D5 219 Informe Tecnico Jipijapa Final

ESTUDIO DE AMENAZA, VULNERABILIDAD Y RIESGO DEL CANTÓN JIPIJAPA

Proyecto: �“Reducción de Riesgos por Desastres en el Sur de Manabí�” CRIC- TERRANUEVA, V PLAN DE ACCION DIPECHO - CAPITULO ECUADOR

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Tabla de contenido PRESENTACION 1. ANTECEDENTES....................................................................................................................................... 6 2. OBJETIVO GENERAL ............................................................................................................................... 6 3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................................... 6 4. METAS ........................................................................................................................................................ 6 5. METODOLOGÍA DESARROLLADA........................................................................................................ 7

5.1. Diagnóstico........................................................................................................................................... 7 5.2. Control Suplementario.......................................................................................................................... 7 5.3. Estructura de la Información Cartográfica............................................................................................ 8 5.4. Mapa Base ............................................................................................................................................ 9 a) Aerotriangulación .................................................................................................................................... 9 b) Ortomosaico .......................................................................................................................................... 16 5.5. Mapas de Vulnerabilidad.................................................................................................................... 18 5.5.1. Vulnerabilidad Cantonal ................................................................................................................ 18 5.5.2. Vulnerabilidad Urbana y Rural ...................................................................................................... 23 a) Ubicación espacial de las viviendas muestreadas .......................................................................... 24 b) Modelos Temáticos para Vulnerabilidad ....................................................................................... 24 c) Modelo Espacial para Vulnerabilidad............................................................................................ 34 d) Estandarización de la Variable Vulnerabilidad.............................................................................. 35 5.6. Mapas de Amenaza............................................................................................................................. 36 5.6.1. Factores Condicionantes ................................................................................................................ 36 5.6.2. Mecanismos de Disparo ................................................................................................................. 37 5.6.3. Metodología para Determinar el Indice de Susceptibilidad y Peligros de Deslizamientos ............ 37 5.6.4. Fases de la Metodología................................................................................................................. 38 a) Elaboración del mapa de Unidades de Paisaje (UP) ...................................................................... 38 b) Variables utilizadas........................................................................................................................ 39 Geomorfología............................................................................................................................................ 39 Litología ..................................................................................................................................................... 39 Fisonomía de la cobertura vegetal .............................................................................................................. 39 Pendiente .................................................................................................................................................... 39 Precipitación ............................................................................................................................................... 39 a) Fotointerpretación y verificación ................................................................................................... 40 b) Transformación a formato digital e ingreso al SIG........................................................................ 40 c) Calificaciones y pesos relativos para cada variable. ...................................................................... 41 d) Elaboración de la matriz de tabulación. ......................................................................................... 41 e) Definición de rangos de susceptibilidad......................................................................................... 41 f) Índice de Susceptibilidad a Deslizamientos .................................................................................. 42 g) Amenaza frente a Deslizamientos.................................................................................................. 44 h) Aproximación a la Amenaza frente a Tsunamis ............................................................................ 45 5.7. Mapas de Riesgo................................................................................................................................. 45

6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES...................................................................................... 47 7. MAPAS OBTENIDOS........................................................................................................................... 49 ANEXO........................................................................................................................................................... 55 METODOLOGÍA PARA OBTENCIÓN DE LOS MODELOS PONDERADOS ......................................... 55



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PRESENTACIÓN El presente documento técnico “riesgos componente cartográfico y GIS”, expone los procedimientos aplicados para alcanzar el producto final del estudio de AMENAZA, VULNERABILIDAD Y RIESGO DEL CANTÓN JIPIJAPA, elaborado en el marco del “Proyecto de Reducción de Riesgos por Desastres en el Sur de Manabí” cofinanciado por el Departamento de Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea, en el marco del V Plan de Acción DIPECHO1. El presente estudio pretende ser un aporte a la reflexión, debate académico-técnico y a la identificación de futuras acciones que puedan contribuir a reducir las vulnerabilidades en poblaciones que viven en condiciones de riesgo en comunidades urbanas y rurales del cantón. El CRIC (Italia), y Terranueva (Ecuador), para la realización del presente estudio contratamos los servicios profesionales del ING. IVÁN MEDINA EN CALIDAD DE CONSULTOR, desplegando su experiencia en un proceso de trabajo que comportó: un diagnostico e investigación de campo, procesamiento de los datos para la determinación de la amenaza, vulnerabilidad y riesgos en el Cantón Jipijapa, acompaña a este proceso:

o Un conjunto de metodologías desarrolladas para el análisis de riesgo para la realización de los estudios, y documentos que explican el contenido de la información geográfica de la base de datos.

o Un mapa base del cantón a escala 1:50.000 (ver informe técnico) o la información gestionada en este proceso como fotos aéreas,

mapas geológicos, geomorfológico, mapa topográficos a diferentes escalas) se han entregado al Ilustre Municipio de Jipijapa para que sean incorporados en los archivos, y estén a disposición de las instituciones y ciudadanía.

o Los equipos como GPS, estereoscopio reposan también en manos de instituciones locales, para la futura actualización de la información

Sumamos a este elenco de mapas un estudio sobre conocimientos tradicionales ligados a los sistemas de manejo del territorio para enfrentar crisis por fenómenos naturales. La combinación de estos elementos permitirá que instituciones integrantes del COE cantonal y el Gobierno Municipal cuenten con orientaciones para determinar la planificación del territorio considerando los riesgos existentes

1 El presente documento ha sido elaborado con la contribución financiera de la Comunidad Europea. Ésta no se hace responsable de las opiniones aquí recogidas, que no reflejan su posición oficial. Su contenido es responsabilidad consultor del estudio, se autoriza la reproducción total o parcial del contenido citando la fuente.



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Además, el presente estudio de riesgo requiere contar con la actualización periódica de la información, como una herramienta que servirá para continuar operativizando la pronta incorporación de la gestión del riesgo dentro de las estrategias de desarrollo sostenible del cantón. En esta perspectiva el COE cantonal y las Universidades Locales han creado un Comité Interinstitucional para la Reducción de Riesgo por Desastres, a través de este espacio están asociando esfuerzos colectivos para coadyuvar en la actualización y/o construcción de otros instrumentos técnicos y metodológicos a medio y largo plazo (atlas para la amenaza, vulnerabilidad y riesgos). Así como también toman el compromiso de difundir esta información con el fin de que contribuya a nivel local a mejorar la gestión del territorio, como también a la toma de decisión en situaciones de emergencias. A manera de introducción, podemos mencionar que el presente documento contiene cinco partes: PRIMERA: Amenazas contiene la explicación metodológica para la elaboración del mapa base, ortomosaico, aerotriangulación etc, que incluye la descripción de los instrumentos específicos. SEGUNDA: Mapas de amenazas, abarca los mapas temáticos de insumos e información y los mapas temáticos finales para las dos amenaza priorizadas (deslizamientos y tsunami para la zona costera) considerando aquí el uso de una metodología para determinar el Índice de Susceptibilidad y Peligros derivados de deslizamientos. TERCERA: Mapas de vulnerabilidades y fichas descriptivas, incluye mapas sobre vulnerabilidades socioeconómicas y vulnerabilidades físicas, tanto urbana como rural y global cantonal, a través de modelos temáticos y espacial para determinar estas vulnerabilidades, complementadas con fichas técnicas de información estadísticas relevante contenidas en los mapas. CUARTA: Mapas de riesgos, comprende información grafica sobre riesgos correspondientes a las amenazas estudiadas e intersectadas por las vulnerabilidades, además de una tabla clasificatoria con los principales resultados obtenidos por el análisis de riesgos a nivel municipal. QUINTA: Conclusiones y recomendaciones, orientadas a promover acciones para reducir los riesgos.



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SEXTA: Elenco de Mapas obtenidos

Amenaza Deslizamientos Cantón Jipijapa Riesgo Poblados Derivados de Deslizamientos Cantón Jipijapa Riesgo de Elementos Viales Derivado de Deslizamientos Cantón Jipijapa

Riesgo Vial Derivado de Deslizamientos Cantón Jipijapa Vulnerabilidad de los Poblados Cantón Jipijapa Vulnerabilidad Vial Cantón Jipijapa Vulnerabilidad de Elementos Viales Cantón Jipijapa Amenaza por Deslizamientos Barrios Urbanos Intervenidos Cantón Jipijapa-urbana

Riesgo Derivado de Deslizamiento Barrios Urbanos Intervenidos

Cantón Jipijapa-urbana

Vulnerabilidad Urbana Barrios Intervenidos Cantón Jipijapa-urbano Riesgo Derivado de Tsunamis Puerto Cayo Riesgo Derivado de Deslizamientos Puerto Cayo-urbana Amenaza urbana Puerto Cayo Amenaza por Tsunamis Puerto Cayo-urbano Vulnerabilidad Urbana Puerto Cayo-urbano Riesgo Derivado de Deslizamientos Pedro Pablo Gómez Amenaza por Deslizamientos Pedro Pablo Gómez-urbano Vulnerabilidad urbana Pedro Pablo Gómez-urbano Amenaza por Deslizamientos Comunidades Rurales Parroquia la Unión:

Mainas, Las Maravillas, Vargas Torres, Ramo Grande

Riesgo Derivado de Deslizamientos Comunidades Rurales Parroquia la Unión: Mainas, Las Maravillas, Vargas Torres, Ramo

Grande Vulnerabilidad Frente a Deslizamientos Comunidades Rurales

Parroquia la Unión: Mainas, Las Maravillas, Vargas Torres, Ramo

Grande Mapas Operativo parroquiales Parroquias rurales

Mapa operativo cantonal Cantón Jipijapa



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INFORME TECNICO RIESGOS DIPECHO JIPIJAPA

COMPONENTE CARTOGRAFÍA Y SIG 1. ANTECEDENTES El componente de Cartografía y Sistema de Información Geográfica del proyecto �“Reducción de Riesgos por Desastres Naturales en el Sur de Manabí�”, se ha visualizado con el propósito de contar, en primera instancia con un mapa base que sirva como sustento para georreferenciar las distintas variables espaciales del proyecto, y con ello contar con mapas de vulnerabilidad, amenaza, riesgo y contingencia. El área de estudio incluye el cantón Jipijapa para el estudio general a escala 1:50.000, las áreas urbanas de Pedro Pablo Gómez, Puerto Cayo y cinco barrios de la cabecera cantonal Jipijapa (Ciudadela Bellavista, Cristo del Consuelo, Ciudadela San Vicente, Ciudadela José Gregorio Ponce y Ocho de Enero), y cuatro comunidades rurales (Vargas Torres, Ramo Grande, Mainas y Las Maravillas) 2. OBJETIVO GENERAL Generar la cartografía base que sirva para la obtención de los mapas operativos, mapas de vulnerabilidad, mapas de amenaza y mapas de riesgo, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica. 3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Realizar un diagnóstico general que permita conocer los aspectos regionales del área de estudio.

Generar el mapa base que cubra la zona general del proyecto

Obtener los mapas temáticos con la información generada en el proyecto

Brindar la capacitación necesaria a los técnicos del municipio y actores locales

para que puedan manejar la información geográfica del proyecto en un ambiente de Sistemas de Información Geográfica.

4. METAS

Generar un diagnóstico general de las características relacionadas con los movimientos en masa existentes en el cantón.

Elaborar un Mapa Base del cantón, a escala 1:50.000

Elaborar los Mapas de Vulnerabilidad, Amenaza y Riesgo a nivel cantonal,

urbano y rural



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Dictar un curso de capacitación en Introducción al Uso de Sistemas de

Información Geográfica a los actores locales. 5. METODOLOGÍA DESARROLLADA 5.1. Diagnóstico

La recopilación bibliográfica y la cartografía temática generada, ha permitido identificar los principales peligros geodinámicos que podrían afectar al cantón Jipijapa. De acuerdo a las características geomorfológicas y geológicas, se considera que la mayor parte de las laderas en la zona están formadas por materiales arcillosos, lutitas y limolitas principalmente, mientras que en las partes altas, dominan las areniscas. Las pendientes de las laderas, ya sean de los relieves colinados o de las vertientes de los relieves estructurales, por lo general, son muy fuertes a escarpadas, lo que constituye un factor condicionante para la generación de las remociones en masa.

De acuerdo a la información recabada en fotografía aérea y datos de campo, se aprecia un cambio en el uso del suelo de tierras forestales a espacios ocupados con cultivos y pastos, susceptibles a desprendimientos de materiales.

5.2. Control Suplementario

Los puntos de control utilizados para cubrir el área del cantón se han obtenido del Instituto Geográfico Militar, para lo cual se inició con la compra de las fotografías aéreas. En el siguiente cuadro se presenta el detalle de aquellas fotos que fueron incluidas en la planificación del control. Proyecto: Carta Nacional Escala aproximada de toma: 1:60000

Fotografías Utilizadas

ROLLO LINEA FOTOS FECHA DE TOMA 116 4 21045 a 21049 = 5 fotos 10 septiembre 1986 115 5 20833 a 20842 = 10 fotos 08 septiembre 1986 115 6 20803 a 20821 = 19 fotos 08 septiembre 1986 115 7 20785 a 20796 = 12 fotos 08 septiembre 1986 166 8 33044 a 33051 = 8 fotos 18 noviembre 1994

TOTAL 54 fotos

Una vez adquiridas las fotografías al Instituto Geográfico Militar se procedió a realizar la planificación del control mediante la ubicación de los puntos estereoscópicos sobre las fotografías, de tal manera que se pueda garantizar una distribución uniforme en el contorno y la parte interior del área general.



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Es necesario indicar que se realizó la transformación correspondiente con el fin de que la cartografía se encuentre en el siguiente sistema cartográfico:

Datum: WGS 84 Proyección: UTM Zona: 17 Sur

5.3. Estructura de la Información Cartográfica Para poder empezar la generación de cartografía tanto base como temática, se procedió a diseñar una Estructura de Información Cartográfica de la siguiente manera.

Esta estructura de información ha sido creada en la partición D:/ del disco duro, y se recomienda su instalación, mediante un proceso de copia simple y directa en dicha partición. A continuación se detalla en contenido de cada uno de los subdirectorios.

AMENAZA: En este directorio se encuentra toda la información referente a las coberturas resultantes del estudio de amenaza para los tres niveles (cantonal, urbano y rural)

BASE: En este directorio se encuentra el mapa base, estructurado por coberturas, y que fue digitalizado a partir de las cartas topográficas del IGM a escala 1:50.000.

LEYENDA: En este directorio se encuentran los archivos de las leyendas utilizadas en la generación de las presentaciones finales para impresión (layouts) de todos los mapas de este proyecto. Estos archivos de leyenda tienen la extensión *.AVL, y se relacionan con cada una de las coberturas de todos los mapas que se describe a continuación.



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El archivo de proyecto de cada uno de los mapas (*.apr) se encarga de leer el archivo de leyenda correspondiente a cada cobertura y, consecuentemente, utilizar la leyenda que ha sido diseñada para cada una de ellas.

RIESGO:

En este directorio se encuentran las coberturas resultantes del estudio de riesgo para cada uno de los casos, sea cantonal, urbano o rural, en formato shp. VULNERABILIDAD: En este directorio se encuentra toda la información referente a las coberturas resultantes del estudio de vulnerabilidad para los tres niveles (cantonal, urbano y rural).

Con la estructura para la información geográfica así definida, se procedió a la elaboración de cada uno de los mapas, según se describe a continuación. 5.4. Mapa Base Para elaborar el mapa base se utilizó las cartas topográficas del IGM, las cuales fueron digitalizadas de manera que se tiene coberturas con formato SHP. Con el fin de tener toda la información en un solo sistema de coordenadas se procedió a realizar la transformación de datum de PSAD56 a WGS84 para lo que se empleó los siete parámetros de transformación definidos por el IGM para uso nacional. Paralelamente, se inició la elaboración del ortomosaico del cantón mediante el empleo de técnicas fotogramétcias para lo que se utilizó las fotografías aéreas que cubren el área general del proyecto. Como éstas tienen distorsiones debidas a errores sistemáticos y no sistemáticos (geometría de la cámara con la que se realizó la toma, desplazamientos debido al relieve, ubicación y orientación de las tomas, distorsión del negativo, error de escaneo y de medición), debe realizarse un proceso de corrección y/o compensación. Con el fin de realizar la corrección y compensación, se utilizó un método basado en la condición de colinealidad, que es el más riguroso, comparado con otros como transformaciones polinomiales, funciones multisuperficie o elementos finitos. Este método se lo detalla a continuación. a) Aerotriangulación

Para realizar este proceso, se utilizó las fotografías aéreas escaneadas en un escaner fotogramétrico Zeiss, con las siguientes características:



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Resolución espacial: 14 micrones Resolución radiométrica: 8 bits (una sola banda, pancromática). El resultado de este escaneo es fue un archivo de digital por cada una de las fotografías, en donde cada píxel está definido por su posición en el archivo (sistema de coordenadas de pixeles) y el nivel de reflectancia proveniente del terreno. Con estas fotografías se ejecutó la aerotriangulación por el método de �“Ajuste Simultáneo en Bloque por Haces de Rayos�”, con lo cual se consiguió distribuir y minimizar los errores de la imagen y de medición de puntos en la misma (orientación interior), a la vez que se consiguió la posición y orientación de cada fotografía con respecto al sistema de coordenadas planas locales (orientación exterior). Para detalles del sistema de coordenadas ver numeral 5.2.

ORIENTACIÓN INTERIOR Con este proceso se logró la definición de la geometría interna de la cámara con la que se obtuvo las fotografías. Esto fue necesario para poder transformar la información de las fotografías desde el sistema de coordenadas de pixeles al sistema de imagen, que está definido por las marcas fiduciales, lo cual se logró mediante la aplicación de una transformación, que está definida por las ecuaciones: x = a1 + a2X + a3Y y = b1 + b2X + b3Y (1) x, y son las coordenadas en el sistema de imagen, definidas por

los valores de las marcas fiduciales calibradas al como aparece en el reporte de calibración

X, Y son las coordenadas en el sistema de pixeles, tal y como se

almacena en un archivo proveniente del escaneo, y cuyos valores son leídos por el operador

a1, a2,a3,b1,b2,b3 son los coeficientes de transformación

La solución de los coeficientes de transformación se la realizó mediante la utilización de las coordenadas calibradas de las marcas fiduciales, cuyos datos se encuentran en el reporte de calibración de la cámara. Con ello se obtuvo un sistema de 16 ecuaciones con 6 incógnitas para cada fotografía, que se puede representar con la misma ecuación (2:

L= F(M) (2)

La solución de este sistema de ecuaciones es dado por: M = (AT A)-1 AT L (3)



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M es el vector que contiene las incógnitas ajustadas (a1, a2,a3,b1,b2,b3)

A es la matriz Jacobiana

L es el vector de las observaciones; en este caso las coordenadas de las marcas fiduciales en el sistema de imagen, que corresponden a los valores del reporte de calibración

El método da solución al sistema de ecuaciones y permite conocer los coeficientes de transformación, y con ello las ecuaciones de transformación resueltas (1) para cada una de las fotografías en particular. Al aplicar estas ecuaciones de transformación a cada punto medido en las fotografías, se tendrá las coordenadas en el sistema de imagen de todos esos puntos. Este procedimiento permite compensar los errores provenientes de la deformación del negativo, del proceso de escaneo y de las lecturas dadas por el observador. Estas coordenadas fueron posteriormente trasladadas del origen de fiduciales al Punto Principal de Simetría, mediante las realciones: xp = x + xo yp = y + yo (4) xp, yp Coordenadas en el sistema de imagen, pero referido al Punto

Principal de Simetría x, y Coordenadas en el sistema de imagen (fiduciales) xo Ubicación del Punto Principal de Simetría yo Ubicación del Punto Principal de Simetría Pero adicionalmente, la imagen incluye también los errores introducidos por el sistema de lentes de la cámara. Como se conoce que las distorsiones tangenciales de los lentes son despreciables con respecto a las distorsiones radiales, se consideró solamente éstas últimas, para lo que se utilizó los datos que se encuentran en el reporte de calibración, y se los modeló mediante la utilización del siguiente polinomio, tomando en cuenta que estos datos están referidos al Punto Principal de Simetría: Dr = k0r + k1r3 + k2r5 Dr representa la distorsión radial medida en la dirección del vector

de posición que inicia en el Punto Principal de Simetría

r es el valor de la distorsión en cada uno de los puntos evaluados

k0, k1, k2 son los coeficientes del polinomio.



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Como se tiene 15 datos de distorsión radial se obtiene un sistema de 15 ecuaciones con tres incógnitas (k0, k1, k2), que se lo resuelve aplicando nuevamente el método de mínimos cuadrados para llegar a obtener:

k0 = -5.0083700e-05 k1 = 1.5550600e-08 k2 = -8.2411800e-13

Con esta ecuación resuelta, se calculó la distorsión en cada punto y se la corrigió con el valor correspondiente, lo que finalmente dio como resultado las coordenadas compensadas y corregidas de todos los puntos leídos en el sistema de coordenadas de imagen, con lo que se completó el proceso de orientación interior, en el cual el Error Medio Cuadrático (RMSE) máximo de todas la fotografías llegó a 0.8 pixeles. ORIENTACIÓN EXTERIOR Este proceso se realizó con la finalidad de poder orientar los pares estereoscópicos, para lo cual se aplicó la condición de colinealidad expresada mediante la relación: a = kMA (5) a representa el vector de posición de un punto en el sistema de

coordenadas de imagen (espacio imagen), dado por: xp �– xo yp �– yo -f

A es el vector de posición del mismo punto, pero en el sistema de coordenadas terrestres (espacio objeto): Xp �– Xo Yp �– Yo Zp - Zo



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M es la matriz de rotación entre el espacio imagen y el espacio objeto, cuyos componentes se los puede obtener simplemente aplicando rotaciones secuenciales alrededor de los ejes x, y, z. Esta matriz se representa por: m11 m12 m13 m21 m22 m23 m31 m32 m33 términos que involucran las tres rotaciones, conocidas como

k es el factor de escala que es necesario aplicar al vector a (en el espacio imagen) para llevarlo a la magnitud del vector A (espacio objeto)

Al resolver este sistema, se llega a las dos ecuaciones que cumplen con la condición de colinealidad:

Zo)(ZpmYo)(YpmXo)(XpmZo)(ZpmYo)(YpmXo)(Xpm

fxoxp333231

131211

Zo)(ZpmYo)(YpmXo)(XpmZo)(ZpmYo)(YpmXo)(Xpm

fyoyp333231

232221 (6)

Esta condición de colinealidad se aplicó a cada uno de los puntos de control para lo cual se procedió a leer sus coordenadas de imagen (xp, yp), y utilizar sus coordenadas en el espacio objeto (Xp, Yp, Zp), y también los datos del reporte de calibración de la cámara (xo, yo, f). Con todo esto se consiguió un sistema de ecuaciones con seis incógnitas que son: Xo, Yo, Zo Posición del centro de exposición de cada fotografía Orientación (rotaciones) de cada una de las fotografías Estas seis incógnitas son los parámetros de orientación exterior de cada fotografía; para su solución se utilizó el método de mínimos cuadrados, ya que cada punto de control contribuyó con dos ecuaciones, en cada una de las fotografías donde aparece, por lo que se tiene una redundancia de ecuaciones. El objetivo fundamental fue minimizar los residuales, mediante la formulación de la condición:



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V = AX – L (7) V es la matriz de los residuales de imagen A es la matriz que contiene las derivadas parciales con respecto a las seis

incógnitas (parámetros de orientación)

X es la matriz con las correcciones a las incógnitas

L es la matriz de las mediciones La solución de este sistema está dato por: X = (ATPA)-1 ATPL (8)

que sigue un proceso iterativo que empieza con unas primeras estimaciones de los parámetros, las cuales se logra al considerar la altura promedio de vuelo, que se conoce de las fotografías y una aproximación de la posición de las fotografías con base en las coordenadas de los puntos de control. En este proceso se llegó a realizar cinco iteraciones, al final de las cuales se llegó a una convergencia y el consecuente ajuste con los siguientes errores: y siguió un proceso iterativo hasta llegar a una convergencia en 5 pasos, con los siguientes errores promedios en los puntos de control: Error Promedio Horizontal = 5.4781 m Error Promedio Vertical = 3.3777 m Como uno de los objetivos es contar con la cartografía base a escala 1:50.000 (para la que se definen curvas de nivel con un intervalo de 40 m), se consideró las especificaciones técnicas para este caso, las cuales establecen un error horizontal tolerable de 0.3 mm en el papel y un error vertical tolerable de ¼ del intervalo de curva. Esto quiere decir que:

Error Horizontal Tolerable = (0.3 mm) * (50.000) = 15 m.

Error Vertical Tolerable = (¼) * (40 m) = 10 m. De este planteamiento se observa que el error promedio horizontal y el error promedio vertical son menores que los errores tolerables, lo que permitió seguir con los demás procesos según se detalla a continuación.

Parámetros de Orientación Exterior

FOTO Xo Yo Zo



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(m) (m) (m) (grados) (grados) (grados) 20803 546556.1399 9772572.7226 9928.9728 0.0640 -0.3640 -89.8545 20804 546531.5075 9777723.7717 9945.2305 0.0259 -0.3294 -89.5343 20805 546369.9529 9782987.0965 9951.9245 -0.0747 0.5922 -88.3715 20806 546137.5904 9788191.9862 9953.8250 -0.2488 0.6581 -89.5099 20807 546017.1940 9793442.4906 9949.8325 -0.1807 0.5679 -89.9664 20808 545980.3669 9798656.8181 9948.9887 -0.0231 0.1959 -91.2682 20809 545984.4597 9803851.2385 9949.4823 -0.0517 -0.2748 -91.4029 20796 556044.1602 9804095.7242 9943.1481 0.2094 -0.4448 87.7442 20842 535890.0817 9809555.3089 9919.6271 0.1083 -0.1344 89.3792 20810 545941.8148 9809176.7159 9950.4063 -0.1215 0.1245 -91.2871 20795 556066.6454 9809982.9946 9945.1678 0.0966 -0.8148 90.3429 20841 535956.7872 9816041.9167 9915.0292 0.2709 0.4776 87.4516 20811 545948.6178 9814628.3887 9945.5504 -0.0058 0.0086 -92.2361 20794 555998.2964 9815890.5664 9945.9919 0.2773 0.0473 87.9849 20812 546002.7696 9820163.5038 9950.6075 -0.0382 -0.0165 -91.8394 20793 556026.6151 9821709.4385 9946.8997 0.0160 -0.0975 87.9263 20840 536242.8671 9822544.6309 9921.8251 0.2333 -0.4312 86.1956 20813 546049.5749 9825633.3065 9949.4839 0.1050 0.3056 -91.7753 20792 556056.1782 9827569.1093 9942.2053 0.0371 -0.1702 88.0404 20839 536590.2642 9829091.5955 9920.3768 0.2103 -0.5951 86.4889 20814 546102.0676 9831171.1214 9943.3836 0.0560 0.0626 -91.8444 20791 556080.4542 9833463.2465 9937.6735 0.0765 -0.1936 88.2519 33044 560235.5712 9829885.5856 9600.2787 -0.1829 0.8013 -86.1668 20838 536880.8071 9835602.1109 9914.2443 0.0700 -0.4604 87.8589 20815 546022.6850 9836680.9198 9940.3193 -0.0631 1.1370 -90.6780 20790 556077.0456 9839335.2174 9935.2654 0.0291 -0.0675 88.2776 33045 560198.6318 9835518.5489 9613.1543 -0.1316 2.0341 -93.9007 21049 527561.8242 9844451.4989 9960.0861 0.2659 0.0797 83.4345 20837 537096.5391 9842059.7140 9915.3960 0.2862 -0.2339 86.5962 20816 545880.4038 9842119.1193 9941.2263 -0.0699 1.5275 -89.4821 20789 556074.1288 9845234.7088 9935.3476 0.1453 0.1469 88.0847 33047 561248.6610 9846666.3797 9606.8274 -0.2481 -3.1666 -94.6732 33046 560695.0293 9841091.6559 9614.1163 -0.0939 0.8315 -97.1742 21048 527827.0457 9850214.3311 9958.3142 0.3560 -0.1677 83.5146 20836 537136.5080 9848602.0380 9921.0917 0.1396 0.0533 88.1231 20817 545762.4292 9847667.5407 9940.2775 0.1650 0.2352 -90.7458 20788 556075.3786 9851022.4832 9938.4159 0.0627 0.0858 88.0473 21047 528070.5313 9855972.8241 9960.1562 0.2232 -0.4569 83.9657 20835 537040.1484 9855073.5654 9918.6613 0.1091 0.2097 88.0593 20818 545612.0465 9853198.5037 9944.1883 0.1095 1.0525 -88.7101 20787 556080.5129 9856771.7877 9937.5325 0.0173 -0.0715 88.1074 33048 561236.0471 9852274.0481 9613.7801 0.2507 -2.2150 -88.1627 33049 560763.7081 9857849.1685 9615.3811 -0.0558 0.6011 -85.4560 21046 528112.8058 9861709.5939 9962.0449 0.2695 0.0754 90.1833 20834 536952.7651 9861533.9548 9918.6416 0.1901 -0.1990 88.0203 20819 545403.8610 9858654.5070 9945.6262 0.0229 1.3285 -89.4289 20786 556143.6004 9862607.5528 9936.3491 0.1016 0.0547 86.6260 33050 560404.4333 9863539.5776 9615.3164 -0.1050 0.7781 -89.3327 21045 527753.1809 9867519.5725 9957.3338 0.2271 1.6714 89.9394 20833 536801.7363 9868031.3473 9916.4788 0.1765 -0.0870 89.2659 20820 545600.9181 9864207.8428 9944.7669 0.0855 -0.4439 -92.1630 20785 556266.8456 9868432.9447 9935.2071 -0.0179 -0.7031 88.5823 33051 560511.4564 9869124.5913 9606.5047 -0.4019 -1.7085 -93.4615 20821 545748.0181 9869711.3212 9939.4500 0.0325 0.1182 -91.2744



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Datos reportados en metros y grados sexagecimales. El ángulo kappa se mide desde el norte en sentido anti horario

b) Ortomosaico

Paralelamente se leyó un promedio de 500 puntos de paso y de enlace en las fotografías, como fuente para la generación del modelo digital del terreno, conjuntamente con las curvas de nivel procedentes de la digitalizaicón. Estos puntos fueron ajustados mediante el método de Aerotriangulación antes descrito, y sus coordenadas utilizadas en la obtención del modelo digital del terreno. Conjuntamente con este modelo y los datos resultantes de los procesos de orientación interior y exterior se procedió a obtener las ortofotos del proyecto, con una resolución espacial de 1 metro. Un ejemplo de las ortofotos obtenidas se puede observar a continuación.

Con las ortofotos de todo el proyecto se elaboró un ortomosaico del cantón, bajo los siguientes parámetros técnicos. Lo primero que se hizo fue aplicar el método de reposición (resampling) del vecino más cercano con la finalidad de evitar una alteración en la respuesta de la superficie del terreno. Sin embargo, como se encontró que las fotografías tenían diferencias en el brillo y tonos de grises (lo cual se debe normalmente a la



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intensidad de la fuente luminosa y efectos atmosféricos, así como aquellos propios de la cámara), se realizó una homogenización de los histogramas de todas las fotografías (histogram matching). Adicionalmente se pudo detectar variaciones en cada una de las fotografías (en forma independiente) por lo que se realizó un balance de color, previo a la elaboración del mosaico. Para este proceso se observó que todas las fotografías presentaban variaciones de color que seguían un patrón exponencial. Como parte del proceso para unir las ortofotos, se trazó primeramente líneas de corte en cada una de ellas, tratando de seguir detalles lineales del terreno (caminos, ríos) y se ejecutó una atenuación del contraste a partir de las líneas de corte, con la finalidad de lograr nitidez en los detalles lineales utilizados para el corte, y homogeneidad en el área de sobreposición. El ortomosaico se obtuvo con estos parámetros y con resolución radiométrica de 8 bits, y espacial de 1 metro. El resultado se puede observar a continuación.

Finalmente se cortó el mosaico con el límite del área general y se obtuvo el ortomosacio base que cubre el área del cantón.



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5.5. Mapas de Vulnerabilidad Para poder obtener los mapas de vulnerabilidad se partió de los resultados del estudio de campo en los niveles cantonal, urbano y rural.

5.5.1. Vulnerabilidad Cantonal

Para obtener la vulnerabilidad cantonal se procedió a diseñar la estructura del formulario de campo que sirvió para recolectar información que se organizó en dos compontes: Vías y Sitios (Poblados): a) Vías

Para el componente vial se recopiló datos referentes a: Tipo de vía Estado de la mesa Taludes Puentes Alcantarillas Cunetas Estos elementos fueron calificados de acuerdo a su incidencia en la determinación de la vulnerabilidad en cada uno de los tramos viales, para lo cual se utilizó una escala de 1 a 4, en donde 1 representa la menor incidencia en la vulnerabilidad y 4 la mayor. Esto se observa en las tablas siguientes de manera detallada. Los valores



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que se indica en dichas tablas fueron utilizados en el SIG para llevar a cabo el análisis de vulnerabilidad vial, como se indica posteriormente.

TIPO DE VIA TIPO CALIFICACION (X1)

CARRETERA PAVIMENTADA DOS O MAS VIAS 1

VIA EN AREA URBANA 1 CARRETERA SIN PAVIMENTAR ANGOSTA 2

CARRETERA SIN PAVIMENTAR DOS O MAS VIAS 2

CAMINO DE VERANO 3 CAMINO DE HERRADURA 3 SENDERO O VEREDA 4

MESA

ESTRUCTURA

ESTADO

CALIFICACION (X2)

ASFALTO BUENO 1 ASFALTO REGULAR 2 ASFALTO MALO 3 ASFALTO MUY MALO 4 DOBLE TRATAMIENTO BUENO 1 DOBLE TRATAMIENTO REGULAR 2 DOBLE TRATAMIENTO MALO 3 DOBLE TRATAMIENTO MUY MALO 4 LODO BUENO 2 LODO REGULAR 2 LODO MALO 3 LODO MUY MALO 4 MEJORAMIENTO BUENO 1 MEJORAMIENTO REGULAR 2 MEJORAMIENTO MALO 3 MEJORAMIENTO MUY MALO 4 TERRAPLEN BUENO 2 TERRAPLEN REGULAR 2 TERRAPLEN MALO 3 TERRAPLEN MUY MALO 4 TIERRA BUENO 2 TIERRA REGULAR 2 TIERRA MALO 3 TIERRA MUY MALO 4



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TALUD ESTADO CALIFICACION (X3)

BUENO 1 REGULAR 2 MALO 3 MUY MALO 4

PUENTE

ESTADO CALIFICACION (X4) BUENO 1 REGULAR 2 MALO 3 MUY MALO 4

ALCANTARILLA ESTADO CALIFICACION (X5)


CUNETA

ESTADO CALIFICACION (X6) BUENO 1 REGULAR 2 MALO 3 MUY MALO 4

Para poder determinar la vulnerabilidad vial, lo primero que se hizo fue dividir las vías en tramos, los cuales fueron determinados por dos criterios: El primero por la estructura nodo �– nodo que definió un primer nivel de tramos viales. Este primer nivel de tramos viales fue subdivido en función del cambio en el estado de la mesa; es decir que si un tramo de primer nivel (nodo �– nodo) tiene dos estados en cuanto a



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la mesa que lo conforma, entonces terminará subdivido en dos tramos de segundo nivel. Estos tramos de segundo nivel son, entonces, los elementos de análisis vial, a los cuales se les dio una calificación de vulnerabilidad según el siguiente modelo Vulnerabilidad Vial = 0,5676 X1 + 0,1512 X2 + 0,0603 X3 + 0,0423 X4 + 0,0769

X5 + 0,05596 X6 A continuación se presenta la matriz de criterios cruzados, en la cual se compara la importancia que tiene una variable con respecto a la otra.

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1 5 7 8 8 9 X2 0,2 1 2 3 2 3 X3 0,14285714 0,5 1 3 2 2 X4 0,125 0,33333333 0,33333333 1 0,5 0,5 X5 0,125 0,5 0,5 2 1 2 X6 0,11111111 0,33333333 0,5 2 0,5 1

X1 Tipo de Vía

X2 Estado de la Mesa X3 Estado de los Taludes X4 Estado de los Puentes

X5 Estado de las Alcantarillas

X6 Estado de las Cunetas Y Vulnerabilidad Total de la Vía

La matriz presentada es la que se logró luego del análisis de consistencia en varias pruebas. El nivel de consistencia alcanzado fue de 0, 028562 que, al ser menor que 0,10, determina una aceptabilidad del modelo. El método empleado para la obtención del modelo, con los pesos de cada una de las variables se explica en el Anexo.

b) Sitios (Poblados)

En este caso se incluyó los datos de campo correspondientes a: Estado de las viviendas



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Nivel productivo Alcantarillado Agua Luz Teléfono Vulnerabilidad Vial (proveniente del análisis anterior) Estos elementos fueron calificados de acuerdo a su incidencia en la determinación de la vulnerabilidad en cada uno de los poblados, mediante la utilización de una escala de 1 a 4, al igual que en el caso vial. Esto se observa en las tablas siguientes de manera detallada.

ESTADO VIVIENDA ESTADO CALIFICACION (X1)


NIVEL PRODUCTIVO

NIVEL CALIFICACION (X2) BUENO 1 REGULAR 2 MALO 3 MUY MALO 4

ALCANTARILLADO

TIENE CALIFICACION (X3) SI 1 NO 4

AGUA


LUZ




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TELEFONO TIENE CALIFICACION (X6)

SI 1 NO 4

Estas variables, conjuntamente con la VULNERABILIDAD VIAL proveniente del análisis anterior (conocida aquí como X7) fueron incorporadas mediante el siguiente modelo: Vulnerabilidad Poblados = 0,2657 X1 + 0,1233 X2 + 0,05103 X3 + 0,2057 X4 +

0,0697 X5 + 0,0954 X6 + 0,1891 X7 En el caso de este modelo se logró un nivel de consistencia de 0, 025389, menor que 0,10, para lo que se utilizó la siguiente matriz de criterios cruzados o comparaciones:

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7X1 1 3 4 1 3 3 X2 0,33333333 1 2 0,5 3 2 X3 0,25 0,5 1 0,33333333 0,5 0,5 X4 1 2 3 1 3 2 X5 0,33333333 0,33333333 2 0,33333333 1 0,5 X6 0,33333333 0,5 2 0,5 2 1 X7 0,5 2 5 1 2 2

X1 Estado de las Viviendas X2 Nivel Productivo X3 Alcantarillado X4 Agua X5 Luz X6 Teléfono X7 Vulnerabilidad Vías Y Vulnerabilidad Total del Pueblo

5.5.2. Vulnerabilidad Urbana y Rural



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Los datos e información generada en el estudio se los utilizó para poder realizar los mapas de vulnerabilidad, para lo que se conformó varias coberturas, las cuales contienen campos de información en sus tablas de atributos. Antes de describir la metodología seguida para la generación de estos mapas es necesario conocer que el estudio produjo dos tipos de resultados:

Los datos que provienen de las encuestas realizadas en cada una de las viviendas muestreadas; y

El grado de vulnerabilidad de cada una de dichas viviendas, como resultado del análisis efectuado, en donde consta el identificador de la vivienda y el grado de vulnerabilidad.

Adicionalmente, durante el trabajo de campo para recopilación de datos, se tomó las coordenadas de las viviendas muestreadas, lo que sirvió para realizar el primer paso en la elaboración del mapa de vulnerabilidad a este nivel, que fue la ubicación de las mismas sobre el mapa base mediante la utilización del SIG. A continuación se detalla cada uno de los pasos seguidos en el proceso.

a) Ubicación espacial de las viviendas muestreadas Con los datos de coordenadas GPS recopilados en campo, se procedió a ubicar todas y cada una de las viviendas sobre el mapa base, para luego realizar una revisión de dicha ubicación, en caso de que se presentaran desplazamientos que podrían ser efecto de la precisión de los GPS, ya que los mismos fueron de tipo navegador. En este proceso de revisión no se encontró discrepancias, por lo que prosiguió a obtener las coordenadas planas, en el sistema de referencia del proyecto, de cada uno de los puntos que representan las viviendas. Una vez ubicadas las viviendas se procedió a revisar la codificación dada a cada una de ellas en campo con el fin de comprobar que correspondan a los barrios en los cuales fueron muestreadas, y que tengan tanto el código como el nombre del barrio en forma correcta. El producto de este primer paso, en el análisis de la vulnerabilidad, fue la ubicación geoespacial de las viviendas provenientes del muestreo. b) Modelos Temáticos para Vulnerabilidad

Antes de poder generar la información sobre la vulnerabilidad, y los consiguientes mapas, fue necesario desarrollar un Modelo Temático para Vulnerabilidad que combinara todas las variables recolectadas, mediante un proceso jerárquico. Se debe entender por Modelo Temático a la relación entre las variables, en este caso de vulnerabilidad, que permite cruzarlas (en un Sistema de Información Geográfica) dando prioridades o pesos a cada una de ellas con referencia a las demás. El desarrollo del modelo temático para vulnerabilidad se dividió en dos componentes: Vulnerabilidad Física y Vulnerabilidad Social; y esta última, a su vez, se subdividió en Vulnerabilidad por Infraestructura Básica, Vulnerabilidad por



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Indicadores Sociales y Vulnerabilidad por Indicadores de Familia. Esto es importante para poder analizar los factores que producen la vulnerabilidad total y llegar a proponer las correspondientes acciones de mitigación. En el gráfico siguiente se puede observar un esquema explicativo de este tratamiento dado a la vulnerabilidad. Todos los datos de cada una de las variables que intervienen en la determinación de las vulnerabilidades fueron recopilados directamente en campo. El propósito, desde la óptica del análisis de las variables, es establecer una relación entre todas ellas que se la pueda expresar mediante un modelo temático que permita llegar a determinar la vulnerabilidad total de la vivienda, y que se lo utilizará en el Sistema de Información Geográfica para la generación de los distintos mapas.

Vulnerabilidad Física (VF) Este tipo de vulnerabilidad se la ha definido, de manera específica, mediante las características constructivas de la vivienda, es decir por los elementos que la constituyen así como también por el estado de conservación que éstos tenían al momento de realizar el estudio de campo; adicionalmente se ha considerado el tiempo de vida de la vivienda, todo lo cual se representó en las siguientes variables: V1 Tipo de construcción. Indica el valor de vulnerabilidad según sea ésta de cemento, mixta o liviana. V2 Edad de la construcción. Indica el valor de la vulnerabilidad por la edad de la construcción, que puede estar en tres categorías: 1900 a 1950, 1950 a 1980 y más de 1980. V3 Factor de exposición. Corresponde a la ubicación de la vivienda con respecto al fenómeno que causa la amenaza (deslizamiento, en este proyecto). Esta variable tiene el valor de vulnerabilidad según la exposición sea alta, media o baja, dependiendo si la vivienda está ubicada en la ladera, en el punto de quiebre de la misma o a cierta distancia, además de otras consideraciones. V4 Estado relativo. Sus valores corresponden a la vulnerabilidad según el estado relativo sea bueno, regular o malo, y ha sido obtenido con base en el estado de los materiales y la edificación.



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V5 Vulnerabilidad física indicativa. Sus valores indican la vulnerabilidad de la construcción, que corresponden a los términos alta, media o baja, que se obtuvo a partir de las vulnerabilidades físicas por aspectos geométricos, constructivos, estructurales, de cimentación, de suelos y topografía. La relación gráfica de este tipo de vulnerabilidad con sus variables se puede observar a continuación.

El modelo que representa la vulnerabilidad física, en función de sus variables es el siguiente:

VF = 0,13 V1 + 0,05 V2 + 0,32 V3 + 0,09 V4 + 0,42 V5

VF Vulnerabilidad física de la construcción Vi Variables que determinan la vulnerabilidad física, según lo definido Estas variables (coberturas en el SIG) tienen una calificación que se resume en la Tabla a continuación. En ella se puede observar que se ha empleado valores entre 0 y 2 que califican más bien la bondad de la construcción, lo cual fue transformado mediante un proceso de estandarización como se verá posteriormente, para tener una misma escala de medición que en el caso de la amenaza. Solamente en el caso de las cuatro comunidades rurales se varió el modelo de Vulnerabilidad Física y se empleó el modelo:

VF = 0,78 V3 + 0,22 V4

Esto se debió a que los datos recolectados en dichas comunidades no fueron los mismos que en el caso de las viviendas urbanas.



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Vulnerabilidad Física.

Asignación de Valores a las Variables Valores No Estandarizados

Vulnerabilidad Social (VS)

Como se dejó establecido, esta vulnerabilidad se divide en Vulnerabilidad por Infraestructura Básica, Vulnerabilidad por Indicadores Sociales y Vulnerabilidad por Indicadores de Familia.



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Vulnerabilidad por Infraestructura Básica (VIB) La Vulnerabilidad por Infraestructura Básica (VIB) se determinó con base en las siguientes variables: V6 Agua potable. Indica el valor de vulnerabilidad que corresponde a la condición de la vivienda al contar con agua potable permanente, intermitente, en forma esporádica o que no tenga este servicio. V7 Energía Eléctrica. Establece el valor de la vulnerabilidad según el tipo de servicio de energía eléctrica, que puede ser permanente, intermitente, en forma esporádica o no tener este servicio. V8 Comunicaciones. Indica el valor de la vulnerabilidad con base en la información acerca del servicio de comunicaciones, el cual puede ser: permanente, intermitente, en forma esporádica o no tener este servicio. V9 Alcantarillado. Establece el valor de la vulnerabilidad según el tipo de alcantarillado con que cuenta la vivienda, sea este bueno, regular, malo o no existente. V10 Vías. Determina el valor de la vulnerabilidad según el tipo de vías que llegan a la vivienda, pudiendo ser su estado bueno, regular, malo o no existir.

El modelo empleado para la determinación de esta vulnerabilidad es el siguiente:



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VIB = 0,10 V6 + 0,10 V7 + 0,17 V8 + 0,47 V9 + 0,17 V10 VIB Vulnerabilidad por infraestructura básica Vi Variables que determinan la vulnerabilidad por infraestructura básica, según lo definido

En las siguientes tablas se representa los valores dados a cada variable de este modelo.

Vulnerabilidad por Infraestructura Básica. Asignación de Valores a las Variables

Valores No Estandarizados

Vulnerabilidad por Indicadores Sociales (VIS)



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La Vulnerabilidad por Indicadores Sociales (VIS) se fundamenta en las siguientes variables: V11 Número de habitantes por familia. Esta variable indica el valor de la vulnerabilidad según la calificación del hacinamiento, considerando que de 1 a 5 miembros por familia es normal, de 6 a 7 es un poco exagerado, y de 8 miembros en adelante es exagerado V12 Número total de discapacitados. Indica el valor de la vulnerabilidad según la cantidad de personas con discapacidad que existen en una vivienda, considerando que la no existencia de discapacitados es una condición que no aumenta la vulnerabilidad, si existe 1 discapacitado la condición es media y si existen 2 o más discapacitados la condición es mala por lo que aumenta la vulnerabilidad

El modelo para la obtención de esta vulnerabilidad toma la siguiente forma:

VIS = 0,18 V11 + 0,82 V12 (24) VIS Vulnerabilidad por indicadores sociales Vi Variables que determinan la vulnerabilidad por indicadores sociales, según lo definido En las siguientes tablas consta la asignación de valores para estas variables.

Vulnerabilidad por Indicadores Sociales. Asignación de Valores a las Variables




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Vulnerabilidad por Indicadores de Familia (VIF) Esta vulnerabilidad se diferencia de las demás en el sentido que los datos fueron recopilados por cada una de las familias y ya no por vivienda. Es decir que se recopiló información relacionada con los miembros de las familias que habitan en una misma vivienda, la cual se resume en las variables que se detalla a continuación. Este hecho se refleja también en el modelo de entidad relación manejado por la base de datos del Sistema de Información Geográfica. V13 Ingreso Promedio por Miembro de Familia. Indica el valor de la vulnerabilidad de acuerdo al nivel de ingreso promedio por cada miembro de familia, considerando que si es menos a USD 40 esta variable determina una vulnerabilidad alta, entre USD 40 y USD 80 determina una vulnerabilidad media, y más de USD 80 una vulnerabilidad baja. V14 Porcentaje de Hombres y Mujeres, Análisis de Género. Establece el valor de la vulnerabilidad según la relación entre hombres y mujeres que existe en la vivienda, considerando que una mayoría de hombres llevará, de alguna manera, a determinar una vulnerabilidad baja, una igualdad entre hombres y mujeres llevará a una vulnerabilidad media, y una mayoría de mujeres a una vulnerabilidad alta.

V15 Nivel Educativo. Es una variable que establece el valor de la vulnerabilidad con base en el nivel de educación formal de la familia, entendiéndose que a mayor nivel educativo formal existirá menor vulnerabilidad.

El modelo que determina este componente de la vulnerabilidad se lo expresa:

VIF = 0,62 V13 + 0,09 V14 + 0,29 V15



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VIF Vulnerabilidad por indicadores de familia Vi Variables que determinan la vulnerabilidad por indicadores de familia, de acuerdo al trabajo de campo .

Vulnerabilidad por Indicadores de Familia. Asignación de Valores a las Variables


Como puede observarse, hasta aquí se obtuvo los tres componentes de la vulnerabilidad social, que son: Vulnerabilidad por Infraestructura Básica, por Indicadores Sociales y por Indicadores de Familia.

Para determinar la Vulnerabilidad Social (VS) total, es necesario combinar las tres vulnerabilidades, por lo cual éstas juegan el papel de variables de aquella. Con esta consideración, se siguió el mismo proceso para asignar pesos a cada uno de los componentes de la vulnerabilidad social, cuyo resultado es la siguiente relación:



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VS = 0,12 VIB + 0,65 VIS + 0,23 VIF VS Vulnerabilidad Social VIB Vulnerabilidad por Infraestructura Básica VIS Vulnerabilidad por Indicadores Sociales VIF Vulnerabilidad por Indicadores de Familia

Vulnerabilidad Total Como se indicó, la vulnerabilidad total es la combinación de la vulnerabilidad física y la vulnerabilidad social.

Por ello, fue necesario establecer los pesos con que intervienen los dos componentes de la vulnerabilidad total (vulnerabilidad física y vulnerabilidad social). En el Anexo consta el resultado del proceso seguido para obtener el modelo para la Vulnerabilidad Total (VT). Puede observarse que existe una misma tendencia de criterios entre los expertos 2, 3, 4, y 5, por lo que se procedió a calcular el promedio de los pesos correspondientes, con lo cual el resultado fue la siguiente relación:

VT = 0,78 VF + 0,22 VS VT Vulnerabilidad Total VF Vulnerabilidad Física VS Vulnerabilidad Social



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c) Modelo Espacial para Vulnerabilidad Una vez determinada la vulnerabilidad para cada una de las viviendas, éstas se convierten en datos muestrales discretos, por lo que es necesario espacializar la variable. Para el efecto se ha probado varios métodos, como son: �• Ponderado Inverso a la Distancia �• Spline �• Kriging con diferentes variogramas teóricos utilizando modelos como: Lineal Universal, Circular, Esférico, Exponencial, Gauss, Lineal, Cuadrático Universal. De experiencias anteriores, en donde se espacializó la variable vulnerabilidad utilizando todos estos métodos, se ha logrado definir como uno de los modelos más adecuados el de Gauss, ya que produjo el menor error cuadrático medio, así como la menor desviación estándar de los errores. Se puede ver entonces que el método geoestadístico empleado representa de mejor manera la distribución espacial de las variables de vulnerabilidad, y esto se debe fundamentalmente a que considera no solamente la tendencia espacial (representada por la parte determinística del modelo) sino también la correlación espacial localmente variable. En otras palabras, se ha utilizado un modelo del tipo representado por la ecuación:

V(x,y) = D(x,y) + e’(x,y) + e’’(x,y) V(x,y) Valor de la vulnerabilidad D(x,y) Parte determinística que representa la tendencia espacial de la vulnerabilidad e�’(x,y) Componente que representa la correlación espacial localmente variable e�’�’(x,y) error residual que sigue una distribución normal. Esta ecuación, en donde la parte determinística es reemplazada por el modelo elegido (Gauss en este caso), se aplicó a los puntos muestrales para logar una distribución espacial de la variable en el área de estudio. Los componentes de Vulnerabilidad por Infraestructura Básica y por Indicadores Sociales son la excepción, ya que la variación espacial es casi nula, lo cual quiere decir que el valor del semivariograma tiende a cero ( 0). Por este motivo estos componentes de la vulnerabilidad se los espacializó utilizando el Método Ponderado Inverso a la Distancia, que también permite manejar un error cuadrático medio bajo.



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d) Estandarización de la Variable Vulnerabilidad

Fue necesario estandarizar la variable vulnerabilidad debido a que, por facilidad, se reportó los valores de todos sus componentes en siguiente escala: 0 Vulnerabilidad Alta 1 Vulnerabilidad Media 2 Vulnerabilidad Baja Por otro lado, como resultado del estudio de amenaza se reportó la información de cada variable en la escala que se indica a continuación: 1 Amenaza Baja 2 Amenaza Moderada 3 Amenaza Alta 4 Amenaza Muy Alta Como es necesario contar con una misma escala tanto para la vulnerabilidad como para la amenaza, se procedió a estandarizarlas, bajo las siguientes consideraciones: �• Se debe contar con una sola escala numérica que permita representar las diferencias entre los elementos internos (generalmente polígonos) de las coberturas o variables �• Es necesario mantener la misma relación para los dos casos, es decir números pequeños representan amenaza o vulnerabilidad baja, y números altos representan amenaza o vulnerabilidad alta. Bajo estas dos consideraciones se optó por mantener la escala utilizada en el estudio de amenaza, donde 1 representa vulnerabilidad o amenaza baja, 4 representa vulnerabilidad o amenaza muy alta, y los números intermedios los niveles correspondientes. Esto implicó la necesidad de transformar los valores de vulnerabilidad, mediante la siguiente ecuación, que representa una relación lineal inversa.

Y = -1,5X + 4 Se procedió a aplicar esta ecuación a todos los datos de las variables provenientes del estudio de vulnerabilidad, con lo que se logró tenerlos en la misma escala que la amenaza. En el gráfico siguiente se observa la relación aplicada en la transformación de los datos de vulnerabilidad, con lo cual se logra su estandarización.



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5.6. Mapas de Amenaza 5.6.1. Factores Condicionantes La recopilación bibliográfica y la cartografía temática generada, han permitido identificar los principales peligros geodinámicos que podrían afectar al cantón Jipijapa. De acuerdo a las características geomorfológicas y geológicas, se considera que la mayor parte de las laderas en la zona están formadas por materiales arcillosos, lutitas y limolitas principalmente, mientras que en las partes altas, dominan las areniscas. Las pendientes de las laderas, ya sean de los relieves colinados o de las vertientes de los relieves estructurales, por lo general, son muy fuertes a escarpadas, lo que constituye un factor condicionante para la generación de las remociones en masa. De acuerdo a la información recabada en fotografía aérea y datos de campo, se aprecia un cambio en el uso del suelo de tierras forestales a espacios ocupados con cultivos y pastos, susceptibles a desprendimientos de materiales. Con base en lo expuesto, al interior del cantón puede generarse el fenómeno de deslizamientos, que son movimientos que se producen en la capa de suelos y/o regolítica, que se hallan en laderas de fuertes pendientes y que ocurren por saturación y aumento del peso de la masa; en estos casos, la rotura sigue el modelo de la resistencia mínima, esto significa que la superficie de deslizamiento a lo largo de la cual ocurre el desprendimiento, ofreció la menor resistencia a la separación de la cuña o masa deslizada. En cambio, la fuerza resistente más común es la resistencia del material al esfuerzo cortante que puede disminuir debido a la humedad, es decir, el exceso de agua puede transformar el material en una suspensión totalmente desprovista de esfuerzo cortante.



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5.6.2. Mecanismos de Disparo El mecanismo de disparo o fuerza activa que tiende a destruir un talud natural o artificial (construcción de vías, presas), puede ser: la gravedad, el peso del material de la vertiente (que puede aumentar por saturación durante la estación lluviosa), las cargas sobre impuestas (al aumentar el peso disminuye la estabilidad de la vertiente), y los movimientos tectónicos. Para el presente estudio, se ha considerado como mecanismo de disparo las lluvias (precipitación). El clima en general y el régimen pluviométrico en particular, depende en gran parte del sistema orográfico y de la influencia que sobre la zona ejercen las corrientes marinas, siendo por lo tanto bastante complejo. Las masas de aire provenientes del Pacífico, marcan dos estaciones al interior de la zona de estudio, la primera relacionada con el invierno lluvioso que permanece desde medianos de diciembre hasta mayo, y la segunda relacionada con la estación seca que corresponde al resto de meses. El evento océano-atmosférico de El Niño ha sido la fuente de intensas y prolongadas precipitaciones sobre las costas, al favorecer una evaporación de las aguas marinas, superior a la normal. El evento de El Niño 97�–98, ha sido el más fuerte del siglo; su duración fue desde febrero de 1997 hasta agosto de 1998; las lluvias fueron de larga duración con efectos devastadores que afectaron a los ámbitos social, económico y ambiental. Los valores de lluvias acumuladas del período mencionado superan a los valores medios o normales correspondientes al período 1964�–1998. La estación Portoviejo registró una precipitación acumulada (durante los 19 meses que duró el evento), de 2.888 mm. (Corporación Andina de Fomento, 2000). 5.6.3. Metodología para Determinar el Indice de Susceptibilidad y Peligros de Deslizamientos

Este método permite desarrollar una aproximación del grado de peligrosidad por remociones en masa en el Jipijapa, a partir de los parámetros que presentan mayor influencia en las condiciones de inestabilidad. El principal insumo para el desarrollo y análisis de los peligros de movimientos en masa, fue la base de datos gráfica y alfanumérica estructurada sobre la base de información temática primaria generada durante la ejecución del proyecto. La zonificación de los peligros de movimientos en masa, resulta de la asignación de pesos relativos y combinación de las variables: geomorfología, litología, fisonomía de la cobertura vegetal, pendientes y precipitaciones. De esta manera, el Grado de Peligrosidad por Movimientos en Masa, es el producto del Índice de susceptibilidad por el mecanismo de disparo (precipitaciones). El modelo que se utilizó es el siguiente.



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Índice de Susceptibilidad = 0,1418 G + 0,2456 L + 0,0634 F + 0,5492 P G= Valor de la variable geomorfológica L = Valor de la variable litológica F = Valor de la variable fisonomía de la cobertura vegetal P = Valor de la variable pendiente Mecanismo de disparo = Pr donde: Pr = Valor de la variable precipitación Para la elaboración del modelo del Índice de Susceptibilidad se empleó la matriz de comparación:

X1 X2 X3 X4 X1 1 0,33333333 5 0,2 X2 3 1 3 0,33333333 X3 0,2 0,33333333 1 0,2 X4 5 3 5 1

X1 Geomorfología X2 Litología X3 Fisonomía (Cobertura Vegetal) X4 Pendiente Y Susceptibilidad Deslizamientos

Para la elaboración del modelo de susceptibilidad, se siguió descrita con detalle en el anexo. 5.6.4. Fases de la Metodología

a) Elaboración del mapa de Unidades de Paisaje (UP) El mapa de UP, es el resultado del análisis integrado de unidades cartográfico-temáticas caracterizadas por una homogeneidad en cuanto al relieve, litología, suelos y cobertura vegetal (base de datos generada durante el proyecto).



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Las UP corresponden a espacios físico-geográficos delimitados principalmente por rupturas de pendientes asociadas con cambios litológicos y suelos, lo que se refleja en el grado de disección de los relieves, dinámica de las vertientes e incluso en la utilización del suelo y tipo de vegetación.

b) Variables utilizadas Geomorfología

Las remociones en masa están relacionadas directamente con las formas de relieve, y específicamente, con el grado de disección; al interior del cantón se hallan zonas fluviales, coluvio-aluviales, playas, relieves colinados con diferente grado de disectamiento y pendiente, y relieves estructurales. Los relieves más altos y disectados serán los más susceptibles a los movimientos en masa, mientras que los relieves bajos y menos disectados serán los menos susceptibles. Litología La susceptibilidad de los diferentes espacios geográficos, en gran medida, están íntimamente relacionados con las rocas aflorantes y especialmente del grado de fracturación, dureza y meteorización. Fisonomía de la cobertura vegetal Los movimientos en masa dependen en gran medida del tipo de uso del suelo y cobertura natural y específicamente de la fisonomía, es decir, si se trata de una cobertura arbórea, arbustiva o herbácea. Pendiente Este factor está ligado con el tipo de relieve y se refiere al grado de inclinación que presentan las laderas de los relieves colinados, expresado en porcentaje; así, los materiales que se encuentren en vertientes escarpadas (con pendientes mayores al 70 %), serán las más susceptibles a movimientos en masa, mientras que los que se hallen en laderas poco inclinadas (pendientes menores al 25 %), serán menos susceptibles. Precipitación Este factor es muy importante en el desarrollo de los procesos que modifican el paisaje, toda vez que su acción es múltiple, ya que actúa como agente destructor del suelo y como mecanismo de disparo.



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a) Fotointerpretación y verificación Con el conocimiento de las variables que se iban a incluir en el proceso de estudio de las unidades de paisaje se procedió, en primera instancia a seleccionar las fotografías aéreas que cubrieran en cantón. Es necesario indicar que una vez hecha la investigación se encontró que no existía un solo proyecto de toma de fotografía que cubriera todo el cantón con material en óptimas condiciones, es decir que existían ciertas líneas de fotografías con cobertura de nubes. Este hecho hizo que fuera necesario seleccionar fotografías de distintos años, procurando que todas ellas tengan al menos las mismas características de escala y radiometría. Esta última característica es fundamental para logara la mayor homogeneidad posible en el proceso de fotointerpretación. Las fotografías fueron organizadas de tal manera de proceder con la fotointerpretación de tal manera que se delimitaron las unidades de paisaje cada dos fotografías, es decir que, en términos generales, se trazaron dichas unidades en una sola de las fotografías del par estereoscópico. Para definir los límites de las unidades de paisaje se tomó en cuenta la morfología del terreno, la litología, cobertura vegetal, pendiente relativa y tipo de relieve, aspectos que conforman una unidad homogénea que viene a convertirse en una unidad de paisaje. Una vez delimitadas estas unidades se procedió al trabajo de campo para su comprobación. Esto implico la salida a campo con las fotografías ya interpretadas en donde se verificó que las unidades correspondan a la realidad del terreno. Como es conocido, el proyecto es de gran extensión, por lo que se procedió a visitar aquellos sitios en donde las unidades podrían manifestar mayores discrepancias. En cada unidad de paisaje donde se comprobaba alguna variación de la realidad se mejoraba el trazado sobre la fotografía. Con este trabajo se obtuvo las unidades definitivas con la codificación de cada una de ellas en una sobrepuesta transparente, lo cual constituyó la información primaria para el estudio de amenaza.

b) Transformación a formato digital e ingreso al SIG. Cada una de las fotografías escaneadas y con la sobrepuesta de codificación fue escaneada. El archivo digital así obtenido fue procesado con la utilización del modelo digital del terreno antes descrito (aquel empleado para la generación de las ortofotos del cantón), a lo que se añadió los parámetros de orientación obtenidos en la fase de aerotriangulación y con ello se las orto rectificó. Estas ortofotos ingresaron a un proceso de digitalización, con lo que se obtuvo una cobertura de unidades de paisajes cuya tabla de atributos contiene todas las características correspondientes a las variables indicadas anteriormente. De esta manera lo que se logró fue tener ya una base de datos completa con la descripción de cada unidad, en función de dichas variables. Esta cobertura fue posteriormente procesada mediante la aplicación del modelo correspondiente al índice de susceptibilidad que se indica a continuación, y el uso de las calificación que se detalla en los procesos siguientes.



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c) Calificaciones y pesos relativos para cada variable.

Constituye una de las fases más importantes ya que en ésta se analizan y sistematizan cada una de las variables indicadas anteriormente; de este estudio se obtuvieron cuatro indicadores para cada variable, que a su vez corresponden a las cuatro clases detalladas a continuación. Clase I Se refiere a las condiciones biofísicas menos favorables para que se produzcan las remociones en masa; la calificación asignada a esta clase es 1. Clase II A diferencia del caso anterior, en esta clase las características de las variables consideradas en este estudio van cambiando y con ello aumentando la susceptibilidad a la generación de movimientos en masa; la calificación asignada para esta clase es 2. Clase III En este caso, las condiciones que presentan las variables tienden hacia niveles críticos, traduciéndose en condiciones más severas y susceptibles a movimientos en masa; la calificación asignada es 3. Clase IV En esta clase, las condiciones biofísicas se presentan muy severas haciendo que los espacios geográficos que presentan estas características, sean muy susceptibles a remociones en masa; la calificación asignada para esta clase es 4.

d) Elaboración de la matriz de tabulación. La metodología utilizada para determinar el índice de la susceptibilidad a deslizamientos se basó en la generación y análisis de una matriz de tabulación de doble entrada, en la que las filas corresponden a las unidades espaciales de análisis y las columnas a las clases y su calificación. En cada casilla se sitúan las calificaciones de acuerdo a la clase correspondiente, para luego aplicar el modelo para cada una de las UP.

e) Definición de rangos de susceptibilidad. Mediante la definición de las características de cada UP se determinó su calificación, considerando cuatro rangos de susceptibilidad:



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Poco susceptibles Moderadamente susceptibles Susceptibles Muy susceptibles

f) Índice de Susceptibilidad a Deslizamientos En las siguientes tablas se indica la calificación dada a cada UP, para el caso de cada una de las cuatro variables indicadas anteriormente

GEOMORFOLOGÍA

INDICADOR CLASE CALIFICACIÓN

Relieves colinados bajos I 1

Relieves colinados medios II 2

Relieves colinados altos III 3

Relieves colinados muy altos IV 4

LITOLOGIA


Margas tobáceas, lutitas, areniscas, brechas, pilow lavas, basaltos, diabasas.

I 1

Areniscas, intercalaciones de arenas, conglomerados II 2

Arcillas, lutitas. III 3

Arcillas, arcillas arenosas, limolitas. IV 4



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SUELOS


Poco desarrollados (roca a menos de 20 cm.) I 1

Limosos a limo-arenosos ¿??? II 2

Limo-arcillosos a arcillosos ¿??? III 3

Arcillosos (Montmorillonita) IV 4

COBERTURA VEGETAL


Vegetación arbórea I 1

Vegetación arbustiva II 2

Vegetación herbácea III 3

Sin vegetación IV 4

PENDIENTES


< 25 I 1

25 �– 40 II 2

40 �– 70 III 3

> 70 IV 4

Estas variables fueron combinadas mediante la utilización del modelo descrito en el anexo, para obtener el mapa de susceptibilidad frente a deslizamientos:



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Índice de Susceptibilidad = 0,1418 G + 0,2456 L + 0,0634 F + 0,5492 P

g) Amenaza frente a Deslizamientos Para obtener la amenaza frente a deslizamientos se consideró a la lluvia como mecanismo de disparo, por lo que se convierte en un factor (desde el punto de vista matemático), que permite expresar la amenaza mediante la siguiente expresión.

Amenaza = Índice de Susceptibilidad * Precipitación Como parte integrante del SIG, se procedió a generar la precipitación por medio de una interpolación que obtuvo como resultado una cobertura tipo raster. Esta cobertura se generó utilizando el método global fundamentado en 12 puntos de valores de precipitación para el cálculo de cada una de las celdas; este modelo garantiza que la variable siga un patrón de cambio continuo pero que a la vez represente de la mejor manera posible la variación local del fenómeno. Hay que notar que el método será válido siempre que se cuente con la suficiente cantidad de valores distribuidos de manara uniforme en el área de estudio y en los puntos de inflexión de la variable. Los píxeles de la superficie interpolada fueron clasificados en cuatro categorías que representan la incidencia de este mecanismo disparador en la posterior generación de la amenaza. Estas cuatro categorías fueron definidas mediante una calificación que se fundamenta en la precipitación (expresada en mm de lluvia por año), tal como se indica a continuación

PRECIPITACIÓN (mm anuales)


0 a 500 I 1

500 a 1000 II 2

1000 a 1500 III 3

Más de 1500 IV 4

Una vez obtenida la calificación como tal se procedió a regionalizar los pixeles con lo que se obtuvo la cobertura �“Precipitación interpolada�” que se puede observar en el SIG.



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Esta metodología se empleó para determinar la amenaza frente a deslizamientos tanto a nivel cantonal como a nivel urbano y rural. La única diferencia radica en que el detalle en la interpretación de la UP fue mayor para los dos últimos, lo cual realmente representará una diferencia en la calificación de las unidades de paisaje y por tanto de la amenaza a nivel cantonal y de las comunidades rurales y barrios urbanos.

h) Aproximación a la Amenaza frente a Tsunamis La aproximación a la amenaza debido a este evento se la ejecuta en función de ciertas predicciones realizadas para el Ecuador. En ellas se considera que las zonas de Amenaza Alta se encuentran entre las cotas 4 y 10 metros sobre el nivel medio del mar y las zonas de Amenaza Muy Alta son aquellas que están entre las cotas cero y 4 metros*. Por ello se ha empleado la siguiente calificación:

AMENAZA POR TZUNAMIS

ALTURA SNMM CALIFICACIÓN

0 a 4 4

4 a 10 3

Más de 10 1

Para determinar estos niveles, se procedió a restituir varios puntos estereoscópicos en la zona de Puerto Cayo los cuales, junto con las curvas de nivel del mapa base cantonal, sirvieron para la generación del modelo del terreno. Este modelo del terreno fue procesado con la finalidad de obtener tres categorías, que corresponden a aquellas que se detallan en el cuadro anterior, lo que permitió generar las zonas de amenaza. 5.7. Mapas de Riesgo Para la generación del mapa de riesgo, se tomó como base los mapas de vulnerabilidad y amenaza, los cuales vienen a ser las variables en un modelo de riesgo. Para este modelo se tomó en cuenta el esquema que se indica en el siguiente gráfico, donde se puede observar las dos variables del riesgo, que fueron combinadas para su obtención. Para ello se empleó los resultados obtenidos sin reclasificarlos, lo cual permitió manejar el detalle de los valores de vulnerabilidad y amenaza. Finalmente se procedió a una reclasificación con fines de presentación.

* Entrevistas mantenidas con Ing. Mario Cruz, Ex Defensa Civil del Ecuador. Estos datos son aproximados, y de ahí el término de Aproximación a la Amenaza frente a Tzunamis. Para obtener datos más precisos, se puede utilizar el modelo numérico para predicción de tiempos de llegada y altura de las olas (Ingenieros Cruz, Rivera, Vásquez. Ex Defensa Civil del Ecuador)



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El modelo que se empleó para llegar a generar los mapas de riesgo se presenta a continuación, en donde se prioriza la variable amenaza, ya que tanto en el caso de los deslizamientos como de los tsunamis, estos eventos son tan destructivos que ésta variable toma preponderancia sobre la vulnerabilidad (Referencia: METODOLOGIA SIG PARA LA EVALUACIÓN Y GESTIÓN DEL RIESGO POR DESLIZAMIENTO. PROYECTO DIPECHO �“Fortalecimiento de las capacidades para la reducción del riesgo y la preparación para desastres en la Costa Ecuatoriana�”, Bahía de Caráquez �– San Vicente, 2006 �– 2007. Modelo desarrollado para la costa de la provincia de Manabí, que se calibra de acuerdo con los resultados de los trabajos de campo desarrollados con la comunidad)

RIESGO = 0,19 VT + 0,81 AT VT Vulnerabilidad Total AT Amenaza Total Sin embargo, ha sido necesario tomar en cuenta que en el área correspondiente a los cuatro poblados rurales, existe una diferencia en la determinación de la vulnerabilidad en aquellos sitios donde existen viviendas y aquellos en los que la presencia predominante es de cultivos. Por este motivo, y exclusivamente para al área de las comunidades rurales se ha realizado una estratificación en el estudio que responde a la siguiente metodología. En aquellas áreas con predominancia de viviendas se ha empleado el modelo antes descrito para la determinación del riesgo, es decir:

RIESGO = 0,19 VT + 0,81 AT Pero en las áreas rurales con predominancia de cultivos, el modelo adoptado ha sido el siguiente:

RIESGO = 0,40 VT + 0,60 AT



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Este modelo se obtuvo por medio de pruebas sucesivas para lo que se empleó los datos de campo recopilados en las comunidades y llegó a demostrar ser más consistente para estas áreas de cultivos, sin dejar de lado la importancia que tienen las viviendas en la determinación del riesgo en aquellas áreas donde éstas predominan. Finalmente, y con la finalidad de comprobar si los resultados obtenidos con el análisis mediante la aplicación de los modelos en el SIG eran consistentes y reflejaban la realidad, se procedió a realizar un trabajo directo en campo en tres puntos específicos, dos de los cuales se concentraron en áreas rurales de La América y El Anegado. El tercer punto fue el área de Pedro Pablo Gómez. Los datos de campo fueron sobrepuestos con los de laboratorio y se pudo comprobar la validez de los resultados, ya que las áreas de riesgo alto obtenidas de campo coinciden con aquellas también de alto riesgo provenientes del estudio en laboratorio. 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES El proyecto ha tenido dos enfoques en cuanto al detalle de los estudios. El primero es un enfoque regional general, que corresponde al cantón, de tal manera que todos los estudios fueron realizados con la finalidad de llegar a obtener mapas a escala 1:50.000, para lo cual se realizó comprobaciones de campo a dicho nivel de detalle. Especialmente en lo referente a la amenaza cantonal, y debido a la gran extensión del territorio se debió aplicar en una primera instancia un método indirecto de estudio, que fue posteriormente sujeto a verificación de campo. Es claro que dicha verificación se realizó en ciertas unidades de paisaje, que fueron las unidades de este estudio, aunque no todas ellas fueron sujetas a dicha verificación. Esto se debe a la falta de accesibilidad a la gran parte de ellas. Sin embargo, para el nivel regional a la escala propuesta, el trabajo de determinación de la amenaza cumple con lo requerido. También, los resultados de la amenaza cantonal fueron calibrados con los trabajos realizados por el equipo en las comunidades de la América y el Anegado, así como en Pedro Pablo Gómez. Para el efecto se comparó los resultados provenientes del modelo empleado y se pudo constatar que los resultados fueron totalmente satisfactorios ya que coincidieron con los datos obtenidos directamente en el trabajo de campo. En cuanto a la amenaza en los barrios urbanos y las comunidades, el trabajo fue realizado bajo la misma metodología, pero a mucho mayor detalle. Por ello los mapas de amenaza en estas zonas tienen mayor precisión que el mapa de amenaza cantonal. Varios factores hicieron la diferencia en la mejora de precisión: Utilización de ampliaciones fotográficas a mayor escala, verificación detallada en el terreno de prácticamente todas las unidades de paisaje y el empleo de un mejor modelo de elevación en varios casos, lo que permitió un mejor proceso de orto rectificación de las fotografías interpretadas. Se debe entender que los mapas cantonales representan un estudio a nivel general, debido a la escala, mientras que los mapas de las áreas rurales y urbanas tienen mayor precisión, por lo que existen diferencias cuando se compara unos con otros. Podría existir la tendencia a incorporar los datos de las áreas rurales para obtener mejores mapas cantonales, pero esto no es recomendable ya que produciría una falta de homogeneidad en éstos últimos. Más bien lo que se recomienda en este caso es mantener el estudio más general, a nivel cantonal, y a partir del mismo definir áeras



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específicas de interés en donde realizar los estudios detallados, sean de comunidades o áreas urbanas. Las áreas urbanas intervenidas con los estudios técnicos, así como aquellas correspondientes a las comunidades han sido determinados en función de la vulnerabilidad indicativa de las mismas, la cual se obtuvo, en una primera instancia, mediante observación de las condiciones generales; en los mapas resultantes se puede corroborar esta decisión. Los procesos de geo referenciación, aerotriangulación, orto rectificación fueron realizados con las precisiones propias para la escala de la cartografía temática de este proyecto. Para ello se utilizó coordenadas de puntos de control, de paso y enlace provenientes de carta nacional, por lo que se deja constancia que no debe utilizarse estos documentos cartográficos más que para los fines de este proyecto. Se puede observar, como resultado del estudio, que la mayor amenaza por deslizamientos se concentra en el sector oriental del cantón, lo cual se debe fundamentalmente a la criticidad de las variables pendiente y litología, como una de las más importantes para la determinación de la susceptibilidad. De hecho se puede observar en los modelos utilizados que, justamente, estas dos variables tienen la mayor importancia además de que los valores de cada una de ellas en las unidades de paisaje son también determinantes en este sector del cantón. Además, como se puede deducir de la variable precipitación, este mecanismo de disparo es importante en este mismo sector. Por otro lado, y aunque la vulnerabilidad vial es importante en todo el cantón, se nota que en el sector oriental éstas alcanzan, casi en su totalidad, un nivel de vulnerabilidad alto, al igual que la vulnerabilidad de los centros poblados. Este hecho sustenta, por un lado, la selección que se hizo para intervenir en los cuatro poblados rurales seleccionados, y por otro lado establece la necesidad de actual en el sector mediante planes de prevención y mitigación. Para ello se debe prevenir la presencia de deslizamientos mediante obras que permitan reforzar las laderas, lo cual se puede lograr mediante la mejora en las prácticas agrícolas que generen una mejor cobertura vegetal. Por otro lado, es importante realizar trabajos de mitigación por medio de la educación a la población, e intervenir en el reforzamiento y reubicación de viviendas, lo cual permitirá disminuir la vulnerabilidad. Con estas tareas de prevención y mitigación, se podrá disminuir la incidencia del riesgo tanto en la población como en los medios de sustento de las áreas rurales, como son los cultivos y tierras de producción en general.



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7. MAPAS OBTENIDOS



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ANEXO

METODOLOGÍA PARA OBTENCIÓN DE LOS MODELOS PONDERADOS Para hacer una explicación de la metodología que se ha empleado en la obtención de los diversos modelos en el presente estudio, se empleará como ejemplo el caso de un modelo con cinco variables (X1, X2, X3, X4, X5). La metodología se la aplicó también para los modelos con otra cantidad de variables. Para el efecto se forma la matriz que relaciona la importancia de las variables (por ejemplo para determinar la vulnerabilidad de las vías), y que se conoce como matriz de comparación, de la siguiente manera:

X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1 1 5 7 8 8 9 X2 0,2 1 2 3 2 3 X3 0,14285714 0,5 1 3 2 2 X4 0,125 0,33333333 0,33333333 1 0,5 0,5 X5 0,125 0,5 0,5 2 1 2 X6 0,11111111 0,33333333 0,5 2 0,5 1

X1 Tipo de Vía

X2 Estado de la Mesa X3 Estado de los Taludes X4 Estado de los Puentes X5

Estado de las Alcantarillas

X6 Estado de las Cunetas Y Vulnerabilidad Total de la Vía



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Para interpretar la matriz, se puede toma el ejemplo que se presenta al comparar la variable X2 (Estado de la Mesa) con la variable X1 (Tipo de Vía). Se puede observar claramente que en la celda que corresponde a la columna X1 y la fila X2, aparece el valor 0,2 resaltado en rojo. Esto significa que al comprar estas dos variables, en cuanto a su influencia en la determinación de la vulnerabilidad vial, el Estado de la Mesa (X2) es cinco veces más importante que el Tipo de Vía (X1), para lo que se ha empleado una escala de comparación entre 1 y 9. Al utilizar esta escala �“de comparación�” (nótese que no son los pesos aún), se emplea el siguiente criterio: Si dos variables tienen la misma importancia comparativa el valor de la celta en la matriz tendrá el valor de 1 (de ahí que la diagonal principal siempre tanga este valor), mientras que si una de las variables es más importante que la otra, entonces la relación irá aumentando a 2/1, 3/1, y así, hasta llegar a un valor máximo de 9/1, que indicaría que la segunda variable (aquella que corresponde a la fila en la matriz de comparación) es absolutamente más importante que la primera. En términos generales, la matriz de comparaciones (que aquí se la denominará A),tiene la forma:

X1 X2 �… �… Xn X1 a11 a12

�… �… a1n X2 A21 a22

�… �… a2n �… �… �… �… �… �… �… �… �… �… �… �… Xn an1 an2

�… �… ann

Donde aij representa el valor de comparación entre cada par de variables, como se indicó anteriormente. En notación matricial la matriz de comparaciones se la representa por:

a11 a12 �… �… a1n

a1n a22 �… �… a2n A = �… �… �… �… �… �… �… �… �… �…

an1 an2 �… �… ann



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A partir de la matriz A se procedió con el cálculo del autovector W: n 1/n

Wi = aij j=1

Donde:

es la operación multiplicación Para cada i = 1, 2, �…, n A continuación se calculó el vector de pesos parciales P: n

Pj = aij i=1

Para cada j = 1, 2, �…, n Al normalizar los autovectores Wi, se obtuvo los coeficientes o pesos de los modelos, de la siguiente manera: Wi

Ci = ---------

Wi De esta manera se generó todos los modelos obtenidos, los cuales se los puede expresar finalmente mediante:

Y = Ci * Xi



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Y Componente del riesgo buscada, que en este caso es la amenaza o la vulnerabilidad Ci Pesos de cada variable Xi Variables que determinan la amenaza o la vulnerabilidad buscada Como puede observarse, el método partió de la matriz de comparaciones (A), la cual es definida por el experto encargado de realizar el análisis, lo cual quiere decir que inicia con un criterio comparativo que puede ser no coherente. Por ejemplo, el experto puede haber calificado a la variable X2 como 2 veces más importante que la variable X1 y a la variable X3 5 veces más importante que la variable X2; finalmente pudo haber calificado a la variable X3 como tres veces más importante que la variable X1. Este es un ejemplo de una comparación no coherente. Para evitar esta incoherencia, se procedió a determinar el grado de la misma en cada uno de los modelos mediante el siguiente procedimiento:

Se calculó el indicador de consistencia max n

max = Ck * Pk k=1 Y finalmente se obtuvo la relación de consistencia:

n max �– n) CR = ------------------------- 1,98 (n �– 1) (n �– 2) Cuando esta relación de consistencia es mayor que 0,10 los criterios utilizados en la matriz de comparación son inconsistentes. Por ello para llegar a los modelos que se presenta en este informe se realizó varias revisiones a los criterios hasta llegar a relaciones de consistencia menores a 0,10 antes de aceptar dichos modelos.

D5 219 Informe Tecnico Jipijapa Final

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