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Estimación de niveles de riesgo por remoción en masa utilizando herramientas de SIG y teledetección en el tramo vial Pedro Ruiz - Cocahuayco, Amazonas
dc.contributor.advisor | Barboza Castillo, Elgar | |
dc.contributor.author | Iliquín Trigoso, Daniel | |
dc.date.accessioned | 2020-02-03T19:03:07Z | |
dc.date.accessioned | 2023-02-11T22:23:32Z | |
dc.date.available | 2020-02-03T19:03:07Z | |
dc.date.available | 2023-02-11T22:23:32Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14077/1985 | |
dc.description.abstract | Los procesos de remoción en masa (PRM) es uno de los peligros naturales más importantes, causan graves daños financieros, pérdida de vidas en distintas regiones del país y del mundo, en Amazonas, en los últimos años se han presentado diversos informes de alto perfil de PRM en las redes viales nacionales y locales y cuencas, estos eventos varían en tamaño y magnitud, los daños y fallas en infraestructuras viales, pueden causar lesiones hasta la muerte. Usando la tecnología RS (Sensor remoto) y SIG (Sistema de información geográfica), se estudió el tramo vial Pedro Ruiz – Cocahuayco. Con la finalidad de estimar los niveles de riesgo de PRM. Adoptando el AHP (Proceso de jerarquía analítica), se seleccionaron ocho variables de evaluación que incluyen: geología, geomorfología, fisiografía, pendiente, cubertura vegetal, hidrología, sismicidad del terreno y precipitación como factores de evaluación, el cual nos permitirá determinar el peligro en el área de estudio y la vulnerabilidad incluye distancia a zona artificializada, establecimientos de salud e instituciones educativas. Para lograr con este objetivo se siguieron tres pasos: primero las variables, se agruparon en variables condicionantes y detonantes, segundo se aplicaron algoritmos de aprendizaje automático basados en SIG y AHP, se aplicó el algoritmo de suma lineal ponderada teniendo en cuenta la importancia. Finalmente se logró zonificar el territorio teniendo en cuenta el peligro y vulnerabilidad, las áreas que se encuentran en muy alto riesgo es 4 Ha siendo un (0.01 %), representa áreas que deben ser intervenidas para disminuir o mitigar el riesgo. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza - UNTRM | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/ | * |
dc.source | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza - UNTRM | es_PE |
dc.subject | Riesgo a procesos de remoción en masa | es_PE |
dc.subject | Estimación de niveles de riesgo | es_PE |
dc.subject | AHP | es_PE |
dc.title | Estimación de niveles de riesgo por remoción en masa utilizando herramientas de SIG y teledetección en el tramo vial Pedro Ruiz - Cocahuayco, Amazonas | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Ambiental | |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza. Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental | |
thesis.degree.level | Título Profesional | |
thesis.degree.name | Ingeniero Ambiental |
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