Characteristics and Numerical Runout Modeling Analysis of the Xinmo Landslide in Sichuan, China

Características y análisis del modelado numérico del deslizamiento de tierra en Xinmo, provincia de Sichuan, China

Un deslizamiento de tierra catastrófico afectó el Monte Fugui, de la localidad Diexi, en el condado Mao de la provincia china de Sichuan, a las 05:38:58 hora local del 24 de junio de 2017. Este deslizamiento enterró la población de Xinmo, causó 83 muertos y significó enormes pérdidas de propiedades. La masa del deslizamiento se desprendió en lo alto de la montaña, se continuó cargando y se acumuló en la parte alta de la pendiente. Seguidamente, la masa del deslizamiento se transformó en una avalancha de detritos. Esta fue una cadena típica de un desastre ocasionado por una avalancha de detritos que comenzó por un deslizamiento en lo alto de la montaña. El volumen total, la diferencia de elevación y la distancia horizontal del deslizamiento fueron de 1637.6 × 104 m³, 1200 m, and 2800 m. En este trabajo se identificó el mecanismo de formación del deslizamiento de Xinmo con base en un estudio de campo geológico y con el apoyo de satélites de teledetección. Los autores simularon numéricamente las características del desastre en la zona fuente, en la zona de la avalancha y en la zona de acumulación. Todo el proceso del deslizamiento de Xinmo fue estudiado comparativamente con el programa DAN-W, que analiza dinámicas de deslizamiento, y múltiples modelos reológicos. Los resultados del estudio indican que el modelo friccional simuló favorablemente las características del movimiento en varias fases del deslizamiento de Xinmo. Este movimiento duró por lo menos 120 segundos, y tuvo una velocidad máxima de movimiento de 74 m/s. Además, el modelo friccional y sus parámetros se pueden usar en estudios similares para investigar los efectos dinámicos de un movimiento de tierra en la parte alta de una montaña.

INTRODUCCIÓN

Los deslizamientos de tierra son un riesgo geológico importante debido a su larga distancia de recorrido, su alta movilidad y su efecto de arrastre (Evans et al., 2007; Zhang M& McSaveney, 2017; Yin et al., 2009). En estudios recientes, debido a las tremendas pérdidas económicas y víctimas que se producen cada año, los deslizamientos catastróficos se han abordado como desastres ambientales (Gao et al., 2020; Warrick et al., 2019; Igwe O, 2018; Zhang et al., 2016). Estos trabajos de investigación se han centrado principalmente en los siguientes aspectos (Fan et al., 2018; Hu et al., 2018; Wang et al., 2018; Zhao et al., 2018): En primer lugar, la identificación de posibles deslizamientos de tierra juega un papel importante en la prevención de desastres. Los métodos para la identificación de deslizamientos de tierra incluyen estudios de campo, investigaciones aéreas (como el radar de apertura sintética interferométrica, el vehículo aéreo no tripulado y la detección de luz y Ranging), las emisiones acústicas y la microsismicidad. Estos métodos se han utilizado para analizar el proceso de deformación de posibles desprendimientos.  Además, se ha utilizado la cartografía de susceptibilidad a los desprendimientos (LSM) para predecir los posibles desprendimientos, como en el modelo de refuerzo adaptativo de árbol de decisión alternativo y el modelo de red neuronal recurrente.​