Predicción de Deslizamientos mediante Modelos Climáticos CMIP6 SSP585: Inteligencia Geoespacial para la Gestión del Riesgo y la Adaptación al Cambio Climático

# Inteligencia Geoespacial para la Predicción de Deslizamientos Esta publicación presenta una metodología desarrollada por GEOSIGTEL E.I.R.L. para la identificación, evaluación y predicción de zonas susceptibles a deslizamientos mediante el uso de Inteligencia Geoespacial, Sistemas de Información Geográfica (SIG), imágenes satelitales y modelos climáticos globales CMIP6 SSP585. La metodología integra factores de susceptibilidad del terreno (relieve, litología y humedad del suelo) con factores dinámicos asociados a la precipitación extrema y la actividad sísmica, permitiendo generar escenarios históricos y proyecciones futuras del riesgo de deslizamientos bajo condiciones de cambio climático. Los resultados permiten apoyar la toma de decisiones para: • Gestión del Riesgo de Desastres.• Protección de infraestructura crítica.• Ordenamiento territorial.• Priorización de inversiones públicas.• Adaptación al cambio climático.• Protección de carreteras, puentes, ductos y redes de servicios. ## Aplicaciones - Municipalidades.- Gobiernos Regionales.- Ministerio de Transportes y Comunicaciones.- Autoridad Nacional del Agua.- Empresas Mineras.- Empresas de Hidrocarburos.- Industria.- Infraestructura crítica. ## Tecnologías utilizadas - Sistemas de Información Geográfica (SIG).- Modelos Climáticos Globales CMIP6 SSP585.- Información satelital.- Modelamiento espacial.- Análisis multicriterio.- Corrección estadística (Quantile Mapping). Esta publicación incluye una infografía técnica y un video demostrativo del comportamiento espacial de los escenarios modelados. Desarrollado por GEOSIGTEL E.I.R.L. This publication presents a methodology developed by GEOSIGTEL E.I.R.L. for landslide prediction using Geospatial Intelligence, Geographic Information Systems (GIS), satellite imagery and CMIP6 SSP585 global climate models. The methodology integrates terrain susceptibility factors (relief, lithology and soil moisture) with dynamic factors such as extreme precipitation and seismic activity, allowing the spatial assessment of landslide hazard under future climate change scenarios. The results support territorial planning, disaster risk management, infrastructure protection and climate change adaptation. Contacto:gvillonr@geosigtel.com