2014

INFORME FINAL DE LA ETAPA DE ESPECIALIZACIÓN DE LA MAESTRÍA AEARTE 2013 - ITALIA. Resumen de actividades efectuadas en el Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología y en el Departamento de Protección Civil Italiano.

Ing FACUNDO ISMAEL CASASOLA Comisión Nacional de Actividades Espaciales 07/07/2014

INDICE DE CONTENIDOS. I.

INTRODUCCIÓ N.

12

II.

DESARROLLO DE ACTIVIDADES.

13

1.

PARTICIPACIÓ N EN EL EJERCICIO DE SIMULACIÓ N CIENTÍFICA DE ANOMALÍAS DEL

VOLCAN CAMPI FLEGREI CAMPANA. 1.1. 1.2. 1.3. 1.4. 1.5. 2.

3.

CARACTERÍSTICAS. ........................................................................................... 13 INTRODUCCIÓN.................................................................................................. 14 CRONOLOGIA DEL EJERCICIO......................................................................... 15 ORGANISMOS INTERVINIENTES...................................................................... 17 DIAGRAMA DE FLUJO: DESARROLLO DEL EJERCICIO. ............................... 18

SISTEMA RISCHIO VULCANICO (SRV). 2.1. 2.2. 2.3.

13

19

OBJETIVOS DEL PROYECTO. ........................................................................... 19 JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO ASI- SRV. ................................................... 19 PRODUCTOS ASI – SRV. ................................................................................... 21

TRATAMIENTO DE IMÁGENES ASTER, PARA LA VISUALIZACIÓ N DE PRESENCIA DE

SO2. 22 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.6. 4.

IMÁGENES ASTER - CARACTERÍSTICAS. ..................................................... 22 DEFINICIÓN DE ZONA DE TRABAJO. ............................................................... 23 POR QUÉ LA IMPORTANCIA DE SABER LA PRESENCIA DE SO 2? .............. 25 SELECCIÓN DE IMÁGENES............................................................................... 26 SECUENCIA DE TRABAJO CON ENVI 4.7. ...................................................... 29 SECUENCIA CON QGIS. .................................................................................... 34

VISUALIZACION DE LA CENIZAS VOLCANICAS CON EL EMPLEO DE IMÁGENES

MODIS. 4.1. 4.2. 4.3. 4.4 4.5. 4.6. 5.

40 INTRODUCCIÓN.................................................................................................. 40 RESEÑA DE ERUPCIONES VOLCÁNICAS. ...................................................... 41 CENIZAS VOLCÁNICAS...................................................................................... 44 PROCESAMIENTO DE IMÁGENES.................................................................... 45 OTRA COMBINACIÓN DE BANDA PARA VIS. A PLUMA VOLCÁNICA........... 64 ESTIMACIÓN DE LA ALTURA DE LA COLUMNA DE CENIZAS. ..................... 68

CAPACITACION EN PRTOTECCION CIVIL.

77

5.1. INTRODUCCIÓN.................................................................................................. 77 5.2. COMPONENTES ................................................................................................. 77 5.3. ESTRUCTURA OPERATIVA. .............................................................................. 78 SISTEMA EN LA SALA DE SITUACIÓN DEL DEPARTAMENTO DE ITALIANO. ............ 80 5.4. ORGANIZACIÓN. ................................................................................................. 83 6.

CONCLUSIONES.

88

7.

REFERENCIAS.

89

INDICE DE FIGURAS.

Figura 1 - Ubicación Volcán Campi Flegrei ____________________________________________________ 13 Figura 2 - Ubicación Volcán Campi Flegrei 2 ___________________________________________________ 13 Figura 3 - Sistema de Monitoreo Volcán Campo Flegrei Campana _________________________________ 16 Figura 4 - Diagrama de Flujo Ejercicio Simulación VUELCO 4 _____________________________________ 18 Figura 5 - Gráfica de Relación Población – Tiempo en cercanías de Volcanes ________________________ 20 Figura 6 - Ubicación Volcán Puyehue. ________________________________________________________ 23 Figura 7 - Imagen LST_L1B_00302102011145245 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER. __________________ 26 Figura 8 - Image AST_L1B_00302262011145252 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER. ___________________ 26 Figura 9 - Image AST_L1B_00306112011144634 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER ___________________ 27 Figura 10 - Image AST_L1B_00312272011145305 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER. __________________ 27 Figura 11 - Imagen AST_L1B_00302132012145257 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER. _________________ 27 Figura 12 - Imagen AST_L1B_00301142013145313 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER _________________ 28 Figura 13 - Imagen AST_L1B_00303032013145316 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER _________________ 28 Figura 14 - Image AST_L1B_00302132012145257 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER. _________________ 29 Figura 15 - Image AST_L1B_00302132012145257 PROCESADA CON DECORRELATION STRETCH1 ___ 29 Figura 16 - Image process with Enhance - Equalization___________________________________________ 30 Figura 17 - Image process with Filter 2% ______________________________________________________ 30 Figura 18 - Image AST_L1B_00302132012145257 next de DS and Image 18 with filter Equalization. ______ 30 Figura 19 - Image AST_L1B_00302132012145257 next de DS and Image 18 with filter Equalization. ______ 30 Figura 20 -Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7 ___________________________________________ 31 Figura 21 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7 __________________________________________ 31 Figura 22 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 32 Figura 23 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 32 Figura 24 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 32 Figura 25 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. _________________________________________ 32 Figura 26 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 33 Figura 27 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 33 Figura 28 - Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7. __________________________________________ 33 Figura 29 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR ______________________________________ 34 Figura 30 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR ______________________________________ 34 Figura 31 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR -Edit table of attribute of shapefile. __________ 35 Figura 32- Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR y Figura 33 _____________________________ 35 Figura 34 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Edit of shapefile. _______________________ 35 Figura 35 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR ______________________________________ 36

Figura 36 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR ______________________________________ 36 Figura 37 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Edit Final Vector - assignment of colors _____ 36 Figura 38 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR VISUALIZATION OF PRODUCTS. __________ 37 Figura 39 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 11 Jun 2011. ____________ 37 Figura 40 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR Image with DS of 27 Dec 2011 with final vector. 37 Figura 41 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 27 Dec 2011. ___________ 38 Figura 42 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 27 Dec 2011 vector______ 38 Figura 43 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 13 Feb 2012.____________ 38 Figura 44 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 13 Feb 2012 final vector. _ 39 Figura 45 - Imagen Mt Hudson NOAA-10 del 15 de agosto de 1991 _________________________________ 41 Figura 46 - Ciudad de Chaiten cubierta de cenizas mayo de 2008 __________________________________ 42 Figura 47 - Imagen aérea proximidades a Volcán Chaiten mayo de 2008 _____________________________ 42 Figura 48 - Imagen Satelital MODIS junio de 2011 ______________________________________________ 43 Figura 49 - Imagen Erupción Volcán Copahue Enero 2013 _______________________________________ 43 Figura 50 - Representación del origen de las cenizas en los volcanes… _____________________________ 44 Figura 51 - Imagen página web lance-modis.eosdis.nasa.gov, catalogo de imágenes. ___________________ 48 Figura 52 - Imagen de zona seleccionada del sensor MODIS/TERRA, producto señalado LB1- MOD021km _ 48 Figura 53 - Proceso de Georrefenciación ______________________________________________________ 49 Figura 54 - Proceso de Georrefenciación ______________________________________________________ 49 Figura 55 - Proceso de Georreferenciación ____________________________________________________ 49 Figura 56 - Proceso de Georrefenciación ______________________________________________________ 49 Figura 57 - Proceso de Georrefenciación ______________________________________________________ 49 Figura 58 - Paso 1 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1. ________________________________ 50 Figura 59 - Paso 2 generación imagen RGB FCBandas 3 – 2 – 1. _________________________________ 50 Figura 60 - Paso 3 generación imagen RGB – Visible FC 3 – 2 – 1._________________________________ 50 Figura 61 - Paso 4 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1. ________________________________ 50 Figura 62 - Paso 5 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1. ________________________________ 50 Figura 63 - Paso 1 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22. ___________________________ 51 Figura 64 - Paso 2 generación imagen RGB Falso Color - Bandas 32-31-22. _________________________ 51 Figura 65 - Paso 3 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22. ___________________________ 51 Figura 66 - Paso 4 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22. ___________________________ 51 Figura 67 - Paso 5 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22. ___________________________ 51 Figura 68 - Paso 1 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32. ______________ 52 Figura 69 - Paso 2 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32. ______________ 52 Figura 70 - Paso 3 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32. ______________ 52 Figura 71 - Paso 4 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32. ______________ 52 Figura 72 - Paso 5 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32. _____________ 52 Figura 73 - Imágenes Volcán Puyehue del 11 de Junio de 2011. ___________________________________ 53 Figura 74 - Imagen de secuencia del proc de clasif con ENVI 4.7 Classification – Unsupervised – K-Means _ 54

Figura 75 - Parámetros a ingresar en K -Means ________________________________________________ 54 Figura 76 - Imagen Monocromática Clasificada,en 15 clases con 3 iteraciones ________________________ 54 Figura 77 - Paso 1 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada. _____________________________________________________________________________ 55 Figura 78 - Paso 2 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada. _____________________________________________________________________________ 55 Figura 79 - Paso 3 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada (15 Clases). ___________________________________________________________________ 55 Figura 80 - Paso 4 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Default Ranges. ___________ 55 Figura 81 - Paso 5 Proceso de transformación Raster – Vector. Eliminación de clases que no se identifican en la pluma de cenizas. ______________________________________________________________________ 55 Figura 82 - Paso 6 Proceso de transformación Raster – Vector. Clases a exportar para la realización de la imagen vectorial. ________________________________________________________________________ 55 Figura 83 - Paso 7 Proceso de transformación Raster – Vector. Exportación de las clases en un Vector formato ENVI file _______________________________________________________________________________ 56 Figura 84 - Figura 40 - Paso 8 Proceso de transformación Raster – Vector. Clases a emplear. ____________ 56 Figura 85 - Paso 9 Proceso de transformación Raster – Vector. Visualizacion de EVFs. _________________ 56 Figura 86 - Paso 10 Proceso de transformación Raster – Vector. Visualización de vector en formato ENVI file. ______________________________________________________________________________________ 56 Figura 87 - Figura 43 - Paso 11 Proceso de transformación Raster – Vector. Exportacion ENVI file para la generación de Archivo Shapefile. ____________________________________________________________ 56 Figura 88 - Paso 1 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Importación de Imágenes. _ 57 Figura 89 - Paso 2 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas - Importación de archivo vectorial generado con ENVI. _______________________________________________________________ 58 Figura 90 - Paso 2 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Importación de archivo vectorial generado con ENVI. _______________________________________________________________ 58 Figura 91 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Clasificación del Vector con QGIS. _________________________________________________________________________________ 58 Figura 92 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Clasificación del Vector con QGIS _________________________________________________________________________________ 59 Figura 93 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Selección de elementos que no identifican la presencia de cenizas.____________________________________________ 59 Figura 94 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Selección de elementos que no identifican la presencia de cenizas.____________________________________________ 60 Figura 95 - Paso 4 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Eliminación de elementos que no identifican la presencia de cenizas. _________________________________________ 60 Figura 96 - Paso 4 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Eliminación de elementos que no identifican la presencia de cenizas. _________________________________________ 60

Figura 97 - Paso 5 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Cobertura de cenizas. _______________________________________________________________________________ 61 Figura 98 - Paso 6 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Contraste Imagen RGB Falso Color y Cobertura de cenizas. _______________________________________________ 61 Figura 99 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. ___________ 61 Figura 100 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. ____ 61 Figura 101 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31. ____________________________________________ 61 Figura 102 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 06 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. ___________ 62 Figura 103- Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 06 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. ______ 62 Figura 104 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31 _____________________________________________ 62 Figura 105 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. __________ 62 Figura 106 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. ____ 62 Figura 107 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31. ____________________________________________ 62 Figura 108 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. ___________ 62 Figura 109 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. _____ 62 Figura 110 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31._____________________________________________________ 62 Figura 111 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. __________ 63 Figura 112 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del11 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. _____ 63 Figura 113 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31. ____________________________________________ 63 Figura 114 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. ___________ 63 Figura 115 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. _____ 63 Figura 116 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31._____________________________________________________ 63 Figura 117 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 13 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. __________ 63 Figura 118 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del13 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. _____ 63 Figura 119 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31. ____________________________________________ 63 Figura 120 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3. ___________ 64 Figura 121 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22. _____ 64 Figura 122 - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31._____________________________________________________ 64 Figura 123 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS TERRA - 06 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 64

Figura 124 - Visualización de Imagen FCBandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS AQUA-06 de junio de 2011. _________________________________________________________________________________ 65 Figura 125 - Visualización de Imagen FC Bs R=28,G=29,B=31–Imagen MODIS TERRA- 08 de junio de 2011.65 Figura 126 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS AQUA – 08 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 66 Figura 127 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS TERRA - 11 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 66 Figura 128 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS AQUA – 11 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 67 Figura 129 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS TERRA - 13 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 67 Figura 130 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS AQUA – 13 de junio de 2011. ___________________________________________________________________________ 68 Figura 131 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 06 de junio de 2011. ______________________________________________________________________ 69 Figura 132 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA– 06 de junio de 2011. ________________________________________________________________________ 69 Figura 133 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 08 de junio de 2011. ______________________________________________________________________ 70 Figura 134 - Imagen Sint Monocr de la Temp de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA- 08 de junio de 2011. 70 Figura 135 - Imagen Sint Monocr de la Temp de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA-11 de junio de 2011.71 Figura 136 - Imagen Sint Monocr de la Temp de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA– 11 de junio de 2011. 71 Figura 137 - Imag Sint Monocr de la Tempe de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 13 de junio de 2011. 72 Figura 138 – Imag. Sint Monocr de la Temp de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 13 de junio de 2011. 72 Figura 139 - Captura de Pantalla pagina web Universida de Wyoming _______________________________ 73 Figura 140 - Datos de Apreciación de Temperatura por la altura de Columna de Cenizas ________________ 74 Figura 141 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 74 Figura 142 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 74 Figura 143 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 74 Figura 144 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 75 Figura 145 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 75 Figura 146 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 75 Figura 147 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 75 Figura 148 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm _________________________ 75 Figura 149 - Perfil de Altura en base a TB Banda 31 (11µm) _______________________________________ 76 Figura 150 - Sala Operativa donde se reúne el Comité de Operativo en caso de Emergencias Nacionales. __ 79 Figura 151 - Sala H24 Sala Italia ____________________________________________________________ 80 Figura 152 - Organigrama de la Protección Civil Italiana. _________________________________________ 83

INDICE DE TABLAS. Tabla 1 - Productos generados por SRV – ASI para cada Volcán. ____________________________________ 21 Tabla 2 - Características Sensor ASTER __________________________________________________________ 22 Tabla 3 - Cronología de Eventos Volcán Puyehue - Cordón Callue __________________________________ 24 Tabla 4 - Valores de Resolución espacial y espectral del Sensor MODIS. _____________________________ 46 Tabla 5 - Estadísticas de las Imágenes de TB 11µm ________________________________________________ 75

I.

INTRODUCCIÓ N. El presente documento corresponde al Informe Final de las actividades realizadas durante el transcurso de la Etapa de Especialización 2014 de la Maestría de Aplicaciones Espaciales de Alertas y Respuestas Tempranas a Emergencias (MAEARTE 2014) realizado en las Instalaciones del Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología de la Republica de Italia y en las Instalaciones del Departamento de Protección Civil Italiano en Roma, Republica Italiana durante el período comprendido entre el 15 de enero y 04 de Julio de 2014. En el transcurso del mencionado período de capacitación se desarrollaron las siguientes actividades: a. Lectura de Bibliografía referida a las características y particularidades del Riesgo Sísmico y Volcánico. b. Lectura de Bibliografía referida al proceder operativo del Sistema de Protección Civil Italiano. c. Análisis científico para la determinación y visualización de productos cartográficos dirigidos a la prevención y mitigación de daños, generado por las consecuencias de la actividad sísmica y volcánica. d. Participación como observador en el Ejercicio de Simulación de Anomalías sobre el Volcán Campi Flegrei Caldera (Campania, Italia). Simulación enmarcada dentro del proyecto internacional VUELCO (Volcanic Unrest in Europe and Latin America). e. Ejecución de prácticas de procesamiento de imágenes, empleando imágenes ASTER y MODIS. Prácticas dirigidas a la obtención de Mapas Temáticos que permitan la posibilidad de visualizar presencia cenizas, temperatura de superficie, presencia de SO2. f.

Manejo de Software ENVI 4.7 para el tratamiento de imágenes satelitales y de software libre QGIS para incorporar los datos en un Sistema de Información Geográfico.

g. Realización de cursos de formación en el Departamento de Protección Civil Italiano en Roma, cursos destinados a ver la estructura orgánica y funcionamiento del Sistema de Protección Italiano.

II.

DESARROLLO DE ACTIVIDADES. 1 . PARTICIPACIÓ N EN EL EJERCICIO DE SIMULACIÓ N ANOMALÍAS DEL VOLCAN CAMPI FLEGREI CAMPANA.

CIENTÍFICA

DE

1 .1 . CARACTERÍSTICAS.

Figura 1 - Ubicación Volcán Campi Flegrei

Figura 2 - Ubicación Volcán Campi Flegrei 1

La zona que abarca el Campi Flegrei Campana es una vasta área volcánica situada a 9 km al noroeste de la ciudad de Nápoles, cuya mayor parte está bajo el agua. Su nombre deriva del griego antiguo Φλέγραιος, phlegraios (ardientes). No obstante su nombre no se debe realmente a la actividad volcánica, sino más bien a los numerosos fenómenos hidrotermales que lo caracterizan: fumarolas, solfataras y aguas termales), de las que ya se sirvieron los romanos. La zona aún tiene 24 bocas de cráteres y elevaciones volcánicas, y algunas presentan manifestaciones gaseosas efusivas (área de la Solfatara de Pozzuoli) o hidrotermales (en Lago de Agnano, Pozzuoli, Lago Lucrino) y también fenómenos de bradisismo (muy visible en el templo de Serapis en Pozzuoli). En esta zona se encuentran las comunas de Pozzuoli y de Cumas. Más de 500.000 personas viven en la caldera, y más de 1,5 millones en el área o en las proximidades.

1 .2. INTRODUCCIÓ N. El ejercicio de Simulación Científica de Anomalias del Volcan Campi Flegrei Campana se encontró dentro del proyecto europeo “ VUELCO – Volcanic Unrest in Europe and Latin America” programa destinado a estudiar los; fenómenos geofísicos, los precursores de las erupciones, los peligros que generan estas erupciones y encontrar las soluciones para mitigar los riesgos volcánicos. Dicha simulación ha buscado observar y ejercitar las comunicaciones principalmente entre dos organismos el Istituto Nazionale di Geofica e Vulcanologia (INGV) y el Dipartamento della Protezione Civile (DPC), sin contar en la participación de los componentes operativos de la Sistema Nacional italiano de Protección Civil. Debido a que fue diseñado para probar la funcionalidad y la eficacia de la cadena de suministro de datos que lleva a la evaluación científica de predicción (anomalías o erupción), en apoyo de las decisiones operativas de protección civil en caso de una crisis volcánica. Si bien para el análisis o estudio de este tipo de eventos de crisis volcánica lo ideal sería esperar que se produzca una fase de "anomalías magmáticas", es decir, la fase en la que se producen también los fenómenos relevantes (terremotos, deformación y aumento de la liberación de fluidos), que es generada por los procesos de migración de magma, los cuales posiblemente pueden acelerarse hasta llegar a una erupción. Resulta problemático y difícil determinar el período de tiempo existente entre la etapa de "anomalías magmáticas", y el evento de erupción propiamente dicho, de la misma forma que tampoco se puede determinar con exactitud el lugar donde se va a producir la erupción y con qué magnitud se va a presentar. Por lo cual la simulación científica sobre el Volcán Campi Flegrei Caldera tuvo como finalidad ayudar a definir de manera científica, la forma de mejorar las estimaciones de los aspectos anteriormente mencionados. En otras palabras poner a prueba como las cadenas de adquisición de datos, provenientes de diversos monitoreo (sísmicos, geodésicos, satelitales y geoquímicos), acompañados con un proceso de análisis y una evaluación comparativa de los datos, pueden ayudar a observar un comportamiento pre - eruptivo y predecir que acciones geofísicas podrían generarse, para de esta manera contribuir a la toma de decisiones con fines operativos. Es por ello, que la simulación ofreció, en particular a la DPC, la oportunidad de hacer una reflexión sobre los procedimientos actuales que realiza, y permitir que las organizaciones científicas implicadas (principalmente INGV) pongan a prueba sus procedimientos internos, para buscar la solución que se adapte a las necesidades planteadas por una verdadera crisis volcánica. Los informes producidos de los análisis científicos debían cubrir:  

La evaluación de los fenómenos de riesgo relacionados en un mismo evento; Generar un resumen de la situación del volcán y, cuando sea posible, información sobre su posible evolución a corto, a mediano plazo;



Una evaluación global de la síntesis de los fenómenos, el estado del volcán y su posible evolución. Para lo cual se debió: 

Verificar los procedimientos y métodos de funcionamiento de la detección, el seguimiento y la evaluación de los fenómenos en curso;



Para poner a prueba la eficacia de las comunicaciones entre INGV y DPC;



Probar el uso de las predicciones probabilísticas, también desarrollado en el marco del proyecto durante la evaluación de una crisis volcánica;



Poner a prueba los métodos de análisis e interpretación de datos, la evaluación de la crisis , la definición de los escenarios posibles , desde el componente científico del Sistema Nacional de Protección Civil Italiano para apoyar las decisiones de la Dirección de Protección Civil ;



Verificar los procedimientos y modalidades de interacción y comunicación entre el Comité Científico Asesor del Departamento de Protección Civil y el propio Departamento;



Identificar las fortalezas y debilidades de todo el sistema para determinar las posibles mejoras;



Identificar las necesidades de los encargados de tomar decisiones en cada etapa con el fin de mejorar la respuesta del componente científico;



Observar y evaluar cada paso del nivel de alerta para identificar posibles mejoras.

1 .3. CRONOLOGIA DEL EJERCICIO. La simulación se llevó a cabo desde el 9 hasta 13 febrero de 2014. 09 de febrero : Se realizó el reconocimiento de toda la zona que abarca el Campi Flegrei Campana, se efectúo así también la visita a las instalaciones del Observatorio del Vesubio donde se impartió una reunión para informar una situación inicial al ejercicio que contemplaba información acerca:  Historia eruptiva del Campi Flegrei; 

Los sucesos críticos de las últimas décadas;



El estado actual del volcán.

El sistema Integral de Monitoreo, compuesto por redes de sismógrafos, redes de gps, redes mareógrafos, redes de acelerómetros, redes topográficas, mas el monitoreo espacial del volcán.

Figura 3 - Sistema de Monitoreo Volcán Campo Flegrei Campana

1 0 de febrero: Se efectúo la visita al Departamento de Protección Civil donde se realizaron reuniones informativas sobre: 

Información del Volcan Campi Flegrei y aspectos operativos de protección civil;



Los procedimientos y el cronograma de adquisición de datos, validación, procesamiento, evaluación de los parámetros de monitoreo en piso o gabinete;



Los procedimientos y el cronograma de adquisición de datos, validación, procesamiento, evaluación de los parámetros de monitoreo satelital e interferometría;



Modelos para el desarrollo de escenarios de daños;



Modelos probabilísticos para la predicción de las erupciones, su uso y resultados de su aplicación a la situación actual;



Presentación de la simulación: actores, roles y métodos de aplicación;



A la tarde se inicio la primera fase de la simulación con la manifestación de las primeras señales dadas a conocer por el " Equipo Volcán". Ésta misma tarde se generó el primer informe del INGV (en su sede del Observatorio del Vesubio).

1 1 /1 2 de Febrero: Durante estos dos días, se realizaron las diversas fases del ejercicio donde se presentaban datos provenientes de monitoreo hipotéticos para que las mesas de trabajos compuestas por los científicos analizaran y debatieran sobre las posibles situaciones futuras que se iban a presentar, todas las fases culminaban con un informe donde los especialistas determinaban un nivel de alerta a seguir.

1 3 de Febrero: se realizó la crítica del ejercicio en donde intervinieron todos los participantes. Obteniendo conclusiones de fondo sobre las temáticas y de forma a como se presentaron las situaciones.

1 .4. ORGANISMOS INTERVINIENTES. 

Organizaciones Italianas.





Department of Civil Protection (DPC).



National Institute of Geophysics and Volcanology (INGV).



Study Center PLINIVS– University of Naples “Federico II” (PLINIVS).



Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell’Ambiente - Consiglio Nazionale delle Ricerche (IREA-CNR).



Italian Space Agency (ASI).



Centro di Analisi e Monitoraggio del Rischio Ambientale - University of Salerno (AMRA).

Integrantes del Proyecto Internacional VUELCO. 

University of Bristol, United Kingdom (UNIVBRIS).



University of Leeds, United Kingdom (UNIVLEEDS).



Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Cientificas, Spain (CSIC).



Ludwig-Maximilian University of Munich, Germany (LMU).



Centre National de la Recherche Scientifique, France (CNRS).



Seismic Research Centre-University of West Indies, Trinidad and Tobago (SRCUWI).



Instituto Geofisico de Escuela Politécnica Nacional, Ecuador (IGEPN).



Foreign Civil Protection Agencies.



Servicio de Protección Civil y Atención de Emergencias - Canary Islands – Spain.



Civil Protection Agency of Dominica – West Indies.

1 .5. DIAGRAMA DE FLUJO: DESARROLLO DEL EJERCICIO.

Figura 4 - Diagrama de Flujo Ejercicio Simulación VUELCO.

2. SISTEMA RISCHIO VULCANICO (SRV). El Sistema de Riesgo Volcánico (SRV) es un proyecto generado por la Agenzia Spaciale Italiana (ASI) y el INGV, en el cual por medio de un soporte informático que incorpora datos de diferentes fuentes ya sea por monitoreo de campo (redes geodésicas, meteorológicas, sísmicas, etc) y de teledetección, busca generar como productos informes técnicos y mapas temáticos que cubran las necesidades de información en todas las instancias de un evento volcánico, llámese en la etapa de alerta temprana, durante y posterior a la crisis.

2.1 . OBJETIVOS DEL PROYECTO. 

El objetivo del proyecto piloto SRV es definir, desarrollar y demostrar un sistema preoperacional basada en los datos de observación terrestre (EO) integrados por mediciones en campo para apoyar al usuario final (DPC).



Mejorar la investigación científica y la tecnología en la vulcanología.



Analizar y definir los espacios entre los requisitos de conocimientos y de la tecnología actual.



El sistema SRV debe está construido con características y cumpliendo las normas de los requisitos operativos de la Dirección de Protección Civil Italiana.

2.2. JUSTIFICACIÓ N DEL PROYECTO ASI- SRV. De igual forma que con otros tipos de eventos que provocan emergencias, el riesgo volcánico emplea herramientas de teledetección, debido a que éstas han aportado información que permita prevenir y atenuar los daños que estas producen durante y después a la crisis, para explicar la justificación de este proyecto es conveniente poder definir en primera instancia lo que se considera riesgo. El riesgo se define como " la pérdida esperada para un elemento dado, o una serie de elementos, como resultado de ocurrencia de un fenómeno natural de una magnitud dada". Se puede cuantificar por la siguiente relación empírica: R = P x Vx E donde: P = peligro (Hazard): es la probabilidad de que se produzca un fenómeno de una cierta intensidad en un cierto período de tiempo , en una zona determinada.

V = Vulnerabilidad: La vulnerabilidad de un elemento (personas, edificios, infraestructura, económica) es la propensión a sufrir daños como resultado de las tensiones inducidas por un evento de cierta intensidad. E = Exposición o expuesto valor es el número de unidades (o "valor") de cada uno de los elementos en riesgo (Ej. vidas humanas, casas) en un área determinada. En general, la vulnerabilidad de las personas y los edificios es siempre alto en contra fenómenos volcánicos, por lo que el riesgo es mínimo cuando el peligro o el valor que están expuestos estos (volcanes " extintos " o fenómenos que están limitados en peligro, o volcanes en áreas no habitada). Cuando mayor es la probabilidad de erupción, mayor es el riesgo, y del mismo modo, cuanto mayor sea los bienes o la población expuesta, mayor será el daño que puede ocasionar, por lo que el riesgo. A modo de ejemplo, el riesgo es mucho menor para los volcanes de Alaska, que se encuentran en zonas de baja densidad población que en lugar de Vesubio, en cuyas inmediaciones se pueden encontrar alrededor de 600 mil personas. Los volcanes y los productos de la actividad volcánica ha construido la mayor parte de la corteza terrestre. En los últimos 10.000 años más de 1.300 volcanes en erupción fueron, y aproximadamente la mitad de estas erupciones se han descripto por las crónicas históricas. Se ha calculado que cada año existe un promedio de 50 volcanes activos, amenazando estos, aproximadamente el 10% de la población mundial. Teniendo en cuenta que esto último está en constante crecimiento, y que muchas ciudades se han construido alrededor o las cercanías de los volcanes, se deduce que la población expuesta a los riesgos de la actividad volcánica tiende a aumentar. A similitud han aumentado los métodos de control de la actividad volcánica, con tecnologías cada vez más avanzadas, y especialmente con el uso de aeronaves y satélites redes de monitoreo continuo de los volcanes.

Figura 5 - Gráfica de Relación Población – Tiempo en cercanías de Volcanes

2.3. PRODUCTOS ASI – SRV. Estos productos serán según el volcán y su etapa los siguientes. FASE

ALERTA TEMPRANA

DURANTE LA CRISIS

POSTERIOR A LA CRISIS

PRODUCTOS

VOLCÁN Etna, Vesuvio – Campi Multiparametric Analysis Flegrei Ground deformation velocity map Etna and Vesuvio – and time series Campi Flegrei Temperature map, Etna, Campi Flegrei Thermal Flux SO2 Columnar Content, Water Vapour Columnar Content, Etna AOT and CO2 Concentration map Deformation Map Etna and Vesuvio – Deformation Map Campi Flegrei Ground deformation velocity map Etna and Vesuvio – and time series Campi Flegrei Temperature map, Thermal Flux and Etna, Campi Flegrei** effusion rate SO2 Columnar Content and flux, Water Vapour Columnar Content, Etna AOT and CO2 Concentration map Ground deformation Etna and Vesuvio – velocity map and time Campi Flegrei series Lava thickness Etna Ash distribution map Etna Lava distribution map Tabla 1 – Productos generados por SRV – ASI para cada Volcán.

3. TRATAMIENTO DE IMÁGENES ASTER, PARA LA VISUALIZACIÓ N DE

PRESENCIA DE SO2.

3.1 . IMÁGENES ASTER - CARACTERÍSTICAS. ASTER (The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) es un esfuerzo cooperativo entre la NASA y el Ministerio de Comercio Economía e Industria de Japón METI. En 1999 el instrumento se lanzó a bordo del satélite TERRA de la NASA. El objetivo principal de la misión ASTER es mejorar el entendimiento de los procesos a escala local y regional que ocurren sobre o cerca de la superficie de la tierra y en la atmósfera inferior, incluyendo la interacción superficie-atmósfera. ASTER presenta una orbita heliosincrónica a una distancia de 705 kilómetros, con un ciclo de repetición de 16 días, un ancho de barrido de 60 kilómetros y una distancia entre orbitas de 172 Km. ASTER está compuesto por 3 subsistemas, VNIR, SWIR y TIR; cada uno de cuales presenta características particulares tales como 3 bandas en la región espectral del visible e infrarrojo cercano (VNIR) con una resolución espacial de 15 metros; 6 bandas en la región espectral del infrarrojo de onda corta (SWIR) con una resolución espacial de 30 metros y 5 bandas en el infrarrojo térmico con una resolución espacial de 90 metros (ERSDAC, 2001). ASTER también presenta un telescopio con visión hacia atrás que escanea en la región espectral de la banda 3B, lo que nos permite realizar modelos digitales de terreno (MDT) por pares estereoscópicos.

Tabla 2 - Características Sensor ASTER

3.2. DEFINICIÓ N DE ZONA DE TRABAJO. El área de trabajo para realizar la práctica seleccionada fue zona que abarca el Volcán Puyehue – Cordón Callue. UBICACIÓ N Y DESCRIPCION DEL VOLCÁN.

Figura 6 - Ubicación Volcán Puyehue.

El Complejo Volcánico Puyehue-Cordón Caulle es un conjunto de centros emisores coalescentes pleistocenoholocenos situado en la provincia central de los Andes del Sur. Entre los volcanes principales que forman este complejo, cuya arquitectura es la de un alineamiento de rumbo NW-SE, se encuentra la caldera Cordillera Nevada, el estratovolcán Puyehue y el volcán fisural Cordón Caulle. Además, otros centros integran el conjunto como el erosionado volcán Mencheca y una serie de conos y maares holocenos que constituyen centros periféricos. Este complejo es el campo volcánico más voluminoso al sur de la región del Maule y alberga el segundo mayor campo geotérmico de los Andes del Sur. La actividad eruptiva que progresivamente ha dado forma a este campo volcánico se inicia hace ca. 500 mil años desarrollándose de manera contemporánea pero independiente en los centros principales del complejo. La primera fase de construcción culminó con colapsos y períodos de erosión intensa y fue seguida por una etapa de reconstrucción de los edificios en los últimos 100 mil años que finalmente han dio forma a los edificios volcánicos actuales. En conjunto, los productos volcánicos generados por este complejo cubren un amplio rango composicional

desde basaltos a riolitas. Las erupciones más recientes, tanto del volcán Puyehue como del Cordón Caulle, cubren un rango más estrecho dominando riodacitas y riolitas. Este complejo volcánico es también uno de los más activos de los Andes del Sur. En los últimos 100 años han ocurrido 3 erupciones importantes: 1921-22; 1960 y 2011-12; todas ellas en el Cordón Caulle. Destaca la ocurrida en 1960, iniciada a menos de 2 días del gran terremoto de Valdivia. En cada una de estas erupciones recientes se evacuó magma riodacítico con volumen cercano a 1 km3. Año

2011

Fecha

4 de junio

1990

VEI1

3

Característica El 4 de junio comenzó un nuevo proceso de erupción. Luego de un promedio de 230 sismos por hora, de los cuales 12 eventos presentaron magnitudes mayores a 4,0 grados en la escala de Richter y 50 eventos, mayores a 3,0.7 Preventivamente la Oficina Nacional de Emergencia(ONEMI) declaró alerta roja nivel seis, que corresponde a una “erupción moderada” (decreto equivalente al nivel tres -“erupción vulcaniana, subpliniana y/o violenta”- del Índice de Explosividad Volcánica).

1

Un pequeño cono volcánico se cree que se formó en el Cordón Caulle.

1960

24 de mayo

2

Tras el Terremoto de Valdivia de 1960, cuyo principal impacto fue el 22 de mayo de 1960, el Cordón Caulle comenzó a entrar en erupción a lo largo de su flanco sur.

1934

6 de marzo

2

Puyehue-Cordón Caulle tuvo una erupción

1929

7 de enero

2

Puyehue-Cordón Caulle tuvo una erupción

1921

13 de diciembre

3

Cordón Caulle tuvo una erupción subpliniana, con una fumarola de 6.2 km, explosiones ysismicidad periódicas. Finalizó en febrero de 1922.

2

Puyehue-Cordón Caulle estuvo en erupción hasta 1920.

2

Puyehue-Cordón Caulle tuvo una erupción

1905

2

Puyehue-Cordón Caulle se cree tuvo una erupción

1893

2

Puyehue-Cordón Caulle se cree tuvo una erupción

1759

2

Puyehue-Cordón Caulle se cree tuvo una erupción

1919 1914

8 de febrero

Tabla 3 - Cronología de Eventos Volcán Puyehue - Cordón Callue

1

El Índice de Explosividad Volcánica o IEV (originalmente en inglés, Volcanic Explosivity Index, VEI) es una escala de 8 grados con la que los vulcanólogos miden la magnitud de una erupción volcánica. El índice es el producto de la combinación de varios factores mensurables y/o apreciables de la actividad volcánica. Por ejemplo, se considera el volumen total de los productos expulsados por el volcán (lava, piroclastos, ceniza volcánica), altura alcanzada por la nube eruptiva, duración de erupción, inyección troposférica y estratosférica de productos expulsados, y algunos otros factores sintomáticos del nivel de explosividad

3.3. POR QUÉ LA IMPORTANCIA DE SABER LA PRESENCIA DE SO2? Para finalizar el informe me pareció adecuado completarlo con una explicación de el por qué es necesario observar la presencia del Dióxido de Azufre (SO 2) en la atmósfera. Debido a que durante su proceso de oxidación en la atmósfera, este gas forma sulfatos, es decir, sales que pueden ser transportadas en el material particulado respirable y que en presencia de humedad forman ácidos. Luego, estos ácidos son una parte importante del material particulado secundario o fino. Tanto la exposición a sulfatos como a los ácidos derivados del SO2, es de extremo riesgo para la salud debido a que éstos ingresan directamente al sistema circulatorio humano a través de las vías respiratorias. EFECTOS EN LA SALUD. El SO2 es higroscópico, es decir, cuando está en la atmósfera reacciona con la humedad y forma aerosoles de ácido sulfúrico y sulfuroso que luego forman parte de la llamada lluvia ácida. La intensidad de formación de aerosoles y el período de permanencia de ellos en la atmósfera depende de las condiciones meteorológicas reinantes y de la cantidad de impurezas catalíticas (sustancias que aceleran los procesos) presentes en el aire. Pero en general, el tiempo medio de permanencia en la atmósfera asciende a unos 3-5 días, de modo que puede ser transportado hasta grandes distancias. La contaminación del aire por SO2 causa los siguientes efectos: 

Opacamiento de la córnea (queratitis).



Dificultad para respirar.



Inflamación de las vías respiratorias.



Irritación ocular por formación de ácido sulfuroso sobre las mucosas húmedas.



Alteraciones psíquicas.



Edema pulmonar.



Paro cardíaco.



Colapso circulatorio.

El dióxido de azufre (SO2) también se ha asociado a problemas de asma y bronquitis crónica, aumentando la morbilidad y mortalidad en personas mayores y niños. El azufre es un veneno altamente nocivo para la salud de las personas, aunque podemos ser más resistentes que otras criaturas que cohabitan con nosotros en esta región. Por ejemplo, el nivel de 0,3 µg por metro cúbico de aire es un valor que implica potencial riesgo para la salud humana, pero para los árboles, un valor de 0,2 µg ya es muy grave. Por lo mismo, tanto los óxidos de azufre (SOx) como el ácido sulfúrico (H2SO4) están relacionados con el daño y la destrucción de la vegetación, deterioro de los suelos, materiales de construcción y cursos de agua.

3.4. SELECCIÓ N DE IMÁGENES. Para realizar la práctica se ingresó en el catálogo de U.S. Geological Survey de la página web http://www.usgs.gov/ , se seleccionó imágenes de diversas fechas, buscando que las mismas se encuentren sin la presencia de nubosidad. Todas las imágenes generadas fueron RGB de las bandas 11 – 12 – 10, éstas imágenes tienen una resolución espacial de 90 m y son de 12 bits, es decir poseen 4096 niveles de grises en el aspecto radiométrico.

AÑO

FECHA

2011

02 de Febrero

IMAGEN

Figura 7 - Imagen LST_L1B_00302102011145245_20130520044803_26346 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER.

2011

26 de Febrero

Figura 8 - Image AST_L1B_00302262011145252_20130520044803_26350RGB B1112-10 SENSOR ASTER.

2011

11 de Junio

Figura 9 -

2011

Image AST_L1B_00306112011144634_20110621081900_14035RGB B1112-10 SENSOR ASTER 2

27 de diciembre

Figura 10 - Image AST_L1B_00312272011145305_20130520044813_26509 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER.

2012

13 de Febrero

Figura 11 – Imagen AST_L1B_00302132012145257_20130520083017_9640RGB B11-12-10 SENSOR ASTER.

2013

14 de Enero

Figura 12 - Imagen AST_L1B_00301142013145313_20130520082937_8705RGB B11-12-10 SENSOR ASTER

2013

03 de Marzo

Figura 13 - Imagen AST_L1B_00303032013145316_20130520082817_5775RGB B11-12-10 SENSOR ASTER

3.5. SECUENCIA DE TRABAJO CON ENVI 4.7. Para poder visualizar la presencia de SO2, se emplearon bandas térmicas de la imagen ASTER, debido a que presentan en ese rango del espectro electromagnético una mejor respuesta de absorción.

COMANDO DECORRELATIN STRETCH. Obtenidas las imágenes se les aplicó a cada una el comando del ENVI 4.7 Decorrelation Stretch este comando genera un proceso que se utiliza para mejorar (estirar) las diferencias de colores en los píxeles de entrada. En proceso de este comando se ingresa las bandas que voy a emplear. Otra manera de poder observar el índice de SO 2 de manera cualitativa es empleando el comando Band Math para generar la ecuación B11/(B12+B10) esta combinación de bandas genera como resultado una imagen sintética que discrimina la presencia de SO2. Para visualizar el procedimiento realizado tomamos como ejemplo, la imagen del día 13 de febrero de 2012.

Figura 14 – Image AST_L1B_00302132012145257_20130520083017_9640 RGB B11-12-10 SENSOR ASTER.

Figura 15 - Image AST_L1B_00302132012145257_20130520083017_964 PROCESADA CON DECORRELATION STRETCH

Si a esta imagen le aplico con el mismo software Enhance – Equalization, obtengo una visualización en color azulado del SO2.

Figura 16 - Image process with Enhance -

Figura 17 - Image process with Filter 2%

Equalization

GENERACION DE CLASES. La práctica de clasificación consistió en discriminar quince (15) clases diferentes, usando el comando Classification - Unsupervised - K Means, realizada la clasificación se le aplicaron varios filtros, buscando como finalizad no solo visualizar la presencia de SO 2, sino además manipular y identificar las herramientas del software ENVI 4.7.

Figura 18 - Image AST_L1B_00302132012145257_20130520083017_9640 next de DS and Image 18 with filter Equalization.

Figura 19 - Image AST_L1B_00302132012145257_20130520083017_9640 next de DS and Image 18 with filter Equalization.

EMPLEO DE DENSITY SLICE. Este comando tiene la particularidad de realizar el procesamiento de edición en la clasificación, pudiendo dar de alta, discriminar, particularizar o dar de baja aquellas clases innecesarias en el análisis que estoy efectuando. De esta manera se puede exportar en la transformación raster – vector solo la información que se aprecie adecuada y necesaria.

Figura 20 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7

Figura 21 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7

Figura 22 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 23 - – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 25 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 24 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 26 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 27 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

Figura 28 – Secuencia del procesamiento con ENVI 4.7.

3.6. SECUENCIA CON QGIS. La finalidad de la práctica con este soporte informático de información geográfico (QGIS), fue poder identificar las herramientas de edición cartográfica, observando que este software tiene la particularidad de tener una licencia libre. IMPORTACIÓ N DEL VECTOR GENERADO ENVI 4.7.

Figura 29 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR

Figura 30 - – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR

OBSERVACIÓ N DE LA TABLA DE ATRIBUTOS.

Figura 31 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR -Edit table of attribute of shapefile.

ELIMINACIÓ N DE VECTORES NO EMPLEADOS

Figura 32– Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR y Figura 33

Figura 34 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Edit of shapefile.

Figura 35 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR

Figura 36 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR

IDENTIFICACIÓ N Y DISCRIMINACION DE LAS CLASES ESTABLECIDAS.

Figura 37 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Edit Final Vector - assignment of colors

Figura 38 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR VISUALIZATION OF PRODUCTS.

Figura 39 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 11 Jun 2011.

Figura 40 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR Image with DS of 27 Dec 2011 with final vector.

Figura 41 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 27 Dec 2011.

Figura 42 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 27 Dec 2011 with final vector

Figura 43 - Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 13 Feb 2012.

Figura 44 – Secuencia del proceso con QGIS 2.0.1 DUFOUR - Image with DS of 13 Feb 2012 with final vector.

OBSERVACION: Los productos generados en la práctica no tienen precisión científica o no han sido validados en campo, no obstante pueden ser empleados bajo las necesidades de emergencias.

4. VISUALIZACION DE LA CENIZAS VOLCANICAS CON EL EMPLEO DE IMÁGENES MODIS.

4.1 . INTRODUCCIÓ N. En las últimas tres décadas han entrado en proceso eruptivo varios volcanes en los Andes argentino-chilenos. Las sucesivas erupciones, sumadas a las particulares condiciones atmosféricas, determinaron que densas nubes de cenizas cubran gran parte de la superficie de nuestro territorio. Las partículas volcánicas inyectadas a la atmósfera durante erupciones explosivas forman plumas y lluvias de cenizas características, constituyendo una seria amenaza a las poblaciones cercanas, incluyendo daños por la inhalación de cenizas, perjuicios en zonas cultivada y en el ganado, interrupción de la red de caminos y disminución en la seguridad del transporte aéreo (Connor et al., 2001; Spence, et al., 2005a; Spence, et al., 2005b). Asimismo, el componente fino de la ceniza volcánica puede dispersarse sobre áreas muy grandes, influenciando significativamente el balance energético radiactivo de la tierra y causando cambios en el clima (Crutzen, 2006; Kristiansen et al., 2010). El presente documento muestra como el empleo de imágenes satelitales (MODIS), brindan una herramienta útil para la visualización del comportamiento y evolución de una pluma de cenizas. El producto obtenido por el procesamiento de imágenes acompañado con mediciones de campo permite así evidenciar la dispersión y concentración del material expulsado a la atmósfera.

4.2. RESEÑA DE ERUPCIONES VOLCÁNICAS.

Como se mencionó en la introducción durante los últimos treinta años han entrado en actividad diferentes volcanes del Cinturón Volcánico de Los Andes (Zona Volcánica Sur). Entre las más significativas podemos mencionar: VOLCÁN HUDSON:

Figura 45 - Imagen Mt Hudson NOAA-10 del 15 de agosto de 1991

EL 8 de agosto 1991 entró en erupción el Volcán Hudson que afectó una extensa superficie de 150.000 km2. Se calcula que durante la semana que duró la emisión de cenizas, el volcán Hudson arrojó a la atmósfera unos 2500 millones de toneladas de materiales calcinados que se encontraban en su interior. Las poblaciones más afectadas fueron Perito Moreno y Los Antiguos, ambos del lado argentino, en la provincia de Santa Cruz (ambas ciudades a 100 km de distancia del volcán). Los efectos fueron devastadores desde el primer momento afectando al ecosistema, a las poblaciones mencionadas y a las actividades productivas en el lugar. Un informe del INTA describe como consecuencias inmediatas en los seres humanos y animales: irritaciones de la vista, de las vías respiratorias y digestivas. Después de un par de meses, se observó en las personas expuestas a las cenizas que sus uñas no habían crecido y que también habían perdido gran cantidad de cabello, debido a la acción abrasiva del material volcánico. Pero lo peor fueron los efectos sobre las especies animales y los cultivos de la región. El ganado lanar, principal fuente económica de la región sufrió el mayor impacto. Más de medio millón de ovejas murieron debido a la falta de alimentación y de agua.

VOLCÁN CHAITEN: En mayo de 2008, comienza su actividad eruptiva el Volcán Chaitén, volcán chileno que hasta ese momento no se consideraba como activo, su erupción trajo como consecuencias similares a las del volcán Hudson, poblaciones evacuadas, problemas de salud por la presencia de cenizas, pérdidas económicas por su incidencia en la actividad agrícola ganadera y turística. La dispersión de las cenizas además generó limitaciones en la navegación aérea en diferentes lugares de la Argentina y Chile.

Figura 46 - Ciudad de Chaiten cubierta de cenizas mayo de 2008

Figura 47- Imagen aérea proximidades a Volcán Chaiten mayo de 2008

VOLCAN PUYEHUE - CORDON CALLUE. La erupción del complejo volcánico Puyehue-Cordón Caulle de 2011 fue una erupción volcánica que se inició en el complejo volcánico homónimo en Chile, el 4 de junio de 2011. Por la erupción al menos 3.500 personas fueron evacuadas en las zonas cercanas, mientras que la nube de cenizas alcanzó la ciudades de Villa La Angostura, Villa Traful, San Carlos de Bariloche, Buenos Aires, Montevideo, Puerto Argentino, Porto Alegre, Ciudad del Cabo, Perth, Melbourne, y Auckland forzando a las aerolíneas a cancelar vuelos locales e internacionales. Además, obligó el cierre temporal del paso fronterizo internacional Cardenal Antonio Samoré ubicado a pocos kilómetros de la erupción. El 18 de junio las cenizas retornaron a su tierra luego de dar la vuelta al mundo llegando a la ciudad de Coyhaique, forzando a las aerolíneas de Chile a cancelar los vuelos al sur del país. Se estima que cien de toneladas de cenizas, arena y piedra pómez fueron expulsadas. La erupción como las anteriores trajo consigo problemas económicos para el Cono Sur, tanto turísticos como ganaderos, además de cancelaciones aéreas en el hemisferio sur. A diferencia de los eventos en Hudson y Chaiten la erupción Puyehue – Cordón Callue, se concluyó por los análisis efectuados por el INTA que las cenizas al ser ácidas y carecer de calcio, fósforo y azufre no serían beneficiosas para la agricultura, a futuro. Causando daños en el ecosistema difícil de atenuar en los años siguientes.

Figura 48 - Imagen Satelital MODIS junio de 2011

COPAHUE. La actividad eruptiva del Copahue es reciente, el último período eruptivo se desarrolla entre diciembre de 2012 a junio de 2013 y recientemente en marzo de 2014, el monitoreo del volcán es permanente. Si bien no ha presentado la violencia que mantuvieron las erupciones de mencionadas anteriormente, no deja de generar un alerta latente ya que se encuentra en un proceso dinámico constante desde hace casi ya dos años.

Figura 49 - Imagen Erupción Volcán Copahue Enero 2013

4.3. CENIZAS VOLCÁNICAS.

(Explicación Manual de Procedimientos antes caída de Cenizas Volcánicas - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales – Universidad de Buenos Aires).

Para entender los riesgos de las cenizas, primero es importante tener en claro en qué consiste la ceniza volcánica, y cuál es su origen. Para ello hay que remitirse a lo que sucede dentro de la chimenea volcánica antes de que ocurra una erupción. “Las partículas de cenizas y polvo se producen a partir de los magmas cargados de gases durante una erupción explosiva, y son fragmentos muy pequeños de magma enfriado rápidamente (vidrio volcánico). Se forman a medida que el magma asciende por la chimenea, donde los gases se expanden rápidamente por la disminución de la presión, generando una espuma en el fundido que recuerda a la espuma que sale de una botella de agua con gas, gaseosa o champagne al abrir, salvo que en los volcanes la presión (y temperatura) es mayor. Conforme las burbujas de gases se exsuelven del fundido (figura 1a), se expanden y prácticamente se tocan entre sí (figura 1b). De esta manera, entre las burbujas quedan paredes o tabiques finos del fundido, que se enfría rápidamente dando lugar a vidrios (Figura 1c). Con la presión se fragmentan estos tabiques, dando lugar a partículas finas de vidrio, muy puntiagudas, denominados cenizas volcánicas, las que son expulsadas a gran velocidad por el cráter (figura 1d;). A veces son arrojadas hacia arriba porciones de magma que no se fragmentó y que contienen gran cantidad de burbujas atrapadas. Estas porciones son conocidas como fragmentos pumíceos o piedra pómez. Estas rocas, compuesta por vidrio volcánico con abundantes burbujas de gas, flotan en el agua debido a su baja densidad producto de la cantidad de burbujas de gas que ayudan a su flotación.

Figura 50 - Representación del origen de las cenizas en los volcanes(a) porción del magma (en gris) con formación de burbujas (en blanco) producidas por pérdida de presión; (b) aumento de exsolución de burbujas (círculos blancos) del magma(en gris) mostrando los tabiques (remarcado en negro) que se forman al crecer las burbujas y disminuir el especio entre ellas (futuras trizas vítreas que en conjunto son denominadas como ceniza volcánica al ser eyectadas por el cráter; (c) fragmentación de los tabiques (en gris) que existeentre burbujas dando lugar a partículas puntiagudas denominadas trizas vítreas o ceniza; (d) porción de la nube donde se observan las trizas eyectadas (que darán lugar a nubes de cenizas) junto a porciones que no se fragmentaron (pómez).

Estos productos volcánicos de pequeño tamaño pueden dispersarse grandes distancias desde su origen. En particular, el polvo puede alcanzar grandes alturas en la atmósfera, donde puede permanecer por períodos prolongados. Cuando ocurre una erupción y se generan cenizas, las mismas se dispersan por ciertas zonas, que van a depender principalmente de la dirección de viento predominante. Cuando comienzan a caer, provocan el oscurecimiento del día. Dada a la intensidad de la caída, es decir la cantidad, las cenizas pueden ocluir la luz solar, provocando el oscurecimiento del ambiente, y generando una sensación de noche, en pleno día. Los tamaños y composiciones de las cenizas volcánicas pueden variar notablemente de volcán en volcán, ya que va a depender de la composición de la lava y el grado de fragmentación que se pueda producir. Es prácticamente imposible predecir la cantidad de cenizas que puede arrojar un volcán. Sí, es posible a partir de conocer cuáles son los vientos predominantes, conocer la/las posibles trayectorias de las cenizas. Por todo esto, la única manera de mitigar la caída de cenizas, es la prevención. En Argentina, los volcanes se encuentran a lo largo de toda la cordillera de los Andes. Si se considera que los vientos predominantes provienen del sector occidental, las probabilidades de caída de cenizas en territorio Argentino son muy elevadas.

4.4 PROCESAMIENTO DE IMÁGENES. CARACTERISTICAS IMÁGENES MODIS.

Las imágenes MODIS son multiespectrales de la tierra que toman su nombre del sensor incorporado en los satélites TERRA y AQUA. Se emplean para estudios del océano, atmosféricos y terrestres, entre ellos el suelo y la vegetación. La resolución espacial de estas imágenes las convierte en un elemento básico para estudiar y analizar fenómenos de mesoescala. MODIS (Radiómetro espectral con imágenes de resolución moderada), es un sensor pasivo que transmite datos en 36 bandas que van desde el espectro visible hasta el infrarrojo térmico. Posee una resolución espacial moderada desde los 250 metros en dos bandas, 500 metros en 5 bandas y en 1 km en 29 bandas. Hace observaciones de la Tierra cada 1-2 días con un ancho de barrido de 2330 km. Provee imágenes de alta resolución radiométrica (32 bits = 4096 niveles de grises) de la radiación reflejada durante el día y de la emisión térmica diurna y nocturna. En el día toma datos de todas las bandas y en la noche sólo las correspondientes al térmico. Los datos que generan el MODIS pueden ser empleados para la generación de varios productos: índice de vegetación, cobertura de la superficie terrestre, ocurrencia y temperatura de incendios, coberturas de nubes, concentración de aerosoles, etc.

RESOLUCIÓ N ESPACIAL Y ESPECTRAL.

Tabla 4 - Valores de Resolución espacial y espectral del Sensor MODIS.

ASPECTOS PARA VISUALIZAR LA CENIZA. Para desarrollar la práctica sobre esta temática se empleó imágenes MODIS de los satélites AQUA y TERRA. Como consecuencia de que la ceniza volcánica posee un componente ácido, presenta propiedades de absorción opuestas al agua y al hielo en el espectro electromagnético en el rango de onda comprendidas entre 10-12 μm, es por ello que es común el empleo de la información que brinda el sensor en las longitudes del infrarrojo y de esta forma poder estudiar el transporte de cenizas en las erupciones explosivas y diferenciarlo de nubes meteorológicas. Para visualizar la presencia de cenizas volcánicas se pueden emplear dos patrones asociados a aerosoles volcánicos, es decir, se emplearon dos algoritmos diferentes para el reconocimiento de patrones asociados a aerosoles volcánicos con el objeto de validar y complementar los resultados de la simulación. Prata (1989; 2009) que desarrolló su método basándose en la diferencia entre la temperatura de brillo entre dos canales del satélite de la NOAA centrados alrededor de 11 y 12 μm. La Diferencia de Temperatura de Brillo (DTB) entre los dos canales es generalmente negativa para plumas volcánicas (mayor absorción en 11 que en 12 μm) y positiva para nubes meteorológicas (mayor absorción e 12 que en 11 μm). En este trabajo, se utilizaron los canales 31 y 32 del producto MOD02-Level 1B de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, Guenther et al., 1998) centrados en 11 y 12 μm. Se computó la DTB en las imágenes obtenidas para los días de simulación, de acuerdo con la fecha y hora de pasada de los satélites Terra y Aqua, con resolución de 1 km.

Debido a que el método de Prata puede dar diferencias negativas en ausencia de ceniza volcánica en determinadas condiciones, por ejemplo sobre superficies muy frías (Prata et al., 2001), se utilizó también el método sugerido por Ellrod y colaboradores (Ellrod et al., 2003) para lograr una clara discriminación de aerosoles volcánicos. El método propuesto por Ellrod utiliza las dos bandas de 11 y 12 μm en conjunto con la información aportada en la banda de 3,9 μm (banda22 de MODIS) que se caracteriza por poca absorción en presencia de humedad y una gran sensibilidad a fuentes de calor, permitiendo un mejor contraste. La función propuesta por Ellrod se resume en la ecuación: B = 60 + 10 DTB 12 - 11 μm + DTB 3,9 - 11 μm (1) donde B es una temperatura de brillo (K) y el parámetro a evaluar. En situaciones en las que está presente ceniza volcánica, los términos que contienen las DTB se maximizan (especialmente durante el día) y el valor de B alcanza un máximo. Debido a la complejidad de los procesos radiactivos involucrados en la banda de 3,9 μm, no existe un valor umbral para discernir ceniza volcánica, por lo que esta discriminación se hace comparando el valor relativo de B en cada punto respecto a los del entorno.

PRÁCTICA REALIZADA.

Para la realización de la práctica se descargó imágenes MODIS, de los satélites TERRA y AQUA, de la página LANCE-MODIS.EOSDIS.NASA.GOV (http://lance-modis.eosdis.nasa.gov/cgibin/imagery/realtime.cgi), teniendo como zona de trabajo el sector que abarca el Volcán Puyehue – Cordón Callue, de los días 6, 8, 11 y 13 de junio de 2011. Descargadas las imágenes se las procesó con el ENVI 4.7. El procesamiento en este programa incluyó:  La georreferenciación de las imágenes, 

La generación de imágenes combinando bandas (Banda 1, 2 y 3),



La generación de imágenes con un falso color (Banda 32,31 y 22),



La generación de una imagen monocromática según el algoritmo de PRATA y de esta manera visualizar DTB (Diferencia entre la Banda 31 y Banda 32).

Posteriormente se clasificó la imagen monocromática empleando el comando K –Means, discriminando 15 clases y realizando el proceso de clasificación con 3 iteraciones. Obtenida la imagen clasificada se empleó el comando Density Slice, en el cual se discriminó con un rango individual a cada una de las 15 clases y se eliminó antes de la transformación RASTER – VECTOR las clases que iban desde el rango 11 al rango 15. Realizado este proceso se generó un shipefile de cada una de las imágenes.

La cobertura creada fue importada al QGIS, donde se eliminó las partes vectoriales indiferentes a la visualización de la pluma de cenizas. Por último una vez depurado el shapefile, se procedió a dar color a las clases existentes.

VISUALIZACIÓ N DEL PROCESO (Imagen del 1 1 de junio de 201 1 / MODIS – TERRA). DESCARGA DE IMAGEN. Para la descarga de la imagen MODIS, se introduce la fecha en el catálogo, una vez desplegado el catálogo el producto elegido es MOD02, uno de los tres productos básicos del MODIS, éste tiene un nivel de procesamiento Level 1B que incluye la calibración de radiancias y georreferenciación de las 36 bandas. De éste se obtienen 4 productos: 1B 1Km, 1B 500m, 1B 250m y 1B OBC (calibración a bordo del satélite).

Figura 51 - Imagen página web lancemodis.eosdis.nasa.gov, catalogo de imágenes.

Figura 52 - Imagen de zona seleccionada del sensor MODIS/TERRA, producto señalado LB1- MOD021km

GEORREFENCIACION DE LA IMAGEN MODIS CON ENVI 4.7. Para georreferenciar la imagen descargada, primero se debe abrir el producto seleccionado en el catalogo (figura 51), posteriormente con el comando Map buscar Georefence MODIS (figura 52), elegida esa función, el programa visualizará tres archivos, el primero me ofrece la reflectancia del sensor de 22 bandas, es decir con la reflectancia aparente, el segundo la radiancia (calibración radiométrica de los ND) de 22 bandas y el tercer producto la emitancia de 16 bandas. Estos tres archivos conforman el producto MODIS Level 1B 1km. En la práctica se contrastó la pluma de cenizas con tres imágenes diferentes, por lo tanto se realizó el proceso de georreferenciación para el primer y tercer archivo, que son los que contenían las bandas a emplear (Bandas 1-2-3 en el primer archivo con valores de reflectancia (figura 53) y Bandas 22-31-32 en el tercer archivos con valores de emitancia (figura 54)). En cada proceso de georreferenciación se debe introducir qué Sistema de Referencia y Coordenadas voy a emplear, en este caso se optó por coordenadas geográficas empleando por Datum el elipsoide WGS – 84 (Figura 55).

Figura 53 - Proceso de Georrefenciación

Figura 54 - Proceso de Georrefenciación

Figura 56 - Proceso de Georrefenciación

Figura 55 – Proceso de Georreferenciación

Figura 57 - Proceso de Georrefenciación

GENERACION IMAGENES.

IMAGEN RGB – FALSO COLOR - BANDAS 3 – 2 – 1 . Empleando el archivo de reflectancia se creará combinando la Bandas 1-2-3, una imagen RGB -Falso Color, luego de exportará la misma con formato GEO TIFF.

Figura 58 - Paso 1 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1.

Figura 59 - Paso 2 generación imagen RGB FCBandas 3 – 2 – 1.

Figura 61 - Paso 4 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1.

Figura 60 - Paso 3 generación imagen RGB – Visible FC 3 – 2 – 1.

Figura 62 - Paso 5 generación imagen RGB – FC Bandas 3 – 2 – 1.

IMAGEN RGB – FALSO COLOR – BANDAS 32 – 31 – 22.

Empleando el archivo con la emitancia de 16 bandas se creará combinando la Bandas 3231-22, una imagen RGB - falso color, donde se visualizó la pluma de cenizas con un color violeta, luego de exportará la misma con formato GEO TIFF.

Figura 63 - Paso 1 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22.

Figura 64 - Paso 2 generación imagen RGB Falso Color - Bandas 32-31-22.

Figura 66 - Paso 4 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22.

Figura 65 - Paso 3 generación imagen RGB Falso Color Bandas 3231-22.

Figura 67 - Paso 5 generación imagen RGB Falso Color Bandas 32-31-22.

IMAGEN MONOCROMÁTICA – DTB BANDA 31 – BANDA 32 (1 1 µm /1 2µm). Para generar la imagen monocromática que permita visualizar la Diferencia de Temperatura de Brillo (DTB) se emplearon las Bandas 31 y 32, donde se encuentran las longitudes de ondas comprendidas entre los 11 y 12µm, mediante el comando Basic Tools – Band Math (Figura 68), luego se generó la función donde la banda 32 se resta a la banda 31, generada esta operación espacial, en el programa se designa a esta simple ecuación la banda correspondiente (Figura 69).

DTB = TB 1 1 µm – TB 1 2µm = (1 .43879e4/1 1 ./ln((1 .1 9096e8/1 1 .^5./b31 )+1 .)) - (1 .43879e4/1 2./ln((1 .1 9096e8/1 2.^5./b32)+1 .))

Generada la imagen en la memoria de Available Bands List (Figura 70), se la visualiza en un display, donde la presencia de cenizas se observa con una tonalidad negra (Figura 71), para finalizar se guarda la imagen con un procedimiento similar al realizado con las dos imágenes anteriores (Figura 72). Hay que tener presente que la DTB puede dar negativa, es decir devolver una visión oscura en superficies de baja temperatura, como en nubes meteorológicas a una determinada altura, es por esto la necesidad de contrastar esta imagen con las anteriores para poder distinguir adecuadamente la presencia de cenizas.

Figura 68 - Paso 1 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32.

Figura 69 - Paso 2 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32.

Figura 70 - Paso 3 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32.

Figura 71 - Paso 4 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32.

Figura 72 - Paso 5 generación imagen monocromática Combinación Banda 31 – Banda 32.

Figura 73 Imágenes Volcán Puyehue del 11 de Junio de 2011, RGB Visible (B:1,2,3) izquierda; RGB Falso color (B:32,31,22) centro; Monocromática (B31-B32) derecha.

CLASIFICACIÓ N. En el proceso de clasificación se opta para realizar la práctica la imagen monocromática debido a que la misma, es la que brinda la mejor visión cualitativa de presencia de cenizas. Se realizó el proceso, empleando el comando Clasification – Unsupervised – K-Means (Figura 74). Éste método de clasificación ofrece que en cada iteración se recalculen los centros de los agrupamientos, el proceso de clasificación se inicializa arbitrariamente en los “K” centros de los grupos de clases a examinar, luego cada K por iteración se actualizará, si en cada paso previo los elementos cambian de agrupamiento, los centros K se modificarán, hasta que no haya modificaciones en los elementos que se agrupan, de esta manera las clases resultantes individualizará elementos que poseen la misma propiedad. Por lo tanto así se discrimina la presencia de cenizas del resto de los elementos que detecte el sensor. Dentro de la función K-Means, el número de clases elegido fue 15 con un máximo de 3 iteraciones (Figura 75), es importante este detalle dado a que estos parámetros nos garantizan que las clases que intervengan la en identificación de la cenizas no se asocien con las clases que identifican otras particularidades de la imagen (Figura 76).

Figura 74 - Imagen de secuencia del proceso de calsificación con ENVI 4.7 Classification – Unsupervised – K-Means

Figura 75 - Parámetros a ingresar en K -Means

Figura 76 - Imagen Monocromática Clasificada,en 15 clases con 3 iteraciones

TRANSFORMACIÓ N RASTER – VECTOR. Realizada la clasificación de la imagen monocromática, se empleó el comando Density Slice, para discriminar las 15 clases requeridas, no obstante, luego de analizar el procedimientos en las imágenes del trabajo, se concluyó que para la optimizar la conversión Raster – Vector, no incidía en el producto, la exportación de 5 clases menos, por lo tanto solo se eligieron 10 de las 15 clases requeridas en el proceso anterior. Es importante aclarar que no se está dejando una clasificación con 10 clasters diferentes para exportar, sino que de los 15 que habíamos requeridos solo exportábamos 10, en cierta forma esta observación constituye la primera depuración del vector que se desea obtener.

Pasos realizados:

Figura 79 - Paso 3 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada (15 Clases). Figura 77 - Paso 1 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada.

Figura 78 - Paso 2 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Density Slice a imagen clasificada.

En primer momento cuando aplico el comando DS a la imagen, el programa me devuelve una clasificación donde generalmente cada clase esta conformada por uno a mas valores que las identifica dentro del Default Ranges. Es por ello, necesario generar que cada clase se identifique con un único valor. Para lo cual debo setear esa condición (Figuras 78 y 79).

Figura 80 - Paso 4 Proceso de transformación Raster – Vector. Aplicación de Default Ranges.

Figura 81 - Paso 5 Proceso de transformación Raster – Vector. Eliminación de clases que no se identifican en la pluma de cenizas.

Figura 82 - Paso 6 Proceso de transformación Raster – Vector. Clases a exportar para la realización de la imagen vectorial.

Al generar la discriminacion de los valores de las clases en foma individual, se visualizó las 15 clases requeridas en el momento que se realizó la clasificación (Figura 80). Como se mencionó en la introducción del proceso de transformación Raster – Vector, para optimizar éste, se eliminó las clases que no incidian en la visualización de la pluma de cenizas (Figura 81).

Figura 83 - Paso 7 Proceso de transformación Raster – Vector. Exportación de las clases en un Vector formato ENVI file

Figura 84 - Figura 40 - Paso 8 Proceso de transformación Raster – Vector. Clases a emplear.

Determinadas las clases, se realiza su exportación en un vector de formato ENVI file (EVFs) (Figura 83), seleccionando aquellas clases que constituyen en mayor o menor medida la detección de presencia de cenizas (Figura 84).

Figura 85 - Paso 9 Proceso de transformación Raster – Vector. Visualizacion de EVFs.

Figura 86 - Paso 10 Proceso de transformación Raster – Vector. Visualización de vector en formato ENVI file.

Figura 87 - Figura 43 - Paso 11 Proceso de transformación Raster – Vector. Exportacion ENVI file para la generación de Archivo Shapefile.

Para visualizar el vector en formato EVFs, se abrió una ventana nueva (Figura 85), por último se exportó el archico, generando una cobertura en un archivo Shapefile (Figura 86 y 87).

DISCRIMINACION Y SELECCIÓ N DE VECTORES EMPLEANDO QGIS. Finalizado el proceso de transformación Raster – Vector, se obtiene como producto un archivo shapefile con la cobertura vectorial de casi toda la imagen, para poder discriminar puntalmente y seleccionar los vectores que conforma la cobertura que permiten estudiar la pluma de cenizas, se importó la capa vectorial con el programa QGIS. Importado el vector con las herramientas que nos brinda este software libre se realizó el siguiente proceso de discriminación y selección.

CONTRASTE CON LAS IMÁGENES GENEREDAS. Para el contraste de los vectores que materializan la pluma de cenizas es conveniente importar primero las imágenes realizadas es decir: la imagen RGB en el visible (Banda 1,2,3); la imagen RGB Falso color (Banda 32,31,22) y la imagen pancromática. La imagen en el visible y la imagen pancromática no permiten en algunos casos poder distinguir adecuadamente la separación entre la ceniza y la nube meteorológica, es preciso entonces, auxiliarse con la imagen que toma en cuenta lo apreciado por Ellrod (combinación de Bandas 32, 31,22) para efectuar la comparación y contraste de aquellos vectores que identifican la presencia de ceniza en la atmósfera.

Figura 88 - Paso 1 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Importación de Imágenes.

Sobre la imagen que combina las Bandas 32, 31 y 22 se importe el archivo shapefile generado en el proceso de transformación Raster – Vector (Figuras 89 -90). Luego se identificó las diversas clases que denotan la presencia de cenizas, se ingresó a las propiedades del vector, y se configuró estas particularidades, se eligió que las clases estén graduadas, con una paleta de colores spectral, para que los rangos de valores estuviesen sin decimales, se designaron 9 clases (Figura 91), adquiriendo de esta forma una mejor visualización (Figura 92).

Figura 89 - Paso 2 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas - Importación de archivo vectorial generado con ENVI.

Figura 90 - Paso 2 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Importación de archivo vectorial generado con ENVI.

Figura 91 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Clasificación del Vector con QGIS.

Figura 92 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Clasificación del Vector con QGIS

Como se mencionó con anterioridad en el proceso de edición se eliminó aquellos componentes que no materializan la pluma de cenizas, para la selección se trabajó sobre la imagen de RGB – FC, para ello se (destildó) desmarcó el archivo vectorial a fin de no visualizarlo (Figura 93).

Figura 93 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Selección de elementos que no identifican la presencia de cenizas.

Seleccionada el área a eliminar, se efectuó un contraste visual activando de nuevo (visualización) el archivo vectorial (Figura 94). Se observó que los vectores seleccionados no abarcaban la presencia de ceniza, por lo tanto se procedió a eliminarlos (Figura 95 y 96), este procedimiento se repitió hasta obtener identificado únicamente el vector que denota la presencia de cenizas en la atmosfera (Figura 97), la precisión en la limpieza del vector es también facilitada con la eliminación de las clases, que son identificadas por lo colores configurados, que no representan en la visualización una información significativa (Figura 98).

Figura 94 - Paso 3 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Selección de elementos que no identifican la presencia de cenizas.

Figura 95 - Paso 4 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Eliminación de elementos que no identifican la presencia de cenizas.

Figura 96 - Paso 4 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Eliminación de elementos que no identifican la presencia de cenizas.

Figura 97 - Paso 5 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Cobertura de cenizas.

Figura 98 - Paso 6 Proceso de Edición Vector de visualización pluma de cenizas. Edición vector – Contraste Imagen RGB Falso Color y Cobertura de cenizas.

IMÁGENES PROCESADAS. Las figuras siguientes muestran los productos obtenidos con las imágenes de junio de 2011.

Figura 99 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

Figura 100 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

Figura 101 - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32B31.

Figura 102 - Contrastes de imágenes

Figura 103- Contrastes de imágenes

Figura 104 - Contrastes de imágenes

MODIS _AQUA del 06 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _AQUA del 06 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

MODIS _TERRA del 06 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32B31

Figura 105 - Contrastes de imágenes

Figura 106 - Contrastes de imágenes

Figura 107 - Contrastes de imágenes

MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

MODIS _TERRA del 08 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31.

Figura 108 - Contrastes de imágenes

Figura 109 - Contrastes de imágenes

MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

Figura 110 - - Contrastes de imágenes MODIS _AQUA del 08 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31.

Figura 111- Contrastes de imágenes

Figura 112 - Contrastes de imágenes

Figura 113 - Contrastes de imágenes

MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _TERRA del11 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32B31.

Figura 114 - Contrastes de imágenes

Figura 115 - Contrastes de imágenes

Figura 116 - Contrastes de imágenes

MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

MODIS _AQUA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32B31.

Figura 117 - Contrastes de imágenes

Figura 118 - - Contrastes de imágenes

MODIS _TERRA del 13 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _TERRA del13 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

Figura 119 - - Contrastes de imágenes MODIS _TERRA del 11 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32-B31.

Figura 120 - Contrastes de imágenes

Figura 121- Contrastes de imágenes

Figura 122- Contrastes de imágenes

MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 RGB B: 1, 2, 3.

MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 RGB-FC B: 32, 31, 22.

MODIS _AQUA del 13 de Junio de 2011 Cobertura de Cenizas generada por Imagen Monocromática BM: B32B31.

4.4. OTRA COMBINACIÓN DE BANDA PARA VISUALIZAR LA PLUMA VOLCÁNICA.

Otra imagen RGB falso color que me permite visualizar la pluma volcánica es la combinación de las bandas R= B28, V=B29 y B=B31. Ésta imagen me muestra en una tonalidad magenta la presencia de la pluma volcánica, con la particularidad de que no discrimina el SO 2 de la cenizas o de otros gases.

Figura 123 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS TERRA - 06 de junio de 2011.

Figura 124 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS AQUA – 06 de junio de 2011.

Figura 125 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS TERRA - 08 de junio de 2011.

Figura 126 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS AQUA – 08 de junio de 2011.

Figura 127 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 –Imagen MODIS TERRA - 11 de junio de 2011.

Figura 128 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS AQUA – 11 de junio de 2011.

Figura 129 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS TERRA - 13 de junio de 2011.

Figura 130 - Visualización de Imagen Falso Color Bandas R=28, G=29, B=31 – Imagen MODIS AQUA – 13 de junio de 2011.

4.6. ESTIMACIÓN DE LA ALTURA DE LA COLUMNA DE CENIZAS. Empleando la TB de la Banda 31 (Térmico entre 10780 - 11280 nm), se puede realizar una estimación en primer momento de la altura de la columna de cenizas de una manera sencilla. En este proceso lo primero a realizar es la generación de una imagen sintética con la temperatura de brillo en el rango de los 11µm. TB 1 1 µm =(1 .43879e4/1 1 ./ln((1 .1 9096e8/1 1 .^5./b31 )+1 .))

Figura 131 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 06 de junio de 2011.

Figura 132 - - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA– 06 de junio de 2011.

Figura 133- Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 08 de junio de 2011.

Figura 134 -- Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA – 08 de junio de 2011.

Figura 135- Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 11 de junio de 2011.

Figura 136 -- Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS AQUA– 11 de junio de 2011.

Figura 137 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 13 de junio de 2011.

Figura 138 - Imagen Sintética Monocromatica de la Temperatura de Brillo Banda 31 Sensor MODIS TERRA– 13 de junio de 2011.

Sobre la imagen de la pluma de cenizas se realiza la demarcación de una región de interés con la herramiento ROI Tool del ENVI, identificada la región de interés se puede observar los resultados estadísticos. En ese display se puede apreciar la mínima, máxima y media temperatura de brillo del área seleccionada, la temperatura que se toma como parámetro para visualizar la altura de la columna es la temperatura mínima (en este ejemplo de 209.41 K = -63°C aprox), identificado el valor de temperatura mínima lo ubico dentro de un perfil que me indique la temperatura de la atmósfera. Como en el ejemplo mostrado no se posee la data meteorológica con presición del lugar, se tomó el dato extraído de la página web de la Universidad de Wyoming de la estación meteorologica mas próxima (Observatorio Santo Domingo), teniendo en cuenta la hora en que fue capturada la imagen MODIS (MOD021 KM.A201 1 1 57.1 425.005.201 1 1 58040336.hdf) y la hora del dato meteorológico requerido. http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html.

Figura 139 - Captura de Pantalla pagina web Universida de Wyoming

Figura 140 - Datos de Apreciación de Temperatura por la altura de Columna de Cenizas

Explicado proceso a seguir se realizó en cada una de las imágenes lo mencionado, obteniendo en cada una de las mismas el siguiente detalle estadístico, con el que se confeccionó una planilla Excel que me permitirá de manera gráfica observar la evolución de la altura de la columna de cenizas en proximidades al volcán durante el período analizado.

Figura 141 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 142 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 143 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 144 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 145 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 147 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

DIA 06/06/2011 06/06/2011 08/06/2011 08/06/2011 11/06/2011 11/06/2011 13/06/2011 13/06/2011

HORA DE PASADA 14:25:00 18:40:00 14:15:00 18:25:00 14:45:00 18:55:00 14:30:00 18:45:00

Figura 146 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

Figura 148 - Estadísticas de Región de Interés de cada Imagen de TB 11µm

TB B31 (1 1 µ) K 209.417007 206.193314 235.358383 240.103897 229.025162 239.817612 225.657822 218.570801

TB B31 (1 1 µ)° C -63.732993 -66.956686 -37.791617 -33.046103 -44.124838 -33.332388 -47.492178 -54.579199

Tabla 5– Estadísticas de las Imágenes de TB 11µm

ALTURA (Aprox) m 18580 20000 8030 7125 6500 8500 10000 11000

Figura 149 - Perfil de Altura en base a TB Banda 31 (11µm)

5. CAPACITACION EN PRTOTECCION CIVIL.

5.1 . INTRODUCCIÓ N. El Departamento de Protección Civil es una estructura que depende directamente del Presidente del Consiglio de Ministros y por ende se encuentra administrativamente por encima de todo los demás entes ministeriales. Fue fundada en 1982 para dotar al país de una organización capaz de movilizar y coordinar todos los recursos nacionales útiles para brindar asistencia a la población en caso de emergencias. Consecuencia de los desafortunados eventos que evidenció la demora y la falta de coordinación en la gestión y operatividad del terremoto de Irpinia en 1980 había, se buscó obtener una estructura permanente que enfrentase la protección civil de todos los ciudadanos. Con la ley número 225 de 1992 , el Departamento se convirtió en el punto de unión del Servicio Nacional de Protección Civil, responsable de la orientación , promoción y coordinación de todo el sistema. El Departamento, en estrecha colaboración con las regiones y provincias autónomas, es responsable de todas las actividades destinadas a la predicción y prevención de riesgos, la ayuda y la asistencia a las poblaciones afectadas por los desastres, los conflictos y la superación de las emergencias. El grado de intervención del estado en materia de protección civil tendrá una clasificación creciente desde los problemas clase A propios a una comuna donde el gobernante de la misma es el principal responsable hasta los niveles clase C que requerirán la intervención del Nivel Nacional.

5.2. COMPONENTES El Servicio Nacional de Protección Civil Italiano se organiza como un sistema complejo. Dentro del sistema, las habilidades en la previsión, prevención, rescate y recuperación de las situaciones de emergencia son manejadas por varias agencias y estructuras operativas debido a la complejidad del riesgo a nivel nacional requiere el uso coordinado de todos los conocimientos y recursos disponible. Los componentes del Servicio Nacional se identifican en el artículo 6, apartado 1, de la Ley Número. 225, de 24 de febrero 1992.

Administraciones del Estado:  Regiones. 

Provincias.



Municipios.



Comunidades de las Montañas.

Las autoridades locales se añaden todas aquellas organizaciones e instituciones que puedan contribuir a la gestión de un evento de la protección civil. Los componentes son entonces también:  Sector público. 

Institutos y grupos de investigación científica con el objetivo de la protección civil.



Cada institución y organización también privado.



Ciudadanos.



Grupos de la sociedad civil voluntario.



Pedidos y colegios profesionales.

5.3. ESTRUCTURA OPERATIVA. En Italia, la Defensa Civil se organiza en " Servicio Nacional ", un complejo sistema que incluye todas las fuerzas desplegadas por el Estado. El artículo 11 de la Ley número 225 identifica como estructuras de funcionamiento del servicio nacional: 1. El Cuerpo Nacional de Bomberos como un componente básico de la protección civil. 2. Las Fuerzas Armadas. 3. La Policía. 4. El Cuerpo Forestal del Estado. 5. La comunidad científica. 6. La Cruz Roja Italiana. 7. Las estructuras de la Servicio Nacional de Salud 8. Las organizaciones voluntarias , 9. La Corporación Nacional de rescate de Montaña – CNSAS – CAI. Las estructuras operativas contribuyen en conjunto con el Departamento en la vigilancia, predicción y prevención de los posibles despliegues de riesgo y operativos, cada uno con sus propias habilidades técnicas específicas, sus medios y su profesionalidad. Los servicios técnicos nacionales y los grupos nacionales que participan en la investigación científica, especialmente en el campo de la predicción y prevención.

Para probar la validez y la eficacia de los modelos de intervención, búsqueda y rescate en situaciones difíciles y la capacidad de respuesta de los servicios nacionales de protección civil operativa participan regularmente en ejercicios y simulacros de desastres naturales, organizada a nivel local, nacional e internacional.

EN SITUACIONES DE EMERGENCIA NACIONAL. En el caso de los desastres naturales, catástrofes u otros acontecimientos que la intensidad y la extensión deben ser abordadas utilizando medios y poderes extraordinarios, después de la declaración del estado de emergencia por el Consiglio de Ministros, el Presidente del Consiglio de Ministro puede hacer uso de las estructuras nacionales para las intervenciones. Si se produce una emergencia excepcional, incluso antes de la declaración de un estado de excepción, el Presidente del Consiglio de Ministros podrá contar con la participación de las estructuras operativas nacionales, a propuesta del Jefe del Departamento de Protección Civil y oído el Presidente de la región en cuestión. En estos casos, valorado en grave riesgo de deterioro de la integridad de la vida humana, coordinado por el Jefe del Departamento de Protección Civil. (Artículo 3 del Decreto 245/ 02, convertido en la Ley 286/ 02).

COMITÉ OPERATIVO.

En la sede de la Dirección de Protección Civil, el Comité Operativo se reunirá, lo que asegura la coordinación de emergencia de conformidad con las disposiciones de la Ley 401 de 9 de noviembre de 2001. Comité está presidido por el Jefe del Departamento y está compuesto por representantes de los Componentes y unidades operativas del Servicio Nacional de Protección Civil.

Figura 150 - Sala Operativa donde se reúne el Comité de Operativo en caso de Emergencias Nacionales.

SEGUIMIENTO DE LOS FENÓ MENOS.

Para entender la evolución de la emergencia en el lugar, el Departamento de Protección Civil tiene que saber en la información en tiempo real sobre las características del fenómeno y la capacidad del sistema local para hacer frente a la emergencia. Todas las estructuras de funcionamiento tienen que garantizar un flujo constante y correcto de la información a nivel nacional y regional, con el apoyo de salas de operaciones locales y regionales. Es importante que todas las dependencias, oficinas o instituciones intervinientes den rápidamente información detallada sobre las consecuencias del suceso para una primera estimación de los daños, recursos humanos, logística y tecnología de presente y activa en la zona y la posible necesidad de apoyo.

SISTEMA EN LA SALA DE SITUACIÓ N DEL DEPARTAMENTO DE ITALIANO.

Figura 1 51 - Sala H24 Sala Italia

La Sala de Situación Italia H24 es el punto de referencia del Sistema Nacional de Protección Civil es el centro de coordinación "del sistema", que recibe peticiones, procesamiento, verifica y difunde información relacionada con desastres o situaciones críticas en el terreno. El Sistema de alerta inmediatamente activa los diferentes componentes y estructuras operativas responsables de la gestión de emergencia para ayudar a la población afectada, a superar la situación de emergencia y para proporcionar asesoría a todas las administraciones de los servicios nacionales.

ACTIVIDADES DEL SERVICIO DE PROTECCIÓ N CIVIL ITALIANO.

La ayuda de emergencia a la población es la actividad que identifica la función primaria de la protección civil, aunque en los últimos años los poderes del sistema están extendidos hasta el desarrollo del conocimiento de los riesgos y las medidas para prevenir o minimizar los daños del desastre. Con la ley 225 de 1992 - se crea el Servicio Nacional que define las actividades de protección civil: 

Previsión: Tiene como objetivo identificar los escenarios de riesgo cuando sea posible, y de esta manera anticipar, controlar, supervisar y monitorear eventos en tiempo real y los niveles de riesgo previstos.



Prevención de riesgos: La actividad de prevención de riesgos tiene por objeto prevenir o minimizar los daños en caso de un desastre. Sus herramientas de planificación son: alerta, planificación, formación, difusión, la información sobre la población y la aplicación de la legislación técnica.



Socorro o Auxilios a las personas afectadas: El trabajo de ayuda es en las intervenciones de los primeros auxilios a las personas afectadas por los desastres.



Superación de la emergencia y mitigación de riesgos: La superación de la situación de emergencia consta de todas las medidas necesarias para eliminar los obstáculos para la reanudación de la vida normal.

DURANTE LA CALMA.

Los componentes y las estructuras operativas del Servicio Nacional están comprometidos con las diferentes áreas de especialización y responsabilidad, la previsión y la planificación de las medidas preventivas y de mitigación de riesgos. Este proceso es fundamental para la participación de la comunidad técnico-científica, a través de la red de: 

Centros funcionales: que hacen todos los días, tanto a nivel central y regional, la previsión, seguimiento, vigilancia y alerta.



Centros de competencia, las instalaciones que realizan investigación o prestar servicios de carácter técnico y científico a los efectos de la protección civil.



Municipios, las Provincias y prefecturas se dedican también actualizar los planes, herramientas indispensables de prevención, basadas en las directrices y las direcciones regionales y nacionales.



El ciudadano individual, como un componente del Servicio Nacional, tiene un papel importante en la prevención de riesgos. El objetivo de las actividades ordinarias de la difusión del

conocimiento de la protección civil y la conciencia pública es sólo formar un ciudadano más consciente y preparado.

EN CASO DE EMERGENCIA. Cuando un evento afecta a un área, el Sindaco (intendente) es la única autoridad de protección civil en el marco del Servicio Nacional, éste tiene la tarea de garantizar los primeros auxilios a la población, la coordinación de las estructuras de funcionamiento sobre la base de los planes municipales de emergencia (tipo de evento " a" ). Si los medios y recursos de que dispone la ciudad no son suficientes para hacer frente a la propia emergencia, la Provincia, la prefectura - las oficinas territoriales del Gobierno, y en la región, que activan los recursos disponibles en los territorios bajo su jurisdicción (tipo de evento " b”). En situaciones más graves, a solicitud del Gobierno Regional, se hizo cargo de nivel nacional, con la declaración de un estado de emergencia (tipo de evento " c" ): la coordinación de las intervenciones es dictada directamente por el Presidente del Consejo de Ministros, que opera a través de la Departamento de Protección Civil. Es en estos casos que el Servicio Nacional está comprometido en todos sus componentes y estructuras.

5.4. ORGANIZACIÓ N.

Figura 152 - Organigrama de la Protección Civil Italiana.

La última modificación de la organización interna del Departamento de Protección Civil ha sido generada con el Decreto del Presidente del Consejo de Ministros el 7 de noviembre de 2012. Decreto del Secretario General de la Presidencia del Consejo de Ministros de 18 de enero y decretos posteriores de modificación de la 1008 de octubre 2011 y febrero 2013 tienen individuo las funciones de las oficinas y servicios. El Departamento está dividido en seis oficinas y treinta y cuatro servicios. En dependencia directa del Jefe del Departamento se encuentran, el Jefe Adjunto del Departamento , el Asesor Legal , la oficina de prensa , el secretario del Jefe de Departamento y la Oficina de Relaciones Institucionales y director de la primera banda con la tarea de asesorar a estudio y la investigación. Además del personal de las instalaciones, el Departamento incluye otras seis oficinas, distribuidos en los servicios de:

OFICINA I - LOS VOLUNTARIOS, FORMACIÓ N Y COMUNICACIÓ N: Esta Ofician se encarga de la promoción, la formación, el apoyo y el desarrollo de los voluntarios de protección civil y gestiona las relaciones con las organizaciones pertinentes, incluidas dirigir su participación unitaria en las actividades de protección civil. Proporciona la formación y el reciclaje del personal del Departamento, el establecimiento de prioridades, la planificación y la supervisión de la ejecución de las iniciativas. Promueve, dirige, apoya y conecta las actividades de formación en el ámbito de la protección civil y las estructuras operativas de los diversos componentes del servicio nacional. La Oficina también desarrolla y promueve la difusión del conocimiento de la protección civil, en particular entre las instituciones y los ciudadanos, y proporciona comunicaciones internas, externas e inter-institucionales, que persiguen los objetivos de transparencia y de simplificación administrativa. La Oficina se divide en: 1. Servicio Voluntario. 2. Servicio de formación. 3. Servicio para la difusión del conocimiento de la protección civil. 4. Servicio de Comunicación y Relaciones Públicas.

OFICINA II - RIESGOS HÍDRICOS Y ANTRÓ PICOS: La Oficina, hace uso de los centros de competencia vinculados a esta temática, lleva a cabo la predicción, evaluación y prevención para las mitigaciones del riesgo hidráulico, hidrogeológicas, ambientales, tecnológicas y de los incendios forestales. Administra las actividades del Centro Funcional Central y la orientación y coordinación de la red de Centros Funcionales descentralizadas. Asegura el apoyo técnico necesario a las actividades de la Comisión Nacional para la predicción y prevención de riesgos graves. Como parte de las actividades y trabajos de post- emergencia, el servicio realiza las funciones de carácter administrativo a la organización del sistema de inspección y vigilancia de las actividades relacionadas con los riesgos de la especialización. La Oficina se divide en: 1. Servicio de Centro Funcional Central - el sector hidroeléctrico y el clima; 2. Servicio Riesgo hidrogeológico, fontanería , agua, marina y costera; 3. Servicio Riesgo Ambiental; 4. Servicio Riesgo Tecnológico;

5. Servicio de riesgos de incendios forestales; 6. Servicio de inspección y seguimiento técnico de estructural y posterior a la emergencia.

OFICINA III - RIESGO SÍSMICO Y VOLCÁNICO.

La Oficina deberá desarrollar, proponer criterios y metodologías para lleva a cabo el análisis de:  La evaluación y mitigación de riesgos sísmicos y volcánicos; 

La predicción de los efectos de los fenómenos sísmicos y volcánicos en la zona;



La optimización de las intervenciones en situaciones de emergencia y post- evento;



Los programas de prevención, así como la clasificación y sísmica.

La Oficina III, complementa las actividades de los Centros Funcionales Centrales Centro y Red funcionales descentralizadas, incluso a través de las actividades de monitoreo instrumental del territorio, llevado a cabo por el Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología y los otros centros de competencia. Asegura la coordinación con los Centros de Competencia y otras instituciones de investigación, se ocupa de las relaciones con la comunidad científica, con las asociaciones profesionales, con el sistema de producción. Asegura el apoyo técnico necesario a las actividades de la Comisión Nacional para la predicción y prevención de riesgos graves. También proporciona apoyo técnico y científico en las actividades y trabajos de la actividad sísmica y volcánica post- emergencia. Proporciona una gestión del Centro de Operaciones de la isla Departamento avanzada Coa de Stromboli. La Oficina se divide en: 1. Servicio de Peligrosidad y Riesgo Sísmico. 2. Servicio Medidas de vulnerabilidad, estándares técnicos y de mitigación. 3. Servicio de Técnica de gestión post- evento 4. Servicio de Monitoreo Sísmico del Territorio. 5. Servicio de Riesgo Volcánico.

OFICINA IV - GESTIÓ N DE EMERGENCIAS. Ésta oficina es el marco de referencia para definir, activar y coordinar la respuesta operacional del Departamento en las situaciones de emergencia previstas o en curso en el país y en el extranjero. A través de la conexión entre los componentes y sus salas de operaciones y las instalaciones del Servicio Nacional de Protección Civil proporciona monitoreo local en situaciones de emergencia previstas o en marcha. Prepara y gestiona las actividades del Comité Operativo de Protección Civil, con la asistencia de otras oficinas y servicios. Asegura la operación de aeronaves de interés para el Departamento y coordina el uso de la flota aérea de Estado para la lucha contra los incendios forestales (Ley de 21 de noviembre de 2000, n . 353). Proporciona el enlace para los aspectos aeronáuticos relacionados con las actividades del Departamento, con los gobiernos estatales y locales, los organismos, las organizaciones y la Autoridad de Aviación externa y, en particular, soportes, limitado a asuntos de la competencia de la Oficina, el Jefe del Departamento en las relaciones con el Ministerio de Defensa y las Fuerzas Armadas. Define los documentos de orientación para la planificación y gestión de las emergencias a nivel nacional; deberá, también en forma expedita, los criterios para la definición de la coordinación y la coordinación de organización y funcionamiento de los ejercicios de protección civil. Coordina la utilización de los recursos de logística del Departamento en caso de una emergencia. Define y coordina los esfuerzos del Departamento en el ámbito de la atención de salud de emergencia y la asistencia psico- social a la población. En situaciones de emergencia nacional o en proyecto en su sitio, activa y coordina el tema de los gestores de infraestructuras nacionales de movilidad y los operadores de los servicios esenciales, tales como la telefonía fija y móvil. Responsable de la activación del sistema de telecomunicaciones de emergencia y la aplicación de iniciativas para garantizar la eficiencia y la continuidad de la comunicación en situaciones de emergencia entabladas o en curso. La Oficina se divide en: 1. Centro Operativo para Emergencias Marítimas (COEMM). 2. Servicio de los procedimientos, planes de emergencia y ejercicios 3. Servicio de la gestión de emergencia 4. Servicio y asistencia médica de emergencia a la población 5. Servicio de Movilidad. 6. Servicio de telecomunicaciones en situaciones de emergencia 7. Centro Operativo Aéreo Unificado (COAU).

OFICINA V - ADMINISTRACIÓ N Y PRESUPUESTO. Es la oficina responsable de la gestión de todas las relaciones contractuales en el cual es parte del Departamento. También proporciona la configuración, gestión y control de las políticas financieras y fiscales, el desarrollo y la gestión de toda la contabilidad y los registros y la gestión de los asuntos administrativos relacionados con las actividades de los diversos servicios del Departamento financieros. Cuidar las relaciones institucionales con los órganos de control. La Oficina se divide en:

1. Servicios de Políticas de Contrato. 2. Servicio de Asuntos Administrativos. 3. Servicios Financieros.

OFICINA VI - RECURSOS HUMANOS Y HERRAMIENTAS.

La Oficina pone en práctica las políticas relacionadas con la administración de todo el personal empleado en el Departamento y asegura la gestión del rendimiento funcional instrumental de sus diversas actividades del Departamento. En particular, se ocupa de la gestión y organización de los recursos humanos y la atención, de acuerdo con los poderes específicos del Jefe de Departamento, las relaciones laborales. Lleva a cabo actividades relacionadas con la gestión técnica de edificios y supervisión de la rama del Departamento y es responsable de la gestión de los vehículos arrendados por el Departamento o de su propiedad. Prevé la elaboración de la Directiva anual y el Programa de Acción del Departamento y la aplicación del sistema de evaluación de la gestión. Por último, ésta oficina mantiene la plataforma informática del Departamento basado en las necesidades de los equipos informáticos en uso en el Departamento, examina y aprueba las solicitudes de las oficinas, y garantiza la actualización de una base de datos dedicada. La Oficina se divide en:

1. Servicio de Gestión y Organización del personal. 2. Servicio de Gestión de bienes inmuebles, la flota y la seguridad en el lugar de trabajo. 3. Servicio de Auditoría Interna. 4. Servicio de informática y de comunicación.

6. CONCLUSIONES.

Como resultado de la capacitación y formación adquirida durante los seis meses que duró la realización de la Etapa de Especialización de la Maestría AEARTE, se puede concluir con las siguientes observaciones: 1. Los conocimientos adquiridos dejan como consecuencia la obtención de productos cartográficos realizables y utilizables en situaciones propias para una emergencia, ya que encuentran un equilibrio propio entre el tiempo para ser realizado y la información que brinda (exacta y completa). Hoy con el acceso a información libre se puede obtener productos de gran valor para el desarrollo operacional de las instituciones que se emplean en emergencias. La capacidad de poder observar el comportamiento del flujo SO2, el flujo de cenizas o la altura de la columna de cenizas, brinda la posibilidad de visualizar que tipo y cantidad de medios materiales y humanos se deben emplear para mitigar las consecuencias de una catástrofe natural, además de permitir realizar un análisis geoespacial del problema, visualizando la magnitud del evento y de esta manera tener una capacidad de decisión para saber dónde y cómo emplear dichos medios.

2. La participación de los cursos de formación en el Departamento de Protección Civil Italiano, han permitido apreciar cómo se encuentra organizado todo el Sistema de Protección Civil Italiano, organismo que busca un compromiso integral de todos los componentes del Estado Italiano. La protección civil genera un compromiso de todo el estado, desde instituciones públicas a las entidades privadas, desde las autoridades del gobierno hasta el último ciudadano.

3. Como integrante del Ejercito Argentino que participa desde hace años como organismo operativo en actividades de apoyo a la comunidad, he sido enriquecido al observar cómo trabaja el DPC en Roma, de cómo puede ser organizados a futuro según las particularidades propias de la regiones argentinas los protocolos de protección civil propio para la fuerza. El saber establecer dichos procedimientos posibilitaran mejorar el accionar de los elementos del ejército que se empleen.

7. REFERENCIAS. Nieto Masot, A., García Paredes, C. y Fernández Sánchez, A. (2010): APLICACIONES DE LOS SATÉLITES METEOSAT Y MODIS PARA DISCRIMINAR FENÓMENOS NATURALES: DETECCIÓN DE INCENDIOS Y PUNTOS CALIENTES, EVOLUCIÓN DE BORRASCAS, CICLOGÉNESIS EXPLOSIVA Y CENIZAS VOLCÁNICAS. En: Ojeda, J., Pita, M.F. y Vallejo, I. (Eds.), Tecnologías de la Información Geográfica: La Información Geográfica al servicio de los ciudadanos. Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Sevilla. Sevilla. Pp. 942-955. ISBN: 978-84-472-1294-1. Aspectos técnicos de imágenes MODIS, presentación. C. Mulena, D. Allende, E. Puliafito; G. Lakkis. Grupo de Estudios de la Atmósfera y el Ambiente (GEAA), Facultad Regional Mendoza – Universidad Tecnológica Nacional, Rodriguez 273, (M5502AJE) Mendoza, Argentina. Tel: 54 261 5243003, [email protected]. ESTUDIO DE LA DISPERSIÓN DE CENIZAS VOLCÁNICAS DEL PUYEHUE: SIMULACIONES Y VALIDACIÓN. Lara, L.E.; Moreno, H. 2006. Geología del Complejo Volcánico Puyehue‐ Cordón Caulle, Región de los Lagos. Servicio Nacional de Geología y Minería, Carta Geológica de Chile, Serie Geología Básica, No. XX, X p., 1 mapa escala 1:50.000. Santiago. FICHA VN PUYEHUE CORDÓN CAULLE. Dr. Alberto Tomás Caselli, Lic. María Laura Vélez, Lic. Mariano Roberto Agusto: MANUAL DE PROCEDIMIENTOS ANTE CAIDA DE CENIZAS VOLCÁNICAS, Grupo de Estudio y Seguimiento de Volcanes Activos, Año 2011. I.M. Watsona , V.J. Realmutob, W.I. Rosea, A.J. Pratac, G.J.S. Blutha, Y. Gua, C.E. Badera, T. Yua: THERMAL INFRARED REMOTE SENSING OF VOLCANIC EMISSIONS USING THE MODERATE RESOLUTION IMAGING SPECTRORADIOMETER. 5 December 2003. G.C. Pujol, G. Toyos, M. Rabolli, M. Kalemkarian: SPACE-BORNE PRODUCTS FOR OPERATIONAL VOLCANIC ASH CLOUD MONITORING IN ARGENTINA, Ellrod Gary P., Connell, Bernardette H., Hillger y Donald W. (2003). IMPROVED DETECTION OF AIRBORNE VOLCANIC ASH USING MULTISPECTRAL INFRARED SATELLITE DATA. IN: JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH. 108 (D12), pp. 1-13. Bossi Vittorio, Boungiorno Fabrizia, Berger Jochen, Prata Fred. (2012) VOLCANIC RISK MANAGEMENT, PREVENTION, CRISIS MANAGEMENT, RESILIENCE. Michael Oborne, (2010), ITALY – REVIEW OF THE ITALIAN NATIONAL CIVIL PROTECTION SYSTEM. Christian Bignami, Member, IEEE, Stefano Corradini, Luca Merucci, Marcello de Michele, 4 Daniel Raucolues, Member, IEEE, Gianfilippo De Astis, Salvatore Stramondo, Member, IEEE, and Juan Piedra, MULTISENSOR SATELLITE MONITORING OF THE 2011 PUYEHUE-CORDON CAULLE ERUPTION.

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