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INVESTIGACIONES UCA, 2019-2020
José Mauricio Cepeda Rivera
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Aporte al Seminario de Difusión de Investigaciones UCA 2021.
El trabajo que ahora presento es una obra colectiva, han participado muchos estudiantes de la
Universidad de Oslo, colegas del Instituto Geotécnico de Noruega, colegas de la Universidad de Oslo,
de la Autoridad de Carreteras y de la Autoridad de Ferrocarriles de Noruega, asimismo, profesionales
de la Dirección de Recursos Hídricos y Energía de Noruega.
machine learning
algo en base a datos observados.
al inicio tenemos un lago de datos, es decir, mucha información sobre usuarios, sus preferencias,
sus características; luego, teniendo esos datos podemos tomar dos caminos, el primer caso, que
tenemos datos conocidos.
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Ingeniero Civil (UCA, 1993), obtuvo el grado de Máster en ingeniería civil en el Imperial College de Londres, Reino Unido (1995), en 2009
obtuvo el título de Doctor en Geociencias con la Universidad de Oslo, Noruega. Actualmente, trabaja como Catedrático de geomecánica,
amenazas geológicas y deslizamientos para la Universidad de Oslo Noruega.
DESLIZAMIENTOS Y APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO
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de algoritmo va a ser usado. Un algoritmo simplemente es una serie de pasos que se pueden formular
una respuesta, con base en la experiencia de datos conocidos.
erosión, el movimiento por parte de suelo y rocas ocurre como parte de una corriente de agua;
propio de los materiales sin involucrar una corriente de agua que los arrastre.
de material, es una combinación de estas dos cosas. Por ejemplo, así hablamos de caídas de rocas,
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el estado de los materiales de manera incoherente a su estado original (por ejemplo, cambian de
estado sólido a estado líquido o semiliquido), en los cuales, un elemento clave en el mecanismos es
la lluvia o el agua en general.
que estar adecuados a cada una de estas variedades.
La experiencia de investigación que voy a mencionar se trata de una alerta temprana contra
Destaco esto porque yo estudié y trabajé en la UCA por varios años, la considero mi alma mater, de
la cual, los pilares de su actividad son la docencia, investigación y proyección social. Aquí quiero
entrar en mi exposición con el aspecto de proyección social, porque la investigación en este caso
tiene sentido, ya que procura de alguna forma, ayudar a reducir estos daños a futuro.
encargada de coordinar el manejo y mitigación de riesgos en este campo. La investigación fue posible
porque existe responsabilidad legal, jurídica e institucional de este aspecto a nivel nacional, un
institutos de investigación, consultores y universidades: Universidad de Oslo, Instituto Geotécnico
Noruego, entre otros.
modo que la Autoridad de Carreteras y la Autoridad de Ferrocarriles de Noruega jugaron un papel
importante, así como entidades del gobierno central a través del Consejo Nacional de Investigación
Noruego.
son una combinación de suministro de agua relativo y el grado de saturación del suelo relativo,
operativo desde octubre de 2013, el cual ha venido mejorando con el tiempo y como resultado de
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El sistema funciona dando alertas diarias a las autoridades de las redes viales y ferroviarias,
interesados en los elementos que potencialmente pueden sufrir daños.
Un problema que ocurría cuando se inició este sistema de alerta en 2013, es que había una
subestimación de alertas. El sistema producía falsas alarmas en algunos lugares, mientras que no
objetivo de la investigación fue mejorar el sistema de alerta temprana integrando la susceptibilidad
del sistema.
cuando se estudia la cuenca en su conjunto y no los pixeles que suelen ser arbitrarios. Con eso se
este planteamiento, se consideran las no linealidades en la relación entre las variables explicativas y
las variables de respuesta. Algunas variables pueden omitirse, usarse linealmente o con una función
Por otra parte, la selección de variables estuvo basada en el criterio de información de Akaike (AIC).
Es decir, se consideraron como punto de partida una gran cantidad de variables explicativas, pero no
AUROC, el cual sirve para establecer mejor las posibilidades de predicción de los modelos.
• Unidades del mapa cuaternario (1:250.000, Servicio Geológico Noruego).
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• Tipo de cobertura del terreno (CORINE, 2006, Instituto Noruego Forestal y de Paisajes).
• Lluvia anual promedio (1961-1990, 1 km por 1 km, Instituto Meteorológico Noruego).
• Diversas variables de escorrentía (Base de Datos Nacional de Cuencas, REGINE, NVE).
• Diversos derivados del modelo de elevación digital del terreno, 15 metros por 15 metros (Por
ejemplo, pendiente y aspecto) (Instituto Geotécnico Noruego).
• Datos categóricos: proporción calculada de cada clase.
•
cuatro clases (similar al índice hydmet): susceptibilidad muy alta, alta, moderada o baja. Se hicieron
y 0.84 en las muestras de entrenamiento y de prueba respectivamente, lo cual indica predictibilidad
media de cuenca, intervalo de elevación de la cuenca, bosque, espacio abierto con poca o ninguna
de 0.88 y 0.86 en las muestras de entrenamiento y de prueba respectivamente. Las variables
de la cuenca, rango de elevaciones de la cuenca, escorrentía total, lluvia anual promedio, bosque,
El aporte de esta investigación fue introducir el elemento de susceptibilidad al sistema de
alerta temprana (SAT). La susceptibilidad no varía en el tiempo (mapa de la derecha), porque la
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hidrometeorológicas. Antes de la investigación, el sistema de alerta temprana sólo consideraba estos
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Como conclusiones de la investigación, se mencionan los siguientes aspectos:
•
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encontraban en la misma cuenca.
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• El nivel de alerta combinado da mejores resultados que solo el índice de desencadenamiento.
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•
Estos son los puntos que quería mostrar sobre la investigación, sobre todo relatar la experiencia
de esta investigación y cómo ha habido combinación con distintos actores. Muchas gracias por su
atención.
Referencias
Bell, Cepeda, Devoli & Glad. (2014). Landslide susceptibility modeling at catchment level for
3, Beijing.
Devoli, Bell & Cepeda. (2019). Susceptibility map at catchment level, to be used in landslide
