El estudio se realizó en el sector Fila Alta-Jaén-Cajamarca, con el objetivo de evaluar la calidad microbiológica del agua destinada al consumo humano mediante el recuento de coliformes totales (CT), coliformes termotolerantes (CTT) y bacterias heterotróficas (BH). Se analizaron 32 muestras, distribuidas en el sistema de abastecimiento como también de las redes de distribución de las viviendas, cumpliendo con el protocolo para la toma de muestras, preservación, conservación, transporte y recepción de agua para consumo humano-DIGESA-2015. Para la determinación de CT y CTT se empleó la metodología establecida en la Norma Técnica Peruana (NTP) sobre la calidad del agua; y para BH la técnica de incorporación (Por Plate Method). Los resultados indican un total de 31.66 % para CT, 13.59 % para CTT y 54.75 % para BH, superando los Límites Máximos Permisibles, de parámetros microbiológicos de agua de consumo humano, establecidos por el Reglamento de la Calidad del Agua para Consumo Humano-DS N° 031-2010-SA.

Jaen is a city in constant urban growth which generates an increase in vehicular traffic and active noise pollution. The research presents the development of an artificial neural network (ANN) to estimate the noise produced by vehicular traffic in the urban area of the city. Consequently, information was collected from two investigations coded as T1 and T2, for which a matrix of 10 variables was elaborated with 210 and 273 data respectively. Random random sampling was performed to divide the data matrix into 80% (training) and 20% (validation). Weka software and the multi-layer perceptron (MLP) training algorithm were used to model the ANN. An ANN for T1 with 6-19-1 architecture and an ANN for T2 with 6-15-1 architecture were obtained. The performance of the ANNs was evaluated using the correlation coefficient (R), coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE). The results show that the MLP networks are able to estimate the sound pressure level with values of R=0.9927, R2=0.9854 and RMSE=0.7313 for T1, R=0.9989, R2=0.9978, and RMSE=0.1515 for T2.

El objetivo de esta investigación fue determinar la vulnerabilidad socioambiental frente al deslizamiento en el sector Rampac Grande, así como promover la identificación, análisis y planteamiento de acciones para prevenir y reducir las condiciones de riesgo. El diseño de investigación fue transversal descriptivo; para su elaboración se realizó encuestas y apoyo de fichas técnicas en las viviendas, la fase de gabinete se realizó utilizando el software ArcGIS 10.8 y fotografías, generando actualización de mapas, identificación y caracterización de peligros, así como análisis de vulnerabilidad. Como resultado se determinó que existe una parte de la población, expuesta al nivel de peligro muy alto y alto frente al deslizamiento, y es vulnerable socialmente en términos de pobreza, acceso a servicios básicos, niveles de instrucción muy bajos y no ha recibido capacitaciones para enfrentar una situación de peligro, sin embargo, existe por parte de la comunidad el deseo de ser capacitados para enfrentar este problema que actualmente han migrado a Hornuyoc. Los factores de vulnerabilidad que más han incidido son la fragilidad física, la fragilidad social y la falta de resiliencia. El sector de Rampac Grande si presenta vulnerabilidad socioambiental de tipo físico natural.

No abstract