Sistemas de información geográfica para la gestión de riesgos
Por Dr. José Ramón Martínez Batlle
I. Identificación
Nombre de la Asignatura : Sistemas de información geográfica para la gestión de riesgos
Clave : GEO – 8000
Prerrequisito : Métodos estadísticos aplicados a las ciencias geográficas
Números de créditos : 4 Número de hr. semanales : 4
Horas teóricas : 4
Horas prácticas : 0
II. Justificación e importancia
La cartografía constituye una técnica por excelencia para realizar análisis espacial. Aunque con orígenes analógicos, hoy la cartografía digital constituye una fuente imprescindible para la gestión de riesgos de desastres y el ordenamiento territorial; y los sistemas de información geográfica (SIG, o GIS, por sus siglas en inglés), son las herramientas más idóneas para producirla y gestionarla.
Un SIG es, según Moreno Jiménez (2005), “…una tecnología básica, imprescindible y poderosa, para capturar, almacenar, manipular, analizar, modelar y presentar datos espacialmente referenciados. Se trata por tanto de una categoría de sistemas de información que se especializa en manejar datos espaciales, con las particularidades y requerimiento que ello conlleva. Conviene insistir en que un SIG no es meramente un programa de cartografía por ordenador, ni un software de tipo CAD (Computer-aided design). Aunque hace mapas y tiene ciertas funciones para dibujar, lo específico del SIG reside en rasgos tales como su capacidad para almacenar grandes masas de información geo- referenciada o su potencial para el análisis de la misma, que le hacen idóneo para abordar problemas de planificación y gestión, es decir, para la toma de decisiones.”
Este autor añade que “En sentido estricto, se identifica con frecuencia a los SIG como unos programas de ordenador. En realidad, un sistema tal, capaz de dar el servicio que se espera de él, debe conjugar cuatro componentes: una serie de dispositivos (máquinas electrónicas), unos programas…, un conjunto de datos geográficos (la base de datos espaciales) y unos expertos en el manejo de los tres elementos previos.”. En este curso, se considera que el SIG funciona gracias a la intervención de estos cuatro elementos, y a la intervención de uno adicional: las aplicaciones personalizadas que realizan funciones específicas.
En el contexto de esta maestría, los SIG se utilizan para analizar y representar la peligrosidad, la vulnerabilidad y, en definitiva, los riesgos de desastres. El análisis de fenómenos peligrosos y la vulnerabilidad de las poblaciones afectadas, requiere de herramientas capaces de procesar las múltiples fuentes cuantitativas y cualitativas a las que se tiene acceso hoy en día. En tal sentido, forman parte del cuerpo de este temario la teledetección y la fotogrametría digital, como fuente de producción cartográfica.
Igualmente, el ordenamiento se apoya en fuentes digitales, generando productos con técnicas de análisis espacial por computadora. Es importante conocer algunas de éstas, las más básicas, para aumentar así la capacidad de planificar adecuadamente el territorio.
Finalmente, la difusión de resultados mediante herramientas de mapas por Internet (web GIS), se ha convertido en una necesidad de todo proyecto cartográfico. La posibilidad de cargar capas de distintas fuentes, o incluso de editarlas en línea, permite a usuarios acceder a los datos espaciales prácticamente en tiempo real.
Actualmente, la disponibilidad de paquetes informáticos de código abierto y gratuitos, otorgan un gran poder a profesionales interesados en el análisis espacial. Uno de los más destacados es Quantum GIS, con una cómoda interfaz gráfica, bien integrado con otros paquetes, y con una amplia biblioteca de complementos igualmente gratuitos. Como herramienta útil destaca el software CAPRA, orientado específicamente a la estimación probabilística del riesgo, así como varios paquetes elaborados por el Cuerpo de Ingenieros del Ejército Estadounidense (HEC-HMS y HEC-RAS, entre otros). También son útiles otros programas, como SAGA GIS, gvSIG, uDIG o Grass GIS, con los cuales se pueden generar insumos de utilidad para la estimación de riesgos. Igualmente, el ambiente de programación R proporciona múltiples herramientas al efecto.
La asignatura tendrá una componente teórica y otra analítica, por lo que el alumnado deberá realizar prácticas para una mejor comprensión de los temas abordados. Los ejercicios se desarrollarán en computadoras personales, y se manipularán múltiples datos cuantitativos reales. En tal sentido, es imprescindible
III. Objetivos
• Objetivo General
o Aprender sistemas y análisis de información geográfica para la gestión de riesgos, usando paquetes informáticos de código abierto y gratuitos.
• Objetivos terminales
o Aprender los principales conceptos de cartografía, SIG y teledetección.
o Usando herramientas SIG libres:
Estimar el riesgo de manera determinística para un municipio dominicano, empleando la normativa nacional
Estimar el riesgo de manera probabilística de dos amenazas para un territorio dominicano.
o Aprender a usar las siguientes herramientas (necesarias para lo anterior):
Álgebra de mapas, clasificación, reclasificación, análisis espacial y geoestadística para la generación de fuentes necesarias en estimación de riesgo.
El ambiente de programación R.
CAPRA y la familia de los HEC.
QGIS y su complemento InaSAFE.
• Al concluir este curso cada participante mostrará su competencia para:
o Elaborar cartografía multitemática y realizar análisis espacial con fuentes ya existentes, para evaluar el riesgo de desastres en territorios concretos, utilizando paquetes informáticos de código abierto y gratuitas, con énfasis en programas especializados en SIG y teledetección.
IV. Contenido temático
Unidad I. Introducción a la cartografía, SIG, teledetección y fotogrametría digital
• Tema A. Cartografía: definición, lenguaje cartográfico = semiología cartográfica, variables visuales, fundamentos cartográficos y geodésicos (escala, proyección, otros).
• Tema B. SIG y Teledetección: introducción, definiciones y conceptos, historia, componentes, modelos de información geográfica, fuentes, teledetección como fuente
Unidad II. Uso de QGIS, CAPRA, la familia de los HEC, R y otros programas SIG de código abierto y gratuitos para la estimación del riesgo
• QGIS: aprender a usar la interfaz. Usar el complemento InaSAFE, para estudiar escenarios de impacto de amenazas reales para una mejor planificación, preparación y respuesta
• CAPRA: Introducción al uso de CAPRA (Probabilistic Risk Assessment Program), como plataforma de código abierto y gratuita, para la toma de decisiones. Conocer los módulos para modelización de inundaciones y los programas asociados (familia de los HEC)
• Deseable, R: introducción a los paquetes de análisis espacial (sp, gstat, raster, geoR, MASS, spdep, spatial, spgrass6, spatstat, rgdal, hydroTSM, RgoogleMaps, rgeos).
V. Metodología y recursos
• Dado el componente teórico-práctico de este curso, se contemplan las siguientes actividades:
o Estudios de caso sobre localidades dominicanas por el alumnado, que incluirán elaboración de mapas de riesgos.
o Otras asignaciones prácticas a lo largo del periodo docente, que incluirá, entre otras actividades, análisis cuantitativos usando medios informáticos.
VI. Evaluación
• Estudio de caso 1 25 puntos
• Estudio de caso 2 25 puntos
• Examen práctico-oral 30 puntos
• Examen teórico 20 puntos
VII. Bibliografía
Bosque Sendra, Joaquin. (1997): Sistemas de Información Geográfica Editorial Rialp, Madrid
CAPRA: Probabilistic Risk Assessment Program. URL:
http://www.ecapra.org/about. Última visita: 14/04/2014.
Chuvieco Salinero, C. (1996): Fundamentos de teledetección espacial, Rialp, Madrid
Isaaks, E.H.; Srivastava, R.M. (1989): An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press, 561 p.
Hengl, Tomislav (2009): A practical guide to geostatistical mapping. 270 p.
URL http://spatial-analyst.net/book/system/files/Hengl_2009_GEOSTATe2c1w.pdf Instituto Geográfico Universitario (IGU) (1967): Fotografías aéreas verticales (DRA y DRB). Santo Domingo.
Moreno Jiménez, A. (Coor.) (2005): Sistemas y análisis de la información
geográfica. Manual de autoaprendizaje con ArcGIS. Madrid, Ra-Ma. 895 p. + CD de datos.
Olaya, V. (2011). Sistemas de Información Geográfica. Libro SIG.
QGIS Development Team (2014): QGIS Geographic Information System.
Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org
R Core Team (2013). Introducción a R. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-
espanol.1.pdf
R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/
Remy, Nicolas; Boucher, Alexandre; Wu, Jianbing (2009), Applied
Geostatistics with SGeMS: A User's Guide, 284 pp., Cambridge University Press, Cambridge.
Triola, Mario F (2009). Estadística. Décima edición. México : Pearson Educación.
