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dc.contributor.advisorParra Pérez, Evamgelina
dc.coverage.spatialcead_-_la_dorada
dc.creatorZuluaga Toro, Juan Diego
dc.creatorBurgos Arango, Cristian Hernando
dc.date.accessioned2025-12-23T15:43:19Z
dc.date.available2025-12-23T15:43:19Z
dc.date.created2025-12-16
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/77888
dc.description.abstractLa evaluación del riesgo de inundación en el municipio de Marquetalia, Caldas, se desarrolla mediante un enfoque de análisis multicriterio en un entorno de sistemas de información geográfica S.I.G. El objetivo central es integrar variables físicas y socioambientales para identificar zonas con diferentes niveles de vulnerabilidad, desde muy alto hasta muy bajo, y así apoyar la gestión del territorio y la toma de decisiones en planificación y prevención del riesgo. Fue importante elaborar un mapa temático que representa la distribución espacial del riesgo, a partir de la conversión de capas ráster a formato vectorial, aplicando técnicas de suavizado, disolución y cálculos geométricos. Dentro del contexto Sistemas de información geográfico, este dato está representado por un análisis multicriterio en el que se integran variables topográficas, hidrológicas y de uso del suelo para clasificar el riesgo, de lo anterior tenemos como resultado que, cerca del 29% del municipio se ubica entre riesgo alto y muy alto, lo que refuerza la necesidad de zonificación restrictiva para vivienda e infraestructura en esas áreas, así como acciones de restauración y manejo de cuencas. La metodología empleada comprende la preparación y transformación de capas de información geográficas, la asignación de pesos a factores como la pendiente, el uso del suelo, la altitud y la proximidad a los drenajes, y su integración en un modelo espacial del riesgo de inundación. A partir de este modelo se delimitan polígonos con distintos niveles de amenazas, se calculan sus áreas y se analiza su distribución dentro del municipio, lo que permite reconocer sectores críticos donde la exposición de la población y la infraestructura es más alta.
dc.formatpdf
dc.titleEvaluación de riesgo por inundación en el municipio de Marquetalia, departamento de Caldas, mediante el modelo de análisis multicriterio de sistemas de información geográfica SIG
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsMarquetalia
dc.subject.keywordsInundación
dc.subject.keywordsPlanificación
dc.subject.keywordsTerritorio
dc.subject.keywordsRiesgos
dc.subject.keywordsVulnerabilidad
dc.description.abstractenglishThe flood risk assessment in the municipality of Marquetalia, Caldas, is conducted using a multicriteria analysis approach within a Geographic Information Systems (GIS) environment. The central objective is to integrate physical and socio-environmental variables to identify areas with varying levels of vulnerability, from very high to very low, thereby supporting territorial management and decision-making in planning and risk prevention. It was crucial to produce a thematic map representing the spatial distribution of risk, achieved by converting raster layers to vector format and applying smoothing techniques, dissolution, and geometric calculations. Within the Geographic Information Systems context, this data is represented by a multicriteria analysis that integrates topographic, hydrological, and land use variables to classify risk. As a result, approximately 29% of the municipality falls into high to very high risk categories, underscoring the need for restrictive zoning for housing and infrastructure in those areas, as well as restoration and watershed management actions. The employed methodology includes the preparation and transformation of geographic information layers, the assignment of weights to factors such as slope, land use, altitude, and proximity to drainage systems, and their integration into a spatial flood risk model. From this model, polygons with different threat levels are delineated, their areas are calculated, and their distribution within the municipality is analyzed, enabling the identification of critical sectors where population and infrastructure exposure is highest.
dc.subject.categoryAgronomía


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