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2 noviembre, 2021La erosión y los fenómenos climatológicos siempre están presentes modificando nuestro entorno y el planeta que habitamos. En las zonas tropicales se están dando con cada vez mayor frecuencia fenómenos meteorológicos extremos como lo son las inundaciones y tormentas que a su vez generan deslizamientos de tierra que causan perdidas materiales y de vida humana. Es por esto que identificar con precisión las áreas de mayor riesgo para deslizamientos es de suprema importancia.
La NASA trabaja continuamente en un modelo global de Evaluación de Peligros de Deslizamientos de tierra para la Conciencia Situacional (LHASA), lanzando una segunda versión en Mayo de este año.
El proyecto ¨es un modelo basado en aprendizaje automático que analiza una colección de variables individuales y conjuntos de datos derivados de satélites para producir "predicciones inmediatas" personalizables (estimaciones de la actividad potencial de deslizamientos de tierra casi en tiempo real) para cada área de un kilómetro cuadrado entre 60 ° de latitud norte y 60 ° de latitud sur. Tiene en cuenta la pendiente de la tierra (las pendientes más altas son más propensas a deslizamientos de tierra), la distancia a las fallas, la composición de la roca, las precipitaciones pasadas y presentes según el Global Precipitation Measurement (GPM) y la humedad del suelo de acuerdo a datos satelitales. Este sistema de monitoreo se prevee sea mucho más eficiente que los actuales sistemas de monitoreo y alerta que se basan en datos recopilados localmente, mediante sensores en sitio, observaciones de campo y datos meteorológicos como precipitación diaria. – Geosynthetics Magazine. (2021, 15 junio). Geosynthetics Magazine. https://geosyntheticsmagazine.com/2021/06/15/machine-learning-model-doubles-accuracy-of-global-landslide-nowcasts/
Esta nueva versión es el doble de precisa que la anterior por su modelo de aprendizaje automático donde se prueban diferentes escenarios y resultados, encontrando el más adecuado y permitiendo generar ciertas decisiones. El sistema identifica errores en esas decisiones y las corrige y realiza este mismo proceso una y otra vez, mejorando y aprendiendo en cada circunstancia. Es un proyecto importante ya que permitirá ofrecer mayor información, mejores tomas de decisiones según la situación y acciones más acertadas de parte de las organizaciones locales ó inclusive a nivel mundial, lo que podría ahorrar miles de dólares en daños materiales y disminuir las pérdidas humanas.
Aunque es experimental, en el año 2020 cuando el huracán ETA y LOTA afectaron a Centroamérica, los investigadores de la NASA y encargados de desarrollar LHASA, usaron el programa para predecir amenazas de deslizamientos en Guatemala y Honduras. La información fue compartida con las autoridades de ambos países para que las mismas pudieran tomar acción y prevenir accidentes en las comunidades, sobre todo en las más pobladas.
A pesar de este proyecto, recodemos que la erosión y los fenómenos climatológicos siempre estarán presentes modificando y afectando la geografía. Si existe una zona propensa a deslizamientos que no ha tenido la estructura adecuada para asegurar el bienestar de sus habitantes, es esencial atenderlo con tiempo.
La NASA trabaja continuamente en un modelo global de Evaluación de Peligros de Deslizamientos de tierra para la Conciencia Situacional (LHASA), lanzando una segunda versión en Mayo de este año.
El proyecto ¨es un modelo basado en aprendizaje automático que analiza una colección de variables individuales y conjuntos de datos derivados de satélites para producir "predicciones inmediatas" personalizables (estimaciones de la actividad potencial de deslizamientos de tierra casi en tiempo real) para cada área de un kilómetro cuadrado entre 60 ° de latitud norte y 60 ° de latitud sur. Tiene en cuenta la pendiente de la tierra (las pendientes más altas son más propensas a deslizamientos de tierra), la distancia a las fallas, la composición de la roca, las precipitaciones pasadas y presentes según el Global Precipitation Measurement (GPM) y la humedad del suelo de acuerdo a datos satelitales. Este sistema de monitoreo se prevee sea mucho más eficiente que los actuales sistemas de monitoreo y alerta que se basan en datos recopilados localmente, mediante sensores en sitio, observaciones de campo y datos meteorológicos como precipitación diaria. – Geosynthetics Magazine. (2021, 15 junio). Geosynthetics Magazine. https://geosyntheticsmagazine.com/2021/06/15/machine-learning-model-doubles-accuracy-of-global-landslide-nowcasts/
Esta nueva versión es el doble de precisa que la anterior por su modelo de aprendizaje automático donde se prueban diferentes escenarios y resultados, encontrando el más adecuado y permitiendo generar ciertas decisiones. El sistema identifica errores en esas decisiones y las corrige y realiza este mismo proceso una y otra vez, mejorando y aprendiendo en cada circunstancia. Es un proyecto importante ya que permitirá ofrecer mayor información, mejores tomas de decisiones según la situación y acciones más acertadas de parte de las organizaciones locales ó inclusive a nivel mundial, lo que podría ahorrar miles de dólares en daños materiales y disminuir las pérdidas humanas.
Aunque es experimental, en el año 2020 cuando el huracán ETA y LOTA afectaron a Centroamérica, los investigadores de la NASA y encargados de desarrollar LHASA, usaron el programa para predecir amenazas de deslizamientos en Guatemala y Honduras. La información fue compartida con las autoridades de ambos países para que las mismas pudieran tomar acción y prevenir accidentes en las comunidades, sobre todo en las más pobladas.
A pesar de este proyecto, recodemos que la erosión y los fenómenos climatológicos siempre estarán presentes modificando y afectando la geografía. Si existe una zona propensa a deslizamientos que no ha tenido la estructura adecuada para asegurar el bienestar de sus habitantes, es esencial atenderlo con tiempo.
En Promallas trabajamos constantemente ofreciendo y construyendo soluciones de sistemas de estabilización de taludes y control de erosión en todo el territorio costarricense. Nuestro servicio es integral: desde asesoría y diseño hasta suministro de materiales de mayor calidad en el mercado e instalación con profesional altamente calificado.
*ArtículoS de referencia:
https://www.nasa.gov/feature/esnt/2021/machine-learning-model-doubles-accuracy-of-global-landslide-nowcasts
https://maps.nccs.nasa.gov/arcgis/apps/webappviewer/index.html?id=824ea5864ec8423fb985b33ee6bc05b7
https://www.nytimes.com/2021/08/06/world/europe/germany-floods-recovery-climate-change-global-warming.html?referringSource=articleShare
https://maps.nccs.nasa.gov/arcgis/apps/webappviewer/index.html?id=824ea5864ec8423fb985b33ee6bc05b7
https://www.nytimes.com/2021/08/06/world/europe/germany-floods-recovery-climate-change-global-warming.html?referringSource=articleShare
