Análisis descriptivos de procesos de remoción en masa en Bogotá
DOI:
https://doi.org/10.4067/S0718-28132015000200006Palabras clave:
deslizamientos en Bogotá, análisis descriptivo de deslizamientos, correlación ONI-deslizamientosResumen
Con el objetivo de tener mayores insumos para mejorar el entendimiento del problema de detonación de los procesos de remoción en masa y los factores que influyen sobre éstos, el presente artículo introduce una base de datos de procesos de remoción en masa para Bogotá, construida a partir de informes técnicos elaborados por el Instituto Distrital de Gestión del Riesgo y Cambio Climático IDIGER (antiguo FOPAE) tras la ocurrencia de cada evento de remoción de masa en la ciudad. Esta base de datos incluye 2208 eventos de movimientos en masa ocurridos en el perímetro urbano de Bogotá entre 1996y 2013. Debido a las múltiples características reportadas en los informes, se recopilaron de forma sistemática variables como tipo de suelo, tipo de movimiento, posible causa detonante del evento, cobertura del suelo, pendiente promedio del lugar de la inestabilidad y el volumen de material deslizado, con el fin de condensar la mayor cantidad de información posible. Se exploró la relación entre el régimen de lluvias de Bogotá y la ocurrencia de movimientos en masa, encontrando una fuerte interrelación entre estas dos variables, marcado por un régimen bimodal con los máximos para los meses de abril-mayo y noviembre-diciembre. La serie histórica de movimientos en masa muestra una tendencia en la relación con el Indice Oceánico del Niño ONI, con algunas observaciones especiales para algunos años Niña en cuanto al incremento de ocurrencia de procesos de remoción en masa. Se elabora el autocorrelograma de la serie histórica de deslizamientos, con lo que se puede inferir que los eventos de remoción en masa están asociados a nivel temporal con la reactivación de procesos ocurridos 6 meses antes, lo que ratifica la relación lluvia deslizamiento de carácter bimodal.
Referencias
Aleotti, P. (2004). A warning system for rainfall-induced shallow failures. Engineering Geology 73(3), 247-265. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2004.01.007
Bonnard, C. and Noverraz, F. (2001). Influence of climate change on large landslides: Assessment of long-term movements and trends. International Conference on Landslides: Causes, Impacts and Countermeasures, 121-138
Brardinoni, F. and Church, M. (2004). Representing the land-slide magnitude-frequency relation: Capilano River basin, British Columbia. Earth Surface Processes and Landforms 29(1), 115-124. https://doi.org/10.1002/esp.1029
Chau, K.T., Sze, Y.L., Fung, M.K., Wong, W.Y., Fong, E.L. and Chan, L.C.P. (2004). Landslide hazard analysis for Hong Kong using landslide inventory and GIS. Computers & Geosciences 30(4), 429-443. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2003.08.013
Coe, J.A., Kinner, D.A. and Godt, J.W. (2008). Initiation conditions for debris flows generated by runoff at Chalk Cliffs, central Colorado. Geomorphology 96(3), 270-297. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2007.03.017
Corominas, J. and Moya, J. (1999). Reconstructing recent landslide activity in relation to rainfall in the Llobregat river basin, Eastern Pyrenees, Spain. Geomorphology 30(1), 79-93
Dahal, R.K., Hasegawa, S., Masuda, T., and Yamanaka, M. (2006). Roadside slope failures in Nepal during torrential rainfall and their mitigation. Disaster mitigation of debrisflow, slope failures and landslides, (Interpraevent 2007), Universal Academy Press, Tokyo, 2, 503-514
Dai, F.C. and Lee, C.F. (2001). Frequency-volume relation and prediction of rainfall-induced landslides. Engineering Geology 59(3), 253-266. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(00)00077-6
Dai, F.C. and Lee, C.F. (2002). Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology 42(3), 213-228. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(01)00087-3
DesInventar (2014). Inventory system of the effects of disasters. 29 de agosto 2014. http://www.desinventar.org/en/database
Glade, T. (1998). Establishing the frequency and magnitude of landslide-triggering rainstorm events in New Zealand. Environmental Geology 35(2-3), 160-174. https://doi.org/10.1007/s002540050302
Glade, T., Crozier, M. and Smith, P. (2000). Applying probability determination to refine landslide-triggering rainfall thresholds using an empirical "antecedent daily rainfall model". Pure and Applied Geophysics 157(6-8), 1059-1079. https://doi.org/10.1007/s000240050017
Gray, D.H. and Leiser, A.T. (1982). Biotechnical slope protection and erosion control. Van Nostrand Reinhold Company Inc.
Greenway, D.R. (1987). Vegetation and slope stability. In Slope stability: geotechnical engineering and geomorphology, edited by Anderson and KS
Guzzetti, F., Peruccacci, S., Rossi, M. and Stark, C.P. (2007). Rainfall thresholds for the initiation of landslides in central and southern Europe. Meteorology and Atmospheric Physics 98(3-4), 239-267. https://doi.org/10.1007/s00703-007-0262-7
Guzzetti, F., Peruccacci, S., Rossi, M. and Stark, C.P. (2008). The rainfall intensity-duration control of shallow landslides and debris flows: an update. Landslides 5(1), 3-17. https://doi.org/10.1007/s10346-007-0112-1
IDEAM (2005). Estudio de la clasificación climática de Bogotá y cuenca alta del Río Tunjuelo. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales-IDEAM y Fondo de Prevención y Atención de Emergencias, 116 p.
Imaizumi, F., Sidle, R.C. and Kamei, R. (2008). Effects of forest harvesting on the occurrence of landslides and debris flows in steep terrain of central Japan. Earth Surface Processes and Landforms 33(6), 827-840. https://doi.org/10.1002/esp.1574
Iverson, R.M. (2000). Landslide triggering by rain infiltration. Water Resources Research 36(7):1897-1910. https://doi.org/10.1029/2000WR900090
Iverson, R.M. and Denlinger, R.P. (2001). Flow of variably fluidized granular masses across three-dimensional terrain 1. Coulomb mixture theory. Journal of Geophysical Research 106(B1):537-552. https://doi.org/10.1029/2000JB900329
Jiménez-Perálvarez, J.D., Irigaray, C., El Hamdouni, R. and Chacón, J. (2010). Landslide susceptibility mapping in a semi-arid mountain environment: an example from the southern slopes of Sierra Nevada (Granada, Spain). Bulletin of Engineering Geology and the Environment 70(2), 265-277. https://doi.org/10.1007/s10064-010-0332-9
Li, C., Ma, T., Zhu, X. and Li, W. (2011). The power-law relationship between landslide occurrence and rainfall level. Geomorphology 130(3), 221-229
Luna, B.Q., Remaítre, A., van Asch, T.W., Malet, J.P. and van Westen, C.J. (2012). Analysis of debris flow behavior with a one dimensional run-out model incorporating entrainment. Engineering Geology 128, 63-75. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2011.04.007
Moreiras, S.M. (2005). Climatic effect of ENSO associated with landslide occurrence in the Central Andes, Mendoza Province, Argentina. Landslides 2(1), 53-59. https://doi.org/10.1007/s10346-005-0046-4
Moya Barrios, J. y Rodríguez, J.A. (1987). El subsuelo de Bogotá y los problemas de cimentaciones. En: Memorias del VIII Congreso Panamericano de Mecánica de Suelos e Ingeniería de Fundaciones. Sociedad Colombiana de Geotecnia.
Moya Sánchez, J., Corominas Dulcet, J., Mavrouli, O.C. y Copons Llorens, R. (2013). Aproximación probabilística al número y tamaño de bloques en desprendimientos con fragmentación. VIII Simposio Nacional sobre Taludes y Laderas Inestables, Palma de Mallorca, 1107-1118
NOAA (2014). Changes to Oceanic Niño Index (ONI). http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml (29 de agosto 2014)
Ouyang, C., He, S., Xu, Q., Luo, Y. and Zhang, W. (2013). A MacCormack-TVD finite difference method to simulate the mass flow in mountainous terrain with variable computational domain. Computers & Geosciences 52, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.08.024
Pradhan, B., Lee, S. and Buchroithner, M. (2010). A GIS-based back-propagation neural network model and its cross-application and validation for landslide susceptibility analyses. Computers, Environment and Urban Systems 34, 216-235. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2009.12.004
Pudasaini, S.P., Wang, Y. and Hutter, K. (2005). Modelling debris flows down general channels. Natural Hazards and Earth System Science 5(6), 799-819. https://doi.org/10.5194/nhess-5-799-2005
Rickenmann, D., Laigle, D.M.B.W., McArdell, B.W. and Hübl, J. (2006). Comparison of 2D debris-flow simulation models with field events. Computational Geosciences 10(2), 241-264. https://doi.org/10.1007/s10596-005-9021-3
Shrestha, B.B., Nakagawa, H., Kawaike, K. and Baba, Y. (2008). Numerical simulation on debris-flow deposition and erosion processes upstream of a check dam with experimental verification. Annual of the Disaster Prevention Research Institute 51(0), 613-623
Suárez, J. (1998). Deslizamientos y estabilidad de taludes en zonas tropicales. Ed. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia
Trauth, M.H., Bookhagen, B., Marwan, N. and Strecker, M.R. (2003). Multiple landslide clusters record Quaternary climate changes in the northwestern Argentine Andes. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 194(1), 109-121. https://doi.org/10.1016/S0031-0182(03)00273-6
Wang, C., Li, S. and Esaki, T. (2008). GIS-based two-dimensional numerical simulation of rainfall-induced debris flow. Natural Hazards and Earth System Science 8(1), 47-58
Wieczorek, G.F. (1996). Landslide triggering mechanisms. In Landslides: Investigation and Mitigation, eds. Turner and Shuster. Transportation Research Board - National Research Council, Special Report 247, 76-90
Zhou, C.H., Lee, C.F., Li, J. and Xu, Z.W. (2002). On the spatial relationship between landslides and causative factors on Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology 43(3), 197-207. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(01)00130-1
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