The city of Armenia, Colombia has been repeatedly subjected to moderate magnitude earthquakes. Damage in that city for the 1999 (Mw6.2) event was disproportionate (maximum observed EMS-92 intensity of IX), even considering the small epicentral distance (18 km). Two main factors have been invoked: Site effects and vulnerability of the building stock. We re-analyze available data on site effects, including: Records of aftershocks of the 1999 event, ambient noise records obtained using standalone stations, array records of ambient noise, and available shear wave profiles from seismic cone measurements. We estimate local amplification from spectral ratios of earthquake records relative to a reference site, the horizontal relative to the vertical component (HVSR, Horizontal-to-Vertical Spectral Ratios) of earthquakes and ambient noise records, and ratios of response spectra relative to a reference site or to simulated ground motion. These estimates are compared to amplification functions computed for 1D soil models, inverted from microtremor array observations. Our estimates of site effects for Armenia are therefore robust and bring together results previously available only in internal reports. We show that spectral ratios relative to a reference site may fail to estimate the amplification level. Site effects in Armenia are relatively homogeneous. Although site amplification is very significant and contributed to the observed damage, it does not account for the irregular damage distribution observed in 1999.

En este artículo se propone el diseño e implementación de un sistema de monitoreo de un apiario basado en IOT ubicado en la universidad del Quindío, el cual permite al apicultor conocer el estado general de una colmena a través de una computadora o teléfono celular, reduciendo el número de visitas a las mismas y garantizando un ambiente apropiado para las abejas. El sistema de monitoreo implementado tiene la capacidad de captar cuatro variables: temperatura, humedad relativa, sonido y peso. Donde se puede obtener la temperatura y humedad relativa interior en la colmena y de la intemperie, el peso total de la colmena y el espectro de frecuencia generados por las abejas. Esta información es adquirida mediante sensores y procesada por un microcontrolador (ESP32). A la vez estos datos son enviados en tiempo real a la plataforma IoT ThingSpeak, a través de una red WIFI creada por un celular. Para el funcionamiento del sistema se implementa un sistema fotovoltaico, el cual consta de la interconexión de 2 paneles solares, un controlador de carga y una batería, esta implementación de energías renovables permite que el sistema sea portable y que pueda mantener un flujo constante de energía en partes remotas donde no se cuente con conexión directa a la energía eléctrica. Además, hay diferentes técnicas que pueden ser adaptadas a nuevos sistemas, que permitan mejorar y contribuir con el medio ambiente y por su parte con la preservación de las abejas en su entorno natural. La implementación del sistema de monitoreo en la apicultura permitió recolectar información para realizar estudios sobre el comportamiento de la colmena, además de obtener datos relevantes sobre el estado general y observar si la colmena se encuentra en óptimas condiciones para la supervivencia y producción de miel.

El Observatorio Sismológico de la Universidad del Quindío (OSQ) cuenta con 6 estaciones sismológicas (Bolívar y Peñas Blancas de banda ancha, Caicedonia y Peñas Blancas analógicas, Modín y Riberalta de tipo digital) y 3 estaciones acelerográficas (Uniquindio, Calarcá y Génova) distribuidas estratégicamente en el departamento del Quindío y el Valle del Cauca con los que se lleva a cabo el monitoreo de la actividad sísmica de la zona. Dichas estaciones se encuentran georreferenciadas, pero son datos tomados hace 20 años que no han sido referenciados usando equipos de alta precisión, por esta razón, el Sistema de Posicionamiento (GNSS) se implementa con ayuda de un software especializado en la compilación de los datos y por consiguiente se mejora la localización de los eventos sísmicos registrados en el (OSQ). Para la recolección de la información se programaron campañas de medición usando la herramienta de Software GNSS Planning Online que permite conocer el día y el horario en que existe mayor disponibilidad de satélites para obtener mayor precisión. Para el procesamiento de los datos, se utilizó el método de postproceso que permite corregir los errores sistemáticos que se presentan durante la captura de información en campo y posteriormente se realizó un ajuste con el software TopCon Tools para entregar resultados con el menor error posible. Como producto final de la investigación, se entrega al (OSQ), un catálogo con las coordenadas geográficas de las estaciones debidamente georreferenciadas y ubicadas en un mapa de la región dejando un insumo que favorece las actividades realizadas por esta dependencia.