2. METODOLOGÍAS DE ZONIFICACIÓN DE AMENAZA POR …

22.. MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAASS DDEE ZZOONNIIFFIICCAACCIIÓÓNN DDEE AAMMEENNAAZZAA PPOORR MMOOVVIIMMIIEENNTTOOSS EENN MMAASSAA

Se presentan aquí los planteamientos teóricos de las tres metodologías que se comparan dentro de este estudio, para en capítulos posteriores, presentar la implementación práctica de las mismas. En primer lugar se presenta la metodología de Macrozonificación para la Determinación de Amenaza por Deslizamiento, desarrollada por Mora y Vahrson (1984 – 1994), en la Universidad de Costa Rica. En segundo lugar se presenta la metodología de Valoración de Amenaza por deslizamientos en Laderas Naturales Inducidos por Terremotos, desarrollada por Rodríguez (2001), en el Imperial College de la Universidad de Londres. Finalmente se presenta la metodología para Predicción de la Ocurrencia de Fenómenos de Inestabilidad de Laderas, desarrollada por Van Westen et al. (1993 – 1997), en el ITC de Holanda.

22..11.. MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAA DDEE MMAACCRROOZZOONNIIFFIICCAACCIIÓÓNN PPAARRAA LLAA DDEETTEERRMMIINNAACCIIÓÓNN DDEE AAMMEENNAAZZAA PPOORR DDEESSLLIIZZAAMMIIEENNTTOO..

MMOORRAA && VVAAHHRRSSOONN ((11998844 –– 11999944)) Esta metodología presenta un modelo para el análisis de la amenaza relativa de deslizamientos utilizando indicadores morfodinámicos, teniendo como finalidad la definición y jerarquización de posibles áreas críticas, por medio de una cuantificación probabilística del potencial de deslizamientos. Mora y Vahrson (1994) son claros al establecer que su planteamiento es un método preliminar y como tal debe tratarse, de tal forma que las áreas definidas como críticas, posteriormente deben ser sometidas a un análisis detallado y más profundo. A la vez señalan que la forma de combinar los valores (multiplicación y adición) representa de una manera relativamente fiel, la interacción de los procesos analizados, según su propia experiencia. La metodología requiere un inventario de laderas inestables, que consiste en identificar y cartografiar todos los indicios de inestabilidad del terreno. Aunque la metodología no involucra dentro de sus parámetros, el uso del suelo, ni la intervención antrópica, su aplicación y utilidad es muy grande para conocer las áreas que, aun sin intervención del hombre, representan una amenaza natural. La esencia de la metodología se halla en la combinación de factores de susceptibilidad, tales como el relieve relativo, las condiciones litológicas y la humedad natural del suelo, y factores detonantes, tales como las intensidades sísmicas y las pluviométricas. La calificación de dichos factores se establece en términos de susceptibilidad a los movimientos en masa, en el caso de los primeros, y de favorabilidad para la ocurrencia de los mismos en el caso de factores detonantes, siendo mayor el puntaje para las condiciones de mayor susceptibilidad y para las de mayor favorabilidad en la ocurrencia de movimientos en masa.

EESSTTUUDDIIOO CCOOMMPPAARRAATTIIVVOO DDEE MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAASS DDEE ZZOONNIIFFIICCAACCIIÓÓNN DDEE AAMMEENNAAZZAA PPOORR MMOOVVIIMMIIEENNTTOOSS EENN MMAASSAA AAPPLLIICCAADDOO AALL SSEECCTTOORR RRUURRAALL DDEE VVIILLLLAAVVIICCEENNCCIIOO

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12

La formulación matemática del método se resume en la siguiente expresión:

( ) ( )LLSHLRA rd +⋅⋅⋅= (2.1) Donde:

Ad, es el índice de amenaza relativa por deslizamiento Rr, es el índice de relieve relativo L, es el índice de influencia de la litología H, es el índice relacionado con la humedad del suelo S, es el índice de influencia de la actividad sísmica LL, es el índice de influencia de las lluvias intensas

Según las particularidades tectónicas y climáticas de determinada región, puede dársele prioridad a la consideración de determinado detonante así:

Potencial generador de deslizamientos por la intensidad pluviométrica

( ) LLHLRPDL r ⋅⋅⋅= (2.2)

Potencial generador de deslizamientos por la sismicidad

( ) SHLRPDS r ⋅⋅⋅= (2.3) Para la aplicación de la metodología, en escalas de trabajo intermedias (1:25.000 a 1:50.000), el área debe ser subdividida de acuerdo con una retícula, cuyo ancho de rejilla se establece según la escala de trabajo; en este caso, siguiendo las recomendaciones de Mora y Vahrson (1992), el ancho de la rejilla debería estar entre 100 y 1000 metros. El resultado de la aplicación de esta metodología indica condiciones de relatividad, al comparar situaciones adyacentes, es decir entre los píxeles circunscritos en el área de estudio. A continuación se presenta cada uno de los parámetros involucrados en la formulación matemática del método. 2.1.1. Índice de Relieve Relativo Se define como la mayor diferencia de elevación en el área de cada píxel (∆hmáx), por Km2.

)()(2KmArea

mhR máx

r∆

= (2.4)

Mora & Vahrson (1994), señalan que algunas correlaciones indican un crecimiento exponencial de la susceptibilidad a deslizamientos, hasta que alcanzan valores muy altos (Rr > 800 m/Km2), luego de los cuales se estima que las elevadas pendientes corresponden con la presencia de rocas, lo cual reduce significativamente la posibilidad de que se presente un deslizamiento, contrario a lo que ocurrirá para valores bajos de este parámetro

CCAAPPÍÍTTUULLOO 22 MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAASS DDEE ZZOONNIIFFIICCAACCIIÓÓNN DDEE AAMMEENNAAZZAA PPOORR MMOOVVIIMMIIEENNTTOOSS EENN MMAASSAA


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La mejor forma de analizar el índice de relieve relativo, según recomiendan los autores, es clasificándolo por medio de una distribución estadística, generalmente la distribución normal, para obtener así una forma adecuada de calificar la influencia del relieve y su peso relativo dentro de la zonificación. En la Tabla 2.1 se presenta la clasificación original del factor de relieve relativo que presentan Mora & Vahrson.

Relieve Relativo Valor del Parámetro (m/km2)

Calificativo Rr

0 – 75 muy bajo 0 75 – 175 bajo 1

175 – 300 moderado 2 300 – 500 mediano 3 500 – 800 alto 4

> 800 muy alto 5 Fuente: Traducido de Mora & Vahrson 1994.

Tabla 2.1. Calificación original del factor de relieve relativo Rr 2.1.2. Índice de Influencia de la Litología En la Tabla 2.2 se presenta la calificación original del factor litológico L dada por Mora & Vahrson, en la que se valora la susceptibilidad a la inestabilidad de laderas. Es claro que ante la ausencia de datos geotécnicos cuantitativos, estos deben sustituirse con la aplicación de calificativos subjetivos, para lo cual se hace necesario revisar los criterios y adaptarlos, redefiniendo las clases de influencia sugeridas por los autores.

Litología Calificación Factor L

Aluvión compacto permeable; calizas permeables; rocas intrusivas ligeramente fisuradas, basaltos, ignimbritas, andesitas; bajo grado de meteorización, niveles freáticos bajos, poco fisuradas y altas resistencia al corte

Baja 1

Alto grado de meteorización de las litologías mencionadas anteriormente y de rocas sedimentarias masivas; baja resistencia al corte y fracturas de cizalla. Moderada 2

Rocas sedimentarias, intrusivas, metamórficas y volcánicas considerablemente meteorizadas; suelos regolíticos arenosos compactos; fracturación considerable y nivel freático fluctuante. Media 3

Meteorización considerable, alteración hidrotermal de cualquier clase de rocas; rocas fuertemente fracturadas y con fisuras llenas de arcilla; suelos piroclásticos y fluvio lacustres pobremente compactados; niveles freáticos poco profundos.

Alta 4

Rocas extremadamente alteradas; suelos residuales, coluviales y aluviales con baja resistencia cortante; niveles freáticos poco profundos. Muy Alta 5

Fuente: Traducido de Mora & Vahrson 1994.

Tabla 2.2. Calificación original de diferentes litologías y su susceptibilidad



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2.1.3. Índice de Influencia de la Humedad del Suelo Ante la imposibilidad de tener medidas directas en campo, se determina la humedad por medio de balances hídricos estimativos. Mora y Vahrson proponen una metodología para simplificar dichos balances, al punto de solo requerir información de la evapotranspiración y la precipitación promedio mensual. Los pasos a seguir son los siguientes:

Categorizar los promedios mensuales de precipitación (sobre todo el registro de datos) según la clasificación presentada en la Tabla 2.3.

Sumar los doce valores asignados a cada mes en una estación, obteniendo un valor acumulado entre 0 y 24. Luego este valor acumulado se clasifica en uno de los cinco grupos presentados en la Tabla 2.4.

En la Tabla 2.3 se presenta la calificación original de los promedios mensuales máximos de la precipitación. En la aplicación de la metodología debe determinarse el valor de la evapotranspiración promedio mensual en la zona de estudio, ya es este valor el que marca los límites en las clases de la Tabla 2.3, con el objeto de que la clasificación se haga referida al área de estudio. Es de aclarar que la concepción de Mora & Vahrson, es calificar con cero una lluvia mensual cuando ésta es menor a la evapotranspiración promedio, calificarla con uno cuando se encuentra entre una y dos veces la evapotranspiración promedio mensual y calificarla con dos cuando es mayor de dos veces la evapotranspiración promedio mensual. Aplicando lo anterior se obtiene una calificación entre cero y dos para cada mes del año. Una vez calificados todos los meses del año, se suman los valores para obtener el valor acumulado del año, que es el dato con base en el que se califica el parámetro de humedad. En la Tabla 2.4 se presenta la calificación original del factor de humedad.

Precipitación promedio (mm/mes)

Valor asignado

< 125 0

125 - 250 1

> 250 2 Fuente: Traducido de Mora & Vahrson 1994.

Tabla 2.3. Calificación original de los promedios mensuales máximos de la precipitación.

Valor Acumulado Calificativo Valor del parámetro de humedad

0 – 4 muy bajo 1 5 – 9 bajo 2

10 – 14 medio 3 15 – 19 alto 4 20 – 24 muy alto 5


Tabla 2.4. Calificación original del factor de humedad.



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2.1.4. Índice de Influencia de la Actividad Sísmica Mora & Vahrson (1994) mencionan que en este aspecto los criterios se establecieron realizando un análisis retrospectivo sobre un conjunto de laderas vecinas, con características climáticas, geológicas y de relieve semejantes. Para el análisis de la influencia de la actividad sísmica, se relaciona la intensidad de Mercalli modificada y los índices de influencia de la sismicidad, definiendo diez clases para cada situación especifica. Los autores recomiendan utilizar las intensidades bajo la forma de mapas de máximos históricos, corregidos, de la intensidad relativa, a un periodo de retorno de 100 años.

Intensidades (Mercalli Modificadas) Calificativo Valor del parámetro S

III leve 1 IV muy bajo 2 V bajo 3 VI moderado 4 VII medio 5 VIII elevado 6 IX fuerte 7 X bastante fuerte 8 XI muy fuerte 9 XII extremadamente fuerte 10


Tabla 2.5. Calificación original del factor de sismicidad para Tr = 100 años. Mora y Vahrson (1994) aseguran haber intentado correlacionar aceleraciones para diferentes modelos de atenuación y diferentes niveles de movimientos fuertes, sin un aparente éxito, probablemente por la falta de datos suficientes y confiables. En la Tabla 2.5 se presenta la calificación original del factor de sismicidad para periodo de retorno de 100 años, de acuerdo con las Intensidades Mercalli Modificadas. 2.1.5. Influencia de las Lluvias Intensas Mora & Vahrson establecen que los deslizamientos de tipo flujo regolítico (esto es deslizamientos mas bien superficiales), son detonados por lluvias de duración corta y alta intensidad (tipo convectivo); a la vez que los deslizamientos más profundos de tipo traslacional, son detonados por lluvias con duración muy larga e intensidad mucho menor que en el primer caso (tipo orográfico, temporales). Para cubrir ambos tipos de fenómenos se utiliza un índice basado en la determinación del máximo valor diario de lluvia en 100 años, analizando series de tiempo de 10 años o más.



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Para la caracterización de la influencia de las lluvias, se debe seguir los siguientes pasos:

Determinar, para todas las estaciones, la serie de valores máximos diarios anuales. Analizar si existen valores fuera de la serie y si los hay eliminarlos. Según el número de datos disponibles:

- Para registros menores a 10 años, calcular el promedio aritmético. - Para otros registros, calcular con el método Gumbel, la precipitación máxima para un

periodo de retorno de 100 años. Asignar el valor del factor de intensidad de la precipitación según la Tabla 2.6.

Lluvias máximas diarias anuales

n > 10 años Tr = 100 años

(mm)

Lluvias máximas diarias anuales

n < 10 años promedio

(mm)

Calificativo Valor del parámetro

LL

< 100 < 50 muy bajo 1 100 - 200 50 - 90 bajo 2 201 - 300 91 - 130 medio 3 301 - 400 131 - 175 alto 4

> 400 > 175 muy alto 5 Fuente: Traducido de Mora & Vahrson 1994.

Tabla 2.6. Valoración del factor intensidad de la precipitación LL La determinación final del grado de amenaza se obtiene por la aplicación de la Ecuación 2.1 en cada una de las celdas en el área de estudio, obteniendo así un valor potencial, para el que la Tabla 2.7 presenta la clase y grado de amenaza correspondientes.

Potencial generador de deslizamientos Clase Grado de amenaza

0 - 6 I muy bajo 6 - 32 II bajo

32 - 162 III moderado 162 - 512 IV mediano 513 - 1250 V alto

> 1250 VI muy alto Fuente: Traducido de Mora & Vahrson 1994.

Tabla 2.7. Clasificación de los grados de amenaza de deslizamientos



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22..22.. MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAA DDEE VVAALLOORRAACCIIÓÓNN DDEE LLAA AAMMEENNAAZZAA PPOORR DDEESSLLIIZZAAMMIIEENNTTOOSS EENN LLAADDEERRAASS NNAATTUURRAALLEESS IINNDDUUCCIIDDOOSS PPOORR TTEERRRREEMMOOTTOOSS..

RROODDRRÍÍGGUUEEZZ ((22000011)) Rodríguez (2001) presenta dos modelos de aproximación a la valoración de amenaza por deslizamientos en laderas naturales. La base fundamental de su estudio es la compilación de una base de datos de deslizamientos inducidos por sismos y de sismos induciendo deslizamientos. Partiendo del análisis estadístico sobre el grupo de datos y de algunas suposiciones, presenta un primer modelo que denomina de valoración regional, que puede considerarse de aproximación. El segundo modelo, tiene un planteamiento matemático, definiendo una función de susceptibilidad y una detonante, con base en las que se determina el grado de amenaza. 2.2.1. Valoración Regional de Amenaza Rodríguez (2001) desarrolló inicialmente un modelo para la valoración regional de amenaza, que se basa en la suposición de que la susceptibilidad para un ambiente geológico dado, puede ser definida por las condiciones climáticas en el corto y en el largo plazo, mientras que el factor detonante es modelado por un parámetro de movimiento fuerte. Esto deja claro que esta metodología considera un análisis de deslizamientos detonados preponderantemente por eventos sísmicos más que por cualquier otro factor. En la Tabla 2.8 se presentan los parámetros usados para caracterizar cada uno de los factores que se tienen en cuenta en el planteamiento de la metodología. Como se puede apreciar, el factor de sismo puede ser definido por la intensidad, la magnitud de onda superficial, la magnitud de momento; el PGA (Peak Ground Aceleration), el PGV (Peak Ground Velocity) o por la Intensidad Arias; el factor de lluvia en el largo plazo, puede ser definido por la lluvia anual, la lluvia semestral, el coeficiente de ciclo, o por los excesos de lluvia tanto anuales como semestrales; finalmente, el factor de lluvia en el corto plazo puede ser definido por la lluvia mensual, el coeficiente de evento y por los excesos de lluvia mensuales.

ParámetrosIntensidad SísmicaMagnitud sísmica superficial (Ms), de momento (Mw), etc.Peak Ground Aceleration (PGA) vertical, horizontal.Peak Ground Velocity (PGV)Intensidad Arias (AI)Lluvia anualExceso anual de lluviaLluvia semestralExceso semestral de lluviaCoeficientes de cicloLluvia mensualExceso mensual de lluviaCoeficiente de evento

Susc

eptib

ilida

d

R

Parámetros característicos de las condiciones climáticas en el

largo plazo

rParámetros

característicos de las condiciones

Factores

Det

onan

te

EqParámetro

característico de movimiento fuerte

Fuente: Rodríguez, 2001.

Tabla 2.8. Parámetros que caracterizan los factores de susceptibilidad y detonantes.



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Rodríguez (2001) plantea el análisis de movimientos en masa siguiendo a Keefer (1984), quien, basándose en la clasificación de Varnes (1978), divide los movimientos en masa en tres categorías, considerando además de tipos de movimiento y tipos de material, la desagregación interna y la velocidad del movimiento. Los tres tipos de movimiento definidos por Keefer son los siguientes:

• Deslizamientos coherentes (coherent slides) • Deslizamientos con alto grado de desagregación interna de los materiales y caídas

(disrupted slides and falls) • Propagaciones laterales y flujos (lateral spreads and flows)

Ahora bien, los análisis propuestos por esta metodología, orientados a obtener una zonificación de amenaza por movimientos en masa, se desarrollan para cada uno de los tres mecanismos de falla. La forma de proceder en esta metodología, inicialmente requiere la construcción de los espacios tridimensionales para cada una de las combinaciones de parámetros a utilizar en la caracterización de los factores, tanto de susceptibilidad como detonantes; como ya se ha mencionado, dichos espacios se evalúan para cada tipo de movimiento, teniendo presente que la definición de las clases de amenaza está dada por la clasificación que presenta Rodríguez (2001) basada en la distancia epicentral y la distancia a la proyección de la falla, así como en el área afectada por deslizamientos, de acuerdo con los valores presentados en la Tabla 2.9.

Corta Intermedia Grande Corta Intermedia Grande

Deslizamientos coherentes (coherent slides) < 10 10 - 80 > 80 < 30 30 - 140 > 140

Deslizamientos desorganizados y caídas

(disrupted slides and falls)< 20 20 - 90 > 90 < 20 20 - 100 > 100

Desprendimientos laterales y flujos (lateral spreads and flows) < 10 10 - 80 > 80 < 30 30 - 170 > 170

Parámetro de estimación .

. Mecanismo de falla .

Distancia a la proyección de la falla (Km)

Distancia epicentral (Km)

Fuente: Tomado de Rodríguez, 2001.

Tabla 2.9. Criterios para definir niveles de amenaza. Dibujando un parámetro característico por cada uno de los tres factores, en un espacio tridimensional, es posible definir una superficie límite, encerrando las posibles combinaciones de los tres parámetros que generarían movimientos en masa, con un determinado nivel de amenaza. De esta manera, el plano definido por los factores climáticos a corto y a largo plazo puede representar la susceptibilidad, mientras que el eje de movimiento fuerte representaría el factor detonante. La definición de áreas afectadas por deslizamientos y distancias a diferentes mecanismos de falla, puede ser usada como herramienta preliminar de valoración de la amenaza. Aunque el valor del área



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afectada por deslizamientos no es en sí un parámetro concluyente, debido a la posible excentricidad con respecto a la fuente sísmica, este parámetro es útil para comparar la potencial susceptibilidad de áreas sísmicas; mientras que la distancia epicentral y la distancia a la proyección de la falla puede ser usada para definir las posibles áreas afectadas por deslizamientos, dentro de las cuales un estudio más detallado deba llevarse a cabo. (Rodríguez, 2001) Rodríguez (2001) afirma que ante condiciones climáticas normales, la presencia de movimientos en masa obedece a materiales muy susceptibles. En áreas donde los suelos residuales superficiales son comunes, las lluvias en el largo plazo incrementan la susceptibilidad de las laderas, mientras que las condiciones de lluvia en corto tiempo son el factor clave que controla la extensión de los procesos. En áreas donde son más comunes los depósitos coluviales, aluviales y de talus, las condiciones de lluvia en el largo plazo son las que controlan la inestabilidad de laderas. En las Tablas 2.10, 2.11, 2.12 y 2.13, se presentan los puntos de referencia en la definición de los espacios muestrales, primero para el área afectada por deslizamientos, luego para cada mecanismo de falla, bien sea para la distancia epicentral o para la distancia a la proyección de la falla. En dichas tablas, al hablar de lluvia de diseño, se hace referencia a la lluvia promedio que se presenta con una recurrencia que depende del periodo de retorno seleccionado para el análisis, lo que directamente le asocia una probabilidad de ocurrencia.

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Punt

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Fuente: Modificado de Rodríguez, 2001.

Tabla 2.10. Puntos de referencia para el espacio muestral basado en valores de área afectada por deslizamientos.



20

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Punt

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efer

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Tabla 2.11. Puntos de referencia para el espacio muestral basado en valores de distancia epicentral y distancia a la proyección de la falla en deslizamientos con alto grado de desagregación interna y caídas.

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o

Ms

a 1 500.0 -611.1 250.0 -444.4 0.4 200.0 50.0 0.2 8.0a 2 750.0 -555.5 375.0 -422.2 0.3 300.0 100.0 0.2 7.0a 3 100.0 -500.0 500.0 -400.0 0.2 400.0 150.0 0.2 6.0b 1 2000.0 250.0 1000.0 100.0 0.6 200.0 50.0 0.2 8.0b 2 2500.0 375.0 1250.0 150.0 0.7 300.0 100.0 0.2 7.0b 3 3000.0 500.0 1500.0 200.0 0.8 400.0 150.0 0.2 6.0c 1 0.0 -1000.0 0.0 -600.0 0.2 0.0 -300.0 0.0 8.0c 2 0.0 -1000.0 0.0 -600.0 0.1 0.0 -300.0 0.0 7.0c 3 0.0 -1000.0 0.0 -600.0 0.0 0.0 -300.0 0.0 6.0R 1 2500.0 638.9 1250.0 255.6 0.0 0.0 -300.0 0.0 8.0R 2 3125.0 819.4 1625.0 327.8 0.0 0.0 -300.0 0.0 7.0R 3 4000.0 1000.0 2000.0 400.0 1.0 0.0 -300.0 0.0 6.0

Punt

os d

e R

efer

enci

a

R r


Tabla 2.12. Puntos de referencia para el espacio muestral basado en valores de distancia epicentral y distancia a la proyección de la falla en deslizamientos coherentes.



21

Eq

Lluv

ia a

nual

(p

rom

edio

mul

tianu

al)

Exc

eso

anua

l de

lluvi

a

(ll

uvia

de

dise

ño -

prom

edio

mul

tianu

al)

Lluv

ia se

mes

tral

(pro

med

io m

ultia

nual

)

Exc

eso

sem

estr

al d

e Ll

uvia

(ll

uvia

de

dise

ño -

prom

edio

mul

tianu

al)

Coe

ficie

nte

de c

iclo

Lluv

ia m

ensu

al

(p

rom

edio

mul

tianu

al)

Exc

eso

men

sual

de

lluvi

a

(lluv

ia d

e di

seño

- pr

omed

io m

ultia

nual

)

Coe

ficie

nte

de e

vent

o

Ms

a 1 666.7 -375.0 333.3 -450.0 0.4 200.0 0.0 0.2 8.0a 2 833.3 -437.5 416.7 -425.0 0.3 250.0 50.0 0.2 7.0a 3 1000.0 -500.0 500.0 -400.0 0.2 300.0 100.0 0.2 6.0b 1 1500.0 250.0 1000.0 0.0 0.6 200.0 0.0 0.2 8.0b 2 2250.0 375.0 1125.0 100.0 0.7 250.0 50.0 0.2 7.0b 3 3000.0 500.0 1250.0 200.0 0.8 300.0 100.0 0.2 6.0c 1 0.0 -1000.0 0.0 -800.0 0.2 0.0 -300.0 0.0 8.0c 2 0.0 -1000.0 0.0 -800.0 0.1 0.0 -300.0 0.0 7.0c 3 0.0 -1000.0 0.0 -800.0 0.0 0.0 -300.0 0.0 6.0R 1 2166.7 625.0 1166.7 150.0 0.8 0.0 -300.0 0.0 8.0R 2 3083.3 812.5 1333.3 275.0 0.9 0.0 -300.0 0.0 7.0R 3 4000.0 1000.0 1500.0 400.0 1.0 0.0 -300.0 0.0 6.0

Punt

os d

e R

efer

enci

a

R r


Tabla 2.13. Puntos de referencia para el espacio muestral basado en valores de distancia epicentral y distancia a la proyección de la falla en desprendimientos laterales y flujos.

Con respecto a este modelo, Rodríguez (2001) concluye que casi siempre predice valores concretos, básicamente cuando es la magnitud del sismo el factor que controla el deslizamiento, aunque sugiere a la vez que la aplicación del modelo debería basarse en un análisis que involucre diferentes espacios muestrales, provenientes de las posibles combinaciones de tres parámetros que caractericen los factores de susceptibilidad y detonantes. 2.2.2. Modelo de Valoración de la Amenaza por Deslizamiento El segundo modelo de amenaza obtenido por Rodríguez (2001), se basa en una definición general de la amenaza por deslizamiento, como producto de una función detonante y una función de susceptibilidad. El detonante en este caso fue definido en términos de los parámetros de movimiento fuerte, de los cuales se ha hecho mención con anterioridad, tales como Intensidad, Magnitud, PGA, Intensidad Arias, entre otros. Por su parte, la susceptibilidad de la ladera se define por una combinación de factores intrínsecos, tales como inclinación y altura, y factores extrínsecos, tales como condiciones climáticas de lluvia total y excesos de lluvia, considerando las condiciones en el corto y en el largo plazo de manera simultánea. En cuanto a la intensidad de la amenaza, puede ser definida por la densidad de deslizamientos en un área homogénea o por una característica particular, tal como la velocidad, volumen o profundidad de los procesos, para lo cual debería contarse con un mapa detallado de áreas afectadas, aunque ante la imposibilidad de contar siempre con dicho insumo; el autor propone



22

para efectos del análisis, en caso de que pueda llevarse a cabo, concentrarse en algunas características morfométricas de los deslizamientos para definir la intensidad, siendo el volumen el parámetro más adecuado. Matemáticamente el modelo se plantea de la siguiente manera:

STH ⋅= (2.5) Donde:

H es la amenaza T es la función detonante S es la función de susceptibilidad

Es importante aclarar que la definición de la amenaza, dada por la Ecuación (2.5) no se entiende como el producto de las funciones de susceptibilidad y detonante, sino como la convolución de las mismas. Ahora bien, la función detonante (T) se define según la siguiente expresión:

)()(

minSPSPSPSPT

máx

mín

−−

= (2.6)

Donde:

SP, es el parámetro sísmico (Intensidad, Magnitud, PGA, Intensidad Arias) para la ubicación de la ladera. SPmáx y SPmín, son los valores máximo y mínimo del parámetro sísmico, relativos al área de estudio. SPmáx, corresponde al parámetro sísmico para la distancia epicentral o distancia a la proyección de la falla igual a cero. SPmín, corresponde al parámetro sísmico para la máxima distancia epicentral o la máxima distancia a la proyeccion de la falla, para la que se espera sean detonados los deslizamientos. Esta máxima distancia puede ser estimada por los límites propuestos en el modelo de valoración regional de la amenaza.

El denominador de la Ecuación (2.6) representa el máximo rango del parámetro de movimiento fuerte dentro del área de estudio. Por lo general, los límites obtenidos en el modelo para valorar la amenaza regional, se determinaron a partir del análisis de las bases de datos compiladas por Rodríguez (2001), de esta manera los rangos o dominios de las variables, son normalizado sobre los casos históricos; en este caso la normalización del parámetro sísmico no depende de casos históricos, sino que se hace relativo a la zona de estudio. El efecto de normalización en esta ecuación, hace que el valor de la función T varíe entre 0 y 1. Las laderas fuera del área que se espera sea afectada por deslizamientos, ante un evento sísmico, tendrán valores inferiores a cero, en este caso T se tomará como cero, que representa el mínimo movimiento del terreno necesario para detonar deslizamientos. Para laderas muy cercanas a la fuente sísmica, la función T tomará un valor de 1, que representa el máximo valor del parámetro sísmico que el sismo puede producir. Los valores de SP pueden ser estimados usando relaciones de atenuación, en las que se considere la magnitud sísmica, la distancia de la ladera a la fuente y efectos de sitio y de trayectoria de los movimientos fuertes, aunque no siempre existe una adecuada ecuación de



23

atenuación para el área de estudio, teniendo entonces que adoptar alguna de las que han sido desarrolladas en otros lugares del mundo. Como se plantea en el modelo regional, presentado en el apartado anterior, la máxima distancia a la que el deslizamiento puede ser detonado, es una función no solamente de la magnitud del evento sísmico, sino también de las condiciones de lluvia precedente y de los mecanismos de falla asociados a la litología de la zona. El modelo fue desarrollado para un grupo de datos en los tres diferentes mecanismos de falla propuestos por Keefer (1984), lo que permite considerar una amenaza de estilo variable. La función T para un sismo dado puede variar dependiendo del periodo de tiempo en el que el sismo ocurra, entonces la variación temporal de T puede también ser analizada usando el presente modelo. La función de susceptibilidad de la ladera fue definida por una combinación de la geometría de la ladera y las condiciones climáticas.

)(21 CGS += (2.7)

Donde:

G representa una función de la geometría de la ladera. C representa una función de las condiciones climáticas precedentes.

Rodríguez (2001) prefiere la suma antes que el producto, ya que esto permite que cualquiera de las dos componentes sea cero, sin producir un valor de la función igual a cero. Las funciones G y C también fueron expresadas como valores normalizados con respecto al máximo rango de los parámetros geométricos o climáticos, para obtener una función de susceptibilidad en el rango de 0 a 1. Para definir la función geométrica G, la altura de la ladera, el ángulo de la ladera y producto de estos dos parámetros fueron usados independientemente. Estos factores fueron seleccionados para el desarrollo del modelo, ya que son los parámetros más comúnmente reportados para deslizamientos individuales

)()(

minGPGPGPGPG

máx

mín

−−

= (2.8)

Donde:

GP es el parámetro geométrico (Altura de la ladera, Ángulo de la ladera, producto de estas dos variables) para la ladera bajo estudio. GPmáx y GPmín son los valores máximo y mínimo del parámetro geométrico para los deslizamientos incluidos en la base de datos compilada por Rodríguez en el desarrollo de la metodología.



24

Como las características geométricas de laderas que fallan durante eventos sísmicos históricos han mostrado variación con el mecanismo de falla, se obtienen diferentes funciones geométricas para los tres diferentes mecanismos de falla. Del mismo modo, como la función geométrica depende de los valores máximos y mínimos compilados en la base de datos, estos no definen un rango absoluto, sin embargo, afirma Rodríguez (2001) que todos los valores fueron tenidos en cuenta, incluso los casos extremos, considerando todo el rango disponible. Si se incluyen nuevos registros en la base de datos, el rango total de valores puede cambiar y consecuentemente la función geométrica también puede ser redefinida, aunque la posición relativa entre diferentes casos permanezca y consecuentemente los intervalos de la función de susceptibilidad definidos en este modelo también puedan permanecer invariables. Esta característica del modelo es una consecuencia de usar valores relativos en vez de absolutos. La función de las condiciones climáticas precedentes, es una combinación de las lluvias totales y los excesos de lluvia en el corto y en el largo plazo.

( )STELTESTRLTRC +++=41

(2.9)

Donde:

LTR representa la lluvia total a largo plazo. STR representa la lluvia total a corto plazo. LTE representa el exceso o déficit de lluvia en el largo plazo. STE representa el exceso o déficit de lluvia en el corto plazo.

Los elementos de esta ecuación fueron definidos como valores relativos en términos de valores máximos y mínimos dentro de la base de datos para cada uno de los mecanismos analizados, tal como se aprecia en la siguiente expresión:

)()(

min

.

RPRPRPRPRP

máx

mínact

−−

= (2.10)

Donde:

RPact es la estimación de cada uno de los parámetros de lluvia (LTR, STR, LTE, STE) en el sitio (píxel) bajo estudio y para la condición estudiada. RPmax y RPmin: son los valores máximo y mínimo del parámetro lluvia para todos los casos incluidos en la base de datos. Como en el caso de la función geométrica, el máximo rango definido no es absoluto cuando hay nuevos datos de este parámetro la función climática puede ser redefinida, cambiando la amplitud del rango dentro de los casos históricos, aunque la posición relativa de diferentes casos pueda permanecer invariable.

Expresando cada elemento de esta ecuación como valor relativo sobre toda la base de datos, la función climática también es relativa con rango entre 0 y 1. Igualmente Rodríguez (2001) prefiere la suma de factores para permitir que cualquiera sea cero sin que la función adopte dicho valor. Del miso modo, usa promedio aritmético ya que con los datos disponibles no fue posible desarrollar un análisis multivariable para determinar si alguno de los elementos es más importante que los otros.



25

Cuando el valor del parámetro en la situación actual es más pequeño que el valor mínimo usado para definir las funciones, se obtiene un valor negativo. En este caso el valor mínimo puede ser remplazado, a la vez que se pueden proponer nuevas ecuaciones, o asumir un mínimo valor de cero para el elemento, sin cambiar el resultado final. Rodríguez (2001) propone un espacio bidimensional, con ejes T y S (Gráfica 2.1), en el que esté contenida cualquier combinación de valores para las funciones detonante y de susceptibilidad, de acuerdo con los rangos establecidos a partir de la base de datos. Cada punto dentro del espacio representa una ladera individual. Todos los puntos de la base de datos compilada por Rodríguez (2001), yacen entre los valores máximo y mínimo que son usados para definir los límites superior e inferior. Puntos que caen a la derecha del límite superior son considerados con una alta amenaza por la susceptibilidad del material. Puntos que caen a la izquierda del límite inferior tienen muy baja amenaza, considerándose que corresponden a una zona que actualmente no contiene ningún caso de deslizamiento, y que por lo tanto la amenaza no es legible, debido a la baja susceptibilidad de los materiales involucrados. El espacio bidimensional (Gráfica 2.1), es dividido en cinco zonas, correspondientes con cinco niveles de amenaza: muy bajo, bajo, medio, alto, muy alto. Aclarando que la zona de amenaza muy baja, representa laderas alejadas de la fuente sísmica, con una función de susceptibilidad muy baja, que puede ser resultado de bajas pendientes, bajas alturas y condiciones climáticas secas; del mismo modo la zona de amenaza baja corresponde a laderas más cerca de la fuente con alto efecto del sismo y baja susceptibilidad, también incluye laderas alejadas pero con alta susceptibilidad. De esta manera los niveles de amenaza incrementan cuando la distancia a la fuente sísmica decrece y cuando la susceptibilidad de la ladera aumenta.


Gráfica 2.1. Espacio bidimensional para la valoración de amenaza.



26

Como la función detonante se obtiene a partir de ecuaciones de atenuación para cada uno de los parámetros de movimiento fuerte analizados, Rodríguez (2001) toma iguales intervalos de función detonante para definir los diferentes niveles de amenaza en el eje de la T, esto no representa áreas concéntricas y equidistantes alrededor de las fuentes, pero si áreas que incrementan con la distancia mostrando una reducción en la densidad de deslizamientos con la distancia. En cuanto a la función de susceptibilidad, es posible que aún mostrando un valor máximo relativamente bajo, de alrededor de 0.5 por ejemplo, este valor pueda representar condiciones muy altas de susceptibilidad, dadas por la altura y escarpe de la ladera o por condiciones climáticas muy húmedas, o por una combinación desfavorable de estos dos aspectos. Según explica Rodríguez (2001) esta característica se da por asumir valores relativos más que absolutos. El procedimiento hasta ahora explicado fue usado para definir los límites de diferentes niveles de amenaza, considerando diferentes parámetros sísmicos, geométricos y climáticos para los tres diferentes mecanismos generales usados para clasificar los datos. Los límites de cada zona de amenaza para cada una de las posibles combinaciones de parámetros y para cada uno de los mecanismos de falla estudiados por Rodríguez (2001), son presentados en las Tablas 2.14 a 2.19, teniendo presente que los números que aparecen entre paréntesis, corresponden al número de datos empleado para llevar a cabo el análisis. Deslizamientos con alto grado de desagregación interna En la Tabla 2.14 se presentan los valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para deslizamientos con alto grado de desagregación interna. N es el número de datos usado para definir los límites.

Parámetro N Mínimo MáximoAltura de ladera (m) 75 2.40 1600.00Ángulo de ladera (° ) 117 3.00 90.00H· β 63 125.00 40000.00Lluvia anual (mm) 138 1.00 4790.30Lluvia semestral (mm) 138 1.00 2569.30Lluvia mensual (mm) 138 0.00 540.90Exceso de lluvia anual (mm) 138 -573.50 758.30Exceso de lluvia semestral (mm) 138 -217.00 584.70Exceso de lluvia mensual (mm) 138 -107.10 204.30


Tabla 2.14. Valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para deslizamientos con alto grado de desagregación interna.

En la Tabla 2.15 se presentan los valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza en el caso de deslizamientos con alto grado de desagregación interna (coherent slides). H es la altura de la ladera, β es el ángulo de la ladera, H•β es el producto de las dos variables.



27

H (59)

β (91)

Hb (50)

H (59)

β (91)

Hb (50)

H (59)

β (91)

Hb (50)

H (59)

β (91)

Hb (50)

H (59)

β (91)

Hb (50)

H (59)

β (91)

Hb (50)

PGA Lluvia anual

Parámetro de movimiento

fuerte

Parámetro climático

Parámetro geométrico

Valores de la función T

PGV Lluvia anual

AI Lluvia anual

PGA Lluvia semestral

PGV Lluvia semestral

AI Lluvia semestral

Amenaza por deslizamiento

0

0.085

0.079

0.087

0.085

0.079

0.087

0.054

0.078

0.054

0.078

0.054

0.054

0.078

Insignificante Muy baja

0.2

0.054

0.085

0.079

0.087

0.054

0.289

0.187

0.172

0.289

0.187

0.172

0.289

0.187

0.168

0.286

0.159

0.168

0.286

0.159

0.168

0.286

0.159

0.172

Baja

0.4

0.259

0.5

0.287

0.259

0.5

0.287

0.259

0.5

0.287

0.281

0.493

0.265

0.281

0.493

0.265

0.281

0.493

0.265

Media Alta

0.6

0.345

0.711

0.387

0.345

0.711

0.387

0.345

0.711

0.387

0.395

0.7

0.37

0.395

0.7

0.37

0.395

0.7

0.37

Muy Alta

0.8

0.432

0.921

0.487

0.432

0.921

0.487

0.432

0.921

0.487

0.508

0.908

0.508

0.908

0.475

0.475

0.508

0.908

0.475


Tabla 2.15. Valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza para deslizamientos con alto grado de desagregación interna.

Deslizamientos coherentes En la Tabla 2.16 se presentan los valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para deslizamientos coherentes. N es el número de datos usado para definir los límites.



Tabla 2.16. Valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para deslizamientos coherentes.



28

En la Tabla 2.17 se presentan los valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza en el caso de deslizamientos coherentes. H es la altura de la ladera, β es el ángulo de la ladera, H•β es el producto de las dos variables.

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

0.810

0.683

0.810

0.889

0.889

0.683

0.810

0.889

0.717

0.797

0.860

0.683

0.860

0.717

0.797

0.860

Muy Alta

0.8

0.717

0.797

0.694

0.540

0.639

0.694

0.639

0.694

0.540

0.639

0.582

0.648

0.692

0.540

0.692

0.582

0.648

0.692

Alta

0.6

0.582

0.648

0.499

0.397

0.467

0.499

0.467

0.499

0.397

0.467

0.448

0.500

0.523

0.397

0.523

0.448

0.500

0.523

Baja

0.4

0.448

0.500

Media

0.254

0.296

0.304

0.313

0.304

0.254

0.296

0.304

0.351

0.355

0.254

0.296

0.313

0.351

0.355

0.313


0.2

0.109

0.178

0.202

0.186

0.111

0.351

0.355

0.111

0.124

0.109

0.124

0.109

0.111

0.124

AI Lluvia semestral


-

0.178

0.202

0.186

0.178

0.202

0.186



PGV Lluvia anual

AI Lluvia anual

PGA Lluvia anual


fuerte





Tabla 2.17. Valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza para deslizamientos coherentes.

Comparando los valores mínimo y máximo para deslizamientos con alto grado de desagregación interna (disrupted slides) y para deslizamientos coherentes (coherent slides), se puede ver que los primeros se han reportado en regiones con lluvias totales y excesos de lluvia menores que para los segundos, lo cual puede relacionarse directamente con la humedad del material. Desprendimientos laterales y flujos En la Tabla 2.18 se presentan los valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para desprendimientos laterales y flujos. N es el número de datos usado para definir los límites.



29



Tabla 2.18. Valores máximos y mínimos de parámetros geométricos y climáticos usados para definir funciones de susceptibilidad para desprendimientos laterales.

En la Tabla 2.19 se presentan los valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza en el caso de desprendimientos laterales y flujos. H es la altura de la ladera, β es el ángulo de la ladera, H•β es el producto de las dos variables.

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

H (21)

β (19)

Hβ (10)

PGA Lluvia anual


fuerte




PGV Lluvia anual

AI Lluvia anual



AI Lluvia semestral


-

0.145

0.123

0.136

0.145

0.123

0.136

0.137

0.156

0.146

0.156

0.146

0.137

0.156


0.2

0.146

0.145

0.123

0.136

0.137

0.283

0.264

0.257

0.313

0.268

0.283

0.264

0.268

0.257

0.313

0.267

0.268

0.267

0.257

0.313

0.267

0.283

0.264

Baja

0.4

0.391

0.443

Media

0.392

0.391

0.443

0.392

0.391

0.443

0.392

0.378

0.470

0.387

0.378

0.470

0.387

0.378

0.470

0.387

0.519

0.513

0.602

0.519

0.513

0.602

0.519

0.498

0.626

0.508

0.498

0.626

0.508

0.498

0.626

0.508

Muy Alta

0.8

0.636

0.762

Alta

0.6

0.513

0.602

0.647

0.636

0.762

0.647

0.636

0.762

0.647

0.618

0.783

0.618

0.783

0.628

0.628

0.618

0.783

0.628


Tabla 2.19. Valores límite de la función de susceptibilidad para diferentes niveles de amenaza para desprendimientos laterales y flujos.



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Las funciones de susceptibilidad se definen usando los valores mínimo y máximo de cada parámetro para los casos incluidos en la base de datos. El rango de parámetros usados para definir las funciones geométrica y climática es muy amplio, incluyendo la mayor cantidad posible de dichas condiciones. Esto hace que el modelo propuesto sea de aplicabilidad muy general. En cuanto a la aplicabilidad del modelo, Rodríguez (2001) afirma que la amenaza de deslizamientos individuales dentro del área potencial afectada por deslizamientos durante un evento sísmico puede valorarse usando el presente modelo si las condiciones climáticas y las condiciones sísmicas pueden ser estimadas para el sitio. Mientras que los parámetros climáticos y sísmicos pueden ser evaluados usando aproximaciones determinísticas o probabilísticas.

22..33.. MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAA DDEE PPRREEDDIICCCCIIÓÓNN DDEE LLAA OOCCUURRRREENNCCIIAA DDEE FFEENNÓÓMMEENNOOSS DDEE IINNEESSTTAABBIILLIIDDAADD DDEE LLAADDEERRAASS..

CC.. JJ.. VVAANN WWEESSTTEENN EETT AALL..((11999933 –– 11999977)) Van Westen hace referencia a dos formas de evaluar la amenaza por movimientos en masa. En primer lugar está la aproximación directa, en la que se valora la amenaza directamente en campo, trabajo que debe ser desarrollado por un geocientífico. En segundo lugar están los llamados métodos indirectos o de aproximación estadística, que calculan la importancia de la combinación de parámetros en los lugares donde se localizan los deslizamientos y extrapolan los resultados a las áreas libres de movimientos en masa, pero que presenten combinaciones similares, definidas estas principalmente por técnicas estadísticas. Las técnicas de valoración de la amenaza, enmarcadas en los denominados métodos indirectos, se dividen en tres grupos (Van Westen, 1993):

• Modelos determinísticos (modelos de caja Blanca): basados en modelos físicos tales como los de estabilidad de laderas y los hidrológicos.

• Modelos de caja negra: basados en análisis estadísticos. • Modelos de caja gris: basados parcialmente en modelos físicos y también en análisis

estadísticos. Para Van Westen (1993), un mapa ideal de amenaza por inestabilidad de laderas debería proveer información sobre la probabilidad espacial y temporal, tipo de proceso, magnitud y velocidad del mismo, así como su distancia de avance y límite de retrogresión. Ahora bien, si se supone que la valoración de la amenaza por inestabilidad de laderas está basada en el análisis de las condiciones del terreno, en sitios dónde la falla de laderas ha ocurrido en el pasado, la evaluación de un área en su pasado reciente es fundamental, aunque Van Westen (1993) hace claridad acerca de la incertidumbre inmersa en los análisis de geomorfología, desarrollados desde fotointerpretación y trabajo de campo, ya que los deslizamientos pudieron ocurrir en el pasado bajo condiciones diferentes a las que prevalecen actualmente, tales como un régimen climático diferente o cambio en



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las condiciones de uso del suelo, al tiempo que estos análisis dan información de áreas donde se observaron deslizamientos, pero no provee una predicción de amenaza para áreas libres de deslizamiento cuando se tomaron las fotos o cuando el trabajo de campo se llevó a cabo. Para cartografiar la amenaza, Van Westen (1993) define tres niveles de escala de trabajo. El primero, guiado por la experiencia, es un método directo que se basa en la cartografía a nivel de reconocimiento. El segundo es un método indirecto, basado en un acercamiento estadístico para determinar los factores causantes de deslizamientos en un mapeo cuantitativo de la susceptibilidad del terreno. El tercero, que también es un método indirecto, es una metodología a gran escala que hace uso de modelos determinísticos. Los análisis que propone Van Westen (1993) emplean los sistemas de información geográfica como herramienta fundamental de trabajo, razón por la cual todos sus procedimientos se presentan a través de operaciones SIG. A continuación se presentan los diferentes tipos de análisis propuestos. 2.3.1. Análisis de distribución de deslizamientos Es un método de análisis apropiado para escalas intermedias y grandes, aunque es claro que debido a que se basa en trabajo de campo y fotointerpretación, posee una componente de subjetividad que se respalda en la habilidad del intérprete. En esta técnica el SIG es usado solo para almacenar la información y para desplegar mapas de diferentes formas, sin embargo, el usuario puede seleccionar combinaciones específicas de parámetros de movimientos en masa y obtener una mejor intuición en la distribución espacial de los varios tipos de deslizamientos. Los datos de entrada consisten en:

Chequeo en campo de algunos parámetros de deslizamientos (checklist). Fotointerpretación a escala relativamente grande.

Procedimiento en SIG:

a. Digitalización de los fenómenos de movimientos en masa, almacenando información sobre el tipo de deslizamiento, subtipo, actividad, profundidad, vegetación tanto en el cuerpo del deslizamiento como en la zona de escarpe.

b. Reordenamiento del mapa de deslizamientos con los parámetros de tipo o subtipo desplegando en mapas únicamente un tipo de proceso a la vez.



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Fuente: Turner y McGuffey, 1996.

Figura 2.1. Análisis de distribución de deslizamientos.

2.3.2. Análisis de actividad de deslizamientos Es un método de análisis multitemporal, dependiendo del tipo de terreno que se estudie, pueden seleccionarse intervalos de entre 5 y 20 años. Este método ofrece número o porcentaje de deslizamientos nuevos, reactivados o estabilizados, apoyándose para esto en el análisis de los mapas de distribución de deslizamientos. Las escalas de trabajo más apropiadas son la intermedia y la grande, ya que se requiere detalle en los mapas de entrada. El principal inconveniente es que consume mucho tiempo y que es difícil prevenir inconsistencias entre la interpretación de varios datos, ya que la información derivada de fotografías aéreas para datos antiguos no puede verificarse en campo y resultará en grandes imprecisiones. Procedimiento en SIG:

a. Teniendo como base el mapa de movimientos recientes, digitalizar los mapas de datos antiguos.

b. Cálculo de las diferencias en actividad entre dos datos diferentes por comparación de los datos desde la combinación de lista de chequeo con el mapa de datos.

c. Cálculo de todos los deslizamientos que fueron iniciados o reactivados en el periodo entre las dos coberturas de fotos.



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Fuente: Van Westen, 1993.

Figura 2.2. Análisis de actividad de deslizamientos. 2.3.3. Análisis de densidad de deslizamientos El método requiere la información de movimientos en masa y presenta incidencia de variables sobre la ocurrencia de los procesos morfodinámicos, a partir de un análisis de los porcentajes de cobertura presentes en determinadas unidades de mapeo, las cuales pueden ser UTM (Terrain mapping units), unidades geomorfológicos o unidades geológicas, entre otras. También se usa para probar la importancia de cada parámetro de manera individual, evaluando su responsabilidad en la ocurrencia de movimientos en masa, aunque para esto se requiere el juicio de un experto que determine cuales mapas paramétricos o que combinación de parámetros se deben usar. Los insumos requeridos son el mapa de distribución de movimientos en masa y el mapa de unidades de terreno. Procedimiento en SIG:

a. Cálculo de un mapa de bits (presencia/ausencia) para el tipo específico de movimientos en masa que se analiza.

b. Combinación del mapa paramétrico seleccionado con el mapa de bits por medio del cruce de mapas.

c. Cálculo del porcentaje de área, por clase de parámetro, ocupado por deslizamientos. Con una pequeña modificación, puede calcularse el número de deslizamientos y no la densidad areal de los mismos. En este caso no se hace un mapa de bits, y el mapa de movimientos en masa, en el que cada polígono tiene un código único, es cruzado con el mapa paramétrico.



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Figura 2.3. Análisis de densidad de deslizamientos. 2.3.4. Análisis geomorfológico de amenazas por deslizamiento En este método, considerado el más directo de todos, el mapa se hace por criterio del especialista en geomorfología, el SIG se usa como una herramienta de dibujo, permitiendo la remodificación de unidades y la corrección de las unidades que se codifican con error.


Figura 2.4. Análisis geomorfológico de amenaza por deslizamientos.



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2.3.5. Análisis cualitativo de amenaza por deslizamiento En este método un geocientífico decide que parámetros son importantes en la ocurrencia de movimientos en masa, asignado los pesos cualitativos para cada clase de mapa paramétrico. El método aplica a las tres escalas, pero cada una tiene sus propios requerimientos, dependiendo del nivel de detalle del estudio, así que pueden tenerse muchos mapas de entrada; aunque los más importantes son geomorfología, ocurrencia de movimientos en masa, ángulo de ladera, geología, uso del suelo y distancia a fallas, vías y líneas de drenaje. Procedimiento en SIG:

a. Clasificación de cada mapa paramétrico en un número de clases relevantes. b. Asignación de valores de peso para cada clase de parámetro (p. e. en escala de 1 a 10). c. Asignación de pesos para cada uno de los mapas paramétricos. d. Cálculo de pesos para cada píxel y clasificación en pocas clases de amenaza.


Figura 2.5. Análisis cualitativo de amenaza por deslizamientos. 2.3.6. Análisis estadístico univariable de amenaza por deslizamiento En este método, el cruce de mapas paramétricos y el cálculo de densidad de deslizamiento son el criterio de análisis. La importancia de cada parámetro o combinaciones especificas de parámetros, pueden ser analizados individualmente, usando valores normalizados (densidad de deslizamientos



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por clase de parámetro en relación con la densidad de deslizamientos sobre toda el área), puede hacerse un mapa de amenaza total por adición de los pesos para parámetros individuales. Los valores de peso pueden ser usados para diseñar reglas de decisión, basadas en la experiencia de un geocientífico. Es posible también combinar varios mapas paramétricos en un mapa de unidades homogéneas, que es cruzado con el mapa de deslizamientos para dar una densidad por combinación de parámetros de entrada. El método requiere los mismos datos de entrada del análisis cualitativo y se apoya fuertemente en SIG por el gran número de mapas a cruzar y de datos a manipular. Aunque la selección de parámetros es por criterio subjetivo. Procedimiento en SIG:

a. Clasificación de cada mapa paramétrico en el número de clases relevantes. b. Combinación de los mapas paramétricos seleccionados con el mapa de deslizamientos por

medio de cruce de mapas. c. Calculo de valores de peso basado en el cruce de una tabla de datos o tabla de datos cruzada. d. Asignación de pesos a varios mapas paramétricos o diseño de reglas de decisión en unas

pocas clases de amenazas. La escala media es la más adecuada para este tipo de análisis. Otros métodos de este tipo son:

The Information Value Method (Yin and Yan, 1998) The Werghts of Evidence Method (Bonhan – Cartes et al. 1990)


Figura 2.6. Análisis estadístico univariado de amenaza por deslizamientos.



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2.3.7. Análisis estadístico multivariable de amenaza por deslizamiento Se han propuestos muchos métodos, tales como análisis discriminantes o regresión múltiple que requieren el uso de paquetes externos de estadística. El método requiere un mapa de distribución de deslizamientos y un mapa de unidades de terreno. Luego las diferentes clases de un mapa paramétrico son consideradas como parámetros individuales resultando esto una gran matriz, cuyo análisis estadístico permite conocer los pesos de cada una de las variables en la zonificación. La escala media se considera la más apropiada para desarrollar este tipo de análisis. Procedimiento en SIG:

a. Determinación de la lista de factores que serán incluidos en el análisis. Como muchos de los mapas de entrada son de tipo alfanumérico, ellos deben ser convertidos a mapas de tipo numérico. Estos mapas pueden ser convertidos a valores de presencia/ausencia para cada unidad de terreno, o presentarlos como porcentaje de cobertura, o las clases de parámetros pueden ser organizados de acuerdo a la creciente densidad de movimientos en masa. Por medio del cruce de mapas paramétricos con el mapa de unidades del suelo, es creada una gran matriz.

b. Combinación del mapa de unidades del suelo con el mapa de movimientos en masa y dividir las unidades estables e inestables en dos grupos.

c. Exportar la matriz a un paquete estadístico para el análisis subsiguiente. d. Importar los resultados por unidad de terreno en el SIG y recodificar las unidades de tierra.

La distribución de frecuencias de unidades clasificadas como estables e inestables se chequea para ver que los dos grupos estén separados correctamente.

e. Clasificación del mapa en pocas clases de amenaza.


Figura 2.7. Análisis estadístico multivariable de amenaza por deslizamientos.



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2.3.8. Análisis determinístico de amenaza por deslizamiento Requiere modelos de estabilidad de laderas donde se necesitan los siguientes parámetros:

Mapa de materiales: mostrando tanto la distribución superficial del terreno como los perfiles verticales, acompañado de datos sobre características del suelo.

Mapa nivel del agua subterránea: basado en un modelo hidrológico o en condiciones de campo.

Mapa detallado de ángulos de ladera: derivado de un detallado modelo digital del terreno. Procedimiento en SIG

a. Usar un modelo de talud infinito que calcule el F.S. para cada píxel. b. Selección de un número de perfiles desde un DTM y otros mapas paramétricos que son

exportados a un modelo externo de estabilidad de laderas. c. Muestreo de datos en puntos predefinidos de la grilla y exportación de estos datos a un

modelo tridimensional de estabilidad de ladera. El método solo se aplica a gran escala y sobre áreas pequeñas, ya que en otra escala el nivel de detalle en los datos de entrada generalmente no se logra. La variabilidad de los datos de entrada puede ser usada para calcular la probabilidad de falla según el periodo de retorno de eventos detonantes.


Figura 2.8. Análisis determinístico de amenaza.



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2.3.9. Análisis de frecuencia de deslizamientos La probabilidad de ocurrencia de movimientos en masa para cierto lugar y con cierto periodo de retorno, solo puede ser determinada cuando es posible encontrar una relación entre la ocurrencia de deslizamientos y la frecuencia de valores detonantes, tales como lluvias fuerte o sismos. La técnica más promisoria es el cálculo de lluvias antecedentes, que es la cantidad acumulada de precipitación en un número específico de días precediendo el día en que ocurrió el deslizamiento. Lo que así se obtiene es un valor umbral. El método es más apropiado para escalas medias y grandes. El SIG puede ser usado para analizar la distribución espacial de lluvias. Se requieren los siguientes datos de entrada:

Registros de precipitación diaria Registros de eventos sísmicos Registros de deslizamientos


Figura 2.9. Análisis de frecuencia de deslizamientos.



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