Análisis de la incertidumbre espacial en modelos de susceptibilidad a movimientos en masa mediante Procesos Gaussianos (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
El modelado de susceptibilidad a movimientos en masa (MSMM) es una herramienta clave para la evaluación del riesgo geológico y la planificación territorial; sin embargo, la incertidumbre asociada a sus predicciones rara vez se cuantifica explícitamente, particularmente en regiones montañosas complejas como los Andes. La elevada heterogeneidad geomorfológica, climática y geológica, junto con la limitada disponibilidad de inventarios históricos, incrementa la variabilidad espacial de los factores condicionantes y reduce la confiabilidad de los modelos. Este estudio analiza la incertidumbre espacial de un MSMM mediante un enfoque probabilístico basado en Procesos Gaussianos (PG), utilizando variables geomorfológicas, geológicas y ambientales. La optimización del modelo se realizó mediante la Selección Secuencial hacia atrás de características (SBS). La incertidumbre se evaluó mediante la entropía de Shannon. Los resultados muestran que el modelo optimizado mejora el desempeño predictivo (AUC: 0,876–0,905) y reduce la incertidumbre (0,555–0,522). El análisis espacial evidencia mayores niveles de incertidumbre en rangos extremos de pendiente y distancia a vías principales, y mínimos en intervalos intermedios, donde el modelo presenta mayor estabilidad predictiva