105123

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría

submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Zonificación De Amenazas Por Movimientos De Masa Que Afecten A La Infraestructura Vial Tramo Narupa Baeza Provincia De Napo, Ecuador.

Zoning Of Threats Due To Mass Movements That Affect The Road Infrastructure Of The Narupa Baeza Section Napo Province, Ecuador by/por Marco Ramiro Usca Tiuquinga 11746555

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science MSc

Advisor ǀ Supervisor: Leonardo Zurita Arthos PhD

Francisco de Orellana - Ecuador, Octubre 2022

Compromiso de Ciencia.

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Quito, 20 de octubre 2022.

Marco Ramiro Usca Tiuquinga

Dedicatoria.

Dedico el presente trabajo a Dios todo poderos, por haberme acompañado en todo momento, por no habernos desamparado en esta crisis sanitaria y haberme permitido culminar mi formación profesional.

A mi esposa María Paulina Poma Coca, a mis hermosas hijas Alysson Paulina y Karlita Fernanda Usca Poma, pilar fundamental en mi vida, razón de mi ser y existir, Dios las bendiga siempre, las llevo dentro de mi corazón y mi mente

A mis padres Luis Adolfo y Mará Teresa por haber confiado siempre en mí.

Agradecimientos.

Agradecer a Dios por acompañarme en cada una de mis batallas, a su infinita grandeza, por no haberme dejado solo en los momentos más difíciles de mi vida.

Un agradecimiento especial a cada uno de mis maestros UNIGIS, quienes han sabido brindar su conocimiento, de manera particular a Karl Atzmanstorfer, por su apoyo como profesor asignado para dirigir el desarrollo de la presente tesis

A fin familia Paulina, Alysson y Karlita, por su incondicional apoyo.

A las instituciones públicas y privadas, a todas las personas que nos han sabido brindar su colaboración en el desarrollo del presente proyecto de investigación.

Resumen.

El objetivo del presente estudio es la Identificación de zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa que afecten a la infraestructura del tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador. Mediante la utilización del método de Mora Vahrson, el cual permite establecer una zonificación mediante la combinación, valoración y peso relativo de los factores condicionantes y detonantes y como método contraste la Evaluación Multicriterio, Proceso de Análisis Jerárquico (EMC/AHP), los resultados fueron validados mediante zonificación del inventario de deslizamientos de masa que fueron levantados mediante visitas de campo.

La metodología de MV, considera la utilización de variables que intervienen en el proceso de deslizamiento de masa, estos se agrupan en factores condicionantes como la pendiente, litología y humedad y los factores desencadenantes como la precipitación y la intensidad sísmica, la susceptibilidad es calculada mediante la fórmula propuesta por el autor D = (Sr * Sl * Sh) * (Ts +Tp).

El área de estudio se enfoca en el tramo vial Y de Baeza ubicado en el cantón Quijos, parroquia Baeza y la Y de Narupa en el cantón Archidona, parroquia Cotundo, signado con el código E20 E45 y con una longitud 53.35 Km, dentro de un buffer de 2 km de radio.

Los resultados obtenidos se presentan en mapas temáticos de zonificación de amenazas a deslizamientos de masa según los métodos MV y EMC/AHP, donde se evidencian que el 7.15% y el 84.43% del área de estudio se encuentran en zonas de moderada y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa, mismos que fue contrastado mediante la EMC/AHP, en la que indica que el 55.39% y 44.61% del área de estudio se encuentra en zonas de media y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa.

Palabras Clave: Deslizamientos de Masa, Amenaza Mora Vahrson Modelo Jerárquico Analítico (AHP)

Abstract.

The objective of this study is to identify areas that are vulnerable to landslide hazards affecting the infrastructure of the Narupa Baeza road section, Napo Province, Ecuador. Using the Mora Vahrson (MV) method, which allows establishing a zoning through the combination, evaluation and relative weighting of the conditioning and triggering factors and as a contrast method the Multicriteria Evaluation and Analytic Hierarchy Process (MCE/AHP), the results were validated through zoning the landslide inventory that were collected through site visits.

The MV methodology ponders the usage of variables affecting landslide events. They are grouped into conditioning factors such as slope, lithology and moisture and triggering factors such as precipitation and seismic intensity; the susceptibility is calculated using the formula proposed by the author D = (Sr * Sl * Sh) * (Ts +Tp).

The study area is focused on the Baeza Y road section located in the Quijos canton, Baeza parish, and the Narupa Y in the Archidona canton, Cotundo parish, with code E20 E45 and a length of 53.35 km, within a 2 km radius buffer.

The results of the investigation are presented in thematic maps of landslide hazards zoning according to the MV and MCE/AHP methods. The MV method showed that 7.15% and 84.43% of the study area are located in zones with moderate and high susceptibility to landslides, whereas the MCE/AHPmethod indicates that 55.39% and 44.61% of the study area are located in zones of medium and high susceptibility to landslides.

Keywords: Landslides

Mora Vahrson

Analytic Hierarchy Process (AHP)

1 INTRODUCCIÓN ---------------------------------------------------------------------------------1 1.1 ANTECEDENTES --------------------------------------------------------------------------------1 1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN 3

1.2.1 Objetivo General 3 1.2.2 Objetivos Específicos 3 1.2.3 Pregunta de Investigación 4 1.3 HIPÓTESIS 4 1.4 JUSTIFICACIÓN----------------------------------------------------------------------------------4 1.5 ALCANCE 5 2 REVISION Y LITERATURA -------------------------------------------------------------------7

2.1 MARCO TEÓRICO 7

2.1.1 Riesgo 7 2.1.2 Amenaza 7 2.1.3 Vulnerabilidad 8 2.1.4 Susceptibilidad-------------------------------------------------------------------------------------- 9 2.1.5 Movimientos en masa ----------------------------------------------------------------------------10 2.1.6 Factores de Incidencia 15 2.2 MARCO HISTÓRICO 17

2.2.1 Eventos de Remoción de Masa 17 2.2.2 Aplicación del método Mora Vahrson------------------------------------------------------18 2.2.3 Aplicación del método Evaluación Multicriterio / AHP 19 2.3 MARCO METODOLÓGICO 21

2.3.1 Metodología de Mora Vahrson 22 2.3.2 Evaluación Multicriterio (EMC) -----------------------------------------------------------------25 2.3.3 Metodología Analytical Hierarchy Process (EMC/AHP) 27 3 METODOLOGÍA--------------------------------------------------------------------------------34 3.1 ÁREA DE ESTUDIO ---------------------------------------------------------------------------34

3.1.1 Relieve 37 3.1.2 Geología 38 3.1.3 Hidrología 40 3.1.4 Clima 42 3.2 FLUJOGRAMA DE TRABAJO --------------------------------------------------------------45 3.3 RECOPILACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA FUENTES OFICIALES------------------------------------------------------------------------------47

3.4 INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS INSPECCIÓN VISUAL 48

3.5 IDENTIFICACIÓN DE FACTORES CONDICIONANTES 49

3.5.1 Pendientes 49 3.5.2 Geología---------------------------------------------------------------------------------------------50 3.5.3 Humedad del suelo (Sh) 54 3.6 IDENTIFICACIÓN DE FACTORES CONDICIONANTES Y DETONANTES. 55 3.6.1 Precipitación 55 3.6.2 Intensidad Sísmica--------------------------------------------------------------------------------56 3.7 ESTANDARIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA----------------------58 3.8 METODOLOGÍA MORA VAHRSON 59

3.8.1 Ponderación de Variables. 59 3.8.2 Factores Condicionantes (Susceptibilidad) o 63 3.8.3 Factores Detonantes. 66 3.8.4 Zonificación de Amenazas a Movimientos de Masa Mora Vahrson. 68 3.9 METODOLOGÍA EVALUACIÓN MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP) ------------------------------------------------------------------------69 3.10VALIDACIÓN DEL MODELO 72 4 RESULTADO Y DISCUSIÓN----------------------------------------------------------------73

4.1 INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS INSPECCIÓN VISUAL 74

4.1.1 Registro Fotográfico. 75 4.1.2 Mapa de Deslizamientos. 76 4.2 ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA - Y DE BAEZA, MÉTODO MORA VAHRSON (MV) -77 4.3 ZONIFICACION DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA - Y DE BAEZA, MEDIANTE EL MÉTODO EVALUACIÓN MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP) 80 4.4 INTERSECCIÓN CON INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS 83 4.4.1 Zonificación del Inventario de Deslizamientos - Método MV----------------------------83 4.4.2 Zonificación del Inventario de Deslizamientos Método AMC/AHP 84 4.5 ANÁLISIS Y COMPARACIÓN DE RESULTADOS ------------------------------------86 4.5.1 Comparación de la Zonificación Métodos MV EMC/AHP 86 4.5.2 Zonificación del Inventario de Deslizamientos de Masa. --------------------------------87 4.6 VALIDACIÓN DEL MODELO----------------------------------------------------------------89 4.7 DISCUSIÓN 89 5 CONCLUCIONES Y RECOMENDACIONES -------------------------------------------92

7 ANEXOS---------------------------------------------------------------------------------------- 104

7.1 ANEXO A0: Registro de Deslizamientos. 104 7.2 ANEXO A3: REGISTRO FOTOGRÁFICO DE DESLIZAMIENTOS. 108

7.3 ANEXO C Matriz de Saaty 110

7.3.1 Matriz de Saaty Pendiente (Sr).--------------------------------------------------------------110

7.3.2 Matriz de Saaty Litología (Sl).----------------------------------------------------------------111

7.3.3 Matriz de Saaty Factores Precipitación (Tp) 112

7.3.4 Matriz de Saaty Factor de Sismicidad (Ts) 113

ÍNDICE DE TABLAS

TABLA 1. TIPOS DE AMENAZAS NATURALES, ANTROPOGÉNICAS Y MIXTAS 8

TABLA 2.- TIPO DE MOVIMIENTOS Y MECANISMOS DE DESLIZAMIENTO ------------------------14

TABLA 3. FACTORES INFLUYENTES EN LA INESTABILIDAD DE LOS TALUDES. 15

TABLA 4. DESASTRES CAUSADOS POR REMOCIÓN EN MASA EN LA REGIÓN ANDINA CON MAYOR NÚMERO DE VÍCTIMAS FATALES EN EL PERIODO 1901 - 2011---------------------18

TABLA 5. CLASIFICACIÓN DEL ÍNDICE DE SUSCEPTIBILIDAD A DESLIZAMIENTO 23

TABLA 6. CLASIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE LA SUSCEPTIBILIDAD AL DESLIZAMIENTO 24

TABLA 7. VALORACIÓN PARA EL MÉTODO DE JERARQUÍAS ANALÍTICAS 30

TABLA 8. VALORACIÓN PARA EL MÉTODO DE JERARQUÍAS ANALÍTICAS. 32

TABLA 9. LIMITES DEL ÁREA DE ESTUDIO 35

TABLA 10. INFORMACIÓN GEOGRÁFICA RECOPILADA 47

TABLA 11. CLASIFICACIÓN DE PENDIENTES SEGÚN VAN ZUIDAM 50

TABLA 12.- LITOLOGÍA DEL ÁREA DE ESTUDIO.-----------------------------------------------------53

TABLA 13. CLASIFICACIÓN DE LOS VALORES MEDIOS MENSUALES DE LA PRECIPITACIÓN 54

TABLA 14 FACTOR DE HUMEDAD DE SUELO RESULTANTE DE LA CLASIFICACIÓN DE LOS VALORES ACUMULADOS DE LOS ÍNDICES PROMEDIO DE PRECIPITACIÓN MENSUAL 55

TABLA 15. FACTOR DE INTENSIDAD PRECIPITACIÓN TP RESULTANTE DE LA CLASIFICACIÓN DE LAS PRECIPITACIONES MÁXIMAS DIARIAS DURANTE UN PERÍODO DE RETORNO DE 100 AÑOS 56

TABLA 16.- DETERMINACIÓN DEL FACTOR DE INTENSIDAD SÍSMICA. ---------------------------57

TABLA 17. ESTANDARIZACIÓN DE INFORMACIÓN RECOPILADA 58

TABLA 18 PONDERACIÓN DE LOS CAMPOS DEL COMPONENTE PENDIENTES 60 TABLA 19.- PONDERACIÓN DEL COMPONENTE GEOLOGÍA.---------------------------------------61 TABLA 20. PONDERACIÓN DE HUMEDAD DEL SUELO 61 TABLA 21. PONDERACIÓN DEL COMPONENTE PRECIPITACIÓN 62 TABLA 22 DETERMINACIÓN DEL FACTOR DE INTENSIDAD SÍSMICA BASADO EN EL EVENTO DE100 AÑOS EN LA ESCALA DE MERCALLI MODIFICADO 63 TABLA 23. FACTOR DE SUSCEPTIBILIDAD 64 TABLA 24.- FACTOR DE DISPARO O DETONANTE.-------------------------------------------------66 TABLA 25. MATRIZ DE PONDERACIÓN FACTORES CONDICIONANTES 69 TABLA 26. RELACIÓN DE CONSISTENCIA (CR) FACTOR DESENCADENANTE 70 TABLA 27 MATRIZ DE PONDERACIÓN FACTOR DETONANTE 70 TABLA 28.- MATRIZ DE SUSCEPTIBILIDAD EMC/AHP --------------------------------------------71

TABLA 29. CLASIFICACIÓN NIVELES DE SUSCEPTIBILIDAD EMC/AHP 71

TABLA 30. INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS 74

TABLA 31.- ZONIFICACIÓN DE AMENAZA POR DESLIZAMIENTOS DE MASA, DENTRO DEL ÁREA DE INFLUENCIA DE LA RED VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA 77

TABLA 32. ZONAS SUSCEPTIBLES A DESLIZAMIENTOS, MEDIANTE EL MÉTODO EVALUACIÓN MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP) 80

TABLA 33. ZONIFICACIÓN INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS MÉTODO MV 83

TABLA 34.- ZONIFICACIÓN INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS - MÉTODO AMC/AHP--------84

TABLA 35. ZONIFICACIÓN DE LAS ÁREAS SUSCEPTIBLES A DESLIZAMIENTOS DE MASA SEGÚN LOS MÉTODOS MV - EMC/AHP-----------------------------------------------------------------86

TABLA 36. ZONIFICACIÓN INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS MÉTODO MV EMC/AHP 88

TABLA 37. DESASTRES NATURALES OCURRIDOS EN ECUADOR ENTRE LOS AÑOS 1587 Y 2016----------------------------------------------------------------------------------------------- 104

TABLA 38 MATRIZ DE SAATY PENDIENTE (SR). 110

TABLA 39. RELACIÓN DE CONSISTENCIA (CR) PENDIENTE 110

TABLA 40.- MATRIZ DE SAATY LITOLOGÍA (SL) -------------------------------------------------- 111

TABLA 41 RELACIÓN DE CONSISTENCIA (CR) LITOLOGÍA 111

TABLA 42 MATRIZ DE SAATY FACTORES PRECIPITACIÓN (TP) 112

TABLA 43. RELACIÓN DE CONSISTENCIA (CR) PRECIPITACIÓN (TP) 112

TABLA 44.- MATRIZ DE SAATY FACTOR DE SISMICIDAD (TS) ---------------------------------- 113

TABLA 45. RELACIÓN DE CONSISTENCIA (CR) SISMICIDAD (TS) 113

ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA 1. PROBLEMA DE LA TOMA DE DECISIÓN 25

FIGURA 2.- ESTRUCTURA JERÁRQUICA DEL PROBLEMA ------------------------------------------29

FIGURA 3. TRAMO VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA 36

FIGURA 4. RELIEVE DEL TRAMO DE VÍA NARUPA BAEZA 37

FIGURA 5. MAPA DOMINIOS ESTRUCTURALES CUENCA ORIENTE 39

FIGURA 6.- RED HÍDRICA DEL ÁREA DE ESTUDIO.-------------------------------------------------41

FIGURA 7. PISOS CLIMÁTICOS 44

FIGURA 8. FLUJOGRAMA DE APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA 45

FIGURA 9.- DESLIZAMIENTO DE MASA ---------------------------------------------------------------49

FIGURA 10. P, PRODUCTO DE ELEMENTOS CONDICIONANTES, SR * SL * SH 65

FIGURA 11. D, SUSCEPTIBILIDAD DE LOS FACTORES DETONANTES TP + TS 67

FIGURA 12. ALGEBRA DE MAPAS CON LA HERRAMIENTA RÁSTER CALCULATOR 68

FIGURA 13.- DIAGRAMA DE COMPARACIÓN MÉTODO MORA VAHRSON VS EMC/AHP ---72

FIGURA 14. DESLIZAMIENTO DE MASA 75

FIGURA 15. INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS DENTRO DEL TRAMO VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA 76

FIGURA 16. ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA MORA VAHRSON. 79

FIGURA 17. ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA MÉTODO EVALUACIÓN MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP) --------82

ÍNDICE DE GRÁFICOS

GRÁFICO 1. PORCENTAJE DE LA ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS A DESLIZAMIENTO DE MASA DENTRO DEL ÁREA DE INFLUENCIA DE LA RED VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA SEGÚN EL MÉTODO MV. 78

GRÁFICO 2.- PORCENTAJE DE LA ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS A DESLIZAMIENTO DE MASA DENTRO DEL ÁREA DE INFLUENCIA DE LA RED VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA EMC/AHP 81

GRÁFICO 3 PORCENTAJE ZONIFICACIÓN DEL INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS SEGÚN EL MÉTODO MV. 84

GRÁFICO 4. PORCENTAJE DE ZONIFICACIÓN DEL INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS MÉTODO EMC/AHP------------------------------------------------------------------------------85

GRÁFICO 5. ÍNDICE PORCENTUAL DE LA ZONIFICACIÓN DE LAS ÁREAS SUSCEPTIBLES A DESLIZAMIENTOS DE MASA SEGÚN LOS MÉTODOS MV - EMC/AHP-----------------------87

GRÁFICO 6. ÍNDICE PORCENTUAL DE LA ZONIFICACIÓN DEL INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS MÉTODO MV - EMC/AHP -------------------------------------------------88

GLOSARIO

AHP Proceso Analítico Jerárquico

CENAPRED Centro Nacional de Prevención de Desastres

CORNARE Corporación Autónoma Regional de las cuencas de los ríos Negro y Nare

CR Relación de Consistencia

DEM Modelo Digital de Elevación

EEM Evaluación Espacial Multicriterio

EMC Evaluación Multicriterio

EPN Escuela Politécnica Nacional

FAO Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura

GAD Gobierno Autónomo Descentralizado

GADMA Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Archidona

GADMQ Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Quijos

GADPR Gobierno Autónomo Descentralizado Parroquial Rural

GEMMA Geociencias para las Comunidades Andinas. Grupo de Estándares para Movimientos en Masa

GPS Sistema de Posicionamiento Global

IC Índice de Consistencia

IGM Instituto Geográfico Militar

INAMHI Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología

IR Ratio de Inconsistencia

MTOP Ministerio de Transporte y Obras Públicas

MV Mora Vahrson

MVM Mora Vahrson Mora

OCHA United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs

PGA Aceleración pico del terreno (Peak Ground Acceleration)

PDOT Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial

SENAGUA Secretaria Nacional del Agua

SENER Secretaria de Energía

SIG Sistemas de Información Geográfica

WGS World Geodetic System

INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES

El hombre desde sus orígenes se ha visto afectado por desastres naturales como erupciones volcánicas, inundaciones, terremotos, tsunamis, sequias, hambrunas entre otras que afectan con diferente grado de severidad y pueden ser ocasionados por fenómenos naturales o antrópicos (Jovel, 1989; Scuderi, Postiglione, Riccardi & Stenta, 2019). En los últimos 50 años el mundo ha venido experimentando un incremento paulatino de la temperatura en la superficie de la tierra, misma que se manifiestan mediante crisis ambientales y humanas (Galilea, 2019). El cambio climático es producto de la actividad humana debido al elevado consumo de combustible fósiles que ocasionan gases de efecto invernadero que asociados al incremento de la frontera agrícola causan graves daños a los ecosistemas, comprometiendo el futuro de varias especies (BID, 2018; Muñoz, 2012). Según OCHA (2020), “En América Latina y el Caribe dentro del periodo comprendido entre los años 2000 a 2019, al menos 152 millones de personas han sido afectadas a causa de 1,025.00 desastres”(p.2). Los factores climáticos han incidido de forma directa en la presencia de desastres naturales, al menos 548 inundaciones constituyéndose desastre más común en la región siendo Brasil el país más expuesto. 75 terremotos de los cuales el 25% de los eventos con magnitud mayor o igual a 8 han sucedido en América del Sur. 74 sequias que han afectado hasta un 50% del rendimiento de la producción agrícola siendo los países centro americanos como Guatemala, Costa Rica, El Salvador los países más afectados (OCHA, 2020b).

El Ecuador se encuentra situado en una zona de alta complejidad tectónica donde confluyen las placas de Nazca y placa Sudamericana. Es parte del llamado “Cinturón de Fuego del Pacifico”, compuesto por una cadena montañosa de volcanes en su mayoría activos causantes de una intensa actividad sísmica y volcánica que generan una elevada vulnerabilidad (FAO & Un Habitat, 2010)

La historia sísmica del Ecuador está marcada de eventos catastróficos de origen natural. La desaparición del pueblo de Cacha en el año 1640 se dio a raíz de un terremoto que causo la pérdida de 5000 personas aproximadamente (J. Cuenca, 2018; Espinosa et al., 2018). El volcán Tungurahua en 1918 y 2006 generó grandes avalanchas de lodo y aluviones que afectaron al poblado de Baños y otros caseríos causando graves daños a infraestructura vial y puentes (SNGRE, 2018). El 05 de marzo de 1987 se produjo un terremoto a 25 Km al norte del volcán Reventador y 100 Km al noreste de Quito, alcanzado una magnitud de 6.9 grados con un origen tectónico, producido por un evento intra placa de poca profundidad. Los mayores efectos fueron sentidos por las empinadas laderas cubiertas tierra y alto contenido de agua que ocasionaron deslaves masivos (Albornos & Anda, 1987). El 29 de marzo de 1993 en el poblado de la Josefina situado a 22 Km de la ciudad de Cuenca en la vía Paute Gualaceo, se produjo un deslizamiento de masa de más de 200 millones de metros cúbicos del cerro Tamuga alterando la geografía de este lugar (Zeas, 2013), causando grandes pérdidas: 100 fallecidos, 5.631 afectados, 741 viviendas destruidas, graves daños en cultivos, infraestructuras públicas y la red vial, pérdidas económicas directas estimadas en 148 millones de USD (FAO & Un Habitat, 2010)

En Ecuador es común el cierre de vías por desplazamiento de material sobre todo en época invernal. La vía Y de Narupa, Y de Baeza no se encuentra exenta de esta problemática. El de 12 de diciembre de 2019, el Ministerio de Obras Públicas en su sitio web oficial da a conocer que la vía Baeza – Narupa se cerrará durante 10 días por trabajos de estabilización de taludes (MTOP, 2019). La prefectura de la provincia del Napo en su proyecto de actualización del Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial (PDOT), menciona que los tramos viales que presentan mayor predisposición a amenaza se encuentra en Narupa Km 24 Antenas del Guacamayos (GADPNAPO, 2018).

Mediante la presente tesis se pretende demostrar la aplicación de los SIG en la gestión de riesgos. El uso de herramientas para la interpolación de capas temáticas permite zonificar las amenazas a movimientos de masa. Para esta interpolación se utiliza la metodología Mora Vahrson Mora (MVM) con el fin de aplicar una metodología establecida con esto determinar en donde se agrupen factores condicionantes y desencadenantes.

1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

1.2.1 Objetivo General

▪

Identificar las zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa que afecten a la infraestructura del tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador.

1.2.2 Objetivos Específicos

▪

Georreferenciar los fenómenos de deslizamiento de masa existentes en el tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador.

Identificar los factores condicionantes y desencadenantes que influyen la ocurrencia de movimientos de masa en el tramo vial Narupa Baeza. ▪

Delimitar las zonas vulnerables ante deslizamientos de masa mediante el método Mora Vahrson y método de Proceso Analítico Jerárquico EMC/AHP en el tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador.

1.2.3 Pregunta de Investigación

▪

¿Dónde se encuentran ubicados los fenómenos de deslizamiento de masa existentes en el tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador? ▪

¿Qúe factores condicionantes y desencadenantes influyen la ocurrencia de movimientos de masa en el tramo vial Narupa Baeza? ▪

¿Dónde se encuentran las zonas vulnerables ante deslizamientos de masa identificadas mediante el método Mora Vahrson y el método de Proceso Analítico Jerárquico EMC/AHP en el tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador?

1.3 HIPÓTESIS

Al menos el 30% de la vía Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador se encuentra en zona de amenaza media/moderada y alta ante deslizamientos de masa.

1.4 JUSTIFICACIÓN

El tramo vial Narupa Baeza se ubica en la provincia de Napo, y comunica las provincias de Pichincha y Orellana siendo parte del eje vial principal E45, comunica a Quito capital de la República del Ecuador. Los habitantes de las

provincias de Napo y Orellana suman 139.336 habitantes de acuerdo al PDOT (2015), siendo esta población la principal beneficiada del tramo vial. Por esta vía circulan los principales recursos y materias primas producidas en las provincias de Napo y Pastaza, siendo su destino principal Quito provincia de Pichincha, además integra el eje vial de la troncal amazónica en el tramo Y de Narupa Y de Baeza.

Por lo antes expuesto, el tramo vial Y de Narupa Y de Baeza es de gran importancia para la circulación de transporte principalmente pesado, que propicia el crecimiento económico y social del sector, siendo la única ruta de acceso. Un posible daño a esta infraestructura o cierre temporal provoca grandes pérdidas económicas.

La principal amenaza natural que puede provocar daño a las vías son los movimientos de masa; La zonificación de esta amenaza, servirá como el primer paso para una adecuada gestión de riesgo y la toma de decisiones tempranas de las autoridades competentes para la respectiva previsión y prevención.

1.5 ALCANCE

El área de estudio se encuentra ubicado dentro del tramo vial Y de Baeza Y Narupa perteneciente a la red vial estatal signada con el código E20 E45, con una longitud aproximada de 53,36 km. Esta vía comunica a Quito capital de la República del Ecuador con las provincias amazónicas de Napo y Orellana, atravesando un área montañosa y de pronunciadas pendientes.

La investigación pretende zonificar las amenazas por movimiento de masa que afectan a la infraestructura vial del área de estudio en un radio de 2000 metros del tramo vial Y de Narupa Y de Baeza, generando información que contribuyan

a la gestión de la administración de los Gobierno Autónomos Descentralizados (GAD) en función de sus competencias.

Para la zonificación de amenazas por movimientos de masa se considera la utilización de la metodología Mora Vahrson y como metodología de contraste EMC/AHP; misma que permite obtener una zonificación vulnerabilidades ante amenazas a deslizamiento de masa que afecta al terreno, mediante la combinación de la valoración y peso relativo de diversos indicadores morfodinámicos, la cual se puede implementar mediante la utilización de Sistema de Información Geográfica (SIG).

Los resultados de esta investigación pretenden establecer una base de conocimiento para las diferentes instituciones involucradas como el Gobierno Municipal de Archidona, el Gobierno Municipal de Tena y el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal Francisco de Orellana; a fin de que puedan considerar esta información dentro de sus Planes de Ordenamiento Territorial (PDOT).

La información proviene de diferentes fuentes que son procesadas y analizadas mediante herramientas SIG utilizando indicadores morfológicos como Geología, Relieve, Humedad, Sismicidad y Precipitación a una escala de 1:50.000 a fin de generar mapas temáticos que permitan evaluar las zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa con la metodología propuesta en la zona de estudio.

REVISION Y LITERATURA

2.1 MARCO TEÓRICO

2.1.1 Riesgo

Según Narváez, Lavell & Pérez (2009), “el riesgo de desastre comprende la probabilidad de daños y pérdidas futuras asociadas con la ocurrencia de un evento físico dañino”(p.12). Para Watanabe (2015) “el riesgo determina en parte la exposición a diversos peligros naturales, muchos de los cuales se están intensificando debido al cambio climático global” (p.4). Para Navarro (2012), cuando una amenaza natural afecta a la sociedad, infraestructuras, actividades económicas, etc. esto constituye un riesgo. Reyes (2017) define el riesgo “como relación que proviene de una formula muy conocida que señala al evento agresor como la amenaza (A), y la susceptibilidad o tendencia de la población a sufrir el impacto, es decir, la vulnerabilidad (V)” (p.2).

De allí que el riesgo se defina como: Riesgo = Amenaza x Vulnerabilidad.

Ecuación 1 Ecuación de Riesgo

2.1.2 Amenaza

Lacambra (2003) define la amenaza como “Fenómeno o acontecimiento peligroso o riesgo natural o antrópico que puede causar daño físico, pérdidas económicas o poner en peligro bienestar social y económico de una región” (p.23). Para el MAE (2015) ”Las amenazas son eventos naturales o socioambientales” (p.13), destacando que no hay riesgo sin amenaza (Reyes Rivero et al., 2017).

Gomáriz (1999) presenta una clasificación del tipo de amenazas (Tabla 1): a) de origen natural, asociados a fenómenos atmosféricos, geológicos e hidrológicos. b) de origen antrópico ligado directamente a la acción humana sobre los elementos de la naturaleza como: el aire, el agua y la tierra. c.-) fenómenos de origen mixto, que resulta de la combinación de los fenómenos naturales y sociales o antrópicos.

Tabla 1 - Tipos de amenazas naturales, antropogénicas y mixtas. Tipos de amenazas naturales, antropogénicas y mixtas Origen Natural Origen Mixto (Socio –Natural) Origen Antrópico Atmosféricas Inundaciones

Tecnológicos contaminantes Volcánicas Deslizamientos Guerra Sísmicas Hundimiento Violencia social Hidrológicas Sequías, desertificación Contaminación Incendios Incendios rurales Agotamiento de acuíferos Deforestación Agotamiento de la capa de ozono

Fuente: Enrique Gomáriz 1999, citado en Díaz (2004)

2.1.3 Vulnerabilidad

Según CORNARE (2012) la vulnerabilidad “Es el proceso mediante el cual se determina el grado de exposición, afectación o predisposición al daño y perdida que puede sufrir una unidad social (familias, comunidad o sociedad)” (p.15). Para D’Ercole (2003) “la exposición es un indicador de la posibilidad de ocurrencia de uno o varios fenómenos capaces de afectar o dañar a los elementos expuestos” (p. 258). Las afectaciones de estos fenómenos se

encuentran ligados a su vulnerabilidad y su capacidad de respuesta a estos eventos (D’Ercole & Trujillo, 2003)

Por lo que es necesario abordar a la vulnerabilidad con un enfoque que permita encontrar la respuesta de la política pública adecuada capaz de prevenir las amenazas, promover las capacidades y proteger a las personas (SENER, 2015).

Los reasentamientos permiten mitigar la vulnerabilidad trasladando desde una zona de alto riesgo a un espacio físico espacial con menor riesgo (Chardon & Suárez, 2010)

De ahí que la capacidad de los ecosistemas para adaptarse al cambio climático tiene especial importancia, ya que a través de ella se bebe considerar la reducción de todo tipo de impactos sociales, ambiental y económico para reducir la vulnerabilidad en especial en poblados menos resilientes. En tal razón, las estrategias para la adaptación al cambio climático deberá considerar la identificación de las vulnerabilidades como punto de partida (Artiles López & Sangabriel, 2012).

2.1.4 Susceptibilidad

Navarro (2012) define la susceptibilidad a movimientos de masa como la favorabilidad del medio físico y sus factores intrínsecos inherentes al terreno como: geología, topografía, geomorfología, cobertura vegetal etc..., a la ocurrencia del deslizamiento. Soldado (2009) indica que susceptibilidad es la predisposición del terreno a deslizarse, pero no implica el aspecto temporal del mismo.

Frente a los eventos de deslizamientos que han ocasionado cuantiosas pérdidas económicas y afectaciones humanas, se ha vuelto de gran importancia la

2.1.5

necesidad de evaluar las zonas propensas a deslizamientos. Los métodos para el análisis de la susceptibilidad se dividen en métodos cualitativos y métodos cuantitativos (Mendoza & Aristizábal, 2017)

El método cualitativo (heurístico, análisis geomorfológico), es uno de los más subjetivos, ya que considera el criterio de profesionales expertos, conocedores del área de estudio, quienes se encargan de definir el grado de susceptibilidad mediante la asignación de pesos ponderados (Albornoz, 2018)

Los métodos cuantitativos (estadístico, determinístico) utilizan modelos matemáticos geotécnicos para generar factores de probabilidad de ocurrencia de un fenómeno de deslizamiento en masa (Mendoza & Aristizábal, 2017).

Movimientos en masa

Movimientos de masa son proceso denudativos que modifican el relieve de la tierra (Cárdenas et al., 2007). Se conoce también como proceso de movimientos de roca o escombros a la parte baja de una pendiente (Cruden & Varnes, 1996) bajo influencia de la gravedad y desencadenado por diferentes agentes. Estos pueden ser agentes naturales como lluvias prolongadas, terremotos, maremotos o inducidos por el hombre como las detonación de explosivos así como el cambio de uso del suelo (Glade & Crozier, 1999). En tal razón no siempre son considerados como eventos individuales o aislados (Mergili et al., 2015). El Ministerio del Ambiente del Ecuador lo define como procesos generados por la acción de la fuerza de la gravedad sobre volúmenes de tierra que se deslizan desde una posición elevada hacia una posición más baja en el paisaje (MAE, 2015); son conocidos también como: remoción en masa, movimientos de

terreno, movimiento de ladera, deslizamientos de vertiente(A. C. G. Ramírez et al., 2000)

Los movimientos en masa son causantes de grandes desastres naturales a lo largo de la historia, ocasionando cuantiosas pérdidas socioeconómicas. El crecimiento desordenado de la población que se asienta en zonas susceptibles a deslizamientos sumado a los factores antrópicos son la causa de los deslizamientos (M. García, 2008)

Los movimientos de masa son estudiados por diferentes áreas del conocimiento como la geología, hidrología, la geomorfología, la geotécnica la Ingeniería la arquitectura y planeación urbana (Suárez, 2009); Dando lugar a la aparición de abundante terminología para describir procesos similares, en tal razón su variada clasificación de movimientos de masa.

2.1.5.1 Clasificación de los movimientos de masa

Dentro de la revisión bibliográfica podemos evidenciar varias clasificaciones de los movimientos en masa. Estas varían en función del área del conocimiento donde se aplican, el país de origen de su autor e incluso del perfil profesional de quien trata el tema (Montero, 2017). A continuación, un compendio de las clasificaciones de los movimientos de masa como:

El autor Sharpe (1938), desarrolló la primera clasificación, donde realiza la distinción entre el movimiento en el sentido de inclinación de las laderas y movimientos confinados sin un área expuesta a la ladera. reconoce tres tipos de materiales tierra, taludes y rocas o una combinación de ellos.

Terzaghi (1950) realizó la distinción entre los movimientos de masa continua con una velocidad imperceptible creep y el rápido deslizamiento de tierra suelo residual o sedimentos adyacentes.

Hutchinson (1968 y 1988) orientó su trabajo a situaciones ambientales del medio europeo con un particular interés en procesos geológicos y geomorfológicos y sus aplicaciones en análisis geotectónicos y, realizó importantes aportes en el desarrollo de terminología y caracterización de los movimientos en masa.

Varnes (1958) relacionó cinco tipos de movimiento como son: caída, deslizamiento, Propagación lateral, flujo y avalancha asociando con características importantes como la velocidad y la humedad (Ver tabla 2).

Caídas o Desprendimientos. - Resultan de la disyunción de fragmentos o de bloques de tamaño pequeño de una pared rocosa, que por objeto de la gravedad desciende por la pendientes hasta estabilizar en una posición de equilibrio donde culmina su trayectoria (Elmes, 2006)

Vuelcos. – Es un proceso de rotación hacia adelante, con un eje de jiro debajo del centro de gravedad accionadas por fuerza de la gravedad, generalmente o material adyacente, se produce generalmente en roca secas o material residual (Galvis, 2016)

Deslizamientos de Terreno (Landslide). Para Elmes (2006) “Consiste en un movimiento pendiente abajo de una masa de suelo o roca que ocurre dominantemente sobre superficies de ruptura o en zonas relativamente estrechas” (p.22).

Deslizamientos Rotacionales. ocurre cuando la superficie de rotura es cóncava, se producen en materiales homogéneos o en macizos rocosos muy fracturados.

Deslizamientos Traslacionales. La superficie de traslación es plana con una inclinación constante (Vallejo, 2002), su nivel de volteo es bajo o nulo (Galvis, 2016). En zonas de alta pendiente el deslizamiento se puede convertir en flujo. Deslizamiento en cuña. Es un tipo de deslizamiento traslacional controlado por la intersección de dos o más discontinuidades (Ramírez & Alejano, 2004) Este tipo de deslizamientos se encuentran macizos rocosos resistentes, con discontinuidades bien marcadas (Laín, 1995).

Desplazamientos Laterales. – Este tipo de movimientos son regionales, se origina debido a que el material se encuentra sobre un material blando y deformable lo que ocasiona un desplazamiento lateral lento y constante.

Flujos. Son movimientos hacia abajo de grandes cantidades de tierra o rocas que se desplazan a lo largo de una pendiente, donde existe un movimiento relativo dentro de la masa que se desliza (G. García, 2018).

Reptación. – La reptación es un movimiento superficial muy lento (pocos centímetros por año) que afecta a terrenos, donde no se distingue la superficie de falla (GEMMA, 2007), tiene la capacidad de afectar grandes áreas de terreno (García, 2008). Puede ser de tipo estacional cuando se asocia a factores climáticos o de humedad, o verdadera cuando existe un deslizamiento continuo.

2.1.6 Factores de Incidencia

Los movimientos de masa tienen efectos sobre la sociedad y sus tareas cotidianas causando daños a la infraestructura civil. Es el tercer riesgo natural por número de víctimas después de los terremotos e inundaciones (Moscoso, 2019), por tal razón se vuelve importante conocer los factores que indicen sobre estos fenómenos (Corominas, 2006). Los factores que intervienen (Ver Tabla 3) en los movimientos de masa son (Bisbal, 2011):

Factores Condicionantes o Intrínsecos. - Son aquellos que intrínsecamente forman parte de las propiedades y comportamiento del medio.

Factores Desencadenantes o Externos. - Son los que inducen, desde el exterior, hacia un comportamiento activo de las masas.

En la tabla 3 se resumen la clasificación de los factores de inestabilidad de taludes.

Tabla 3 Factores influyentes en la inestabilidad de los taludes. Tipo Factor Parámetro

Factores Condicionantes o Intrínsecos.

Pendiente (Sr) Litología (Sl) Humedad (Sh)

Factores Desencadenantes o Externos. Intensidad de las lluvias (Tl). Intensidad Sísmica (Ts)

Fuente: Bisbal (2011)

2.1.6.1

Factores Condicionantes o Intrínsecos.

Los factores condicionantes son aquellos que intrínsecamente forman parte de las propiedades del suelo y comportamiento del medio (Bisbal, 2011). Hace

referencia a la naturaleza y estructura del terreno, los factores condicionantes son: pendiente, litología, y humedad (Colorado & Córdoba, 2015)

Factor Pendiente (Sr). - Se refiere al grado de inclinación del terreno como agente pasivo de susceptibilidad a deslizamiento (CENAPRED, 2019). A medida crece la pendiente se incrementa la probabilidad que ocurra un deslizamiento

Factor Litológico (Sl). – Describe la estructura del suelo y rocas considerando aspectos como: resistencia, porosidad, permeabilidad grado de alteración, relacionando la composición geológica con la incidencia en los movimientos en masa (CENAPRED, 2019).

Factor Humedad del Suelo (Sh). - Indica que las lluvias pueden actuar como un elemento desestabilizador del suelo, provocando erosión dependiendo de capacidad de acumulación y permeabilidad del agua. Por ello se considera el balance hídrico como la medida para calcular el factor de humedad (Colorado & Córdoba, 2015)

2.1.6.2 Factores Desencadenantes o Externos

Son aquellos factores que tienen la capacidad de provocar el evento, para la realización del presente estudio se analizara la sismicidad y la precipitación según la tabla 3 (Buitrón, 2014) Intensidad de las lluvias (Tl). El volumen de agua lluvia que cae en las zonas altas causan la meteorización de las rocas y deslaves en las zonas bajas, inciden de forma directa en la infiltración y el aporte al nivel de agua (Vega, 2013). Para el desarrollo de este proyecto se utiliza el método de Mora-Vahrson, el cual considera a la intensidad de lluvias como un factor detonante en el proceso de remoción de masa (López, Zuluaga, Gómez & Tapia, 2020)

2.2

Intensidad sísmica (Ts).- El relieve topográfico abrupto asociado a la juventud de las formaciones andinas con una intensa actividad sísmica asociado a la actividad volcánica de la región inciden dentro de los movimientos de masa (Cárdenas et al., 2007).

MARCO HISTÓRICO

2.2.1 Eventos de Remoción de Masa

El registro histórico evidencia la desaparición de la población costera griega de Helice o Helike en 373 o 372 a.c, por inmersión a consecuencia de un terremoto con tsunami y deslizamiento (Galvis, 2016). Características propias de cada región generan inestabilidades constantes, países como: China, Taiwán, India e Indonesia son los países más afectados por deslizamientos en el mundo. Se evidencia que en la costa del Pacifico la presencia de sismos de gran magnitud, se extienden por los países del Norte, Centro y Sur América, hasta llegar a Chile (Espinosa et al., 2018), según se registra en la tabla 4.

La Región Andina se caracteriza por su intensa actividad sísmica y volcánica (Ver Tabla 4) con relieves abruptos y escarpados (Mergili et al., 2015) En el Ecuador se registran terremotos de gran intensidad, entre ellos destacan el terremoto de Ambato en 1949; en abril de 2016 las poblaciones de Manabí, Esmeraldas, Guayas y Santa Elena fueron azotados por un sismo 7.8 en la escala Richter causando la pérdida de vidas humanas y cuantiosas pérdidas materiales (Espinosa et al., 2018)

Tabla 4. Desastres causados por remoción en masa en la Región Andina con mayor número de víctimas fatales en el periodo 1901 2011

Año País

Evento

Agente Desencadenador Número de Víctimas fatales

1999 Venezuela Vargas: Deslizamiento y Flujo de Detritos Precipitación 30.000

1985 Colombia Nevado del Ruiz: Lahar (Armero) Erupción Volcánica 21.800

1970 Perú Huascarán Avalancha de Roca Flujo de Detritos (Yungay) Terremoto 6.000

1941 Perú Huaraz: Flujo de detritos Falla de represa natural 5.000

1994 Colombia Páez: Deslizamiento y Flujo de Detritos Terremoto 1.100

1962 Perú Huascarán: Avalancha de roca, flujo de detritos (Ranrahirca), Desconocido 650

1987 Colombia Villatina: Deslizamiento (Medellín) Fugas del Canal 640

1971 Perú Chungar: Deslizamiento y Ola de Inundación Desconocido 600

Fuentes: Mergili et al. (2015)

La historia sísmica del Ecuador ha causado grandes pérdidas humanas y afectaciones a la infraestructura civil, las cuales se registran en el ANEXO A0 Registro de deslizamientos.

2.2.2 Aplicación del método Mora – Vahrson

Según Barrante et al. (2011) “existen varias metodologías, que permiten establecer la propensión a deslizamientos, como por ejemplo: el Método de Newmark, el método de falla plana, el método detallado de falla rotacional y el método Mora Vahrson” (p.4), cada uno con sus propias particularidades.

La metodología de Mora Vahrson es un sistema que se encuentra diseñado para realizar zonificación de amenazas por deslizamientos de masa en zonas tropicales sísmicamente activos (Quesada & Feoli, 2018). La zonificación se

obtiene de la combinación de pesos relativos de los elementos activos y pasivos (Cháves, Durán, Tierra & Soto, 2014)

La metodología ha sido implementada en países de Centro y Sur América, Chaverri (2016b), realizo la Zonificación de la susceptibilidad a deslizamiento, por medio de la metodología Mora-Vahrson, en la microcuenca del Río Macho, San José, Costa Rica. Sequeira Arguedas (2021), realizo el estudio deslizamientos en la cuenca alta del Río Virilla, Costa Rica. En Colombia Sandoval & Ruíz (2018) realizaron la Zonificación de amenazas por deslizamientos a partir del modelo de Mora y Vahrson en Santiago de Cali, específicamente en el sector de El Mortiñal. La revista SICES presenta el artículo publicado por Ávila (2019), Estimación de la susceptibilidad a deslizamientos en la región sur este de la Reserva Biológica Montecillos a través del método Mora Vahrson, realizada en Honduras.

En el Ecuador, Bustamante (2018), realizo el estudio de la Perspectiva para zonificación del riesgo por deslizamientos para el cantón Riobamba. Chiquin (2017), presento su estudio Susceptibilidad a deslizamientos de tierra en la parroquia Pomasqui Ecuador. Varios autores como Cuenca (2021), Padilla (2021), Avilés et al.(2017), Segarra & Montalván (2022) entre otros autores han realizado estudios basado en esta metodología, Los resultados obtenidos suficientemente precisos, en las zonas identificadas como de muy alta y alta susceptibilidad (Quesada & Feoli, 2018)

2.2.3 Aplicación del método Evaluación Multicriterio / AHP

En situaciones en la que se requiere tomar decisiones donde la solución afecte a mucha gente, se requiere establecer discusiones e intercambio de ideas entre

expertos, quienes basados en su experiencia y conocimiento permiten analizar el problema y establecer posibles soluciones (Grajales, Serrano & Hahn, 2013) Según Pietri et al., (2011), “La evaluación multicriterio se define como el conjunto de operaciones para la adopción de decisiones, considerando simultáneamente varios criterios o condicionantes” (p.2).

La EMC, apoya la toma de decisiones abordando el problema de forma realista dentro de las diferentes áreas del conocimiento. Lidia et al.(2013), presentó su investigación enfocada en la utilización del método multicriterio para la selección de ONGs que formarán parte de una organización virtual. Escobar (2015), utilizo la técnica de la EMC/AHP para la toma de decisiones de inversión en portafolio de acciones. En la ciudad de México, Daza (2020) aplicó el método EMC/AHP, para realizar una evaluación cartográfica de la susceptibilidad frente a derrames de hidrocarburos en ductos.

El modelo EMC/AHP aplicado en el modelamiento de datos espaciales, permiten presentar juicios de valor en datos numéricos y su procesamiento genera resultados robustos y confiables (Mora, 2020). En Argentina Pietri et al., (2011), presentaron su artículo titulado “Evaluación multicriterio de la exposición al riesgo ambiental mediante un sistema de información geográfica”. Cueto, Estévez & Ordaz (2019), presentaron su artículo titulado “Zonificación de la susceptibilidad a los deslizamientos en la Cordillera de Guaniguanico, Cuba” como un aporte al ordenamiento del territorio.

En Ecuador, Mera (2012), presentó su investigación titulada “Evaluación multicriterio en sistemas de información geográfica a la cuenca del rio Paute”; su modelamiento constituye la base para la toma de decisiones frente a la conservación de la cuenca del rio Paute. Soto (2018) presentó su investigación

titulada “Análisis de la peligrosidad frente a los movimientos de ladera en la cuenca de Loja (Ecuador)”. Eras (2014) determinó las zonas de susceptibilidad a movimientos en masa, utilizando el método de ponderación de criterios.

Varios autores han utilizado la metodóloga EMC/AHP a lo largo de sus estudios: en Argentina Da Silva & Cardozo (2015), en Colombia Posada (2015), en Chile Navarro (2018), en el Salvador, Navarro (2012), en España Gómez (2010), en Colombia Daza et al. (2020), Córdoba & Cano (2018), Celemín (2014) y Elejalde (2019)

2.3 MARCO METODOLÓGICO

Los procesos de remoción de masa son fenómenos que modifican las condiciones originales del relieve del terreno, causados por factores condicionantes y desencadenantes. No se pueden prevenir los daños sin embargo se puede mitigar sus impactos anticipando a futuras amenazas, mediante el análisis de hechos históricos, y el monitoreo de las condiciones actuales. La primera fase dentro de la prevención de amenaza de deslizamientos de masa consiste en identificar y caracterizar las zonas estableciendo niveles de amenaza que generalmente se representan en mapas. Dentro de caso de estudio, identificación de zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa en el tramo vial Y de Narupa Y de Baeza, se utilizó la metodología de Mora Vahrson como método zonificación principal y como método de validación y contraste La Evaluación Multicriterio, Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP) apoyado por herramientas SIG

2.3.1

Metodología de Mora-Vahrson

La metodología de Mora Vahrson fue desarrollada en Costa Rica por Sergio Mora y Wilhelm Guenther Vahrson en el año 1991 con el propósito realizar mapas de susceptibilidad a deslizamientos mediante la utilización de indicadores morfodinámicos (J. Rodríguez et al., 2013). El método considera factores condicionantes como: geología, geomorfología, pendiente, así como factores desencadenantes o de disparo como la sismicidad y la precipitación (López et al., 2020), que pueden ser gestionados por herramientas GIS para obtener un mapa de áreas de potencial deslizamiento.

El grado de susceptibilidad a deslizamiento, es el producto de los elementos pasivos y factores de disparo.(López et al., 2020) Ecuación 2

D = S * P

Ecuación 2 Grado de susceptibilidad a deslizamientos.

Donde: “S” es el grado de susceptibilidad a deslizamientos; “P” es el valor producto de la combinación de los parámetros pasivos. “D” es el valor del factor de disparo de los parámetros activos.

Los elementos pasivos se componen de los siguientes parámetros:

S = Sr * Sl * Sh

Ecuación 3 Parámetros pasivos.

Donde:

“Sr” es el valor del parámetro pendiente.

“Sh” es el valor del parámetro de humedad del suelo y “Sl” es el valor del parámetro de susceptibilidad litológica;

P = Ts + Tp

Ecuación 4 - Factor de disparo, parámetros activos.

Donde: “Ts” es el valor del parámetro de disparo por sismicidad y “Tp” es el valor del parámetro de disparo por lluvia. Sustituyendo los parámetros la ecuación completa.

D = (Sr * Sh * Sl)*( Ts + Tp)

Ecuación 5 Ecuación completa grado de susceptibilidad a deslizamientos. El resultado del procesamiento de los factores establece una escala numérica que establece el nivel de susceptibilidad muy baja a muy alta, como se expresan en tabla 5.

Tabla 5 Clasificación del índice de susceptibilidad a deslizamiento. Clasificación

Alto Fuente: Mora y Vahrson. Chaverri (2016)

La metodología Mora Vahrson presenta una escala cualitativa que representa los niveles de riesgo, que se debe ajustar de acuerdo a las condiciones que presente cada zona de estudio, No obstante, se recomienda dividir el rango obtenido en cinco clases de susceptibilidad, cada uno de los calificativos (Ver Tabla 6) es una representación cualitativa de los niveles de amenaza (Castillo, Sotela Omar & Roman, 2011)

Tabla 6 Clasificación y caracterización de la susceptibilidad al deslizamiento.

Calificativo

Muy Baja

Baja

Moderada

Alta

Muy Alta

Descripción

Sectores estables, no se requieren medidas correctivas. Se debe considerar la influencia de los sectores aledaños con susceptibilidad de moderada a muy alta. Sectores aptos para usos urbanos de alta densidad.

Sectores estables que requieren medidas correctivas menores, solamente en caso de obras de infraestructura de gran envergadura. Se debe considerar la influencia de los sectores aledaños con susceptibilidad de moderada a muy alta. Sectores aptos para usos urbanos de alta densidad y ubicación de edificios indispensables.

No se debe permitir la construcción de infraestructura si no se realizan estudios geotécnicos y se mejora la condición del sitio. Las mejoras pueden incluir: movimientos de tierra, estructuras de retención, manejo de aguas superficiales y subterráneas, bio estabilización de terrenos. Los sectores con rellenos mal compactados son de especial cuidado. Recomendable para usos urbanos de baja densidad.

Probabilidad de deslizamiento alta (< 50%) en caso de sismos de magnitud importante y lluvias de intensidad alta. Para su utilización se deben realizar estudios estabilidad a detalle y la implementación de medidas correctivas que aseguren la estabilidad del sector, en caso contrario, deben mantenerse como áreas de protección.

Probabilidad de deslizamiento muy alta (> 50%) en caso de sismos de magnitud importante y lluvias de intensidad alta. Prohibido su uso con fines urbanos, se recomienda usarlos como áreas de protección.

Fuente: G. Castillo et al. (2011)

2.3.2 Evaluación Multicriterio (EMC)

El paradigma del método EMC apareció a inicio de la década de los años 1970. Plantea que la elección de la alternativa óptima se debe fundamentar en un criterio único (Ver Figura 1) (Elmes, 2006).

Según Posada (2015), “La EMC es una técnica donde se establece un objetivo, y unas alternativas o posibles soluciones para cumplir este objetivo que son confrontadas por distintos criterios” (p.28).

Para Pietri, Dietrich, Mayo & Carcagno (2011), “La evaluación multicriterio se define como el conjunto de operaciones para la adopción de decisiones, considerando simultáneamente varios criterios o condicionantes” (p.2).

Figura 1 Problema de la toma de Decisión.

Elementos Proceso Resultados

Objetivos Criterios, Actores, Juicios de valor (conflictos) Conocimiento Experiencia, Intuición, Alternativas

Fuente: Pacheco & Contreras (2008)

Jerarquización Priorización Selección

Decisión

Para contar con una herramienta que apoye la toma de decisiones de forma eficiente y eficaz es necesario disponer de la mayor cantidad de elementos de análisis y utilizar el proceso más adecuado para ello (Pacheco & Contreras, 2008). En la figura 1 se indican los elementos del problema de decisión: elementos, procesos y resultados.

Elementos. Está compuesto por objetivos, criterios, actores, juicios de valor (conflictos), conocimiento experiencia, intuición, alternativas, por lo general se

encuentran en escalas diferentes, por lo que es necesario trasladar a una unidad de medida común válida para cada elemento (Pacheco & Contreras, 2008)

Proceso Está integrada por la jerarquización y priorización.

▪

Jerarquización: Relación de orden entre las alternativas, se requiere de un modelo de decisión.

▪

Priorización: Razón de proporcionalidad, en términos de cuánto mejor es una alternativa que otra; se requiere de un proceso de evaluación.

Resultados. Es la decisión sobre selección de una alternativa, jerarquización o priorización de proyectos.

En esencia, EMC es la optimización con varias funciones objetivo simultáneas y un único agente decisor (Pacheco & Contreras, 2008)

Matemáticamente la EMC se define de la siguiente manera:

maxF(x); x ∈ X (4.1)

Ecuación 6 Principio Matemático EMC

Donde:

x: Es el vector {x1, x2, x3,...,xn} de las variables de decisión. El problema de decisión es el de asignar los "mejores".

X: Es la denominada región factible del problema (el conjunto de posibles valores que pueden tomar las variables).

F(x): Es el vector {f1(x),f2(x),f3(x), , fp(x)} de las p funciones objetivos que toman los criterios u objetivos simultáneos del problema.

Siendo ésta la base matemática del método de evaluación multicriterio (Pacheco & Contreras, 2008)

2.3.3 Metodología Analytical Hierarchy Process (EMC/AHP)

La sociedad humana todos los días se ve abocado a múltiples actividades que implican la toma de decisiones y es donde se aprecia y evidencia su nivel de evolución (Moreno, 2002). El proceso de toma de decisión o selección de alternativas generalmente tiene múltiples objetivos que se contraponen entre sí, haciendo más complejo el proceso de toma de decisión (Osorio & Orejuela, 2008b). Dando lugar a la imperiosa necesidad de incluir nuevos modelos que faciliten la toma decisiones, más elaborados que abandonen los métodos tradicionales basados en la intuición y la experiencia (Escobar, 2015)

El método EMC/AHP, desarrollado a finales de los 1960 por Thomas Saaty, quien a partir de sus investigaciones en el campo militar y su experiencia docente formuló un método matemático orientado a evaluar alternativas de forma sencilla para apoyar a la toma de decisiones responsables (Osorio & Orejuela, 2008b). Por su simplicidad y poder han sido evidenciados en muchas aplicaciones demostrando excelentes resultados al momento de la toma de decisión.

Por su simplicidad y poder la herramienta constituye la base para elaboración de software para la toma de decisiones en escenarios complejos, su contribución es importante en niveles operativos, tácticos y estratégicos, permitiendo mejorar la eficiencia, la eficacia y fundamentalmente la efectividad del sistema (Moreno, 2002). La formulación básica supone cuatro axiomas: reciprocidad,

homogeneidad, jerarquías y sistemas con dependencias y expectativas modelando el proceso de forma jerárquica (Moreno, 2002)

2.3.3.1 Características del método AHP.

Según Rositas & Mendoza (2013) “de todos los métodos de la evaluación multicriterio (EMC) el AHP es el mejor por las siguientes razones” (p.4):

1. Es estructurado, y por lo tanto puede ser documentado y replicado.

2. Aplicable a situaciones en las que las decisiones involucran juicios de valor subjetivos y es usado con datos cuantitativos o cualitativos.

3. Proporciona medidas de consistencia de las comparaciones.

4. Es adecuado para la toma de decisiones grupales.

El método EMC/AHP, cumple con las características exigidas por la evaluación multicriterio (EMC), que son la interacción, la ponderación, la dominancia y el escalamiento (Rositas & Mendoza, 2013).

2.3.3.2

Principios fundamentales del AHP

Las soluciones basadas en la metodología AHP se basan en tres accionas principales: descomposición, juicios comparativos, composición jerárquica o síntesis de prioridades (Ver Figura 2).

Descomposición Permite estructurar un problema complejo en subproblemas organizados jerárquicamente en función de su grado de dificultad (Rositas & Mendoza, 2013). Gráficamente se asemeja a un organigrama o pirámide en el nivel máximo superior se encuentra el objetivo general, en el segundo nivel de la estructura se encuentran los subcriterios o factores que

inciden en el objetivo general, seguido en un tercer nivel de subcriterios en forma sucesiva (Rositas & Mendoza, 2013)

Figura 2 Estructura Jerárquica del problema

Fuente: Gómez (2010)

Juicios comparativos Permite combinar en parejas las posibles alternativas con respecto a un criterio principal del grupo (Rositas & Mendoza, 2013), Esto se realiza mediante una matriz de comparaciones recíprocas y su correspondiente. Para realizar la comparación por pares, Saaty estableció una escala numérica (Tabla 7) fundamental para la comparación de pares, que indica cuantas veces es más importante o dominante un elemento con respecto a un criterio sobre el cual se está comparando.

Tabla 7 Valoración para el Método de Jerarquías Analíticas.

Escala numérica Escala verbal

1 Igual importancia

3 Moderada importancia

5

Fuerte importancia

7 Muy fuerte importancia o importancia demostrada

9 Extrema importancia

Descripción

Dos actividades contribuyen igualmente al objetivo

La experiencia y el juicio favorecen ligeramente a una actividad sobre otra

La experiencia y el juicio favorecen ligeramente a una actividad sobre otra

Una actividad es mucho más favorecida que la otra; su dominio se demostró en la práctica.

La evidencia que favorece una actividad sobre otra es del orden más alto posible de la afirmación.

2,4,6,8 Valores Intermedios. Importancia intermedia entre juicios adyacentes

Recíprocos aij = 1/ aij

Hipótesis del Método. Fuente: Saaty (1990), citado en (Escobar, 2015)

Síntesis de Prioridades. El método AHP permite establecer escala de prioridades basándose en criterios. La prioridad se establece en función de la comparación de pares con respecto a un criterio dado (Nantes, 2019). La comparación se realiza mediante una matriz, en la que se establece la pregunta. En cuanto supera este criterio al criterio con el cual estoy comparando, dentro de un criterio establecido (Pacheco & Contreras, 2008)

El método AHP utiliza la escala de valores de 1 al 9, para clasificar las prioridades relativas de dos criterios, las investigaciones consideran que esta escala es razonable para distinguir las prioridades de dos criterios (Ver Tabla 7) (Saaty & Wiley, 2009)

2.3.3.3

Comprobación de la Consistencia.

El método AMC/AHP permite medir el Índice de consistencia (CI) entre las comparaciones pareadas (Español, 2017). Un valor de CI inferior a 0.10 es

considerado aceptable (Riaño & Palomino, 2015). Los valores CI superiores se declaran como inconsistentes por lo que se requieres un mayor análisis de los criterios evaluados (Osorio & Orejuela, 2008a) ���� = ������ �� �� 1

Ecuación 7 Cálculo del índice de consistencia

Dónde: n: es el número de alternativas.

λmax: es el máximo autovalor de la matriz.

La Relación de Consistencia CR, es la razón entre el CI /RI

Donde: IC: Índice de Consistencia.

IA: Índice Aleatorio. ���� = ���� ���� ≤ 0,10

Ecuación 8 Relación de Consistencia

Donde: RI, es el valor aleatorio promedio de CI para una matriz de n x n (Tabla 8).

Tabla 8 Valoración para el Método de Jerarquías Analíticas.

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

Fuente: Márquez Rosales (1999)

Principio de desagregación Una vez estructurada la matriz de emparejamiento se establece una prioridad o ponderación de importancia a cada una de las alternativas en función de un criterio principal que contribuya a la solución del problema, mediante un proceso matemático llamado síntesis permite jerarquizar las prioridades de alternativas en función de la preferencia global (Toskano, 2005)

2.3.3.4

Axiomas del método EMC/AHP

En su formulación inicial el método EMC/AHP, se fundamenta en tres axiomas (reciprocidad, homogeniedad, síntesis), que utiliza como estructura para modelar una jerarquía.

Axioma de reciprocidad. - Frente a un criterio de una alternativa a, es n veces mejor que b, entonces b es 1/n veces mejor que a, este principio se utiliza en el análisis matricial que se realiza a la matriz compuesta de criterios y alternativas, garantizando que el análisis sea Bidimensional (Osorio & Orejuela, 2008b).

Axioma de homogeniedad.- Los elementos que se comparan no deben diferir en mucho en cuanto a la característica que se haya establecido como elemento de comparación, deben ser del mismo orden de magnitud, o jerarquía (Toskano, 2005)

Axioma de Síntesis. Una vez definida la matriz de alternativas pareadas, se puede definir la prioridad de los elementos que se comparan. Para Toskano & Bruno (2005) la sintetización implica el cálculo de valores y vectores característicos que se puede resumir en los siguientes tres pasos:

Paso1: Sumar los valores en cada columna de la matriz de comparaciones pareadas.

Paso 2: Dividir cada elemento de la matriz entre el total de su columna; a la matriz resultante se le denomina matriz de comparaciones pareadas normalizada.

Paso 3: Calcular el promedio de los elementos de cada renglón de las prioridades relativas de los elementos que se comparan.

METODOLOGÍA

La presente investigación está dirigida a identificar las zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa en el tramo vial Y de Narupa Y de Baeza, Provincia de Napo, para ello se aplicó el modelo cualitativo de Mora Vahrson (MV), el cual considera los indicadores morfodinámicos como el relieve, la litología, la humedad del suelo, la sismicidad y la precipitación que actúan como factores condicionantes y desencadenantes del terreno. El modelo heurístico Evaluación Multicriterio Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP) como método de contraste y validación.

Con apoyo de herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) se presentan mapas de zonificación ante amenazas de deslizamiento de masa y la validación mediante la georreferenciación de los deslizamientos realizados en campo.

Este Capítulo se estructura en tres bloques, 1) Descripción del área de estudio, 2) La metodología aplicada descrita en la Figura 3, que presenta el flujograma de aplicación de la metodología para alcanzar los objetivos propuestos y 3) Descripción detallada de la metodología propuesta

3.1 ÁREA DE ESTUDIO

El tramo vial Y de Narupa Y de Baeza (Figura 3) se encuentra ubicado en la provincia de Napo entre el flanco oriental de la Cordillera de los Andes y el sector de la alta Amazonia, atraviesa las parroquias de Baeza, Cosanga en el cantón Quijos, y Cotundo en el cantón Archidona. Geográficamente se encuentra entre las coordenadas (Tabla 9).

Tabla 9 Limites del Área de Estudio

Descripción X Y

Y de Baeza 176676,7641 9948890,2507

Y de Narupa 189996,5252 9919068,5133

Fuente: El Autor 2022. WGS 1984 UTM Zona 18S.

Forma parte de la vía interoceánica dentro de la red vial estatal E20 E45, con una longitud estimada de 53,36 Km (GADPN, 2021). De acuerdo al Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial (PDOT) del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal Archidona (GADMA) Forma parte de la cordillera montañosa de los Andes que decrecen hacia el sur desde una altitud de 2500 a 500 msnm, donde se producen deslizamientos, derrumbes y erosión en épocas de invernal lluviosa (GADMQ, 2014)

Por su parte el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Quijos (GADMQ) en su PDOT determina que los deslizamientos se evidencian principalmente en zonas cercanas a la red vial estatal como es el caso del sector de la vía Papallacta - Huagrayacu, y de la vía Baeza-Cosanga (GADMQ, 2014). Los factores que provocan los deslizamientos en el área se deben principalmente a la alta precipitación de la zona, la presencia de fallas geológicas, la intervención antrópica y el desbroce de la cobertura vegetal.

Figura 3 Tramo Vial Y de Narupa Y de Baeza

Fuente: Instituto Geográfico Militar (IGM)

3.1.1 Relieve

El relieve constituye el elemento estructurador de paisaje, según la importancia que se brinde al aspecto topográfico forma parte de los elementos condicionante (Serrano, 2018). Para el GADP Napo (2019), “El relieve comprende asociaciones o complejos de paisajes con relaciones de parentesco de tipo climático, geo genético litológico y topográfico” (p,13).

El relieve representa la primera categoría del sistema morfológico donde pueden coexistir varias unidades climáticas un predominio de colinas altas que están relacionadas con la Cordillera Real y la Cordillera de los Guacamayos (Ver Figura 4), entre las elevaciones más importantes encontramos el volcán Antisana con 5.758 msnm que y el Volcán Sumaco con 3.790 msnm. La cordillera real marca la división de las vertientes del Pacífico y Atlántico, aquí inicia la vertiente y valle amazónico (GADPN, 2019).

Figura 4 Relieve del tramo de vía Narupa Baeza

Fuente: Google Earth.

En su fase de diagnóstico del PDOT, el GADM de Archidona destaca una diversidad de relieves que van desde cimas fríos hasta llegar a relieves sub andinos (GADMA, 2015): ▪

Cimas frías de las cordilleras: Construcciones de tipo estrato volcán compuesto de proyecciones piroclásticas dominantes con intercalaciones de capas de lava. ▪

Relieves interandinos: Relieves de los fondos de cuencas. ▪

Relieves subandinos: Cordilleras subandinas. ▪

Relieves Subandinos: Corredores, depresiones y bajas vertientes marginales localizadas en el centro del cantón. ▪

Vertientes externas: Con cobertura de proyecciones piroclásticas recientes, cenizas y lapilli.

3.1.2 Geología

La provincia del Napo se asienta en las estribaciones de la Cordillera Real, en la zona subandina, su estructura geológica se forma de varios tipos de formaciones relativamente jóvenes como el levantamiento Napo cuyo eje pasa por el volcán Sumaco (GADP Napo, 2020). La Cuenca Oriental Amazónica, cubre aproximadamente 100.000 Km², formada en el Cretácico con lo que se forma las tres formaciones Hollín, Napo y Tena (Figura 5).

El territorio del cantón Quijos está conformado por un conjunto de fallas geológicas formado por erupciones volcánicas del Antisana, Chacana y Sumaco y el hundimiento de fallas tectónicas (GADMQ, 2014), la secuencia basal están agrupadas en la formación Hollín (K h), las rocas calcáreas en la formación Napo

(K n); mientras las rocas clásticas (capas rojas) continentales del tope están incluidas en la Formación Tena (K t).

Formación Hollín. - Su formación yace a lo largo del cañón del Rio Coca tiene un origen continental y en parte marino. Su formación se da en el Aptiano Superior Albiano Inferior fue depositada en la línea de costa de un mar transgresivo, el espesor de la formación varía entre los 0 y 150 metros. Está compuesta en su parte basal por lutitas y limonitas compactas alternadas con capas de arenisca cuarzosa de color blanco, de grano medio a grueso y presenta estratificación cruzada (Atahualpa, 2013; GADMA, 2014; GADMQ, 2014; Mullo, 2012).

Figura 5 Mapa dominios estructurales Cuenca Oriente.

Fuente: Albariño, Manacorda, Gil, Salinas, & Bonardo (2008)

Formación Napo. Considerada una de las más importantes del oriente ecuatoriano, formada de una sucesión de lutitas negras, calizas grises a negras y areniscas calcáreas (Yuquilema, 2010). Su espesor varía entre 200 y 700 metros, sobreyace concordante a la Hollín por todo el Oriente, se conforma de las siguientes formaciones: a) Formación Napo Basal, b) Napo inferior, c) Napo medio, d) Napo superior (Mullo, 2012)

Formación Mishahuallí Aflora en el sector sub andino de la Amazonía, se encuentra constituida por acumulaciones volcánicas masivas y gruesas con un espesor entre 1000 a 3000 m de espesor, forman parte del potente arco magmático que corre desde el norte de Perú hasta el norte de Colombia, se encuentra asociada a la actividad magmática tectónica jurásica (Atahualpa, 2013; Mullo, 2012)

3.1.3 Hidrología

La cuenca principal en la que se ubica la zona de estudio es la cuenca del Rio Coca, que a su vez es afluente del Río Napo. El Río Quijos es parte de una cuenca de alta montaña, que comienza en el flanco oriental de la cordillera de los Andes en una zona bastante lluviosa (Ver Figura 6).

Figura 6 Red Hídrica del Área de Estudio.

Fuente: Elaboración propia.

La cuenca del Río Quijos recibe en el cantón los aportes de los ríos Papallacta, Casanga y Borja, cada uno con importantes afluentes entre los que podemos destacar las microcuencas de los Ríos Chalpi, Tambo, Tumiguina, Blanco, Quinjua y Victoria dentro de la subcuenca del río Papallacta. Presenta un gran flujo de agua por toda la subcuenca hasta desembocar en el rio Napo, los ríos de mayor importancia en el cantón se componen un sistema de microcuencas (PDOT Napo, 2018).

▪

Subcuenca del Río Coca: SENAGUA (2012) caracteriza esta cuenca con relieves altos, muy variables y disectados, con fuertes pendientes. Se caracteriza por poseer un paisaje de alta montaña y continuos deslizamientos. La subcuenca posee un área de 5553,65 km2, en esta subcuenca se originan los ríos Quijos, Papallacta y Cosanga. ▪

Subcuenca del Rio Misahuallí: El cauce principal, desde la entrada hasta la salida de la subcuenca tiene una longitud de 38,1 Km. El río Misahuallí y sus afluentes nacen en la tercera cordillera, su cuenca cubre una superficie de 12238,53 Km2 y forman el valle donde están las ciudades de Tena y Archidona. El Misahuallí desemboca en el rio Napo.

3.1.4 Clima

El PDOT del GAD Provincial de Napo (2015), describe el clima identificando que la zona de estudio se ubica en los pisos climáticos (Figura 7) Bosque Montano y Montano bajo, en donde la precipitación oscila entre los 1000 y los 1500 mm en las partes altas hasta los 3000 y 3500 mm en las zonas más bajas. La temperatura en esta zona va de los 18 a 22 grados, se considera la existencia de hiperhumedad. En estos pisos los ecosistemas incluyen una amplia

clasificación de bosques nublados. Este nombre se debe a que frecuentemente estos bosques tienen una cobertura de neblina o de nubes, ya sea constante, o durante las primeras horas de la mañana y las últimas horas de la tarde. En los últimos años se ha tornado muy variable el inicio y fin de las épocas de lluvia, presentándose casos anómalos en los meses de julio, agosto y septiembre (GADMA, 2014)

Figura 7 Pisos Climáticos.

Fuente: Elaboración Propia

FLUJOGRAMA DE TRABAJO

Figura 8 Flujograma de aplicación de la metodología

Recopilación y clasificación de información Geográfica Fuentes Oficiales

Inventario de Deslizamientos Inspección Visual

Estandarización de la Información Geográfica (Raster, Shp) WGS 1984 UTM Zone18S

Identificación de Factores Condicionantes y Detonantes

Aplicación de Mora Vahrson modificado

Ponderación de factores, aplicación metodología EMC/AHP

Modelo 1. Zonificación de amenazas a movimientos de masa

Modelo 2. Zonificación de amenazas a movimientos de masa

Intersección con Inventario de deslizamientos

Análisis y Comparación de Resultados

Validación de Modelo

Fuente: Elaboración Propia.

La metodología utilizada se basa en cuatro etapas: a. ) Recopilación y clasificación de información geográfica, b. ) Estandarización de la información geográfica, c. ) Aplicación de la metodología Mora Vahrson y la metodología EMC/AHP. En la última etapa (d.-), se comparan los modelos resultantes con el inventario oficial de deslizamientos de masa recogidos en la inspección visual insitu, para luego comparar los resultados y validar el modelo metodológico propuesto (Ver flujograma metodológico, figura 8).

En la primera etapa se recopiló la información geográfica espacial necesaria para la aplicación de la metodología propuesta; esta información debe ser de fuentes oficiales y de escala local. de acuerdo a la necesidad de la metodología, la información se agrupó en factores condicionantes o desencadenantes. En esta etapa se realizó el inventario de deslizamientos recorriendo la zona de estudio, mapeando los movimientos de masa existentes en la zona de estudio. En la segunda etapa se analizó y se equipó las propiedades de las capas, el formato de salida Ráster y en el sistema de Proyección Geográfico WGS 84, Z18S (estandarización de la información geográfica)

La tercera etapa se evaluó las capas resultantes de la etapa anterior, para la obtención de las zonas de amenaza a movimientos de masa mediante la aplicación de las dos metodologías Mora Vahrson y EMC/AHP.

La cuarta etapa consistió en validar la metodología aplicada de Mora Vahrson y EMC/AHP, mediante la comparación de las zonificaciones obtenidas por estos métodos con el inventario de deslizamientos previamente obtenidos. Al comparar los porcentajes de coincidencias de determinó sí la metodología Mora Vahrson o EMC/AHP ofrece los mejores resultados.

3.3

RECOPILACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA FUENTES OFICIALES

La información requerida para el análisis y desarrollo de la presente investigación se obtuvieron de las fuentes estatales. Esta etapa sirvió para catalogar datos geográficos disponibles, asociados a los movimientos de masa fin de establecer relaciones con el inventario de los movimientos de masa levantados en el área de estudio.

Las fuentes de información se describen a continuación:

Tabla 10 Información Geográfica Recopilada. No Capa Fuente Formato 1 Vía Narupa-Baeza Municipalidades de los cantones Quijos y Archidona Vectorial-Línea 2 Geología Instituto de Investigación Geológico y Energético

Vectorial Polígono 3 Pendientes Plataforma SIGTIERRAS Raster 4 Humedad del suelo Worldclim Ráster 5 Precipitación

Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología Vectorial Polígono 6 Sismicidad Instituto de Investigación Geológico y Energético Vectorial-Punto 7 Inventario de deslizamientos Secretaria de Gestión de Riesgos Vectorial Punto 8

Georreferenciación de deslizamientos Secretaria de Gestión de Riesgos Vectorial Punto

Fuente: Elaboración Propia.

En esta etapa se analizaron las capas obtenidas en la tabla 10, se descartó información semejante y se identificó los componentes de cada una. Esto permitió establecer las semejanzas y asignar juicios de valor numéricos posteriores.

La clasificación de información se realizó bajo tres parámetros: a.-) Inventario de deslizamientos, b.-) Identificación de factores condicionantes. c. ) Identificación de factores desencadenantes.

3.4 INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS – INSPECCIÓN VISUAL

El inventario de deslizamientos se realizó mediante la inspección ín situ en el área de estudio (Figura 9), que ha permitido geo referenciar los deslizamientos mediante el GPS Garmin Montana 650; la información recogida ha permitido validar el método propuesto.

La secretaria de Gestión de Riesgos y Emergencias del Ecuador mantiene dentro de sus registros información histórica de los eventos ocurridos dentro del área de estudio, misma que se utilizó como datos referenciales previa a la visita de campo.

Los resultados obtenidos se detallan en el Capítulo 4, INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS INSPECCIÓN VISUAL

3.5 IDENTIFICACIÓN DE FACTORES CONDICIONANTES

3.5.1 Pendientes

El Modelo Digital de Elevación (DEM) del territorio nacional ecuatoriano se obtuvo desde la plataforma del Sistema Nacional de Información de Tierras Rurales e Infraestructura Tecnológica (SIGTIERRAS), se encuentra accesible desde la página oficial http://www.sigtierras.gob.ec/. El DEM se encuentra en formato ráster, TIF, con un tamaño de celda de 50 m. La capa de pendientes se ha obtenido mediante el geoprocesamiento utilizando la herramienta ArcGIS Pro 2.7. La clasificación de pendientes se realizó mediante la selección propuesta de Van Zuidam (M. Rodríguez, 2016) (tabla 11)

Fuente: Propia, ANEXO A3, Registro Fotográfico

Tabla 11 Clasificación de pendientes según Van Zuidam

No TIPO INCLINACIÓN ( ° ) ( % )

1 Planicie 0 a 2 0 - 2

2 Pendiente muy baja >2 a 4 >2 7

3 Pendiente baja >4 a 8 >7 15

4 Pendiente moderada >8 a 16 >15 - 30

5 Pendiente fuerte >16 a 35 >30 70

6 Pendiente muy fuerte >35 a 55 >70 140

7 Pendiente extremadamente fuerte >55 > 140

Fuentes: Rodríguez (2016)

3.5.2 Geología

Dentro del área de estudio se han determinado un conjunto de formaciones geológicas (Tabla 12), Esta Información secundaria se ha obtenido del Ministerio de Agricultura y Ganadería del Ecuador, proporcionada mediante la plataforma SIGTIERRAS

Depósitos Aluviales. - En la Cuenca del río Napo afloran las terrazas aluviales conformadas por bloques, gravas redondeadas a sub redondeadas con una matriz areno limosa alternados con material conglomerático y estratos de material volcánico.

Depósitos Aluviales (Cono de Deyección). - Se forma conforme a la granulometría el material de mayor tamaño se deposita cerca de la cumbre del cono, en punto central del abanico, el fino al final.

Depósitos Coluviales. Se encuentran formados por materiales heterogéneos de fragmentos angulosos y subangulares soportados por una matriz limo areno

arcillosa con poca cohesión, estos materiales se encuentran sueltos y son fácilmente excavables, están distribuidos a lo largo de las dos márgenes del Río. Depósitos de ladera. - Formado al pie de talud con materiales que han sufrido poco transporte, son muy heterogéneos dependiendo de la zona y el fenómeno inestable que les dio origen.

Depósitos de ladera (coluvial).- Son mezclas heterogéneas de materiales finos y fragmentos angulares rocosos, con ausencia de estratificación y estructuras de ordenamiento interno, Suelos volcánicos, francos en superficie y franco arcillo arenosos a profundidad, con buen drenaje, moderadamente profundos, pocas piedras en superficie, pH ligeramente ácido, fertilidad natural baja. Formación Cuyuja. - Se encuentra ubicada al norte de la cordillera Real. Forma un cinturón de hasta 10 Km de ancho. Está compuesta por esquistos cuarcíticos, grafítosos y sericíticos con diferentes grados de alteración hidrotermal (Cardoso, 2015) Es una faja plana litológicamente constituida por esquistos y gneis pelíticos grafíticos cruzados por vetas de cuarzo que contienen cianita. Entre otros como intercalaciones de esquistos psamíticos y verdes.

Las formas que describen los grupos metamórficos, son paisajes de cuestas con pendientes del rango de 60 a 80% y crestas con vértices agudos, debido a la erosión que está ligada a la composición de la roca y al tipo de clima existente (GADPRO, 2018).

Formación Hollín.- Según el PDOT de Gobierno Provincial Napo (2020), la formación Hollín “Es una formación epicontinental depositada en aguas poco profundas en un ambiente de plataforma” (p.515), citado en (GADP Napo, 2020) Está compuesto por dos unidades: la unidad Principal o Miembro Inferior, el cual

consiste de una secuencia arenosa de planicie aluvial, y la unidad Hollín Superior que grada verticalmente a sedimentos costeros con cuerpos arenosos influenciados por mareas y tormentas (Romero et al., 2019)

Formación Napo. – Formado por Areniscas y lutitas con calizas subordinadas; caliza gris fosilífera; lutitas oscuras interestratificadas con escasas calizas grises parcialmente fosilíferas Suelos poco desarrollados, franco arcillo arenosos en superficie y arcillosos a profundidad, con drenaje moderado, poco profundos, toxicidad alta por Al e H, frecuentes piedras en superficie, pH muy ácido, fertilidad natural muy baja.

Granito de Abitagua – Guacamayos. – Se encuentra ubicado en el sector occidental formado por grandes instrusiones de rocas graníticas pertenecientes al batolito de abitagua, los cuales coinciden con el sector de la cordillera de los guacamayos y el sector pie montano activo.

Unidad Misahuallí.- Incluye todas las rocas volcánicas de origen continental del cinturón subandino. Comprende basaltos y traquitas verdes a grises, tobas y brechas tobáceas violetas a rosadas, lutitas rojas, areniscas y conglomerados.

Volcánicos Antisana. – Se caracterizan por la presencia de un volcanismo cuaternario con estratovolcanes de composición calco alcalina que se distribuyen a lo largo Cordillera Real, zona Subandina Oriental de sobre la Cordillera Occidental, Valle Interandino, Cordillera Occidental y Valle Interandino.

Tabla 12 Litología del área de estudio.

NO FORMACIÓN

1

Depósitos Aluviales

LITOLOGÍA

Arenas, limos, arcillas y conglomerados

2

Depósitos Aluviales (Cono de Deyección)

Limos, arcillas, arenas, gravas y bloques en proporciones variables 3

Depósitos coluviales

Fragmentos heterogéneos angulares en matriz fina 4

Depósitos coluvio aluviales

Limos, arcillas, arenas, gravas y bloques 5

Depósitos de ladera

6

Depósitos de ladera (coluvial)

Gravas y bloques de angulosos a suban gulosos, con o sin mezcla irregular y en proporciones variables de elementos finos (limos, arcillas y arenas)

Mezcla heterogénea de materiales finos y fragmentos angulares rocosos, con ausencia de estratificación y estructuras de ordenamiento interno

7

Formación Cuyuja grupo Llanganates

Esquistos predominantes, con filitas, pizarras y cuarcitas 8

Formación Hollín

Areniscas cuarzosas de grano medio a grueso, con escasas intercalaciones de lutitas arenosas 9

Formación Napo

Areniscas y lutitas con calizas subordinadas; caliza gris fosilífera; lutitas oscuras interestratificadas con escasas calizas grises parcialmente fosilíferas 10 Granito de abitagua guacamayos

Granito rosado, granodiorita, diques 11

Unidad Misahualli

Lavas y piroclastos (basaltos y tobas), con areniscas, lutitas y conglomerados 12

Volcánicos Antisana Lava basáltica 13

Volcánicos, pan de azúcar Sumaco

Andesitas piroxenicas, basaltos, brechas volcánicas y lahares

14

Volcano sedimentos de Cosanga

Bancos conglomeráticos y de areniscas tobáceas intercalados con arcillas y limos

Fuente: Geo Portal SIGTIERRAS (http://www.geoportal.agricultura.gob.ec/)

Volcánicos pan de azúcar-Sumaco. - Pertenecen al período comprendido en el Holoceno Pleistoceno (GADPR Sumaco, 2019); Corresponden al período

cuaternario. Son escombros de avalanchas, y estratovolcanes de lavas basálticas alcalinas.

Volcano - sedimentos de Cosanga.- formado principalmente de lutitas, grises turbidíticos de lecho delgado y calizas nodulares, que difieren de los estratos subyacentes en presencia de tiempos y lechos conglomerados de grano grueso (Chamba, 2020)

3.5.3 Humedad del suelo (Sh)

El nivel de precipitación actúa como un potencial factor de deslizamientos, en tal razón la humedad del suelo cuantifica la influencia de la humedad acumulada dentro de un periodo de un año (Quesada & Feoli, 2018). Su cálculo se establece mediante un balance hídrico del suelo, para lo que se requiere los valores promedios mensuales de precipitación (Tabla 13)

Tabla 13 - Clasificación de los valores medios mensuales de la precipitación

Precipitación media mensual (mm/mes) Valor mensual

Menor a 125 0 125 250 1 Mayor a 250 2

Fuente: Mora y Vahrson (1994), citado en (Quesada & Feoli, 2018)

Los autores Mora y Vahrson (1994) recomiendan el cálculo un balance hídrico basado en la precipitación y los datos de precipitación mensual. Inicialmente se asumen una precipitación potencial de 125 mm/mes, la misma que es adaptada a los lugares de estudio en función del cálculo de la precipitación calculada para el sitio con la aplicación de la ecuación de Thorntwaite (Aparicio, 1992)

A los promedios mensuales de precipitación obtenidos se les asignan los valores de la tabla 14 y se efectúa la suma de estos valores para los doce meses del año, con lo que se obtiene un valor que puede oscilar entre 0 y 24 unidades (Tabla 14).

El resultado es reclasificado de acuerdo a la tabla 14 que refleja los aspectos relacionados con la saturación y la distribución temporal de humedad del suelo.

Tabla 14 Factor de humedad de suelo resultante de la clasificación de los valores acumulados de los índices promedio de precipitación mensual

Valor acumulado de índices de precipitación Cualificación Factor Sh 0 4 muy bajo 1 5 9 bajo 2 10 14 medio 3 15 19 alto 4 20 24 muy alto 5

Fuente: Mora y Vahrson (1994). Citado en Quesada & Feoli (2018)

3.6 IDENTIFICACIÓN DE FACTORES CONDICIONANTES Y DETONANTES

Por definición un factor detonante es un estímulo externo como lluvias intensas, movimientos sísmicos, o erosión rápida de corrientes (Wieczorek 1992).

3.6.1 Precipitación

Las lluvias como factores de remoción en masa se encuentran relacionadas con su intensidad, duración y distribución. Así, La precipitación de poca intensidad en periodos prolongados de tiempo y precipitación de gran intensidad en periodos cortos de tiempo podrían desencadenar eventos de remociones en

masa en zonas donde el escenario sea favorable para ello (Gonzáles et al., 2002)

La metodología Mora y Vahrson (1994) utiliza este componente dentro de su metodología utilizando la precipitación máxima diaria con un periodo de retorno de 100 años (Tabla 15). Al no existir información climatológica en Ecuador, se utilizó como referencia las precipitaciones medias en un periodo de 20 años (Quesada & Feoli, 2018)

Tabla 15 Factor de intensidad Precipitación Tp. resultante de la clasificación de las precipitaciones máximas diarias durante un período de retorno de 100 años.

Precipitación máxima n>10 años, Tr = 100 años

Precipitación media n<10 años Clasificación Factor Tp

< 100 mm < 50 mm Muy Bajo 1 101 200 mm 51 90 mm Bajo 2 201 300 mm 91-130 mm Medio 3 301 400 mm 131 175 mm Alto 4 > 400 mm > 175 mm Muy alto 5

Fuente: Mora y Vahrson (1994), citado en Quesada & Feoli (2018)

3.6.2 Intensidad Sísmica

Para el Wieczorek (1996), el movimiento del terreno durante la ocurrencia de un sismo ha sido un detonante importante en los movimientos en masa. Las caídas de roca, deslizamientos de suelos y deslizamientos de roca en laderas escarpadas, involucrando capas superficiales de suelo y roca descompuesta, han sido los tipos de movimientos en masa más comunes detonados por sismos históricos. Keefer (1994) concluye que un sismo con una magnitud menor a 6.0

puede ocasionar cientos de inestabilidades y un sismo que presente una magnitud mayor a 7.0 puede ocasionar miles de deslizamientos.

La aceleración sísmica (PGA), permite establecer una medición directa de la aceleración que sufre la superficie del suelo, se utiliza para la medición de terremotos.

El factor de intensidad sísmica (Ts) corresponde a un grado de susceptibilidad (Tabla 16).

Tabla 16 Determinación del factor de Intensidad Sísmica.

Intensidades mm

Aceleración PGA Grado de Susceptibilidad Factor Ts % g m/s2

III 1 12 0,098 1,226 Leve 1 IV 13 20 1,227 2,011 Muy bajo 2 V 21 29 2,012 2,814 Bajo 3 VI 30 37 2,895 3,679 Moderado 4

VII 38 44 3,680 4,365 Medio 5

VIII 45 55 4,366 5,445 Elevado 6

IX 56 65 5,446 6,426 Fuerte 7

X 66 73 6,427 7,210 Bastante Fuerte 8

XI 74 85 7,211 8,388 Muy fuerte 9

XII >85 >8,389 Extremadamente fuerte 10

Fuente: Mora y Vahrson, 1994.

3.7

ESTANDARIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN

GEOGRÁFICA

La información obtenida proviene de diferentes fuentes, poseen características y propiedades diferentes, Este paso permite estandarizar las propiedades de estas capas, normalizando sus características se puede efectuar cualquier análisis posterior. La estandarización a realizar se describe en la Tabla 17

Tabla 17 Estandarización de información recopilada.

No Datos de Ingreso

Procesamiento previo Características de salida Datos Formato Proyección

1 Pendientes Ráster

2

Modelo Digital de Elevación 50 m WGS 84, Z18S

Formaciones geológicas Vectorial Polígono PSAD 56, Z18S

Creación de pendientes Reclasificación de pendientes acorde a la metodología Zuidam

Conversión a Ráster Proyectar capa

3

Humedad del Suelo Ráster WGS 84, Z18S

Reclasificación según a metodología Mora, 1992 4 Precipitación Vectorial Polígono WGS 84, Z18S

Conversión a Ráster Reclasificación de precipitación acorde a 5 categorías en concordancia a las categorías de amenaza a movimientos de masa. 5

Intensidad Sísmica

Vectorial Punto WGS 84, Z18S

Creación de zonas Conversión a Ráster Reclasificación de precipitación acorde a 5 categorías en concordancia a las categorías de amenaza a movimientos de masa.

Proyección: WGS 84, Z18S Formato: Ráster Tamaño de celda: 10

6

Inventario de Deslizamient os Tabla xls WGS 84, Z18S

Elaborado: El autor 2022.

Generar capa de puntos. Definir proyección.

Proyección: WGS 84, Z18S Formato: Vectorial puntos.

3.8

METODOLOGÍA MORA - VAHRSON

Una vez obtenida la valoración de las capas y sus componentes se procedió a la aplicación de la metodología Mora Vahrson. Este procesamiento se realizó mediante la herramienta de geoprocesamiento Raster Calculator de ArcGis Pro 3 0.2, aplicando la técnica del algebra de mapas se obtiene inicialmente un valor que corresponde a la susceptibilidad a deslizamientos, mediante el promedio de los componentes condicionantes. A la susceptibilidad obtenida se multiplica la sumatoria de los factores desencadenantes. Finalmente se obtienen el Modelo 1 de zonificación de amenaza a movimientos de masa clasificando el resultado en 5 categorías

D = (Sr * Sl * Sh) * (Ts + Tp)

Ecuación 9 Susceptibilidad a Deslizamientos

3.8.1 Ponderación de Variables.

El método Mora Vahrson propone que a partir de la interacción y ponderación de los factores condicionante y desencadenantes, se realice el cálculo del índice de susceptibilidad (CENAPRED, 2019), El resultado corresponde a la clasificación de las zonas de susceptibilidad a deslizamientos (Ver Tabla 5). El resultado es clasifica en cinco clases de susceptibilidad a partir del histograma de distribución de frecuencias (Ver tabla 6)

3.8.1.1

Pendientes

La ponderación para los campos de este componente se considera que ha mayor pendiente mayor factibilidad de provocar un movimiento de masa, pendientes menores de 4 grados no representan condición de peligro (tabla 18).

Tabla 18 Ponderación de los campos del componente pendientes

No TIPO INCLINACIÓN Ponderación ( ° ) ( % )

1

Planicie 0 a 2 0 2 1

2 Pendiente muy baja >2 a 4 >2 7 1

3

Pendiente baja >4 a 8 >7 15 2

4 Pendiente moderada >8 a 16 >15 30 3

5

Pendiente fuerte >16 a 35 >30 70 4

6 Pendiente muy fuerte >35 a 55 >70 - 140 5

7 Pendiente extremadamente fuerte >55 > 140 5

Fuente: Elaboración Propia.

3.8.1.2 Geología

Dentro de la ponderación de este componente (Ver Tabla 19) se considera la litología que conforma cada formación geológica. El mayor aporte es realizado por rocas sedimentarias, la formación Tena está compuesta principalmente por arcillas, arenisca y conglomerados. La porosidad y plasticidad que presentan estas rocas permite la infiltración y acumulación de agua, aumentando el peso del terreno. La formación Volcánicos de Sumaco contiene escombros de avalancha que se comportan como conglomerados, si bien no acumulan agua permiten una rápida infiltración de la misma hacia capas inferiores.

Tabla 19 Ponderación del componente geología.

No Formación Ponderación

1

Depósitos Aluviales 5 2 Depósitos Aluviales (Cono de Deyección) 5 3 Depósitos coluviales 4 4 Depósitos coluvio aluviales 4 5 Depósitos de ladera 4 6 Depósitos de ladera (coluvial) 3 7 Formación Cuyuja grupo Llanganates 3 8 Formación Hollín 3 9 Formación Napo 4 10 Granito de abitagua guacamayos 2 11 Unidad Misahualli 3 12 Volcánicos Antisana 2 13 Volcánicos, pan de azúcar Sumaco 2 14 Volcano - sedimentos de Cosanga 3

Fuente: SIGTIERRAS (2021)

3.8.1.3 Humedad del Suelo

Para este componente la ponderación (tabla 20) se considera que, a mayor cantidad de precipitación mensual, mayor contenido de humedad existe en el terreno siempre y cuando supere los 125 mm mensuales.

Tabla 20 Ponderación de humedad del suelo

Valor acumulado de índices de precipitación

Factor Sh 0 4

Cualificación

muy bajo 1 5 9 bajo 2 10 14 medio 3 15 19 alto 4 20 - 24 muy alto 5

Fuente: Mora y Vahrson (1994). Citado en Quesada & Feoli (2018)

3.8.1.4 Precipitación

La precipitación es el principal factor desencadenante en el análisis de amenaza a movimientos de masa. En el presente estudio se utiliza el valor de precipitación anual acumulada, se realiza la ponderación considerada que a mayor cantidad de precipitación mayor probabilidad de ocurrencia a deslizamientos (Tabla 21).

Tabla 21 Ponderación del componente precipitación.

Precipitación máxima n>10 años, Tr = 100 años

Precipitación media n<10 años Clasificación Factor Tp

< 100 mm < 50 mm Muy Bajo 1 101 200 mm 51 90 mm Bajo 2 201 300 mm 91 130 mm Medio 3 301 400 mm 131-175 mm Alto 4 > 400 mm > 175 mm Muy alto 5

3.8.1.5 Intensidad sísmica

De acuerdo con el trabajo de Keefer (1984), la magnitud mínima para la ocurrencia de un movimiento en masa es 4,0. En Colombia, Rodríguez mencionado por el Servicio Geológico Colombiano (2017) encontró que la magnitud mínima histórica en la que se reporta la ocurrencia de movimientos en masa es de Ms = 5,0 e intensidades en los niveles VI y VII de la escala de modificada de Mercali. Considerando esta escala y entendiendo que ha mayor magnitud mayor posibilidad de presencia de movimiento de masa, las categorías de intensidad sísmica se describen en la tabla 22

Tabla 22 Determinación del factor de Intensidad Sísmica basado en el evento de100 años en la escala de Mercalli Modificado

Intensidades mm

Aceleración PGA

Grado de Susceptibilidad Factor Ts % g m/s2

III 1 - 12 0,098 1,226 Leve 1

IV 13 - 20 1,227 2,011 Muy bajo 2

V 21 29 2,012 2,814 Bajo 3

VI 30 37 2,895 3,679 Moderado 4

VII 38 44 3,680 4,365 Medio 5

VIII 45 55 4,366 5,445 Elevado 6

IX 56 65 5,446 6,426 Fuerte 7

X 66 73 6,427 7,210 Bastante Fuerte 8

XI 74 85 7,211 8,388 Muy fuerte 9

XII >85 >8,389 Extremadamente fuerte 10

Fuente: Mora y Vahrson, 1994.

3.8.2 Factores Condicionantes (Susceptibilidad) o

Se realiza el análisis de la susceptibilidad mediante algebra de mapas multiplicando cada uno de los factores condicionantes como pendiente (Sr), Litología (Sl), y Humedad (Sh) como se indica en la tabla 23.

Tabla 23 Factor de Susceptibilidad

Pendiente (Sr) Litología (Sl) Humedad (Sh)

P = Sr * Sl * Sh

Donde P, es el valor del producto de los elementos condicionantes donde.

Sr: Valor del parámetro del pendiente.

Sl: Valor del parámetro de susceptibilidad litológica.

Sh: Valor del parámetro de la humedad del Terreno.

Figura 10 P, Producto de elementos Condicionantes, Sr * Sl * Sh

Elaboración: Autor 2021

3.8.3 Factores Detonantes.

Mediante la utilización de herramientas SIG de geoprocesamiento, utilizando la técnica del algebra de mapas, se establece la suma algebraica de los factores detonantes de Precipitación (Tp) e Intensidad sísmica (Ts) (Tabla 24), genera un resultado de la susceptibilidad de los factores de disparo.

D = Tp + Ts

Tabla 24 Factor de Disparo o Detonante. Precipitación (Tp) Intensidad Sísmica (Ts)

Fuente: El Autor 2022

Figura 11 D, Susceptibilidad de los factores Detonantes. Tp + Ts

Fuente: El Autor 2022

3.8.4 Zonificación de Amenazas a Movimientos de Masa Mora-Vahrson.

Una vez obtenidos las variables que intervienen en el proceso de deslizamiento de masa, en formato ráster, reclasificadas y ponderadas con sus respectivos pesos, se procedió a aplicar la metodología Mora-Vahrson, mediante la herramienta SIG de geoprocesamiento de Algebra de Mapas que proporciona el ArcGis Pro 3.2, a fin de calcular D = (Sr * Sl * Sh) * (Ts +Tp), (Ecuación 5)

Figura 12. Algebra de Mapas con la herramienta Ráster Calculator

Fuente: El Autor.

Los resultados obtenidos son re clasificados se según el índice de Susceptibilidad a deslizamientos de masa (Tabla 5), obteniendo 5 clases de potencial deslizamiento. Los resultados se presentan en el Capítulo 4, ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA, MÉTODO MORA VAHRSON (MV)

3.9

METODOLOGÍA

EVALUACIÓN

MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP)

La metodología EMC/AHP considera la experiencia de un equipo multidisciplinario de profesionales que abordan el tema a diferentes escalas del conociendo. Para este efecto, las variables condicionantes (pendiente, litología, humedad) y detonante (precipitación e intensidad sísmica) que actúan dentro del proceso de deslizamientos son analizados de forma independiente en la Matriz de Ponderación Factores Condicionantes (Tabla 25), Matriz de Ponderación Factor Detonante (Tabla 27)

Los factores condicionantes pendiente, humedad y litología fueron analizados mediante la matriz de Saaty (Tabla 25), basados en la escala de Saaty (Tabla 7). Permite comparar entre sí los factores que inciden dentro del proceso de deslizamiento, a fin de determinar de forma cuantitativa el peso ponderado de la predisposición al deslizamiento.

Tabla 25 Matriz de Ponderación Factores Condicionantes. Matriz de pares Matriz de Normalización n factor condicionante

Fuente: Autor 2022

La validación de la ponderación se realizó mediante el indicador de Relación de Consistencia (CR) (Tabla 26). El valor CR, debe ser menor a 0.1 a fin de considerar una ponderación adecuada y eficiente.

Tabla 26. Relación de Consistencia (CR) Factor Desencadenante Cons 0,58 AXP n 3 1,6880952 NMAX 3,0234127 0,9666667 CI =(NMAX n)/(n 1 ) 0,0117063 0,3686508 RI=0,58*(n-2 )/(n ) 0,1933333 Nmax 3,0234127 CR=CI/RI 0,0605501 Fuente: Autor 2022

Tabla 27 Matriz de Ponderación Factor Detonante Matriz de pares Matriz de Normalización n Factor Detonante Precipitación Sismicidad Precipitación Sismicidad Ponderación % 1 Precipitación 1 3 0,75 0,75 0,75 75% 2 Sismicidad 1/3 1 0,25 0,25 0,25 25% 1,33 4 1 1 1 100%

Fuente: Autor: 2022 S=(P*fp * L*fl * H*fhu)*(Pr*fpr + Si*fsi) Ecuación 10 Susceptibilidad EMC/AHP

La matriz de susceptibilidad se desarrolla en la tabla 28, donde se calcula mediante la suma ponderada de variables recategorizadas (Ecuación 10), el factor de ponderación se obtuvo mediante el análisis de prevalencia como se menciona en el ANEXO C: Análisis Jerárquico Multicriterio EMC/AHP.

Tabla 28. Matriz de Susceptibilidad EMC/AHP

FACTORES CONDICIONANTES FACTORES DENONANTES

PENDIENTE LITOLOGIA HUMEDAD PRECIPITACION SISMICIDAD SUSCEPTIBILIDAD

No P Fp L Fl Hu Fh Pr Fpr Si Fsi S

1 0,56 0,05 0,12 0,06 0,32 0,05 0,75 0,04 0,25 0,05 0,05 2 0,56 0,08 0,12 0,10 0,32 0,08 0,75 0,07 0,25 0,09 0,08 3 0,56 0,15 0,12 0,16 0,32 0,15 0,75 0,14 0,25 0,15 0,15 4 0,56 0,28 0,12 0,26 0,32 0,27 0,75 0,27 0,25 0,26 0,27 5 0,56 0,45 0,12 0,42 0,32 0,45 0,75 0,49 0,25 0,44 0,46

Fuente: Autor 2022 El resultado obtenido permite estructurar el rango de niveles de susceptibilidad asociado a una escala de color (Tabla 29).

Fuente: Autor 2022

Los factores condicionantes y detonantes tienen el mismo nivel de ponderación del 50% La matriz de ponderación factores condicionantes (Tabla 25) establecen el nivel de incidencia dentro de un deslizamiento de masa. La matriz de ponderación de los factores detonantes determina que la precipitación tiene un 75% de incidencia con respecto a la intensidad sísmica. Los resultados obtenidos se presentan en el Capítulo 4, 4.3 ZONIFICACION DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA Y DE BAEZA, MEDIANTE EL EMC/AHP, mediante la utilización de herramientas GIS (ArcGis Pro), para su presentación en un mapa temático.

3.10 VALIDACIÓN DEL MODELO

Una vez realizado los mapas preliminares mediante los métodos Mora Vahrson y EMC/AHP, se procedió a contrastar con la información del inventario de deslizamientos que se realizó en la visita de campo (Figura 13) con la zonificación de amenaza a deslizamientos. Sus resultados se presentan en el Capítulo 4.6 Validación del Modelo.

Figura 13 Diagrama de comparación método Mora Vahrson VS EMC/AHP

Fuente: El Autor 2022

RESULTADO Y DISCUSIÓN

Mediante la aplicación de la metodología Mora Vahrson (MV) se ha logrado determinar las zonas vulnerables ante amenazas de deslizamiento de masa que afecten a la infraestructura del tramo vial Y de Narupa Y de Baeza, Provincia de Napo, Ecuador. Y como método de contraste se utilizó la Evaluación Multicriterio, Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP)

La validación de los resultados obtenidos se realizó mediante el contraste del inventario de deslizamientos obtenidos en la visita de campo al área de estudio y los modelos propuestos.

4.1 INVENTARIO

DE

DESLIZAMIENTOS INSPECCIÓN VISUAL

El inventario de deslizamientos se obtuvo mediante visitas al área de estudio, en la que se georreferenció los deslizamientos más representativos, mediante GPS, Garmin 650 y fotografiada por el DRON MAVIC 2 PRO (Tabla 30).

Tabla 30 Inventario de Deslizamientos

NO NOMBRE DESCRIPCIÓN X Y

1 X1

Deslizamiento 188845,1231 9921206,861

2 X2 Deslizamiento 187053,0402 9923968,393

3 X3 Deslizamiento 187243,1443 9924063,897

4 X4 Deslizamiento 187563,7917 9924200,207

5 X5 Socavamiento de Vía 188922,4611 9925518,105

6 X6 Deslizamiento 189389,5457 9926527,503

7 X7 Deslizamiento 189310,2329 9928115,016

8 X8 Deslizamiento 188730,435 9928034,582

9 X9 Deslizamiento 188431,0263 9928151,938

10 X10 Deslizamiento 187775,06 9929014,309

11 X11 Deslizamiento 187516,5409 9929144,752

12 X12 Deslizamiento 186285,0336 9931516,841

13 X13 Deslizamiento 186079,0435 9931513,634

14 X14 Deslizamiento 185304,4389 9931327,629

15 X15 Deslizamiento 184881,1789 9931174,906

16 X16 Deslizamiento 181833,0948 9935411,989

17 X17 Hundimiento de Vía 179903,7491 9937770,717

18 X18 Hundimiento de Vía 179449,7669 9940492,444

19 X19 Hundimiento de Vía 179140,4157 9941603,103

20 X20 Hundimiento de Vía 179314,6088 9941960,434

21 X21 Hundimiento de Vía 179277,5402 9942868,802

22 X22 Deslizamiento 179404,4337 9943131,927

23 X23 Hundimiento de Vía 180224,6178 9945724,52

24 X24 Hundimiento de Vía 180402,7401 9947356,317

25 X25 Hundimiento de Vía 180978,2149 9948093,171

26 X26 Hundimiento de Vía 180948,3639 9948633,331

27 X27 Hundimiento de Vía 180683,7769 9948867,402

28 X28 Hundimiento de Vía 180086,493 9948581,414

29 X29 Hundimiento de Vía 177925,6659 9948504,938

30 X30 Hundimiento de Vía 177273,9692 9948591,108

Fuente: El Autor 2022

4.1.1 Registro Fotográfico.

Por inspección visual se pudo determinar que una de las principales causas de deslizamientos son los elevados niveles de precipitación en el área de estudio (Figura 14).

En tal razón, a fin de alcanzar una mejor imagen de los deslizamientos se utilizó el DRON Mavic 2 PRO, mismas que se presentan en el ANEXO A3 REGISTRO FOTOGRÁFICO DE DESLIZAMIENTOS

Figura 14 Deslizamiento de masa

Fuente: Propia, ANEXO A3, Registro Fotográfico.

4.1.2 Mapa de Deslizamientos.

De la visita de campo realizada al área de estudio se pudo evidenciar presencia de deslizamientos, los cuales fueron inventariados a fin de validar con el modelo propuesto. El Inventario de deslizamientos se representa en un mapa temático de deslizamientos (Figura 15).

Figura 15 Inventario de Deslizamientos dentro del tramo vial Y de Narupa Y de Baeza

Fuente: El Autor 2022

4.2

ZONIFICACIÓN DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA - Y DE BAEZA, MÉTODO MORA VAHRSON (MV)

Según la metodología establecida por los autores Mora Vahrson (MV), los resultados obtenidos indican que el 0,00 % de la superficie del área de influencia del tramo vial de Y de Narupa Y de Baeza, se encuentra en un área de Muy bajo, o Bajo nivel de susceptibilidad El 7.15% del área se encuentra en zonas de moderada susceptibilidad, el 84.43% se encuentra en zonas de alta susceptibilidad, y el 8.41% del área se en encuentran en zonas de muy alto nivel de susceptibilidad.

Los resultados de la zonificación de amenazas por deslizamientos de masa se representan en un mapa temático, representado en la Figura 16 La distribución del área, así como su índice porcentual se representan en la tabla 31.

Tabla 31 Zonificación de amenaza por deslizamientos de masa, dentro del área de Influencia de la red vial Y de Narupa Y de Baeza.

Nivel Área (Km2) % Muy bajo 0,00 0,00% Bajo 0,02 0,01% Moderado 13,50 7,15% Alto 159,50 84,43% Muy Alto 15,89 8,41% Total 188,90 100 %

Fuente: Autor 2022

Gráfico 1 Porcentaje de la zonificación de amenazas a deslizamiento de masa dentro del área de influencia de la red vial Y de Narupa Y de Baeza. Según el método MV.

Porcentajes de zonificación de amenazas por deslizamientos de masa en el area de influencia del tramo vial Y de NarupaY de Baeza, método Mora Vahrson (MV)

Muy Alto 8,41%

Muy bajo 0,00% Bajo 0,01% Moderado 7,15% Alto 84,43%

Muy bajo Bajo Moderado Alto Muy Alto

Fuente: Autor 2022

Figura 16 Zonificación de amenazas por Deslizamientos de Masa Mora Vahrson.

Fuente: Autor 2022.

4.3

ZONIFICACION DE AMENAZAS POR DESLIZAMIENTOS DE MASA EN EL TRAMO VIAL Y DE NARUPA - Y DE BAEZA, MEDIANTE EL MÉTODO EVALUACIÓN MULTICRITERIO PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (EMC/AHP)

Las zonas de susceptibilidad a deslizamientos se calcularon mediante la suma ponderada de las variables recategorizadas (Tabla 28) Los factores de ponderación de cada una de las variables se obtuvieron mediante matriz de Saaty. El análisis de cada una de variables se detalla en el ANEXO C.

De los resultados obtenidos se desprende que 55,39% de zona de estudio se encuentran en zonas de media susceptibilidad y 44.61% en zonas de alta susceptibilidad a deslizamientos de masa (Tabla 32)

Con el apoyo de herramientas SIG (ArcGis Pro 3.0.2), se elaboró un mapa temático de deslizamientos (Figura 17).

Tabla 32. Zonas Susceptibles a Deslizamientos, mediante el método Evaluación Multicriterio Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP)

Fuente Autor 2022

Gráfico 2 Porcentaje de la zonificación de amenazas a deslizamiento de masa dentro del área de influencia de la red vial Y de Narupa Y de Baeza. EMC/AHP

Porcentaje de las zonas de amenaza ante el deslizamiento de masa dentro del tramo vial Y de Narupa Y de Baeza Método Evaluación Multicriterio Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP)

Muy Alto 0,00%

Alto 44,61%

Fuentes: Autor 2022

Bajo 0,00% Medio 55,39%

Bajo Medio Alto Muy Alto

Figura 17 Zonificación de Amenazas por Deslizamientos de Masa método Evaluación Multicriterio Proceso Analítico Jerárquico (EMC/AHP)

Fuente: Autor 2022

4.4

INTERSECCIÓN CON INVENTARIO DE DESLIZAMIENTOS

Dentro de la presente investigación se realizó el proceso de zonificación mediante el método de MV y como método de contraste y validación mediante la utilización del método EMC/AHP.

4.4.1 Zonificación del Inventario de Deslizamientos - Método MV

El inventario de deslizamientos fue zonificado según los niveles propuesto por el método Mora Vahrson, de los cuales 22 deslizamientos, fueron zonificados en un nivel moderado y 8 en un nivel alto de susceptibilidad a deslizamientos de masa (Tabla 33).

Tabla 33 Zonificación Inventario de Deslizamientos Método MV Zonificación Inventario de Deslizamientos Método MV Nivel Deslizamientos %

Muy bajo 0 0,00% Bajo 0 0,00% Moderado 22 73,33% Alto 8 26,67% Muy Alto 0 0,00%

Total 30 100,00%

Fuente: EL Autor 2022

Los resultados se representan mediante un gráfico estadístico (Gráfico 3), en la que se menciona que el 73.33 % de los deslizamientos se encuentran en un nivel moderado y el 26,67 % se encuentra en nivel alto de susceptibilidad a deslizamientos.

Gráfico 3 Porcentaje Zonificación del Inventario de Deslizamientos Según el Método MV.

Zonificación del Inventario de DeslizamientosMétodo MV

Muy Alto 0,00%

Muy bajo 0,00% Bajo 0,00% Moderado 73,33% Alto 26,67%

Muy bajo Bajo Moderado Alto Muy Alto

Fuente: Autor 2022

4.4.2 Zonificación del Inventario de Deslizamientos - Método AMC/AHP

Los resultados obtenidos dentro de la zonificación del método AMC/AHP, establecen que 19 deslizamientos se encuentran dentro de zonas alta susceptibilidad a deslizamientos, 11 deslizamientos en zonas de medio susceptibilidad a deslizamientos de masa (Tabla 34).

Tabla 34 Zonificación Inventario de Deslizamientos Método AMC/AHP

Zonificación Inventario de Deslizamientos - Método AMC/AHP

Fuente El Autor 2022

Los resultados obtenidos son presentados en un gráfico estadístico en la que se observa que el 63.33 % de los deslizamientos se encuentran en zonas de alta susceptibilidad, el 36.67% de los deslizamientos se encuentran en zonas de media susceptibilidad a deslizamientos de masa (Gráfico 4).

Gráfico 4 Porcentaje de Zonificación del Inventario de Deslizamientos Método EMC/AHP

Indice Porcentual Zonificación Inventario de Deslizamientos - Método AMC/AHP

Bajo 0,00% Medio 36,67% Alto 63,33%

Fuente El Autor 2022

Muy Alto 0,00%

Bajo Medio Alto Muy Alto

4.5 ANÁLISIS Y COMPARACIÓN DE RESULTADOS

La comparación de resultados entre los modelos MV, y la EMC/AHP, se obtuvo determinando el área que ocupa cada nivel de amenaza y su índice porcentual dentro del área de estudio y la zonificación del inventario de deslizamientos obtenidos en la visita realizada al área de estudio.

4.5.1 Comparación de la Zonificación Métodos MV - EMC/AHP

De los resultados obtenidos se detalla que según MV, el 7% y 84% se encuentran en zonas moderada y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa respectivamente, y para el EMC/AHP el 55% y 45% del área de estudio se encuentran en zonas de media y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa, los resultados se presentan tabulados en la tabla 35.

Los dos métodos no presentan áreas que se encuentren en zonas de muy baja o baja zonas de susceptibilidad a deslizamientos dentro del área de estudio, así se representa su índice porcentual en el Grafico 5.

Tabla 35 Zonificación de las áreas susceptibles a deslizamientos de masa según los métodos MV EMC/AHP MV EMC/AHP

Fuente: El Autor 2022

Gráfico 5 Índice Porcentual de la Zonificación de las áreas susceptibles a deslizamientos de masa según los métodos MV EMC/AHP

Índice Porcentual de la Zonificación de las áreas susceptibles a deslizamientos de masa según los métodos MV EMC/AHP

MV EMC/AHP

Fuente: El Autor 2022

4.5.2 Zonificación del Inventario de Deslizamientos de Masa.

Seguidamente se estableció la zonificación del inventario de deslizamientos obtenidos mediante la visita al área de estudio, realizado, mediante la superposición de capas, entre la capa del inventario de deslizamientos y la capa de zonificación de deslizamientos de cada uno de los métodos MV y la EMC/AHP, utilizando la herramienta ArcGIS Pro 3.0.2.

De los resultados obtenidos se desprenden que según MV, el 73% y 27% de los deslizamientos se encuentran en zonas de moderada y alta susceptibilidad respectivamente. La EMC/AHP establece que el 37% y 63% de los deslizamientos se encuentran en zonas de media y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa (Tabla 36). El índice porcentual de la zonificación de inventario deslizamientos de masa se representa en el Gráfico 6.

Tabla 36 Zonificación Inventario de Deslizamientos Método MV EMC/AHP

Zonificación Inventario de Deslizamientos Método MV - EMC/AHP MV EMC/AHP Escala de Color Nivel Deslizamientos % Deslizamientos % Muy bajo 0 0% Bajo 0 0% 0 0% Moderado / Media 22 73% 11 37% Alto 8 27% 19 63% Muy Alto 0 0% 0 0% Total 30 30

Índice Porcentual de la Zonificación del Inventario de Deslizamientos Método MV - EMC/AHP MV EMC/AHP

bajo

Muy Alto

Fuente: El Autor 2022 Gráfico 6 Índice Porcentual de la Zonificación del Inventario de Deslizamientos Método MV EMC/AHP Fuente: El Autor 2022

4.6 VALIDACIÓN DEL MODELO

La validación de modelos consistió en sobreponer la capa de inventario de deslizamientos sobre cada uno del modelo MV y EMC/AHP, a fin de contrastar y zonificar el inventario de deslizamientos.

Es así que según el método MV, el 73% y el 27% de los deslizamientos se encuentran en zonas de moderada y alta susceptibilidad a deslizamientos respectivamente Los resultados son contrastados mediante el método EMC/AHP, el 37% y 63% del área de estudio se en encuentran en zonas de media y alta susceptibilidad a deslizamientos de masa respectivamente.

Los métodos planteados establecen que la que, la sumatoria de las zonas moderada / Media y alta susceptibles a deslizamientos alcanzan un 100% del área de estudio.

4.7 DISCUSIÓN

A partir de los resultados obtenidos se acepta la hipótesis alternativa general propuesta, que establece que: Al menos el 30% de la vía Narupa - Baeza, Provincia de Napo,Ecuador se encuentra en zona de amenaza media/moderada y alta ante deslizamientos de masa. De ahí que la aplicación del método MV, establece que el 7.15% del área de estudio se encuentra en zonas moderada susceptibilidad, y el 84.43% del área de estudio se en zonas de alta susceptibilidad a deslizamientos de masa. Los resultados obtenidos fueron contrastados mediante el método EMC/AHP, donde 55.39% y el 44.61% del área de estudio se encuentran en zonas de media y alta susceptibles a deslizamientos de masa respectivamente.

El método Mora Vahrson, permite establecer zonas susceptibles a deslizamientos de masa, considerando para ellos fatores morfodinámicos como la pendiente (Sr), Litología (Sl) y humedad (Sh) que conforman los factores condicionantes o pasivos y la precipitación (Tp) y humedad (Ts) que se agrupan dentro de lo factores detonantes o de disparo, la fórmula propuesta por los autores MV D = (Sr * Sl * Sh) * (Ts +Tp), (Ecuación 5). Los niveles de susceptibilidad a deslizamiento de masa se clasifican en 5 niveles (Tabla 5); estos niveles se encuentran asociados a una escala de color que permite matizar el mapa temático de Figura 16. Los resultados obtenidos son contrastados mediante el método EMC/AHP, la cual se realiza mediante la suma ponderada de variables (Ecuación 10) El factor de ponderación se obtuvo mediante el análisis de prevalencia como se indica en la tabla 28 y el ANEXO C: Análisis Jerárquico Multicriterio EMC/AHP. Los resultados son presentados en una escala de cuatro niveles, bajo medio, alto y Muy Alto (Tabla 29), misma que se encuentra asociado a una escala de color que permite matizar el mapa temático de zonas susceptibles a deslizamientos de masa. La EMC/AHP evalúa las condiciones particulares del área de estudio, mediante el aporte de especialista conocedores del área de estudio, que permite establecer el grado de acción o ponderación de las variables dentro de un proceso de deslizamiento de masa. Por tal motivo, se puede mencionar que el método MV se ajusta a las necesidades del área de estudio. Sin embargo, se puede obtener un mejor resultado considerando las particularidades de sus variables de estudio a través del método EMC/AHP. Se debe agregar que una de las limitaciones principales fueron la falta de información climatológica actualizada, debido a la falta de mantenimiento de las

estaciones climatológicas. De ahí que se accedió a la plataforma WorldClim para obtener la información de precipitación.

El análisis realizado dentro del área de estudio permitió establecer que las zonas con mayor nivel de susceptibilidad a deslizamientos de masa se encuentran asociados a de forma directa a las pendientes pronunciadas y al elevado nivel de precipitación dentro de la zona de estudio.

5 CONCLUCIONES Y RECOMENDACIONES

5.1 CONCLUSIONES

La zonificación ante amenazas de deslizamiento de masa que afecten a la infraestructura del tramo vial Narupa Baeza, Provincia de Napo, Ecuador, fue desarrollada mediante el método de MV, y como método de contraste EMC/AHP, para alcanzar el objetivo principal se utilizó herramientas SIG, a fin de presentar los resultados mediante mapas temáticos

En primer lugar, se procedió a levantar el inventario de deslizamientos de masa, mediante visita al área de estudio, georreferenciando 30 deslizamientos representativos mediante el GPS Garmin 650, registrando estos eventos en fotografías aéreas mediante el DRON Mavic 2 Pro. Esta información permitió validar los modelos MV y EMC/AHP, utilizados dentro del proceso de zonificación de áreas susceptibles a deslizamientos de masa.

El relieve del área de estudio se encuentra entre los 1.000 y 2.723 msnm, donde la pendiente es el factor de mayor influencia dentro del proceso de deslizamiento, el 32.27 % del área de estudio se encuentra en una pendiente fuerte, el 14.34% en una pendiente abrupta, la cobertura vegetal de los suelos que se encuentran en pendientes elevadas no ofrece protección ante el elevado nivel de precipitación, que actúa como un potencial factor detonante de deslizamientos, la humedad del suelo asociada al nivel de precipitación actúa como un factor condicionante del terreno que se encuentran en zonas de alta sismicidad debido a que se encuentran dentro del denominado cinturón de fuego del pacifico. De tal forma que los factores condicionantes identificados dentro

del área de estudio son: La pendiente (Sr), litología (Sl) y la humedad (Sh) y los factores detonantes son la precipitación (Tp) y la intensidad sísmica (Ts)

De los resultados obtenidos se evidencian que la metodología Mora Vahrson, el 7.15 % del área de estudio se encuentra en zona de moderada susceptibilidad, el 84.43 % se encuentra en zonas de alta susceptibilidad a deslizamiento y 8.41% del área de estudio en zonas de alta susceptibilidad a deslizamientos de masa.

Por lo antes expuesto, nuestra hipótesis que plantea que al menos el 30 % de la red vial Y de Narupa Y de Baeza, Provincia de Napo, Ecuador, se encuentra en zonas de amenaza media/moderada y alta ante los movimientos de masa se cumple.

5.2 RECOMENDACIONES

La vía Y de Narupa Y de Baeza forma parte de La Troncal Amazónica (E45), integra las provincias de Sucumbíos, Napo, Pastaza, Morona Santiago y Chinchipe. Este tramo constituye la principal vía acceso a las provincias nororientales de, Orellana y Sucumbíos, generadoras de riqueza a través de la explotación de los campos petroleros, que aportan importantes ingresos al erario nacional. Según el reporte del segundo trimestre del año 2021 del Banco Central del Ecuador, la producción petrolera alcanzó un promedio diario de 497.16 miles de barriles, dinamizando la economía de la población mediante las actividades complementarias asociadas a la producción petrolera, entre ellos se destacan, el transporte carga pesada con materiales, herramientas e insumos para la producción petrolera La actividad petrolera demanda de abundante mano de obra profesional y no profesional que provienen de todo el país, dinamizando las

actividades del transporte de pasajeros, esto desencadena actividades económicas asociadas como: Servicio de catering y alimentación, vivienda y construcción entre otras.

En tal razón, el presente estudio constituye el primer acercamiento a la zonificación de áreas susceptibles a deslizamientos de masa, Se pone a consideración de las instituciones tomadoras de decisión como los Gobierno Autónomos Descentralizados (GADS), dentro de los diferentes niveles de administración, secretaria de Gestión de Riesgos, a fin de tomar decisiones a que permitan prevenir posibles catástrofes.

Los métodos MV y EMC/AHP se ajustan a las condiciones del terreno; sin embargo, se recomienda realizar estudios a detalle considerando el criterio de especialistas expertos dentro de cada uno de los factores que intervienen dentro del proceso de deslizamiento de masa como, la pendiente, litología, humedad, precipitación y la intensidad sísmica, a fin de obtener resultados ajustados a las condiciones geomorfológicas del terreno.

Así mismo es recomendable que el Gobierno Nacional a través de sus diferentes carteras de estado, mantener a disposición del público en general, la información espacial actualizada dentro de sus ámbitos de acción, y considerar como política de estado, para el desarrollo sustentable y sostenible de los proyectos dentro del territorio nacional ecuatoriano.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Albariño, L., Manacorda, L., Gil, M., Salinas, A., & Bonardo, M. (2008). Las Secuencias Cretácicas del Suroriente y el Subandino sur. un modelo secuencial, Cuenca Oriente. Ecuador. (October 2008), 23.

Albornos, V., & Anda, D. (1987). Consecuencias Sociales y Económicas de los terremotos de 1987 en Ecuador. Valor agregado, 8, 25. Retrieved from https://www.udla.edu.ec/wp content/uploads/2016/07/ValorAgregado05final.pdf

Albornoz, F. (2018). Evaluación de la susceptibilidad de remociones en masa en las laderas del Fiordo Comau, región de Los Lagos, Chile. (Universidad de Chile). Retrieved from https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/152665

Aparicio, F. (1992). Fundamentos de Hidrología de Superficie. In Journal of Chemical Information and Modeling (Primera Ed, Vol. 53). Retrieved from https://www.udocz.com/read/2329/hidrologia de superficie aparicio pdf

Artiles López, D., & Sangabriel, A. (2012). Construyendo la vulnerabilidad: Un riesgo para todos. Arquitectura y Urbanismo, 33(2), 68 78.

Atahualpa, G. (2013). Efecto de la glauconita en las propiedades petrofísicas del reservorio arenisca “T” superior del bloque Tarapoa. Universidad Central de Ecuador.

Ávila, D. (2019). Estimación de la susceptibilidad a deslizamientos en la región sur este de la Reserva Biológica Montecillos a través del método Mora-Vahrson. Revista SICES, 2, 83.

Avilés, L., Cañar, M., Andrade, S., Moreno, J., Medina, G., López, A., & Pico, P. (2017). Identificación de amenaza por deslizamientos de tierra mediante información geo espacial en el cantón Ibarra Ecuador. Revista CienciAmerica, 6(2)(ISSN 1390 9592.), 66 71.

Barrantes, G., Barrantes, O., & Núñez, O. (2011). Efectividad de la Metodología Mora Vahrson Modificada en el Caso de los Deslizamientos Provocados Por el Terremoto de Cinchona, Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, 2(47), 141 162.

BID. (2018). Indicadores de Riesgo de Desastre y de Gestión de Riesgos: Programa para América Latina y el Caribe: Ecuador. Indicadores de Riesgo de Desastre y de Gestión de Riesgos: Programa Para América Latina y El Caribe: Argentina., 88. https://doi.org/10.18235/0000203

Bisbal, A. (2011). Manual de estimación del riesgo ante movimientos en masa en laderas (© INDECI,). Retrieved from www.indeci.gob.pe

Buitrón, S. (2014). Metodología y modelo para movimientos en masa (Deslizamientos, Derrumbes, Caída, Flujo y Reptación) utilizando técnicas de SIG y Teledetección (Universidad San Francisco de Quito). Retrieved from http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/3849

Bustamante, D. (2018). Perspectiva para zonificación del riesgo por deslizamientos para el cantón Riobamba Perspective for zoning the risk by slides for the Riobamba canton. Revista FIGEMPA: Investigación y Desarrollo.

Cárdenas, M. A., Calderon, Y., Lombana, E., Carvajal, J., Peña, G., & Ojeda, J. (2007). Movimientos en Masa en la Región Andina: Una Guía para la Evaluación de Amenazas. GEMMA, 04(9), 433. Retrieved from https://repositorio.ingemmet.gob.pe/handle/20.500.12544/2830

Castillo, G., Sotela Omar, & Roman, O. (2011). Efectividad De La Metodología Mora Deslizamientos Provocados Por El Terremoto De Cinchona, Costa Rica Effectiveness of the Modified Mora Vahrson Methodology in the Case of Landslides Caused By the Cinchona Earthquake. Revista Geográfica de América Central.

Celemín, J. P. (2014). El Proceso Analítico Jerárquico En El Marco De La Evaluación Multicriterio: Un Análisis Compartativo. Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GEOSIG)., (6), 47–63.

CENAPRED. (2019). Análisis de deslizamiento de laderas por sismo. Retrieved from www.gob.mx/cenapred

Chamba, C. (2020). Análisis de las rocas Sedimentarias del museo petrográfico de la Epn y digitalización en el Mapa Geológico de escala 1:100000. Escuela Politécnica Nacional Facultad.

Chardon, A.-C., & Suárez, J. (2010). Un Análisis a partir de la teoría y la praxis del háBitat sostenible. Bitacora 16, 16(1), 11 34.

Chaverri, I. (2016). Zonificación de la susceptibilidad a deslizamiento, por medio de la metodología Mora Vahrson, en la microcuenca del Río Macho, San José, Costa Rica. Instituto Tecnológico de Costa Rica.

Cháves, I., Durán, M., Tierra, D., & Soto, D. (2014). Susceptibilidad de deslizamientos del cantón de Escazú mediante los métodos Mora Vahrson (1992) y las modificaciones Mora et al , (2002) y Camacho et al , (2004). En Torno a La Prevención, 13(13), 7–13.

Chiquin, N. (2017). susceptibilidad a Deslizamientos de Tierra en la Parroquia Pomasqui Ecuador Universidad Politécnica de Valencia

Colorado, J., & Córdoba, V. (2015). Estudio de zonas de remoción en masa por deslizamiento de tierras para el área metropolitana de Cúcuta utilizando herramientas SIG. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

Córdoba, G. A., & Cano, C. A. (2018). El análisis jerárquico (AHP) en la selección de un modelo referente en el estudio, análisis y generación de proyectos de desarrollo de cadenas productivas. Revista de Ingeniería, Innovación y Desarrollo, 1(1), 69 78. https://doi.org/10.18041/2539-3359/riid.1.5280

CORNARE. (2012). Zonificación de riesgo por movimientos en masa inundación y avenidas torrenciales. atención de áreas afectadas por eventos desastrosos. (DIVEGRAFIC). Antioquia, Colombia.

Corominas, J. (2006). El Clima y sus Consecuencias sobre la actividad de los Movimientos de Ladera en España. Revista C&G, 20(0214 1744), 89 113.

Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Landlides Types and Processes. Landslides: Investigation and Mitigation, Transportation Research Board Special Report 247, Washington D.C., (Bell 1992), 36 75.

Cuenca, D. I., López, C. O., & Cuesta, G. G. (2021). Delimitación de zonas susceptibles a movimientos de ladera, en el cantón san Juan Bosco Morona Santiago, mediante el método Mora Vahrson modificado Delimitation of areas susceptible to hillside movements, in the canton of San Juan Bosco - Morona Sant. Polo Del Conocimiento, 6(8), 689 701. https://doi.org/10.23857/pc.v6i8.2972

Cuenca, J. (2018). Desastres Naturales en la Colonia. Retrieved from https://www.academia.edu/download/57548424/DESASTRES_NATURALES_E N_LA_COLONIA _ACTUAL_ECUADOR.pdf

Cueto, C. J., Estévez, E., & Ordaz, A. (2019). Zonificación de la susceptibilidad a los deslizamientos en la Cordillera de Guaniguanico, Cuba. Un aporte al ordenamiento del territorio. Anales de Geografía de La Universidad Complutense, 39(1), 11 38. https://doi.org/10.5209/aguc.64675

D’Ercole, R., & Trujillo, M. (2003). Amenazas, vulnerabilidad, capacidades y riesgo en el Ecuador: los desastres, un reto para el desarrollo. In Cooperazione Internazionale (COOPI); Institut de Recherche pour le Développement (IRD); OXFAM GB. Retrieved from https://horizon.documentation.ird.fr/exl doc/pleins_textes/divers11 03/010032419.pdf

Da Silva, C., & Cardozo, O. (2015). Evaluación Multicriterio y Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Definición de Espacios Potenciales para uso del suelo Residencial en Resistencia (Argentina). Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de La Información Geográfica., 16, 23 40.

Daza, O., Vera, E., & Chías, L. (2020). Evaluación cartográfica de la vulnerabilidad frente a derrames de hidrocarburos en ductos. Consecuencias ambientales y sociales | Investigaciones Geográficas. Investigaciones Geográficas, (101). https://doi.org/https://doi.org/10.14350/rig.59851

Díaz, A. (2004). Género y desastres: introducción conceptual y criterios operativos. La crisis del huracán Mitch en Centroamérica. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza., San José, Costa Rica.

Elejalde, K. (2019). Aplicación del Proceso Analítico Jerárquico (AHP), en la priorización de enfermedades infecciosas bovinas en el Ecuador (Vol. 3). Universidad Central del Ecuador

Elmes, M. (2006). Análisis y evaluación de riesgos por movimientos en masa, inundación y sismicidad en el piedmont de la comuna de Puente Alto. Universidad de Chile.

Eras, M. L. (2014). Determinación de zonas susceptibles a movimientos en masa en el Ecuador, a escala 1: 1.000.000, utilizando el método de ponderación de parámetros. Escuela Politécnica Nacional

Escobar, J. (2015). Metodología para la toma de decisiones de inversión en portafolio de acciones utilizando la técnica multicriterio AHP. Contaduria y Administracion, 60(2), 346 366. https://doi.org/10.1016/S0186 1042(15)30004 8

Español, A. (2017). Estudio de Susceptibilidad por Movimientos en Masa en la subcuenca del Arroyo Quijorna mediante evaluación multicriterio. Escuela Politécnica Superior de Ávila Master.

Espinosa, D., Morales, X., & Barba, R. (2018). Gestión de riesgos ante amenazas sísmicas en la Escuela de Formación de Soldados del Ejército. Revista de Ciencias de Seguridad y Defensa, III(1), 8. Retrieved from http://geo1.espe.edu.ec/wp-content/uploads/2017/10/117-124.pdf

FAO, & Un Habitat. (2010). En Tierra Segura: Desastres Naturales y Tenencia de la Tierra. Retrieved from https://www.fao.org/3/i1255b/i1255b.pdf

GADMA. (2014). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Archidona. In Dirección de Planificación del GADM Archidona. Retrieved from www.archidona.gob.ec

GADMA. (2015). PDOT FASE DIAGNOSTICO. PDOT Fase Diagnostico, 362.

GADMQ. (2014). Plan de desarrollo y Ordenamiento Territorial GADM Quijos. Quijos.

GADP Napo, 2020. (2020). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Napo 2020 2023. Retrieved from www.napo.gob.ec

GADPN. (2019). Plan de Desarrollo Provincial y de Ordenamiento Territorial Napo 2019 Fase I Diagnóstico. 291.

GADPN. (2021). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Napo. PDOT, 834.

GADPNAPO. (2018). Proyecto de Actualización Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de la provincia de Napo. (2018th ed.). Tena.

GADPNAPO. (2020). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Napo 2020 2023. In PDOT (Vol. 53). Retrieved from http://www.napo.gob.ec/website/index.php/transparencia/plan de ordenamiento territorial

GADPR Sumaco, 2016. (2019). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Parroquial Sumaco “Hatun Sumaku.” Archidona, Napo.

GADPRO. (2018). Actualización del Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial del Gobierno Autonomo Descentralizado Parroquial Rural de Oyacachi. Gobierno Autónomo Descentralizado Parroquia Rural de Oyacachi, 0(0), 112. Retrieved from http://app.sni.gob.ec/sni link/sni/PORTAL_SNI/data_sigad_plus/sigadplusdiagnostico/1768070320001_P DOT_Parroquial_Guayllabamba_2015_Final_15-05-2015_11-06-19.pdf

Galilea, S. (2019). Cambio Climático y Desastres Naturales. Retrieved from www.inap.uchile.cl/documentos/libro cambio climatico y desastres naturales pdf 6268 kb_160189_0_1503.pdf

Galvis, J. (2016). Monitoreo superficial de movimientos en masa, empleando tecnología LiDAR, relacionando la geología, topografía e información geotécnica del sitio. (Vol. 42).

García, G. (2018). Zonificación de zonas vulnerables a Fenómenos de Remoción en Masa en San José de Chimbo. (University of Salzburg). Retrieved from https://issuu.com/unigis_latina/docs/garcia_govanny-edited

García, M. (2008). Metodologías para la Evaluación de Peligrosidad a los

Deslizamientos Inducidos por Terremotos. (Universidad de Alcalá). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/286357563_Metodologias_para_la_ev aluacion_de_la_peligrosidad_a_los_deslizamientos_inducidos_por_terremotos

GEMMA. (2007). Movimientos en masa en la región Andina: una guía para la evaluación de amenazas. Argentina.

Glade, T., & Crozier, M. J. (1999). Landslides in New Zealand: A selected Bibliography. (No 1). New Zealand: School of Earth Science Research Report.

Gómez, P. G. (2010). Una propuesta metodológica para la aplicación del Proceso Analítico Jerárquico en la selección de aerogeneradores Tesis doctoral. Universidad Cardenal Herrera.

Gonzáles, L., Ferrer, M., Ortuño, M., & Oteo, C. (2002). Ingeniería Geológica (PEARSON, Ed.). Retrieved from https://civilmas.net/libros/ingenieria geologia gonzalez de vallejo/ Grajales, A., Serrano, E., & Hahn, C. (2013). Los métodos del proceso multicriterio para la evaluación. Luna Azul, (36), 285 306. Retrieved from http://www.scielo.org.co/pdf/luaz/n36/n36a14.pdf

Jovel, R. (1989). Los desastres naturales y su incidencia económico social. Revista de La CEPAL N° 38, 38, 16. Retrieved from https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/11744/038133146_es.pdf?s equence=1&isAllowed=y

Lacambra, C. , Lozano, C. , Alonso, D., & Montalvo, M. (2003). Amenazas Naturales y Antropicas en las Zonas Costeras Colombianas. Medellin Colombia.

Laín, R. (1995). Rotura plana y Rotura en cuña. Rotura Plana Y Rotura En Cuña, 286 290. Retrieved from papers3://publication/uuid/1598009E C6E5 4856 B5F5 BFDFF7955FFA

López, R. E., Zuluaga, A. D., Gómez, F., & Tapia, L. (2020). Aplicación del método Mora Vahrson para evaluar la susceptibilidad a deslizamiento en El Municipio de Manaure, Cesar, Colombia. Revista de Estudios Latinoamericanos Sobre Reducción Del Riesgo de Desastres (REDER), 4, 57 70.

MAE. (2015). Análisis de Vulnerabilidad ante Riesgos Naturales Hidrometeorológicos en las Áreas Protegidas del Ecuador Continental. (V. Gráficas, Ed.). Quito, Ecuador.

Márquez Rosales, H. (1999). Métodos matemáticos de evaluación de factores de riesgo para el patrimonio arqueológico: una aplicación GIS del método de jerarquías analíticas de T.L. Saaty. Revista de Prehistoria y Arqueología de La Universidad de Sevilla, 8(1999), 21 37. Retrieved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=176653

Mendoza, J., & Aristizábal, E. (2017). Metodología para la zonificación de la susceptibilidad por movimientos en masa en proyectos lineales. Estudio de caso en elacueducto del municipio de Fredonia, Antioquia. Ingeniería y Ciencia, 13(26), 173 206. https://doi.org/10.17230/ingciencia.13.26.7

Mera, J. (2012). Evaluación multicriterio en sistemas de información geográfica a la

cuenca del rio Paute (Universidad del Azuay). Retrieved from http://dspace.uazuay.edu.ec/bitstream/datos/3281/1/10055.pdf

Mergili, M., Marchant, C., & Moreiras, S. (2015). Causas, características e impacto de los procesos de remoción en masa, en áreas contrastantes de la región Andina. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 24(2), 113 131. https://doi.org/dx.doi.org/10,15446/rcdg.v24n2.50211

Montero, J. (2017). Clasificación de Movimientos en Masa y su Distribución en Terrenos Geológicos de Colombia. Colombia.

Mora, C. (2020). Aplicación de una metodología de evaluación multicriterio integrada a un proceso de análisis y modelamiento geoespacial como herramienta para fortalecer la participación ciudadana enfocado en la densificación del uso del suelo. Caso de estudio zona normat (Vol. 24). https://doi.org/10.1080/00033799300200371

Moreno, J. (2002). El Proceso Analítico Jerárquico (AHP). Fundamentos, metodologías y aplicaciones. Recta Monográfico, 1, 21 53.

Moscoso, D. (2019). Discriminante lineal de predicción de deslizamiento de taludes antes lluvias críticas para la ruta CH 156 en Concepción. UNIVERSIDAD DEL BIO - BIO.

MTOP. (2019). La vía Baeza Narupa se cerrará durante 10 días por trabajos de estabilización de taludes Ministerio de Transporte y Obras Públicas. Retrieved October 10, 2020, from Ministerio de Transporte y Obras Públicas website: https://www.obraspublicas.gob.ec/la-via-baeza-narupa-se-cerrara-durante-10dias por trabajos de estabilizacion de taludes/ Mullo, F. (2012). Empleo de las clasificaciones geomecánicas, para la Investigación del comportamiento geotécnico de las excavaciones subterráneas en la Central La Hidroeléctrica Coca Codo SINCLAIR 1500 MW. Universidad Central del Ecuador.

Muñoz, J. (2012). Impactos del cambio climático y evidencia de migraciones en Colombia (CÓDICE; J. Muñoz, Ed.). Retrieved from https://n9.cl/lww8t

Nantes, E. A. (2019). El método Analytic Hierarchy Process para la toma de decisiones. Repaso de la Metodología y Aplicaciones. Revista de La Escuela de Perfeccionamiento En Investigación Operativa, 27(46), 54 73.

Narváez, L., Lavell, A., & Pérez, G. (2009). La Gestión del Riesgo un enfoque basado en procesos. Retrieved from www.comunidadandina.org

Navarro, J. (2012). Susceptibilidad y Amenaza De Movimientos de Ladera Mediante S.I.G. En El Municipio De Berlín, El Salvador.

Navarro, L. (2018). Análisis Mediante Evaluación Multicriterio de la Susceptibilidad de Remociones en Masa en el Parque Nacional Laguna del Laja, Comuna de Antuco Universidad Andrés Bello

OCHA. (2020a). Desastres Naturales en América Latina y el Caribe, 2000 2019. Reliefweb, 20.

OCHA. (2020b). Desastres Naturales en América Latina y El Caribe 2000 2019.

Marzo, 20. Retrieved from http://www.sld.cu/galerias/pdf/sitios/urgencia/10desastres_naturales.pdf

Osorio, J., & Orejuela, J. (2008a). El Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y la toma de decisiones multicriterio. Ejemplo de aplicación. Scientia et Technica, 2(39), 247 252. https://doi.org/10.22517/23447214.3217

Osorio, J., & Orejuela, J. (2008b). EL Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y la toma de decisiones multicriterio. Ejemplo de aplicación. Scientia Et Technica, XIV(39), 247 252. Retrieved from http://www.redalyc.org/resumen.oa?id=84920503044

Pacheco, J. F., & Contreras, E. (2008). Manual para la evaluación multicriterio para programas y proyectos. In Instituto Latinoamericano y del Caribe de Planificación Económica y Social (ILPES). https://doi.org/978 92 1 323231 6

Padilla, O., Cruz, M., & Jaramillo, C. (2021). Determinación de La Probabilidad de Ocurrencia de Deslizamientos Aplicando Lógica Fuzzy vs Mora Vahrson, En el Área Monjas Itchimbía Panecillo, Del Distrito Metropolitano de Quito, (DMQ) y Simulación En 3d. 1, 1 15.

Pietri, D., Dietrich, P., Mayo, P., & Carcagno, A. (2011). Evaluación multicriterio de la exposición al riesgo ambiental mediante un sistema de información geográfica en Argentina. Panam Salud Pública, 30(5), 377 387.

Posada, H. (2015). Evaluación Multicriterio y SIG. como herramientas para la gestión territorial caso de estudio ubicación del terminal de transporte en Zipaquirá Cundinamarca. Universidad Santo Tomas.

Quesada, A., & Feoli, S. (2018). Comparación de la Metodología Mora Vahrson y el Método Morfométrico para Determinar Áreas Susceptibles a Deslizamientos en la Microcuenca del Río Macho, Costa Rica. Revista Geográfica de América Central., 61, 17–45. Retrieved from https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/geografica/article/view/10677/13251

Ramírez, A. C. G., Gutierrez, D. J. C., & Ricardo Mier Umaña. (2000). Criterios para la clasificación y descripción de movimientos de masa. (G. Ramírez Carlos Alberto, Colegial Gutierrez Juan Diego, & Mier Umaña Ricardo, Eds.). Retrieved from https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaboletindegeologia/article/view/3965/4 307

Ramírez, P., & Alejano, L. (2004). Mecánica de Rocas: Fundamentos e Ingeniería de Taludes. In Journal of Chemical Information and Modeling. Retrieved from http://oa.upm.es/14183/1/MECANICA_DE_ROCAS_1.pdf

Reyes Rivero, A. C., Montilla, A. de J., Castillo Garcia, P. G., & Zambrano Vera, M. N. (2017). Amenaza, vulnerabilidad y riesgo ante eventos naturales. Factores socialmente construidos. Journal of Science and Research: Revista Ciencia e Investigación, 2(6), 22 28. Retrieved from https://revistas.utb.edu.ec/index.php/sr/article/view/146

Riaño, C., & Palomino, M. (2015). Proceso analítico jerárquico para evaluar tres laboratorios virtuales en la educación superior*. Entramado, 11(1), 194 204. https://doi.org/10.18041/entramado.2015v11n1.21102

Rodríguez, J., Quintana, C., Rivera, H., & Tellez, J. (2013). Landslide Hazard Zoning in Urban Areas By the Mora & Vahrson Analysis Method: Case of Study. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo, 4(June 2013).

Rodríguez, M. (2016). Análisis Comparativo entre Método de BRABB Y BRABB Modificado, para fenómenos fe Remoción en Masa en la Cuenca del Río Chinambí del Cantón Mira. Retrieved from http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/8126

Romero, C., Gramal, A. B., Carranco, F., & Toainga, S. (2019). Asociación de facies: la clave para la identificación de la Formación Hollín en la región Sur Oriental del Ecuador. GEO Latitud, 2, 9 23. Retrieved from www.geoenergia.gob.ec

Rositas, J., & Mendoza, J. (2013). El Proceso Analítico Jerárquico (AHP) como método innovador en la toma de decisiones grupales. Universidad del Valle de Atemajac.

Saaty, T. L., & Wiley, J. (2009). Capítulo Iii Proceso De Análisis Jerárquico (Ahp). Revista Digital UMMSM.

Sandoval, E., & Ruíz, D. (2018). Zonificación de amenazas por deslizamientos a partir del modelo de Mora y Vahrson. Entorno Geográfico, (13), 28. https://doi.org/10.25100/eg.v0i13.6035

Scuderi, C., Postiglione, R., Riccardi, G., & Stenta, H. (2019). Caracterización de desastres naturales y tecnológicos con énfasis en desastres hidrológicos. Cuadernos Del CURIHAM, 25(1), 65 79. https://doi.org/10.35305/curiham.v25i0.129

Segarra, F., & Montalván, D. (2022). Zonificación de la susceptibilidad a deslizamientos por medio de sistemas de información geográfico, en la parroquia Bulán, canton Paute. Universidad Politécnica Salesiana sede Cuenca

SENER. (2015). Estudio de Impacto Social. Migración de Asignaciones a un Contrato para la Exploración y Extracción de Hidrocarburos (Nobilis-Maximino). México

Sequeira Arguedas, J. M. (2021). Geología, geomorfología y ocurrencia de deslizamientos en la cuenca alta del Río Virilla, Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, 1(66), 343–370. https://doi.org/10.15359/rgac.66-1.12

Serrano, G. (2018). El papel del relieve en la definición de unidades de paisaje: el caso de Muntanyes Dordal. Cuadernos de Investigación Geográfica, 38(June), 123 145.

SNGRE. (2018). Plan Nacional De Respuesta Ante Desastres. In Secretaría de Gestión de Riesgos (Primera ed). Retrieved from https://www.gestionderiesgos.gob.ec/wp content/uploads/downloads/2018/08/Plan Nacional de Respuesta SGR RespondeEC.pdf

Soldano, A. (2009). Conceptos sobre Riesgo. Síntesis Temática Realizada Para El Foro Virtual de La RIMD Creado Para La Capacitación En Teledetección Aplicada a La Reducción Del Riesgo Por Inundaciones, 1 5. Retrieved from http://www.ina.gov.ar/alerta/satelital/index.htm

Soto, J. (2018). Análisis de la peligrosidad frente a los movimientos de ladera en la Cuenca de Loja (Ecuador). (UNIVERSIDAD DE GRANADA-ESPAÑA). Retrieved from http://hdl.handle.net/10481/51128

Suárez, J. (2009). Capítulo 1 Nomenclatura y Clasificación de los Movimientos. In Deslizamientos: Análisis Geotécnico.

Toskano, G. (2005). El Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) como herramienta para la toma decisiones en la selección de proveedores. Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

Vallejo, D. (2002). Análisis De La Susceptibilidad a Los Movimientos De Ladera Mediante Un Sig En La Cuenca Vertiente De Rules, Granada. (figura 11), 15 27.

Vega, J. (2013). Estimación del riesgo por deslizamientos de laderas generados por eventos sismicos en la ciudad de medellín usando herramientas de la geomática . Universidad Nacional de La Plata.

Watanabe, M. (2015). Gestión del Riesgo de Desastres en Ciudades de América Latina. Apuntes de Investigación, 4, 1 17.

Wieczorek, G. (1996). Landslides: investigation and mitigation. CHAPTER 4landslide triggering mechanisms. Transportation Research Board Special Report, 76 91.

Yuquilema, J. (2010). Modelo Depositacional de la Arenisca T en la cuenca Oriente. Escuela Politécnica Nacional.

Zeas, R. (2013). El Deslizamiento de la Josefina “Tragedia Nacional.” GALILEO, (1), 87 98. Retrieved from http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/30019

ANEXOS

7.1 ANEXO A0: Registro de Deslizamientos.

Tabla 37. Desastres naturales ocurridos en ecuador entre los años 1587 y 2016

Año Tipo Lugar Afectado Consecuencias sobre las Comunidades y sus Asentamientos

1587 Terremoto Quito, Cayambe

1640 Derrumbo Cacha

1645 Terremoto Quito-Riobamba

Gran destrucción de San Antonio de Pichincha más de 160 muertos y muchos heridos

Desaparición del pueblo de Cacha, cerca de Riobamba, 5000 muertos aprox.

Muchos estragos en toda la comarca, deterioro notable de edificios, muchos fallecidos

1660 Erupción, volcánica Guagua Pichincha Quito Destrucción de techos, se cegaron los caños del agua, perturbación de los cultivos

1687 Terremoto Ambato, Pelileo, Latacunga Destrucción de Ambato, Latacunga y pueblos de la comarca - aprox. 7200 muertos.

1698 Terremoto Riobamba, Ambato, Latacunga Gran destrucción de casas e iglesias - aprox. 7000 Muertos

1703 Terremoto Latacunga Estragos notables pero menores a los del terremoto del año 1698

1736 terremoto Provincia de Cotopaxi Daños graves a casas e iglesias, muchas haciendas afectadas.

1742 Erupción volcánica Cotopaxi Valle Interandino, Quito y Latacunga Haciendas arruinadas, ganados, molinos y obrajes arrebatados, destrozamiento de puentes, centenares de muertos.

1755 Terremoto Quito Destrucción de un sinnúmero de edificios, los moradores evacuaron la ciudad.

1757 Terremoto Latacunga

1768

Erupción volcánica Cotopaxi

Destrucciones materiales considerables, aprox. 4000 personas fallecieron.

Valle Interandino, Quito y Latacunga Pérdidas agrícolas (cebada, ganado), hundimiento de casas bajo el peso de ceniza, destrucción de puentes por las avenidas de lodo - unas 10 víctimas.

1797 Terremoto Riobamba

Destrucción total de la ciudad, que fue trasladada a otro sitio después, entre 13 000 y 31 000 muertos, epidemias, impacto socio económico elevado.

1840 Terremoto Patate y Pelileo Algunos estragos materiales

1856 Terremoto Cuenca, Riobamba, Alausí Daños a iglesias, destrucción de varios caminos, trapiches - algunos muertos.

1859 Terremoto Quito - Valle de Los Chillos Graves daños materiales, serios estragos en poblaciones y haciendas del valle de Los Chillos, un centenar de víctimas aprox.

1868 Terremoto Otavalo, Atuntaqui, Ibarra Grandes averías en casas e iglesias, decenas de muertos.

1877 Erupción volcánica Cotopaxi Valle Interandino Quito y Latacunga Las avenidas arrasaron casas, haciendas, factorías, puentes, y los lahares causaron la muerte de 1000 personas aprox.

1886 Erupción volcánica Tungurahua Sectores circundantes del volcán Perturbación de los cultivos.

1896 Terremoto Bahía de Caráquez, Portoviejo Destrucción parcial de edificios y viviendas, un muerto y varios heridos.

1906 Terremoto, tsunami Esmeraldas

Decenas de muertos, daños considerables por el sacudimiento y por las inundaciones.

1914 Terremoto Pichincha Destrucción de casas

1918 Erupción volcánica Tungurahua Baños y otros caseríos cercanos Aluvión de lodo devastó a algunos sitios, arrebató a casas y a animales, destrucción de puentes.

1923 Terremoto Carchi Cayeron muchas casas, daños a los caminos – 3000 víctimas - 20 000 personas sin techo.

1942 Terremoto Guayaquil - Portoviejo Pérdidas cuantiosas, cuarteamientos serios en paredes y cubiertas - 200 muertos centenares de heridos.

1944 Terremoto Pastocalle - Saquisilí Destrucción parcial de edificios y viviendas.

1949 Terremoto Ambato y Pelileo Ciudad integralmente destruida - 6000 muertos y miles de heridos, 100 000 personas sin hogar, consecuencias socioeconómicas grandes y de larga duración.

1958 Maremoto Provincias de Esmeraldas Colapso total de casas antiguas y parcial de construcciones nuevas, destrucción de barcos, 4 ó 5 muertos.

1965 El Niño (inundaciones) Costa Pérdidas agrícolas - 5000 damnificados – daños evaluados a 4 millones de dólares.

1970 Terremoto Frontera sur (Perú)

1972-73

Destrucción casi total de algunas cabeceras cantonales, impacto socioeconómico considerable - 40 muertos, aprox. 1000 muertos entre Ecuador y Perú.

El Niño (inundaciones) Costa Pérdidas agrícolas, daños a carreteras - 30 000 damnificados.

1982-83 El Niño (inundaciones) Guayas, Manabí, Esmeraldas 600 muertos, 650 millones de dólares de pérdidas.

1987 El Niño (inundaciones) Costa Pérdidas agrícolas 10 000 damnificados (febrero)

1987 Terremoto Oriente, Pichincha, Imbabura 3500 muertos, reducción en un 60 % de los ingresos por exportación (se dañó el oleoducto trans- ecuatoriano), cierre de vías por deslizamientos, aislamiento de pueblos

1992 El Niño (inundaciones) Costa Pérdidas agrícolas - 22 muertos - 205 000 personas afectadas - daños evaluados a 20 millones de dólares.

1993 Deslizamiento Josefina Río Paute en aval de Cuenca 50 muertos y 147 millones de dólares de daños directos.

1997-98 El Niño (inundaciones) Costa

286 muertos - 30 000 damnificados puentes destruidos - carreteras dañadas impacto socioeconómico serio y a largo plazo

1998 Terremoto Bahía de Caráquez 3 muertos - 40 heridos - 750 personas sin hogar 150 casas destruidas - 250 dañadas

1999 Erupción volcánica Guagua Pichincha Quito, Lloa 2000 personas desplazadas (Lloa), pérdida de ganado, perturbación del flujo aéreo, perturbación funcional de Quito (actividad escolar)

1999 Erupción volcánica Tungurahua Baños

2016 Terremoto Manabí y Esmeraldas

Citado en (Espinosa et al., 2018)

32 muertos (por la evacuación) - 25 000 evacuados - pérdidas agrícolas estimadas: 17 600 000 USD - pérdidas en el campo turístico: 12 000 000 USD

663 muertos, 9 desaparecidos, 6.274 personas heridas y otras afectaciones directas y grandes pérdidas materiales de 3 500 mil millones USD

7.2 ANEXO A3: REGISTRO FOTOGRÁFICO DE DESLIZAMIENTOS.

Registro fotográfico de la constatación visual de los deslizamientos en el tramo vial Y de Narupa Y de Baeza.

Fotografía 1: Signado con el nombre X1, ubicado en la parroquia Cotundo, comunidad Jondachi, en las coordenadas X= 188845.1231, Y= 188845.1231.

Fotografía 2: signado con el nombre X2, ubicado en la parroquia Cotundo, sector Urcusiqui, en las Coordenadas X= 187053.0402, Y= 9923968.3929

Fotografía 3: X8

Fotografía 4: X9

7.3 ANEXO C - Matriz de Saaty

7.3.1 Matriz de Saaty Pendiente (Sr).

Tabla 38 Matriz de Saaty Pendiente (Sr). Matriz de Comparación de Criterios Matriz de Normalización

n Clase 0 5 5 15 1525 2545 4590 0 =< a 2 5 15 15 25 25 45 45 90 Ponderación % 1 0 5 1 1/2 1/3 1/5 1/9 0,05 0,04 0,05 0,05 0,05 0,04778 5% 2 5 15 2 1 1/2 1/5 1/5 0,10 0,07 0,07 0,05 0,09 0,07836 7% 3 15 25 3 2 1 1/2 1/3 0,15 0,15 0,15 0,13 0,16 0,14563 14% 4 25 40 5 5 2 1 1/2 0,25 0,37 0,29 0,26 0,23 0,28052 29% 5 40 90 9 5 3 2 1 0,45 0,37 0,44 0,51 0,47 0,44771 45% 20,00 13,50 6,83 3,90 2,14 1,00

Fuente Autor: 2022

Tabla 39. Relación de Consistencia (CR) Pendiente A X P Cons 1,120 0,241 n 5 0,392 Nmax 5,063 0,735 CI =(NMAX-n)/(n-1 ) 0,016 1,426 RI=1,12*(n 2 )/(n ) 0,672 2,267 CR=CI/RI 0,023 Nmax 5,063

Fuente Autor: 2022

7.3.2 Matriz de Saaty Litología (Sl).

Tabla 40 Matriz de Saaty Litología (Sl) Matriz de Comparación de Criterios Matriz de Normalización

n Formación L1 L2 L3 L4 L5 L1 L2 L3 L4 L5 Ponderación % 1 L1 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0,07 0,05 0,05 0,06 0,09 0,06238 6% 2 L2 2 1 1/2 1/3 1/4 0,13 0,10 0,07 0,08 0,11 0,09857 9% 3 L3 3 2 1 1/2 1/3 0,20 0,19 0,15 0,12 0,15 0,16105 15% 4 L4 4 3 2 1 1/2 0,27 0,29 0,29 0,24 0,22 0,26179 26% 5 L5 5 4 3 2 1 0,33 0,38 0,44 0,49 0,44 0,41621 44% 15,00 10,50 6,83 4,08 2,28 1,00

Fuente: Autor 2022

Tabla 41 Relación de Consistencia (CR) Litología. A X P 0,314 Cons 1,120 0,495 n 5,000 0,815 Nmax 5,090 1,337 CI =(NMAX-n)/(n-1 ) 0,023 2,129 RI=1,12*(n-2 )/(n ) 0,672 Nmax 5,090 CR=CI/RI 0,034

Fuente: Autor 2022

7.3.3 Matriz de Saaty Factores Precipitación (Tp)

Tabla 42 Matriz de Saaty Factores Precipitación (Tp) Matriz de Comparación de Criterios Matriz de Normalización n mm / mes 05 515 1525 2545 4590 0 =< a 2 515 1525 2545 4590 Ponderación %

1 < 100 1 1/2 1/5 1/7 1/9 0,04 0,03 0,02 0,04 0,06 0,03819 4%

2 101 200 2 1 1/2 1/5 1/7 0,08 0,06 0,06 0,05 0,07 0,06610 6% 3 201 300 5 2 1 1/2 1/5 0,21 0,13 0,11 0,13 0,10 0,13696 12% 4 301 400 7 5 2 1 1/2 0,29 0,32 0,23 0,26 0,26 0,27205 27% 5 > 400 9 7 5 2 1 0,38 0,45 0,57 0,52 0,51 0,48671 51% 24,00 15,50 8,70 3,84 1,95 1,00

Fuente: Autor 2022 Tabla 43 Relación de Consistencia (CR) Precipitación (Tp)

A X P 0,192 Cons 1,120 0,335 n 5,000 0,693 Nmax 5,129 1,387 CI =(NMAX n)/(n 1 ) 0,032 2,522 RI=1,12*(n-2 )/(n ) 0,672 Nmax 5,129 CR=CI/RI 0,048

Fuente: Autor 2022

7.3.4

Matriz de Saaty Factor de Sismicidad (Ts)

Tabla 44 Matriz de Saaty Factor de Sismicidad (Ts) Matriz de comparación Matriz de Normalización

n Intensidad Sísmica Entre IIIIV Entre V VI Entre VIIVIII Entre IX X Entre XIXII Entre III IV Entre V VI Entre VII VIII Entre IX X Entre XIXII

Ponderación %

1 Entre III IV 1 1/2 1/3 1/5 1/7 0,056 0,043 0,049 0,050 0,066 0,053 5% 2 Entre V VI 2 1 1/2 1/3 1/5 0,111 0,087 0,073 0,083 0,092 0,089 9% 3 Entre VII VIII 3 2 1 1/2 1/3 0,167 0,174 0,146 0,124 0,153 0,153 15% 4 Entre IX X 5 3 2 1 1/2 0,278 0,261 0,293 0,248 0,230 0,262 26% 5 Entre XI XII 7 5 3 2 1 0,389 0,435 0,439 0,496 0,460 0,444 44% 18 12 7 4 2 1,000 100%

Fuente: Autor 2022

Fuente: Autor 2022