Modelos de autorregresión espacial para la evaluación de la susceptibilidad por movimientos en masa

Spatial autoregression models for the evaluation of landslide susceptibility

Edier Aristizábal1,*

1 Departamento de Geociencias y Medio Ambiente, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia. Calle 59A # 63-20, Medellín, Antioquia, Colombia.

* Autor para correspondencia: (E. Aristizabal) This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 

Cómo citar este artículo:

Aristizábal, E. (2026). Modelos de autorregresión espacial para la evaluación de la susceptibilidad por movimientos en masa. Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana, 78(1), A031025. https://doi.org/10.18268/BSGM2026v78n1A031025 

Manuscrito recibido: 31 de julio, 2025. Manuscrito corregido: 17 de septiembre, 2025. Manuscrito aceptado: 29 de septiembre, 2025.

RESUMEN

Los movimientos en masa son procesos geomorfológicos críticos que remodelan sustancialmente el paisaje a través del movimiento ladera abajo de suelo y roca, a menudo desencadenados por factores como la precipitación, los sismos o las intervenciones antrópicas. Estos procesos representan amenazas para la infraestructura, la seguridad humana y la estabilidad socioeconómica. Los modelos estadísticos convencionales con frecuencia no logran capturar adecuadamente la naturaleza espacial de la susceptibilidad por movimientos en masa, lo que conduce a resultados sesgados o engañosos debido al supuesto de independencia entre las observaciones, ignorando la heterogeneidad y la dependencia espacial inherentes en los datos. Este estudio aborda estas limitaciones empleando Modelos Autoregresivos Espaciales, los cuales consideran explícitamente la dependencia espacial mediante la integración de matrices de vecindad. El conjunto de datos comprende subcuencas de los Andes colombianos, incorporando predictores morfométricos a escala local y regional, como la pendiente, la hipsometría, el área de la cuenca y la precipitación anual. Se construyó una matriz de vecindad basada en criterios de distancia, reconociendo que los factores geoambientales que influyen en los movimientos en masa a menudo se extienden más allá de los límites directos, lo que requiere una comprensión más amplia de las interacciones espaciales. Nuestros hallazgos demuestran que la incorporación de la dependencia espacial mejora significativamente tanto la precisión predictiva como el poder interpretativo de los modelos en comparación con los enfoques convencionales. El análisis mediante el índice de Moran reveló que la pendiente y la precipitación exhiben una fuerte dependencia espacial, formando agrupaciones de valores similares, lo que subraya la necesidad de considerar los efectos espaciales. El Modelo de Error de Durbin Espacial (SDEM) superó a los modelos alternativos al proporcionar valores de R² ajustado más altos y optimizar el equilibrio entre la complejidad y el ajuste, medido por el Criterio de Información de Akaike (AIC). Al integrar explícitamente las vecindades espaciales, este estudio proporciona una evaluación robusta y fiable de la susceptibilidad por movimientos en masa, lo cual es crucial para comprender y gestionar estos fenómenos en regiones como los Andes colombianos.

Palabras claves: movimiento en masa, susceptibilidad, dependencia espacial, Colombia.