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Catástrofes naturales: 2015-0506 Terremoto; isla de Leucade, Grecia2015-0507 Inundaciones; región de Medine, Arabia Saudí2015-0509 Epidemia de sarampión; Mokolo, Camerún2015-0512 Terremoto; provincia de Osh, Kirguistán2015-0514 Incendios forestales; región de Pinery, Australia2015-0516 Deslizamiento de tierra en una mina de jade; región de Hpakant, Myanmar

En 1988, el Centro de Investigación sobre Epidemiología de las Catástrofes (CRED) puso en marcha la Base de Datos de Eventos de Emergencia (EM-DAT). EM-DAT se creó con el apoyo inicial de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Gobierno belga.

El principal objetivo de la base de datos es servir a los fines de la acción humanitaria a nivel nacional e internacional. La iniciativa pretende racionalizar la toma de decisiones para la preparación ante las catástrofes, así como proporcionar una base objetiva para la evaluación de la vulnerabilidad y el establecimiento de prioridades.

EM-DAT contiene datos esenciales sobre la ocurrencia y los efectos de más de 22.000 catástrofes masivas en el mundo desde 1900 hasta la actualidad. La base de datos se ha elaborado a partir de diversas fuentes, como organismos de la ONU, organizaciones no gubernamentales, compañías de seguros, institutos de investigación y agencias de prensa.

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La localización y el mapeo simultáneos (SLAM) es el problema computacional que consiste en construir o actualizar un mapa de un entorno desconocido y, al mismo tiempo, seguir la ubicación de un agente dentro de él. Aunque en un principio parece un problema de huevo y gallina, se conocen varios algoritmos para resolverlo, al menos de forma aproximada, en un tiempo manejable para determinados entornos. Entre los métodos de solución aproximada más conocidos se encuentran el filtro de partículas, el filtro de Kalman ampliado, la intersección de covarianza y el GraphSLAM. Los algoritmos SLAM se basan en conceptos de geometría computacional y visión por ordenador, y se utilizan en la navegación de robots, la cartografía robótica y la odometría para la realidad virtual o la realidad aumentada.

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Los algoritmos SLAM se adaptan a los recursos disponibles, por lo que no buscan la perfección, sino el cumplimiento operativo. Los enfoques publicados se emplean en coches autoconducidos, vehículos aéreos no tripulados, vehículos submarinos autónomos, rovers planetarios, robots domésticos más recientes e incluso dentro del cuerpo humano.

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Serbia es un país continental situado en el sureste de Europa, en la península de los Balcanes, con una superficie de 88.361 km2. Debido a su posición geográfica específica en la parte sureste de la cuenca de Panonia, se enfrentó con frecuencia a diferentes tipos de desastres naturales, durante más de 100 años de observación. En el periodo de 1900 a 1940, hubo 100 desastres naturales en cada década. Entre 1960 y 1970 hubo 650 catástrofes naturales, entre 1980 y 1990 su número llegó a 2.000, mientras que durante el periodo de 10 años entre 1990 y 2000, el número de catástrofes aumentó hasta incluso 2.800 [1]. La investigación de los riesgos naturales tiene una larga historia. El propio término hace referencia a diversos agentes que engloban procesos geológicos e hidrometeorológicos en la zona [2,3]. Sin embargo, muchos autores definen las catástrofes naturales como eventos repentinos, causados por actividades humanas significativas [4,5].

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Las técnicas de peligrosidad múltiple son muy importantes para el análisis de eventos peligrosos [9,10,11,12,13,14]. Otro enfoque podría aprobarse mediante procesos estocásticos probabilísticos y deterministas [15]. Estos procesos se implementan en los algoritmos de los Sistemas de Información Geográfica Cuántica (QGIS). La magnitud de los terremotos y sus efectos se estiman mediante un análisis específico de la peligrosidad sísmica [16,17].