Evaluation of susceptibility to mass wasting phenomena and use of geographical information systems for data processing
Article Sidebar
Published:
Jul 7, 2016
Keywords:
Landslides, Mass Wasting Phenomena, Geographic Information Systems, Susceptibility
Main Article Content
Abstract
The evaluation and zoning of the susceptibility to Mass Wasting Phenomena (MWP) in Colombia is becoming more and more important due to the human growth that major cities have experienced, leading to the use of areas not considered suitable for human settlement. Among the natural processes that can occur in an area, MWPs have a higher chance of occurrence due to their direct relationship with changes in subsoil humidity, topographical variation, precipitation, geological formations, soil use and anthropic activities. As shown by the Administrative Department of National Statistics (DANE), between 1993 and 2005 Tunja went from having a population of 107,807 to one of 152,419 with an increase of 1.4%. Due to this, areas are beginning to be used which were previously used for activities of agriculture, shepherding, reforestation and that exhibit erosion. In this study the Ramírez and Gonzales (1989) methodology and the Omar Jiménez (2009) methodological proposal were used, integrated with the geographical information systems SIG for data processing and plan presentation. The necessary information in each methodology, was obtained by dividing the study area into a net with square components with 50m sides; this size is sufficient for the considered level of detail. Each cell is characterized with all variables (geology, erosion, etc.), so that a matrix is obtained with dimensions Ma x Mb, where Ma is the number of cells (3623) and Mb is the number of studied variables.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
Soto-Monroy, J. A., & Rojas-Gamba, N. I. (2016). Evaluation of susceptibility to mass wasting phenomena and use of geographical information systems for data processing. Ingenio Magno, 6(2), 22-38. Retrieved from http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/1090
Section
Artículos Vol. 6-2
DECLARATION OF ORGINIALITY OF SUBMITTED ARTICLE
With this document, I/We certify that the article submitted for possible publication in the institutional journal INGENIO MAGNO of the Research Center Alberto Magno CIIAM of the University Santo Tomás, Tunja campus, is entirely of my(our) own writing, and is a product of my(our) direct intellectual contribution to knowledge.
All data and references to completed publications are duly identified with their respective bibliographical entries and in the citations thus highlighted. If any adjustment or correction is needed, I(we) will contact the journal authorities in advance.
Due to that stated above, I(we) declare that the entirety of the submitted material is in accordance with applicable laws regarding intellectual and industrial property, and therefore, I(we) hold myself(ourselves) responsible for any complaint related to it.
If the submitted article is published, I(we) declare that I(we) fully relinquish publishing rights of the article to the University Santo Tomás, Tunja campus. As remuneration for this relinquishment of rights, I(we) declare my(our) agreement to receive two (2) copies of the edition of the journal in which my(our) article appears.
References
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.