Científicos de la Universidad Northwestern y de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han desarrollado un nuevo marco basado en procesos que proporciona un enfoque más preciso y dinámico para la predicción de deslizamientos de tierra en grandes áreas.
por la Universidad Northwestern
Mientras que los métodos tradicionales de predicción de deslizamientos suelen basarse únicamente en la intensidad de la lluvia, el nuevo enfoque integra diversos procesos relacionados con el agua con un modelo de aprendizaje automático . Al considerar factores diversos y, en ocasiones, acumulativos, el marco ofrece una comprensión más sólida de las causas de estos eventos destructivos.
Con un mayor desarrollo, el nuevo marco podría ayudar a mejorar los sistemas de alerta temprana, fundamentar la planificación ante riesgos y optimizar las estrategias de resiliencia climática en regiones vulnerables a deslizamientos de tierra. En última instancia, estos enfoques podrían ayudar a salvar vidas y prevenir daños.
El estudio, «Los procesos hidrometeorológicos mixtos explican el potencial de deslizamientos de tierra regionales», fue publicado en Geophysical Research Letters.
«Los sistemas actuales de alerta temprana tienden a obtener información de eventos históricos de precipitaciones y deslizamientos de tierra», dijo Chuxuan Li, primer autor del estudio.
Dado que se basa en datos históricos, no considera el cambio climático. En el futuro, prevemos precipitaciones más intensas y un mayor número de eventos de precipitaciones fuertes. Estos sistemas a menudo no consideran el deshielo ni otras condiciones del suelo. Nuestro modelo considera una gama más amplia de factores, lo que nos permite identificar vías más diversas que conducen a deslizamientos de tierra a gran escala espacial.
«Diferentes deslizamientos de tierra pueden ser causados por diferentes procesos hidrológicos», dijo Daniel E. Horton, de Northwestern, autor principal del estudio.
Estamos tratando de identificar qué deslizamientos de tierra son causados por qué procesos. Pero también intentamos analizarlo a una escala mucho más amplia; una escala que sea coherente con las tormentas que causan estos eventos. Nuestro ideal es desarrollar herramientas que puedan ser útiles en una región extensa, como el estado de California.
Horton es profesor asociado de Ciencias de la Tierra, Ambientales y Planetarias en la Facultad de Artes y Ciencias Weinberg de Northwestern, donde dirige el Grupo de Investigación sobre el Cambio Climático. Li obtuvo su doctorado en el laboratorio de Horton en Northwestern y actualmente es investigador postdoctoral en la UCLA.
Simulación de un ‘desfile’ de tormentas
Los peligrosos flujos de agua, lodo y rocas, así como los deslizamientos de tierra, pueden ser difíciles de predecir, especialmente en áreas extensas con paisajes variados y climas diferentes. Para comprender mejor cómo y por qué ocurren deslizamientos de tierra generalizados, el equipo de Northwestern y UCLA analizó un mes de condiciones climáticas extremas en California.
Durante el invierno de 2022-23, California experimentó un «desfile» sin precedentes de nueve ríos atmosféricos consecutivos, que provocaron inundaciones catastróficas y más de 600 deslizamientos de tierra.
Para entender las vías que causaron estos deslizamientos de tierra, los científicos adoptaron un modelo informático desarrollado por la comunidad que simula cómo se mueve el agua a través del medio ambiente, incluyendo la lluvia que se infiltra en el suelo, se escurre por la superficie, se evapora y se congela o derrite la nieve y el hielo.
Para impulsar el modelo, el equipo utilizó una amplia gama de datos meteorológicos, geográficos e históricos. Esto incluía información sobre el terreno, la profundidad del suelo, incendios forestales anteriores, precipitaciones y condiciones meteorológicas y climáticas.
Utilizando los resultados del modelo, el equipo desarrolló una métrica, denominada «estado del balance hídrico» (EDH), para evaluar cuándo hay exceso de agua en una zona determinada. Un EDH positivo significa que hay más agua de la que el suelo puede absorber, almacenar, evaporar o drenar. Esto también implica un mayor riesgo de deslizamientos de tierra.
Identificación de las vías principales
Finalmente, el equipo de Northwestern y UCLA aplicó una técnica de aprendizaje automático para agrupar deslizamientos de tierra similares según las condiciones específicas de sus sitios. Mediante esta técnica, identificaron tres vías principales que provocaron los deslizamientos de tierra en California: lluvias intensas, lluvia sobre suelos ya saturados y derretimiento de nieve o hielo.
El equipo predice que las lluvias torrenciales y rápidas causaron aproximadamente el 32% de los deslizamientos de tierra. Aproximadamente el 53% de los deslizamientos de tierra se produjeron tras la caída de lluvias moderadas sobre suelos ya saturados por tormentas anteriores. Y alrededor del 15% de los deslizamientos de tierra estuvieron relacionados con la nieve o el hielo, y la lluvia aceleró el deshielo.
«Encontramos que la mayoría de los deslizamientos de tierra se desencadenaron en condiciones de excesiva humedad», dijo Li. «Por excesiva humedad, nos referimos a que la precipitación supera la capacidad del suelo para retener o drenar el agua. Esto puede ser especialmente peligroso en pendientes pronunciadas».
Al comparar estos eventos con su modelo, los científicos descubrieron que una gran mayoría (89%) de los deslizamientos de tierra en California ocurrieron en zonas donde la EDT fue positiva. Este hallazgo confirmó que la métrica puede identificar con precisión las condiciones propicias para los deslizamientos.
«Si bien este estudio analiza el pasado para comprender un evento pasado, nuestro objetivo final es que el método analice el futuro para realizar predicciones», afirmó Horton. «Planeamos utilizar este marco de modelado que desarrollamos en conjunto con los modelos de pronóstico meteorológico».
Mejores modelos para un futuro incierto
A medida que el clima global continúa cambiando, los sistemas de predicción son más importantes que nunca. Dado que el aire más cálido puede contener más vapor de agua, las tormentas pueden descargar más agua. Y un mayor nivel de agua suele indicar inundaciones y deslizamientos de tierra más peligrosos.
En una revisión publicada en Science , Horton y sus colaboradores examinaron cómo los peligros naturales, como los ríos atmosféricos, suelen desencadenar otros desastres y crear una reacción en cadena . En el artículo, los autores enfatizan la necesidad crucial de integrar diversos conjuntos de datos y desarrollar modelos avanzados para mejorar la capacidad de predecir y prepararse para desastres naturales.
«Los ríos atmosféricos no son necesariamente cada vez más comunes», afirmó Horton. «Pero, cuando llegan a tierra, su impacto se agrava. Últimamente, hemos observado un aumento en la intensidad de sus precipitaciones. Esto concuerda con la tendencia global de experimentar precipitaciones más intensas debido al cambio climático antropogénico».
Más información: Procesos hidrometeorológicos mixtos explican el potencial de deslizamientos regionales, Geophysical Research Letters (2025).
