Rupa-Rupa, Perú
La investigación estimó empíricamente la probabilidad de eventos letales causados por inundaciones en función de las viviendas afectadas. La estimación empírica utilizó la base de datos de desastres del Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI) del Perú para el periodo 2003–2017; se realizó un análisis descriptivo de las inundaciones y posteriormente se estimó una curva probabilística de eventos letales utilizando un modelo logístico, relacionando el logaritmo en base 10 de las viviendas con la probabilidad de encontrar al menos un muerto. Los resultados, muestran que las inundaciones ocupan el quinto lugar en cuanto al promedio anual de fallecidos y el segundo lugar en cuanto a la cantidad de viviendas afectadas, por otra parte, según la curva probabilística de eventos letales (al menos un muerto) la tasa de letalidad es de 27 fallecidos por cada 1 000 emergencias y que las viviendas afectadas y el número de fallecidos tienen una correlación moderada a fuerte (r2 = 0.669). El modelo presenta un R2 = 0.98 que indica confiabilidad. Se concluye, que el modelo propuesto puede ser utilizado para estimar probabilísticamente el riesgo de eventos letales en función a la cantidad de viviendas construidas.
The research empirically estimated the probability of lethal events caused by floods based on the affected homes. The empirical estimation used the disaster database of the National Institute of Civil Defense (INDECI) of Peru for the period 2003–2017; A descriptive analysis of the floods was carried out and subsequently a probabilistic curve of lethal events was estimated using a logistic model, relating the logarithm in base 10 of the houses with the probability of finding at least one death. The results show that floods occupy the fifth place in terms of the annual average of deaths and the second place in terms of the number of homes affected, on the other hand, according to the probabilistic curve of lethal events (at least one death) the rate the fatality rate is 27 deaths per 1 000 emergencies and that the affected homes and the number of deaths have a moderate to strong correlation (r2 = 0.669). The model presents an R2 = 0.98 which indicates reliability. It is concluded that the proposed model can be used to probabilistically estimate the risk of lethal events based on the number of houses built.
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