2000 - 2020 All GMC-21 data for the above years at native resolution in raster format in an ESRI file geodatabase (gdb). Con = Continuous raster data (lesser used), not presence or absence. Units are m2 unless otherwise specified. These Raster data are scaled. You must multiply them by .0001 to get actual values in square meters.

Descarga aquí el metadato:https://aplicaciones.siatac.co/geonetwork/srv/spa/catalog.search#/metadata/1742d666-50c8-4573-823e-5c5189ac0bbdDescarga aquí el shapefile:https://opendata.arcgis.com/datasets/31b4f21bfb6047659d5bc2b335d99eff_0.zipCorresponde a la capa de cicatrices por quemas en la Amazonía colombiana desde marzo del 2017 a escala 1:100.000. Para generar esta capa se seleccionan las imágenes satelitales, del programa LandSat; deben tener menos del 30% de nubes. Se hace una verificación de la cantidad puntos de calor detectados durante el mes de monitoreo, para corroborar cuales Path Row que cubren la región amazónica (4-57, 4-58, 4-59, 4-60, 4-61, 4-62, 4-63, 9-59, 9-60, 7-58, 7-59, 7-60, 7-61, 5-57, 5-58, 5-59, 5-60, 5-61, 5-62, 3-57, 3-58, 3-59, 8-58, 8-59, 8-60, 6-57, 6-58, 6-59, 6-60, 6-61, 6-62) deben priorizarse para la descarga.Para el procesamiento y clasificación de las imágenes, y los diferentes geoprocesos se usan herramientas del software ArcGis (Esri, 2022a). Con este programa se aplican los “Model Builder” que se han generado para este procesamiento, los cuales hacen parte de los flujos de trabajo (Workflow) construidos en la plataforma SIATAC. Con las imágenes se generan dos composiciones de color RGB , (1) una que integra el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI (B5-B4/B5+B4), el Radio Normalizado de Quema-NBR (B5-B7/ (B5+B7) y la banda del infrarrojo cercano -IR (B5); (2) la otra composición se hace con las bandas B7-B5-B2; estas composiciones resaltan las áreas que han sufrido procesos de quema de la vegetación (Murcia & Otavo, 2018).Con la composición RGB (1) se hace una clasificación no supervisada tipo clúster (Clúster Iso) (Esri, 2022b) y se generan 11 clases. Sobre esta capa ráster se hace una verificación visual para determinar cuál de las 11 clases corresponde a las cicatrices, este proceso se hace con respaldo en el protocolo metodológico (Murcia et al., 2018) y las dos composiciones ya generadas. Una vez seleccionada la clase que se ha verificado como cicatrices, se hace una reclasificación binaria de las unidades, en la que uno (1) son cicatrices y cero (0) las otras clases. En el mismo proceso (Model Builder) se hace la vectorización y se genera la capa de polígonos de cicatrices.Luego se hace una verificación visual de los polígonos generados, para descartar aquellos que no son cicatrices, para esto se aplican los criterios previstos en el protocolo metodológico (Murcia et al., 2018) teniendo como referente las dos composiciones previamente generadas. Con la capa resultado se hace un proceso de análisis espacial de intersección (Esri, 2022c) para descartar las cicatrices que ya fueron clasificadas en el mes anterior.A la capa resultante se le hace control de calidad para verificar la exactitud temática, validando aspectos como delimitación, errores por omisión y errores por comisión. De igual modo, se verifica que la capa cumpla con todos los criterios de topología como la correcta adyacencia entre polígonos, y se aprueba la capa.En el siguiente paso, la capa aprobada se integra en un WorkFlow (Esri, 2022d) de la base de datos en la plataforma SIG de Esri, del SIATAC. Luego se aplica un proceso SIG de intersección mediante el cual se clasifican las cicatrices que se ubican en áreas que eran bosques, según la capa de bosques más reciente generada por el IDEAM (Ideam, 2022). Sobre los polígonos restantes, se aplica el mismo proceso SIG (intersección) con la capa de coberturas de la tierra, del periodo más reciente (Sinchi, 2022) y se clasifican las cicatrices que se ubican en donde había vegetación secundaria u otras coberturas, principalmente pastos.La capa resultante se somete a un proceso de análisis espacial de intersección para generar la información de las cicatrices con el tipo de cobertura vegetal afectada, por cada Unidad Espacial de Referencia (UER): Grandes paisajes, Jurisdicción de Corporaciones Autónomas Regionales o de Desarrollo sostenible, Estado legal del territorio, Departamentos y Municipios. Para finalizar, las estadísticas se publican en el portal del Sistema de Información Ambiental Territorial de la Amazonia colombiana -SIATAC (https://siatac.co/cicatrices-de-quema/).BIBLIOGRAFÍAMurcia, U. & Otavo, S. (2018). La amazonia se quema: Detección de áreas con mayor ocurrencia de incendios de vegetación como estrategia para la prevención y control. Revista Colombiana Amazónica No 11 de 2018, 59-72. https://sinchi.org.co/11-revista-colombia-amazonica.Cañon I., Gordillo G., León A., Murcia U., Romero H., Velásquez M. (2018). Protocolo para el monitoreo de cicatrices por quemas en la Amazonia colombiana. 46pp.Esri. (2022a). ArcGIS Desktop.https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-desktop/overview.Esri. (2022b). Clasificación no supervisada de clúster ISO.https://pro.arcgis.com/es/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/iso-cluster-unsupervised-classification.htmEsri. (2022c). Intersección (Análisis).https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/analysis/intersect.htmEsri. (2022d). ArcGIS Workflow Manager (Análisis).https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-workflow-manager/overviewIdeam. (2022). Sistema de Monitoreo de bosques y carbono SMBYC.https://smbyc.ideam.gov.co/MonitoreoBC-WEB/reg/indexLogOn.jspSinchi. (2022). Sistema de Monitoreo de las Coberturas de la tierra de la Amazonia colombiana SIMCOBA. Datos abiertos.https://datos.siatac.co/pages/coberturasDiccionario de datos:objectid: Corresponde al identificador propio de cada registro dentro de la capa de informaciónarea_ha: Corresponde al área en hectáreas de la unidad seleccionadaarea_km2: Corresponde al área en kilómetros cuadrados de la unidad seleccionadaano: Corresponde al año de publicación de la cicatriz de quemaorigen: Corresponde a la cobertura que fue afectada por la cicatriz de quemames: Corresponde al mes de publicación de la cicatriz de quemafecha_registro: Corresponde a la fecha de publicación de la cicatriz de quemashape: Corresponde a geometría del elementost_area(shape): Corresponde al área del elementost_length(shape): Corresponde al perímetro del elementoFuente:Modelos de Funcionamiento y Sostenibilidad del Laboratorio SIG y SRBogotá D.C., Colombia siatac.coCalle 20 # 5 - 44Código Postal: 110311 Teléfono: +57 (1) 4442060Horario de atención: 8:00 am - 5:00 pm de Lunes a Viernes Información de contacto:Establecer previo contacto telefónico o a través de correo electrónico, para realizar la solicitud o fijar una cita en el horario de atención.

Los Servicios Públicos Domiciliarios, están íntimamente ligados con la noción de satisfacción de necesidades colectivas, esto es, las que tiene un conjunto de personas, que se suplen a través de empresas, tanto privadas como públicas, y de esta manera cumplir con el fin social del Estado, en desarrollo del cual, la ley ha definido, y les ha asignado el carácter de esencial; al servicio de acueducto, alcantarillado, aseo, energía eléctrica, distribución de gas combustible, telefonía fija pública básica conmutada y la telefonía local móvil en el sector rural. Servicios cuya regulación, inspección, control y vigilancia se encuentra a cargo del Estado, a través de órganos que se han creado con funciones propias, para tal fin.

Open data, commonly referred to by the English term "Open Data" even in the Italian context, are certain types of data that are freely accessible to everyone, without copyright restrictions, patents, or other forms of control that limit their reproduction. The opening of public databases promotes transparency, innovation, and efficiency in public administration and is an opportunity to create value-added services for high-performing and differentiated services and to help generate economic and business growth. With the "Open Data Project, the Useful Ones," the Municipality of Rimini aims to publish and share the Open Data held by the municipal administration to promote its dissemination, fostering policies of transparency, access, and participation. The project is part of the participatory path of the Digital Agenda of the Municipality of Rimini, the plan of which was approved with resolution G.C. n. 342 of 02/12/2014. https://sites.google.com/site/agendadigitalelocalerimini/piano The data opening process of the Municipality of Rimini, already started experimentally in previous years, has been defined with the approval of the opening strategy outlined in the "Guidelines for the reuse and dissemination of public data of the Municipality of Rimini" approved by the City Council with Resolution n. 270 of 11/08/2015, and with the establishment of the open data team through the formalization of a working group composed of contact persons identified within each Directorate, from which a path of involvement of the entire municipal administration was initiated, structured in the phases of awareness and reconnaissance of the entity's information assets to identify databases useful for publication. To this end, this online section "OPEN DATA Municipality of Rimini" has been implemented, created according to the standards set by the national Guidelines for the enhancement of public information assets, into which the datasets already published previously have been merged and where those of new identification or request will be published as they become available. The site is based on an open-source data cataloging software called CKAN, developed by the Open Knowledge Foundation: a non-profit organization that promotes free knowledge. Each entry contains a description of the data (metadata) and other useful information, such as available formats, the data holder, the license, and the topics that the data address. For geographic open data, the Geo open data web site http://data.sit-rimini.opendata.arcgis.com/, a section developed ad hoc by the Municipality of Rimini on the Esri's ArcGIS Online platform, which has made geographic open data more complete and usable, viewable in preview in graphic and tabular format, together with the metadata, can also be accessed from these pages. Send us suggestions, proposals and requests through the twitter, facebook, email channels. Translated from Italian Original Text: I dati aperti, comunemente chiamati con il termine inglese Open Data anche nel contesto italiano, sono alcune tipologie di dati liberamente accessibili a tutti, senza restrizioni di copyright, brevetti o altre forme di controllo che ne limitino la riproduzione. L'apertura delle banche dati pubbliche favorisce la trasparenza, l'innovazione e l'efficienza della PA ed è un'opportunità per creare servizi a valore aggiunto per prestazioni performanti e differenziate e per contribuire a generare crescita economica e d'impresa. Con il "Progetto Open Data, quelli utili" il Comune di Rimini si pone come obiettivo la pubblicazione e condivisione degli Open Data in possesso dell'Amministrazione comunale per promuoverne la diffusione favorendo politiche di trasparenza, accesso e partecipazione. Il progetto fa parte del percorso partecipativo dell' Agenda Digitale del Comune di Rimini il cui piano è stato approvato con deliberazione G.C. n. 342 del 02/12/2014. https://sites.google.com/site/agendadigitalelocalerimini/piano Il processo di apertura dei dati del Comune di Rimini, già avviato in fase sperimentale negli scorsi anni, ha avuto una sua definizione con l'approvazione della strategia di apertura delineata nelle "Linee guida per il riutilizzo e la diffusione dei dati pubblici del Comune di Rimini" approvate dalla Giunta Comunale con Deliberazione n.270 del 11/08/2015, e con l'istituzione del team open data avvenuta con la formalizzazione di un gruppo di lavoro composto da referenti individuati nell'ambito di ogni Direzione, a partire dalle quali è stato avviato un percorso di coinvolgimento dell'intera amministrazione comunale articolato nelle fasi di sensibilizzazione e ricognizione del patrimonio informativo dell'ente per poter individuare le banche dati utili alla pubblicazione. A tal fine è stata implementata questa sezione online "OPEN DATA Comune di Rimini", realizzata secondo gli standard fissati dalle Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico, in cui sono confluiti i dataset già pubblicati in precedenza e dove verranno pubblicati man mano quelli di nuova individuazione o richiesta. Il sito è basato su un software opensource di catalogazione dei dati, chiamato CKAN, sviluppato dalla Open Knowledge Foundation: un'organizzazione noprofit che promuove il sapere libero. Ogni voce contiene una descrizione dei dati (metadati) e altre informazioni utili, come i formati disponibili, il detentore, la licenza e gli argomenti che i dati affrontano. Per gli open data geografici viene raggiunta da queste pagine anche la Geo open data web site http://data.sit-rimini.opendata.arcgis.com/ sezione sviluppata ad hoc dal Comune di Rimini sulla piattaforma Arcgis on line della Esri che ha reso gli open data geografici più completi e fruibili, visualizzabili in anteprima in formato grafico e tabellare, unitamente ai metadati. Inviateci suggerimenti, proposte e richieste attraverso i canali twitter, facebook,email.

pluSpatialPlan

Capa que muestra la distribución de los sitios RAMSAR localizados en los estados que colindan con las aguas mexicanas del Golfo de México. Metodo: Se descargó la capa del geoportal de la CONABIO (http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/ramsar15gw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no) publicado en el 2016. Se editó el archivo .shp y se seleccionaron solo aquellos sitios RAMSAR que colindan con las costas del atlántico mexicano. El proceso de edición se realizó con ArcGIS versión 10.7.1 Sistema nativo: ArcGIS 10.7.1 --> Capa que muestra la distribución de los sitios RAMSAR localizados en los estados que colindan con las aguas mexicanas del Golfo de México. Metodo: Se descargó la capa del geoportal de la CONABIO (http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/ramsar15gw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no) publicado en el 2016. Se editó el archivo .shp y se seleccionaron solo aquellos sitios RAMSAR que colindan con las costas del atlántico mexicano. El proceso de edición se realizó con ArcGIS versión 10.7.1 Sistema nativo: ArcGIS 10.7.1

To operate an ambulance service and ambulances in Arizona, an application must be filed with the Department of Health Services, Bureau of Emergency Medical Services & Trauma System, and a Certificate of Necessity (CON) granted by the Director. This dataset contains a representation of the CON service boundaries. While this dataset is complete for Arizona, there are known issues with intra & inter-polygon topology (gaps/slivers) and alignment with features used to create the CON boundaries. Please refer to the service area boundary described in the CON certificate, which can be found on this website. The data was last updated January 2024. For more information visit AZ the Dept. of Health Services Ground Ambulance Program Certificate of Necessity (CON) Holders.

This layer uses sand, silt, and clay most likely values from soilgrids.org to create texture classes. Soilgrids.org sand, silt, and clay datasets are integers that give a weight in grams in each particle class. The weight we are converting directly into percent, for example soilgrids value of 500g of sand means 50% sand ((500g/1kg) * 100 = 50%).A 100cm depth was chosen because it matches many of the world's most important crops' rooting depths. A 0 to 60cm version of this is also available.Variable mapped: Predominant USDA texture class as derived from predicted percent sand, silt, and clay.Data Projection: Goode's Homolosine (land) WKID 54052Mosaic Projection: Goode's Homolosine (land) WKID 54052Extent: World, except AntarcticaCell Size: 250 mSource Type: ThematicVisible Scale: All scales are visibleSource: SoilGrids.orgPublication Date: June 14, 2021NOTE: This layer uses the USDA texture classification system with international soil datasets, which use different particle size definitions than the USDA. Very little silt shows up in this layer, this could be a reason why.To determine the predominant soil texture we first classified texture for the following layer depths:0-5cm5-15cm15-30cm30-60cm60-100cmThen we used focal statistics with the majority option to find the majority texture class of each pixel from the five layers, weighted as follows:0-5cm * 15-15cm * 215-30cm * 330-60cm * 660-100cm * 7 (not 8, something had to break the tie and I reduced the multiplier by 1 to break ties, thinking of all soil depths the depth from 95-100cm may be the least significant in the stack overall.)-----------------------------------------------------------------Raster functions were created to classify sand, silt, and clay using the following statements in raster calculator:Sand Con((( Silt + ( 1.5 * Clay )) < 150 ), 1, 0)Loamy Sand Con(((Silt + (1.5 * Clay)) >= 150) & ((Silt + (2 * Clay)) < 300),2, 0)Sandy Loam Con(((Clay

=70)&(Clay<200)&(Sand>520)&((Silt + (2 * Clay)) = 300))|((Clay<70)&(Silt<500)&((Silt + (2 * Clay)) = 300)),4, 0)Loam Con(((Clay>=70) & (Clay<270) & (Silt>=280) & (Silt<500) & (Sand<=520)),8 ,0)Silt LoamCon((((Silt>=500) & (Clay>=120) & (Clay<270)) | ((Silt>=500) & (Silt<800) & (Clay<120))),16 , 0)SiltCon(((Silt >= 800)&(Clay<120)),32 ,0)Sandy Clay LoamCon(((Clay>=200) & (Clay < 350) & (Silt < 280) & (Sand > 450)),64 ,0)Clay LoamCon(((Clay >= 270) & (Clay<400) & (Sand > 200) & (Sand <= 450)), 128, 0)Silty Clay LoamCon(((Clay >= 270) & (Clay < 400) & (Sand <= 200)),256 ,0)Sandy ClayCon(((Clay >= 350) & (Sand > 450)) ,512 , 0)Silty Clay Con(((Clay >= 400) & (Silt >= 400)), 1024, 0)Clay Con(((Clay>=400) & (Sand <= 450) & (Silt < 400)) , 2048 , 0 )These conditionals were used on the "mean" soilgrids.org rasters for silt, sand, and clay on rasters representing the following depths:0-5 cm below the land surface5-15cm below the land surface15-30cm below the land surface30-60cm below the land surface60-100cm below the land surfaceThe conditionals were just summed together to create check rasters for each depth. All analysis was done in soilgrids.org own Goode's Homolosine projection (land) in ArcGIS Pro. The data were served in this same projection in ArcGIS Image for ArcGIS Online.---------------------------------------------------------------------------------------------------At first, the classes were given a value of 1, 2, 4, 8, 16, 32 and so on, then were added together. This is so we could see if some classes were overlapping others. We continued to troubleshoot the above definitions until there were no overlaps and as few values of 0 as possible. Once the overlaps and misses were fixed, the dataset was reclassed into values of 1-13. An attribute table was built to drive popups and a legend.

Attachment regarding a legislative public hearing for a rezoning request by MAD Pea Ridge, LLC for a general use rezoning on Parcels 5585, 5807, 90707, located at 4247 Old US 1 and off Pea Ridge Road, from R-1 Residential and Industrial Light to Industrial Light, Cape Fear Township, totaling 243.5 acres.

RESUMENInteramnio-Bergido por Ponferrada, según «03 Astorga a Braga por el Sil» de «Vías romanas en Castilla y León», según investigación «Geolocalización de Interamnio con empleo de Tecnologías de la Información Geográfica» y narración digital con mapas «Interamnio con TIG».ABSTRACTInteramnio-Bergido via Ponferrada, according to ‘03 Astorga a Braga por el Sil’ of ‘Roman roads in Castilla y León’, according to research ‘Geolocation of Interamnio using Geographic Information Technology’ (ES) and the digital storytelling with maps ‘Interamnio with GIT’.

TÍTULO: Cuencas_CBA_MC_PUBPRODUCTOR: Administración Provincial de Recursos Hídricos (APRHI) ESTADO: Terminado TIPO: Vector (polígono) REGISTRADOR: Tomás, Agustín Moyano PUNTO DE CONTACTO DEL DATO: Alejandro AleksinkóDepartamento de Sistema de Información Georeferenciada e Inventario de los Recursos Hídricos.Dirección General de Planificación y Gestión Estratégica de los Recursos Hídricos.Administración Provincial de Recursos Hídricos (APRHI)e-mail: pihc.aprhi@gmail.com DESCRIPCION: Recurso que indica la limitación de las Cuencas a nivel provincial. La descripción de atributos incluye, Superficie de la cuenca, Precipitación media, Profundidad, Año de construcción y Propósito. FUENTE DEL DATO: Área de Manejo y Gestión Integral de las Cuencas. METODOLOGÍA UTILIZADA: Se corrigieron y modificaron límites de las cuencas interjurisdiccionales, comparándolas entre si mismas y con las UGH corregidas.Se corrigió la topología de la capa mediante la herramienta "topology" de ArcMap, las reglas topológicas utilizadas fueron: "Must Not Overlap" y "Must Not Have Gaps".Se agregaron los siguientes atributos: Altura_max, Altura_min, Altura_med: salen del modelo IGN, MDE de 30m Versión 2. Se recalculo el dato de Superficie (km²), Superficie (Ha) y Perímetro (km) con ArcGIS Pro, mediante la calculadora de Geometría usando las propiedades geodésicas (según corresponda al campo calculado).Se recalculó el total de la superficie ocupada por cuerpos de agua naturales en km², y el largo total de los cursos de agua superficiales en km.Se simplificaron los limites: Algoritmo de simplificación: POINT_REMOVE. Tolerancia: 20 metros.Se suavizaron los limites: Algoritmo PEAK Tolerancia: 30 m.PALABRAS CLAVES DESCRIPTIVAS DEL RECURSO: Divisoria, Cuenca, Cauce, Escurrimiento, Efluente, Afluente FECHA DE CREACION DE LOS DATOS: 24/10/2019 FECHA DE CREACIÓN DEL METADATO: 24/10/2019VERSIÓN: V01 FRECUENCIA DE MANTENIMIENTO: Sin planificar PROYECCIÓN: EPSG:22174 POSGAR 98 ARGENTINA 4 RESTRICCIONES: Restricciones de uso

Este es el servicio de capa de Restauración para Parques Nacionales Naturales de Colombia. Se encuentra en ArcGIS Online como una Capa (Map Image Layer) y proviene de la GDB de publicación.Esta información es producida por Parques Nacionales Naturales de Colombia por el equipo de Sensores Remotos de la entidad, que integran el Grupo de Gestión del Conocimiento e Innovación.Los feature class que contiene la publicación de este dataset son:

Puntos de Referencia, Distrito Mercedes, Cantón Heredia y Provincia de Heredia, 10 de junio del año 2019. Ubicación Espacial.País: Costa RicaProvincia: HerediaCantón: HerediaDistrito: Mercedes Antecedentes: Como parte del proceso de concretar el Plan Maestro en Alcantarillado pluvial, la Municipalidad de Heredia estableció la necesidad de un levantamiento topográfico y catastro pluvial, esto para el sistema del alcantarillado del distrito de Mercedes en Heredia. Dicho plan, tiene como indicador contar a diciembre del 2022 con un Plan Maestro de Alcantarillado Pluvial para la Municipalidad. Sistema de Referencia:Datum Horizontal: CR05Datum Vertical: Nivel Medio del MarProyección: Trasversa de Mercator para Costa Rica CRTM05Elipsoide: WGS84 Establecimiento de puntos de referencia: Estos se establecieron con la finalidad de realizar los levantamientos topográficos y catastro pluvial para la infraestructura pluvial en el distrito Mercedes de Heredia.Se consolidaron 56 puntos de control, los cuales constituyen 28 parejas de mojones, cada punto de referencia esta materializado en campo, y se estableció la señalización necesaria para su fácil ubicación (marcas con distancias y referencias a los puntos.Los puntos están representados con las letras “HM” y un consecutivo numérico. Las letras corresponden al lugar donde se establecieron los puntos.La “H” representa a la Provincia y Cantón de Heredia, y la “M” representa el distrito Mercedes de Heredia.Cada punto materializado contiene las coordenadas planimetrías (X, Y) y su componente vertical (Z). Las coordenadas planimetrías están dadas en sistemas nacional CR05 con proyección CRTM05. La componente altimétrica está referida al nivel media del mar. Los puntos cuentan con precisiones no mayores a mas menos 3 cm en horizontal y en la vertical no mayores a mas menos 5 cm.Fuente de información: URL: https://ubica.heredia.go.crCorreo de Contacto administrador: muniherediasig@heredia.go.crTeléfono: 21055505, 2277-6704.

Es una capa vector (shapefile) de inundación futura al año 2040 , escala1:5.000 del área de estudio de las islas de Providencia y Santa Catalina, cobertura que se realizó con base a el área de inundación actual donde se utilizó información de distintos proyectos y entidades, las cuales, entre el 2011 y 2012 hicieron diagnósticos con ayuda de la comunidad sobre las áreas más susceptibles de inundación. De estos proyectos se escogieron las capas “Humedales intervenidos y zonas susceptibles de inundación” (Coralina, febrero 2011) y la capa “Sectores inundables” extraído del Plan de alcantarillado pluvial, las cuales se unieron con la herramienta “Union” del Toolbox de ArcGIS. También de acuerdo con la cobertura del ecosistema manglar, se creó un buffer de 1 metro alrededor de cada polígono con la herramienta “Buffer” del Toolbox de ArcGIS, generando un campo para estas llamado “Inundación natural del ecosistema”.Al unir todas las capas, quedaron todas con una columna de “Causas de inundación ” donde se especifica por cual fenómeno ocurre la inundación, creándose de este modo el área de inundación futuraque fue utilizada para el diagnóstico de amenazapor inundación.Como causa de inundación futura se calculó el área de inundacion por ascenso del nivel del mar tomando como referencia el nivel de inundación de este escenario pesimista al año 2040, que asume desde las mediciones realizadas en el puerto de Cristóbal (Colón) en Panamá, una tendencia calculada sobre la serie de datos tomado en el puerto de Cristóbal de 2,3 mm/año. Es decir al año 2040 habrá un nivel del mar a 5,98 cm de altura a partir del nivel del escenario actual planteado .La capa se encuentra enmarcada dentro del “Convenio Interadministrativo de Asociación No. 003 DE 2013” entre CORALINA y el INVEMAR. “Evaluación de la vulnerabilidad por ascenso en el nivel del mar (ANM) y Propuesta de lineamientos de adaptación en las islas de San Andrés, Providencia y Santa Catalina. CÓDIGO: SAI-VA-003.”

https://ags.esri.co/server/rest/services/DA_DatosAbiertos/VeredasColombia/MapServer/0Esta capa contienen los limites administrativos a nivel veredal de Colombia, con sus respectivos atributos de identificación. La información ha sido verificada y corregida topológica y atributivamente, puede existir discordancia entre límites municipales y veredales debido a la diferencia de escalas, algunas veredas comparten límites entre dos o más municipios. La información generada en ningún momento será tomada como información oficial del país, tómese como información de referencia.Fuente Geográfica y Atributiva: OCHA Colombia, DANE, Esri Colombia,Unidad para las Víctimas, Defensoría del Pueblo, Departamento para la prosperidad Social, Consejería DDHH Presidencia de la República, Unidad Administrativa para la Consolidación Territorial-UACT , Dirección para la Acción Integral contra Minas, Unidad de Planificación Rural Agropecuaria -UPRA.Año de publicación: 2016.Encuéntrelas también en : http://rni.unidadvictimas.gov.co/node/521Descripcción atributos: https://ags.esri.co/server/rest/services/DA_DatosAbiertos/VeredasColombia/MapServer/0

Servicio de análisis AVR para Avenida Torrencial en el municipio de La MesaCon el fin de garantizar las mejores condiciones ambientales para mejorar la calidad de vida de los usuarios de las zonas urbanas y rurales, y en concordancia con el Decreto 1807 de 2014 “ Por el cual se reglamenta el artículo 189 del Decreto Ley 019 de 2012 en lo relativo a la incorporación de la gestión del riesgo en los planes de ordenamiento territorial y se dictan otras disposiciones”, la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca, CAR, en convenio con municipios de su jurisdicción, contrató los estudios de amenaza, vulnerabilidad y riesgo generados por los fenómenos naturales (remoción en masa, inundaciones, avenidas torrenciales e incendios forestales) con el objetivo primordial de que éstos sean incorporados en la toma de decisiones de enfocadas en la planificación territorial de dichos municipios, principalmente para la actualización de los planes básicos para el ordenamiento territorial-PBOT, relacionados con la generación de Avenidas Torrenciales en las cuencas hidrográficas que hacen parte de la extensión territorial del municipio.

|categoria:Ambiente y Desarrollo Sostenible|cobertura:Departamental

Contains all the vertices for the Sherman's study Plot. The following is a description in spanish for the route along the vertices:Partiendo del Punto 1, con coordenadas UTM 612810,1026467 y tomando rumbo S 0.0 W por 400 metros para encontrar el Punto 2, con coordenadas UTM 612810,1026067. Partiendo del Punto 2, se sigue con rumbo S 90.0 W por 100 metros para encontrar el Punto 3, con coordenadas UTM 612710,1026067.Partiendo del Punto 3, se sigue con rumbo S 0.0 W por 40 metros hasta encontrar el Punto 4, con coordenadas UTM 612710,1026027. Partiendo del Punto 4, se sigue con rumbo S 90.0 W por 140 metros hasta encontrar el Punto 5 con coordenadas UTM 612570,1026027.Partiendo del Punto 5, se sigue con rumbo N 0.0 E por 140 metros hasta encontrar el punto 6, con coordenadas UTM 612570,1026167.Partiendo del Punto 6, se sigue con rumbo N 90.0 E por 140 metros hasta encontrar el Punto 7, con coordenadas UTM 612710,1026167.Partiendo del Punto 7, se sigue con rumbo N 0.0 E por 300 metros hasta encontrar el Punto 8, con coordenadas UTM 612710,1026467.Partiendo del Punto 8, se sigue con rumbo N 90. E por 100 metros hasta encontrar el Punto 1 (inicial.)

Sub-zona de pesca de dorado con palangre, con una superficie de 108.28 km2 que contiene potenciales recursos pesqueros de dorado (Coryphaena hippurus) susceptibles de un aprovechamiento sostenible para la pesca artesanal.

Capa con los grandes ríos de Europa.Sistema de referencia WGS84 Web Mercator (Auxiliary Sphere)Fecha de actualización: 25/06/2012Fecha de publicación: 10/07/2016Esta capa pertenece a la Agencia Europea de Medio Ambiente, European Environment Agency (EEA).Para más información puede consultar este enlace

Servicio de análisis AVR para Avenida Torrencial en el municipio de El PeñonCon el fin de garantizar las mejores condiciones ambientales para mejorar la calidad de vida de los usuarios de las zonas urbanas y rurales, y en concordancia con el Decreto 1807 de 2014 “ Por el cual se reglamenta el artículo 189 del Decreto Ley 019 de 2012 en lo relativo a la incorporación de la gestión del riesgo en los planes de ordenamiento territorial y se dictan otras disposiciones”, la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca, CAR, en convenio con municipios de su jurisdicción, contrató los estudios de amenaza, vulnerabilidad y riesgo generados por los fenómenos naturales (remoción en masa, inundaciones, avenidas torrenciales e incendios forestales) con el objetivo primordial de que éstos sean incorporados en la toma de decisiones de enfocadas en la planificación territorial de dichos municipios, principalmente para la actualización de los planes básicos para el ordenamiento territorial-PBOT, relacionados con la generación de Avenidas Torrenciales en las cuencas hidrográficas que hacen parte de la extensión territorial del municipio.

|categoria:Ambiente y Desarrollo Sostenible|cobertura:Departamental