Análisis espacial de exposición y vulnerabilidad de infraestructura frente al aumento del nivel del mar bajo escenarios climáticos en San Andrés

dc.contributor.advisorBoada Rodriguez, Alberto
dc.contributor.advisorVera Parra, Danilo Alberto
dc.contributor.authorNeira Álvarez, William David
dc.date.accessioned2025-09-22T19:18:22Z
dc.date.available2025-09-22T19:18:22Z
dc.date.created2025-06-10
dc.descriptionEl aumento del nivel del mar (ANM) representa una de las principales amenazas para los territorios insulares frente al cambio climático, particularmente por su impacto sobre la infraestructura crítica y los asentamientos costeros. Esta investigación tuvo como objetivo analizar espacialmente la exposición y vulnerabilidad de la infraestructura estratégica de la isla de San Andrés, Colombia, bajo seis escenarios de incremento del nivel del mar proyectados para los años 2030 y 2050, con base en datos del IPCC. Para ello, se diseñó un modelo automatizado en ArcGIS Pro 3.3 utilizando ModelBuilder, el cual simula superficies de inundación mediante la reclasificación del Modelo Digital de Elevación (MDE) y evalúa su intersección con capas de infraestructura como construcciones, vías y puntos de distribución de energía. Se aplicaron herramientas de geoprocesamiento para cuantificar los elementos afectados. Además, se adaptó una metodología para clasificar la vulnerabilidad territorial en tres niveles: alta, media y no vulnerable, basada en zonas de inundación y zonas de influencia. Los resultados muestran un aumento progresivo en el área inundada y en la cantidad de infraestructura comprometida, especialmente para los escenarios de 2050, incluso ante incrementos mínimos del nivel del mar. Este estudio ofrece una metodología replicable y de fácil comprensión, útil para la toma de decisiones en gestión del riesgo, planeación territorial y formulación de estrategias de adaptación al cambio climático en contextos insulares.
dc.description.abstractSea level rise (SLR) is one of the most significant threats faced by island territories in the context of climate change, particularly due to its potential impact on critical infrastructure and coastal settlements. This research aimed to conduct a spatial analysis of the exposure and vulnerability of strategic infrastructure on San Andrés Island, Colombia, under six projected sea level rise scenarios for the years 2030 and 2050, based on IPCC data. To achieve this, an automated model was developed in ArcGIS Pro 3.3 using ModelBuilder, simulating potential flood surfaces through the reclassification of a Digital Elevation Model (DEM) and assessing their intersection with infrastructure layers such as buildings, roads, and energy distribution points. Geoprocessing tools were used to quantify the affected elements. In addition, a methodology was adapted to classify territorial vulnerability into three levels—high, medium, and not vulnerable—based on flood zones and a buffer. Results show a progressive increase in both the flooded area and the number of affected infrastructure elements, particularly in the 2050 scenarios, even with minimal sea level rise increments. This study offers a replicable and accessible methodology that can support decision-making processes in risk management, spatial planning, and the development of climate change adaptation strategies in insular contexts.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/99156
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesAckland, K., Griffiths, H., Barker, L., Davies, S., Driver, T., & Hunt, D. (2023). Mapping the impacts of coastal erosion on the heritage assets of Ynys Enlli (Bardsey Island), North Wales, UK. Journal of Island and Coastal Archaeology. https://doi.org/10.1080/15564894.2023.2227944
dc.relation.referencesBosello, F., & De Cian, E. (2014). Climate change, sea level rise, and coastal disasters. A review of modeling practices. Energy Economics, 46, 593–605. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2013.09.002
dc.relation.referencesBustos Usta, D. F., & Torres Parra, R. R. (2021). Ocean and atmosphere changes in the Caribbean Sea during the twenty-first century using CMIP5 models. Ocean Dynamics, 71(6–7), 757–777. https://doi.org/10.1007/s10236-021-01462-z
dc.relation.referencesCiski, M., & Rząsa, K. (2021). Threats to cultural heritage caused by the global sea level rise as a result of the global warming. Water (Switzerland), 13(18). https://doi.org/10.3390/w13182577
dc.relation.referencesCorrea, P. (2022). Investigadores de Uninorte usan los mejores modelos de predicción climática para entender qué podría ocurrir con el aumento del nivel del mar en el Caribe colombiano antes de 2100. Universidad Del Norte. https://www.uninorte.edu.co/web/intellecta/san-andres-y-providencia-en-riesgo-por-aumento-del-mar-antes-de-2100#:~:text=%E2%80%9CTal%20aumento%20del%20nivel%20del,riesgo%20de%20desaparecer%E2%80%9D%2C%20concluyeron.
dc.relation.referencesDANE. (2019). Encuesta de hábitat y usos socioeconómicos, 2019 – ENHAB. Entrega de resultados. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/socieconomicos-san-andres/documentos/29-dic-2020-ENHAB-presentacion.pdf
dc.relation.referencesDeguenon, S. D. D. M., Hounmenou, C. G., Adade, R., Teka, O., Toko, I. I., Aheto, D. W., & Sinsin, B. (2023). Simulation of the Impacts of Sea-Level Rise on Coastal Ecosystems in Benin Using a Combined Approach of Machine Learning and the Sea Level Affecting Marshes Model. Sustainability (Switzerland), 15(22). https://doi.org/10.3390/su152216001
dc.relation.referencesIDEAM, INVEMAR, CORALINA, & Instituto Nacional de Salud. (2011). Proyecto nacional de adaptacion al cambio climatico INAP. https://www.minambiente.gov.co/wp-content/uploads/2022/01/Proyecto_nacional_de_adaptacion_al_cambio_climatico_INAP.pdf
dc.relation.referencesIGAC. (n.d.). Colombia en Mapas. Retrieved June 2, 2025, from https://www.colombiaenmapas.gov.co/
dc.relation.referencesIntergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2023). Oceans and Coastal Ecosystems and Their Services. In Climate Change 2022 – Impacts, Adaptation and Vulnerability (pp. 379–550). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009325844.005
dc.relation.referencesINVEMAR, & MADS. (2014). Plan de adaptación al cambio climático para el Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina. https://grd.sanandres.gov.co/wp-content/uploads/2023/12/PLAN-DE-ADAPTACION-SAI-Y-P.pdf
dc.relation.referencesIPCC. (2023). IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland. (P. Arias, M. Bustamante, I. Elgizouli, G. Flato, M. Howden, C. Méndez-Vallejo, J. J. Pereira, R. Pichs-Madruga, S. K. Rose, Y. Saheb, R. Sánchez Rodríguez, D. Ürge-Vorsatz, C. Xiao, N. Yassaa, J. Romero, J. Kim, E. F. Haites, Y. Jung, R. Stavins, … C. Péan, Eds.). https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647
dc.relation.referencesJeong, J., Barbosa, S. A., & Goodall, J. L. (2025). Quantifying the impact of nuisance flooding on urban coastal communities under present and future climatic conditions: Norfolk, Virginia as a case study. Journal of Hydrology: Regional Studies, 59. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102304
dc.relation.referencesKim, J., Popescu, S. C., Lopez, R. R., Wu, X. Ben, & Silvy, N. J. (2024). Modeling the impact of sea level rise on endangered deer habitat. Journal of Environmental Management, 360. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.121010
dc.relation.referencesMalik, A., & Abdalla, R. (2016). Geospatial modeling of the impact of sea level rise on coastal communities: application of Richmond, British Columbia, Canada. Modeling Earth Systems and Environment, 2(3). https://doi.org/10.1007/s40808-016-0199-2
dc.relation.referencesMaulud, K. N. A., & Rafar, R. M. (2015). Determination the impact of sea level rise to shoreline changes using GIS. International Conference on Space Science and Communication, IconSpace, 2015-September, 352–357. https://doi.org/10.1109/IconSpace.2015.7283798
dc.relation.referencesMondal, B. K., Mahata, S., Das, R., Patra, R., Basu, T., Abdelrahman, K., Fnais, M. S., & Praharaj, S. (2024). Analysis of the shoreline changes using geoinformatics in Ghoramara Island of Hugli Estuary, West Bengal in India. Journal of King Saud University - Science, 36(1). https://doi.org/10.1016/j.jksus.2023.103014
dc.relation.referencesMu, D., Huang, R., Xu, T., & Yan, H. (2024). Inferring Global Ocean Mass Increase From Tide Gauges Network With Climate Models. Geophysical Research Letters, 51(6). https://doi.org/10.1029/2023GL108056
dc.relation.referencesMycoo, M., Wairiu, M., Campbell, D., Duvat, V., & Golbuu, Y. (2022). Small Islands. In: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. In Climate Change 2022 (Vol. 14, pp. 883–887). IPCC. https://doi.org/10.1017/9781009325844
dc.relation.referencesNASA. (n.d.). Sea Level Projection Tool. National Aeronautics and Space Administration. Retrieved June 1, 2025, from https://sealevel.nasa.gov/ipcc-ar6-sea-level-projection-tool
dc.relation.referencesOñate Lopez Valeria. (2022). Análisis de infraestructura costera estratégica en riesgo en el Caribe Colombiano [Universidad del Norte]. https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/handle/10584/11462/1007574158.pdf?sequence=1&isAllowed=y
dc.relation.referencesPark, S., & Song, A. (2024). Shoreline Change Analysis with Deep Learning Semantic Segmentation Using Remote Sensing and GIS Data. KSCE Journal of Civil Engineering, 28(2), 928–938. https://doi.org/10.1007/s12205-023-1604-9
dc.relation.referencesSchuerch, M., Kiesel, J., Boutron, O., Guelmami, A., Wolff, C., Cramer, W., Caiola, N., Ibáñez, C., & Vafeidis, A. T. (2025). Large-scale loss of Mediterranean coastal marshes under rising sea levels by 2100. Communications Earth and Environment, 6(1). https://doi.org/10.1038/s43247-025-02099-2
dc.relation.referencesUNDRR. (2015). Marco de Sendai para la Reducción del Riesgo de Desastres 2015-2030. https://www.unisdr.org/files/43291_spanishsendaiframeworkfordisasterri
dc.relation.referencesZhang, Y., Cui, L., Xie, D., & Jiang, J. (2023). Simulation and Prediction of Sea Level Rise Impact on the Distribution of Mangrove and Spartina alterniflora in Coastal China. Forests, 14(4). https://doi.org/10.3390/f14040831
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectAumento en el nivel mar
dc.subjectCambio climático
dc.subjectVulnerabilidad
dc.subjectExposición
dc.subjectInfraestructura crítica
dc.subjectAnálisis espacial
dc.subject.keywordSea level rise
dc.subject.keywordClimate change
dc.subject.keywordVulnerability
dc.subject.keywordExposure
dc.subject.keywordCritical infrastructure
dc.subject.keywordSpatial analysis
dc.subject.lembEspecialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.titleAnálisis espacial de exposición y vulnerabilidad de infraestructura frente al aumento del nivel del mar bajo escenarios climáticos en San Andrés
dc.title.titleenglishSpatial analysis of infrastructure exposure and vulnerability to sea level rise under climate scenarios in San Andrés
dc.typebachelorThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degreeProducción Académica
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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