El costo del impacto sobre el litoral debido al cambio climático en Cataluña

Abstract

(English) Climate change is a major issue that is having a significant impact on coastal areas globally. This phenomenon is generating processes of erosion, flooding and sea level rise, which is of great concern. These impacts not only have environmental and social consequences, but also have a significant impact on the local economy. This study focuses on analyzing the costs of climate change on the coastline of Catalonia. To address this, GCIFS (Georefernced Impact Forecast System) has been developed, an innovative tool in Python that uses LIDAR measurements, mapping and online databases to determine the new coastline and assess the economic impacts. In addition, a new methodology has been proposed that considers unique scenarios for each beach, producing multiple vectors with direction and altitude, identifying areas of difficult erosion and existing protections. The tool was applied to 262 beaches in the study area, using seven different analyses depending on the sea level rise forecast and considering or not the coastal geomorphology. Costs were calculated taking into account local factors of impact and future protection, providing detailed data on the impact on infrastructure and buildings by typology. The results showed an estimated cost of €8,846.00 million for the year 2100 in the worst-case forecast, a cost of €3,587.36 million for a conservative forecast and considering geomorphology, and a cost of €822.67 million for a forecast based on local erosion data and geomorphology. The protection results indicated that 170,676 meters of protective structures would be required to safeguard the entire infrastructure behind the beaches analyzed. This study not only showed the high cost that these events will have on the coastal economy of the area, but also demonstrated the large differences in results using different analyses and technologies.

(Español) La alteración del clima es una cuestión de gran importancia que está teniendo un impacto significativo en las zonas costeras a nivel global. Este fenómeno está generando procesos de erosión, inundaciones y aumento del nivel del mar, lo que resulta sumamente preocupante. Estos impactos no solo tienen consecuencias ambientales y sociales, sino que también tienen un impacto significativo en la economía local. Este estudio se centra en analizar los costos del cambio climático en la línea costera de Cataluña. Para ello, se ha desarrollado GCIFS (Georefernced Impact Forecast System), una herramienta innovadora en Python que utiliza mediciones LIDAR, cartografía y bases de datos en línea para determinar la nueva línea de costa y evaluar las afectaciones económicas. Además, se ha propuesto una nueva metodología que considera escenarios únicos para cada playa, produciendo vectores múltiples con dirección y altitud, identificando zonas de difícil erosión y protecciones existentes. La herramienta se aplicó en 262 playas de la zona de estudio, utilizando siete análisis diferentes según el pronóstico del aumento del nivel del mar y considerando o no la geomorfología costera. Los costos se calcularon teniendo en cuenta factores locales de afectación y futura protección, proporcionando datos detallados sobre la afectación en la infraestructura y edificios por su tipología. Los resultados mostraron un costo estimado de 8,846.00 millones de euros para el año 2100 en el peor pronóstico, un costo de 3,587.36 millones de euros para una predicción conservadora y considerando la geomorfología, y un costo de 822.67 millones de euros para una predicción basada en datos de erosión local y la geomorfología. Los resultados de protección indicaron que se requerirían 170,676 metros de estructuras de protección para salvaguardar toda la infraestructura detrás de las playas analizadas. Este estudio no solo evidenció el alto costo que tendrán estos eventos sobre la economía costera de la zona, sino que también demostró las grandes diferencias que existen en los resultados al utilizar diferentes análisis y tecnologías.