Cálculo automático de la susceptibilidad a movimientos de masas a través de la interfaz phyton/arcgis
DOI:
https://doi.org/10.5902/2236499489613Palabras clave:
Movimiento de masas, Modelización, Deslizamiento, PhytonTooboxResumen
El objetivo de este trabajo fue desarrollar e implementar un algoritmo en Python que integre las diversas etapas que componen el cálculo de la distribución espacial de la susceptibilidad a los movimientos en masa, automatizando el flujo de tareas que caracteriza el proceso. El flujo de operaciones se estructuró a partir de la lógica de evaluación multicriterio mediante combinación lineal ponderada. El algoritmo incluye operaciones de geoprocesamiento para generar planos de información, normalizar las variables, ponderar los criterios condicionantes y posteriormente integrarlos mediante la media ponderada de los factores. Este algoritmo se implementó en el lenguaje de programación Python, incluyendo el uso de módulos y funciones proporcionados por el paquete ArcPy, y se incluyó como herramienta script en el software ArcGIS a través de las funcionalidades que permite la posibilidad de crear y editar herramientas utilizando scripts de Python. La herramienta fue probada en dos casos de estudio diferentes, como forma de simular el uso de la herramienta en situaciones reales y validar su funcionamiento mediante el análisis de los productos obtenidos de la ejecución del proceso. Los resultados mostraron ventajas significativas en el uso de la herramienta, principalmente a través de ganancias en eficiencia, flexibilidad y apoyo al usuario. La herramienta demostró ser eficaz en la asistencia a las políticas de planificación urbana, ordenación del territorio y vigilancia de riesgos geológicos, y puede ayudar en las evaluaciones de susceptibilidad a este tipo de fenómenos, fundamentales para la consolidación de las aglomeraciones urbanas y la prevención de catástrofes naturales.
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ALI, S. A., PARVIN, F., VOJTEKOVÁ, J., COSTACHE, R., LINH, N. T. T., PHAM, Q. B., & GHORBANI, M. A. GIS-Based Landslide Susceptibility Modeling: A Comparison between Fuzzy Multi-Criteria and Machine Learning Algorithms, 12 (2), 857-876. Geoscience Frontiers. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.09.004. 2020.
ASSIS DIAS, M. C. de, SAITO, S. M., ALVALÁ, R. C. dos S., SELUCHI, M. E., BERNARDES, T., CAMARINHA, P. I. M., & NOBRE, C. A. Vulnerability index related to populations atrisk for landslides in the Brazilian Early Warning System (BEWS). International Journal of Disaster Risk Reduction, 49 (July). https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101742. 2020.
BOUDET, F., MACDONALD, G. K., ROBINSON, B. E., & SAMBERG, L. H. Rural-urban connectivity and agricultural land management across the Global South. Global Environmental Change, (60). https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2019.101982. 2020.
CAGLAR, A., & SCHILLER, N. G. Migrants & City-making. Dispossession, Displacement & Urban Regeneration. Duke University Press, 2018.
COELHO, J.C.C. Lógica Fuzzy e Geoprocessamento na Determinação da Vulnerabilidade à Ocupação Direta dos Mangues na Bacia Hidrográfica do Anil, na Ilha de São Luís-MA .2008. 211p. Federal University of Maranhão, Maranhão, 2008.
CREPANI, E., MEDEIROS, J. S. De, HERNANDEZ FILHO, P., FLORENZANO, T. G., DUARTE, V., & BARBOSA, C. C. F. Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento Aplicados ao Zoneamento Ecológico-Econômico e ao Ordenamento Territorial. Inpe (Inpe-8454-Rpq/722), 103. https://doi.org/INPE-8454-RPQ/722. 2001.
DAI, F. C., & LEE, C. F. Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology, 42 (3–4), 213–228. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(01)00087-3. 2002.
ESRI – ENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH INSTITUTE. ArcGIS Help 10.2. Available: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/.
FARIA, A. L. L. de, SILVA, J. X. da, & GOES, M. H. de B. Áreas com susceptibilidade à erosão do solo na bacia hidrográfica do ribeirão do Espírito Santo, Juiz de Fora ( MG ). Caminhos De Geografia, 4 (9), 50–65. 2003.
FEIZIZADEH, B., SHADMAN ROODPOSHTI, M., JANKOWSKI, P., & BLASCHKE, T. A GIS-based extended fuzzy multi-criteria evaluation for landslide susceptibility mapping. Computers and Geosciences, 73, 208–221. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2014.08.001. 2014.
FROUDE, M. J., & PETLEY, D. N. Global fatal landslide occurrence 2004 to 2016. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1–44. https://doi.org/10.5194/nhess-2018-49. 2018.
FUCHS, S., KEILER, M., & GLADE, T. Editorial to the special issue on resilience and vulnerability assessments in natural hazard and risk analysis. Natural Hazards and Earth System Sciences, 17(7), 1203–1206. https://doi.org/10.5194/nhess-17-1203-2017. 2017.
GIAMBELLUCA T.W., Chen Q., Frazier A.G., Price J.P., Chen Y.-L., Chu P.-S., Eischeid J.K., & Delparte D.M. Online Rainfall Atlas of Hawai‘i. Bulletin American Meteorological Society. (94):313-316. 2013.
GOGUEN, J. A, ZADEH, L. A.. Fuzzy sets. Information and control, vol. 8 (1965), pp. 338–353. 1973.
HEINECK C. A., LEITE C. A. D. S., SILVA M. A., & VIEIRA V. S. Mapa geológico do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, Convênio COMIG/CPRM, 1 mapa geológico, escala 1:1.000.000. 2003.
HIJMANS, R. J., CAMERON, S. E., PARRA, J. L., JONES, P. G., & JARVIS, A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25(15), 1965–1978. https://doi.org/10.1002/joc.1276. 2005.
LONGLEY P. A., GOODCHILD M. F., MAGUIRE D. J., & RHIND, D. W. Geographic Information Systems & Science. Chichester, Wiley. 2010.
MARCELINO, E. V. Mapeamento de áreas susceptíveis a escorregamento no município de Caraguatatuba (SP) usando técnicas de Sensoriamento Remoto, 2003, São José dos Campos/SP. (INPE-12146-TDI/970). 2003.
MARTINI, L. C. P., UBERTI, A. A. A., SCHEIBE, L. F., COMIN, J. J., & OLIVEIRA, M. A. T. de. (2006). Avaliação da suscetibilidade a processos erosivos e movimentos de massa: decisão multicriterial suportada em sistemas de informações geográficas. Geologia USP. Série Científica, 6 (1), 41–52. https://doi.org/10.5327/s1519-874x2006000200004.
MATEOS, R. M., LÓPEZ-VINIELLES, J., POYIADJI, E., TSAGKAS, D., SHEEHY, M., HADJICHARALAMBOUS, K., & HERRERA, G. Integration of landslide hazard into urban planning across Europe. Landscape and Urban Planning, 196 (July 2019). https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2019.103740. 2020.
PEDROSA, M. A. F. Avaliação de Susceptibilidade a Movimentos de Massa e Erosãono Município de Ouro Preto / MG em escala regional. (Master´s dissertation). Federal University of Ouro Preto, Ouro Preto, 2013.
PINTO, R.C., CANEPARO, S.C., & PASSOS, E. Avaliação Multicritério integrada aos Sistemas de Informações Geográficas para geração de cenário de suscetibilidade a deslizamentos rápidos em vertentes. Jornadas Lusófonas de Ciências e Tecnologias. DOI : https://doi.org/10.14195/978-989-26-0983-6_4. 2014.
PRESS, F., SIEVER, R., GROTZINGER, J., & JORDAN, T. H. Para Entender a Terra - 4 edição - Press Siever Grotzinger e Jordan - Cap. 12. 2006.
SAATY, T. Analytical Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York, McGraw-Hill. 287p. 1980.
SHERROD R. D., SINTON J. M., WATKINS S. E., & Brunt K. M. Geologic Map of the State of Hawai‘i. Reston, U.S. Geological Survey. 85p. 2007.
VANACÔR, R. N. Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento aplicados ao mapeamento das áreas susceptíveis a movimento de massa na região nordeste do Estado do Rio Grande do Sul. (Master´s dissertation). Federal University of Rio Grande do Sul, Rio Grande do Sul, 2006.
VARNES, D. J. Landslide hazard zonation: a review of principles and practice. Paris, UNESCO/IAEG. 1984.
WALLEMACQ, P. Economic Losses, poverty and Disasters Center for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED) UNISDR. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.35610.08643. 2019.
ZÊZERE, J. L. Dinâmica de vertentes e riscos geomorfológicos. Lisboa, Centro de Estudos Geográficos. 129p. 2005.
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