Una simulación hidráulica basada en las ecuaciones de Saint-Vênant reconstruye con detalle un episodio extremo en l’Horta Sud y abre una nueva vía para mejorar la gestión de emergencias ante lluvias cada vez más intensas.
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El 29 de octubre de 2024, varios municipios de l’Horta Sud vivieron una de esas jornadas que quedan grabadas en la memoria colectiva. Las lluvias asociadas a una DANA desbordaron barrancos, anegaron calles y transformaron espacios cotidianos en corrientes de agua difíciles de contener (incluso visible desde el espacio). En cuestión de horas, la normalidad desapareció bajo una lámina que en algunos puntos alcanzó alturas extraordinarias. Lo que a simple vista parecía caos absoluto dejó tras de sí una pregunta inevitable: ¿qué ocurrió exactamente y con qué intensidad real golpeó el agua?
Un estudio publicado en Cuadernos de Geografía ha abordado esa cuestión con herramientas científicas precisas. El trabajo analiza la inundación mediante una modelación hidráulica matemática bidimensional, basada en ecuaciones físicas que describen el movimiento del agua. El objetivo no fue solo dibujar un mapa de zonas anegadas, sino comprender la dinámica completa del episodio. Como explica el propio artículo, “La modelación hidráulica en avenidas es fundamental para la elaboración de mapas de peligrosidad y riesgos asociados a inundaciones”. A partir de ahí, el análisis se adentra en la reconstrucción detallada de lo sucedido.
Un modelo matemático para entender una riada real
El núcleo del estudio es un modelo numérico que resuelve las ecuaciones de Saint-Vênant, conocidas también como ecuaciones de aguas poco profundas. Estas ecuaciones describen cómo se conserva la masa y la cantidad de movimiento en un flujo en lámina libre, es decir, cuando el agua circula sin estar confinada completamente en un tubo o canal cerrado. El propio trabajo precisa que “Esta modelación hidráulica es de tipo matemático y se basa en la resolución, mediante métodos numéricos aproximados, de las ecuaciones que gobiernan este fenómeno”.
En términos sencillos, el modelo divide el territorio en cientos de miles de pequeñas celdas y calcula en cada una de ellas la altura del agua y su velocidad en cada instante. No existe una solución exacta y simple para estas ecuaciones en situaciones reales complejas. Por eso se emplean métodos numéricos avanzados, como el de volúmenes finitos, que permiten aproximar el comportamiento del flujo con gran detalle. El resultado es una simulación que evoluciona minuto a minuto y que ofrece mapas de profundidades, velocidades y extensión máxima de la inundación.
El área de estudio abarca la cuenca media-baja del sistema de barrancos Poyo-Torrent y Poçalet-Saleta, en l’Horta Sud. El modelo se construyó sobre un modelo digital del terreno con resolución de cinco metros y una malla de cálculo de unas 415.000 celdas. Se incorporaron datos de caudales registrados, hipótesis hidrológicas para cauces no aforados y condiciones de salida hacia l’Albufera. Todo ello permitió recrear el episodio con una base física coherente.
Comprobar que la simulación reproduce la realidad
Un modelo solo es útil si refleja con fidelidad lo que ocurrió. El artículo dedica un apartado específico a evaluar esa fiabilidad. No se trata de una calibración clásica con múltiples eventos, sino de comprobar la coherencia entre los resultados y los datos observados. El propio texto señala que se trata de evaluar su “fiabilidad en cuanto a la reproducción de la realidad ocurrida y, por tanto, observada”.
La extensión simulada de la inundación se comparó con delimitaciones obtenidas a partir de imágenes satelitales y trabajos de teledetección. En zonas complejas, como el entorno del centro comercial Bonaire, el ajuste entre la mancha modelizada y la observada fue muy estrecho, con pequeñas discrepancias en áreas de escasa profundidad.
También se contrastaron los calados observados en calles concretas. En Picanya, por ejemplo, se identificaron marcas de agua que alcanzaron 4,75 metros sobre la rasante en un punto concreto. El modelo arrojó exactamente ese mismo valor de calado simulado. Este tipo de coincidencias refuerza la confianza en la herramienta, especialmente cuando se trata de un fenómeno tan rápido y destructivo.
La velocidad extrema de la crecida
Es en el análisis dinámico donde el modelo ofrece una de las claves más reveladoras. La simulación permite calcular las velocidades alcanzadas por la corriente y estimar los tiempos de llegada entre distintos puntos del territorio. En el tramo del barranco de Poyo paralelo a la A3, se registraron velocidades de hasta 8 metros por segundo, lo que equivale a unos 30 kilómetros por hora.
La velocidad media entre el cruce con la A3 y la entrada a Picanya fue de 5,6 metros por segundo. Dado que la distancia entre esos puntos es de unos 14,5 kilómetros, la onda de crecida pudo recorrerla en aproximadamente 43 minutos. Esta cifra permite entender la rapidez con la que la situación pudo cambiar en menos de una hora.
El propio artículo subraya que estos datos ayudan a “hacernos una perfecta idea de la celeridad del evento (y del poco margen de maniobra que da gestionar la emergencia con datos en tiempo real de caudal)”. La simulación no se limita a una fotografía final; muestra la evolución temporal cada pocos minutos, incluyendo el momento en que distintos núcleos urbanos comenzaron a inundarse.
Infraestructuras que amplifican el impacto
El modelo también permitió analizar el papel de determinadas infraestructuras. Las carreteras en terraplén, los puentes y las obras de paso pueden actuar como obstáculos parciales que modifican el comportamiento del agua. En el caso de la autovía V-31, el estudio detecta un efecto de remanso aguas arriba.
El texto explica que “Los drenajes transversales de estas infraestructuras a menudo resultan insuficientes”. Cuando la lámina de agua alcanza la carretera, parte del flujo queda retenido y se expande lateralmente. En términos hidráulicos, el número de Froude disminuye, lo que indica un régimen más lento y profundo aguas arriba del obstáculo. Esta información resulta clave para plantear mejoras futuras en el diseño de infraestructuras en zonas inundables.
Potencia hidráulica y búsqueda de desaparecidos
Uno de los aspectos más innovadores del trabajo es el análisis de los flujos desbordados desde el punto de vista de su potencia hidráulica. El artículo define este concepto como “La potencia hidráulica de la corriente (PH) se define a partir de la tensión tangencial (τ) ejercida por el flujo sobre los contornos sólidos (lecho fundamentalmente) y de la velocidad de la corriente (v) mediante la fórmula: PH = τv”.
En términos prácticos, la potencia hidráulica indica la capacidad del agua para arrastrar objetos. Al superponer el mapa de potencia con las trayectorias del flujo, se identifican las zonas donde la corriente pierde energía y deposita lo transportado. El estudio propone establecer un umbral preliminar en torno a 35 W/m² para diferenciar áreas con capacidad de arrastre suficiente de aquellas donde el flujo se disipa.
A partir de ese umbral se genera un mapa binario que señala posibles parcelas de acumulación de personas u objetos arrastrados. Estas parcelas pueden exportarse en formato georreferenciado para su uso directo por equipos de emergencia. Según recoge el propio trabajo, la herramienta fue aplicada durante el episodio y resultó útil para orientar las labores de búsqueda.
El objetivo final es mejorar la respuesta en situaciones futuras. El artículo lo expresa con claridad: “Si desde los cuerpos de emergencias se implementa esta herramienta como ayuda en la búsqueda de desaparecidos, esta se optimiza al ser realizada con criterios científico-técnicos”. La investigación continúa con el propósito explícito de salvar vidas en próximos eventos extremos.
Cuando creemos que “ya se sabía”: el sesgo retrospectivo
Después de cada gran catástrofe aparece una frase recurrente: “era evidente que iba a pasar”. El psicólogo Daniel Kahneman analizó este fenómeno en Pensar rápido, pensar despacio y lo denominó sesgo retrospectivo. Consiste en la tendencia a reinterpretar el pasado una vez que conocemos el desenlace, ajustando nuestros recuerdos para que el resultado parezca más previsible de lo que realmente era. Tras una riada devastadora, el cerebro reconstruye la historia con una lógica aparente: lluvias intensas, barrancos saturados, urbanizaciones en zonas bajas. Todo encaja. Pero esa coherencia es posterior.
El problema de este sesgo es que confunde explicación con predicción. Que hoy pueda explicarse por qué el agua superó determinados niveles no significa que ayer fuera sencillo anticiparlo con precisión. En tiempo real, los datos son incompletos, los caudales cambian rápidamente y pequeñas variaciones topográficas alteran el comportamiento del flujo. La sensación de inevitabilidad aparece cuando ya se conocen las consecuencias. Kahneman mostró que, una vez sabido el final, resulta difícil recordar cuánta incertidumbre había antes.
Aquí es donde herramientas como el modelo numérico adquieren un valor añadido. No sirven para alimentar la idea de que “todo estaba claro”, sino para cuantificar la incertidumbre y reducirla con cálculos verificables. La simulación permite estimar velocidades, tiempos de llegada y zonas de mayor energía antes de que el episodio alcance su punto crítico. Frente al consuelo engañoso del “lo sabía”, la modelización ofrece algo más útil: información objetiva que mejora la toma de decisiones. Entender este sesgo no solo ayuda a interpretar el pasado, también obliga a reconocer que anticipar con rigor exige ciencia, no intuición reconstruida.
