Evaluación de la susceptibilidad a las inundaciones en una cuenca de Triyuga, Nepal, utilizando modelos estadísticos

Área de la Ciencia:

• Hidrología y Ciencias Ambientales
• Evaluación de los riesgos naturales
• Análisis geoespacial

Sus antecedentes:

• Las inundaciones son grandes desastres naturales que afectan a la estabilidad socioeconómica y ambiental.
• Las cuencas hidrográficas pequeñas a menudo carecen de un mapeo detallado de la susceptibilidad a las inundaciones, lo que crea una brecha en la investigación.
• Comprender la dinámica de las inundaciones localizadas es crucial para una gestión eficaz de desastres.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la susceptibilidad a las inundaciones en la pequeña cuenca de Triyuga, Nepal.
• Para comparar el rendimiento de tres modelos estadísticos: la relación de frecuencia (FR), la regresión logística (LR) y el peso de la evidencia (WoE).
• Resaltar los distintos comportamientos hidrológicos relevantes para la susceptibilidad a las inundaciones de las cuencas hidrográficas pequeñas.

Principales métodos:

• Se utilizó un mapa de inventario de inundaciones de las encuestas de campo (190 lugares) para la formación (70%) y la validación (30%).
• Se seleccionaron once factores influyentes (por ejemplo, LULC, pendiente, precipitación, DEM, NDVI) sin multicolinealidad.
• Se han aplicado y comparado modelos estadísticos FR, LR y WoE para la cartografía de la susceptibilidad.

Principales resultados:

• El modelo de Regresión Logística (LR) demostró una precisión predictiva superior (AUC=0,89, Brier Skill Score=0,5254).
• Los modelos de relación de frecuencia (FR) y peso de la evidencia (WoE) también mostraron un buen rendimiento (AUC=0,85).
• La efectividad de LR se atribuye a su capacidad para manejar múltiples predictores y relaciones complejas.

Conclusiones:

• La cartografía precisa de la susceptibilidad a las inundaciones es esencial para la preparación ante desastres y la planificación del uso de la tierra.
• El estudio proporciona información valiosa para la gestión del riesgo de inundación en cuencas hidrográficas pequeñas.
• El modelado estadístico, en particular el LR, es eficaz para evaluar la susceptibilidad a las inundaciones en las regiones con escasez de datos.