Determinación de las áreas de amenaza por avenidas torrenciales, mediante análisis multicriterio para efectuar la amenaza en la cuenca alta del río Negro, departamento Cundinamarca

En este artículo se presenta la evaluación de áreas de amenaza por avenidas torrenciales en la parte alta de la cuenca hidrográfica del río Negro, en el departamento de Cundinamarca, a partir de análisis multicriterio. La estimación de áreas de amenaza por avenidas torrenciales, se llevo a cabo util...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/32086
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10654/32086
Palabra clave:
Río Negro
Morfometría
Amenaza
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Modelo digital de elevación
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Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019
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description En este artículo se presenta la evaluación de áreas de amenaza por avenidas torrenciales en la parte alta de la cuenca hidrográfica del río Negro, en el departamento de Cundinamarca, a partir de análisis multicriterio. La estimación de áreas de amenaza por avenidas torrenciales, se llevo a cabo utilizando técnicas SIG y de percepción remota, combinadas con las características físicas de la cuenca, datos geomorfológicos y meteorológicos. Los resultados obtenidos permitieron identificar las partes de la cuenca alta del río Negro, que presentan un alto potencial para que se generen eventos de flujos torrenciales, teniendo en cuenta el análisis morfométrico realizado y el comportamiento de las lluvias en esa zona.
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Los resultados obtenidos permitieron identificar las partes de la cuenca alta del río Negro, que presentan un alto potencial para que se generen eventos de flujos torrenciales, teniendo en cuenta el análisis morfométrico realizado y el comportamiento de las lluvias en esa zona.This article presents the evaluation of torrential flood hazard areas in the upper part of the Negro river hydrographic basin, in the department of Cundinamarca, based on a multicriteria analysis. The estimation of torrential hazard areas was carried out using GIS and remote sensing techniques, combined with the physical characteristics of the basin, geomorphological and meteorological data. The results obtained allowed to identify the parts of the upper basin of the Negro River, which have a high potential to generate torrential flow events, taking into account the morphometric analysis carried out and the behavior of the rains in that area.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Río NegroMorfometríaAmenazaAvenida torrencialModelo digital de elevaciónCUENCAS HIDROGRAFICASMETEOROLOGIANegro riverMorphometricTorrential floodsHazardDigital elevation modelDeterminación de las áreas de amenaza por avenidas torrenciales, mediante análisis multicriterio para efectuar la amenaza en la cuenca alta del río Negro, departamento CundinamarcaDetermination of torrential flood hazard areas, by means of multicriteria analysis to carry out the threat in the upper basin of the Negro river, Cundinamarca departmentinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbdel Ghany, M. K. (2015). Quantitative Morphometric Analysis of Drainage Basins between Qusseir and Abu Dabbab Area, Red Sea Coast, Egypt using GIS and Remote Sensing Techniques. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 4(1), 1295–1322. https://doi.org/10.23953/cloud.ijarsg.119Bajabaa, S., Masoud, M., & Al-Amri, N. (2014). Flash flood hazard mapping based on quantitative hydrology, geomorphology and GIS techniques (case study of Wadi Al Lith, Saudi Arabia). Arabian Journal of Geosciences, 7(6), 2469–2481. https://doi.org/10.1007/s12517-013-0941-2CAR. Mapa digital integrado de las coberturas y usos de la tierra jurisdicción Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca. 2016.EL TIEMPO. (2015). Avalancha en Útica - Archivo Digital de Noticias de Colombia y el Mundo desde 1.990. Retrieved June 4, 2019, from https://www.eltiempo.com/archivo/documento/CMS-15775155Farhan, Y., & Anaba, O. (2016). Flash Flood Risk Estimation of Wadi Yutum (Southern Jordan) Watershed Using GIS Based Morphometric Analysis and Remote Sensing Techniques. Open Journal of Modern Hydrology, 06(02), 79–100. https://doi.org/10.4236/ojmh.2016.62008FOPAE. Modelos conceptuales, metodologías e insumos para la definición de los indicadores de variabilidad y cambio climático, eventos torrenciales y vulnerabilidad de las infraestructuras de producción de agua. 2014.Gutiérrez, J., & Jegat, H. (2005). Clasificación de imágenes satelitales con coberturas mixtas: El caso urbano de Mérida, Venezuela. 30, 261–266.IDEAM. (2013). Lineamientos conceptuales y metodológicos para la Evaluación Regional del Agua.IDEAM. (2017). Guía metodológica para la elaboración de mapas de inundación. In Guía metodológica para la elaboración de mapas de inundación, Colombia.IDIGER. (2017). 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Revista Geográfica Venezolana, 53 (1), 109–126. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004EspecializaciónIngeniería - Especialización en GeomáticaLICENSElicense.txttext/plain2898http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32086/1/license.txt520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD51ORIGINALDiazGarnicaVivianaCarolina2019.pdfArtículoapplication/pdf6980189http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32086/2/DiazGarnicaVivianaCarolina2019.pdf8945e9d6a52aec792fd2fb66dc48a737MD52THUMBNAILDiazGarnicaVivianaCarolina2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5825http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32086/3/DiazGarnicaVivianaCarolina2019.pdf.jpg95e95067c1056e56a855608305a4ad75MD5310654/32086oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/320862019-12-30 13:00:51.417Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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