%0 Journal Article
%T An芍lisis estad赤stico probabil赤stico de las variables que condicionan la inestabilidad de las laderas en los valles de los r赤os Las Cuevas y Mendoza Probabilistic analysis of the variables that impose conditions to the slope instability in the Las Cuevas and Mendoza river valleys
%A Stella Maris Moreiras
%J Revista de la Asociaci車n Geol車gica Argentina
%D 2009
%I Asociaci車n Geol車gica Argentina
%X Se analizaron las variables que condicionan la inestabilidad de las laderas en los valles de los r赤os Las Cuevas y Mendoza mediante la aplicaci車n de un modelo probabil赤stico. Para ello, se superpusieron en el entorno de un SIG el mapa inventario de los procesos de remoci車n en masa y diferentes mapas tem芍ticos de las principales variables condicionantes de la inestabilidad. De esta manera se calcul車 el valor de favorabilidad y el factor de incertidumbre de cada clase de las variables. Las variables que mejor predicen el comportamiento de las laderas a escala regional son la litolog赤a, la pendiente y la altura. Un mayor n迆mero de variables no incrementa significativamente la calidad predictiva del modelo aplicado. M芍s a迆n, la incorporaci車n de ciertas variables disminuye su calidad. La identificaci車n de las variables con mayor capacidad predictiva de la inestabilidad per-mite un f芍cil reconocimiento de los sectores m芍s vulnerables a colapsar en este sector de los Andes Centrales. Using a probabilistic model, parameters conditioning the slope instability were analysed along the valleys of Las Cuevas and Mendoza rivers. For that, the landslide inventory map and thematic maps of several parameters were crossed in a GIS allowing to calculate the favourability value and the certainly factor for classes of each variable considered in the model. Better variables predicting slope instability are the lithology, the slope range, and the elevation. Incorporation of more variables does not increase significantly prediction of the applied model. Moreover, certain variables reduce the quality of the model. The identification of those variables with greater predictive capacity lets to approach the behaviour of the slope in this portion of Central Andes.
%K Susceptibilidad
%K Peligrosidad
%K Remoci車n en masa
%K Factores condicionantes
%K Susceptibility
%K Hazard
%K Landslides
%K Conditioning factors
%U http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-48222009000800016