Análisis de eventos extremos para la mejora del sistema de alerta temprana por inundaciones en la ciudad de Manizales (Colombia)

Abstract

La presente investigación analiza eventos extremos de precipitación e inundación con el objetivo de mejorar el Sistema de Alerta Temprana (SAT) por inundaciones de la ciudad de Manizales, Colombia, localizada en una zona montañosa tropical altamente vulnerable. El estudio se enfoca en el análisis cuantitativo de lluvias extremas y el comportamiento hidrológico del río Chinchiná en su tramo urbano. Para ello, se utilizaron datos históricos de precipitación y nivel de agua, combinados con metodologías de análisis de extremos y herramientas de modelación estadística y correlación de variables. Se evaluó la efectividad de los umbrales actualmente usados para la activación de alertas tempranas, observando limitaciones en su capacidad de anticipación, particularmente frente a eventos súbitos. Se identificó que el uso de umbrales estáticos no siempre refleja las condiciones hidrológicas dinámicas de las cuencas en el sector urbano y rural de la ciudad. En consecuencia, se propuso un esquema de umbrales dinámicos que incorpora variables como el nivel inicial del río y la lluvia acumulada en ventanas móviles de tiempo. Los resultados muestran que la implementación de umbrales ajustados a las características específicas de cada cuenca mejora la detección de eventos críticos y reduce la tasa de falsas alarmas. Se demostró que el indicador P10Level supera al indicador A10min en efectividad predictiva, destacando su potencial para la gestión integral del riesgo. Esta investigación aporta evidencia técnica y metodológica para la toma de decisiones en la gestión del riesgo por inundaciones, resaltando la necesidad de fortalecer los SAT con enfoques multivariables, alta resolución temporal y validación continua. Además, la metodología desarrollada es replicable en otras cuencas con características similares y sienta un precedente para futuras investigaciones en sistemas de alerta temprana adaptativos, y mejoras operativas del SAT de Manizales, con posibilidad de replicabilidad en otras ciudades de características similares (Texto tomado de la fuente)

This research analyzes extreme precipitation and flood events to improve the Flood Early Warning System (EWS) in Manizales, Colombia — a tropical mountainous region of high vulnerability. The study focuses on the quantitative analysis of extreme rainfall and the hydrological behavior of the Chinchiná River in its urban stretch. Historical precipitation and water-level data were used, combined with extreme value analysis methodologies and statistical modeling tools to correlate variables. The effectiveness of current thresholds for early warning activation was evaluated, revealing limitations in their anticipatory capacity, particularly for sudden events. It was identified that static thresholds do not always reflect the dynamic hydrological conditions of urban and rural watersheds. Consequently, a dynamic threshold scheme was proposed, incorporating variables such as initial river level and rainfall accumulated over moving time windows. Results demonstrate that implementing thresholds tailored to the specific characteristics of each watershed improves critical event detection and reduces false alarm rates. The P10Level indicator was found to outperform the A10min indicator in predictive effectiveness, highlighting its potential for comprehensive risk management. This study provides technical and methodological evidence for flood risk management decision-making, emphasizing the need to strengthen EWS with multivariate approaches, high temporal resolution, and continuous validation. Furthermore, the developed methodology is replicable in other basins with similar characteristics and sets a precedent for future research on adaptive early warning systems. It also proposes operational improvements for Manizales’ EWS, with potential applications in other cities of comparable contexts.