Primera Sesión
Imagen ejemplo de superposición de vuelo CONAE sobre algoritmo HAND en Concordia y Salto, Argentina y Uruguay, 14 de Mayo de 2024.
Introducción
Motivación: principios del Riesgo
H : Hazard o probabilidad de la fuente u origen del riesgo.
L : Exposure o exposición, tipicamente evaluable con un GIS e imágenes satelitales.
V : Vulnerability o vulnerabilidad de la zona de exposición, es una función V(H) sobre L, calculable con modelos matemáticos de simulación.
D : Damage o daño; \(D = L * V(H)\)
R : Risk o riesgo; \(R = H * D = H * L * V(H)\)
C : Cost o coste de una acción preventiva o mitigadora.
Evaluación de un evento de crisis en condiciones \(R > C\), o equivalentemente
Actualmente H y D crecen como consecuencia del Cambio Climático.
Objetivos generales del curso.
Problemas de partida, dos escenarios bien diferentes:
Llanura Pampeana: Azul, Buenos Aires.
Quebrada Andina: Carossio, Lima.
Práctica de riesgo hídrico poblacional en La Pampa
Basada en QGIS, con datos de radios censales, NBI, y capas JRC, siguiendo a Ramiro Páez.
Datos globales en abierto
Herramientas para el mapping de inundaciones y software básico:
JRC usando QGIS.
JRC y GFD usando GEE.
Eventos extremos, navegador JBA para Azul y Tandil, hipótesis de modelado a gran escala (Large Scale Modelling).
Redes hidro-meteorológicas en tiempo real del IHLLA: BDH e IHREDA.
Incluyendo pronósticos fluviales: Google Flood Hub.
Modelos Digitales de Elevación:
FABDEM (MDT) sobre Copernicus-30, y modelos digitales del IGN.
Ventajas e inconvenientes: por qué seguimos haciendo modelos propios.