Determinación de zonas susceptibles ante movimientos en masa utilizando metodología INSAR, Análisis Morfométrico y el Índice de Estabilidad (Mohr-Coulomb). Caso: Campus de la Universidad Técnica de Manabí (Portoviejo, Manabí, Ecuador)
Resumen
El objetivo de esta investigación es determinar las zonas susceptibles ante movimientos en masa en el campus de la Universidad Técnica de Manabí, utilizando tres métodos para mejorar los criterios de análisis de determinación de la estabilidad de los sitios previamente obtenidos. En primer lugar, se utilizó la metodología Insar (Radar interferométrico de apertura sintética), mediante la cual se determinaron las deformaciones del terreno en milímetros desde el 6 de noviembre del 2015 hasta el 22 de septiembre del 2020. Posteriormente, se incorporaron los parámetros morfométricos al análisis como son el Flujo de Acumulación (FCC), el Índice Topográfico de Humedad (TWI) y el factor de Longitud y Magnitud de la Pendiente (Factor LS). Luego, se insertó el Índice de Estabilidad (Mohr-Coulomb) para determinar el estado del talud adyacente al campus universitario. Finalmente, se establecieron relaciones entre las metodologías ya mencionadas y su efectividad en la determinación espacial de este tipo de susceptibilidad. Los resultados indicaron que las colinas y el sitio en que se encuentra campus universitario son altamente erosivos y propensos a movimientos en masa, por lo que se requiere elaborar estudios geológicos-geotécnicos-geofísicos a profundidad, especialmente en las zonas de mayor susceptibilidad para la posible toma de medidas de reducción de este tipo de peligro.
Palabras clave
Referencias
Basu, T., & Pal, S. (2019). RS-GIS based morphometrical and geological multi-criteria approach to the landslide susceptibility mapping in Gish River Basin, West Bengal, India. Advances in Space Research, 63(3), 1253-1269. https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.10.033
Bonì, R., Bordoni, M., Colombo, A., Lanteri, L., & Meisina, C. (2018). Landslide state of activity maps by combining multi-temporal A-DInSAR (LAMBDA). Remote Sensing of Environment, 217, 172-190. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.013
Cando-Jácome, M., & Martínez-Graña, A. (2019). Determination of Primary and Secondary Lahar Flow Paths of the Fuego Volcano (Guatemala) Using Morphometric Parameters. https://doi.org/10.3390/rs11060727
Cando-Jácome, M., Martínez-Graña, A., Chunga, K., & Ortíz-Hernández, E. (2020). Satellite radar interferometry for assessing coseismic liquefaction in Portoviejo city, induced by the Mw 7.8 2016 Pedernales, Ecuador earthquake. 16. https://doi.org/10.1007/s12665-020-09205-x
Chen, T.-H. K., Prishchepov, A. V., Fensholt, R., & Sabel, C. E. (2019). Detecting and monitoring long-term landslides in urbanized areas with nighttime light data and multi-seasonal Landsat imagery across Taiwan from 1998 to 2017. Remote Sensing of Environment, 225, 317-327. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.03.013
COMISION EUROPEA, COMUNIDAD ANDINA, & PREDECAN. (2009). PLAN LOCAL DE GESTIÓN DEL RIESGO DEL CANTÓN PORTOVIEJO. http://www.comunidadandina.org/predecan/doc/libros/pp/ec/PLGR.pdf
Compañia Subsuelo Servicios. (2017). CONTRATO DE EMERGENCIA PARA EL ESTUDIO DE SUELO Y ALTERNATIVAS DE OBRAS DE MITIGACIÓN PARA EL SECTOR DE LA CIUDADELA BRIONES DE LA PARROQUIA SAN PABLO DEL CANTÓN PORTOVIEJO.
Corporación OSSO. (2020). DesInventar | Ecuador—Sistema de Información de desastres y emergencias. DesInventar. https://online.desinventar.org/desinventar/#ECU-DISASTER
Erener, A., Mutlu, A., & Sebnem Düzgün, H. (2016). A comparative study for landslide susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis (MCDA), logistic regression (LR) and association rule mining (ARM). Engineering Geology, 203, 45-55. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2015.09.007
Esri. (2016). Acumulación de flujo—Ayuda | ArcGIS for Desktop. https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/flow-accumulation.htm
INEC. (2020, julio 18). Home – Instituto Nacional de Estadística y Censos. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/institucional/home/
Instituto Geofísico de la Universidad de Alaska Fairbanks. (2020). ASF Data Search. https://search.asf.alaska.edu/#/
Instituto Geofísico IGEPN, & Fundación Venezolana de Investigaciones Sismológicas. (2017). Estudio de microzonificación sísmica del cantón Portoviejo, segunda fase.
Instituto Nacional de Defensa Civil. (2000). MANUAL BASICO DE CAPACITACION ARCVIEW. http://ftpmirror.your.org/pub/wikimedia/images/wikibooks/es/a/aa/MANUAL_BASICO_ARCVIEW.pdf
Ministerio de Agricultura y Ganadería. (2017, septiembre 29). CATALOGO DE METADATOS DE SIGTIERRAS - SIGTIERRAS - MAGAP. http://metadatos.sigtierras.gob.ec:8080/geonetwork/srv/spa/catalog.search#/metadata/Geomorfologia_Nacional_01032018
Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda, & Cámara de la Industria y la Construcción. (2015). Norma Ecuatoriana de la Construcción NEC-15. https://www.habitatyvivienda.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2015/02/NEC-SE-DS-Peligro-S%C3%ADsmico-parte-1.pdf
Oyola-Guzmán, R. D., & Vaca Oyola, L. S. (2018). Uso de la teoría de Mohr-Coulomb para explicar el mejoramiento de suelos mediante el proceso de compactación. 12(1).
Roa-Lobo, J., & Ulrich, K. (2012). Uso del índice topográfico de humedad (ith) para el diagnóstico de la amenaza por desborde fluvial, Trujillo-Venezuela. 53(1), 19.
Roffe, T. G., Crósta, A. P., & Filho, A. P. (s. f.). LS-FACTOR ANALYSIS IN DIFFERENT PREDICTION MODELS OF WATER SOIL EROSION. 16.
SAGA. (2020). SAGA — OSGeoLive 13.0 Documentation. https://live.osgeo.org/es/overview/saga_overview.html
SARPROZ. (2020). SARPROZ © – The SAR PROcessing tool by periZ. https://www.sarproz.com/
Solari, L., Bianchini, S., Franceschini, R., Barra, A., Monserrat, O., Thuegaz, P., Bertolo, D., Crosetto, M., & Catani, F. (2020). Satellite interferometric data for landslide intensity evaluation in mountainous regions. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 87, 102028. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.102028
Titti, G., Bossi, G., Zhou, Gordon. G. D., Marcato, G., & Pasuto, A. (2020). Backward automatic calibration for three-dimensional landslide models. Geoscience Frontiers. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.03.011
USGS. (2020). Radar de apertura sintética interferométrica (InSAR). USGS, science for a changing world. https://www.usgs.gov/centers/ca-water-ls/science/interferometric-synthetic-aperture-radar-insar?qt-science_center_objects=0#qt-science_center_objects
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v6i3.2471
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