Fundamentos sobre los Sistemas de información Geográfica (SIG) y su aplicación en la Hidrología

Fundamentos sobre los Sistemas de información Geográfica (SIG) y su aplicación en la Hidrología

Hoy en día el uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha logrado posicionarse como un sistema que permite llevara a cabo: la eficiente captura, el acopio, la unificación, el aggiornamento, la transformación, el análisis espacial, y la presentación de todo tipo de información geográficamente referenciada como se plasma en la obra de (Medina Bernal, 2017).

Específicamente nos centraremos en exponer en el presente documento algunas de las extensiones sobre el uso de los SIG enfocados particularmente a la Hidrología. En la actualidad el uso de modelos digitales de elevación (MDE) como lo introduce (Burgos & Salcedo, 2014) ha logrado adquirir una aceptación significativa en la Hidrología; ya que, a través del procesamiento de los MDE en conjunto con otras bases de datos geoespaciales tales como: cuencas hidrológicas, estaciones de medición climáticas, entre otras; ha sido posible hacer aportaciones valiosas en el campo de estudio de la Hidrología mediante modelizaciones hidrológicas; que permiten llevar a cabo simulaciones, representaciones o réplicas de fenómenos de inundación para una amplia gama de periodos de retorno; que posteriormente los resultados de estas simulaciones se logran convertir en mapas de riesgos de inundación.

Si bien es muy importante realzar los beneficios que se desprenden sobre el uso de los SIG al expandir el acervo del conocimiento en temas relacionados con la Hidrología, también es necesario enfatizar la importancia de percatarnos sobre las limitantes, validez, certidumbre y/o precisión de los tangibles derivados que se pueden obtener; por ejemplo, al obtener un mapa de inundación; en primera instancia nos debemos cuestionar: la precisión del MDE que se alimentó al simulador, el tipo de datos que se están utilizando como entradas al software procesador ( ya sean ráster y/o vectoriales) ya que cada tipo de dato tiene ventajas y/o desventajas. Por ejemplo, los datos vectoriales permiten tener límites más precisos al componerse de líneas, puntos y/o polígonos de fácil definición; a diferencia de los datos ráster presentan limitantes basados en el tamaño del píxel y se dificulta su uso para los análisis espaciales.

Bibliografía

Burgos, V. H., & Salcedo, A. P. (2014). Modelos digitales de elevación: Tendencias, correcciones hidrológicas y nuevas fuentes de información. https://www.researchgate.net/publication/274893404

Medina Bernal, D. E. (2017). Empleo de sistemas de información geográfica para el análisis de problemas espaciales. Revista Ciencia, Innovación y Tecnología, 3. https://doi.org/10.38017/2390058x.69

...