3.2. EROSIÓN

Modelado de la EROSIÓN

Erosión por aumento del nivel del mar. Regla de BruunBruun

S = aumento del nivel del marL = longitud del perfil activoB = altura de la bermah* = profundidad del perfil de equilibrio

Año horizonte Inundación permanente, SLR (m)RCP4.5 RCP8.5 High++

2050 SLR1=0.24 -

2100 SLR2=0.45 SLR3=0.65 SLR4=1

Horizonte 2050Horizonte 2050

3.2. EROSIÓN

Modelado de la EROSIÓN - Bruun

Horizonte 2100Horizonte 2100

Horizonte 2050Horizonte 2050

3.2. EROSIÓN

Horizonte 2100Horizonte 2100

Modelado de la EROSIÓN – Volumen de arena potencialmente perdido debido a SLR (Hinkel et al., 2013)

Retroceso para SLR=0.65 H=2100Playa de Navia

Modelado de la EROSIÓN

Periodo 1935-1950

2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

2035 20502040 2045

Periodo 2070-2100

2070 2074 2078 2082 2086 2090 2094 2098

Modelado de la EROSIÓN

3ª APROXIMACIÓN: SERIE DE EROSIÓN/ACRECIÓN MILLER & DEAN CON SLR INCLUIDO EN ELTÉRMINO Y0

Comparación del régimen extremal por efecto de considerar el aumento del nivel del mar

Régimen Extremal de erosión en la Playa de Navia

SLR=0.24 m

Horizonte 2050Horizonte 2050CLIMA PRESENTE

SLR=0.45 m SLR=0.65 m SLR=1 m

Horizonte 2100Horizonte 2100

Modelado de la EROSIÓN – Miller & Dean con SLR en ΔS3.2. EROSIÓN

Horizonte 2050Horizonte 2050

Horizonte 2100Horizonte 2100

T= 50 años

4.1. METODOLOGÍA DE RIESGO

4.2. RIESGO DE INUNDACIÓN SOBRE EL SISTEMA SOCIOECONÓMICO

4.2.1. ESCENARIOS DE RIESGO

4. RIESGO Y CONSECUENCIAS

4.2.1. ESCENARIOS DE RIESGO

4.2.2. METODOLOGÍA DE ANÁLISIS

4.2.2.1. MODELADO DE INUNDACIÓN

4.2.2.1 CÁLCULO DE CONSECUENCIAS

4.2.3. DETERMINACIÓN DEL RIESGO

4.2.3. RESULTADOS

ESCENARIOS DE RIESGO

Escenarios Climáticos

AÑO HORIZON

TE

INUNDACIÓN PERMANENTE – SLR (m)

EVENTOS EXTREMOS –CI (T= Periodo de

Retorno)RCP4.5 RCP8.5 High++

2050 SLR1=0.24 - T1=100 T2=500

2100SLR2=0.4

5SLR3=0.6

5 SLR4=1 T1=100 T2=500

Escenarios Socioeconómicos

AÑO HORIZONTE POBLACIÓN/GDP

Actual S0

2050 S1

2100 S2

2100 5 5 SLR4=1 T1=100 T2=500

AÑOHORIZONT

E

TIPO DE INUNDACIÓ

N

ESCENARIOS CLIMÁTICOS

ESCENARIOSSOCIOECONÓMICO

S

ESCENARIOS DE

RIESGO

Actual CIT1 S0 Escenario1

T2 S0 Escenario2

2050 CIT1+SLR1 S1 Escenario3

T2+SLR1 S1 Escenario4

ESCENARIOS DE RIESGO

2050 CIT2+SLR1 S1 Escenario4

2100

SLR SLR4 S2 Escenario5

CI

T1+SLR2 S2 Escenario6

T2+SLR2 S2 Escenario7

T1+SLR3 S2 Escenario8

T2+SLR3 S2 Escenario9

LUARCA

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m + Tr=100

Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

Influencia de la combinación de Eventos Extremos y Subida del

Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo

POBLACIÓN AFECTADA

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 POBLACIÓN AFECTADA

Escenario 3.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

En base a las proyecciones oficiales

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

Relativo al censode Población de

2010Considerando la población actual

Considerando la población actual

Escenario 2.- CLIMA PRESENTE Tr=500

POBLACIÓN AFECTADA

Escenario 4.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=500 + SLR=0.24 m

Escenario 9.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=500 + SLR=0.65 mRelativo al censode Población de

2010

En base a las proyecciones oficiales

Considerando la población actual

POBLACIÓN AFECTADA

% POBLACIÓN AFECTADA PARA CADA ESCENARIO

POBLACIÓN AFECTADA

% POBLACIÓN AFECTADA POR CONCEJO

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR INDUSTRIAL AFECTADO

METODOLOGÍABASE DE DATOS: DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE

INSTALACIONESBCN25/BTN25 (IGN)

ESCENARIOS DE INUNDACIÓN

IDENTIFICACIÓN DE LAS INSTALACIONES

AFECTADAS

DETERMINACIÓN DE LA COTA DE

INUNDACIÓN DE CADA INSTALACIÓN

AFECTADA

DETERMINACIÓN DE LOS DÍAS DE PÉRDIDA DE PRODUCTIVIDAD

MINORACIÓN DEL DAÑO (€)

DETERMINACIÓN DEL VAB AFECTADO (€)

COTA DE INUNDACIÓN

DÍAS DE PÉRDIDA DE

PRODUCTIVIDAD TIPO DE INUNDACIÓN

CI ≤ 0.5 m0.5 m < CI ≤ 1 m1 m < CI ≤ 1.5 m

CI >1.5 mCI >0

251015365

Evento ExtremoEvento ExtremoEvento ExtremoEvento Extremo

Inundación Permanente

NAVIAEscenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m +

Tr=100VAB Industrialafectado

Escenario 9.- LARGO PLAZO SLR=1.5 m Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR INDUSTRIAL AFECTADO

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 3.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

CONSIDERANDO:DURACIÓN DE PÉRDIDA DE PRODUCCIÓN(PÉRDIDA PARCIAL)

CONSIDERANDO:DURACIÓN DE PÉRDIDA DE PRODUCCIÓN(PÉRDIDA PARCIAL)

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

PÉRDIDA TOTAL DE LA PRODUCCIÓN

CONSIDERANDO:DURACIÓN DE PÉRDIDA DE PRODUCCIÓN(PÉRDIDA PARCIAL)

Relativo al VAB del

Sector Industrial por concejo de

2010

VAB de 2010 industrial agregado a nivel de provincia: 4,573.668 (en miles de €)

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR AGRÍCOLA AFECTADO

% VAB INDUSTRIALAFECTADO POR CONCEJO

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR AGRÍCOLA AFECTADO

METODOLOGÍA

BASE DE DATOS:SIOSE

ESCENARIOS DE INUNDACIÓN

IDENTIFICACIÓN DEL ÁREA AGRÍCOLA

AFECTADA

DETERMINACIÓN DE LA PÉRDIDA DE

PRODUCTIVIDAD

En función del tipo de inundación se presentan inundación se presentan

dos situaciones:

Inundación por Evento Extremo: Las pérdidas dependerán delmomento en el que se produzca el evento, siendo totales en el caso deque la inundación se produzca antes de la cosecha y prácticamente nulassi se producen tras la mismaInundación por SLR: En caso de inundación permanente la pérdida serátotal

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR AGRÍCOLA AFECTADO

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 3.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE LA COSECHA

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE LA COSECHA

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

PÉRDIDA TOTAL DE LA COSECHA

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE LA COSECHA

Relativo al VAB del

Sector Agrícola por concejo de

2010

VAB de 2010 agrícola agregado a nivel de provincia: 320.270 (en miles de €)

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR AGRÍCOLA AFECTADO

% VAB AGRÍCOLAAFECTADO POR CONCEJO

Valoración de los Activos Naturales de España (VANE)

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 3.- AÑO HORIZONTE 2050 Tr=100 + SLR=0.24 m

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE SERVICIOS ECOSISTÉMICOS

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE SERVICIOS ECOSISTÉMICOS

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Escenario 8.- AÑO HORIZONTE 2100 Tr=100 + SLR=0.65 m

Escenario 5.- AÑO HORIZONTE 2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

PÉRDIDA TOTAL DE SERVICIOS ECOSISTÉMICOS

CONSIDERANDO:PÉRDIDA TOTAL DE SERVICIOS ECOSISTÉMICOS

Relativo al VAB agregado por

concejo de 2010

VAB de 2010 agregado a nivel de provincia: 19,918.251 (en miles de €)

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

VALOR AÑADIDO BRUTO SECTOR AGRÍCOLA AFECTADO

% VAB AFECTADO POR CONCEJOPOR PÉRDIDA DE SERVICIOS ECOSISTÉMICOS

STOCK DE CAPITAL VIVIENDA AFECTADO

METODOLOGÍA

BASE DE DATOS: DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE

VIVIENDAS (IGN)

ESCENARIOS DE INUNDACIÓN

IDENTIFICACIÓN DE LAS VIVIENDAS

AFECTADAS

DETERMINACIÓN DE LA COTA DE

INUNDACIÓN DE CADA VIVIENDA

AFECTADA

APLICACIÓN DE LAS CURVAS DE DAÑO (CASO: EVENTOS

MINORACIÓN DEL DAÑO (€)

DETERMINACIÓN DEL STOCK DE CAPITAL

AFECTADO (€)

CORRECCIÓN POR RENTA SEGÚN

CONCEJO

(CASO: EVENTOS EXTREMOS)

23%25%

(€)

NAVIA

StockViviendas afectado

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100 Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m + Tr=100

Escenario 9.- LARGO PLAZO SLR=1.5 m Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Escenario 9.- LARGO PLAZO SLR=1.5 m Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

LUARCA

StockViviendas afectado

Escenario 1.- CLIMA PRESENTE Tr=100

Escenario 4.- MEDIO PLAZO SLR=0.24 m + Tr=100

Escenario 11.- LARGO PLAZO SLR=0.65 m + Tr=100

Influencia de la combinación de Eventos Extremos y Subida del

Nivel del Mar a Medio y Largo Plazo

E1.- CLIMA PRESENTE TR=100

E 3.- H=2050 TR=100 + SLR=0.24 m

E 8.- H=2100 TR=100 + SLR=0.65 m

STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO - CONTINENTE

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Relativo al Stock deCapital de vivienda de

2011

SIN FUNCIÓN DE DAÑO CON FUNCIÓN DE DAÑO

SIN FUNCIÓN DE DAÑO

E 5.- H=2100 SLR=1 m INUNDACIÓN PERMANENTE

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Sin proyectar y sin tasa de descuento

Stock de Capital de vivienda de 2011: 26,223.845 (en miles de €)

STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO - CONTINENTE

% STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA – CONTINENTEAFECTADO POR CONCEJO

STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA AFECTADO - CONTINENTE

% ∆STOCK DE CAPITAL DE VIVIENDA – CONTINENTEAFECTADO POR CONCEJO

DIFERENCIA ENTRE EL PRESENTE Y EL FUTURO

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

Identificación de las infraestructuras críticas según el Plan Nacional de Protección de Infraestructuras

Críticas

METODOLOGÍA

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

Escenario 3.- SLR=0.24 m Tr=100 (Horizonte 2050)

RIBADESELLA

COLUNGANALÓN

SAN PEDRO

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

Escenario 8.- SLR=0.65 m Tr=100 (Horizonte 2100)

CANDÁS

RIBADESELLA

AVILÉSCUEVA

ESCENARIOS

CLIMÁTICOS

INDUSTRIA

ALIMENTARIA

TRANSFORMADORES

ELÉCTRICOS

SUB-ESTACIONES

ELÉCTRICAS

INFRAESTRUCTURAS

DE

CARRETERAS

ESTACIONES

DE

FFCC

KM DE CARRETERA

CONVENCIONAL

KM DE LÍNEA

DE FFCC

E1 - - - 6 - 29.83 2.76

E2 - - - 6 - 35.29 3.00

INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

RELACIÓN DE ESCENARIOS CLIMÁTICOS E INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS AFECTADAS

E2 - - - 6 - 35.29 3.00

E3 - - - 9 - 41.10 3.27

E4 - - - 10 - 45.08 3.27

E5 - - - - - 1.86 -

E6 - 1 - 11 - 48.46 3.48

E7 - 1 - 14 - 58.24 22.31

E8 1 1 1 16 1 80.90 40.06

E9 1 1 1 17 1 85.31 46.59

DETERMINACIÓN DEL RIESGO

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL RIESGO

Riesgo moderado

Riesgo moderado-alto

Riesgo alto

RANGOS DE CADA VARIABLE SOCIOECONÓMICA REESCALADOS:

METODOLOGÍA

OBJETIVO: Mantener el riesgo actual

Riesgo bajo

Riesgo moderado

UMBRALES DEFINIDOS POR LOS VALORES MÁXIMOS ALCANZADOS EN ESCENARIO 1

RIESGO AGREGADO Y PONDERADO: Población (35%), Stocks decapital (35%) y VAB (30%)

DETERMINACIÓN DEL RIESGO

HORIZONTE 2050

CLIMA PRESENTE

INUNDACIÓN PERMANENTE

HORIZONTE 2100

HORIZONTE 2050

CLIMA PRESENTE

DETERMINACIÓN DEL RIESGO

HORIZONTE 2100

““““Estudio Regional de los Efectos del Cambio Climático en la Costa de América

Metodologia, ferramentas e bases de dados para a avaliação dos impactos das mundanças climáticas nas zonas costeiras

Cambio Climático en la Costa de América Latina y el Caribe (C3E)””””: EL PRINCIPIO

Iñigo J. Losada (losadai@unican.es)

Julio-2015