Modelación de mapa del riesgo de inundación en el municipio de San Bernardo, del departamento de Nariño, mediante la aplicación de herramientas de Sistemas de Información Geográfico

Abstract

El presente estudio tuvo como objetivo general modelar el riesgo de inundación en el municipio de San Bernardo, Nariño, mediante la aplicación rigurosa de herramientas de Sistemas de Información Geográfica, S.I.G, buscando generar productos cartográficos esenciales para el ordenamiento agroambiental del territorio. La metodología adoptó un enfoque de Análisis Multicriterio A.M.C integrado en un entorno sistemas de información geográfico, S.I.G, basado en la ponderación y superposición de capas ráster. Los criterios determinantes para la modelación del riesgo incluyeron la proximidad a cuerpos de agua, la pendiente del terreno, la elevación y la precipitación máxima registrada. Los principales insumos fueron la cartografía oficial del Instituto Geográfico Agustín Codazzi I.G.A.C y un Modelo Digital de Elevación D.E.M. El procesamiento geográfico fue exhaustivo, aplicando secuencias de geoprocesamiento como la conversión ráster-vectorial, el suavizado de polígonos, la disolución y el cálculo de geometrías, lo cual permitió una delimitación precisa de las zonas de riesgo. Los resultados permitieron identificar y cuantificar el territorio en cinco categorías de riesgo (muy alto, alto, medio, bajo, muy bajo). Se determinó que las zonas de Riesgo Alto abarcan la mayor extensión con 20.12 km², seguidas por el Riesgo Medio con 17.19 km² y el Riesgo Muy Alto con 12.60 km², evidenciando que más del 50% del área municipal está expuesta a amenazas significativas. El análisis espacial confirmó que la mayor vulnerabilidad se concentra en las zonas planas aledañas a la red hídrica, un hallazgo que se correlaciona directamente con los registros históricos de afectaciones por inundaciones en el municipio. Este modelo proporciona una zonificación cartográfica detallada, aportando insumos esenciales para orientar la gestión territorial y priorizar intervenciones de mitigación dentro de la planificación agroambiental local