Publicado

2018-01-01

Construcción de índice con inteligencia artificial para evaluar vulnerabilidad al cambio climático en microcuencas andinas tropicales. Caso de estudio en Colombia

Construction of index with artificial intelligence to evaluate vulnerability to climate change in Andean tropical micro-watersheds. Study case in Colombia

DOI:

https://doi.org/10.15446/dyna.v85n204.67048

Palabras clave:

índice de cambio climático, vulnerabilidad al cambio climático, microcuenca el Chocho, inteligencia artificial, indicadores presión-estado-respuesta (es)
climate change index, vulnerability to climate change, the Chocho micro-watershed, artificial intelligence, pressure-state-response indicators (en)

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Autores/as

Este artículo construye y aplica un índice para estimar el nivel de vulnerabilidad al cambio climático (ICC) en microcuencas andinas tropicales. El ICC fue construido con una combinación de dos metodologías analíticas: indicadores presión-estado-respuesta (PER) y lógica difusa de la inteligencia artificial. Se generaron: un indicador de presión, tres de estado y dos de respuesta. A cada indicador se le asoció una función de lógica difusa. Para la operatividad del índice se generaron 234 reglas de decisión, que fueron programadas en el programa MATLAB. El índice se aplicó a la microcuenca andina tropical el Chocho ubicada en el Departamento del Valle del Cauca en Colombia. Con la aplicación del índice ICC en esta microcuenca se evidenció el alto nivel de vulnerabilidad de esta microcuenca en la zona baja, media y alta. El ICC es un apoyo para la toma de decisiones por diferentes actores de la microcuenca.
This article constructs and applies an index to estimate vulnerability level to climate change (CCI) in tropical Andean micro-watersheds. The ICC was constructed with a combination of two analytical methodologies: Pressure-State-Response (PER) indicators and fuzzy logic from artificial intelligence. One pressure indicator, three statuses and two response indicators were defined. Each indicator is associated with a fuzzy logic function. For the operation of the index, 234 decision rules were generated, which were programmed in the MATLAB program. The index was applied to the tropical Andean microcuenca Chocho located in the Department of Valle del Cauca in Colombia. With the application of the ICC index in this micro-basin, the high level of vulnerability of this microwatershed was evidenced in the low, medium and high zone. The ICC is a support for the decision making by different actors of the micro-watershed.

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