| dc.description.abstract | Los deslizamientos de masas pueden generar grandes
pérdidas y daños, el presente trabajo de investigación
estudió su componente de susceptibilidad mediante
métodos estadísticos, en el territorio del distrito de
Sillapata – Perú, una zona con antecedentes alarmantes.
Las variables independientes fueron doce factores
físicos, de tipo cualitativo (categóricos) y cuantitativo
(continuos) elegidos por su representatividad en campo
y factibilidad de obtención; frente a una variable
respuesta, de tipo binaria y resultante del inventario de
176 puntos en campo (37,5% puntos de deslizamientos
y 62,5% puntos de no deslizamiento); las cuales se
relacionaron aplicando el algoritmo de los modelos
lineales generalizados con la función de vínculo logit,
generando una serie de modelos, posteriormente se usó
el Criterio de Información de Akaike para seleccionar
el modelo que mejor se ajustó a los datos recogidos de
campo. El modelo final, de cinco variables (grados de
pendiente, índice de humedad del terreno, índice
diferencial de vegetación normalizado, distancia a ríos
y curvatura de perfil del terreno), tuvo como mejor
umbral de susceptibilidad el valor 0,422 (siendo 0 zona
estable y 1 deslizamiento) y una capacidad de
discriminación (AUC ROC) de 81,2%. El mapa del
modelo final, con valores continuos de susceptibilidad,
se categorizó, obteniendo 33,41% con baja
susceptibilidad, 33,92% con susceptibilidad media,
23,4% con alta susceptibilidad y 9,27% con muy alta
susceptibilidad en todo el territorio. Por último, las
variables NDVI y Distancia a ríos mostraron
asociación negativa, mientras que Curvatura de perfil,
Grados de pendiente y TWI mostraron asociación
positiva con la variable respuesta. | |
