Show simple item record

dc.contributor.advisorSantos Santos, Rolando
dc.coverage.spatialudr_-_cubará
dc.creatorLucumi Leal, Janny Anderson
dc.creatorBarrera Wilches, Natalia Concepcion
dc.creatorTovar Escobar, Ninfa Gisela
dc.creatorSalamanca Corso, María Fernanda
dc.creatorVargas Arias, Ana Hilda
dc.date.accessioned2025-12-19T13:40:12Z
dc.date.available2025-12-19T13:40:12Z
dc.date.created2025-12-08
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/77652
dc.description.abstractEl siguiente estudio tuvo como objetivo evaluar el riesgo de inundación en el municipio de Saravena (Arauca) mediante la aplicación de un modelo de análisis multicriterio en un Sistema de Información Geográfica (SIG). “Se integraron variables físicas y ambientales, tales como elevación, pendiente, cobertura del suelo, precipitación y distancia a drenajes” (Song et al., 2022) generadas y reclasificadas. Posteriormente, los insumos fueron transformados en productos vectoriales y refinados mediante procesos de suavizado y disolución en ArcGIS Pro para obtener zonas homogéneas de riesgo. El resultado principal consistió en un mapa de riesgo de inundación clasificado en cinco categorías cualitativas. Este producto permitió identificar áreas con distintos niveles de susceptibilidad y constituye un insumo fundamental para la gestión del riesgo, la planificación territorial y la toma de decisiones agroambientales en el municipio.
dc.formatpdf
dc.titleModelación del riesgo de inundación mediante análisis multicriterio en SIG para el municipio de Saravena, Arauca
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsriesgo
dc.subject.keywordsinundación
dc.subject.keywordsSIG
dc.subject.keywordsanálisis multicriterio
dc.subject.keywordsmodelación
dc.subject.keywordsespacial
dc.description.abstractenglishThe following study aimed to assess flood risk in the municipality of Saravena (Arauca) by applying a multi-criteria analysis model within a Geographic Information System (GIS). “Physical and environmental variables, such as elevation, slope, land cover, precipitation, and distance to drainage systems” (Song et al., 2022), were integrated, generated, and reclassified. Subsequently, the inputs were transformed into vector products and refined using smoothing and dissolution processes in ArcGIS Pro to obtain homogeneous risk zones. The main result was a flood risk map classified into five qualitative categories. This product allowed for the identification of areas with varying levels of susceptibility and constitutes a fundamental input for risk management, land-use planning, and agro-environmental decision-making in the municipality.
dc.subject.categorySistema de informacion geografica


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record