Scielo RSS <![CDATA[Earth Sciences Research Journal]]> http://www.scielo.org.co/rss.php?pid=1794-619020210004&lang=en vol. 25 num. 4 lang. en <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.co/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.co <![CDATA[Anomalous geoelectric potential variations observed along a gas pipeline section in Argentine, possible intensification with variations of the Earth's magnetic field]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400363&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT Significant anomalous geoelectric potential variations have been observed in a section of the NEUBA II gas pipeline along its route in the district of Saavedra, near the area of Goyena, province of Buenos Aires (Argentine), where it goes through major lithological, edaphological and hydrological variations. Detailed research was conducted, showing that these disturbances may be intensified with variations of the Earth's magnetic field, during a magnetic storm, as the pipe-to-soil potential (PSP) values remained constant for weeks and then fluctuations from 0.1 V to 0.15 V were recorded in various parts of the pipeline. On the other hand, to provide another analysis of these variations, models based on the distributed source transmission line (DSTL) theory were used, proposing a uniform geoelectric field along the pipeline route. A design was proposed that would allow modeling the response of the pipeline to variations of induced geoelectric fields, taking into account their intensification based on points of discontinuity due to subsoil characteristics or differences in its structure. Good consistency was achieved between the observed and modeled PSPs. The analysis and monitoring of these PSPs is a useful tool to identify the potential risks caused by geomagnetically induced currents in the pipes that would increase the effects due to the structure or the environment in which it is buried.<hr/>RESUMEN Se han observado importantes variaciones anómalas en el potencial geoeléctrico sobre un tramo del gasoducto NEUBA II a lo largo de su recorrido en el distrito de Saavedra, cercano a la zona de Goyena, provincia de Buenos Aires (Argentina), donde atraviesa suelos de características litológicas, edafológicas e hidrológicas distintas. Se realizó una investigación detallada que mostró que estas perturbaciones pueden intensificarse con variaciones del campo magnético de la Tierra, durante una tormenta magnética, ya que los valores de la diferencia del potencial tubería-suelo (PSP) permanecían constantes durante semanas y luego se registraron fluctuaciones de 0.1 V a 0.15 V en varias partes del gasoducto. Por otro lado, para brindar otro análisis de estas variaciones, se utilizaron modelos basados en la teoría de la línea de transmisión de fuente distribuida (DSTL), proponiendo un campo geoeléctrico uniforme a lo largo de la ruta del ducto. Se propuso un diseño que permite modelar la respuesta del gasoducto a variaciones de campos geoeléctricos inducidos, teniendo en cuenta su intensificación en base a puntos de discontinuidad por características del subsuelo o diferencias en su estructura. Se logró una buena consistencia entre los PSP observados y modelados. El análisis y seguimiento de estos PSPs es una herramienta útil para identificar los riesgos potenciales provocados por corrientes inducidas geomagnéticamente en las tuberías que incrementan estos efectos debido a la estructura o el entorno en el que está enterrado. <![CDATA[Geoid undulation prediction using ANNs (RBFNN and GRNN), multiple linear regression (MLR), and interpolation methods: A comparative study]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400371&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT This study evaluated different methods for geoid undulation prediction and included two types of artificial neural networks (ANNs) - the radial basis function neural network (RBFNN) and the generalized regression neural network (GRNN) - as well as conventional methods including multiple linear regression (MLR) and ten different interpolation techniques. In this work, k-fold cross-validation was used to evaluate the model and its behavior on the independent dataset. With this validation method, each of a k number of groups has the chance to be divided into training and testing data. The performances of the methods were evaluated in terms of the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE), correlation coefficient (R2), and using graphical indicators. The evaluation of the performance of the datasets obtained using cross-validation was performed in two ways. When the method having the minimum error result was accepted as the most appropriate method, the natural neighbor (NN) gave better results than the other methods (RMSE = 0.142 m, MAE = 0.097 m, NSE = 0.98986, and R2 = 0.99011). On the other hand, it was observed that on average, the GRNN exhibited the best performance (RMSE = 0.185 m, MAE = 0.137 m, NSE = 0.98229, and R2 = 0.98249).<hr/>RESUMEN Este estudio evalúa los métodos diferentes de predicción de ondulación geoide donde se incluye dos tipos de Redes Neuronales Artificiales -la red neuronal de base radial y la red neuronal de regresión generalizada- al igual que métodos convencionales donde se incluyen la regresión lineal múltiple y diez técnicas diferentes de interpolación. En este trabajo, la validación cruzada de K iteraciones se usó para evaluar el modelo y su comportamiento en un conjunto de datos independiente. Con este método de evaluación, cada grupo de números k tiene la posibilidad de dividirse entre datos de entrenamiento y datos de evaluación. El desempeño de los métodos se evaluó en términos de la raíz del error cuadrático medio (RMSE, del inglés root mean square error), el error absoluto medio (MAE, mean absolute error), el coeficiente de eficiencia Nash-Sutcliffe (NSE, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient) y el coeficiente de correlación (R2, correlation coefficient) a través de indicadores gráficos. La evaluación del desempeño de los grupos de datos obtenidos con la validación cruzada se realizó en dos vías. Cuando el método que tiene el resultado de mínimo error es aceptado como el método más apropiado, el vecino natural ofrece mejores resultados que otros métodos (RMSE = 0.142 m, MAE = 0.097 m, NSE = 0.98986, and R2 = 0.99011). Por otro lado, se observó que en promedio la red neuronal de regresión generalizada presentó un mejor desempeño (RMSE = 0.185 m, MAE = 0.137 m, NSE = 0.98229, and R2 = 0.98249). <![CDATA[Seismic site classification of the Costa Rican Strong-Motion Network based on <em>V</em> <sub><em>S30</em></sub> measurements and site fundamental period]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400383&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT In this paper, the soil profile of the Costa Rican Strong-Motion Network (CRSMN) stations is classified based on actual measurements and seismic regulations. The soil classification of the Costa Rican Seismic Code based on the average shear-wave velocity of the top 30 m (V S3r ) is used as a reference. The site fundamental period (Tf) is included as a parameter to complement the existing characterization. For this, V S3gg measurements from 52 accelerometric stations are related to the site fundamental period obtained through horizontal-to-vertical spectral ratios (HVSR) using ground motion records from the Costa Rican Strong-Motion Database. The H/V ratios are estimated with 5% damped acceleration response spectra and with traditional Fourier amplitude spectra from the S-wave window. From the relation be-tween V S3g and Tf, different ranges of are assigned to the existing soil profile classification and a graph with three-lines and four-areas is proposed to classify the stations of the CRSMN. These lines are plotted from the intersection between values assigned to each site class. The assigned classification at each station will be the one corresponding to the area where the pair of values (V S3g - Tf) falls. With this proposal, both parameters take relevance and are compensated, reducing the differences due to possible errors in measurements or interpretations.<hr/>RESUMEN En este artículo, se propone una nueva clasificación de sitio para la Red de Acelerógrafos de Costa Rica (RACR). Se utiliza como referencia la clasificación de sitio del Código Sísmico de Costa Rica basada en la velocidad promedio de la onda de corte de los 30 m superiores (VS3g). El período fundamental del sitio (T f ) se incluye como parámetro para complementar la caracterización existente. Para ello, las mediciones de V S3gg de 52 estaciones acelerométricas se relacionan con el período fundamental del sitio, este obtenido a partir de relaciones espectrales H/V utilizando registros de la Base de Datos de Movimiento Fuerte de Costa Rica. Las relaciones H/V se estiman con espectros de respuesta de aceleración con 5% de amortiguamiento y con espectros de amplitud de Fourier tradicionales obtenidos de la ventana de ondas S. A partir de la relación entre V S3g y T f , fueron asignados diferentes rangos de T f a la clasificación de perfil de suelo existente y se propone un gráfico con tres líneas y cuatro áreas para clasificar las estaciones de la RACR. Estas líneas fueron graficadas a partir de la intersección de los valores asignados a cada clase de sitio. La clasificación de cada estación será la correspondiente a la zona donde se encuentre el conjunto de valores V S30 y T f . Con esta propuesta, ambos parámetros toman relevancia y se compensan, reduciendo las diferencias por posibles errores en las mediciones o interpretaciones. <![CDATA[A Modelling Study by Factorial Design on GNSS Positioning]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400391&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT Although researchers have widely studied the analysis and modeling of error sources on Global Navigation Satellite Systems positioning, some of these errors have not been eliminated significantly. Only some of the Global Navigation Satellite System's data are modeled. The present work was undertaken to determine the effect of different variables: sea-son, the number of visible satellites, and dilution of precision on the efficiency of horizontal and vertical CORS (Continuously Operating Reference Stations) positioning. The CORS data was collected at 14 different test points during 600 epochs with 1-second intervals for this aim. Factorial designs supply an efficient solution to understand the impact of several factors on a response variable. A full factorial design with three factors at two levels was applied for these purposes. The main and the interaction effects of factors were analyzed on the CORS horizontal and vertical positioning. According to the full factorial design results, while all main and interaction effects of factors significantly affected the CORS horizontal positioning error, some elements did not affect the CORS vertical positioning error. Also, the regression equations were obtained for all situations to investigate the other level of selected factors in the response variables.<hr/>RESUMEN A pesar de que los investigadores han analizado y modelado ampliamente las fuentes de error de posicionamiento en los Sistemas Globales de Navegación Satelital (GNSS, Global Navigation Satellite System), algunos de estos errores no se han eliminado significativamente. Y solo parte de esta información de los Sistemas Satelitales de Navegación Global ha sido modelada. Este trabajo se realiza con el fin de determinar los efectos de diferentes variables: temporada, número de satélites visibles, e imprecisión en la eficiencia de posicionamiento horizontal y vertical CORS (estaciones de referencia en funcionamiento continuo). La información CORS se recolectó en 14 escenarios de prueba durante 600 períodos y con intervalos de un segundo para este objetivo. Los diseños factoriales proveen una solución eficiente para entender el impacto de varios factores ante una respuesta variable. En este trabajo se aplicó un diseño factorial completo con tres factores en dos niveles. Los efectos principales y de interacción de factores se analizaron con el posicionamiento CORS horizontal y vertical. De acuerdo con los resultados del diseño factorial completo, mientras que los efectos principales y de interacción de factores afectaron significativamente el error de posicionamiento horizontal, algunos efectos principales y de interacción de factores no afectaron el posicionamiento vertical CORS. También las ecuaciones de regresión se obtuvieron para todas las situaciones con el fin de investigar los otros niveles de factores seleccionados en la respuesta de variables. <![CDATA[Runoff Curve Number (CN model) Evaluation Under Tropical Conditions]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400397&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT In tropical countries the Curve Number method (CN) of the Soil Conservation Service (SCS) is widely used in civil engineering (to calculate drainage infrastructure) as well as in agricultural and environmental studies. However, little is known about the accuracy of CN method in tropical watersheds. To reveal this accuracy, this study compares the SCS-CN model with the methodology proposed by Hawkins (1993) where CN (CNq) values are determined with field data measured in an Andean micro-basin. For this, CN values for the tropical micro watershed "La Vega" were identified using the tables proposed by the SCS and its respective antecedent moisture and slope corrections (CNAMC2S); subse-quently CNq values were derived from 55 events in which runoff and rainfall were measured. According to the results obtained, it was found that in the tropical micro watershed evaluated in this study, the SCS-CN model overestimated runoff. The SCS-CN model is strongly influenced by the antecedent humidity and its impact becomes stronger in high rainfalls records; however, the antecedent humidity influence was not observed in measured runoff data. Despite the SCS-CN model did not show a direct relationship between CN and rainfall, this relationship was observed in measured data. Furthermore, a clear relationship between runoff and maximum rainfall intensity was found, so it is considered that including this factor in future research can improve the model's predictions. This study shows that SCS-CN model has some inaccuracies and it requires further studies to know its applicability in tropical conditions.<hr/>RESUMEN En países tropicales el Número de Curva (CN) del Servicio de Conservación de Suelos (SCS) es ampliamente usado en ingeniería civil (para calcular infraestructura de drenaje), así como en estudios agrícolas y ambientales. Sin embargo, se conoce poco sobre la precisión del modelo SCS-CN en cuencas tropicales; para revelar esta precisión, este estudio compara la metodología del SCS-CN con la metodología propuesta por Hawkins (1993), donde se determinan valores de CN (CNq) a partir de datos de campo medidos en una microcuenca Andina. Para esto, se identificaron los valores de CN para la microcuenca tropical "La Vega" utilizando las tablas propuestas por el SCS con sus respectivas correcciones por humedad antecedente y pendiente (CNAMC2S); posteriormente, los valores de CNq se derivaron de 55 eventos en los que se midieron lluvia y escorrentía. De acuerdo con los resultados obtenidos, se encontró que, en la microcuenca tropical evaluada en este estudio, el método del SCS sobreestimó la escorrentía. El modelo del SCS- CN está fuertemente influenciado por la humedad antecedente y su impacto es más fuerte en registros de altas precipitaciones, sin embargo, la influencia de la humedad antecedente no se observó en las escorrentías medidas. A pesar de que el modelo SCS-CN no presentó una relación directa entre CN y precipitación, esta relación si se observó en los datos medidos, además, se encontró una clara relación entre escorrentía e intensidad máxima de precipitación, por lo que se considera que incluir este factor en futuras investigaciones puede mejorar las predicciones del modelo. Este estudio muestra que el modelo SCS-CN tiene algunas inexactitudes y requiere más estudios para conocer su aplicabilidad en condiciones tropicales. <![CDATA[Investigating the effects of groundwater level changes on GNSS observations in the Konya Closed Basin]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400405&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT The Konya Closed Basin (KCB), inhabited by approximately 4 million people, has a semi-arid climate and has been an important agricultural and economic production area with its fertile alluvial soils. In recent years, groundwater use as a primary source in the intense need for irrigation due to climate change, drought, and wrong agricultural policies tri ggered land subsidence in the basin by causing the aquifer system compaction. In this study, the effects of groundwater level changes obtained from groundwater monitoring stations on the positions of continuously operating GNSS stations located in KCB were investigated by time series analysis. As a result of trend component analyses of time series processed based on the ITRF08 fixed frame, it was determined that the horizontal positions of stations in this region were moving in the northeast direction (18.74 mm/year). For the up coordinates, while stations ANRK, KLUU, and NIGD had move ments 0.56 mm/year in the up direction, the other stations moved in the down direction. The vertical movement of the KNY1 station based on 560-day data was in the down (-) direction, with an annual movement of 70.96 mm, and this was the maximum movement or velocity compared to the other stations in this region. The trend analysis of 19 wells revealed linear groundwater level changes in the down direction with a mean value of -39.22 cm/year. The decrease in the water level of the wells in the Konya Closed Basin was statistically significant for the majority of the wells and at meter level in some wells. It was determined that the linear decrease was generally caused by the reduced groundwater level in this region. The periodic component analysis showed that the movements of the GNSS stations changed from a day to a year due to several factors, such as atmospheric and hydrological loading and climatic effects.<hr/>RESUMEN La Cuenca de Konya, habitada por cerca de cuatro millones de personas, tiene un clima semiárido y ha sido una importante área de producción agrícola y económica con sus fértiles suelos aluviales. En los años recientes, el uso de las aguas subterráneas para satisfacer la demanda de irrigación, en un contexto de cambio climático, sequía y políticas agriculturales erróneas, ha ocasionado la subsidencia de los suelos en la cuenca a través de la compactación del sistema acuífero. En este estudio se investigan a través del análisis de series temporales los efectos en los cambios de los niveles de aguas subterráneas obtenidos de las estaciones de monitoreo en la cuenca que operan continuamente con sistemas globales de navegación por satélite (GNSS, Global Navigation Satellite System). Como resultado del análisis del componente de tendencia en las series temporales con base en el marco ajustado ITRF08 se determinó que las posiciones horizontales de las estaciones en esta área se movieron en la dirección noreste (18.74 mm/year). En las coordenadas superiores las estaciones ANRK, KLUU, y NIGD tienen movimientos de 0.56 mm por año hacia arriba, mientras que las otras estaciones se mueven hacia abajo. El movimiento vertical de la estación KNY1 de acuerdo con la información de 560 días fue hacia abajo, con un movimiento anual de 70,96 mm. Este fue el máximo movimiento o velocidad comparado con las otras estaciones. El análisis de tendencia de 19 pozos revela los cambios lineales de aguas subterráneas hacia abajo con una media de -39.22 centímetros por año. El descenso en el nivel del agua de los pozos de la Cuenca Konya fue estadísticamente significante para la mayoría de los pozos y en el nivel métrico de algunos pozos. Se determinó que el descenso lineal fue causado generalmente por la reducción del nivel de aguas subterráneas en la región. El análisis del componente relacionado a la frecuencia muestra que los movimientos de las estaciones GNSS cambian desde un día hasta un año debido a varios factores como la carga atmosférica e hidrológica y los efectos climáticos. <![CDATA[Modeling of the large Miocene epithermal and porphyry gold deposits of the Cauca Metallogenic Belt of Colombia using Monte Carlo simulations]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400415&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT The Cauca Metallogenic Belt (CMB) is an inter-Andean area located along the Cauca-Romeral fault zone of Colombia. The CMB comprises a group of twelve Late Miocene magmatic-hydrothermal Au-Ag-Cu mineral deposits positioned between the Western and Central Cordillera of Colombia. In addition to being a widely developed region in exploration and exploitation with known Au endowments of over 1,700 tons, this area represents an exceptional metallogenetic laboratory for modeling an archetype Andean mineralization from a calc-alkaline source with high Sr/Y ratios. Efficiency processes such as ion and halogen transport, oxygen fugacity, and sulfur content have been extensively studied in magmatic-hydrothermal deposits with a geochemical approach. However, the quantification and modeling of these efficiency processes are currently debated. Through multiple iterations using Monte Carlo simulations (N &gt; 2 million), the authors modeled those reservoirs corresponding to the CMB's upper crust. In this way, a high flux of dacitic magma of 0.007 km3/year and efficiencies of 1-2% showed that gold endowments bear heavily with magmatic and hydrothermal Au deposits of the CMB. Outcomes including Au endowments up to 1,000 tons can be obtained for reservoirs below 400 km3 of hydrous melt in brief mineralization intervals between 40 to 120 ka, whereas volumes of400 to 800 km3 are obtained in a 120 to 200 ka range. In contrast, the hypothetical reservoirs for the lower and middle crust of the CMB, through a basaltic calc-alkaline magma flux between 0.0007 and 0.0011 km3/year, the efficiency of ~0.7%, and pressures below 5 kbar, showed sufficient available content of exsolvable H2O and gold to feed the reservoirs in the upper crust of the CMB or to generate gold deposits from them, but in longer time intervals (&gt;1 Ma).<hr/>RESUMEN El Cinturón Metalogénico del Cauca (CMC) es un área interandina ubicada a lo largo de la zona de falla Cauca-Romeral de Colombia. El CMC está compuesto por un grupo de doce depósitos magmático-hidrotermal de Au-Ag-Cu del Mioceno Tardío, ubicados entre la Cordillera Occidental y Central de Colombia. Además de ser una región ampliamente desarrollada en exploración y explotación mineral, con dotaciones de Au conocidas de más de 1700 toneladas, el CMC representa un laboratorio metalogenético excepcional para modelar mineralizaciones de tipo andino a partir de una fuente calco-alcalina con altas razones de Sr/Y. A pesar que los procesos de eficiencia en depósitos magmático-hidrotermal han sido ampliamente estudiados con un enfoque geoquímico, como el transporte de iones y halógenos, la fugacidad de oxígeno y el contenido de azufre, entre otros, la cuantificación y modelado de estos procesos de eficiencia han sido debatidos actualmente. A través de múltiples iteraciones usando simulaciones de Monte Carlo (N&gt;2 millones), modelamos reservorios que corresponden a la corteza superior del CMC. Nuestros resultados aplicando un alto flujo de magma dacítico de 0.007 km3/año y eficiencias entre 1-2%, mostraron que las dotaciones modeladas de oro corresponden fuertemente a las cantidades de Au reportadas de los depósitos magmático-hidrotermal del CMC. Con dicho modelado se pueden obtener dotaciones de Au de hasta 1000 toneladas para reservorios inferiores de 400 km3 de magma hidratado en breves intervalos de mineralización entre 40 y 120 ka, mientras que se obtienen volúmenes de 400 a 800 km3 con un periodo de mineralización entre 120 a 200 ka. Por el contrario, los reservorios modelados para la corteza inferior y media del CMC, a través de un flujo de magma basáltico calco-alcalino entre 0,0007 y 0,0011 km3/año, una eficiencia de ~0,7% y presiones menores a 5 kbar, mostraron suficiente contenido de H2O soluble y oro disponible para alimentar los reservorios en la corteza superior del CMC, o para generar depósitos de oro a partir de ellos, pero en intervalos de tiempo más largos (&gt; 1 Ma). <![CDATA[Factors affecting topographic thresholds in gully erosion occurrence and its management using predictive machine learning models]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-61902021000400423&lng=en&nrm=iso&tlng=en ABSTRACT Soil degradation induced by gully erosion represents a worldwide problem in the many arid and semi-arid countries, such as Iran. This study assessed: (1) the importance of variables that control gully erosion using the Boruta algorithm, (2) the relationship among causative variables and gullied locations using the evidential belief function model (EBF), and (3) gully erosion development using the algorithms of boosted regression tree (BRT) and support vector machine (SVM). Based on the results of the Boruta algorithm, slope, land use, lithology, plan curvature, and elevation were the most important factors controlling gully erosion. The results of the EBF model showed the predominance of gully erosion on rangeland and loess-marl deposition. The predominance of gullied locations on the concave positions, with the slope of 5°-20° in the vicinity of drainage lines, illustrates a preferential topographic zone and, therefore, a terrain threshold for gullying. The correlation of gullied locations with rangelands and weak soils in concave positions demonstrates that the interactions among soil characteristics, topography, and land use stimulate a low topographic threshold for gullies development. These relationships are consistent with the threshold concept that a given soil, land use, and climate within a given landscape encourage a given drainage area and a critical soil surface slope that are necessary for gully incision. Furthermore, the BRF-SVM had the highest efficiency and the lowest root mean square error, followed by BRT for predicting gully development, compared with LN-SVM algorithm. The application of two machine learning methods for predicting the gully head cut susceptibility in northern Iran showed that the maps generated by these algorithms could provide an appropriate strategy for geo-conservation and restoration efforts in gullying-prone areas.<hr/>RESUMEN La degradación del suelo por erosión representa un problema generalizado para aquellos países con suelos áridos y semiáridos como Iran. En este estudio se miden los siguientes aspectos: 1. La importancia de las variables que controlan la erosión a través del algoritmo de Boruta; 2. La relación entre causales y los lugares erosionados a través del modelo de confianza (EBF, del inglés evidential belief function model), y 3. desarrollo de la erosión a través de los algoritmos árboles de regresión potenciado (BRT, Boosted Regression Tree) y máquinas de vectores de soporte (SVM, support vector machine). Con base en los resultados del algoritmo de Boruta, la inclinación, el uso del suelo, la litología, la curvatura y la elevación son los factores más importantes en el control de la erosión. Los resultados del modelo de confianza muestran la predominancia de la erosión en los pastizales y en las deposiciones de marga de loess. La predominancia de lugares erosionados en puntos cóncavos, con una pendiente de entre 5 y 20 grados junto a líneas de drenaje, ejemplifica una zona topográfica preferencial y, además, un umbral en el terreno para la erosión. La correlación de zonas erosionadas con pastizales y suelos débiles en posiciones cóncavas demuestra que las interacciones entre las características del suelo, la topografía, y el estudio del suelo estimulan un umbral bajo para el desarrollo de la erosión. Estas relaciones se enmarcan en el concepto de que ante un tipo de suelo dado, el uso que se le brinde y el clima en un paisaje específico se crea una área de drenaje y una pendiente con superficie de suelo crítico, necesarios para un corte erosionado. Además, los algoritmos BRF-SVM tuvieron la mayor eficiencia y el menor error cuadrático medio, seguido por el BRT en la predicción del desarrollo de erosión frente al algortimo LN-SVM. La aplicación de dos métodos de aprendizaje automático para para predecir la susceptibilidad de corte en el norte de Irán muestra que los mapas generados por estos algortimos pueden proveer una estrategia apropiada para la geoconservación y los esfuerzos de restauración en zonas propensas a la erosión.