Análisis Regionales de la Iniciación de Deslizamientos de Tierra Inducidos por Lluvias en Upper Gudbrandsdalen (Noruega Sudoriental) Usando el Modelo TRIGRS
Autores: Schilirò, Luca; Cepeda, José; Devoli, Graziella; Piciullo, Luca
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Análisis Regionales de la Iniciación de Deslizamientos de Tierra Inducidos por Lluvias en Upper Gudbrandsdalen (Noruega Sudoriental) Usando el Modelo TRIGRS
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Ciencias de la Tierra y Geología
Palabras clave
Deslizamientos de tierra superficiales
Procesos hidrometeorológicos
Modelo TRIGRS
Condiciones del terreno
Simulaciones numéricas
Calibración del modelo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
En Noruega, los deslizamientos de tierra superficiales son generalmente provocados por lluvias intensas y/o eventos de deshielo. Sin embargo, la interacción de los procesos hidrometeorológicos (por ejemplo, precipitación y deshielo) que actúan a diferentes escalas de tiempo, y las variaciones locales de las condiciones del terreno (por ejemplo, el grosor de la cobertura superficial) son complejas y a menudo desconocidas. Con el objetivo de definir mejor las condiciones que desencadenan los deslizamientos de tierra superficiales a escala regional, utilizamos el modelo basado en la física TRIGRS (Infiltración de Lluvia Transitoria y Estabilidad de Pendientes Regionales Basada en Cuadrículas) en un área ubicada en el valle de Gudbrandsdalen superior en el sureste de Noruega. Realizamos simulaciones numéricas para reconstruir dos escenarios que provocaron muchos deslizamientos en el área de estudio el 10 de junio de 2011 y el 22 de mayo de 2013. Una gran parte del trabajo se dedicó a la parametrización del modelo numérico. Las condiciones iniciales de humedad del suelo y la variación espacial del grosor de la cobertura superficial se han evaluado aplicando diferentes métodos. Para evaluar completamente la precisión del modelo, se han obtenido curvas ROC (Característica Operativa del Receptor) comparando los mapas de factores de seguridad con las áreas de origen en los dos períodos de análisis. Los resultados de las simulaciones numéricas muestran la alta susceptibilidad del área de estudio a la ocurrencia de deslizamientos de tierra superficiales y enfatizan la importancia de una calibración adecuada del modelo para mejorar la fiabilidad.
Descripción
En Noruega, los deslizamientos de tierra superficiales son generalmente provocados por lluvias intensas y/o eventos de deshielo. Sin embargo, la interacción de los procesos hidrometeorológicos (por ejemplo, precipitación y deshielo) que actúan a diferentes escalas de tiempo, y las variaciones locales de las condiciones del terreno (por ejemplo, el grosor de la cobertura superficial) son complejas y a menudo desconocidas. Con el objetivo de definir mejor las condiciones que desencadenan los deslizamientos de tierra superficiales a escala regional, utilizamos el modelo basado en la física TRIGRS (Infiltración de Lluvia Transitoria y Estabilidad de Pendientes Regionales Basada en Cuadrículas) en un área ubicada en el valle de Gudbrandsdalen superior en el sureste de Noruega. Realizamos simulaciones numéricas para reconstruir dos escenarios que provocaron muchos deslizamientos en el área de estudio el 10 de junio de 2011 y el 22 de mayo de 2013. Una gran parte del trabajo se dedicó a la parametrización del modelo numérico. Las condiciones iniciales de humedad del suelo y la variación espacial del grosor de la cobertura superficial se han evaluado aplicando diferentes métodos. Para evaluar completamente la precisión del modelo, se han obtenido curvas ROC (Característica Operativa del Receptor) comparando los mapas de factores de seguridad con las áreas de origen en los dos períodos de análisis. Los resultados de las simulaciones numéricas muestran la alta susceptibilidad del área de estudio a la ocurrencia de deslizamientos de tierra superficiales y enfatizan la importancia de una calibración adecuada del modelo para mejorar la fiabilidad.