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Restauración fluvial de Loja para la reducción de riesgo de inundación y la gestión sostenible del agua

Restauración Fluvial de Loja para la Reducción de Riesgo de Inundación y la Gestión Sostenible del Agua El Plan Director de Restauración Fluvial de Loja es una iniciativa para la renaturalización y el control de inundaciones del río Genil a su paso por Loja. Nace de un proyecto presentado a la Fundación Biodiversidad en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Este plan se redactó siguiendo las directrices de una acción específica del proyecto original y se implementa junto con otros dos planes complementarios: el Plan de Turismo Sostenible del Patrimonio Hidráulico de Loja y el Plan de Comunicación, Participación y Divulgación. La entidad adjudicadora es el ayuntamiento de Loja, estando liderado por Marina Molina Aguilera, responsable y técnica supervisora del contrato en el Área de Ordenación del Territorio. El equipo de apoyo técnico supervisor que incluye a Juan David Jiménez Maroto, Lourdes Valverde Moreno y Juan Manuel Martín Rojas, todos del Área de Ordenación del Territorio. También se cuenta con el apoyo de Juan Alonso Sánchez del Área de Cultura y Ramón Pérez Collados del Área de Turismo. La coordinación del servicio jurídico del Área de Ordenación del Territorio está a cargo de M. Encarnación Ocaña Hernández. Por otro lado, nosotros, Gis4tech, actuamos como directores del plan, mientras que la coordinación técnica de este queda a cargo de Fernando Osuna Pérez.   Entre los diferentes riesgos e impactos de este plan nos encontramos: 1.Riesgo de inundación significativo: Infraestructuras actuales insuficientes, dejando vulnerables amplias zonas urbanas, servicios esenciales como el hospital comarcal, unos 350 inmuebles y aproximadamente 1.240 habitantes en la zona de riesgo. 2.Contaminación de cauces y acuíferos: Identificación de 11 puntos de vertido urbanos, industriales y agrícolas no controlados que degradan la calidad del agua del río Genil y sus afluentes, con fuentes de contaminación identificadas. 3.Degradación de la vegetación de ribera: Pérdida de estructura y fragmentación del bosque de ribera, con una notable presencia de especies exóticas invasoras como la caña común (Arundo donax). 4. Sobreexplotación de recursos hídricos: Fuerte presión sobre los recursos hídricos por la demanda agrícola, urbana e industrial, agravada por una pérdida estimada del 18% en las redes de distribución de agua. 5. Fragmentación de hábitats por infraestructuras: Grandes infraestructuras lineales como la autovía A-92 y la línea de AVE actúan como barreras que fragmentan los ecosistemas y limitan la conectividad ecológica terrestre y fluvial. 6. Deterioro del patrimonio hidráulico: Abundantes ingenios históricos como molinos y acequias se encuentran en un estado de conservación precario o ruinoso, careciendo de reconocimiento y protección formal. 7. Alteración de la morfología fluvial: Los cauces presentan alteraciones por encauzamientos históricos, extracción de áridos y barreras transversales, resultando en la desconexión del río con sus llanuras de inundación en un 60% del cauce principal. 8. Impactos visuales y desconexión ciudad-río: Presencia de elementos discordantes, traseras de edificaciones y canalizaciones de hormigón que degradan la calidad paisajística y rompen la relación visual y funcional entre la ciudad y el río. 9. Amenaza del cambio climático: Las proyecciones indican una futura reducción de precipitaciones y un aumento de eventos extremos como sequías e inundaciones, lo que agravará los riesgos existentes.   Para conseguir esa visión de futuro del Rio Genil y afluentes recuperados como ecosistema fluvial resiliente y espacio de encuentro entre la ciudad y la naturaleza, se idearon las siguientes estrategias:  EG.1 Restauración ecosistémica de la red de infraestructura verde y azul, ERF: Promueve la regeneración ecosistémica de los entornos fluviales y los entornos forestales, así como otros elementos vertebradores de la futura red de infraestructura verde y azul de Loja. EG.2 Reducción de riesgo de inundación, ERI: Recupera la capacidad del suelo para retener el agua proveniente de precipitaciones, genera nuevos espacios de inundación controlada y laminación del agua y elimina barreras transversales y longitudinales de los cauces. EG.3 Gestión sostenible de la calidad e infraestructuras del agua EGA: Eliminación de las fuentes de contaminación y vertidos de agua y propone un modelo equilibrado entre los recursos hídricos disponibles y la demanda. EG.4 Interpretación y mejora del patrimonio hidráulico, IPH: Interpretación de los recursos del patrimonio hidráulico natural y cultural para el uso educativo, divulgativo para el visitante y el turista. EG.5 Comunicación, participación y divulgación, ECP: Promoción de la transparencia y la participación de la ciudadanía en la conservación y mejora de los recursos hídricos, fomentando su conocimiento, cuidado y disfrute. Ver otros Proyectos

Visor de información de energías renovables en la provincia de Granada. Diputación de Granada.

Visor de energías renovables en la provincia de Granada

Visor de Información de Energías Renovables en la Provincia de Granada. Diputación de Granada. Este sistema permite la visualización intuitiva y dinámica de infraestructuras energéticas, incluyendo energías renovables como campos solares y parques eólicos, así como alumbrado público. También facilita la combinación de esta información con datos de planeamiento urbano y el estado de tramitación de proyectos. Además, es posible integrar y superponer información externa de otras fuentes mediante servicios OGC como WMS y WFS, que cubren temas como Red Natura, Catastro y usos del suelo. El sistema permite realizar consultas, dibujar zonas de interés para obtener información personalizada, y cargar capas de información externas en formatos comunes como .shp y .geojson.  https://gis4tech.com/wp-content/uploads/2025/08/VISOR-EN-LINEA-PARA-LOCALIZACION-DE-TERRENOS-APTOS-PARA-PROYECTOS-DE-ENERGIAS-RENOVABLES.mp4 Explora el visor completo aquí: Visor de energías renovables Granada Ver otros Proyectos

Análisis de señales cerebrales para la evidencia de procesos de gentrificación

Imagen de escáner cerebral funcional que visualiza las variaciones de la actividad cerebral en ondas alfa, beta y gamma

Análisis de Señales Cerebrales para la Evidencia de Procesos de Gentrificación El proyecto Investigación de referencia PY20-01198 denominado ”¿Residentes frente a turistas en los centros históricos andaluces? Conflictos, estrategias y nuevos escenarios post-Covid” financiado por la Junta de Andalucía (PAIDI 2020), emplea una metodología innovadora para evaluar el impacto de la gentrificación en el entorno urbano de Málaga y como este afecta a sus residentes. Se equipó a un grupo de participantes con dispositivos de monitorización de señales cerebrales para registrar sus respuestas neuronales mientras realizaban recorridos preestablecidos por el centro de la ciudad. El objetivo fue identificar y mapear las zonas que generaban una respuesta de estrés en los individuos, causada por factores como la masificación turística, la circulación desordenada de vehículos de movilidad personal (patinetes, bicicletas), la cantidad de ruido y otros elementos propios del entorno en la ciudad. El mapa final del estudio visualiza en color rojo las áreas donde se detectaron los picos de estrés, ofreciendo una evidencia objetiva de las repercusiones psicológicas del entorno urbano. https://gis4tech.com/wp-content/uploads/2025/08/Gentrificacion-video-del-GIF.mp4 Los objetivos principales ha seguir han sido: Tratamiento, limpieza, homogenización y análisis de datos de los sensores Emotiv de unas 12 personas. Análisis de perfiles mediante mapas auto-organizados (SOM) de la encuesta implementada. Visualización de la información anterior en una herramienta dinámica tipo dashboards, incluyendo gráficas y cartografías interactivas. Ver otros Proyectos

¿Dónde están los Perfiles con más Vulnerabilidad en España? Nuestro Modelo Predictivo lo revela

¿Dónde están los Perfiles con más Vulnerabilidad en España? Nuestro Modelo Predictivo lo revela TECNOLOGÍA La Revolución de la Predicción Social En un contexto de incertidumbre económica y climática, la capacidad de prever las crisis sociales es una herramienta invaluable. El proyecto «Early Warning ADS para el contexto español», que trata de conseguir averiguar donde existen perfiles con más vulnerabilidad en España, marca un antes y un después en la lucha contra la pobreza y la inseguridad alimentaria, transformando la ayuda social de una respuesta reactiva a una intervención proactiva. Este proyecto, desarrollado por Acción Contra el Hambre junto con nosotros, GIS4tech, no solo describe la vulnerabilidad, sino que la predice, permitiendo a las instituciones actuar de manera focalizada antes de que la necesidad se convierta en una crisis. Categorías Tecnología Noticias Procedimiento: La Ciencia Detrás de la Predicción   El principal desafío en la medición social es obtener datos precisos y actualizados. Early Warning ADS aborda esto con un procedimiento metodológico innovador y robusto que se centra en el nivel municipal:   Mapeo Multidimensional de la Vulnerabilidad El proyecto se basa en la predicción de dos indicadores clave, que ofrecen una visión completa de la fragilidad social:   Indicador de Exclusión Social (SESI): Este índice sintético va mucho más allá de la renta. Se construye con 35 indicadores en ocho dimensiones, incluyendo el empleo, la vivienda, la salud, el acceso a la educación y la soledad/aislamiento social, lo que proporciona una visión estructural de la exclusión. Inseguridad Alimentaria (FIES): Utilizando la escala reconocida a nivel global por la FAO, el modelo estima la prevalencia de inseguridad alimentaria moderada y severa, que es clave para monitorear el progreso hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de erradicar el hambre.   Fuentes de Datos Dinámicas y Masivas Para lograr esta precisión, el modelo ingiere una gran cantidad de información que se actualiza constantemente:   Se basa en encuestas de hogares (EINSFOESSA) y se complementa con 150 variables socioeconómicas y demográficas dinámicas recopiladas de APIs de institutos estadísticos nacionales (como el INE) y otras fuentes públicas. Estos datos se actualizan con frecuencias que van desde mensual a trimestral o anual, lo que garantiza que el sistema esté siempre al día. Innovación Tecnológica: El Poder del Nowcasting La verdadera innovación de Early Warning ADS reside en el uso avanzado de la Inteligencia Artificial (IA) y la geolocalización. Machine Learning (IA): El equipo utiliza algoritmos de Machine Learning de última generación como CatBoost y Gradient Boosting. Estos sistemas de IA son entrenados para «aprender» los patrones históricos de las crisis sociales, permitiendo estimar la prevalencia de FIES y SESI a nivel municipal con una alta precisión (el modelo SESI, por ejemplo, alcanza hasta un 72.6% de precisión en la clasificación). Nowcasting y Monitoreo Continuo: La capacidad más crítica es el nowcasting (predicción a corto plazo y en tiempo casi real). Cada mes, la base de datos socioeconómica se refresca y los modelos de IA se ejecutan automáticamente para generar predicciones actualizadas. Estos resultados se visualizan en mapas y paneles de control que permiten una interpretación geográfica instantánea. Los factores clave de la Vulnerabilidad en España El modelo no solo predice, sino que también explica. Los resultados han revelado que los indicadores más influyentes en la vulnerabilidad y la inseguridad alimentaria no son solo los ingresos. De manera consistente, los principales impulsores son los factores relacionados con la vivienda y el coste de vida: Coste de la vivienda: Indicadores como el precio medio del alquiler por metro cuadrado. Servicios básicos: La estabilidad del hogar y el coste de los servicios esenciales como la electricidad y el gas. Gasto público: El gasto municipal per cápita es un predictor clave, especialmente para la inseguridad alimentaria severa, lo que indica la dependencia de las poblaciones más vulnerables de la inversión pública. El Impacto: De la Reacción a la Prevención Al identificar las áreas y los factores que impulsarán la próxima crisis, Early Warning ADS proporciona una base de datos fundamental para el diseño de políticas. La posibilidad de tener mapas de predicción mensuales significa que las políticas pueden ser diseñadas y dirigidas con una precisión milimétrica, optimizando recursos y, lo más importante, mitigando el hambre y la exclusión antes de que la gente sufra sus peores consecuencias. ¿Cómo se si donde vivo es una zona vulnerable? Te invitamos a acceder al visor para explorar tu realidad. Solo tienes que buscar tu zona de residencia y descubrir en cuál de los siete niveles se encuentra clasificada, siendo 1 el nivel más bajo y menos vulnerable, y 7 el nivel más alto de vulnerabilidad en España.  Categorías Tecnología Noticias Ver otros proyectos Comparte en: PUEDE QUE TAMBIÉN TE INTERESE

Anticipación Conflictos

Anticipación Conflictos Ver web del proyecto La herramienta de Anticipación Conflictos tiene como objetivo visualizar y dimensionar las áreas dentro de las cuales se han presentado procesos de confinamiento y desplazamiento de las comunidades asentadas dentro del departamento de Nariño – Colombia. Motivados por la ocurrencia de fenómenos violentos generados por los actores vinculados al conflicto armado, aportando información que permita definir la probabilidad de ocurrencia de un evento similar en el pasado (Nowcasting), tomando como base la información histórica asociada a la localización geográfica y el momento de ocurrencia de eventos violentos tales como la activación de artefactos explosivos, combates entre grupos armados ilegales o con la fuerza pública y atentados contra la población civil, entre otros, los cuales alimentan el modelo predictivo de inteligencia artificial diseñado. https://www.youtube.com/watch?v=8XM6RUtKAAA&t=36s Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS

EW ADS: Emergency Early Warning System

EW ADS: Emergency Early Warning System Emergency Early Warning System es un proyecto ha tenido como objetivo el desarrollo de una herramienta que permite monitorizar países y gestionar emergencias de una forma más productiva. Este sistema robusto y flexible permite analizar la evolución de diversos indicadores a lo largo del tiempo, extrayendo datos de múltiples fuentes. Está diseñado para filtrar y clasificar información según métricas críticas como conflictos, economía, migración, desastres naturales y vulnerabilidad, facilitando así un entendimiento profundo de la situación de un país. Además, el sistema puede generar informes situacionales y análisis específicos, y permite la categorización y análisis de crisis mediante indicadores específicos que activan o modifican la evaluación de la crisis. En este sistema se pueden observar diversos análisis que facilitan la observación de la evolución a situación de crisis de un país y, por tanto, faciliten la toma de decisiones. Dentro del análisis para acudir emergencia podemos encontrar: Análisis diferenciado por país, discriminando entre países sede y aquellos sin presencia de la organización. Registro y análisis de catástrofes por tipo y fecha, incluyendo detalles como el número de personas afectadas y la severidad del evento, permitiendo prever la evolución de la situación. Seguimiento de variables coyunturales y estructurales, permitiendo la visualización y análisis de la vulnerabilidad tanto inmediata como subyacente de cada país, con posibilidades de cambio de clasificación según la evolución de las circunstancias. Este sistema es una herramienta relevante para la toma de decisiones en situaciones de crisis, optimizando la respuesta a emergencias a través de un análisis detallado y contextualizado. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS

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