Modelamiento geoespacial para la identificación de zonas críticas vulnerables a peligros múltiples, Distrito de Huabal - Jaén – Cajamarca

Descripción del Articulo

La evaluación de peligros naturales y el análisis de vulnerabilidad forman parte de la Gestión de Riesgo, como una herramienta para adoptar medidas que permitan reducir los efectos de un desastre. Actualmente, el modelamiento geoespacial con los Sistemas de Información Geográfica (SIG) es un método...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Pardo Pinedo, Joan Enrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional de Cajamarca
Repositorio:UNC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/5353
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14074/5353
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Vulnerabilidad
Modelamiento geoespacial
Movimientos de masa
Sistema de información geográfica
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Descripción
Sumario:La evaluación de peligros naturales y el análisis de vulnerabilidad forman parte de la Gestión de Riesgo, como una herramienta para adoptar medidas que permitan reducir los efectos de un desastre. Actualmente, el modelamiento geoespacial con los Sistemas de Información Geográfica (SIG) es un método integral para la identificación de peligros naturales y para el análisis espacial de la susceptibilidad a estos. El presente trabajo se desarrolló mediante tres fases; fase de gabinete que consistió en la recopilación y generalización de la información junto con el Modelo de Movimientos de Masa, fase de campo se realizó la identificación y validación del mapa obtenido, en la fase final de gabinete se corroboro la coincidencia de las zonas vulnerables con el mapa. Los resultados obtenidos de la integración de las variables permitieron identificar el grado de vulnerabilidad clasificándolo en 3 niveles (Alto, Medio y Bajo), obteniendo que el 57.55 % del distrito de Huabal presenta una vulnerabilidad a Movimientos de Masa Alto, por otro lado, el 41.23 % presenta una vulnerabilidad Media a Movimientos de Masa, el 1.22 % presenta una vulnerabilidad Baja a Movimientos de Masa
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