974 resultados para Inundaciones-València


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Este documento fue preparado en el marco de las actividades del proyecto "Grant Agreement for Work Program Number on the Subject of Socio Economic Impact Assessment and Post Disaster Recovery and Reconstruction Planning" (WRB/09/001 (TF092295))

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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En este artículo se explica el empleo de un enfoque bayesiano para medir la vulnerabilidad de una población a desastres naturales utilizando información climática, censal y administrativa. La aproximación bayesiana permite clasificar las regiones de acuerdo con su vulnerabilidad e identificar los factores físicos y socioeconómicos que hacen que una población sea más o menos vulnerable a una amenaza específica. Estos resultados son útiles para formular políticas de prevención de riesgos focalizadas en las regiones más vulnerables y en función de las características socioeconómicas más importantes de cada población. Se presenta un estudio de caso de la vulnerabilidad poblacional a sequías e inundaciones en el Estado Plurinacional de Bolivia.

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La disponibilidad de recursos hídricos está continuamente distorsionada por fenómenos climáticos como el Niño y la Niña en Bolivia, pero también por la inadecuada gestión del recurso. Estos factores contribuyen con sequías, inundaciones, y distribución heterogénea a la sociedad. La repercusión de estos factores en la economía es significativa, debido a que Bolivia es un país agrícola. Este estudio analiza los cambios previstos en oferta y demanda de agua a nivel de provincias durante el resto de este siglo, para identificar zonas de escasez y analizar cómo el cambio climático podría afectar los niveles de escasez de agua. Los datos usados son los generados por el modelo regional PRECIS del Centro Hadley.