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URJC

Inteligencia artificial y big data para prevenir catástrofes naturales

El método desarrollado en este estudio pretende comprender mejor la relación existente entre los servicios de los ecosistemas y las componentes de vulnerabilidad y susceptibilidad a los deslizamientos

Los riesgos asociados a los deslizamientos de ladera están aumentando las pérdidas personales y los daños materiales en cada vez más áreas del mundo. Estos desastres naturales están relacionados con fenómenos geológicos y meteorológicos extremos como, por ejemplo, los terremotos o los huracanes. Sin embargo, para comprender correctamente sus interrelaciones y efectos sociales es necesario estudiar los diferentes servicios de los ecosistemas que se relacionan con ellos, como el abastecimiento de agua, el control del clima o las prácticas del ser humano.

Un equipo científico, liderado por la URJC y que ha contado con la colaboración de la Universidad Autónoma de Guerrero (México), ha realizado un estudio pionero utilizando una metodología que integra a los diferentes servicios de los ecosistemas para la evaluación del riesgo de deslizamientos. “Primero identificamos los principales servicios de los ecosistemas que podrían estar relacionados con el riesgo de deslizamiento y evaluamos estos servicios en el estado de Guerrero en México”, explica Patricia Arrogante Funes, investigadora de la URJC. “Luego aplicamos un análisis de componentes principales utilizando la representación espacial de cada uno de ellos”, añade.

Para el cálculo, el análisis y la evaluación de los servicios de los ecosistemas los científicos han empleado la plataforma de inteligencia artificial y big data ARIES y han estudiado la similitud entre las características de riesgo (susceptibilidad y vulnerabilidad) ya mapeadas por los autores de este trabajo y los mapas de servicios de los ecosistemas. “Evaluamos ocho servicios de forma espacial mapeando las sinergias y compensaciones entre ellos a través de un análisis de componentes principales para comprender mejor su influencia en el análisis de riesgos. La aplicación de la prueba de similitud fue importante para ver cómo integrar estos mapas en el análisis de riesgo”, detalla la investigadora de la URJC.

Los resultados de este trabajo, publicado en la revista científica Applied Sciences, muestran que los servicios de los ecosistemas que más afectan a la sinergia entre ellos son la cantidad de carbono orgánico y el valor potencial de la recreación al aire libre. Además, se ha observado que la masa de suelo eliminada es la compensación más importante y que el valor de similitud más bajo se encuentra entre la vulnerabilidad a deslizamientos y la sinergia de los servicios de los ecosistemas. “Estos datos nos indican la importancia de incluir estos servicios como fuente de información valiosa en las metodologías de análisis de riesgo, especialmente con respecto a la vulnerabilidad al riesgo”, subraya Patricia Arrogante Funes.

Una nueva dimensión para la evaluación de riesgos naturales

El método desarrollado en este estudio pretende comprender mejor la relación existente entre los servicios de los ecosistemas y las componentes de vulnerabilidad y susceptibilidad a los deslizamientos con el objetivo de incluirlos en un futuro análisis de los riesgos. Este nuevo enfoque integra a los principales impulsores del cambio en el uso del suelo y permite la evaluación de sinergias y compensaciones entre los diferentes servicios de los ecosistemas, es decir, “tiene en cuenta tanto los daños directos como pérdidas humanas y materiales, así como las pérdidas indirectas debidas de la degradación de los servicios que ofrece el ecosistema y que, en muchos casos, están relacionados con los medios de vida de las personas afectadas por los riesgos naturales”, señala la investigadora.

Esta investigación forma parte del proyecto de cooperación al desarrollo de la Universidad Rey Juan Carlos, bajo el título de “Ciencia, tecnología, cooperación y ciudadanía por el desarrollo sostenible: Evaluación de la vulnerabilidad a deslizamientos de ladera basada en inteligencia artificial”, dentro de la III Convocatoria de financiación de Proyectos de Cooperación al Desarrollo de la URJC.


Referencia bibliográfica:

Arrogante-Funes, P., Bruzón, A. G., Arrogante-Funes, F., Cantero, A. M., Álvarez-Ripado, A., VázquezJiménez, R., & Ramos-Bernal, R. N. (2022). Ecosystem Services Assessment for Their Integration in the 
Analysis of Landslide Risk. Applied Sciences, 12(23), 12173.

https://www.mdpi.com/2076-3417/12/23/12173

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