Flood risk method for scarce-data catchments and municipalities

• Autores: Adolfo Quesada Román, Armando Picado Monge, Jaime Alberto Rivera Solis, Miguel Hernández, Lidia Torres Berhard, Maynor Ruiz
• Localización: Revista geológica de América Central, ISSN 0256-7024, Nº. 72, 2025
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Método de evaluación del riesgo de inundaciones para cuencas y municipios con datos escasos
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    Las inundaciones representan desafíos significativos en regiones con recursos y datos li-mitados, lo que requiere metodologías simplificadas para una evaluación efectiva del riesgo. Este estudio presenta un marco flexible para analizar el peligro, la exposición y la vulnerabilidad a inundaciones a nivel municipal en países en desarrollo o con escasez de datos. Al integrar diversas fuentes de datos y em-plear validación estadística, la metodología garantiza resultados confiables, incluso con información de base mínima. Apoya la planificación regional al facilitar cálculos de riesgo de inundaciones y su extrapo-lación a escalas de cuenca. Aunque se basa en experiencias de América Central, este enfoque es aplicable globalmente, ofreciendo una herramienta sistemática para la evaluación del riesgo de inundaciones y la zonificación ambiental en contextos con recursos limitados.

  • English

    Floods pose significant challenges in regions with limited resources and data, requiring simplified methodologies for effective risk assessment. This study presents a flexible framework for analyzing flood hazard, exposure, and vulnerability at the municipal level in data-scarce or developing countries. By integrating diverse data sources and employing statistical validation, the methodology ensu-res reliable results, even with minimal baseline information. It supports regional planning by facilitating flood risk calculations and extrapolations to watershed scales. While based on experiences in Central America, this approach is applicable globally, offering a systematic tool for flood risk assessments and environmental zoning in resource-constrained settings.