# Modelo de vulnerabilidad costera

## Resumen

Ante la intensificación de las actividades humanas y el cambio climático, las comunidades costeras necesitan comprender mejor cómo las modificaciones del entorno biológico y físico (es decir, la eliminación directa e indirecta de los hábitats naturales para el desarrollo de la costa) pueden afectar a su exposición a la erosión y las inundaciones provocadas por las tormentas. El modelo de Vulnerabilidad Costera InVEST produce una estimación cualitativa de dicha exposición en términos de un índice de vulnerabilidad, que diferencia las áreas con una exposición relativamente alta o baja a la erosión e inundación durante las tormentas. Al asociar estos resultados con la información global sobre la población, el modelo puede mostrar las zonas a lo largo de una costa determinada en las que los seres humanos son más vulnerables a las olas de las tormentas y al oleaje. El modelo no tiene en cuenta los procesos costeros exclusivos de una región, ni predice los cambios a largo o corto plazo en la posición o configuración de la línea de costa.

Los inputs del modelo, que sirven como indicadores de varios procesos costeros complejos que influyen en la exposición a la erosión y la inundación, incluyen: una polilínea con atributos sobre la geomorfología costera local a lo largo de la línea de costa, polígonos que representan la ubicación de los hábitats naturales (como pastos marinas, algas, humedales, etc.), índices de cambio neto del nivel del mar (observados), un contorno de profundidad que puede utilizarse como indicador del nivel de oleaje (el contorno por defecto es el borde de la plataforma continental), un modelo digital de elevación (MDE) que representa la topografía de la zona costera, un archivo shapefile de puntos que contiene los valores de la velocidad del viento de las tormentas y la potencia de las olas observadas, y un ráster que representa la distribución de la población.

Los resultados pueden utilizarse para comprender mejor las contribuciones relativas de estas diferentes variables del modelo a la exposición costera y destacar los servicios de protección que ofrecen los hábitats naturales a las poblaciones costeras. Esta información puede ayudar en las partes interesadas en gestión costera, planificación, tenencia de la tierra y otras a identificar las regiones de mayor riesgo a los peligros costeros, lo que a su vez puede informar mejor sobre las estrategias de desarrollo y la concesión de permisos. Los resultados proporcionan una representación cualitativa de los riesgos costeros en lugar de cuantificar el retroceso de la línea de costa o los límites de inundación.

## Introducción

Las regiones costeras, sometidas constantemente a la acción de las olas del océano y de las tormentas, experimentan naturalmente la erosión y las inundaciones a diversas escalas temporales y espaciales. Sin embargo, la erosión y las inundaciones costeras suponen una amenaza para las poblaciones, las actividades y las infraestructuras humanas, especialmente en el contexto de un clima cambiante y del aumento de la población costera. Además, estos aumentos de la presión antropogénica pueden conducir a la pérdida y degradación de los ecosistemas costeros y de su capacidad para proporcionar protección a los seres humanos durante las tormentas. Por lo tanto, es importante entender el papel de varios factores biológicos y geofísicos en el aumento o la disminución de la amenaza de la erosión costera y las inundaciones con el fin de planificar mejor el desarrollo futuro. En particular, es importante saber cómo los hábitats naturales pueden mitigar las fuerzas responsables de la erosión costera y las inundaciones para que las acciones de gestión puedan preservar mejor los servicios de protección que proporcionan los ecosistemas costeros.

Varios modelos estiman la vulnerabilidad de las regiones costeras a la subida del nivel del mar, la erosión y las inundaciones a largo plazo, basándose en las características geofísicas (Gornitz et al. 1991, Hammar-Klose y Thieler 2001, Cooper y McLaughlin 1998). También existen métodos para estimar cualitativamente el papel relativo que desempeñan los hábitats naturales en la reducción del riesgo de erosión e inundación de determinadas zonas (WRI 2009, Bush et al. 2001). Sin embargo, son pocos los modelos que mapean la vulnerabilidad relativa de las zonas costeras a la erosión y a las inundaciones basándose tanto en las características geofísicas como en las del hábitat natural de una región. Nuestro objetivo es llenar ese vacío con el Modelo de Vulnerabilidad Costera.

El modelo produce un índice cualitativo de la exposición costera a la erosión y a las inundaciones, así como resúmenes de la densidad de población humana en la proximidad de la línea de costa. El modelo no valora directamente ningún servicio ecosistémico, sino que clasifica los lugares como de riesgo relativamente bajo, moderado o alto de erosión e inundación. Es relativamente sencillo de utilizar y rápido de ejecutar, y puede aplicarse en la mayoría de las regiones del mundo con datos que, en su mayoría, son relativamente fáciles de obtener.

Los resultados del modelo son conjuntos de datos geoespaciales, con una resolución espacial definida por el modelador, y pueden superponerse con otra información espacial para que quienes usan realicen los análisis que consideren oportunos. Al destacar el papel relativo del hábitat natural en la reducción de la exposición y mostrar las zonas en las que las poblaciones costeras están amenazadas, el modelo puede utilizarse para investigar cómo alguna acción de gestión o cambio de uso del suelo puede afectar a la exposición de las poblaciones humanas a la erosión y las inundaciones.

## El modelo

El Modelo de Vulnerabilidad Costera InVEST produce un rango de índice de exposición para cada punto a lo largo de la línea de costa en un intervalo especificado por quien usa. El índice de exposición representa la exposición relativa de los diferentes segmentos de la línea de costa a la erosión y a las inundaciones causadas por las tormentas dentro de la región de interés. El ráster de población costera muestra la distribución de la densidad de población humana dentro de la región costera de interés. El índice se construye utilizando hasta siete variables biogeofísicas. Estas variables representan las variaciones de las características biológicas y geomórficas naturales de la región, la tasa o la cantidad de aumento del nivel del mar, la batimetría y la topografía locales, y la fuerza relativa del viento y las olas asociadas a las tormentas. El modelo evalúa la exposición de cada segmento de la costa dentro del dominio de interés, en relación con todos los demás segmentos de la costa. Los resultados del modelo son potencialmente relevantes en una variedad de escalas y extensiones, dependiendo de la resolución de los datos de input. El modelo es adecuado para costas amplias, expuestas y uniformes y para costas complejas, heterogéneas y protegidas. Por último, el modelo también resume la densidad de población costera a la misma escala que el índice de exposición, lo que puede utilizarse para crear mapas que muestren la vulnerabilidad relativa de las poblaciones humanas a las tormentas costeras.

### Cómo funciona

El modelo calcula el índice de exposición y la densidad de población costera mediante una representación espacial de las siguientes variables biogeofísicas:

1. Relieve

2. Hábitats naturales (bióticos y abióticos)

3. Exposición al viento

4. Exposición al oleaje

5. Contorno de profundidad del potencial de marejadas

6. Geomorfología (opcional)

7. Cambio del nivel del mar (opcional)

The primary output of the model is a geospatial dataset (points) that are plotted at user-defined interval along the shoreline in the coastal region of interest. This point dataset includes a table with a number of indices and rankings of input variables (described below) and can be used to the create maps that fit the user’s needs. Below are details describing the model variables and how the outputs are created.

#### Índice de exposición

El modelo calcula el índice de exposición costera combinando los rangos de hasta siete variables biológicas y físicas en cada punto de la costa. Los rangos varían de muy baja exposición (rango=1) a muy alta exposición (rango=5), basándose en una mezcla de criterios definidos por usted y el modelo. Este sistema de clasificación se basa en los métodos propuestos por Gornitz et al. (1990) y Hammar-Klose y Thieler (2001).

Tabla 1 Ejemplo de tabla de clasificación
Rango | 1 (muy bajo) | 2 (bajo) | 3 (moderado) | 4 (alto) | 5 (muy alto)
--- | --- | --- | --- | --- | ---
Geomorfología | Rocosas; acantilados altos; fiordo; diques | Acantilado medio; costa indentada; mamparos y pequeños diques | Acantilado bajo; deriva glaciar; llanura aluvial; revestimientos; muros de escollera | Playa de cantos rodados; estuario; laguna; acantilado | Playa de barrera; playa de arena; llanura de lodo; delta
Relieve | Percentil 81 a 100 | Percentil 61 a 80 | Percentil 41 a 60 | Percentil 21 a 40 | Percentil 0 a 20
Hábitats naturales | Arrecife de coral; manglar; bosque costero | Duna alta; pantano | Duna baja | Pasto marino; kelp | Ningún hábitat
Cambio del nivel del mar | Percentil 0 a 20 | Percentil 21 a 40 | Percentil 41 a 60 | Percentil 61 a 80 | Percentil 81 a 100
Exposición a las olas | Percentil 0 a 20 | Percentil 21 a 40 | Percentil 41 a 60 | Percentil 61 a 80 | Percentil 81 a 100
Potencial de marejada | Percentil 0 a 20 | Percentil 21 a 40 | Percentil 41 a 60 | Percentil 61 a 80 | Percentil 81 a 100

El modelo calcula el índice de exposición \(EI\) para cada punto de la costa como la media geométrica de todos los rangos de las variables:

(13)\[EI = \left ({R_{Geomorphology} R_{Relief} R_{Habitats} R_{SLR} R_{WindExposure} R_{WaveExposure} R_{Surge}} \right )^{1/7}\]

o de modo más general:

(14)\[EI = \left (\prod_{i=1}^{n}R_i \right )^{1/n}\]

donde \(R_i\) representa la clasificación de la variable biogeofísica \(i^{th}\) para calcular \(EI\).

Además, proporcionamos una tabla con todos los resultados intermedios calculados por el modelo para que se pueda, por ejemplo, calcular un \(EI\) utilizando un subconjunto diferente de variables \(R\), o incluso una ecuación diferente.

En el resto de esta sección, describimos primero cómo se definen el área de interés y los puntos de la línea de costa, y luego proporcionamos una descripción más detallada de las variables presentadas en Ejemplo de tabla de clasificación.

#### Puntos de la costa y zona de interés

Se puede modelizar la exposición costera a cualquier escala y para cualquier costa del globo dentro de las latitudes -65 grados sur y 77 grados norte (véase Exposición a los vientos para más detalles sobre esta limitación). El modelo requiere un vector de polígonos que represente las masas de tierra dentro del área de interés. A partir de esta masa de tierra, el modelo traza puntos a lo largo de la línea de costa a un intervalo de distancia especificado por usted como la resolución del modelo. Para todas las variables descritas en las secciones siguientes, el modelo asigna un valor a cada punto de la costa. El tiempo de ejecución del modelo depende en gran medida del nivel de detalle del polígono de la masa terrestre, que junto con la resolución del modelo, influye en el número de puntos totales de la costa.

Los puntos de la costa se trazarán a lo largo de todos los segmentos de línea del polígono de la masa terrestre que estén dentro del polígono del área de interés. Se pueden excluir de ser necesario las pequeñas áreas deshabitadas de la costa donde no tiene sentido evaluar la exposición a los peligros costeros. Dichas características seguirán estando presentes para los procesos que evalúan la exposición al viento y a las olas en los otros puntos de la costa.

#### Geomorfología

Los acantilados rocosos son menos propensos a la erosión y a las inundaciones que los farallones, las playas o los deltas. Por consiguiente, se ha adoptado un esquema de clasificación relativa de la exposición basado en la geomorfología similar al propuesto por Hammar-Klose y Thieler (2001). En Apéndice 1: definiciones geomorfológicas se incluye una definición de los términos utilizados en esta clasificación, que se aplica principalmente al continente norteamericano.

El input de Geomorfología debe ser un vector polilineal con segmentos que categorizan – en un campo de atributos llamado “RANGO” – la geomorfología de la línea de costa basándose en el esquema presentado en Ejemplo de tabla de clasificación. El modelo une los rangos de geomorfología a los puntos de la costa buscando alrededor de cada punto con un radio de la mitad de la resolución del modelo y luego tomando la media de todos los rangos encontrados en la búsqueda. Si no se encuentran segmentos geomorfológicos en la búsqueda, se asigna al punto el rango elegido para el valor de relleno geomorfológico. En este caso, los puntos de la costa que recibieron el valor de relleno de geomorfología se guardan en un archivo resultante intermedio (intermediate/geomorphology/shore_points_missing_geomorphology.gpkg) para mayor comodidad. La falta de muchos puntos podría explicarse por la inexactitud espacial de la geomorfología o de los polígonos de la masa terrestre. La edición de la geometría de uno o de ambos en el SIG podría ayudar a resolverlo.

Si su fuente de datos geomorfológicos tiene más categorías que las presentadas en Ejemplo de tabla de clasificación, se deja a su discreción reclasificar sus datos para que coincidan con el sistema de clasificación proporcionado, como se explica en la sección Necesidades de datos, y en Apéndice 2: Fuentes de datos.

Se recomienda incluir las estructuras duras paralelas a la costa (diques, muros de contención, etc.) en esta clasificación y aplicar un rango de bajo a moderado (1-3), dependiendo de sus características. Por ejemplo, a un gran dique de hormigón se le debería asignar un rango 1, ya que suelen estar diseñados para evitar inundaciones durante las tormentas y para soportar daños o fallos durante las tormentas más potentes. Se recomienda asignar a los revestimientos bajos o a los muros de escollera un rango de 3, ya que no evitan las inundaciones y pueden fallar durante eventos extremos.

La clasificación presentada en la tabla anterior es solo una sugerencia. Usted debe modificar la clasificación de los distintos tipos de costa según lo considere oportuno, basándose en la investigación y los conocimientos locales, y siguiendo las indicaciones presentadas en la sección Necesidades de datos.

#### Relieve

Los lugares que se encuentran, por término medio, a mayor altura sobre el nivel medio del mar (MSNM) corren un menor riesgo de ser inundados que las zonas situadas a menor altura. El relieve se define en el modelo como la elevación media de la zona terrestre costera que se encuentra dentro de un radio de promedio de elevación definido por usted alrededor de cada punto de la costa. Para esta variable, el modelo requiere un Modelo Digital de Elevación (MDE) que cubra el área de interés y se extienda más allá del ADI en al menos la distancia del radio de promedio de elevación.

Si no hay píxeles MDE válidos dentro del radio de búsqueda de un punto de la costa, ese punto no recibirá un rango de relieve y no se calculará el Índice de Exposición final en ese punto, ya que falta una variable clave (R_relief) de la ecuación (13). Estos valores que faltan serán evidentes en los archivos resultantes coastal_exposure.csv y intermediate_exposure.csv. Si faltan muchos valores, es deseable aumentar el radio de promediación de la elevación o confirmar que los inputs del MDE y de los polígonos de la masa terrestre están bien alineados entre sí.

#### Hábitats naturales

Los hábitats naturales (marismas, praderas marinas, manglares, dunas costeras u otros) desempeñan un papel vital en la disminución de los impactos de los peligros costeros que pueden erosionar las costas y perjudicar a las comunidades costeras. Por ejemplo, las grandes olas rompen en los arrecifes de coral antes de llegar a la costa, los manglares y los bosques costeros reducen drásticamente la altura de las olas en aguas poco profundas y disminuyen la fuerza de las corrientes generadas por las olas y el viento, los pastos marinos y las marismas estabilizan los sedimentos y favorecen la acumulación de lechos cercanos a la costa, además de disipar la energía de las olas. Por otro lado, las playas con pocos o ningún hábitat biológico o las dunas de arena ofrecen poca protección contra la erosión y las inundaciones.

Para calcular el rango de exposición del hábitat natural de un punto de la costa, el modelo determina si una determinada clase de hábitat natural (Ejemplo de tabla de clasificación) se encuentra dentro de un radio de búsqueda definido por usted desde el punto (la Sección 2 y Apéndice 2: Fuentes de datos tiene una descripción de cómo el modelo procesa las capas de inputs de hábitat natural). Cuando se han identificado todos los hábitats \(N\) próximos a ese punto, el modelo crea una matriz R que contiene todos los rangos \(R_{k}, 1 \le k \le N\), asociados a estos hábitats, tal como se define en Ejemplo de tabla de clasificación. Utilizando esos valores de rango, el modelo calcula un rango de exposición final de Hábitat natural para ese punto con la siguiente fórmula:

(15)\[R_{Hab} = 4.8-0.5 \sqrt{ ( 1.5 \max_{k=1}^N (5-R_k) )^2 + \sum_{k=1}^N (5-R_k)^2 - (\max_{k=1}^N (5-R_k) )^2}\]

donde el hábitat que tiene el rango más bajo se pondera 1,5 veces más que todos los demás hábitats que están presentes cerca de un segmento. Esta formulación nos permite maximizar la contabilización de los servicios de protección proporcionados por todos los hábitats naturales que tienen frente a un segmento de costa. En otras palabras, garantiza que los segmentos que tienen frente o un solo tipo de hábitat (por ejemplo, una duna alta) están más expuestos que los segmentos con más de un hábitat (por ejemplo, arrecifes de coral y una duna alta). Véase Apéndice 2: Fuentes de datos para una relación detallada de todos los posibles valores de rango final que pueden obtenerse con la ecuación (15).

Para incluir esta variable en el cálculo del índice de exposición, el modelo requiere capas cartográficas (ráster o vectoriales) que representen cada tipo de hábitat natural, el rango o nivel de protección que ofrece el hábitat y una distancia de protección, más allá de la cual el hábitat no protege la línea de costa. Todos estos parámetros se especifican en la Tabla de Hábitats (CSV) (véase la sección Tabla de Hábitats en Necesidades de datos).

La clasificación propuesta en Ejemplo de tabla de clasificación se basa en que los hábitats fijos y rígidos que penetran en la columna de agua (por ejemplo, arrecifes de coral, manglares) y las dunas de arena son los más eficaces para proteger a las comunidades costeras. Los hábitats flexibles y estacionales, como los prados marinos, reducen los flujos cuando pueden soportar su fuerza y favorecen la acumulación de sedimentos. Por lo tanto, estos hábitats reciben una clasificación inferior a la de los hábitats fijos. Se deja a su discreción la separación de las dunas en categorías altas y bajas. Sin embargo, se sugiere que, dado que los huracanes de categoría 4 pueden crear una altura de marea de 5 m, 5 m es un valor de corte apropiado para separar las dunas altas (>5 m) de las bajas (<5 m). Si usted tiene conocimientos locales sobre los hábitats y las elevaciones de las dunas que proporcionan una mejor protección en su área de interés, debería ajustar los valores en Ejemplo de tabla de clasificación consecuentemente.

#### Exposición a los vientos

Los vientos fuertes pueden generar marejadas y/u olas potentes si soplan sobre una zona durante un periodo de tiempo suficientemente largo. La variable de exposición al viento es un resultado que clasifica los segmentos de la costa en función de su exposición relativa a los vientos fuertes. Calculamos esta variable como el Índice de Exposición Relativa (IER) definido en Keddy (1982). Este índice se calcula tomando el 10% de las velocidades de viento más elevadas de un largo registro de velocidades de viento medidas, dividiendo la rosa de los vientos (o la brújula de 360 grados) en 16 sectores equiangulares y combinando las características del viento y de la influencia en estos sectores como:

(16)\[REI = { {\sum^{16}_{n=1}} {U_n P_n F_n} }\]

donde:

- \(U_n\) es la velocidad media del viento, en metros por segundo, del 10% de las mayores velocidades del viento en el sector equiangular \(n^{th}\)

- \(P_n\) es el porcentaje de todas las velocidades del viento en el registro de interés que soplan en la dirección del sector \(n^{th}\)

- \(F_n\) es la distancia de alcance (distancia sobre la que sopla el viento sobre el agua), en metros, en el sector \(n^{th}\)

Para estimar la distancia de alcance para un punto de la costa dado, el modelo lanza rayos hacia fuera en 16 direcciones y mide la longitud máxima de un rayo antes de que se cruce con una masa de tierra. El parámetro distancia máxima de alcance se utiliza para evitar el lanzamiento de rayos a través de todo el océano.

Nota

Los datos sobre la velocidad y la dirección del viento, que también se utilizan para calcular la variable Exposición al oleaje, proceden del conjunto de datos Wave Watch III y se proporcionan en los datos de muestra que vienen con la instalación de InVEST. La cobertura espacial de este conjunto de datos es lo que limita el modelo de Vulnerabilidad Costera a aplicaciones dentro de las latitudes -65 grados sur y 77 grados norte. Sin embargo, es posible que quien usa sustituya sus propios datos de velocidad y dirección del viento, en lugar de basarse en el conjunto de datos de Wave Watch III. Tenga en cuenta que, en este modelo, la dirección del viento es la dirección desde la que sopla el viento, y no hacia ella. Si usted proporciona sus propios datos, debe asegurarse de que los datos coinciden con esta convención antes de aplicarlos a este modelo. Consulte también Apéndice 2: Fuentes de datos para conocer los requisitos de formato de los datos si desea suministrar su propio conjunto de datos.

#### Exposición a las olas

La exposición relativa de un tramo de costa a las olas de tormenta es un indicador cualitativo del potencial de erosión de la costa. Un tramo de costa determinado suele estar expuesto a las olas oceánicas o a las olas generadas localmente por el viento. Además, para una altura de ola determinada, las olas que tienen un periodo más largo tienen más fuerza que las olas más cortas. Las costas expuestas al mar abierto suelen estar más expuestas a las olas que las regiones protegidas porque los vientos que soplan a gran distancia generan olas más grandes. Además, las regiones expuestas experimentan los efectos de las olas de larga duración, o marejadas, generadas por tormentas lejanas.

El modelo estima la exposición relativa de un punto de la costa a las olas \(E_w\) asignándole el máximo de la potencia media ponderada de las olas oceánicas, \(E_w^o\) y las olas generadas localmente por el viento, \(E_w^l\):

(17)\[E_w=\max(E_w^o,E_w^l)\]

Para las olas oceánicas, la potencia media ponderada se calcula como:

(18)\[E_w^o=\sum_{k=1}^{16}H[F_k]P_k^o O_k^o\]

donde \(H[F_k]\) es una función de paso de Heaviside para todos los 16 sectores equiangulares de viento k. Es cero si el alcance (fetch) en esa dirección es menor que distancia de alcance máxima, y 1 si el alcance es igual a distancia de alcance máxima:

(19)\[\begin{split}H[F_k]=\begin{cases} 0 & \text{ if } F_k < max fetch distance \\ 1 & \text{ if } F_k = max fetch distance \end{cases}\end{split}\]

En otras palabras, esta función solo acumula la exposición a las olas oceánicas en un punto de la costa para los sectores en los que la distancia de alcance es igual a la distancia de alcance máxima. Por ejemplo, si un punto está resguardado en una bahía y ninguno de los rayos de alcance (descritos anteriormente en Exposición al viento) alcanza la distancia de alcance máxima, entonces \(E_w^o\) seguirá siendo 0. Además, \(P_k^o O_k^o\) es la media del 10% de los valores más altos de la potencia de las olas (\(P_k^o\)) que se observaron en la dirección del sector angular k, ponderados por el porcentaje de tiempo (\(O_k^o\)) en que esas olas se observaron en ese sector. Para todas las ondas en cada sector angular, la potencia de la onda se calcula como:

(20)\[P = \frac{1}{2} H^2 T\]

donde \(P [kW/m]\) es la potencia de onda de una ola observada con una altura \(H [m]\) y un periodo \(T [s]\).

Para las ondas generadas localmente por el viento, \(E_w^l\) se calcula como:

(21)\[E_w^l=\sum_{k=1}^{16} H[F_k] P_k^l O_k^l\]

donde \(H[F_k]\) es lo contrario de la definición en (19), lo que significa que \(E_w^l\) solo se acumulará a lo largo de los rayos que no alcancen la distancia de alcance máxima.

\(E_w^l\) es la suma sobre los 16 sectores de viento de la potencia de las olas generada por la media de los valores más altos del 10% de la velocidad del viento \(P_k^l\) que se propagan en la dirección k, ponderada por el porcentaje de ocurrencia \(O_k^l\) de estos vientos fuertes en ese sector.

La potencia de las olas generadas localmente por el viento se estima con la ecuación (20). La altura y el periodo de las olas generadas localmente por el viento se calculan como:

(22)\[\begin{split}\left\{\begin{matrix} H=\widetilde{H}_\infty \left[\tanh \left(0.343\widetilde{d}^{1.14} \right ) \tanh \left( \frac{4.41 \cdot 10^{-4}\widetilde{F}^{0.79}}{\tanh (0.343 \widetilde{d}^{1.14})} \right )\right ]^{0.572}\\ \displaystyle \\ T=\widetilde{T}_\infty \left[\tanh \left(0.1\widetilde{d}^{2.01} \right ) \tanh \left( \frac{2.77 \cdot 10^{-7}\widetilde{F}^{1.45}}{\tanh (0.1 \widetilde{d}^{2.01})} \right )\right ]^{0.187} \end{matrix}\right.\end{split}\]

donde la altura y el periodo de la ola adimensional \(widetilde{H}_\infty\) y \(widetilde{T}_infty\) son una función de la media de los valores más altos del 10% de la velocidad del viento \(U [m/s]\) que se observaron en un sector concreto: \(widetilde{H}_infty=0,24U^2/g\), y \(widetilde{T}_infty=7. 69U/g\), y donde el alcance y la profundidad adimensional, \(widetilde{F}_\infty\) y \(widetilde{d}_infty\), son una función de la distancia de alcance en ese sector : math:F [m] y la profundidad media del agua en la región de interés \(d [m]\): \(widetilde{F}_\infty=gF/U^2\), y \(widetilde{d}_\infty = gd/U^2\). \(g [m/s^2]\) es la aceleración de la gravedad.

Esta expresión de la altura y el periodo de las olas supone unas condiciones limitadas por el alcance, es decir, la duración durante la cual la velocidad del viento, \(U\), sopla de forma constante en la dirección del alcance, \(F\) (USACE, 2002; Parte II Cap 2). Por lo tanto, los resultados del modelo podrían sobrestimar las características de las olas generadas por el viento en un lugar.

Como parte del paquete de descarga de InVEST, se proporciona un shapefile con datos de viento y oleaje por defecto compilados a partir de 8 años de resultados de reanálisis del modelo WAVEWATCH III (WW3, Tolman (2009)). Como se ha comentado en el apartado anterior, para cada uno de los 16 sectores de viento equiangular se ha calculado la media del 10% más alto de la velocidad del viento, la altura de las olas y la potencia de las olas. Si se desea utilizar otra fuente de datos, recomendamos las mismas estadísticas de viento y oleaje (media del 10% más alto para la velocidad del viento, la altura de las olas y la potencia de las olas), pero también se pueden utilizar otras estadísticas. Sin embargo, estos datos deben estar contenidos en un shapefile de puntos con la misma tabla de atributos que los datos WW3 proporcionados.

La profundidad media del agua a lo largo de un rayo de alcance se determina extrayendo los valores de profundidad de un ráster de batimetría proporcionado por usted. El modelo interpola los puntos a lo largo del rayo de búsqueda a intervalos iguales a la anchura del píxel del ráster de batimetría, y los valores del ráster se extraen en cada punto. Los valores positivos y los valores nodales se ignoran antes de calcular la profundidad media.

En el caso de que no se encuentren valores batimétricos válidos en ningún punto a lo largo del rayo, el modelo busca en una ventana cada vez más grande alrededor del último punto hasta encontrar un valor batimétrico válido. De este modo, se tienen en cuenta las discrepancias espaciales entre el vector de input de la masa terrestre, sobre el que se crean los puntos de la costa, y el ráster de input de la batimetría.

#### Potencial de marejada

La elevación de la marejada de tormenta es una función de la velocidad y la dirección del viento, pero también de la cantidad de tiempo que el viento sopla sobre zonas relativamente poco profundas. En general, cuanto mayor sea la distancia entre la línea de costa y el borde de la plataforma continental en una zona dada durante una tormenta determinada, mayor será la marejada . El modelo estima la exposición relativa a las marejadas de tempestad calculando la distancia desde el punto de la costa hasta el borde de la plataforma continental (o hasta otro contorno batimétrico especificado por usted). Para los huracanes en el Golfo de México, una mejor aproximación al potencial de marejada que la distancia al contorno de la plataforma continental podría ser la distancia entre la línea de costa y el contorno de profundidad de 30 metros (Irish y Resio 2010).

El modelo asigna una distancia a todos los puntos de la costa, incluso a los que parecen estar protegidos de la marejada porque se encuentran muy adentro, protegidos por una masa de tierra importante o en un lado de una isla que no está expuesto al océano abierto.

#### Cambio del nivel del mar

Si la región de interés es lo suficientemente grande, algunas partes de la costa pueden estar expuestas a una mayor o menor subida del nivel del mar (ENM), tanto en términos de la tasa de subida o bajada como de la cantidad neta de subida o bajada que se ha observado a lo largo del tiempo y/o que se espera en el futuro. La variación espacial de la SLR es un parámetro opcional en el modelo de Vulnerabilidad Costera.

Para incluir esta variable en el cálculo del índice de exposición, el modelo toma un vector de puntos con un campo de atributos que contiene una métrica relevante de ENM (tasa, aumento neto o cualquier otra variable que pueda ser relevante para la inundación de la costa). Los valores de ENM se unen a los puntos de la costa tomando una media ponderada de los valores en los dos puntos de ENM más cercanos, para cada punto de la costa. Las ponderaciones son las distancias invertidas desde el punto de la costa hasta el punto ENM.

#### Población

Cuando se estima la exposición de las costas a la erosión y a las inundaciones debidas a las tormentas, es importante tener en cuenta la población humana que estará sujeta a esos peligros costeros. Basándose en un ráster de población de input, el modelo de Vulnerabilidad Costera informa de la densidad media de población (personas por kilómetro cuadrado) en un radio definido por usted alrededor de cada punto de la costa. Específicamente, el modelo toma el promedio de todos los píxeles de población sin datos dentro del radio y lo divide por el área (en kilómetros cuadrados) de un píxel de población.

El ráster de población de input puede contener cualquier métrica demográfica relevante de interés, no estrictamente la población total. Por ejemplo, puede ser importante resumir la densidad de población de solo una parte vulnerable de la población, como personas de la tercera edad e infantes.

## Limitaciones y simplificaciones

Más allá de las limitaciones técnicas, el índice de exposición también tiene limitaciones teóricas. Una de las principales limitaciones es que las interacciones dinámicas de los complejos procesos costeros que ocurren en una región se simplifican excesivamente en la media geométrica de siete variables y categorías de exposición. No se modelizan las marejadas o el campo de olas en las regiones cercanas a la costa. Más importantemente, el modelo no tiene en cuenta la cantidad y la calidad de los hábitats, y no cuantifica el papel de los hábitats en la reducción de los riesgos costeros. Además, el modelo no tiene en cuenta ningún proceso hidrodinámico o de transporte de sedimentos: se ha asumido que las regiones que pertenecen a la misma clase de exposición geomórfica amplia se comportan de forma similar. Además, la puntuación de la exposición es la misma en toda la región de interés; el modelo no tiene en cuenta ninguna interacción entre las diferentes variables en Ejemplo de tabla de clasificación. Por ejemplo, la exposición relativa al oleaje y al viento tendrá el mismo peso tanto si el lugar considerado es una playa de arena como un acantilado rocoso. Además, cuando se calcula el índice de exposición final, se sigue considerando el efecto de los hábitats biogénicos frente a las regiones que tienen una clasificación geomórfica baja. En otras palabras, asumimos que los hábitats naturales proporcionan protección a las regiones que están protegidas contra la erosión independientemente de su clasificación geomorfológica (como los acantilados rocosos). Esta limitación desinfla artificialmente la vulnerabilidad relativa de estas regiones, e infla la vulnerabilidad relativa de las regiones que tienen un índice geomórfico alto.

El otro tipo de limitaciones del modelo está relacionado con el cálculo de la exposición al viento y a las olas. Dado que nuestra intención es proporcionar datos por defecto a personas de la mayoría de las regiones del mundo, hemos tenido que simplificar el tipo de datos necesarios para calcular la exposición al viento y a las olas. Por ejemplo, en la base de datos de vientos WW3 que proporcionamos, calculamos las velocidades de los vientos por encima del valor del percentil 90, en lugar de utilizar la serie temporal completa de velocidades de los vientos. Por lo tanto, no representamos de manera completa los impactos de los eventos extremos. Además, estimamos la exposición al oleaje oceánico asignando a un segmento costero una media ponderada de las estadísticas de oleaje de los tres puntos de cuadrícula WW3 más cercanos. Este enfoque no tiene en cuenta cualquier proceso 2D que pueda suceder en las regiones cercanas a la costa y que puedan cambiar la exposición de una región.

Por consiguiente, los resultados del modelo no pueden utilizarse para cuantificar la exposición a la erosión y a las inundaciones de un lugar costero específico; el modelo produce resultados cualitativos y está diseñado para ser utilizado a una escala relativamente grande. Y lo que es más importante, el modelo no predice la respuesta de una región a tormentas específicas o al campo de olas y no tiene en cuenta las vías de transporte de sedimentos a gran escala que puedan existir en una región de interés.

## Necesidades de datos

El tiempo de ejecución de este modelo depende en gran medida del número de puntos de costa que se creen y del nivel de detalle del polígono Masa de Tierra. El número de puntos de costa creados depende de la extensión del ADI y de la resolución del modelo. Generalmente, es aconsejable empezar a modelar con una masa de tierra simple, una resolución de modelo grande, y/o un ADI pequeña para tener tiempos de ejecución rápidos y detectar otros errores prontamente. A continuación, ajuste estos parámetros según sea necesario.

- workspace (directorio, requerido): The folder where all the model’s output files will be written. If this folder does not exist, it will be created. If data already exists in the folder, it will be overwritten.

- area of interest (vector, polygon/multipolygon, requerido): Mapa de la región sobre la que se ejecuta el modelo.

  > Nota

  > Further guidance on creating an AOI: El ADI ordena al modelo para que trace puntos de costa en toda la masa terrestre dentro de este polígono ADI. Al dibujar el polígono ADI, asegúrese de excluir cualquier parte de la masa terrestre que no deba ser analizada.

  > Al preparar otros datos de input, no se recomienda recortar los conjuntos de datos del SIG hasta el límite exacto del ADI. Muchas de las funciones del modelo requieren buscar la presencia de capas a ciertas distancias alrededor de la línea de costa, y eso requiere tener una cobertura de datos que se extienda más allá del ADI. El modelo manejará adecuadamente todos los recortes y proyecciones de conjuntos de datos más grandes según sea necesario. El modelo utiliza la proyección del ADI para transformar la proyección de otros datos de input según sea necesario.

- resolución del modelo (número, unidades: m, requerido): Intervalo en el que se espacian los puntos de la orilla a lo largo de la línea de costa.

  Un valor más alto producirá menos puntos de costa pero un tiempo de cálculo más rápido.

- masas de tierra (vector, polygon/multipolygon, requerido): Mapa de todas las masas de tierra en y alrededor de la región de interés. No se recomienda recortar esta masa de tierra al polígono ADI porque algunas funciones en el modelo requieren la búsqueda de masas de tierra alrededor de los puntos de la costa hasta la distancia definida en la distancia máxima de búsqueda, que probablemente se extiende más allá del polígono AOI.

  Se proporciona un shapefile de polígonos de masa terrestre global por defecto (Wessel y Smith, 1996), pero otras capas pueden ser sustituidas.

- WaveWatchIII (vector, point, requerido): Mapa de datos cuadriculados de viento y oleaje que representan las condiciones de las tormentas. Este conjunto de datos globales se proporciona con los datos de muestra de InVEST. Hay 80 columnas necesarias; cada uno de los 5 tipos se repite para cada decimosexto sector de la brújula de 360°: [0,22,45,67,90,112,135,157,180,202,225,247,270,292,315,337]. Por ejemplo REI_PCT0, V10PCT_90.

  Estas variables se utilizan para calcular la clasificación de la exposición al viento y al oleaje de cada segmento de la costa (véase Exposición a los vientos y Exposición a las olas) (Ejemplo de tabla de clasificación). Si desea crear este archivo a partir de sus propios datos, se proporcionan instrucciones en Apéndice 2: Fuentes de datos.

- distancia máxima de alcance (número, unidades: m, requerido):

    The maximum fetch distance parameter can be used to control which shore points are exposed to open ocean waves. The value is the maximum distance in meters to extend rays from shore points. Points with rays equal to this distance accumulate ocean-driven wave energy along those rays. Local-wind-driven wave energy is accumulated along all rays.

  Se utiliza para determinar el grado de exposición de los puntos costeros a las olas oceánicas o a las olas locales impulsadas por el viento (véase Exposición a los vientos para más detalles). Un punto costero solo está expuesto a la energía de las olas oceánicas si, en alguna dirección alrededor del punto, no se cruza ninguna masa terrestre al lanzar un rayo de la longitud de esta distancia máxima de alcance.

- Batimetría (ráster, unidades: m, requerido): Mapa de batimetría (profundidad del océano). Los valores de la batimetría deben ser negativos, y cualquier valor positivo será ignorado. Debe abarcar la zona que se extiende más allá del ADI hasta la distancia máxima de alcance.

  Se utiliza para encontrar la profundidad media del agua necesaria para el cálculo de la altura y el periodo de las olas ((22)).

- modelo digital de elevación (ráster, requerido): Mapa de elevación sobre el nivel del mar en tierra. Debe cubrir el área que se extiende más allá del ADI por lo menos el radio de promedio de elevación. La elevación puede medirse en cualquier unidad.

  Se utiliza para calcular la clasificación del relieve de cada segmento de la costa (Ejemplo de tabla de clasificación). Cualquier valor negativo en este input se establece en 0 antes de calcular la elevación media alrededor de un punto de la costa.

- radio de promedio de elevación (número, unidades: m, requerido): Un radio alrededor de cada punto de la costa dentro del cual se promedian los valores de elevación en el ráster MDE.

- contorno de la plataforma continental (vector, linestring/multilinestring, requerido): Mapa de los bordes de la plataforma continental u otro contorno batimétrico localmente relevante.

  Debe estar a menos de 1500 km de la costa en la zona de interés.

- tabla de hábitats (CSV, requerido): Tabla que especifica los datos y parámetros espaciales del hábitat.

  > Columnas:

  > - id (texto, requerido): Nombre único para el hábitat. No se permiten espacios.

  > - path (ráster or vector, requerido): Mapa de la(s) zona(s) donde está presente el hábitat. Si se trata de un raster, la presencia del hábitat puede representarse con cualquier valor y la ausencia del hábitat puede representarse con valores 0 y nodata.

  >   En el ejemplo siguiente, los archivos enumerados en la columna de la ruta se encuentran en la misma carpeta que este archivo CSV de la Tabla de Hábitats. Las rutas pueden ser absolutas o relativas a este archivo CSV.

  > - rank (entero, requerido): Relative amount of coastline protection this habitat provides, from 1 (very high protection) to 5 (no protection).

  > - protection distance (m) (número, unidades: m, requerido): La distancia más allá de la cual este hábitat no proporcionará ninguna protección a la línea de costa.

  >   Más información sobre cómo rellenar esta tabla en Apéndice 2: Fuentes de datos.

  > id | path | rank | protection distance (m)
  > --- | --- | --- | ---
  > Coral | Coral.shp | 1 | 2000
  > Coastal_Forest | CoastalForest.shp | 3 | 1000
  > Seagrass | seagrass.tif | 4 | 500
  > Mangrove | Mangrove.shp | 1 | 2000

- geomorfología (vector, linestring/multilinestring, opcional): Mapa de la exposición relativa de cada segmento de costa.

  Se utiliza para asignar la clasificación geomorfológica de cada punto de la costa (Ejemplo de tabla de clasificación). Se ofrece más información sobre cómo rellenar esta tabla en Apéndice 2: Fuentes de datos.

  Campos:

  - rank (opción, requerido): Exposición relativa del segmento de costa.

    > Values must be one of the following text strings:

    > - »1»: very low exposure

    > - »2»: low exposure

    > - »3»: moderate exposure

    > - »4»: high exposure

    > - »5»: very high exposure

- valor de relleno geomorfológico (opción, condicionalmente requerido): Rango de exposición para asignar a cualquier punto de la costa que no esté cerca de ningún segmento en el vector geomorfológico. Es necesario si se proporciona un vector geomorfológico.

  > Values must be one of the following text strings:

  > - »1: very low exposure»

  > - »2: low exposure»

  > - »3: moderate exposure»

  > - »4: high exposure»

  > - »5: very high exposure»

  Esto es útil si el tipo de geomorfología solo se ha mapeado para una parte de la línea de costa en el ADI.

- población humana (ráster, unidades: people, opcional): Mapa de la población humana total en cada píxel.

  Se utiliza para calcular la densidad de población en la proximidad de cada punto de la costa. Se proporciona un archivo ráster de población global por defecto, pero puede sustituirse con otras capas ráster de población.

- radio de búsqueda de la población (número, unidades: m, condicionalmente requerido): El radio alrededor de cada punto de la costa dentro del cual se calcula la densidad media de población. Es necesario si se proporciona un mapa de población humana.

- aumento del nivel del mar (vector, point, opcional): Mapa de las tasas o cantidades de aumento del nivel del mar. Puede ser cualquier métrica de aumento del nivel del mar de interés, como la tasa o el aumento/descenso neto.

- campo de aumento del nivel del mar (opción, condicionalmente requerido): Nombre del campo del vector de aumento del nivel del mar que contiene la métrica de aumento del nivel del mar de interés. Es obligatorio si se proporciona un vector de aumento del nivel del mar.

## Interpretación de los resultados

### Resultados finales

- InVEST-coastal-vulnerability-log-….txt

  - Este es el archivo de registro producido durante cada ejecución de InVEST. Detalla los parámetros de input que se utilizaron para la ejecución y registra todos los errores que puedan haber ocurrido. Si publica una pregunta sobre la ejecución de un modelo en community.naturalcapitalalliance.org, asegúrese de adjuntar este archivo de registro a su mensaje.

- coastal_vulnerability_report.html: A summary of a model run, including visualizations of key outputs, tables of calculated results, and information about model inputs. The report can be accessed in the Workbench or opened with any web browser. For an example, see the Sample Coastal Vulnerability Report, generated by running the Coastal Vulnerability model with the Coastal Vulnerability sample data.

- coastal_exposure.gpkg

  - Este archivo de vectores de puntos contiene los resultados finales del modelo. Los puntos se crean basándose en la resolución de input del modelo, la masa de tierra y el ADI. Las columnas de esta tabla son las siguientes:

    - exposición - es el índice de exposición final (EI en Índice de exposición)

    - R_ - todas las demás variables de Índice de exposición son columnas en esta tabla con el prefijo R_. Son las versiones clasificadas (1 - 5) de estas variables. Los productos intermedios de estas variables, antes de que los valores se clasifiquen en los rangos 1 - 5, se pueden encontrar en la carpeta intermediate. Véase a continuación.

    - exposición_no_habitats - se trata del mismo índice de exposición que en exposición, excepto que se calcula como si R_hab fuera siempre 5. En otras palabras, es la exposición costera si no hubiese hábitats protectores cerca de ese punto.

    - función_de_hábitat - la diferencia entre exposición_no_hábitats y exposición.

    - población - (personas por kilómetro cuadrado) si se utilizó un ráster de input de población humana, es la densidad media de población alrededor de cada punto.

- coastal_exposure.csv

  - Esta es una copia idéntica de la tabla de atributos de coastal_exposure.gpkg proporcionada en formato csv para mayor comodidad. Si desea modificar o añadir a las columnas de esta tabla con el fin de calcular los índices de exposición para los escenarios personalizados.

### Resultados intermedios

- intermediate_exposure.gpkg

  - Este vector de puntos contiene los mismos puntos de costa que en coastal_exposure.gpkg, pero la tabla de atributos contiene los valores intermedios de las variables antes de que estos valores fueran clasificados en los rangos 1 - 5. Esto es útil principalmente para depurar valores inesperados en los resultados finales. Las variables incluyen: viento, ola, marejada, relieve.

- habitats/habitat_protection.csv

  - Este archivo CSV dentro de la subcarpeta intermediate/habitats contiene los resultados del procesamiento de la capa de hábitat. Cada fila representa un punto de la costa (la columna shore_id puede utilizarse para enlazar esta tabla con otros resultados tabulares). Cada hábitat tiene una columna. Un valor de 5 indica que el hábitat no se encontró dentro de la distancia de protección del punto de costa. Un valor inferior a 5 significa que el hábitat estaba presente en el proximidad del punto de la costa, y el valor es el rango definido en la input Tabla de hábitats. La columna R_hab es el resultado de la ecuación (15).

- wind_wave/fetch_rays.gpkg

  - Este vector de líneas representa los rayos que fueron lanzados en 16 direcciones alrededor de cada punto de la costa (ver Exposición a los vientos). La visualización de estos rayos puede ser útil para entender el proceso que hay detrás de los cálculos de exposición al viento y a las olas, y para seleccionar una Distancia máxima de alcance adecuada.

- wind_wave/wave_energies.gpkg

  - Este vector de puntos contiene todos los puntos de la costa. Los atributos incluyen algunos de los valores intermedios en los cálculos de exposición a las olas (véase Exposición a las olas).

    - E_ocean : from equation (18)

    - E_local : from equation (21)

    - Eo_El_diff : E_ocean - E_local

    - max_E_type : «océano» o «local»: Una etiqueta que indica si E_ocean o E_local tiene el valor mayor.

    - maxH_local : el máximo de las alturas de olas a través de los 16 rayos ( ecuación (22))

    - minH_local : el mínimo de las alturas de olas a través de los 16 rayos (ecuación (22))

    - maxT_local : el máximo de los períodos de olas a través de los 16 rayos (ecuación (22))

    - minT_local : el mínimo de los períodos de olas a través de los 16 rayos (ecuación (22))

  - El valor de ola devuelto en intermediate_exposure.csv es el máximo de E_ocean y E_local en cada punto de la costa.

- wind_wave/fetch_points.gpkg

  - Este vector de puntos contiene todos los puntos de la costa. Los atributos incluyen los valores de WaveWatchIII utilizados en los cálculos de exposición al viento y al oleaje.

  - También se incluyen 16 columnas para fdist_ y fdepth_ que son, respectivamente, la distancia del rayo de alcance y la profundidad media del agua a lo largo del rayo para cada dirección de la brújula.

- geomorphology/shore_points_missing_geomorphology.gpkg

  - Este vector almacena los puntos de la costa que recibieron el valor de relleno de geomorfología porque no se encontraron segmentos de geomorfología dentro del radio de búsqueda del punto. La falta de datos en muchos puntos podría explicarse por la inexactitud espacial de los inputs de geomorfología o de los polígonos de la masa terrestre. La edición de la geometría de uno de ellos o de ambos en el SIG podría ayudar a resolverlo.

- otros subdirectorios

  - Otros subdirectorios dentro de la carpeta intermediate contienen pasos intermedios de procesamiento de datos. Un par de los productos intermedios están destacados arriba, en general los otros no son particularmente útiles para explorar, pero podrían ser útiles para depurar errores.

- _taskgraph_working_dir

  - Este directorio contiene una base de datos legible por la máquina utilizada internamente por el modelo.

## Apéndice 1: definiciones geomorfológicas

En este apéndice se presentan las definiciones de los términos presentados en la clasificación geomórfica de Ejemplo de tabla de clasificación. Algunas de ellas proceden de Gornitz et al. (1997) y del USACE (2002).

Costas acantiladas

  Costas con acantilados y otros cambios bruscos de pendiente en la interfaz océano-tierra. Los acantilados indican erosión marina e implican que el suministro de sedimentos del segmento costero dado es bajo. La altura del acantilado depende de la topografía del interior, la litología de la zona y el clima.

Costa dentada

  Costa rocosa con cabos y bahías que es el resultado de la erosión diferencial de rocas de diferente erodibilidad.

Costa estuarina

  La desembocadura de un río o valle fluvial sumergido. A menudo se define para incluir cualquier masa de agua costera semicerrada diluida por agua dulce, por lo que incluye la mayoría de las bahías. Los estuarios están sometidos a las influencias de las mareas, con tasas de sedimentación y rangos de marea tales que las acumulaciones deltaicas están ausentes. Además, los estuarios se asocian a zonas interiores relativamente bajas, a marismas y a pantanos.

Llanura aluvial

  Llanura que bordea un río, formada por la deposición de material erosionado de zonas de mayor altitud.

Delta

  Acumulaciones de depósitos sedimentarios de grano fino en la desembocadura de un río. Los sedimentos se acumulan más rápido de lo que la erosión de las olas y el hundimiento pueden eliminar. Se asocian a las marismas y a los pantanos.

Deriva glaciar

  Término colectivo que incluye una amplia gama de sedimentos depositados durante la edad de hielo por los glaciares, las corrientes de agua de deshielo y la acción del viento.

Farallón

  Una orilla alta y empinada o un acantilado.

Fiard

  Ensenada de erosión glacial situada en costas rocosas de baja altitud (otros términos utilizados son ensenadas de mar, fjard y fiordo).

Fiordo

  Entrada al mar estrecha, profunda y de paredes escarpadas, formada generalmente por la entrada del mar en una profunda depresión glaciar.

Laguna

  Masa de agua poco profunda separada del mar abierto por islas de arena (por ejemplo, islas de barrera) o arrecifes de coral.

Planicie de lodo

  Zona llana de limo fino y arcilla a lo largo de una orilla cubierta o descubierta alternativamente por la marea o cubierta por aguas poco profundas.

Playa

  Una playa se compone generalmente de arena, guijarros o cantos rodados y se define como la porción de la zona costera que se ve directamente afectada por la acción de las olas y que termina tierra adentro por un acantilado, un campo de dunas o la presencia de vegetación permanente.

Playa de barrera

  Franja estrecha de playa con una sola cresta y, a menudo, con dunas delanteras. En su sentido más general, una barrera se refiere a las acumulaciones de arena o grava que se encuentran por encima de la marea alta a lo largo de una costa. Puede estar parcial o totalmente separada de tierra firme.

## Apéndice 2: Fuentes de datos

El modelo requiere datos geofísicos, biológicos, atmosféricos y de población a gran escala. La mayor parte de esta información puede obtenerse a partir de estudios anteriores, dispositivos meteorológicos y oceanográficos, y bases de datos por defecto proporcionadas con el modelo. En esta sección, se proponen varias fuentes para las diferentes capas de datos que requiere el modelo, y se describen los métodos para rellenar la interfaz de inputs discutida en la sección Necesidades de datos.

### DEM

### Batimetría

### Contorno de la masa terrestre

Para estimar el Índice de Exposición del ADI, el modelo requiere un contorno de la región costera. Como se menciona en la sección Necesidades de datos, proporcionamos un archivo de polígonos de masa terrestre global por defecto. Este conjunto de datos por defecto, proporcionado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos (NOAA) se denomina GSHHS, o línea de costa global autoconsistente, jerárquica y de alta resolución (para más información, visite https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/shorelines/gshhs.html). Debería ser suficiente para representar el contorno de la mayoría de las regiones costeras del mundo. Sin embargo, si este contorno no es suficiente, le animamos a sustituirlo por otra capa.

### Geomorfología

Para calcular la clasificación geomorfológica, usted debe proporcionar una capa de geomorfología (Sección Necesidades de datos ) con segmentos de línea clasificados. Este mapa debe proporcionar la ubicación y el tipo de características geomórficas que se encuentran en la zona costera de interés. Para algunas partes de los Estados Unidos, se puede consultar el sitio web del Índice de Sensibilidad Ambiental. Si no se dispone de una base de datos de este tipo, se recomienda digitalizar una base de datos a partir de la información de los estudios del lugar, fotos aéreas, mapas geológicos o imágenes satelitales (utilizando Google o Bing Maps, por ejemplo). Es posible que los departamentos estatales, del condado o de otros SIG locales dispongan también de estos datos y de libre acceso.

Además, es necesario tener un campo en la tabla de atributos de la capa geomorfológica llamado «RANGO». El modelo lo utiliza para asignar un rango de exposición geomorfológica basado en las diferentes clases geomórficas identificadas. Asigne los rangos de exposición basándose en la clasificación presentada en Ejemplo de tabla de clasificación. Todos los rangos deben ser numéricos de 1 a 5.

### Capa de datos del hábitat

Los mapas de hábitats naturales (véase Necesidades de datos Tabla de hábitats) deben proporcionar información sobre la ubicación y los tipos de hábitats costeros descritos en Ejemplo de tabla de clasificación. Las capas de hábitat en el directorio de datos de muestra por defecto se han construido a partir de una base de datos llamada Shorezone. También se han utilizado datos de dunas de un conjunto de datos inédito proporcionado por Raincoast Applied Ecology. Si estas capas de datos no están disponibles para su área de interés, puede ser posible digitalizarlas a partir de estudios del lugar, fotos aéreas o imágenes de satélites (utilizando Google o Bing Maps, por ejemplo).

En el visor de datos oceánicos del PNUMA-WCMC hay disponibles capas globales de varios tipos de hábitats naturales (como corales, pastos marinos, marismas y manglares): https://data.unep-wcmc.org/. Hay que tener en cuenta que se trata de datos gruesos y que no son necesariamente muy detallados o precisos en un lugar concreto, pero son muy útiles si no se dispone de datos locales, o para iniciar un análisis mientras se buscan capas de hábitat más locales.

Como se menciona en la sección Hábitats naturales, el modelo calcula la clasificación de la exposición del hábitat natural para un segmento de la costa utilizando la ecuación (15).

Esta ecuación se aplica a varias combinaciones posibles de hábitats naturales, y los resultados de este ejercicio se presentan en la tabla y la figura siguientes:

Combinación de hábitats naturales | Calificación final
--- | ---
Kelp | 4.050
Pasto marino | 4.050
Pasto marino Kelp | 3.899
Dunas bajas | 3.300
Bosque costero | 3.300
Bosque costero Kelp | 3.219
Dunas bajas Kelp | 3.219
Bosque costero Pasto marino | 3.219
Dunas bajas Pasto marino | 3.219
Bosque costero Kelp Pasto marino | 3.142
Dunas bajas Kelp Pasto marino | 3.142
Dunas bajas Bosque costero | 2.997
Dunas bajas Bosque costero Kelp | 2.929
Dunas bajas Bosque costero Pasto marino | 2.929
Dunas bajas Bosque costero Kelp Pasto marino | 2.864
Dunas altas | 2.550
Pantano | 2.550
Dunas altas Kelp | 2.495
Pantano Kelp | 2.495
Dunas altas Pasto marino | 2.495
Pantano Pasto marino | 2.495
Dunas altas Kelp Pasto marino | 2.442
Dunas altas Bosque costero | 2.338
Dunas altas Kelp Bosque costero | 2.288
Pantano Bosque costero Kelp | 2.288
Dunas altas Pasto marino Bosque costero | 2.288
Pantano Bosque costero Pasto marino | 2.288
Dunas altas Pasto marino Kelp Bosque costero | 2.238
Pantano Bosque costero Kelp Pasto marino | 2.238
Coral | 1.800
Manglar | 1.800
Coral Pasto marino | 1.759
Manglar Pasto marino | 1.759
Coral Bosque costero | 1.638
Coral Dunas bajas | 1.638
Manglar Pasto marino Bosque costero | 1.598
Coral Pasto marino Bosque costero | 1.598
Coral Pasto marino Dunas bajas | 1.598
Coral Dunas altas | 1.446
Coral Pantano | 1.446
Coral Pasto marino Dunas altas | 1.409
Coral Pasto marino Pantano | 1.409
Coral Pasto marino Dunas bajas Bosque costero | 1.446
Manglar Coral | 1.194
Coral Pasto marino Dunas altas Bosque costero | 1.264
Manglar Coral Pasto marino | 1.160
Manglar Coral Pasto marino Bosque costero | 1.025

### Distancia de protección

Lo ideal es que esta distancia se base en un estudio empírico y en una revisión bibliográfica. A falta de resultados publicados sobre la distancia a la que un hábitat protegerá una línea de costa de las olas, puede estimar este parámetro mediante el siguiente método. Observe las capas de hábitat en el SIG junto con la masa de tierra en su área de estudio. Utilizando una herramienta de «distancia» o «medición», mida la distancia entre la línea de costa y los hábitats que considere lo suficientemente cercanos como para tener un efecto en los procesos costeros cercanos a la costa. Lo mejor es realizar varias mediciones y desarrollar una idea de una distancia media aceptable en toda su región que pueda servir de input. Tenga en cuenta que esta distancia refleja las condiciones batimétricas locales (un lecho de pasto marino puede extenderse kilómetros hacia el mar en regiones costeras poco profundas), pero también la calidad de la referencia espacial de la capa de input.

### Datos sobre el viento y las olas

Los datos de viento y oleaje requeridos por el modelo se incluyen en los datos de muestra de InVEST. A continuación se documenta cómo se creó este conjunto de datos.

Para estimar la importancia de la exposición al viento y a las olas generadas por el viento, se requieren estadísticas de viento medidas en las proximidades del ADI. A partir de al menos 5 años de datos, el modelo requiere la media en cada uno de los 16 sectores equiangulares (0deg, 22,5deg, etc.) de las velocidades del viento en el percentil 90 o superior observadas cerca del segmento de interés para calcular el Índice de Exposición Relativa (IER; Keddy, 1982). En otras palabras, para el cálculo del IER, ordene las series temporales de velocidad del viento en orden descendente y tome los valores más altos del 10%, así como la dirección asociada. Ordene esta subserie por dirección: todas las velocidades del viento que tengan una dirección centrada en cada uno de los 16 sectores equiangulares se asignan a ese sector. A continuación, tome la media de las velocidades del viento en cada sector. Si no hay registro de series temporales en un sector concreto porque solo soplan vientos débiles desde esa dirección, se asigna a la velocidad media del viento en ese sector un valor de cero (0). Tenga en cuenta que, en el modelo, la dirección del viento es la dirección DESDE la que sopla el viento y no HACIA ella.

Para el cálculo de la potencia de las olas a partir de las características del viento y del alcance (fetch), el modelo requiere la media de las velocidades del viento mayores o iguales al percentil 90 observadas en cada uno de los 16 sectores equiangulares (0deg, 22,5deg, etc.). En otras palabras, para el cálculo de la potencia de las olas a partir del alcance y del viento, clasifique la serie temporal de la velocidad del viento observada por dirección: todas las velocidades del viento que tienen una dirección centrada en cada uno de los 16 sectores equiangulares se asignan a ese sector. Luego, para cada sector, se toma la media del 10% de los valores más altos observados.

Si desea proporcionar sus propias estadísticas de viento y oleaje en lugar de basarse en los datos del WW3, debe crear un shapefile de puntos con las siguientes columnas:

- 16 columnas denominadas REI_VX, donde X=[0,22,45,67,90,112,135,157,180,202,225,247,270,292,315,337] (por ejemplo, REI_V0). Estos valores de velocidad del viento se calculan para estimar el IER de cada segmento de la costa. Estos valores son la media del 10% de las velocidades del viento más altas que se asignaron a los 16 sectores equiangulares centrados en los ángulos indicados anteriormente.

- 16 columnas denominadas REI_PCTX, donde X tiene los mismos valores enumerados anteriormente. Estos 16 valores porcentuales (que suman 1 cuando se suman) corresponden a la proporción del 10% de las velocidades del viento más altas que están centradas en la dirección del sector principal X enumerada anteriormente.

- 16 columnas denominadas WavP_X, donde X tiene los mismos valores enumerados anteriormente. Estas variables se utilizan para estimar la exposición a las olas de los lugares que están directamente expuestos al océano abierto. Se calcularon a partir de los datos del WW3 estimando primero la potencia de las olas para todas las olas del registro, y luego dividiendo estos valores de potencia de las olas en los 16 sectores de alcance definidos anteriormente. Para cada sector, calculamos WavP tomando la media de los valores del 10% más alto (véase la sección El modelo).

- 16 columnas denominadas WavPPCTX, donde X tiene los mismos valores indicados anteriormente. Estas variables se utilizan en combinación con WavP_X para estimar la exposición a las olas de los lugares que están directamente expuestos al océano abierto. Corresponden a la proporción de los valores más altos del 10% de la potencia de las olas que están centrados en la dirección del sector principal X (véase la sección El modelo).

- 16 columnas denominadas V10PCT_X, donde X tiene los mismos valores indicados anteriormente. Estas variables se utilizan para estimar la potencia de las olas a partir del alcance. Corresponden a la media del 10% de las velocidades de viento más altas centradas en la dirección del sector principal X.

### Cambio del nivel del mar

La elevación del nivel del mar suele medirse con mareógrafos. Una buena fuente mundial de datos para las mediciones de los mareógrafos que se utilizan en el contexto de la elevación del nivel del mar es el Servicio Permanente del Nivel del Mar. Este sitio tiene datos corregidos, y a veces no corregidos, sobre la variación del nivel del mar en muchos lugares del mundo. Para utilizarlo en el Modelo de Vulnerabilidad Costera hay que crear un conjunto de datos de puntos en el SIG que represente la ubicación del mareógrafo; la tabla de atributos debe incluir al menos un campo numérico de valores en el que los valores más grandes indiquen un mayor nivel de riesgo.

## Referencias

Arkema, Katie K., Greg Guannel, Gregory Verutes, Spencer A. Wood, Anne Guerry, Mary Ruckelshaus, Peter Kareiva, Martin Lacayo y Jessica M. Silver. 2013. Coastal Habitats Shield People and Property from Sea-Level Rise and Storms. Nature Climate Change 3 (10): 913–18. https://www.nature.com/articles/nclimate1944.

Bornhold, B.D., 2008, Projected sea level changes for British Columbia in the 21st century, report for the BC Ministry of Environment.

Bush, D.M.; Neal, W.J.; Young, R.S. y Pilkey, O.H. (1999). Utilization of geoindicators for rapid assessment of coastal-hazard risk and mitigation. Oc. and Coast. Manag., 42.

Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University y Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) (2005). Gridded Population of the World Version 3 (GPWv3). Palisades, NY: Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC), Columbia University.

Cooper J.y McLaughlin S. (1998). Contemporary multidisciplinary approaches to coastal classification and environmental risk analysis. J. Coastal Res. 14(2):512-524

Gornitz, V. (1990). Vulnerability of the east coast, U.S.A. to future sea level rise. JCR, 9.

Gornitz, V. M., Beaty, T.W. y R.C. Daniels (1997). A coastal hazards database for the U.S. West Coast. ORNL/CDIAC-81, NDP-043C: Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee.

Hammar-Klose y Thieler, E.R. (2001). Coastal Vulnerability to Sea-Level Rise: A Preliminary Database for the U.S. Atlantic, Pacific, and Gulf of Mexico Coasts. U.S. Geological Survey, Digital Data Series DDS-68, 1 CD-ROM

Irish, J.L. y Resio, D.T., «A hydrodynamics-based surge scale for hurricanes,» Ocean Eng., Vol. 37(1), 69-81, 2010.

Keddy, P. A. (1982). Quantifying within-lake gradients of wave energy: Interrelationships of wave energy, substrate particle size, and shoreline plants in Axe Lake, Ontario. Aquatic Botany 14, 41-58.

Short AD, Hesp PA (1982). Wave, beach and dune interactions in south eastern Australia. Mar Geol 48:259-284

Tolman, H.L. (2009). User manual and system documentation of WAVEWATCH III version 3.14, Technical Note, U. S. Department of Commerce Nat. Oceanic and Atmosph. Admin., Nat. Weather Service, Nat. Centers for Environmental Pred., Camp Springs, MD.

U.S. Army Corps of Engineers (USACE). 2002. U.S. Army Corps of Engineers Coastal Engineering Manual (CEM) EM 1110-2-1100 Vicksburg, Mississippi.

Wessel, P. y W. H. F. Smith (1996). A Global Self-consistent, Hierarchical, High-resolution Shoreline Database, J. Geophys. Res., 101, #B4, pp. 8741-8743.

World Resources Institute (WRI) (2009). «Value of Coral Reefs & Mangroves in the Caribbean, Economic Valuation Methodology V3.0».