Determinación del riesgo por Fenómenos de Remoción en Masa (F.R.M) para proyectos de infraestructura lineales : Caso de estudio: subcuenca del río Palacé

Abstract

Esta investigación continúa con la implementación de los conceptos, algoritmos y métodos de la nueva ciencia de la geomorfometría, aplicados en la zona centro occidente del departamento del Cauca, mediante la tesis de maestría en Geomática: “Método para la caracterización de las formas del terreno, caso departamento del Cauca”, (Correa, 2012). A partir de la experiencia adquirida, se evaluó la calidad de los modelos digitales del terreno, disponibles en los centros espaciales, a escala semidetallada; se derivaron parámetros del terreno mediante la corrida de algoritmos implementados en software libre, y se analizaron en forma multivariada, junto con información temática de la zona de estudio relacionada con cobertura, medidas geométricas como la distancia a fallas, a los ríos y como factor detonante la precipitación. Se seleccionó un conjunto de variables no redundantes a partir de la técnica no paramétrica del análisis de componentes principales y se obtuvo un modelo de predicción de la susceptibilidad de la zona de estudio ante deslizamientos mediante el enfoque estadístico de la regresión logística multinomial, utilizando como variable dependiente un inventario de deslizamientos obtenido a partir de recorridos de campo y como variables independientes las variables del terreno: pendiente, factor longitud de pendiente, índice topográfico de humedad, longitud de ruta de flujo, suelos e índice de convergencia. El mapa de susceptibilidad obtenido se reclasificó en las categorías extremadamente baja, muy baja, baja y media alta, de acuerdo con los valores de probabilidad obtenidos y comparados con otras investigaciones. La vulnerabilidad se evaluó mediante la asignación de pesos a cada elemento expuesto de la Red de conducción, igualmente de acuerdo con la revisión de literatura realizada. La superposición de los mapas de amenaza y vulnerabilidad permitió conocer el Riesgo de la zona de estudio, la cual se presentó finalmente en las categorías de baja, media y alta. La no disponibilidad de estudios a escala semidetallada del Riesgo por este fenómeno natural por las entidades encargadas del riesgo en la zona de estudio, no permitió la validación del modelo de predicción, pero la evaluación del error cuadrático medio de la elevación, desde la cual se derivaron los parámetros del terreno y la superposición de los resultados en el globo virtual Google Earth, arroja una zonificación concordante con lo encontrado en las visitas de campo realizadas.

This research continues the implementation of the concepts, algorithms and methods of the new science of geomorphometry applied in the west central area of the department of Cauca, by the master's thesis in Geomatics: "Method for the characterization of landforms case Cauca "(Correa, 2012). From experience, the quality of digital terrain models, available space centers, contains semi scale was assessed; ground parameters were derived by the implemented algorithms run on free software, and analyzed using multivariate techniques, along with thematic information of the study area related to coverage, geometric measurements such as distance to faults, rivers and trigger factor precipitation. A set of non-redundant variables were selected from the non-parametric technique of principal component analysis and a model for predicting susceptibility to landslide study area was obtained using the statistical approach to multinomial logistic regression, using as a variable dependent on landslide inventory obtained from field observations and variables as independent field variables: slope, slope length factor, topographic wetness index, flow path length, soil and rate of convergence. The susceptibility map is reclassified obtained in extremely low, very low, low and high average, according to the probability values obtained and compared to other research categories. The vulnerability was assessed by assigning weights to each element of the network exposed driving, also according to the literature review. Overlaying maps of threat and vulnerability renders the risk of the study area, which was finally submitted in the categories of low, medium and high. Unavailability of studies contains semi scale risk by this natural hazard by entities of risk in the study area did not allow validation of the prediction model, but the evaluation of mean square error of elevation, from which were derived terrain parameters and overlapping results in the virtual globe Google Earth casts a zoning consistent with those found in field visits.