Saltar al contenido

Derivamiento Hacia el Análisis Multi Criterio para Detectar Zonas de Inundación. Parte1.

image_print

Autores: Giovanni Daza. José Arismendi. Centro de Procesamiento Digital de Imágenes (CPDI). FIIIDT. 

 

Introducción.

  En el artículo anterior, (www. fii.gob.ve) se puede  comprobar que no es fácil predecir áreas de posible inundación, cuando enfocamos el estudio desde un solo punto de vista, y que nuestro caso fue la precipitación.

Es necesario tomar nuevas herramientas de análisis que permitan llevar los análisis en el conjunto de varios factores, así topamos con el análisis multi criterio, que además de permitir evaluar un evento de inundación bajo varios criterios,  permite ponderar estos factores de acuerdo a su importancia en la ocurrencia del fenómeno de las inundaciones.

Análisis Multicriterio.

Estos criterios surgen del conocimiento de expertos en el tema; para nuestro caso la consulta a varios especialistas en el tema arrojo las siguientes variables (criterios) como las más importantes:

  • Precipitación (Cantidad de agua)
  • Topografía (Pendiente del Terreno)
  • Geología (Tipos de Rocas y Permeabilidad)
  • Hidrografía (Trazado y Distancia a los cauces)
  • Cobertura Vegetal (Densidad)

Es importante señalar que puede haber otros factores que contribuyan a explicar el suceso de las inundaciones, pero en estas variables recae el peso principal de la ocurrencia.

El objetivo central es plasmar estos resultados espacialmente, y para ello utilizamos el software SIG para llevar las predicciones a un “mapa final” que cualquier usuario pueda leer y entender.

Ya se mencionó que el análisis multicriterio además de la visión multi variable, nos permite ponderar los factores por su orden de importancia, y esta ponderación se puede realizar de varias formas.  Para este caso seguimos una técnica que cobra mayor relevancia día a día y es la conocida como Comparación por Parejas.

A continuación se presentan los criterios y su ponderación dentro del marco SIG, que implica generar mapas temáticos para cada variable y luego normalizar según el peso asignado. Por ejemplo… Ver Figura 1.

Figura 1.Criterios y Ponderación dentro del marco SIG.

Definida la metodología con sus respectivas variables y ponderaciones, queda seleccionar un área de estudio y aplicar la misma en un ambiente de SIG. A  manera de ejemplo, en la Figura 4, se tienen los resultados de la ponderación de un área de inundación.

Figura 2. Ejemplos de la Delimitación de  una cuenca hidrográfica en ArcGIS y separación de cuencas por colores. Fuente: Mapping GIS. Diego Alonso

Figura 3. Modelo Digital de Terreno y trazado de los ejes Fluviales y Separación entre subcuencas. Fuente: Mapping GIS. Diego Alonso.

Figura 4. Estimación del área de inundación de una presa en Monte Belo, Brasil. Fuente: MAAP Amazon.2017

Referencias Bibliográficas.

  • Albano, R.; Mancusi, L.; Abbate, A.2017. Improving Flood Risk Analysis for effectively supporting the implementation of flood risk management plans: The case study of “Serio” Valley.
  •  Diego Alonso. Calculo de cuencas hidrográficas utilizando QGIS/Grass. Mapping GIS.
  • EXPERIENCIAS PROPIAS. Personal Profesional y Técnico del Centro de Procesamiento Digital de Imágenes-Fundación Instituto de Ingeniería. Caracas.
  • INSTITUTO GEOLÓGICO Y MINERO DE ESPAÑA. 1985. Geología y Prevención de daños por inundaciones.Madrid.
  • MAAP Amazon Conservation y Conservación Amazónica (ACCA) Perú. MAAP #66: IMÁGENES SATELITALES DEL PROYECTO HIDROELÉCTRICO BELO MONTE (BRASIL).2017.
  • ORGANIZACIÓN DE ESTADOS AMERICANOS. 1993. Manual sobre el manejo de peligros naturales en la planificación para el desarrollo regional integrado.

 

Contacto: giodaza90@gmail.com; arismendi40@gmail.com;

Compartir en Redes Sociales
0 Shares