Las superficies impermeables son principalmente estructuras artificiales, como pavimentos ( carreteras , aceras , calzadas y aparcamientos , así como zonas industriales como aeropuertos , puertos y centros logísticos y de distribución , todos ellos con importantes superficies pavimentadas) recubiertos de materiales resistentes al agua como asfalto , hormigón , ladrillo , piedra , y tejados . Los suelos compactados por el desarrollo urbano también son muy impermeables.
Las superficies impermeables son un problema ambiental porque su construcción inicia una cadena de eventos que modifican los recursos hídricos y del aire urbano:
La cobertura total de superficies impermeables en un área, como un municipio o una cuenca hidrográfica , generalmente se expresa como un porcentaje de la superficie total del terreno. La cobertura aumenta con el aumento de la urbanización . En las áreas rurales, la cobertura impermeable puede ser solo del uno o dos por ciento. En las áreas residenciales, la cobertura aumenta de aproximadamente el 10 por ciento en subdivisiones de baja densidad a más del 50 por ciento en comunidades multifamiliares. En las áreas industriales y comerciales, la cobertura aumenta por encima del 70 por ciento. En los centros comerciales regionales y las áreas urbanas densas, es más del 90 por ciento. En los 48 estados contiguos de los EE. UU., la cobertura impermeable urbana suma 43.000 millas cuadradas (110.000 km 2 ). El desarrollo agrega 390 millas cuadradas (1.000 km 2 ) anualmente. Por lo general, dos tercios de la cobertura son pavimentos y un tercio son techos de edificios. [2]
La cobertura de la superficie impermeable se puede limitar restringiendo la densidad de uso del suelo (como una cantidad de casas por acre en una subdivisión), pero este enfoque hace que se desarrollen tierras en otros lugares (fuera de la subdivisión) para acomodar a la creciente población. (Véase expansión urbana ) . Alternativamente, las estructuras urbanas se pueden construir de manera diferente para que funcionen más como suelos naturalmente permeables; ejemplos de tales estructuras alternativas son los pavimentos porosos , los techos verdes y las cuencas de infiltración .
El agua de lluvia de superficies impermeables se puede recolectar en tanques de recolección de agua de lluvia y utilizarla en lugar del agua principal. La isla de Catalina, ubicada al oeste del puerto de Long Beach, ha hecho un gran esfuerzo para captar agua de lluvia a fin de minimizar el costo del transporte desde el continente.
En parte como respuesta a las recientes críticas de los municipios , varios fabricantes de hormigón como CEMEX y Quikrete han comenzado a producir materiales permeables que mitigan en parte el impacto ambiental del hormigón impermeable convencional. Estos nuevos materiales están compuestos de varias combinaciones de sólidos de origen natural que incluyen rocas y minerales de grano fino a grueso , materia orgánica (incluidos organismos vivos ), hielo , rocas meteorizadas y precipitados , líquidos (principalmente soluciones acuosas ) y gases . [3] La pandemia de COVID-19 dio origen a propuestas de cambio radical en la organización de la ciudad, [4] siendo la reducción drástica de la presencia de superficies impermeables y la recuperación de la permeabilidad del suelo uno de los elementos del Manifiesto para la Reorganización de la ciudad, publicado en Barcelona por el arquitecto y teórico urbano Massimo Paolini y firmado por 160 académicos y 350 arquitectos.
El porcentaje de impermeabilidad, comúnmente denominado PIMP en los cálculos, es un factor importante al considerar el drenaje del agua. Se calcula midiendo el porcentaje de una zona de captación que está formada por superficies impermeables, como carreteras, techos y otras superficies pavimentadas. Una estimación de PIMP se da mediante PIMP = 6,4J^0,5 donde J es el número de viviendas por hectárea (Butler y Davies 2000). Por ejemplo, los bosques tienen un valor PIMP del 10%, mientras que las áreas comerciales densas tienen un valor PIMP del 100%. Esta variable se utiliza en el Manual de estimación de inundaciones .
Homer y otros (2007) indican que aproximadamente el 76 por ciento de los Estados Unidos continentales está clasificado como que tiene menos del 1 por ciento de cobertura impermeable, el 11 por ciento con una cobertura impermeable del 1 al 10 por ciento, el 4 por ciento con una cobertura impermeable estimada del 11 al 20 por ciento, el 4,4 por ciento con una cobertura impermeable estimada del 21 al 40 por ciento y aproximadamente el 4,4 por ciento con una cobertura impermeable estimada mayor al 40 por ciento. [5] [6]
El área impermeable total (AIT), comúnmente denominada cobertura impermeable (CI) en los cálculos, se puede expresar como una fracción (de cero a uno) o un porcentaje. Existen muchos métodos para estimar la AIT, incluido el uso del Conjunto de datos de cobertura terrestre nacional (NLCD) [7] con un sistema de información geográfica (SIG), categorías de uso de la tierra con estimaciones categóricas de la AIT, un porcentaje generalizado de área desarrollada y relaciones entre la densidad de población y la AIT. [6]
El conjunto de datos de superficie impermeable del NLCD de EE. UU. puede proporcionar un conjunto de datos de cobertura terrestre de alta calidad y consistente a nivel nacional en un formato apto para SIG que se puede utilizar para estimar el valor de TIA. [6] El NLCD cuantifica de manera consistente el porcentaje de TIA antropogénico para el NLCD con una resolución de píxel de 30 metros (900 m2) en todo el país. Dentro del conjunto de datos, cada píxel se cuantifica con un valor de TIA que varía de 0 a 100 por ciento. Las estimaciones de TIA realizadas con el conjunto de datos de superficie impermeable del NLCD representan un valor de TIA agregado para cada píxel en lugar de un valor de TIA para una característica impermeable individual. Por ejemplo, una carretera de dos carriles en un campo de pasto tiene un valor de TIA del 100 por ciento, pero el píxel que contiene la carretera tendría un valor de TIA del 26 por ciento. Si la carretera se extiende (por igual) a ambos lados del límite de dos píxeles, cada píxel tendría un valor de TIA del 13 por ciento. El análisis de la calidad de los datos del conjunto de datos NLCD 2001 con áreas de muestra de TIA delimitadas manualmente indica que el error promedio de TIA predicho versus real puede variar entre 8,8 y 11,4 por ciento. [5]
Las estimaciones de TIA a partir del uso del suelo se realizan identificando categorías de uso del suelo para grandes bloques de tierra, sumando el área total de cada categoría y multiplicando cada área por un coeficiente de TIA característico. [6] Las categorías de uso del suelo se utilizan comúnmente para estimar TIA porque las áreas con un uso del suelo común se pueden identificar a partir de estudios de campo, mapas, información de planificación y zonificación y de imágenes remotas. Los métodos de coeficientes de uso del suelo se utilizan comúnmente porque los mapas de planificación y zonificación que identifican áreas similares están, cada vez más, disponibles en formatos SIG. Además, los métodos de uso del suelo se seleccionan para estimar los efectos potenciales del desarrollo futuro en TIA con mapas de planificación que cuantifican los cambios proyectados en el uso del suelo. [8] Existen diferencias sustanciales en las estimaciones de TIA reales y estimadas de diferentes estudios en la literatura. Términos como baja densidad y alta densidad pueden diferir en diferentes áreas. [9] Una densidad residencial de medio acre por casa puede clasificarse como alta densidad en un área rural, densidad media en un área suburbana y baja densidad en un área urbana. Granato (2010) [6] proporciona una tabla con valores de TIA para diferentes categorías de uso del suelo a partir de 30 estudios en la literatura.
El porcentaje de área desarrollada (PDA) se utiliza comúnmente para estimar el TIA manualmente mediante el uso de mapas. [6] El Consorcio de Características de Tierras de Resolución Múltiple (MRLCC) define un área desarrollada como aquella cubierta por al menos el 30 por ciento de materiales construidos [10] ). Southard (1986) [11] definió las áreas no desarrolladas como desarrollos naturales, agrícolas o residenciales dispersos . Desarrolló una ecuación de regresión para predecir el TIA utilizando el porcentaje de área desarrollada (tabla 6-1). Desarrolló su ecuación utilizando una función de potencia logarítmica con datos de 23 cuencas en Missouri . Observó que este método era ventajoso porque se podían delinear rápidamente cuencas grandes y estimar el TIA manualmente a partir de los mapas disponibles. Granato (2010) [6] desarrolló una ecuación de regresión utilizando datos de 262 cuencas fluviales en 10 áreas metropolitanas de los Estados Unidos continentales con áreas de drenaje que van desde 0,35 a 216 millas cuadradas y valores de PDA que van desde 0,16 a 99,06 por ciento.
La TIA también se estima a partir de datos de densidad de población estimando la población en un área de interés y utilizando ecuaciones de regresión para calcular la TIA asociada. [6] Los datos de densidad de población se utilizan porque los datos de bloques censales consistentes a nivel nacional están disponibles en formatos SIG para todos los Estados Unidos. Los métodos de densidad de población también se pueden utilizar para predecir los efectos potenciales del desarrollo futuro. Aunque puede haber una variación sustancial en las relaciones entre la densidad de población y la TIA, la precisión de dichas estimaciones tiende a mejorar con el aumento del área de drenaje a medida que se promedian las variaciones locales. [12] Granato (2010) [6] proporciona una tabla con 8 relaciones de densidad de población de la literatura y una nueva ecuación desarrollada utilizando datos de 6.255 cuencas fluviales en el conjunto de datos GAGESII del USGS. [13] Granato (2010) [6] también proporciona cuatro ecuaciones para estimar la TIA a partir de la densidad de viviendas , que está relacionada con la densidad de población.
La TIA también se estima a partir de mapas impermeables extraídos mediante teledetección . La teledetección se ha utilizado ampliamente para detectar superficies impermeables. [14] [15] La detección de áreas impermeables mediante aprendizaje profundo junto con imágenes satelitales ha surgido como un método transformador en la teledetección y el monitoreo ambiental . Los algoritmos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), han revolucionado nuestra capacidad para identificar y cuantificar superficies impermeables a partir de imágenes satelitales de alta resolución. Estos modelos pueden extraer automáticamente características espaciales y espectrales intrincadas, lo que les permite discriminar entre superficies impermeables y no impermeables con una precisión excepcional. [16] [17] [18]
Las áreas impermeables naturales se definen aquí como cubiertas terrestres que pueden contribuir con una cantidad sustancial de flujo de tormenta durante tormentas pequeñas y grandes, pero comúnmente se clasifican como áreas permeables. [6] Estas áreas no se consideran comúnmente como una fuente importante de flujo de tormenta en la mayoría de los estudios de calidad de escorrentía urbana y de carreteras , pero pueden producir una cantidad sustancial de flujo de tormenta. Estas áreas impermeables naturales pueden incluir aguas abiertas, humedales , afloramientos rocosos, terrenos estériles (suelos naturales con baja impermeabilidad) y áreas de suelos compactados . Las áreas impermeables naturales, dependiendo de su naturaleza y condiciones antecedentes, pueden producir flujo de tormenta a partir de exceso de infiltración, flujo superficial, flujo superficial de saturación o precipitación directa. Se espera que los efectos de las áreas impermeables naturales en la generación de escorrentía sean más importantes en áreas con baja TIA que en áreas altamente desarrolladas.
El NLCD [19] proporciona estadísticas de cobertura terrestre que pueden utilizarse como una medida cualitativa de la prevalencia de diferentes coberturas terrestres que pueden actuar como áreas impermeables naturales. Las aguas abiertas pueden actuar como un área impermeable natural si la precipitación directa se dirige a través de la red de canales y llega como flujo de tormenta al sitio de interés. Los humedales pueden actuar como un área impermeable natural durante las tormentas cuando la descarga de agua subterránea y el flujo superficial de saturación son una proporción sustancial del flujo de tormenta. El suelo estéril en áreas ribereñas puede actuar como un área impermeable natural durante las tormentas porque estas áreas son una fuente de flujos superficiales excedentes de infiltración. Las áreas aparentemente permeables que se han visto afectadas por actividades de desarrollo pueden actuar como áreas impermeables y generar flujos superficiales excedentes de infiltración. Estos flujos de tormenta pueden ocurrir incluso durante tormentas que no cumplen con los criterios de volumen o intensidad de precipitación para producir escorrentía en función de las tasas de infiltración nominal.
Las áreas permeables desarrolladas pueden comportarse como áreas impermeables porque el desarrollo y el uso posterior tienden a compactar los suelos y reducir las tasas de infiltración. Por ejemplo, Felton y Lull (1963) [20] midieron las tasas de infiltración de suelos forestales y céspedes e indicaron una posible reducción del 80 por ciento en la infiltración como resultado de las actividades de desarrollo. De manera similar, Taylor (1982) [21] realizó pruebas con infiltrómetros en áreas antes y después del desarrollo suburbano y observó que la alteración y compactación de la capa superficial del suelo por las actividades de construcción reducían las tasas de infiltración en más del 77 por ciento.
Este artículo incorpora material de dominio público de sitios web o documentos del Servicio Geológico de los Estados Unidos y la Administración Federal de Carreteras .