Resumen:
El agua es uno de los recursos naturales más valiosos de cualquier país, debido a los beneficios que se derivan de su consciente explotación; sin embargo, junto con las ventajas existen también las desventajas tales como las inundaciones y sequías. A nivel mundial las inundaciones están aumentando más rápidamente que ningún otro desastre. Uno de los cuatro estados más vulnerable es: Chiapas, debido al desfogue de las centrales hidroeléctricas, y el rio Grijalva, es uno de los más caudalosos del sureste de México, por lo cual el monitoreo de este debe ser constante, para la prevención temprana a la ciudadanía.
El presente proyecto se basa en desarrollar e implementar un sistema integral de alerta temprana en cuenca hidrológica para la prevención de desastres naturales; a través del procesamiento de datos en paralelo con base en redes neuronales. Partiendo de los parámetros que CENAPRED (Centro Nacional de Prevención de Desastres), y del Instituto de Protección Civil de Chiapas.
Utilizaremos un Sensor Ultrasónico con comunicación I2C, a través de un arduino, la red neuronal determinara el nivel de alerta a mandar para le prevención de dicho evento. Esto como una primera etapa del proyecto.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El río Sabinal, que recorre de poniente a oriente la capital del estado, es objeto cada año de trabajos de desazolve y limpieza para evitar inundaciones. Sin embargo, no deja de representar un riesgo para los ciudadanos. Un evento extremo de precipitaciones aunado a las condiciones topográficas y al crecimiento desordenado de la mancha urbana podría desencadenar inundaciones en más de 90 puntos considerados como críticos a lo largo del afluente. El sistema de alerta que CONAGUA instalo en el rio Sabinal, no es de gran prevención para los ciudadanos ni para el mismo Instituto de Protección Civil de Chiapas, pues genera costos para el cambio de batería que requiere la actual alerta y en temporada de lluvia tiene que ir personal humano a verificar la altura del afluente.
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