Predictive Landslide Susceptibility Modelling Using Statistical Approaches in Mantsa River catchment, Dawro Zone, South-western Ethiopia
Este estudio evalúa la susceptibilidad a los deslizamientos de tierra en la cuenca del río Mantsa, en el suroeste de Etiopía, utilizando los modelos de Razón de Frecuencia y Regresión Logística, identificando factores condicionantes clave como el uso del suelo y la litología, y demostrando que el modelo de Razón de Frecuencia logra una precisión predictiva ligeramente superior (AUC = 0,874) para apoyar la reducción de riesgos y la planificación sostenible del uso del suelo.
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En las tierras altas de Etiopía, donde el terreno se eleva abruptamente en montañas escarpadas y valles profundos, el suelo está vivo con un movimiento lento y peligroso. Cuando las lluvias intensas empapan la tierra, las pendientes pronunciadas pueden perder su agarre, enviando rocas, lodo y escombros hacia las aldeas y los caminos. Este fenómeno, conocido como deslizamiento de tierra, no es solo un evento repentino, sino el resultado de una conversación compleja entre la forma del terreno, el tipo de roca bajo la superficie, la cantidad de lluvia que cae y cómo los humanos utilizan el suelo. Para las comunidades que viven en estas regiones escarpadas, comprender dónde es más probable que ocurran estos deslizamientos es una cuestión de supervivencia. Esto permite a los planificadores saber qué laderas son seguras para construir y cuáles deben dejarse solas, convirtiendo una fuerza natural caótica en un riesgo manejable.
Un equipo de investigadores se propuso mapear este riesgo en la cuenca del río Mantsa, un área específica en la Zona de Dawro, al suroeste de Etiopía. Esta región es un paisaje de contrastes dramáticos, con elevaciones que van desde profundos valles fluviales hasta altas cumbres montañosas, todo tallado por el agua y moldeado por una antigua actividad volcánica. El suelo aquí está compuesto por capas de roca volcánica, algunas duras y otras blandas, situadas bajo un clima que trae lluvias estacionales intensas. Para crear un mapa de peligro fiable, los científicos construyeron primero un registro detallado del pasado. Combinaron imágenes satelitales con trabajo de campo sobre el terreno para localizar 280 puntos específicos donde habían ocurrido deslizamientos, que iban desde lentos flujos de tierra hasta desprendimientos de rocas repentinos. Luego dividieron esta lista en dos grupos: uno para enseñar a sus modelos informáticos cómo luce un deslizamiento de tierra, y otro para probar si los modelos podían predecir correctamente dónde podrían ocurrir nuevos deslizamientos.
Los investigadores utilizaron dos métodos estadísticos diferentes para analizar los datos, tratando el paisaje como un rompecabezas donde cada pieza representa un factor que podría desencadenar un deslizamiento. Examinaron trece elementos diferentes, desde la inclinación de la pendiente y el tipo de suelo hasta la proximidad de un punto a un camino o un arroyo. Un método, conocido como razón de frecuencia, simplemente contaba con qué frecuencia aparecían los deslizamientos en cada categoría de estos factores. Por ejemplo, comprobaba si los deslizamientos ocurrían con más frecuencia en pendientes pronunciadas que en zonas llanas, o con más frecuencia cerca de los caminos que lejos de ellos. El segundo método, la regresión logística, era más complejo, calculando la probabilidad de un deslizamiento al ponderar todos estos factores a la vez para ver cómo interactuaban. Ambos enfoques buscaban producir una puntuación única para cada metro cuadrado de tierra, indicando qué tan probable era que fallara.
Los resultados pintaron un cuadro claro de peligro y seguridad a lo largo de la cuenca. Los modelos mostraron que el factor más influyente no fue la inclinación de la colina ni el tipo de roca, sino cómo se estaba utilizando la tierra. Las áreas donde la tierra era moderadamente cultivada —lo que a menudo significa que se cultivaban productos en laderas empinadas tras haber eliminado el bosque natural— eran mucho más propensas a deslizarse que las áreas boscosas o los bosques vírgenes. La eliminación de árboles y la perturbación del suelo por la agricultura hicieron que el terreno fuera mucho más débil. El tipo de roca también desempeñó un papel importante; la zona está cubierta de rocas volcánicas que, al quedar expuestas al clima cálido y húmedo y a las fuertes lluvias, se descomponen en un suelo blando y rico en arcilla que posee muy poca resistencia. Cuando esta arcilla se satura de agua, se vuelve resbaladiza y pesada, provocando el tipo de deslizamiento más común en la región: un flujo de tierra lento y rodante.
Los mapas generados por el estudio revelaron que el mayor riesgo se concentra en bolsas específicas del paisaje. Las zonas más peligrosas se encuentran en las partes suroeste, noreste y sureste de la cuenca, donde las empinadas laderas volcánicas se encuentran con densas redes de grietas en la tierra y altas precipitaciones. Estas áreas son también donde la actividad humana, como la agricultura y la construcción de caminos, ha presionado contra los límites del terreno. En contraste, las partes del norte y del centro de la región, que son generalmente más llanas y menos perturbadas, mostraron un riesgo mucho menor. Los modelos fueron capaces de distinguir entre terreno seguro y peligroso con alta precisión, identificando correctamente las ubicaciones de los deslizamientos pasados en la gran mayoría de los casos.
En última instancia, el estudio proporciona una herramienta práctica para las personas que viven en la Zona de Dawro. Al identificar la combinación específica de pendientes pronunciadas, roca volcánica débil, lluvias intensas y uso humano de la tierra que conduce al fallo, los mapas ofrecen una guía para el futuro. Sugieren que proteger los bosques restantes y ser cautelosos con la agricultura en laderas empinadas son pasos críticos para reducir el riesgo. La investigación confirma que, si bien el paisaje es naturalmente propenso a la inestabilidad, las decisiones humanas pueden empeorar el peligro o ayudar a mantener el suelo estable. Con este nuevo entendimiento, las autoridades locales ahora pueden tomar decisiones informadas sobre dónde construir, dónde advertir a los residentes y cómo planificar una coexistencia más segura con la tierra cambiante.
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