La amenaza en Leticia¶
El Amazonas frente a Leticia es un río de llanura con un pulso de inundación anual: sube desde octubre, alcanza su máximo entre abril y junio y baja hasta septiembre Junk et al., 1989. Las comunidades ribereñas, la várzea y los lagos de Yahuarcaca dependen de ese pulso. La amenaza aparece cuando la creciente es más alta o más larga de lo habitual, como en 1999, 2012 y 2015. El agua entra a los barrios ribereños y de quebradas, a las viviendas palafíticas y a las chagras; interrumpe servicios y obliga a evacuar.
La evidencia regional muestra que las grandes crecientes amazónicas se han vuelto más frecuentes desde el año 2000 Marengo et al., 2021Barichivich et al., 2018, y DesInventar registra 49 inundaciones con más de cien mil afectados acumulados en Amazonas en 1990–2015 Corpoamazonia et al., 2022.
Preguntas¶
¿Cuál es el nivel de la creciente de 2, 10, 50 y 100 años en la regla de Leticia?
¿Hay tendencia en las crecientes de las últimas décadas?
¿Cuántas edificaciones y personas quedan expuestas en cada periodo de retorno y cuál es la pérdida anual esperada?
¿Cuánto aumentaría la exposición si las crecientes subieran 0,5 o 1 m más?
Cadena de análisis¶
Datos y métodos¶
Amenaza: serie IDEAM [48017010] IDEAM, 2026; GloFAS v4 Grimaldi et al., 2022; mapas del JRC Baugh et al., 2024; ocurrencia de agua JRC GSW Pekel et al., 2016.
Exposición: edificaciones de Microsoft y población de Kontur (2.6).
Vulnerabilidad: curva profundidad–daño residencial de Suramérica Huizinga et al., 2017; índice de vulnerabilidad de la malla (densidad, población, cercanía al río, vegetación).
Escenarios: lluvia media y extrema del CCKP World Bank Group, 2024; sensibilidad con la altura sobre el río Rennó et al., 2008.
Limitaciones¶
Los mapas del JRC (90 m) no conocen el malecón, los rellenos ni las viviendas palafíticas; sobrestiman la profundidad en algunas celdas y la subestiman en otras.
El modelo de superficie incluye árboles y techos: la altura sobre el río es un indicador relativo.
Con 38 años de datos, los niveles de 50 y 100 años son extrapolaciones con incertidumbre.
Recomendación: un modelo hidráulico local con batimetría y topografía LiDAR de la franja ribereña.
- Junk, W. J., Bayley, P. B., & Sparks, R. E. (1989). The flood pulse concept in river-floodplain systems. In Proceedings of the International Large River Symposium (Vol. 106, pp. 110–127).
- Marengo, J. A., Espinoza, J. C., Fu, R., Muñoz, J. C. J., Alves, L. M., Rocha, H. R., & Schöngart, J. (2021). Chapter 22: Long-term variability, extremes and changes in temperature and hydro meteorology in the Amazon region [Amazon Assessment Report 2021]. Science Panel for the Amazon. 10.55161/ZGJG8060
- Barichivich, J., Gloor, E., Peylin, P., Brienen, R. J. W., Schöngart, J., Espinoza, J. C., & Pattnayak, K. C. (2018). Recent intensification of Amazon flooding extremes driven by strengthened Walker circulation. Science Advances, 4(9), eaat8785. 10.1126/sciadv.aat8785
- Corpoamazonia, Gobernación de Amazonas, PNUD, & MADS. (2022). Plan Integral de Gestión del Cambio Climático Territorial del departamento de Amazonas [Techreport]. Proyecto Amazonía Sostenible para la Paz – PNUD. https://accionclimatica.minambiente.gov.co/wp-content/uploads/Biblioteca/Proyectos/Amazon%C3%ADa%20Sostenible%20para%20la%20Paz/Amazonas/PIGCCT%20Amazonas%20Versi%C3%B3n%20final.pdf
- IDEAM. (2026). Niveles medios, mínimos y máximos diarios en cuerpos de agua continentales de Colombia. Datos Abiertos Colombia y repositorio público del IDEAM. https://www.datos.gov.co/d/9fxi-fthb
- Grimaldi, S., Salamon, P., Disperati, J., Zsoter, E., Russo, C., Ramos, A., Carton, C., Barnard, C., Hansford, E., Gomes, G., & Prudhomme, C. (2022). GloFAS v4.0 hydrological reanalysis. European Commission, Joint Research Centre (JRC). http://data.europa.eu/89h/f96b7a19-0133-4105-a879-0536991ca9c5
- Baugh, C., Colonese, J., D’Angelo, C., Dottori, F., Neal, J., Prudhomme, C., & Salamon, P. (2024). Modelled flood inundation for different return period scenarios at the global scale. European Commission, Joint Research Centre (JRC). https://jeodpp.jrc.ec.europa.eu/ftp/jrc-opendata/CEMS-GLOFAS/flood_hazard/
- Pekel, J.-F., Cottam, A., Gorelick, N., & Belward, A. S. (2016). High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 540, 418–422. 10.1038/nature20584
- Huizinga, J., de Moel, H., & Szewczyk, W. (2017). Global flood depth-damage functions: Methodology and the database with guidelines (Techreport EUR 28552 EN). Publications Office of the European Union. 10.2760/16510
- World Bank Group. (2024). Climate Change Knowledge Portal: Projected Climate Data, CMIP6 0.25-degree. https://climateknowledgeportal.worldbank.org
- Rennó, C. D., Nobre, A. D., Cuartas, L. A., Soares, J. V., Hodnett, M. G., Tomasella, J., & Waterloo, M. J. (2008). HAND, a new terrain descriptor using SRTM-DEM: Mapping terra-firme rainforest environments in Amazonia. Remote Sensing of Environment, 112(9), 3469–3481. 10.1016/j.rse.2008.03.018