Statistical models for landslide susceptibility assessment:

Abstract

La población mundial, que cuenta dos mil millones de habitantes alrededor del año 1950, ha crecido a un ritmo casi exponencial en las décadas siguientes hasta 4 mil millones y 5,3 en 1990 (Naciones Unidas - Departamento de Asuntos Económicos y Sociales, 2010). Sin duda un gran aumento tanto en términos absolutos cuanto relativos. Según las estimaciones de las Naciones Unidas, la población mundial se estima que alcanzará los ocho millones y medio de 2025. Estas tasas de crecimiento se producen, obviamente, tanto en Europa, donde la población ha crecido de 550 millones en 1950 a 750 millones en 2010, y en Italia, donde en el período 1861 a 2008 hubo un aumento de la población de 22 millones de habitantes a casi 60 millones (fuente: ISTAT, 2010). La población ha crecido, sin embargo, a tasas más altas en los países en desarrollo, con una tendencia a la constante en los países industrializados en las últimas décadas. Dicha población mundial intenso tiene consecuencias directas sobre el territorio urbano, mientras que lleva a una extensión de las actuales áreas urbanas menores y pequeñas ciudades. Todo esto, cada vez más, dar lugar a problemas de gestión y uso del suelo, produciendo un crecimiento del componente de la vulnerabilidad en la ecuación de riesgo. Crecimiento de la población no justifica un aumento de las condiciones hidrogeológicas de la inestabilidad. Si es así, ya que la población se ha convertido en firme en los últimos años, al menos en la mayoría de los países industrializados, no hay que hacer frente a riesgos cada vez mayor. En cambio, el modelo de desarrollo económico, basado principalmente en redes e infraestructuras, así como los asentamientos, por supuesto, produce un doble efecto: un aumento de los activos expuestos a la amenaza, una presión sobre el territorio, capaz de hacer la activación de los fenómenos peligrosos más frecuentes.

Los fenómenos naturales también tienen un impacto en el marco socio-económico, ya que son responsables de la pérdida de bienes y servicios y, en ocasiones, una pérdida en términos de vidas humanas. En tal situación, la vulnerabilidad de la zona está relacionado con el desarrollo de su sistema de infraestructura social, civil y urbano.

Este concepto se expresa claramente en la declaración "Los desastres ocurren cuando los riesgos se encontra con la vulnerabilidad" (Wisner et al., 2004). Esto nos lleva a considerar los desastres naturales como los fenómenos sociales reales.

Cuando se habla de riesgo geomorfologicos y de políticas ambientales, uno de los pioneros es, sin duda, Earl E. Brabb, que ya en 1991 en un artículo titulado "El problema de movimientos de ladera del mundo", sostuvo que los deslizamientos son un problema mundial que cientos causa de muertes y miles de millones de dólares de daño cada año en todo el mundo. Los poblemas geomorfológicos son y serán un tema importante y un requisito fundamental del conocimiento para la política de toma de decisiones. A pesar de 20 años han pasado desde que el trabajo Brabb, la situación no parece haber cambiado. No son aún insuficientes los procedimientos de todo el mundo aunque sólo sea compartida que permite evaluar la calidad y precisión de un inventario de deslizamientos o la forma de clasificar en términos de susceptibilidad a los deslizamientos de un área y para evaluar cuantitativa y cualitativamente el rendimiento predictivo.

Las imágenes y escenas de devastación, destrucción y muerte que ocurren cada año, hacen que el problema de los riesgos geomorfológicos en un problema social. ¿Quien es el responsable? Seguimos construyendo, incluso en lugares que no son adecuados para la construcción. Tenemos que admitir por lo menos una doble responsabilidad. Si bien es cierto que los acontecimientos que causar un derrumbe apenas son "previsibles", por el contrario sí podemos identificar y predecir donde estos fenómenos se producen con mayor capacidad destructiva, produciendo más daños y reducir al mínimo la vulnerabilidad. Por lo tanto, si no es posible evitar, ya que no es posible predecir, la palabra clave debe ser "la prevención".

Cada vez deslizamientos de tierra u otros eventos con características destructivas y letales, que a menudo se supone y se define como "impredecible", nos ofrece con el escenario de las víctimas, los heridos y desaparecidos, el público se estremece y recuerda la vulnerabilidad de los bienes de la comunidad y direciona la discusión sobre el tema de prevención de los desastres naturales o por lo menos tratar de minimizar las consecuencias trágicas que lo acompañan. La ola emocional que sigue a la fase de emergencia se produce entre las llamadas a "enrollar las mangas" a una "cultura de prevención" que "nunca vuelva a suceder", e induce a los legisladores y los técnicos para intervenir con una variedad de medidas urgentes de mitigación y obras y de intervención inmediata, tal vez proponiendo también las regulaciones y leyes dirigidas a "evitar otro desastre similar".

No hay una única manera de preparar los mapas de susceptibilidad, como lo demuestra la enorme cantidad de artículos científicos producidos incluso durante la última década, y lo mismo es cierto en cuanto a la zonificación de los peligros y los riesgos involucrados, todavía sigue siendo un problema sin resolver en gran medida (Carrara et al., 2009). La contribución de este trabajo las siguientes fases de un estudio con el fin de definir la estructura de la sensibilidad, los riesgos y peligros de un área:

1. Construcción de la base de datos: en este trabajo las diferentes técnicas y métodos de detección de deslizamiento de tierra y delimitación se comparan directamente (trabajo de campo) e indirectamente (fotografías aéreas, software de visualización remota del territorio) y su posterior despliegue en un sistema GIS. 2. Elección y definición de la escala de análisis: De hecho, uno de los problemas más actuales de la proposición se relaciona con los métodos de evaluación de susceptibilidad a escala múltiple. 3. Unidades cartográficas: las diferentes unidades se utilizan para la cartografía y zonificación del territorio, cuya previsión de resultados se comparan con el fin de ser capaces de identificar las unidades de la asignación básica más adecuada para la planificación y para fines de defensa civil, teniendo en cuenta la exactitud científica de que la modelo debe soportar. 4. Elección de los factores control: en el trabajo, es la posibilidad de identificar el conjunto más probable de los factores que se consideran relacionados directamente o indirectamente a la inestabilidad de la ladera. Se proponen procedimientos de prueba y seleccionar el conjunto de posibles factores de control, así como la construcción de modelos específicos para cada tipo de deslizamientos. 5. Construcción de modelos: como para la construcción de un modelo geo-estadístico, las soluciones se comparan diferentes y el modelo de presentación de los mismos resultados y la objetividad que se elija, teniendo en cuenta que las necesidades de una implementación más bajo en términos de costo y tiempo. 6. Validación: los modelos están sujetos a diferentes técnicas de validación, que luego se comparan entre ellos. 7. Exportación espacial de un modelo de susceptibilidad: este es un ensayo para definir y validar los términos de susceptibilidad a los deslizamientos de una amplia zona en los gustos de cientos o miles de kilómetros cuadrados, en base a los estudios de detalle de algunos sectores que lo representan.

Al igual que muchos otros autores, con el propósito de este trabajo es hacer una contribución a la comunidad científica, tratando de ofrecer una modesta contribución en la solución de algunos problemas en este campo a través de experimentos y modelos realizados en una variedad de contextos y comparar los resultados entre ellos.

En este sentido, unas pruebas se llevaron a cabo en algunas áreas, previamente seleccionadas, será probado y verificado el resultado de algunos de los procedimientos en los años de investigación doctoral. A continuación, un resumen de los resultados vendrán de estas pruebas experimentales.

En este sentido, unas pruebas se llevaron a cabo en algunas áreas, previamente seleccionadas, será probado y verificado el resultado de algunos de los procedimientos en los años de investigación doctoral. A continuación, un resumen de los resultados vendrán de estas pruebas experimentales

TEST 1a: TUMMARRANO river basin: Model Exportation

En el marco de un estudio de la susceptibilidad de deslizamientos regional en el sur de Sicilia, una prueba se ha realizado en la cuenca del río Tumarrano (unos 80 km2) tiene como objetivo caracterizar las condiciones de su susceptibilidad movimientos de ladera mediante la exportación de un modelo, definido y entrenado en el interior un número limitado (unos 20 km2) representativas del sector (¿el área de origen''). Además, la posibilidad de explotar software de Google Earth y el banco de datos de fotos para producir imágenes de los archivos deslizamiento de tierra ha sido comprobado. El modelo de susceptibilidad se define, de acuerdo con un enfoque multifactorial basadas en el análisis condicional, con unidades únicas condiciones (UCUs), los cuales fueron obtenidos mediante la combinación de cuatro factores seleccionados control: litología afloramiento, la pendiente, la curvatura del plan y el índice de humedad topográfica. La capacidad de predicción del modelo de exportación, formado con 206 deslizamientos de tierra, se compara con la estimada para toda el área estudiada, mediante el uso de un archivo completo de deslizamiento de tierra (703 deslizamientos de tierra), para ver hasta qué punto el mayor tiempo/dinero necesario se tienen en cuenta los costos para.

TEST 1b. Tummarrano river basin: modelo de susceptibilidad basado en la Forward logistic regression

La regresión logística con pasòs hacia adelante, nos ha permitido obtener un modelo de susceptibilidad por los flujos de tierra en la cuenca del río Tumarrano, que se definió mediante el modelado de las relaciones estadísticas entre un archivo de eventos 760 y un conjunto de 20 variables predictoras. Para cada movimiento del inventario, un punto de identificación de deslizamientos (LIP) se produce de forma automática, como corresponde al punto más alto a lo largo de la frontera de los polígonos de deslizamientos de tierra. Los modelos equilibrados (760 stable/760 inestable) se presentaron a adelante el procedimiento de regresión logística. Una estrategia de construcción del modelo se aplicó para ampliar la zona considerada en la preparación del modelo y para comprobar la sensibilidad de los modelos de regresión con respecto a los lugares específicos de las células se considera estable. Un conjunto de dieciséis modelos se preparó de forma aleatoria extraer los subconjuntos diferentes céldas estables. Los modelos fueron sometidos a regresión logística y validado. Los resultados mostraron que las tasas de error satisfactoria y estable (0,236 en promedio, con una desviación estándar de 0,007) y AUC (0.839, para la formación, y 0.817, para conjuntos de datos de prueba). Como en relación a los predictores, la pendiente en el barrio de las células y la curvatura topográfica de gran perfil y plan local-fueron seleccionados de forma sistemática. Litología arcillosa afloramiento, drenajes midslope, crestas locales y midslope y los accidentes geográficos cañones eran también muy frecuentes (de 8 a 15 veces) en los modelos de la selección hacia adelante. La estrategia de construcción del modelo nos ha permitido producir un modelo de flujo de tierra realizando la susceptibilidad, cuyo modelo de ajuste, la predicción de la habilidad y solidez se estimaron sobre la base de los procedimientos de validación.

Test 2. Imera river basin: modelo de susceptibilidad por flujo de tierra basado en las unidades de ladera.

Un mapa de susceptibilidad de un área, que es representativa en términos de marco geológico y los fenómenos de inestabilidad de ladera de grandes sectores de los Apeninos de Sicilia, fue producida usando unidades de ladera y un modelo multiparamétrico univariado. La zona de estudio, que se extiende por aproximadamente 90 km2, fue dividida en 774 unidades de la pendiente, cuya ocurrencia esperada avalancha se estimó un promedio de siete valores de vulnerabilidad, determinado para el control de los factores seleccionados: litología, pendiente media del gradiente, SPI en el pie, el índice de humedad topográfica y la curvatura del perfil, y el rango de altitud. Cada uno de los reconocidos 490 deslizamientos de tierra estuvo representada por su punto de centro de gravedad. Sobre la base de análisis condicional, la función de la susceptibilidad aquí adoptada es la densidad, calculado para cada clase. Modelos univariante fueron preparados para cada uno de los factores que controlan, y su rendimiento predictivo se estimó por curvas de tipos de predicción y la relación de efectividad aplicada a la categorías de vulnerabilidad. Este procedimiento nos permitió discriminar entre factores efectivos y no efectivos, de modo que sólo la primera se combinó posteriormente en un modelo multiparamétrico, que fue utilizada para producir el mapa de susceptibilidad final. la validación de este último mapa nos permite comprobar el rendimiento y la fiabilidad de la predicción modelo. Los principales factores reguladores resultaron: la litología y, subordinadamente, el SPI a el pies de la unidad, y tambien el gradiente medio de la pendiente, la curvatura del perfil, y el índice de humedad topográfica dieron resultados satisfactorios.