Modelo estadístico para predicción de deslizamientos generados por precipitación en la zona occidental de Honduras.
Resumen
En el presente trabajo se presenta un modelo estadístico para predecir la ocurrencia de deslizamientos generados por lluvia para la zona occidental de Honduras. El modelo ha sido creado con un inventario de deslizamientos levantado como base a través de realizar una revisión de imágenes satelitales de Google Earth en el periodo de 1998 al 2020. Para realizar el análisis de regresión se ha utilizado la metodología MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) la cual permite automatizar la construcción de modelos de predicción, seleccionando variables relevantes, transformando las variables predictoras, tratando valores perdidos y previendo sobreajustes mediante un autoanálisis. Como resultado se obtiene el mapa de susceptibilidad a deslizamientos inducido por lluvia el cual cuenta con un valor entre 0 y 1, el que ha sido reclasificado en 5 categorías de susceptibilidad: baja, media baja, media, media alta y alta.
Palabras Clave:
Derivadas de terreno, Deslizamientos, MARS, Modelo de predicción, Susceptibilidad
ABSTRACT
This paper presents a statistical model to predict the occurrence of rainfall-generated landslides in western Honduras. The model has been created with a landslide inventory based on a review of Google Earth satellite images for the period from 1998 to 2020. To perform the regression analysis, the MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) methodology has been used, which allows automating the construction of prediction models, selecting relevant variables, transforming the predictor variables, treating missing values and foreseeing overadjustments by means of a self-analysis. As a result, the map of susceptibility to rain-induced landslides is obtained, which has a value between 0 and 1, which has been reclassified into 5 susceptibility categories: low, medium-low, medium, medium-high and high.
Keywords:
Landslides, Terrain-derivad, MARS, Prediction model, Susceptibility
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