Desarrollo de mapas de predicción de riesgo a deslizamientos del departamento de San Marcos de Guatemala, empleando sistemas de información geográfica (GIS) y modelos de aprendizaje automático

Abstract

Debido a condiciones geográficas, geomorfología, litológicas y el relieve topográfico del país de Guatemala, existe una alta vulnerabilidad a eventos de deslizamientos y derrumbes de tierra. Los deslizamientos de tierra implican el movimiento de un volumen de suelo sobre una pendiente, y estos eventos tienden a afectar a la población de Guatemala al resultar en daños económicos, fatalidades y daños a infraestructura. Se ha estudiado el efecto de distintos factores como el tipo de suelo, drenaje, precipitación, viento, entre otros para elaborar mapas de predicción de riesgo de deslizamientos, que se emplean como herramientas para análisis de vulnerabilidad socioeconómica, planificación territorial y prevención o gestión de desastres naturales. Se elaboró un programa utilizando sistemas de información geográfica y aprendizaje automático (machine learning) como trabajo de graduación que buscaba encontrar la probabilidad de deslizamientos en el departamento de San Marcos, Guatemala. Tomando en cuenta los factores mencionados previamente, se puede predecir el riesgo de deslizamientos para un área o punto determinado, lo que permite utilizar dicha información para fines de planeamiento territorial y gestión de desastres. Debido a que hay muchos factores influyentes para los deslizamientos de suelo, este mapa de amenaza por derrumbe se desarrolla buscando determinar la importancia o peso para cada parámetro. Empleando como referencia mapas de predicción de deslizamientos o de vulnerabilidad a desastres naturales elaborados por instituciones gubernamentales, se realizó una comparación visual entre los mapas. Esto con el fin de comparar los criterios y métodos de cálculo utilizados. Finalmente, se tiene previsto el uso de dicho mapa para el manejo de desastres naturales y en la planificación territorial, quedando a disposición de instituciones e individuos gubernamentales.

Due to the geographic conditions, geomorphology, lithology, and topographic relief of Guatemala, there is a high vulnerability to landslides and earth movements. Landslides involve the movement of a mass of soil down a slope, and these events tend to impact the population of Guatemala by causing economic losses, fatalities, and damage to infrastructure. The effect of various factors such as soil type, drainage, precipitation, wind, among others, has been studied to create landslide risk prediction maps, which are used as tools for socioeconomic vulnerability analysis, land-use planning, and the prevention or management of natural disasters. As part of a graduation project, a program was developed using geographic information systems (GIS) and machine learning to estimate the probability of landslides in the department of San Marcos, Guatemala. By taking into consideration the previously mentioned factors, it is possible to predict landslide risk for a specific area or point, which allows the resulting information to be used for territorial planning and disaster management purposes. Since many different factors influence landslides, this landslide hazard map was developed to determine the relative importance or weight of each parameter. Using landslide prediction or natural disaster vulnerability maps created by government institutions as references, a visual comparison was made between the maps in order to assess the criteria and calculation methods used. Finally, the use of this map is intended to support natural disaster management and land-use planning, making it available to government institutions and individuals.