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2007, núm. 2 diciembre >

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Títol: Modelización de problemas ambientales en entornos urbanos utilizando sistemas de información geográfica y métodos multivariantes
Autor: Londoño-Linares, Juan Pablo; Cifuentes-Ruiz, Paula Andrea; Felipe Blanch, José Juan de Veure Producció científica UPC
Tipus de document: Article
Resum: En el presente documento se hace una descripción general de una propuesta metodológica para la modelización de problemas ambientales urbanos, utilizando una combinación de Sistemas de Información Geográfica y técnicas numéricas para generar escenarios probables de impacto. Se presenta como ejemplo una aplicación específica a la creación de mapas de escenarios de susceptibilidad a deslizamientos de tierra en una ciudad intermedia colombiana. Específicamente, se hace una descripción breve de la necesidad de buscar métodos transversales de análisis para las realidades complejas que constituyen los entornos urbanos, uno de ellos (entre muchos existentes) constituido por el fenómeno de deslizamientos de tierra en ciudades andinas, y a partir de ello, se propone una metodología basada en el análisis multifactorial de causas, que aprovecha experiencias pasadas para proponer escenarios futuros posibles, aprovechando las ventajas ofrecidas por los Sistemas de Información Geográfica para manejar información, y las Redes Neuronales Artificiales para clasificar datos.
In the present work a methodological proposal is presented for modeling urban environmental problems. It combines Geographic Information Systems and numerical techniques in order to generate probable impact scenarios. Additionally, a specific application is presented as an example oriented to creating susceptibility maps of landslides risk scenarios in an intermediate Colombian city. More specifically, the necessity of finding transversal methods to analyze the complex urban realities is presented. Among these realities, we pick up the possibility of landslides in Andes cities and a whole methodology based on a multifactorial cause analysis is introduced. This methodology takes into account past experiences to propose possible futures scenarios, relying on both Geographic Information Systems to store data and on Artificial Neural Networks to classify them.
ISSN: 1988-0928
URI: http://hdl.handle.net/2099/4231
Apareix a les col·leccions:2007, núm. 2 diciembre
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