Cálculo de la susceptibilidad por movimientos en masa en el Municipio de San Luis de Cubarral utilizando un análisis discriminante
Landslides susceptibility calculation in San Luis de Cubarral Town using discriminant analysis
Citación
Fecha
2018-12-17Autor
Araque Sanabria, Yessica Eliana
Título obtenido
Especialista en Geomática
Publicador
Universidad Militar Nueva Granada
Palabras claves
; desprendimientos de tierra - municipio de san luis de cubarral (meta - colombia); geomorfologia - municipio de san luis de cubarral (meta - colombia)
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Resumen
Con el objetivo de obtener el título de especialista en Geomática de la Universidad Militar Nueva Granada, se elaboró la evaluación de la inestabilidad por movimientos en masa que se presenta en el área rural del Municipio de San Luis de Cubarral, departamento del Meta. El método seleccionado es el de análisis discriminante para la obtención de la susceptibilidad a movimientos en masa. Para su desarrollo se determinaron 362 muestras inestables que corresponden a geoformas susceptibles a movimientos en masa, así como eventos históricos e inventario de campo y se determinaron aleatoriamente la misma cantidad para zonas inestables. Para el análisis estadístico se incluyeron variables geométricas, categóricas y de proximidad. Por métodos estadísticos se descartaron las variables con mayor correlación finalmente se calcularon 6 funciones de susceptibilidad para verificar los resultados.
In order to obtain the title of specialist in Geomatics of the New Granada Military University, the evaluation of the instability by landslides was developed that is presented in the rural area of the Town of San Luis de Cubarral, department of Meta. The method selected is that of discriminant analysis to obtain the susceptibility to mass movements. For its development, 362 unstable samples were determined corresponding to geoforms susceptible to mass movements, as well as historical events and field inventory and the same amount was randomly determined for unstable areas. For the statistical analysis, geometric, categorical and proximity variables were included. By statistical methods, the variables with the highest correlation were discarded. Finally, 6 susceptibility functions were calculated to verify the results.
Colecciones
- Geomática [317]