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            <gco:CharacterString>Análisis de Riesgo Climático Sectores Productivos Estratégicos (Transporte) - Deslizamientos bajo escenarios de Precipitación Percentil 95 – Periodo Histórico y 5 Años Tipo Futuros</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>Análisis de riesgo climático en Sectores Productivos Estratégicos ante deslizamientos bajo el escenario SSP5 8.5 periodo histórico y futuro.</gco:CharacterString>
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        <gco:CharacterString>El sector de transporte y vías, es fundamental para las actividades de la sociedad, viéndose afectados por eventos climáticos extremos como tormentas intensas, heladas, inundaciones, y deslizamientos. 
Para analizar los impactos del cambio climático en el subsector transporte se desarrollaron 3 componentes: I) Análisis climático histórico (1985-2015) considerando periodos de retorno  y tendencias climáticas, II) Modelación hidrológica (HEC-HMS) y modelado hidráulico (HEC-RAS), III) Método Heurístico de Combinación de Mapas de Factores Ponderados para obtener mapas de riesgo climático ante deslizamientos. Se identificaron sitios priorizados en la infraestructura de la red vial primaria y sus potenciales impactos en la infraestructura, basados en las tendencias históricas y en los años tipo para el periodo 2020-2050. Se encontró que la zona de la costa está más expuesta a impactos de inundación, mientras que los deslizamientos están presentes en la zona interandina y cordillera oriental y occidental. 
Ambos modelos, en contexto de variabilidad climática, permiten estimar el impacto en diferentes magnitudes a la infraestructura vial. La simulación de una inundación permite identificar sectores expuestos a diferentes niveles de amenaza como el de mayor amenaza, las áreas inundadas con mayor profundidad y con diferentes velocidades en las planicies.
Se presenta el análisis de riesgo climático para Sectores Productivos Estratégicos en Transporte, por deslizamientos bajo el escenario de precipitación percentil 95 para el Periodo Histórico (1985-2015) y 5 Años Tipo Futuros.</gco:CharacterString>
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        <gco:CharacterString>Generación de análisis de riesgo climático para Sectores Productivos Estratégicos, mediante la aplicación de modelos de impacto biofísico</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Los datos obtenidos corresponden a escenarios de cambio climático, por lo tanto, no se deben tratar como pronósticos puntuales. Los escenarios están basados en diversos supuestos de desarrollo tecnológico, social, medioambiental, etc.</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Los datos son distribuidos sin restricciones de uso, siempre y cuando se coloque la correspondiente referencia bibliográfica: Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica (2023). "Generación de un análisis de riesgo climático para Sectores Productivos Estratégicos, mediante la aplicación de modelos de impacto biofísico".  Quito - Ecuador.</gco:CharacterString>
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      <gmd:supplementalInformation>
        <gco:CharacterString>(Cualquier otra informacion descriptiva acerca del conjunto de datos -OP-)</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>(Nombre de un subconjunto, perfil o especificacion de producto del formato -OP-)</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>Análisis de Riesgo Climático Sectores Productivos Estratégicos (Transporte) - Deslizamientos bajo escenarios de Precipitación Percentil 95 – Periodo Histórico y 5 Años Tipo Futuros</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>El proceso de Análisis de Riesgo Climático (ARC) resulta de la interacción entre los parámetros del modelo biofísico que representan la sensibilidad y capacidad adaptativa (vulnerabilidad) del elemento expuesto, y la amenaza climática. Este análisis se realizó de forma participativa, técnica y científica entre diferentes instituciones en tres fases generales: revisión de información y selección de variables de entrada para la modelación; calibración y corridas iniciales de los modelos (para el presente: 1985–2015; y futuro: cinco años tipo en el periodo 2020–2050); y corridas definitivas de la modelación e interpretación de los impactos biofísicos identificados. La metodología aplicada y los hallazgos establecieron un precedente sobre el riesgo climático, lo que permitió comprender y dimensionar los posibles impactos del cambio climático sobre los sectores priorizados (desde escalas locales hasta nacionales) en los diferentes escenarios futuros, a fin de efectivizar y optimizar el diseño e implementación de las medidas sectoriales de Adaptación al Cambio Climático.</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>Las vías primarias, o corredores arteriales, comprenden rutas que conectan cruces de frontera, puertos, y capitales de provincia que forman una malla estratégica. En total existen 12 vías primarias en Ecuador con aproximadamente un 66% de la longitud total de la Red Vial Estatal. Las vías primarias reciben, además de un nombre propio, un código compuesto por la letra E, un numeral de uno a tres dígitos. Se identifica los sitios donde se han producido eventos climáticos que han impactado a la infraestructura de vías primarias y donde se realizó subsecuentemente la modelación de los impactos biofísicos. Los criterios de priorización (probabilidad de ocurrencia, intensidad de precipitación y eventos adoberos) identifican eventos climáticos que han generado impactos en la infraestructura de los sectores estratégicos.
El modelado de la susceptibilidad ante deslizamientos se realizó mediante varios pasos: primero, se descompuso el terreno en 12 de los 14 factores que lo vuelven susceptible a deslizamientos; luego, cada factor se estandarizó en una escala de 1 a 5 según su influencia relativa en los deslizamientos. La importancia relativa de cada clase de los factores se determinó cuantitativamente mediante una comparación por pares basada en la escala fundamental de Saaty, calculándose los pesos de cada clase sobre cada factor (Wi). Finalmente, se calculó el índice de susceptibilidad a deslizamientos (ISD) sumando cada factor previamente multiplicado por su ponderación. Para la metodología de comparación por pares se obtuvo una tasa crítica (CR) de 0.09, indicando un nivel razonable de consistencia suficiente para reconocer los pesos de los factores.</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>(Calificacion cualitativa o cuantitativa del paso correspondiente -OP-)</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>(Detalle de la informacion fuente utilizada para generar el conjunto de datos -OP-)</gco:CharacterString>
              </gmd:description>
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            <gco:CharacterString>(Nombre del catalogo usado en el conjunto de datos -[O]-)</gco:CharacterString>
          </gmd:title>
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