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1 Introducción
Los deslizamientos se definen como el movimiento descendente de suelos, rocas y materiales orgánicos bajo el efecto de la gravedad [1], que puede ocasionar daños severos a los ecosistemas e infraestructura y afectar, directa o indirectamente, la economía de los países [2],[3],[4], hecho que los coloca entre los riesgos naturales con mayor número esperado de pérdidas humanas [5].
Según [6], los deslizamientos corresponden a una de las tipologías de movimientos en masa y, debido a su forma, se dividen en dos subtipos: i) deslizamientos traslacionales, que son movimientos a través de una superficie de falla plana o semi ondulada en la ladera, y ii) deslizamientos rotacionales, que son movimientos a lo largo de una superficie de falla curva o cóncava. A su vez, los deslizamientos pueden ser catalogados como movimientos complejos cuando se combinan con una o más tipologías de movimientos en masa.
Debido a su ocurrencia en la superficie terrestre, los deslizamientos poseen dimensiones espaciales [Figura 1 y Tabla 1], denominadas características morfométricas, o morfometría [6], consideradas atributos dinámicos, dado que pueden variar en el tiempo y amerita esfuerzos para su descripción temporal [7]. La evaluación cuantitativa de la morfometría permite establecer la incidencia del deslizamiento en el área de interés, y es insumo clave para su conocimiento y posterior manejo del riesgo asociado [8].
Tabla 1 : Definición de las características morfométricas de los deslizamientos. Fuente: modificado de [6].
La caracterización y análisis de las variables morfométricas de los deslizamientos han sido el objeto principal de la investigación en algunos estudios al nivel mundial [9],[10],[11],[12],[13] o el objeto de análisis como subproducto de los inventarios de deslizamientos [14],[15],[16],[17], en otros. [18],[19],[20] realizaron inventarios de deslizamientos y análisis de variables morfométricas mediante el uso de imágenes de sensores remotos, y destacaron la importancia de las características de los productos de la percepción remota en la obtención de mayor o menor detalle en los rasgos morfométricos de los deslizamientos. No obstante, las características morfométricas se pueden estimar también a través de modelos regresivos [21].
En Colombia existen algunos estudios referentes a la morfometría de deslizamientos, entre los cuales se destacan el desarrollado por [22], quienes recopilaron datos morfométricos para el estudio de las propiedades estadísticas de un inventario de deslizamientos en la ciudad de Medellín, y la base de datos del Sistema de Información de Movimientos en Masa (SIMMA) del Servicio Geológico Colombiano [23], en la cual se brindan algunas características morfométricas de deslizamientos presentados en el país.
A nivel local, en la cuenca del río Combeima (Tolima, Colombia) se han estudiado los deslizamientos desde el punto de vista de la evaluación de la susceptibilidad del territorio ante la ocurrencia de los eventos [24],[25], o el análisis de taludes inestables [26], pero la mayoría han estado orientados, principalmente, a establecer inventarios de movimientos en masa [23],[25],[26],[27],[28],[29],[30]. Esta situación ha dificultado abordar adecuadamente el comportamiento de los deslizamientos, hecho que impide, a su vez, una evaluación detallada de sus características morfométricas.
Por lo anterior, se planteó la presente investigación, con el objeto de estimar, mediante el uso de la geomática, las variables morfométricas de los deslizamientos reportados en la base de datos compilada por [30] para la cuenca del río Combeima, durante el período comprendido entre los años 1999-2015, y obtener posibles relaciones matemáticas entre las variables morfométricas estimadas.
2 Metodología
2.1 Área de estudio
La cuenca hidrográfica del río Combeima se encuentra en el municipio de Ibagué (departamento de Tolima, Colombia). Se ubica entre las coordenadas geográficas 04º19’30” y 04º39’57”, de latitud Norte, y 75º10’11” y 75º23’23”, de longitud Oeste, con una extensión de 27,186 ha y una longitud de su cauce principal de 57.7 km, desde su nacimiento en el Nevado del Tolima hasta su desembocadura en el río Coello [Figura 2]. La cuenca presenta elevaciones que van desde los 700 hasta los 5,200 m de altitud, precipitación media anual de 1,800 mm y una temperatura promedia anual alrededor de 14 °C [31],[32].
2.2 Datos empleados
Se empleó una base de datos de deslizamientos históricos en la cuenca del Combeima [30], la cual contiene registros de deslizamientos entre los años 1999 - 2015. Así mismo, se utilizó la cartografía digital del límite de la cuenca a escala 1:25,000 [31]. Se emplearon dos imágenes satelitales, una imagen RapidEye del 2010, con resolución espacial de 7 m [33], y una ortofoto del año 2009, con resolución espacial de 0.15 m, obtenida a través de servicios WMS [34] [Tabla 2]. La información altimétrica de la cuenca hidrográfica fue obtenida de un modelo de elevación digital (MED) ALOS-Palsar de 12.5 m de resolución espacial [35], El MDE fue ajustado al límite de la cuenca empleado en el presente estudio1.
2.3 Métodos
Se estableció el sistema de referencia MAGNA Sirgas Bogotá (EPSG 3116) para toda la información cartográfica del estudio. Los deslizamientos contenidos en la base de datos elaborada por [30] fueron localizados espacialmente sobre las imágenes empleadas, con objeto de verificar la visualización de los mismos en dichos productos. Se tomaron como objeto de estudio aquellos que presentaran visualización de su contorno en las imágenes empleadas, a los cuales se les realizó una interpretación visual según los criterios propuestos por [36].
Adicionalmente, se elaboraron composiciones en color real (bandas 321) y en falso color (bandas 531, 532, 135) sobre el producto multiespectral (RapidEye), como apoyo para la diferenciación de la forma de los deslizamientos [37], y se calculó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) propuesto por [38], que es de fácil aplicación y produce resultados objetivos como apoyo en la interpretación visual de los deslizamientos [30]. Para establecer la orientación correcta de los deslizamientos respecto a la pendiente del terreno, se usó el MED para generar un modelo de iluminación y sombreado (MIS) de la cuenca que facilitara esta labor, tal como recomienda [36].
A cada deslizamiento objeto de estudio se le identificaron sus características morfométricas, según las directrices propuestas por [6], y luego se vectorizó, según los criterios expuestos por [39], mediante el uso del software gvSIG 2.3.0 [40], con escalas de trabajo máximas de acuerdo con la resolución espacial de cada imagen (hasta 1:200 para la ortofoto y 1:1000 para la RapidEye).
Las resoluciones espaciales de las imágenes empleadas, y sus correspondientes escalas máxima de vectorización, determinaron que se digitalizaran las variables morfométricas área, perímetro, longitud total, longitud de línea central y ancho de la superficie de ruptura en los deslizamientos visualizados en la imagen RapidEye, y las variables longitud de superficie de ruptura, longitud de la masa desplazada y ancho de la masa desplazada en el ortofotomosaico.
Los datos obtenidos fueron sometidos a un análisis estadístico univariado y bivariado para describir las posibles relaciones matemáticas entre las mismas.
3 Resultados
La verificación visual de los deslizamientos reportados por la base de datos [30] en la imagen RapidEye y el ortofotomosaico, permitió definir 121 deslizamientos como objeto de estudio, 100 de ellos visualizados en el ortofotomosaico y 21 en la imagen RapidEye, los cuales fueron vectorizados con ayuda de las cuatro composiciones de bandas predefinidas [Figura 4].
Figura 4 : Composiciones de color real (combinación 321) y falso color (combinaciones 531, 532 y 135) empleadas sobre la imagen RapidEye como apoyo a la visualización de los deslizamientos en la cuenca del río Combeima (Tolima, Colombia) que fueron objeto de estudio.
Durante el control de campo, se encontró que la mayoría de estos deslizamientos eran de tipo rotacional [6].
El cálculo del NDVI para la imagen RapidEye arrojó un valor promedio de 0.17 al interior del área de los deslizamientos objeto de estudio, con mínimo de 0.0052, máximo de 0.38 y desviación estándar de ± 0.085 [Figura 5 y 6).
El MIS de la cuenca, elaborado a partir del MED, permitió orientar los deslizamientos respecto a las laderas, y la ubicación de la corona y punta de cada uno de ellos [Figura 7].
Con los resultados de las composiciones de bandas, el NDVI y el MIS, se vectorizaron las variables morfométricas de cada uno de los deslizamientos seleccionados en los productos de percepción remota [Figura 8], y se procedió al análisis estadístico univariado. La variable A presentó mayor coeficiente de variación (CV), lo que indica una mayor heterogeneidad respecto al resto de variables morfométricas estudiadas, mientras que Ld fue la característica morfométrica con menor CV [Tabla 3].
Figura 5 : Histograma de frecuencias de los valores del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) calculados sobre la imagen RapidEye para este estudio.
Figura 6 : Representación visual del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) calculados sobre la imagen RapidEye para la identificación de los deslizamientos.
Figura 7 : Uso del modelo de iluminación y sombreado (MIS) para definir la orientación correcta de los deslizamientos VIS094 (izquierda) y VIS095 (derecha) respecto a la ladera en la microcuenca cay de la cuenca del río Combeima (departamento de Tolima, Colombia).
Figura 8 :Vectorización de las variables morfométricas de los deslizamientos VIS 057 (a), VIS017 (b) y VIS084 (c), de acuerdo con lo recomendado por [6].
Tabla 3 : Análisis estadístico descriptivo de las variables morfométricas caracterizadas para los deslizamientos objeto de estudio en la cuenca del río Combeima (Tolima, Colombia).
A: área; P: perímetro; Ld: longitud de la masa desplazada; Lr: longitud de la superficie de ruptura; Lcl: longitud de línea central; Lt: longitud total; Wd: ancho de la masa desplazada;
Wr: ancho de la superficie de ruptura.
De acuerdo con los supuestos de normalidad requeridos para la relación matemática tradicional entre variables continuas, las características morfométricas de los deslizamientos correspondieron a una distribución Birnbaum Saunders, la cual es diferente a la distribución normal requerida. En tal sentido, se realizó una transformación de las variables empleando la función logaritmo natural (ln), con el fin de normalizarlas [Figura 9].
Figura 9 : Distribuciones estadísticas Birnbaum Saunders (A-C) y normalizadas (B-D) para las características morfométricas de los deslizamientos objeto de estudio.
El análisis bivariado mostró coeficientes de correlación superiores a 0.90 (95 % de confiabilidad) entre la variable A (m 2) y las variables Lcl (m), Lt(m) y Wr (m), y los coeficientes de correlación más bajos (inferiores a 0.30, con el 95 % de confianza) para la variable P (m) de los deslizamientos [Tabla 4].
Tabla 4: Matriz de correlación para las variables morfométricas normalizadas de los deslizamientos objeto de estudio en la cuenca del río Combeima (Tolima, Colombia).
A: área; P: perímetro; Lcl: longitud de línea central; Lt: longitud total; Wr: ancho de la superficie de ruptura.
En el análisis de bondad de ajuste para múltiples modelos regresivos, se encontró que el modelo de correlación lineal es el que presenta mejor ajuste para la relación entre las variables morfométricas estudiadas. En tal sentido, las ecuaciones (1), (2) y (3) relacionan las características morfométricas de los deslizamientos Wr (m), Lt (m) y Lcl (m) con A (m 2), con coeficientes de correlación de 0.94 (R 2=0.8915), 0.97 (R 2=0.9414) y 0.96 (R 2=0.9368),
respectivamente [Figura 10].
4 Discusión
En la identificación visual de los deslizamientos según [36], el apoyo prestado por las composiciones de color verdadero, falso color y NDVI en la imagen RapidEye jugó un papel importante, lo cual es consecuente con las conclusiones brindadas por otros autores [41],[42],[43],[44], al igual que la resolución espacial de las imágenes, hecho coherente con las afirmaciones realizadas por [45],[46],[47]. Cabe señalar que, si bien la resolución espacial de las imágenes es un factor altamente influyente para la delimitación de los deslizamientos, una menor resolución espacial puede ser compensada con una mayor resolución espectral, que brinda la posibilidad de emplear otras técnicas como el NDVI y las composiciones de bandas para complementar su análisis.
Otro aspecto que facilitó el reconocimiento de las características morfométricas de los deslizamientos fue la visualización tridimensional del terreno, lo cual concuerda con [48]. Si bien, [49],[50],[51],[10],[52] destacan que el método de análisis estereoscópico de fotografías aéreas ha sido altamente efectivo para visualizar la orientación de las laderas y las formas del terreno en estudios relacionados con deslizamientos, el proceso adelantado en el estudio permitió exponer que la generación de los MIS a partir de los MED puede reemplazar este método, con mayores facilidades en la interpretación de las formas del terreno.
El carácter dinámico de los deslizamientos puede alterar su componente espacial a través del tiempo. De allí la necesidad de tener en cuenta también la temporalidad de las imágenes satelitales. En tal sentido, [53] resaltan la importancia de la temporalidad y el monitoreo constante que se debe realizar a los deslizamientos, en procura de que los datos representan la realidad de manera más fiel.
Existe una tendencia a correlacionar la distribución espacial de los deslizamientos con variables del entorno (pendiente, coberturas vegetales, unidades geológicas, unidades edáficas, entre otras), de modo tal que se expresen relaciones de causalidad que permitan generar funciones o zonificaciones de susceptibilidad en el territorio [25],[29],[30]. Sin embargo, son escasas las investigaciones que abordan las posibles correlaciones entre las variables morfométricas de los deslizamientos como base para toma de decisión.
Los resultados obtenidos permiten evidenciar que, de acuerdo con la extensión del territorio, a medida que esta se incrementa, decrece la frecuencia de deslizamientos con A pequeñas, en proporción a dicho aumento. Observaciones similares fueron reportadas por [17],[18],[21],[54],[55],[56].
Si se asocian las correlaciones obtenidas con el tipo de movimientos encontrados, principalmente de tipo rotacional, se puede decir que, a mayor A (m2), se tendrán mayores Wr (m), Lt (m) y Lcl (m) y, con ello, mayor profundidad de la afección y mayor volumen de material en movimiento. Este aspecto es particularmente importante a la hora de planificar el uso del territorio. En efecto, algunos autores consideran el volumen de la masa en movimiento uno de los factores más importantes que controlan la distancia que alcanzará y los posibles daños sobre objetos en riesgo(obras de infraestructura, edificaciones, vías, entre otros) que tendrá un deslizamiento [57],[58],[59], de allí la importancia de caracterizar el volumen del deslizamiento, entre otros, para poder entender su comportamiento y efectos potenciales [60].
Ello torna el estudio de las características morfométricas complementario a los estudios previos en la cuenca del río Combeima, que fueron enfocados a evaluar la susceptibilidad del territorio a la ocurrencia de deslizamientos [25],[29], el análisis de taludes inestables [26] y el inventario de deslizamientos [31],[41].
Adicionalmente, las relaciones establecidas entre las variables morfométricas fueron planteadas desde la perspectiva clásica de la correlación estadística, sin descartar la posibilidad de usar otras metodologías para este fin. Como lo exponen [61], se pueden implementar modelos de redes neuronales, métodos semi automáticos y procesos de jerarquía analítica, entre otros. Esta situación plantea la oportunidad de realizar nuevas investigaciones que permitan implementar estas metodologías novedosas para tener información más detallada y precisa respecto a las relaciones morfométricas de los deslizamientos, lo cual permitirá, a su vez, complementar los datos relacionados por los inventarios de los deslizamientos [39],[52],[62],[63].
5 Conclusiones
La interpretación visual de los deslizamientos en productos de percepción remota, como las imágenes RapidEye y los ortofotomosaicos, brinda la posibilidad de establecer sus características morfométricas de manera eficaz y eficiente, hecho que facilita su estudio en zonas de difícil acceso. Es recomendable que la visualización y posterior vectorización de los deslizamientos se apoye en la resolución espacial y las características espectrales de los productos de percepción remota, las cuales determinan la posibilidad de usar otras herramientas, como las composiciones a falso y verdadero color y los índices espectrales, como el NDVI.
Los deslizamientos evaluados en la cuenca del río Combeima presentaron una amplia variedad de formas y tamaños, con mayor frecuencia de deslizamientos con áreas pequeñas. Sin embargo, las correlaciones encontradas entre el área de los deslizamientos y la longitud total, la longitud de línea central y el ancho de la superficie de ruptura de estos, podría usarse para inferir el volumen de la masa involucrada en el evento y sus efectos potenciales sobre objetos en riesgo. Este hecho permitiría usar el área de los deslizamientos para apoyar la toma de decisión a la hora de planificar el uso del territorio en la cuenca del río Combeima.
Los resultados obtenidos por esta investigación se pueden usar para fundamentar estudios que profundicen sobre el uso de la caracterización morfométrica de los deslizamientos en el entendimiento de la dinámica espacial y temporal de estos.
