Estudiante de FIUNA diserta en el III Congreso Internacional de Geografía Urbana – 3era Parte

En el marco de la participación de estudiantes de la Carrera de Ingenieria Geográfica y Ambiental de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) en el III Congreso Internacional de Geografía Urbana, realizado del 11 al 14 de septiembre del corriente en la Sede Capital Federal de la Universidad Nacional de Luján, Argentina. El estudiante Luís Morínigo presentó en la Mesa Temática sobre Sistemas de Información Geográfica y Análisis Espacial el trabajo desarrollado sobre la «Determinación de eventos extremos y zonas de inundación mediante herramientas meteorológicas y SIG. Caso de estudio: Pilar, Paraguay».

Resumen del trabajo presentado

Los eventos extremos, con intensidades de precipitaciones muy altas y baja frecuencia, son los de estudio más interesante, dado que pueden generar colapsos en los sistemas de drenaje urbano y desbordamientos de ríos, deslizamientos de laderas y destrucción de infraestructuras (Colombani et al, 2016). En la ciudad de Pilar, Paraguay, se llega a precipitaciones que pueden superar los 150 mm en tan solo pocas horas, causando inundaciones mayormente en las zonas urbanas donde se concentra el 87% de su población. Como una herramienta para una mejor planificación se define como objetivo analizar los eventos extremos e inundación en la ciudad de Pilar, buscando de forma más específica definir estaciones secas y lluviosas mediante el cálculo del coeficiente relativo de Angot (1877), determinar los periodos de retorno de eventos extremos utilizando la distribución de Weibull y Gumbel e identificar las zonas con alta probabilidad de inundación a través del índice topográfico de humedad (TWI).

Los resultados obtenidos demuestran que la ciudad de Pilar cuenta con un promedio de siete estaciones secas y por lo menos dos lluviosas intensas, así también se observa que para periodos de retorno de 5, 10 y 20 años se esperan precipitaciones de 190.8, 233.1 y 273.7 mm respectivamente, con el TWI mediante un mapa temático se logró identificar zonas con alta probabilidad de inundación.

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