Desarrollo de un modelo de regresión logística para evaluar el riesgo por inundación en la localidad de Fontibón, Bogotá D.C.-Colombia
DOI:
https://doi.org/10.14195/1647-7723_31-1_2Palavras-chave:
Escorrentía, inundación, planicies y riesgoResumo
Una parte natural del ciclo hidrológico son las inundaciones derivadas de los sistemas pluviales. Siendo, el peligro natural más frecuente y costoso, el que impacta habitualmente a la mayoría de los países. En las últimas décadas, la frecuencia de eventos de inundación ha aumentado a escala global y con ella las pérdidas económicas. La zona de estudio es la localidad de Fontibón ubicada en el occidente de la ciudad de Bogotá D.C., una de las más vulnerables a inundación debido a su geografía plana, con poca pendiente y baja capacidad para evacuar caudales. Este artículo presenta el desarrollo de un modelo de regresión logística para evaluar el riesgo de inundación en la localidad de Fontibón apoyado en información meteorológica y registros de eventos de inundación en un periodo de 21 años (2000 al 2021). El modelo es altamente sensible con una capacidad de detectar presencias de inundación del 96,15%, los meses con mayor riesgo de inundación son diciembre y enero y para octubre y diciembre del año 2023 la probabilidad de inundación es mayor del 50%.
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Referências
Abraira, V. (2022). Modelos de Regresión Logistica. Madrid: Hospital Universitario Ramón y Cajal.
ALCALDIA DE BOGOTÁ (23 de Septiembre de 2021). Localidad de Fontibón. Obtenido de https://bogota.gov.co/mi-ciudad/localidades/fontibon
Barrios Díaz, L., & Salazar Galán, S. (2018). Una perspectiva de la implementación de un enfoquesociohidrológico para la gestión del riesgopor inundaciones en Colombia. Universidad Nacional de Colombia, 1-2.
Brage Escalona, M. (2020). An´alisis de datos categ´oricos: regresión. La Laguna, Tenerife: Departamento de Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa Universidad de La Laguna.
Cardenas, J. (1 de Diciembre de 2015). Odd Ratio. Obtenido de https://networkianos.com/odd-ratio-que-es-como-se-interpreta/#toc-3
CLGR-CC (Junio de 2018). Caracterización General de Escenarios de Riesgos. Obtenido de https://www.idiger.gov.co/documents/220605/308252/Identificaci%C3%B3+y+priorizaci%C3%B3n.pdf/6637c155-697a-43df-8fef-c6a8b7f3488e#:~:text=DESCRIPCI%C3%93N%20GENERAL%20DE%20LA%20LOCALIDAD&text=Seg%C3%BAn%20el%20estudio%20de%20la,2018%20es%20de%20424.038%20
CONSEJO LOCAL DE GESTIÓN DEL RIESGO Y CAMBIO CLIMÁTICO (2019). Caracterización General de Escenarios de Riesgo. Bogota, Localidad de Fontibon: Alcaldia local.
DataScientest. (16 de Diciembre de 2021). Regresión Logistica. Obtenido de https://datascientest.com/es/que-es-la-regresion-logistica
Deride Silva, J. (2010). Universidad de Chile. Chile: Facultad de Ciencias Quimicas y Farmceuticas.
ESCUELA EURPOEA POR EXCELENCIA (2021). Mitigación de riesgos: proceso de 3 pasos para hacer frente al riesgo.
Estrada Álvarez, J. (2016). El índice de Youden y su aplicación a la determinación del punto de corte en un test cuantitativo. España: Universidad de Granada Departamento de Estadística e Investigación Operativa.
FBA Estadistica I (2012). Fundamentos de Biología Aplicada I Estadística. eio.usc.es.
Fernandez Roa, Y., & Afanador, I. (2013). Análisis de riesgo por inundacion en la zona de Fontibon–Barrio Casandra. Bogotá D.C.: Universidad Catolica.
Ferre Jaén, M. (04 de Abril de 2019). Regresión Logistica. Obtenido de https://gauss.inf.um.es/feir/45/
Fiuza Pérez, M., & Rodríguez Pérez, J. (2000). La regresión logística: una herramienta versátil. Islas Canarias-España: Sociedad Española de Nefrología.
GOOGLE EARTH (30 de Octubre de 2022). Bogotá D.C., Localidad de Fontibón, Colombia.
IBM (31 de 08 de 2021). Regresión lineal múltiple. Obtenido de https://www.ibm.com/docs/es/cognos-analytics/11.1.0?topic=tests-multiple-linear-regression
IBM (13 de Septiembre de 2022). Pseudo R cuadrado. Obtenido de https://www.ibm.com/docs/es/spss-statistics/saas?topic=model-pseudo-r-square
IDEAM, & PNUD (2014). Vulnerabilidad de la región capital a los efectos del cambio climático. Documento de Apoyo Para La Toma de Decisiones, 24. URL: http://repositorio.gestiondelriesgo.gov.co/handle/20.500.11762/19772
IDIGER (2019). Caracterización General de Escenarios de Riesgo Localidad de Fontibón. Bogotá D.C.: Alcaldia Mayor de Bogotá D.C.
IDIGER (09 de 06 de 2022). Caracterización General del Escenario de Riesgo por Inundación. Obtenido de https://www.idiger.gov.co/rinundacion
IDIGER (2022). Caracterización General del Escenario de Riesgo por Inundación. Bogotá D.C.: Instituto distrital de gestión de riesgo y cambio climatico.
Felipe, A., & Rico, O. (n.d.). Seminario de Estadística.
Jauregui, E., Aversa, M., & Salas, R. (2017). Estrategias para la mitigación del riegso por inundación. Buenos Aires: ISSN 0717 - 3997 / 0718-3607.
Lee, D.-J. (Marzo de 2019). Introducción al software estadístico R. Obtenido de https://idaejin.github.io/courses/R/2019/euskaltel/
Lozada Carvalho, C. (2021). Plan Ambiental Local de Fontibón 2021-2024. Localidad de Fontibón - Bogotá: Alcaldia Bogotá D.C.
Meza, L., Corso, S., & Soza, S. (2010). GEstión del riesgo de sequía y otros eventos climáticos extremos en Chile. Chile: Oficina de Estudios y Políticas Agrarias - ODEPA.
Meinke, H., Nelson, R., Kokic, P., Stone, R., Selvaraju, R., & Baethgen, W. (2006). Actionable climate knowledge: From analysis to synthesis. Climate Research, 33(1), 101–110. DOI: https://doi.org/10.3354/cr033101
Moral Peláez, I. (2014). Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística. Revista Seden.
OFICINA FEDERAL DE PROTECCIÓN CIVIL (2014). Gestión Integral del Riesgo. Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación.
Pinos, J., Timbe, L., & Orellana, D. (2017). Métodos para la evaluación del riesgo de inundación fluvial: revisión de literatura y propuesta metodológica para Ecuador. Departamento de Recursos Hídricos y Ciencias Ambientales, Universidad de Cuenca, 147-162.
Poma, S., & Mercedes, C. (2022). Modelo de Regresión Logistica. UNMSM.
Ortiz, F. (2019). Regresión Logística.
Quintero, Ángel, M., Carvajal Escobar, Y., & Aldunce, P. (2012). Adaptación A La Variabilidad Y El Cambio Climático: Intersecciones Con La Gestión Del Riesgo. Manizales-Caldas: Universidad de Caldas.
R CORE TEAM (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL: https://www.R-project.org/
Robert, L. (2000). One World: The Health and Survival of the Human Species in the 21st Century. Santa Fe, New Mexico: Published by health Press.
Ruiz, J., & Londoño, C. (25 de Mayo de 2022). Pseudo-R2 para GLM. Obtenido de https://rpubs.com/Cata_lonc/907061
SECRETARÍA GENERAL DE LA COMUNIDAD ANDINA (2009). Prevención y reducción de riesgos a través de los instrumentos de planificación territorial en Bogotá.
SERGAS (2014). Regresión logística. Soporte Epidat Sergas.
TIBC (09 de Octubre de 2022). Regresión Logistica. Obtenido de https://www.tibco.com/es/reference-center/what-is-logistic-regression
URIEL (31 de Octubre de 2022). Multicolinealidad. Obtenido de https://www.uv.es/uriel/material/multicolinealidad3.pdf
WEATHER ATLAS (16 de Octubre de 2022). Clima y previsión meteorológica mensual Fontibón, Colombia. Obtenido de https://www.weather-atlas.com/es/colombia/fontibon-clima
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