SIG aplicados al análisis y cartografía de riesgos climáticos

Riesgo natural implica la existencia de un proceso brusco de transferencia de materia y energía capaz de generar daños y un uso del territorio vulnerable a dichos procesos. Por tanto, cartografiar el riesgo implica hacer tanto una cartografía de los puntos vulnerables como un modelo de los procesos y su intensidad sobre estos puntos vulnerables.

La herramienta más adecuada para la modelización y cartografía de riesgos es un Sistema de Información Geográfica. Sin embargo en muchos casos será conveniente enlazar el programa a otro tipo de herramientas como Sistemas de Gestión de bases de datos y Programas de análisis de datos. A continuación, en esta introducción, se hará un repaso de los conceptos básicos en modelización y de las características de los Sistemas de Información Geográfica. En secciones posteriores se tratarán los modelos de datos necesarios para introducir en un SIG la información relevante en análisis de risgos climáticos, así como algunos ejemplos de la modelización espacial de los mismos.

1.1 Cuestiones generales sobre modelización

Un modelo es la representación simplificada de un sistema. Existen muchos tipos de modelos, normalmente cuando se trata de estudiar procesos naturales se utilizan modelos matemáticos. La construcción de un modelo de este tipo implica la selección y cuantificación de las variables para representar el sistema con el nivel de detalle requerido.

Los procesos que actúan sobre el territorio se caracterizan por su carácter tridimensional, su dependencia del tiempo y complejidad. Esta complejidad incluye comportamientos no lineales, componentes estocásticos, bucles de realimentación a diferentes escalas espaciales y temporales haciendo muy complejo, o incluso imposible, expresar los procesos mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas.

Estas ecuaciones, junto con los esquemas de flujo para su resolución, consituyen hipótesis acerca del comportamiento de los procesos. Estas ecuaciones toman variables de entrada y producen una serie de variables de salida en función de parámetros que reflejan las características del territorio. Por otro lado existe un conjunto de variables de estado internas al sistema que se ven modificadas.

Los parámetros se distinguen de las variables en que aquellos son invariantes a la escala espacio-temporal del modelo. Las variables de entrada y salida representan flujos de materia y enegía desde y hacia el interior del sistema (precipitación y caudal por ejemplo). Las variables de estado representan cambios en la cantidad de materia y energía disponible (humedad del suelo).

En definitiva, un sistema natural recibe entradas de materia y energía de su entorno que devuelve a dicho entorno con ciertas modificaciones:

  • Desplazamiento en el espacio

  • Modulación en el tiempo


Figura 1: Modelos de procesos

3 Modelos de datos para el análisis y la cartografía de riesgos

3.1 Modelos de datos climáticos

La recogida de datos meeorológico-climáticos se ha hecho tradicionalmente en observatorios fijos. La propia definición de clima exige disponer de una serie temporal suficientemente larga para poder considrerarla como significativa. Por tanto, el estudio de datos climáticos se ha hecho mediante el análisis de series temporales. Apesar de que estas series tienen una ubicación espacial, es preferible almacenarlas en una base de datos debido a las limitaciones de los SIG para trabajar con la componente temporal. Una estructura de datos adecuada, para evitar repeticiones innecesarias de información, sería mantener en una tabla la información referente a los observatorios y en otras las referidas a las diferentes series temporales manejadas. En la figura 31 aparece un ejemplo y en la figura 32 el resultado de una consulta en la que se pide a la base de datos que devuelva las coordenadas del observatorio y la precipitación en ese observatorio en una determinada fecha. Se puede comprobar en la figura 31 que existe un campo común que es el que permite relacionar ambas tablas.


Figura 35: Operador de vecindad, cálculo de pendientes y orientaciones

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Fuente:

Francisco Alonso Sarria (Universidad de Murcia)

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