Efforts of the MCK in Addressing challenges of the Elderly

4.3 Findings of the Study

4.3.4 Efforts of the MCK in Addressing challenges of the Elderly

Q= 0.28*Cs*C*I*A Donde: Q= Tasa de Escorrentía [ /s] C= Coeficiente de Escorrentía Cs= Coeficiente de Almacenamiento I= Intensidad de Precipitación [mm/hr] A= Área de Drenaje [Km2]

Tabla 3. Descarga total por sección de la zona de estudio.

Nombre captación Área ( ) Coeficiente Escorrentía Coeficiente de Almacenamiento Precipitación [mm/h] Escorrentía [ /s] Kpeshie Captación _62.6 _0.7 _0.2 _140.2 ₃₄₄ Bajo Densu _74.9 _0.4 _0.6 _140.2 _748.1 Bajo Odaw. _90.1 _0.9 _0.2 _140.2 _636.7 Sakumo inferior ₁₁₆ _0.7 _0.4 _140.2 ₁₂₇₁

Medio Alto Odaw _18.7 _0.7 _0.2 _140.2 _102.8

Medio Odaw ₁₁₈ _0.7 _0.2 _140.2 _650.7 Medio Sakumo ₁₅₅ _0.6 _0.5 _140.2 ₁₈₂₅ Mokwe captación _13.9 _0.7 _0.3 _140.2 _114.6 Songo captación 16.8 0.8 0.2 140.2 105.5 Alta Densu. _24.9 _0.6 _0.7 _140.2 _410.5 Alta Odaw _64.5 _0.6 _0.7 _140.2 ₁₀₆₃ Alta Sakumo _9.4 _0.6 _0.7 _140.2 ₁₅₅ Oeste Densu _17.3 _0.6 _0.7 _140.2 _285.2

Fuente: KOFI NYARKO, Benjamin. Floodrisk zoning of Ghana: Accra experience. En: International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 2000, Vol. XXXIII, Part B7. Department of Geography & Tourism University of Cape Coast, Ghana, 2000. [En línea]. [Citado 24 Agosto, 2014]. http://www.isprs.org/proceedings/xxxiii/congress/part7/1039_XXXIII-part7.pdf.

En la Tabla 3 se muestran la división de la zona de estudio la cual está dividida en pequeñas estaciones de precipitación. Se determina la escorrentía según las cuencas y el área de cada estación además de los coeficientes, siendo la región medio Sakumo la que presenta una mayor escorrentía con un valor de 1825 m3/s en un área de 155 km2. Y la menor escorrentía se presenta en el área de Medio Alto Odaw con un valor de 102.8 m3/s en un área de 18.7 Km2. La velocidad de descarga principalmente depende de la intensidad de lluvia y la zona con el coeficiente de escorrentía.

Con los datos anteriores se genera el mapa de escorrentía por zonas del área de estudio como se muestra en la Figura 7 donde se observa la escorrentía de cada zona con un rango de 0 m3/seg a 3500 m3/seg.

Figura 7.Descargas totales las secciones dentro del área de estudio.

 El modelo relacional modificado para la determinación de la zona de riesgo.

Para continuar con el desarrollo se continúa con los pasos tres y cuatro para generar el mapa de riesgo de inundación en Accra, el paso tres consiste en La aplicación de la regla aritmética mediante superposición de operaciones como la adición y división para ayudar a integrar el modelo hidrológico en el modelo de sistema de información geográfica. Y el paso cuatro consiste en generar el mapa de riesgo de inundación anteriormente mencionado.

 Modo de integración del modelo.

Se utilizó el método de superposición aritmética para integrar el modelo y generar el mapa de escorrentía. La esencia de utilizar el método de superposición aritmética es que existen posibilidades para la obtención y análisis de patrones espaciales causadas por interacciones de un mapa con el otro. En segundo lugar, la norma también prevé la posibilidad de la restricción de zonas en el mapa de salida de acuerdo con un mapa binario que actúan como una máscara.

El método de superposición aritmética utilizada implica dos etapas principales: Primero se determina la escorrentía dentro de varios segmentos de la zona con la ecuación:

X + Y = Zct

La segunda etapa es la estimación de valores que puede ser usados para inferir cuales son las áreas potenciales que puedan presentar probables inundaciones en caso de fuertes lluvias con la ecuación:

Dónde.

X (m) = Elevación digital del modelo.

Y (m3/Seg) = Representación total de la descarga.

Zct (m3/Seg/m) = concentración de escorrentía a diferentes alturas.

= valor de las áreas en riesgo de inundación.

En la Figura 8 se muestra la velocidad de descarga sobre la topografía para varias elevaciones de Accra y sus alrededores, con una velocidad de descarga dada se la concentración de la escorrentía solo varia con la altitud; por ejemplo para Alto Sakumo tiene un valor de descarga inicial de 155 /seg cuando se combina con una elevación de 1550 m resulta una descarga calculada de 1705 /seg/m Por lo tanto, los valores de concentración de descarga determinados en la superposición de mapas aritmética disminuye a medida que disminuye la elevación, lo que indica una tasa de escorrentía lenta, que tiene el potencial de crear un efecto de remanso y la generación de inundaciones.

Figura 8.Concentración de escorrentía para varias elevaciones.

 Áreas en riesgo de inundación.

El mapa de la concentración de la escorrentía Figura 8 nos muestra las áreas que son susceptibles a inundaciones, aunque las zonas elevadas altas mostraron comparativamente mayores tasas de descarga que las tierras bajas. Con la ecuación 3 se hallan los pixeles de cada zona para determinar cuáles son las zonas susceptibles a inundaciones y cuáles son las zonas que no tienen este riesgo. Se pudo ver que las zonas más altas entre 350m y 1550m arrojaban un valor entre 0 – 20 pixeles. Y las zonas bajas con alturas menores a 350m tenían valores entre 20 – 87 pixeles. En este estudio se debe decir que mientras más bajo el número de pixeles menor riesgo de inundación presenta la zona. Por lo tanto se pudo ver qué zonas como Aladjo, Ashiaman y Sakumonu son muy susceptibles a inundaciones al presentarse largas lluvias ya que tiene valores de pixeles muy elevados. En la

Figura 9 se puede ver claramente toda el área de estudio con el rango de pixeles para cada zona de estudio.

Figura 9.Zonas en riesgo de inundación.

Basados en el mapa de riesgo de inundación se puede realizar un mapa final con cinco categorías de riesgo (muy alto, alto, moderado, bajo y muy bajo) agrupando en rangos los pixeles de cada zona y conformando las categorías anteriormente mencionadas. En la Figura 10 se puede ver este mapa referenciado con un color diferente para cada categoría de riesgo.

Posteriormente en la Tabla 4 se muestran las cuatro categorías con su respectiva área y el porcentaje que esta representa en el área total de la zona de estudio, como se pude ver la categoría muy alto representa un área de 515355000 m2 y representa tan solo el 6.10% del área total lo cual hace parecer que la zona tiene un pequeño porcentaje de vulnerabilidad. Sin embargo si se suman las zona de riesgo muy alto y riesgo alto se tiene un porcentaje del 41.74% lo cual indica que existen zonas que serían vulnerables si la intensidad de las lluvias fueran mayores a 140.2 mm/día.

Figura 10.Zonas de riesgo de inundación en el área de estudio

Tabla 4. Cobertura Zona de Riesgo de inundación. Intensidad de inundación Área (m 2 ) % Bajo 2269185000 26.85 Medio 2652485000 31.39 Alto 3012897500 35.66 Muy alto 515355000 6.10

La investigación mostró que las áreas potenciales que podrían experimentar inundaciones periódicas con una entrada dada de precipitaciones están en su mayoría por debajo del contorno de 350 metros. También se pudo ver que para que en una zona se presente una inundación depende principalmente de la intensidad de lluvia sin importar la zona de captación. Sin embargo se identificaron otros factores tales como el área, el uso del suelo, el almacenamiento y coeficiente de escorrentía como factores que contribuyen a las inundaciones en el área de

estudio. También se observó que aproximadamente el 45 por ciento de las áreas de estudio caen dentro de la zona de riesgo de inundación.15

Siendo la finalidad de este capítulo el apropiar metodologías experimentadas por investigadores de distintas regiones del mundo para tratar el tema del riesgo y evaluarlo en función de la vulnerabilidad en una zona, se logran identificar variables o causantes que deben ser tenidas en cuenta y que permiten un análisis preciso del tema en cuestión. Los fenómenos naturales que ocurren con mayor frecuencia deben ser objeto de medición tanto en su intensidad y magnitud como en el efecto que desencadena el evento propio en la configuración o estructura morfológica de la región.

En la Tabla 5 se resumen las metodologías implementadas en los casos de investigación consultados y que son guía para desarrollar la metodología de la presente investigación.

Tabla 5. Metodologías implementadas para la evaluación del riesgo debido a fenómenos naturales en una zona de estudio.

ARTÍCULO METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

PARA EL ANÁLISIS DEL RIESGO

Propuesta metodológica basada en un análisis multicriterio para la identificación de zonas de amenazas

por deslizamientos e inundaciones

Correlación entre los fenómenos naturales y los eventos coincidentes en tiempo y espacio e historia.

Considerar todas las condiciones geográficas de la zona de estudio.

Planeamiento urbano para la prevención de desastres en Perú. Un

asunto territorial.

Contar con equipos y realizar análisis multidisciplinarios.

Obtener información geológica, geográfica, topográfica, climática, demográfica de la zona.

Análisis de la vulnerabilidad por los deslizamientos en masa, caso:

Tlacuitlapa, guerrero.

Analizar el evento (deslizamiento) en dependencia de la geología o tipo de suelo que se presenta en la zona.

Según a las características de la zona, predecir con un grado de incertidumbre el tipo de evento puede ocurrir.

KOFI NYARKO, Benjamin. Floodrisk zoning of Ghana: Accra experience. En: International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 2000, Vol. XXXIII, Part B7. Department of Geography & Tourism University of Cape Coast, Ghana, 2000. [En línea]. [Citado 24 Agosto, 2014]. http://www.isprs.org/proceedings/xxxiii/congress/part7/1039_XXXIII-part7.pdf.

ARTÍCULO METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN PARA EL ANÁLISIS DEL RIESGO

Los desastres naturales en Mexicali, B.C.: diagnóstico sobre el riesgo y la

vulnerabilidad urbana.

Configuración geomorfológica de la zona, ubicación geográfica, altitud, caracterización de la zona y caracterización de los eventos, la forma en que ocurren, su duración e intensidad.

El riesgo de inundación en Ghana: experiencia Accra.

Primera etapa: consiste en la generación de mapas temáticos de la zona de estudio, utilizando fotografías, imágenes de satélite, mediciones y observaciones en campo.

Segunda etapa: consiste en incorporar datos en un sistema de información geográfico (SIG) través de la digitalización y la creación de tablas de atributos de cada tema.

Tercera etapa: superposición aritmética (adición y división) para integrar el modelo hidrológico en el modelo de SIG. En la etapa cuatro se genera el mapa de riesgo de inundación de la zona de estudio.

Fuente: Autor

Con la caracterización de una región se busca identificar o tener una idea del comportamiento que tiene la misma en cada época del año, contar con registros en el tiempo que ayuden a pronosticar, aunque nunca de manera acertada cuando se habla de fenómenos naturales; cambios que se hacen evidentes después de haber ocurrido la eventualidad. Es fundamental tener la geografía de la zona, contar con mapas hidrográficos, conocer el ecosistema que está involucrado y no despreciar la dinámica poblacional.

Para el análisis que se quiere desarrollar se busca la forma de vincular o correlacionar la ocurrencia de los fenómenos naturales en función de la incidencia que cada uno de ellos tiene en las distintas zonas de una región. Se busca unificar los estudios que se realizan para cada evento y de esta forma determinar cuáles zonas presentan una mayor vulnerabilidad. La cantidad y magnitud de los eventos que tienen lugar en una misma zona determinan la vulnerabilidad o exposición al

riesgo de la misma. En el momento de dar una escala y establecer los límites de categorización deben tenerse en cuenta los parámetros expuestos anteriormente en conjunto de la dinámica que puede seguir la región en temas de desarrollo urbano.

Los fenómenos naturales que se van a involucrar inicialmente en el análisis son de origen hidrometeorológico, relacionados con fuertes lluvias como las inundaciones y los de origen geológico como los deslizamientos. Estos fenómenos se presentan con mayor frecuencia y en casi todas las zonas del municipio de Mocoa. Los factores que favorecen a una condición de vulnerabilidad para el caso de estudio tienen relación con aspectos sociales de la comunidad y de planeación gubernamental, entre ellos el estrato socio-económico en distintos sectores del municipio, los niveles de conocimiento y aplicación de técnicas constructivas normatizadas, infraestructura de saneamiento básico y el asentamiento de comunidades en zonas inapropiadas. La correlación entre los fenómenos naturales y la vulnerabilidad de la población arroja como resultado el análisis del riesgo en el municipio de Mocoa.

In document The impact of the methodist church in addressing challenges of the elderly in Meru County, Kenya (Page 89-103)