play_arrowdatasetViewer.description
Un mapa de peligro o amenaza identifica áreas expuestas al efecto directo e indirecto de posibles erupciones volcánicas, a través de diferentes formas y escalas de representación, que distinguen cada uno de los procesos posibles durante una erupción, y proponen una zonificación más simple e integrada. Un mapa es un aporte a la gestión de eventuales “crisis”. Es decir, eventos donde existe una alta incertidumbre sobre los escenarios eruptivos y sus impactos; y una alta presión sobre las autoridades a cargo de tomar decisiones.
play_arrowdatasetViewer.preview
datasetViewer.previewCollectionInfo
| Nombre | Territorio | Peligrosidad |
|---|
| Taapaca | Arica y Parinacota | Alta |
| Parinacota | Arica y Parinacota | Alta |
| Güallatiri | Arica y Parinacota | Alta |
| Isluga | Tarapacá | Baja |
| Irruputuncu | Tarapacá | Moderada |
| ··· | ··· | ··· |
| Corcovado | Los Lagos | Alta |
| Melimoyu | Aysén | Moderada |
| Mentolat | Aysén | Baja |
| Macá | Aysén | Alta |
| Hudson | Aysén | Alta |
play_arrowdatasetViewer.download
datasetViewer.download1 datasetViewer.here. datasetViewer.download3
play_arrowdatasetViewer.programaticAccess
datasetViewer.programaticAccess1 itrend-ds:TBRT56GD2I9BW7CP
datasetViewer.programaticAccess2 Nombre
datasetViewer.programaticAccess3 datasetViewer.programaticAccess4 datasetViewer.programaticAccess5 datasetViewer.here
```python
import pytrend
import pandas as pd
session = pytrend.itrend_developer_tools()
session.set_credentials(
access_key_id = '', # Ingresa tu access_key_id
secret_access_key = '' # Ingresa tu secret_access_key
)
# Conjunto de datos
dataset_id = 'itrend-ds:TBRT56GD2I9BW7CP'
collection_id = 'Nombre'
# Obtener formatos disponibles
dataset_formats = session.get_dataset_formats(dataset_id)
fmt = dataset_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: dataset_formats = [csv, xlsx]
# Descargar archivo
response = session.download_file(dataset_id, fmt)
# Descargar un elemento
filename = response.get('filename')
delimiter = response.get('delimiter')
df = pd.read_csv(filename, delimiter)
element_formats = session.get_element_formats(dataset_id)
efmt = element_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: element_formats = [pdf, geojson, shp]
for r, row in df.iterrows():
element_id = row[collection_id]
element_response = session.download_file(dataset_id, efmt, element_id)
break
```
play_arrowdatasetViewer.attribution
datasetViewer.attributionMessage1
datasetViewer.attribution1 Servicio Nacional de Geología y Minería, «Mapas de amenaza volcánica». datasetViewer.attribution2
file_copy
datasetViewer.attributionMessage2
datasetViewer.attribution3 Servicio Nacional de Geología y Minería («Mapas de amenaza volcánica»), datasetViewer.attribution4
file_copy
play_arrowdatasetViewer.permanentLink
datasetViewer.permanentLinkDescription
https://www.plataformadedatos.cl/datasets/es/TBRT56GD2I9BW7CP
file_copy
play_arrowdatasetViewer.metadata
datasetViewer.noMetadata
