Cuando el pasado ya no basta: cómo el cambio climático está transformando la ingeniería

Las infraestructuras que utilizamos a diario —carreteras, puentes, presas, redes de transporte o sistemas de drenaje— fueron diseñadas, en muchos casos, con base en condiciones climáticas que hoy están cambiando.

La mayor frecuencia e intensidad de fenómenos extremos, como las inundaciones, las olas de calor o las tormentas, plantean nuevos desafíos para la ingeniería y obligan a replantear cómo se proyectan, se mantienen y se adaptan estas obras.

Aquí os dejo una entrevista que me hicieron al respecto. Abordamos, de forma clara y accesible, las principales cuestiones que plantea el cambio climático para el diseño y la gestión de las infraestructuras, desde la evolución de los criterios de cálculo hasta la resiliencia de las obras existentes, tomando como referencia casos recientes como la DANA de Valencia.

 

El diseño de infraestructuras se basa en datos climáticos históricos. ¿Cómo afecta el cambio climático a esta metodología?

Tradicionalmente, la ingeniería ha operado bajo el principio de «estacionariedad», una premisa científica que asume que las variables climáticas —como la intensidad de las lluvias o el nivel de los ríos— fluctúan dentro de márgenes constantes y predecibles a partir del pasado. Bajo este modelo, los registros históricos de las últimas décadas servían como guía fiable para calcular la resistencia necesaria de puentes, presas o sistemas de drenaje. Sin embargo, la evidencia científica actual, respaldada por organismos como el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC), confirma que esta dinámica se ha alterado, por lo que los patrones del pasado ya no reflejan con exactitud lo que cabe esperar en el futuro. Esto no significa que los datos históricos hayan perdido su valor, sino que ya no son suficientes por sí solos; hoy en día, la ingeniería evoluciona para integrar esos registros con modelos avanzados de proyección climática. El objetivo de esta transición metodológica es pasar de un diseño basado en la estabilidad estadística a uno basado en la resiliencia y la gestión de la incertidumbre, asegurando que nuestras infraestructuras no solo soporten las cargas históricas conocidas, sino que también estén preparadas para la nueva frecuencia e intensidad de los fenómenos extremos, garantizando así la seguridad pública y la durabilidad de las obras a largo plazo.

En general, ¿qué impacto tiene el cambio climático en las infraestructuras existentes? Pienso, por ejemplo, en la mayor frecuencia de tormentas y huracanes, lluvias intensas, vientos, olas de calor y cambios bruscos de temperatura. 

Las infraestructuras actuales se enfrentan a un desafío de vulnerabilidad sistémica, ya que fueron proyectadas con umbrales de diseño basados en estadísticas climáticas que hoy están siendo superadas por la realidad meteorológica. El impacto del cambio climático en estas estructuras no se manifiesta únicamente a través de eventos extremos súbitos, sino también mediante un estrés físico continuo sobre materiales como el acero, el hormigón o el asfalto, que sufren procesos de dilatación térmica intensa o de erosión acelerada, lo que somete a los elementos estructurales a un desgaste mayor del previsto y acorta su vida útil operativa. Cuando la capacidad de los sistemas de drenaje es sobrepasada por regímenes de lluvia de una intensidad para la que no fueron calculados, o cuando las olas de calor comprometen la integridad de las redes eléctricas y de transporte, el riesgo trasciende lo puramente material para convertirse en un riesgo funcional; en una sociedad de redes interconectadas, el fallo de un nodo de comunicación o energía puede desencadenar efectos en cascada que afecten a servicios esenciales como el suministro de agua o la logística urbana. Por esta razón, la ingeniería contemporánea está priorizando la transición hacia la resiliencia, un enfoque técnico que busca que las infraestructuras existentes no solo sean robustas frente a cargas físicas, sino que también posean la flexibilidad necesaria para adaptarse, absorber impactos imprevistos y recuperar su funcionalidad con la mayor celeridad posible, garantizando así la estabilidad de los servicios de los que depende la ciudadanía.

En los últimos meses se ha hablado mucho de la situación de las presas en España. La edad media de las presas de titularidad estatal es de 55 años. ¿Cómo les afecta el cambio climático? ¿Qué haría falta para garantizar su seguridad en el actual contexto del cambio climático? 

La antigüedad media de las presas de titularidad estatal en España, de unos 55 años, las sitúa en un periodo de madurez técnica que requiere una reevaluación constante frente a un entorno climático ya no estadísticamente estable. Estas estructuras fueron proyectadas bajo estándares hidrológicos de mediados del siglo XX que no contemplaban la variabilidad climática actual, la cual se manifiesta en avenidas más súbitas y severas que pueden someter a los órganos de desagüe, como los aliviaderos, a regímenes de carga superiores a los previstos en su diseño original. Garantizar la seguridad de este patrimonio hidráulico en el contexto actual no implica necesariamente una reconstrucción estructural generalizada, sino una evolución decidida hacia una gestión de la seguridad basada en el riesgo; esto supone combinar la auscultación técnica avanzada —que permite monitorizar en tiempo real la respuesta de la estructura y el envejecimiento de sus materiales— con la actualización de los modelos hidrológicos y la modernización de los planes de emergencia. En definitiva, la seguridad de las presas ante el cambio climático depende de una estrategia integral que combine el mantenimiento riguroso con la incorporación de nuevas tecnologías de predicción y de evacuación de caudales, asegurando que estas obras sigan cumpliendo su función vital de regulación y protección ciudadana con los máximos niveles de fiabilidad.

La DANA de Valencia es un ejemplo de un evento extremo. En este caso, también se ha hablado mucho de la falta de infraestructura hidráulica. ¿Qué papel desempeñaron, en este caso, los factores naturales y humanos (en particular, las infraestructuras)? ¿Y qué opina de lo que se ha hecho desde entonces? 

Los episodios de inundaciones extremas, como los vividos recientemente en Valencia, no deben analizarse únicamente como fenómenos meteorológicos, sino como desastres socio-naturales en los que la peligrosidad de una atmósfera más cálida y energética —capaz de retener y descargar mayores volúmenes de agua— se encuentra con una exposición y vulnerabilidad territoriales acumuladas durante décadas. En este escenario, las infraestructuras hidráulicas desempeñan un papel ambivalente: mientras que obras de gran escala, como el nuevo cauce del Turia, demostraron su eficacia crítica al proteger el núcleo urbano densamente poblado, la ausencia de intervenciones estructurales y de drenaje en otras cuencas menores, sumada a una ocupación del suelo que ha impermeabilizado zonas de inundación natural, exacerbó la magnitud de la tragedia. Lo ocurrido desde entonces refleja una necesaria transición desde una gestión basada exclusivamente en la respuesta ante emergencias hacia una gestión integral del riesgo de inundación, que debe combinar las soluciones de ingeniería civil tradicional con infraestructuras verdes y soluciones basadas en la naturaleza que devuelvan capacidad de laminación al territorio; el verdadero aprendizaje académico y técnico no reside solo en construir barreras más altas, sino en rediseñar nuestro urbanismo para que sea capaz de convivir con la incertidumbre de unos regímenes hidrológicos que ya están superando los umbrales de seguridad históricos.

¿Estamos ahora más preparados para afrontar una nueva Dana?

La preparación ante fenómenos meteorológicos extremos no es un estado estático, sino un proceso multidimensional que opera a distintas escalas temporales. Tras un evento de gran magnitud, se produce un avance incuestionable en lo que denominamos aprendizaje social, que se traduce en una mayor sensibilidad de la ciudadanía ante las alertas y en una optimización de los protocolos de respuesta inmediata por parte de los servicios de emergencia, factores determinantes para reducir el riesgo vital a corto plazo. Sin embargo, conviene distinguir entre esta capacidad de reacción rápida y la resiliencia estructural del territorio; mientras que la primera puede mejorar de forma casi inmediata tras una crisis, la segunda —que implica la readecuación de infraestructuras críticas, la reforma del urbanismo y la restauración hidrológica de las cuencas— requiere horizontes de ejecución de varios años o incluso décadas. Por lo tanto, aunque hoy contamos con una sociedad y unas instituciones más vigilantes y coordinadas, la adaptación integral de nuestro entorno para minimizar los daños materiales y económicos sigue siendo un desafío de largo recorrido que exige una inversión sostenida y una planificación técnica rigurosa que trascienda la memoria inmediata de la catástrofe.

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RESILIFE: Optimización resiliente de estructuras híbridas en condiciones extremas

En este artículo se explica el proyecto RESILIFE, cuyos investigadores principales son Víctor Yepes y Julián Alcalá, de la Universitat Politècnica de València. Se trata de un proyecto de investigación de carácter internacional en el que también colaboran profesores de Brasil, Chile y China. Además, se están realizando varias tesis doctorales de estudiantes de Cuba, Perú, México y Ecuador, así como de estudiantes españoles. A continuación, se describe brevemente el proyecto y se incluye una comunicación reciente donde se explica con más detalle.

El proyecto RESILIFE se centra en optimizar de forma resiliente el ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares para conseguir una alta eficiencia social y medioambiental, especialmente en condiciones extremas. La investigación aborda la necesidad de diseñar, construir y mantener infraestructuras que puedan resistir y recuperarse rápidamente de desastres naturales o provocados por el ser humano, minimizando las pérdidas y el impacto en la sociedad y el medioambiente. Para ello, el estudio propone utilizar inteligencia artificial, metaheurísticas híbridas, aprendizaje profundo y teoría de juegos en un enfoque multicriterio. El objetivo es mejorar la seguridad, reducir costes y optimizar la recuperación, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La metodología integral incluye el análisis del ciclo de vida, así como la aplicación de lógica neutrosófica y redes bayesianas para la toma de decisiones.

¿Qué problema aborda el proyecto RESILIFE y por qué es urgente?

El proyecto RESILIFE aborda el desafío crítico que supone diseñar y mantener infraestructuras resilientes y sostenibles frente a desastres naturales y provocados por el ser humano. La urgencia es evidente debido a las enormes pérdidas humanas y económicas causadas por estos eventos (más de 1,1 millones de muertes y 1,5 billones de dólares en pérdidas entre 2003 y 2013), lo que subraya la necesidad de estructuras de alto rendimiento que protejan vidas y economías, al tiempo que se alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Además, los errores de diseño y construcción, así como la falta de mantenimiento, han demostrado ser causas significativas de colapso estructural, y solo el 50 % de las reparaciones de hormigón resultan efectivas en Europa.

¿Cuál es el objetivo principal de RESILIFE?

El objetivo general del proyecto RESILIFE es optimizar el diseño, el mantenimiento y la reparación de estructuras híbridas y modulares (MMC) de alta eficiencia social y medioambiental para que puedan resistir condiciones extremas. Para ello, se deben abordar problemas complejos de toma de decisiones en los ámbitos público y privado, integrando criterios de sostenibilidad social y medioambiental durante todo el ciclo de vida de las estructuras y teniendo en cuenta la variabilidad e incertidumbre inherentes al mundo real. El objetivo es que estas estructuras sean tan seguras como las tradicionales, pero con una mayor capacidad de recuperación rápida y un menor impacto social y medioambiental.

 

¿Qué tipos de estructuras son el foco de RESILIFE y por qué?

El proyecto se centra en estructuras híbridas (que combinan, por ejemplo, acero y hormigón) y en estructuras basadas en métodos modernos de construcción (MMC), especialmente las modulares. Estas estructuras se han elegido como objeto de estudio debido a su gran potencial para mejorar la resiliencia estructural, la eficiencia en la construcción (al reducir las interrupciones en obra y mejorar el control de calidad) y la sostenibilidad. A pesar de sus ventajas, se han identificado lagunas en la investigación sobre su optimización para eventos extremos y su aplicación en estructuras complejas, aspectos que el proyecto RESILIFE busca subsanar.

¿Qué metodologías innovadoras utiliza RESILIFE para lograr sus objetivos?

RESILIFE emplea un enfoque multidisciplinario e innovador que integra diversas técnicas avanzadas:

¿Cómo aborda RESILIFE la incertidumbre y la variabilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras?

El proyecto aborda la incertidumbre y la variabilidad mediante varias estrategias:

  • Análisis de funciones de distribución de eventos extremos: Para el diseño óptimo basado en fiabilidad.
  • Metamodelos y metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad: Permiten manejar la aleatoriedad de los parámetros y asegurar que los proyectos optimizados no sean inviables ante pequeños cambios en las condiciones.
  • Técnicas de decisión multicriterio (lógica neutrosófica y redes bayesianas): Integran aspectos inciertos y criterios subjetivos en la toma de decisiones.
  • Análisis de sensibilidad: De los escenarios presupuestarios y las hipótesis del ciclo de vida para identificar las mejores prácticas.

¿Qué se entiende por «resiliencia» en el contexto de RESILIFE y cómo se cuantifica?

En el contexto de RESILIFE, la resiliencia se define como la capacidad de una estructura para resistir eventos extremos, mantener su funcionalidad o recuperarla rápidamente con reparaciones mínimas tras sufrir daños, y con un bajo coste social y medioambiental. El objetivo es ir más allá de la simple resistencia y centrarse en la capacidad de adaptación y recuperación. El proyecto tiene como objetivo desarrollar procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras e infraestructuras en el contexto de múltiples amenazas, un aspecto que actualmente presenta una laguna en la investigación. Esto incluye tener en cuenta la funcionalidad técnico-socioeconómica y los impactos a lo largo de toda su vida útil.

¿Qué tipo de casos de estudio se aplican en la metodología RESILIFE?

La metodología de RESILIFE se aplica a varios casos de estudio clave:

  • Optimización de pórticos de edificios altos: Con estructura de acero híbrido y hormigón armado, sometidos a un fuerte incremento de temperatura, o ante el fallo completo de soportes para evitar el colapso progresivo.
  • Viviendas sociales prefabricadas en zonas sísmicas: Optimizando su resistencia a acciones extremas y su capacidad de reparación rápida.
  • Mantenimiento y reparación de patologías: Resultantes de eventos extremos en diversas estructuras.
  • Otras estructuras como puentes mixtos y estructuras modulares: Ampliando el alcance más allá de las viviendas. Estos casos de estudio permiten validar la aplicabilidad de las metodologías propuestas en situaciones reales y complejas.

¿Cuáles son las principales contribuciones esperadas de RESILIFE a la ingeniería estructural y la sostenibilidad?

Las principales contribuciones esperadas de RESILIFE son:

  • Desarrollo de soluciones constructivas innovadoras: Como conexiones especiales y estructuras fusibles para aumentar la resiliencia y evitar el colapso progresivo.
  • Formulación de metodologías de participación social: Para integrar criterios objetivos y subjetivos en decisiones multicriterio.
  • Propuesta de técnicas de optimización multiobjetivo avanzadas: Basadas en metaheurísticas híbridas de deep learning, teoría de juegos y fiabilidad.
  • Introducción de nuevas métricas: Que prioricen soluciones resilientes en la frontera de Pareto.
  • Identificación de políticas presupuestarias efectivas: Y definición de buenas prácticas de diseño, reparación y mantenimiento robusto en construcciones MMC y estructuras híbridas.
  • Avances en la modelización y evaluación: De la sostenibilidad a largo plazo y el impacto ambiental de las infraestructuras, contribuyendo a normativas y software de diseño más eficientes.

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Glosario de términos clave

  • Resiliencia (estructural): Capacidad de una estructura para absorber, resistir, adaptarse y recuperarse de un evento extremo, manteniendo o recuperando su funcionalidad rápidamente y con costes mínimos.
  • Estructuras híbridas: Estructuras que combinan dos o más materiales estructurales diferentes, como acero y hormigón, para optimizar sus propiedades y rendimiento.
  • Estructuras modulares: Estructuras compuestas por unidades o módulos prefabricados que se ensamblan en el lugar de la construcción, ofreciendo ventajas en velocidad de construcción y control de calidad.
  • Eventos extremos: Desastres naturales (terremotos, tsunamis, inundaciones) o provocados por humanos (explosiones, impactos) que causan daños significativos a las estructuras y la sociedad.
  • Optimización del ciclo de vida: Proceso de diseño, construcción, mantenimiento y reparación de una estructura, considerando su impacto total (económico, social, ambiental) a lo largo de toda su vida útil.
  • Sostenibilidad: Principio que busca satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, integrando aspectos ambientales, sociales y económicos.
  • Inteligencia artificial (IA): Campo de la informática que dota a las máquinas de la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas, utilizada aquí para evaluar y mejorar la resiliencia.
  • Metaheurísticas híbridas: Algoritmos de optimización que combinan diferentes técnicas heurísticas o metaheurísticas para encontrar soluciones eficientes a problemas complejos, especialmente en la optimización multiobjetivo.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL): Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos, aplicado para mejorar la toma de decisiones y reducir tiempos de cálculo.
  • Teoría de juegos: Rama de las matemáticas que estudia las interacciones estratégicas entre agentes racionales, aplicada en la optimización multiobjetivo para el diseño de estructuras.
  • Lógica neutrosófica: Marco matemático para tratar la indeterminación y la inconsistencia, utilizado en la toma de decisiones multicriterio para manejar la incertidumbre.
  • Redes bayesianas: Modelos gráficos probabilísticos que representan relaciones de dependencia condicional entre variables, empleadas en el análisis multicriterio y la gestión de incertidumbre.
  • Colapso progresivo: Fenómeno en el cual un daño inicial localizado en una estructura se propaga a otras partes, llevando al colapso desproporcionado de una gran porción o de toda la estructura.
  • Modern Methods of Construction (MMC): Métodos de construcción modernos que incluyen tecnologías de prefabricación, construcción modular e impresión 3D, buscando mayor eficiencia y control de calidad.
  • BIM (Building Information Modeling / Modelos de Información en la Construcción): Proceso de creación y gestión de un modelo digital de un edificio o infraestructura, que facilita la integración del proyecto estructural y la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida.
  • Metamodelo (o modelo subrogado): Modelo simplificado de un sistema complejo que permite realizar cálculos más rápidos y eficientes, crucial para reducir los tiempos de computación en la optimización.
  • Diseño óptimo basado en fiabilidad: Enfoque de diseño que considera la probabilidad de fallo y las incertidumbres inherentes para optimizar las estructuras, garantizando un nivel de seguridad predefinido.
  • Frontera de Pareto: Conjunto de soluciones óptimas en problemas de optimización multiobjetivo, donde ninguna de las funciones objetivo puede mejorarse sin degradar al menos otra función objetivo.

Agradecimientos:

Grant PID2023-150003OB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, and the European Regional Development Fund (ERDF), a program of the European Union (EU).