Determinación de Umbrales de Lluvia para la Predicción de Deslizamientos de Tierra Utilizando un Enfoque Basado en Algoritmos: Estudio de Caso en los Himalayas de Darjeeling, India
Autores: Teja, Togaru Surya; Dikshit, Abhirup; Satyam, Neelima
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Determinación de Umbrales de Lluvia para la Predicción de Deslizamientos de Tierra Utilizando un Enfoque Basado en Algoritmos: Estudio de Caso en los Himalayas de Darjeeling, India
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Ciencias de la Tierra y Geología
Palabras clave
Deslizamientos de tierra
Inducidos por la lluvia
Modelos basados en datos empíricos
Umbrales
Incertidumbres
Sistema de alerta temprana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Los deslizamientos de tierra son uno de los desastres naturales más devastadores y recurrentes en el Himalaya indio. Contribuyen al daño de la infraestructura, la pérdida de tierras y las víctimas humanas. La mayoría de los deslizamientos de tierra son principalmente inducidos por la lluvia y la relación ha sido muy bien establecida, habiendo sido comúnmente definida utilizando modelos basados en datos empíricos que emplean enfoques estadísticos para determinar los parámetros de una ecuación de ley de potencias. Uno de los principales inconvenientes de los métodos empíricos tradicionales es que no logran reducir las incertidumbres asociadas con el cálculo de umbrales. El presente estudio supera estas limitaciones al identificar las condiciones de precipitación responsables de la ocurrencia de deslizamientos de tierra utilizando un modelo basado en algoritmos. La metodología implica el uso de una herramienta automatizada que determina los umbrales de duración de la lluvia acumulada y la lluvia de eventos en diversas probabilidades de superación y las incertidumbres asociadas. El análisis se ha llevado a cabo para la región de Kalimpong de los Himalayas de Darjeeling utilizando datos de lluvia y deslizamientos de tierra para el período 2010-2016. Los resultados significan que un evento de lluvia de 48 horas con una lluvia acumulada de 36.7 mm puede causar deslizamientos de tierra en el área de estudio. Tal estudio es el primero que se realiza para el Himalaya indio y puede considerarse como un primer paso para determinar umbrales más confiables que se pueden utilizar como parte de un sistema operativo de alerta temprana.
Descripción
Los deslizamientos de tierra son uno de los desastres naturales más devastadores y recurrentes en el Himalaya indio. Contribuyen al daño de la infraestructura, la pérdida de tierras y las víctimas humanas. La mayoría de los deslizamientos de tierra son principalmente inducidos por la lluvia y la relación ha sido muy bien establecida, habiendo sido comúnmente definida utilizando modelos basados en datos empíricos que emplean enfoques estadísticos para determinar los parámetros de una ecuación de ley de potencias. Uno de los principales inconvenientes de los métodos empíricos tradicionales es que no logran reducir las incertidumbres asociadas con el cálculo de umbrales. El presente estudio supera estas limitaciones al identificar las condiciones de precipitación responsables de la ocurrencia de deslizamientos de tierra utilizando un modelo basado en algoritmos. La metodología implica el uso de una herramienta automatizada que determina los umbrales de duración de la lluvia acumulada y la lluvia de eventos en diversas probabilidades de superación y las incertidumbres asociadas. El análisis se ha llevado a cabo para la región de Kalimpong de los Himalayas de Darjeeling utilizando datos de lluvia y deslizamientos de tierra para el período 2010-2016. Los resultados significan que un evento de lluvia de 48 horas con una lluvia acumulada de 36.7 mm puede causar deslizamientos de tierra en el área de estudio. Tal estudio es el primero que se realiza para el Himalaya indio y puede considerarse como un primer paso para determinar umbrales más confiables que se pueden utilizar como parte de un sistema operativo de alerta temprana.