巴拿马圣米格利托地区的滑坡敏感性地图,结合地理信息系统工具

A. Díaz, Daniel Acosta
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摘要

通过对双变量统计模型的分析和验证,结合地理信息系统(gis)工具,编制了巴拿马San Miguelito地区滑坡易损性地图。使用滑坡清单图和参数图作为输入数据。为此目的,它首先定义了风险管理的概念及其与影响边坡不稳定性的参数的关系,这些参数在敏感性方面对地形的高程、坡度、曲率和方向图有影响;道路和河流附近地图,圣米格利托土工地图。利用Desinventar(2018)中记录的自然灾害记录,制作了两张滑坡库存图:精确库存,运行模型;以及验证过程的近似库存。利用输入的数据,开发了频率比统计方法来导出研究区域的滑坡敏感性图,将滑坡发生的概率分为7个级别。这项研究的结果表明,San Miguelito地区68.2%的地区对滑坡的敏感性为中度至非常高,其中Arnulfo Arias是最容易发生滑坡的地区。在本研究中,我们使用了一种基于敏感性图的模型,该模型预测了在研究区域存在高敏感性区域的概率为88%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Mapa de susceptibilidad a deslizamientos en el distrito de San Miguelito, Panamá, incorporando herramientas de sistema de información geográfica
Se elaboró un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra del distrito de San Miguelito (Panamá), mediante el análisis yvalidación de un modelo estadístico bivariable, incorporando herramientas del Sistema de Información Geográfica (SIG). Como datos de entradase utilizaron un mapa inventario de deslizamientos y los mapas de parámetros. Para este propósito, se inició definiendo los conceptos de gestión deriesgo y la relación correspondiente con los parámetros que influyen en la inestabilidad de laderas, los cuales en materia de susceptibilidad seconfeccionaron los mapas de elevación, pendiente, curvatura y orientación del terreno; mapas de proximidad a carreteras y ríos, mapa geotécnicode San Miguelito. Utilizando los registros de desastres naturales documentados en Desinventar (2018), se confeccionaron dos mapas de inventariode deslizamientos: un inventario preciso, para correr el modelo; y un inventario aproximado, para el proceso de validación. Con los datos de entradagenerados, se desarrolló el étodo estadístico de relación de frecuencia para derivar el mapa de susceptibilidad a deslizamientos en la zona de estudio,clasificado en siete niveles de probabilidad a que ocurra un deslizamiento. Los resultados de esta investigación concluyen que un 68.2% del áreatotal de San Miguelito presenta una susceptibilidad de moderada a muy alta a los deslizamientos de tierra, siendo el corregimiento de Arnulfo Arias,el más susceptible. De acuerdo con la validación del modelo, el mapa de susceptibilidad predice en un 88% la existencia de una zona de altasusceptibilidad en el área de estudio.
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