| dc.contributor.advisor | Posada Correa, Gina Carolina | |
| dc.coverage.spatial | ccav_-_neiva | |
| dc.creator | Lugo Trilleras, Caren Yulieth | |
| dc.creator | Rivera Bonelo, Oscar Felipe | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-16T15:12:23Z | |
| dc.date.available | 2024-12-16T15:12:23Z | |
| dc.date.created | 2024-12-10 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65263 | |
| dc.description | Figura 1. Ubicación área de estudio Municipio de Neiva, Huila, Figura 2. Diseño de mapa conceptual con los pasos metodológicos del estudio, Tabla 1. Características y ruta de los Geoprocesamiento en ArcGIS Pro, Nota. Presenta principales geoprocesos empleados para la manipulación de datos, Tabla 2. Criterios de análisis para riesgo de inundación, Nota. La tabla muestra cinco factores del análisis de riesgo de inundación y su porcentaje de influencia para aplicar en un modelo multicriterio, Adaptado de Guía de actividades y rúbrica de evaluación – Fase 4 Modelación agroambiental del territorio (2024), Figura 3. Modelo de elevación digital DEM, Figura 4. Pendientes en grados , Figura 5. Cobertura de tierras (Land cover), Figura 6. Capa de precipitación noviembre, Figura 7. Cuencas y subcuencas hidrológicas de importancia para análisis de riesgo de inundación, Neiva (H), Figura 8. Reclasificación de flujo en dos clases, Figura 9. Distancia entre drenajes (método Distancia Euclidiana)., Tabla 3. Estimación cualitativa y cuantitativa, Nota. Esta tabla muestra la relación de la descripción cualitativa del riesgo con su valor numérico correspondiente. Adaptado de Guía de actividades y rúbrica de evaluación – Fase 4 Modelación agroambiental del territorio (2024), Tabla 4. Reclasificación del riesgo por inundación, Nota. La tabla muestra la clasificación del riesgo de inundación en cinco niveles y utiliza un código de colores para su identificación adaptado de (Guía de actividades y rúbrica de evaluación – Fase 4 Modelación agroambiental del territorio, 2024)., Figura 10. Diseño mapa de riesgo por inundación en formato vectorial, Figura 11. Clasificación riesgo de inundación , Tabla 5. Cálculo de geometría, Nota. Se presenta una tabla que clasifica el riesgo de inundación en cinco niveles, especificando las áreas en kilómetros cuadrados y utilizando una representación para cada clase de riesgo. | |
| dc.description.abstract | El análisis del riesgo de inundación en el municipio de Neiva, Huila, se llevó a cabo mediante un enfoque multicriterio utilizando herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG). Para identificar las zonas más vulnerables a inundaciones, a partir de una compilación de datos geoespaciales, como mapas topográficos y coberturas de suelo del geoportal IGAC (2024), información hidrológica, meteorológica y drenajes, la información se procesó en el software ArcGIS Pro empleando métodos de geoprocesamiento, que permitió clasificar el riesgo en cinco niveles, muy alto, alto, medio, bajo y muy bajo. Estos niveles fueron representados con códigos de colores para facilitar la interpretación visual. Los resultados del análisis señalan que aproximadamente el 73% del municipio (917.9 km²) se encuentra en zonas con riesgo medio a muy alto de inundación y un 27% (338.93 km²) se encuentra en rangos bajo y muy bajo, destacando la alta vulnerabilidad de la región frente a este fenómeno natural. Señalando la necesidad de adoptar medidas urgentes de intervención para la planificación adecuada y desarrollo de planes emergentes, con el fin de mitigar los riesgos de inundación y proteger a la población, minimizando el impacto de posibles desastres y promoviendo una gestión eficiente del riesgo en el municipio. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Aplicación de sistemas de información geográfica para el análisis de riesgo por inundación en Neiva, Huila | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Interpretación | |
| dc.subject.keywords | Riesgo | |
| dc.subject.keywords | SIG | |
| dc.description.abstractenglish | The analysis of flood risk in the municipality of Neiva, Huila, was carried out through a multi-criteria approach using Geographic Information Systems (GIS) tools. To identify the most vulnerable areas to floods, based on a compilation of geospatial data, such as topographic maps and land cover from the IGAC geoportal (2024), hydrological, meteorological and drainage information, the information was processed in the ArcGIS Pro software using methods geoprocessing, which allowed the risk to be classified into five levels, very high, high, medium, low and very low. These levels were represented with color codes to facilitate visual interpretation. The results of the analysis indicate that approximately 73% of the municipality (917.9 km²) is located in areas with medium to very high risk of flooding and 27% (338.93 km²) is in low and very low ranges, highlighting the high vulnerability of the region in the face of this natural phenomenon. Pointing out the need to adopt urgent intervention measures for adequate planning and development of emerging plans, in order to mitigate flood risks and protect the population, minimizing the impact of possible disasters and promoting efficient risk management in the municipality. | |
| dc.subject.category | Riesgo de inundación. | |
| dc.subject.category | Aplicación de sistemas de Información Geografica (SIG) | |
| dc.subject.category | Producción agrícola | |
