{"id":1283,"date":"2021-04-08T17:29:57","date_gmt":"2021-04-08T15:29:57","guid":{"rendered":"http:\/\/aafloods.eu\/?p=1283"},"modified":"2022-02-22T14:01:29","modified_gmt":"2022-02-22T13:01:29","slug":"metodologia-maxent-para-la-elaboracion-de-mapas-de-peligros-multiples-en-el-ambito-de-las-inundaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aafloods.eu\/es\/metodologia-maxent-para-la-elaboracion-de-mapas-de-peligros-multiples-en-el-ambito-de-las-inundaciones\/","title":{"rendered":"Metodolog\u00eda MaxEnt para la elaboraci\u00f3n de mapas de peligros m\u00faltiples en el \u00e1mbito de las inundaciones"},"content":{"rendered":"<p>El art\u00edculo <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-021-85862-7\"><em>Evaluation of multi-hazard map produced using MaxEnt machine learning technique<\/em><\/a>, publicado en el pasado mes de marzo en la revista Nature, plantea la elaboraci\u00f3n de mapas de peligros m\u00faltiples a partir de la utilizaci\u00f3n de la metodolog\u00eda MaxEnt* (M\u00e1xima Entrop\u00eda) para la identificaci\u00f3n de \u00e1reas sensibles a peligros a gran escala.<\/p>\n<p>Como se explica en el art\u00edculo de Nature: <em>\u201cla entrop\u00eda m\u00e1xima se ha utilizado con \u00e9xito para evaluar diferentes tipos de amenazas naturales como deslizamientos de tierra, inundaciones, erosi\u00f3n de barrancos y salinidad del suelo, debido a su r\u00e1pida y f\u00e1cil implementaci\u00f3n y s\u00f3lidas funciones matem\u00e1ticas y antecedentes te\u00f3ricos\u201d.<\/em><\/p>\n<p><strong>Los objetivos de este estudio son:<\/strong><\/p>\n<p><em><strong>\u00a0 \u00a0 \u00a0(1) Explorar la capacidad del modelo MaxEnt<\/strong> para predecir la ocurrencia espacial de inundaciones, deslizamientos de tierra y erosi\u00f3n de barrancos.<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><em><strong>\u00a0 \u00a0 \u00a0(2) Comprender<\/strong> mejor las relaciones entre estos procesos y sus factores de control.<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><em><strong>\u00a0 \u00a0 \u00a0(3) Dise\u00f1ar una perspectiva metodol\u00f3gica<\/strong> para preparar un mapa combinado de peligros m\u00faltiples para la planificaci\u00f3n del uso de la tierra y la mitigaci\u00f3n de peligros.<\/em><\/p>\n<p>Seg\u00fan los autores,<strong> eventos como la erosi\u00f3n de barrancos, deslizamientos de tierra e inundaciones son fen\u00f3menos f\u00edsicos<\/strong>, activos en tiempos geol\u00f3gicos pero <strong>desiguales en el tiempo y el espacio<\/strong>. Los humanos pueden modificar dr\u00e1sticamente los ecosistemas naturales, y acelerarlos. Por ejemplo, la deforestaci\u00f3n, la gesti\u00f3n agr\u00edcola no sostenible o las construcciones hechas por el hombre pueden aumentar la movilizaci\u00f3n del suelo y el transporte de sedimentos, lo que da lugar a procesos extremos de degradaci\u00f3n de la tierra.<\/p>\n<p>La combinaci\u00f3n de<strong> fen\u00f3menos f\u00edsicos, modificaci\u00f3n de los ecosistemas por el hombre y los cambios clim\u00e1ticos<\/strong> pueden constituir graves amenazas, en las que es habitual que se den varios peligros al mismo tiempo en un mismo lugar, que acaban traduci\u00e9ndose en <strong>desastres o cat\u00e1strofes.<\/strong><\/p>\n<p>En la investigaci\u00f3n se ha constatado que si se utiliza la t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico <em><strong>MaxEnt<\/strong><\/em>, se pueden desarrollar <strong>mapas individuales de susceptibilidad a inundaciones, deslizamientos de tierra y erosi\u00f3n de barrancos<\/strong> y, posteriormente, una combinaci\u00f3n de ellos, para <strong>estimar un mapa de probabilidad de peligros m\u00faltiples (MHPM)<\/strong>, que va a permitir una evaluaci\u00f3n integrada y consecuentemente <strong>una mejor planificaci\u00f3n y preparaci\u00f3n para reducir los riesgos<\/strong>. Es por tanto, un m\u00e9todo predictivo eficaz.<\/p>\n<p><em>* MAXENT es el acr\u00f3nimo de m\u00e1xima entrop\u00eda, un algoritmo que ha sido adaptado para la construcci\u00f3n de modelos de distribuci\u00f3n potencial por Steven J. Phillips y colaboradores (Phillips et al., 2004, 2006, 2008).<\/em><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-1295 size-full\" src=\"https:\/\/aafloods.eu\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/pa-de-factores.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"883\" srcset=\"https:\/\/aafloods.eu\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/pa-de-factores.jpg 813w, https:\/\/aafloods.eu\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/pa-de-factores-276x300.jpg 276w, https:\/\/aafloods.eu\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/pa-de-factores-768x834.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 813px) 100vw, 813px\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El art\u00edculo Evaluation of multi-hazard map produced using MaxEnt machine learning technique, publicado en el pasado mes de marzo en la revista Nature, plantea la elaboraci\u00f3n de mapas de peligros m\u00faltiples a partir de la utilizaci\u00f3n de la metodolog\u00eda MaxEnt* (M\u00e1xima Entrop\u00eda) para la identificaci\u00f3n de \u00e1reas sensibles a peligros a gran escala. 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