Una aproximación a la gestión ambiental del Piedemonte Amazónico Colombiano (Florencia Caquetá) desde la computación bioinspirada de alto desempeño

El objetivo de este trabajo es desarrollar una aproximación a la gestión ambiental a través de un modelo para la predicción de áreas propensas a las inundaciones en el Piedemonte Amazónico Colombiano desde la computación Bio-inspirada de alto desempeño. Se elaboró un diagnóstico de la gestión ambiental en el manejo de inundaciones a partir de estudio de casos: la cuenca de La Perdiz y La Sardina en el Municipio de Florencia Caquetá, zona central del Piedemonte Amazónico. Posterior al análisis se determinó las variables significativas del modelo, para integrar aspectos de la gestión ambiental y la computación Bio-inspirada, mediante la utilización de tres tipos de métodos: descriptivo-exploratorio, proyectivo y experimental, de esta forma, investir una herramienta de predicción en el ámbito de la hidrología para aportar a la visualización de áreas inundables y prevenir la pérdida de vidas humanas en el desarrollo de las inundaciones. Por último, se verificó el modelo inspirado en un contexto de computación de alto desempeño, contrastando los datos históricos con los datos generados por el modelo propuesto. La aproximación a la gestión ambiental desde la computación Bio-inspirada permitió contribuir con la definición de un nuevo modelo denominado Agentes Vectores Naturales Geo-inspirados (AVNG), capaz de integrar aspectos ambientales, geográficos y de control, para generar información relacionada con las inundaciones en el Piedemonte Amazónico Colombiano.

• Autores: Millán Rojas, Edwin Eduardo
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/4805
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/4805
• Palabra clave: Agente; Amazonía; Ambiente; Computación Geo-Inspirada; Inundación; Doctorado en Ingeniería - Tesis y disertaciones académicas; Gestión ambiental; Bioinformática; Control de inundaciones; Agent; Amazonia; Environment; Flood; Geo-inspired computing
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