Hacia un modelo de estimación del impacto integral en las poblaciones vulnerables por deslizamiento de masas, usando ciencia de datos y la simulación de sistemas complejos.

El propósito del proyecto es diseñar un modelo integral que permita estimar el impacto por deslizamiento de masas (huaicos y lahares). El modelo utiliza los datos que caracterizan la geomorfología física, el urbanismo, la economía, y las características socio demográficas de las zonas en estudio ubicadas en Lima y Arequipa. El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS, 2023), define el deslizamiento de tierras como el movimiento de una masa de roca, escombros o tierra ladera abajo. Los factores causales de estos movimientos de masas suelen ser la elevada pluviosidad anual, las pendientes pronunciadas, la deforestación, las altas tasas de meteorización y el material de las laderas con una baja resistencia al cizallamiento o un alto contenido en arcilla (Claessens et al., 2007). Es necesario caracterizar los riesgos por deslizamiento, aplicando los aspectos técnicos de la geotecnia y geomecánica, propios para los eventos de deslizamientos en masa y lahares. Las condiciones medioambientales mencionadas líneas arriba se suman, el aumento de la presión demográfica, la alteración de las laderas, el riego excesivo en la agricultura de las laderas -entre otras actividades antrópicas- que incrementan la frecuencia, la magnitud e impacto de los deslizamientos de tierras (Glade & Crozier, 2004). Según los trabajos de Peres et al. (2012) y Braman et al. (2013), se puede predecir la recurrencia de catástrofes basándose en el registro y desempeño de catástrofes pasadas. Vargas et al. (2016) mencionan que en especial se puede estimar el impacto de aquellos denominados catástrofes recurrentes, como el fenómeno El Niño, Heladas, Terremotos y Huaicos. Ferris et al. (2013), señalan que el término "catástrofe recurrente" se utiliza para denotar la llegada de un único y repetido peligro natural en la misma región geográfica. Los sistemas para la toma de decisiones en situaciones de crisis requieren de sistemas inter operables para el manejo de información y datos (Camarinha-Matos et al., 2005; Maiers et al., 2005). Los sistemas inter operables son aquellos que pilotean subsistemas con propósitos distintos, al menor costo (Konstantas et al., 2005), por ejemplo atender vulnerabilidad de la población y ciudad frente a los deslizamientos, se logrará con el manejo de la información y datos de distintos subsistemas relacionados como: (1) mapas de elevación de territorio; (2) las características de la geomorfología; (3) las características de las condiciones atmosféricas; (4) la información geo referenciada de las actividades socioeconómicas; etc. Asimismo, se requiere que estos macrosistemas sean reactivos y robustos (Truptil et al., 2008; Liu et al., 2013). Estos sistemas interoperables deberán poseer las siguientes características: (i) permitir el intercambio de información entre los subsistemas; y (ii) permitir el uso y explotación de la información intercambiada (Diallo et al., 2011). La ciencia de datos y la simulación de complejos sistemas proponen técnicas para que permitan la toma de decisiones a los usuarios (Han, 2012; Abdel-Latif, 2022), por ejemplo los modelos predictivos y sistemas inter operables.