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dc.contributor.advisorLuque Luque, Elmer Ovidio
dc.contributor.authorIzquierdo Ortiz, Wilson Alberto
dc.date.accessioned2021-12-03T16:50:08Z
dc.date.available2021-12-03T16:50:08Z
dc.date.issued2021-09-30
dc.identifier.citationIzquierdo, W. A. (2021). Evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos mediante técnicas de evaluación espacial multicriterio - GIS en la carretera San Juan- Cajamarca [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte]. Repositorio de la Universidad Privada del Norte. https://hdl.handle.net/11537/28765es_PE
dc.identifier.other625.7 IZQU 2021es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11537/28765
dc.description.abstractLa susceptibilidad a deslizamientos de masa se ve afectada por los variables condicionantes involucrados, los que se relacionan con la naturaleza de los materiales de la zona como la pendiente, cobertura vegetal, tipo de suelos, fisiografía, Rmr, geomorfología, Factor de seguridad, permeabilidad, ríos, fallas, uso de suelos, precipitación y sismicidad. El presente estudio evalúa la susceptibilidad a deslizamientos de masas, ubicado en los distritos de san juan, Jesús y magdalena, y parte de la provincia de Cajamarca. Estas condiciones causan pérdidas económicas, estos deslizamientos cubren las vías que comunican Cajamarca, impidiendo el pase de los vehículos y personas, es así como se hace indispensable la evaluación de la zona para evitar pérdidas económicas y de vidas, es importante mencionar la escasa información a nivel local. La metodología aplicada es la evaluación espacial multicriterio SIG, el cual consiste en la sumatoria lineal ponderada de la digitalización de las variables condicionantes que llamaremos Mapa Ráster, mediante en software ArcGIS, es importante mencionar que para la obtención del mapa representativo de la Susceptibilidad a Deslizamientos de la zona de estudio se consideró la matriz del Proceso Analítico Jerárquico(AHP) para la obtención de pesos de influencias de cada variable condicionante, es cual es muy importante introducir los dato en el software ArcGIS. Los resultados obtenidos indican que De acuerdo al mapa final de susceptibilidad a deslizamientos en la zona de la carretera san juan- Cajamarca, el 0.34 % del área tiene una vulnerabilidad alta que corresponde a 17.93 Ha, el 26.50 % tiene una vulnerabilidad media que corresponde a 1396.07 Ha, el 49.91% tiene una vulnerabilidad baja que corresponde a 2628.84 Ha y el 23.25% tiene una vulnerabilidad muy baja que corresponde a 1224.81 Ha de la zona de estudio. Determinando que la zona más vulnerable pertenece a al distrito de san juan el cual presenta mayor susceptibilidad a deslizamientos según el resultado obtenido.es_PE
dc.description.abstractThe susceptibility to mass slippages is affected by the conditioning variables involved, which relate to the nature of materials in the area such as slope, plant cover, soil type, physiography, Rmr, geomorphology, safety factor, permeability, rivers, faults, soil use, precipitation and sismicity. This study evaluates the susceptibility to mass landslides, located in the districts of San Juan, Jesus and Magdalena, and part of the province of Cajamarca. These conditions cause economic losses, these landslides cover the roads that communicate Cajamarca, preventing the passing of vehicles and people, this is how it becomes essential to assess the area to avoid economic and life losses, it is important to mention the limited information at the local level. The methodology applied is the GIS multicriteria spatial assessment, which consists of the weighted linear summation of the digitization of the conditioning variables that we will call Raster Map, through ArcGIS software, it is important to mention that for obtaining the representative map of the Sliding Susceptibility of the study area was considered the matrix of the Hierarchical Analytical Process (AHP) for obtaining weights of influences of each variable , which is very important to enter the data in the ArcGIS software. The results obtained indicate that According to the final map of susceptibility to landslides in the area of the san juan- Cajamarca road, 0.34 % of the area has a high vulnerability corresponding to 17.93 Ha, 26.50% have an average vulnerability of 1396.07 Ha, 49.91% have a low vulnerability corresponding to 2628.84 Ha and 23.25% have a very low vulnerability corresponding to 1224.81 Ha in the study area. Determining that the most vulnerable area belongs to the district of San Juan which has greater susceptibility to landslides according to the result obtained.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPNes_PE
dc.subjectVariables condicionanteses_PE
dc.subjectDeslizamientoses_PE
dc.subjectMapa de susceptibilidades_PE
dc.subjectSIGes_PE
dc.subjectResistencia al deslizamientoes_PE
dc.subjectCarreterases_PE
dc.subjectAccidentes de tránsitoes_PE
dc.subjectYacimientos de fosfatoses_PE
dc.subjectGeomorfologíaes_PE
dc.titleEvaluación de la susceptibilidad a deslizamientos mediante técnicas de evaluación espacial multicriterio - GIS en la carretera San Juan- Cajamarcaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada del Norte. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Minases_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Minases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05es_PE
thesis.degree.programPregradoes_PE
dc.description.sedeCajamarcaes_PE
renati.advisor.dni02044966
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6196-7616es_PE
renati.author.dni48155699
renati.discipline724026es_PE
renati.jurorPortilla Castañeda, Miguel Ricardo
renati.jurorVásquez Mendoza, Oscar
renati.jurorSalcedo Rebaza, Wilmer
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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