Edier Vicente Aristizabal Giraldo, Marco Fidel Gamboa, Francisco Javier Leoz
En el valle de Aburrá las complejas condiciones físicas del territorio, sumadas a los altos índices de vulnerabilidad, han propiciado escenarios con un alto potencial de pérdidas humanas y económicas ante la ocurrencia de fenómenos de origen natural tales como movimientos en masa, los cuales representan el 35 % de los eventos que ocurren en el valle y el 77 % de las víctimas mortales. Debido a esta grave problemática, desde el año 2008 se ha venido utilizando un sistema de alerta temprana por movimientos en masa inducidos por lluvia soportado en umbrales de lluvia empíricos. Estos sistemas proporcionan un rápido medio para monitorear y comunicar información sobre amenazas a una comunidad vulnerable, por lo que se usan para proteger vidas, señalando con anterioridad la posibilidad de un evento, lo que proporciona tiempo para tomar acciones que pueden reducir las condiciones de riesgo. Este artículo describe la definición y ajuste del modelo, al igual que presenta los resultados de la validación de los umbrales para el periodo 2004-2008. Los resultados encontrados indican que, aunque el modelo ajustado predice la ocurrencia de un alto porcentaje de eventos para la ciudad de Medellín, existe aún un gran número de eventos que se presentan en condiciones normales, lo cual indica que se requiere la definición de umbrales que se ajusten a las condiciones locales del valle y reduzcan los niveles de incertidumbre propios de un modelo estocástico.
The complex physical conditions of the Aburrá Valley coupled with high vulnerability levels led to scenarios with a high potential for human and economic losses upon the occurrence of natural phenomena such as mass movements, which represent 35 % of events occurring in the valley and 77 % of dead people. Due to these severe problems, since 2008, an early warning system for rainfall-induced landslides assisted by empirical rainfall thresfolds has been used. Early warning systems provide a rapid means for monitoring and communicating information about threats to a vulnerable community, so they are used primarily to protect lives, noting the possibility of occurrence of an event in advance, providing time to take action that can reduce the risk conditions. This paper describes the definition and model fit as well as presents the results of the validation of thresholds for the period 2004-2008. The found results indicate that, although the fitted model predicts the occurrence of a high percentage of events for the city of Medellin, there are still many events that occur in normal conditions, indicating that it requires the definition of local thresholds according to the valley conditions and reduce levels of uncertainty inherent in a stochastic model.
No vale de Aburrá as complexas condições físicas do território, somadas aos altos índices de vulnerabilidade, propiciaram cenários com um alto potencial de perdas humanas e econômicas ante a ocorrência de fenômenos de origem natural tais como movimentos em massa, os quais representam 35 % dos eventos que ocorrem no vale e 77 % das vítimas fatais. Devido a esta grave problemática, desde o ano 2008 se vem utilizando um sistema de alerta adiantada por movimentos em massa induzidos por chuva suportado em umbrais de chuva empíricos.
Estes sistemas proporcionam um rápido meio para monitorar e comunicar informação sobre ameaças a uma comunidade vulnerável, por isso usam-se para proteger vidas, assinalando anteriormente a possibilidade de um evento, o que proporciona tempo para tomar ações que podem reduzir as condições de risco. Este artigo descreve a definição e ajuste do modelo, da mesma forma que apresenta os resultados da validação dos umbrais para o período 2004-2008. Os resultados achados indicam que, mesmo que o modelo ajustado prediz a ocorrência de uma porcentagem alta de eventos para a cidade de Medellín, existe ainda um grande número de eventos que se apresentam em condições normais, o qual indica que se requer a definição de umbrais que se ajustem às condições locais do vale e reduzam os níveis de incerteza próprios de um modelo estocástico.
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