Zona de estudio

Se localiza en la zona centro del Estado de Guerrero, entre los municipios de Chilpancingo de los Bravo, Leonardo Bravo, General Heliodoro Castillo y Coyuca de Benítez. Cubre una superficie de 128 646 ha y está dentro de la provincia fisiográfica conocida como Sierra Madre del Sur (^{Morán-Zenteno, 1984}) en la subprovincia cordillera costera del sur (^{INEGI, 2015}). Los principales poblados incluidos en la zona son Izotepec, Yextla, Cruz de Ocote, Chautipan, Alcaparrosa, Inscuinatoyac, Coacoyulillo y Jaleaca de Catalán (Figura 1).

Figura 1 Zona de estudio. 

Imágenes satelitales Aster

Las imágenes satelitales usadas corresponden al sensor ASTER (Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer), de fechas 10 de diciembre de 2012 y 13 de diciembre de 2013. Las bandas de este sensor se conforman en tres subsistemas: el SWIR (región espectral del infrarrojo de onda corta); el TIR (región del infrarrojo térmico) y el VNIR (región espectral del infrarrojo cercano). Se eligieron las bandas 1, 2 y 3N cuya resolución espacial es de 15 metros.

Con estas imágenes se generó información adicional derivada, como los Índices de Vegetación, específicamente los NDVI (Índices de Vegetación de Diferencia Normalizada) y los Componentes Principales para ambas fechas de las imágenes (Figura 2).

Figura 2 a) Componente Principal (CP). b) Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de fecha 13 de diciembre de 2013. 

Posteriormente, a través del método de Regresión Lineal aplicado a las imágenes de NDVI y CP entre ambas fechas, se generó un modelo de predicción para determinar las variaciones existentes con los valores reales correspondientes, en cuyos casos los datos son expresados a través de mapas binarios categóricos (^{Romero-Rojas et al., 2017}). La comparación de la información resultante sirvió para integración de un mapa de deslizamientos previos. El cual se usó como uno de los insumos del modelo de susceptibilidad propuesto.

Mapas temáticos

La interpretación y caracterización de los factores que intervienen en los procesos de remoción en masa, fueron representados por distintos mapas temáticos que alimentaron al modelo de susceptibilidad. El proceso consistió en identificar las variables que involucraron factores físicos, como la geología regional, el relieve, la edafología y la precipitación. Inicialmente, se realizaron tres mapas base: el mapa geológico, el Modelo Digital de Elevación y el edafológico (Figura 3 a, b, c); en el último caso, sólo se requirieron los metadatos de la clasificación textural para su procesamiento posterior.

Figura 3 a) Mapa geológico, b) Modelo Digital de Elevación y c) Mapa edafológico (clasificación textural) del área de estudio. 

A continuación se muestra el resumen de los mapas temáticos y sus mapas finales que se incorporaron al modelo de susceptibilidad (Figura 4).

Figura 4 Resumen de mapas iniciales y su producto que servirán como insumos en el modelo de susceptibilidad a procesos de remoción en masa. 

Modelo de susceptibilidad a Procesos de Remoción en Masa (PRM)

El modelo de susceptibilidad a PRM, consiste en el análisis de los factores causales de los PRM, evaluando para cada uno y pixel a pixel, su grado de aportación. Estas aportaciones individuales se acumulan en un índice global y de esta manera se integra la contribución relativa al peligro global por PRM que registra un área específica (^{Recondo, 2000}; ^{Hervas y Barredo, 2001}; ^{Hervas et al.; 2002}).

Normalización de los mapas temáticos

Los mapas temáticos resultantes, representan las aportaciones individuales de cada uno de los factores considerados y registran valores tanto continuos como categóricos. Para hacer comparables las aportaciones, fue necesario normalizar la información estableciendo valores mínimos y máximos y así asignarle un valor normalizado a cada uno. Por conveniencia se definió que los mapas normalizados registraran valores entre 0 (aportación nula) ó 1 (aportación máxima.). El proceso de normalización para cada caso fue distinto, dependiendo del tipo de información que representan. Dicha normalización fue desarrollada con apoyo del software Dinamica EGO y se describen a continuación con mayor detalle.

Erosión potencial

Los valores finales del análisis de erosión potencial dieron como resultado un mapa categórico de cinco categorías de aportación (1-muy baja a 5-muy alta). Con estos datos se obtuvo la relación de cada clase respecto al valor máximo (5). Los valores normalizados representan el grado de aportación del factor de erosión potencial en el modelo global de susceptibilidad (Tabla 1).

Densidad a lineamientos

El mapa de densidad a lineamientos tiene valores continuos dentro de un límite para este caso de 500 m, establecido de acuerdo al promedio de la distancia de lineamientos a deslizamientos previos, de forma que pixeles fuera de este límite no aportaran al índice de riesgo global en el modelo de susceptibilidad, en lo que corresponde al factor de lineamientos.

El rango de valores del mapa de densidad va de 0 a 0.00254663. Tomando el valor máximo como base para la normalización, a partir de la Ecuación 1 se obtienen la relación del valor de densidad de cualquier pixel respecto al valor máximo.(Ecuación 1)

El rango de valores resultantes en el mapa normalizado es de 0 a 0.700423 y éste es el mapa que será usado en el modelo de susceptibilidad.

Pendientes

Para la normalización se analizó el histograma de frecuencias de pendientes para generar un umbral con base a la media más el doble de la desviación estándar (^{Vázquez-Jiménez, 2017}) de los datos con el fin de identificar los valores más altos y tratarlos de la misma forma. La umbralización arrojó un valor final de 42°; de esta forma, todos los pixeles iguales o mayores fueron considerados como máximos. La Ecuación 2, 3 y 4 sirvieron para normalizar las pendientes.

Orientación de las pendientes

Se identificaron las clases con mayor incidencia de deslizamientos de acuerdo al inventario; siguiendo la propuesta de ^{Rawat et al. (2015)}; se categorizaron las orientaciones en ocho clases de orientaciones y para cada una se determinó el grado de susceptibilidad en funcion de la frecuencia de pixeles en el inventario. Finalmente, se reasignaron las clases con base al grado de susceptibilidad, donde el número uno corresponde al grado “bajo” y el número ocho al grado “muy alto”.

Una vez asignadas las nuevas categorías; la normalización, consistió calcular la relación de cada clase respecto el valor mayor (8) de forma similar al caso de lineamientos.

Densidad a flujos

El mapa de densidad a flujos presenta valores continuos al igual que el mapa de lineamientos. Siguiendo la propuesta de ^{Wang et al. (2017)}, el límite de influencia de flujos se estableció en 200 m. El mapa original contiene valores desde 0 hasta 0.012571. El proceso de normalización se obtuvo a partir de la relación del valor de la densidad de cada pixel y el valor máximo registrado (veáse Ecuación 1). De esta forma, el mapa de densidad de flujos normalizado registra valores entre 0 y 0.877316.

Efecto Potencial de la Precipitación (EPP)

En el diseño del modelo se identificaron factores inherentes que requirieron ser combinados, con este argumento se procedió a construir un mapa que involucra a tres de los mapas temáticos: clase textural, pendientes (sin normalizar) y precipitación. En este sentido, se propuso la generación de un mapa que represente el efecto potencial de la precipitación combinando para cada pixel los valores de pendiente y la textura del suelo, calculado a partir de la Ecuación 5.

El mapa resultante se normalizó de la forma en que ha sido explicado y el mapa final registra valores entre 0 y 0.876719.

Modelo de Susceptibilidad a Procesos de Remoción en Masa

De acuerdo con trabajos previos (^{Recondo, 2000}; ^{Hervas y Barredo, 2001}; ^{Hervas et al., 2002}), la generación del modelo de susceptibilidad consistió en la acumulación pixel a pixel de la aportación individual de cada uno de los factores considerados expresados espacialmente a través de los mapas normalizados. De esta forma, el valor acumulado de las aportaciones individuales de cada factor representará el Índice de Susceptibilidad a Procesos de Remoción en Masa (ISPRM) y pueden ser expresados con la Ecuación 6.

El mapa resultante muestra valores entre 0.250 y 4.796 y fue categorizado en función del histograma, como se muestra en la tabla (Tabla 2):

Efecto de los remanentes de procesos de remoción antiguos

Se desarrolló un análisis adicional, considerando como un factor condicionante más, la cercanía de los pixeles estables a deslizamientos antiguos. Para ello se obtuvo un mapa de distancias entre los pixeles sin procesos de remoción y zonas con la presencia de ellos. Dicho mapa resulta con valores mínimos de 15 metros (por la resolución espacial de las imágenes), siendo estos los pixeles inmediatos a zonas deslizadas y por ello los más susceptibles a la ocurrencia de nuevos procesos.

De acuerdo a este análisis y con el fin de normalizar el mapa de distancias con valores entre 0 y 1, para incorporarlo al modelo de ISPRM y explorar su efecto, se aplicó la Ecuación 7.

Una vez obtenidos los valores normalizados correspondientes a cada pixel, se ajustó a la ecuación inicial del modelo (5) incorporando la distancia a deslizamientos, tal como lo muestra la siguiente Ecuación 8:

Evaluación del modelo de susceptibilidad y su relación con las localidades del área de estudio

Como evaluación final del modelo resultante, se generó una traslape de los polígonos correspondientes a las poblaciones de la zona y para explorar su relación con las zonas susceptibles a los procesos de remoción en masa, con la finalidad de identificar zonas potenciales de riesgo a sufrir algún proceso de remoción que represente una amenaza a la población.

Mapa de erosión potencial

Hacia la parte centro-sur del área de estudio se aprecia una erosión potencial ‘muy baja’ seguido por el grado ‘medio’ y ‘bajo’ hacia la parte centro-norte, evidenciando que la escorrentía superficial en condiciones normales no afecta directamente el comportamiento mecánico de las rocas (Figura 5 a).

Figura 5 Mapas temáticos finales: a) Erosión potencial y b) Densidad a lineamientos. 

De acuerdo al inventario, los principales deslizamientos se presentaron en formaciones que exhiben filitas, metaandesitas, pizarras, rocas volcánicas intemperizadas, calizas y lutitas, lo que evidencia que las características físicas superficiales de las rocas presentan fracturamiento, planos de foliación dominantes o estratificación, intemperismo y contacto litológico de las unidades, lo que influenciaron a la inestabilidad del terreno aunado a otros factores superficiales propicios para la generación de PRM.

Mapa de densidad a lineamientos

En el mapa se observan lineamientos únicos y otros interceptados hasta ocho veces con mayor incidencia al oeste de la zona. De acuerdo al inventario, puede observarse que la mayoría de los PRM son atravesados por, o están dentro del rango asignado como zona de material vulnerable, específicamente hacia la parte noreste (Figura 5b).

Mapa de pendientes

El análisis realizado con los polígonos del inventario indica que la mayoría de ellos se distribuyen en las pendientes que oscilan entre los 25° y 33°, lo cual indica que las zonas con pendientes similares pueden ser susceptibles a PRM (Figura 6a).

Figura 6 Mapas temáticos finales: a) Pendientes y b) Orientación de las pendientes. 

Mapa de orientación de las pendientes

De acuerdo al inventario, se observa que los deslizamientos se presentaron en laderas orientadas al sureste, sur y suroeste, lo cual indica que los PRM no solo están controlados por la orientación de los flancos de las geoformas sino que podrían incluirse la intensa foliación y la litología presente en la zona (Figura 6b).

Mapa de densidad a flujos

Los flujos presentan continuidad con la distribución de los rasgos estructurales de la zona. Según el inventario, en los lugares de deslizamientos se observan uniones de cauces principales y secundarios o cercanía a ellos. Con esto, la distribución espacial de los flujos y en conjunto con factores externos condicionan la generación de PRM en la zona de estudio (Figura 7a).

Figura 7 Mapas temáticos finales: a) Densidad a flujos y b) Clasificación textural. 

Mapa de clasificación textural

Según este mapa, el material posee alta capacidad de filtración. Los polígonos del inventario se encuentran distribuidos en las zonas de clases media y alta. Al existir diferencia textural entre materiales adyacentes y una escorrentía superficial que se infiltra, el material se vuelve inestable, afectando no solo a la zona de transición sino que también vulnera el material circundante (Figura 7b).

Mapa de precipitación acumulada

Según este mapa, la menor precipitación se localizó al noroeste y sur; mientras que la mayor precipitación se dio al Noreste, esto debido a la presencia de la serranía sur, lo que favorece una mayor cantidad de precipitación debido al ascenso y enfriamiento adiabático del aire por la presencia de vientos húmedos (^{García-Amaro de Miranda, 2003}).

La distribución de los polígonos del inventario se encuentra entre los valores medios-altos de precipitaciones, lo cual indica alta influencia de este factor para la ocurrencia de los PRM (Figura 8).

Figura 8 Mapa temático final de Precipitación acumulada. 

Mapa de distancia a deslizamientos

Los mapas categóricos resultantes del proceso de detección de cambios a partir de las imágenes del proceso de detección de cambios a partir de las imágenes NDVI y CP1 indican que el mapa de deslizamientos generado con los datos NDVI tiene mayor índice de aciertos y menor índice de errores, con un índice global de concordancia Kappa de 86%. Por otro lado, el mapa de deslizamientos generado con datos de CP!, presenta un índice Kappa de 80.6%.

En la Figura 8 e y 8f, es posible observar a detalle las diferencias en la delimitación automática de los deslizamientos aplicando la Regresión Lineal, para ambos tipos de datos (NDVI y CP1). Además se observa una mayor cobertura los polígonos detectados como deslizamientos usando NDVI (en amarillo en las Figuras 9d, 9e y 9f) respecto a los polígonos detectados como deslizamientos usando CP1 (en verde en Figura 9 a, 9b y 9c).

Figura 9 Acercamiento a zonas de los mapas de deslizamientos generados a partir de datos CP-verde y NDVI-amarillo (a y d). Traslape de inventario de deslizamientos en rojo sobre deslizamientos detectados por el modelo (b y e). Traslape de inventario de deslizamientos (c y f). 

En las zonas de traslape con los polígonos del inventario (Figuras 9c y 9f) se observa en general que ambos resultados corresponden con los polígonos del inventario. Sin embargo, los deslizamientos detectados usando imágenes NDVI presentan visualmente mayor precisión en el ajuste de los bordes de los deslizamientos detectados.

Modelo de susceptibilidad a procesos de remoción en masa

Según la información de los pixeles, las categorías de susceptibilidad media y baja son predominantes en el área de estudio y se localizan en la región centro-sur. Las rocas presentes corresponden en menor superficie a filitas, metaandesitas y pizarras hacia la parte este y suroeste; gneises y granitos milonitizados, estas últimas hacia la parte central y representan mayor extensión de área (Figura 10).

Figura 10 Mapa de susceptibilidad a procesos de remoción en masa (PRM). 

Las rocas graníticas presentan mayor resistencia a procesos de meteorización e impermeabilidad a procesos hidrológicos, por tanto, son poco susceptibles a erosión por escorrentía superficial, lo que limita la presencia de PRM.

Las zonas de susceptibilidad alta y muy alta están al norte y noreste, donde existen pendientes pronunciadas y unidades litológicas poco competentes, como metaandesitas, filitas y pizarras y al este hay afloramientos de brechas y rocas volcánicas. La mayoría de las rocas muestran contenido de micas las cuales en estado de meteorización producen suelos ricos en arcillas con gran capacidad de retención de agua y baja resistencia mecánica (^{Alcántara-Ayala, 2000}), tal es el caso de las filitas y pizarras cuya extensión es predominante en las áreas de susceptibilidad alta y muy alta.

Las áreas hacia el sur con susceptibilidad alta, se relacionan con rocas competentes a la erosión y escorrentía superficial, pero están en una zona de contacto litológico, lo cual debilita la roca, además se observa una transición en el grado textural de medio a alto. La clasificación textural juega un papel importante debido a la presencia de rocas permeables, es decir, con espacios intersticiales capaces filtrar el agua a diferencia de material fino.

Los rasgos estructurales muestran una relación importante con las zonas de alta y muy alta susceptibilidad, los lineamientos que atraviesan estas zonas contienen más de una intersección con otros lineamientos; asimismo los flujos presentes muestran influencia de los valores más altos hacia las zonas de alta y muy alta susceptibilidad, además de que forman parte de la escorrentía superficial.

Además de lo anterior, la precipitación acumulada en esas fechas jugó un rol importante en los procesos de remoción, ya que en estas zonas se registró la mayor concentración pluvial con valores que oscilan entre los 2000 mm y 3500.55 mm, esta última la de mayor precipitación histórica registrada en la zona

Las zonas con mayor potencial a PRM, pueden ser corroborados a través de la ubicación espacial de los polígonos del inventario de deslizamientos (verdad terreno). Se aprecia su distribución hacia las zonas con los valores de mayor susceptibilidad, asimismo el deslizamiento de mayor tamaño es ejemplo de un proceso de remoción que cumple con la presencia de los factores condicionantes y detonantes para su generación: presencia de roca poco coherente, fracturada y foliación en distintas direcciones, con una pendiente pronunciada mayor a 33°, interacción de un flujo que atraviesa longitudinalmente el área con aportación de agua significativo. La parte estructural indica que la orientación de uno de los lineamientos cruza perpendicularmente al deslizamiento, lo cual es un factor importante en el desarrollo del movimiento.

Los valores resultantes al incluir como factor a los deslizamientos previos, indican que la existencia de remanentes de PRM influye e incrementa la susceptibilidad, ya que el material no se encuentra estable y las condiciones físicas y mecánicas no son iguales al momento de su depósito. Inicialmente, los polígonos del inventario se veían comprometidos en las áreas de muy alta susceptibilidad, pero sus contornos no, además de que ocasionalmente se encontraban en áreas de susceptibilidad menores (Figura 11 a y b). En el modelo de susceptibilidad que involucra antiguos deslizamientos, se aprecia un cambio importante en la distribución espacial de los polígonos, ya que los incluye directamente con las áreas de mayor susceptibilidad, lo que evidencia un mayor control de las áreas propensas a PRM (Figura. 11 c y d).

Figura 11 Comparativos del modelo de susceptibilidad inicial (a), el modelo con PRM preexistentes (c). Se incluyen polígonos de deslizamientos (en color negro). 

Según esto, es importante la incorporación de los PRM preexistentes, al hacerlo se están considerando variables que pudiesen omitirse en el modelo inicial, por tanto, asume una mejora considerable en la detección de zonas vulnerables a procesos de remoción en masa.

Evaluación del modelo de susceptibilidad y su relación con las localidades del área de estudio

Se localizan nueve poblados dentro del área de estudio, de los cuales Ixotepec, Yextla, Colorada y Jaleaca de Catalán representan las localidades de mayor población con un total de 6 970 habitantes (^{SEDESOL, 2013}). En el modelo de susceptibilidad que involucra a los deslizamientos antiguos, las tres clases de mayor riesgo (medio, alto y muy alto) se encuentran presentes en estas zonas, predominantemente la clase de susceptibilidad media y alta en los poblados de Ixotepec y Yextla; mientras que en la porción centro-sur, la clase predomínate es la media y alta en los poblados de Jaleaca y Colorada (Figura 12). Es importante recalcar la importancia del impacto de los resultados de este trabajo, las posibles consecuencias directas en los asentamientos y el futuro planeamiento territorial.

Figura 12 Poblados del área de estudio y su relación con las clases susceptibilidad. a) Modelo de susceptibilidad; b) Poblados de Yextla (polígono sup. der.) e Izotepec (polígono inf. izq.); c) Poblados de Colorada (polígono sup. der.) y Colorada (polígono inf. izq.).