Análisis comparativo de la susceptibilidad a movimientos en masa mediante los métodos de regresión logística y proceso de análisis jerárquico para seis valles de la Cordillera Blanca, Áncash

Abstract

Los movimientos en masa en la Cordillera Blanca, departamento de Áncash, Perú, provocan frecuentemente afectaciones en las carreteras, viviendas, infraestructuras y han cobrado la vida de varías personas. La identificación de los lugares más propensos a la ocurrencia de movimientos en masa es una base importante para la toma de decisiones en ámbitos del ordenamiento territorial y la gestión de riesgos naturales. Esta investigación tiene como objetivo principal comparar la susceptibilidad a movimientos en masa mediante dos metodologías: (1) la Regresión Logística (RL) y (2) el Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) en seis subcuencas de la Cordillera Blanca: Parón, Llanganuco, Ulta, Honda, Llaca y Cojup. A lo largo de las seis gradientes altitudinales, se realizó un inventario de 431 eventos de ocurrencia y 434 datos de no ocurrencia de movimientos en masa. Del mismo modo, se determinaron y recolectaron 11 posibles factores causales de los movimientos de masa de forma independiente, a una resolución espacial de 12.5m x 12.5m. La elección de los factores causales de los movimientos en masa para cada subcuenca se realizó siguiendo los principios dados por cada metodología. Para la comparación entre las capas ráster de susceptibilidad generados mediante RL y el AHP, se determinó una mayor igualdad y similitud entre los modelos planteados para las seis subcuencas de estudio. Para determinar el método más adecuado, se utilizó el Área Bajo la Curva (AUC), resultando una buena precisión en ambos modelos, siendo la Regresión Logística ligeramente mejor que el Proceso de Análisis Jerárquico y obteniendo mayores ventajas. Siendo el método logístico el que se comporta mejor, también se determinó las principales variables predictoras para valles glaciares de la Cordillera Blanca mediante la técnica estadística de selección de variables Backward Selection. Finalmente se analizó el comportamiento de las principales variables susceptibles a movimientos en masa utilizando gráficas de función logística para las variables continuas y relación de frecuencia para las variables categóricas. En conclusión, ambas metodologías proveen mapas con resultados confiables y similares, aunque la ventaja de la RL es que permite cuantificar el efecto de factores de forma precisa y estandarizada a partir de datos de inventario de movimientos en masa y no subjetiva como el AHP. Sin embargo, es importante mencionar que la elección del modelo está determinada por las necesidades y recursos disponibles; siendo ambos modelos igualmente importantes para la identificación de la probabilidad de ocurrencia a movimientos en masa.