La Universidad Rey Juan Carlos (URJC) ha desarrollado un sistema de identificación y predicción de los riesgos asociados a los deslizamientos de ladera con el objetivo de minimizar las consecuencias de este fenómeno
Los deslizamientos de ladera se tratan de un tipo de riesgo natural relacionados con fenómenos geológicos y meteorológicos extremos como, por ejemplo, un terremoto o un huracán. Estos movimientos, causan en numerosas ocasiones pérdidas personales y daños materiales. Su frecuencia se está multiplicando en los últimos años, especialmente en países en vías de desarrollo, afectando directamente a las poblaciones más vulnerables.
Con el objetivo de minimizar los riesgos de este fenómeno, un equipo de investigación de la Universidad Rey Juan Carlos, en colaboración con la Universidad Autónoma de Guerrero (UAGRO) de México y en el marco de los Proyectos de Cooperación al Desarrollo de la URJC, ha desarrollado un sistema de identificación y predicción de deslizamientos de ladera de alta fiabilidad con el fin de mejorar la identificación y predicción de los riesgos asociados a los deslizamientos de ladera.
Además, el equipo científico ha realizado una evaluación del riesgo a deslizamientos incluyendo para ello una estimación de la vulnerabilidad tanto ambiental como socioeconómica, desarrollando así un sistema de evaluación de riesgos prácticamente único a la hora de tratar este tipo de desastre natural. Los resultados de este trabajo han sido publicados recientemente en la revista científica Journal of Environmental Research and Public Health.
Para conseguir este sistema, el equipo de investigación ha utilizado técnicas de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje de algoritmos para identificar y predecir estos movimientos, así como para evaluar las áreas de especial vulnerabilidad desde el punto de vista ambiental y socioeconómico. “Estas técnicas son altamente reproducibles, lo que genera una gran ventaja a la hora de poder desarrollar sistemas de evaluación y alerta automatizados”, explica Patricia Arrogante Funes, investigadora del área de Tecnologías del Medio Ambiente de la URJC y coordinadora del proyecto.
Esta técnica puede ser de vital importancia en relación con la protección civil, la prevención de pérdidas y la organización de estrategias y políticas destinadas a mitigar los efectos negativos de estos fenómenos naturales. “En nuestro caso, contar con un equipo de expertos multidisciplinar en la materia nos ha permitido tener un conocimiento profundo de las diferentes dimensiones relacionadas con los fenómenos de deslizamientos y las características regionales”, señala la investigadora.
Además, el equipo de investigación espera seguir avanzando en la evaluación de los riesgos asociados a los deslizamientos, incluyendo un estudio más en profundidad sobre la vulnerabilidad, abarcando una evaluación de la pérdida de servicios que provee la naturaleza como consecuencia de estos fenómenos naturales.
Referencia bibliográfica:
Bruzón AG, Arrogante-Funes P, Arrogante-Funes F, Martín-González F, Novillo CJ, Fernández RR, Vázquez-Jiménez R, Alarcón-Paredes A, Alonso-Silverio GA, Cantu-Ramirez CA, Ramos-Bernal RN. Landslide Susceptibility Assessment Using an AutoML Framework. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021; 18(20):10971. https://doi.org/10.3390/ijerph182010971
Disponible en abierto: https://www.mdpi.com/1660-4601/18/20/10971
