El vídeo que a continuación pueden ver, contiene la descripción de las siete ubicaciones más aterradoras que pueden encontrarse en Google Maps. Como veréis algunas han causado tanto terror que han sido modificadas para evitar males mayores.
El vídeo no tiene desperdicio y le da un áurea diferente a los mapas de Google Maps, esta vez hablaremos de localizaciones tenebrosas.
El proyecto La revolución geoespacial termina con este cuarto vídeo, una pena. En él se tratan cuatro temas muy interesantes que están siendo impulsados por el uso de las tecnologías geoespaciales.
El primero de ellos demuestra cómo se está usando la tecnología geoespacial, para hacer un análisis temporal del cambio climático que se está produciendo en el planeta debido a la actividad humana. Hace énfasis en utilización de imágenes de satélite y su posterior análisis mediante herramientas de GIS a lo largo de periodos de tiempo. Pudiendo, de esta manera, obtener las diferencias acaecidas con el incremento de la temperatura global del planeta.
En este nuevo capítulo de la serie que componen el proyecto Geospatial Revolution se aborda el uso de las tecnologías Geoespaciales en temas relacionados con la seguridad.
La primera parte del vídeo se focaliza en la lacra de la humanidad, la guerra. Primero se describe como se utilizaron las tecnologías geoespaciales para dividir Bosnia Herzegovina según sus etnias y encontrar la mejor ubicación para el corredor que comunicara la ciudad cercada de Goražde.
Siguiendo con la serie de vídeos del proyecto Geospatial Revolution, os propongo el segundo episodio donde se hará hincapié en la ciudades interactivas y en como los negocios y la industria se han beneficiado de la revolución geo-espacial.
El vídeo termina con la importancia que tiene la información geográfica en la búsqueda de un futuro más saludable para todos. Es un vídeo realmente interesante y un proyecto muy espacial...
The GeoSpatial Revolution project es un proyecto que trata de divulgar a través de vídeos el mundo de la cartografía digital y cómo ésta está cambiado la forma de pensar, comportarse e interactuar.
El objetivo es acercar al público el conocimiento de la historia de las aplicaciones basadas en mapas, la privacidad y el futuro potencial de las tecnologías basadas en localización. La información geoespacial influye en gran número de facetas de la vida del hombre.
Los satélites, la vigilancia remota y las tecnologías basadas en localización han creado un conocimiento geográfico a nivel mundial que es vital para solventar numerosos problemas medioambientales y sociales en un mundo cada vez más interconectado. Para ello hay muchos ejemplo como:
La lucha contra el cambio climático
Mapas de población de continentes, países y comunidades
Seguimiento de epidemias
Influencias de culturas
Respuesta médica de primera instancia.
Estado de la democracia en el mundo
Mapas navegables de nuestra propia historia en la tierra.
El primer episodio da unas pinceladas sobre en que está basada la revolución geoespacial, los orígenes de la cartografía y la tecnología geoespacial. También muestra mediante un ejemplo la utilización de la cartografía en la gestión de crisis causadas por desastres naturales como el terremoto de Haití.
Para el modelado del comportamiento de un incendio forestal se dispone básicamente de dos programas informáticos: Behave y Farsite.
Modelado de los combustibles. Behave Plus.
Behave es el software necesario para modelar en detalle la tipología de los combustibles. Por defecto, el programa viene con los 13 modelos descritos por Rothermel y 40 modelos detallados más.
El modelado con éste programa exige un amplio conocimiento de los tipos de combustible y las características de los mismos. Con él, se pueden modelar, mediante cálculos y funciones matemáticas, el comportamiento de la combustión. Para ello, es necesario introducir infinidad de parámetros como distintas mezclas de combustible, humedades de los mismos, contenido calórico, alturas de llama, etc.
El riesgo potencial de
incendios integra las características representadas por la frecuencia, la
gravedad y la causalidad, para un sistema forestal caracterizado por un clima
específico, una fisiografía y un combustible determinados.
Se determina mediante la
intersección del índice de riesgo estadístico y el índice de peligrosidad del
medio de modo que el mapa de riesgo potencial de incendios se ha obtenido como
producto de ambos índices.
Para el estudio de la
peligrosidad en función del clima, se ha utilizado la Clasificación
Fitoclimática del Atlas Fitoclimático de España [8]. De esta manera se han
clasificado como más peligrosos aquellos subtipos fitoclimáticos más secos y
cálidos (subtipo 12, mediterráneo cálido seco).
Con esto obtenemos dos tipos fitoclimáticos de la zona Mediterráneo cálido seco y Mediterráneo subhúmedo atlántico. Puesto que la zona de estudio es de dimensiones reducidas, y los datos del Atlas Fitoclimático de España muy generalistas, se van a introducir unas correcciones en función de las temperaturas medias y máximas, precipitaciones medias y máximas así como radiación solar.
La combustibilidad de un material vegetal puede definirse como la capacidad del sistema forestal en que se integra para arder y desprender la energía suficiente para provocar la inflamación de la vegetación adyacente, extendiendo el fuego. A cada tipo de vegetación, le corresponde una inflamabilidad y combustibilidad determinadas, que varían en función del tipo y cantidad de biomasa, y su distribución espacial o estratificación. Esta combustibilidad ha sido interpretada en este estudio a través de los modelos de combustible (Rothermel, 1983).
La pendiente es el factor topográfico de mayor influencia en la velocidad de propagación del fuego, ya que cuanto mayor es ésta, mayor es la ocurrencia de fenómenos de radiación solar y convección de aire caliente en la zona situada ladera arriba de las llamas, y por tanto más importantes son los fenómenos de desecación y precalentamiento del combustible. Esto, unido al hecho de que la pendiente favorece la continuidad horizontal y vertical de los combustibles, hace de la misma un factor de máxima importancia a la hora de evaluar el riesgo de propagación de un incendio forestal.
La peligrosidad del
medio, ajena a las estadísticas de incendios, surge de la integración de
factores de carácter casi permanente en el monte (fisiografía) así como
extremadamente variables (condiciones del combustible y meteorología), y da una
idea sobre la gravedad y dificultad de extinción ante la eventualidad de un
incendio forestal en un lugar determinado. La peligrosidad del medio se podría
definir como:
"La facilidad intrínseca de un sistema forestal para propagar el
fuego, convirtiendo a éste en gran incendio."
De este modo, en el
presente trabajo la peligrosidad se estima a partir de la combustibilidad
ligada a la vegetación, el relieve o fisiografía y la climatología representada
por medio de las diferentes regiones fitoclimáticas definidas para la zona de
estudio. Por lo tanto se tendrán en cuenta los siguientes factores:
Es un indicador que, basándose en datos de la serie histórica, representa la probabilidad de que se produzca un incendio forestal, su gravedad relativa en términos de superficie y la peligrosidad específica de la causa que lo origina. La unión de los tres índices (frecuencia-gravedad-causalidad) para obtener el mapa de riesgo estadístico se calcula de acuerdo a la siguiente expresión:
Después de contemplar el índice de gravedad de incendios en la entrega anterior, ahora definimos la causalidad. El índice de causalidad es un indicador de la probabilidad de que un foco originado por una causa determinada llegue a convertirse en un incendio forestal de grandes dimensiones. La expresión utilizada será la siguiente:
Índice de causalidad de incendios forestales.
Donde:
Ci = Índice de causalidad.
a = Número de años de la serie de datos utilizada.
c = Coeficiente de peligrosidad específica de cada causa.
nic = Número de incendios de cada causa en cada año.
ni = Número de incendios cada año.
Éste índice se calcula con los datos completos de la serie, tanto conatos como incendios efectivos. Al no disponer de estos datos, ya que están clasificados como reservados por la Junta de Andalucía, el índice de gravedad se ha calculado con datos de incendios mayores de 100 ha.
Para calcularlo, previamente se identifican por orden de importancia las causas que generan incendios de mayores proporciones en cada municipio, asignando así el correspondiente coeficiente de peligrosidad específica “c”.
Desconocida4
Accidente6
Negligencia8
Intencionado10
Con los resultados obtenidos,
multiplicándolos por 100 para trabajar con índices enteros, obtenemos el
siguiente mapa:
Mapa de índice de causalidad de incendios forestales.
El resultado se clasifica
en rangos para su posterior representación gráfica utilizando la siguiente tabla:
Indicadores de
peligrosidad por causalidad.
Utilizando los rangos obtenemos un mapa temático de peligrosidad por causalidad de incendios forestales:
Mapa de peligrosidad por causalidad de incendios forestales.
En la entrega anterior obtuvimos el Mapa de peligrosidad por gravedad de incendios forestales, en este capítulo hemos obtenido el mapa por causalidad, junto con el mapa de frecuencias obtenemos el mapa de riesgo estadístico de incendios que veremos en el próximo capítulo.
Si quieres ver el índice de temas que componen el trabajo solo tienes que pulsar aquí.
El índice de gravedad de incendios representa el porcentaje anual de superficie quemada respecto a la superficie forestal total. Como ya se ha señalado, del mismo modo que en el caso del índice de frecuencia, este índice de gravedad también se ha determinado por término municipal.
Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio - Final
Conclusiones
Podemos destacar que mediante el
uso de fuentes de información accesibles es posible generar información coherente bajo una base geográfica simple. La metodología es muy sencilla y el
poder que dan los mapas permite transmitir la información de una forma mucho
más clara, potente y fácil de interpretar.
Las metodologías Multicriterio permiten evaluar
cada una de las variables incluidas y poder equipararlas para obtener un
indicador conjunto y relevante. Mediante la jerarquización se ha parametrizado
cada una de las variables y se ha obtenido una variable resultado que nos
permite llegar a unas conclusiones claras sobre la distribución de la situación
económica de España a nivel de provincias.
Vamos a desgranar un poco los
datos que arrojan cada una de las variables, para terminar con unas
conclusiones sobre los datos del Indicador de situación económica.
Para el cálculo del Riesgo estadístico de incendios nos vamos a valer de la composición de tres índices, de esta forma obtenemos la componente probabilística del estudio.:
Mapa del mundo hecho con piezas de ordenador por Susan Stockwell
En 1962 se creó el Canada Land Inventory (CLI), un proyecto que suponía la creación de 1.500 mapas de uso del suelo y análisis territorial a escalas 1:50.000 y 1:25.000. La generación de los mapas se realizó con los métodos manuales tradicionales. Fue entonces cuando Roger Tomlinson (por aquél entonces empleado del Spartan Air Services of Ottawa) convenció al jefe del CLI de que el uso de los ordenadores podía automatizar el análisis de mapas.
Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio - Validación de los resultados
Casos de corrupción por CCAA
4. Asignacion de pesos y manejo de la incertidumbre.
A partir de las variables seleccionadas anteriormente establecemos un gráfico de sus influencias y la jerarquización de las mismas hasta llegar a un resultado final que hemos definido como Indicador de Situación Económica que es suma de los coeficientes
de todas sus componentes.
La asignación de pesos para las diferentes variables obedeció a la lógica de que a mayor valor mayor influencia negativa por lo que el menor valor es 1 y el mayor valor es 5, teniendo en cuanta que en todas nuestras variables establecimos 5 rangos se aplican los pesos a los rangos de la siguiente forma.
La zona de estudio elegida corresponde a la hoja 13-47 Tahivilla del Mapa Militar de España 1:50.000 serie M7815 del Centro Geográfico del Ejército, que amablemente ha cedido los datos ráster y vectoriales para este trabajo. Dicha hoja se corresponde con la hoja 1074 del Mapa Topográfico Nacional del IGN. La zona, situada en la provincia de Cádiz, comprende áreas de los siguientes municipios:
