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Updated: Feb 24, 2026

A Protocol for Conducting Rainfall Simulation to Study Soil Runoff

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Published on: April 3, 2014

Optimización de las características de las precipitaciones para determinar los umbrales de deslizamientos de tierra

Himasha Abeysiriwardana¹, Thomas Kjeldsen¹, Cormac Reale¹

¹Department of Architecture and Civil Engineering, Claverton Down Campus, University of Bath, Bath, BA2 7AY UK.

Natural hazards (Dordrecht, Netherlands)

|February 23, 2026

Resumen

Este estudio introduce un nuevo marco para establecer umbrales de precipitación para predecir deslizamientos de tierra en áreas con datos limitados. Los métodos de inferencia bayesiana ofrecen umbrales de predicción de deslizamientos de tierra más estables que los mínimos cuadrados no lineales, especialmente con períodos de lluvia antecedente más largos.

Área de la Ciencia:

Geociencias
Hidrología
Riesgos Naturales

Sus antecedentes:

La predicción de deslizamientos de tierra utiliza comúnmente umbrales de precipitación, pero estos son sensibles a la definición del evento.
La definición del tiempo mínimo entre eventos (MIT) y del evento desencadenante (TE) afecta significativamente la precisión del umbral.

Objetivo del estudio:

Desarrollar un nuevo marco para umbrales de precipitación basados en datos en regiones de alto riesgo y con datos limitados.
Evaluar el impacto de las definiciones de MIT y TE en la estimación de umbrales de precipitación utilizando inferencia bayesiana (BI) y mínimos cuadrados no lineales (NLS).

Principales métodos:

Se emplearon técnicas de inferencia bayesiana (BI) y mínimos cuadrados no lineales (NLS).
Se analizaron los espacios de duración de la precipitación y de intensidad-duración utilizando datos de precipitación de 15 minutos (2005-2023) y registros de deslizamientos de tierra de South Wales.
Se evaluaron las variaciones en las definiciones de tiempo mínimo entre eventos (MIT) y evento desencadenante (TE).

Principales resultados:

Los umbrales derivados de la inferencia bayesiana (BI) demostraron ser más estables que los derivados de los mínimos cuadrados no lineales (NLS).
Los métodos NLS a menudo produjeron umbrales poco realistas y casi planos, especialmente en el espacio de intensidad-duración.
Tanto BI como NLS mostraron un rendimiento óptimo con un tiempo mínimo entre eventos (MIT) de 48 horas, lo que resalta el papel de la lluvia antecedente.

Conclusiones:

Los métodos bayesianos robustos pueden mejorar la predicción de deslizamientos de tierra en regiones con escasez de datos mediante la reducción de escala de los umbrales globales.
Las prácticas cuidadosas de delineación de eventos son cruciales para mejorar la precisión de los modelos de predicción de deslizamientos de tierra.
El estudio proporciona un marco para establecer umbrales de precipitación confiables y basados en datos para sistemas de alerta temprana de deslizamientos de tierra.

Palabras clave:

inferencia bayesiana escasez de datos precipitación por evento-duración intensidad-duración deslizamientos de tierra tiempo mínimo entre eventos umbrales de precipitación

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