Metodología MaxEnt para la elaboración de mapas de peligros múltiples en el ámbito de las inundaciones

El artículo Evaluation of multi-hazard map produced using MaxEnt machine learning technique, publicado en el pasado mes de marzo en la revista Nature, plantea la elaboración de mapas de peligros múltiples a partir de la utilización de la metodología MaxEnt* (Máxima Entropía) para la identificación de áreas sensibles a peligros a gran escala.

Como se explica en el artículo de Nature: “la entropía máxima se ha utilizado con éxito para evaluar diferentes tipos de amenazas naturales como deslizamientos de tierra, inundaciones, erosión de barrancos y salinidad del suelo, debido a su rápida y fácil implementación y sólidas funciones matemáticas y antecedentes teóricos”.

Los objetivos de este estudio son:

     (1) Explorar la capacidad del modelo MaxEnt para predecir la ocurrencia espacial de inundaciones, deslizamientos de tierra y erosión de barrancos.

     (2) Comprender mejor las relaciones entre estos procesos y sus factores de control.

     (3) Diseñar una perspectiva metodológica para preparar un mapa combinado de peligros múltiples para la planificación del uso de la tierra y la mitigación de peligros.

Según los autores, eventos como la erosión de barrancos, deslizamientos de tierra e inundaciones son fenómenos físicos, activos en tiempos geológicos pero desiguales en el tiempo y el espacio. Los humanos pueden modificar drásticamente los ecosistemas naturales, y acelerarlos. Por ejemplo, la deforestación, la gestión agrícola no sostenible o las construcciones hechas por el hombre pueden aumentar la movilización del suelo y el transporte de sedimentos, lo que da lugar a procesos extremos de degradación de la tierra.

La combinación de fenómenos físicos, modificación de los ecosistemas por el hombre y los cambios climáticos pueden constituir graves amenazas, en las que es habitual que se den varios peligros al mismo tiempo en un mismo lugar, que acaban traduciéndose en desastres o catástrofes.

En la investigación se ha constatado que si se utiliza la técnica de aprendizaje automático MaxEnt, se pueden desarrollar mapas individuales de susceptibilidad a inundaciones, deslizamientos de tierra y erosión de barrancos y, posteriormente, una combinación de ellos, para estimar un mapa de probabilidad de peligros múltiples (MHPM), que va a permitir una evaluación integrada y consecuentemente una mejor planificación y preparación para reducir los riesgos. Es por tanto, un método predictivo eficaz.

* MAXENT es el acrónimo de máxima entropía, un algoritmo que ha sido adaptado para la construcción de modelos de distribución potencial por Steven J. Phillips y colaboradores (Phillips et al., 2004, 2006, 2008).

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