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Estimación de los daños causados por inundaciones a la infraestructura ferroviaria

Descripción

Los modelos para estimar las pérdidas por inundación en la infraestructura son raros y su fiabilidad rara vez se investiga, aunque las pérdidas de infraestructura podrían contribuir considerablemente a las pérdidas totales por inundación. En este artículo, se presenta un enfoque de modelado empírico para estimar los daños estructurales directos causados por inundaciones a la infraestructura ferroviaria y las pérdidas financieras asociadas. A través de una combinación de datos de eventos, es decir, daños fotodocumentados en el Ferrocarril del Norte de Baja Austria causados por la inundación del río March en 2006, y características simuladas de inundación, es decir, niveles de agua, velocidades de flujo y combinaciones de los mismos, se investigaron las correlaciones entre los parámetros físicos de impacto de inundación y los daños ocurridos en la vía ferroviaria y posteriormente se convirtieron en un modelo de daño. Después de calibrar la estimación de pérdidas utilizando los costos de reparación registrados de los Ferrocarriles Federales de Austria, el modelo se aplicó a tres escenarios sintéticos con períodos de retorno de 30, 100 y 300 años de inundación del río marzo. Por último, los resultados del modelo se comparan con los enfoques basados en curvas de profundidad para el sector de la infraestructura obtenidos del modelo de daño del Atlas del Rin y del modelo de escáner de daños. Los resultados de este estudio de caso indican un buen desempeño de nuestro enfoque modelo de dos etapas. Sin embargo, debido a la falta de datos independientes de eventos y daños, el modelo aún no pudo ser validado. La investigación futura sobre el riesgo natural debe centrarse en el desarrollo de procedimientos de documentación de eventos y daños para superar este importante obstáculo en la modelización de daños por inundación.

Informacion de referencia

Fuente:
Mejorar el proyecto

Publicado en Climate-ADAPT Nov 22 2022   -   Última modificación en Climate-ADAPT Nov 22 2022

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