Modelaje del riesgo hidrometeorológico

Desireé Villalta

Lelys Bravo

Andrés Sajo

Motivación

En cualquier escenario, se espera que el riesgo sea

reducido o controlado.

Tragedias como las ocurridas en Vargas 1999 y 2005

son eventos socio-naturales que nos demuestran la

importancia de prepararnos mejor.

El aporte del trabajo es una metodología para modelar

el riesgo espacio-temporal de origen hidrometeorológico

aplicado al estado Vargas, usando un enfoque

bayesiano. Esta herramienta ayuda a identificar las

zonas de mayor riesgo, lo cuál puede ser utilizado en la

elaboración de planes de prevención.

Como objetivos específicos se ajustan modelos

probabilísticos para la amenaza y la vulnerabilidad, y

finalmente se estiman los mapas de riesgo.

Definiciones

Amenaza natural: Es un fenómeno natural, que puede desencadenar un

desastre (precipitación, erupción volcánica, terremoto, etc.). Ésta es de carácter

aleatorio en el sentido de que no se puede predecir con exactitud el tiempo de

ocurrencia y ni su localización.

Vulnerabilidad: (Downing et.al (1999)) la define como el grado de pérdida

(0 a 100%) en pérdidas humanas, daños a la propiedad o interrupción de alguna

actividad económica debido a un evento perjudicial para un período y lugar.

Exposición: Es la cantidad de la infraestructura, población, ecosistemas

o unidad ambiental expuesta a las amenazas individuales o múltiples.

Riesgo: Es la pérdida esperada ( en cuanto a número de personas afectadas,

bienes dañados, o actividad económica no lograda), debida a la manifestación

de una amenaza en una extensión espacial y un tiempo determinado.

Insumos

• Zona de estudio: Estado Vargas.

•Base de datos: Enero 1970 - Junio 2006.

• Precipitación mensual (Argus-CEsMA, http://www.cesma.usb.ve/argus/)

• Número de afectados por lluvias (recopilación de hemeroteca,

Lic. José M. Campos).

• Variables macroclimáticas (ENSO, MEI, SOI, etc.) ( NOAA)

• Población (INE).

Amenaza • Datos de precipitación promedio

mensual (estado Vargas).

• Se implementa la técnica de Kriging bayesiano para generar mapas de amenaza.

Vulnerabilidad • Se presenta el número de afectados

como datos agregados espacialmente.

• Datos con excesos de ceros.

• Modelos: cero inflados (Distribución de probabilidad Poisson o Binomial Negativa).

Diagrama del

trabajo

Producto: Mapas de amenaza (1982)

600 500 400 300 200 100 0 mm

Producto: Mapas de riesgo (1975)

5 10 50 Personas

Contacto:

Grupo de Estadística Ambiental

Centro de estadística y matemática aplicada(CEsMA)

Universidad Simón Bolívar

http://www.cesma.usb.ve/

Desireé Villalta dvillalta@usb.ve

Lelys Bravo lbravo@usb.ve

Andrés Sajo asajo@usb.ve