Análisis espacial de susceptibilidad de erosión en una cuenca hidrográfica del trópico húmedo de Costa Rica

Iván Pérez-Rubio, Andreas Mende

Resumen


El objetivo del presente estudio consiste en evaluar el estado de conservación de una cuenca hidrográfica en el trópico húmedo de Costa Rica en términos de su capacidad de proveer el servicio ecosistémico control de erosión. Mediante la interpretación de fotografías aéreas del proyecto CARTA (2005) se realizó primeramente un inventario espacial de los procesos erosivos observables en el área de estudio. Se parte del supuesto de que su distribución espacial no es aleatoria sino que depende de la interacción compleja de factores naturales y antrópicos. Para evaluar cuantitativamente dicha relación espacial se planteó un análisis de susceptibilidad de erosión. Se aplicaron dos métodos comparativos: 1) regresión logística binaria y 2) probabilidad condicional conjunta mediante el teorema de Bayes. Ambas alternativas se combinaron con un análisis estadístico bivariado basado en el cálculo de las ponderaciones de evidencia (weights of evidence) de todas las clases de los factores condicionantes incorporados en el modelo: el uso del suelo, la pendiente, la geomorfología y la distancia a la red de drenaje. Los resultados de los cálculos de las ponderaciones de evidencia y la interpretación de los coeficientes de la ecuación de regresión logística demostraron la relevancia relativa dominante del factor uso del suelo sobre la geomorfología. Los mapas de susceptibilidad resultantes fueron evaluados mediante dos procedimientos de verificación, en primer lugar, la curva del ratio de acierto (success rate) y la función ROC (Receiver Operating Characteristic); en ambos casos el método de probabilidad conjunta mostró un mayor nivel de precisión que el de regresión logística.


Palabras clave


ponderaciones de evidencia; regresión logística binaria; probabilidad condicional conjunta; curva ROC; Sistemas de Información Geográfica (SIG).

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Referencias


Akbari, A., Yahaya, F. B. M., Azamirad, M., & Fanodi, M. (2014). Landslide Susceptibility Mapping Using Logistic Regression Analysis and GIS Tools. Electronic Journal of Geotechnical Engineering, (14), 1687-1696.

Arce, R. (2004). Resumen diagnóstico cuenca Reventazón. Consultoría para Proyecto de Redes Comunitarias para la Gestión del Riesgo. San José. Costa Rica.

Ayalew, L., & Yamagishi, H. (2004). The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan. Geomorphology, 65(1-2), 15-31. doi: 10.1016/j.geomorph.2004.06.010

Bayard, B.; Curtis, M. J., & Shannon, D. (2006). The Adoption and Management of Soil Conservation Practices in Haiti: The Case of Rock Walls. Agricultural Economics Review, (2), 28-39.

Bonham-Carter, G. F. (1994). Geographic Information Systems for Geoscientists: Modelling with GIS, Comp. Meth. Geos., (Vol. 13), Pergamon Press.

Bosch, J. M., & Hewlett, J. D. (1982). A review of catchment experiments to determine the effect of vegetation changes on water yield and evapotranspiration. Journal of Hydrology 55(1-4), 3-23. doi: 10.1016/0022-1694(82)90117-2

Bruijnzeel, L. A. (2004). Hydrological functions of tropical forests: not seeing the soil for the trees? Agriculture, Ecosystems and the Environment, (104), 185-228. Recuperado de http://www.elsevier.com/locate/agee

Calder, I. R. (2002). Forests and hydrological services: reconciling public and science perceptions. Land Use and Water Resources Research, (2), 2.1-2.12. Recuperado de https://ageconsearch.umn.edu/bitstream/47860/2/paper02-02.pdf

Carrara, A., Cardinali, M., Detti, R., Guzzetti, F., Pasqui, V., & Reichenbach, P. (1991). GIS techniques and statistical models in evaluating landslide hazard. Earth Surface Processes and Landforms 16(5), 427-445. doi: 10.1002/esp.3290160505

Castellanos Abella, E. A., & Van Westen, C. J. (2007). Generation of a landslide risk index map for Cuba using spatial multi-criteria evaluation. Journal of the International Consortium on Landslides, 4(4), 311-325. doi: 10.1007/s10346-007-0087-y

Chomitz, K. M., & Kumari, K. (1996). The domestic benefits of tropical forests: A critical review emphasizing hydrologic functions. World Bank Policy Research Working Paper, N.° 1601. Retrieved from http://documents.worldbank.org/curated/en/212631468765869841/pdf/multi-page.pdf

Chung, C. J., Fabbri, A., & Van Westen, C. J. (1995). Multivariate regression analysis for landslide hazard zonation. In: A. Carrara and F. Guzetti (Eds.), Geographical Information Systems in Assessing Natural Hazards 5, 107-103. Kluwer. doi: 10.1007/978-94-015-8404-3_7

Chung, C. J., & Fabbri, A. G. (1999). Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 65(12), 1389-1399. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/60d7/521e8a30440b9c95046a5e451ebae8cde9af.pdf

Dai, F. C., & Lee, C. F. (2002). Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology 42(3-4), 213-228. doi: 10.1016/S0169-555X(01)00087-3

Douglas, I. (1996). The impacts of land-use changes, especially logging, shifting cultivation, mining and urbanization on sediment yields in humid tropical Southeast Asia: a review with special reference to Borneo. International Association of Hydrological Science (IAHS), (236), 463-471. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/237552926

Dunne, T. (1979). Sediment yield and land use in tropical catchments. Journal of Hydrology, 42(3-4), 281-300. doi: 10.1016/0022-1694(79)90052-0

Falkenmark, M., & Chapman, T. (Eds.). (1989). Comparative hydrology. An ecological approach to land and water resources. Paris: UNESCO.

FAO [Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación]. (1984). Directrices sobre la Planificación del Aprovechamiento de la Tierra. Roma: Colección FAO: Desarrollo, N.º 1.

Fritsch, J. M. (1993). The hydrological effects of clearing tropical rain forest and the implementation of alternative land users. International Association of Hydrological Science (IAHS), (216), 53-66. Retrieved from https://iahs.info/uploads/dms/iahs_216_0053.pdf

Gilmour, D. A. (1977). Effect of rainforest logging and clearing on water yield and quality in a high rainfall zone of north-east Queensland. In E.M. O’ Loughlin & L. J. Bren (Eds.), Proceedings of the first National Symposium of forest Hydrology. Melbourne: Institution of Engineers Australia, 156-160.

Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology, 31(1-4), 181-216. doi: 10.1016/S0169-555X(99)00078-1

Haggett, P., Cliff, A. D., & Frey, A. (1977). Locational Analysis in Human Geography. New York: Wiley & Sons.

Herrera, W. (1986). Clima de Costa Rica. (Vol. 2). En L. D. Gómez (Ed.), Vegetación y Clima de Costa Rica. San José: EUNED.

Huabin, W., Gangjun, L., Weiya, X., & Gonghui, W. (2005). GIS-based landslide hazard assessment: an overview. Progress in Physical Geography, 29(4), 548-567. doi: 10.1191/0309133305pp462ra

Kaimowitz, D. (1996). Livestock and Deforestation: Central America in the 1980s and 1990s: A Policy Perspective. Jakarta: Centre for International Forestry Research. Retrieved from http://www.cifor.org/publications/pdf_files/SPubs/SP-LStock-n.pdf

Kiersch, B. (2000). Land use impacts on water resources: A literature review. Land-Water Linkages in Rural Watersheds. Electronic Workshop [Discussion Paper N.º 1]. Rome: FAO. Retrieved from http://www.mekonginfo.org/assets/midocs/0001419-inland-waters-land-use-impacts-on-water-resources-a-literature-review.pdf

Lee, S. (2005). Application of logistic regression model and its validation for landslide susceptibility mapping using GIS and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 26(7), 1477-1491. doi: 10.1080/01431160412331331012

Lee S.; Jeon, S. W.; Oh, K. Y., & Lee, M. J. (2016). The spatial prediction of landslide susceptibility applying artificial neural network and logistic regression models: A case study of Inje, Korea. Open Geosciences, 8(1), 117-132. doi: 10.1515/geo-2016-0010

Lobo, J. y Bolaños, F. (Eds.). (2005). Historia Natural de Golfito, Costa Rica. Santo Domingo: INBio.

Mas, J. F. y Flamenco-Sandoval, A. (2011). Modelación de los cambios de coberturas/uso del suelo en una región tropical de México. GeoTrópico, 5(1), 1-24. Recuperado de http://www.geotropico.org/NS_5_1_Mas-Flamenco.pdf

Mende, A., & Astorga, A. (2007). Incorporating geology and geomorphology in land management decisions in developing countries: A case study in Southern Costa Rica. Geomorphology, 87(1-2), 68-89. doi: 10.1016/j.geomorph.2006.06.043

MINAE-CENIGA. (1998). Información Cartográfica de la Misión TERRA-Costa Rica. Ministerio de Ambiente, Energía y Minas.

Nefeslioglu, H. A., Gokceoglu, C., & Sonmez, H. (2008). An assessment on the use of logistic regression and artificial neural networks with different sampling strategies for the preparation of landslide susceptibility maps. Engineering Geology, 97(3-4), 171-191. doi: 10.1016/j.enggeo.2008.01.004

Pérez, S., Alvarado, A. y Ramírez, E. (1978). Manual Descriptivo del Mapa de Asociaciones de Subgrupos de Suelo de Costa Rica. Escala 1:200.000. Oficina de Planificación Sectorial Agropecuario. IGN-MAG-FAO. San José.

Pineda, M. C., Elizalde, G., Viloria, J. (2011). Determinación de áreas susceptibles a deslizamientos en un sector de la cordillera de la costa central de Venezuela. Interciencia, 36(5), 370-377. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/339/33918012008.pdf

Pontius, R. G., & Schenider, L. (2001). Land-cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed, Massachusetts, USA. Agriculture, Ecosystems and Environment, 85(1-3), 239-248. doi: 10.1016/S0167-8809(01)00187-6

Pourghasemi, H. R., Pradhan, B., Gokceoglu, C., & Moezzi, D. (2012). Landslide Susceptibility Mapping Using a Spatial Multi Criteria Evaluation Model. In B. Pradhan, & M. Buchroithner (Eds.). Terrigenous Mass Movements. Berlin:Springer-Verlag.

Pradhan, B. (2010). Application of an advanced fuzzy logic model for landslide susceptibility analysis. International Journal of Computational Intelligence Systems, 3(3), 370-381. doi: 10.2991/ijcis.2010.3.3.12

Pradhan, B., & Lee, S. (2010). Regional landslide susceptibility analysis using backpropagation neural network model at Cameron Highland, Malaysia. Landslides, 7(1), 13-30. doi: 10.1007/s10346-009-0183-2

ProDUS. (2007). Diagnóstico. Plan regulador cantonal de Golfito (Tomo I). San José: Universidad de Costa Rica.

Purwanto, E. (1999). Erosion sediment delivery and soil conservation in an upland agricultural catchment in West Java, Indonesia. (PhD. Thesis). Vrije Universiteit, Amsterdam.

Riba, L. (2007). Diagnóstico socio ambiental de la región Sur de Costa Rica. San José: Universidad de Costa Rica.

Rijsdijk, A., & Bruijnzeel, L. A. (1991). Erosion sediment yield and land use patterns in the upper Konto watershed. East Java, Indonesia (Vol. 18). Indonesia: Konto River Project Communication.

Shahabi, H., & Hashim, M. (2015). Landslide susceptibility mapping using GIS-based statistical models and Remote sensing data in tropical environment. Scientific Reports, 5, 1-15. doi: 10.1038/srep09899

SINAC [Sistema Nacional de Áreas de Conservación]. (2007). Análisis de vacíos de conservación en Costa Rica (Vol. 1) San José: Asociación Conservación de la Naturaleza. Recuperado de http://cro.ots.ac.cr/rdmcnfs/datasets/biblioteca/pdfs/nbina-9230.pdf

Soares-Filho, B. S., Moutinho, P., Nepstad, D., Anderson, A.,

Rodrigues, H., Garcia, R. … Maretti, C. (2010). Role of Brazilian Amazon protected areas in climate change mitigation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), 107(24), 10821-10826. doi: 10.1073/pnas.0913048107

Steinfeld, H. (2002). Ganadería y medio ambiente: beneficios económicos y ambientales: producción animal y el medio ambiente en Centroamérica. San José: FAO.

Stocking, M. y Murnaghan, N. (2003). Manual para la evaluación de campo de la degradación de la tierra. Madrid: S. A. Mundi-Prensa Libros.

Szott, L; Ibrahim, M., & Beer, J. (2000). The hamburger connection hangover: cattle pasture land degradation and alternative land use in Central America. (Informe técnico 313). Turrialba: CATIE.

Valerio, C. (1998). Anotaciones sobre Historia Natural de Costa Rica. San José: UNED.

Van Westen, C. J. (1993). Application of Geographic Information Systems to Landslide Hazard Zonation (Vol. 1, N.º 5). Enschede: ITC-Publication.

Van Westen C. J., Rengers, N., & Soeters, R. (2003). Use of Geomorphological Information in Indirect Landslide Susceptibility Assessment. Natural Hazards, 30(3), 399-419. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1023/B:NHAZ.0000007097.42735.9e

Zinck, A., López, J., Metternicht, G., Shrestha, D., & Vázquez-Selem, L. (2001). Mapping and modeling mass movements and gullies in mountainous areas using remote sensing and GIS techniques. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 3(1), 43-53. doi. 10.1016/S0303-2434(01)85020-0

Zweig, M. H., & Campbell G. (1993). Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clinical Chemistry, 39(4), 561-77. Retrieved from http://clinchem.aaccjnls.org/content/clinchem/39/4/561.full.pdf




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