SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA POR MOVIMIENTOS EN MASA INDUCIDOS POR LLUVIA PARA EL VALLE DE ABURRÁ, COLOMBIA. (EARLY WARNING SYSTEM FOR RAINFALL-INDUCED LANDSLIDES IN THE ABURRÁ VALLEY, COLOMBIA)

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7

2013-10-02

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Revista EIA - 2013

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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

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Fondo Editorial EIA - Universidad EIA
Aristizábal, Edier
Gamboa, Marco Fidel
Leoz, Francisco Javier
7
13
Artículo de revista
Revista EIA
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SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA POR MOVIMIENTOS EN MASA INDUCIDOS POR LLUVIA PARA EL VALLE DE ABURRÁ, COLOMBIA. (EARLY WARNING SYSTEM FOR RAINFALL-INDUCED LANDSLIDES IN THE ABURRÁ VALLEY, COLOMBIA)
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Journal article
En el valle de Aburrá las complejas condiciones físicas delterritorio, sumadas a los altos índices de vulnerabilidad, han propiciadoescenarios con un alto potencial de pérdidas humanas y económicas ante laocurrencia de fenómenos de origen natural tales como movimientos en masa, loscuales representan el 35 % de los eventos que ocurren en el valle y el 77 % delas víctimas mortales. Debido a esta grave problemática, desde el año 2008 seha venido utilizando un sistema de alerta temprana por movimientos en masainducidos por lluvia soportado en umbrales de lluvia empíricos. Estos sistemasproporcionan un rápido medio para monitorear y comunicar información sobreamenazas a una comunidad vulnerable, por lo que se usan para proteger vidas, señalandocon anterioridad la posibilidad de un evento, lo que proporciona tiempo paratomar acciones que pueden reducir las condiciones de riesgo. Este artículodescribe la definición y ajuste del modelo, al igual que presenta losresultados de la validación de los umbrales para el periodo 2004-2008. Losresultados encontrados indican que, aunque el modelo ajustado predice laocurrencia de un alto porcentaje de eventos para la ciudad de Medellín, existeaún un gran número de eventos que se presentan en condiciones normales, lo cualindica que se requiere la definición de umbrales que se ajusten a lascondiciones locales del valle y reduzcan los niveles de incertidumbre propiosde un modelo estocástico.
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