Estimación de la susceptibilidad ante deslizamientos: aplicación de conjuntos difusos y las teorías de la posibilidad y de la evidencia (2008)
Se muestra el proceso de estimación de un modelo de susceptibilidad por deslizamientos inducidos por lluvia para la ciudad de Manizales, capital en donde la ocurrencia de deslizamientos es el principal problema ambiental. Se emplearon las herramientas de la teoría de los conjuntos difusos, la teoría de la posibilidad y la teoría de la eviden-cia, dadas las circunstancias y contenidos de incertidumbre que se presentan en la modelación, que en la localidad se refieren a la ausencia de datos representativos y a la necesidad de articular sistemáticamente informaciones subjetivas. El enfoque adoptado para la estimación de la susceptibilidad se refiere al tratamiento de las incertidum-bres asociadas y consiste en su estimación y conservación a través del procesamiento de los datos. El modelo de susceptibilidad desarrollado procesa los datos de vulnerabilidad de las masas en la localidad y sus incertidumbres. Los datos finales del modelo se expresan mediante un mapa definido en categorías lingüísticas o etiquetas inciertas como: baja, media, alta, muy alta susceptibilidad, que se consideran adecuadas para la comunicación del riesgo. Se desarrolló igualmente un espectro difuso con el cual se clasifican los niveles de susceptibilidad a partir de la per-cepción y opinión de expertos. El modelo muestra que en la zona de estudio se presentan niveles de susceptibilidad que comprenden grados de bajos a altos, siendo más frecuentes las susceptibilidades medias. El artículo despliega los detalles del procesamiento sistemático de los datos. Se introduce el concepto de parámetro difuso, útil en la mo-delación de fenómenos con incertidumbre, complejos y no lineales. Se indica que la modelación de la susceptibili-dad puede ser factible a través de estas teorías y herramientas de incertidumbre. Se señala en el papel, igualmente, la alta conveniencia de incorporar la incertidumbre en los procesos de modelación y de toma decisiones. Se con-cluye que si en una modelación se incorporan incertidumbres como las identificadas, la cuantificación de la suscep-tibilidad no es adecuada, en cuanto que no es consistente reducir la información de salida de un modelo dado, a cantidades numéricas exactas o reales, cuando la naturaleza de las variables es particularmente incierta. Lo anterior puede hacerse extensivo a la estimación del riesgo. El trabajo realizado puede considerarse como una investigación analítica-sintética.