Integrando los métodos geocronológicos y modelamiento probabilístico para el análisis de las amenazas volcánicas: el caso del volcán Galeras

• Autores: Criollo, Ruby Alicia, Córdoba Guerrero, Gustavo, Rodriguez, Diana, Guerrero, Alejandra, Costa, Antonio, Thouret, Jean-Claude
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico
• Repositorio: INGEMMET-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ingemmet.gob.pe:20.500.12544/4492
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12544/4492
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Volcanes; Geocronología; Peligros volcánicos; Modelamiento; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.06

La generación de mapas de amenaza volcánica involucra varios peligros específicos en un solo mapa que los compila en un intento de proporcionar la probabilidad de futuros eventos volcánicos que afecten a lugares, propiedades y personas. Por lo general, los mapas de peligro volcánico se basan en registros geológicos o una combinación de estos últimos con modelos computacionales, pero ambos tienen incertidumbres que deben considerarse. La evaluación probabilística de peligros es considerada como el enfoque más confiable para hacer frente a las incertidumbres inherentes involucradas que permite tener en cuenta el carácter aleatorio de este fenómeno (Sparks et al, 2013). La cantidad de información resultante de un análisis probabilístico de la amenaza se puede compilar de varias maneras; entre ellas, la que involucra la vulnerabilidad de los elementos expuestos, la cual, combinándola con la amenaza probabilista, resulta en mapas de riesgo. Sin embargo, los mapas de amenaza que compilan todas las amenazas volcánicas han venido siendo la herramienta más usada para la toma de decisiones. A menudo, los registros geológicos no pueden proporcionar un número estadísticamente significativo de datos para permitir un análisis probabilístico completo, por lo que se utilizan herramientas estadísticas y de modelado computacional para complementar los registros geológicos, teniendo en cuenta las incertidumbres involucradas.