Determinación del índice topográfico de humedad para el diagnóstico del riesgo por desbordamiento fluvial en el cantón Flavio Alfaro
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Calceta: ESPAM MFL
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Este estudio analiza el riesgo de desbordamiento fluvial en el cantón Flavio Alfaro, Manabí, Ecuador, a través del Índice Topográfico de Humedad (ITH), fundamental en el análisis hidrológico. Utilizando Modelos Digitales de Elevación (DEM), se examinaron patrones de escurrimiento superficial y la pendiente del terreno para identificar áreas vulnerables a inundaciones. La metodología incluyó análisis multicriterio (AMC) y teledetección en sistemas de información geográfica (SIG), con algoritmos especializados para calcular el ITH y su relación con el riesgo fluvial. Una clasificación no supervisada del ITH permitió segmentar el territorio en niveles de riesgo (muy bajo, bajo, moderado, alto y muy alto) según la concentración de escurrimiento. Los resultados indican que aproximadamente 109 km² del territorio del cantón Flavio Alfaro tiene un nivel alto de amenaza donde el ITH resultó ser un factor clave, pues las zonas con valores elevados de este índice coincidieron con puntos críticos de acumulación de agua, aumentando proporcionalmente el riesgo de inundación. Con un total de 96,0 km² en áreas vulnerables se determinó que el riesgo por inundación en niveles alto y muy alto alcanzan una extensión de 76.9 km² del territorio son áreas propensas a acumulación de agua en épocas de lluvias intensas, el diagnóstico refuerza la necesidad de un Plan de Desarrollo Territorial que incorpore medidas de mitigación y gestión sostenible de los recursos hídricos para reducir la exposición a eventos hidrológicos adversos.
Description
This study analyzes the risk of river overflow in the Flavio Alfaro canton, Manabí, Ecuador, using the Topographic Wetness Index (TWI), which is fundamental in hydrological analysis. Digital Elevation Models (DEMs) were used to examine surface runoff patterns and terrain slope to identify areas vulnerable to flooding. The methodology included Multi-Criteria Analysis (MCA) and remote sensing through Geographic Information Systems (GIS), applying specialized algorithms to calculate the TWI and its relationship with river risk. An unsupervised classification of the TWI allowed the segmentation of the territory into risk levels (low, moderate, high, and very high) based on runoff concentration. The results indicate that approximately 76.9 km² of the territory fall within high and very high-risk levels, areas prone to water accumulation during periods of heavy rainfall. The TWI proved to be a key factor, as areas with high values of this index coincided with critical water accumulation points, increasing the flood risk. With a total of 96.0 km² in highly vulnerable areas, the diagnosis emphasizes the need for a Territorial Development Plan that incorporates mitigation measures and sustainable water resource management to reduce exposure to adverse hydrological events.
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