103012 by UNIGIS América Latina

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

Evaluación de la exposición a deslizamientos de la red vial primaria en El Salvador Landslides exposure assessment of the primary road network in El Salvador by/por

Luis Eduardo Menjívar Recinos 1123762 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS)

San Salvador – El Salvador, 9. Diciembre 2015

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.

San Salvador, 9 de diciembre de 2015 (Lugar, Fecha)

(Firma)

Resumen La red vial en El Salvador es afectada frecuentemente por deslizamientos de tierra, debido a que las características geomorfológicas, la geología y el clima del país, lo hacen un territorio muy susceptible a estos fenómenos. En la presente investigación se formula una metodología para la estimación y divulgación periódica de la exposición a deslizamientos activados por lluvia, aplicando un enfoque de libre acceso a tecnologías de información geográfica y estándares basados en servicios. Se realiza un análisis estadístico de deslizamientos históricos, y con base en métodos para la evaluación de la susceptibilidad y la amenaza, se establecen umbrales para el factor condicionante humedad, y para el factor desencadenante intensidad de lluvia. La condición de exposición a deslizamientos es definida por la intersección de los segmentos de línea de la red vial y las zonas propensas a deslizarse. Para la evaluación periódica se propone una plataforma tecnológica y un modelo de datos, que permiten gestionar la información geográfica y los procesos para el cálculo de la susceptibilidad, amenaza y exposición. La integración y difusión a través de servicios se logra estableciendo consultas espaciales, que facilitan la agrupación de los resultados y la difusión en formatos estándar. Como resultados se presentan una metodología para la evaluación de la exposición a deslizamientos, el diseño de una base de datos geográfica y el sistema que permite gestionar los procesos de divulgación de la información, compuesto por: servidores de datos y procesamientos; servidores web y de mapas; y los componentes para el consumo. Estos resultados demuestran que las tecnologías de libre acceso para la gestión de información geográfica, permiten procesar y publicar información crítica para la toma de decisiones en la gestión del riesgo; y que la información resultado de los análisis geográficos puede ser divulgada y representada de acuerdo al público o usuarios a quienes va dirigida. Palabras clave: Deslizamientos, servicios de mapas, exposición, SIG, El Salvador.

Abstract Landslides frequently affect the road network in El Salvador. The countryâ&#x20AC;&#x2122;s geomorphology, geology and climate, make it highly susceptible to these phenomena. The methodology formulated in this research allows the periodic assessment of exposure to landslides triggered by rain and the dissemination of this information using open-access geographic information technologies and standardsbased geospatial services. A statistical analysis of historical landslides was conducted, based on landslide susceptibility, and hazard assessment methods, resulting in the determination of thresholds for the conditioning factor (soil moisture), and the trigger factor (rainfall intensity). Landslide exposure condition is defined by the intersection of the line segments of the road network and landslides-prone areas. To carry out periodic evaluations, the technology platform and data model are proposed to manage geographic information and execute the processes to evaluate landslide susceptibility, hazard and exposure. Service-based integration and dissemination are achieved by setting spatial queries, which facilitate consolidation of results and dissemination in standard formats. The results include a methodology for the assessment of exposure to landslides, the design of a geodatabase and a system for managing the processes of information delivery, comprised by data storage and processing servers, web map servers and components for external consumption. These results demonstrate that open-access geographic information management technologies enable processing and publishing critical information for decision-making in risk management; and that the result of geographic information analysis can be disseminated and represented according to the needs of the public or users to whom it is addressed. Key words: Landslides, WMS, exposure, GIS, El Salvador.

Tabla de contenido 1. Introducción ..................................................................................................... 5 1.1.

Antecedentes ............................................................................................ 5

1.1.1. Estudios de amenaza por deslizamientos en El Salvador ..................... 5 1.1.2. Sistemas computacionales para el análisis de deslizamientos .............. 6 1.1.3. Evaluación de la exposición al riesgo de deslizamientos....................... 6 1.1.4. Evaluación probabilística del riesgo por deslizamientos ........................ 6 1.1.5. Sistemas de alerta temprana y mapas en línea ..................................... 7 1.2.

Objetivos y preguntas de investigación ..................................................... 7

1.2.1.

Objetivo general.................................................................................. 7

1.2.2.

Objetivos específicos .......................................................................... 8

1.2.3.

Preguntas de investigación ................................................................. 8

1.3.

Hipótesis ................................................................................................... 8

1.4.

Justificación............................................................................................... 8

1.5.

Alcance ..................................................................................................... 9

2. Revisión de Literatura .................................................................................... 11 2.1.

Marco conceptual del riesgo por deslizamientos ..................................... 11

2.2.

Métodos de análisis, niveles de zonificación y escalas ........................... 13

2.3.

Datos necesarios para el análisis del riesgo por deslizamientos ............ 15

2.3.1.

Inventarios de deslizamientos........................................................... 16

2.3.2.

Factores ambientales ....................................................................... 16

2.3.3.

Factores activadores ........................................................................ 17

2.3.4.

Elementos en riesgo ......................................................................... 17

2.4.

Evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos de tierra .................... 17

2.4.1.

Métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos . 17

2.4.2. Métodos simplificados para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos ............................................................................................... 20 2.5.

Evaluación de la amenaza a deslizamientos ........................................... 23

2.5.1.

Factor de disparo por lluvia .............................................................. 23

2.6.

Evaluación de la exposición a deslizamientos ........................................ 24

2.7.

Comunicación del riesgo ......................................................................... 25

2.8.

Publicación de información geográfica .................................................... 25

2.9.

Open GIS ................................................................................................ 27

2.9.1. Servidores Web ................................................................................... 28 2.9.2. Servidores de Mapas ........................................................................... 28 2.9.3. Bases de datos geográficas ................................................................. 29 2.9.4. Tecnologías para el manejo de contenido web dinámico .................... 30 3. Metodología ................................................................................................... 32 3.1.

Estimación del grado de exposición ........................................................ 34

3.1.1.

Inventario .......................................................................................... 34

3.1.2.

Susceptibilidad.................................................................................. 34

3.1.3.

Amenaza .......................................................................................... 35

3.1.4.

Exposición base................................................................................ 35

3.1.5

Intersección de capas geográficas ................................................... 36

3.1.6.

Metodología para la evaluación de la exposición ............................. 36

3.2.

Evaluación periódica ............................................................................... 38

3.2.1.

Plataforma tecnológica ..................................................................... 38

3.2.2.

Definición de Procesos ..................................................................... 39

3.2.3.

Diseño de base de datos geográfica ................................................ 39

3.2.4.

Modelo de datos ............................................................................... 40

3.3.

Integración y difusión a través de servicios ............................................. 40

3.3.1.

Consultas espaciales ........................................................................ 40

3.3.2.

Agrupación de resultados ................................................................. 42

3.3.3.

Diseño de servicios de mapa web .................................................... 42

3.3.4.

Interfaz de publicación ...................................................................... 43

4. Resultados y Análisis ..................................................................................... 44 4.1.

Diagrama General del Sistema ............................................................... 44

4.2.

Evaluación del grado de exposición a deslizamientos de la red vial ....... 44

4.3.

Evaluación periódica de la exposición a deslizamientos ......................... 49

4.4.

Integración y difusión a través de servicios ............................................. 50

4.5.

Análisis .................................................................................................... 53

4.5.1.

Evaluación del grado de exposición a deslizamientos de la red vial. 53

4.5.2.

Evaluación periódica de la exposición a deslizamientos .................. 56

4.5.3.

Integración y difusión a través de servicios ...................................... 57

5. Conclusiones .................................................................................................... 59 6. Referencias ...................................................................................................... 61 Anexo I ................................................................................................................. 68 Anexo II ................................................................................................................ 69 Anexo III ............................................................................................................... 72 Anexo IV ............................................................................................................... 73 Anexo V ................................................................................................................ 74

Lista de Figuras Figura 1. Clasificación de métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos...................................................................................................... 19 Figura 2. Diagrama general de publicación de información geográfica en Internet ............................................................................................................................. 26 Figura 3. Diagrama general del funcionamiento interno de un servidor de mapas en línea. .................................................................................................................... 27 Figura 4. Área de Estudio: Mapa de elevaciones de El Salvador…….................. 32 Figura 5. Diseño de la investigación. .................................................................... 33 Figura 6. Metodología para la evaluación de la exposición a deslizamientos. ..... 37 Figura 7. Diagrama relación de entidades de la base de datos para la evaluación de la exposición a deslizamientos. ....................................................................... 41 Figura 8. Diagrama general del sistema. .............................................................. 46 Figura 9. Susceptibilidad base para el análisis de exposición. ............................. 47 Figura 10. Gráfico de cantidades de lluvia diaria registrada por deslizamiento ocurrido. ............................................................................................................... 47 Figura 11. Mapa resultado de la intersección entre las capas: Red vial y susceptibilidad base. ............................................................................................ 48 Figura 12. Mapa dinámico resultado: Red vial expuesta a deslizamientos (amenaza alta a muy alta) en El Salvador para el día 20.08.2014. ....................................... 52 Figura 13. WMS de exposición a deslizamientos de la red vial (amenaza alta a muy alta). ..................................................................................................................... 52 Figura 14. Gráficos de lluvias acumuladas durante 4 días y 15 días previos a deslizamientos vrs. la lluvia registrada el día de ocurrencia. ................................ 55

Lista de tablas Tabla 1. Representación de los conjuntos de datos básicos para la evaluación de susceptibilidad, amenaza y riesgo por deslizamientos. ........................................ 16 Tabla 2. Métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos con base en el conocimiento. ...................................................................................... 19 Tabla 3. Calificativo del factor litológico a utilizar en el proyecto. ......................... 20 Tabla 4. Calificativo del factor de relieve relativo o pendiente. ............................. 22 Tabla 5. Condición de lluvia crítica para desencadenar deslizamiento con relación en la lluvia acumulada precedente. ...................................................................... 24 Tabla 6. Calificativo del factor de intensidad de lluvia. ......................................... 24 Tabla 7. Umbrales para lluvia acumulada precedente. ........................................ 44 Tabla 8. Umbrales para lluvia pronosticada. ........................................................ 45 Tabla 9. Datos de lluvia registrada en milímetros, para un evento aislado. ......... 54

ACRÓNIMOS AMSS

Área Metropolitana de San Salvador

BGR

Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe

CAPRA

Central American Probabilistic Risk Assessment

CEPAL

Comisión Económica para América Latina y El Caribe

GDAL

Geospatial Data Abstraction Library

INSPIRE Infrastructure for Spatial Information in Europe ISDR

International Strategy for Disaster Reduction

MARN

Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales

MDE

Modelo Digital de Elevación

MGA

Misión Geológica Alemana

NDVI

Normalized Difference Vegetation Index

NGI

Norwegian Geotechnical Institute

OGC

Open Geospatial Consortium

OWS

OGC Web Services

PHP

PHP Hypertext Preprocessor

SIG

Sistemas de Información Geográfica

SNET

Servicio Nacional de Estudios Territoriales

SQL

Structured Query Language

WMS

Web Map Service

Introducción

1.1.

Antecedentes

El 19 de septiembre de 1982 a causa de las intensas lluvias de ese año, se presentó uno de los deslizamientos más importantes y quizás el único evento de ese tipo sobre el que se tenía registro al momento de su ocurrencia en El Salvador, conocido como “el desastre de Montebello”. Lo ocurrido en Montebello produjo un giro en la metodología para la divulgación de información sobre las causas de los deslizamientos y los probables efectos de los mismos en la población (Brizuela y Menjívar, 2001). Durante los últimos años, diferentes eventos meteorológicos han ocasionado deslizamientos con impactos importantes en el país: Según reportes del Servicio Nacional de Estudios Territoriales (SNET) consolidados por CEPAL (2005), la tormenta tropical Stan en 2005, registró 320 mm de lluvia acumulada en 24 horas y 760 mm en 5 días, ocasionando deslizamientos de tierra y flujos. Durante una baja presión en El Pacífico influenciada por el Huracán Ida en El Caribe en el año 2009, se registraron daños en puentes y carreteras del interior del país debido a deslizamientos (MARN, 2009). La tormenta tropical Agatha en 2010 ocasionó 219 deslizamientos (CEPAL, 2010) y MARN (2011, p.32) señala que durante la depresión tropical 12-E “Los efectos de las lluvias se reflejaron en el desarrollo de una gran cantidad de deslizamientos de pequeños volúmenes, pero con recurrencia casi diaria”. 1.1.1. Estudios de amenaza por deslizamientos en El Salvador Calderón, Paredes, y Rodríguez (1997) realizaron un trabajo denominado “Evaluación de riesgo en términos de estabilidad de taludes para el Área Metropolitana de San Salvador (AMSS)” donde se obtiene una primera aproximación del mapa de zonificación de amenaza por deslizamientos aplicando el método Mora-Vahrson, el cual establece relaciones entre factores intrínsecos y activadores para estimar las condiciones de susceptibilidad y amenaza. Posteriormente, Alvarado, Campos, y Pérez (1999) presentan un mapa de susceptibilidad a los deslizamientos de tierra a una escala 1:750,000 de El

Salvador, con base en el método Mora-Vahrson; elaborado en el Centro de Investigaciones Geotécnicas. Posteriormente, Brizuela y Menjívar (2001) hacen uso de los SIG como herramienta para evaluar el grado de amenaza ante los peligros naturales, en particular los deslizamientos de tierra en AMSS utilizando el método Mora-Vahrson a escala 1:25,000. El SNET en su sitio de internet (www.snet.gob.sv) muestra un mapa denominado “Estimación cartográfica preliminar de las zonas de susceptibilidad a deslizamientos de suelo en El Salvador”, este es una síntesis de información a escala 1:250,000 de factores como: Pendiente, humedad en el suelo, geología superficial, sismicidad e intensidad de lluvia (Escobar, Escobar, y Rendón, 2003). 1.1.2. Sistemas computacionales para el análisis de deslizamientos En la actualidad existen herramientas computaciones para la evaluación y análisis de la estabilidad de taludes, laderas y pendientes de terreno a diferentes escalas, entre estos programas se encuentran: 3-DSlopeGIS, ArcSDM, GEO5, LISA, SLOPE 2009, SLOPE/W, STABL, STABLE, STONE (ERN, 2010). 1.1.3. Evaluación de la exposición al riesgo de deslizamientos El proyecto “Mitigación de Georiesgos en Centro América” ejecutado por el Instituto Federal de Geociencias y Recursos Naturales de Alemania (BGR, por sus iniciales en alemán), desde 2002 hasta 2010, desarrolló una herramienta para la evaluación y el mapeo de la exposición de ciertos elementos en riesgo frente a amenazas de origen natural en Centroamérica (Central American Risk Assessment) (Balzer, Jäger, y Kuhn, 2010). 1.1.4. Evaluación probabilística del riesgo por deslizamientos La iniciativa CAPRA (Evaluación Probabilística del Riesgo en Centro América por sus siglas en inglés) del Banco Mundial, tiene como objetivo fortalecer la capacidad nacional e institucional en la evaluación del riesgo de desastres, integrando información de riesgos en las políticas y programas de desarrollo. Consideró en su etapa I durante 2010, la evaluación de riesgos por deslizamientos de tierra, utilizando las siguientes metodologías: 1) Falla plana, 2) Falla plana con sismos y 3) Mora-Vahrson (ERN, 2010).

1.1.5. Sistemas de alerta temprana y mapas en línea En El Salvador, en 1992 se concibe el primer sistema de alerta temprana por deslizamientos, basado en la duración de la lluvia, así: si una lluvia tenía una duración de más de 24 horas entonces se activaba un nivel de alerta (Tejada, 2011). Para Centroamérica en 2009, el proyecto “Mitigación de Georiesgos” desarrolló una aplicación informática, como un primer paso hacia un sistema regional de alerta temprana por deslizamientos, que presenta las precipitaciones acumuladas de 1, 3, 6, 12 y 24 horas en la región. Además, permite el acceso a cartografía básica para cada país (http://georiesgos-ca/WebSite/Nesdis_FF/) (Schillinger y Gutiérrez, 2009). En la Región Mesoamericana existen actualmente muchas iniciativas orientadas a facilitar información para la gestión del riesgo, entre estos se encuentran: el Atlas de

Riesgos

México

(atlasnacionalderiesgos.gob.mx),

Sistema

Mesoamericano de Información Territorial (SMIT) para la Reducción de Riesgos de Desastres Naturales (smit.cathalac.org), el Sistema Regional de Visualización y Monitoreo de Mesoamérica (www.servir.net). Para la respuesta oportuna ante fenómenos naturales se destaca: el Sistema de Alerta Temprana para Centroamérica (SATCAWeb) (http://www.satcaweb.org). Actualmente la Dirección General del Observatorio Ambiental de El Salvador, realiza una evaluación periódica de la humedad acumulada en cada estación meteorológica, con base en los registros diarios de lluvia. Se hace uso de polígonos de Thiessen, para facilitar un análisis visual al sobreponer una capa de polígonos con pendientes del terreno mayores a 30°. 1.2.

Objetivos y preguntas de investigación

1.2.1. Objetivo general Formular una metodología para la estimación de la exposición a deslizamientos de tierra, utilizando un enfoque de libre acceso a tecnologías de información geográfica.

1.2.2. Objetivos específicos 

Estimar el grado de exposición a deslizamientos de la red vial primaria en El

Salvador, basado en relaciones estadísticas del comportamiento de las laderas a la acumulación de lluvia. 

Demostrar la aplicabilidad de tecnologías de libre acceso para el

procesamiento de la información geográfica, con el objeto de determinar periódicamente la condición de exposición a deslizamientos en la red vial. 

Utilizar estándares de publicación de información geográfica, basados en

servicios, para su respectiva divulgación. 1.2.3. Preguntas de investigación ¿Cómo estimar la condición de susceptibilidad a deslizamientos de tierra con base en el comportamiento de las laderas al acumular lluvia? ¿Cómo estimar periódicamente la condición de exposición de elementos específicos a deslizamientos de tierra a través del uso de tecnologías SIG de libre acceso? ¿Es posible utilizar tecnologías de libre acceso para la divulgación de información geográfica? 1.3.

Hipótesis

Existe una relación entre la humedad de los suelos debida a la cantidad de lluvia acumulada, y la exposición a deslizamientos que afectan la red vial. 1.4.

Justificación

El Salvador, como los países de América Central, está ubicado dentro de los límites de las placas del Caribe, Norteamérica, Cocos y Nazca; una región donde los movimientos relativos de las placas varían de 2 a 9 cm/año (Benito Oterino y Torres Fernández, 2009). Geológicamente hablando, El Salvador es un país joven; una cuarta parte del territorio nacional es de la era cuaternaria, y tres cuartas partes están cubiertas por rocas de edad terciaria. La orografía del país es accidentada e irregular debido a la actividad volcánica y tectónica, producto del movimiento de las placas tectónicas, que modelaron la superficie del país durante la era terciaria (Escobar et al., 2003).

Además, la situación geográfica de América Central en la zona intertropical, la expone a los embates de los ciclones tropicales que se generan, tanto en el Mar Caribe como en el Océano Pacífico. Entre los años 1970 hasta 2011, un total de 16 eventos meteorológicos extremos impactaron El Salvador (MARN, 2011), generando, junto a otros fenómenos meteorológicos, deslizamientos, flujos e inundaciones. Así, debido a la dinámica y características geomorfológicas, y la recurrente afectación de eventos meteorológicos, se considera a El Salvador un territorio muy susceptible a deslizamientos de tierra. El Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales (MARN) de El Salvador posee un inventario de 282 deslizamientos, con registros desde 1934, 113 de estos eventos han sido activados por lluvias, 31 de los cuales han ocasionado daños importantes en la red vial del país (SNET, 2012). Aunque existe información en las distintas instituciones técnico científicas de El Salvador, la toma de decisiones informadas sigue siendo un proceso complejo y lento, en el que no se identifican las herramientas, ni los mecanismos para el acceso oportuno a la información crítica relacionada con las condiciones de exposición de los elementos en riesgo. 1.5.

Alcance

El estudio pretende generar una herramienta para evaluar periódicamente la condición de exposición a deslizamientos de la red vial en El Salvador. Se evalúa la susceptibilidad a deslizamientos de tierra, con base en los factores condicionantes intrínsecos: Pendiente del terreno y geología superficial; además del factor condicionante variable: humedad. Posteriormente se evalúa la condición de amenaza a deslizamientos, incorporando el factor desencadenante o de disparo: Obtenido del pronóstico de lluvia para un período de 24 horas. Ambos procesos se basan en modificaciones realizadas a los parámetros contemplados en metodologías simplificadas para la evaluación de la amenaza y susceptibilidad a deslizamientos (Mora y Vahrson, 1994; NGI, 2003; Lumb, 1975).

Se utiliza un modelo de elevación digital de 10 m de resolución basado en hojas cartográficas escala 1:25000, el mapa geológico nacional escala 1:100000, proveniente de la digitalización de cartas geológicas escala 1:50000, polígonos de Thiessen para las zonas de cobertura de las estaciones meteorológicas y zonas climáticas para el pronóstico de lluvia acumulada para 24 horas. La condición de exposición de la red vial es definida por la intersección de las siguientes capas geográficas: 1) Ráster de susceptibilidad inicial con base en la pendiente del terreno y su litología, 2) Polígonos de Thiessen para afectar la susceptibilidad por las lluvias precedentes, 3) Polígonos de zonas climáticas para asignar el factor de disparo a partir de la lluvia pronosticada, 4) Red vial primaria, y 5) Polígonos de límites municipales. La información relacionada con el municipio al que pertenece cada segmento de red vial, permite condensar los resultados en el ámbito municipal, mejorando la comunicación del riesgo sobre las posibles afectaciones de los deslizamientos en la red vial de El Salvador. Los resultados de los análisis periódicos podrán incorporase a los procesos de monitoreo de los observatorios ambientales, las instituciones responsables del mantenimiento y funcionamiento de las carreteras, así como las agencias de respuesta en casos de emergencia y protección civil. La metodología propuesta podría adaptarse a otras amenazas relacionadas con la acumulación de lluvia, por ejemplo inundaciones; y el análisis de la exposición puede considerar otros elementos o bienes susceptibles, como escuelas, población y hospitales, permitiendo llegar a más sectores de la sociedad.

Revisión de Literatura

Para determinar la condición de exposición a deslizamientos de tierra, es necesario evaluar los factores involucrados en cada variable del fenómeno; y para que estos resultados sean útiles, deben establecerse los mecanismos para su adecuada generación y publicación. Este capítulo presenta el estado del arte relacionado con estas evaluaciones y procesos. 2.1.

Marco conceptual del riesgo por deslizamientos

La expresión para el cálculo del riesgo por deslizamientos (R) contempla tres factores: La amenaza (A), la exposición de los elementos (E) y su vulnerabilidad (V) (Varnes y International Association of Engineering Geology, 1984): R=A*(E*V) Como lo señalan van Westen, Castellanos, y Kuriakose (2008) existen tres componentes en el análisis del riesgo: Amenaza, vulnerabilidad y elementos en riesgo, y todos son caracterizados por variables espaciales y no espaciales. Van Westen y Woldai (2012), definen la amenaza como la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno peligroso, con una intensidad dada en un período determinado, y posee un componente espacial importante relacionado con el área de inicio del fenómeno como con su traslado y alcance. Para el caso de deslizamientos, la amenaza se concibe como la combinación de factores ambientales intrínsecos, utilizados para conocer el potencial de deslizamientos que posee una determinada ladera, es decir su grado de susceptibilidad; y los factores activadores o disparadores de estos. Corominas y Mavrouli (2011) consideran que el análisis de la amenaza por deslizamientos amerita un enfoque de múltiples amenazas, reconociendo que estos eventos ocurren regularmente en combinación con otros tipos de amenazas, por ejemplo lluvias torrenciales y terremotos. La vulnerabilidad significa la susceptibilidad, fragilidad o predisposición a ser afectado por un evento; su cálculo se basa en la combinación del grado de exposición, susceptibilidad, fragilidad y falta de resiliencia de los sistemas socioecológicos (Birkmann et al., 2013).

Los elementos en riesgo se refieren a la población, propiedades, actividades económicas, servicios públicos o cualquier otro bien expuesto a amenazas en una determinada área (ISDR, 2004). El análisis del riesgo utiliza la información disponible para estimar la probabilidad de pérdida de elementos individuales, población, propiedades y ecosistemas, a determinadas amenazas. Por lo general este análisis sigue los siguientes pasos: Identificación y evaluación de la amenaza, evaluación de la vulnerabilidad y estimación del riesgo. Estos pasos poseen un componente espacial importante, la estimación del riesgo requiere el manejo de datos e información espacial haciendo uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) (Corominas y Mavrouli, 2011). Los mapas de deslizamientos pueden tener diferentes roles y objetivos, y perseguir diferentes propósitos como los señalados por Fell et al. (2008): -

Mapa de inventario de deslizamientos

Mapa de susceptibilidad a deslizamientos

Mapa de amenaza por deslizamientos

Mapa de elementos en riesgo

Mapa de escenario de impactos

Mapa de riesgos por deslizamientos

Los conjuntos de datos básicos para la evaluación de la susceptibilidad, amenaza y riesgo por deslizamientos pueden subdividirse en cuatro grupos (van Westen et al., 2008): -

Inventario detallado de deslizamientos ocurridos, necesario para cuantificar tanto el peligro de deslizamiento como el riesgo.

Factores ambientales, que pueden agruparse en información derivada del modelo de elevación digital del terreno, geología, tipología de suelos, hidrología, geomorfología y uso del suelo.

Factores activadores, que generalmente tienen una importancia más en el análisis temporal que el espacial; esta información está relacionada a sismicidad, que puede obtenerse de catálogos sísmicos; precipitaciones y temperatura, que se obtienen de registros meteorológicos de estaciones individuales.

Elementos en riesgo, que pueden identificarse a diferentes niveles y escalas, dependiendo de los requerimientos del estudio, pueden agruparse en edificaciones, redes de transporte, líneas vitales, edificaciones esenciales, población, datos de agricultura, economía y datos ecológicos.

La interacción de los elementos en riesgo y las zonas de amenaza define la exposición y la vulnerabilidad de los elementos en riesgo. La exposición indica el grado en que los elementos en situación de riesgo están situados realmente en la trayectoria de un evento peligroso en particular. La interacción espacial entre los elementos en riesgo y las zonas de amenaza se realiza haciendo uso de los SIG mediante la superposición del mapa de amenazas con el mapa de los elementos en riesgo (van Westen y Woldai, 2012). 2.2.

Métodos de análisis, niveles de zonificación y escalas

En referencia al análisis de deslizamientos, los métodos disponibles pueden colocarse en categorías bien definidas que realizan modelado de deslizamientos cualitativas o cuantitativas y pueden definirse como: heurístico, con base en el conocimiento; estadístico, con base en datos; o determinista, probabilístico (Fell et al., 2008). Considerando la calidad de los datos de entrada, la complejidad de los análisis desarrollados y la resolución espacial utilizada, pueden desarrollarse los siguientes niveles de zonificación: preliminar, intermedio y avanzado (Corominas y Mavrouli, 2011): -

El nivel preliminar se asocia a los métodos para los que la susceptibilidad, amenaza y riesgos se evalúan sobre la base de procedimientos heurísticos (o la opinión de expertos). La cartografía de los deslizamientos de tierra y su entorno geomorfológico son los principales datos de entrada.

El nivel intermedio se basa en los resultados de las técnicas de tratamiento de datos y de las relaciones empíricas, cuyos resultados se comparan con la ocurrencia de deslizamientos. En general, las leyes que rigen el fenómeno de inestabilidad no se consideran directamente, además se requiere gran cantidad de datos de entrada, provenientes de imágenes y Modelos de Elevación Digital (DEM).

El nivel avanzado de la zonificación se realiza generalmente con la ayuda de modelos basados en la física, para calcular cuantitativamente parámetros como la probabilidad de falla, distancia recorrida o la velocidad de salida de deslizamientos y permitir el análisis de los escenarios de riesgo. Se requiere que los datos de entrada sean de alta calidad y los resultados se pueden derivar en mapas a gran escala.

En el desarrollo de cualquier metodología para el mapeo de la amenaza por deslizamientos es necesario obtener una relación aceptable costo/beneficio, para asegurar su aplicación práctica (Soeters y van Westen, 1996), esta relación está vinculada directamente con la escala de trabajo y el nivel de análisis, debido a que la información y datos a gran escala requieren inversiones importantes. La evaluación del riesgo y la amenaza por deslizamientos puede ser cuantitativa o cualitativa, de acuerdo con el uso de: i) los procedimientos analíticos con el apoyo de la simulación por computadora; ii) indicadores ponderados, la opinión de expertos y el estudio de campo; iii) una combinación de los dos procedimientos anteriores (Corominas y Mavrouli, 2011). Las escalas para la evaluación del riesgo y amenaza por deslizamientos pueden dividirse en: nacionales, regionales, locales y para sitios específicos: -

Para la escala nacional (<1:100,000) se sugieren los métodos y procesos basados en conocimiento y opinión de expertos (procedimientos heurísticos) para un nivel preliminar (Castellanos Abella y van Westen, 2008).

A escala regional (1:100,000 a 1:25,000) puede llevarse a cabo a nivel de avanzado; el análisis estadístico se recomienda sólo cuando un conjunto de datos apropiado está disponible (Fell et al., 2008). Si se solicita, se recomienda una evaluación cualitativa del riesgo.

En la escala local (1:25.000 a 1:5.000) todos los niveles de zonificación pueden ser desarrollados para la evaluación cualitativa / cuantitativa de riesgos. En particular, se recomienda el uso de análisis estadísticos y enfoques deterministas para la evaluación cuantitativa de los riesgos, si está garantizada la alta calidad de todos los datos de entrada necesarios.

Para sitios específicos (> 1:5000), debe realizarse con un nivel avanzado, el cual necesita un conjunto de datos más completo (Corominas y Mavrouli, 2011).

Más detalles sobre los niveles de actividad requeridos y las escalas de trabajo con relación al propósito, y para los diferentes niveles de zonificación de susceptibilidad, amenaza y riesgo por deslizamientos, se presentan en el Anexo I (según Fell et al., 2008). Corominas y Mavrouli (2011) señalan que independientemente del enfoque elegido y el nivel de la zonificación, el inventario de deslizamientos y los elementos en riesgo son la base de este tipo de estudios; así, a esta información se le debe asignar una escala más grande que los otros mapas de zonificación. En particular los sistemas de alerta temprana y los planos urbanos de emergencia deben ser definidos a escala local, mientras que la escala específica de sitio es utilizada para el diseño de obras de control y estabilización. A escala nacional y regional mapas menos detallados de zonificación son necesarios a efectos de información y asesoramiento, así como para el mapeo de áreas que necesitan un nivel de zonificación más avanzada. Estas escalas pueden ser útiles para los sistemas de alerta utilizados por el gobierno central (Corominas y Mavrouli, 2011). 2.3.

Datos necesarios para el análisis del riesgo por deslizamientos

Van Westen et al. (2008) agrupan la información básica para la evaluación de la susceptibilidad, amenaza y riesgo por deslizamientos; la escala de aplicación y la calidad de información recomendada; en cuatro conjuntos de datos, que se describen a continuación y se presentan con más detalle en la Tabla 1.

(Semi) Cuantitativo

Cualitativo

Requiere los resultados del análisis probabilístico de amenaza

Requiere los resultados del análisis de amenaza heurístico, estadístico o determinístico

Inventario Deslizamientos activos Deslizamiento en monitoreo Factores MED ambientales Pendiente, aspecto, etc. Zonas de alivio Zonas de acumulación Litología Estratigrafía Fallas Tipo de suelo Espesores de suelo Pendiente hidrológica Geomorfología principal Geomorfológicas detallada Usos de suelo Cambio en el uso del suelo Factores Precipitación, activadores Temperatura, Evapotranspiración, Catálogos sísmicos Aceleraciones del terreno Elementos en Edificaciones riesgo Redes vial Líneas vitales Edificaciones esenciales Población Agricultura Datos económicos Ecología Izquierda: Tipos datos principales. Medio: frecuencia de actualización ideal. SR: Sensores Remotos. Simbología de la importancia de los datos según el análisis y modelos en los que participan Datos críticos Muy importantes Importantes Menos importantes - Irrelevantes

Probabilístico

Riesgo

Determinístico

Estadístico

Heurístico

10años–00.2días

Modelo de amenaza

De detalle

Escala

Grande

Capa de datos

Mediana

Grupo Principal

Frecuencia de actualización

Pequeña

Datos

Es útil su uso?

Inventario de deslizamiento

Tabla 1. Representación de los conjuntos de datos básicos para la evaluación de susceptibilidad, amenaza y riesgo por deslizamientos (van Westen et al., 2008).

2.3.1. Inventarios de deslizamientos En este grupo se encuentran las ubicaciones de los sitios donde se han registrado deslizamientos, detallando sus características, y el monitoreo de estos; incluyendo deslizamientos activos. Esta información debe actualizarse frecuentemente, además se debe poseer información histórica, útil para análisis posteriores. 2.3.2. Factores ambientales Este grupo contiene el modelo de elevación digital del terreno (MDE), del que se derivan el ángulo de pendientes, el aspecto y zonas de acumulación; litología, estructura y fallas geológicas; tipo y espesor de suelo; unidades geomorfológicas

principales y geomorfología detallada; uso de suelo y cambio en los usos del mismo; e hidrología. La información geológica y la derivada del MDE no es necesario actualizarla frecuentemente, los tipos de uso de suelo y sus cambios se recomienda actualizarlos cada 5 años, y las condiciones hidrológicas con una frecuencia de anual a diaria. 2.3.3. Factores activadores Se reconoce la lluvia, temperatura/evapotranspiración, catálogos sísmicos y aceleración del terreno. Factores relacionados con el tiempo y el clima deben actualizarse muy frecuentemente, los eventos sísmicos se actualizan de forma cotidiana, actualizando el catálogo sísmico. 2.3.4. Elementos en riesgo En este grupo se encuentran los edificios, la red vial, líneas vitales, infraestructura esencial, población, agricultura, datos económicos e información ecológica; es necesaria una actualización poco frecuente. 2.4.

Evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos de tierra

2.4.1. Métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos El objetivo de una evaluación de la susceptibilidad es subdividir espacialmente una determinada área en zonas que tienen una probabilidad diferente de que se produzcan deslizamientos en el futuro; consiste en la clasificación, área o volumen (magnitud), y la distribución espacial de los deslizamientos existentes y potenciales en el área de estudio. En ocasiones la zonificación de la susceptibilidad tendrá que ser extendida, para cubrir zonas en las que los deslizamientos pueden viajar. En general, será necesario evaluar de forma independiente la propensión de las laderas a fallar y las zonas sobre las que material de origen puede transportarse (Fell et al., 2008). La evaluación de la susceptibilidad de las zonas propensas a fallar es la más utilizada, y se ocupa de la modelación de las áreas potenciales o susceptibles a deslizarse, para lo que se pueden utilizar diferentes métodos (basado en inventarios, heurístico, estadístico, determinista). Los mapas resultantes son la

entrada para el modelado de las áreas potenciales de traslado, modelos que están fuera de los alcances del presente trabajo. Corominas y Mavrouli (2011) señalan que una evaluación de la susceptibilidad de iniciación de deslizamientos puede incluir los siguientes factores: -

La ubicación de los deslizamientos históricos, una clasificación por tipo y

actividad. -

Las condiciones geológicas, topográficas, geotécnicas y climáticas que

contribuyen a la posible ocurrencia deslizamientos de tierra. Los métodos de evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos suelen basarse en dos supuestos: El pasado es una guía para el futuro, y las áreas con características ambientales similares (topografía, geología, suelos, geomorfología y uso de la tierra), que han experimentado los deslizamientos en el pasado, también son propensas a experimentar deslizamientos de tierra en el futuro. Descripciones y clasificaciones de los métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos (áreas propensas) se pueden encontrar en: Dai, Lee, y Ngai (2002); van Westen, van Asch, y Soeters (2006); y Fell et al. (2008). Como se puede observar en la Figura 1 los métodos con base en inventarios son el punto de partida para otras evaluaciones de la susceptibilidad a deslizamientos (Corominas y Mavrouli, 2011).

Métodos con base en inventarios: - Mapas de inventarios de deslizamientos - Mapas de inventarios de deslizamientos por evento - Mapas de densidad de deslizamientos - Mapas de deslizamientos activos

Validación

Datos y Validación

Validación

Con base en el conocimiento: Mapeo directo - Amenazas geomorfológicas Mapeo indirecto - Lógico - Lógica difusa - Superposición de Clases - Evaluación espacial multicriterio

Con base en datos: Análisis estadístico bivariado - Valoración de eventos - Valores de información - Relación de frecuencia Estadística Multivariante - Regresión - Análisis discriminante - Análisis de Clúster Redes neuronales

Con base en la física del fenómeno: Análisis estático - basado en elementos finitos para pendientes - basado en perfiles -Modelos 3D Análisis dinámico - Lluvia / hidrología - Aceleración sísmica

Métodos cuantitativos

Métodos cualitativos

Figura 1. Clasificación de métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos (Corominas y Mavrouli, 2011).

Estos métodos se clasifican en cualitativos (análisis con base en inventarios de deslizamientos, y los basados en conocimiento) y cuantitativos (modelos basados en datos/estadísticas, y basados en la física del fenómeno) (Yawen, 2011). Un listado de los métodos basados en el conocimiento para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos, según su enfoque, se presenta en la Tabla 2. Enfoque Mapeos Geomorfológicos

Métodos directos de clasificación Métodos de ponderación por clase Análisis espacial multicriterio Procesos de Jerarquía (AHP) Lógica difusa

Referencias Rupke, Cammeraat, Seijmonsbergen, y van Westen, 1988;Seijmonsbergen, 1992;Cardinali et al., 2002; van Westen, Rengers, y Soeters, 2003 Barredo, Benavides, Hervás, y van Westen, 2000; van Westen, Soeters, y Sijmons, 2000 Xu et al., 2012;Malet et al., 2009;Mora y Vahrson, 1994 Ayalew, Yamagishi, Marui, y Kanno, 2005 Castellanos Abella y van Westen, 2008 Yoshimatsu y Abe, 2006;Yalcin, 2008 Ercanoglu y Gokceoglu, 2002;Chung y Fabbri, 2001

Tabla 2. Métodos para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos con base en el conocimiento (Corominas y Mavrouli, 2011).

2.4.2. Métodos simplificados para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos El método Mora-Vahrson, utilizado en diferentes estudios en la Región Centroamericana (Mora y Vahrson, 1994; Nadim, Kjekstad, Peduzzi, Herold, y Jaedicke, 2006; Balzer et al., 2010), utiliza la combinación de varios factores y parámetros, obtenidos de la medición de indicadores morfodinámicos y su distribución en el espacio y tiempo. Así, la susceptibilidad (Susc) se evalúa con la siguiente ecuación: Susc = Sl * Sr * Sh Donde: Sl: valor del parámetro de susceptibilidad litológica. Sr: valor del parámetro de relieve relativo o pendiente. Sh: valor del parámetro de humedad del suelo. El Servicio Geológico de El Salvador realizó en 1996 una adaptación de las características litológicas que condicionan la susceptibilidad a deslizamientos, puede observarse en la Tabla 3 el calificativo correspondiente a cada grupo, originalmente desarrollados para el Valle Central de Costa Rica (Calderón et al., 1997; Brizuela y Menjívar, 2001). Litologías s5’a, s5’b, va ch2, m1’b, I, b3, c2,c3 Ch1, s1, m1’a, b2, b1, m2’b, c1, s5c, s3’b s4, s3’a, ts Q’f, ts’m

Calificativo Bajo Moderado Medio

Valor 1 2 3

Alto Muy alto

4 5

Tabla 3. Calificativo del factor litológico a utilizar en el proyecto (Brizuela y Menjívar, 2001).

Donde: s5’a: andesitas, basaltos sin meteorización. s5’b: escoria volcánica, tobas consolidadas. s2: andesitas y basaltos, tobas consolidadas, no meteorizadas. ch2: riolitas, dacitas, tobas consolidadas fuertemente meteorizadas. m1’b: riolitas, dacitas, tobas fundidas. I: granito, granadiorita, diorita. b3: andesitas y basaltos (con ligera meteorización). c2: riolitas, dacitas y andesitas. c3: andesitas, basaltos medianamente meteorizados. m2’a: riolitas, andesitas, dacitas (fuertemente meteorizadas) Va: conglomerados de cuarzo y caliza, areniscas, sirtitas, lutitas. Yo: calizas arcillosas. ch1: tobas fundidas o tobas soldadas, tobas consolidadas. s1: tobas consolidadas, tobas aglomeráticas, tobas fundidas y andesitas. m1’a: tobas ácidas. b2: andesitas, tobas consolidadas. m2’b: tobas bien consolidadas (meteorizadas). b1: aglomerados volcánicos, intercalados con tobas y corrientes de lavas andesíticas y basálticas. c1: tobas consolidadas y cenizas volcánicas. s5’c: tobas medianamente consolidadas. s3’b: riolitas y dacitas sin meteorización. s4: tierra blanca de San Salvador, arena limosa y limo arenoso. s3’a: tobas color café, tobas de cenizas volcánicas. Q’f: limo arenoso, arena limosa, arcillas, aluviones finos y gruesos.

ts: conglomerado de cuarzo principalmente rojos, areniscas, siltitas y lutitas. ts’m: metasedimentos, metavulcánicas.

Los valores de relieve relativo, es decir, la máxima diferencia de elevación en un área de 1 Km2 (Mora y Vahrson, 1994), también pueden ser expresados como valores de pendiente, ya sea en porcentaje o en grados; el valor o peso de este factor se asigna según se presenta en la Tabla 4. Relieve Relativo m/Km² 0 – 75 76 – 175 175.6 – 300 301 – 500 501 – 800 > 800

Pendiente % 0 – 7.5 7.6 – 17.5 17.6 – 30.0 30.1 – 50.0 50.1 – 80.0 > 80.1

Pendiente en grados 0 - 4.29 4.30 - 9.93 9.94 - 16.70

Calificativo

16.71 26.57 26.58 38.66 > 38.66

Mediano

Alto

Muy alto

Muy Bajo Bajo Moderado

Valor Parámetro 0 1 2

Tabla 4. Calificativo del factor de relieve relativo o pendiente (adaptado de Mora y Vahrson, 1994).

El factor humedad cuantifica la cantidad de agua que se encuentra retenida en el suelo. Se refiere a la cantidad de agua que por infiltración, se mantiene en el subsuelo rellenando vacíos entre las partículas de suelo. Mora y Vahrson (1994) recomiendan categorizar los promedios mensuales, asignando un valor por mes, posteriormente sumar estos valores y asignar un valor al factor de humedad según el resultado. Chau et al. (2004), por su parte, reconocen que este factor de humedad del suelo, es variable en el tiempo y depende en muchos casos de la estación del año o la lluvia precedente días atrás. La influencia de la lluvia precedente ha sido estudiada en los últimos años, Lumb (1975) estableció que ésta influye en la ocurrencia de deslizamientos, cuando la lluvia en 24 horas excede los 100 mm, y la lluvia acumulada durante 15 días supera los 350 mm, estableciéndose una condición propicia para que ocurran muchos

deslizamientos; y que si la lluvia precedente supera los 200 mm se establece una condición propicia para la ocurrencia de deslizamientos dispersos (Abramson, 2002) El Instituto Geotécnico de Noruega (NGI) realizó en 2003 un análisis de la relación entre la intensidad y la lluvia acumulada, y establece que en El Salvador, para una lluvia acumulada 4 días atrás de 100 mm existe una condición crítica para desencadenar un deslizamiento combinado con una intensidad en un rango de 50 a 100 mm por hora; y para un acumulado de 200 mm, una condición crítica para intensidades entre 25 a 50 mm. 2.5.

Evaluación de la amenaza a deslizamientos

Un mapa de amenaza por deslizamientos de tierra muestra la distribución espacial de las zonas con diferente probabilidad de ocurrencia de deslizamientos (Brizuela y Menjívar, 2001); independientemente de la escala del análisis, el objetivo de la evaluación es determinar tanto el momento como el lugar de ocurrencia de deslizamientos en el área de estudio (Corominas y Mavrouli, 2011). La inestabilidad del terreno es controlada principalmente por las propiedades del suelo y la intensidad de la lluvia; la reducción en el factor de seguridad (FS) de un talud es directamente proporcional a la magnitud de la intensidad de lluvia, a mayor intensidad, más rápidamente decrece el factor de seguridad (Rahardjo, Ong, Rezaur, y Leong, 2007; Aristizábal, Martínez, y Vélez, 2010). El incremento en el grado de saturación del suelo y la disminución de la cohesión controlan los factores detonantes de laderas susceptibles (Aristizábal et al., 2010). La escala de trabajo regional (1:100,000 a 1:25,000) no incluye usualmente análisis de trayectoria del material removido, y por lo regular corresponde a una magnitud del evento constante al incluir factores activadores (van Westen et al., 2008). 2.5.1. Factor de disparo por lluvia Como se señaló en la sección 2.4.2 estudios anteriores han determinado que existe una relación entre la lluvia acumulada precedente y la lluvia que activa los movimientos en masa, específicamente establecen los umbrales que se presentan en la Tabla 5.

Lluvia precedente (mm) 15 días

Condición (mm)

crítica Escenario esperado

Mayor que 350 Mayor que 200

4 días

Mayor que 100 Mayor que 200 Sin lluvia precedente

100 mm en 24 horas

50 – 100 mm/hora 25 – 50 mm/hora 70 mm/hora

Desastroso (muchos deslizamientos) Severo (deslizamientos dispersos) No se establece escenario

Tabla 5. Condición de lluvia crítica para desencadenar deslizamiento con relación en la lluvia acumulada precedente (Lumb, 1975; Abramson, 2002; NGI,2003).

Mora y Vahrson (1994) definen, el grado de amenaza (HI) como el producto de la susceptibilidad (Susc) y de la activación (Trig), la cual depende de factores de disparo (intensidad sísmica o lluvias intensas): Hl = Susc * Trig El factor de disparo por lluvia corresponde a lluvias máximas diarias (24 horas), el peso asignado a este factor y su calificativo se muestra en la Tabla 6. Lluvia (mm) <100 100-200 200-300 300-400 >400

Calificativo Muy bajo Bajo Mediano Alto Muy alto

Valor 1 2 3 4 5

Tabla 6. Calificativo del factor de intensidad de lluvia (Mora y Vahrson, 1994).

2.6.

Evaluación de la exposición a deslizamientos

Lee y Jones (2004, p.9) definen la exposición a deslizamientos como "la proporción esperada para cada categoría de los elementos en riesgo a ser afectada por un deslizamiento". Birkmann et al. (2013) consideraron la exposición como un factor causal de la vulnerabilidad, otros enfoques separan este componente en la ecuación del riesgo (Fell, Ho, Lacasse, y Leroi, 2005).

Balzer et al. (2010) describen la exposición al riesgo de deslizamientos como la superposición espacial de amenazas y elementos en riesgo; la evaluación de la exposición se realiza cuantificando los elementos expuestos a la amenaza por deslizamientos: Población, propiedades, sistemas u otros elementos ubicados en zonas de amenaza que pueden verse afectados; incluyendo la información relacionada a la cantidad de elementos expuestos dentro de límites administrativos a diferentes niveles (nacional, departamental y municipal). 2.7.

Comunicación del riesgo

Para una efectiva comunicación del riesgo es necesario establecer entre expertos e instituciones especializadas en temas relacionados con la gestión del riesgo de desastres, los protocolos y mecanismos para el traslado adecuado de la información; una buena comunicación del riesgo contribuye a una respuesta más eficiente y oportuna (Arroyo Barrantes, Rodríguez, y Pérez, 2009). Por otro lado, la información debe ser gestionada en un lenguaje que el público o usuario meta comprenda, y que además sea distribuida en el momento adecuado para la toma de decisiones. Intrieri, Gigli, Casagli, y Nadim (2013) señalan que la importancia de las herramientas como los sistemas de alerta temprana para deslizamientos, es claro para la comunidad científica, que siguen luchando para alcanzar el pleno reconocimiento de los gobiernos y tomadores de decisiones como una herramienta viable de mitigación de riesgos. 2.8.

Publicación de información geográfica

Los SIG han demostrado ser una poderosa y útil herramienta de planificación y análisis para el estudio del riesgo y amenazas naturales (Brizuela y Menjívar, 2001; Resl, Eitzinger, y Atzmanstorfer, 2012). Una forma efectiva de facilitar el acceso a la información geográfica de forma descentralizada es a través de Internet. Este medio permite proveer herramientas de visualización y consulta de fácil interacción con el usuario. En general se identifican dos tipos de mapas en internet: estáticos y dinámicos (Loechel y Schmid, 2013):

Los mapas estáticos son comparables a los mapas impresos en papel, pero que se encuentran en formato digital y son publicados como imagen o conjuntos de imágenes en la Web.

Los mapas dinámicos, por el contrario, son generados a partir de diferentes parámetros internos desde la publicación o peticiones del usuario desde un navegador de Internet. Cabe señalar que en ambos tipos de mapas puede existir interacción con el usuario final.

Para generar y publicar mapas dinámicos, y gestionar información geográfica a través de internet, es necesario un servidor de mapas web, este se encarga de interpretar las peticiones de los usuarios y devolverles información procesada en diferentes formatos: imagen, texto, etc. (Steiniger y Hunter, 2013). Como se muestra de manera general en la Figura 2, un servidor de mapas web se comunica con el servidor web, este último envía las peticiones provenientes de los usuarios y espera la respuesta del servidor de mapas para devolver al usuario diferentes resultados: mapas, datos tabulares, etc. Las peticiones pueden provenir de software SIG particulares, software de publicación web o directamente de un navegador de internet.

Web

Respuestas

Consultas

Software SIG, Software publicación, Navegador Web

[SERVIDOR] Software con Estándares para la Publicación de Mapas

Figura 2. Diagrama general de publicación de información geográfica en Internet

Como se presenta en la Figura 3, el servidor de mapas requiere de acceso a fuentes de datos espaciales para dar respuesta a las peticiones de los usuarios; estos datos pueden ser archivos geográficos almacenados físicamente en un servidor accesible, una base de datos espacial o servicios web de datos y mapas externos. Las salidas de este servidor de mapas son facilitadas a través del servidor web en formatos de imagen, textos estándar o servicios de mapas.

XML Datos Vectoriale

Datos Raster

Datos Almacenados

Sitio Web

WMS

Servidor de Mapas Servidor de Aplicaciones WMS

DHTML

Tiles Imagen

Servicios Web

Datos de Entrada

Datos de Salida

Figura 3. Diagrama general del funcionamiento interno de un servidor de mapas en línea (McKenna, Fawcett, y Butler, 2014).

2.9.

Open GIS

El escenario presentado en la sección anterior puede abordarse desde la perspectiva del uso de herramientas de código abierto, es decir, aquellas soluciones informáticas que permiten su uso, cambio y distribución de manera irrestricta o libre; iniciativa que es respaldada para soluciones SIG por OGC (Open Source Geospatial Foundation), organismo a través del cual diferentes actores y miembros promueven el desarrollo de herramientas y la generación de datos espaciales abiertos, además de gestionar lineamientos para su correcta utilización (OSGeo, 2014). Se reconocen beneficios en el uso de software de código abierto, como el ahorro de costos, la independencia con proveedores y los estándares abiertos. Pero

también existe una serie de obstáculos, tales como barreras de conocimiento, integración heredada, bifurcación, costos irrecuperables y tecnología en desarrollo (Nagy, Yassin, y Bhattacherjee, 2010; Steiniger y Hunter, 2013). 2.9.1. Servidores Web Hidalgo Barea (2011) señala que dentro de los servidores web de libre acceso disponibles se destacan por poseer buenas características y ser altamente personalizables:

Apache

(http://httpd.apache.org/),

Nginx

(http://nginx.org/),

Lighttpd (http://www.lighttpd.net/), Cherokee (http://www.cherokee-project.com/), Mongrel2

(http://mongrel2.org/home),

Hiawatha

(http://www.hiawatha-

webserver.org/), TomCat (http://tomcat.apache.org/), Yaws (http://yaws.hyber.org/). Todos estos, a excepción de Mongrel2, que solo opera en Linux, son compatibles con diferentes plataformas: Windows, Linux, Mac OS X, BSD y Solaris. Por otro lado, se considera que todos son de fácil implementación y de desarrollo amigable. Apache, Nginx, Cherokee, Lighttpd, Hiawatha, TomCat y Yaws cuentan con CGI (Interfaz de Entrada Común, por sus siglas en inglés), una tecnología que permite ejecutar programas externos, y que permite a los servidores web compartir los resultados de estos programas (Luján Mora, 2001). Un servidor web reconocido por su versatilidad es Apache, que presenta la capacidad de trabajar modularmente (Apache Software Foundation, 2014) y que actualmente cuenta con la comunidad de desarrolladores más grande (Hidalgo Barea, 2011). 2.9.2. Servidores de Mapas Los servidores de mapas web más conocidos son MapServer (Kropla, 2005) y GeoServer (Erle, 2005). Ambas soluciones son comparables a las opciones propietarias similares con respecto a la funcionalidad, ambos paquetes ofrecen un rendimiento equivalente (Aime y McKenna, 2009) y similar capacidad de almacenamiento en caché de los tiles generados (Steiniger y Hunter, 2013). El servidor de mapas MapServer, es una plataforma para la publicación de información geoespacial, desarrollado por la Universidad de Minnesota en los 90’s, y ejecutable sobre diferentes sistemas operativos (Unix, Windows, Machintosh,

entre otros); posee funciones geográficas para la consulta de datos espaciales y la manipulación de elementos de mapas (MapScript), accesible desde PHP (University of Minnesota, 2014). Geoserver (http://geoserver.org), es un programa informático basado en JAVA que permite visualizar y editar datos espaciales, es utilizado como referencia para los estándares OGC: WFS y WCS, además está certificado como de alto rendimiento del estándar WMS. Tanto MapServer como Geoserver, utilizan la biblioteca GDAL (Geospatial Data Abstraction Library), que permite abstraer e interpretar los datos en diferentes formatos estándar, según lo establecido por OGC (Hall, y Leahy, 2008; y Henderson, 2014). Actualmente, existen otras soluciones como deegree (http://deegree.org) también basada en JAVA, y QGIS Server (http://www.qgis.org), el cual permite la generación de servicios WMS con base en los mapas generados en el software QGIS, lo que facilita su publicación si se cuenta con productos ya elaborados (Lang, n.d.). 2.9.3. Bases de datos geográficas Una base de datos espacial o geográfica se implementa generalmente como una extensión de una base de datos relacional (Descamps-Vila, Misterio, Conesa Caralt, y Pérez Navarro, 2011). Según Obe (2011); y Sherman (2012) el gestor de base de datos geográfica libre dominante, es decir con el número de usuarios más grande, es PostGIS, el cual establece los tipos de datos espaciales y las funciones de análisis de la base de datos libre PostgreSQL. Además del hecho de que PostGIS tiene la mayor base de usuarios y está siendo utilizado en instalaciones con altas exigencias (Steiniger y Hunter, 2013). También se pueden señalar: La extensión MySQL Spatial, que añade soporte espacial a MySQL (httpd://mysql.com); y el proyecto SpatiaLite que lo hace sobre SQLite (http://gaia-gis.it/spatialite). Actualmente MySQL Spatial proporciona una implementación básica de OGC para el estándar SQL, pero las operaciones de consulta y análisis utilizan rectángulos en lugar de verdaderas geometrías; por lo

tanto, las operaciones tienen una menor precisión. SpatiaLite se apega a especificación de la OGC mediante la utilización de la funcionalidad de la extensión geometría GEOS (trac.osgeo.org/geos) (Steiniger y Hunter, 2012). 2.9.4. Tecnologías para el manejo de contenido web dinámico Como se señaló en la sección 2.8 los mapas publicados en internet pueden ser estáticos y dinámicos, y para poder gestionar información dinámica en la web, pueden utilizarse interfaces CGI, que establecen un conjunto de normas o protocolos que deben seguir los servidores web y las aplicaciones para poder interactuar entre sí (Luján Mora, 2001). Por otro lado, se puede hacer uso de programación del lado del servidor (Serverside scripting), una tecnología que básicamente consiste en interpretar y procesar solicitudes enviadas desde un navegador web a través de internet, y como resultado devolver una imagen, un texto plano o codificado, etc. (Appu, 2002). De acuerdo a lo señalado por Paulson (2007) dentro de los lenguajes de programación dinámica del lado del servidor, el que ocupa el primer lugar en popularidad es PHP, seguido de Perl, Python, JavaScript y Ruby; por su parte Barua, Thomas y Hassan (2014) señalan a Python and PHP como los lenguajes de programación más populares. PHP (PHP Hypertext Preprocessor) (http://php.net/), creado en 1995, es un software multiplataforma que permite generar páginas web dinámicas y acceder información almacenada en diferentes bases de datos. Python (www.python.org), fue creado en 1990, es orientado a objetos y conocido por su sintaxis simple y clara legibilidad; el lenguaje es altamente portable: varios sistemas operativos, incluyendo el Mac OS, Unix y Windows, puede interpretarlo (Paulson, 2007). La tendencia actual para el manejo de información geoespacial a través de Internet se basa en el uso servicios de publicación estándar (OWS), lo que permite el intercambio de información de forma fácil y efectiva. Este intercambio estandarizado, facilita además, que las diferentes herramientas puedan comunicarse unas con otras, sin necesidad de conocer detalles sobre qué tipo de servidor se está consultando, ni cómo almacena los datos geográficos (Mitchell, 2005).

Una plataforma completa para la publicación de información geográfica, basada en las tecnologías descritas anteriormente, puede ser conformada por: un servidor web, un servidor de mapas, una base de datos geográfica y un lenguaje de programación para el manejo dinámico del contenido, permitiendo: -

Publicar páginas dinámicas e información estática a través de internet.

Gestionar información geográfica almacenada en formato de base de datos.

Descentralizar el acceso y administración de los datos geográficos.

Generar mapas dinámicos.

Realizar consultas geográficas complejas y obtener de estas: mapas y datos tabulares.

Publicar información estándar como XML o WMS para compartir información con otras plataformas y servicios.

Consumir servicios dinámicos provistos por terceros.

Metodología

El área de estudio corresponde a El Salvador, que posee una extensión territorial de 21,040 Km2; puede apreciarse en la Figura 4 que las elevaciones del territorio oscilan entre 0 hasta más de 2,500 metros sobre el nivel del mar. Como se señaló en la sección 1.4, la orografía del país es accidentada e irregular debido a la actividad volcánica y tectónica de la región Centroamericana, que combinado con el clima del país, lo hacen un territorio muy susceptible a deslizamientos de tierra. En la Figura 5 se presenta de manera gráfica la metodología seguida, que inicia con la revisión de literatura, esta actividad permitió identificar qué datos tabulares e información geográfica son necesarios para el análisis y las modelaciones posteriores, así como las metodologías existentes y consideraciones para la evaluación de la susceptibilidad y amenaza por deslizamientos, y los procesos para la estimación de la exposición de los elementos en riesgo; el estado del arte y los avances de las tecnologías de información geográfica de libre acceso; y las técnicas para compartir y difundir información geográfica a través de servicios e interfaces web.

Figura 4. Área de Estudio: Mapa de elevaciones de El Salvador, con sus límites departamentales.

Así, para la estimación del grado de exposición se inicia estableciendo la susceptibilidad base y determinando qué condición de exposición tiene cada elemento de la red vial, además se determinan los umbrales que modifican esa condición de susceptibilidad y amenaza, estableciéndose una metodología para la evaluación de la exposición a deslizamientos. Para realizar esta evaluación periódicamente, debe seleccionarse la plataforma tecnológica que permita ejecutar los procesos de forma sistemática y gestionar adecuadamente la base datos geográfica. Los resultados de las evaluaciones periódicas se almacenan en la base de datos geográfica, y a través de consultas espaciales se gestiona la integración y divulgación como servicios dinámicos de mapas en línea, que son presentados por medio de interfaces de visualización de información geográfica.

Figura 5. Diseño de la investigación.

3.1.

Estimación del grado de exposición

3.1.1. Inventario Se realizó una selección de los diferentes registros oficiales de deslizamientos activados por lluvias en El Salvador, con especial atención en los siguientes parámetros: Fecha, latitud, longitud y tipo de deslizamiento. Con base en la fecha de ocurrencia y su ubicación geográfica se completó la información relacionada con la lluvia, asignando a cada registro la precipitación diaria medida por la estación de influencia para los 15 días previos al evento y el día de ocurrencia. 3.1.2. Susceptibilidad Para la determinación del grado de exposición se inició por la evaluación de la susceptibilidad base, debida a las condicionantes: pendiente del terreno y geología. Para el cálculo del factor por pendiente del terreno se utilizó un Modelo Digital de Elevación (MDE) de 25 m de resolución espacial, generado con base en curvas altimétricas cada 10 m extraídas de las hojas cartográficas escala 1:25,000 del Institutito Geográfico y del Catastro Nacional de El Salvador. El mapa de pendientes fue reclasificado con base a los pesos señalados en la Tabla 4. Para el cálculo del segundo factor intrínseco de la susceptibilidad a deslizamientos, asociado a la geología superficial: Factor litológico, se utilizó el mapa geológico nacional, que procede de las hojas geológicas elaboradas por la Misión Geológica Alemana (MGA) a escala análoga 1:50,000, y digitalizado por la Universidad Politécnica de Madrid a escala 1:100,000. El factor litológico se asignó con base en la clasificación presentada en la Tabla 3. Posteriormente, se analizó cómo incrementa la susceptibilidad a deslizamientos por el aumento en la humedad en el suelo, estimada por la lluvia precedente; para esto se analizaron: 1) Los valores sugeridos o utilizados en estudios previos (Lumb, 1975; Abramson, 2002; NGI,2003), estos valores se resumen en la Tabla 5; 2) estadísticas de las lluvias acumuladas días atrás para los eventos históricos de los que se tiene registros; y 3) Los valores utilizados actualmente en el monitoreo de

estos fenómenos por las agencias nacionales observación del Ministerio de Obras Públicas y del Ministerio de Medio Ambiente. Al haber definido los valores y umbrales para los tres factores: Pendiente, geología y humedad (presentados en la Tabla 7); se procedió a generar una capa geográfica base de susceptibilidad, que incluye únicamente a los dos primeros factores, por ser considerados los menos variables en el tiempo (Soeters y van Westen, 1996). Posteriormente, se realizaron pruebas para la generación de mapas dinámicos de susceptibilidad a deslizamientos para días específicos, incorporando el factor humedad, utilizando polígonos de Thiessen que correspondieran a las áreas de cobertura de las estaciones meteorológicas de la red nacional. 3.1.3. Amenaza Para determinar los umbrales que definen el factor de disparo por lluvia precipitada en 24 horas, se analizaron los valores sugeridos o utilizados en estudios previos (Lumb, 1975; Abramson, 2002; NGI,2003), estos valores se resumen en la Tabla 5; y estadísticas de las lluvias registradas que desencadenaron deslizamientos anteriormente en El Salvador. Posteriormente, se realizaron pruebas para la generación de mapas dinámicos de amenazas por deslizamientos para días específicos, que incorporan el factor de disparo por lluvia (presentados en la Tabla 8), utilizando los polígonos correspondientes a las zonas climáticas para las cuales se elaboran pronósticos diarios de cantidad de lluvia. 3.1.4. Exposición base Los elementos expuestos considerados corresponden a la red vial internacional, nacional y departamental de El Salvador. El mapa base de exposición se obtuvo a través de la intersección de las siguientes capas geográficas: -

Polígonos de susceptibilidad base: Obtenida de la combinación del factor litológico y el factor por pendiente del terreno.

Segmentos de línea de la red vial primaria (Redes internacional, nacional y departamental).

3.1.5 Intersección de capas geográficas Los segmentos de línea intersectados con las clases de susceptibilidad inicial, serán afectados en los procesos automáticos por los factores de humedad y de disparo; para posteriormente condesar su condición de exposición por municipio, por lo que se realizó la intersección de las siguientes capas geográficas: -

Exposición base

Áreas de influencia de las estaciones meteorológicas

Zonas climáticas

Municipios

Así, se obtuvieron segmentos de línea que poseen los siguientes campos: -

Tipo de red Vial [Internacional, Nacional, Departamental]

Susceptibilidad base [Valor]

Identificador de estación meteorológica [ID]

Identificador de zona climática [ID]

Identificador de municipio [ID]

3.1.6. Metodología para la evaluación de la exposición Como se aprecia en la Figura 6, donde se presenta la metodología para la evaluación de la exposición a deslizamientos, al intersectar los elementos en riesgo (red vial) con la capa de susceptibilidad base a deslizamientos, se obtiene la condición exposición inicial de cada segmento considerado, que posteriormente son intersectados por otras capas geográficas, obteniéndose segmentos de la red vial primaria con sus respectivos campos y valores necesarios para que diariamente al procesarse: 1. La información de lluvia registrada días atrás, afecta la condición de susceptibilidad a cada segmento de línea, a través del establecimiento de umbrales para 15 y 4 días, y 24 horas; y 2. Los datos de lluvia pronosticada, asignándose un factor de disparo, obteniendo la condición de amenaza de cada segmento de línea. Estos resultados, permiten agrupar por municipio el tipo de red vial, y su nivel de exposición a la amenaza por deslizamientos.

Figura 6. Metodolog铆a para la evaluaci贸n de la exposici贸n a deslizamientos.

3.2.

Evaluación periódica

3.2.1. Plataforma tecnológica Para la generación de las capas geográficas de susceptibilidad base y exposición inicial, se utilizaron las siguientes herramientas y procesos para el análisis espacial: Intersección de capas, algebra de mapas, generación de polígonos de Thiessen y reclasificación de valores; todas presentes tanto en software libre (gvSIG, QGIS+fTools/GRASS)

(http://www.qgis.org),

como

software

propietario

(ArcGIS+Spatial Analyst) (http://www.esri.com/spatialanalyst). Para el diseño de la base de datos espacial se utilizó MOSKitt (Modeling Software KIT), una herramienta CASE de uso libre basada en Eclipse, desarrollada por CITMA (Conselleria de Infraestructuras, Territorio y Medio Ambiente de Valencia) (http://www.moskitt.org). Para gestionar la geometría y los datos tabulares se utiliza PostgreSQL/PostGIS debido a que, entre las opciones de software libre para la gestión de base de datos, proporciona la característica de implementación más completa del OGC (Simple Features Speciﬁcation) (Steiniger y Hunter, 2013). Para la publicación de los servicios de mapas se utiliza MapServer, facilitando el acceso a las capas geográfica resultado de los procesos SIG, cabe señalar que ha sido utiliza en iniciativas importantes para la gestión de información relacionada con la gestión de desastres, como la Plataforma Global de Datos de Riesgo (Global Risk Data Platform) (Giuliani y Peduzzi, 2011). Para las interfaces Web de captura, procesamiento y administración de la información, el lenguaje de programación utilizado es PHP, y la extensión PHP MapScript para los procesos e interacción entre los datos y las capas geográficas; pues Mapserver posee funciones geográficas para la manipulación y consulta de datos desde PHP, además PostgreSQL/PostGIS puede consultarse y gestionarse directamente desde MapServer y PHP, y que PHP Mapscript permite acceder a las funciones de Mapserver.

3.2.2. Definición de Procesos Para el cálculo de la exposición a deslizamientos de la red vial primaria de El Salvador se definieron los siguientes procesos con base en la metodología generada: 1. Captura de la fecha a procesar a través de una interfaz Web 2. Selección del conjunto de registros de lluvia diaria para 15 días previos al análisis por estación meteorológica. 3. Sumatoria de valores diarios, y asignación de pesos con base en umbrales de 15 y 4 días, y 24 horas definidos para modificar la condición de susceptibilidad a deslizamientos, para cada estación meteorológica. 4. Captura de datos de pronóstico para las próximas 24 horas por zona climática y asignación de pesos con base en umbrales de disparo a cada estación meteorológica. Los resultados de susceptibilidad y disparo de los dos procesos previos se multiplican, obteniéndose un valor para cada área de influencia de las estaciones, este valor se multiplica por el de susceptibilidad base que posee cada segmento de la red vial, que por su parte posee el tipo de red, la longitud del segmento y un identificador del municipio al que pertenece; el resultado de estas operaciones se clasifica por rangos de amenaza. Finalmente, se agrupan los resultados por municipio, facilitando la representación cartográfica y la generación de estadísticas descriptivas. 3.2.3. Diseño de base de datos geográfica Para la adecuada gestión periódica de la información generada, es necesario contar con una base de datos geográfica relacional con las siguientes tablas, vistas y atributos mínimos: Tabla: Estaciones (Identificador de estación, identificador de zona, nombre). Polígono: Áreas de influencia (Identificador de estación, nombre). Polígono: Zonas climáticas (Identificador de zona, nombre). Polígono: Municipios (Identificador de municipio, nombre).

Tabla: Lluvia diaria (Identificador estación, fecha, precipitación). Tabla: Pronóstico (Identificador zona, fecha, pronóstico). Línea: Red vial base (Identificador de segmento, tipo de red, susceptibilidad inicial, longitud, identificador de estación, identificador de municipio). Tabla: Factores dinámicos (Identificador de estación, fecha, factor de humedad, factor de disparo, factor resultado). Tabla: Condición de exposición (Identificador de segmento, fecha, amenaza por deslizamientos). 3.2.4. Modelo de datos En la Figura 7 se presenta el diagrama entidad relación de la base de datos que gestiona la información procesada para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos. 3.3.

Integración y difusión a través de servicios

3.3.1. Consultas espaciales Al contar con una base de datos geográfica relacional como repositorio de la información procesada, fue factible extraer, asignar y agrupar los resultados de los procesos y cálculos desarrollados, a través consultas o sentencias SQL. La red vial base (con su valor de susceptibilidad inicial) para la evaluación periódica se obtuvo a través la intersección de los polígonos: AreasInfluencia, que corresponde a las zonas de cobertura, ZonasClimaticas y Municipio, posteriormente se realizaron los procesos para poder: 1. Seleccionar la lluvia diaria de 15 días previos. 2. Acumular la lluvia de 15 días por estación. 3. Acumular la lluvia de 4 días por estación. 4. Seleccionar lluvia del día anterior. 5. Seleccionar lluvia pronosticada para las siguientes 24 horas. 6. Procesar umbrales obtener factores de susceptibilidad y disparo. 7. Asignar niveles de amenaza para cada segmento de línea de la red vial.

Figura 7. Diagrama relaci贸n de entidades de la base de datos para la evaluaci贸n de la exposici贸n a deslizamientos.

3.3.2. Agrupación de resultados Agrupando los resultados de la última consulta, es posible presentar la información de forma condensada por municipio, en un mapa dinámico de cobertura nacional. La agrupación se realiza por tipo de red vial y nivel de amenaza; el nivel de amenaza por deslizamientos se clasifica con base en tres rangos: Muy Alta, Alta y Media; posteriormente se agrupan estos resultados y se clasifica nuevamente, para representar cada municipio según el número de kilómetros de red vial, que se encuentran en determinada condición de exposición a deslizamientos (Balzer et al., 2010). 3.3.3. Diseño de servicios de mapa web Para la generación de los mapas dinámicos como Servicios de Mapas Web (Web Map Service –WMS-), se elaboró un documento de mapa (*.map), el código utilizado para definir la simbología del mapa temático de exposición por municipio es:

La configuración completa del archivo de mapa se presenta en el Anexo II. El listado de municipios para cada categoría es modificado desde un archivo PHP a través de código PHPMapScript, dependiendo de la condición de exposición para la fecha de consulta.

3.3.4. Interfaz de publicaciรณn Los WMS generados pueden integrarse con otras capas geogrรกficas utilizando software SIG como ArcGIS, QGIS y gVSig, entre otros; a nivel de servidor pueden consumirse con OpenLayers, GeoServer, ArcGIS Server, etc. A continuaciรณn se presenta un ejemplo del cรณdigo para la publicaciรณn de WMS en ambiente Web utilizando el API Javascript V3 de Google Mapas (Dincer y Uraz, 2013):

Resultados y Análisis

4.1.

Diagrama General del Sistema

En la Figura 8 se presenta el diagrama general del sistema que permite la gestión de la información para la estimación diaria de la exposición a deslizamientos, y su respectiva publicación y divulgación. El sistema se compone de tres grupos principales: Servidores de datos y procesamientos; servidores web y de mapas; y componentes para el consumo externo; se señalan las tecnologías utilizadas, los medios de acceso y la comunicación entre cada elemento principal o grupo de herramientas. 4.2.

Evaluación del grado de exposición a deslizamientos de la red vial

En la Figura 9 y Anexo III se presenta el mapa de susceptibilidad base, una capa intermedia resultado de la combinación de los factores intrínsecos de relieve y litología. Los umbrales de lluvia acumulada precedente utilizados para afectar la condición de susceptibilidad base se presentan en la Tabla 7. Número de días atrás 15 4

Lluvia (mm) 200 240 60 80 100 60 80

Valor 1 2 1 2 3 1 2

Tabla 7. Umbrales para lluvia acumulada precedente.

El factor de humedad resulta de la suma de los valores correspondientes a los umbrales de lluvia acumulada para 15, 4 y 1 días. Como se muestra en la Figura 10, han ocurrido deslizamientos que han sido activados por lluvias cercanas a los 100 mm, cuando se ha tenido una cantidad considerable de lluvia acumulada durante 15 días o 4 días, o bien, eventos

disparados por lluvias intensas, habiendo reportado lluvias acumuladas menores en días previos. Los umbrales de lluvia pronosticada utilizados para afectar la condición de susceptibilidad se presentan en la Tabla 8. Lluvia para las próximas 24 horas (mm) <60 60 100 180 240

Valor 1 2 3 4 5

Tabla 8. Umbrales para lluvia pronosticada.

El factor de disparo se aplica directamente en la ecuación de amenaza, multiplicando el valor correspondiente al umbral asignado según la lluvia esperada para las siguientes 24 horas, por el valor calculado de susceptibilidad del día de análisis. Para el cálculo de la exposición, los segmentos de línea de la red vial poseen un valor inicial correspondiente de la susceptibilidad base, inicialmente en el rango desde 0 hasta 25, resultado de la multiplicación: Factor Pendiente [0,5] * Factor Geológico [1,5]. Debido a que la susceptibilidad base se multiplica por el Factor Humedad [1,7] y el Factor Disparo [1,5], el resultado es: Amenaza [0,875]; como se pretende mostrar solo los elementos en Amenaza: Muy Alta [660,875]; Alta [440,660]; y Media [220,440]. Para alcanzar la Amenaza Media la Susceptibilidad deberá estar en rango [6,25].

Figura 8. Diagrama general del sistema.

Figura 9. Susceptibilidad base para el anรกlisis de exposiciรณn.

Figura 10. Grรกfico de cantidades de lluvia diaria registrada por deslizamiento ocurrido.

En la Figura 11 y Anexo IV se presenta el mapa resultado de la intersecci贸n de la red vial primaria de El Salvador (Redes internacional, nacional y departamental) con la susceptibilidad base, que posee un rango de valores comprendido entre 6 y 25.

Figura 11. Mapa resultado de la intersecci贸n entre las capas: Red vial y susceptibilidad base.

Los segmentos de red vial y los campos: Tipo de red, susceptibilidad base, estaci贸n de influencia y municipio, se agruparon en una vista utilizando la siguiente sentencia SQL, reduci茅ndose de 47,423 registros a 3,060:

4.3.

Evaluación periódica de la exposición a deslizamientos

La evaluación periódica de la condición de exposición a deslizamientos de la red vial de El Salvador se logra a través de la sistematización en los cálculos del factor condicionante externo, relacionado a la humedad en el suelo, y el factor activador, con base en la intensidad de lluvia esperada para las próximas 24 horas, a través de un Script de PHP. A continuación se presenta un segmento del código PHP generado para la sistematización de la asignación de pesos, específicamente para la lluvia acumulada de 15 días:

En el Anexo V se presenta el código fuente completo, detallándose la lógica para la evaluación de los factores de humedad y disparo. Como último paso en la evaluación se recorren los registros de los elementos expuestos agrupados por municipio y por estación meteorológica de influencia, multiplicando su susceptibilidad base por el factor resultado de la combinación de los factores: Humedad y disparo, una sección del código fuente generado para esta evaluación se presenta a continuación:

4.4.

Integración y difusión a través de servicios

Los resultados de la evaluación diaria de la exposición a deslizamientos, son condensados por municipio según los kilómetros de red vial expuesta; se publican dos condiciones: 1) Exposición a amenaza alta y muy alta, y 2) Exposición a amenaza de media a muy alta. Para cada condición se generó una vista, la sentencia SQL utilizada, en la cual se varía únicamente el límite inferior de la amenaza a considerar para cada caso, es la siguiente:

Las vistas de cada condición se consultan a través de un Script de PHP agrupando los municipios según el número de kilómetros de red vial. Como ejemplo se presenta una sección de código para uno de los filtros: municipios que reportan menos de un kilómetro de red vial expuesta:

Cada filtro generado es enviado a la capa municipios haciendo uso de la librería PHPMapScript, a continuación el código de llamada y asignación:

Como ejemplo, en la Figura 12 se presenta el mapa dinámico resultado para el día 20 de agosto de 2014, correspondiente a los municipios que poseen red vial expuesta a la amenaza alta y muy alta por deslizamientos, los colores van del amarillo al rojo, indicando en rojo aquellos municipios que tiene más red vial expuesta a la amenaza mencionada.

Figura 12. Mapa din谩mico resultado: Red vial expuesta a deslizamientos (amenaza alta a muy alta) en El Salvador para el d铆a 20.08.2014.

En la Figura 13 se presenta un ejemplo del consumo externo de estos resultados para su difusi贸n, se publica desde el API v3 de googlemaps, especificando el WMS de la siguiente manera: var baseURL = "http://mapas.snet.gob.sv/ /mapserv.exe?MAP=/ / / /exposicion.map&SERVICE=wms&";

Figura 13. WMS de exposici贸n a deslizamientos de la red vial (amenaza alta a muy alta).

4.5.

Análisis

4.5.1. Evaluación del grado de exposición a deslizamientos de la red vial El mapa de susceptibilidad base (Figura 9 y Anexo III), producto de la combinación de los factores intrínsecos: Pendiente del terreno y litología, es un resultado intermedio importante en el análisis de la susceptibilidad a deslizamientos, pues permite identificar las zonas con mayor propensión a deslizarse, sin considerar factores externos. Otros factores intervienen también en la propensión intrínseca de inestabilidad en una ladera: La cobertura vegetal y el uso del suelo, que podrán incorporarse a la evaluación al contar con mapas temáticos actualizados de estas variables para mejorar el modelo. Otros enfoques como el análisis multicriterio (Castellanos Abella y van Westen, 2008) podrían aplicarse utilizando esta metodología, incorporando los pesos de los diferentes parámetros que intervienen en la evaluación, y siempre separando los factores constantes en el tiempo con los variables. Para una asignación de pesos por variable menos subjetiva, al contar con un inventario de deslizamientos confiable, herramientas como SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) permiten generar relaciones estadísticas entre variables definidas a partir de registros históricos, cada variable es obtenida de capas de información geográfica que se incorporan en la evaluación (Brenning, 2008). Los segmentos de línea correspondientes a la red vial primaria, espacialmente asociados a la condición de exposición a deslizamientos, corresponden a aquellos sectores donde coincide una zona inestable con la ubicación de una carretera, sin considerar aquellos sectores donde el material podría transitar y depositarse; sin embargo, por la escala de análisis utilizada y los elementos expuestos considerados, los resultados son una buena aproximación de la condición de exposición al riesgo.

Estrictamente, en el presente estudio se obtiene una zonificación de material que puede deslizarse, un análisis posterior run-out se considera necesario para mejorar esta evaluación y la asignación de la exposición al riesgo. Los enfoques utilizados en estudios previos para el establecimiento de umbrales que condicionan o activan deslizamientos (Abramson, 2002), sirvieron de guía para la presente investigación, generándose relaciones similares con base en el inventario de deslizamientos generado. Los registros históricos considerados inicialmente se redujeron a la mitad, pues no fue posible determinar las condiciones de lluvia precedentes ni desencadenantes para todos los eventos; debido principalmente a que no existen estaciones meteorológicas cercanas a los sitios donde se han registrado deslizamientos con suficientes datos de precipitación. Como se puede observar en la Figura 14, para lluvias acumuladas durante 4 días, la mayoría de los registros se encuentran alrededor de los 100 mm, las condiciones de disparo varían entre 60 y 360 mm; también se observa que para acumulados mayores a los 300 mm, lluvias menores a 100 mm activaron deslizamientos. Para acumulados de 15 días, se observa una distribución más dispersa, sin embargo se puede identificar en eventos ocurridos para acumulados cercanos a los 100 mm, disparos entre 100 y 250; y que acumulados a entre 150 y 350 mm necesitaron lluvias menores a 60 mm para ser activados. Analizando individualmente los registros, se decidió incorporar el umbral de 1 día en la condición de susceptibilidad dinámica, al identificar que existen registros de eventos ocurridos sin lluvias acumuladas considerables para 4 y 15 días, pero sí el día anterior al deslizamiento, como el señalado en la Tabla 9. 15-5 días 9

4 días 16

3 días 0

2 días 5.6

Día previo 68.4

Disparo 59.6

Tabla 9. Datos de lluvia registrada en milímetros, para un evento aislado.

Figura 14. Gráficos de lluvias acumuladas durante 4 días y 15 días previos a deslizamientos vrs. la lluvia registrada el día de ocurrencia.

El uso de polígonos de Thissen resultó útil en la evaluación de la susceptibilidad y amenaza por deslizamientos para asignar los factores de humedad y disparo por lluvia, la velocidad en los cálculos es considerable en comparación con la realización de interpolaciones para estimar la distribución espacial de la lluvia. Un resultado intermedio importante es el mapa de susceptibilidad por lluvia acumulada, pues como lo indican Bommer, Rolo, y Méndez (1998), existe una relación directa entre la saturación del suelo y los sismos como disparadores de deslizamientos, como se observó en los terremotos de 1986 y 1965. El mapa dinámico de susceptibilidad facilitaría en futuro estimar las zonas con probabilidad de verse afectadas por deslizamientos posterior a un sismo fuerte. Una evaluación más detallada de la influencia de la lluvia en los deslizamientos puede realizarse incluyendo las siguientes consideraciones: Incorporar el análisis de los patrones de infiltración de los diferentes tipos de suelo para lluvias acumuladas en el tiempo. Analizar el comportamiento de la duración de la lluvia con relación a la cantidad de lluvia acumulada por evento.

La variación de la intensidad de la lluvia con relación al tiempo, para los eventos ocurridos recientemente, puede determinarse a través del análisis de las imágenes de distribución espacial de la lluvia generada por los radares meteorológicos y los registros pluviométricos de estaciones automáticas, con información cada 5 minutos. Los umbrales de lluvia para deslizamientos deben establecerse para regiones específicas, asociadas a los tipos de deslizamientos y las condiciones climáticas que se identifican en cada región. Además, para la evaluación de la amenaza, como siguiente paso se reconoce la inclusión de técnicas de teledetección para incorporar otros factores, como la pérdida de vegetación a través del cambio del índice NDVI de forma automática (Behling, Roessner, Segl, Kleinschmit y Kaufmann, 2014). La incorporación de técnicas de teledetección posterior a eventos meteorológicos extremos facilitaría la identificación de deslizamientos desencadenados por ellos, permitiendo establecer relaciones más precisas del comportamiento de la lluvia con la severidad de los deslizamientos generados (cantidad de eventos y área de cobertura). 4.5.2. Evaluación periódica de la exposición a deslizamientos La sistematización de la evaluación del grado de exposición, requiere un diseño completo de una base de datos geográfica, en la que se establezcan las tablas para los datos relacionados con factores intrínsecos y los factores dinámicos externos que intervienen en la evaluación de la amenaza. Así, los procesos automáticos inciden en los factores dinámicos asociados a las estaciones meteorológicas, para luego afectar la condición de amenaza y exposición. La ventaja de este enfoque es que únicamente se procesa información relacionada con la lluvia acumulada y el pronóstico para 24 horas, facilitando la evaluación de la condición de exposición. Al utilizar las áreas de influencia de cada estación pluviométrica, y considerando que existen lugares que se requiere sean monitoreados directamente por ser zonas

de deslizamientos activos, es posible asignar umbrales particulares a cada zona de interés. Un análisis más frecuente es posible (en tiempo casi real), actualizando la condición de exposición al modificarse el factor de disparo con la actualización automática de los registros meteorológicos provenientes de las estaciones vía telemétrica. Las áreas de cobertura de las estaciones meteorológicas pueden ser utilizadas para otros objetivos, por ejemplo evaluar la condición de saturación en los suelos para la evaluación de la susceptibilidad a inundaciones. Por otro lado, el análisis de exposición puede desarrollarse para otros elementos en riesgo, con las consideraciones relativas a la escala de análisis. Incorporar la fecha de las evaluaciones y almacenarlas permite realizar comparaciones sobre cómo ha evolucionado la condición de exposición en el tiempo, además de respaldo oficial para las decisiones tomadas con base en esas evaluaciones en el pasado, por ejemplo si se desplazó recursos o se restringió el paso por una arteria importante, debe conocerse qué información sustentó esas decisiones. Las tecnologías de libre acceso utilizadas en esta investigación: Base de datos espacial, servidor de mapas, páginas web dinámicas, y software SIG; han permitido gestionar la información y ejecutar los procesos necesarios para la evaluación de la exposición a deslizamientos de la red vial principal, de forma periódica y sistemática. 4.5.3. Integración y difusión a través de servicios En ausencia de estándares nacionales para la publicación de información geográfica en momentos de emergencia, se comparan los resultados de esta investigación con lo establecido por INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe), que describe un acuerdo de nivel de servicio para el uso de WMS: "Para una imagen resultado de 470 KB el tiempo de respuesta desde que se envía la solicitud GetMap a una vista, será de un máximo de 5 segundos en una situación normal” (Loechel y Schmid, 2013, p.52). Determinándose que la respuesta del servicio publicado está por debajo del límite establecido por INSPIRE.

Las imágenes generadas en los servicios de mapas desarrollados son publicadas por el servidor en segmentos (tiles) al consumirse por visores web de información geográfica, como Google Maps, ArcGIS for Flex y bing Maps, lo que permite que la velocidad de transmisión aumente. Los mapas generados con información de referencia (relieve, límites administrativos y Océano) como el que se presenta en la Figura 12, tienen un peso 360 KB. El uso de estándares para la publicación garantiza el consumo de la información de exposición generada, tanto para análisis particulares desde software SIG individuales: ArcGIS, QGIS, gvSIG, entre otros; como desde otras iniciativas orientadas a la gestión de la información para la gestión del riesgo en la región: SATCAWeb, SMIT o SERVIR. La potencialidad de estos enfoques es que se logre combinar y vincular información para la toma decisiones a nivel nacional, con información útil a escalas locales o municipales; en ocasiones una decisión nacional conlleva de inmediato a preguntas a nivel local. La solución en general presentada en el diagrama de la Figura 8, puede integrase en un mismo equipo de cómputo, es decir, los servicios y servidores que se presentan como componentes separados, pueden instalarse y operar desde una computadora personal, lo que posibilita que este tipo de soluciones sean accesibles para instituciones con recursos limitados.

5. Conclusiones Es posible estimar el grado de exposición de la red vial en El Salvador relacionando las condiciones intrínsecas del territorio donde se emplaza, la lluvia acumulada previamente, y la intensidad de lluvia esperada. Esta metodología puede adaptarse para incorporar los efectos de la condición de la lluvia precedente y esperada a otras amenazas relacionadas a estos factores, por ejemplo en situaciones como las que se observan actualmente en los volcanes de El Salvador, donde mucho material se encuentra depositado en las partes altas, lo que facilita la generación de flujos de detritos; en zonas caracterizadas por crecidas repentinas, o cuencas de rápida respuesta a inundaciones. Un siguiente paso en la evaluación de la susceptibilidad intrínseca sería la incorporación de los factores uso del suelo y vegetación. Un diseño de base de datos acorde a las metodologías y procesos geográficos definidos previamente, permite una adecuada gestión de la información de manera sistemática, facilitando su divulgación de forma periódica. Se identifica la necesidad de contar con una infraestructura de datos espaciales, que incluya una sección de información para la gestión del riesgo; es necesaria una estandarización de la información y su representación, para el manejo de ésta en los diferentes niveles de actuación. Una apropiada configuración de los servidores de procesamiento, datos, mapas y publicación, permite la interacción entre ellos, permitiendo las consultas y el consumo externo. Se deben establecer los procesos para la validación de la metodología planteada, principalmente en lo referente a umbrales de lluvia. Para esto se recomienda realizar un inventario de deslizamientos activos, así como el establecimiento de un protocolo para la continua actualización de un inventario de deslizamientos, que asocie los factores desencadenantes y los factores previos.

Las tecnologías de libre acceso para la gestión de información geográfica, permiten procesar y publicar información crítica para la toma de decisiones en la gestión del riesgo. La información resultado de los análisis geográficos es posible divulgarla según los intereses del público o usuario a quien va dirigida, de forma eficiente e integrada. Estas alternativas ofrecen a corto plazo información importante para la toma de decisiones a nivel nacional, facilitando la interpretación de los posibles impactos en un ámbito político administrativo municipal. Utilizando tecnologías de libre acceso para la gestión de información geográfica, puede determinarse periódicamente la condición de exposición a deslizamientos de elementos en riesgo, como la red vial. A través del uso de servicios y estándares para la publicación de información geográfica, es posible integrar y difundir información dinámica, condensada en el ámbito municipal, permitiendo su interpretación a una escala nacional.

6. Referencias Abramson, L. W. (Ed.). (2002). Slope stability and stabilization methods (2nd ed). New York: Wiley. Aime, A., y McKenna, J. (2009). Web mapping performance shoot-out. In FOSS4G 2009 conference. Alvarado, J., Campos, S., y Pérez, S. (1999). Evaluación del peligro sísmico secundario para planeamiento urbano en El Salvador. Universidad de El Salvador, San Salvador. Apache Software Foundation. (2014). Apache [dinámica]. Accedido el 12 de septiembre de 2014, en http://httpd.apache.org/ABOUT_APACHE.html Appu, A. (2002). Making use of PHP. New York: Wiley. Aristizábal, E., Martínez, H., y Vélez, J. (2010). Una revisión sobre el estudio de movimientos en masa detonados por lluvias. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 34(131), 209–228. Arroyo Barrantes, S., Rodríguez, M., y Pérez, R. (2009). Gestión de la información y comunicación en emergencias y desastres: Guías para equipos de respuesta. In Gestión de la información y comunicación en emergencias y desastres: Guías para equipos de respuesta. Organización Panamericana de la Salud (OPS/OMS). Ayalew, L., Yamagishi, H., Marui, H., y Kanno, T. (2005). Landslides in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparisons of results from two methods and verifications. Engineering Geology, 81(4), 432– 445. Balzer, D., Jäger, S., y Kuhn, D. (2010). Guidebook for Assessing Risk Exposure to Natural Hazards in Central America. Hannover, Germany. Barredo, J., Benavides, A., Hervás, J., y van Westen, C. J. (2000). Comparing heuristic landslide hazard assessment techniques using GIS in the Tirajana basin, Gran Canaria Island, Spain. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2(1), 9–23. http://doi.org/10.1016/S03032434(00)85022-9 Barua, A., Thomas, S. W., y Hassan, A. E. (2014). What are developers talking about? An analysis of topics and trends in Stack Overflow. Empirical Software Engineering, 19(3), 619–654. http://doi.org/10.1007/s10664-0129231-y Behling, R., Roessner, S., Segl, K., Kleinschmit, B., y Kaufmann, H. (2014). Automated landslide identification based on temporal NDVI-trajectories using long-term optical multi-sensor time-series data. In EGU General Assembly Conference Abstracts (Vol. 16, p. 15679).

Benito Oterino, B., y Torres Fernández, Y. (2009). Amenaza sísmica en América Central. Madrid: Entimema. Birkmann, J., Cardona, O. D., Carreño, M. L., Barbat, A. H., Pelling, M., Schneiderbauer, S., … Welle, T. (2013). Framing vulnerability, risk and societal responses: the MOVE framework. Natural Hazards, 67(2), 193–211. http://doi.org/10.1007/s11069-013-0558-5 Bommer, J., Rolo, R., y Méndez, P. (1998). Propiedades mecánicas de la tierra blanca y la inestabilidad de taludes. Rev ASIA, 129, 15–21. Brenning, A. (2008). Statistical geocomputing combining R and SAGA: The example of landslide susceptibility analysis with generalized additive models. SAGA– Seconds Out. Hamburger Beiträge Zur Physischen Geographie Und Landschaftsökologie, 19, 23–32. Brizuela, B., y Menjívar, L. (2001). Sistemas de Información Geográfica en el Manejo de Peligros Naturales. Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas,” San Salvador. Calderón, M., Paredes, M., y Rodríguez, H. (1997). Evaluación de riesgo en términos de estabilidad de taludes para el área metropolitana de San Salvador. Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas,” San Salvador. Cardinali, M., Reichenbach, P., Guzzetti, F., Ardizzone, F., Antonini, G., Galli, M., … Salvati, P. (2002). A geomorphological approach to the estimation of landslide hazards and risks in Umbria, Central Italy. Natural Hazards and Earth System Science, 2(1/2), 57–72. http://doi.org/10.5194/nhess-2-572002 Castellanos Abella, E. A., y Van Westen, C. J. (2008). Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis: A case study from San Antonio del Sur, Guantánamo, Cuba. Geomorphology, 94(3-4), 453–466. http://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.10.038 CEPAL. (2005). Efectos en El Salvador de las lluvias torrenciales, Tormenta Tropical Stan y erupción del volcán Ilamatepec (Santa Ana), octubre de 2005. México: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) • Sede Subregional en México. CEPAL. (2010). Evaluación de daños y pérdidas en El Salvador ocasionados por la Tormenta Tropical Ágatha (No. 72). México: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) • Sede Subregional en México. Chau, K. T., Sze, Y. L., Fung, M. K., Wong, W. Y., Fong, E. L., y Chan, L. C. P. (2004). Landslide hazard analysis for Hong Kong using landslide inventory and GIS. Computers & Geosciences, 30(4), 429–443. http://doi.org/10.1016/j.cageo.2003.08.013

Chung, C. F., y Fabbri, A. G. (2001). Prediction models for landslide hazard using fuzzy set approach. Geomorphology and Environmental Impact Assessment. AA Balkema, Rotterdam, 31–47. Corominas, J., y Mavrouli, O. (2011). Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk assessment and zoning. Deliverable D2.4 of Work Package 2.1 Harmonization and development of procedures for quantifying landslide hazard. SafeLand Project - 7th Framework Programme Cooperation Theme 6 Environment (including climate change) Sub-Activity 6.1.3 Natural Hazards. Dai, F. ., Lee, C. ., y Ngai, Y. . (2002). Landslide risk assessment and management: an overview. Engineering Geology, 64(1), 65–87. http://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X Descamps-Vila, L., Misterio, J., Conesa Caralt, J., y Pérez Navarro, A. (2011). Cómo introducir semántica en las aplicaciones SIG móviles: expectativas, teoría y realidad. En V Jornadas de SIG Libre SIGTE 2011. Dincer, A., y Uraz, B. (2013). Google Maps API Cookbook. Birmingham: Packt Publishing. Accedido el 13 de agosto de 2014, en http://public.eblib.com/EBLPublic/PublicView.do?ptiID=1572949 Ercanoglu, M., y Gokceoglu, C. (2002). Assessment of landslide susceptibility for a landslide-prone area (north of Yenice, NW Turkey) by fuzzy approach. Environmental Geology, 41(6), 720–730. http://doi.org/10.1007/s00254-0010454-2 Erle, S. (2005). Mapping hacks: tips & tools for electronic cartography (1st ed). Beijing ; Sebastopol, CA: O’Reilly. ERN. (2010). Identificación de amenazas, revisión histórica y análisis probabilista (Evaluación probabilista de riesgos en Centro América). Evaluación de Riesgos Naturales - América Latina - Consultores en Riesgos y Desastres. Escobar, H., Escobar, M., y Rendón, R. (2003). Caracterización geotécnica de las formaciones geológicas del Área Metropolitana de San Salvador y aplicación a la evaluación de amenaza por deslizamientos. Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas,” San Salvador. Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E., y Savage, W. Z. (2008). Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning. Engineering Geology, 102(3-4), 85–98. http://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.022 Fell, R., Ho, S., Lacasse, S., y Leroi, E. (2005). State of the Art Paper 1-A framework for landslide risk assessment and management. (Vol. 31). Presented at the Proceedings of the International Conference on Landslide Risk Management, Vancouver, Canada.

Giuliani, G., y Peduzzi, P. (2011). The PREVIEW Global Risk Data Platform: a geoportal to serve and share global data on risk to natural hazards. Natural Hazards and Earth System Science, 11(1), 53–66. http://doi.org/10.5194/nhess-11-53-2011 Hall, G. B., y Leahy, M. G. (2008). Open Source Approaches in Spatial Data Handling. (p. 283). Berlin, Heidelberg New York: Springer. Henderson, C. (2014). Mastering GeoServer. Packt Publishing Ltd. Hidalgo Barea, A. (2011). Analysis and evaluation of high performance web servers. ISDR. (2004). Living with risk: a global review of disaster reduction initiatives. Volume 1. Volume 1. New York; Geneva: UN. International Strategy for Disaster Reduction (Programme). Secretariat. Intrieri, E., Gigli, G., Casagli, N., y Nadim, F. (2013). Brief communication “Landslide Early Warning System: toolbox and general concepts.” Natural Hazards and Earth System Science, 13(1), 85–90. http://doi.org/10.5194/nhess-13-852013 Kropla, B. (2005). Beginning MapServer: open source GIS development. Berkeley, Calif: Apress. Lang, J. (n.d.). QGIS Application - QGIS Server Tutorial - QGIS Issue Tracking. Accedido el 11 de julio de 2015, en http://hub.qgis.org/projects/quantumgis/wiki/qgis_server_tutorial Lee, E. M., y Jones, D. K. (2004). Landslide risk assessment. Thomas Telford. Loechel, A., y Schmid, S. (2013). Caching techniques for high-performance Web Map Services. Press) In: International Journal of Spatial Data Infrastructures Research. Luján Mora, S. (2001). Programación de servidores web con CGI, SSI e IDC. [Alicante: Club Universitario. Lumb, P. (1975). Slope failures in Hong Kong. Quarterly Journal of Engineering Geology and Hydrogeology, 8(1), 31–65. Malet, J. P., Thiery, Y., Hervás, J., Günther, A., Puissant, A., y Grandjean, G. (2009). Landslide susceptibility mapping at 1: 1M scale over France: exploratory results with a heuristic model. In Proc. Int. Conference on Landslide Processes: from Geomorphologic Mapping to Dynamic Modelling. A tribute to Prof. Dr. Theo van Asch, 6-7 February 2009 (pp. 315–320). MARN. (2009). Informe técnico de la baja presión en el Pacifico y huracán Ida y su impacto en el medioambiente. Obtenido el 23 de junio de 2014, en http://portafolio.snet.gob.sv/digitalizacion/pdf/spa/doc00165/doc00165.htm. Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales de El Salvador.

MARN. (2011). Descripción y cronología de la Depresión Tropical 12E y sistema depresionario sobre El Salvador. Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales de El Salvador. Obtenido el 23 de junio de 2014, en http://www.marn.gob.sv/phocadownload/DT12_DescripcionTecnica_30oct.p df. McKenna, J., Fawcett, D., y Butler, H. (2014). An Introduction to MapServer [dinámica]. Accedido el 12 de septiembre de 2014, en http://mapserver.org/introduction.html Mitchell, T. (2005). Web mapping illustrated. Beijing ; Sebastopol, Calif: O’Reilly. Mora, S., y Vahrson, W.-G. (1994). Macrozonation methodology for landslide hazard determination. Bulletin-Association of Engineering Geologists, 49–58. Nadim, F., Kjekstad, O., Peduzzi, P., Herold, C., y Jaedicke, C. (2006). Global landslide and avalanche hotspots. Landslides, 3(2), 159–173. http://doi.org/10.1007/s10346-006-0036-1 Nagy, D., Yassin, A. M., y Bhattacherjee, A. (2010). Organizational adoption of open source software: barriers and remedies. Communications of the ACM, 53(3), 148–151. NGI. (2003). Global landslide and avalanche hotspots: First-order identification of global slide and avalanche hotspots. NGI Report 20021613-1. Norwegian Geotechnical Institute. Obe, R. (2011). PostGIS in action. Greenwich, Conn. : London: Manning ; Pearson Education [distributor]. OSGeo. (2014). About the Open Source Geospatial Foundation [dinámica]. Accedido el 12 de septiembre de 2014, en http://www.osgeo.org/content/foundation/about.html Paulson, L. D. (2007). Developers shift to dynamic programming languages. Computer, 40(2), 12–15. Rahardjo, H., Ong, T. H., Rezaur, R. B., y Leong, E. C. (2007). Factors Controlling Instability of Homogeneous Soil Slopes under Rainfall. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 133(12), 1532–1543. http://doi.org/10.1061/(ASCE)1090-0241(2007)133:12(1532) Resl, R., Eitzinger, A., y Atzmanstorfer, K. (2012). Platform for collaborative problem solving within the citizens spatial context—the geo-citizen framework. En Proceedings of the ESRI User Conference. Rupke, J., Cammeraat, E., Seijmonsbergen, A. C., y van Westen, C. J. (1988). Engineering geomorphology of the widentobel catchment, appenzell and sankt gallen, switzerland. A geomorphologuical inventory system applied to geotechnical appraisal of slope stability. Engineering Geology, 26(1), 33–68. http://doi.org/10.1016/0013-7952(88)90005-1

Schillinger, S., y Gutiérrez, V. (2009). Lluvia en tiempo real y sistema de alerta temprana por deslizamientos para Centro América, en base a imágenes de Satélite NOAA y aplicaciones con ArcObjects (pp. 5429–5433). Presented at the XIV simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil: INPE. Seijmonsbergen, A. C. (1992). Geomorphological evolution of an alpine area and its application to geotechnical and natural hazard appraisal in the NW. Rätikon mountains and S. Walgau (Vorarlberg, Austria). s.n.], S.l. Sherman, G. (2012). Geospatial Desktop. Locate Press Williams Lake, Canada. SNET. (2012). Inventario deslizamientos [dinámica]. Accedido el 2 de enero de 2014, en http://snet.gob.sv/ver/geologia/inventario/. Servicio Nacional de Estudios Territoriales de El Salvador. Soeters, R., y Van Westen, C. (1996). Slope instability recognition, analysis and zonation. In Turner AK, Schuster RL (eds) Landslides, investigation and mitigation. Transportation Research Board, National Research Council, Special Report. Washington, USA: National Academy Press. Steiniger, S., y Hunter, A. J. (2012). Free and open source GIS software for building a spatial data infrastructure. Geospatial Free and Open Source Software in the 21st Century, 247–261. Steiniger, S., y Hunter, A. J. S. (2013). The 2012 free and open source GIS software map – A guide to facilitate research, development, and adoption. Computers, Environment and Urban Systems, 39, 136–150. http://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2012.10.003 Tejada, O. (2011). Inventario y caracterización SAT - El Salvador (Proyecto fortalecimiento de capacidades en los sistemas de alerta temprana, SAT, en América Central, desde una perspectiva de multiamenaza No. 1). UNESCOCEPREDENAC. University of Minnesota. (2014). MapServer 6.4.1 documentation [dinámica]. Accedido el 12 de septiembre de 2014, en http://www.mapserver.org/about.html Van Westen, C. J., Castellanos, E., y Kuriakose, S. L. (2008). Spatial data for landslide susceptibility, hazard, and vulnerability assessment: An overview. Engineering Geology, 102(3-4), 112–131. http://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.010 Van Westen, C. J., Rengers, N., y Soeters, R. (2003). Use of Geomorphological Information in Indirect Landslide Susceptibility Assessment. Natural Hazards, 30(3), 399–419. http://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000007097.42735.9e Van Westen, C. J., Soeters, R., y Sijmons, K. (2000). Digital geomorphological landslide hazard mapping of the Alpago area, Italy. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2(1), 51–60. http://doi.org/10.1016/S0303-2434(00)85026-6

Van Westen, C. J., van Asch, T. W. J., y Soeters, R. (2006). Landslide hazard and risk zonation—why is it still so difficult? Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 65(2), 167–184. http://doi.org/10.1007/s10064-005-0023-0 Van Westen, C., y Woldai, T. (2012). The RiskCity Training Package on MultiHazard Risk Assessment: International Journal of Applied Geospatial Research, 3(1), 41–52. http://doi.org/10.4018/jagr.2012010104 Varnes, D. J., y International Association of Engineering Geology. (1984). Landslide hazard zonation: a review of principles and practice. Paris: Unesco. Xu, C., Xu, X., Dai, F., Xiao, J., Tan, X., y Yuan, R. (2012). Landslide hazard mapping using GIS and weight of evidence model in Qingshui River watershed of 2008 Wenchuan earthquake struck region. Journal of Earth Science, 23(1), 97–120. http://doi.org/10.1007/s12583-012-0236-7 Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of results and confirmations. CATENA, 72(1), 1–12. http://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003 Yawen, M. (2011). Regional Scale Multi-hazard Susceptibility Assessment: a case study in Mtskheta-Mtianeti, Georgia (Master of Science (MSc)). University of Twente, The Netherlands. Yoshimatsu, H., y Abe, S. (2006). A review of landslide hazards in Japan and assessment of their susceptibility using an analytical hierarchic process (AHP) method. Landslides, 3(2), 149–158. http://doi.org/10.1007/s10346005-0031-y

Anexo I Propósito de Zonificación Regional

Tipo de zonificación Inventario Susceptibilidad

Información Referencial Reglamental

X X NR

Amenaza

Nivel de zonificación Preliminar Intermedio

Riesgo

Avanzado

1:25,000 a 1:250,000 X X

X X

(X)

Local

Información Referencial Reglamental

1:5000 a 1:25,000 X (X)

X X (X)

X X X

(X) X (X)

X X

(X) X X

X X

Sitios específicos

Información Referencial Reglamental Diseño

Escalas aplicación

1:1000 a 1:5000 NR NU (X) (X)

X (X)

X X

X (X)

X X

Notas: X=aplicable; (X)=podría aplicarse; NR=no recomendado; NU=no utilizado comúnmente

Tabla AI.1 Tipos y niveles de zonificación recomendados, y escalas de trabajo con relación al propósito de la zonificación (Fell et al., 2008).

Tipo de zonificación

Riesgo Amenaza Susceptibilidad Mapa de inventario

Nivel de zonificación

Inventario de deslizamientos activos

Caracterización de potenciales deslizamientos

Trayecto y velocidad

Evaluación de frecuencia

Probabilidad espacio temporal

Elementos en riesgo

Vulnerabilidad

Preliminar

Básico (1)(2)

Intermedio

Básico (1) intermedio(2) Intermedio

Intermedio

Avanzado

Avanzado a intermedio

Intermedio a avanzado

Intermedio avanzado

Avanzado

Intermedio a básico Intermedio a avanzado

Notas (1) Para zonificación cualitativa; (2) Para zonificación cuantitativa

Tabla AI.2. Niveles de actividad requerido para los diferentes niveles de zonificación de susceptibilidad, amenaza y riesgo de deslizamientos (Fell et al., 2008).

Anexo II ARCHIVO.map MAP NAME "suscdeslizamientos" PROJECTION "proj=lcc" "lat_1=13.316666" "lat_0=13.783333" "lat_2=14.250000" "lon_0=-89.000000" "x_0=500000.000" "y_0=295809.184" "ellps=clrk66" "units=m" END EXTENT 367337 219990 650180 379804 SIZE 800 500 SHAPEPATH "C:/mms/data/geologia" FONTSET "C:/inetpub/wwwroot/etc/fonts.txt" SYMBOLSET "C:/VirtualSites/mapas/etc/symbols.sym" WEB MINSCALE 15000 MAXSCALE 1550000 IMAGEPATH "C:\VirtualSites\mapas\mmstmp\" IMAGEURL "/mmstmp/" HEADER "sismicidad_header.html" FOOTER "sismicidad_footer.html" TEMPLATE "sismicidad.html" END LEGEND KEYSIZE 12 8 TRANSPARENT ON LABEL TYPE BITMAP SIZE SMALL COLOR 0 0 89 END STATUS on POSITION ll END REFERENCE STATUS ON IMAGE "../images/referencia.png" SIZE 135 77 EXTENT 367337 150990 650180 379804 OUTLINECOLOR 255 0 0 COLOR -1 -1 -1 END LAYER NAME relieve METADATA "DESCRIPTION" "relieve" END TYPE RASTER STATUS default TRANSPARENCY 40 DATA ../shad25k50.tif END LAYER NAME "Municipios" STATUS default DATA ../municipiosOficial TYPE POLYGON

transparency 80 CLASSITEM COD_MUN4 CLASS NAME "Ninguna/Sin Dato" EXPRESSION ('[COD_MUN4]' = '') COLOR 255 255 255 OUTLINECOLOR 0 0 64 END CLASS NAME "Baja" EXPRESSION ('[COD_MUN4]' = '') COLOR 255 255 128 OUTLINECOLOR 0 0 64 END CLASS NAME "Media" #2 EXPRESSION ('[COD_MUN4]' = '') COLOR 255 128 0 OUTLINECOLOR 0 0 64 END CLASS NAME "Alta" #3 EXPRESSION ('[COD_MUN4]' = '') COLOR 255 0 0 OUTLINECOLOR 0 0 64 END CLASS NAME "Registros Incompletos" #4 EXPRESSION /./ # REQUIERE UN CLASSITEM COLOR -1 -1 -1 OUTLINECOLOR 0 0 64 END # termina la clase nodato END LAYER NAME "fondo" STATUS default DATA fonndo TYPE POLYGON CLASSITEM "DETALLE" CLASS EXPRESSION "AGUA MARINA" COLOR 167 203 243 OUTLINECOLOR 143 191 240 END END LAYER NAME "Mascara" STATUS on DATA ../geologia/ca TYPE POLYGON CLASSITEM "PAIS" CLASS EXPRESSION "GUATEMALA" COLOR 231 231 231 OUTLINECOLOR 120 120 120 END CLASS EXPRESSION "HONDURAS" COLOR 231 231 231 OUTLINECOLOR 120 120 120 END CLASS EXPRESSION "NICARAGUA" COLOR 231 231 231 OUTLINECOLOR 120 120 120 END

END LAYER NAME "fecha" STATUS default TYPE POINT PROJECTION "proj=latlong" ellps=clrk66 END CLASS COLOR 231 231 231 SIZE 1 LABEL COLOR 21 12 50 OFFSET 5 5 FONT arial SIZE small POSITION auto PARTIALS FALSE OUTLINECOLOR 255 255 255 END END POSTLABELCACHE true FEATURE #POINTS -89.04 13.64 END END END

Anexo III

Anexo IV

Anexo V <?php function setIndicadores($fecha) { $hoy = date("Y-m-d"); if (!isset ($fecha))$fecha=$hoy; $inicio15 = date("Y-m-d",strtotime($fecha)-(86400*14)); $inicio4 = date("Y-m-d",strtotime($fecha)-(86400*3)); #limites de lluvia acumulada $limite15a=200; $limite15b=240; $limite4a=60; $limite4b=80; $limite4c=100; $limite24ha=60; $limite24hb=80; $limite24hc=100; $limite24hd=120; #limites de lluvia pronosticada $limiteProno1=60; $limiteProno2=180; $limiteProno3=240; $limiteProno4=320; $db=new db; $dbdesliza=new db; $dbexpo=new db; $db->connect("prono-linux1"); $dbdesliza->connect("desliza-linux1"); $dbexpo->connect("desliza-linux1"); $sqldelete = "DELETE FROM factoresdinamicos WHERE fecha='$fecha'"; $dbdesliza->exec($sqldelete); $sqldelete = "DELETE FROM municipios_rv_exposicion WHERE fecha='$fecha'"; $dbdesliza->exec($sqldelete); //Asignando valor al parámetro para 15 días $sql15 = " SELECT estacionid, sum(lluviamm) AS lluvia, count(lluviamm) AS dias FROM lluvias WHERE fecha between '$inicio15' and '$fecha' GROUP BY estacionid ORDER BY dias DESC"; $db->exec($sql15); $factor15 = array (); for ($i=0; $i<$db->numRows(); $i++) { $data=$db->fobject(); if ($data->lluvia<$limite15a){ $factor15[$data->estacionid]=0; } if ($data->lluvia>=$limite15a){ $factor15[$data->estacionid]=1; } if ($data->lluvia>=$limite15b){ $factor15[$data->estacionid]=2; } $db->moveNext(); } //Asignando valor al parámetro para 4 días $sql4 = " SELECT estacionid, sum(lluviamm) AS lluvia, count(lluviamm) AS dias FROM lluvias WHERE fecha between '$inicio4' and '$fecha' GROUP BY estacionid"; $db->exec($sql4);

$factor4 = array (); for ($i=0; $i<$db->numRows(); $i++) { $data=$db->fobject(); if ($data->lluvia<$limite4a){ $factor4[$data->estacionid]=0; } if ($data->lluvia>=$limite4a){ $factor4[$data->estacionid]=1; } if ($data->lluvia>=$limite4b){ $factor4[$data->estacionid]=2; } if ($data->lluvia>=$limite4c){ $factor4[$data->estacionid]=3; } // if ($data->dias<4)$factor4[$data->estacionid]='999'; $db->moveNext(); } //Asignando valor al parรกmetro para 24 horas $sql24h = " SELECT estacionid, lluviamm AS lluvia FROM lluvias WHERE fecha='$fecha' "; $db->exec($sql24h); $factor24h = array (); for ($i=0; $i<$db->numRows(); $i++) { $data=$db->fobject(); if ($data->lluvia<$limite24ha){ $factor24h[$data->estacionid]=0; } if ($data->lluvia>=$limite24ha){ $factor24h[$data->estacionid]=1; } if ($data->lluvia>=$limite24hb){ $factor24h[$data->estacionid]=2; } if ($data->lluvia>=$limite24hc){ $factor24h[$data->estacionid]=3; } if ($data->lluvia>=$limite24hd){ $factor24h[$data->estacionid]=4; } $db->moveNext(); } //Asignando valor al parรกmetro de disparo $sqlFD = " SELECT prlluvia.zonaid, 5*prlluvia.val6h + 5*prlluvia.val12h AS lluvia, estaciones.estacionid FROM prlluvia, estaciones WHERE fecha = '$fecha' AND prlluvia.zonaid=estaciones.zonaid"; $db->exec($sqlFD); $factorD = array (); for ($i=0; $i<$db->numRows(); $i++) { $data=$db->fobject(); if ($data->lluvia<$limiteProno1){ $factorD[$data->estacionid]=1; } if ($data->lluvia>=$limiteProno1){ $factorD[$data->estacionid]=2; } if ($data->lluvia>=$limiteProno2){ $factorD[$data->estacionid]=3; } if ($data->lluvia>=$limiteProno3){

$factorD[$data->estacionid]=4; } if ($data->lluvia>=$limiteProno4){ $factorD[$data->estacionid]=5; } $db->moveNext(); } $sqlsusc = " SELECT estacionid FROM estaciones WHERE regdiario='TRUE' "; $db->exec($sqlsusc); $sumafactores = array (); $resultado = array (); for ($i=0; $i<$db->numRows(); $i++) { $data=$db->fobject(); $sumafactores[$data->estacionid]=(($factor24h[$data->estacionid]) +($factor4[$data->estacionid]) +($factor15[$data->estacionid])); //para mantener la condici贸n precedente y la pronosticada if ($sumafactores[$data->estacionid]==0 && $factorD[$data->estacionid]>=1){ $sumafactores[$data->estacionid]=1; } $resultado[$data->estacionid]=($sumafactores[$data->estacionid]*$factorD[$data->estacionid]); echo "Estaci贸n: ".$data->estacionid." : 24hF:".$factor24h[$data->estacionid]." ; 4dF:".$factor4[$data>estacionid]." ; 15dF:".$factor15[$data->estacionid]." ---FHumedad:".$sumafactores[$data->estacionid]." --FDisparo:".$factorD[$data->estacionid]." ---FResultado:".$resultado[$data->estacionid]."<br>"; $sqlinsert = "INSERT INTO factoresdinamicos (estacionid, fecha, factorhumedad, factordisparo, factorresultado) VALUES ('$data->estacionid','$fecha','".$sumafactores[$data->estacionid]."','".$factorD[$data>estacionid]."','".$resultado[$data->estacionid]."')"; echo $sqlinsert; if(!$dbdesliza->exec($sqlinsert)) echo "<br>Error: factores" . $dbdesliza->errorMsg(); $db->moveNext(); } $db->close(); $sqlmunicipios_rv = " SELECT mrv_id, estacionid, municipioid, susc_base, tipo, leng FROM municipios_rv "; $dbexpo->exec($sqlmunicipios_rv); $sqlfactores = " SELECT estacionid, factorresultado FROM factoresdinamicos WHERE fecha='$fecha'"; $dbdesliza->exec($sqlfactores); $factor = array (); for ($i=0; $i<$dbdesliza->numRows(); $i++) { $dataFactor=$dbdesliza->fobject(); $factor[$dataFactor->estacionid]=$dataFactor->factorresultado; $dbdesliza->moveNext(); } for ($i=0; $i<$dbexpo->numRows(); $i++) { $dataExpo=$dbexpo->fobject(); $amenaza=(($dataExpo->susc_base)*($factor[$dataExpo->estacionid])); $sqlinsert = "INSERT INTO municipios_rv_exposicion (fecha,mrv_id, municipioid, tipo, leng, amenaza) VALUES ('$fecha','$dataExpo->mrv_id','$dataExpo->municipioid','$dataExpo->tipo', '$dataExpo->leng','$amenaza')"; if(!$dbdesliza->exec($sqlinsert)) echo "Error en amenaza: " . $dbexpo->errorMsg(); $dbexpo->moveNext(); } $dbexpo->close(); $dbdesliza->close(); } setIndicadores($fecha); ?>