México
Es latente el riesgo de presentar procesos gravitacionales comúnmente llamados deslizamientos de tierra en diversas zonas de la República Mexicana, acelerados por la presencia de lluvias y movimientos sísmicos incrementando la vulnerabilidad de poblaciones que viven en zonas no aptas para la urbanización, debido a la irregularidad geomorfológica. Como ejemplo, se documentó lo acontecido en la colonia La Aurora, Estado de Puebla, lugar donde se generó la muerte de más de 100 personas por un deslizamiento de tierra detonado por lluvia extraordinaria. La intensión del presente artículo es generar una novedosa y precisa metodología que pueda ser utilizada en cualquier parte del mundo que cuente con características similares a la zona de estudio, para evitar afectaciones urbanas/rurales ante futuros acontecimientos geomorfológicos. Por lo anterior, se generó un modelo utilizándose datos de rangos de pendiente, marginación, uso de suelo, degradación y precipitación; categorizándolos en niveles Muy Bajo 1, Bajo 2, Medio 3, Alto 4 y Muy Alto 5, para su posterior análisis en conjunto con base en el cruce de información; con el objetivo de generar gestión social del riesgo y pueda replicarse dicho modelo en otras partes de América Latina y del mundo.
There is a latent risk of gravitational processes commonly called landslides in various areas of the Mexican Republic, accelerated by the presence of rain and seismic movements, increasing the vulnerability of populations living in areas unsuitable for urbanization, due to geomorphological irregularity. As an example, we documented what happened in the La Aurora neighborhood, State of Puebla, where more than 100 people died as a result of a landslide triggered by extraordinary rain. The intention of this article is to generate a novel and precise methodology that can be used in any part of the world that has similar characteristics to the study area, in order to avoid urban/rural affectations in the face of future geomorphological events. Therefore, a model was generated using data on slope ranges, marginalization, land use, degradation and precipitation; categorizing them into levels Very Low 1, Low 2, Medium 3, High 4 and Very High 5, for subsequent analysis based on the cross-referenced information; with the objective of generating social risk management and to replicate this model in other parts of Latin America and the world.
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