APLICACIÓN DE SIG PARA LA
ZONIFICACIÓN DE RIESGO POR FLUJOS DE
LODO EN NASCA, 2025
APPLICATION OF GIS FOR THE ZONING OF MUDFLOW
RISK IN NASCA, 2025
Yuly Nonila Vila Godoy
Universidad Cesar Vallejo
Geraldine Vila Godoy
Universidad Cesar Vallejo
pág. 895
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.20934
Aplicación de SIG para la zonificación de riesgo por flujos de lodo en Nasca,
2025
Yuly Nonila Vila Godoy1
yulyvil@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-4524-4063
Universidad Cesar Vallejo
Perú
Geraldine Vila Godoy
geraldinevilag@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-5835-8408
Universidad Cesar Vallejo
Perú
RESUMEN
El presente artículo tiene como objetivo aplicar herramientas de Sistemas de Información Geográfica
(SIG) para elaborar una zonificación del riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II Sector 1, provincia de Nasca, durante el año 2025. La investigación se desarrolló bajo un
enfoque cuantitativo, de tipo aplicada y diseño no experimental transversal, integrando información
física y socioambiental mediante análisis multicriterio en un entorno SIG. Se recopilaron datos
geomorfológicos, hidrológicos y climáticos provenientes de los modelos digitales de elevación,
cartografía del INGEMMET, registros de SENAMHI y plataformas oficiales como SIGRID,
complementados con un levantamiento censal de 47 lotes y 262 habitantes para caracterizar la
vulnerabilidad socio-constructiva. Las variables fueron procesadas mediante el método Analytic
Hierarchy Process (AHP) y superposición ponderada en QGIS y ArcGIS, generando los mapas de
peligro, vulnerabilidad y riesgo. Los resultados evidenciaron que la mayor parte del centro poblado se
ubica en zonas de peligro medio y medio-alto, asociado a pendientes suaves en un cono aluvial activo,
proximidad a cauces y antecedentes de activación de quebradas durante episodios de lluvias extremas
como el Niño Costero 2017. La vulnerabilidad predominante es media, influenciada por materiales de
construcción precarios, acceso limitado a servicios básicos y alta densidad poblacional. La integración
de ambos componentes permitió identificar áreas de riesgo alto, principalmente en las manzanas F y G,
donde se combinaron alta exposición y mayor susceptibilidad física. Se concluye que la aplicación de
SIG permitió producir una zonificación precisa y replicable, constituyéndose en un instrumento técnico
clave para la planificación territorial y la gestión preventiva del riesgo en Nasca.
Palabras clave: Sistemas de Información Geográfica; Zonificación; Flujos de lodo; Análisis
Multicriterio
1 Autor principal
Correspondencia: yulyvil@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.20934
Aplicación de SIG para la zonificación de riesgo por flujos de lodo en Nasca,
2025
Yuly Nonila Vila Godoy1
yulyvil@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-4524-4063
Universidad Cesar Vallejo
Perú
Geraldine Vila Godoy
geraldinevilag@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-5835-8408
Universidad Cesar Vallejo
Perú
RESUMEN
El presente artículo tiene como objetivo aplicar herramientas de Sistemas de Información Geográfica
(SIG) para elaborar una zonificación del riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II Sector 1, provincia de Nasca, durante el año 2025. La investigación se desarrolló bajo un
enfoque cuantitativo, de tipo aplicada y diseño no experimental transversal, integrando información
física y socioambiental mediante análisis multicriterio en un entorno SIG. Se recopilaron datos
geomorfológicos, hidrológicos y climáticos provenientes de los modelos digitales de elevación,
cartografía del INGEMMET, registros de SENAMHI y plataformas oficiales como SIGRID,
complementados con un levantamiento censal de 47 lotes y 262 habitantes para caracterizar la
vulnerabilidad socio-constructiva. Las variables fueron procesadas mediante el método Analytic
Hierarchy Process (AHP) y superposición ponderada en QGIS y ArcGIS, generando los mapas de
peligro, vulnerabilidad y riesgo. Los resultados evidenciaron que la mayor parte del centro poblado se
ubica en zonas de peligro medio y medio-alto, asociado a pendientes suaves en un cono aluvial activo,
proximidad a cauces y antecedentes de activación de quebradas durante episodios de lluvias extremas
como el Niño Costero 2017. La vulnerabilidad predominante es media, influenciada por materiales de
construcción precarios, acceso limitado a servicios básicos y alta densidad poblacional. La integración
de ambos componentes permitió identificar áreas de riesgo alto, principalmente en las manzanas F y G,
donde se combinaron alta exposición y mayor susceptibilidad física. Se concluye que la aplicación de
SIG permitió producir una zonificación precisa y replicable, constituyéndose en un instrumento técnico
clave para la planificación territorial y la gestión preventiva del riesgo en Nasca.
Palabras clave: Sistemas de Información Geográfica; Zonificación; Flujos de lodo; Análisis
Multicriterio
1 Autor principal
Correspondencia: yulyvil@gmail.com
pág. 896
Application of GIS for the zoning of mudflow risk in Nasca, 2025
ABSTRACT
his article aims to apply Geographic Information Systems (GIS) tools to develop a risk zoning map for
debris flows in the Ampliación Cajuca II Sector 1 settlement, located in the province of Nasca, during
2025. The study followed a quantitative, applied, and non-experimental cross-sectional design,
integrating physical and socio-environmental information through a multicriteria analysis within a GIS
environment. Geomorphological, hydrological, and climatic data were obtained from digital elevation
models, INGEMMET geological maps, SENAMHI records, and official platforms such as SIGRID, and
were complemented by a census survey of 47 lots and 262 inhabitants to characterize socio-constructive
vulnerability. Variables were processed using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and weighted
overlay in QGIS and ArcGIS to generate hazard, vulnerability, and risk maps. Results show that most
of the settlement is located in medium to medium-high hazard zones, associated with gentle slopes on
an active alluvial cone, proximity to channels, and historical activation of gullies during extreme rainfall
events such as the 2017 Coastal El Niño. Vulnerability was predominantly medium, influenced by
precarious construction materials, limited access to basic services, and high population density. The
integration of both components allowed the identification of high-risk areas, particularly in blocks F and
G, where high exposure and physical susceptibility converged. It is concluded that GIS tools enabled
the development of a precise and replicable zoning model, serving as a key technical instrument for
territorial planning and risk management in Nasca.
Keywords: Geographic Information Systems; Zoning; Mudflows; Multi-Criteria Analysis
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
Application of GIS for the zoning of mudflow risk in Nasca, 2025
ABSTRACT
his article aims to apply Geographic Information Systems (GIS) tools to develop a risk zoning map for
debris flows in the Ampliación Cajuca II Sector 1 settlement, located in the province of Nasca, during
2025. The study followed a quantitative, applied, and non-experimental cross-sectional design,
integrating physical and socio-environmental information through a multicriteria analysis within a GIS
environment. Geomorphological, hydrological, and climatic data were obtained from digital elevation
models, INGEMMET geological maps, SENAMHI records, and official platforms such as SIGRID, and
were complemented by a census survey of 47 lots and 262 inhabitants to characterize socio-constructive
vulnerability. Variables were processed using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and weighted
overlay in QGIS and ArcGIS to generate hazard, vulnerability, and risk maps. Results show that most
of the settlement is located in medium to medium-high hazard zones, associated with gentle slopes on
an active alluvial cone, proximity to channels, and historical activation of gullies during extreme rainfall
events such as the 2017 Coastal El Niño. Vulnerability was predominantly medium, influenced by
precarious construction materials, limited access to basic services, and high population density. The
integration of both components allowed the identification of high-risk areas, particularly in blocks F and
G, where high exposure and physical susceptibility converged. It is concluded that GIS tools enabled
the development of a precise and replicable zoning model, serving as a key technical instrument for
territorial planning and risk management in Nasca.
Keywords: Geographic Information Systems; Zoning; Mudflows; Multi-Criteria Analysis
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
pág. 897
INTRODUCCIÓN
La gestión del riesgo de desastres se ha convertido en una prioridad para los gobiernos locales y
regionales del Perú debido al incremento de la vulnerabilidad urbana y a la recurrencia de eventos
hidrometeorológicos extremos que afectan a las poblaciones asentadas en zonas no aptas (IPCC, 2021).
Entre estos peligros, los flujos de lodo o huaycos representan uno de los fenómenos más destructivos en
la costa sur, especialmente en la provincia de Nasca, donde la combinación de fuertes lluvias
estacionales, cuencas pequeñas y pendientes irregulares favorece la activación de quebradas
(INGEMMET, 2021; SERNANP, 2020). En este contexto, surge la necesidad de generar información
geoespacial precisa que permita comprender el nivel de peligro y riesgo al que se exponen los centros
poblados, particularmente aquellos con crecimiento urbano no planificado.
El problema principal que aborda este artículo es la ausencia de una zonificación técnica actualizada del
riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, espacio que presenta un
avance de urbanización sobre un cono aluvial activo. Este vacío limita la toma de decisiones para la
prevención, mitigación y planificación territorial. La relevancia del tema radica en que la población del
área estudio ha experimentado episodios de afectación durante eventos como el Niño Costero 2017, lo
que evidencia la necesidad de fortalecer los instrumentos de gestión y reducir el riesgo de desastres
(CENEPRED, 2018). Estudios recientes señalan que la falta de información oportuna incrementa la
exposición de zonas urbanas vulnerables (PNUD, 2019; FAO, 2018). Este trabajo contribuye al cierre
de ese vacío mediante la integración de información geoespacial de alta relevancia.
El marco teórico se sustenta en los aportes de la gestión del riesgo de desastres, que conceptualiza el
riesgo como la interacción entre peligro, vulnerabilidad y exposición (UNDRR, 2019; Cardona, 2004).
Asimismo, se basa en los aportes del análisis espacial mediante SIG, reconocidos como herramientas
fundamentales para evaluar amenazas naturales (Esri, 2020; Goodchild, 2018). Técnicas como el
análisis multicriterio y el método AHP han sido ampliamente utilizadas en la evaluación de peligros
geodinámicos (Malczewski, 1999; Torres & Delgado, 2019). Los criterios utilizados incluyen pendiente,
geología, distancia a cauces, uso del suelo, condiciones de vivienda y densidad poblacional, variables
ampliamente reconocidas por la literatura como determinantes en la ocurrencia y magnitud de flujos de
lodo.
INTRODUCCIÓN
La gestión del riesgo de desastres se ha convertido en una prioridad para los gobiernos locales y
regionales del Perú debido al incremento de la vulnerabilidad urbana y a la recurrencia de eventos
hidrometeorológicos extremos que afectan a las poblaciones asentadas en zonas no aptas (IPCC, 2021).
Entre estos peligros, los flujos de lodo o huaycos representan uno de los fenómenos más destructivos en
la costa sur, especialmente en la provincia de Nasca, donde la combinación de fuertes lluvias
estacionales, cuencas pequeñas y pendientes irregulares favorece la activación de quebradas
(INGEMMET, 2021; SERNANP, 2020). En este contexto, surge la necesidad de generar información
geoespacial precisa que permita comprender el nivel de peligro y riesgo al que se exponen los centros
poblados, particularmente aquellos con crecimiento urbano no planificado.
El problema principal que aborda este artículo es la ausencia de una zonificación técnica actualizada del
riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, espacio que presenta un
avance de urbanización sobre un cono aluvial activo. Este vacío limita la toma de decisiones para la
prevención, mitigación y planificación territorial. La relevancia del tema radica en que la población del
área estudio ha experimentado episodios de afectación durante eventos como el Niño Costero 2017, lo
que evidencia la necesidad de fortalecer los instrumentos de gestión y reducir el riesgo de desastres
(CENEPRED, 2018). Estudios recientes señalan que la falta de información oportuna incrementa la
exposición de zonas urbanas vulnerables (PNUD, 2019; FAO, 2018). Este trabajo contribuye al cierre
de ese vacío mediante la integración de información geoespacial de alta relevancia.
El marco teórico se sustenta en los aportes de la gestión del riesgo de desastres, que conceptualiza el
riesgo como la interacción entre peligro, vulnerabilidad y exposición (UNDRR, 2019; Cardona, 2004).
Asimismo, se basa en los aportes del análisis espacial mediante SIG, reconocidos como herramientas
fundamentales para evaluar amenazas naturales (Esri, 2020; Goodchild, 2018). Técnicas como el
análisis multicriterio y el método AHP han sido ampliamente utilizadas en la evaluación de peligros
geodinámicos (Malczewski, 1999; Torres & Delgado, 2019). Los criterios utilizados incluyen pendiente,
geología, distancia a cauces, uso del suelo, condiciones de vivienda y densidad poblacional, variables
ampliamente reconocidas por la literatura como determinantes en la ocurrencia y magnitud de flujos de
lodo.
pág. 898
Diversos estudios previos demuestran la eficacia de los SIG para la evaluación de riesgos por
movimientos en masa en el Perú y otros países andinos. Trabajos desarrollados en regiones como
Áncash, Arequipa y Cusco han utilizado modelos digitales de elevación y ponderaciones AHP para
identificar zonas críticas con alta precisión (Quispe, 2021; Condori & Zevallos, 2020; Cabrera & Cruz,
2020). Estas investigaciones evidencian que la combinación de datos geoespaciales y análisis
multicriterio permite obtener resultados replicables y útiles para la planificación urbana. No obstante,
en el caso específico de Nasca, aún existen limitaciones en la generación de estudios localizados que
integren información socio-constructiva, lo cual deja espacios de incertidumbre y evidencia la necesidad
de investigaciones aplicadas como la presente (Valverde & Ochoa, 2020).
El estudio se desarrolla en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, ubicado en un entorno
físico altamente susceptible debido a su localización sobre un abanico aluvial y su cercanía a cauces
temporales. El crecimiento urbano reciente ha incrementado la exposición al peligro, debido a viviendas
de materiales precarios, falta de drenaje pluvial y alta concentración poblacional. Este contexto físico y
social exige un análisis integral que permita caracterizar el nivel de riesgo con base en información
objetiva y espacialmente detallada.
Finalmente, el artículo plantea como objetivo general aplicar herramientas de SIG para elaborar una
zonificación del riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, Nasca.
Como objetivos específicos, se busca: (a) identificar y evaluar los factores condicionantes del peligro;
(b) caracterizar la vulnerabilidad socio-constructiva de la población; y (c) integrar ambos componentes
para determinar los niveles de riesgo. La investigación no formula hipótesis debido a su enfoque
aplicado, aunque parte del supuesto metodológico de que la combinación de variables físicas y sociales
mediante análisis multicriterio permite obtener un diagnóstico robusto y útil para la gestión del territorio.
METODOLOGÍA
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, dado que se trabajó con datos medibles,
geoespaciales y socio-constructivos que permitieron el análisis objetivo del peligro, la vulnerabilidad y
el riesgo por flujos de lodo (Creswell & Creswell, 2018).. El estudio es de tipo aplicada, debido a que
utiliza conocimientos teóricos y herramientas tecnológicas para resolver un problema concreto de
gestión del riesgo en un territorio específico. Asimismo, corresponde a un diseño no experimental,
Diversos estudios previos demuestran la eficacia de los SIG para la evaluación de riesgos por
movimientos en masa en el Perú y otros países andinos. Trabajos desarrollados en regiones como
Áncash, Arequipa y Cusco han utilizado modelos digitales de elevación y ponderaciones AHP para
identificar zonas críticas con alta precisión (Quispe, 2021; Condori & Zevallos, 2020; Cabrera & Cruz,
2020). Estas investigaciones evidencian que la combinación de datos geoespaciales y análisis
multicriterio permite obtener resultados replicables y útiles para la planificación urbana. No obstante,
en el caso específico de Nasca, aún existen limitaciones en la generación de estudios localizados que
integren información socio-constructiva, lo cual deja espacios de incertidumbre y evidencia la necesidad
de investigaciones aplicadas como la presente (Valverde & Ochoa, 2020).
El estudio se desarrolla en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, ubicado en un entorno
físico altamente susceptible debido a su localización sobre un abanico aluvial y su cercanía a cauces
temporales. El crecimiento urbano reciente ha incrementado la exposición al peligro, debido a viviendas
de materiales precarios, falta de drenaje pluvial y alta concentración poblacional. Este contexto físico y
social exige un análisis integral que permita caracterizar el nivel de riesgo con base en información
objetiva y espacialmente detallada.
Finalmente, el artículo plantea como objetivo general aplicar herramientas de SIG para elaborar una
zonificación del riesgo por flujos de lodo en el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, Nasca.
Como objetivos específicos, se busca: (a) identificar y evaluar los factores condicionantes del peligro;
(b) caracterizar la vulnerabilidad socio-constructiva de la población; y (c) integrar ambos componentes
para determinar los niveles de riesgo. La investigación no formula hipótesis debido a su enfoque
aplicado, aunque parte del supuesto metodológico de que la combinación de variables físicas y sociales
mediante análisis multicriterio permite obtener un diagnóstico robusto y útil para la gestión del territorio.
METODOLOGÍA
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, dado que se trabajó con datos medibles,
geoespaciales y socio-constructivos que permitieron el análisis objetivo del peligro, la vulnerabilidad y
el riesgo por flujos de lodo (Creswell & Creswell, 2018).. El estudio es de tipo aplicada, debido a que
utiliza conocimientos teóricos y herramientas tecnológicas para resolver un problema concreto de
gestión del riesgo en un territorio específico. Asimismo, corresponde a un diseño no experimental,
pág. 899
transversal y descriptivo-explicativo, ya que no se manipularon variables y la recolección de
información se realizó en un único momento temporal durante el año 2025, con el fin de explicar los
niveles de riesgo presentes en el área de estudio (Orellana & Huamán, 2020).
La unidad de análisis estuvo constituida por el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, integrado
por 47 lotes habitados y una población total de 262 personas. Debido al número reducido de unidades,
se empleó un muestreo censal, por lo que se consideraron la totalidad de viviendas y ocupantes para la
caracterización de la vulnerabilidad física, social y constructiva. Para el componente físico-ambiental,
la población correspondió al territorio del centro poblado y su entorno geográfico inmediato, evaluado
mediante capas geoespaciales provenientes de fuentes oficiales.
Las técnicas de recolección de datos incluyeron: (a) análisis documental de cartografía temática
(geología, hidrografía, pendientes y uso del suelo); (b) levantamiento censal mediante ficha estructurada
aplicada a cada vivienda; y (c) compilación de registros climáticos e hidrológicos de SENAMHI y
CENEPRED. Los instrumentos utilizados fueron la ficha de vulnerabilidad socio-constructiva, la guía
de observación de campo, los Modelos Digitales de Elevación (DEM), cartografía a escala 1:50 000 y
el registro fotográfico georreferenciado.
El procesamiento de datos se realizó en un entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG)
utilizando QGIS y ArcGIS. Para el análisis de peligro, se emplearon criterios que la literatura reconoce
como determinantes en la dinámica de flujos de detritos, tales como pendiente, geología, morfología y
distancia a cauces (FEMA, 2020; USGS, 2019). La ponderación de variables mediante el método
Analytic Hierarchy Process (AHP) sigue el enfoque clásico propuesto por Saaty (1980) y utilizado
ampliamente en estudios de riesgos naturales (Torres & Delgado, 2019; Álvarez & Montoya, 2020).
La construcción del índice de vulnerabilidad se sustentó en lineamientos de CENEPRED (2018) y en
modelos de vulnerabilidad estructural desarrollados para asentamientos urbanos expuestos a peligros
hidrometeorológicos (Martínez & Paredes, 2019). La integración final del riesgo mediante la ecuación
R = P × V sigue la metodología recomendada por UNDRR (2019) y adoptada en investigaciones
recientes en el contexto peruano (Mamani, 2020).
En cuanto a las consideraciones éticas, la recolección de información se realizó respetando la
confidencialidad de los datos de los habitantes, quienes fueron informados sobre los fines académicos
transversal y descriptivo-explicativo, ya que no se manipularon variables y la recolección de
información se realizó en un único momento temporal durante el año 2025, con el fin de explicar los
niveles de riesgo presentes en el área de estudio (Orellana & Huamán, 2020).
La unidad de análisis estuvo constituida por el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1, integrado
por 47 lotes habitados y una población total de 262 personas. Debido al número reducido de unidades,
se empleó un muestreo censal, por lo que se consideraron la totalidad de viviendas y ocupantes para la
caracterización de la vulnerabilidad física, social y constructiva. Para el componente físico-ambiental,
la población correspondió al territorio del centro poblado y su entorno geográfico inmediato, evaluado
mediante capas geoespaciales provenientes de fuentes oficiales.
Las técnicas de recolección de datos incluyeron: (a) análisis documental de cartografía temática
(geología, hidrografía, pendientes y uso del suelo); (b) levantamiento censal mediante ficha estructurada
aplicada a cada vivienda; y (c) compilación de registros climáticos e hidrológicos de SENAMHI y
CENEPRED. Los instrumentos utilizados fueron la ficha de vulnerabilidad socio-constructiva, la guía
de observación de campo, los Modelos Digitales de Elevación (DEM), cartografía a escala 1:50 000 y
el registro fotográfico georreferenciado.
El procesamiento de datos se realizó en un entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG)
utilizando QGIS y ArcGIS. Para el análisis de peligro, se emplearon criterios que la literatura reconoce
como determinantes en la dinámica de flujos de detritos, tales como pendiente, geología, morfología y
distancia a cauces (FEMA, 2020; USGS, 2019). La ponderación de variables mediante el método
Analytic Hierarchy Process (AHP) sigue el enfoque clásico propuesto por Saaty (1980) y utilizado
ampliamente en estudios de riesgos naturales (Torres & Delgado, 2019; Álvarez & Montoya, 2020).
La construcción del índice de vulnerabilidad se sustentó en lineamientos de CENEPRED (2018) y en
modelos de vulnerabilidad estructural desarrollados para asentamientos urbanos expuestos a peligros
hidrometeorológicos (Martínez & Paredes, 2019). La integración final del riesgo mediante la ecuación
R = P × V sigue la metodología recomendada por UNDRR (2019) y adoptada en investigaciones
recientes en el contexto peruano (Mamani, 2020).
En cuanto a las consideraciones éticas, la recolección de información se realizó respetando la
confidencialidad de los datos de los habitantes, quienes fueron informados sobre los fines académicos
pág. 900
del estudio y brindaron consentimiento verbal. No se recopilaron datos sensibles ni se afectó la
integridad de los participantes.
Entre las limitaciones del estudio se reconoce la disponibilidad restringida de series históricas de lluvia
en estaciones cercanas, así como la falta de cartografía de mayor resolución espacial. No obstante, el
uso de métodos multicriterio y datos oficiales permitió garantizar la validez técnica de los resultados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis espacial permitió identificar los niveles de peligro por flujos de lodo en el Centro Poblado
Ampliación Cajuca II Sector 1, revelando que la mayor parte del territorio presenta peligro medio y
medio-alto, condicionados principalmente por la pendiente, la geología del abanico aluvial y la
proximidad a cauces temporales (Mendoza & Siguas, 2018; Tapia & Villalobos, 2017). El modelo
generado mediante AHP mostró que las zonas ubicadas en las manzanas F y G concentran las mayores
ponderaciones debido a su cercanía inmediata al cauce principal y a la presencia de depósitos recientes
asociados a eventos de remoción en masa. Estos resultados coinciden con los criterios establecidos por
INGEMMET (2021), que identifican los conos aluviales como ambientes geomorfológicos altamente
susceptibles a la movilización rápida de sedimentos durante lluvias intensas. Asimismo, la distribución
espacial del peligro se alinea con lo observado en estudios similares realizados en Nazca y en cuencas
áridas de la costa sur peruana (Quispe, 2021; Condori & Zevallos, 2020).
En cuanto a la vulnerabilidad, los resultados del censo y las observaciones de campo permitieron
determinar que predominan niveles de vulnerabilidad media, caracterizados por viviendas construidas
con materiales mixtos (ladrillo–bloquetas–adobe), baja calidad estructural, ausencia de muros de
contención y deficientes sistemas de drenaje pluvial. Además, la alta densidad poblacional, la cercanía
entre viviendas y las limitaciones en servicios básicos contribuyen al incremento del potencial de daño.
Los sectores con vulnerabilidad alta se concentraron en zonas donde las edificaciones presentan techos
ligeros y estructuras informales, situación que coincide con patrones identificados por CENEPRED
(2018) en contextos urbanos con crecimiento acelerado y limitada regulación municipal.
La integración de ambos componentes permitió construir el mapa de riesgo por flujos de lodo, en el cual
se identificaron tres niveles: riesgo bajo, medio y alto. El riesgo alto se localizó principalmente en las
manzanas F, G y parte de la manzana C, zonas donde confluyen el mayor peligro físico y las condiciones
del estudio y brindaron consentimiento verbal. No se recopilaron datos sensibles ni se afectó la
integridad de los participantes.
Entre las limitaciones del estudio se reconoce la disponibilidad restringida de series históricas de lluvia
en estaciones cercanas, así como la falta de cartografía de mayor resolución espacial. No obstante, el
uso de métodos multicriterio y datos oficiales permitió garantizar la validez técnica de los resultados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis espacial permitió identificar los niveles de peligro por flujos de lodo en el Centro Poblado
Ampliación Cajuca II Sector 1, revelando que la mayor parte del territorio presenta peligro medio y
medio-alto, condicionados principalmente por la pendiente, la geología del abanico aluvial y la
proximidad a cauces temporales (Mendoza & Siguas, 2018; Tapia & Villalobos, 2017). El modelo
generado mediante AHP mostró que las zonas ubicadas en las manzanas F y G concentran las mayores
ponderaciones debido a su cercanía inmediata al cauce principal y a la presencia de depósitos recientes
asociados a eventos de remoción en masa. Estos resultados coinciden con los criterios establecidos por
INGEMMET (2021), que identifican los conos aluviales como ambientes geomorfológicos altamente
susceptibles a la movilización rápida de sedimentos durante lluvias intensas. Asimismo, la distribución
espacial del peligro se alinea con lo observado en estudios similares realizados en Nazca y en cuencas
áridas de la costa sur peruana (Quispe, 2021; Condori & Zevallos, 2020).
En cuanto a la vulnerabilidad, los resultados del censo y las observaciones de campo permitieron
determinar que predominan niveles de vulnerabilidad media, caracterizados por viviendas construidas
con materiales mixtos (ladrillo–bloquetas–adobe), baja calidad estructural, ausencia de muros de
contención y deficientes sistemas de drenaje pluvial. Además, la alta densidad poblacional, la cercanía
entre viviendas y las limitaciones en servicios básicos contribuyen al incremento del potencial de daño.
Los sectores con vulnerabilidad alta se concentraron en zonas donde las edificaciones presentan techos
ligeros y estructuras informales, situación que coincide con patrones identificados por CENEPRED
(2018) en contextos urbanos con crecimiento acelerado y limitada regulación municipal.
La integración de ambos componentes permitió construir el mapa de riesgo por flujos de lodo, en el cual
se identificaron tres niveles: riesgo bajo, medio y alto. El riesgo alto se localizó principalmente en las
manzanas F, G y parte de la manzana C, zonas donde confluyen el mayor peligro físico y las condiciones
pág. 901
de vulnerabilidad constructiva descritas. Este hallazgo refuerza la premisa teórica que señala que el
riesgo es el resultado directo de la interacción entre peligro y vulnerabilidad (UNDRR, 2019).
Asimismo, los resultados son coherentes con investigaciones desarrolladas en Arequipa y Cusco, donde
la presencia de material suelto, pendientes moderadas y viviendas informales se asoció a niveles
elevados de riesgo ante flujos de detritos (Cabrera & Cruz, 2020).
Durante la discusión comparativa con estudios previos, se confirma que la metodología aplicada —
particularmente el uso del análisis multicriterio y AHP en entornos SIG— ofrece resultados robustos y
replicables, tal como lo sostienen Malczewski (1999) y Álvarez & Montoya (2020). Sin embargo, el
presente estudio aporta un valor diferencial al integrar información socio-constructiva a nivel de lote, lo
cual permite refinar sustancialmente la delimitación del riesgo. Esta precisión es especialmente relevante
para los gobiernos locales, ya que posibilita focalizar intervenciones en sectores prioritarios y desarrollar
medidas de mitigación específicas.
Asimismo, los resultados evidencian la urgencia de implementar medidas preventivas, tales como la
construcción de diques de encauzamiento, canales de coronación, reubicación de viviendas en zonas
críticas y fortalecimiento del ordenamiento territorial. De igual forma, se destaca la pertinencia de
incorporar modelos predictivos basados en escenarios climáticos futuros, considerando que eventos
como el Fenómeno El Niño intensifican la recurrencia de precipitaciones extremas en la región.
En conjunto, los hallazgos confirman que el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1 presenta
condiciones que lo sitúan en un nivel significativo de riesgo, especialmente frente a eventos
hidrometeorológicos intensos. La evidencia proporcionada por este estudio constituye una base técnica
sólida para la planificación urbana y la gestión del riesgo de desastres en Nasca, fortaleciendo la
capacidad de respuesta local y reduciendo las posibilidades de afectación futura.
de vulnerabilidad constructiva descritas. Este hallazgo refuerza la premisa teórica que señala que el
riesgo es el resultado directo de la interacción entre peligro y vulnerabilidad (UNDRR, 2019).
Asimismo, los resultados son coherentes con investigaciones desarrolladas en Arequipa y Cusco, donde
la presencia de material suelto, pendientes moderadas y viviendas informales se asoció a niveles
elevados de riesgo ante flujos de detritos (Cabrera & Cruz, 2020).
Durante la discusión comparativa con estudios previos, se confirma que la metodología aplicada —
particularmente el uso del análisis multicriterio y AHP en entornos SIG— ofrece resultados robustos y
replicables, tal como lo sostienen Malczewski (1999) y Álvarez & Montoya (2020). Sin embargo, el
presente estudio aporta un valor diferencial al integrar información socio-constructiva a nivel de lote, lo
cual permite refinar sustancialmente la delimitación del riesgo. Esta precisión es especialmente relevante
para los gobiernos locales, ya que posibilita focalizar intervenciones en sectores prioritarios y desarrollar
medidas de mitigación específicas.
Asimismo, los resultados evidencian la urgencia de implementar medidas preventivas, tales como la
construcción de diques de encauzamiento, canales de coronación, reubicación de viviendas en zonas
críticas y fortalecimiento del ordenamiento territorial. De igual forma, se destaca la pertinencia de
incorporar modelos predictivos basados en escenarios climáticos futuros, considerando que eventos
como el Fenómeno El Niño intensifican la recurrencia de precipitaciones extremas en la región.
En conjunto, los hallazgos confirman que el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1 presenta
condiciones que lo sitúan en un nivel significativo de riesgo, especialmente frente a eventos
hidrometeorológicos intensos. La evidencia proporcionada por este estudio constituye una base técnica
sólida para la planificación urbana y la gestión del riesgo de desastres en Nasca, fortaleciendo la
capacidad de respuesta local y reduciendo las posibilidades de afectación futura.
pág. 902
ILUSTRACIONES, TABLAS, FIGURAS.
Ilustración 1: Mapa de Zonificación del Peligro por Flujos de Lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II, Sector 1.
Fuente: Elaboración propia basada en MDE (2024) y cartas geológicas (INGEMMET).
El mapa muestra la clasificación del peligro físico, resultado de la integración de la Pendiente, la
Litología y la Distancia a Cauces. Se utilizan colores fríos (azul/verde) para Peligro Bajo y colores
cálidos (naranja/rojo) para Peligro Alto/Muy Alto. La simbología incluye el trazado de las quebradas
principales y los límites del sector de estudio.
ILUSTRACIONES, TABLAS, FIGURAS.
Ilustración 1: Mapa de Zonificación del Peligro por Flujos de Lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II, Sector 1.
Fuente: Elaboración propia basada en MDE (2024) y cartas geológicas (INGEMMET).
El mapa muestra la clasificación del peligro físico, resultado de la integración de la Pendiente, la
Litología y la Distancia a Cauces. Se utilizan colores fríos (azul/verde) para Peligro Bajo y colores
cálidos (naranja/rojo) para Peligro Alto/Muy Alto. La simbología incluye el trazado de las quebradas
principales y los límites del sector de estudio.
pág. 903
Ilustración 2: Mapa de Vulnerabilidad de los Lotes por Flujos de Lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II.
Fuente: Elaboración propia a partir de Fichas de Campo (2025).
El mapa representa el nivel de vulnerabilidad de cada lote (unidad censal), determinado por la densidad
poblacional y los materiales constructivos (Vulnerabilidad Baja, Media y Alta). Los lotes en rojo indican
el mayor riesgo social y físico.
Ilustración 2: Mapa de Vulnerabilidad de los Lotes por Flujos de Lodo en el Centro Poblado Ampliación
Cajuca II.
Fuente: Elaboración propia a partir de Fichas de Campo (2025).
El mapa representa el nivel de vulnerabilidad de cada lote (unidad censal), determinado por la densidad
poblacional y los materiales constructivos (Vulnerabilidad Baja, Media y Alta). Los lotes en rojo indican
el mayor riesgo social y físico.
pág. 904
Ilustración 3: Mapa de Zonificación de Riesgo Final por Flujos de Lodo (R=P x V) y su Relevancia en
la Planificación Territorial.
Fuente: Modelado SIG del presente estudio (2025).
Este mapa es el resultado final de la superposición ponderada del Peligro (Ilustración 1) y la
Vulnerabilidad (Ilustración 2). Utiliza una paleta de colores para diferenciar las categorías de Riesgo
(Bajo, Moderado, Alto y Muy Alto). La categoría Riesgo Alto (rojo) delimita las áreas prioritarias para
la implementación de medidas de mitigación estructurales y no estructurales.
Ilustración 3: Mapa de Zonificación de Riesgo Final por Flujos de Lodo (R=P x V) y su Relevancia en
la Planificación Territorial.
Fuente: Modelado SIG del presente estudio (2025).
Este mapa es el resultado final de la superposición ponderada del Peligro (Ilustración 1) y la
Vulnerabilidad (Ilustración 2). Utiliza una paleta de colores para diferenciar las categorías de Riesgo
(Bajo, Moderado, Alto y Muy Alto). La categoría Riesgo Alto (rojo) delimita las áreas prioritarias para
la implementación de medidas de mitigación estructurales y no estructurales.
pág. 905
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos permiten concluir que el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1
presenta condiciones que lo sitúan en un nivel significativo de riesgo ante flujos de lodo, debido a la
convergencia de factores físicos, ambientales y socio-constructivos que incrementan su exposición y
vulnerabilidad. La aplicación combinada de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el análisis
multicriterio AHP demostró ser una herramienta eficaz para identificar con alta precisión las zonas con
mayor susceptibilidad, lo cual constituye un insumo clave para la gestión del riesgo de desastres en la
provincia de Nasca.
El análisis del peligro evidenció que la ubicación del centro poblado sobre un cono aluvial activo,
sumada a la presencia de cauces temporales y depósitos recientes de remoción en masa, configura un
entorno geomorfológico propenso a la activación de huaycos, especialmente durante eventos de lluvias
intensas o asociados a El Niño Costero. La vulnerabilidad predominante es de nivel medio, pero se
incrementa en sectores donde las viviendas presentan estructuras mixtas, materiales precarios, limitada
capacidad de resistencia y ausencia de sistemas de drenaje pluvial, lo cual agrava el potencial de daño.
En consecuencia, el riesgo alto identificado en manzanas específicas confirma la necesidad urgente de
implementar medidas de prevención y mitigación, tales como obras de encauzamiento, drenaje pluvial,
reforzamiento constructivo y regulación del crecimiento urbano. Asimismo, el estudio aporta una base
geoespacial sólida que puede ser utilizada por las autoridades locales para actualizar sus instrumentos
de planificación, priorizar intervenciones y fortalecer la toma de decisiones orientadas al ordenamiento
territorial.
Finalmente, se reconoce que persisten áreas de investigación abiertas, como la incorporación de
modelamientos hidrológicos dinámicos, la proyección de escenarios climáticos futuros y la evaluación
del riesgo residual. Estas líneas permitirán mejorar la comprensión del fenómeno y contribuir a la
construcción de territorios más seguros y resilientes.
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos permiten concluir que el Centro Poblado Ampliación Cajuca II Sector 1
presenta condiciones que lo sitúan en un nivel significativo de riesgo ante flujos de lodo, debido a la
convergencia de factores físicos, ambientales y socio-constructivos que incrementan su exposición y
vulnerabilidad. La aplicación combinada de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el análisis
multicriterio AHP demostró ser una herramienta eficaz para identificar con alta precisión las zonas con
mayor susceptibilidad, lo cual constituye un insumo clave para la gestión del riesgo de desastres en la
provincia de Nasca.
El análisis del peligro evidenció que la ubicación del centro poblado sobre un cono aluvial activo,
sumada a la presencia de cauces temporales y depósitos recientes de remoción en masa, configura un
entorno geomorfológico propenso a la activación de huaycos, especialmente durante eventos de lluvias
intensas o asociados a El Niño Costero. La vulnerabilidad predominante es de nivel medio, pero se
incrementa en sectores donde las viviendas presentan estructuras mixtas, materiales precarios, limitada
capacidad de resistencia y ausencia de sistemas de drenaje pluvial, lo cual agrava el potencial de daño.
En consecuencia, el riesgo alto identificado en manzanas específicas confirma la necesidad urgente de
implementar medidas de prevención y mitigación, tales como obras de encauzamiento, drenaje pluvial,
reforzamiento constructivo y regulación del crecimiento urbano. Asimismo, el estudio aporta una base
geoespacial sólida que puede ser utilizada por las autoridades locales para actualizar sus instrumentos
de planificación, priorizar intervenciones y fortalecer la toma de decisiones orientadas al ordenamiento
territorial.
Finalmente, se reconoce que persisten áreas de investigación abiertas, como la incorporación de
modelamientos hidrológicos dinámicos, la proyección de escenarios climáticos futuros y la evaluación
del riesgo residual. Estas líneas permitirán mejorar la comprensión del fenómeno y contribuir a la
construcción de territorios más seguros y resilientes.
pág. 906
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Álvarez, P., & Montoya, M. (2020). Aplicación del método AHP para la evaluación de riesgos naturales
en entornos urbanos. Journal of Environmental Analysis, 30(2), 112-127.
Cabrera, M., & Cruz, R. (2020). Evaluación de riesgos geodinámicos en Arequipa y Cusco usando SIG
y AHP. Revista Peruana de Geografía, 20(1), 34-49.
CENEPRED. (2018). Informe de gestión y reducción del riesgo de desastres en Perú.
https://www.cenepred.gob.pe
CENEPRED. (2018). Manual para la evaluación y gestión del riesgo de
desastres. https://www.cenepred.gob.pe/web/manuales
Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (CENEPRED).
(2018). Plan Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres. https://www.cenepred.gob.pe
Condori, K., & Zevallos, A. (2020). Aplicación de SIG y AHP en la zonificación de riesgos. Revista
Peruana de Geografía, 16(2), 45-60.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed
methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
Esri. (2020). Spatial analysis with GIS. Esri Press.
FAO. (2018). Análisis de vulnerabilidad y riesgos en zonas rurales. https://www.fao.org
Federación de Gestión de Emergencias (FEMA). (2020). Peligro y vulnerabilidad en flujos de
lodo. https://www.fema.gov
FEMA. (2020). Hazard identification and risk assessment. Federal Emergency Management
Agency. https://www.fema.gov
Gabriel-Campos, E. N., & Osejo-Maury, J. A. (2025). Análisis del riesgo de desastres por flujo de lodo
en puntos críticos de la cuenca Chilca, región de Lima, Perú. Revista
REDER. https://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/view/187
Goodchild, M. (2018). Geographic information science and systems. Annual Review of Environment
and Resources, 43, 1-28.
INGEMMET. (2021). Mapas de susceptibilidad y riesgo en la costa sur del Perú. Instituto Geológico
Minero y Metalúrgico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Álvarez, P., & Montoya, M. (2020). Aplicación del método AHP para la evaluación de riesgos naturales
en entornos urbanos. Journal of Environmental Analysis, 30(2), 112-127.
Cabrera, M., & Cruz, R. (2020). Evaluación de riesgos geodinámicos en Arequipa y Cusco usando SIG
y AHP. Revista Peruana de Geografía, 20(1), 34-49.
CENEPRED. (2018). Informe de gestión y reducción del riesgo de desastres en Perú.
https://www.cenepred.gob.pe
CENEPRED. (2018). Manual para la evaluación y gestión del riesgo de
desastres. https://www.cenepred.gob.pe/web/manuales
Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (CENEPRED).
(2018). Plan Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres. https://www.cenepred.gob.pe
Condori, K., & Zevallos, A. (2020). Aplicación de SIG y AHP en la zonificación de riesgos. Revista
Peruana de Geografía, 16(2), 45-60.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed
methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
Esri. (2020). Spatial analysis with GIS. Esri Press.
FAO. (2018). Análisis de vulnerabilidad y riesgos en zonas rurales. https://www.fao.org
Federación de Gestión de Emergencias (FEMA). (2020). Peligro y vulnerabilidad en flujos de
lodo. https://www.fema.gov
FEMA. (2020). Hazard identification and risk assessment. Federal Emergency Management
Agency. https://www.fema.gov
Gabriel-Campos, E. N., & Osejo-Maury, J. A. (2025). Análisis del riesgo de desastres por flujo de lodo
en puntos críticos de la cuenca Chilca, región de Lima, Perú. Revista
REDER. https://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/view/187
Goodchild, M. (2018). Geographic information science and systems. Annual Review of Environment
and Resources, 43, 1-28.
INGEMMET. (2021). Mapas de susceptibilidad y riesgo en la costa sur del Perú. Instituto Geológico
Minero y Metalúrgico.
pág. 907
IPCC. (2021). Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to
the Sixth Assessment Report of the IPCC. Cambridge University Press.
Malczewski, J. (1999). GIS and multicriteria decision analysis. Wiley.
Mamani, R. (2020). Aplicación de la metodología de evaluación de riesgos en zonas urbanas vulnerables
del Perú. Revista Peruana de Gestión Integral, 4(1), 22–33.
Martínez, J., & Paredes, L. (2019). Modelos de vulnerabilidad estructural en asentamientos urbanos
expuestos a riesgos hidrometeorológicos. Revista de Ingeniería, 27(3), 45–59.
Orellana, M., & Huamán, E. (2020). Métodos de investigación en ciencias sociales y ambientales.
Editorial Académica.
PNUD. (2019). Informe sobre desarrollo humano y gestión territorial. https://www.undp.org
Quispe, M. (2021). Modelos digitales para gestión de riesgos. Revista Andina de Geografía, 10(1), 78-
93.
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.
SENAMHI. (2025). Registro climático y datos hidrológicos. Servicio Nacional de Meteorología e
Hidrología del Perú. https://www.senamhi.gob.pe
SERNANP. (2020). Informe de riesgos en áreas protegidas de la costa sur. Servicio Nacional de Áreas
Naturales Protegidas.
Torres, A., & Delgado, P. (2019). Aplicación del método AHP para la evaluación de peligros
naturales. Journal of Environmental Science, 34(2), 114–127.
UNDRR. (2019). Terminology on disaster risk reduction. United Nations Office for Disaster Risk
Reduction. https://www.undrr.org
United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). (2019). Terminology on disaster risk
reduction. https://www.undrr.org
USGS. (2019). Landslide hazard assessment. U.S. Geological Survey. https://www.usgs.gov
Valverde, J., & Ochoa, R. (2020). Integración socio-constructiva en estudios de riesgo. Estudios
Regionales Andinos, 24(2), 101-117.
IPCC. (2021). Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to
the Sixth Assessment Report of the IPCC. Cambridge University Press.
Malczewski, J. (1999). GIS and multicriteria decision analysis. Wiley.
Mamani, R. (2020). Aplicación de la metodología de evaluación de riesgos en zonas urbanas vulnerables
del Perú. Revista Peruana de Gestión Integral, 4(1), 22–33.
Martínez, J., & Paredes, L. (2019). Modelos de vulnerabilidad estructural en asentamientos urbanos
expuestos a riesgos hidrometeorológicos. Revista de Ingeniería, 27(3), 45–59.
Orellana, M., & Huamán, E. (2020). Métodos de investigación en ciencias sociales y ambientales.
Editorial Académica.
PNUD. (2019). Informe sobre desarrollo humano y gestión territorial. https://www.undp.org
Quispe, M. (2021). Modelos digitales para gestión de riesgos. Revista Andina de Geografía, 10(1), 78-
93.
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.
SENAMHI. (2025). Registro climático y datos hidrológicos. Servicio Nacional de Meteorología e
Hidrología del Perú. https://www.senamhi.gob.pe
SERNANP. (2020). Informe de riesgos en áreas protegidas de la costa sur. Servicio Nacional de Áreas
Naturales Protegidas.
Torres, A., & Delgado, P. (2019). Aplicación del método AHP para la evaluación de peligros
naturales. Journal of Environmental Science, 34(2), 114–127.
UNDRR. (2019). Terminology on disaster risk reduction. United Nations Office for Disaster Risk
Reduction. https://www.undrr.org
United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). (2019). Terminology on disaster risk
reduction. https://www.undrr.org
USGS. (2019). Landslide hazard assessment. U.S. Geological Survey. https://www.usgs.gov
Valverde, J., & Ochoa, R. (2020). Integración socio-constructiva en estudios de riesgo. Estudios
Regionales Andinos, 24(2), 101-117.