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    Plataforma para monitoreo de alertas y toma de decisiones en sistemas de alerta temprana

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    jscortesb.pdf (1.086Mo)
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    Date
    2025-07-20
    Auteur
    Lebaza Muñoz, Juan José
    Corte Botina, Juan Sebastian
    Conseillère
    Mateus Abaunza, Paola Andrea
    Guzmán Villamarín, Diego Enrique

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Plataforma para monitoreo de alertas y toma de decisiones en sistemas de alerta temprana AU - Lebaza Muñoz, Juan José AU - Corte Botina, Juan Sebastian Y1 - 2025-07-20 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78728 AB - Este artículo presenta el diseño y desarrollo de una plataforma tecnológica de bajo costo orientada al fortalecimiento de los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) en zonas rurales de Colombia, donde la alta vulnerabilidad frente a desastres naturales contrasta con la limitada infraestructura tecnológica disponible. La arquitectura propuesta integra una base de datos geoespacial robusta en PostgreSQL/PostGIS, una API REST desarrollada en Kotlin/Ktor y un panel interactivo en Flutter/Dart, permitiendo la adquisición, procesamiento y visualización de datos ambientales en tiempo real. El sistema garantiza la integridad y confidencialidad de la información mediante protocolos de comunicación seguros y mecanismos de autenticación de usuarios. Asimismo, se diseñó un manual de usuario, facilitando su adopción en entornos operativos. La metodología implementada se estructuró en cinco fases: diagnóstico, diseño, desarrollo, pruebas y evaluación, asegurando coherencia técnica y escalabilidad. Los resultados experimentales, validados mediante simulaciones en Android y Python y pruebas de carga con Apache JMeter, evidenciaron un flujo de datos estable, con una tasa de éxito del 96,9 % y una latencia promedio de 9,88 s bajo 2000 solicitudes concurrentes. La plataforma propuesta mejora la detección temprana de amenazas como inundaciones y deslizamientos, fortalece la capacidad de respuesta local y contribuye a la resiliencia comunitaria. Además, su arquitectura modular y de código abierto la convierte en una solución replicable en contextos con recursos limitados, ofreciendo un modelo de referencia viable para la modernización de infraestructuras SAT en América Latina. 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Asimismo, se diseñó un manual de usuario, facilitando su adopción en entornos operativos. La metodología implementada se estructuró en cinco fases: diagnóstico, diseño, desarrollo, pruebas y evaluación, asegurando coherencia técnica y escalabilidad. Los resultados experimentales, validados mediante simulaciones en Android y Python y pruebas de carga con Apache JMeter, evidenciaron un flujo de datos estable, con una tasa de éxito del 96,9 % y una latencia promedio de 9,88 s bajo 2000 solicitudes concurrentes. La plataforma propuesta mejora la detección temprana de amenazas como inundaciones y deslizamientos, fortalece la capacidad de respuesta local y contribuye a la resiliencia comunitaria. 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    Mots clés
    Sistemas de Alerta Temprana, PostgreSQL, Flutter, sensores ambientales, integración IoT, API Ktor. Google Scholar
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    Este artículo presenta el diseño y desarrollo de una plataforma tecnológica de bajo costo orientada al fortalecimiento de los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) en zonas rurales de Colombia, donde la alta vulnerabilidad frente a desastres naturales contrasta con la limitada infraestructura tecnológica disponible. La arquitectura propuesta integra una base de datos geoespacial robusta en PostgreSQL/PostGIS, una API REST desarrollada en Kotlin/Ktor y un panel interactivo en Flutter/Dart, permitiendo la adquisición, procesamiento y visualización de datos ambientales en tiempo real. El sistema garantiza la integridad y confidencialidad de la información mediante protocolos de comunicación seguros y mecanismos de autenticación de usuarios. Asimismo, se diseñó un manual de usuario, facilitando su adopción en entornos operativos. La metodología implementada se estructuró en cinco fases: diagnóstico, diseño, desarrollo, pruebas y evaluación, asegurando coherencia técnica y escalabilidad. Los resultados experimentales, validados mediante simulaciones en Android y Python y pruebas de carga con Apache JMeter, evidenciaron un flujo de datos estable, con una tasa de éxito del 96,9 % y una latencia promedio de 9,88 s bajo 2000 solicitudes concurrentes. La plataforma propuesta mejora la detección temprana de amenazas como inundaciones y deslizamientos, fortalece la capacidad de respuesta local y contribuye a la resiliencia comunitaria. Además, su arquitectura modular y de código abierto la convierte en una solución replicable en contextos con recursos limitados, ofreciendo un modelo de referencia viable para la modernización de infraestructuras SAT en América Latina.
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    Ingeniería Ambiental
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