Tabla 16. Estaciones meteorológicas IDEAM

3.2.6 Precipitación

Movimientos en Masa

Los movimientos en masa están relacionados directamente con los factores climáticos. La lluvia como factor detonante en la generación de deslizamientos ha sido estudiada por varios autores por diferentes métodos, algunos han abordado el tema con métodos estadísticos, otros por métodos físicos basados en las características hidrogeotécnicas de las laderas susceptibles a movimientos en masa. Los movimientos en masa suelen ser generados por otros factores como la actividad tectónica (sismos) y actividad antrópica, sin embargo, un solo factor detonante, es considerado como generador de deslizamientos, ya sea por el incremento del esfuerzo o la reducción de la resistencia de los materiales que conforman una ladera (Wang y Sassa, 2003).

Para la evaluación de la variable precipitación en la zona de estudio se utilizó datos de las estaciones meteorológicas del IDEAM dentro y cerca de la zona de estudio, con el fin de obtener mejores resultados. En la Tabla 16 se puede observar la cantidad y coordenadas de las estaciones meteorológicas.

Tabla 16. Estaciones meteorológicas IDEAM

No Código Nombre Latitud Longitud Altura (m)

1 23050260 Florencia -75.05 5.533333 1575 2 23050230 Pensilvania -75.149167 5.374306 2016 3 23050080 Marquetalia -75.057472 5.298917 1550 4 23020080 Manzanares -75.144083 5.265611 1974 5 23020090 Marulanda -75.267139 5.278167 1700 6 26180250 Valle Alto -75.317778 5.35 2800 7 26180260 Miranda -75.333583 5.427167 2175 8 26185010 Pelada -75.344778 5.57875 2180 9 23055040 Samaná -74.999222 5.419444 1532 10 26180240 Pavas -75.392889 5.522194 3210 Fuente. IDEAM (2018).

Varios estudios relacionan la precipitación como factor detonante de los movimientos en masa. En la ciudad de Manizales se obtuvo que los movimientos en masa son detonados por

precipitaciones diarias mayores a 70mm y fenómenos más pronunciados por precipitaciones mayores a 200 en 25 días (Terlien, 1998). En la ciudad de Bucaramanga, Suarez (2008) propuso niveles de alerta por deslizamientos a partir de precipitaciones de 55mm por día. El SGC (2013) utiliza los valores máximos diarios de precipitación como detonante para la evaluación de la amenaza por movimientos en masa.

Teniendo el conjunto de datos con las variables de precipitación y su posicionamiento (X, Y), se utiliza el método probabilístico o geoestadístico para interpolar los datos puntuales de las estaciones al área de estudio. El propósito de un método geoestadístico es construir un modelo matemático de la función aleatoria Z (X), basados en un conjunto de datos experimentales Zexp (Xi), donde X y X+h son dos puntos separados por una distancia h, Z(X) Z (X+h) son variables aleatorias (Njandjock Nouck, Kenfack, Diab Diab, Njeudjang, y Jorelle Meli'l, 2013). El método geoestadístico Kriging se caracteriza no solo por la distancia entre los valores conocidos, sino que se centra en minimizar la varianza del error esperado (diferencia valor real y valor estimado). El Kriging simple / universal es válido cuando los fenómenos son estacionarios y de varianza conocidas y media conocida, mientras el Kriging ordinario es válido para fenómenos estacionarios y de varianza conocidas y media desconocida.En ambos casos exista o no exista tendencia en los datos se prosiguió al análisis de los modelos de dependencia espacial y posteriormente con el uso del método de validación cruzada se selecciona el método más adecuado con menor error. Con los datos de precipitación máxima mensual se procedió a modelar el fenómeno natural con los métodos determinístico (IDW) y geoestadístico Kriging (ordinario y simple) con el programa ArcGIS con la herramienta Geostatistical Analyst. Esta herramienta permite examinar tendencias y autocorrelación entre los datos de precipitación. En la Figura 15 se observan las gráficas de predicción de los métodos utilizados; IDW, Kriging ordinario y Kriging simple.