dc.contributorBarboza Castillo, Elgar
dc.creatorIliquín Trigoso, Daniel
dc.date.accessioned2020-02-03T19:03:07Z
dc.date.accessioned2023-02-11T22:23:32Z
dc.date.accessioned2023-06-02T17:19:59Z
dc.date.available2020-02-03T19:03:07Z
dc.date.available2023-02-11T22:23:32Z
dc.date.available2023-06-02T17:19:59Z
dc.date.created2020-02-03T19:03:07Z
dc.date.created2023-02-11T22:23:32Z
dc.date.issued2019
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.14077/1985
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6596700
dc.description.abstractLos procesos de remoción en masa (PRM) es uno de los peligros naturales más importantes, causan graves daños financieros, pérdida de vidas en distintas regiones del país y del mundo, en Amazonas, en los últimos años se han presentado diversos informes de alto perfil de PRM en las redes viales nacionales y locales y cuencas, estos eventos varían en tamaño y magnitud, los daños y fallas en infraestructuras viales, pueden causar lesiones hasta la muerte. Usando la tecnología RS (Sensor remoto) y SIG (Sistema de información geográfica), se estudió el tramo vial Pedro Ruiz – Cocahuayco. Con la finalidad de estimar los niveles de riesgo de PRM. Adoptando el AHP (Proceso de jerarquía analítica), se seleccionaron ocho variables de evaluación que incluyen: geología, geomorfología, fisiografía, pendiente, cubertura vegetal, hidrología, sismicidad del terreno y precipitación como factores de evaluación, el cual nos permitirá determinar el peligro en el área de estudio y la vulnerabilidad incluye distancia a zona artificializada, establecimientos de salud e instituciones educativas. Para lograr con este objetivo se siguieron tres pasos: primero las variables, se agruparon en variables condicionantes y detonantes, segundo se aplicaron algoritmos de aprendizaje automático basados en SIG y AHP, se aplicó el algoritmo de suma lineal ponderada teniendo en cuenta la importancia. Finalmente se logró zonificar el territorio teniendo en cuenta el peligro y vulnerabilidad, las áreas que se encuentran en muy alto riesgo es 4 Ha siendo un (0.01 %), representa áreas que deben ser intervenidas para disminuir o mitigar el riesgo.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza - UNTRM
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial 3.0 United States
dc.sourceUniversidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza - UNTRM
dc.subjectRiesgo a procesos de remoción en masa
dc.subjectEstimación de niveles de riesgo
dc.subjectAHP
dc.titleEstimación de niveles de riesgo por remoción en masa utilizando herramientas de SIG y teledetección en el tramo vial Pedro Ruiz - Cocahuayco, Amazonas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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