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Emergencia y Desastre República Dominicana

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Alerta de huracán Matthew

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS octubre 02, 2016

José reyes Presidente JARASA SEGURIDAD, SRL Jose Angel Reyes | Director of Inteligencia and Security JARASA SEGURIDAD SRL RISK MANAGEMEN SANTO DOMINGO, SANTIAGO, PUNTA CANA, PUERTO PLATA T: (809)701-2342 SDQ T: (809) 276-2503 STI C: (809) 785-6532 WhatsApp T:USA (347)341-3987 Skype: jarasa5 Twitter : jarasaseguridad WEBS http://jarasainvetigations.com WEB : www.jarasadetective.com

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Alertar de inundaciones

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS octubre 02, 2016

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Informe de Situacion No.3 Por Sistema de Baja Presion Y ONDA TROPICAL ACTIVA (Miercoles 07 Septiembre del 2016) Hora 6 pm.

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS septiembre 08, 2016

Informe de Situacion No.3 Por Sistema de Baja Presion Y ONDA TROPICAL ACTIVA (Miercoles 07 Septiembre del 2016) Hora 6 pm.doc

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MANTIENE nivel de alerta VERDE, para las provincias: La Altagracia, La Romana, El Seibo, San Pedro de Macorís, Hato Mayor, Monte Plata, El Gran Santo Domingo, Duarte y San Cristóbal por posibles inundaciones y deslizamientos de tierra.

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS septiembre 06, 2016

DECLARACION DE ALERTA VERDE POR EL COE

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MANTIENE nivel de alerta VERDE, para las provincias: La Altagracia, La Romana, El Seibo, San Pedro de Macorís, Hato Mayor, Monte Plata, El Gran Santo Domingo, Duarte y San Cristóbal por posibles inundaciones y deslizamientos de tierra.

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS septiembre 06, 2016

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De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS septiembre 06, 2016

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MANTENIMIENTO DE ALERTA VERDE

De BPI BUSINESS PARTNER INVESTIGATIONS septiembre 06, 2016

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import matplotlib.pyplot as plt import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point, LineString # Load a basic map of the Dominican Republic world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) dominican_republic = world[world.name == "Dominican Rep."] # Define points of interest: COEs, meteorological stations, key monitoring points points_of_interest = gpd.GeoDataFrame({ 'name': ['COE Santo Domingo', 'Meteorological Station Santiago', 'Monitoring Point Puerto Plata', 'COE Punta Cana', 'Meteorological Station La Romana'], 'geometry': [Point(-69.9312, 18.4861), Point(-70.7011, 19.4792), Point(-70.6876, 19.7934), Point(-68.3667, 18.5667), Point(-68.9667, 18.4333)] }) # Define key communication routes (simplified example) routes = gpd.GeoDataFrame({ 'name': ['Route 1', 'Route 2'], 'geometry': [LineString([(-69.9312, 18.4861), (-70.7011, 19.4792)]), LineString([(-69.9312, 18.4861), (-68.3667, 18.5667)])] }) # Plotting the map fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10)) dominican_republic.plot(ax=ax, color='lightgrey') # Plot points of interest points_of_interest.plot(ax=ax, color='red', markersize=100, alpha=0.6, edgecolor='k') # Plot routes routes.plot(ax=ax, color='blue', linewidth=2, linestyle='--') # Adding labels to points of interest for idx, row in points_of_interest.iterrows(): plt.text(row.geometry.x, row.geometry.y, row['name'], fontsize=12, ha='right') # Title and legend plt.title('Mapa de la República Dominicana con Red de Comunicaciones y Manejo de Equipos de Emergencia', fontsize=16) plt.legend(['Rutas de Comunicación', 'Centros y Estaciones'], loc='upper left') # Show the plot plt.show()

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