Análisis y estimación de un modelo probabilista de riesgo por inundación, aplicado a la microcuenca Llavini, distrito, provincia y región de Puno - Perú

Descripción del Articulo

La presente investigación titulada “Análisis y estimación de un modelo probabilista de riesgo por inundación, aplicado a la Microcuenca Llavini, distrito, provincia y región de Puno - Perú”, tiene por objetivo estimar las zonas de riesgo mediante un modelo probabilista ante una inundación pluvial, d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Gonzalo Flores, Wily, Paucar Paniura, Milton Wilber
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/13692
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/13692
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Hidráulica
Modelo probabilista de riesgo por inundación
Hidráulica y medio ambiente
Descripción
Sumario:La presente investigación titulada “Análisis y estimación de un modelo probabilista de riesgo por inundación, aplicado a la Microcuenca Llavini, distrito, provincia y región de Puno - Perú”, tiene por objetivo estimar las zonas de riesgo mediante un modelo probabilista ante una inundación pluvial, donde se identificara la peligrosidad y se analizara la vulnerabilidad a través de índices adimensionales normalizados por los componentes de índoles social y económico, donde se evalúa factores de exposición, fragilidad y resiliencia, dentro de un ámbito urbano. Esta investigación en base al manual para la evaluación de riesgos originados por fenómenos naturales (02 versión – 2014) del CENEPRED (Centro Nacional De Estimación, Prevención Y Reducción Del Riesgo De Desastres), mediante recolección de información (meteorológica, geomorfológica, geológica, datos estadísticos de la población y la estructura física de lotes), se identificó la peligrosidad y se analizó su Vulnerabilidad a nivel de manzanas, los cuales se clasifican en niveles (muy alto, alto, medio y bajo). Los resultados muestran las zonas de peligrosidad según los niveles que representa, el 3% Muy Alto, un 24% Alto, un 66% Medio y un 7% nivel bajo, en el análisis de vulnerabilidad se verifico que el 15% es de un nivel muy alto y un 81% nivel alto, 4% nivel bajo, de las cuales se pudo estimar las zonas de riesgo donde se determinó que el 85% es de nivel alto, 13% nivel medio y un 2%nivel bajo. Finalmente, mediante la estimación del riesgo podemos proponer medidas de prevención estructurales y no estructurales para poder mitigar las zonas de riesgo.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).