| Revista: | Investigaciones geográficas - Instituto de Geografía. UNAM |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000429513 |
| ISSN: | 0188-4611 |
| Autores: | Castro Miguel, Rutilio1 Legorreta Paulín, Gabriel2 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geografía, Ciudad de México. México 2Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geografía, Ciudad de México. México |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | Ene-Abr |
| Número: | 98 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Este trabajo presenta un análisis comparativo de dos modelos estadísticos de probabilidad de procesos gravitacionales (PG) con la aplicación de regresión logística (RL), utilizando únicamente la variable pendiente del terreno. En un primer modelo se analizó información in situ de lugares con deslizamientos y áreas estables; en el segundo se analizó la información de los mismos sitios mediante el Análisis Espacial de Vecindad Continua (AEVC). La precisión que reportaron ambos modelos (in situ y AEVC) se evaluó estadísticamente con la medida de ajuste de -2 Logaritmo de la Verosimilitud (-2LL). Para la calibración de los modelos se utilizó un inventario de deslizamientos y el Continuo de Elevación Mexicano, versión 3.0 (CEM 3.0), del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi). Los resultados muestran que, al utilizar la información de las áreas de vecindad, se obtiene un mayor nivel de ajuste de la ecuación en comparación con el modelo elaborado utilizando la información in situ. El valor de -2LL para el modelo con datos de vecindad fue 264.312, y para los datos in situ, 269.573. Del mismo modo, la tabla de clasificación global del modelo de vecindad reportó 58.5%, mientras que para el análisis in situ fue de 51.8%. Lo anterior muestra un aumento de la correcta clasificación en el modelo estadístico de 6.7% al utilizar el análisis de vecindad. El área de estudio es la cuenca del río La Ciénega, ubicada en la ladera este del volcán Nevado de Toluca, en el Estado de México |
| Resumen en inglés | Spatial models of probability based on the Logistic Regression (RL) usually collect data for model calibration directly from the location of the sampling site. This data collection method involves the isolation of the site, leading to loss of information, as the neighborhood area is not considered; therefore, the LR model may be less representative of reality. Aiming to construct spatial models of higher accuracy when using the RL statistical model, this work addresses the analysis and integration of data on independent variables for areas surrounding the sampling sites used for the calibration of the statistical model. A few works have conducted a statistical evaluation of how the neighborhood areas to calibration sites may yield a higher relationship with the occurrence of landslides processes, leading to higher precision in the classification of areas based on the probability of occurrence, as compared to in-situ data collection at the sampling site. Hence the importance of considering the relationship between the sampling site and its neighborhood area when gathering information for calibrating the probability model. This paper reports a comparative analysis of two statistical models of probability of occurrence of gravitational processes (PG) involving the application of RL and using terrain slope as the independent variable. A first model analyzed data collected in situ on the independent variable from sampling sites with landslides and in stable areas; the second analyzed information for these same sites using Spatial Analysis of Continuum Neighborhood (AEVC) to derive information about the terrain slope variable. The implementation of AEVC for the elaboration of the statistical model provided information for a detailed assessment of how the area surrounding sampling sites is statistically related to the process studied. The neighborhood area was estimated by using a circular shape centered in the sampling point, the radius of which was increased g |
| Disciplinas: | Geografía |
| Palabras clave: | Geografía física, México, Río La Ciénega, Análisis espacial, Regresión logística, Probabilidad, Procesos gravitacionales, Deslizamientos |
| Keyword: | Physical geography, Mexico, La Cienega river, Spatial analysis, Sampling site, Probability, Gravitational processes, Landslides |
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