Estimación de la susceptibilidad a movimientos en masa superficiales por medio de un análisis de regresión espacial local. Aplicación para un tramo de la cuenca media del río Chicamocha

Abstract

En este trabajo de investigación se presenta la estimación de la susceptibilidad a movimientos en masa superficiales mediante un análisis de regresión espacial local, específicamente un modelo de regresión logística geográficamente ponderada (GWLR) que tiene en cuenta las relaciones no estacionarias de los factores que influyen en la ocurrencia de movimientos en masa en una zona. Se aplicó este método en un tramo de la cuenca media del río Chicamocha, ubicada en el departamento de Boyacá, que fue seleccionada debido a sus características geológicas y geomorfológicas, así como a la evidente inestabilidad observada en la región. Además, se calibró un modelo de regresión global (regresión logística convencional, LR) para determinar las ventajas y desventajas de cada método en estudios de susceptibilidad. Se consideraron variables independientes como la litología, proximidad a fallas, pendiente, curvatura, rugosidad del terreno, TWI, SPI, proximidad y densidad de drenaje, precipitación, proximidad a vías, cobertura de la tierra, NDVI y zonas con predominio de procesos erosivos. Las estimaciones revelan que el 28% del área de estudio presenta una alta y muy alta susceptibilidad a deslizamientos superficiales y un 25% a movimientos tipo flujo. Se encontraron diferencias significativas en el rendimiento entre los modelos de regresión locales y globales, de acuerdo con la mejora de los estadísticos de grado de ajuste (devianza, AIC y McFadden pseudo R2) y los valores de tasa de predicción (ROC-AUC). El análisis de regresión espacial local también revela que la contribución de las variables independientes en la ocurrencia de zonas inestables varia a lo largo de la zona de estudio. Los resultados permiten concluir que el modelo GWLR ofrece una mejora potencial en la estimación de la susceptibilidad a movimientos en masa en el contexto colombiano en comparación con los métodos convencionales de regresión global (LR). (Texto tomado de la fuente).

This research presents the estimation of the susceptibility to shallow mass movements by means of a local spatial regression analysis, specifically a geographically weighted logistic regression model (GWLR) that considers the nonstationary relationships of the factors that influence the occurrence of mass movements. This method was applied in a section of the middle basin of the Chicamocha river, located in the department of Boyacá, which was selected due to its geological and geomorphological characteristics, as well as the evident instability observed in the region. In addition, a global regression model (conventional logistic regression, LR) was calibrated to determine the advantages and disadvantages of each method in susceptibility studies. Independent variables such as lithology, proximity to faults, slope, curvature, terrain roughness, TWI, SPI, drainage proximity and density, rainfall, proximity to roads, land use, NDVI and areas with mainly erosive processes were considered. Estimates reveal that 28% of the study area has high and very high susceptibility to shallow landslides and 25% to flows and avalanches (flow-type movements). Significant differences in performance were found between local and global regression models, according to improved goodness-of-fit criteria (deviance, AIC, and McFadden pseudo R2) and prediction rate values (ROC-AUC). The local spatial regression analysis also reveals that the contribution of the independent variables in the occurrence of unstable zones varies across the study area. The results allow us to conclude that the GWLR model offers a potential improvement in the estimation of susceptibility to mass movements in the colombian context compared to conventional global regression (LR) methods.