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Glosario

Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD

Definiciones breves de los términos usados en el libro. Las definiciones completas del marco conceptual están en 1.1.

Riesgo
Daños o pérdidas potenciales que pueden presentarse por eventos físicos peligrosos; resulta de combinar amenaza, exposición y vulnerabilidad Congreso de la República de Colombia, 2012Amadio, 2024.
Amenaza
Peligro latente de que un evento físico, natural o inducido por la acción humana, se presente con severidad suficiente para causar daños Congreso de la República de Colombia, 2012.
Exposición
Presencia de personas, medios de subsistencia, infraestructura y bienes en lugares que pueden ser afectados Congreso de la República de Colombia, 2012IPCC, 2022.
Vulnerabilidad
Susceptibilidad o fragilidad física, económica, social, ambiental o institucional de una comunidad frente a un evento físico peligroso Congreso de la República de Colombia, 2012.
Función de fragilidad
Relación entre la intensidad de la amenaza y la probabilidad de alcanzar o superar un estado de daño. SIDRo usa curvas lognormales por tipología constructiva FEMA, 2022.
MDR
Razón de daño media (Mean Damage Ratio): fracción esperada del valor de reposición que se pierde, calculada como la suma de la probabilidad de cada estado de daño por su razón de daño.
Periodo de retorno
Tiempo medio, en años, entre eventos que igualan o superan una intensidad dada. Es el inverso de la probabilidad anual de excedencia: Tr = 475 años equivale a cerca de 10 % en 50 años.
PGA
Aceleración horizontal pico del suelo (Peak Ground Acceleration), en fracciones de la gravedad (g).
EAI
Impacto anual esperado (Expected Annual Impact): área bajo la curva de excedencia de impactos Amadio, 2024.
EAE
Exposición anual esperada (Expected Annual Exposure): exposición anual a la amenaza por encima de un umbral, cuando no hay función de vulnerabilidad Amadio, 2024.
SSP
Trayectoria socioeconómica compartida (Shared Socioeconomic Pathway). SIDRo usa SSP2-4.5 y SSP5-8.5 combinadas con los escenarios de forzamiento de CMIP6 Riahi et al., 2017O'Neill et al., 2017.
CMIP6
Sexta fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados. SIDRo usa su versión reducida de escala NEX-GDDP Thrasher et al., 2022.
Método delta
Aplicar al registro observado el cambio medio (aditivo en temperatura, multiplicativo en precipitación) entre el clima histórico y el futuro de cada modelo.
FWI
Índice meteorológico de incendios (Fire Weather Index) del sistema canadiense, calculado con xclim Van Wagner, 1987Bourgault et al., 2023.
LST
Temperatura superficial del suelo (Land Surface Temperature), obtenida de sensores satelitales como Landsat.
NDVI
Índice de vegetación de diferencia normalizada, indicador de cobertura vegetal.
Microzonificación sísmica
División de la ciudad en zonas de respuesta sísmica del suelo; en Bogotá la fija el Decreto 523 de 2010 Alcaldía Mayor de Bogotá, 2010.
AOI
Área de interés (Area Of Interest): el polígono del barrio, definido en config/aoi.yaml.
Mapa bivariado
Mapa que combina dos variables, aquí riesgo y vulnerabilidad social, en una matriz de 3 × 3 clases.
References
  1. Congreso de la República de Colombia. (2012). Ley 1523 de 2012, por la cual se adopta la política nacional de gestión del riesgo de desastres y se establece el Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres. http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1523_2012.html
  2. Amadio, M. (2024). CCDR tools data and methodology. Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR), World Bank. https://gfdrr.github.io/CCDR-tools
  3. IPCC. (2022). Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (H.-O. Pörtner, D. C. Roberts, M. Tignor, E. S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, & B. Rama, Eds.). Cambridge University Press. 10.1017/9781009325844
  4. FEMA. (2022). Hazus Earthquake Model Technical Manual, Hazus 5.1. Federal Emergency Management Agency.
  5. Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., & others. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. 10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
  6. O’Neill, B. C., Kriegler, E., Ebi, K. L., & others. (2017). The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environmental Change, 42, 169–180. 10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
  7. Thrasher, B., Wang, W., Michaelis, A., Melton, F., Lee, T., & Nemani, R. (2022). NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6. Scientific Data, 9, 262. 10.1038/s41597-022-01393-4
  8. Van Wagner, C. E. (1987). Development and structure of the Canadian Forest Fire Weather Index System (Forestry Technical Report No. 35). Canadian Forestry Service.
  9. Bourgault, P., Huard, D., Smith, T. J., & others. (2023). xclim: xarray-based climate data analytics. Journal of Open Source Software, 8(85), 5415. 10.21105/joss.05415
  10. Alcaldía Mayor de Bogotá. (2010). Decreto 523 de 2010, por el cual se adopta la Microzonificación Sísmica de Bogotá D.C. https://www.cancilleria.gov.co/sites/default/files/Normograma/docs/pdf/d_alcabog_0523_2010.pdf
SIDRo — Los Rosales
3.6 Síntesis
Recursos
Software y entorno