Factores físicos para un modelo estadístico de susceptibilidad a deslizamientos de masas en el distrito de Sillapata el año 2021
Los deslizamientos de masas pueden generar grandes pérdidas y daños, el presente trabajo de investigación estudió su componente de susceptibilidad mediante métodos estadísticos, en el territorio del distrito de Sillapata – Perú, una zona con antecedentes alarmantes. Las variables independientes...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional Agraria de la Selva
2022
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14292/2095 |
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| author | Zelaya Moya, Ahnel Karen |
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| description | Los deslizamientos de masas pueden generar grandes
pérdidas y daños, el presente trabajo de investigación
estudió su componente de susceptibilidad mediante
métodos estadísticos, en el territorio del distrito de
Sillapata – Perú, una zona con antecedentes alarmantes.
Las variables independientes fueron doce factores
físicos, de tipo cualitativo (categóricos) y cuantitativo
(continuos) elegidos por su representatividad en campo
y factibilidad de obtención; frente a una variable
respuesta, de tipo binaria y resultante del inventario de
176 puntos en campo (37,5% puntos de deslizamientos
y 62,5% puntos de no deslizamiento); las cuales se
relacionaron aplicando el algoritmo de los modelos
lineales generalizados con la función de vínculo logit,
generando una serie de modelos, posteriormente se usó
el Criterio de Información de Akaike para seleccionar
el modelo que mejor se ajustó a los datos recogidos de
campo. El modelo final, de cinco variables (grados de
pendiente, índice de humedad del terreno, índice
diferencial de vegetación normalizado, distancia a ríos
y curvatura de perfil del terreno), tuvo como mejor
umbral de susceptibilidad el valor 0,422 (siendo 0 zona
estable y 1 deslizamiento) y una capacidad de
discriminación (AUC ROC) de 81,2%. El mapa del
modelo final, con valores continuos de susceptibilidad,
se categorizó, obteniendo 33,41% con baja
susceptibilidad, 33,92% con susceptibilidad media,
23,4% con alta susceptibilidad y 9,27% con muy alta
susceptibilidad en todo el territorio. Por último, las
variables NDVI y Distancia a ríos mostraron
asociación negativa, mientras que Curvatura de perfil,
Grados de pendiente y TWI mostraron asociación
positiva con la variable respuesta. |
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| spelling | UNAS20952024-06-09T22:11:58Z Factores físicos para un modelo estadístico de susceptibilidad a deslizamientos de masas en el distrito de Sillapata el año 2021 Zelaya Moya, Ahnel Karen Dionisio Moltalvo, Franklin Susceptibilidad a deslizamientos de masas Modelo lineal generalizado Mapa https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 Los deslizamientos de masas pueden generar grandes pérdidas y daños, el presente trabajo de investigación estudió su componente de susceptibilidad mediante métodos estadísticos, en el territorio del distrito de Sillapata – Perú, una zona con antecedentes alarmantes. Las variables independientes fueron doce factores físicos, de tipo cualitativo (categóricos) y cuantitativo (continuos) elegidos por su representatividad en campo y factibilidad de obtención; frente a una variable respuesta, de tipo binaria y resultante del inventario de 176 puntos en campo (37,5% puntos de deslizamientos y 62,5% puntos de no deslizamiento); las cuales se relacionaron aplicando el algoritmo de los modelos lineales generalizados con la función de vínculo logit, generando una serie de modelos, posteriormente se usó el Criterio de Información de Akaike para seleccionar el modelo que mejor se ajustó a los datos recogidos de campo. El modelo final, de cinco variables (grados de pendiente, índice de humedad del terreno, índice diferencial de vegetación normalizado, distancia a ríos y curvatura de perfil del terreno), tuvo como mejor umbral de susceptibilidad el valor 0,422 (siendo 0 zona estable y 1 deslizamiento) y una capacidad de discriminación (AUC ROC) de 81,2%. El mapa del modelo final, con valores continuos de susceptibilidad, se categorizó, obteniendo 33,41% con baja susceptibilidad, 33,92% con susceptibilidad media, 23,4% con alta susceptibilidad y 9,27% con muy alta susceptibilidad en todo el territorio. Por último, las variables NDVI y Distancia a ríos mostraron asociación negativa, mientras que Curvatura de perfil, Grados de pendiente y TWI mostraron asociación positiva con la variable respuesta. 2022-04-21T17:07:37Z 2022-04-21T17:07:37Z 2022 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.14292/2095 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional Agraria de la Selva PE Universidad Nacional Agraria de la Selva Repositorio Institucional - UNAS |
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