Cartografía y modelado de la susceptibilidad a procesos de remoción en masa en la cuenca del río Xopanac, Puebla, México, utilizando regresión logística múltiple

Contenido principal del artículo

Gabriel Legorreta Paulín
Lilia Arana Salinas
Fernando Aceves Quesada
Rutilio Castro Miguel

Resumen

Los procesos de remoción en masa (PRM) constituyen un peligro natural importante para los asentamientos humanos y sus actividades productivas, especialmente en zonas montañosas donde el relieve abrupto, las precipitaciones o los sismos facilitan la caída o el deslizamiento de materiales. En México estas zonas son en general de difícil acceso y cuentan con escasa información cartográfica y geomorfológica. Tal es el caso del volcán Iztaccíhuatl, donde los PRM ocurren comúnmente a lo largo de sus laderas abruptas y depósitos poco consolidados que son cortados por valles profundos y estrechos. Este estudio tuvo como objetivo cartografiar PRM y evaluar la susceptibilidad en la cuenca hidrográfica del río Xopanac, localizada en el flanco oriental del volcán Iztaccíhuatl, en el estado de Puebla. Para ello se elaboró un inventario de PRM a partir de fotointerpretación y trabajo de campo y se modeló la susceptibilidad mediante regresión logística múltiple (RLM). Como factores condicionantes se utilizaron la elevación, el ángulo de la pendiente, la densidad de disección, la erosión vertical y el uso del suelo. La validación del mapa de susceptibilidad resultante se realizó mediante el área bajo la curva de la característica operativa del receptor. La validación muestra que el modelo de RLM presentar un área bajo la curva de 80.2 y tiene una alta capacidad predictiva con el uso de pocas variables significativas: dos topográficas, dos morfométricas y una variable ambiental, mismas que son relativamente fácil de obtener, lo cual las hace conveniente para su uso en la modelación en áreas volcánicas con escasa información.

Palabras clave: Inventario de PRM, Modelado estadístico de susceptibilidad, Volcán Iztaccíhuatl
Publicado: jun 26, 2025

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Detalles del artículo

Biografía del autor/a

Gabriel Legorreta Paulín, Instituto de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México

Instituto de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México. Circuito de la Investigación Científica s/n, Ciudad Universitaria, Coyoacán, 04510, Ciudad de México, México.

Lilia Arana Salinas, Instituto de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México

Universidad Autónoma de la Ciudad de México, Colegio de Ciencias y Humanidades, Academia de la Licenciatura Protección Civil y Gestión de Riesgos, Ciudad de México, México.

Fernando Aceves Quesada, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México

Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México. Circuito de la Investigación Científica, Ciudad Universitaria, Coyoacán, 04510, Ciudad de México, México.

Rutilio Castro Miguel, Escuela Nacional de Ciencias de la Tierra, Universidad Nacional Autónoma de México

Escuela Nacional de Ciencias de la Tierra, Universidad Nacional Autónoma de México. Circuito de la Investigación Científica s/n, Coyoacán, 04510, Ciudad de México, México.

Citas

Aceves-Quesada, J. F., Luna, V. M. M., & Paulín, G. L. (2013). Gravitational processes in the eastern flank of the Nevado de Toluca México. Landslide Science and Practice: Volume 1: Landslide Inventory and Susceptibility and Hazard Zoning, 211-219.

Alcántara-Ayala, I., Garnica-Peña, R. (2016). Impacto social de los desastres por procesos de remoción en masa. En: Geografía de México: una reflexión espacial contemporánea. Serie: Libros de Investigación. Instituto de Geografía, UNAM. Vol 1. ISBN 1:978-607-02-8877-5. Cap. 3. P56-70 Coordinador: Omar Moncada Maya y Álvaro López López.

Aristizábal, E., Gómez, J. (2007). Inventario de emergencias y desastres en el Valle de Aburrá originados por fenómenos naturales y antrópicos en el periodo 1880-2007. Gestión y Ambiente, 10(2), 17-30.

Bartlett, J., Kotrlik, J. W., Higgins, C. C. (2001). Organizational Research: Determining Appropriate Sample Size in Survey Research. Retrieved April 11, 2024 from: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.opalco.com/wp-content/uploads/2014/10/Reading-Sample-Size1.pdf

Can T., Nefeslioglu, H. A., Gokceoglu, C., Sonmez, H., Duman, T.Y. (2005). Susceptibility assessments of shallow earth flows triggered by heavy rainfall at three catchments by logistic regression analyses. Geomorphology 72, 250–271.

Cashman B H; Brunengo M J, (2006). Landslide hazard zonation project—Mass wasting assessment— Grays Bay, Pacific and Wahkiakum Counties, Washington: Washington Department of Natural Resources, Forest Practices, 50 p., 2 plates, scale 1:24,000.

Cemiloglu, A., Zhu, L., Mohammednour, A. B., Azarafza, M., & Nanehkaran, Y. A. (2023). Landslide susceptibility assessment for Maragheh County, Iran, using the logistic regression algorithm. Land, 12(7), 1397.

Chowdhury, M. S., Rahaman, M. N., Sheikh, M. S., Sayeid, M. A., Mahmud, K. H., & Hafsa, B. (2024). GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh. Heliyon,10(1).

CONABIO (2015). Cobertura del Suelo de México a 30 metros. Esc. 1:100,000 Accesado: 02-10-2023 de: http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/nalcmsmx15gw.html

Cruden, D. M., Varnes D. (1996). Landslide types and processes. In: Turner A.K.; Shuster R.L. (eds) Landslides: Investigation and Mitigation. Transp. Res. Board, Spec. Rep., 247, pp 36-75.

ESRI (2004). How Slope Works. Help. ArGis 10.8.2. En línea: https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/tools/spatial-analyst-toolbox/how-slope-works.htm#:~:text=The%20Slope%20tool%20identifies%20the,value%2C%20the%20steeper%20the%20terrain. Último acceso: 02-27-2024

Equipo Planeta (2017). Interfaz del programa de aplicación Planet: en el espacio para la vida en la Tierra. San Francisco, CA. https://api.planet.com.

Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Limited.

García, R. S., Legorreta, P. G., Aceves, Q., F. (2018). Susceptibilidad geomorfológica a procesos gravitacionales en arroyos secundarios del sur de la cuenca La Ciénega, volcán Nevado de Toluca. Investigaciones geográficas, (96), 0-0.

García-Tenorio, F. (2002). Estratigrafía y petrografía del complejo volcánico Iztaccíhuatl. Tesis de Licenciatura, Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura, Instituto Politécnico Nacional, México, DF.

García-Tenorio F. (2008) Avalancha de detritos del pleistoceno tardío del cono Los Pies, complejo volcánico Iztaccíhuatl. Tesis de Maestría. Escuela Superior de Ingeniería, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Unidad Ticomán, Instituto Politécnico Nacional, México). 147 pp.

Gobierno de México (2024). Lluvia menor 500 mm. En línea: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/266747/LLUVIA_MENOR_1500_MM_OK_C.pdf. Último acceso: 04-26-2024.

Günther, A., Van Den Eeckhaut, M., Malet, J. P., Reichenbach, P., & Hervás, J. (2014). Climate-physiographically differentiated Pan-European landslide susceptibility assessment using spatial multi-criteria evaluation and transnational landslide information. Geomorphology, 224, 69-85.

Guzzetti, F., Reichenbach, P., Cardinali, M., Galli, M., & Ardizzone, F. (2005). Probabilistic landslide hazard assessment at the basin scale. Geomorphology, 72(1-4), 272-299.

INEGI. (1983). Carta geológica. Huejotzingo. E14B42. Esc. 1:50,000

INEGI. (1985). Carta de efectos climáticos regionales noviembre-abril. Ciudad de México E14-2. Esc. 1:250,000

INEGI. (1985). Carta de efectos climáticos regionales noviembre-abril. Ciudad de México E14-2. Esc. 1:250,000

INEGI. (2008). Conjunto de datos geográficos de la carta de clima, 1:1000000. En línea: https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=702825267568. Último acceso: 08-15-2023.

INEGI. (2016a). Modelo Digital de Elevación de Tipo Terreno. e14b42b3.

INEGI. (2016b). Modelo Digital de Elevación de Tipo Terreno. e14b42b4.

INEGI. (2016c). Modelo Digital de Elevación de Tipo Terreno. e14b42c3.

INEGI. (2018). Carta topográfica. Huejotzingo. E14B42. Esc. 1:50,000

Kleinbaum, D. G., & Klein, M. (2002). Analysis of matched data using logistic regression. Logistic regression: A self-learning text, second edition, Springer, New York, 536pp.

Legorreta, P. G., Bursik, M., Lugo-Hubp, J., Orozco, J. Z. (2010). Effect of pixel size on cartographic representation of shallow and deep-seated landslide, and its collateral effects on the forecasting of landslides by SINMAP and Multiple Logistic Regression landslide models. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 35(3-5), 137-148.

Legorreta, P. G., Bursik, M., Ramírez-Herrera, M.T., Lugo-Hubp, J., Orozco, J.Z., Alcántara-Ayala, I. (2013). Landslide Inventory and Susceptibility Mapping in a Mexican Stratovolcano. Landslide Science and Practice: Volume 1: Landslide Inventory and Susceptibility and Hazard Zoning, 2013, p. 141-146.

Lugo, H.J. (1988). Elementos de Geomorfología Aplicada. Métodos Cartográficos. Instituto de Geografía UNAM. 128 p.

Macías, J. L., Arce, J. L., García-Tenorio, F., Layer, P. W., Rueda, H., Reyes-Agustin, G., López-Pizaña, F., Avellán, D. (2012). Geology and geochronology of Tlaloc, Telapón, Iztaccíhuatl, and Popocatépetl volcanoes, Sierra Nevada, central Mexico. In:The southern Cordillera and Beyond: Geological Society of America Field, Aranda-Gómez, J.J. Tolson, G., and Molina Garza, R.S. (eds). Guide 25, 163-193.

Nixon, G. T. (1989). The geology of Iztaccíhuatl volcano and adjacent areas of the Sierra Nevada and Valley of Mexico. Geological Society of America. Special paper, 219,1-59.

Ohlmacher, G. C., Davis, J. C. (2003). Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas, USA. Engineering Geology 69, 331–343.

Pallant, J. (2020). SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using IBM SPSS. Routledge. Open University Press. 7a edición. 378p.

Pourghasemi, H. R., Rahmati, O. (2018). Prediction of the landslide susceptibility: Which algorithm, which precision? Catena, 162, 177–192.

Sánchez-García, K. R. (2018). "Cartografía geomorfológica del volcán de Iztaccíhuatl, México". (Tesis de Licenciatura). Universidad Nacional Autónoma de México, México. En línea: https://repositorio.unam.mx/contenidos/175054. Último acceso: 2/20/2024

SEDATU (2016). Atlas de Peligros y/o Riesgos del Municipio de Huejotzingo 2015. H. Ayuntamiento Municipal de Huejotzingo, Puebla. 332p. En línea:

https://rmgir.proyectomesoamerica.org/PDFMunicipales/2015/21074_Atlas_Huejotzingo.pdf. Último acceso: 20/02/2024.

Siebe, C., Macias, J. L., Abrams, M., Rodriguez, S., Castro, R., & Delgado, H. (1995). Quaternary explosive volcanism and pyroclastic deposits in east central Mexico: implications for future hazards. In Guidebook of geological excursions: in conjunction with the Annual Meeting of the Geological Society of America, New Orleans, Louisiana, November 6-9, 1995 (pp. 1-48).

SMADSOT. (2024). Programa Municipal de Resiliencia Huejotzingo. Secretaría de Medio Ambiente Desarrollo Sustentable y Ordenamiento Territorial del Estado de Puebla. 39p. En línea:

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://smadsot.puebla.gob.mx/

images/riesgos/Actualizacion/Municipios/ACTUALIZACION/03PMR_Huejotzingo.pdf

Último acceso: 10/03/2025.

Sujatha, E. R., & Sridhar, V. (2021). Landslide susceptibility analysis: A logistic regression model case study in Coonoor, India. Hydrology, 8(1), 41.

Sun, X., Chen, J., Bao, Y., Han, X., Zhan, J., & Peng, W. (2018). Landslide susceptibility mapping using logistic regression analysis along the Jinsha river and its tributaries close to Derong and Deqin County, southwestern China. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(11), 438.

Tucker, G. E., Catani, F., Rinaldo, A., & Bras, R. L. (2001). Statistical analysis of drainage density from digital terrain data. Geomorphology, 36(3-4), 187-202.

Forest Practices Division. (2006). Landslide Hazard Zonation (LHZ) Mapping Protocol, version 2.0. Washington State Department of Natural Resources (DNR). En línea: http://www.dnr.wa.gov/BusinessPermits/Topics/LandslideHazardZonation/Pages/fp_lhz_review.aspx. Último acceso: 2/20/2020.

Wieczorek, G.F. (1984). Preparing a detailed landslide inventory map for hazard evaluation and reduction. Bulletin of the Association of Engineering Geology, 21, 337-342.

Xiao, T., Segoni, S., Chen, L., Yin, K., Casagli, N. (2020). A step beyond landslide susceptibility maps: A simple method to investigate and explain the different outcomes obtained by different approaches. Landslides, 17, 627–640