| Revista: | Andean geology |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000460249 |
| ISSN: | 0718-7092 |
| Autores: | Cardozo, Claudia Paola1 Toyos, Guillermo2 Baumann, Valérie3 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Córdoba, Comisión Nacional de Actividades Espaciales, Córdoba. Argentina 2Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Comisión Nacional de Actividades Espaciales, Buenos Aires. Argentina 3Universite de Lausanne, Institute of Earth Sciences, Lausana, Vaud. Suiza |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Ene |
| Volumen: | 48 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 75-93 |
| País: | Chile |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En febrero de 2009, procesos de remoción en masa desencadenados por precipitaciones intensas tuvieron lugar en la cuenca del río Tartagal, Salta, Argentina, que evolucionaron hacia un flujo de detritos que dio lugar a una inundación severa en la ciudad homónima. En base a estos eventos, se desarrolló una primera zonación de susceptibilidad a procesos de remoción en masa para dicha cuenca. En primera instancia se elaboró un mapa inventario de movimientos de remoción en masa utilizando una imagen satelital SPOT de 10 m de resolución espacial adquirida poco tiempo después del desastre. Luego, se analizaron factores condicionantes, tales como la litología, la pendiente y la curvatura; las variables topográficas fueron derivadas de un modelo digital de elevación de 12,5 m de pixel obtenido a partir de un par estéreo de imágenes satelitales ALOS-PRISM. Finalmente, los factores condicionantes junto con el mapa inventario de los eventos de 2009 sirvieron como datos de entrada para un modelo heurístico, con el que se elaboró el mapa de susceptibilidad. El inventario de remociones en masa obtenido muestra que los procesos afectaron una superficie de 8 km2 y que al menos 2,2x106 m3 de material habrían sido removidos. La cartografía de susceptibilidad obtenida identificó zonas de baja, moderada, alta y muy alta susceptibilidad que ocuparon 18, 22, 25 y 17 km2, respectivamente. En base a datos sobre eventos ocurridos en 2006, se observó que el 95% de los mismos tuvieron lugar dentro de las zonas de alta y muy alta susceptibilidad. Estos resultados constituyen información de base de vital importancia para estudios futuros y podrán contribuir al desarrollo de estrategias de mitigación |
| Resumen en inglés | On February 2009 intense rainfall triggered landslides in the Tartagal River basin that evolved into a debris flow that caused severe flooding in the town of Tartagal, Salta, Argentina. Based on these events, this paper presents a first attempt to map the landslides susceptibility in the Tartagal River basin. First, we elaborated an inventory map by using a 10 m pixel SPOT image acquired just after the disaster. Second, we evaluated a set of conditioning factors, which included lithology, slope and curvature; we derived the topographical variables from a 12.5 m pixel digital elevation model (DEM) based on a stereo-pair of satellite images ALOS-PRISM. Finally, we used these conditioning factors and the 2009 landslides inventory map as input for a heuristic model to elaborate the susceptibility map. The results indicated that landslides affected an area of 8 km2 and that at least 2.2x106 m3 of material were removed. The susceptibility map identified zones of low, moderate, high and very high susceptibility that occupied 18, 22, 25 and 17 km2, respectively. Accuracy assessment using data covering landslides occurred in 2006 showed that 95% of them fell within the high and very high susceptibility areas. The results presented herein provide vital baseline information for future studies and may contribute for the development of landslide hazard mitigation strategies |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Geología, Sierras Subandinas, Deslizamientos de tierra, Clasificación de imágenes, Modelo heurístico, Zonación de susceptibilidad, Argentina |
| Keyword: | Geology, Sierras Subandinas, Landslides, Image classification, Heuristic modelling, Susceptibility zonation, Argentina |
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