Las bases de datos globales y SIG en la toma de decisiones : oportunidades y limitaciones.

Abstract

Los desarrollos naturales y sus consecuencias para el medio y sobre todo para la población son objeto de estudio por parte de organismos internacionales como Naciones Unidas (United Nations Departament of Humanitarian Affairs -UN-DHA-), Unión Europea (European Union Humanitarian Office -ECHO-), Cruz Roja y Media Luna Roja entre otros. El acceso a bases de datos fiables y a herramientas capaces de manejar y analizar los mismos con eficacia se ha visto, desde los años 70, como una necesidad acudiente para el apoyo a las labores de prevención y alivio en casos de desastre. En este sentido la Universidad Católica de Lovaina, específicamente el CRED (Centrer for Research on the Epidemiology of Disasters), està realizando notables esfuerzos para obtener y difundir datos relevantes de los desastres y sus efectos para cada país. Aunque estos no fueron recogidos originariamente para su integración en un SIG, el hecho de estar referidos a países permite una fácil geocodificación e integra a otras bases de datos, posibilitando así análisis más integrales desde una perspectiva espacial. El objetivo del presente artículo es, por un lado, mostrar las oportunidades que ofrecen los SIG en las tareas relativas a la toma de decisiones ante eventos de desastres naturales, y, por otro, alertar por las dificultades y limitaciones que las herramientas cartogàficas en general y los SIG en particular encuentran a la hora de utilizar adecuadamente este tipo de bases de datos globales. Para ello, se parte con una descripción de la base de datos recogida de Naciones Unidas y disponibles a través del CRED / EM-DAT; a continuación se detalla el proceso seguido para su integración en un SIG y las posibilidades que éste ofrece a la hora de realizar búsquedas y análisis. Por último, se detallan los problemas encontrados para la representación cartográfica, adoptando América Latina como ejemplo de aplicación, y se establecen una serie de recomendaciones para una óptima recolección y explotación de datos globales en un entorno SIG.