; = đ??ż2

EcuaciĂłn 3.

đ?&#x2018;?

Donde A es el ĂĄrea de la cuenca y L es la longitud de la misma, medida desde la salida hasta el lĂ­mite de la hoya, cerca de la cabecera del cauce mĂĄs largo, a lo largo de una lĂ­nea recta. Este Ă­ndice y su recĂ­proco han sido usados como indicadores de la forma del hidrĂłgrama unitario.

Coeficiente de compactaciĂłn o Ă­ndice de Gravelius: Este estĂĄ definido como la relaciĂłn entre el perĂ­metro P y el perĂ­metro de un cĂ­rculo que contenga la misma ĂĄrea A de la cuenca hidrogrĂĄfica:

đ??žđ?&#x2018;? = 0.282

đ?&#x2018;&#x192; â&#x2C6;&#x161;đ??´

EcuaciĂłn 4.

30

Donde R es el radio del círculo equivalente en área a la cuenca. Por la forma como fue definido: K≥1. Obviamente para el caso K = 1, se obtiene una cuenca circular. La razón para usar la relación del área equivalente a la ocupada por un círculo es porque una cuenca circular tiene mayores posibilidades de producir avenidas superiores dada su simetría. Sin embargo, este índice de forma ha sido criticado pues las cuencas en general tienden a tener la forma de pera.

▪

Relieve

Pendiente del cauce: Este parámetro es de importancia pues es un indicador de la velocidad media de la escorrentía y su poder de arrastre y por ende muestra la capacidad de generar erosión sobre la cuenca. Uno de los métodos más representativos para el cálculo es el muestreo aleatorio por medio de una cuadrícula; llevando las intersecciones de la cuadrícula sobre el plano topográfico y calculando la pendiente para todos puntos arbitrariamente escogidos como se muestra en la Figura 2. Con todos estos valores se puede construir un histograma de pendientes que permite estimar el valor medio y la desviación estándar del muestreo de las pendientes. Las pendientes para los puntos dados por las intersecciones de la cuadrícula se calculan teniendo en cuenta la diferencia de las dos curvas de nivel entre las cuales el punto quedó ubicado y dividiéndola por la distancia horizontal menor entre las dos curvas de nivel, pasando por el punto ya determinado.

Figura 2. Pendiente del Cauce.

Fuente: Monsalve (1999).

31

â&#x2013;Ş

Densidad de Drenaje

EstĂĄ definida como la relaciĂłn, Dd. entre la longitud total a lo largo de todos los canales de agua de la cuenca en proyecciĂłn horizontal y la superficie total de la hoya: đ??ˇđ?&#x2018;&#x2018; =

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2013; đ??´

EcuaciĂłn 5.

Donde: â&#x2013;Ş

â&#x2C6;&#x2018;li: longitud total de todos los canales de agua en km

â&#x2013;Ş

A: ĂĄrea en km2

â&#x2013;Ş

li: longitud de cada cauce

Dd usualmente toma valores entre 0.5 km/km2 para hoyas con drenaje pobre hasta 3.5 km/km2 para hoyas excepcionalmente bien drenadas.

Un valor bajo de Dd, generalmente estĂĄ asociado con regiones de alta resistencia a la erosiĂłn, muy permeables y de bajo relieve. Valores altos fundamentalmente son encontrados en regiones de suelos impermeables, con poca vegetaciĂłn y de relieve montaĂąoso. El valor inverso de Dd significa un promedio del nĂşmero de unidades cuadradas que se necesita para mantener un caudal de una unidad de longitud. Por esta razĂłn: 1/Dd suele ser llamada constante de mantenimiento de un canal. La vegetaciĂłn en las cuencas hidrogrĂĄficas tiene una fuerte influencia en el rĂŠgimen hidrolĂłgico de la misma, pues estĂĄ relacionado con la erosiĂłn, temperatura y evaporaciĂłn de la regiĂłn. El coeficiente de cubrimiento de bosques se refiere al porcentaje de la superficie de la cuenca ocupada por bosques o por otro tipo de vegetaciĂłn. Este valor es importante pues en la comparaciĂłn de cuencas no es lo mismo cuencas urbanas o agrĂ­colas o de bosques naturales densos o claros. Aunque el coeficiente mencionado no se podrĂ­a denominar como un parĂĄmetro geomorfolĂłgico, sĂ­ es interesante citarlo por la importancia que tiene en el manejo de una cuenca.

32

2.1.1.2 Dirección y Acumulación de Flujo ▪

Dirección de Flujo

Una de las claves de la derivación de características hidrológicas de una superficie es la capacidad de determinar la dirección de flujo desde cada celda en el raster. Esto se lleva a cabo con la herramienta Dirección de flujo (flow direction).

Esta herramienta toma un MDE de entrada y proporciona un raster de salida que muestra la dirección del flujo de cada celda (ESRI, 2016a).

Existen ocho direcciones de salida válidas que se relacionan con las ocho celdas adyacentes hacia donde puede ir el flujo como se observa en la Figura 3. Este enfoque comúnmente se denomina el modelo de flujo de ocho direcciones (D8) y sigue un acercamiento presentado en Jenson y Domingue (1988).

Figura 3. Dirección de salida de celdas.

Fuente: ESRI (2016a).

Calcular la dirección de flujo La dirección de flujo está determinada por la dirección del descenso más empinado, o la caída máxima, desde cada celda. Se calcula de la siguiente manera:

33

đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x161;_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;? =

â&#x2013;Ş

đ?&#x2018;?â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019;_đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;_đ?&#x2018;§â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2014; 100

EcuaciĂłn 6.

AcumulaciĂłn de flujo

El flujo acumulado estĂĄ determinado como el peso acumulado de todas las celdas que fluyen en cada celda de pendiente descendente en el rĂĄster de salida.

Cuando no se asignan valores de peso al raster, por ejemplo, un raster que represente los valores de precipitaciĂłn promedio durante una tormenta, se aplica un peso de 1 a cada celda, y el valor de celdas en el raster de salida es el nĂşmero de celdas que fluye en cada celda (ESRI, 2016a).

En la Figura 4, la imagen superior izquierda muestra la direcciĂłn de viaje desde cada celda y la superior derecha el nĂşmero de celdas que fluyen hacia cada celda.

Figura 4. AcumulaciĂłn de flujo.

Fuente: ESRI (2016a).

Los resultados de acumulaciĂłn de flujo se pueden utilizar para crear una red de arroyos al aplicar un valor de umbral para seleccionar celdas con un flujo acumulado alto.

34

đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x; = đ??śđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;("đ??źđ?&#x2018;&#x203A;_đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;" > 1000,1)

EcuaciĂłn 7.

2.1.1.3 ClasificaciĂłn de arroyos La clasificaciĂłn de arroyos es un mĂŠtodo que asigna un orden numĂŠrico a los vĂ­nculos en una red de arroyos. Este orden es un mĂŠtodo para identificar y clasificar los tipos de arroyos basado en la cantidad de afluentes. Se pueden inferir algunas caracterĂ­sticas de los arroyos simplemente al conocer el orden.

La herramienta clasificaciĂłn de arroyos (Stream order) tiene dos mĂŠtodos para asignar Ăłrdenes. Estos son los mĂŠtodos propuestos por Strahler (1957), Figura 5 y Shreve (1969), Figura 6. El mĂŠtodo de Strahler, el cual asigna un orden de 1 a todos los vĂ­nculos sin afluentes y se los conoce como de primero orden.

Figura 5. MĂŠtodo de clasificaciĂłn de arroyos Strahler.

Figura 6. MĂŠtodo de clasificaciĂłn de arroyos Shreve.

35

El mĂŠtodo de Strahler es el mĂŠtodo de clasificaciĂłn de arroyos mĂĄs conocido. Sin embargo, debido a que este mĂŠtodo sĂłlo aumenta el orden en las intersecciones del mismo orden, no tiene en cuenta todos los vĂ­nculos y puede ser susceptible a la adiciĂłn o remociĂłn de vĂ­nculos.

La clasificaciĂłn de arroyos aumenta cuando los arroyos del mismo orden intersecan. Por lo tanto, la intersecciĂłn de dos vĂ­nculos de primer orden crearĂĄ un vĂ­nculo de segundo orden, la intersecciĂłn de dos vĂ­nculos de segundo orden crearĂĄ un vĂ­nculo de tercer orden, y asĂ­ sucesivamente. Sin embargo, la intersecciĂłn de dos vĂ­nculos de distintos Ăłrdenes no aumentarĂĄ el orden. Por ejemplo, la intersecciĂłn de un vĂ­nculo de primer orden y segundo orden no crearĂĄ un vĂ­nculo de tercer orden, pero mantendrĂĄ el orden del vĂ­nculo con el orden mĂĄs alto.

En el mĂŠtodo Shreve los Ăłrdenes de corrientes son aditivos. Los nĂşmeros del mĂŠtodo de Shreve se conocen como magnitudes en lugar de Ăłrdenes. La magnitud de un vĂ­nculo en el mĂŠtodo de Shreve es el nĂşmero de vĂ­nculos de arroyos arriba. Por ejemplo, la intersecciĂłn de dos vĂ­nculos de primer orden crea un vĂ­nculo de segundo orden, la intersecciĂłn de un vĂ­nculo de primer orden y uno de segundo orden crea un vĂ­nculo de tercer orden, y la intersecciĂłn de un vĂ­nculo de segundo orden y uno de tercer orden crea un vĂ­nculo de cuarto orden (Esri, s.f.).

2.1.1.4 MĂŠtodo de InterpolaciĂłn Kriging Kriging es un mĂŠtodo geoestadĂ­stico de interpolaciĂłn que ajusta una funciĂłn matemĂĄtica a una cantidad detallada de puntos o a todos los puntos dentro de un radio especĂ­fico para determinar el valor de salida para cada ubicaciĂłn. Las ponderaciones estĂĄn basadas no solo en la distancia entre los puntos medidos y la ubicaciĂłn de la predicciĂłn, sino tambiĂŠn en la disposiciĂłn espacial general de los puntos medidos (ESRI, 2017).

La fĂłrmula general se forma como una suma ponderada de los datos: đ?&#x2018;?Ě&#x201A;(đ?&#x2018;&#x2020;0 ) = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;=1 Îťđ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;?(đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; )

EcuaciĂłn 8.

36

Donde: Z(si)= el valor medido en la ubicación i λi= una ponderación desconocida para el valor medido en la ubicación i s0= la ubicación de la predicción N= la cantidad de valores medidos

2.1.1.5 Descripción del Modelo ESRI Identify Bluespots El modelo Identify Bluespots encuentra los puntos azules de un MDE. A continuación, selecciona espacialmente las edificaciones que residen dentro de puntos azules o que son adyacentes a ellos. Estas edificaciones corren el riesgo de inundarse en caso de lluvia torrencial. Los procesos principales del flujo de trabajo fueron tomados de la galería de lecciones de Learn ArcGIS (ESRI, s.f.), como describen a continuación:

Rellenar (Fill) Los puntos azules se identifican ejecutando la herramienta de procesamiento Rellenar dos veces en el MDE. La herramienta se ejecuta una vez para llenar los sumideros con profundidades inferiores a 0,05 metros, que se consideran errores potenciales de los datos. El dataset de salida es un MDE "verdadero" o, al menos, el mejor MDE que podemos generar. A continuación, la herramienta se ejecuta una segunda vez para llenar todos los sumideros hasta sus puntos de rebosamiento. La salida, un MDE lleno sin sumideros, se necesita para el siguiente cálculo.

Resta (Minus) La herramienta Resta sustrae los valores del MDE verdadero (Small Sinks Filled) de los valores del DEM llenado (All Sinks Filled) celda por celda. El resultado es un dataset raster (Bluespot Depths Cell by Cell) que muestra las ubicaciones y las profundidades de los sumideros o puntos azules válidos.

37

Evaluación Condicional (Con) Un dataset raster que contiene dos valores, uno para las celdas de puntos azules y otro para las restantes, se obtiene con la herramienta Evaluación condicional. La herramienta Evaluación condicional evalúa una expresión como verdadera o falsa para cada celda y le asigna el valor adecuado. Cuando la expresión "Valor > 0" se evalúa para el raster Bluespot Depths Cell by Cell, devuelve "verdadero" para cualquier celda que sea un punto azul. Estas celdas tienen asignado el valor arbitrario 1. Las celdas que devuelven "falso" para "Valor > 0" no son puntos azules. Estas celdas tienen asignado el valor NoData. El dataset ráster de salida es Preliminary Bluespots.

Grupo de regiones Las celdas de puntos azules se han identificado, pero no se han agrupado de una forma que resulte intuitiva. Es natural ver como un objeto individual (un único punto azul) un clúster de celdas de puntos azules contiguas rodeado por celdas que no son puntos azules. Sin embargo, el dataset raster Preliminary Bluespots no reconoce los objetos individuales. Define todas las celdas que tienen el mismo valor como pertenecientes a la misma "zona". Por tanto, el siguiente paso es agrupar celdas de puntos azules en regiones con un nombre único usando como criterio la contigüidad. Se establece una opción para definir las celdas conectadas diagonalmente como contiguas. El dataset raster de salida es Bluespots with IDs.

2.1.2 Aspectos legales

La presente investigación se sustenta bajo las siguientes normas: El Congreso de Colombia (22 de diciembre de 1993): “Por la cual se crea el Ministerio del Medio Ambiente, se reordena el Sector Público encargado de la gestión y conservación del medio ambiente y los recursos naturales renovables, se organiza el Sistema Nacional Ambiental, SINA, y se dictan otras disposiciones”. Entre las cuales, fija las bases para la ordenación y manejo de cuencas hidrográficas (Ley N° 99, 1993, art. 31).

38

El Congreso de Colombia (18 de julio de 1997): “Ley de desarrollo territorial” la cual define el Plan de Ordenamiento Territorial como el “instrumento básico para desarrollar el proceso de ordenamiento del territorio municipal, compuesto por el conjunto de objetivos, directrices, políticas, estrategias, metas, programas, actuaciones y normas adoptadas para orientar y administrar el desarrollo físico del territorio y la utilización del suelo” (Ley N° 388, 1997). Además, define las clases de uso del suelo, en Colombia, los municipios y distritos, suelo urbano, suburbano, de expansión urbana, rural y de protección. Los suelos de protección son definidos como las zonas y áreas de terrenos localizados dentro de cualquiera de las anteriores, que, por sus características geográficas, paisajísticas o ambientales, o por formar parte de las zonas de utilidad pública tienen restringida la posibilidad de urbanizarse.

Ministerio del Medio Ambiente (agosto 6 de 2002). “Ordenación de cuencas”, en el cual se establece la obligatoriedad de la Ordenación y Manejo de las Cuencas Hidrográficas a las Corporaciones Autónomas Regionales (CAR) o la Comisión Conjunto en caso de que la cuenca este compartida por dos o más autoridades ambientales (Decreto N° 1729, 2002).

Ministerio del Medio Ambiente (julio 31 de 2002). Por el cual reglamenta la conformación de la Comisión Conjunta, cuya finalidad es “concertar, armonizar y definir políticas, para el ordenamiento y manejo de cuencas hidrográficas comunes, teniendo en cuenta los principios constitucionales y legales, las políticas nacionales y regionales y la normatividad ambiental vigente” (Decreto N° 1604, 2002).

IDEAM (julio 7 de 2003). “Por la que se establecen los criterios y parámetros para la Clasificación y Priorización de cuencas hidrográficas” (IDEAM, 2003).

Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible (agosto 2 de 2012). Por medio del cual se reglamentan los instrumentos para la planificación, ordenación y manejo de las cuencas hidrográficas y acuíferos, y se dictan otras disposiciones. Que,

39

conforme a lo expuesto, la planificación, la ordenación y manejo de las cuencas hidrográficas y acuíferos del país, en los diferentes niveles definidos en la Política Nacional para la Gestión Integral del Recurso Hídrico, requiere el establecimiento de instrumentos, mecanismos o instancias, conforme a los objetivos que les fueron planteados en lo político (Decreto N° 1640, 2012).

40

2.2 MARCO HISTÓRICO Y METODOLOGICO

Campo et al. (2012) aplicaron el método morfométrico de cuencas naturales a una cuenca urbana. El estudio permitió realizar la jerarquización de la red de drenaje.

Se identificaron tres subcuencas con escasa pendiente que presentan eventos de inundación, con mayor peligrosidad por precipitaciones extremas. Los valores de relación de longitud indicaron mayor concentración de energía en eventos de grandes avenidas. Los valores de relación de elongación demostraron que una de las subcuencas es de forma circular y presenta mayor velocidad en las avenidas de la escorrentía. Los investigadores concluyen que al utilizar el caudal calculado a partir de una tormenta de diseño para toda el área drenada de 22.41 m 3/s (Aldalur, Campo y Fernandez, 2013), es posible realizar el control de los drenajes urbanos y diagramar las posibles soluciones a los problemas de inundaciones en la localidad Ingeniero White, en la ciudad de Bahía Blanca, República Argentina.

Por otra parte, Caro (2013) describe la forma para obtener información geográfica estructurada que facilite el análisis y la evaluación de la problemática hidrológica en la Cuenca El Ahogado, en el estado de Jalisco México, a partir de los datos almacenados en forma digital en un SIG. Concluye que, en los aspectos naturales, prácticamente 80% de la superficie predomina poca o nula pendiente y no permite una velocidad rápida de respuesta a las aguas superficiales. En síntesis, el crecimiento urbano anárquico modificó el sistema hidrológico e hidrográfico natural de la Cuenca El Ahogado. Aunado a esto, muchos de los nuevos asentamientos urbanos se están desarrollando en áreas donde son totalmente vulnerables a las inundaciones, ya que se encuentran asentados en zonas topográficamente bajas por lo que aumenta el riesgo por inundación, de ahí la importancia y necesidad de establecer un ordenamiento territorial por cuenca hidrográfica.

Otra investigación es la realizada por Agredo (2013), su objetivo fue elaborar un modelo conceptual, metodológico y físico espacial que permitiera definir la cuenca urbana como unidad territorial y político administrativa para el desarrollo

41

sostenible de ciudades medianas, localizadas en la media montaña del trópico andino, caso Ciudad de Manizales, Colombia. La tesis doctoral busca establecer el análisis de la ciudad y las posibles aplicaciones para la planificación del territorio, proponiendo unidades ambientales administrativas, no excluyentes, a las que, según el autor, denomina: Cuencas urbanas. Por lo tanto, se busca el desarrollo sostenible de una urbe de media montaña en el trópico andino, con aquella unidad indivisible, que integre los aspectos de ecosistema y cultura.

Finalmente concluye que la fuente hídrica tan presente en las cuencas y pequeñas cuencas urbanas se beneficiaría en la medida que los correctivos se tomen a tiempo evitando la impermeabilización de los cauces de agua, impidiendo también los deslaves y deslizamiento de las laderas que circunscriben las cuencas. Esta postura coincide con las ideas que se aspiran desarrollar al analizar el comportamiento de las cuencas urbanas en ciudades costeras para llevar a cabo acciones preventivas de protección contra inundaciones y medidas de adaptación frente al cambio climático.

De Gonzalo (2011) compara y analiza el comportamiento de dos modelos hidrodinámicos Hydrologic Engineering Center's (CEIWR-HEC) River Analysis System (HEC-RAS) (1D) e IBER (2D), usando como ejemplo dos tramos de la red del río Pejibaye, con objeto de evaluar su mayor o menor aptitud para su aplicación en la valoración del riesgo de inundación en función de las características del tramo y la magnitud del evento. En el estudio se analizó el efecto del aumento de la resolución de la información topográfica. Los resultados de las geometrías MDE CARTA05-2 m y MDE-10 m, producen resultados que se alejan sensiblemente de la geometría MDE fundido-2 m. Las diferencias son más fuertes para caudales más bajos que para los caudales más altos. Por otro lado, las cotas de la lámina de agua en ambos casos tienen una marcada tendencia a presentar valores sensiblemente más altos cuando la calidad de la geometría empeora, mientras que las diferencias en términos de velocidad no presentan un sesgo positivo o negativo especial, manteniéndose generalmente centradas sobre el cero. En el caso de la geometría MDE-30 m, los resultados se distancian mucho más de los generados a partir de la geometría MDE fundido-2 m, alcanzando valores que rebasan cualquier criterio razonable de tolerancia. Se

42

concluyó que los modelos hidrodinámicos evaluados producen resultados sensiblemente diferentes, al menos localmente. Cuando la avenida queda dentro del cauce, las diferencias son notables únicamente en zonas que presentan situaciones que son difícilmente capturadas por el modelo unidimensional, como son las bifurcaciones y confluencias y los estrechamientos por puentes. A medida que las aguas sobrepasan el nivel del bankfull (cauce lleno), y comienzan a circular por la llanura de inundación, las diferencias se van haciendo más patentes, tanto en términos de las variables hidráulicas consideradas, como en las superficies de inundación obtenidas. De esta investigación se toma la importancia de la información topográfica utilizada y su impacto en los resultados, de modo que grandes errores o resoluciones pobres de la topografía, llevan muy probablemente a resultados que se pueden alejar, por mucho, de la realidad.

En el estudio realizado por Chen, Hill y Urbano (2009), desarrollaron un modelo basado en GIS para inundaciones urbanas, implementado en la universidad de Memphis por contar con un campus universitario urbano, que sirvió para probar el modelo de inundaciones denominado GUFIM, por sus siglas en ingles GIS-based urban flood inundation model. Es un modelo para llanuras que consta de dos componentes: un modelo de escorrentía de tormenta y un modelo de inundación.

La salida del modelo de escorrentía de tormenta sirve como entrada para el modelo de inundación. GUFIM adapta el modelo de infiltración de Green-Ampt y el modelo conceptual de llanuras para simular los potenciales de las inundaciones en las zonas urbanas. El modelo es muy útil para planificación y preparación de emergencia urbana debido a su desempeño eficiente en tiempo, bajos requisitos de entrada y hardware. Cuando sea posible obtener información topográfica detallada del sistema de alcantarillado, para incorporar situaciones reales al sistema, se podría incluir la dinámica de los sistemas de drenaje, mientras que no cambia el concepto de un modelo de llanuras para el trabajo futuro.

En el distrito Namgang en Harving City (China), Zhang y Pan (2014) emplearon un modelo de simulación urbana para inundación por tormenta (USISM), el método es un modelo hidrológico distributivo simplificado basado en un modelo de elevación digital (MDE), en este método, las depresiones en el terreno son

43

consideradas como el área básica inundada. La cantidad de agua que puede ser almacenada en una depresión, indica la distribución final de la inundación. Para la simulación se tienen en cuenta parámetros como el área de captación de las aguas de escorrentía, el volumen de almacenamiento máximo de una depresión y la dirección del flujo. Se emplearon herramientas SIG para encontrar las depresiones en un área y la subcaptación para cada depresión y obtener el orden del flujo de la depresión basado en un MDE. Para calcular las aguas de escorrentías de tormenta se usó el método de la curva numérica del Servicio de Conservación de Suelos (SCS) de los Estados Unidos y una ecuación para el balance del agua, que sirvió para calcular el almacenamiento del agua en cada depresión. Los resultados mostraron que el USISM puede encontrar los lugares de inundación en un área urbana y calcular rápidamente la profundidad y el área de la inundación, el USISM es útil para simular tormentas de corta duración en un área urbana que cuenta con poca información disponible.

La investigación realizada por Maksimović et al (2009) se fundamenta en la situación que se presenta durante tormentas fuertes donde el sistema de alcantarillado se sobrecarga, hasta el punto de presurizarse y el flujo superficial se incrementa por el volumen adicional que sale de las alcantarillas. Por esta razón, los investigadores plantean mejorar un modelo de flujo superficial para inundaciones pluviales urbanas bajo el concepto de doble drenaje donde el flujo de alcantarillado interactúa dinámicamente con el flujo superficial. Empleando un nuevo método para crear automáticamente una red de flujo superficial la cual puede interactuar con el sistema de drenaje. Para obtener los datos con alta resolución se utilizó técnica Light Detection And Ranging (LiDAR) para crear el modelo de elevación más exacto. Este enfoque avanza en nuevas áreas de gestión del flujo urbano incluyendo mejoras en tiempo real del control y enlaces con la pluviosidad, para prevenir inundaciones en menor tiempo, incluso el concepto de doble drenaje es apropiado para aplicaciones en tiempo real.

El estudio desarrollado por Sami, Mohsen, Afef y Fouad (2013) emplea la modelización hidrológica y geomorfológica para la protección contra las inundaciones en el sudeste de Túnez, en la cuenca de Zeuss-Koutine. Debido a la

44

falta de información en la cuenca de estudio para calcular la geomorfología y la hidrometría, se utilizó un modelo digital del terreno para obtener la zonificación hidrológica a partir de la superposición de mapas de pendientes, índices y flujos.

Como resultado de la superposición de varios parámetros, se pudo mapear las zonas susceptibles a inundación bajo tres escenarios de probabilidad baja, media y alta. En su metodología describen el flujo de trabajo empleado que servirá de base para el presente estudio.

Fernández y Lutz (2009) analizan las amenazas de inundaciones en las ciudades de Yerba Buena y Tucumán en la provincia de Tucumán (Argentina) donde los datos primarios son escasos. El trabajo tiene como objetivo desarrollar un SIG asistido para zonas urbanas con amenaza de inundación, aplicando análisis de decisión multicriterio. Las ciudades han sido afectadas por varios eventos de tormentas e inundaciones, causando que cientos de personas sean evacuadas de sus hogares. Las principales causas de esta situación fueron lluvias fuertemente intensas, nuevos desarrollos de casas cubriendo suelos permeables y un viejo sistema de drenaje. El modelo incorpora cinco parámetros: Distancia a los canales de drenaje, topografía (cotas y pendientes), profundidad de las aguas subterráneas y uso de la tierra urbana. El mapa final de riesgos para cada categoría se obtiene mediante un algoritmo que combina factores en combinaciones de ponderación lineal. El mapa de riesgos de inundaciones urbanas muestra que la parte Sureste de San Miguel de Tucumán tiene la amenaza más alta de inundaciones sobre una extensa área como consecuencia de la unión de tierras bajas con pendientes por debajo del 0.6% y la presencia de canales de corriente urbanos con un pobre plan de mantenimiento. En esta área, muchas vecindades han sido inundadas. El modelo fue evaluado por el método de propagación de error y el análisis de sensibilidad para evaluar la incertidumbre y la importancia relativa de los modelos de factores de entrada; finalmente, la influencia de criterios de peso es analizada yendo desde el 25% al 75% de los valores originales mostrando un fuerte comportamiento.

Price y Vojinovic (2008) plantean que la gestión de desastres en las zonas urbanas es una prioridad cada vez mayor debido a factores tales como la

45

migración incesante a las ciudades, el desarrollo no planificado, el cambio climático y el aumento de los costos de operación y mantenimiento. Las nuevas tecnologías ofrecen mejores oportunidades para hacer frente a estos factores. El artículo presenta y describe el concepto de ciudad digital como un medio de captura, análisis y aplicación de la información (digital) sobre la ciudad, sus servicios, su diseño y funcionamiento. En particular, la funcionalidad de la ciudad digital puede ser adaptada para la gestión de desastres de las inundaciones urbanas. El documento pone de relieve la necesidad de gestionar el ciclo pluvial urbano integrado con la planificación urbana. Por consiguiente, los autores aplicaron la gestión de las inundaciones urbanas en la isla tropical de St Maarten.

El estudio realizado por Balstrøm y Crawford (2018), en una zona urbana a 10 km al norte de la ciudad de Copenhague, en el municipio de Gentofte, Dinamarca, presenta la metodología empleada para identificar mapas de "puntos azules" con áreas propensas a inundaciones durante tormentas repentinas. Aunque la investigación se basa en una representación de la superficie terrestre en una red 1D que no implica ningún proceso hidrodinámico, es muy adecuada para proporcionar una visión general rápida de las cuencas de drenaje de una localidad, la ubicación de los sumideros y el flujo acumulado aguas abajo cuando los sumideros se desbordan. El modelo propuesto ofrece herramientas para prevenir inundaciones y posibles iniciativas de planificación que deben enfocarse en implementar infraestructura ecológica, tales como construcción de humedales, paredes verdes y otros.

46

3. METODOLOGÍA

3.1 ZONA DE ESTUDIO Riohacha es la capital del departamento de La Guajira, oficialmente Distrito especial turístico y cultural de Riohacha, la capital más septentrional del caribe colombiano, de la Colombia continental y de Suramérica. Se encuentra ubicada en la parte central izquierda del Departamento de La Guajira, esta área limita al norte con el Mar Caribe, al oriente con el Río Ranchería, Manaure y Maicao, por el sur con los municipios de Hatonuevo, Barrancas, Distracción, San Juan del Cesar y por el occidente con el municipio de Dibulla y el Mar Caribe.

El Municipio de Riohacha ocupa cerca de la cuarta parte del territorio departamental con una extensión de 491,383 hectáreas de las cuales 133,980 (27%) pertenecen a zonas de resguardos indígenas, 134,444 (27%) al Parque Nacional Natural Sierra de Santa Marta y 4,784 (0,9%) al Santuario de Flora y Fauna de los Flamencos (Alcaldía de Riohacha, 2002).

La ciudad de Riohacha cuenta con diez comunas urbanas y dos suburbanas. Al noreste de la ciudad se ubica La desembocadura o Delta del Río Ranchería compuesto por dos brazos El Riíto y el brazo Caláncala conocido como el valle de los Cangrejos, ubicado aproximadamente a 2 km al noreste de El Riíto, limita al norte con el mar Caribe y al sur con el resguardo indígena el Pasito (Gil et al., 2009). El área de El Riíto está comprendida entre el puente de la calle 1ª de Riohacha sobre este brazo y la intersección de la carretera circunvalar y la calle 7.

La configuración de los límites del municipio de Riohacha se asemeja a la geometría de un trapecio recto en el que la base menor es su costa y el lado perpendicular es el tramo final del río Ranchería. Su altitud sobre el nivel del mar varía desde 0 hasta 3,800 m en el nacimiento del río Ranchería, en la Sierra Nevada de Santa Marta (Alcaldía de Riohacha, 2002).

La zona de estudio está localizada en el casco urbano de la ciudad de Riohacha, Colombia, donde se observan humedales al interior de la ciudad y la

47

desembocadura del río ranchería más conocido como el brazo de El Riíto en el que desembocan 13 alcantarillas que drenan las calles de la ciudad en invierno, Figura 7.

Figura 7. Localización general de la zona de estudio.

Adaptado de IGAC (2008).

Al interior del casco urbano de Riohacha intervienen cuerpos de agua compuestos por un complejo de humedales y lagunas conocidas como la Laguna Salada, humedal San Judas Tadeo (Buena Esperanza), y humedal de Boca grande (Corpoguajira, 2010).

3.2 ANÁLISIS METODOLÓGICO

En este estudio, se emplearon extensiones de ArcGIS para el cálculo de las características morfométricas de la cuenca. Además, se usaron herramientas como Hydrology de Spatial Analyst y Model Builder para crear modelo de datos y

48

conjunto de herramientas para la integración de la información geoespacial y temporal de la hidrología urbana.

Para diseñar el modelo de trabajo, se inició con la metodología empleada por Campo et al. (2012) que aplicaron el método morfométrico de cuencas naturales a una cuenca urbana y se adaptó la metodología por Sami, Mohsen, Afef y Fouad (2013), para cuencas naturales, dado que el comportamiento morfométrico pretende cuantificar la evolución en el paisaje fluvial y trazar la red de drenaje existente antes de la modificación antrópica del drenaje natural.

Se basó en metodologías aplicadas a cuencas naturales, teniendo en cuenta la sinergia entre cuenca y población. En el caso de la ciudad de Riohacha, fue fundada en la desembocadura del río Ranchería, al igual que ciudades principales portuarias en Colombia, que fueron fundadas en cercanía de ríos principales, por citar algunos ejemplos, la ciudad de Santa Marta fue fundada en la desembocadura del río Manzanares (Viloria de la Hoz, 2009) y la ciudad de Barranquilla fundada en la parte occidental del río Magdalena (Calderón, 1991).

Estas zonas deltaicas se caracterizan por ser llanuras aluviales, de poca pendiente con formaciones lagunares.

Para el tiempo de fundación de Riohacha, alrededor del año 1545, comprendía un sistema de lagunas mucho más grande, según la memoria histórica de sus pobladores (Acuña, 1998). Con el desarrollo de la ciudad, se empezó a transformar la morfometría de la cuenca, ocasionando cambios drásticos en el drenaje del sistema deltaico. Lo que antes eran llanuras aluviales, pasaron a ser zonas de construcción con calles pavimentadas de poca permeabilidad, haciendo que se acumule gran cantidad de agua en cortos periodos de tiempo (Castro, Rodríguez, Rodríguez y Ballester, 2005). Por consiguiente, las cuencas naturales pasaron a ser cuencas urbanas con las implicaciones socioambientales que trae el aumento de las ciudades.

En la Figura 8, el flujo de trabajo para delimitación de cuencas urbanas inicia con la identificación de sumideros en el MDE, el cual consiste en rellenar las

49

imperfecciones existentes en la superficie. Seguidamente, con el uso de la herramienta Hydrology de Spatial Analyst de ArcGIS, se crea un mapa de dirección de flujo y a partir de este, se determina el tipo de drenaje y se delimita la cuenca, para calcular los parámetros morfométricos de la misma.

Generar mapa de flujo Acumulado (Flow accumulation)

MDE

Caracterización de corrientes (Stream orden) Identificar sumideros en MDE

¿Existen sumideros?

Crear shape de drenaje (Stream to Feature)

NO O

Crear drenaje segmentado (Stream Link) MDE sin sumideros

Crear mapa de Dirección de flujo (Flow Direction)

SI Calcular longitud de Flujo (Flow Length)

Llenado de sumideros en MDE

Alinear punto de fluidez (Snap pour point)

Delimitación de la cuenca urbana (Watershed)

Figura 8. Flujo metodológico para delimitación de cuencas urbanas.

Para la construcción del modelo, se empleó Model Builder de ArcGIS, el cual es un

lenguaje

de

programación

visual para

crear

flujos de

trabajo

de

geoprocesamiento (ESRI, 2016b).

3.3 FASES DE INVESTIGACIÓN 3.3.1 Fase I: Recopilación de Datos En esta fase, se recopiló información para la zona de estudio, en la que se empleó Cartografía base del Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC)

50

suministrada por el SIG Corpoguajira. Las capas usadas fueron: Delimitación del Casco urbano, Comunas de Riohacha, Cuerpos de agua urbanos, Manzanas y vías urbanas.

Para realizar los análisis de superficie se empleó topografía de detalle de algunos sectores del casco urbano suministrados por la empresa de acueducto y alcantarillado ASAA (Avanzadas Soluciones de Acueducto y Alcantarillado) S.A. E.S.P. Esta capa en formato DWG, contiene cotas de terreno, cotas de pozos, distancia de tubería y pendientes del sistema de alcantarillado del Casco urbano de Riohacha.

3.3.1.1 Datos Meteorológicos En el municipio, los datos climatológicos existentes corresponden a las estaciones de Matitas y Aeropuerto Almirante Padilla cuyos datos se pueden ver en la Tabla 3 (CO: Estación Climatológica Ordinaria; SP: Estación Sinóptica Principal).

Tabla 3.Estaciones meteorológicas en Riohacha COORDENADAS ESTACION

CODIGO

TIPO

LATITU D

LONGITU D

4

20

AEROPUE RTO ALMIRANT E PADILLA

15065180

SP

11.5296 1111

72.917666 67

MATITAS

15045010

CO

11.2638 8889

73.030277 78

ALTURA (msnm)

INFORMACION Precipitación, temperatura, humedad relativa, evaporación, brillo solar, nubosidad, tensión de vapor, velocidad del viento, punto de rocío Precipitación, temperatura, humedad relativa, evaporación, brillo solar, nubosidad, tensión de vapor, punto de rocío

FECHA DE INSTALACIO N

2004-06-21

1964-02-15

Fuente: IDEAM (2018)

Los datos de precipitaciones fueron procesados por horas, en donde solo se tuvo en cuenta el periodo de máxima precipitación correspondiente al mes de diciembre de 2011.

3.3.2 Fase II: Procesamiento de datos En esta fase, se realizó el procesamiento y análisis de los datos mediante las herramientas de análisis de ArcMap 10.4 para la corrección del MDE.

51

3.3.2.1 Corrección del modelo digital de elevación MDE Disponer de información topográfica de alta calidad es un insumo imprescindible para elaborar cartografía base. Con las nuevas tecnologías, la información topográfica se puede almacenar en forma digital tipo raster para representar el relieve lo más cercano a la realidad. Un modelo raster, representa los datos espaciales como una matriz de celdas (píxel) que contiene valores para un atributo.

Un modelo digital de elevación es una representación visual y matemática de los valores de altura con respecto al nivel medio del mar, que permite caracterizar las formas del relieve y los elementos u objetos presentes en el mismo, de acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2017). Sin embargo, el termino MDE se usa indistintamente para referirse a una representación digital de la altura del terreno (MDT) en una zona determinada o modelo digital de superficie MDS.

En esta etapa se compararon dos MDE, uno descargado de forma gratuita de ASF (Alaska Satellite Facility) suministrado por la Agencia Espacial Japonesa (JAXA) la cual liberó en la colección de imágenes del sensor de radar (en banda L) denominado PALSAR ALOS 1, que operó entre 2006 y 2011, como se muestra en la Figura 9. El segundo MDE, se realizó a partir de topografía de detalle hecha por la empresa de acueducto y alcantarillado de Riohacha ASAA S.A, Figura 10.

El MDE completo de topografía sirvió para elaborar el raster de dirección de flujo.

52

Figura 9. MDE 12.5 m Palsar Alos.

Figura 10. MDE topografĂ­a.

53

Para la interpolación de los datos topográficos, se empleó el método de kriging, dado que este método ha arrojado mejores resultados comparado con otros métodos como el IDW (Villatoro, Henríquez, Sancho, 2008 y FAO, 2001).

3.3.3 Fase III: Identificación del modelo morfométrico El análisis de las características morfométricas y funcionales de una cuenca hidrográfica a través de parámetros de forma, relieve y red de drenaje es básico en la modelación hidrológica para determinar el movimiento y captación del agua lluvia (Senciales González, 1998).

Figura 11. Modelo Cuenca Urbana Costera.

Para empezar a trabajar en el modelo, se creó una caja de herramientas a la que se le asignó el nombre CUC_RIO. A partir de allí, se incorporaron herramientas desde Hydrology de ArcGIS para hacer el análisis morfométrico de la cuenca, Figura 11. El insumo principal del modelo es el MDE, que se representa en color azul, es decir elementos a ser procesados. Los elementos en color naranja representan herramientas específicas y los elementos en color verde muestran los

54

resultados generados tras el análisis. El modelo utiliza la salida de un proceso como entrada de otro proceso.

El modelo de cuencas urbanas empleó las herramientas Hydrology de ArcGIS, para modelar el comportamiento del agua a través de la superficie provista por el MDE, Figura 12.

Figura 12. Herramientas Hydrology de ArcGIS.

A pesar de que existen pocas bases bibliográficas en las que se haya empleado este tipo de herramientas para la delimitación de cuencas urbanas, se eligió con el fin de determinar qué tan viable sería el modelo para dar respuesta rápida en caso de inundaciones súbitas ocasionadas por el cambio climático que afecta la ciudad de Riohacha.

La modelación de la cuenca urbana de Riohacha se realizó con el MDE topográfico sin tener en cuenta vías y construcciones existentes. Al cargar las capas mencionadas, se observan los sitios afectados por el canal del arroyo modelado.

3.3.3.1 Modelo ESRI Identify Bluespots Para identificar zonas de inundación, se empleó el modelo ESRI Identify Bluespots, Figura 13, que sirve para identificar los puntos azules de un MDE, es decir, las cotas más bajas de la superficie, que permiten seleccionar espacialmente las construcciones que se encuentran dentro de puntos azules o que son adyacentes a ellos.

55

El modelo se edita con Model Builder para indicar el MDE de entrada, las variables y rutas de salida. En este caso, se empleó el MDE topográfico.

Figura 13. Modelo Identify Bluespots de ESRI.

Para la ejecución del modelo, se tuvo en cuenta que no todas las precipitaciones que caen en la cuenca hidrográfica fluyen al punto azul, porque las condiciones de escorrentía perfecta no existen. No obstante, las condiciones de escorrentía de una lluvia torrencial están bastante cerca de ser perfectas. La ecuación de balance del agua P = I + E + Ao + Au + Q afirma que la precipitación (P) es igual al agua interceptada por la vegetación (I) más la evaporación (E) más la escorrentía superficial (Ao) más la infiltración en el suelo y los sistemas de alcantarillado (Au) más el depósito en los embalses locales (Q). En este contexto, los embalses locales son los puntos azules.

En una lluvia torrencial como la ocurrida en Riohacha de 189.9 mm en 90 minutos (IDEAM, 2019), se puede definir que en una hora sería de 126.6 mm. Si se consideran algunos supuestos como que el agua interceptada, la evaporación y la infiltración en el suelo son iguales a cero. Además, que la capacidad máxima del alcantarillado para 1 hora de precipitación es del 45%, el valor de Au se puede definir como 57 mm. El exceso de escorrentía (Ao) no será un factor en la ecuación hasta que los puntos azules se llenen. Por tanto, para el cálculo del valor de llenado, la fórmula se puede simplificar a P = 57 + Q o Q = P – 57

56

milĂ­metros por hora. Si caen 126.6 milĂ­metros de lluvia en 1 hora, el sistema de alcantarillado se llevarĂĄ 57 milĂ­metros, mientras que 69.6 milĂ­metros irĂĄn al punto azul y lo llenarĂĄn parcial o totalmente.

3.3.4 Fase IV: CĂĄlculo de ParĂĄmetros morfomĂŠtricos 3.3.4.1 ParĂĄmetros BĂĄsicos Ă rea, A (km2): Este parĂĄmetro se calcula por medio de la creaciĂłn de un polĂ­gono del ĂĄrea delimitada. Luego, en la tabla de atributos se crea el campo ĂĄrea, de tipo double y se calcula la geometrĂ­a, en el campo de propiedades se indica el parĂĄmetro a medir, en este caso ĂĄrea, seguidamente se selecciona el sistema de coordenadas y las unidades de medida en km2.

PerĂ­metro, P (Km): Para calcular el perĂ­metro, se usa el mismo proceso que se usĂł para calcular el ĂĄrea, pero en esta ocasiĂłn se selecciona la propiedad de perĂ­metro, y se calcula en Km.

Longitud, L (Km): En este caso, se determinĂł la distancia en lĂ­nea recta, del canal principal del arroyo que interconecta las lagunas al interior de la ciudad de Riohacha. La mediciĂłn se hizo con la herramienta Measure de ArcMap.

Ancho (Km): Se designa por la letra W y se calcula a partir de la relaciĂłn entre el ĂĄrea (A) y la longitud de la cuenca (L), de la siguiente forma: đ?&#x2018;&#x160;=

đ??´ đ??ż

Desnivel altitudinal, DA (m): Es el valor de la diferencia entre la cota mĂĄs alta de la cuenca y la mĂĄs baja. Para el cĂĄlculo de este parĂĄmetro, se seleccionĂł la cota mĂĄxima y la cota mĂ­nima de las curvas de nivel de la zona de estudio. đ??ˇđ??´ = đ??ťđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2019; đ??ťđ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;

57

â&#x2013;Ş

Forma

Factores de forma de Horton, Rf: El Ă­ndice de forma de Horton es un factor adimensional de forma Rf, que se calcula teniendo en cuenta la relaciĂłn entre el ĂĄrea de la cuenca A y el ĂĄrea de un cuadrado de longitud L, siendo L la longitud del cauce principal, asĂ­: đ??´

đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x201C; = đ??ż2

đ?&#x2018;?

Coeficiente de compactaciĂłn o Ă­ndice de Gravelius: Se calculĂł con base en el Ă­ndice de Gravelius, el cual analiza la relaciĂłn entre el perĂ­metro P y el perĂ­metro de un cĂ­rculo que contenga la misma ĂĄrea A de la cuenca hidrogrĂĄfica, asĂ­: đ??žđ?&#x2018;? = 0.282

đ?&#x2018;&#x192; â&#x2C6;&#x161;đ??´

Cuando los valores de Kc son cercanos a uno, representa cuencas circulares. La cuenca circular tiene mayores posibilidades de producir avenidas superiores debido a su simetrĂ­a.

â&#x2013;Ş

Relieve

Pendiente del cauce: El cĂĄlculo se hizo con herramientas de Spatial Analyst de ArcGIS donde se empleĂł el MDE topogrĂĄfico para generar el mapa de pendientes, con unidad de medida en porcentaje.

Con el mapa de pendientes y el shape de la cuenca urbana, se utilizĂł la herramienta Zonal Estatistics, para determinar la pendiente media de la cuenca.

â&#x2013;Ş

Densidad de Drenaje

La densidad de drenaje se calculĂł teniendo en cuenta la longitud total a lo largo de todos los canales de drenaje y el ĂĄrea total de la cuenca. Para determinar la longitud total del drenaje, se procediĂł a crear un campo tipo double, en el shape de drenaje, luego se hizo una consulta estadĂ­stica donde se obtuvo la sumatoria de la red de drenaje para hacer el siguiente cĂĄlculo:

58

đ??ˇđ?&#x2018;&#x2018; =

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2013; đ??´

3.3.4.2 DirecciĂłn y AcumulaciĂłn de Flujo La direcciĂłn de flujo se obtuvo a partir del MDE corregido con la herramienta Flow Direction de Hydrology, que emplea el modelo de ocho direcciones explicado en el numeral 2.2.1.2. El proceso calcula la direcciĂłn a la que fluirĂĄ el agua utilizando la pendiente de las celdas vecinas, hasta encontrar la caĂ­da mĂĄs pronunciada de cada celda. Cuando la reconoce, la celda de salida se codifica con el valor correspondiente para esa direcciĂłn.

Para el cĂĄlculo de la acumulaciĂłn de flujo, se utilizĂł la herramienta Flow Acumulation de Hydrology, donde el insumo de entrada fue el raster de direcciĂłn de flujo, para obtener un raster de flujo acumulado para cada celda, determinado por la acumulaciĂłn del peso de todas las celdas que fluyen hacia cada celda de pendiente descendente.

Con la calculadora Raster de Spatial Analyst, se definiĂł el umbral de 1,000 pĂ­xeles de acumulaciĂłn, el cual proporcionĂł un peso de 1 a zonas con concentraciĂłn de pĂ­xeles mayores a 1,000 como se muestra en la siguiente expresiĂłn: đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;? = đ??śđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;("đ??šđ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;¤đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?_đ??šđ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;¤" > 1000,1)

Las celdas con acumulaciĂłn de flujo mayores a 1,000 son ĂĄreas de flujo concentrado y se emplearon para identificar canales de arroyos.

3.3.4.3 ClasificaciĂłn de arroyos Para la clasificaciĂłn de arroyos se utilizĂł la herramienta Stream Order de Hydrology, con el mĂŠtodo de Strahler dado que es una cuenca pequeĂąa y los vĂ­nculos son fĂĄcilmente identificables.

59

Los insumos para esta herramienta son los raster de direcciรณn de flujo y acumulaciรณn calculado, para obtener el raster Stream Order en el que los cauces de orden 1 se identifican en color rojo, los cauces de orden 2 en color rosado y los cauces de orden 3 en color amarillo. El orden se incrementa cuando se cruzan dos drenajes de mismo orden. Sin embargo, drenajes de diferente orden obtiene el valor del orden mayor.

60

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1 RESULTADOS 4.1.1 Condiciones climáticas Durante diciembre de 2011, las lluvias fueron superiores al promedio de casi todo el país. Un 2.2% del territorio presentó lluvias normales, y el área con lluvias por encima de lo normal fue del 96.1%, mientras que el territorio con lluvias por debajo de lo normal fue de 1.8% (IDEAM, 2011).

Los registros diarios indican que la mayor precipitación presentada en Riohacha equivale 156.70 mm en 6 horas, ocurrida el día 29 de noviembre de 2011, como se puede apreciar en la Figura 14. Así mismo, los meses de noviembre y diciembre de 2011 fueron los meses más lluviosos de la historia en Riohacha, hasta lo ocurrido el 31 de mayo de 2019, donde se registraron 189.9 mm en 90 minutos. Las siguientes figuras 15 y 16 muestran que el acumulado de precipitación de noviembre superó el promedio mensual de toda la historia.

Figura 14. Seguimiento de lluvia diaria - noviembre y diciembre 2011.

61

Figura 15. Seguimiento de la lluvia en los últimos 12 meses – 2011.

Figura 16. Precipitación mensual en la perspectiva histórica de noviembre y diciembre – 2011.

4.1.2 Drenaje del casco urbano de Riohacha

Para determinar los cauces del drenaje urbano, se ejecutó el modelo con el MDE topográfico dada la mayor precisión de alturas que presentó, como se observa en la Figura 16. El MDE se completó por medio de interpolación de kriging ya que no incluía todo el polígono del casco urbano.

En la Figura 17 se muestra el MDE extrapolado con los límites del casco urbano y señala las elevaciones de la cuenca, partiendo desde la altura de -1.17 metros ubicada en la parte superior derecha del casco urbano señalada en color azúl, cerca de la desembocadura del río Ranchería. Por otra parte, la cota más alta presentada en el modelo es de 32.46 metros en color marrón ubicada en la zona inferior izquierda del casco urbano.

62

Figura 17. MDE topografía completo.

Por medio del MDE topográfico, se pudo determinar que los humedales presentes en el casco urbano de Riohacha conocidos como La Esperanza, Bocagrande, Laguna Salá y el Riíto, están interconectados a pesar de versen afectados por los asentamientos en el área de influencia, la sedimentación, la obstrucción y desvío de las aguas de escorrentía por construcción de infraestructura urbana, provocando consecuentemente inundaciones en algunas zonas de la ciudad, principalmente las ubicadas en los alrededores de los humedales (Corpoguajira, 2010).

La Figura 18 muestra los canales por donde interconectan las lagunas al interior de la cuenca urbana.

63

Figura 18. Drenaje del casco urbano de Riohacha.

4.1.3 Delimitación de la cuenca urbana con ArcGIS

4.1.3.1 Resultado de parámetros morfométricos La forma de la cuenca es una característica importante porque está relacionada con el tiempo de concentración, el cual es el tiempo necesario, desde el inicio de la precipitación, para que toda la hoya contribuya a la sección de la corriente en estudio, en otras palabras, el tiempo que toma el agua desde los límites más extremos de la hoya hasta llegar a la salida de esta (Monsalve, 1999). Este estudio asignó mayor relevancia a la cuenca que interconecta los humedales al interior de la ciudad, por tanto, los cálculos de los parámetros morfométricos que se muestra en la Tabla 4 correspondes a dicha zona.

64

Tabla 4.Párametros morfométricos de la cuenca urbana de Riohacha

Parámetros

Resultado

Área, A (km2)

6.725

Longitud, L (Km)

3.88

Perímetro, P (Km)

14.808

Ancho (Km)

1.73

Desnivel altitudinal, DA (m)

24.50

Factor de Forma, Rf

0.48

Indice de Gravelius, Kc

1.60

Densidad de Drenaje, Dd

0.93

Las cuencas de drenaje se delinean dentro de la ventana de análisis mediante la identificación de líneas de cresta entre cuencas. Se analizó el raster de dirección de flujo de entrada para encontrar todos los conjuntos de celdas conectadas que pertenecen a la misma cuenca de drenaje. Las cuencas de drenaje se crean ubicando los puntos de fluidez en los bordes de la ventana de análisis (desde donde manaría el agua del raster) y también los sumideros, e identificando después el área de contribución sobre cada punto de fluidez. Esto da como resultado un raster de cuencas de drenaje, con cinco regiones predominantes como se observa en la Figura 19.

65

Figura 19. Delimitación de la cuenca.

La Figura 20 muestra el perfil del canal del arroyo donde se corroboró la interconexión de los humedales al interior de la cuenca urbana. El perfil se obtuvo con la barra de herramientas 3D Analyst, mediante la selección del canal principal para generar una línea 3D y luego, con el botón Create Profile Graph se creó el

Altura

perfil.

Figura 20. Perfil del canal del arroyo.

66

4.1.3.2 Dirección y Acumulación de flujo Dirección de flujo: El raster representa el flujo de ocho direcciones (D8) mediante código de color que indica la dirección para cada grupo de celdas. Cuando se encuentra la dirección de un descenso más empinado, la celda de salida se codifica con el valor que representa esa dirección como se muestra en la Figura 21 y en la Figura 22 se muestra el raster de dirección de flujo con símbolos vectoriales.

Figura 21. Raster de dirección de flujo de la Cuenca Urbana de Riohacha.

67

Figura 22. Raster de dirección de flujo con símbolo vector.

Acumulación de flujo: Como resultado, se obtuvieron cinco arroyos que se muestran en Figura 23, algunos arroyos ubicados en los bordes no se tuvieron en cuenta debido a que el MDE topográfico se extrapoló en esas zonas para tener cubrimiento completo del límite del casco urbano. Dada esta limitante en la calidad de los datos, se dio mayor atención al arroyo que interconecta los humedales al interior de la ciudad, por ser la zona con mayores registros de inundaciones.

68

Figura 23. Acumulación de flujo.

4.1.3.3 Identificación de arroyos Los resultados del modelo se identifican en la Figura 24. El cual determinó que, para la cuenca urbana de Riohacha, se forman 5 arroyos, de los cuales se comprobó que a pesar de la urbanización que ha tenido la ciudad, el canal del arroyo que interconecta los humedales conserva su dirección de flujo, iniciando desde la cota más alta del MDE topográfico cercano al humedal San Judas Tadeo, hasta llegar a la zona más baja ubicada en la laguna salada, hasta finalizar su trayecto en el río Ranchería.

69

Figura 24. Clasificación de arroyos.

Cerca de 1,015 construcciones serían afectadas directamente por el paso de los arroyos como se aprecia en la Figura 25. Al combinar este resultado con un modelo adicional diseñado por ESRI para determinar puntos azules o puntos de inundación, incrementa el número de construcciones afectadas por inundaciones a 2,946.

70

Figura 25. Construcciones en Riesgos por inundación en el canal del arroyo modelado.

4.1.3.4 Identificación de zonas de inundación Para identificar las zonas de inundación, se plantearon tres escenarios:

Escenario 1, SUDS con capacidad máxima de 40 mm.

Escenario 2, SUDS con capacidad máxima de 60 mm.

Escenario 3, SUDS con capacidad máxima de 80 mm.

La Figura 26 muestra las construcciones que corren el riesgo de inundarse en caso de lluvia torrencial, las zonas azules señalan los puntos azules identificados por el modelo, los polígonos violetas son el total de viviendas para el año 2011, los polígonos amarillos son las viviendas que se verán afectadas de alguna manera por las inundaciones.

71

Figura 26. Construcciones en Riesgos por inundaciรณn en puntos azules.

72

La Figura 27 presenta el resultado del primer escenario, partiendo del supuesto que los SUDS tendrán la capacidad de recoger 40 mm de lluvia en 1 hora, se pueden identificar que los puntos azules de las 3 primeras categorías de riesgo identificadas de color rojo a naranja se llenarían si se presentará una lluvia torrencial que supere los 126 mm en 1 hora.

Figura 27. Escenario 1, SUDS con capacidad de 40 mm.

73

La Figura 28 presenta el resultado del segundo escenario, partiendo del supuesto que los SUDS tendrรกn la capacidad de recoger 60 mm de lluvia en 1 hora, se pueden identificar que la cantidad de lluvia que se necesita para que se desborden los puntos azules es superior a 80 mm.

Figura 28. Escenario 2, SUDS con capacidad de 60 mm.

74

La Figura 29 presenta el resultado del tercer escenario, partiendo del supuesto que los SUDS tendrรกn la capacidad de recoger 80 mm de lluvia en 1 hora, se pueden identificar que la cantidad de lluvia que se necesita para que se desborden los puntos azules es superior a 120 mm, por tanto, valores inferiores a este rango no se resaltan en el mapa.

Figura 29. Escenario 3, SUDS con capacidad de 80 mm.

75

4.2 DISCUSIÓN Esta investigación tuvo como propósito desarrollar un modelo para delimitar la cuenca urbana de Riohacha, al reconocer la incidencia de los parámetros físicos sobre eventos de inundaciones. Asimismo, dar solución rápida y sencilla a los problemas de inundaciones que se vienen dando en la ciudad, aplicando SIG que sirven para localizar sectores vulnerables a inundaciones y, en base a estos resultados, realizar acciones preventivas.

En lo que se refiere a las restricciones de carácter hídrico de los cuerpos de agua que intervienen en la cuenca urbana de la ciudad de Riohacha, se le deben agregar los factores topográficos, potencial de uso del suelo y periodos prolongados de sequía ocasionados por el cambio climático, los cuales disminuyen notablemente el espejo de agua de los humedales, creando zonas secas que son invadidas por pobladores de bajos recursos para construcción de viviendas. En ese mismo sentido, la falta de planificación y control por parte de las entidades competentes contribuyen al incremento de los asentamientos que presentan gran vulnerabilidad alrededor de los humedales, y a lo largo de las líneas de drenaje natural y artificial.

Es evidente entonces que los procesos de urbanización mencionados en “Evaluación de prácticas de gestión de escorrentía de aguas pluviales y gobernanza bajo el cambio climático y la urbanización: un análisis de Bangkok, Hanoi y Tokio” (Saraswat, Kumar, y Mishra, 2016) afectan negativamente la relación entre la cobertura de la tierra y la precipitación, ya que se estima que cerca del 55% del agua que ingresa a las áreas urbanas corresponde a escorrentía superficial, mientras que en cobertura de suelo natural, esta relación es tan solo del 10%. Se prevé que los efectos del cambio climático aumentarán la escorrentía superficial a 63%, incrementando las inundaciones en las ciudades (Blair et al., 2011).

El análisis morfométrico de cuencas urbanas requiere generar un raster de dirección de flujo, el cual se determinó por el modelo de flujo de ocho direcciones

76

propuesto por Jenson y Domingue (1988). Cuando el descenso máximo es el mismo, la vecindad se agranda hasta que se encuentra el descenso más empinado, la celda de salida se codifica con el valor que representa esa dirección.

Inicialmente se ejecutó el modelo con tamaño de píxel igual a 20, luego se probó con 50 y finalmente con 100, se hicieron estas pruebas para verificar si había algún cambio significativo en la dirección de flujo. Al no presentarse mayores alteraciones, se trabajó con un tamaño de píxel igual a 100, con el único fin de tener mejor representación del mapa de flujo.

Luego de obtener la dirección de flujo, se determinó el flujo acumulado, el cual proporcionó las zonas de mayor concentración de píxeles, en este caso por tratarse de una cuenca urbana se asignó un peso de 1 a zonas con píxeles mayores a 1,000. Como consecuencia se obtuvieron cinco arroyos al interior de la ciudad.

Cuando no se cuenta con topografía de detalle para la delimitación de cuencas, se pueden emplear MDE gratuitos como ASTER con resolución espacial de 15m, 30 m. o 90 m y SRTM de 30 m (Mehta, 2017). También, se puede obtener el MDE ALOS PALSAR con resolución espacial de 12.5 m que operó entre los años 2006 y 2011.

El inconveniente con estos modelos es que el ASTER es un modelo derivado de reflectancia de imágenes, por lo que tiene problemas con zonas nubosas, por otra parte, el SRTM no tiene ese problema ya que son imágenes de radar y debido a la gran longitud de onda del radar no se presenta interferencia con las nubes. Sin embargo, el problema se presenta en la densa vegetación dando resultados de elevación de la vegetación y no del terreno (Pérez Mesa, 2014).

Por lo tanto, los MDE deben ser corregidos porque pueden verse afectados al presentar prominencias ocasionadas por las alturas de árboles o edificaciones que alteran el patrón de alturas. Lo mismo suele suceder en zonas planas donde pueden representar ondulaciones inexistentes en la topografía, que afectarán el resultado de la modelación.

77

Los parámetros morfométricos como área de la cuenca, longitud del canal del arroyo, perímetro, ancho, factor de forma, índice de compactación, densidad de corriente, permiten conocer el comportamiento de los procesos de hidrológicos.

Algunos autores, clasifican la cuenca según el grado de concentración de la red de drenaje y/o el tamaño del área que encierra, dividiéndola en unidades menores como subcuencas y microcuencas (Faustino y Jimenez, 2000). De acuerdo con esta clasificación, la cuenca no podría pertenecer al rango de 10 a 500 Km2, ya que posee un área de 6.72 Km2, la clasificación que mejor se ajusta sería la dada por Campos (1998), que la clasifica como cuenca muy pequeña inferior a 25 km 2.

El tamaño de la cuenca influye directamente sobre el volumen total de escurrimiento, lo que ocasiona que el escurrimiento que se desplaza desde el punto más lejano de la cuenca hasta su desembocadura tendrá menos recorrido y tardará menor tiempo hasta su salida.

Sin embargo, dentro de la clasificación realizada por IDEAM (2003), es una cuenca de área menor que simplemente comprende una subparte dentro de la jerarquía de cuencas mayores. Por tanto, la zona de estudio no podría clasificarse como cuenca urbana sino como unidad hidrográfica perteneciente a un área mayor.

Es por esto por lo que Álvarez y Agredo (2013) proponen que las cuencas urbanas sean consideradas como unidades territoriales independientes, con el fin de buscar la integralidad administrativa y ecosistémica de estas zonas. En concordancia con lo anterior, Agredo (2013), en su un modelo conceptual, metodológico y físico espacial plantea la cuenca urbana como unidad territorial y político administrativa para el desarrollo sostenible de ciudades medianas.

Respecto a los demás parámetros, la forma de la cuenca está relacionada con la magnitud y el tiempo que tarda en ocurrir el caudal máximo en la salida de la cuenca. A medida que el área aumenta, su relación A/L 2 disminuye, lo cual indica una tendencia al alargamiento en cuencas grandes. El factor de forma de Horton

78

Rf=0.48 Km/km2 representa una cuenca cuadrada con salida lateral, este valor indica que la cuenca es menos propensa a que una tormenta cubra toda la superficie. Por otra parte, el índice de Gravelius, Kc = 1.60 Km/km2 determina que la cuenca es de oval oblonga a rectangular oblonga. Los valores bajos de Dd (de 0.93), corresponden a cuencas pobremente drenadas, generalmente están asociados con regiones de alta resistencia a la erosión, muy permeables y de bajo relieve.

Al comparar los mapas obtenidos de la modelación de ArcGIS con Modcel (Nardiny y Gomes, 2016), en la Figura 30, se evidencia que el canal del arroyo modelado con ArcGIS es similar en cuanto al recorrido del drenaje natural que interconecta las lagunas al interior del casco urbano de Riohacha. Sin embargo, el modelo de ArcGIS no tiene en cuenta los materiales que intervienen en las vías, ni el recorrido de las vías que muchas veces actúan como canales. Únicamente tomó como referencia las cotas ubicadas en el eje de las vías. Debido a esto, en algunas zonas

por donde atraviesa el arroyo modelado se

observan

construcciones que deben verificarse en campo para comprobar si han sido afectadas en inundaciones pasadas.

Figura 30. Modelación con Modcel.

Fuente: Nardini y Gómez (2016).

79

Si bien es cierto, que Modcel es un modelo matemático más exacto, esta investigación permite dar un diagnóstico rápido y fácil al identificar las zonas de acumulación de la cuenca susceptibles a inundaciones.

Las zonas identificadas con este estudio fueron confirmadas con los informes periodísticos de Caracol Radio en el año 2016, en donde se comunicó que cerca de 2,489 personas fueron afectadas por la temporada invernal, 125 familias damnificadas y 4 viviendas averiadas (Radio Caracol, 2016a). El 21 de noviembre del 2016, Riohacha fue declarada en calamidad pública por inundaciones, más de 60 barrios inundados por el desbordamiento de humedales y en algunas viviendas el agua alcanzó altura hasta de 50 y 60 centímetros (Radio Caracol, 2016b).

4.2.1 Comportamiento de la cuenca urbana costera Los procesos de urbanización impactan fuertemente sobre el medio natural, ya que generan un aumento de la cobertura impermeable de los suelos y de su capacidad de drenaje. Estas modificaciones originan importantes cambios en el comportamiento hidrológico de las cuencas con respecto a las condiciones previas al desarrollo (Pedraza, Gómez y Reyna, 2006).

Las ciudades costeras se caracterizan por estar asentadas cerca a fuentes de agua dulce principal, como la desembocadura de grandes ríos que terminan sus recorridos en las costas formándose estuarios o lagunas costeras por la mezcla de aguas continentales y aguas oceánicas por efecto de la marea. Generalmente, reciben altas concentraciones de nutrientes y material suspendido, lo que los hacen zonas altamente productivas para la biodiversidad (Arriola, Mantecón, y Jordana, 2006). En tal sentido, la dinámica hídrica en ciudades costeras se ve influenciada por la escorrentía superficial, un río principal con sus afluentes, lagunas costeras o estuarios, la red de tuberías con su sistema de rebose (canales, alcantarillas, puentes, etc.), la marea, el oleaje, los vientos y la presión atmosférica que trae como consecuencia el intercambio de agua, salinidad y nutrientes con los que se forman los estuarios o deltas costeros (Marcovecchio, y Freije, 2013). Además, las redes viales actúan como canales y el tipo de material influye en los procesos de infiltración de la escorrentía, así como también el tipo

80

de material de los techos y cubiertas, el tipo de zonas verdes y elementos de protección (diques, espolones, gaviones).

El ciclo se altera con el crecimiento demográfico alrededor de las lagunas costeras y llanuras aluviales que han estimado su uso como medio receptor de aguas negras y de otro tipo de deshechos (Cendrero et al., 2005). Allí, la capacidad

asimilativa

de

los

cuerpos

de

agua

para

diluir

sustancias

contaminantes a niveles permisibles es limitada, consecuentemente, el uso continuo del medio acuático como medio receptor es motivo de preocupación por el posible impacto que se pudiera causar al medio ambiente (Ramírez, Navarro y Barrios, 2012).

Con el cambio climático la infraestructura de las áreas costeras es vulnerable a los daños causados por la elevación del nivel del mar, las inundaciones, los huracanes y otras formas de tempestad. El volumen de infraestructura costera en peligro está aumentando con rapidez por efecto del continuo crecimiento de las ciudades costeras y del aumento del turismo en áreas tales como el Caribe (Bates, Kundzewicz, Wu y Palutikof, 2008).

La deforestación en la parte alta de la cuenca es otro factor que ocasiona inundaciones súbitas en las cuencas urbanas, incrementando el problema en las ciudades costeras al no contar con planificación en torno a sistemas urbanos de drenajes sostenibles. El modelo empleado en este trabajo arroja un claro comportamiento de la cuenca urbana y la necesidad de respetar la dinámica hídrica al interior las ciudades. Por lo que se recomienda la reconexión de los canales naturales y recuperación de las lagunas como zonas de captación principal.

4.2.2 Protección contra inundaciones Tradicionalmente el drenaje urbano se maneja a través de redes de tubería y canales, que han sido diseñados con base en promedios históricos de precipitación. Al presentarse lluvias intensas y continuas que exceden los picos máximos de diseño, la capacidad de las tuberías es deficiente, lo que ocasiona

81

inundaciones que traen como consecuencia pérdidas humanas, materiales, económicas y ambientales.

Existen muchas estrategias para mitigar inundaciones urbanas, las que han tenido mayor aceptación a nivel mundial son los SUDS, los cuales aportan soluciones a los principales problemas de planificación, diseño y gestión del agua pluvial, dando tanta importancia a los aspectos medioambientales y sociales como a los hidrológicos e hidráulicos (Morales, Escuder, Doménech, y Perales, 2016).

En los escenarios convencionales, se proponen redes de drenaje con tuberías, bordillos y cunetas, para recolectar las aguas lluvias y dirigirlas a una cuenca o depósito de detención cuando se presenten eventos de lluvias severas. Pero sería necesario el uso de bombas para vaciarlo después de cada tormenta.

En el escenario de los SUDS, el objetivo principal es preservar los patrones de drenaje original en términos de cantidad y calidad. La solución propuesta por Morales et al (2016), es una combinación de techo verde en edificios públicos, jardines de lluvia en lotes residenciales y públicos, pavimentos permeables en estacionamientos públicos, cisternas con 2 metros de profundidad, zonas de biorretención situadas a lo largo de las carreteras, tuberías de drenaje separado (recoger las aguas pluviales desde el área urbana al canal de drenaje con vegetación), un canal de drenaje con vegetación y franjas de infiltración como se puede apreciar en la Figura 31.

82

Figura 31. Escenarios posibles.

Fuente: Morales et al (2016).

En el caso de Riohacha, el escenario ideal es recuperar el canal natural formado por las lagunas que se encuentran al interior de la ciudad, el cual se ha ido perdiendo por la urbanización desmesurada, la impermeabilización, la rectificación de cauces naturales, y la afectación de cuerpos de agua receptores (Torres y Sandoval, 2015).

Con referencia a lo anterior, las vías existentes servirán como canales hacia puntos de bioretención y canales de drenaje con vegetación que interconecten los humedales que se encuentran al interior de la ciudad, al mismo tiempo, que proporcionan tratamiento del agua de escorrentía como se muestra en las Figuras 32 y 33.

83

Figura 32. Canales con vegetación.

Fuente: Lafayette (s.f.).

Figura 33. Áreas de bioretención.

Fuente: G3 Partnership (s.f.).

Vale aclarar que el modelo se desarrolló para dar respuesta rápida a inundaciones y en ningún momento pretende remplazar modelos hidráulicos de mayor precisión.

84

El modelo empleado en este trabajo arrojó un claro comportamiento de la cuenca urbana y la necesidad de respetar la dinámica hídrica al interior de la ciudad con el uso de SUDS que involucren zonas de biorretención y zanjas de infiltración situadas a lo largo de las vías por donde atraviesa el canal que interconecta los humedales.

En cuanto a los escenarios futuros que se pueden presentar al aplicar acciones preventivas, el modelo inicialmente identifica el volumen de los puntos azules y la cantidad de lluvia que se requiere para llenarlos. Los tres escenarios suponen que los SUDS tendrán la capacidad de recoger 40, 60 u 80 mm de precipitación en 1 hora, en consecuencia, se disminuirán las zonas con vulnerabilidad a inundaciones.

85

5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Los cuerpos de agua que intervienen en la cuenca urbana de la ciudad de Riohacha son característicos de ciudades costeras. El casco urbano limita con el delta del río Ranchería, al interior de la ciudad posee cuatro humedales principales La Esperanza, Bocagrande, Laguna Salá y Riíto, las corrientes y cauces que los alimentan atraviesan la ciudad y representan el drenaje natural de la misma. Estos humedales se ven afectados por los asentamientos en el área de influencia, la sedimentación, la obstrucción y desvío de las aguas de escorrentía por construcción de infraestructura urbana, provocando consecuentemente inundaciones en algunas zonas de la ciudad, principalmente las ubicadas en los alrededores de los humedales.

Se empleó un MDE topográfico como insumo principal para la creación del modelo. Una vez hechas las correcciones del MDE, se ejecutó el modelo que permitió identificar cinco arroyos, de los cuales se asignó mayor relevancia al arroyo que interconecta los humedales al interior de la ciudad, por ser la zona con mayores registros de inundaciones.

El cálculo de los parámetros morfométricos arrojó como resultado un área de 6.72 Km2, correspondiente a una cuenca pequeña, lo que indica que el escurrimiento tiene menor recorrido y tarda menos tiempo hasta su salida. Por otra parte, el factor de forma de Horton Rf=0.48 Km/km2 representa una cuenca cuadrada con salida lateral. Este valor determina que la cuenca es menos propensa a que una tormenta cubra toda la superficie. A su vez, el índice de Gravelius, Kc = 1.60 Km/km2 determinó que la cuenca es de oval oblonga a rectangular oblonga. El valor bajo de la Densidad de drenaje Dd=0.93, indica que es una cuenca pobremente drenada, de bajo relieve, condiciones características de cuencas costera.

86

Los arroyos identificados abarcan una extensa área dentro de la ciudad de Riohacha, donde se evidenció que las construcciones de la infraestructura urbana afectan negativamente el flujo de las aguas de escorrentía, provocando consecuentes inundaciones. Igualmente, los procesos de urbanización alrededor de los humedales impactan el medio natural generando un aumento de la cobertura impermeable de los suelos y su capacidad de drenaje.

La modelación permitió determinar que cerca de 1,015 construcciones serían afectadas directamente por el paso de los arroyos. Por su parte, el modelo diseñado por ESRI para determinar puntos azules o puntos de inundación incrementó el número de posibles construcciones afectadas por inundaciones a 2,946.

Puede afirmarse que los objetivos planteados al inicio de la investigación se cumplieron. Se identificaron los cuerpos de agua que intervienen al interior de la ciudad, pero surgen nuevos planteamientos para futuras investigaciones respecto a las amenazas que puede tener la ciudad en caso de aumento del nivel del río Ranchería o riesgos por maremotos o mar de leva.

La identificación de los sectores de inundación sirve como base preliminar para que los planificadores y unidades de gestión de riesgos municipal tomen medidas preventivas y de adaptación frente al cambio climático.

Es necesaria la participación de la comunidad para realizar un diagnóstico detallado de las zonas de inundación. Esto se puede lograr, por ejemplo, empleando cartografía participativa con el uso de herramientas OpenStreetMap que permite señalar los niveles de agua por inundación con un tag que contengan las alturas del agua por zonas, para luego ser analizado en el SIG. Por consiguiente, se requiere del trabajo conjunto de las entidades de control de riesgos y la alcaldía Distrital de Riohacha para capacitar a la comunidad y que sean los mismos pobladores que tomen acción en torno a la prevención de riesgos por inundación.

87

En cuanto a la construcción de viviendas en zonas aledañas a los humedales, la alcaldía debe intervenir la zona afectada y recuperar el espacio que han ido perdiendo los cuerpos de agua por construcciones ilegales. Corpoguajira apenas está terminando estudios de detalle para hacer la declaración de zona protegida.

La temporada invernal seguirá afectando las mismas zonas vez tras vez, por lo que se debería contemplar la reubicación de esas familias o en su defecto considerar construcciones de viviendas adaptadas para zonas inundables como palafitos que respeten la dinámica hídrica de los humedales.

Por otra parte, la recuperación de los humedales supondría el posible desarrollo de actividades ecoturísticas y recreativas en la zona, incrementando el turismo y generando empleo para las comunidades aledañas.

Para contrarrestar el incremento de las zonas impermeables causadas por la urbanización, se debe contemplar el escenario de los SUDS, con una combinación de techo verde en edificios públicos, jardines de lluvia en lotes residenciales y públicos, pavimentos permeables en estacionamientos públicos, cisternas con 2 metros de profundidad, zonas de biorretención situadas a lo largo de las carreteras o espacios deportivos, tuberías de drenaje separado (recoger las aguas pluviales desde el área urbana al canal de drenaje con vegetación), un canal de drenaje con vegetación y franjas de infiltración.

Se sugiere considerar otros escenarios que no se tuvieron en cuenta en este estudio, como podrían ser la afectación del desbordamiento del río Ranchería, mar de leva o incremento del nivel del mar.

Se debe elaborar el mapa de riesgos del casco urbano e implementar sistemas de alerta temprana para las zonas inundables identificadas en el modelo.

88

REFERENCIAS

Acuña, J. P. (1998). Aspectos históricos de Riohacha durante el período colonial.

Historia caribe, (3), 1.

Agredo, G. A. (2013). La cuenca urbana como unidad territorial para la planificación del desarrollo sostenible en ciudades de media montaña del Trópico Andino. Propuesta de una metodología de planificación y diseño de la estructura construida, circulatoria, verde e hídrica en cuencas urbanas de ciudades de media montaña andina en Colombia: Caso Manizales.

Alcaldía de Riohacha (2002). Plan de Ordenamiento Territorial 2002-2012.

Riohacha, La Guajira.

Aldalur, B., Campo, A., y Fernández, S. (2013). Urban drainage control applying rational method and geographic information technologies. Central European Journal of Engineering, 3(3), 497-512.

Álvarez, J., y Agredo, G. A. (2013). Pérdida de la cobertura vegetal y de oxígeno en la media montaña del trópico andino, caso cuenca urbana San Luis (Manizales). Colombia: Revista Luna Azul, (37). Accedido el 20 de diciembre de 2017 en http://www.redalyc.org/resumen.oa?id=321729206004

Arriola, E. F., Mantecón, V. R., y Jordana, J. C. (2006). Los Estuarios Cantábricos Orientales (Norte De La Península Ibérica): Características Naturales, Importancia Ecológica Y Principales Problemas Ambientales Derivados De Su Gestión. Revista Geociencias-Ung-Ser, 5(1), 45-54.

Ávila, H. (2012). Perspectiva del manejo del drenaje pluvial frente al cambio climático-caso de estudio: Ciudad de Barranquilla, Colombia. Revista de Ingeniería, (36).

Balstrøm, T., y Crawford, D. (2018). Arc-Malstrøm: A 1D hydrologic screening method for stormwater assessments based on geometric networks.

Computers & geosciences, 116, 64-73.

89

Bates, B. C., Kundzewicz, Z. W., Wu, S., y Palutikof, J. P. (2008). El Cambio Climático y el Agua. Documento técnico del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, Secretaría del IPCC, Ginebra.

Blair, A. C., Sanger, D. M., Holland, A. F., White, D. L., Vandiver, L. A., y White, S. N. (2011). Stormwater Runoff–Modeling Impacts of Urbanization and Climate Change. In 2011 Louisville, Kentucky, August 7-10, 2011 (p. 1).

American Society of Agricultural and Biological Engineers.

Campo, A. M., Aldalur, N. B., y Fernández, S. N. (2012). Morfometría fluvial aplicada a una cuenca urbana en Ingeniero White, República Argentina.

Investigaciones geográficas, (77), 7-17.

Campos, A. D. (1998). Procesos del ciclo hidrológico. Universidad Autónoma de San Luis Potosí. San Luis Potosí, México.

Calderón, J. C. (1991). La industria en Barranquilla durante el siglo XIX. Boletín Cultural y Bibliográfico, 28(26), 41-56.

Caro, J. L. (2013). Ordenamiento Urbano y Territorial visto desde el manejo de cuencas a través de un Sistema de Información Geográfica (SIG) en la Cuenca El Ahogado, Jalisco. Ciencia Ergo Sum, 21(1).

Castro, D., Rodríguez B., J., Rodríguez H., J., y Ballester, F. (2005). Sistemas urbanos de drenaje sostenible (SUDS). Interciencia, 30(5), 255-260.

Cendrero, A., Sánchez-Arcilla, A., Zazo, C., Bardají, T., Dabrio, C. J., Goy, J. L, y Sierra, J. P. (2005). Impactos sobre las zonas costeras. Evaluación preliminar de los Impactos en España por efecto del Cambio Climático.

Oficina Española de Cambio Climático, Madrid, 469-524.

CEPAL, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2013). Valoración de daños y pérdidas: Ola invernal en Colombia 2010-2011. Bogotá, Misión BID - CEPAL.

Chen, J., Hill, A. A., y Urbano, L. D. (2009). A GIS-based model for urban flood inundation. Journal of Hydrology, 373(1–2), 184-192.

90

Corpoguajira, Corporación autónoma regional de La Guajira. (2009). Formulación de la línea base del humedal laguna Salada Jagüey comunitario, Bocagrande y el sector del delta del rio Ranchería, microcuenca del Riito, Riohacha (Guajira) y las áreas de protección ambiental. Riohacha: Colombia.

Accedido el 24 de octubre de 2016 en https://drive.google.com/file/d/0B51uRYQne1DZUFJQOHdvOTBTSzA/edit

Corpoguajira, Corporación autónoma regional de La Guajira. (2010). Formulación del plan de manejo del complejo de humedales laguna Salá, y los Jagüeyes La Esperanza y Bocagrande en el municipio de Riohacha, departamento de La Guajira. Riohacha, Colombia.

Decreto N° 1604, Por el cual se definen las políticas, para el ordenamiento y manejo de cuencas hidrográficas comunes. Minambiente, Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 31 de julio de 2002. DO: 44.892.

Decreto N° 1640, Por el cual se reglamentan los instrumentos para la planificación, ordenación y manejo de las cuencas hidrográficas y acuíferos. Minambiente, Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2 de agosto de 2012. DO: 48.510.

Decreto N° 1729 Por el cual se reglamenta la Ordenación y Manejo de las Cuencas Hidrográficas a las Corporaciones Autónomas Regionales.

Minambiente, Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 7 de agosto de 2002. DO: 44.893.

De

Gonzalo, C. (2011). Propuesta metodológica de modelización hidrometeorológica e hidrodinámica enfocada a la ordenación del riesgo de inundación: aplicación a la cuenca del río Pejibaye. Costa Rica, Doctoral dissertation, Universidad Politécnica de Madrid.

DNP, Departamento Nacional de Planeación. (1990). Plan de Desarrollo de las ciencias y las tecnologías del mar en Colombia 1990-2000. Bogotá. 138p.

Esri (2016a). ¿Cómo funciona la dirección de flujo? Accedido el 16 de octubre en 2016 de https://bit.ly/2k9KSRe

Esri (2016b). ¿Qué es ModelBuilder? Accedido el 16 de octubre de 2016 en https://bit.ly/2x7RHsw

91

Esri (2017). ¿Cómo funciona Kriging? Accedido el 24 de abril de 2017 en https://bit.ly/2vJ5B53

Esri (s.f.). Buscar áreas con riesgo de inundación en un aguacero. Accedido 10 de junio de 2019 en https://bit.ly/2y2RDdp

FAO, Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (2001). El Uso de Computadoras, Programas e Instrumentos Electrónicos en la Planificación y Seguimiento de Planes de Manejo del Bosque Húmedo Tropical - Un Caso en Costa Rica. Roma, Italia. Accedido el 25 de diciembre de 2018 de https://bit.ly/2U3dU4C.

Faustino, J., y Jiménez, F. (2000). Manejo de Cuencas hidrográficas. Costa Rica: Centro agronómico tropical de investigación y enseñanza.

FCM, Federación Colombiana De Municipios. (2013). Estrategias de adaptación y mitigación frente a los efectos del cambio climático en Regiones de Costa y Montaña de Colombia. Fundación Konrad Adenauer KAS-FCM, Bogotá, Colombia. Accedido el 16 de octubre de 2015 en https://bit.ly/2QMYShS

Felicísimo, Á. M. (1994). Modelos digitales del terreno. Oviedo: Pentalfa. Accedido el 25 de marzo de 2017 de https://bit.ly/2CPz4in

Fernández, D., y Lutz, M. (2010). Urban flood hazard zoning in Tucumán Province, Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis.

Engineering Geology, 111(1–4), 90-98.

Field, C., Barros, V., Dokken, D., Mach K., Mastrandrea M., Bilir, T., Chatterjee M., Ebi, K., Estrada, Y., Genova R., Girma, B., Kissel E., Levy A., MacCracken, S., Mastrandrea, P., y White, L. (2014). Cambio climático 2014: Impactos, adaptación y vulnerabilidad – Resumen para responsables de políticas. Contribución del Grupo de trabajo II al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático IPCC. Organización Meteorológica Mundial, Ginebra, Suiza, 34 págs (en árabe, chino, español, francés, inglés y ruso).

Friedrich, C. (2014). Comparison of ArcGIS and QGIS for applications in sustainable spatial planning. University of wien: Doctoral dissertation.

92

G3 Partnership (s.f.). Planter boxes. [Figura]. Accedido el 10 de junio de 2019 de https://bit.ly/2LPpuQ4.

García, W. (s.f.). El sistema complejo de la cuenca hidrográfica. Colombia: Universidad Nacional de Medellín.

Gil, W., Fonseca, G., Restrepo, J., Figueroa, P., Gutiérrez, L., Gómez, G., Sierra, P., Hernández, M., López, A., y Segura, C. (2009). Ordenamiento ambiental de los manglares de la Alta, Media y Baja Guajira. 283 páginas + 2 anexos. Antioquia, Colombia.

Hoyos, N., Escobar, J., Restrepo, J. C., Arango, A. M., y Ortiz, J. C. (2013).

Impact of the 2010–2011 La Niña phenomenon in Colombia, South America: the human toll of an extreme weather event. Applied Geography, 39, 16-25.

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (2003). Por la que se establecen los criterios y parámetros para la Clasificación y Priorización de cuencas hidrográficas. [Resolución 104 de 2003].

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (2010). Segunda comunicación nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático.

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (2011). Boletín climatológico mensual del mes de diciembre.

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (2018). Catálogo Nacional de Estaciones del IDEAM y otras entidades en Excel. Colombia. Accedido el 24 de diciembre de 2018 de https://bit.ly/2wZflGv

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (2019). Información diaria de precipitación y temperatura de los princípiales aeropuertos del país: Colombia. Accedido el 23 de septiembre de 2019 de https://bit.ly/2QtegDm

93

INEGI, Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2017). Datos de relieve ¿Qué es un modelo digital de elevación? Aguascalientes, México.

Accedido el 25 de marzo de 2017 de https://bit.ly/1Pc6RlU

IGAC, Instituto Geográfico Agustín Codazzi (2008). Cartografía Básica Digital Integrada de Colombia [SHP]. Escala 1:25.000. Colombia.

Invemar, Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras, Grupo Laera, GCAP y CDKN (Eds.) (2014). Adaptación al cambio climático en ciudades costeras de Colombia. Guía para la formulación de planes de adaptación. Serie de Publicaciones Generales del Invemar No. 65. Santa Marta, Colombia.

Jenson, S. K., y Domingue, J. O. (1988). Extracting topographic structure from digital elevation data for geographic information system analysis.

Photogrammetric engineering and remote sensing, 54(11), 1593-1600.

Khodr, N., M. (2009). Simulador De Inundaciones en Áreas Urbanas. México, Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro.

Lafayette, IN. (s.f.). Vegetated swale. [Figura]. Accedido el 10 de junio de 2019 de https://bit.ly/2LeZoH1.

Ley N° 99 Sobre los fundamentos de la política ambiental en Colombia. Congreso de Colombia, 22 de diciembre de 1993. DO: 41.146.

Ley N° 388 Sobre el desarrollo territorial. Congreso de Colombia, 12 de septiembre de 1997. DO: 43.091.

Ley N° 1523 Sobre política nacional de gestión del riesgo de desastres. Congreso de Colombia, 24 de abril de 2012. DO: 48.411

Macea, F. A., y Hernández, S. A. (2014). Investigación para el desarrollo de sistemas urbanos de drenaje sostenible (SUDS) en la ciudad de Bogotá.

Bogotá, Colombia.

Maksimović, Č., Prodanović, D., Boonya-Aroonnet, S., Leitão, J. P., Djordjević, S., y Allitt, R. (2009). Overland flow and pathway analysis for modelling of urban pluvial flooding. Journal of Hydraulic Research, 47(4), 512-523. doi:10.1080/00221686.2009.9522027

94

Marcovecchio, J., y Freije, R. (2013). Procesos químicos en Estuarios.

Universidad Tecnológica Nacional. España.

Maturana, J., Bello, M., y Manley, M. (1997). Antecedentes históricos y descripción del fenómeno El Niño, Oscilación del Sur. Chile: Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada de Chile Departamento de Oceanografía. El Niño-La Niña, 2000, 13-27.

McCormac, J. (2013). Topografía. México D.F. Editorial Limusa. S.A.

Mehta, A. (2017). Resumen de los Datos de SRTM y el Modelo de Elevación Digital ASTER. NASA’s Applied Remote Sensing Training Program.

Minambiente, Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. (2014). Guía Técnica para la Formulación de los Planes de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas POMCAS. Archivo Digital. Accedido el 24 de diciembre de 2017 en https://bit.ly/2lkJ2Q1.

Monsalve, G. (1999). Hidrología en la Ingeniería. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería, Bogotá. 2ª Edición.

Morales, A., Escuder, I., Doménech, A., y Perales, S. (2016). Decision Support Tool for energy-efficient, sustainable and integrated urban stormwater management. Valencia, España: Universidad Politécnica de Valencia.

Nardini, A., y Gomes Miguez, M. (2016). An Integrated Plan to Sustainably Enable the City of Riohacha (Colombia) to Cope with Increasing Urban Flooding, while Improving Its Environmental Setting. Sustainability, 8(3), 198.

Oroza, S. A. (2012). ¿Hablamos de cambio climático? Bilbao, España: Fundación BBVA.

Pedraza, R. A., Gómez, M., y Reyna, S. (2006). Efectos de escala sobre la simulación del flujo de agua superficial en cuencas urbanas usando modelos basados en la onda cinemática. Ingeniería del Agua, 2006, vol.

13, núm. 2.

95

Pérez Mesa, G. J. (2014). Propuesta metodológica para la estimación de zonas de inundación con información escasa por medio de descriptores geomorfométricos derivados de modelos digitales de elevación. Doctoral dissertation, Universidad Nacional de Colombia-Sede Medellín.

Pérez Navarro, A., Botella Plana, A., Muñoz Bollas, A., Olivella González, R., Olmedillas Hernández, J. C., y Rodríguez Lloret, J. (2011). Introducción a los sistemas de información geográfica y geotelemática. Barcelona: Editorial UOC.

Price, R. K., y Vojinovic, Z. (2008). Urban flood disaster management. Urban Water Journal, 5(3), 259-276.

Radio Caracol (2016a). Más de 2.400 personas afectadas por el invierno en Riohacha. Caracol Radio Colombia. Accedido el 25 de diciembre de 2016 en https://bit.ly/2CEtDTe

Radio

Caracol (2016b). En Riohacha declaran calamidad pública por inundaciones. Caracol Radio Colombia. Accedido el 25 de diciembre de 2016 en https://bit.ly/2QNOBSB

Ramírez, H., Navarro, J. y Barrios, H. (2012). Dinámica ambiental de ecosistemas acuáticos costeros Elementos y ejemplos prácticos de diagnóstico.

México D.C.

Rodríguez, C. (2014). Fenómeno de El Niño. Estado actual y sus posibles impactos sobre algunos sectores productivos de América Latina. San José, CR, IICA-Euroclima. Accedido el 25 de marzo de 2017 en https://bit.ly/2PvGYQN

Ruiz, J. (2010). Cambio climático en temperatura, precipitación y humedad relativa para Colombia usando modelos meteorológicos de alta resolución. Colombia: Subdirección de Meteorología, IDEAM. Accedido el 25 de marzo de 2017 en https://bit.ly/2sFGbCS

Sami, K., Mohsen, B. A., Afef, K., y Fouad, Z. (2013). Hydrological modeling using GIS for mapping flood zones and degree flood risk in zeuss-koutine basin (south of Tunisia). Journal of Environmental Protection, 4(12), 1409.

96

Saraswat, C., Kumar, P. y Mishra, B.K. (2016). “Assessment of stormwater runoff management practices and governance under climate change and urbanization: An analysis of Bangkok, Hanoi and Tokyo”. Tokyo, Japón: United Nations University, Institute for the Advanced Study of Sustainability.

Sedano, R. K. (2012). Gestión integrada del riesgo de inundaciones en Colombia.

Universidad Politécnica de Valencia. Valencia, España.

Senciales González, J. M. (1998). El análisis morfológico de las cuencas fluviales aplicado al estudio hidrográfico. Norba. Revista de geografía.

Shreve, R. L. (1969). Stream lengths and basin areas in topologically random channel networks. The Journal of Geology, 77(4), 397-414.

Sigro, J., Aguilar, E., Brunet, M. (2009). El desarrollo de datos de calidad y el cambio térmico observado en España. Investigaciones Geográficas (Esp), Sin mes, 89-107

Steer, R., Arias, F., Ramos, A., Sierra, P., Alonso D., y Ocampo P. (1997).

Documento base para la elaboración de la “Política Nacional de Ordenamiento Integrado de las Zonas Costeras Colombianas”.

Documento de consultoría para el Ministerio del Medio Ambiente. Bogotá, Colombia.

Strahler, A. N. (1957). Quantitative analysis of watershed geomorphology. Eos, Transactions American Geophysical Union, 38(6), 913-920.

Te Chow, V., Maidment, D. R., y Mays, L. W. (1962). APPLIED HYDROLOGY. Journal of Engineering Education, 308, 1959.

Torres, A. y Sandoval, S. (2015). Avances en hidrología urbana. Pontificia universidad Javeriana. Bogotá, Colombia.

Torres, R., Gómez, J., y Afanador, F. (2006). Variación del nivel medio del mar en el Caribe colombiano. Boletín científico CIOH No. 24.

UPME, Unidad de Planeación Minero Energética (2013). Estudio para determinar la vulnerabilidad y las opciones de adaptación del sector energético

97

colombiano frente al cambio climático. Bogotá, Colombia. Accedido el 25 de marzo de 2017 de https://bit.ly/2J1JGuB

Villatoro, M., Henríquez, C. R., y Sancho, F. (2007). Comparación de los interpoladores IDW y Kriging en la variación espacial de pH, Ca, CICE y P del suelo. Agronomía Costarricense Vol. 32 Núm. 1 2007.

Viloria De la Hoz, J. (2009). Santa Marta, ciudad Tairona, colonial y republicana.

Revista Credencial Historia, 22.

Wadsworth, J. (1997). Análisis de sistemas de producción animal, Tomo 2: las herramientas básicas. Organización de la Naciones Unidas para la agricultura y la alimentación (FAO), versión electrónica, http://www. fao. org/docrep/W7452S/w7452s00.

Zapata, C. M., Toro, F. M., y Marín, M. I. (2013). Definición de un método basado en patrones de análisis para la interoperabilidad entre sistemas de información geográfica. Revista EIA, 9(18), 179-194.

Zhang, S., y Pan, B. (2014). An urban storm-inundation simulation method based on GIS. Journal of hydrology, 517, 260-268.