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Due to their frequency and magnitude, urban floods affect different regions of the world. For this reason, several methodologies integrate information on hazard (H) and vulnerability (V) using a «Classic» Risk (R) model for risk analysis. However, this combination of variables generally overestimates the risk in places where the frequency of flooding is low. In this work we propose a model that we call «Adjusted Risk» (AR) that integrates values ​​of urban proximity (p) to bodies of water, as a tool to assess the risk of floods. The comparison between the R and AR models showed a higher efficiency of AR to reproduce the frequency of floods for 210 cities in Veracruz, while R overestimated the level of risk in cities with low frequency of floods. The correlation values ​​associated with the frequency of flood events for a period of 45 years (1970-2015), allow to establish the utility of the AR model to evaluate the risk of urban floods when using different scales of analysis., Debido a su frecuencia y magnitud, las inundaciones urbanas afectan a diferentes regiones del mundo. Por esta razón, varias metodologías integran información sobre peligro (P) y vulnerabilidad (V) utilizando un modelo de Riesgo «Clásico» (R) para el análisis de riesgos. Sin embargo, esta combinación de variables generalmente sobreestima el riesgo en lugares donde la frecuencia de inundaciones es baja. En este trabajo proponemos un modelo al que llamamos «Riesgo Ajustado» (RA) que integra valores de proximidad urbana (p) a cuerpos de agua, como herramienta para evaluar el riesgo de inundaciones. La comparación entre los modelos R y RA mostró una mayor eficiencia de RA para reproducir la frecuencia de inundaciones para 210 ciudades de Veracruz; mientras que R sobreestimó el nivel de riesgo en ciudades con baja frecuencia de inundaciones. Los valores de correlación asociados con la frecuencia de eventos de inundación para un período de 45 años (1970-2015), permiten establecer la utilidad del modelo RA para evaluar el riesgo de inundaciones urbanas cuando se utilizan diferentes escalas de análisis.