Clasificación probabilista de umbrales de lluvia para predecir deslizamientos de tierra

Abstract

Este artículo presenta la formulación probabilista de un modelo empírico para la determinación de deslizamientos de tierra producidos por el efecto de lluvia. El modelo de umbral propuesto I contiene un vector de parámetros, el cual integra el efecto de la intensidad de la lluvia I y su duración D. La clasificación probabilista de este modelo está basada en la solución del problema inverso definido por el marco teórico Bayesiano. Esta aproximación permite la identificación, caracterización y propagación de la incertidumbre contenida en los datos utilizados para la clasificación del modelo. El uso del paradigma Bayesiano resulta en la integración de una función de probabilidad conjunta definida por los parámetros del modelo de clasificación, el cual incluye su correlación estructural. A partir de esta función, es posible generar combinaciones de los parámetros del modelo que reflejen realizaciones de los umbrales más probables, de las cuales se puedan obtener estadísticas de variación para diferentes condiciones de intensidad y duración de lluvia, y proveer así una medida de confianza sobre las predicciones del modelo. Se presenta un caso de estudio basado en la colección de datos I-D que incluyen observaciones con y sin deslizamientos de tierra en la vecindad del volcán de El Salvador. La aplicación fundamental de este estudio es la definición probabilista de los niveles de alerta temprana condicionados en las observaciones históricas de los sistemas de monitoreo de la región.

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