IMIDA y Protección Civil Murcia
Gestión de la DANA 2019
AÑO: 2019
Durante la DANA de septiembre de 2019 en Murcia, la región tuvo que gestionar hasta 200 litros de agua por metro cuadrado en menos de 12 horas. Ejecutó 1000 rescates, gran parte de ellos aéreos; y tuvo que limpiar la sedimentación producida por 3000 kilos de peces y crustáceos que habían muerto como consecuencia del impacto de las inundaciones en la laguna del Mar Menor.
La región de Murcia se vio obligada a desplegar un dispositivo de emergencias perfectamente articulado para paliar los efectos que se preveían. Ya en 2016, tanto IMIDA como Protección Civil habían participado en la gota fría, por lo que conocían muy bien a qué podían enfrentarse y cuáles eran sus retos. Juntos abordaron de forma coordinada las tres principales fases de la emergencia.
Reto:
La DANA supuso un reto principal para ambos organismos: coordinar la labor de los más de 8000 profesionales de distintas áreas que participaron en la gestión de esta emergencia.
Durante los días previos a la DANA, los principales retos de Protección Civil se centraron en monitorizar los datos con los que contaban. Por un lado, los avisos de la AEMET para valorar el volumen de precipitaciones que esperaban y cuánto se alargarían en el tiempo. Y por otro, cómo impactarían esas precipitaciones en el caudal del río Segura, en las presas de la región y en el nivel del mar.
Con toda esta información, iniciaron una campaña por redes sociales dirigida a informar a la población de cuál era la situación y compartir una serie de medidas de seguridad mientras durara la emergencia.
Una vez llegó la DANA, los principales retos de Protección Civil estuvieron dirigidos a desplegar, a través de organismos militares, una operación de rescate y atención a los afectados, así como la gestión y limpieza de las infraestructuras más dañadas. En este sentido, tenían que localizar a las personas que necesitaban atención y rescatarlas, valorando la necesidad o no de medios aéreos según estuviera el acceso a esa zona. Asimismo, tenían que atender y garantizar los servicios esenciales, además de la limpieza de infraestructuras, vías de acceso, aeropuertos, instalaciones eléctricas o depuradoras.
De forma paralela, desde IMIDA se tenía que valorar el impacto ambiental, especialmente en la laguna del Mar Menor, con el fin de intentar paliar un desastre en el débil ecosistema marino de la zona.
Solución:
Desde Murcia se desplegó una solución GIS dirigida a monitorizar la evolución de la DANA en tiempo real, así como a monitorizar todos los ámbitos en los que había impactado. En este sentido, Protección Civil tenía acceso a un visor actualizado en tiempo real en el que podía acceder a datos cómo: dónde se encontraban las personas que había que atender o rescatar; qué infraestructuras corrían más peligro; cuáles eran las zonas anegadas; etc. En definitiva, señalar los daños, zonas de inundación, localidades aisladas, cortes de ferrocarriles, evacuaciones, así como hacer un seguimiento en tiempo real sobre el posible desbordamiento de las presas del río Segura.
Por su parte, el IMIDA podía de manera simultánea valorar los daños ambientales. En primer lugar, hizo una recopilación de imágenes satélite en las que integró los datos meteorológicos, creando visores con los posibles escenarios a los que se podían enfrentar. De forma paralela, hizo un inventariado de los daños integrando las imágenes de vuelos de Protección Civil, sabiendo en todo momento en qué situación se encontraba la región.
Además, pudieron monitorizar cómo se estaba viendo afectada la naturaleza del agua de la laguna del Mar Menor: cómo estaba variando su estado, ph, nutrientes y oxígeno, así como su volumen debido principalmente a la sedimentación de animales muertos y sedimentos arrastrados. Asimismo, pudieron una vez pasado el punto álgido de la emergencia, hacer un seguimiento más preciso para intentar disminuir el daño causado al ecosistema marino.
Beneficios:
Gracias a la tecnología Esri, se pudo afrontar la DANA de forma colaborativa, coordinada y con datos en tiempo real. Esto impacto positivamente en la respuesta por parte de las autoridades. Asimismo, pudieron tomar mejores decisiones en menos tiempo gracias a que pudieron utilizar los datos para generar modelos predictivos con diferentes escenarios. Asimismo, pudieron predecir cuáles eran las zonas más vulnerables y cómo iba a evolucionar la emergencia, mejorando la respuesta de los equipos de emergencia y autoridades, así como evitando daños mayores.
