Ánalisis de susceptibilidad de flujos de detritos en el Parque Provincial Aconcagua, Mendoza, Argentina

Abstract

Los flujos de detritos representan potenciales peligros geológicos que amenazan a la comunidad en el Parque Aconcagua. Estos procesos se generan en pendientes abruptas alcanzando grandes velocidades y volúmenes, siendo su principal causa histórica la saturación de los sedimentos o rocas a partir del deshielo en épocas estivales. En este trabajo se evalúa la susceptibilidad a la ocurrencia de flujos de detritos en dicha reserva en función de factores como litología, pendiente, altura, orientación de las laderas y presencia de vegetación. Estas variables se analizaron a través de superposición de mapas temáticos y un mapa inventario de flujos de detritos históricos en el entorno de un SIG. Se utilizó el modelo de base física SINMAP y métodos estadísticos de regresión logística y Wi, obteniendo diferentes mapas de susceptibilidad que fueron validados espacialmente con un mapa inventario de control. Todos los modelos presentaron buen desempeño, aunque SINMAP presentó diferencias en la zonificación con respecto a los modelos estadísticos, siendo la regresión logística la metodología más apropiada para la valoración de la susceptibilidad.

Debris flows occurrence represents a potential geological hazard threatening community of the Aconcagua Park. These events are generated on steeper slopes reaching high velocities and great volume. Main historical cause of events is water saturation of sediments or rocks due to precipitation, snow thawing or permafrost degradation during warmer seasons. This paper focuses in the analysis of debris flow susceptibility considering conditioning factors such as lithology, slope, elevation, slope orientation and vegetation presence. These variables were analyzed through superposition of thematic maps and an inventory map of historical debris flows in a GIS environment. A physical model (SINMAP) and statistical methods of logistic regression and Wi were applied obtaining three different models spatially validated with inventory control map. The models showed good performance, even though the SINMAP shows differences in the zoning comparing with statistician ones, being logistical regression the more proper method for susceptibility assessment.