1. Introducción

En Ecuador, los desastres de mayor impacto están asociados a fenómenos hidrometeorológi-

cos, sismos, erupciones volcánicas y deslizamientos de tierra, donde la relación de muertos y desaparecidos por evento entre 1970 y 2010 corresponde principalmente a deslizamientos, sobrepasando las 1 200 víctimas [ 1].

En estudios realizados en Ecuador por D`Ercole, y Trujillo [ 2], sobre vulnerabilidad y amenazas, analizados a nivel de unidad administrativa, señalan que en la Sierra Norte del Ecuador, en la provincia de Imbabura, los cantones Ibarra, Cotacachi y Pimampiro tienen un grado de amenaza global alto y muy alto para deslizamientos de tierra. El cantón Ibarra por tener la mayor densidad poblacional que el resto de cantones de la provincia (181 175 habitantes [ 3]) y por ser capital provincial será objeto de esta investigación. Su localización se encuentra entre las latitudes 0º09? y 0°53? N y entre las longitudes 78º20? y 77º58? W, ocupando una superficie aproximada de 1 100 km2.

El Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE), en el marco de la ejecución del proyecto ?Generación de geoinformación para la gestión del territorio a nivel nacional?, a escala 1: 25 000, en coordinación con la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES), está realizando el estudio y análisis de amenazas por tipo de movimiento en masa a nivel cantonal.

El objetivo de la presente investigación fue determinar las zonas de amenazas a deslizamientos de tierra en el cantón Ibarra, mediante información geo-espacial, aplicando Sistemas de Información Geográfica (SIG), para coadyuvar en la correcta toma de decisiones en la gestión territorial, y contribuir, de esta manera, a la mejora de la calidad de vida de los habitantes de este cantón.

2. Método

Para la elaboración del estudio se utilizó información geo-espacial: geomorfológica y de cobertura de la tierra, escala 1: 25 000, generada por el IEE [ 4]; así como registros de intensidad de precipitaciones (máximas en 24 horas, con periodos de retorno de 100 años) del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI) [ 5] y el catálogo sísmico del Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional (IGEPN), referido a la medición de la magnitud en escala de Richter [ 6].

Para la cuantificar la amenaza se aplicó el método modificado de Mora-Vahrson -método experto- [ 7], que incluyó adaptaciones de acuerdo a la información disponible para la generación del modelo, donde se considera cinco factores (ver figura 1), cada uno de los cuales se ponderaron de acuerdo a su grado de susceptibilidad o de intensidad para generar el evento (ej. 1: muy baja; 5: muy alta) (ver figura 2).

Figura 1.
Factores condicionantes y detonantes

La combinación de los factores condicionantes (FC) considera que los fenómenos de remoción en masa ocurren cuando una ladera adquiere un grado de susceptibilidad [ 8, 9]. Bajo estas condiciones, los factores detonantes (FD) actúan como elementos de disparo, dando lugar a la destrucción de las laderas [ 8, 10, 11, 12]. De esta forma, se considera que el grado o nivel de amenaza (H) es el producto de la susceptibilidad y la acción de los FD [ 7].

Los FC (cobertura vegetal -SC-, litología -SL- y pendiente -SM-) se relacionan entre sí, mediante matrices de doble entrada, para obtener el grado de susceptibilidad general (S) [ 7, 13, 14]. La misma relación se hace con los FD (precipitaciones -Tp- y sismos -Ts-). La S y el producto de la combinación de los FD se los relaciona mediante otra matriz para obtener H, dando como resultado valores de cero a cinco, los cuales se agruparon para calificar el grado de amenaza en nulo (0), bajo (1 y 2), medio (3) y alto (4 y 5) (ver figura 2).

Figura 2.
Flujograma de trabajo para obtener la amenaza a deslizamientos de tierra

Para validar el modelo, se seleccionaron aleatoriamente 41 puntos geo-referenciados, planificados de acuerdo a la capacidad logística y de tiempo disponible para el trabajo en campo, utilizando la red vial del cantón, con la condición de que los puntos se encuentren a un máximo de 300 m de la vía -debido al acceso- y no menos de 1 km entre ellos para minimizar el solapamiento de información -para que no se repita en la misma geoforma-.

La información tomada en campo de estos puntos fue utilizada para aplicar la respectiva matriz de confusión, donde se indica la fiabilidad global del modelo: las columnas indican las clases de referencia evaluadas en campo y las filas las categorías deducidas del modelo; la diagonal de la matriz expresa el número de puntos de verificación, en donde se produce acuerdo entre las dos fuentes (modelo y realidad), mientras los marginales suponen errores de asignación (los residuales en columnas indican errores de omisión y los residuales en filas indican errores de comisión) [ 15, 16].

Asimismo, se aplicó el estadístico kappa, el cual mide la diferencia entre el mapa (modelo) y la realidad observada, prescindiendo del causado por factores aleatorios o azar, estimándose a partir de la fórmula 1 [ 15].

(1)

donde n sería el tamaño de la muestra; Xii el acuerdo observado; y (Xi+X+i) el acuerdo esperado en cada categoría i.

3. Resultados

De acuerdo al modelo de amenazas por deslizamientos de tierra, se identificaron cuatro niveles de amenazas: alto, medio, bajo y nulo (ver figura 3).

Las zonas con grado de amenaza alto, que ocupan 17,16 % de la superficie total del cantón, se ubican en los sectores San Jerónimo, Loreto y La Tola, asociadas, principalmente, a relieves volcánicos montañosos (vinculados a los volcánicos Angochagua -andesitas, brechas y aglomerados- y sedimentos San Jerónimo-areniscas, lutitas chertosas, calizas y grauvacas-), cuyas pendientes oscilan entre 40 a 150 %, donde la cobertura vegetal predominante es el bosque húmedo poco alterado. Las precipitaciones van desde los 100 a más de los 250 mm. Los sismos son menores a 4,4.

Las zonas con grado de amenaza medio, que ocupan el 27,76 %, están ubicadas al norte y sur del área de estudio, en los sectores Río Verde Bajo, Comunidad El Puerto, San Francisco y Cashaluma, y están asociadas a relieves volcánicos montañosos y relieves colinados muy altos (relacionados geológicamente con los volcánicos Angochagua), cuyas pendientes van de 40 a 100 %. La cobertura vegetal predominante es vegetación herbácea seca muy alterada, donde se registran precipitaciones que alcanzan los 200 mm y sismos inferiores a 4,4.

Figura 3.
Mapa de amenazas por deslizamientos de tierra.

El grado de amenaza bajo, que ocupa el 37,51 %, se encuentra disperso por el cantón, por los sectores Río Verde Alto, La Florida y El Chilco. Están relacionados, principalmente, a relieves volcánicos altos (litológicamente asociados a volcánicos Imbabura -lavas andesíticas de grano fino a medio, aglomerados y flujos laharíticos- y a las formaciones Macuchi -andesitas basálticas de color gris verdusco- y Silante-conglomerados compactos compuestos por fragmentos subangulares milimétricos a centimétricos-); cuyas pendientes oscilan entre 12 a 70 %. La cobertura vegetal predominante es bosque húmedo poco alterado y vegetación herbácea seca muy alterada. Las precipitaciones son inferiores a los 150 mm y los sismos son menores a 4,4.

El grado de amenaza nulo, que ocupa 13,91 %, se ubica en los sectores San Luis de Salinas, Punguhuaycu, Santa Teresa y en los sitios aledaños a los ríos Mira, Verde y Chota; en geoformas cuyas pendientes son menores al 12 %, por ejemplo terrazas aluviales.

Las zonas no aplicables corresponden a ríos dobles, lagunas y centros poblados, ocupando el 3,67 %.

Con respecto a la validación del modelo de amenazas a deslizamientos de tierra, que se lo realizó a través de la matriz de confusión (ver tabla 1), se obtuvo un grado de fiabilidad global del 78 %. El estadístico kappa obtenido fue del 70 %.

4. Discusión

En el cantón Ibarra se determinó que existe cuatro niveles de amenaza respecto a deslizamiento de tierras: alto, medio, bajo y nulo; donde la pendiente es la variable que mayor influye en el modelo, dentro de los factores condicionantes; mientras que la precipitación, dentro de los factores detonantes, fue la variable de mayor influencia.

Por lo anterior, en las tierras con pendientes mayores a 40 % y con precipitaciones mayores a 100 mm son las que permiten que se desarrollen amenazas altas y medias respecto a los deslizamientos (que corresponde a un 45 % del área total del cantón).

El modelo de deslizamientos de tierra obtuvo una fiabilidad global del 78 % y un índice Kappa de 70 %, que según Landis & Koch [ 17] tiene un grado de acuerdo sustancial respecto a la realidad.

Esta investigación toma en cuenta, para el análisis de amenazas a deslizamientos de tierra, unidades físicas territoriales, es decir, geomorfológicas, comparadas con las unidades administrativas del estudio de D`Ercole, y Trujillo [ 2], lo que da una mejor precisión y detalle, de acuerdo a la escala, de la ubicación de los sitios potenciales donde se produciría esta amenaza; lo que permitiría tomar decisiones más eficaces y eficientes al momento de decidir dónde se deberían construir diferentes tipos de infraestructura.

La metodología propuesta tiene limitantes que pueden modificar los resultados parciales y/o finales. Básicamente, dependen de la falta de información secundaria disponible ya que, por ejemplo, la caracterización geológica de las unidades geomorfológicas se realizó con información, escala 1: 100 000, tomada de la carta geológica de Ibarra [ 18].

A futuro se puede realizar un análisis cuantitativo de la amenaza con diferentes periodos de retorno [ 19], tomando en cuenta que el presente estudio es cualitativo y, en el caso de la intensidad de lluvias, con un solo periodo de retorno (100 años).

5. REFERENCIAS

[1] SGR, ECHO, UNISDR. (2012). Ecuador: referencias básicas para la gestión de riesgos 2013-2014. Quito: Secretaría de Gestión del Riesgo. 62-63.

[2] D`Ercole, R., Trujillo, M. (2003). Amenazas, vulnerabilidad, capacidades y riesgo en el Ecuador. Los desastres un reto para el desarrollo. Quito: COOPI/IRD/Oxfam GB.101-102.

[3] Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. (2015). Disponible en: http://www.ecuadorencifras.gob.ec/institucional/home/

[4] Instituto Espacial Ecuatoriano. (2015). Disponible en: http://181.211.99.244:8080/visorIEE/composer/

[5] Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. (1965-2013). Registros de precipitaciones máximas en 24 horas.

[6] Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional. (1900-2015). Catálogo sísmico.

[7] Mora, S., Vahrson, W. G. (1993). Macrozonification methodology for landslide hazard determination. Bull. Intl. Ass. Eng. Geology, in press.

[8] Ayala-Carcedo, F. J., Corominas, J. (eds.). (2003). Mapas de susceptibilidad a los movimientos de ladera con técnicas SIG. Fundamentos y aplicaciones en España. Madrid: Instituto Geológico y Minero de España. 55.

[9] Proyecto Multinacional Andino: Geociencias para las Comunidades Andinas. (2007). Movimientos en Masa en la Región Andina: una guía para la evaluación de amenazas. Servicio Nacional de Geología y Minería, Publicación Geológica Multinacional, No.4. 119-159,130.

[10] Varnes, D. J. (1978). Slope movement types and processes. // Schuster, R. L., Krizek, R. J. (eds.). Landslides: Analysis and Control). Washington D.C.: Transportation and Road Research Board, National Academy of Science. Special Report 176:11-33.

[11] Cruden, D.M., Varnes, D.J. (1996). Landslide types and processes. Transportation and Road Research Board, U.S.National Academy of Science. Special Report 247:36-75

[12] Instituto Geográfico Agustín Codazzi. (2005). Geomorfología aplicada a levantamientos edafológicos y zonificación física de tierras. Bogotá: IGAC. 35-47.

[13] Suárez, J. (2009). Deslizamientos. Tomo II. Técnicas de remediación. Instituto de Investigaciones sobre Erosión y Deslizamientos. 292-299.

[14] Salazar, L. (2007). Modelaje de la amenaza al deslizamiento, mediante EL sistema de información geográfico -ILWIS-, utilizando el método de Mora & Varhson, 1991. Costa Rica: Aplicación GISOROSI_MORA&VARHSON. 6-7.

[15] Chuvieco, E. (2010). Teledetección ambiental. España: Planeta S.A. 501-511.

[16] Tempfli, K., Kerle, N., Huurneman, G., Janssen, L. (eds.). (2009). Principles of Remote Sensing. Enshede: The International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation.306-308.

[17] Landis, J. R., Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. // Biometrics. 33: 159-174.

[18] Dirección Nacional de Geología y Minas. (1980). Hoja geológica de Ibarra, escala 1: 100.000 (Hoja 82: CT-ÑII-D).

[19] Van Westen, C. (2009). Multi-hazard risk assessment. United Nations University ? ITC School on Disaster Geo-information Management (UNU_ITC DGIM).

Notas