Evaluación de susceptibilidad de fenómenos de remoción en masa y uso de sistemas de información geográfica
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Publicado:
jul 7, 2016
Palabras clave:
deslizamientos, fenómenos de remoción en masa, sistemas de información geográfica, Susceptibilidad
Contenido principal del artículo
Resumen
La evaluación y zonificación de la susceptibilidad por fenómenos de remoción en masa (FRM) en Colombia cada vez se hace más importante debido al crecimiento humano que han tenido las principales ciudades. Como lo muestra el Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE), entre 1993 y 2005 Tunja pasó de tener 107.807 habitantes a contar con 152.419, con un incremento de 41,4%. Debido a lo anterior, se están ocupando lugares que anteriormente eran utilizados en actividades de agricultura, pastoreo, arborizaciones, zonas de erosión, etc. En esta investigación se utiliza la propuesta metodológica de Jiménez (2009) y la simulación de redes neuronales artificiales, integrados con el uso de sistemas de información geográfica (SIG) para el procesamiento de datos y presentación de mapas. Se realizó la consulta de información existente relacionada con sondeos geotécnicos, zonificación geotécnica, estudios de erosión y flujo, caracterización geomecánica de materiales, comportamiento de suelos, y ello se complementó con recorridos de campo e identificación y caracterización de procesos erosivos y de inestabilidad. Para procesar la información se dividió el área de estudio en zonas de 50 m de lado; cada zona es caracterizada con las variables necesarias para emplear las metodologías (geología, erosión, usos del suelo, etc.), y posteriormente se crea una base de datos, los cuales son procesados mediante el uso de SIG, para obtener los mapas de susceptibilidad.
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Cómo citar
Soto-Monroy, J. A., & Rojas-Gamba, N. I. (2016). Evaluación de susceptibilidad de fenómenos de remoción en masa y uso de sistemas de información geográfica. Ingenio Magno, 6(2), 22-38. Recuperado a partir de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/1090
Sección
Artículos Vol. 6-2
DECLARACIÓN DE ORIGINALIDAD DE ARTÍCULO PRESENTADO
Por medio del presente documento, certifico(amos) que el artículo que se presenta para posible publicación en la revista institucional INGENIO MAGNO del Centro de Investigaciones de Ingeniería Alberto Magno CIIAM de la Universidad Santo Tomás, seccional Tunja, es de mi (nuestra) entera autoría, siendo su contenido producto de mi (nuestra) directa contribución intelectual y aporte al conocimiento.
Todos los datos y referencias a publicaciones hechas están debidamente identificados con su respectiva nota bibliográfica y en las citas que se destacan como tal. De requerir alguna clase de ajuste o corrección, comunicaré(emos) de tal procedimiento con antelación a los responsables de la revista.
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Citas
Alegre, M. (2003). Simulación de redes neuronales artificiales (tesis de grado). Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste.
Bautista, H. y Flores, R. (2006). Estudio morfométrico y morfodinámico de los sistemas de cárcavas en la zona norooccidental de la ciudad de Tunja (tesis de grado). Tunja: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.
Bayona, J. M. y Amaya, M. (2004). Características de compresibilidad de suelos arcillosos del depósito fluvio lacustre de Tunja (tesis de grado). Tunja: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.
Burrough, P. (1986). Principles of geographical information, systems for land resources assessment. 3.ed. Oxford, Claredon Press.
Brignardello, L. (1997). Proposición metodológica para la evaluación y zonificación integrada de riesgos naturales mediante la aplicación de Sistemas de Información Geográfica. Revista de Geografía Norte Grande, 24, 91-102.
Cáceres, L. (1999). Erosión por flujo superficial y sub-superficial en los alrededores de la ciudad de Tunja (tesis de maestría en Geotecnia). Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
Cartaya, S. y Pacheco, H. (2008). Metodología empleada para la zonificación de la susceptibilidad a los procesos de remoción en masa en cuencas de drenaje del estado Vargas, Venezuela. Revista de Investigación, 64(188), 162-164.
Dowla, F. y Rogers, L. (1996). Solving problems in environmental engineering and geosciences with artificial neural networks. Cambridge: MIT Press.
Guacaneme, J. (2006). Tunja: Zonificación de suelos en superficie de la ciudad de Tunja. Épsilon, 6, 34-40.
Herrera, E., Cañón, A. y Leal, J. (2013). Redes neuronales artificiales para representar la atenuación de la intensidad sísmica. Ing. Univ. Bogotá, 17(2): 277-292,
Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) (1995). Suelos de Colombia: Origen, evolución, clasificación distribución y uso. Bogotá: Autor.
Jiménez, O. (2009). Metodología para la zonificación de la susceptibilidad y la amenaza por fenómenos de remoción en masa. Revista de la Facultad de Ingeniera UPTC, 19(28), 7-19.
Lee, S., Hyung, J., Min, K. y Sun, J. (2003). Landslide susceptibility analysis using GIS and artificial neural network. Earth Surface Processes and Landforms, 28, 1361-1376.
Martínez, E., Giraldo, A., Alarcón, E. y Zapata, J. (2006). Zonificación geotécnica del Valle de Aburrá usando redes neuronales artificiales. Medellín: Universidad Nacional de Colombia.
Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial (2010). Reglamento colombiano de construcciones sismorresistentes (NSR-10). Bogotá: Autor.
Moreno, A. (2009). Desarrollo de una interfaz gráfica de redes neuronales usando Matlab. Madrid: Universidad Carlos III.
Ramírez, O. (1990). Zonificación Geotécnica de Tunja (tesis de maestría en Geotecnia). Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
Universidad Nacional de Colombia (2009). Amenaza, vulnerabilidad y riesgo por movimientos en masa, avenidas torrenciales e inundaciones en el valle de Aburrá. Medellín: Autor.
Bautista, H. y Flores, R. (2006). Estudio morfométrico y morfodinámico de los sistemas de cárcavas en la zona norooccidental de la ciudad de Tunja (tesis de grado). Tunja: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.
Bayona, J. M. y Amaya, M. (2004). Características de compresibilidad de suelos arcillosos del depósito fluvio lacustre de Tunja (tesis de grado). Tunja: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.
Burrough, P. (1986). Principles of geographical information, systems for land resources assessment. 3.ed. Oxford, Claredon Press.
Brignardello, L. (1997). Proposición metodológica para la evaluación y zonificación integrada de riesgos naturales mediante la aplicación de Sistemas de Información Geográfica. Revista de Geografía Norte Grande, 24, 91-102.
Cáceres, L. (1999). Erosión por flujo superficial y sub-superficial en los alrededores de la ciudad de Tunja (tesis de maestría en Geotecnia). Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
Cartaya, S. y Pacheco, H. (2008). Metodología empleada para la zonificación de la susceptibilidad a los procesos de remoción en masa en cuencas de drenaje del estado Vargas, Venezuela. Revista de Investigación, 64(188), 162-164.
Dowla, F. y Rogers, L. (1996). Solving problems in environmental engineering and geosciences with artificial neural networks. Cambridge: MIT Press.
Guacaneme, J. (2006). Tunja: Zonificación de suelos en superficie de la ciudad de Tunja. Épsilon, 6, 34-40.
Herrera, E., Cañón, A. y Leal, J. (2013). Redes neuronales artificiales para representar la atenuación de la intensidad sísmica. Ing. Univ. Bogotá, 17(2): 277-292,
Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) (1995). Suelos de Colombia: Origen, evolución, clasificación distribución y uso. Bogotá: Autor.
Jiménez, O. (2009). Metodología para la zonificación de la susceptibilidad y la amenaza por fenómenos de remoción en masa. Revista de la Facultad de Ingeniera UPTC, 19(28), 7-19.
Lee, S., Hyung, J., Min, K. y Sun, J. (2003). Landslide susceptibility analysis using GIS and artificial neural network. Earth Surface Processes and Landforms, 28, 1361-1376.
Martínez, E., Giraldo, A., Alarcón, E. y Zapata, J. (2006). Zonificación geotécnica del Valle de Aburrá usando redes neuronales artificiales. Medellín: Universidad Nacional de Colombia.
Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial (2010). Reglamento colombiano de construcciones sismorresistentes (NSR-10). Bogotá: Autor.
Moreno, A. (2009). Desarrollo de una interfaz gráfica de redes neuronales usando Matlab. Madrid: Universidad Carlos III.
Ramírez, O. (1990). Zonificación Geotécnica de Tunja (tesis de maestría en Geotecnia). Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
Universidad Nacional de Colombia (2009). Amenaza, vulnerabilidad y riesgo por movimientos en masa, avenidas torrenciales e inundaciones en el valle de Aburrá. Medellín: Autor.